基于腳底壓力信息采集的壓力傳感器探討

蔣沛良　張碩　李杰　徐青山

摘要：根據壓力的產生、作用效果，分析不同的壓力傳感器，選擇出較好的采樣材料，再從壓力傳感器的工作特性、適用性等性能考慮，設計出壓力傳感器的測量電路。文章采用前置放大電路初步處理信號，以差分放大電路調理信號，能采集到比較清晰的圖像，最后融合采集到的數據，分析不同人的腳底壓力信息，在停車場安保的應用中意義重大。

關鍵詞：腳底壓力；信息采集；身份識別；壓力采集；壓力傳感器 文獻標識碼：A

中圖分類號：TP391 文章編號：1009-2374（2015）15-0066-02 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2015.15.034

1 概述

現在的停車場沒有足夠的安保措施來保障車主的財產安全，很多的汽車盜竊案就是因為停車場的安保不到位導致的。但若能在車輛周圍放置一些身份識別裝置辨別身份，就能保護私人的財產，為車主設立了一條智能防線。通過分析可知，因人的腳底紋路、壓力分布等信息的不同，采集不同人的腳掌對地壓力及其空間和時間分布，對其進行分析，就能由此分辨出不同人的身份，從而建立起一套獨特、有效的臨時身份系統。本文對腳底壓力信息的采集方案進行論述，并對識別系統進行了分析。

由腳底壓力得到的信息建立模型，并應用在安保系統中，目前尚無廣泛應用。本系統將腳底的壓力與身份識別聯系起來，這一應用能保障人民的財產安全，具有比較強的創新性。

2 系統結構和工作原理

2.1 系統總體結構框架

腳底壓力信息的身份識別系統的原理框圖如圖1所示。該系統主要由壓力傳感器模塊、信號調理電路（包括電荷放大模塊、運算放大模塊、濾波模塊）、單片機采樣模塊、無線傳輸模塊等組成。通過相關算法完成壓力傳感器的建模、非線性矯正、數據采集、無線傳輸，數據處理及與上位機的通信等功能。

圖1 系統總體結構框圖

2.2 工作原理

由于人體足底的結構的特征，人體在踩下地面的時候，足底各點會產生不同的壓力，通過測試、分析足底壓力，可以獲取人體在各體態和運動下的生理、病理力學參數和機能參數，建立起相關模型，因此提取人體足底壓力可以獲得人體的身份信息。基于此，本文選擇對人體足底壓力進行采集處理作為處理信號的

來源。

將每個人不同的走路姿態、重力分布應用到了對人的身份的識別工作中，傳統的身份識別主要是針對人的手掌指紋識別，本項目采用的是對人的腳掌壓力的識別。在該系統中，首先通過合理設計符合腳底特征的壓力傳感器來檢測壓力信號，然后將壓力傳感器的輸出信號進行放大、濾波，A/D采樣等信號調理，達到分析人體足底的運動力學特征，測試人體足底多個具有代表性的壓力點的目的。

壓力傳感器是腳底身份識別的關鍵部件。傳統的壓力采集是采用的壓電陶瓷進行，本系統采用當前比較先進的聚偏氟乙烯（PVDF）高分子材料進行壓力的采集。PVDF和壓電陶瓷工作原理相同，都是將動態的力轉化為電荷量的積累。不同點是PVDF比壓電陶瓷具有較高的介電常數、聲阻抗低、頻響寬、易安裝的特點。在設計時，針對人體的足底區域劃分出16個點陣，將傳感器排列成符合腳底特征的點陣形式，以便快速、準確地獲取人體腳底身份信息。

在傳感器采集腳底壓力信號后，采用集成芯片構成PVDF的信號調理（包括放大、整形、濾波）電路，采用具有16通道ADC的單片機Freescale128實現對硬件各通道數據的采集與處理，實現與壓力傳感器16個點陣的無縫對接，既簡化方案，又減少硬件設計的干擾。

3 系統硬件模塊的設計

經過上面總體的概述，本文將逐一介紹此系統的各個硬件模塊，本系統可分為壓力傳感器模塊和信號調理模塊。

3.1 壓力傳感器模塊

由于PVDF壓電薄膜有著陶瓷壓電片不可比擬的優點，本系統決定采用PVDF壓電薄膜，構建一個傳感器排列矩陣，設計出了一個采用16個PVDF壓電薄膜的模型，其布局方式為4×4的矩陣。

3.2 信號調理模塊

3.2.1 前置放大模塊。PVDF壓電薄膜與前置放大器連接，使壓電薄膜相當于一個靜電荷發生器，產生的是電荷信號，它具有輸入阻抗高，輸出阻抗低的特點，比較適合作為壓電元件的前置放大，前置放大電路如圖2所示。實現阻抗的變換和信號的放大。其中輸入端有高的輸入阻抗，當有輸入的電荷信號時，電荷全部集中在電容C上，電容兩端的電壓升高，使轉換電壓升高。

圖2 前置放大電路

3.2.2 運算放大模塊。此模塊分為第一級放大和第二級放大，如圖3所示：

圖3 兩級增益放大電路

將由前置放大器輸送來的信號不失真的放大之后，由第一級和第二級運放放大，第二級運放是將輸出信號變換成標準的A/D采樣信號。

3.2.3 濾波電路。本系統的濾波電路見圖2和圖3，是嵌入到放大電路中的。圖2中前置放大電路采用帶通濾波，濾去低頻率和過高頻率的雜波，第一級采用帶增益的低通濾波，第二級放大電路采用帶通濾波器。

4 系統軟件設計

4.1 AD采樣及無線傳輸模塊

數據經過之前的處理后就能送入單片機的A/D口去處理。AD轉換采樣及數據初步處理使用的單片機是基于Freescale的MC9S12XS128單片機。在此使用的是其16路12位AD轉換通道，以及異步串行通信接口SCI。轉換好的數據再通過無線藍牙發送給電腦處理。

4.2 數據錄入和識別算法模塊

采集6名志愿者的腳底壓力信息，收集8個壓力傳感器的數值，共測20次。

對每一類數據，做實驗如下：

每一個人的數據通過5-cross法，得到5組訓練集與測試集的正樣板，并隨機從其他人的同類數據中抽取與測試集同樣數量的數據集，并加入測試集中作為負樣本。通過算法說明中的方法，以訓練集訓練得到特征向量，設置與特征向量的余弦相似度閾值為0.99，訓練后，按條測試，計算實驗結果與預期結果的差異，得到性能指標數據。

5 結語

表1

實驗對象 PRECISION精確率 RECALL召回率 FLASE POSITIVE RATE錯誤率

不穿鞋右腳 0.918182 0.841667 0.075

不穿鞋左腳 0.87037 0.783333 0.116667

穿鞋右腳 0.771429 0.9 0.266667

穿鞋左腳 0.793388 0.8 0.208333

從實驗結果看，在采樣精確度有限的情況下，該方法較為有效，尤其是在不穿鞋的情況下，能夠達到91.8%的精確率和84.2%的召回率，而錯誤率僅7.5%。

在實際場景中，可在被測試人走路過程中多次收集其腳底壓力數據，多次測試可將錯誤率大幅降低，識別率大幅提高，達到很強的識別效果。

同時，目前實驗中我們的壓力傳感器只有8個點位的識別，如果有資金和技術條件，增加更多的傳感器和提高傳感器返回數據的精度，該方法的效果將更好。

若在停車場等地的安保中應用此系統將有非常重要的意義。

參考文獻

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作者簡介：蔣沛良（1994-），男，湖南永州人，中南大學信息科學與工程學院本科學生，研究方向：自動化。

（責任編輯：秦遜玉）endprint