[发明专利]人体‑座椅接触面温觉特性检测装置及三维成像算法在审
申请号: | 201710163555.1 | 申请日: | 2017-03-20 |
公开(公告)号: | CN106908173A | 公开(公告)日: | 2017-06-30 |
发明(设计)人: | 刘卓夫;应琼媚;赵宇;常乐乐;罗中明 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨理工大学 |
主分类号: | G01K13/00 | 分类号: | G01K13/00;G01K1/02 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 150080 黑龙江省哈*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 人体 座椅 接触面 温觉 特性 检测 装置 三维 成像 算法 | ||
技术领域
本发明基于传感器的信息采集技术,通过算法分析座椅面温觉特性并辨别坐姿,适用于人体工程学和康复医疗领域。
背景技术
在日常生活和工作中,由于科技水平的进步、生活方式的改善以及工作强度的提升,人们对座椅的热舒适度的要求越来越高。舒适的座椅有益于人的身体健康,帮助缓解身体疲劳,从而有效地提高工作效率。
各种客观的和主观的评估方法已被用于调查久坐生活方式对健康的负面影响。客观的评估方法得到了研究人员的广泛关注,因为它们通常可靠性高,耗时较少并且较少地依赖于大群体研究。在这些客观测量参数中,身体与座椅接触界面的温度在评估乘客感觉到的舒适度方面发挥了关键作用。然而,探索这一方面所进行的研究迄今为止受到限制,原因在于难以监测座椅面的热相互作用和干扰性主体。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供的一种覆盖范围更广、精度较高的人体-座椅接触面温觉特性检测装置及三维成像算法。
所述的目的是通过以下技术方案实现的。
人体-座椅接触面温觉特性检测装置,包括:嵌有传感器阵列的测试座椅(2)、8×8温度传感器阵列(3)、数据采集单元(4)和上位机(6)。受试者(1)坐于嵌有传感器阵列的测试座椅(2)上,数据采集单元(4)实时采集8×8温度传感器阵列(3)的数据,并将采集到的数据通过USB接口(5)传送到上位机(6)上。
上位机(6)接收到数据后,利用算法进一步分析;为了可视化和更好地分析采集到的数据,我们提出了一种基于传感器阵列的三维成像算法:将采集到的数据经过经验模态分解(7)、平滑滤波(8)、三次样条插值(9)之后,最终呈现出具有温度层次的结果图;它不仅能更完全地监测下肢和座位表面之间的热变化,而且能够区分不同的坐姿。
所述的嵌有传感器阵列的测试座椅(2)表面嵌有8×8温度传感器阵列(3),相邻温度传感器的水平间距为3cm,垂直间距为3cm;8×8温度传感器阵列(3)的覆盖面积为441cm2;8×8温度传感器阵列(3)设计的目的是避免在数据采集的过程中由于受试者(1)的移动引起相邻温度传感器的相互干扰,同时又保证了充分的温度测试范围。每个温度传感器探头(10)有防水金属包装密封,在防水防汗的同时,也防止静电干扰。由于温度传感器的微小尺寸,座椅面的8×8温度传感器阵列(3)没有改变主观感受上的座椅舒适性。
所述的温度传感器采用数字式温度传感器,在本发明中采用DS18B20传感器;座椅面的温度传感器探头(10)可准确采集座椅面的数据。
所述的数据采集单元(4)选用STC15F2K60S2为主要的微处理器,负责传感器初始化、寄存器管理及与PC的数据通信的相关任务。数据采集单元(4)实时采集8×8温度传感器阵列(3)的数据,并将采集到的数据通过USB接口(5)传送到上位机(6)上。
为了保证数据的准确传输,我们选择11.0592MHz作为工作周期。正常实验情况下,温度值不会突变,所以系统的默认采样频率设置为每通道30Hz,并且采集到的数据通过USB接口(5)传送到上位机(6),波特率为9600 bps。
微处理器在通电开始(11)后,首先进行数据采集系统的初始化(12),而后判断计数器的值是否小于64(13),在计数器的值小于64的情况下,计数器步长为1,计数器的数值增加1(14),微处理器控制并读取温度传感器的序列号(15)和读取温度传感器的值(16),然后存储数据到RAM(17)。接着返回到判断计数器的值是否小于64(13)步骤,直到计数器的值等于或者大于64的情况下,由微处理器控制并将数据发送到上位机(18),结束(19)一轮8×8温度传感器阵列(3)的数据采集。微处理器的数据采集和通信过程的程序流程循环执行,直到操作者手动停止该流程。
所述的上位机(6)为台式机或笔记本电脑。上位机通过USB接口(5)接收并存储温度传感器采集的数据,利用上位机对采集到的数据进一步分析。
所述的一种基于传感器阵列的三维成像算法包括数据预处理和热矩阵成像两部分。影响整个传感器阵列不确定性的主要因素是噪声和偏移。为了平滑采集到的原始数据,对原始数据应用Savitzky-Golay滤波。Savitzky-Golay滤波器最大的特点是在滤除噪声的同时可以确保信号的形状、宽度不变。该过程的实现借助于局部卷积,利用局部最小二乘多项式近似拟合相邻数据点的连续子集。如下:假设对于采样点序列,目标是使用最小二乘法将多项式拟合到样本,多项式如下:
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