多生理参数检测（精选8篇）
多生理参数检测 篇1
摘要：目的:研制一种供医用电子仪器维护专业学生学习《医用电子仪器原理与维修》课程的辅助实验、实训仪器。方法:以 89S52 系列单片机为核心,C 语言为基础,搭建一个集控制、处理、显示、存储和传输为一体的平台,以典型产品为参考设计多种传感器电路与平台有机组合,应用开放性的设计思路,构建一套人体多生理参数检测的医用电子学习系统。结果:体温模块、心电模块、血氧模块能够很好地与单片机平台对接,实现实时控制和显示,整个系统可进行简易的改造和调试。结论:整个生理参数测量系统的架构、细节和开发过程完全开放,为医用电子仪器维护专业学生提供了一个学习的平台,提高了教学的效率。
关键词：生理参数检测,学习仪,开放式
1 引言
《医用电子仪器原理与维修》是医用电子仪器维护专业最为核心的一门课程。目前,由于医用电子仪器比较贵重,不能大量购买此类设备用于教学,使得实践教学较难开展,因此大部分院校实施该课程的实践教学时,都是以一类典型设备为载体,在此基础上再进行拓展。以生理电测量类仪器为例,大多利用光电6511或东江11B(A)心电图机为学习载体,学生往往是拆开心电图机,对照原理图从输入放大、显示、键控制和电源等4个部分逐一分析学习原理和结构,而脑电、肌电等设备就在此基础上进行简单而表浅的拓展。
这种现状存在几个问题:学生将电路原理图和实物电路对照起来学习难度大,对于集成度高的电路则更加无法入手;学生所学的电路原理停留于理论,实际运用上存在困难;对现代医用电子仪器逐渐普及的微机控制、处理和显示技术的学习无法深入。
开放式人体多生理参数检测学习仪就是基于以上问题的考虑而研制的,在对经典医用监护仪的结构与原理进行剖析的基础上,搭建一个开放式微机平台,根据目前各种典型生理参数信息检测电路设计出分立模块,有机组合制成专供教学使用的学习仪。
2 系统的设计
该学习仪根据现代常见医用电子仪器的基本结构设计,体现理论与实践内容的系统性,涵盖了传感器技术、模数电路技术、单片机软硬件技术等内容,结构及原理框图如图1所示[1]。
系统的电路、模块、接口、程序按照开放式思路设计,在软件和硬件上可以在之后简便地进行修改、完善、调试。在教学上为学生提供一个可全方位切入进行学习的教学平台,满足科研、教学的需要。以下重点介绍检测电路、A/D转换部分、单片机系统和开放式设计的关键技术。
2.1 检测电路与A/D转换部分
系统的检测电路选择人体常见且有代表性的3种生理信息(体温、心电、血氧饱和度)作为采集的目标,通过各类型传感器及其电路完成电能量转换(采集)。
2.1.1 体温检测
利用温度传感器测量腋下温度,并转换为与之对应的电信号,经过预处理最后送入单片机[2,3],其流程如图2所示。体温探头选用AD590作为温度传感器,它具有灵敏度高、线性度好、响应速度快、良好的线性度和一致性等特点,通过外围电路调整后,AD590的输出电压为5~45 mV,反映体温5~45℃。
2.1.2 心电信号检测
为使导联线更加简单,该学习机采用监护仪上常用的“左右手检测,右腿浮地驱动”的导联方式,检测电路设计也较简单,如图3所示。其中,前置放大电路使用KT-2集成芯片,使输入阻抗提高至100 MΩ,主放大部分采用3级运放电路,其中最后一级增益可调,使用AH6561集成运放,通过负反馈通路选择×0.5、×1和×2这3种增益倍数,利用模拟开关控制,由键控部分经单片机发出增益选择信号。心电信号最后经由N120B(TL072)组成的缓冲放大器,送至A/D转换器转换为数字信号[4]。该生理信息采集模块主要锻炼学生电路方面的开发和调试技能,并学习利用单片机实现前端电路的控制。
2.1.3 血氧检测
考虑到目前医用电子仪器的开发方式已经发展到模块化运用,该部分设计采用广泛使用的指夹式血氧探测探头及其附带电路,其基本原理如图4所示,主要体现对成熟电路模块的迁移运用能力[5,6]。
该电路输出为血氧饱和度和脉搏的变化曲线,经A/D转换电路实现数字化,并由单片机处理显示。
2.1.4 A/D转换器
A/D转换器作为系统多路检测信号共用的模块,采用图5(a)所示的结构,由模拟开关进行信号输入通道的切换,其切换动作由键盘通过单片机发出指令完成。A/D转换器本身选择12位逐次逼近式串行的A/D转换芯片MAXl87,转换速度为8.5μs,能耗低,采用8脚DIP封装,外接元件简单,使用方便,完全可以满足对心电信号的采集速度和系统便携式的要求。MAXl87的SCLK(时钟)、CS(片选)、DOUT(数据)端分别与AT89S52的P3.0、P3.1、P3.2脚连接,通过控制MAXl87的串口时序,完成A/D连续转换的读写操作[7],其基本连接图如图5(b)所示。
2.2 控制与显示部分
控制模块采用4×4键盘输入,其中定义用于信号通道选择4个;心电模块控制6个,包含增益调节、闭锁信号和校准信号输入等;血氧检测模块控制2个;温度检测模块自动与手动模式切换1个;复位按钮1个;备用按钮2个。以温度检测为例,系统初始化后,系统处于体温自动测量模式下,AT89S52定时从温度传感器电路和实时时钟中读取温度数据和时间信息,再将两者进行组合成一条记录,然后存储在存储器中,同时将最新的一条记录送往液晶显示模块进行显示。而通过键盘进入手动模式后下,由键盘给一操作信号控制单片机完成上述工作。
显示部分选择240×128的图形液晶模块,实时显示血氧、体温数值以及心电波形,显示清晰,方便观察[8]。
2.3 单片机核心及软件部分
单片机核心使用AT89S52芯片,它具有以下标准功能:8 KB Flash,1 000次擦写周期,256 B RAM,32 bit I/O口线,看门狗定时器,2个数据指针,3个16位定时器/计数器,一个6向量2级中断结构,全双工串行口,片内晶振及时钟电路。这些丰富的资源使得该学习仪可以灵活地设计和拓展。
该学习仪的系统软件采用单片机C语言编制。为了便于程序调试和提高可靠性,同时方便学生进行学习,软件采用模块化结构程序设计方法,主要包括初始化程序、主程序、定时中断服务程序、串行口中断服务程序、各子程序模块等。主程序完成系统初始化,打开多路转换开关,查询各种状态并控制相应操作等功能。
系统软件工作过程如图6所示。系统软件在启动后先进行系统硬件和操作系统的初始化,然后进入系统主程序,等待键盘响应,当按键按下选择需要实现的功能时,系统向单片机发出命令采集相应的生理信号,并等待接收采集的数据,接收数据后进入数据处理子程序,计算得到所要求的生理参数和波形,并进行显示、存储或传输。
由于AT89S52片内的Flash存储器只有8 KB,为了提高其存储能力,可以扩展一片K9F2808(u)0b存储器,它是一种NAND Flash存储器,内部存储空间为16 MB,是一款理想的大容量数据存储芯片。串口接收数据时,读操作自动访问接收寄存器,然后将数据存储到K9F2808中。以采集心电信号为例,如以200 Hz的采样频率和一点位一个字节计算,这个Flash可以存储24 h的心电数据[9]。
2.4“开放式”的设计方法
为了使整个系统体现良好的教学适用性,方便学生从系统的各个方面进行切入学习研究,设计上采用“开放式”的思路,不仅是系统本身开放,其研发过程也完全开放,主要体现在:
(1)硬件电路方面,参考经典产品的结构进行设计,电路板采用较大的实验板制作,元器件和线路的布局与原理图直观对应,在关键点设置测试点、通断开关和插孔等,方便测量和电路改造。例如,在心电检测电路中预留闭锁、电极脱落检测、光电耦合等功能模块的扩展接口,在后期学习中,鼓励学生进行创新实验,通过理论与实践的结合设计出电路,与该系统对接实现相关功能。另外,单片机系统采用通用的接口,兼容其他功能模块接入,实现可拓展性。
(2)软件方面,以C语言为基础,采用模块化结构程序设计方法进行系统编程,程序语言给以逐行注释。同时预先按照几种编程思路进行软件编写和调试,作为备用程序包,实训时学生可以验证程序的语法规则,也可以进行修改再写入调试,还可以按照课程需求设计应用型编程题库,让学生进行自主选择,利用课余时间完成拓展[10]。同时,电路设计软件和程序开发环境完全开放,方便学生快速进入学习状态。
(3)辅助资料方面,将开发过程中相关的资料进行梳理及整合,形成书面材料,针对医用电子仪器维护专业各门课程中运用在该系统的各种知识和理论,设计出实训项目,项目列表如表1所示。同时编写相关的实训指导书,便于学生自主学习。
各实训项目虽属于不同的课程,但之间存在着紧密的联系,例如:传感器电路的设计需要各种检测、放大、输出电路的基础理论;A/D转换电路需要配合单片机处理I/O接口等。在这些项目的设计上遵循从简单到复杂、由单元到模块、再由模块到整体的原则,尽量做到深入浅出。所有课程结束时,可以根据专业方向设计一个综合性的项目,将所有课程串接起来,使这些单一的知识和技能汇成解决实际问题的合力。
3 结果分析
在上述方案的指导下,通过整体电路的设计、系统平台和各模块的搭建,最后开发出一个用于人体生理电、体温和血氧饱和度等典型生理信息测量的教学仪器。由于在开放式的指导思路下完成研制,该学习仪具有诸多特点。
3.1 应用效果良好
开放性的设计使得该仪器直观易懂,易于切入学习,学生在演示、检测、调试、开发设计等环节中可以由浅入深地学习医用电子仪器的系统结构和各模块的基本原理,并进行“模仿训练”和“创新尝试”,也使教学形式更加生动灵活。
3.2 改变了以往的教学模式
全过程开放使该学习仪像一本教材,其“目录”就是这个研发过程中的每一个步骤或每一个项目,学生可以通过“目录”切入具体的知识点进行学习,又可在学习仪上实践而达到具体技能的训练,学习和训练的目的性大大增强。而教师可以将精力集中在学生的学习引导上,从而根本上改变了以前“填鸭式的知识讲解”和“机械式的实践操作”的教学模式。
3.3 具有较好的适用性
该学习仪的适用性主要表现在研制过程和使用范围2个方面:
(1)人体生理参数测量技术已经比较成熟,有很多相关的理论和实践资料可以参考,这使得该学习仪的研制基础变得简单,其研制过程也有章可循,适合一般院校开展研究,具有较好的适用性。
(2)学习仪运用于教学的设计初衷,使其具有结构简单清晰、各模块相对独立、检测调试方式成熟、成本较低等特点,其使用范围也大大拓展。
3.4 提升教学资源的利用率
利用现有医用电子仪器专业实践教学资源的支撑作用,将传感器器件、模电、数电实验台、单片机实验箱等各种设备仪器进行有机组合,可以完成人体多生理参数测量的简单验证、集中开发和调试应用,通过这一过程将各种单一功能的实验室的实验设备仪器有机联合起来,产生了“1+1>2”的效益,大大提升了实践教学资源的利用效率。
4 结束语
本研究立足于现代医用电子仪器的基本原理和结构,结合新型教学仪器的基本要求,体现了高等教育培养创新型实用性人才的改革思路。我院经过长期的研究和实践,在该学习仪的平台上,满足了《医用传感器》、《单片机技术与应用》、《医用电子技术基础》、《医用电子仪器原理与设计》等核心课程“理实一体化”教学的需要,并可以将各课程进行有机结合,开发出具有明确的岗位技能培养目标的综合性实训项目,使教学效率和效果都大幅度提升[11]。
可以说,开放式人体多生理参数检测学习仪的研制,不仅仅是一个软硬件的开发过程,更是一种教学模式方法的形成过程。对学生而言,在学习仪上的重复调试、研究,再到创新的过程就是学习的过程;而对于教师,搭建学习仪这个平台的过程也就是组织教学资料,设计教学环节的过程,这是对教学很好的促进。
参考文献
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多生理参数检测 篇2
基于高光谱成像的苹果多品质参数同时检测
摘要：利用高光谱空间散射曲线的3个洛伦兹拟合参数对苹果的品质(硬度、可溶性固溶物含量)进行同时检测.采用偏最小二乘,逐步多元线性回归和BP神经网络3种方法,对归一化处理和未归一化处理的3个洛伦兹参数组合分别建立苹果品质的预测模型.结果表明:采用偏最小二乘法对未归一化处理参数的组合建立硬度的预测模型其预测结果最好,校正组相关系数Rc=0.93,校正标准差SEC=0.56,验证组相关系数Rv=0.84,验证标准差SEV=0.94.采用偏最小二乘法对归一化处理参数的组合建立可溶性固形物的`预测模型其预测结果最好,Rc=0.95,SEC=0.29,Rv=0.83,SEV=0.63.研究结果表明:利用高光谱空间散射曲线的多拟合参数组合可以同时检测苹果的多品质参数. 作者： 单佳佳吴建虎陈菁菁彭彦昆王伟李永玉 Author： SHAN Jia-jia WU Jian-hu CHEN Jing-jing PENG Yan-kun WANG Wei LI Yong-yu 作者单位： 中国农业大学工学院,北京,100083 期 刊： 光谱学与光谱分析 ISTICEISCIPKU Journal： SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年，卷(期)： 2010, 30(10) 分类号： S123 关键词： 高光谱散射图像 硬度 可溶性固溶物 苹果 洛伦兹函数 机标分类号： O65 TP3 机标关键词： 光谱成像 苹果品质 品质参数 同时检测 Quality Attributes 归一化处理 偏最小二乘法 预测模型 参数组合 逐步多元线性回归 预测结果 相关系数 散射曲线 拟合参数 光谱空间 洛伦兹 可溶性固形物 标准差 硬度 验证 基金项目： 国家科技支撑计划子课题多生理参数检测 篇3
由于平均寿命的增长和人口出生率的下降,使世界人口老龄化问题凸显。老年人慢性病和退化性疾病需要长期追踪与治疗,但多数病人不可能长期留在医院治疗,而是采取了定期回院复诊的治疗方式,缺乏长期有效的病情监控与护理,既浪费了病人往返医院的时间和金钱,也增加了病人的精神压力。特别是有些慢性病需要监测发病时的生理参数,此外多数病人具有自由活动的能力,但现有的监护方式使得病人被束缚于医院和病床上[1]。远程监护是指利用信息技术实现对病人生理参数的远距离监护[2]。多生理参数远程监护系统可使患者在社区或家里得到医院同样的服务,对提高我国基层医疗单位的医疗保健水平有重要意义。生理参数的远程监护目前已成为生物医学工程领域的研究热点[3,4,5,6]。
随着现代通信技术的高速发展及其在医疗领域的广泛应用,给远程监护的研究带来了新的发展[7]。除心电以外,临床上其他重要的生理参数:血压、体温、血氧饱和度、呼吸波等也成为远程监护的内容,使远程监护系统逐渐趋于完善。
1 多生理参数远程监护系统发展现状
随着网络通信技术高速发展,这种先进技术被越来越多的应用于远程监护领域。目前的研究主要集中在基于Internet和无线通信网的远程监护系统的开发。
1.1 基于Internet的远程监护
目前有些远程监护系统通过电话线连接到监护中心服务器上[8,9,10],由于电话网的普及,这种方法被广泛的应用。
重庆大学刘细亮等人利用VC++搭建一个软件平台[8],能够在平台内实现心电信号的实时图像传输,医疗监护人员能够在系统监护终端实时看到客户端检测到的心电图并进行分析,以便及时给对方提出建议,达到远程医疗监护的目的。通过VC++编程,建立了一个客户/服务器模型,把家庭和医疗中心相连接,在远程诊断的基础上,程序的家庭端可与监护仪器相连,并从串口实时读入采集的数据,医疗中心端对接收到的数据可以实时地进行初步预处理,并存入数据库。另外,将医疗中心端软件和中心数据库链接,方便查找患者的历史信息,以能做出更准确的诊断。监护软件分为家庭端和医疗中心端,家庭端通过电话线连接到Internet上,可以选择不同的医疗中心,而医疗中心则通过自己的局域网与Internet相连接,也可以连接多个家庭。
家庭端通过电话线连接到Internet上,监护数据的传输速度较慢。近年来,随着计算机网络的日益普及,各种新的、更高带宽的接入方式不断进入日常生活,所需费用也逐渐低廉,为远程医疗、远程监护等提供了良好的基础支持[11]。
1.2 基于无线通信网的远程监护
基于Internet的远程监护系统由于其设备的局限,只能应用于固定环境,使得受监护人群的活动范围仍然受到限制。此外,系统必须是可以接入Internet的工作站或PC机,从而造成较高的功耗和成本[7]。像心电这样重要的生理参数,需要随时监护,仅仅依靠该系统进行监护仍然不能体现出系统的优势。因此,基于无线通信网的心电远程监护系统日益成为研究的重点。
基于无线通信网的远程监护系统主要由监护终端、无线远程传输网络和医院或社区监护中心组成[12]。近年来,随着生物医学传感器的小型化[13],用于采集和传输生理数据的监护终端趋于小型化,产生了便携式生理信号采集器。与无线远程传输网络结合起来,使患者可以在一定范围内自由移动,而不必受监护装置的限制[13,14]。当前较为常见的无线通信技术有CDMA[10]、GPRS[12,14]以及蓝牙技术[15,16]等。
1.2.1 基于GPRS的无线远程监护。
GPRS(General Packet Radio Service)是通用分组无线业务的简称,它是在GSM系统基础上发展出来的一种新的承载业务。与原有的GSM系统相比较,GPRS在数据传输上进行了彻底的革新。GSM是一种电路交换系统,而GPRS是一种分组交换数据承载和传输方式,因此,GPRS在数据业务的承载和支持上具有非常明显的优势,特别适用于间断的、突发性的或频繁的、少量的数据传输,也适用于偶尔的大数据量传输。
基于GPRS移动通信网的心电监护是一种新型长时间心电监护系统,由于GPRS网络可以支持点对点连接,因此两个GPRS监护终端可以经由移动网连接进行通信,使患者与医生或家属之间可以直接进行沟通。患者还可以通过GPRS网接入Internet网来与监护中心进行通信[17]。
高凤梅等人提出了一种基于GPRS的嵌入式多生理参数远程监护系统设计方案[12]。该监护系统分为三部分:监护终端,无线远程传输网络和医院或社区的监护中心。监护终端完成心电、心音、血压、体温、呼吸等多生理参数数据的采集、分析和显示,有异常时报警并向监控中心发送数据。无线远程传输网络采用已存在的GPRS和Internet网络。医院或社区监护中心采用装有监护软件并接入Internet的PC机接收数据和分析显示,并给出诊断意见、治疗方案或采取救助措施。系统整体框图如图1。监护终端采用嵌入式系统来实现,选用基于ARM 9内核的S3C2410作主处理器,它低功耗,高性能,小尺寸,外围接口丰富,内含MMU Memory Manage Unit,适合高端的嵌入式系统的应用。S3C2410上运行ARM-Linux嵌入式操作系统。GPRS通信模块选SIM300,是目前性价比较高的GPRS模块,与S3C2410通过串口相连。
1.2.2 基于蓝牙技术的无线远程监护。
蓝牙技术是目前应用比较广泛的一种近距离无线传输技术,随着其市场化进程的推进,标准化程度越来越高[18]。蓝牙技术是一种开放性的短距离无线数据和语音通信的全球规范,可用于取代各种医疗仪器之间繁杂的电缆连接。蓝牙工作于2.4GHz国际通用ISM(industry scientific and medical)频段,为避免其他无线通信系统以及蓝牙设备之间的相互干扰,采用了跳频技术frequency hopping进行数据传输。蓝牙的跳频速度为1600hops/s,即每隔625μs改变一次通信频道。相比其它工作在相同频段的系统,蓝牙跳频更快。蓝牙技术可以主动检测到通讯范围内的其他蓝牙设备并由用户决定是否连接,支持点对点或点对多点的连接,设备自身具有组建临时网络的能力,不需要任何服务器[19]。目前,基于蓝牙通信的远程监护系统研究逐渐成为热点。蓝牙技术具有跳频快、数据包短、功率低、稳定、抗干扰能力强、辐射小等特点,适用于从医疗设备直接自动收集患者信息并通过网络传输到数据库,远程实时监护患者情况[20],为远程监护提供了另一技术条件。
陈轶炜等人设计了一种基于蓝牙通讯的便携式心电监护系统[15],系统由心电采集盒与家庭端的掌上电脑组成(如图2所示)。心电采集盒以MSP430单片机为核心来控制心电数据的采集与放大,通过BCM-03蓝牙模块将心电数据发送到掌上电脑。掌上电脑作为家庭端的设备,在对心电波形进行显示、分析和存储的同时,还可通过modem拨号上网或者通过WIFI连接到无线局域网与远程医疗中心站通讯,实现心电图远程监护的功能。
Fahim Sufi等人设计了一种基于移动通信网的远程监护系统[19],此系统还处于实验阶段。这种远程监护系统主要包括病人中心端(PCP)和医生中心端(DCP)以及移动通信网络(MGWS)。病人端采用PDA和移动电话。病人端数据采集处理程序采用C#语言编写,在.NET平台上进行开发。还可通过上网或者Wi Fi等连接到无线局域网与远程监护中心站通讯,实现生理参数的远程监护。
1.2.3 基于CDMA的无线远程监护。
CDMA是在扩频通信技术上发展起来的一种新的无线通信技术。CDMA比其他通信系统有非常重要的优势:(1)覆盖范围广CDMA系统理论上覆盖半径是GSM系统的2倍;(2)系统容量大在相同的频谱利用率条件下,CDMA系统的容量是GSM系统容量的4~5倍;(3)绿色环保为了克服“远近效应”,CDMA系统采用了功率控制(Power Control)技术,移动台的发射功率尽可能小;(4)频率利用率高由于CDMA系统采用不同的伪随机码对用户信号进行调制,从频域的角度看,所有信号的频谱是重叠在一起的,其频谱的利用率非常高;(5)隐蔽性和保密性好扩频调制后信号频谱近似为白噪声,具有良好的保密性能;同时,扩频增益越大,扩频信号占用的带宽越宽,相应的功率谱密度越低,因此具有良好的隐蔽性;(6)建网成本低CDMA网络覆盖范围大,系统容量高,所需基站少,降低了建网成本[21]。由于其独到之处,即使在蓝牙、GPRS等无线通讯技术风靡的今天,CDMA仍然在全球占有一席之地,并且被确立为3G家族标准的基本技术。
目前,CDMA已应用于远程监护系统的研究。基于CDMA网络的远程心电监护系统充分利用了CDMA网络覆盖的广泛性和Internet网在医院的普及性,能够使病人在CDMA网络覆盖范围内,实时地从前端移动监护仪获取远程心电数据,并通过CDMA网络将数据上传到医院的中央监护系统[22]。
周玉彬等人设计了基于CDMA的无线远程监护系统[23]。本系统由若干便携机和中央工作站接收系统组成。每个便携机利用CDMA 1X无线通讯网络,将采集到的人体生理监测信号通过广域的Internet网络传送到的特定的中央工作站,中央工作站接收并记录、分析、保存每一个便携机的数据。无线监护便携机采用Philips 2138 ARM7系列CPU、用于存储显示来自采集模块的波形和参数,数据发射模块采用DT-GS800 CDMA。中央工作站接收系统软件主要包括数据采集存储、数据显示和数据管理以及分析等功能,系统结构功能图如图3所示。
2 小结与展望
多生理参数检测 篇4
目前,无线技术已经开始在医疗监护领域逐步应用,但大多是具有基站的单星形拓扑结构的应用,而不是真正意义上的无线传感器网络[2]。Zig Bee协议(IEEE802.15.4)是一种近年来才兴起的无线网络通信技术标准,主要应用在距离短、功耗低且传输速率不高的各种电子设备之间,典型的传输数据类型有周期性数据、间歇性数据和低反应时间数据。对于生理参数的监护,Zig Bee技术的应用有以下几方面的优势:(1)低成本:监护传感器节点是低成本的。(2)低功耗:内置电池正常使用时间不低于1个月,减少因频繁更换电池带来的麻烦。(3)性能可靠:这些产品无须大量维护、经久耐用。(4)伸缩性能好:可连接网络几百至几千个设备[3]。Zig Bee是目前最适合用于生理数据采集的短距离无线通信技术。本研究的目的正是利用Zig Bee技术实现患者多生理参数的无线传输和监测分析。
1 系统结构概况
用于对病区进行监控的无线传感网络系统包括数据采集节点、接收节点以及PC监视系统3个部分。采集节点佩戴在病人身上,每个节点均具备采集生理参数的功能,并能通过Zig Bee协议射频方式发送到接收节点,节点内置的嵌入式软件能够实现通信链路的保存和管理,从而实现节点的组织功能[4]。每个节点都具备传感器信号的采集、处理、节点间的通信和信息的路由等功能。接收节点获取病人的数据后传输到PC系统中,PC监视系统通过设计的Lab VIEW(Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench,Lab VIEW)程序可以实时地看到病人的生理参数。根据无线传感器网络的功能需求以及系统的组成,本着成本低、功能高、稳定可靠性高、技术实现简捷的原则,本文设计的基于Zig Bee的嵌入式无线传感网络的系统结构,见图1。
2 节点的硬件设计
无线传感网络系统的组织元素是节点,在应用系统中,要求传感器节点具有体积小、功耗低、抗干扰能力强等特点。本研究利用GAINZ开发平台设计采集节点和接收节点[5]。节点的系统构架包括前端传感采集模块、数字处理模块、无线射频模块和电源模块,节点硬件整体框图,见图2。其中,数字处理模块和无线射频收发模块是围绕核心部件ATmega 128芯片和CC2420芯片进行整体硬件构架设计的。ATmega128L是基于AVR RISC结构的8位低功耗CMOS微处理器[6]。CC2420芯片是CHIPCON公司专门为低功耗无线通信设计的无线通信模块,CC2420 RF收发器集成了支持不同调制格式的调制解调器,并且为数据包处理、数据缓冲、突发数据传输、清晰信道评估、连接质量指示和电磁波激活提供广泛的硬件支持,使其更加适用于无线环境恶劣的地方[7]。
采集节点设计有多种传感器,通过这些传感器可以检测到生理数据,ATmegal 128L单片机经过A/D转换器获取数字化的数据并通过SPI接口传输到CC2420芯片。本研究中设计的传感器模块的功能包括心电、温湿度、加速度等数据的采集,同时在硬件扩展板上留有接口以便其他感兴趣信号的采集。
心电信号的采集采用双极性标准肢体导联I方式,导联线使用三导联线,除了两路分别接左右手的电极外,另一路作为右腿驱动电路。其主要电路结构包括前置放大器、低通滤波、高通滤波、主放、50Hz陷波、电平提升和A/D转换等部分[8]。由于ATmegal 128L中的A/D只能量化单极性信号,因此,在心电信号采集前必须进行整体电平提升,使心电波形全部处于零电平(地线电平)之上,再送MCU的A/D采样端口。温/湿度传感器模块芯片选用了瑞士盛世瑞恩生产的SHT系列温/湿度数字传感器芯片,该传感器是一款高度集成的温/湿度传感器芯片,提供全标定的数字输出。在加速度测量电路中,采用美国Freescale公司的MMA7260QT 3轴加速度传感器设计加速度模块,3轴信号分别送MCU A/D采样端口。加速度也是一个很重要的参数,可用来监测病人的运动状态。多生理参数采集和分析系统节点实物,见图3。
3 节点的软件设计
本系统的软件采用AVR Stuidio开发编译环境,无线数据传输的核心是CC2420 RF芯片,其通讯标准为Zig Bee协议(IEEE 802.15.4)[9]。IEEE 802.15.4标准网络内的无线传输过程中采用冲突监测载波监听机制,网络拓扑结构主要是星型网。本研究采用了标准定义的2.4G的数据传输频率,这是一种采取O-QPSK的调制方式[10]。在无线传感器网络设计中、采取了主机轮巡查问机制和突发事件报告机制。主机每隔一定时间向每个传感器发送取数命令,传感器收到取数命令后向主机回发数据。在发生紧急事件时,传感器节点容许主动向中心节点发送报告。
系统软件设计分为3层,硬件驱动层、操作系统内核层(包括协议层)及应用层。硬件驱动层提供了所有硬件设备的驱动,主要包括CC2420驱动、ADC模块驱动、串口驱动以及板级初始化;OS内核层提供了简单高效的任务管理、内存管理、设备管理、功耗管理以及无线通信协议栈;应用层主要是利用操作系统层提供的API编制相应的应用程序,传感采集、射频通信、串口通信等。系统设计中内核层与硬件驱动层接口采用直接函数调用的接口方式,因为硬件部分对时间有严格要求,采用消息方式效率太低。应用层与内核层之间接口从软件整体模块的结构性和移植方面考虑,采用消息方式。
发送节点的软件设计流程为:发送节点上电后首先对CC2420进行初始化,然后尝试加入网络,如果加入网络成功,当接收到网络协调器发出开始采样的指令时,开始采集数据,利用ATmegal128L片上的A/D转换器进行A/D采样,然后将数据包发送到网络协调器。发送节点RFD模块的程序流程,见图4。
接收节点的软件设计流程为:接收节点上电后首先对CC2420进行初始化,然后建立一个无线网络,当有RFD节点加入时,分别给每一个RFD节点分配地址。当需要开始采集信号数据时,由网络协调器向RFD模块发送指令,其后等待接收采样数据,如接收到数据,则通过RS232口将数据上传给PC机。网络协调器模块的流程,见图5。
4 PC上的显示、存储和分析
在接收节点数据通过RS-232接口传输到PC中。本研究利用Labview程序设计了一个虚拟仪器,通过Labview虚拟仪器可以实现所获取数据的图形显示,实时地呈现病人的生理数据。另外,如果需要对生理数据进行存储以进一步分析,也可以通过该Labview程序实现,Express VI可以以.txt或者.xls的格式存储生理数据。利用Labview的MATLAB Script node,还可以实现心电信号的小波分析和HRV分析,以及温度、湿度、加速度等信号的分析[11]。对生理数据的呈现、存储和分析对后期的研究具有重要的意义。
5 结果与讨论
系统设计完成后进行了联合调试,利用串口调试助手和后端显示平台Labview查看到接收的数据包格式相符,采样率匹配,达到了设计的预期要求。通过被试者对系统的运行进行测试,可以采集到被试者的心电和加速度数据,以及实时的环境温度,系统测试终端界面,见图6。从图中可以看到,界面最上方为被试者的心电波形图;界面右下方为加速度显示界面,用来反映被试者的运动状态;左下方是功能选择区,包括串口参数选择控件、传感器节点选择控件以及接收数据字节显示。通过这些功能控件,本系统可以实现多节点收发以及实时监测的功能。
目前,该系统虽然能初步应用于临床监护数据采集,但还需进一步的改进和提高。系统仅仅采集了比较常用的体温、加速度和心电参数等。而事实上,仅仅这几个参数是不够的,临床还需要更多的生理参数来确定病人的生理状态,如血氧饱和度、血压等。另外,目前系统采用的ATmega128储存和处理能力在应对大规模组网还是略显不足,在以后的应用中可考虑使用ARM处理器作为接收节点,并存储数据。最后,为了便于对医疗效果的评估,需要建立相应的数学模型和一个健全的数据库管理系统,以便于以后的管理、分析和数据挖掘。在后期的研究中,我们将地这些方面工作作为重点,以推动该系统在临床的广泛应用。
摘要：本文介绍一种基于ZigBee协议的无线传感网络系统,系统采用MCU+RF的方案设计,以ATmegal 128L作为传感器节点的MCU,CC2420作为RF射频模块。采集节点具有6个通道可获取病人的生理参数和环境数据,然后将这些数据传输到接收节点,再通过RS232接口连接到PC。终端设计的Labview程序可以对采集的多种生理参数进行显示、存储和分析。
关键词：传感器网络,生理参数监测,Zigbee协议
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多生理参数检测 篇5
随着计算机和无线通信网络的发展,无线网络的覆盖率正在逐年提高。我国优质医疗资源相对集中,为能使更多人享受到优质、低价的医疗服务,笔者对低价实用的远程医疗系统进行了初步研究。目前的多生理参数远程监护仪多是基于PC和有线网络的,价格昂贵,体积庞大,使用不便[1]。随着社区医疗、家庭医疗的兴起,病源更加分散。为能更快、更准确地了解患者的各种生理变化,对多生理参数远程监护仪的需求日益增长,要求也越来越高。移动通信技术、嵌入式系统的发展,为多生理参数监护系统提供了新的方法[2]。新一代的移动通信网络GPRS(General Packet Radio Service)与IP网络无缝联结,按流量收费,覆盖范围广,接入速度快,传输速度高;它提供的数据传输业务适合突发事件的传输,如生理参数监护、环境监测;而且无线传输方式使患者不受活动状态、地点限制,更易接受,是很有潜力的一种无线远程传输方式。嵌入式系统领域日新月异,以ARM为代表的32位高端单片机的出现,使嵌入式系统的应用出现了一个飞跃,使网络无处不在,而且性价比越来越高,为我们进行多参数生命监护仪的研究工作奠定了物质基础。
2 GPRS数据业务原理
GPRS是基于GSM(Global System for Mobile Commun cation),引入分组数据单元,添加分组控制单元(Packet Contro Unit,PCU)、服务支持节点(Service GPRS Supporting Node,SGSN)和网关支持节点(Gateway GPRS Supporting Node,GGSN)新组件来提供无线数据业务[3]。采用GPRS方式接入Internet,在链路层采用的是PPP(Point to Point Protocol)协议[4,5],PPP协议不需要差错控制、排序和流量控制,易于实现,而且支持对多种高层协议(如IP、TCP、UDP)的复用,是目前应用最广泛的广域网协议之一。PPP协议由两部分组成:帧结构和LCP、PAP、IPCP协议[6],其中帧结构就是PPP报文的结构组成。LCP(Link Control Protocol)链路层控制协议用于建立、构造、测试链路连接;PAP(Password Authentication Protocol)认证协议用于处理密码验证部分;IPCP(Internet Protocol Control Protocol)Internet控制协议用于设置网络协议环境,并分配IP地址。一旦协商完成,链路已经创建,IP地址已经分配,就可以按照协商的标准进行IP报文的传输了。一个PPP会话分4步:建立连接、连接质量控制、网络层协议配置、连接终止。
本设计中,利用GPRS模块接入的过程如图1所示,首先是MCU向SIM300发出AT命令以发起连接,然后GGSN回应连接,和MCU之间进行PPP协商,经过LCP、PAP、IPCP协议的执行,建立起Internet连接。
当无线终端获得IP地址后,就成为一个独立的Internet主机,可以浏览资源或远程传输数据,因此,采用GPRS方式的关键是建立连接获得IP地址,即拨号上网。
3 整体设计
该监护系统分为3部分:监护仪、无线远程传输网络和医院或社区的监护中心。监护仪采用嵌入式系统来实现,选用基于ARM9内核的S3C2410作主处理器,它功耗低,性能高,尺寸小,外围接口丰富,内含MMU(Memory Manage Unit),可以直接运行ARM-Linux嵌入式操作系统,适用于高端的嵌入式系统。GPRS通信模块选择SIM300,是目前性价比较高的GPRS模块,SIM300模块与S3C2410通过串口相连。S3C2410上运行ARM-Linux嵌入式操作系统,ARM-Linux是移植在ARM平台上的Linux操作系统。Linux内核的源代码中已经有针对各种不同处理器的硬件适配层,在“arch/”目录下面,其中就包括ARM,但是在实际的系统中,还应该根据系统板的硬件配置进行移植。选择Linux操作系统,在于它独特的优点:开放的源代码,丰富的软件资源;模块化的结构,易于裁减和移植;内核功能强大,性能高效稳定,完善的网络通信、图形、文件管理机制。监护仪完成心电、心音、血压、体温、呼吸等多生理参数数据的采集、分析、显示,有异常时报警并向监控中心发送数据。无线远程传输网络采用已存在的GPRS和Internet网络。医院或社区监护中心采用装有监护软件的PC通过Internet接收数据,分析显示,给出诊断意见、治疗方案或者采取救助措施。系统整体框图如图2。
4 ARM-Linux和GPRS下的远程数据传输
4.1 ARM-Linux和GPRS下Internet的接入
4.1.1 ARM-Linux和GPRS下接入Internet的条件分析
由于在嵌入式操作系统下,没有像PC操作系统封装好的工具,所以许多功能的实现要自己动手从底层做起。PPP协议的两个组成部分(帧结构和LCP、PAP、IPCP协议)在Linux下的实现分别对应着内核部分和用户级部分。Linux内核2.4版本已提供了对PPP的支持,用户级部分包括pppd(PPP daemon)进程和应用程序[7]。pppd是一个后台进程,其本身并不处理IP数据包,其所完成的功能主要有两项:一是运行初期建立通信链路;二是建立Socket接口并且处理LCP、IPCP等数据包。而在内核部分由PPP driver完成对IP数据包进行PPP协议报头的封装,其他应用程序直接调用Socket接口发送IP数据包。在Redcat 9下可以利用KPPP这个GUI下封装好的工具,diald工具或者直接采用ppp-on、ppp-off和ppp-dialer-on脚本文件实现拨号上网。但不管怎样,其实质都是运行起pppd进程拨号接入Internet。
根据项目的实际特点,考虑到降低功耗和成本,希望有数据传输时自动拨号,没有数据传输时断开连接,这要求对拨号进程pppd的启动方式进行控制,而使用KPPP或者拨号脚本ppp-on、ppp-off和ppp-dialer-on在拨号时机的控制管理上较弱,同时在嵌入式环境中也不适合用KPPP。我们采用diald(dial-on-demand)工具启动pppd进程。diald工具是不用KPPP或者拨号脚本ppp-on、ppp-off和ppp-dialer-on就能启动pppd进行拨号的管理拨号程序[8]。还有一点要注意的是,以上所说的进程的配置原本是用于普通的调制解调器的,使用GPRS无线调制解调器接入移动梦网要修改相应的配置文件。所以本项目ARM-Linux下拨号上网需要满足如下4个条件:内核支持PPP协议;进行拨号的进程pppd;启动pppd的拨号进程;正确的配置文件。
4.1.2 ARM-Linux和GPRS下接入Internet的具体实现
在Kernel内核目录下,执行make menuconfig进行配置,选中PPP上网方式,然后交叉编译,重新下载烧写内核就实现了内核支持PPP协议。对于拨号的进程,下载PPP和Diald软件包,修改编译器,生成可执行文件pppd、chat和diald,并修改相应的配置文件,把可执行文件和配置文件放入相应的目录。
在ARM-Linux下主要是pppd进程执行PPP协议实现拨号的。拨号的实现框图如图3所示。diald进程用来启动pppd进程,设定为开机运行,它的配置文件diald.conf指明启动PPP的方式。diald进程启动pppd进程,同时通过diald.tty S1传递参数配置pppd。pppd进程调用chat脚本进行初始化Modem并拨号连接GPRS网络。当连接建立后,pppd进程执行LCP、PAP、IPCP协议,获得动态IP,建立接入Internet的链路。
ARM-Linux下PPP软件拨号要使用的配置文件主要有:diald.conf、diald.tty S1和chat.tty S1。diald.conf配置文件指明启动pppd的方式。该文件其实是一个规则表,规则主要有两个:ignore和accept。ignore表示此种协议的数据包不会引发拨号连接,而accept则反之,表示将引发拨号连接。在后面的Socket要用流式套接字,所以从diald网站上下载有关TCP协议的设置规则配置文件,使检测到流量拨号,无流量时断开。diald.tty S1脚本包含了diald进程传递给pppd进程用来配置pppd的参数,相当于Linux下的ppp-on脚本,主要指明所使用的串口设备、通信速率、具体拨号脚本的路径和本地IP获得方式等,根据diald网站的资料编写,注意拨号脚本路径的设置和要动态方式获得本地IP方式。chat.tty S1脚本用于初始化modem并拨号连接GPRS网络,这个脚本文件的修改要注意,因为从网上找到的大部分是对于有线方式的modem,而且不同的GPRS模块AT指令不是完全一样,在修改时要注意查看相关的数据手册,不过在刚开始调试时越简单越好。脚本实现的关键语句如下,对区别于有线普通modem的地方进行了注释:
4.2 远程通信的实现
当建立了Internet连接,无线终端就成为一个独立的Internet主机,可以浏览资源或远程传输数据,在ARM-Linux系统下可以直接使用Socket套接字编程实现数据远程传输。套接字的基本模式是C/S(客户/服务器)。无线终端工作在客户模式,而远程Internet网上的监控中心PC工作在服务器模式。使用Socket的数据流进行通信,首先在服务器端使用socket()建立一个通信端点,用bind()命令把自身的IP和端口绑定到这个端点上,然后调用listen()侦听连接请求。当远程的客户机使用connect()连接服务器正在监听端口时,连接将会在队列中等待,直到服务器accept()处理它。在服务器accept()处理了连接请求后,将会生成一个描述这个端口的套接字,利用这个套接字就可以进行数据通信。在客户端通信程序执行前,服务器端的程序必须完成端口的绑定并开始侦听。客户端程序基本流程是:请求连接,得到服务器端允许后,调用数据收发函数进行数据的传输。
5 结论
本研究基于新一代的移动通信网络GPRS,以Linux为操作系统,在ARM嵌入式平台上设计开发出了多生理参数远程监护仪,较好地解决了目前多参数监护仪体积庞大、价格昂贵、远程传输不便的问题。为老龄人群、亚健康人群以及其他须及时获得生理数据的人群的预防保健和日常监护提供了新的手段,促进了以家庭、社区为模式的健康监护的发展。
摘要：目的:研制具有无线远程传输能力、功耗低、体积小、价格低的多生理参数监护仪。方法:把嵌入式和移动通信技术相结合,采用基于ARM9核的S3C2410为主芯片,ARM-Linux为嵌入式操作系统,SIM300为GPRS通信模块接入Internet,来实现多生理参数无线远程传输。结果:实现了基于GPRS的嵌入式多生理参数远程监护系统。结论:该仪器体积小巧,易扩展,且数据传输稳定、可靠,便于远程监护和数据共享。
关键词：GPRS,ARM-Linux,PPP,多生理参数,远程监护仪
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多生理参数检测 篇6
旋转机械在工业领域中的使用十分广泛, 振动故障是旋转机械各类故障中出现频次较高, 后果较为严重的类型之一。在旋转机械振动信号的各类参数图形中, 存在着大量反映设备运行状态的信息, 如二维幅频或相频特性曲线、小波图、趋势图、三维谱图、三维阶比图等。通过分析图形信息实现对旋转机械的状态监测是目前该领域的研究热点[1,2,3,4]。
在旋转机械故障诊断中, 振动信号参数图形的有用信息没有得到很好的利用, 这主要是由于施工环境较为复杂, 噪声干扰严重, 参数图形的边缘特征提取困难所致。数学形态学的主要研究对象是图像的形态特征, 此类特征可通过某种结构元素的形态与图像相应形态的对比方式来确定, 以此完成对图像的分析、滤波、识别、边缘检测、分割和重建等处理过程[5]。使用数学形态学相关方法分析处理旋转机械振动信号参数图形时, 可通过调节结构元素尺度来剔除环境噪声等干扰信息, 有效提取参数图形的边缘特征, 为进一步的故障诊断扫清障碍。
为此, 本文在文献[1]实验的基础上, 根据数学形态学Top-Hat变换和Bottom-Hat变换理论, 对旋转机械振动信号参数图形进行多尺度滤波增强处理;通过多结构元边缘检测方法对滤波处理后的旋转机械参数图形进行边缘检测。
1 数学形态学的基本原理
数学形态学的基本原理是通过一整套的变换来描述图像的基本特征和结构。数学形态学最基本的2种变换是腐蚀和膨胀, 其他变换都是由这2种变换的组合来定义的[6]。
1.1 形态学腐蚀运算、膨胀运算
设A为待处理的灰度图像, B为结构元素, 则结构元素B关于图像A的腐蚀与膨胀运算定义为
其中, DA和DB分别是A和B的定义域, 位移参数则必须包含在灰度图像A的定义域内。
腐蚀运算可以消除图形中的小成分, 可从内部对图形进行滤波;膨胀运算可以填充图形边缘处小的凹陷部分以及图形中比结构元素小的孔洞, 可从外部对图形进行滤波[7]。
1.2 形态学开运算、闭运算
形态学开运算、闭运算分别定义为
开运算在纤细处分离物体和平滑较大物体边界, 具有消除散点、毛刺和小桥等细小物体的作用;闭运算连接两个邻近的区域和平滑边界, 具有填充物体内细小孔洞的作用[8]。
1.3 形态学变换
形态学Top-Hat变换是对灰度图像做减去其开运算结果处理, 该变换可以提取亮度较高的背景中的较暗区域;形态学Bottom-Hat变换是对灰度图像的闭运算结果做减去原始图像处理, 该变换可提取亮度较低的背景中的较亮区域。形态学变换可用来提取目标图像中尺度小于结构元素的峰值和谷值[9]。
Top-Hat变换定义为
Bottom-Hat变换定义为
2 多尺度滤波增强处理
形态学腐蚀、膨胀、开、闭4种运算中的1种或2种串联或并联的组合就是形态学滤波运算。多尺度形态学滤波增强处理是通过不同尺寸的结构元素多次对图像进行滤波的, 其中多尺度开闭滤波在消除噪声、保持图像细节和提高信噪比等方面优于多尺度腐蚀膨胀滤波, 从而在一定程度上优化了灰度图像的有用信息, 令后续边缘检测结果更加真实可靠, 因此在形态学滤波中应用较多。
多尺度结构元素定义为
其中, B为十字形3×3结构元素, n为滤波尺度, 式 (7) 含义即为大尺度结构元素由小尺度结构元素多次膨胀得到。
为了得到足够平滑的图像, 本文采用最大尺度的结构元素Bn对图像进行多尺度开闭滤波增强处理, 其表达式为
其中, 权值ω对最后的滤波增强结果有较大影响, 一般取为0.5, 本文根据滤波增强处理结果的优劣, 取0.3。
图像经过多尺度开闭滤波增强处理后得到足够平滑的低频图像, 为获得更全面的有用信息, 还需提取图像的高频细节信息。在多尺度滤波增强处理方法中, 由于噪声在经小尺度结构元素处理的图像中出现几率较大, 并且随着尺度的增加其影响逐渐消失[10], 故本文选用带有修正系数的Top-Hat变换 (FT (i) ) 和Bottom-Hat变换 (FB (i) ) 来提取图像的高频细节信息。为减小噪声对图像的影响, 修正系数设定为公比为0.5的等比数列, 此过程完成了不同尺度间小尺度图像特征的平滑处理, 具体的表达式如下:
由多尺度开闭滤波增强处理的图像最终由三部分组成:第一部分是图像经最大尺度结构元素开闭滤波增强以后生成的低频平滑图像, 该部分包含图像中的大尺度图像信息;第二部分是提取比该滤波增强尺度还小的亮点图像高频特征;第三部分是提取比该滤波增强尺度还小的暗点图像高频特征。至此, 一幅灰度图像经多尺度滤波增强处理后生成的图像为[11]
3 多结构元边缘检测算子
在图像边缘检测处理中存在着多种梯度, 若在某一像素点处梯度值大, 则表示在该像素点处图像的灰度值变化迅速, 从而认定该点可能是图像的边缘点。数学形态学边缘检测方法主要是利用形态学梯度来完成图像的边缘检测。若将数学形态学的腐蚀、膨胀、开、闭等基本运算用于图像处理, 可构造出合适的形态学梯度算子 (经典边缘检测算子) 用于图像的边缘检测[12]。
腐蚀型边缘检测算子:
膨胀型边缘检测算子:
膨胀腐蚀型边缘检测算子:
上述3种形态学边缘检测算子是一种非线性的差分算子, 这些算子容易实现, 在实际中有一定的应用。但是, 这些算子对噪声都很敏感, 不能在保持较高检测精度的同时又不损失抗噪性能。由于旋转机械振动信号中普遍存在噪声, 虽然已经过多尺度滤波增强处理, 但仍有少量残留, 而且噪声信号和参数图形的边缘又均为频域中的高频分量, 因此, 为了更好地提取旋转机械振动信号参数图形的边缘特征, 应选择抗噪性能优于经典边缘检测算子的方法对参数图形进行边缘检测。根据腐蚀、膨胀、开、闭4种运算抑制噪声的相关特性, 本文对式 (12) ~式 (14) 做如下改进。
抗噪腐蚀型边缘检测算子:
抗噪膨胀型边缘检测算子:
抗噪膨胀腐蚀型边缘检测算子:
数学形态学边缘检测方法不仅与所使用的边缘检测算子有关, 还与结构元素自身特点密切相关, 如大小、方向、形状等。在边缘检测过程中, 不同结构元素对图像不同边缘细节信息的敏感性各不相同, 一种结构元素只能提取图像的一种边缘信息, 这不利于保持图像边缘的有用信息。因此, 应尽量选用具有不同特征的结构元素对图像进行边缘检测, 让每个结构元素都发挥作用, 提取出具有其自身特征的边缘信息, 这样可以充分保持图像的各种边缘信息, 达到既能检测出图像的各种边缘纹理, 又能抑制噪声的目的[13]。本文利用抗噪膨胀腐蚀型边缘检测算子 (式 (17) ) 构造多结构元边缘检测算子, 其表达式如下:
其中, B1、B2、B3为结构元素, 尺寸固定不变 (3×3正方形) , B1, B2可取为同一种结构元素, 也可取为不同的结构元素。
4 多尺度多结构元边缘检测仿真
为验证多尺度多结构元边缘检测方法的正确性与有效性, 本文选取结构元素B1=[1 2 1;2 62;1 2 1], B2=[0 1 0;1 1 1;0 1 0], B3=[1 0 1;0 1 0;1 0 1], 对含有5%椒盐噪声的Lenna灰度图像进行多尺度多结构元边缘检测, 其中多尺度滤波增强处理使用结构元素B1作为初始结构元素, 滤波尺度n取4, 多结构元边缘检测算子使用结构元素B1、B2、B3进行检测。图1a为原始灰度图像, 图1b为边缘检测结果。从图中可以看出:多尺度多结构元边缘检测方法滤除了Lenna图像中的椒盐噪声, 检测出的图像边缘轮廓清晰、纹理明确, 信噪比有所提高。该方法边缘检测效果优于经典边缘检测算子边缘检测效果, 更适用于含有噪声污染图像的边缘检测。
5 旋转机械参数图形边缘检测实例
5.1 实验
旋转机械故障模拟实验在600MW超临界汽轮发电机组轴系试验台上完成, 分别进行了转子正常、转子不对中和轴承松动故障的实验。试验台主要包括5个部分, 即发电机组轴系、润滑系统、动力系统、供气系统和信号采集分析系统。其中发电机组轴系由9个轴承5跨组成;润滑系统用独立的油路系统对各个轴承供油, 每个轴承座均安装BENTLY3000 XL8 mm电涡流传感器, 输出为7.87V/mm;动力装置采用55k W变频电机经过FRENIC变频器输出转速和功率, 并采用HG0G-C2型变速箱, 试验台详细结构布置如图2所示。在实验过程中, 采样时间为0.64s, 采样频率为转速的32倍, 实验时转子最高工作转速为3200r/min, 采集的信号经A/D卡传送到计算机, 为后续的数据分析做准备[7]。
实验中对转子正常、转子不对中及轴承松动故障, 每种采集40个启停机样本, 共计120个。首先将每个原始振动信号的采集样本进行处理, 生成各自的振动三维谱图, 如图3所示。
5.2 多尺度多结构元边缘检测
根据三维谱图倍频特征明显的特点, 将频率作为横轴, 转速作为纵轴, 像素点灰度值作为该转速下、该频率下幅值的大小, 将其转化为二维灰度图形, 结果如图4所示。灰度图中明显的竖线为倍频线, 与三维谱图中的倍频线相对应。
为了有效地提取旋转机械振动信号参数图形的边缘特征, 本文对图4各种状态下的参数图形进行量化、直方图均衡化等预处理, 选取结构元素B4=[1 3 1;3 5 3;1 3 1], B5=[0 1 0;1 1 1;0 10], B6=[1 0 1;0 1 0;1 0 1], 应用上述多尺度多结构元边缘检测方法对其进行边缘检测。其中多尺度滤波增强处理使用结构元素B4作为初始结构元素, 滤波尺度n取4;多结构元边缘检测算子使用结构元素B4、B5、B6进行检测, 最终的多尺度多结构元边缘检测结果如图5所示。从图5可以看出:旋转机械振动信号参数图形经多尺度多结构元边缘检测处理后, 噪点大幅降低, 环境污染噪声基本被滤除干净, 有用信息得到保持的同时信噪比大幅提高, 边缘鲜明, 轮廓清晰, 充分保持了图形的细节特征。至此已说明多尺度多结构元边缘检测方法能够有效地提取旋转机械振动信号参数图形的边缘特征, 具有较强的抗噪声干扰能力, 适合在环境比较复杂、噪声污染较为严重的情况下对旋转机械实施状态监测。
6 结论
(1) 依据数学形态学多尺度图形处理方法, 结合Top-Hat变换和Bottom-Hat变换处理方法, 选取合适的结构元素, 在对旋转机械振动信号参数图形进行有效滤波的同时, 可以保持图形的高频细节特征, 增强参数图形的有用信息, 提高参数图形的信噪比。
(2) 运用多结构元边缘检测算子检测旋转机械振动信号参数图形的边缘, 能够有效剔除多尺度滤波增强处理过程残留的噪点信息, 提取的参数图形边缘特征质量较高。
(3) 在实际应用中, 结合旋转机械振动信号参数图形及其噪声的特点, 多尺度多结构元边缘检测方法可以较好地解决边缘检测精度与抗噪声性能的协调问题, 为基于振动三维图形的旋转机械故障诊断奠定基础。
多参数监护仪的质量检测 篇7
1 监护仪的质量检测
多参数监护仪的检测主要有性能检测和电气安全检测。
1.1 检测设备
我院购进美国Fluke公司生产的Pro Sim8型生命体征模拟器和ESA612型电气安全分析仪,可以分别对多参数监护仪性能和电气安全进行检测。
1.2 监护仪的性能检测
监护仪技术参数众多,标准6参数为心电图、呼吸、无创血压、血氧饱和度、脉搏、体温,此外可选的参数为有创血压、呼吸末二氧化碳、麻醉气体、心输出量(有创和无创)、脑电双频指数(BIS)等。在实际工作中如对其全部参数进行检测,常常是不实际的。决定多参数监护仪性能的核心参数及其在临床中使用的常规参数是心电图、呼吸、无创血压及血氧饱和度这4类参数,因此可以认为对这4类参数进行测试,就可以判断监护仪的性能状况。另外还要对监护仪进行声光报警检测、上下限报警检测、静音功能检测等性能检测。
1.2.1 监护仪的外观检查
首先查看监护仪的铭牌信息,应标有:仪器名称、制造厂家、型号、出厂编号、生产日期等信息,然后查看外壳是否破损,最后查看开关、按键、旋钮触摸屏等是否可以正常对监护仪相关参数进行设置。
1.2.2 心电检测
连接好模拟仪与监护仪,设置监护仪上的心率来源为心电,依次检测临床常用心率信号30,60,100,120,180次/min等的示值,观察监护仪上显示的波形是否与模拟器显示的波形一致,记录下实测心率数值并计算误差。
误差=(实测值-标准值)/标准值×100%
另外可以通过设置模拟器产生心动过速、室颤等心律失常信号,查看监护仪有无心律失常显示及声光报警来检测监护仪的心律失常功能。
1.2.3 呼吸频率检测
连接好模拟仪与监护仪,设置模拟仪产生的呼吸频率15,20,40,60,80等示值并记录下实测呼吸频率值并计算误差。
误差=(实测值-标准值)/标准值×100%
注意:如果监护仪上没有呼吸频率示值,则按“SPECIAL FUNC”键选择呼吸选项,设置呼吸频率检测的导联(“LA/LL”),即可正常显示。
1.2.4 无创血压检测
连接好模拟仪与监护仪的血压管路(不同型号的监护仪需要选择相应连接管接头),依次设置60/30(40)mm Hg、80/50(60)mm Hg、100/65(76)mm Hg、120/80(93)mm Hg、150/100(116)mm Hg等不同的压力值,然后进行检测,并记录下实测无创血压值并计算误差。误差=(实测值-标准值)/标准值×100%。
1.2.5 血氧饱和度检测
将Pro Sim SPOT血氧饱和度检测仪连接在Pro Sim8型生命体征模拟器上,把监护仪血氧饱和度探头夹在血氧饱和度检测仪上,不同品牌厂家使用的血氧探头参数不一样,需要选择恰当的探头类型(Nellor、Masimo、Philips、Mindray等),再设置血氧饱和度数值,分别为85%、88%、90%、98%、100%,并记录下实测血氧饱和度值并计算误差。误差=(实测值-标准值)/标准值×100%。
1.3 监护仪的电气安全检测
根据GB9706.1-2007《医用电气设备第一部分:安全通用要求》,监护仪的电气安全级别最高,其应用部分CF型(预期直接作用于心脏),血压、呼吸部分为B型应用部分。监护仪的电气安全非常重要,直接关系到患者和医护人员的生命安全,因此定期对监护仪进行电气安全检测可有效地防止安全事故的发生。
1.3.1 电源电压
监护仪电源电压正常应为交流220 V,对于使用稳压电源或UPS供电的监护仪,可以直接对稳压电源或UPS输出的电压进行测量,如果发现电源电压不在正常范围、火线零线接反、地线断开等要及时维修电源[2]。
1.3.2 保护接地阻抗
用电气安全分析仪测试表笔连接被检测监护仪保护接地,检测前先按“Zero Leads”键进行电阻清零后进行保护接地阻抗测量,其测量结果应不大于200 mΩ。
1.3.3 绝缘阻抗(电源一地、应用部分一地)
绝缘阻抗检测是对被测监护仪施加最高500 V电压,检测绝缘部分之间的漏电流,来测试在规定时间内监护仪的绝缘性能。
用电气安全分析仪测试表笔连接被测试监护仪表面的金属部分或用监护仪的导联线连接到电气安全分析仪的ECG接头上,按“MΩ”键,进行绝缘阻抗(电源-地)或者绝缘阻抗(应用部分-地)的测试。
1.3.4 对地漏电流
对地漏电流是指由网电源部分穿过或跨过绝缘流入保护接地导线的电流(保护接地是把仪器的外壳进行接地以防止电击的一种保护方法),如果对地漏电流过大,表明设备内部绝缘部分破损,存在安全隐患。
连接好电气安全分析仪和监护仪的电源线,按“μA”键,选择“Earth”进行测量,对地漏电流检测。这项检测需要测试“电源正常状态、正常状态电源反向、断开一根电源线、断开一根电源线电源反向”这4种情况的数据。
1.3.5 外壳漏电流
外壳漏电流是指正常使用时医护人员或患者可能触及的外壳或外壳部件(应用部分除外),经外部导电连接而不是保护接地导线流入大地或外壳其他部分的电流。外壳漏电流中测量的是监护仪外壳经由人体导出的电流。若外壳漏电流过大,当医护人员或患者接触到监护仪外壳时,就会有过多的电流通过人体,引起电击事故。
用电气安全分析仪测试表笔连接被测试监护仪表面的裸露金属部分,按“μA”键,选择“Enclousure”进行测量,这项检测需要测试“电源正常状态、正常状态电源反向、断开一根电源线、断开一根电源线电源反向、断开一根地线、断开一根地线电源反向”这6种情况的数据。
1.3.6 患者漏电流
患者漏电流是指从应用部分经患者流入地的电流。或是由于在患者身上意外出现一个来自外部电源的电压而从患者经F型应用部分流入地的电流。由于患者经应用部分与设备直接相连,如果漏电流超标,极易对患者造成伤害。
用监护仪的应用部分(心电导联线)连接到电气安全分析仪的ECG接头上,按“μA”键,选择“Patient Auxiliany”,通过按方向键选择导联,进行测试。这项检测需要测试“电源正常状态、正常状态电源反向、断开一根电源线、断开一根电源线电源反向、断开一根地线、断开一根地线电源反向”这六种情况的数据。
1.3.7 患者辅助漏电流
患者辅助漏电流是指正常使用时,流入处于应用部分之间的患者的电流,此电流预期不产生生理效应。
用监护仪的应用部分(心电导联线)连接到电气安全分析仪的ECG接头上,按“μA”键,按“MORE”再按“Select”进入患者辅助漏电流检测,选择“Patient”,通过按方向键选择导联组合或单个导联,进行测试。这项检测需要测试“电源正常状态,正常状态电源反向,断开一根电源线,断开一根电源线电源反向,断开一根地线,断开一根地线电源反向”这6种情况的数据。
2 检测后的处理
通过对监护仪的质量检测,发现影响质量检测主要是心电导联线破损或者断裂、血氧探头老化损坏、血压袖带破损漏气或者袖带黏度不够捆绑不紧等附件问题,通过更换附件后一般都可以通过检测。
影响电气安全检测情况主要有:对地漏电流超标,检查发现是电源线地线断开,更换电源线后可以通过检测;外壳漏电流超标,检查发现是电源板地线虚焊,对虚焊点进行补焊后可以通过检测;接地阻抗大,检查发现是监护仪使用年限较长接地端子表面氧化,更换接地端子或者去除表面氧化后可以通过检测[3]。
3 小结
我院于2012年和2015年先后两次通过的JCI认证,按照JCI要求我院对多参数监护仪做了风险评估,得出多参数监护仪属于中风险设备,每年至少检测1次。我们采用PDCA的方法对新购入监护仪进行验收检测、修后检测与定期检测相结合的方式对全院的多参数监护仪进行检测。在对多参数监护仪检测后由质控检测工程师填写检测报告,对检测合格的多参数监护仪粘贴测试通过标签,只有通过检测的多参数监护仪才可以投入临床使用。
参考文献
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[2]刘晓雯.多参数监护仪的质量控制对应用安全的影响[J].中国医疗设备,2010,25(8):103-104.
多生理参数检测 篇8
交通参数的实时检测对城市交通诱导、车辆违章监察等交通监管工作具有重要的意义。基于视频图像的检测方法以其方便实用和信息量丰富等优点而得到了广泛关注[1]。该类方法的检测过程主要包括车辆存在检测、目标提取和参数计算等步骤[2]。其中, 车辆存在检测为基础环节, 目标提取和参数计算为核心环节。
目前的车辆目标提取算法大体可分为背景差分法、光流法和帧间差分法[3,4,5]。背景差分法要获得较好的提取效果, 必须进行背景建模[6], 另外鉴于交通场景中的背景时间渐变性还必须进行背景的动态更新, 算法往往较为复杂, 计算量较大、实时性较差;光流法[7,8]根据图像中每一个不同的运动可以用一组映射参数正确地表达的原理, 通过把具有相同映射参数的光流矢量分配为一类的方法完成目标提取, 提取精度依赖于光流场估算精度, 而光流场的估算精度一直是一个难题, 且算法复杂, 一般难以满足实时性要求;帧间差分法通过对时间上相邻的图像帧直接操作并对所得帧差图像进行处理来完成目标提取, 计算量较小、实时性较强, 但传统的连续帧帧间差分法精度较低。
目前的交通参数计算方法中, 采用的设置虚拟检测线和虚拟检测区域的方法, 虽然保证了检测精度, 但是需要事先固定虚拟线圈在图像中的位置, 灵活性和普适性较差。
本文在上述相关研究的基础上, 针对我国城市混合交通的特点提出了一种基于摄像机标定、改进的离散帧帧间差分、统计滤波和边缘信息处理相结合的多目标参数检测算法, 较好地实现了多车辆目标的提取与参数检测。
1 算法阐述
混合交通场景中多目标参数检测算法的框图如图1所示。算法主要分为摄像机标定、目标检测与边缘提取、交通参数计算3部分。利用对应矩阵法进行摄像机标定;利用帧间差分法结合统计学方法和形态学方法完成目标检测与边缘提取;最终依据目标的外轮廓信息结合摄像机标定结果计算出车流量、各目标车速、车长、车辆面积和交通密度等主要交通参数。
1.1摄像机标定
计算场景中的交通参数是检测算法的目的, 应用中常采用设置虚拟检测线的方法来计算车速目前的摄像机标定方法较多, 考虑交通检测的实用需求, 采用文献[9]提出的基于地面约束和对应矩阵的摄像机标定方法, 首先利用地平面与图像中的对应点建立1个对应矩阵, 然后利用已知的摄像机高度以及地面上垂线 (电杆、标杆等) 在图像中的投影约束信息, 结合文献[10]中的摄像机内外参数求解方法, 完成标定工作。相对于传统标定方法而言, 该方法具有方便灵活、实用性强的特点。
1.2目标检测与边缘提取
1.2.1 车辆差分检测与多目标分割
车辆存在检测是交通参数计算的基础, 在传统帧差法基础上结合实际应用构造差分图像序列, 利用差分序列图像的灰度变化情况完成车辆存在检测;然后对帧差图像进行统计学滤波提取多目标图像。
1) 差分图像的构造。
把来自于视频采集设备的RGB图像序列转换为灰度图象序列IG, 记为IG={Ig1, Ig2, …, Ign}。序列IG中第K帧与第l帧图像相减所得的帧差图像Idkl定义为:
式中:T为差分阈值, 本文取为40。
2) 多目标图像的提取。
据上述差分图像的定义可知, 第K帧与第l帧图像相减所得的帧差图像Idkl中减掉了2帧中灰度相似程度小于阈值T的部分;保留下来的是不同的部分, 既包含了发生移动的车辆在第K帧中的影像也包含了其在第l帧中的影像, 为了滤除Idkl中包含的第l帧中的车辆影像, 构造并运用了统计滤波算法对差分图像序列进行“求同”运算, 完成了Igk对应的多目标图像Idk的获取。本文算法中选取第l、第m和第p帧3帧图像分别与第K帧作差分运算得到帧差序列Idkl、Idkm和Idkp, 然后按下式进行统计滤波
式中:滤波条件构造为:
式中:Tdk为滤波阈值。为获得更好的滤波效果, 选取第l、第m和第p帧3帧图像时, 可使前2帧与第k帧的两两间隔时间较长, 第p与第k帧间隔时间较短的方法实现, 本文取l=k-50, m=k-30, p=k-5。
1.2.2 多目标边缘检测与细化
在多目标图像基础上通过形态学方法提取并细化各目标边缘, 可得多目标边缘图像。如图2所示, (b) 图为 (a) 图监控图像对应的多目标边缘图像。
1.2.3 多目标轮廓提取
在多目标边缘图像中, 目标内部含有大量内边缘像素, 这些像素对后面的交通参数计算意义不大, 本文通过封闭边缘跟踪与包含滤除算法[11]除去了这些点, 完成了各目标外轮廓 (主边缘) 信息的提取, 图2 (c) 为 (b) 的多目标轮廓图像。在多目标轮廓图像中包含了多运动目标的轮廓, 可以通过尺度滤波法滤除掉不完整的目标和不感兴趣的目标 (如行人、自行车等) , 如图2 (d) 所示, 只保留了图2 (c) 图像中的完整汽车目标轮廓 (漏检1辆) 。
1.3交通参数计算
完成多目标轮廓提取与尺度滤波后, 使用如图2 (d) 所示多目标轮廓图像, 运用文献[12]中的方法对目标进行跟踪, 然后结合摄像机标定结果完成各目标车速、车长和车流量等主要交通参数的计算。
车流量是一段时间内通过的车辆个数。跟踪过程中设置车辆计数器, 每当检测到有新的车辆出现则车辆计数器加一, 某时间段内的车流量可通过时间段结束时与开始时的计数器差值获得。
车速的计算中, 首先定义车辆轮廓CT的轮廓重心c, 其坐标 (xc, yc) 为:
式中:n为车辆轮廓CT所含像素点总个数。
同一车辆目标在差分图像序列第x帧Idx和第y帧Idy中的轮廓重心表示为cx和cy, 则2点在图像中的距离 (车辆位移量) 为:
根据摄像机标定参数将SI换算为车辆实际空间位移量SW, 则该车车速可通过下式计算:
式中:ΔT为帧采样间隔时间。
车长的计算基于车辆跟踪结果, 根据车辆行驶方向在图像中构造方向线段, 如图3所示, 记线段与目标车辆的轮廓线交点为 (x1, y1) 和 (x2, y2) , 根据摄像机标定参数将上述两点的图像坐标换算为实际空间坐标 (x1W, y1W) 和 (x2W, y2W) , 则车长可通过下式计算:
2 实验分析
为了验证算法的效能, 基于VC 6.0进行了算法实现, 并对采集于北京西大望路与松榆南路的人车混合交通监控视频进行了参数检测。
1) 对07:20～07:50时段采集的交通视频进行检测, 实际流量467辆, 检测流量441辆, 漏检35辆, 误检9辆, 检出率达94.43%;派实验用车5辆, 循环15次驶过图像采集区, 将算法输出的各车次车长、车速等参数与各车实际参数记录进行比对, 结果显示:车长检测准确率达92.36%, 车速检测准确率达93.27%;
2) 对09:20～09:50时段采集的交通视频进行检测, 实际流量296辆, 检测流量288辆, 漏检8辆, 检出率达97.29%;车长检测准确率达94.19%, 车速检测准确率达95.71%;
3) 对11:20～11:50时段采集的交通视频进行检测, 实际流量385辆, 检测流量371辆, 漏检18辆, 误检4辆, 检出率达96.36%;车长检测准确率达93.05%, 车速检测准确率达92.83%。
分析可见, 算法能够满足混合交通场景中多目标检测的精度要求, 即使在第一时段光照角度较大、阴影影响较重且行人和车辆众多的情况下, 算法也能表现出较为理想的性能。
3 结束语
本文提出的混合交通场景的多目标参数检测算法, 利用对应矩阵法进行了摄像机标定;利用改进的帧间差分法完成车辆的存在检测与轮廓信息提取;通过运用统计学方法对目标轮廓图像进行滤波, 提高了抗干扰能力。算法的主要优点在于运行速度快、实时性好、方便实用且参数检测精度能够满足交通监控的要求。进一步提高目标识别能力和实现场景复现是后继工作的重点。
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