人体非接触测温的综合误差补偿技术的研究与实现

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体温是一项人体的重要生理指标,很多疾病在发生时都伴随着体温变化的特征。2003年SARS与2009年禽流感爆发时,体温成为是否感染疾病的初步筛检条件。当大规模传染性疾病爆发时,传统的水银温度计与新兴的电子温度计都无法满足快速测温的要求。接触式温度计容易传染疾病,作为非接触测温的代表红外测温仪开始得到广泛的使用。从手持的耳温枪、额温仪到大型的红外安检门与红外热像仪都有大量的使用。手持式的红外测温仪需要由工作人员手持,如果操作不当容易造成测温误差,在人流量大的地方无法得到大规模使用。红外热像仪能够显示人体的红外图像并找到温度的最高点,具有精确度高的优点,但是价格昂贵。本文选用了一款优秀的红外温度计MLX90614,设计了能够自动修正测温误差的红外测温系统,实现了自动快速测温,并能够自动对探测到发烧患者进行图像采集。   本文首先介绍了温度计的发展历史,继而比较了市面上现有温度计的优缺点。从接触式温度计的缺点及市场的需求引出非接触测温仪。为了能够更深入的了解红外测温,文章使用一部分章节对红外测温的原理做了简单的介绍,在理论的基础上探究了影响红外测温精确度的因素,皮肤温度与人体核心温度的关系。应用红外温度计MLX90614、DS18820、超声波电路制作了红外测温系统,从环境因素、距离系数、发射率等方面对影响红外测温精度的因素进行了分析,最后得出距离的变化对红外温度计MLX90614的测温精度影响最大。为了能够让红外温度计在其测量距离内得到最大性能的发挥,本文对红外测温系统增加了距离补偿的功能。通过采集大量的红外温度、目标温度与距离三者之间数据,由Matlab拟合出误差补偿公式实现了误差补偿。   为使红外测温系统能够更加智能化与人性化,对红外测温系统增加了测温目标超过设定温度值系统自动采集图像的功能。当测温温度超过设定值后,移植在ARM上的Linux系统将使用USB摄像头采集目标图像存储到SD卡中,并通过LCD来显示采集到的图像与温度。最后对红外测温系统进行测试,结果表明系统对60cm内的红外温度进行了很好的误差补偿,使测温误差都保持在系统自身的误差范围内。论文的创新点在于使用较低的成本降低了红外温度计的误差,扩大了其测温范围,实现了高温患者图像的自动采集与记录的功能。
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