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CN111759295A - 无接触智能监护仪及其检测方法 - Google Patents

无接触智能监护仪及其检测方法 Download PDF

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CN111759295A
CN111759295A CN202010741628.2A CN202010741628A CN111759295A CN 111759295 A CN111759295 A CN 111759295A CN 202010741628 A CN202010741628 A CN 202010741628A CN 111759295 A CN111759295 A CN 111759295A
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noise reduction
optical fiber
concave
photocurrent
reduction member
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武存江
王燕香
魏文会
阮韵婕
孙炜堂
杨会成
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Fujian Yingyu Technology Co ltd
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Quanzhou Normal University
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Abstract

本发明涉及一种无接触智能监护仪及其检测方法，包括:光源、耦合器、凹凸降噪单元、第一光电探测器和第二光电探测器、MCU和终端；所述光源、耦合器、凹凸降噪单元依次连接；所述凹凸降噪单元输出分别通过第一光电探测器和第二光电探测器与MCU连接；所述MCU通过通信模块与终端连接。本发明能够有效地降低测量过程中噪声带来的干扰和误报。

Description

无接触智能监护仪及其检测方法
技术领域
本发明涉及光纤传感技术领域，具体涉及一种无接触智能监护仪及其检测方法。
背景技术
随着光纤传感技术的进步,人们使用光纤传感器来检测人体的生命体征参数(如呼吸率、心率和体动等)，不需要身体皮肤的直接接触即可测量。比较早的美国专利，US6498652B1提出利用光纤干涉仪来检测人体的生命体征参数。但是，光纤干涉测量术需要相干光源，需要屏蔽光纤参考臂，这增加成本，其信号解调相对复杂。这种传感器的实用化和商业化应用有较大的挑战。至今仍然有不少这方面的研究，比如，最近发表的论文Noninvasive Monitoring of Vital Signs Based on Highly Sensitive Fiber OpticMattress. IEEE Sensors J.，20（11）：6182-6190, 2020 。光纤光栅传感器用于监测生命体征参数被认为是有潜力的一种传感器，有大量的研究。这类光纤光栅传感器使用波长检测方法，技术复杂，设备昂贵，实用化和商业化也面临很大的挑战。
现有技术中，还可以采用微弯光纤传感器，检测病患的呼吸、心率和体动。该传感器系统简单，成本低，容易制造同时有很高的灵敏度和很好的鲁棒性，已经实用化和商业化，并在家里使用。这种传感器是目前最有吸引力的一种传感器，在成本和可靠性方面可与传统电传感器媲美并有电传感器所没有的优点，例如，抗电磁干扰、丰富的频谱特性和可扩展的传感区域和灵敏度等。长期以来人们忽视了微弯光纤传感器在生命体征方面的研究。和所有智能硬件一样，噪声干扰是微弯光纤传感器需要解决的头号问题。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种无接触智能监护仪及其检测方法，能够有效地降低测量过程中噪声带来的干扰和误报。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种无接触智能监护仪，包括:光源、耦合器、凹凸降噪单元、第一光电探测器和第二光电探测器、MCU和终端；所述光源、耦合器、凹凸降噪单元依次连接；所述凹凸降噪单元输出分别通过第一光电探测器和第二光电探测器与MCU连接；所述MCU通过通信模块与终端连接。
进一步的，所述凹凸降噪单元包括凹凸降噪构件、第一传输光纤和第传输二光纤；所述第一传输光纤和第传输二光纤分别设置于凹凸降噪构件上表面和下表面。
进一步的，所述凹凸降噪单元包括从上至下依次设置的第一凹凸降噪构件、第二凹凸降噪构件、第一传输光纤和第二传输光纤；所述第一传输光纤设置于第一凹凸降噪构件下表面和第二凹凸降噪构件上表面之间；所述第二传输光纤设置于第二凹凸降噪构件的下表面。
进一步的，所述凹凸降噪单元包括从上至下依次设置的第一凹凸降噪构件、第二凹凸降噪构件、第三凹凸降噪构件、第一传输光纤和第二传输光纤；所述第一传输一光纤设置于第一凹凸降噪构件的下表面和第二凹凸降噪构件的上表面之间；所述第二传输光纤设置于第二凹凸降噪构件的下表面和第三凹凸降噪构件的上表面之间。
进一步的，所述光源采用发光二极管或激光光源。
进一步的，所述传感光纤为多模光纤或单模光纤或单模光纤和多模光纤的混合。
进一步的，所述凹凸降噪构件为有凹凸形状的弹性片体。
一种无接触智能监护仪的检测方法，包括以下步骤：
步骤S1:光源通过耦合器后被分为入射光1和入射光2，并分别传输至第一传感光纤和第二传感光纤；
步骤S2:入射光通过第一传感光纤和第二传感光纤后，经过输出光纤接到第一光电探测器和第二光电探测器；
步骤S3:通过光电探测器转换，得到光电流1和光电流2，并输入至MCU中；
步骤S4:MCU对输入的光电流信号，进行放大、滤波、模数转换和计算分析处理；
步骤S5:将处理后的数据，通过通信模块传送至终端。
进一步的，所述步骤计算分析处理具体为：
步骤S41:从光电流1的信号数据计算出呼吸率RR1，从光电流2的信号数据计算出呼吸率RR2；如果RR1和RR2的误差小于3bpm，则呼吸率RR=（RR1+RR2）/2；否则就是误报的结果，数据不上传至终端;
步骤S42:从光电流1的信号数据计算出心跳频率，
f11=f+df11
f12=2f+df12
f13=3f+df13
……
f1N=Nf+df1N
从光电流2的信号数据，计算心跳频率为
f21=f+df21
f22=2f+df22
f23=3f+df23
……
f2N=Nf+df2N
计算得到：
光电流1这一路心率为
HR11=f11*60
HR12=f12*60/2
HR13=f13*60/3
……
HR1N=f1N*60/N
光电流2这一路心率为
HR21=f21*60
HR22=f22*60/2
HR23=f23*60/3
……
HR2N=f2N*60/N
步骤S43:根据光电流1的信号数据计算出心率HR1=（HR11+ HR12+ HR13+…+ HR1N）/N，从光电流2的信号数据计算出心率HR2=（HR21+ HR22+ HR23+…+ HR2N）/N；如果HR1和HR2的误差小于预设值心率HR=（HR1+HR2）/2；否则就是误报的结果，不能输出到终端。
本发明与现有技术相比具有以下有益效果：
1. 本发明能够有效地降低测量过程中噪声带来的干扰和误报。
2. 本发明成本较低，易于应用和推广。
附图说明
图1是本发明实施例1的系统结构示意图；
图2是本发明实施例2的系统结构示意图；
图3是本发明实施例3的系统结构示意图；
图4是本发明实施例1的凹凸降噪单元的结构示意图；
图5是本发明实施例2的凹凸降噪单元的结构示意图；
图6是本发明实施例3的凹凸降噪单元的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
实施例1：
请参照图1，本实施例提供一种无接触智能监护仪，包括:光源、入射光纤1和2、传感光纤3和4、出射光纤5和6、凹凸降噪构件1、光电探测器1和2、MCU和终端。
优选的，参考图4，在本实施例中，上述传感光纤3和4分别置于凹凸构件1的上表面和下表面。
在本实施例中，光源通过1x2的耦合器后分别进入入射光纤1和2，同时入射光纤1和2分别传输经过传感光纤3和4。再经过输出光纤5和6输入到光电探测器1和光电探测器2。经过光电探测器1和光电探测器2后，光纤5和6中的光波转换成光电流1和光电流2。在MCU中，光电流经过放大、滤波、模数转换、计算等一系列处理。
在本实施例中，优选的，计算处理具体如下：
从光电流1这一路计算出呼吸率RR1，从光电流2这一路计算出呼吸率RR2。如果RR1和RR2的误差小于3bpm，那么呼吸率RR=（RR1+RR2）/2；否则就是误报的结果。确保所测呼吸率的准确率在一定的范围内，不出现误报。
再从光电流1这一路计算出心跳频率，
f11=f+df11
f12=2f+df12
f13=3f+df13
……
f1N=Nf+df1N
从光电流2这一路，计算心跳频率为
f21=f+df21
f22=2f+df22
f23=3f+df23
……
f2N=Nf+df2N
这样光电流1这一路心率为
HR11=f11*60
HR12=f12*60/2
HR13=f13*60/3
……
HR1N=f1N*60/N
光电流2这一路心率为
HR21=f21*60
HR22=f22*60/2
HR23=f23*60/3
……
HR2N=f2N*60/N
从光电流1这一路计算出心率HR1=（HR11+ HR12+ HR13+…+ HR1N）/N，从光电流2这一路计算出心率HR2=（HR21+ HR22+ HR23+…+ HR2N）/N。如果HR1和HR2的误差小于一个值，比如3bpm，那么心率HR=（HR1+HR2）/2；否则就是误报的结果，不能输出到终端。其中，N是正整数，至少是1，通常不超过10。
优选的，在本实施例中计算结果通过有线或蓝牙等无线设备传输到终端上位机中，上位机软件将接收到的结果进行应用方面的各种处理、分析、显示和报警。
实施例2：
请参照图2，本实施例提供一种无接触智能监护仪，包括:光源、入射光1和2、凹凸降噪构件2、凹凸降噪构件3、传感输出光纤5和6、、光电探测器1和2、MCU和终端。
参考图5，在本实施例中，优选的，传感光纤3置于凹凸构件2的下表面和凹凸构件3的上表面之间，上述传感光纤4置于凹凸构件3的下表面。
光源通过1x2的耦合器后进入光纤1和2，分别传输经过传感光纤3和4。再经过输出光纤5和6输入到光电探测器1和光电探测器2。经过光电探测器1和光电探测器2后，光纤5和6中的光波转换成光电流1和光电流2。在MCU中，光电流经过放大、滤波、模数转换和计算等一系列处理。
实施例3：
请参照图3，本实施例提供一种无接触智能监护仪，包括:光源、入射光1和2、凹凸降噪构件4、凹凸降噪构件5、凹凸降噪构件6、传感输出光纤5和6、、光电探测器1和2、MCU和终端。
参考图6，在本实施例中，优选的，传感光纤3置于凹凸构件4的下表面和凹凸构件5的上表面之间；上述传感光纤4置于凹凸构件5的下表面和凹凸构件6的上表面之间。
光源通过1x2的耦合器后进入光纤1和2，分别传输经过传感光纤3和4。再经过输出光纤5和6输入到光电探测器1和光电探测器2。经过光电探测器1和光电探测器2后，光纤5和6中的光波转换成光电流1和光电流2。在MCU中，光电流经过放大、滤波、模数转换和计算等一系列处理。
在本实施例中，优选的凹凸构件可采用网纱、滤网、纱布、布、塑料网等具有凹凸结构的材料。
下面给出一个计算实例：
表1是一个志愿者的呼吸和心跳频率计算结果。从光电流1这一路计算出呼吸频率为0.244Hz，从光电流2这一路计算出呼吸频率为0.245Hz。呼吸率RR1=0.244*60=14.64bpm，RR2=0.245*60=14.7bpm。 RR1和RR2的误差小于3bpm，那么呼吸率RR=（RR1+RR2）/2=14.67bpm，如表2所示。
从表2光电流1这一路计算出心跳基波和谐波频率为1.12Hz，2.29Hz和3.42Hz；从光电流2这一路计算出心跳基波频率为1.12Hz，2.25Hz，3.42Hz。那么心率
HR1=（1.12+2.29/2+3.42/3）*60/3=68.1bpm
心率
HR2=（1.12+2.25/2+3.42/3）*60/3=67.7bpm
HR1和HR2的误差均在1bpm以内（小于3bpm），根据本实施例方法计算，不会出现误报。
表1一个志愿者的呼吸和心跳频率计算结果
Figure 951000DEST_PATH_IMAGE002
表2一个志愿者的呼吸率和心率计算结果
呼吸率（bpm） 心跳基波对应的心率（bpm） 心跳二次谐波对应的心率（bpm） 心跳三次谐波对应的心率（bpm）
光电流1 14.64 67.2 68.7 68.4
光电流2 14.7 67.2 67.5 68.4
注：呼吸率（bpm）=呼吸频率x60
心跳基波对应的心率（bpm）=心跳基波频率x60
心跳二次谐波对应的心率（bpm）=（心跳二次谐波频率/2）x60
心跳三次谐波对应的心率（bpm）=（心跳三次谐波频率/3）x60
在本实施例中，凹凸降噪构件至少1个，所述凹凸降噪构件越多，降噪效果越好。此时需用传感光纤多路，1x多路光纤耦合器，多个或多路光电探测器。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。

Claims (9)

1.一种无接触智能监护仪，其特征在于,包括:光源、耦合器、凹凸降噪单元、第一光电探测器和第二光电探测器、MCU和终端；所述光源、耦合器、凹凸降噪单元依次连接；所述凹凸降噪单元输出分别通过第一光电探测器和第二光电探测器与MCU连接；所述MCU通过通信模块与终端连接。
2.根据权利要求1所述的一种无接触智能监护仪，其特征在于:所述凹凸降噪单元包括凹凸降噪构件、第一传输光纤和第二传输光纤；所述第一传输光纤和第二传输光纤分别设置于凹凸降噪构件上表面和下表面。
3.根据权利要求1所述的一种无接触智能监护仪，其特征在于:所述凹凸降噪单元包括从上至下依次设置的第一凹凸降噪构件、第二凹凸降噪构件、第一传输光纤和第二传输光纤；所述第一传输光纤设置于第一凹凸降噪构件下表面；所述第二传输光纤设置于第二凹凸降噪构件的下表面。
4.根据权利要求1所述的一种无接触智能监护仪，其特征在于:所述凹凸降噪单元包括从上至下依次设置的第一凹凸降噪构件、第二凹凸降噪构件、第三凹凸降噪构件、第一传输光纤和第二传输光纤；所述第一传输光纤设置于第一凹凸降噪构件的下表面和第二凹凸降噪构件的上表面之间；所述第二传输光纤设置于第二凹凸降噪构件的下表面和第三凹凸降噪构件的上表面之间。
5.根据权利要求1所述的一种无接触智能监护仪，其特征在于：所述光源采用发光二极管或激光光源。
6.根据权利要求1-5任一所述的一种无接触智能监护仪，其特征在于：所述传感光纤为多模光纤或单模光纤或单模光纤多模光纤混合。
7.根据权利要求2-5任一所述的一种无接触智能监护仪，其特征在于：所述凹凸降噪构件为有凹凸形状的弹性片体。
8.一种无接触智能监护仪的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1:光源通过耦合器后被分为入射光1和入射光2，并分别传输至第一传感光纤和第二传感光纤；
步骤S2:入射光通过第一传感光纤和第二传感光纤后，经过输出光纤接到第一光电探测器和第二光电探测器；
步骤S3:通过光电探测器转换，得到光电流1和光电流2，并输入至MCU中；
步骤S4:MCU对输入的光电流信号，进行放大、滤波、模数转换和计算分析处理；
步骤S5:将处理后的数据，通过通信模块传送至终端。
9.根据权利要求8所述的一种无接触智能监护仪的检测方法，其特征在于，所述步骤计算分析处理具体为：
步骤S41:从光电流1的信号数据计算出呼吸率RR1，从光电流2的信号数据计算出呼吸率RR2；如果RR1和RR2的误差小于3bpm，则呼吸率RR=（RR1+RR2）/2；否则就是误报的结果，数据不上传至终端;
步骤S42:从光电流1的信号数据计算出心跳频率，
f11=f+df11
f12=2f+df12
f13=3f+df13
……
f1N=Nf+df1N
从光电流2的信号数据，计算心跳频率为
f21=f+df21
f22=2f+df22
f23=3f+df23
……
f2N=Nf+df2N
计算得到：
光电流1这一路心率为
HR11=f11*60
HR12=f12*60/2
HR13=f13*60/3
……
HR1N=f1N*60/N
光电流2这一路心率为
HR21=f21*60
HR22=f22*60/2
HR23=f23*60/3
……
HR2N=f2N*60/N
步骤S43:根据光电流1的信号数据计算出心率HR1=（HR11+ HR12+ HR13+…+ HR1N）/N，从光电流2的信号数据计算出心率HR2=（HR21+ HR22+ HR23+…+ HR2N）/N；如果HR1和HR2的误差小于预设值心率HR=（HR1+HR2）/2；否则就是误报的结果，不能输出到终端。
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