RFID标签（共9篇）
RFID标签 篇1
1 概述
无线射频识别技术 (Radio Frequency Identification, 简称RFID) 是一种非接触的自动识别技术, 其基本原理是利用射频信号或空间耦合 (电感或电磁耦合) 的传输特性, 实现对物体或商品的自动识别。RFID技术同其它的自动识别技术 (条形码技术、光学识别和生物识别技术, 包括虹膜、面部、声音和指纹) 相比, 具有抗干扰能力强、信息量大、非视觉范围读写和寿命长等特点, 被广泛应用于物流、供应链、动物和车辆识别、门禁系统、图书管理、自动收费和生产制造等领域[1]。RFID系统主要的难题在于多标签碰撞时较低的标签数据识读率, 多标签碰撞是指当多个标签同时存在于同一个射频信道内时, 阅读器无法读取标签数据的现象。目前, 解决RFID标签阅读冲突问题最广泛的是帧时隙ALOHA算法和二进制搜索算法。由于简单实用, 帧时隙ALOHA算法应用更为频繁[2], 例如ISO/IEC18000-6 Type A协议和EPC Class1协议都是使用帧时隙ALOHA算法。
2 基本算法研究
2.1 帧时隙ALOHA算法
帧时隙ALOHA (Framed Slotted ALOHA, FSA) 算法是一种随机时分多址方式的用户信息通信收发算法。该算法将信道用信息帧表示, 其中, 帧是指由阅读器要求的包含若干时隙的时间间隔。信息帧可以分成多个时隙, 其中, 时隙是指标签发送自身标识的时间长度。当一个时隙只被一个标签占有时, 阅读器才会正确识别该标签, 而当一个时隙内有2个或2个以上标签时, 会发生碰撞, 读写器无法正确识别, 若时隙为空则跳过[3]。
ALOHA算法吞吐率低, 仅为18.4%。帧时隙ALOHA算法FSA (Framed Slotted ALOHA) 是基于ALOHA算法的扩展, FSA算法在帧长约等于未识别的标签数目时吞吐率最大, 约为36.8%[4]。基于ALOHA算法的一些改进算法如动态帧时隙ALOHA算法ALOHA (Dynamic Slotted ALOHA) [5]是根据标签数量来动态调整帧长的方法以保证最大吞吐效率的。因此在标签数量少时这类概率性防碰撞算法的识别效率不高, 而且消耗时隙量大。
2.2 二进制搜索算法
二进制搜索算法又称为二叉树搜索算法, 它要求能够在阅读器中确定数据碰撞位的准确位置。因此, 必须要有合适的位编码法。曼彻斯特码用上升沿表示0, 用下降沿表示1, 在数据传输过程中不允许/没有变化0的状态。如果采用ASK调制方式, 当2个 (或多个) 应答器同时发送的数据位为不同的值, 则对应的曼彻斯特码的上升沿和下降沿互相抵消, 接收到的副载波就是不间断的, 造成一种错误的状态, 从而可以确定碰撞位置。
基于二进制的防碰撞算法, 国外的研究有很多, 比如BBT (bit-by-bit tree) [6]算法。BBT算法的基本思想是:阅读器发送请求命令, 请求标签回送序列号。响应的标签每次只发送1位序列号。如果阅读器端没有发生冲突, 则在内存中保存该接收位, 然后请求下一位;如果阅读器处发生冲突, 则将该冲突位分为2支, 即分支0和分支1, 从中选择一个分支, 然后请求下一位。阅读器重复上述过程直至序列号的每一位都被识别。国内主要研究的有:基于后退式的二进制搜索算法[7], 当识别出一个标签后, 算法根据上一次请求命令参数来获得下一个请求命令, 以此来极大地缩短识别过程;动态二进制搜索算法和多状态二进制搜索算法[8]等, 主要通过减少基本算法中阅读器命令和标签响应信息中存在的大量冗余数据来提高识别效率。虽然这类确定性防碰撞算法识别率高, 适应大规模标签数量的场合, 但是这类算法需要发送全部或部分标签EPC进行搜索, 对于标签代码位数较多的情况, 存在标签与阅读器之间的通信量过大的问题[9]。
3 基于模运算标签分类的RFID标签防碰撞识别方法
为了提高大量标签存在时的识别效率, 提出了一种基于模运算标签分类的RFID标签防碰撞识别方法, 采用逐级分组机制, 每一组只有少量标签, 一般可将每组标签数控制在少于4个。本方法构造出一种有利于标签识别的碰撞环境, 使得每组的标签具有大量相同位和少量碰撞位的特征, 结合曼彻斯特编码的特征和二进制搜索算法的特点可以高效的识别标签。阅读器识别标签的具体步骤如图1所示
3.1标签数量估计
阅读器初始化, 使所有标签进入激活状态。接着阅读器选择一个数估计帧长, 一般选择较大的数, 例如25 6。阅读器向可读取范围内的所有标签发送标签预估命令-Estimate命令, 标签根据最大帧长的ALOHA算法发送各自EPC编码, 阅读器统计碰撞时隙, 空闲时隙和成功识别时隙个数, 利用概率知识估算标签数量。
3.2标签分组
3.2.1阅读器发送分组次数
阅读器计算标签分组次数k, k的计算方法:
其中N为第一步估计出的标签数量。阅读器将k作为参数附加请求与命令Query一起发送给所有标签, 作为这一帧的开始。假设经过第一轮的标签估计, 标签数量为N=100, 计算标签分组次数k=6。阅读器设置这一帧的时隙个数为2k=64, 即帧长L为64。
3.2.2标签分组计算
根据上文计算出的分组次数k, 对标签的EPC编码进行k次摸2运算, 根据运算结果对标签进行分组。下面详细说明:标签收到RFID阅读器发送的k值后, 将计数器的值设为k。开始进行k次取模运算。由于标签ID模2运算相当于右移一位操作, 下文将以标签ID位数来更直观的说明, 如图2所示。第1次分组, 将余数为0的分为一组, 在前32个时隙发送, 余数为1的分为另一组, 在后32个时隙发送, 相当于将EPC编码最低位为0和最低位为1的标签分开。执行该次运算后, 标签将0或1存储在临时寄存器的最高位, 计数器值减一。第2次分组, 标签EPC编码模22运算, 将次低位分别为0和1的ID分开, 即分为“00”, “10”, “01”, “11”四组, 标签将0或1存储在临时寄存器的次高位, 依此类推, 通过6次分组后, 100个标签被分为64组, 分别在64个时隙里发送。通过比较标签ID和时隙的对应关系可以发现, EPC编码的后k位数和发送的时隙之间存在逆序关系, 例如ID后6位为101100的标签将在第001101 (即十进制数13) 个时隙发送。将经过逆序处理之后的标签分组序列存储在临时寄存器中, 以供标签匹配。
3.2.3标签按时隙发送
标签分组完成后, 检测当前时隙号和标签临时寄存器中存储的分组号是否匹配, 若匹配则标签发送信息, 若不匹配则标签设为silence状态。
4 仿真分析
在RFID系统中, 吞吐率和系统识别率是衡量RFID系统好坏的主要指标。而吞吐率和系统识别率这两个参数是紧密联系的, 故在此仅讨论系统识别率。系统识别率公式:
其中α为系统识别率, NT为标签数量, S为总时隙数。下面结合具体实例进行分析。假设第1到20时隙的分组结果为:
表中第一列为时隙号, 其余列的每行为在该时隙发送的标签的EPC编码。由于时隙号对应EPC编码, 因此标签只需发送部分EPC编码即可。例如第2个时隙中的标签, 其后6位的编码为100000 (逆序) , 所以EPC编码为928的标签只需发送前4位1110即可 (EPC编码10位情况下) 。
再根据曼切斯特编码的特性结合二进制搜索算法, 以第2个时隙为例, 阅读器收到标签信息后, 得到信号为X1XX, 阅读器再次发送Query Adjust命令附加参数0111, 当前时隙的三个标签收到该命令后, 检测发送编码是否小于0111, 小于则计数器置0并回复EPC编码, 大于则计数器置1并转为wait状态。阅读器成功识别编码为0110 (416) 的标签后, 再次发送Query Adjust命令附加参数1111, 剩余两个标签计数器置0并回复, 接下来的过程和二进制搜索算法相同。在第2个时隙中, 需要阅读器与标签5回合的交互来完成识别。当时隙中标签数量为2个时, 则只需要3回合的交互。
阅读器通过这一帧64个时隙后, 识别全部标签, 整个读取过程结束。
下面通过计算机对ALOHA算法、二叉树后退式索引算法和本文所提出的算法进行Matlab仿真实验, 实验条件相同, 标签为100-1000个。在仿真中, 横坐标为标签数目, 纵坐标为系统识别率, 可得仿真结果如图2所示。
如图2所示, 经过Matlab仿真计算, 在相同标签数目条件下, 本文提出的方案系统识别率较高。
5 结论
本方法可以对大量标签进行快速分组, 同时对标签进行排序, 不断减少同组标签的碰撞位, 以利用曼彻斯特编码的性质一次识别两个标签。通过标签分组序列号和时隙号的对应关系, 减少标签发送编码的长度。由于分组中的标签数量非常少, 而且标签具有大量相同的位, 因此本方法很好的发挥了曼彻斯特编码的特性和二进制后退式搜索算法的特点, 提高了多标签识别效率。
参考文献
[1]丁治国.RFID关键技术研究与实现[D].安徽:中国科学技术大学, 2009, 05.
[2]Finkenzeller K.RFID Handbook, Fundamentals and Applicationsin Contactless Smart Cards and Identification[M].2nd ed.Chichester, UK:John Wiley and Sons Ltd., 2003.
[3]Finkenzeller K.射频识别技术[M].3版.吴晓峰, 陈大才, 译.北京:电子工业出版社, 2006.
[4]李萌, 钱志鸿, 张旭, 等.基于时隙预测的RFID防碰撞ALOHA算法[J].通信学报, 2011, 32 (12) :43-50.
[5]姜立芬, 卢桂章.射频识别系统中防碰撞算法研究[J].计算机工程与应用, 2007, 43 (5) :29-32.
[6]MATEUL, MOLLF.Review of energy harvesting techniques and application for microelectronics[C].Proc of SPIE, 2009:359-373.
[7]RAGUNATHANV, KANSALA, HSUJ.Design consideration for solar energy harvesting wireless embedded system[C].Proc of the4th International Symposium on Information Proceeding in Sensor Networks, Piscataway, IEEE Press, 2009:457-462.
[8]GAO Yi, SUN Guiling, LI Weixiang, et al.Wireless sensor node design based on solar energy supply[C].Proc of the 2nd International Conference on Power Electronics and Intelligent Transportation System, 2009:203-207.
[9]刘猛, 徐展.RFID中多标签识别缺陷与防碰撞算法分析[J].单片机与嵌入式系统应用, 2010 (1) :18-20.
[10]郎为民, 陶少国.电子产品代码 (EPC) 标准化进展[J].信息通信, 2006, 3 (3) :9-14.
RFID标签 篇2
[关键词]档案；RFID管理；EPC数据存储区；编码方法；应用
随着档案数量的增多，使得我国的档案管理工作难度加大，档案管理工作的效率降低，要想解决这一问题，就需要采用合理的防范以及技术应用到档案管理中，而档案RFID管理的标签EPC数据存储区编码方法就是一项较为理想的档案管理方法，再加上RFID技术的应用，不仅能够有效的保障档案管理的质量，而且还能够进一步的推动档案管理工作的发展，因此，具有实际的应用价值，下面本文就主要针对档案RFID管理的标签EPC数据存储区编码方法及应用进行简要的探究。
一、实例分析
针对某地区城建单位的近50万卷档案进行了相关的研究。档案库房的一本实体卷宗，行业为行政，单位为某区国土资源局，该卷宗已经粘贴了RFID标签，该卷宗的全宗号为01，目录号为25，分类号为23，卷宗号19，保管期限为永久，密级为内部。
根据本办法，对这个实体卷宗进行编码。国土资源局代码07，档案类别是地籍档案编码为31。档案的卷宗信息将上述代码部分合成123FB0713111AF07C114，就成为实体卷宗的RFID标签的编码。这个编码是唯一的，通过RFID读卡设备，读取标签数据，就可以实现档案的RFID的管理，从而可以享有RFID管理带来的在入库、查阅、清点、安全、销毁等许多环节的高效和便利。
二、档案RFID管理的标签EPC数据存储区编码方法
1.确定档案卷宗的属性。针对档案管理的实际情况，将档案卷宗归纳为以下几个重要属性：档案的归属行政区域、档案的使用行业、档案的使用单位、档案管理中使用RFID标签的用途、档案类别、档案卷宗卷内信息。2.根据RFID标签EPC数据存储区的容量，划分出与档案卷宗属性相对应的数据存储区域。3.根据档案属性分配RFID标签EPC数据存储区的分配容量大小。行政区域代码区4个字节长度，行业代码区1个字节长度，单位代码区2个字节长度，RFID标签类型代码区1个字节长度，档案类别代码区1个字节长度、档案卷宗信息代码区7个字节长度。4.最后生成的16字节的代码，就是档案卷宗的RFID标签码。档案RFID管理的标签EPC数据存储区的编码方法，给档案卷宗唯一的EPC码，使档案卷宗具有类似身份号码，这样就可以使档案卷宗信息在众多的共享平台上查询和共享。
三、RFID在档案管理中的应用
1.上架
在新的档案生成后，就需要入库进行保存，而在入库之前，还需要依据档案的类型、年份以及重要程度等，对档案的位置进行合理的选择，可以新建档案，对其进行有效的编目处理，并且要利用相关的设备来对档案编目信息进行填写，从而形成RFID标签，将该标签制作成电子标签，在该标签标注清楚档案的确切存储位置以及档案的标号，然后将其录入到档案数据库中，从而可以实现档案的共享和保存。
在档案的上架处理完成后，就需要合理的利用同一个目录中的档案上架摆放模式，来对档案进行摆放处理。而这种的摆放方式会使得档案较为密集，档案所能够预留出来的空间也较为有限，这样就会导致档案架的压力加大，从而导致档案会出现倒架的问题，而这样的问题一旦出现就会加重档案管理人员的工作负担，而且在重新进行上架的过程中，很容易出现乱架的现象，这样就会使得档案的查找变得更加的困难。而如何解决这一问题就是目前的档案管理工作人员急需探讨的问题。
为了解决上述问题，我国的相关调研人员进行了详细的调研工作，并且利用了先进的档案管理系统和一些先进的设备，依据调研的结果可以知道，要想使得上架工作可以保障质量，能够使得档案管理工作的工作效率可以得到提升，就需要在实际的工作中，将档案信息管理系统与相应的手持设备结合应用，严格的依据档案信息管理系统对上架的档案信息数量进行合理的计算，利用语言提示功能，来对档案的上架工作進行合理的调整和核算，同时依据工作人员的手持设备语音来对上架中的档案进行核实，从而使得上架档案的错架问题可以得到有效的解决，这样上架的工作就可以高质量的完成。
2.盘库
在目前的档案查找中，会先由档案管理人员找到相应的档案架，然后再依据档案编目上的具体信息，来进行具体的档案查找。但是如果档案在存储之初，并没有依据确切的位置来进行档案的摆放，那么就会使得后期档案的查找变得异常的困难。
通常而言，档案的数量比较多，其在保存的时候，都是被封闭在档案盒中，所以，在对档案进行盘点的时候，只需要对档案盒的数量进行清算。然而，档案盒按照档案种类的不同以及数量的不同，也会有一定的差距，针对档案盒进行盘点，并不能够直接的反映出档案存储信息的真实性。因此，我国相关的档案管理研究人员研究出了RFID设备，并且将该设备与先进的智慧手持设备相结合使用，从而使得盘库工作变得异常的简单。随着RFID的应用，档案管理人员只需要利用智慧手持设备就可以进行盘库工作，而且能够有效的反应出档案信息的精确性，避免发生错落问题的出现。
在检验的过程中，如果发现档案盒中有缺漏档案信息的情况，再由相关的管理人员打开相应的档案盒进行对照检验，并对档案信息作出适当的修改和调整，以保障档案盘库工作的顺利开展。
3.抽检
抽检是档案库房日常工作中的重要组成部分，其主要的任务就是检查档案数字化与信息的完整性和准确性，然而，随着社会的发展，传统的抽检方式已经无法适用于现今的档案库房日常工作中的要求，因此，需要对原有的抽检方式进行转变，将RFID应用到档案管理中，可以应用的抽检方法主要包括以下两种：
3.1在库房内任意抽取纸质档案，在智慧手持上一扫，就会语音播报本卷著录内容，而档案员则可集中精力来观察手中的纸质材料准确与否，同时还可以检查电子影像质量，方便快捷。
3.2抽检内容可以直接在移动设备上选择，确认后直接生成抽检报告，用户可以随时知道抽检率，系统可以及时提醒用户是否达到抽检率。
四、结语
实践证明，RFID技术运用于档案管理是安全的、高效的。该方法的使用取得积极的档案管理成效，是实现档案实体存储、清点、监控、查阅利用过程从手工向自动化转型、从粗放到精细化转型、从节点到全程实时监控转型的实用方法，促进了档案管理的电子化、档案查阅的快捷化、档案监控的实时化，提高了档案管理现代化水平。
参考文献
[1]岳鹏，李太华，邱玉辉.对称无关的模式编码方法在定式学习中的应用[J].智能系统学报，2012（04）
[2]杨任尔，金炜，曾兴斌.基于感兴趣区域的低复杂度多描述编码方法[J].光子学报，2011（06）
RFID多标签防碰撞算法研究 篇3
1 ALOHA算法
1.1 纯ALOHA算法
纯ALOHA算法是最简单的随机防碰撞算法。纯ALOHA算法中标签随机的选择一个时间点发送数据。如果该标签不被识别, 即有碰撞发生, 那么该标签就会随机退避一段时间, 独立地再次选择一时间点重新发送数据, 直至成功。如图1是纯ALOHA算法的模型。
纯ALOHA算法存在的问题是:如果退避区间太大, 识别标签所需要的时间会很长;如果退避区间很小, 会导致碰撞的次数增加, 需要退避的次数就多, 这样不但识别效率很低, 而且识别时间也没有改善。纯ALOHA算法简单易行, 但只能获得18.4%的吞吐率[1]。
1.2 时隙ALOHA算法
在纯ALOHA算法的基础上, 人们引入时隙ALOHA算法。时隙ALOHA算法是把时间看成一个个连续片段, 每一个片段称为一个时隙。一般一个时隙长度等于或稍大于电子标签和阅读器的数据交换时间。该算法中电子标签只能在时隙的开始时刻发送数据, 这样或成功发送或完全碰撞, 避免了纯ALOHA算法的部分碰撞, 使碰撞周期减半, 因此系统吞吐率比纯ALOHA提高了一倍[1]。如图2是帧时隙ALOHA算法的模型。
时隙ALOHA算法存在的问题是:每一个电子标签征用每一个时隙的几率是相等的, 无论其在上一个时隙中是否被识别。即:上一时隙已经被成功识别的标签在下一个时隙被识别的几率和上一时隙未被识别的标签是相等的, 这样就可能导致上一时隙已经被成功识别过的标签在下一时隙又被识别, 而上一时隙未被识别的标签仍然不能被识别。这样, 标签识别效率就比较低。
1.3 帧时隙ALOHA算法
针对时隙ALOHA算法中的问题, 人们又引入了帧时隙ALOIHA算法。帧是指包含若干个时隙的时间段。主要思想是对阅读器引入时隙计数器和去活命令, 对电子标签引入一个随机数产生器。
假设每帧包含的时隙数L, 阅读器的时隙计数器从1～L计数。电子标签的随机数产生器, 用来产生1～L之间的一个随机数。阅读器的时隙计数器初始值是1, 且每经过一个时隙长度时隙数自动加1。识别过程开始时阅读器向其覆盖范围内所有电子标签发送一个包含时隙数L的命令, 电子标签的随机数生成器生成一个1～L之间的随机数, 当该随机数与阅读器的时隙计数器计数值相同时, 电子标签向阅读器发送数据。标签被成功识别后, 阅读器向其发送去活命令, 使之退出识别系统直至当前帧结束。在一帧完成后, 阅读器开始时隙数仍为L的新帧。
但是帧时隙ALOHA算法中如果总时隙数L远小于标签数目N, 极有可能导致总有多于一个标签选同一时隙导致碰撞。如果隙数L远大于标签数目就造成了时隙的浪费。因此, 又引入了动态帧时隙ALOHA算法。
1.4 动态帧时隙ALOHA算法
动态帧时隙ALOHA算法根据正确识别标签的时隙数和产生碰撞的时隙数来确定下一帧包含的时隙数, 当电子标签数大于时隙数而造成过多碰撞时就增加下一帧的长度, 反之则减小下一帧的长度, 只有使时隙数与标签数量相当才能达到最佳吞吐率。但是, 当标签数量远大于每帧的时隙数时, 受硬件条件限制, 帧长度增大有限 (Lmax=256) [3], 电子标签碰撞率就会增大, 识别电子标签的时间会急剧增加, 系统的识别效率急剧降低。
1.5 动态帧时隙ALOHA算法的改进算法分析
针对动态帧时隙ALOHA算法中帧长度最大值受限的问题, 很多学者都提出了改进的动态帧时隙ALOHA算法, 其中最典型的一种改进思想是分组[3]。
基于分组的动态帧时隙ALOHA算法实际上是借用了确定性防碰撞算法的思想, 即当标签数大于时隙允许最大值时, 使一部分标签处于非响应状态不参与信道竞争, 处于响应状态的标签被正确识别后阅读器向其发送去活命令, 即使其处于非响应状态不参与信道竞争直至所有的标签都被正确识别。
基于分组的动态帧时隙ALOHA算法描述: (1) 在动态帧时隙ALOHA算法的基础上估算出阅读器范围内标签个数N, 如果N>256阅读器向标签发送分组命令, 把标签分为待命组和休眠组, 每组标签数为256。 (2) 待命组标签数参与识别过程, 其余标签分到休眠组暂时不参与识别过程。 (3) 当前帧结束后, 待命组的标签自动休眠, 休眠组的标签按顺序自动把状态变为待命状态。 (4) 重复 (2) 、 (3) 直至所有组的标签都被识别, 返回 (1) 。
基于分组的动态帧时隙ALOHA算法在每帧内都能减少冲突提高标签识别率。但是这个算法现在并不完美。存在的问题是: (1) 由于标签在识别过程中有2种可能的状态, 那么标签就必须有状态标志位, 而且分组数越多标志位就越长, 这就得增加标签携带信息量, 给硬件设计增加了难度。 (2) 由于标签需要响应阅读器命令在两种状态间转换, 这就增加了标签与阅读器交换数据的时间, 在标签高速运动的状态下漏读率会增加。 (3) 由于标签被分为2组或更多组, 阅读器在每帧时间内只能识别一组, 如果有一组的标签数量远小于256, 那么识别该组的帧内大部分时隙是空闲的, 这就造成了识别时间浪费。 (4) 由于所有标签分多组识别, 所以一个识别周期 (识别完所有标签的帧数和) 内标签总数是每个帧内标签数的和, 这给统计标签总数增加难度。
2 结语
基于分组的动态帧时隙ALOHA算法是当今非确定性算法的主流改进算法, 尽管改进方法各有差异, 但是主题思想都是本文分析的参照确定性算法的思想, 限制响应标签数量, 将响应标签数限制在识别效率最高的标签数目之内。但是正如本文分析, 这个改进思想还是存在一定缺陷, 这就要求我们在以后的研究过程中继续优化算法解决这些问题, 以快速、高效完成阅读器与电子标签的数据交换。
参考文献
[1]姜丽芬, 卢桂章, 辛运帷.射频识别系统中的防碰撞算法研究[J].计算机工程与应用, 2007, 43 (15) :29-32.
[2]崔欣, 李鹏.2008年全球RFID九大最具影响力事件[N].中国防伪报道, 2009, 2.
[3]尹君, 何怡刚, 李兵, 等.基于分组动态帧时隙的RFID防碰撞算法[J].计算机工程, 2009, 10, 35 (20) :268-269.
RFID标签 篇4
关键词:RFID;电子标签;传统条形码;物联网;应用
中图分类号:TP319 文献标识码:A 文章编号:1674-7712 (2012) 12-0071-01
一、RFID 电子标签概述
(一)RFID 电子标签的基本原理。RFID又称为电子标签、远距离IC卡、远距离射频卡、射频标签等,其基本工作原理是标签进入磁场后,接收解读器发出的射频信号,凭借感应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的产品信息,或者主动发送某一频率的信号。然后由解读器读取信息并解码后,送至中央信息系统进行有关数据处理。
(二)RFID电子标签的系统组成构架。RFID电子标签系统由数据采集端、信息处理端和数据传输端构成。其中,信息采集端由读写器、天线和标签构成,负责前端的数据采集;信息处理端是指管理PC与服务器,负责信息的处理与备份;数据传输端是指由交换机、网线构成的一个局域网,负责信息的传送。
整个系统分两部分:一是硬件设备,包括RFID标签卡(及其传感器,如:温度、湿度、光敏、压力、开关量等)、RFID读写设备、报警及其他辅助设备;二是软件系统,包括RFID中间件软件和应用系统管理软件。其中,RFID电子标签系统组成构架结构图如下图所示。
二、RFID 电子标签不同于传统条形码的优点
(一)扫描快速。RFID辨识器可同时辨识读取数个 RFID标签,而传统条形码一次只能扫描一个条形码。
(二)体积小、形状多样。RFID电子标签在读取上并不受形状和尺寸大小的限制,而且,RFID电子标签这些年在逐步往小型化与多样化的当下发展,进而可以应用于不同的产品。
(三)抗污染性能好。传统条形码由于是以纸张为载体,因此比较容易受到污染,但 RFID电子标签由于材质特殊对很多的污染物品具有很强的抵抗性。而且,传统的条形码多是附于外包装纸箱或塑料袋上的,所以特别容易受到折损。相比之下,RFID电子标签是将数据保存在芯片中,因此可以免受污损。
(四)可重复使用。传统条形码印刷上去之后就不能再更改了,而RFID数字标签则可以重复地新增、修改、删除RFID芯片内储存的数据,可重复使用。
(五)穿透性好。条形码扫描机必须在近距离而且没有物体阻挡的情况下,才可以辨读条形码。相比较,RFID数字标签在被覆盖的情况下也能够穿透纸张、木材和塑料等非金属或非透明的材质,并能够进行穿透性通信。
(六)数据存储容量大。一般而言,RFID数字标签的最大容量有数MB。随着数据存储技术的不断发展,RFID数字标签的数据容量也在不断扩大。
(七)安全性高。由于 RFID数字标签存储的是电子式信息,其数据内容可经由密码保护,从而可以使其内容不易被伪造和篡改。
三、RFID电子标签在物联网中的应用
RFID在物联网各行业中的应用涉及到物流、仓储、零售、制造业、军事、交通、电力、食品与环境等相关领域。以下以车辆识别系统和物流管理系统为例就RFID 电子标签在物联网中的应用进行说明。
(一)RFID 电子标签在车辆识别系统中的应用
1.需求背景。本系统根据不同管理需求,在道路,车库,出入路口设置监控点,主要利用RFID 电子标签实现以下监控功能:车辆自动识别和车辆自动出入。针对不同车辆及交通路况实现智能交通等。对黑车、套牌车及非法营运车辆的识别监督。
2.实现原理。在需要监管的车辆上发放标签,结合道路,车库,出入路口安装的读卡器,通过后台系统的智能判断识别,可实时车辆出入、车辆识别,智能调度。
3.系统架构。系统分为:管制车辆(附着RFID 电子车辆标签),监控设备(包括读写器,天线),后台控制系统(包括网络传输,交换器,中间件,服务器等)。
4.系统的功能。(1)自动识别。RFID 电子标签读写设备识别到电子标签的信息后,通过后台管理系统实时显示车辆信息,就可以自动跟踪车辆的活动,轻松实现对车辆行踪的实时监控,可实现对公共服务车辆的交通管制。(2)自动出入。车辆出入监控点时无需停车,所有的识别,判断均由系统远距离自动实现,无需人工干预,杜绝失误和作弊。(3)智能决策。根据识别车辆的信息实现公交优先、智能调度。根据车辆量大小决策红绿灯闪烁时间。
(二)RFID 电子标签在物流管理系统中的应用
1.系统概述。系统包含了智能立体仓库管理、物资仓库自动化出入库管理、在途物资可视化、大型货场物资可视化管理和全资可视化管理,通过系统智能控制技术,实现物资交互性监控,体现现代化物资运输管理水平。
2.认识集装箱智能标签。安装在集装箱门上,采用RFID技术、传感器技术,实时监测集装箱运输过程中开关门状态、震动信息、温湿度信息、光感信息,并以主动报警、被自动查询等方式发送给车载、手持、固定读写设备。
集装箱标签分为标签组件、传感器组件及固定装置三部份组成。其中标签组件需要与外部进行数据交换故放于集装箱体机外边,传感器组件需要与勘测箱体内部环境变化,故置于箱体的内部。
3.系统功能。系统主要通过条形码技术、无线射频识别技术,以及相关硬件设备和信息管理系统,物资存储管理信息化、运输途中物资态势透明化、保障管理中心可视化等功能。
可查询冷链物流中集装箱内的温度、湿度,开关门信息,并可用光敏实现对集装箱内物资的防拆御防盗。结合GPS和GIS系统可实时查询在运车辆的位置,并可对其进行轨迹回放跟踪。
四、结束语
这些年来,RFID电子标签因其所具备的高储存量以及远距离读取等特性而备受瞩目。其在物联网中的应用不仅可以帮助提高一个企业的大幅货物和信息管理的效率,还可以更加准确地接收反馈信息,控制需求信息,实现货物供应链的优化。
参考文献:
[1]徐雷.基于RFID电子标签的物联网物流管理系统[J].微计算机系统,2006(03).
[2]潘丽娜.从传统条形码看物联网时代的电子标签[J].广东印刷,2012(09).
一种RFID标签阻抗的测量方法 篇5
近年来,射频识别(RFID,Radio Frequency I-dentification)技术的研究日益受到关注,尤其是远距离的UHF频段(860 MHz-960 MHz)RFID技术发展迅速。典型的UHF频段RFID系统由RFID读写器和标签两部分组成,RFID无源标签依靠RFID读写器发射的电磁信号供电,并通过反向散射调制连续载波信号与读写器通信[1]。因此,RFID标签成为RFID系统中的关键部分。
1 RFID标签结构
RFID标签分为RFID标签芯片和RFID标签天线两部分,其结构示意图如图1所示。
RFID标签阻抗又分为标签芯片阻抗和标签天线阻抗,如图2所示。标签天线与标签芯片连接不匹配时会有反射波Γtag产生。RFID标签天线的阻抗Zant是否与标签芯片的阻抗Ztag相匹配,即天线阻抗与芯片阻抗互为共轭,直接决定了RFID标签的供电效率和天线的灵敏度,也即决定了标签的读写距离和识别成功率[2]。
RFID标签阻抗的测量分为标签芯片阻抗和标签天线阻抗的测量。普通天线设计的阻抗目标是实部50Ω或75Ω,虚部为0Ω,方便与天线馈线相匹配。而RFID标签芯片的阻抗却没有统一的标准。因此在设计标签天线之前,一定要知道标签芯片的阻抗值。由于标签芯片体积较小,通常必须使用标准的平衡双线式探针测量其阻抗值。本文通过自制校准件和测量板来实现标签芯片阻抗值的测量。由于标签天线的阻抗直接与标签芯片共轭匹配,可能为任意值,不能与基于50Ω系统的平衡器直接相接,因此必须采用特殊的方法测量标签天线的阻抗,就是后面讲到的加反射板的方法。
2 RFID标签芯片阻抗的测量
现通过自制校准件和测量板来实现对Aliens公司ALL—9238 tag strap芯片阻抗值进行测量,这是一款可用于超高频的无源射频识别标签芯片。所使用的测量仪器为矢量网络分析仪Agilent 8753ET(300 k Hz~3 GHz),板材为FR4 PCB(εr=4.6,基材厚度=1.6 mm,覆铜厚度=0.03 mm,损耗角正切tanδ=0.003 4)。
在实际测量前,必须对矢量网络分析仪进行校准。由于网络分析仪自带的校准件只能将校准平面设定为网络分析仪与待测电路的接口平面,为了将校准平面平移到50欧姆微带线末端,本文采用“单端口反射校准”,校准面如图3所示,专门制作的校准工具如图4所示。其中,每个端口的短路(Short)、开路(Open)与匹配负载(Load)端微带线的长度均为15 mm,宽度为3 mm,这样微带线就为50Ω微带线。50Ω的匹配负载(Load)是由两个电阻值为100Ω0402尺寸的贴片电阻并联而成,用来降低电感效应。
待测标签芯片阻抗实际测量如图5所示,一端接于50Ω微带线末端,另一端接于穿孔接地点上。
由于测量电路板的终端为开路,会有电荷的积累,因而其末端效应等效为引入一并联电容,即在物理结构上出现电容效应[3],称开路效应(Open End Effect)。所以图2所测得的标签芯片的输入阻抗值Zm eas为标签芯片阻抗Ztag与开路效应ZO.C并联的结果,如图6所示。
假设SMA接头与微带线接点的反射损耗可忽略不计,那么测量不准度就仅剩来自微带线端点的开路效应。如果可以将开路效应先行测量出来,再将标签芯片连接在开路端和穿孔接地点间做测量,将测得的结果删除预先测得的开路效应,利用公式(1)~式(3)即可得到芯片的阻抗。
其中YO.C.为校准面终端为开路时所测量到的阻抗。
现用图4所示的校准具校准,用图5所示的电路板进行多次测量,得到该芯片的输入阻抗,最后计算得到考虑开路效应之后标签芯片在915 MHz处的阻抗修正值,如表1所示。
由于测量电路板精度不高,实验室测量环境不理想,导致测量结果易受外界干扰,不可避免存在误差。
3 标签天线阻抗测量
一般的天线阻抗特性测量是用电缆连接天线和网络分析仪,在网络分析仪上直接读取天线的阻抗和反射系数等特性参数。RFID标签天线由标签芯片直接馈电,是一种平衡式天线结构,同轴线为不平衡馈电结构,标签天线与同轴线直接相连会引起一系列后果,影响测量精度[4]。因此同轴线与标签天线相连时,必须接入一种维持系统平衡的器件,即平衡器。而本文介绍的测量标签天线的方法就是加反射板的方法,如图7所示。将半个天线结构放在一块很大的金属反射板上,金属反射板是由一块1 m×1 m大小的不锈钢板和一块16 cm×16cm大小的铜板组成的,这是为了方便标签天线在反射板上的安装和卸载。金属反射板背面有同轴线将天线和网络分析仪相连接[5]。
天线振子不管极化如何,在有反射板之后,由于它对天线是对称放置的,而且也能阻止馈线上的电流往下流,客观上也起了平衡器的作用,或者说降低了对平衡器的要求。也就是说,有反射板后,不用平衡器问题也不大。利用E面对称性测得的半天线结构的输入阻抗即为标签天线输入阻抗的一半。
偶极子标签天线由于具有结构简单、效率高的优点,被广泛应用于RFID标签天线的设计[6],本文设计一款弯折偶极子标签天线[7,8],该标签芯片阻抗为以上测得的阻抗值29.3-j72.2Ω,标签天线在915 MHz处的输入阻抗的仿真值为30.5+j70.1Ω。利用加反射板方法测天线阻抗,将天线与金属板连接,如图8所示。天线的馈电点通过金属板中间的小孔与SMA头的探针相连,SMA头的接地管脚与金属板相连。测量得半天线结构在915 MHz的输入阻抗为16.8+j39.1Ω,故标签天线的输入阻抗为33.6+j78.2Ω。将测量结果与仿真结果进行比较,误差约为10%,验证了这种测量方法的可行性。
4 实际制作与测试
有了前面的准备工作,最后我们在介电常数εr=4,厚度为0.24 mm的白卡纸基板上镀铜膜制作弯折偶极子RFID标签天线,实物图如图9所示。
使用AWID公司的MPR—3014读写器,在空旷环境中,辐射功率4 W的条件下在(860-960)MHz频谱范围内对RFID标签实物进行识别操作,结果如表2所示。
从表2中可以看出,该RFID标签天线实物在867 MHz和915 MHz频率上具有较远的读写距离,其性能基本达到欧洲和美国两地RFID系统的实际应用要求。
5 结论
本文介绍了RFID系统天线设计过程中涉及到的测量问题。通过自制校准件和测量板的方法测得了芯片阻抗,为标签天线的设计提供了目标阻抗。以最常见的弯折偶极子标签天线为例,介绍了一种加反射板测量标签天线阻抗的方法。尽管测量结果存在一定误差,此种方法还是可行的,部分解决了标签阻抗难以测量的问题,具有一定的实际应用价值。对于电场面不对称的标签天线,其阻抗测量方法有待进一步探究。
摘要：介绍了射频识别系统天线设计过程中涉及到的测量问题。通过自制校准件和测量板的方法测得了芯片阻抗,为标签天线的设计提供了目标阻抗。制作了一款弯折偶极子RFID标签天线,以此介绍了一种加反射板测量标签天线阻抗的方法。并将测量结果与仿真结果进行了比较,验证了这种测量方法的可行性。
关键词：RFID,阻抗,标签芯片,标签天线,测量
参考文献
[1]laus Finkenzeller.射频识别(RFID)技术.陈大才,译.北京:电子工业出版社,2001
[2]赵洪新,洪伟.微型、低功耗微波反射调制器的研究.微波学报,2001;17(3):69—76
[3]Collin R E.Foundations for microwave engineering.2nd.McGraw-Hill,1992
[4]胡树豪.实用射频技术.北京:电子工业出版社,2004
[5]Tikhov Y,Kim Y,Min Y H.A novel small antenna for passive RFID transponder.Microwave Conference,2005European,2005;1:4—6
[6]UHF Label Antenna Design Guide.Philips Semiconductor,2005
[7]赖晓铮,张小燕,赖声礼.弯折线偶极子天线谐振特性的研究.微波学报,2006;22(6):18—22
RFID标签 篇6
射频识别(RFID)技术在自动识别系统中应用越来越广泛[1]。通常,RFID系统由一个读写器和一些标签组成,每个标签携带特有的识别序列号(ID)。当标签进入读写器的识别范围时,读写器可对其进行识别。然而,由于信道共享,当多于一个的标签同时传输其ID时,便产生碰撞[2]。
标签防碰撞算法则用以解决上述问题。目前大多通信系统采用时分复用的方法,使某一个标签在某个时隙单独占用信道与读写器进行通信[3]。具体来说可归纳为两类:一类是基于Aloha的算法,如动态时隙Aloha(DSA),分群时隙Aloha(GSA)等,由于具有一定的随机性,存在“tag starvation”的问题,又称为概率性算法;另一类是基于树的算法,如二叉树算法(BT),查询树算法(QT)等,由于不存在上述问题,又称为确定性算法[4]。
在很多RFID系统中,读写器可能会对某些一直存在于其识别范围内的标签进行重复识别,这种标签称为驻留标签。驻留标签数占总识别标签数的比率称为驻留率ps。Myung[5,6,7]提出的自适应二叉树分割算法(ABS)和自适应二叉树查询算法(AQS)即要解决驻留标签之间发生的碰撞问题。但这些算法没有解决驻留标签和迁入标签之间的碰撞。Yuan-Cheng Lai和Chih-Chung Lin[8]提出单解决通道阻塞算法(SRB)是在ABS算法的基础上,解决驻留标签和迁入标签的碰撞问题。当ps较低时,SRB会产生大量空闲时隙,性能较ABS低平。
本研究提出一种双模式的阻塞算法,结合对于迁入标签数目的估计算法,能够同时保留ABS与SRB算法的优势,并且具有较高的性能。当ps较高时,采用阻塞算法,解决驻留标签和新迁入的标签之间的碰撞;在ps较低时,采用类似ABS的算法,解决空闲时隙问题。驻留标签将根据写入的状态位决定是否进入sleep状态。
1 ABS算法分析
ABS算法是由Jihoon Myung,Wonjun Lee等提出的,该算法由BT算法改进而来,能够保留标签在上一帧获得的识别顺序,从而避免驻留标签在当前帧的碰撞。每个标签具有两个计数器:PSC和ASC。PSC记录当前帧已识别的标签数目,ASC记录标签当前帧的识别次序。读写器也有两个计数器:PSC和TSC。PSC的功能与标签的相同,TSC追踪最大的ASC值,并据以判断结束当前帧。
帧开始时,所有的PSC值初始化为零,标签和读写器的PSC值始终保持一致。当标签检测到其ASC与PSC值相同时,向读写器传输ID。读写器根据在上一时隙的识别状况,给出3种反馈信息,标签根据反馈信息进行相应操作:
(1) 空闲:即没有标签需要识别。若ASC>PSC,则表明尚未进行识别,则ASC=ASC-1,若ASC=PSC,传输ID,若ASC<PSC,退出当前帧;
(2) 可读:即只有一个标签需要识别。ASC=PSC的标签传输ID,若ASC<PSC,退出当前帧。PSC=PSC+1;
(3) 碰撞:即多于一个标签需要识别。若ASC>PSC,则ASC=ASC+1,若ASC=PSC,即碰撞标签,则ASC加上一个随机产生的二进制数,若ASC<PSC,退出当前帧。
TSC与PSC的关系是读写器判断帧结束的依据。当反馈为空闲时,TSC=TSC-1;碰撞时,TSC=TSC+1。直到TSC<PSC时,结束当前帧。
现假设有A、B、C共3个标签需要识别。则开始时,所有的计数器值都为0。其识别过程如表1所示,其中带下划线的标签表示其ASC=PSC,并且将要识别。
当下一帧开始时,标签将保留上一帧得到的ASC值,读写器保留TSC的值。PSC初始化为0。由于每个标签的ASC值都是惟一的,不存在驻留标签之间的碰撞问题。对于新迁入的标签,其ASC值在0～TSC之间随机产生。
假设当前帧识别完毕后,A、B、C分别具有0,1,2的ASC值。若在下一帧开始时,标签A离开,B、C驻留,同时有新的标签D、E迁入,且随机产生的ASC分别为1和2,则其识别过程如表2所示。
在上述识别过程之后,B、C、D、E分别获得0、2、1、3的识别顺序。
2 基于自适应二叉树分割的阻塞防
碰撞算法
通过上述分析可知,ABS算法能够解决驻留标签之间的碰撞。然而,由于新迁入标签的ASC值是在0～TSC之间随机产生,则可能会与驻留标签产生碰撞。另外,由于具体的应用需求,不是所有的驻留标签在下一帧都需要再次进行识别。
文献[8]中提出的SRB算法针对第一个问题提出了解决方案。根据文献[9]与文献[10]所得的结论,基于二叉树的算法最优帧大小为0.88 n,由此产生一个新的值TSCEXT,即在TSC的基础上,增加一个对于迁入标签数的估计值。与ABS相对应的,迁入标签其ASC计数器会在TSC+1～TSCEXT之间随机产生,则无论驻留标签数目多少,都将占用TSC个时隙,而迁入标签则服从BT算法。
但由此会产生一个新的问题。若标签数目很大,驻留标签较少,将会产生大量空闲时隙,但是ABS算法却没有这个问题。
由此,本研究改进性地提出双模式阻塞算法(DMB),根据驻留率ps的大小适时调整策略,能够保证解决驻留标签的碰撞和阻塞算法空闲时隙的问题。
该算法读写器和标签具体操作流程的伪代码如图1、图2所示。其中变量count为在该帧内新迁入的标签计数器,stay为在该帧内驻留标签的计数器。z为上一帧估算的标签数和上一帧新迁入的标签数之间的一个权重,并且该值对于数目估计影响不大[8]。needstore为标签是否需要同一个读写器进行重复识别的状态位,rID为读写器发送的ID号,tID为标签记录的读写器ID号。
3 性能分析与仿真
本研究假设在读写器识别区域内有n个标签待识别,识别延时用Ti表示,i代表第i帧,|Ti|=n即在第i帧,Ti时间内识别标签数为n。
不论是ABS,AQS,SRB,还是本研究提出的DMB算法,都源于二叉树BT算法。由文献[5]可知,BT算法识别n个标签所需的时隙数为:
当第i帧识别n个标签后,在第i+1帧,假设有a个标签迁入,l个标签迁出,则有n-l个标签驻留。由文献[8]可知,第i+1帧的所需时隙数为:
当ps较高时,由于DMB是阻塞算法,不论是退出识别的标签还是迁出标签,均对应第i+1帧空闲时隙,而驻留标签标签则占用可读时隙,因此仍需要n个时隙。该算法假设文献[10]给出迁入标签的最优估计
当ps较低时,驻留标签仍保留上一帧识别序列,因此不存在驻留标签之间的碰撞问题。本研究估计迁入标签数为
则其总识别延时为:
由此可以得到,在该模式下,DMB算法所需时隙数为:
现假设共有N=100个标签,|Ti|=50,pa,ps=0.5分别为迁入标签和驻留标签的概率。本研究先考虑N对各算法的影响。
当N增大时,驻留标签数增大,迁入和迁出标签数目也随之增加,因此其总识别所需时隙数呈线性增加如图3所示,由图3可以看出,N对DMB算法的影响与ABS算法相似。
当驻留率ps确定时,随着迁入标签数目的增加,DMB算法比ABS算法的空闲时隙数要多,碰撞时隙数少,但总时隙数相差不大,在ps=0.5的基础上得到的实验结果如图4所示。
DMB算法最重要的任务就是解决ps对延时的影响,实际结果如图5所示,由图5可以看出,在ps<threshold时,曲线为DMBlow的部分,ps>threshold时,曲线为DMBhigh的部分,threshold大约在0.41左右,但需要进一步的理论证明。其中DMBlow与DMBhigh分别为上述两种模式对ps的变化曲线。
4 结束语
本研究提出一种双模式的阻塞防碰撞算法(DMB),在ps较高时,采用阻塞思想,能够有效避免驻留标签之间的碰撞,也能解决驻留标签与迁入标签之间的碰撞问题;在ps较低时,解决了传统阻塞算法大量空闲时隙的问题。因此该算法相对于ABS和传统阻塞算法来说,性能显著得到了提高,这可以从上面的数学分析和仿真图得到。对于使用的文献[10]给出的标签估计,本研究假设该理论是正确的,对于估计错误所带来的影响,主要在于
参考文献
[1]叶吉波,黄言态。RFID技术在图书管理中的应用及实现[J].机电工程,2009,26(4):104-106.
[2]丁治国.RFID关键技术研究与实现[D].合肥:中国科学技术大学信息学院,2009:14-55.
[3]向垂益.RFID二进制树防碰撞算法的研究与实现[D].长沙:湖南大学电气与信息工程学院,2009:3-6.
[4]李世煜.射频识别(RFID)系统防碰撞算法研究与设计[D].成都:西南交通大学信息科学与技术学院2,008:13-16.
[5]MYUNG J,LEE W,SRIVASTAVA J.Adaptive binarysplitting for efficient RFID tag anti-collision[J].IEEECommunications Letters2,006(10):144-146.
[6]MYUNG J,LEE W,SRIVASTAVA J.Tag-Splitting:adap-tive collision arbitration protocols for RFID tag identification[J].IEEE Transactions on Parallel and DistributedSystems,2007,18(6):763-775.
[7]MYUNG J,LEE W.Adaptive binary splitting:a RFID tagcollision arbitration protocol for tag identification[J].Mo-bile Networks and Applications2,006(11):711-722.
[8]LAI Y C,LIN C C.Two blocking algorithms on adaptive bi-nary splitting:single and pair resolutions for RFID tag iden-tification[J].IEEE/ACM Transactions on Networking,20091,7(3):962-975.
[9]PARK J,CHUNG M Y,LEE T.Identification of RFID tagsin framed-slotted ALOHA with robust estimation and binaryselection[J].IEEE Communications Letters,2007,11(5):452-454.
RFID标签 篇7
无线射频识别 (radio frequency identificationRFID) 技术是目前应用较为广泛的识别技术[1]。 与以往的电子标签不同, RFID可以识别有效距离大的光学系统, 同时, RFID标签可以多次读写, 还可以存储大量的数据信息, 已被应用于自动收费、物流管理、食品安全跟踪等多个领域。 医疗设备是医院的重要资源, 其种类繁多、不易管理、对于大型的三甲医院来说, 医疗设备的管理显得更为重要。 医院的信息化建设越来越重视RFID技术的应用, 加之医疗设备的使用年限较长, 所以对RFID标签的有效生命期要求较高[2]。 目前, 很多有源的RFID标签使用时间有限, 当电量用尽时需要更换电池, 或者更换新的RFID标签, 降低了工作效率, 也造成了一定的浪费, 而且当电量降低时, RFID标签的识别可靠性也将受到影响, 造成整个RFID医疗设备管理系统出现错误。 本文针对这一问题, 设计并实现了一种非接触式充电的电子标签, 方案设计了2 种工作方式, 在降低标签功耗的同时, 还可以通过天线实现对标签电池的充电功能, 使RFID标签的使用寿命得到延长, 从而保证了基于RFID标签的医疗设备管理系统的正常运行。
1 RFID标签的重要作用
RFID标签可应用于医疗信息化领域中的各个方面。 由于标签中可以存储大量的数据信息, 同时可以实现非接触式的信号接收, 因此, 可应用于病患管理、医疗设备管理、医疗垃圾管理等方面[3]。
在病患管理方面, 可为每一名患者分配一条带有RFID标签的腕带, 其中记录着该患者的所有重要信息, 包括病历、用药情况等, 医生在对其进行查房和诊断时, 可通过带有RFID信号接收功能的个人数字助理获取该患者的相关信息, 从而更好地提供诊疗服务。 同时, 利用RFID的空间定位功能, 也可对重要病患进行实时跟踪, 防止意外发生[4]。
在医疗设备管理方面, 对于输液泵、轮椅等可移动的医疗设备, 可利用RFID对其进行定位, 降低丢失的可能性;对于CT机、核磁共振仪等相对固定的设备, 可利用RFID记录其相关信息, 包括配备时间、维护记录、性能指标等, 一方面可以通过计算机系统对这些信息进行读取和管理, 另一方面可以根据维护计划及时地对仪器设备进行检修, 以保证其正常的工作状态[5]。
在医疗垃圾处理方面, 可利用RFID标签对垃圾整个处理流程进行管理。 由于医疗垃圾的特殊性, 要求其处理流程必须在监管下进行, 而RFID可以记录每一袋垃圾的相关信息, 追踪和监测各个处理环节, 防止交叉感染和丢失情况的发生[6]。
在以上诸多应用中, RFID标签的有效作用时间是系统重要的性能指标, 特别是对于医疗设备的管理, RFID标签的有效期长度, 决定了医疗设备管理系统的可用性。
2 RFID标签硬件设计方案
本文讨论的RFID标签硬件的构成包括微处理器、射频收发、无线接收3 个主要部分, 其结构如图1 所示。
其中, 微处理器的功能包括配置射频模块的参数, 处理RFID标签与读写器之间的信息, 响应比较器的请求和定时器的中断事件, 读取或者改写闪存芯片中的内容; 射频收发部分与外界的数据交互是通过GMSK的调制方式实现对信号的编码和解码操作, 并通过天线发送和接收信号;无线接收部分与微处理器部分是通过单片机MSP430 中的比较器进行连接, 通过向单片机发送中断信号, 使其进入充电的工作模式, 通过倍压整流电路, 产生足够的电压, 对RFID标签中的电池进行充电操作。
2.1 微处理器部分
微处理器部分是整个RFID标签的控制中心, 采用的处理芯片是MSP430F147, 该芯片由TI公司出品。 该单片机的突出特点是功耗很低, 使用者可根据外围设备的实际工作需求, 编写相关的指令对单片机中的时钟进行控制, 从而根据实际的使用需求, 调度系统资源使RFID标签系统的功耗降至最低。MSP430F147 单片机可以响应中断信号, 使系统进入不同的工作状态, 节省功耗。 本文设计的RFID标签系统, 中央处理器在不需要工作的情况下, 处于LPM3 的休眠状态, 此时功耗最低, 当单片机中的比较器中断端口接收到唤醒信号时, 立即进入工作状态, 完成RFID信号的收发和数据交换, 一旦完成了相关工作, 系统将再次进入休眠状态。 由此可见, 本设计方案中的中央处理器只在需要时才被激活, 相比于长期待命状态的RFID标签, 其功率大幅降低, 耗电更少, 从而延长了电池寿命。
2.2 无线射频收发部分
无线射频收发模块主要负责RFID标签与外部设备的信号与数据交互, 本设计中采用的是Nordi公司的nrf2401 芯片, 该芯片采用的信号调制方式为GMSK, 工作于2.4 GHz频段。 该芯片提供了程序开发的API接口, 开发者可对其通信频率和输出功率进行控制。 与方案所选用的单片机特点相同, 该芯片的功耗很低, 且具有多种工作模式[7], 开发者可根据需要进行编程, 控制射频收发部分的系统结构如图2 所示进行。
射频收发部分与微处理器部分之间是通过SP模式连接的, 具有多种通信工作模式。 在本方案设计中, 采用的Shock Burst TM收发模式利用了芯片内部的FIFO堆栈, 数据低速进入, 并以1 Mbps的速度进行发射, 而所有的信号处理操作都在片内完成[8], 这一设计使得系统的能耗进一步降低。
2.3 无线接收部分
无线接收部分的一个重要功能是对RFID标签的电池进行充电操作, 以延长标签的使用寿命。 无线接收部分主要包括天线、天线适配器、倍压整流电路3 个组成部分, 如图3 所示。
图3 中, 左半部分是天线适配电路, 微调电容C1的功能是对天线谐振的状态进行调节; 右半部分为倍压整流电路, 可将电压放大倍, 即如果天线适配输出的电压为E, 则图中INT端和GND端之间的电压值为。无线接收部分与微处理器之间是通过INT端与单片机中比较器中断端口进行连接的, 当从天线适配电路中输出的电压经过倍压整流电路后得到的值大于阈值电压时, 则会触发单片机中断, MSP430 单片机进入工作状态, 在完成了信号收发与数据传输工作后, 单片机再次进入休眠状态, 以降低运行功耗。 当单片机处于工作状态时, 由于INT与GND之间的电压足够大, 从而可以对RFID标签中的电池进行充电操作, 从而使RFID标签的有效使用时间更长。
3 RFID标签软件设计
RFID标签的软件设计方案包括2 个主要的部分, 分别是系统参数的设置和对中断的响应, 其程序的流程如图4 所示。
系统参数的设置主要完成的工作包括对MSP430 单片机内部各寄存器的初始化设置、时钟模式和参数的设置、nrf2401 片内寄存器的设计、比较器和定时器的设计等。 根据软件的设计, 本文研究的RFID标签设计了2 种工作模式, 当定时器中断发生时, RFID标签中的中央处理器被唤醒, 但此时标签只发送标签内的内容, 用于对医疗设备进行管理以及跟踪, 当发送完成后, 系统立即进入休眠的状态;而当比较器中断出现时, RFID标签不仅会发送标签中的标志内容, 而且还会打开接收天线, 一方面可以根据接收到的读写信号, 对Flash中的数据进行更改, 另一方面可通过倍压整流电路对电池进行非接触式的充电, 所有的工作完成后, 系统又将进入休眠状态。
4 应用效果
基于本方案设计的RFID设备标签, 已经在本院800 多台大型医疗设备上使用。 使用时间最长的标签已达2 a, 期间共计进行了4 次设备点验, 相对于普通标签, 该RFID标签大大节省了点验时间, 设备定位精度与点验率大大提高, 取得了良好的使用效果, 达到了该标签的设计目的。
5 结语
本文针对目前RFID标签设计中存在的电池使用寿命不长, 导致医疗设备管理不到位、可靠性不高等缺陷, 设计了超低功耗、 可进行非接触式充电的RFID标签系统, 分析了其工作原理, 对其硬件结构和程序实现流程进行了说明。
摘要：目的:解决目前医疗设备管理方面存在的管理混乱、查询统计不便、无法掌握具体位置信息等问题。方法:对医疗设备RFID标签的设计方案与应用形式进行研究和讨论, 从软件和硬件2个方面进行了研究, 设计了方案的总体结构, 分析了其工作原理, 采用非接触式充电的模式, 有效地延长了RFID的生命期限。结果:设计了有源RFID标签方案。结论:该标签的设计大幅提高了医疗设备的管理效率。
关键词：无线射频识别,标签设计,医疗设备管理
参考文献
[1]杨江峰, 李勃.超低功耗有源RFID标签的分析与实现[J].云南民族大学学报, 2009, 18 (2) :187-190.
[2]康东, 石喜勤, 李勇鹏, 等.射频识别 (RFID) 核心技术与典型应用开发案例[M].北京:人民邮电出版社, 2008:24-28.
[3]宁焕生.RFID重大工程与国家物联网[M].北京:机械工业出版社, 2010:9-13.
[4]李磊.基于RFID技术的医院消毒供应中心管理系统设计与实现[J].中国医疗器械杂志, 2012, 36 (2) :106-108.
[5]林亚忠, 万任华, 林村河, 等.一种基于射频识别技术的物资安全保障方案设计与应用[J].医疗卫生装备, 2011, 32 (9) :10-11.
[6]米永巍, 李怡勇, 陈培昕, 等.基于射频识别 (RFID) 技术的急救设备专管共用系统[J].医疗卫生装备, 2011, 32 (11) :50-51.
[7]温泽锋, 夏龙, 齐长永, 等.浅谈无线射频识别技术 (RFID) 在SPF级实验动物管理上的应用[J].实验动物科学, 2010, 27 (3) :36-38.
RFID在电子标签中的应用 篇8
无线射频识别技术(Radio Frequency dentification,RFID)是一种非接触的自动识别技术,其基本原理是利用射频信号和空间耦合(电感或电磁耦合)或雷达反射的传输特性[1],实现对被识别物体的自动识别。
从RFID的发展历史上来看,它直接继承了雷达的概念,早在1948年哈里·斯托克曼发表的“利用反射功率的通讯”奠定了射频识别RFID的理论基础。RFID技术的发展可按10年期划分如下:1941~1950年:雷达的改进和应用催生了RFID技术;1951~1960年:早期RFID技术的探索阶段,主要处于实验室实验研究。1961~1970年:RFID技术的理论得到了发展开始了一些应用尝试。1971~1980年:RFID技术与产品研发处于一个大发展时期,各种RFID技术测试得到加速,出现了一些最早的RFID应用。1981~1990年:RFID技术及产品进入商业应用阶段,各种规模应用开始出现。1991~2000年。RFID技术标准化问题日趋得到重视,RFID产品得到广泛采用,RFID产品逐渐成为人们生活中的一部分。2001年至今。标准化问题日趋为人们所重视,RFID产品种类更加丰富,有源电子标签、无源电子标签及半无源电子标签均得到发展,电子标签成本不断降低,规模应用行业扩大。
RFID的工作原理[2]是在射频识别系统的基本模型中,电子标签又称为射频标签、应答器、数据载体;阅读器又称为读出装置,扫描器、通讯器、读写器(取决于电子标签是否可以无线改写数据)[3]。电子标签与阅读器之间通过耦合元件实现射频信号的空间(无接触)耦合,在耦合通道内根据时序关系实现能量的传递、数据的交换。发生在阅读器和电子标签之间的射频信号的耦合类型有两种。其一是电感耦合。变压器模型,通过空间高频交变磁场实现耦合,依据的是电磁感应定律。其二是电磁反向散射耦合。雷达原理模型发射出去的电磁波,碰到目标后反射,同时携带回目标信息,依据的是电磁波的空间传播规律。电感耦合方式一般适合于中、低频工作的近距离射频识别系统[4]。典型的工作频率有:125,225和13.56 MHz。识别作用距离小于1 m,典型作用距离为10~20 cm。电磁反向散射耦合方式一般适合于高频、微波工作的远距离射频识别系统。典型的工作频率有:433,915,2.45和,5.8 GHz。识别作用距离大于1 m,典型作用距离为3~l0 m。运用RFID技术把天线和IC封装到塑料基片上,就形成了新型的电子卡片。
它具有数据存储量大、无线无源、小巧轻便、使用寿命长、防水、防磁和安全防伪等特点[5]。它是近几年发展起来的新型产品,是未来几年代替条形码走进“物联网”时代的关键技术之一。因此,在我国大力发展物联网的背景下,RFID电子标签的应用将非常迅速和广泛。
1 RFID电子标签系统的基本组成
RFID系统由电子标签、阅读器(Reader)和数据管理系统三部分组成。电子标签通过标签的方式附置在被识别的物体上。它是RFID系统的数据载体,存储着被识别物体的信息[6]。阅读器是读或写/读设备,取决于所使用的结构和技术。它用来读取电子标签中的信息,并将信息传输给数据管理系统。可写阅读器还能向电子标签中写入数据。一台典型的阅读器包含有高频模块(发送器和接收器)、控制单元以及与应答器连接的耦合元件(包括线圈和微波天线)。此外,许多阅读器还都有附加的接口(如RS232,RS485,usb),以便将读取的数据传输给数据管理系统,进行存储、统计、分类等处理。具体的RFID的原理图如图1所示。射频识别技术的发展,一方面受到应用需求的驱动,另一方面射频识别技术的成功应用反过来又将极大地促进应用需求的扩展。从技术角度说,射频识别术的发展体现在若干关键技术的突破。从应用角度来说,射频识别技术的发展目的在于不断满足日益增涨的应用需求[7]。RFID中有几个重要技术点,包括编码和调制,基带中的编码,数字调制、双工方式及检错纠错等。
1.1 编码和调制
典型的RFID通信系统如下图2,说明了一个数字通信系统的基本构成。类似的,对射频识别系统来说,阅读器与应答器之间的数据传输也需要三个主要的功能模块:发送器、信息通道和接收器。从阅读器到应答器的数据传输方向看:发送器由阅读器中的信号编码(信号处理)和调制器(载波电路)组成,信息通路即传输介质,接收器由应答器中的解调电路(载波回路)和信号译码器(信号处理)组成。如果反过来从应答器到阅读器的数据传输来看也是一样。
1.2 基带中的编码
编码就是用不同形式的代码来表示二进制的‘l’和‘0’。射频识别系统中通常使用的编码类型包括:NRZ码、曼侧斯特码、单极性归零码、差动双向码、米勒编码和变形米勒码等。
1.3 数字调制法
能量从天线以电磁波的形式发射到周围的空间,改变电磁波的三种信号参数(功率、频率和相位)中的任何一种,信息都可以被编码,并传送到空间任一点去。信息(数据)对电磁波的影响过程称之为调制,未调制的电磁波被称作载波。分析空间任一点电磁波的性能,从测得的接收功率、频率或相位的变化中可以重建此信息,这种过程称之为解调。射频识别系统采用的调制方法主要有振幅键控(AKS),频移键控(FSK)和相移键控),另外还采用副载波的调制方法。
1.4 双工方式
阅读器和应答器之间进行数据的传输,通常有两种方法:全双工和半双工。
半双工法(HXD):从应答器到阅读器的数据传输和从阅读器到应答器的数据传输是交替进行的,当工作频率低于300MHz时,常使用这种方法,有没有副载波也无所谓,电路一般也很简单。
全双工法(FXD):数据在应答器和阅读器之间的双向传输是同时进行的,其中应答器发送数据采用“分谐波”法,即发送频率是阅读器的几分之一,或是用一种完全独立的“非谐波”频率。不过这两种方法有一个共同的特点,即:从阅读器到应答器的能量传输是连续的,与数据传输的方向无关。对于射频识别来说,应答器获取能量的方式有很多种:电感藕合、电磁反向散射以及密藕合。
1.5 检错纠错
使用RFID技术传输数据时,很容易受到外界干扰,使传输数据发生改变导致错误。检错和纠错是用以识别并以一定的措施进行校正处理的办法。常见的有奇偶校验。
奇偶校验码是一种最简单的检错码,分为横向奇偶校验、纵向奇偶校验和横向纵向奇偶校验。通常纵向奇偶校验以字符为单位进行分组。横向奇偶校验或纵向奇偶校验分别只能检查出数据在横向方向或纵向方向的码字错误,而不能检查出哪一位有错。若将横向方向和纵向方向的校验法联合运用,就构成横纵奇偶校验,也称交叉校验。这种码具有较强的检错能力,它能检查出的错误类型如下:
(1)可检查出某行、某列的所有奇数个错误。
(2)能发现大部分偶数个错误。如某个码字(列向)发生偶数个位的错误时,虽然不能由纵向奇偶校验码检查出来,但却可以由横向奇偶校验检查出来。
(3)能发现突发长度<n十1n(为行数,即字符长度)的突发错误。
(4)可以纠正不能同时满足行、列校验关系的1位错误。因为1位错了,对应的行和列能够同时发现,从而能定出差错的位置(即坐标),从而加以纠正。但是,这种码不能检查出某些互相补偿的偶数个错误,因为它既不破坏横向奇偶但是,这种码不能检查出某些互相补偿的偶数个错误。
2 RFID的应用特点
根据RFID的频段不同,其应用范围也有所差异,下表说明了RFID在不同频段的优缺点,根据这些优缺点,可以把RFID应用到不同背景的电子标签中。RFID技术在国外发展非常迅速,产品种类繁多。在北美、欧洲、大洋洲、亚太地区及非洲南部,该技术被广泛应用于经济科学的各个领域。而在我国,由于射频识别技术起步较晚,应用的领域不是很广,除了在中国铁路应用的车号自动识别系统外,主要应用仅限于射频卡。目前,RFID产业受到了政府部门和研究机构的重视,各项支持政策逐步出台,支持力度逐步加大;同时,随着我国物联网事业的发展和进步,政府也大力推动了RFID在行业的应用。
3 RFID在电子标签中的应用
目前RFID已在国内得到广泛的应用,主要集中于身份识别、公共交通管理、物流管理等领域,具体的应用有如下一些方面。
3.1 身份识别
电子标签可以通过嵌入到身份证、护照、工作证的各种证件中,用作人员身份识别,是目前RFID技术应用最为广泛和成熟的领域之一。在国内的最主要应用是中国第二代居民身份证,二代证芯片采用智能卡技术,内含有RFID芯片,此芯片无法复制,高度防伪。优点是芯片存储容量大,写入的信息可划分安全等级,分区存储,包括姓名,地址,照片等信息。按照管理需要授权读写,也可以将变动信息(如住址变动)追加写入;芯片使用特定的逻辑加密算法,有利于证件制发、使用中的安全管理,增强防伪功能;芯片和电路线圈在证卡内封装,能够保证证件在各种环境下正常使用,寿命在10年以上;并且具有读写速度快,使用方便,易于保管,以及便于各用证部门使用计算机网络核查等优点。
3.2 商品防伪
将RFID用于商品中,当含有RFID技术的电子标签被贴到包装上,该包装内的商品便具有了全球惟一的电子身份证,同时,标签还可以写入其他的信息。标签内的信息可由厂家自己编写并加密,有效地防止随意篡改信息。因此,造假难度很高,可以有效地遏制造假行为。企业在配制RFID设备时,除了生产线的RFID设备或出库管理设备能够实现读写的功能外,其他RFID终端设备只有读取功能,也就是说,只有厂家可以通过加密的指令写入更改每瓶酒的标签信息,而这些信息都在服务器的数据库内存放,其他终端读写器只能读取标签内部被授权的部分,使用时只要将终端获取的数据与数库的数据核对便可完成产品真伪的鉴定(对于厂方设置在地区的机构经授权后也可以得到服务器的有关只数据,便于及时进行产品鉴别),极大地降低了企业内外部人为篡改信息的几率。在产品的生产和销售的各个环节,企业通过不同终端获取标签内部的信息便可实现产品的跟踪控制。另外,还可以跟市场监管如工商税等政府部门合作,加强假冒伪劣产品的监管打击力度。厂家只要将授权的终端设备提供给当地的监管部门,当有消费者怀疑商品的真伪时可直接到相关权威部门进行查验,同时,监管部门也可带上该设备到市场上进行检查,既可以提高真假辨别的准确度,又可以提高工作效率,还能提升企业在市场上的可信度和知名度。
3.3 智能交通
目前,RFID技术已经被应用于装有射频标签的汽车能被自动识别,无须停车缴费,大大提高了行车速度和效率。虽然我国很多地区高速公路都采用了射频卡,但是大部分还是应用人工停车收费的方式。最近,锦山的一条高速公路上应用了射频卡自动收费,但是与香港“驾易通”相比,差距显而易见。利用射频识别技术的不停车高速公路自动收费系统是将来的发展方向,人工收费包括CI卡的停车收费方式也终将被淘汰。货物的跟踪、管理及监控方面:澳大利亚和英国的西思罗机场将射频识别技术应用于旅客行李管理中,大大提高了分拣效率,降低了出错率。在几年前,欧共体就要求从1997年开始生产的新车型必须具有基于射频识别技术的防盗系统。而我国铁路行包自动追踪管理系统还只是在计划推广之中,真正应用还要假以时日射频卡应用方面:1996年1月韩国就在汉城的600辆公共汽车上安装射频识别系统用于电子月票,实现了非现金结算,方便了市民出行。而德国汉莎航空公司则开始试用射频卡作为飞机票,改变了传统的机票购销方式,简化了机场人关的手续。在我国,射频卡主要应用于公共交通、地铁、校园、社会保障等方面。上海、深圳、北京等地陆续采用了射频公交卡。在未来的一、两年,我国射频卡应用最大的项目将是第二代公民身份证。
3.4 供应链的应用
供应链合作关系一般是指:在供应链内部两个或两个以上独立的成员之间形成的一种协调关系,以保证实现某个特定的目标或效益。建立供应链合作伙伴关系的目的,在于通过提高信息共享水平,减少整个供应链间企业产品的库存总量、人员沟通成本等,降低成本和提高整个供应链的运作绩效。
随着市场需求不确定性的增强,合作各方要尽可能削弱需求不确定性的影响和风险。供应链合作伙伴关系绝不应该仅考虑企业之间的交易价格本身,还有很多方面值得双方关注。比如,制造商总是期望他的供应商完善服务,搞好技术创新,实现产品的优化设计等。
RFID组成的物联网典型,在供应链上的应用达到了最典型。供应链中的各企业的员工卡、车辆通行证、产品信息等RFID电子标签,在各个企业中都能进行有效的识别。比如,员工出差到供应链中的其他单位,只需要简单的授权,员工卡就可以在出差地使用并进行消费;当产品的中下游企业发现产品可能存在质量问题时,可以直接刷产品RFID标签,即可以追溯产品生产的各个流程情况,及时找到原因及对策。
在产品生产制造过程中,供应链中的各个企业也可以查询到产品的加工制造情况,及时按排产能,大大提高企业间的协调配合能力,从而实现了供应链战略合作RFID一卡通系统。
3.5 RFID电子标签在图书馆的应用
RFID技术在国外图书馆的发展较早也较快,尤其是在美国、新加坡、英国、德国、瑞典、瑞士、日本、南非目前均有较为成熟且先进的RFID系统。目前全美已有超过300家大学图书馆装备了RFID系统。新加坡国立图书馆是世界上第一个全面应用RFID系统的智能图书馆,该馆运用了WAVEX TECHNOLOGIES公司图书馆解决方案。通过贴在书籍上的可以让读者使用放在柜台上的一个简单的扫描器就能完成借出及归还的手续,通过一个和书籍以及查询相连的书架,就能让读者方便地找到所需要的书籍。图书馆还根据这些智能化服务积累的读者数据,分析不同地区、年龄段读者对图书的偏好,用于在各个馆合理地分派图书,以及进行采购的趋势分析。RFID电子标签的应用在国内还刚刚起步。今年初厦门集美大学诚毅学院建成国内第一家使用RFID智能馆藏管理系统的图书馆。该系统包含了馆员服务系统、芯片转换系统、自助借书系统、自助还书系统、馆藏盘查系统、通道侦测系统等子系统。通过跟电脑连接的读取器,只需5s秒钟即可处理出租、归还的业务,还可快速处理新书入库、藏书确认等事宜,有效提高服务品质。它的建成给师生们带来了耳目一新的图书借阅模式,也简化了图书借阅流程,大大提高了读者服务工作的效率。据悉,目前深圳图书馆已完成RFID项目招标,其实施将是新馆开馆的一大亮点。上海图书馆也计划在5年内实现“电子标签”借阅,实现“无所不在”的阅读。
3.6 飞机维护和轮船定位
将RFID标签置入飞机的部件内,标签可以及时提供部件维修保养数据,以便及时对飞机进行维护。基于RFID的船舶自动识别系统主要应用在轮船的定位和识别上。轮船能够向过往船只连续不断地发射自己的识别码、航向、航速、船位等信息,供对方驾驶员参考。同时,陆地相关部门也可通过这一系统随时掌握海上船舶的航行动态,为海上救助提供第一时间的决策依据。为保障航海安全,我国交通部海事局已经要求我国特定船只配备船舶自动识别系统。
4 结束语
RFID技术虽产生较早,近20年有了很大的发展,在我国大力发展物联网的背景下,RFID在电子标签中将会有越来越广泛的应用。随着经济的发展,RFID制造和应用成本的不断下降,RFID技术肯定会在各行业得到快速发展。其作用范围将覆盖到人类生活的方方面面,它在各领域广泛应用的趋势是不可抵挡的,其产生的经济价值和带来的相关产业发展将为我国建设和综合国力的提高作出重要贡献。
摘要：基于RFID技术,分析RFID电子标签系统的基本组成,对RFID中的编码调制、基带编码、数字调制法、双工方式、检错纠错等重要技术点进行了描述。根据不同频率说明了RFID在不同波段的优缺点。最后,提出RFID在电子标签几个重要领域的应用特点,最后详细描述了RFID在电子标签中应用的几个典型方面,包括身份识别、商品防伪、智能交通、商品供应链以及图书馆电子标签等,并给出应用方法和意义。
关键词：无线射频识别,电子标签,无线系统,应用
参考文献
[1]Minho Jo,Hee Yong Youn,Si-Ho Cha,et al.Mobile RFID TagDetection Influence Factors and Prediction of Tag Detectability[J].Sensors Journal IEEE,2009,9(2):112-119.
[2]Aluf O.Active RFID TAGs system analysis of energy consump tion as excitable linear bifurcation system[C]//Microwaves,Communications,Antennas and Electronics Systems,2009(COMCAS2009),Tel Aviv,2009:1-9.
[3]Sung-Lin Chen,Ken-Huang Lin,Mittra,R.A MeasurementTechnique for Verifying the Match Condition of AssembledRFID Tags[J].IEEE Transactions on Instrumentation and Mea surement,2010,59(8):2123-2133.
[4]赵宇.RFID技术在物联网中应用[J].信息与电脑(理论版),2010(12):146-148.
[5]刘立冬,张晓凌,耿志刚.RFID在产品防伪应用中的关键技术研究[J].电脑应用技术,2008(01):19-25.
[6]王俊宇,刘丹,魏鹏,等.基于射频识别的防伪系统研究与开发[J].计算机工程,2008(15):265-266.
RFID标签 篇9
射频识别 (RFID) 技术是一种基于射频原理实现的非接触式自动识别技术, 被视作可取代条形码技术的21世纪十大重要技术之一[1]。作为一项具有广泛应用前景的技术, RFID产品近年来已被广泛应用于社会、经济、国防等众多领域[2,3,4]。
RFID标签整理机属于RFID生产的最后一道测试质检工序, 该机械集RFID测试、废品剔除、成品填补修复于一体, 是一种新型的生产工艺, 可以大大提高RFID测试质检效率。
为了在新工艺设计的过程中, 验证设计思想的正确性, 减少原则性错误, 本研究用Matlab软件和STATEFLOW工具箱对整体设计机械工艺进行仿真和控制算法验证。
1 RFID生产工艺和质检
目前市场上的RFID电子标签依据材质大致可分为3种基材:纸皮材质、柔性聚酯膜以及硬质塑料牌, 依据天线制作工艺可分为线绕式、铝膜或铜膜蚀刻式、导电银浆印刷式。其中, 工艺成熟、耐用性强、应用较广的当属带有自粘胶的纸质或者聚酯膜蚀刻式电子标签。金属膜蚀刻天线与电子标签芯片的电气连接, 一般采用超声波IC绑定机以金线或铝线绑定。
电子标签的正面一般根据需要进行图文印刷, 通常采用柔性纸预先印刷制作, 再将天线和印刷层/背胶层采用自动化复合工艺进行粘合、模切和质量检验。生产一张具有自粘性的纸质彩印电子标签, 一般需要9层基材复合而成。第9层是离型铜版纸, 简称为料带。用户撕掉底层的离形纸料带, 即可以将标签牢固地粘贴在需要标识的物品上[5]。
在完成模切工序后, 成千卷含RFID标签的料带进入成品质检车间等待质检后装箱。在RFID标签的生产过程中, 都有导致标签和天线受损成为废品的可能。相对于前端蚀刻、绑定、涂胶、复合、模切等自动化程度很高的工序, 质检工序的自动化程度显得尤其低级和薄弱。国内有的厂家采取的是先用RFID识别检验装置对整卷的料带进行检测, 对次品做出颜色上的标识 (红笔打点, 做一个记号) , 然后由年轻女工手工将次品标签从料带上剥离, 再手工把成品标签黏贴回料带, 达到出厂的料带上成品率是100%。在这个过程中, 要用右手旋转收料轴, 让RFID电子标签从眼前滑过, 肉眼判断出标签上是否有红点, 然后停下来, 剥离次品标签, 回粘一个好标签。每天工作8 h, 单人平均产量是8万个电子标签。
这种劳动强度大, 手工黏贴精度不高的质检后修复手段, 严重地损害了女工的健康, 也大大限制了RFID的日生产效率, 是RFID生产商的瓶颈。
2 RFID标签整理机工艺流程
待检RFID料带在待检伺服的驱动下, 首先经过RFID在线检测设备和光电A0。这里有两个需要判定:待检料带是否有空白区域, RFID标签是否连续;RFID标签是否正品没有损伤。如果是次品, 由一个机械选择门把该次品剔除。成品标签通过选择门后, 都转移到成品伺服驱动的空白料带上去, 同时需要重新排列RFID标签, 使得间距统一。
机械设计构思与工艺流程的简化描述如图1所示。但是如何验证这个想法的可行性呢?以往的工作进程大概是这样的: (1) 工艺设计; (2) 机械设备的制造; (3) 制定控制算法; (4) 控制产品PLC选型及采购; (5) PLC编程及模拟调试; (6) 设备安装; (7) 负荷调试。其中的第3步是制定控制算法, 但算法是否正确, 是否提前能够得到验证, 对于控制产品PLC的选型有着决定性的作用。在算法的验证过程中, 有时候会发现系统的条件不足够, 需要增加检测元件, 这个也是对于工艺设计的一个补充。
3 机械仿真模型设计
为了弥补制定控制算法及提前验证这个步骤的缺陷, 可以用Matlab这个强大的工具, 在机械设计之前, 做一台虚拟机。
虚拟机应该有以下几个功能: (1) RFID标签和料带的产品实体仿真; (2) 包括RFID检测、光电检测在内的检测设备的仿真; (3) 包括伺服驱动、机械选择门在内的执行机构的仿真; (4) PLC控制程序的仿真。这4个仿真缺一不可。
RFID标签和料带的数据结构设计尤为重要, 这个数据结构的定义, 决定了后面的光电检测、RFID检测的仿真模型, 以及机械选择门的仿真模型。
所有的仿真模型将都将在Simulink空间里面最后拼接, 验证, 并得到结果, 所以本研究的模型都以Simulink界面来描述[6]。
3.1 含标签的料带数据结构模型
本研究用一个一维的队列数据来定义料带, 根据需要的仿真精度来设计数据的多少。空白区域用“0”表示, 正品标签用“1”表示, 次品标签用“2”表示。
如一个精度为0.1 mm的35 mm标签数据就是350个“1”的队列, 标签之间的2 mm间隙用20个“0”的队列, 次品标签就是350个“2”的队列。这些“0, 1, 2”数据首位相连成一个一维队列数据, 就构成了整个料带。
3.2 标签和料带的仿真
和标签有关的数据结构应当包括以下内容:标签长度、标签长度误差、标签间隙、间隙误差、正品和次品标签、标签的有无。
先生成30个标签数据, 用做将来控制算法的验证。30个标签按[正品次品空白]重复10次。
Matlab m文件[7]代码如下:
有了30个标签的数据, 然后把标签长度35 mm、标签长度误差1 mm、标签间隙2 mm、间隙误差1 mm代入计算, 结果就是精度为0.1 mm的料带数据。
3.3 伺服驱动的仿真模型
伺服驱动模型如图2 (a) 所示。伺服驱动模型的输入变量有: (1) Run:Bool运行/停止命令; (2) Speed Mode:Bool速度模式/脉冲模式; (3) Speed:Int速度给定值; (4) Pulse:Dint脉冲数量; (5) Relative Mode:Bool绝对位移/相对位移模式。
输出变量有: (1) Distance:Dint运行距离; (2) Busy:Bool工作中。
这个模型设计思路只要接触过伺服系统[8], 都可以立刻明白 (注意:伺服驱动的输出变量Distance的单位是位移, 如何与料带数据结构结合, 协同运作, 还需特别的处理) 。
3.4 伺服驱动驱动料带的模型
到现在为止, 含标签的料带数据模型有了, 是一个一维队列数据, 伺服驱动模型也有了, 输出变量为位移。如何实现伺服驱动料带这个模拟呢?
伺服驱动料带模型如图2 (b) 所示。该模型输入变量是: (1) Distance:Dint位移, 从伺服驱动模型的输出变量Distance连接过来; (2) Precision:Real数据精度, 可以取值0.1 mm; (3) Tape Data:预先计算好的含标签的料带数据。输出变量是“ (1) ”中Out料带数据。
随着仿真时间的推移, 伺服驱动的位移增加, 料带数据慢慢从伺服出口出现, 这样就实现了静态的料带数据和动态的伺服驱动相结合的目的。
3.5 RFID检测的仿真
定义好RFID检测设备到待检品伺服的出口距离, 料带数据源源不断经过RFID检测设备, 当数据为“2”的时候, 输出信号为真, 表示为次品。其余状态输出信号均为假。
3.6 光电的仿真
定义好光电检测设备到待检品伺服的出口距离, 料带数据源源不断经过光电检测设备, 当数据为“1”的时候, 输出信号为真, 表示有标签。料带空白时, 输出信号均为假。
3.7 机械选择门的仿真
机械选择门仿真模型如图3 (a) 所示。由伺服驱动的料带数据进入最上面端口, 下端接口是空的, 分选控制信号接收控制器过来的信号, 来选择是否让好标签过去。
3.8 空白无标签判断的仿真
空白标签判断仿真模型如图3 (b) 所示。料带有时可能会有空白区域, 中间可能是缺少一个标签或者是多个标签, 这样就需要有一个空白无标签的判断。这个应该是控制器的检测判断算法, 先把它做出来, 作为一个虚拟的检测设备存在。
输入信号为: (1) 料带数据; (2) 真实光电信号。输出信号为“ (1) ”中标签空缺标记, 如果空缺, 输出-1。
4 PLC算法模型设计
4.1 工作队列和先入、先出数据结构
从光电检测、RFID检测到机械选择门之间是有一段距离的, 一般是5~6个标签的距离。这也就是说, 选择门面临的标签是否有无, 标签是否好坏的数据, 是5~6个标签前的数据。这就有必要使用先入先出队列的数据类型[9]。
队列1用来记录是否有标签的数据, 有标签为1, 无标签为0, 由光电A0中断触发写入队列1。
队列2用来记录是否有标签正品的数据, 正品为0, 次品为1, 由RFID检测中断触发写入队列2。
到达选择门的前端, 用光电A1触发中断, 来删除队列1、队列2的数据, 相当于数据从队列出去。
4.2 PLC程序的仿真与State Flow工具箱实现
对于控制器PLC来说, 输入就是: (1) Opti_A光电A0检测; (2) RFID RFID检测; (3) Label Spare标签空缺的检测判断。输出是: (1) Switch_Gate选择门翻转驱动信号; (2) Counter成品计数器; (3) Data Output队列数据监视。
经过比较Matlab的所有工具箱, State Flow工具箱和控制器PLC的逻辑运算最为相似, 所以本研究用State Flow工具箱[10]来实现最核心的两个计算: (1) 2个队列数据写入和移位; (2) 队列移动, 成品到达选择门时, 选择门的动作逻辑。
4.2.1 队列数据移动的实现
队列数据移动程序如图4 (a) 所示。
(1) 输入变量Opti_A=1时, 调用队列移位函数实现队列数据移位, 进入数据为1。
(2) 输入变量Label Spare=-1时, 也需要调用队列移位函数实现队列数据移位, 进入数据为0。
4.2.2 选择门动作的实现
选择门动作程序如图4 (b) 所示。
光电A1触发时, 需要检查当前位于队列出口处的数据P31。如果P31=1, 表示是成品, 选择门在接受位置。如果P31=0, 表示是次品或标签空白, 选择门在拒绝位置。
5 仿真结果
在设计完所有的子模型, 并经单独调试后, 笔者把它们集中到Simulink空间, 最终进行联动模拟运行。总体仿真模型如图5所示。
本研究把仿真时间设置为45 s, 运行模型, 并监控输出图形。输出波形图如图6所示。
系统里面设定的选择门距离入口光电的距离是4个标签的距离。虚线, 依次为1-2-0, 是预先设定好的正品-次品-空缺的数据。实线是表示标签空缺的判断, 它在一个标签的宽度最后才判断出结果。点划线表示选择门的输出波形, 刚好是第4, 7, 10……个标签的时候动作。
该系统仿真结果令人满意, 达到了预期的目标, 前期工艺验证工作告一个段落。
6 结束语
国内RFID的研究重点领域主要集中在软件与信息平台, 而标准与测试领域是目前RFID研究中最为薄弱的环节[11]。RFID测试后的RFID标签自动填补修复技术, 出厂成品率达到100%的机械设备, 是一种RFID生产新工艺[12], 解决了RFID生产企业的测试质检瓶颈, 有着很好的经济效益, 应该大力推广。
新型机械设备开发的工艺流程设计和核心数据结构、控制算法是密不可分的, 如果能够在机械制造的前期有一个验证和虚拟实现的步骤, 可以有四大便利: (1) 不会大规模修改数据结构、控制模型和PLC算法; (2) 节省现场调试时间; (3) 节省因调试而产生的调试垃圾; (4) 得到客户的极大认可。
Matlab软件用做模型建立和特性的仿真和分析很多, 但是结合整体机械工艺, 对模型数据结构、加工对象、检测元件、执行元件、控制器算法的五合一的仿真模拟, 是一种新的研究方向。本研究为高校机电一体化专业的教学和毕业设计也提供了新的思路。
虽然这个仿真是为了解决RFID标签测试分选的功能而做的, 但是其数据结构和算法都可以移植到印刷包装行业的其他机型去, 比如贴标机之类, 也可以适用于各种含色标定位的位置控制, 用途很广阔。
参考文献
[1]谭民, 刘禹, 曾隽芳, 等.RFID技术系统工程及应用指南[M].北京:机械工业出版社, 2007:1-29.
[2]游战清, 刘克胜, 吴翔, 等.无线射频识别 (RFID) 与条码技术[M].北京:机械工业出版社, 2007:285-308.
[3]钟振, 赖顺桥, 肖熠琳, 等.RFID车辆智能管理系统[J].机电工程技术, 2011, 40 (2) :39-40.
[4]周照莎, 黄波, 贾春兰.RFID在汽车物流监控与生产管理中的应用[J].机械, 2012, 39 (12) :1-5.
[5]中山市智能IC卡工程技术研究中心.电子标签的生产工艺简介[J].金卡工程, 2006 (1) :37-38.
[6]薛定宇, 陈阳泉.基于Matlab/Simulink的系统仿真技术与应用[M].北京:清华大学出版社, 2002.
[7]张志涌.精通Matlab 6.5版[M].北京:北京航空航天大学出版社, 2003.
[8]李幼涵.Lexiumo5伺服驱动器技术指南及案例[M].北京:机械工业出版社, 2008.
[9]佟伟光.数据结构与算法[M].北京:北京大学出版社, 2009.
[10]张威.STATEFLOW逻辑系统建模[M].西安:西安电子科技大学出版社, 2007.
[11]李文川, 王旭, 吴昊, 等.基于内容分析法的国内RFID技术现状与发展趋势研究[J].情报杂志, 2009, 28 (12) :60-64.