基于腳底壓力信息采集的壓力傳感器探討

蔣沛良　張碩　李杰　徐青山

摘要：根據(jù)壓力的產(chǎn)生、作用效果，分析不同的壓力傳感器，選擇出較好的采樣材料，再?gòu)膲毫鞲衅鞯墓ぷ魈匦浴⑦m用性等性能考慮，設(shè)計(jì)出壓力傳感器的測(cè)量電路。文章采用前置放大電路初步處理信號(hào)，以差分放大電路調(diào)理信號(hào)，能采集到比較清晰的圖像，最后融合采集到的數(shù)據(jù)，分析不同人的腳底壓力信息，在停車(chē)場(chǎng)安保的應(yīng)用中意義重大。

關(guān)鍵詞：腳底壓力；信息采集；身份識(shí)別；壓力采集；壓力傳感器 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391 文章編號(hào)：1009-2374（2015）15-0066-02 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2015.15.034

1 概述

現(xiàn)在的停車(chē)場(chǎng)沒(méi)有足夠的安保措施來(lái)保障車(chē)主的財(cái)產(chǎn)安全，很多的汽車(chē)盜竊案就是因?yàn)橥＼?chē)場(chǎng)的安保不到位導(dǎo)致的。但若能在車(chē)輛周?chē)胖靡恍┥矸葑R(shí)別裝置辨別身份，就能保護(hù)私人的財(cái)產(chǎn)，為車(chē)主設(shè)立了一條智能防線。通過(guò)分析可知，因人的腳底紋路、壓力分布等信息的不同，采集不同人的腳掌對(duì)地壓力及其空間和時(shí)間分布，對(duì)其進(jìn)行分析，就能由此分辨出不同人的身份，從而建立起一套獨(dú)特、有效的臨時(shí)身份系統(tǒng)。本文對(duì)腳底壓力信息的采集方案進(jìn)行論述，并對(duì)識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行了分析。

由腳底壓力得到的信息建立模型，并應(yīng)用在安保系統(tǒng)中，目前尚無(wú)廣泛應(yīng)用。本系統(tǒng)將腳底的壓力與身份識(shí)別聯(lián)系起來(lái)，這一應(yīng)用能保障人民的財(cái)產(chǎn)安全，具有比較強(qiáng)的創(chuàng)新性。

2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和工作原理

2.1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)框架

腳底壓力信息的身份識(shí)別系統(tǒng)的原理框圖如圖1所示。該系統(tǒng)主要由壓力傳感器模塊、信號(hào)調(diào)理電路（包括電荷放大模塊、運(yùn)算放大模塊、濾波模塊）、單片機(jī)采樣模塊、無(wú)線傳輸模塊等組成。通過(guò)相關(guān)算法完成壓力傳感器的建模、非線性矯正、數(shù)據(jù)采集、無(wú)線傳輸，數(shù)據(jù)處理及與上位機(jī)的通信等功能。

圖1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)框圖

2.2 工作原理

由于人體足底的結(jié)構(gòu)的特征，人體在踩下地面的時(shí)候，足底各點(diǎn)會(huì)產(chǎn)生不同的壓力，通過(guò)測(cè)試、分析足底壓力，可以獲取人體在各體態(tài)和運(yùn)動(dòng)下的生理、病理力學(xué)參數(shù)和機(jī)能參數(shù)，建立起相關(guān)模型，因此提取人體足底壓力可以獲得人體的身份信息?；诖耍疚倪x擇對(duì)人體足底壓力進(jìn)行采集處理作為處理信號(hào)的

來(lái)源。

將每個(gè)人不同的走路姿態(tài)、重力分布應(yīng)用到了對(duì)人的身份的識(shí)別工作中，傳統(tǒng)的身份識(shí)別主要是針對(duì)人的手掌指紋識(shí)別，本項(xiàng)目采用的是對(duì)人的腳掌壓力的識(shí)別。在該系統(tǒng)中，首先通過(guò)合理設(shè)計(jì)符合腳底特征的壓力傳感器來(lái)檢測(cè)壓力信號(hào)，然后將壓力傳感器的輸出信號(hào)進(jìn)行放大、濾波，A/D采樣等信號(hào)調(diào)理，達(dá)到分析人體足底的運(yùn)動(dòng)力學(xué)特征，測(cè)試人體足底多個(gè)具有代表性的壓力點(diǎn)的目的。

壓力傳感器是腳底身份識(shí)別的關(guān)鍵部件。傳統(tǒng)的壓力采集是采用的壓電陶瓷進(jìn)行，本系統(tǒng)采用當(dāng)前比較先進(jìn)的聚偏氟乙烯（PVDF）高分子材料進(jìn)行壓力的采集。PVDF和壓電陶瓷工作原理相同，都是將動(dòng)態(tài)的力轉(zhuǎn)化為電荷量的積累。不同點(diǎn)是PVDF比壓電陶瓷具有較高的介電常數(shù)、聲阻抗低、頻響寬、易安裝的特點(diǎn)。在設(shè)計(jì)時(shí)，針對(duì)人體的足底區(qū)域劃分出16個(gè)點(diǎn)陣，將傳感器排列成符合腳底特征的點(diǎn)陣形式，以便快速、準(zhǔn)確地獲取人體腳底身份信息。

在傳感器采集腳底壓力信號(hào)后，采用集成芯片構(gòu)成PVDF的信號(hào)調(diào)理（包括放大、整形、濾波）電路，采用具有16通道ADC的單片機(jī)Freescale128實(shí)現(xiàn)對(duì)硬件各通道數(shù)據(jù)的采集與處理，實(shí)現(xiàn)與壓力傳感器16個(gè)點(diǎn)陣的無(wú)縫對(duì)接，既簡(jiǎn)化方案，又減少硬件設(shè)計(jì)的干擾。

3 系統(tǒng)硬件模塊的設(shè)計(jì)

經(jīng)過(guò)上面總體的概述，本文將逐一介紹此系統(tǒng)的各個(gè)硬件模塊，本系統(tǒng)可分為壓力傳感器模塊和信號(hào)調(diào)理模塊。

3.1 壓力傳感器模塊

由于PVDF壓電薄膜有著陶瓷壓電片不可比擬的優(yōu)點(diǎn)，本系統(tǒng)決定采用PVDF壓電薄膜，構(gòu)建一個(gè)傳感器排列矩陣，設(shè)計(jì)出了一個(gè)采用16個(gè)PVDF壓電薄膜的模型，其布局方式為4×4的矩陣。

3.2 信號(hào)調(diào)理模塊

3.2.1 前置放大模塊。PVDF壓電薄膜與前置放大器連接，使壓電薄膜相當(dāng)于一個(gè)靜電荷發(fā)生器，產(chǎn)生的是電荷信號(hào)，它具有輸入阻抗高，輸出阻抗低的特點(diǎn)，比較適合作為壓電元件的前置放大，前置放大電路如圖2所示。實(shí)現(xiàn)阻抗的變換和信號(hào)的放大。其中輸入端有高的輸入阻抗，當(dāng)有輸入的電荷信號(hào)時(shí)，電荷全部集中在電容C上，電容兩端的電壓升高，使轉(zhuǎn)換電壓升高。

圖2 前置放大電路

3.2.2 運(yùn)算放大模塊。此模塊分為第一級(jí)放大和第二級(jí)放大，如圖3所示：

圖3 兩級(jí)增益放大電路

將由前置放大器輸送來(lái)的信號(hào)不失真的放大之后，由第一級(jí)和第二級(jí)運(yùn)放放大，第二級(jí)運(yùn)放是將輸出信號(hào)變換成標(biāo)準(zhǔn)的A/D采樣信號(hào)。

3.2.3 濾波電路。本系統(tǒng)的濾波電路見(jiàn)圖2和圖3，是嵌入到放大電路中的。圖2中前置放大電路采用帶通濾波，濾去低頻率和過(guò)高頻率的雜波，第一級(jí)采用帶增益的低通濾波，第二級(jí)放大電路采用帶通濾波器。

4 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

4.1 AD采樣及無(wú)線傳輸模塊

數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)之前的處理后就能送入單片機(jī)的A/D口去處理。AD轉(zhuǎn)換采樣及數(shù)據(jù)初步處理使用的單片機(jī)是基于Freescale的MC9S12XS128單片機(jī)。在此使用的是其16路12位AD轉(zhuǎn)換通道，以及異步串行通信接口SCI。轉(zhuǎn)換好的數(shù)據(jù)再通過(guò)無(wú)線藍(lán)牙發(fā)送給電腦處理。

4.2 數(shù)據(jù)錄入和識(shí)別算法模塊

采集6名志愿者的腳底壓力信息，收集8個(gè)壓力傳感器的數(shù)值，共測(cè)20次。

對(duì)每一類(lèi)數(shù)據(jù)，做實(shí)驗(yàn)如下：

每一個(gè)人的數(shù)據(jù)通過(guò)5-cross法，得到5組訓(xùn)練集與測(cè)試集的正樣板，并隨機(jī)從其他人的同類(lèi)數(shù)據(jù)中抽取與測(cè)試集同樣數(shù)量的數(shù)據(jù)集，并加入測(cè)試集中作為負(fù)樣本。通過(guò)算法說(shuō)明中的方法，以訓(xùn)練集訓(xùn)練得到特征向量，設(shè)置與特征向量的余弦相似度閾值為0.99，訓(xùn)練后，按條測(cè)試，計(jì)算實(shí)驗(yàn)結(jié)果與預(yù)期結(jié)果的差異，得到性能指標(biāo)數(shù)據(jù)。

5 結(jié)語(yǔ)

表1

實(shí)驗(yàn)對(duì)象 PRECISION精確率 RECALL召回率 FLASE POSITIVE RATE錯(cuò)誤率

不穿鞋右腳 0.918182 0.841667 0.075

不穿鞋左腳 0.87037 0.783333 0.116667

穿鞋右腳 0.771429 0.9 0.266667

穿鞋左腳 0.793388 0.8 0.208333

從實(shí)驗(yàn)結(jié)果看，在采樣精確度有限的情況下，該方法較為有效，尤其是在不穿鞋的情況下，能夠達(dá)到91.8%的精確率和84.2%的召回率，而錯(cuò)誤率僅7.5%。

在實(shí)際場(chǎng)景中，可在被測(cè)試人走路過(guò)程中多次收集其腳底壓力數(shù)據(jù)，多次測(cè)試可將錯(cuò)誤率大幅降低，識(shí)別率大幅提高，達(dá)到很強(qiáng)的識(shí)別效果。

同時(shí)，目前實(shí)驗(yàn)中我們的壓力傳感器只有8個(gè)點(diǎn)位的識(shí)別，如果有資金和技術(shù)條件，增加更多的傳感器和提高傳感器返回?cái)?shù)據(jù)的精度，該方法的效果將更好。

若在停車(chē)場(chǎng)等地的安保中應(yīng)用此系統(tǒng)將有非常重要的意義。

參考文獻(xiàn)

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作者簡(jiǎn)介：蔣沛良（1994-），男，湖南永州人，中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院本科學(xué)生，研究方向：自動(dòng)化。

（責(zé)任編輯：秦遜玉）endprint