高精度红外体温计的设计与实现

发布时间：2017-05-02 06:04

  本文关键词：高精度红外体温计的设计与实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：体温是人体非常重要的一个生理指标。在医院，，它就是判断临床疾病和生命体征的重要依据。而在家庭生活中，也经常需要通过测量体温来判断是否感冒发烧。红外测温技术在工业上已经得到了广泛的应用，而在社会生活中的应用却非常少。 本课题旨在设计出一款测温方便、快速测温、测量精度高的非接触式红外测温仪。课题选用台湾松翰科技的SN8P1919作为控制器，选用GE公司的ZTP-135SR红外温度传感器来检测温度。在正确合理的设计系统的软硬件过程中，如何提高最终的测量精度是本课题的主要研究内容。红外测温精度受到发射率、测温环境、测量距离等诸多方面的影响。在测温过程中，应尽量减小这些因素的影响。 项目设计中，需要测量环境温度、目标温度和体温。对于数据的处理算法是非常关键的，这将直接影响到最后的测量结果。根据测温原理和红外温度传感器标定数据，采用多项式曲线拟合来找到需要的对应关系式。但是，这种曲线拟合方法的精度并不是很高。RBF神经网络可以任意精度逼近任意的非线性函数，且具有全局逼近能力。将RBF神经网络运用到红外温度传感器标定数据的曲线拟合中，可以在最大程度上减小测量误差，在最大程度上提高测量精度。最终，得到了满意的测量结果。
【关键词】：体温 红外测温 曲线拟合 RBF神经网络 高精度
【学位授予单位】：辽宁工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH776
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-12
• 1.1 体温与体温测量9
• 1.2 红外体温计的国内外研究状况9-10
• 1.3 红外测技术温10-11
• 1.3.1 红外辐射10
• 1.3.2 红外测温原理10-11
• 1.3.3 红外测温的特点11
• 1.4 本文的主要研究内容11-12
• 2 系统硬件设计12-24
• 2.1 硬件总体结构框图12
• 2.2 控制器模块电路设计12-16
• 2.2.1 SN8P1919 简介12-14
• 2.2.2 外部参考电压14-15
• 2.2.3 复位电路15-16
• 2.2.4 晶振电路16
• 2.3 红外传感器16-18
• 2.3.1 ZTP-135SR 简介16
• 2.3.2 热敏电阻测温原理介绍16-17
• 2.3.3 热电偶测温测温原理介绍17
• 2.3.4 传感器电路设计17-18
• 2.4 电源模块电路设计18-19
• 2.5 其它外部设备19-22
• 2.5.1 外部存储器电路设计19-20
• 2.5.2 灯光和声音电路设计20-21
• 2.5.3 按键电路设计21
• 2.5.4 显示器电路设计21-22
• 2.6 本章小结22-24
• 3 系统软件设计24-34
• 3.1 软件开发环境24-25
• 3.2 程序主流程图25-27
• 3.3 按键程序设计27-31
• 3.3.1 模式键响应子程序27-28
• 3.3.2 向上、向下查询键子程序28
• 3.3.3 测量键和存储键响应子程序28-31
• 3.4 显示子程序设计31
• 3.5 AD 转换子程序设计31-32
• 3.6 本章小结32-34
• 4 影响红外测温精度的诸多因素34-49
• 4.1 发射率对红外测温精度的影响34-37
• 4.1.1 发射率的定义34-35
• 4.1.2 发射率对测温的影响35-36
• 4.1.3 测量角度对发射率的影响36-37
• 4.2 环境因素对红外测温精度的影响37-38
• 4.2.1 大气散射的影响37
• 4.2.2 环境温度的影响37-38
• 4.3 测量距离对红外测温精度的影响38
• 4.4 测温算法对精度的影响38-48
• 4.4.1 多项式拟合39-40
• 4.4.2 环境温度测量及误差分析40-44
• 4.4.3 目标温度测量及误差分析44-47
• 4.4.4 体温的测量47-48
• 4.5 本章小结48-49
• 5 基于 RBF 神经网络的曲线拟合算法改进49-58
• 5.1 概述49
• 5.2 RBF 神经网络49-52
• 5.2.1 RBF 神经网络模型49-50
• 5.2.2 RBF 神经网络的学习算法50-51
• 5.2.3 RBF 神经网络相关函数51-52
• 5.3 基于 RBFNN 的目标温度测量算法52-56
• 5.4 误差分析对比56-57
• 5.5 测量结果57
• 5.6 本章小结57-58
• 6 结论58-59
• 参考文献59-61
• 致谢61-62
• 附录 PCB 设计图62

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 郑夕健;张国忠;谢正义;;一种RBF神经网络高精度算法研究及应用[J];东北大学学报(自然科学版);2009年09期

2 施隆照,杨小玲,伍水顺;NTC-热敏电阻串、并联温度补偿电路设计[J];福州大学学报(自然科学版);2003年04期

3 郝小鹏;原遵东;乐恺;冯晴;;额温的生理基础及其外界影响因素研究[J];中国国境卫生检疫杂志;2011年02期

4 杨艳华;;基于RBF神经网络的电子秤非线性误差补偿[J];仪器仪表用户;2012年04期

5 任婷婷;张雯;梁志华;;浅谈红外体温测量法[J];计量与测试技术;2008年12期

6 张弓;;红外测温基本原理及注意问题[J];企业标准化;2008年17期

7 张文菊;;人体几种体温测量方法的研究进展[J];天津护理;2006年04期

8 梁蕾;;体温测量的研究进展[J];天津护理;2013年03期

9 陈志辉;I~2C总线在MCS51系列单片机数据采集系统中的实现[J];微计算机信息;2005年01期

10 彭桂力;刘知贵;王彩峰;李靖;;ZTP135S-R红外传感器温度补偿算法的研究和应用[J];西南科技大学学报;2008年04期

  本文关键词：高精度红外体温计的设计与实现，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：340390