高精度手部压力分布检测系统的设计及研究

刘正琼, 唐 璇, 刘明周, 张 淼, 扈 静

(1.合肥工业大学 计算机与信息学院,安徽 合肥 230009; 2.合肥工业大学 机械工程学院,安徽 合肥 230009)

高精度手部压力分布检测系统的设计及研究

刘正琼1, 唐 璇1, 刘明周2, 张 淼2, 扈 静2

(1.合肥工业大学 计算机与信息学院,安徽 合肥 230009; 2.合肥工业大学 机械工程学院,安徽 合肥 230009)

针对传统的电阻分压法获取阻值范围小、精度低等问题,文章提出了一种基于电流转换获取阻值的高精度检测法。首先,通过采用ARM处理器同时控制扫描电压动态变化和调整I/V转换电路中的反馈电阻阻值,借助2个方面的配合实现检测量程依据施加压力的大小进行自适应最优选择;在此基础上,通过控制多路复用模拟开关进行多通道信号采集;最终设计了一种用于手掌压力分布的实时检测系统。实验结果表明,采用该设计方案取得了较精确的测量效果,有效克服了传统方法的缺点。

ARM处理器;I/V转换电路;最优量程;压力检测

0 引 言

操纵装置的不合理设计会导致人员操纵疲劳、劳动损伤,甚至会引发交通、生产事故,因此良好的操纵装置将有助于操纵人员安全、健康、高效地工作[1-2]。目前,衡量操纵装置合理性的指标较多,其中,操纵者的手部压力分布可作为一项重要指标。

国内外对于人体压力分布的研究主要集中在用于检测摔倒或糖尿病足的足部压力分布[3-5]和用于座椅舒适性研究的臀部压力分布[6],对于手部压力分布的研究比较少,本文在结合国内外相关研究的基础上,设计了一种用于手部压力分布的高精度检测系统。

压力分布检测系统一般采用阵列分布的应片式压力传感器。它是利用弹性敏感元件将被测压力转换为相应电阻值变化的压力传感器[7],常用的薄膜压力应片式压力传感器,其特点是其阻值与压力呈负向相关性。本文采用的传感器型号为FSR402，也属于此类传感器,其特征曲线如图1所示[8]。精确测量传感器的电阻值是系统设计的关键。目前研究常用的电阻测量方法是将一个已知电阻与待测电阻串联,通过测量已知电阻的分压,计算得到待测电阻值[9-10],这种方法虽然比较简单,但存在以下问题:

(1) 当压力大于200 g时,电压的变化范围非常小,对应的压力范围却很广,采样的精度降低[11]。

(2) 该方法量程有限,采集超过1 000 g以上的压力信号基本无效。

(3) 因为手部需要运动,难以采用屏蔽罩等屏蔽措施,所以存在易受低频和共模信号干扰等问题。

(4) 传感器阻值变化范围较大,若采用加载固定扫描电压,则在其阻值较小时,电流大于2 mA,会产生发热等不良情况[8];其阻值较大时,通过电流微弱,易受外来噪声干扰,同样会影响精度。

图1 FSR402压力传感器特征曲线

针对以上问题,本文设计的手部压力分布检测系统,用于实时检测手部的按压力。依据电流信号无共模噪声干扰的优点,提出电流转换获取阻值法,减少外界干扰;设计动态调节电路自适应选择最优量程,避免固定量程范围小、精度低等问题。

1 系统设计

1.1 总体结构

本文在分析手部压力特性分布的基础上,结合系统工程方法和计算机技术等,设计了手部压力分布检测系统,实现手部信号采集和数据动态分析等功能,系统结构如图2所示。其主要功能模块如下:采用STM32F103RCT6作为主控芯片来控制各模块工作;电源管理模块依据各模块需求而提供不同的电压;信号采集模块高精度、实时采集采样电压信号;无线通信模块实现数据传输。系统的工作流程如图3所示。

图2 系统结构

图3 系统工作流程图

首先电源管理模块对电池电量进行检查,一旦检测到电池严重缺电且无充电行为,系统就会报警关机。系统接收到采集指令后,供电模块就会对模拟器件供电,信号采集模块采集当前通道的压力数据并进行滤波等处理,完成后,切换到下一通道,继续采集。

待所有通道完毕,系统将20路采样数据和据此产生的循环冗余校验(cyclical redundancy check,CRC)校验码以数据帧的形式无线输出。

1.2 信号采集模块设计

动态扫描电压输出电路如图4a所示,采用16 bit的DA芯片DAC8501输出扫描信号,通过OPA703运放设计电压反向模块,将扫描信号反向输出为扫描电压,加载在传感器上。

I/V转换电路如图4b,I/V转换部分选用超低输入偏置电流运放LMP7721与反馈电阻构成电流负反馈放大电路,ADG804模拟多路复用器切换反馈电阻,调节输出电压的放大比例。

图4 信号采集电路

所求传感器阻值RFSR与扫描电压VScan、反馈电阻Rg以及采样电压VADC之间的关系如下:

(1)

(2)

可得:

(3)

对模数(AD)转换电压换算得:

(4)

其中,I为扫描电压加载在传感器上产生的电流;N为模数转换值;VREF为基准电压,等于3.3 V。

采集模块采用16 bit AD芯片ADS8325进行信号采样,该芯片具100 kS/s的采样速率。

系统设计过程如下：

(1) 根据传感器的技术指标,即通过电流超过2.5 mA,传感器发热会对精度产生影响,因此设计时以Imax=2 mA为安全上限。

(2) 保持系统高精度,设计VADC在满量程的范围内变化。

(3) 电阻热噪声SV=4 kTR(其中k=1.38×10-23J/K),故反馈电阻的取值越大输出噪声也会成比例增加,根据(2)式、(3)式,要减少噪声影响,需尽可能提高I减小RG,只有在传感器阻值较大时,才选择较大的反馈电阻Rg。

(4) 数模(DA)输出范围为0～3.3 V,为留有余量,设计最大扫描电压VScanMax为3.2 V。

基于以上影响因素,自适应最优量程的自动选择的实现方法如下:

(1) 预扫描。加载0.4 V的安全扫描电压(即在传感器阻值最小,约为250 Ω,最大通过电流小于IMax)并选择阻值最小(1 kΩ)的反馈电阻以防采样电压超出AD量程。求出此时的采样电压VADC及RFSR,进而求得通过电流,即

(2) 如果I>IMax,那么确定合适的VScan=RFSRIMax,Rg选最小阻值;如果I

(3) 待自动选择好VScan及Rg,即可确定最优的采样量程,然后AD采样信号并进行后续数据处理。

下面设计传感器,采集系统通过模拟多路复用器ADG732，分时复用数据采集用于切换20路传感器信号,实现多通道采样,多通道扫描切换示意图如图5所示。

图5 多通道扫描切换示意图

1.3 传感器的安装

本文采用FSR402薄膜压力传感器,测量范围为0～10 kg,满足手部的压力测量。传感器的受力测量部分为直径1.27 cm、厚度0.46 mm的圆形薄膜,将其贴放于手部施压点进行压力信号的采集。人的手部施力与受力的位置集中在指腹处,据此,在手部选取20个采集点,其分布图如图6所示。为了测量方便,系统设计将传感器对照图6位置固定在薄手套上,测量者只需戴上手套即可进行压力信号采集。

图6 传感器安装分布图

1.4 无线通信模块

无线通信部分选择了CSR公司BC04蓝牙芯片,采用蓝牙V2.0协议标准,有效串行接口数据通信速率在1 200～1 382 400 b/s,具有低功耗(4～6 dBm 功率可调输出)、低价格、体积小、抗干扰能力强等特征参数。

主控芯片通过该模块接收上位机采集数据的指令后,发送经过CRC校验的HEX格式数据,上位机读取,经过校验确认无误后保存和处理,否则丢弃。试验中设定通信速率为115.2 kB/s,完全满足传输的数据量要求。

2 实验与测试

实验分为单通道的精度测试和系统稳定性测试。前者测试最优量程的自适应选择是否符合设计,验证其在极限力时系统的精度。后者检测系统满负荷工作下,数据的传输速率和稳定性。

(1) 精度测试实验。本实验进行单通道的数据精度对比测试实验。搭建如下测试平台:测量校准仪器使用高精度数显式推拉力计 HP-20和HP-200(量程分别为0～20 N和0～200 N,分度值为0.01 N和0.1 N,精度为±0.5%)和优利德UT61E万用表(电阻测量精度±0.5%)。

采集手套平放于试验台平板上,推拉计固定在试验台架上,其探测头对准手套上压力采集点,实际测试图如图7所示。

图7台架测试

测试步骤如下:① 旋转手摇轮使推拉力计对手套施加力并记录力值；② 压力分布检测系统测量当前传感器阻值,记录数据后,断开采集系统与传感器连线；③ 保持压力不变,采用万用表直接测量传感器阻值。系统自动选择扫描电压与不同阻值的反馈电阻组合形成了6段量程，具体关系见表1所列。

表1 传感器阻值与量程选择

压力与量程选择对照图如图8所示,图8中染色柱形图的边界线划分了系统的量程。由图8可知,随着施加力的增大,阻值逐渐减小,当压力达到最大100 N时,阻值最低。在力变化过程中,系统监测传感器阻值变化,调节扫描电压和反馈电阻,实验结果与表1相符,实现了最优量程的切换。

图8 压力与量程选择对照图

小压力下的相关数据见表2所列,由表2可知,压力小于2 N时,系统自动选择扫描电压为3.2 V,量程为0～2 N。将系统通过扫描电压与采样电压反馈计算得出的阻值(以下简称计算电阻)与万用表的实测电阻进行对比,相对误差为1%,在0.01 N的压力变化梯度下,采样电压具有明显的区分度,综合外界噪声干扰情况,此时压力分辨率优于0.01 N。大压力情况下的相关数据见表3所列,此时选择的扫描电压为0.8 V,量程为78～100 N,将计算电阻与实测电阻对比,相对误差同为1%左右。

随着压力的变化,对应采样电压信号可以分辨出施加力值的精度优于0.1 N。此测试条件下,扫描电压控制通过传感器的电流范围为1～2 mA,在最佳电流区间内。

(2) 系统稳定性测试实验。此实验由一志愿者在仿真驾驶平台进行,将手部压力分布采集手套(电池满电状态)佩戴在志愿者的右手上。手套略小于手的大小,能够紧贴表面皮肤,运动时手套与手能保持相对静止。志愿者佩戴好手套后进行正常的驾驶操作,接通系统电源,记录下起始工作时间点并开始数据采集,将数据接收装置放在不同接收距离处进行对比,用于分析无线传输系统的抗干扰性和传输距离。记录系统每次工作的时长,在其发出缺电报警时统计出电池续航时间。

不同实验条件下的相关数据见表4所列,整个实验从电池满电到缺电报警共进行了6.2 h。由表4可知,各组数据传输率相当,约225 Hz,表明系统工作稳定,不易受环境影响；比较实验数据可知，无线传输在0.5 m内误码率优于0.000 1%。

表2 小压力时误差分析结果

表3 大压力时误差分析结果

通过实验证明,基于本文所提出方法构建的系统可根据施力大小自动选择最优的量程,继而在压力变化较大的区间内持续保持高分辨率,0～2 N分辨率优于0.01 N,0～100 N分辨率优于0.1 N；且系统工作稳定,不易受环境影响,误码率低于10-6,可连续工作6 h以上。

表4 系统稳定性测试记录结果

注:*表示使用至缺电报警。

3 结 论

本文研究传统操纵力分析对象精度有限及采样量程小造成细节信号丢失等严重影响受力分析的问题,提出了一种高精度压力采集方案,并设计了一种便携式手部压力分布检测系统。通过实验测试验证,系统可根据施力大小自适应选择最优量程,在压力变化较大的区间保持高分辨率,并且具有无线传输、使用便携等特点。经长时间测试,系统性能稳定,持续工作时间大于6 h,完全可以满足试验对实时数据采集的要求。本研究所设计的手部压力分布检测系统可用于人手部运动时的受力采集,继而为人机系统操纵舒适性等相关研究提供数据支持。本系统从应用范围来看,不仅用于手部的表面压力分布测量,还可以为其他肢体的压力分布提供技术支撑。

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[2] 李铁柱,李光耀,顾纪超,等.汽车乘员舱安全性与舒适性多学科设计优化[J].机械工程学报,2012,48(2):138-145.

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[4] 石欣,张涛.一种可穿戴式跌倒检测装置设计[J].仪器仪表学报,2012,33(3):575-580.

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(责任编辑 张 镅)

Design and experimental study of high-precision hand pressure distribution detection system

LIU Zhengqiong1, TANG Xuan1, LIU Mingzhou2, ZHANG Miao2, HU Jing2

(1 School of Computer and Information, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China; 2.School of Mechanical Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China)

Aiming at the small sampling range and low measurement accuracy of traditional resistor divider method, a high-precision pressure detection method is put forward based on current conversion to obtain resistance value. Firstly, it controls the scanning voltage dynamic change and adjusts the feedback resistor onI/Vconversion circuit by ARM processor. For they are coordinated, the optimal range can be detected adaptively according to the size of pressure. On this basis, it achieves the multi-channel signal acquisition by controlling multiplexing analog switches. Finally, a real-time detection system for palm pressure distribution is designed. The experimental results show that the design makes more accurate measurement results and effectively overcomes the shortcomings of the traditional methods.

ARM processer;I/Vconversion circuit; optimal range; pressure detection

2015-12-25；

2016-02-22

国家自然科学基金资助项目(51375134)

刘正琼(1973-),女,安徽合肥人,合肥工业大学副教授,硕士生导师; 刘明周(1968-)，男，安徽六安人，博士，合肥工业大学教授，博士生导师.

10.3969/j.issn.1003-5060.2017.03.006

TP274;TP311

A

1003-5060(2017)03-0316-06