基于脚底压力信息采集的压力传感器探讨

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摘要：根据压力的产生、作用效果，分析不同的压力传感器，选择出较好的采样材料，再从压力传感器的工作特性、适用性等性能考虑，设计出压力传感器的测量电路。文章采用前置放大电路初步处理信号，以差分放大电路调理信号，能采集到比较清晰的图像，最后融合采集到的数据，分析不同人的脚底压力信息，在停车场安保的应用中意义重大。

关键词：脚底压力；信息采集；身份识别；压力采集；压力传感器 文献标识码：A

中图分类号：TP391 文章编号：1009-2374（2015）15-0066-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2015.15.034

1 概述

现在的停车场没有足够的安保措施来保障车主的财产安全，很多的汽车盗窃案就是因为停车场的安保不到位导致的。但若能在车辆周围放置一些身份识别装置辨别身份，就能保护私人的财产，为车主设立了一条智能防线。通过分析可知，因人的脚底纹路、压力分布等信息的不同，采集不同人的脚掌对地压力及其空间和时间分布，对其进行分析，就能由此分辨出不同人的身份，从而建立起一套独特、有效的临时身份系统。本文对脚底压力信息的采集方案进行论述，并对识别系统进行了分析。

由脚底压力得到的信息建立模型，并应用在安保系统中，目前尚无广泛应用。本系统将脚底的压力与身份识别联系起来，这一应用能保障人民的财产安全，具有比较强的创新性。

2 系统结构和工作原理

2.1 系统总体结构框架

脚底压力信息的身份识别系统的原理框图如图1所示。该系统主要由压力传感器模块、信号调理电路（包括电荷放大模块、运算放大模块、滤波模块）、单片机采样模块、无线传输模块等组成。通过相关算法完成压力传感器的建模、非线性矫正、数据采集、无线传输，数据处理及与上位机的通信等功能。

图1 系统总体结构框图

2.2 工作原理

由于人体足底的结构的特征，人体在踩下地面的时候，足底各点会产生不同的压力，通过测试、分析足底压力，可以获取人体在各体态和运动下的生理、病理力学参数和机能参数，建立起相关模型，因此提取人体足底压力可以获得人体的身份信息。基于此，本文选择对人体足底压力进行采集处理作为处理信号的

来源。

将每个人不同的走路姿态、重力分布应用到了对人的身份的识别工作中，传统的身份识别主要是针对人的手掌指纹识别，本项目采用的是对人的脚掌压力的识别。在该系统中，首先通过合理设计符合脚底特征的压力传感器来检测压力信号，然后将压力传感器的输出信号进行放大、滤波，A/D采样等信号调理，达到分析人体足底的运动力学特征，测试人体足底多个具有代表性的压力点的目的。

压力传感器是脚底身份识别的关键部件。传统的压力采集是采用的压电陶瓷进行，本系统采用当前比较先进的聚偏氟乙烯（PVDF）高分子材料进行压力的采集。PVDF和压电陶瓷工作原理相同，都是将动态的力转化为电荷量的积累。不同点是PVDF比压电陶瓷具有较高的介电常数、声阻抗低、频响宽、易安装的特点。在设计时，针对人体的足底区域划分出16个点阵，将传感器排列成符合脚底特征的点阵形式，以便快速、准确地获取人体脚底身份信息。

在传感器采集脚底压力信号后，采用集成芯片构成PVDF的信号调理（包括放大、整形、滤波）电路，采用具有16通道ADC的单片机Freescale128实现对硬件各通道数据的采集与处理，实现与压力传感器16个点阵的无缝对接，既简化方案，又减少硬件设计的干扰。

3 系统硬件模块的设计

经过上面总体的概述，本文将逐一介绍此系统的各个硬件模块，本系统可分为压力传感器模块和信号调理模块。

3.1 压力传感器模块

由于PVDF压电薄膜有着陶瓷压电片不可比拟的优点，本系统决定采用PVDF压电薄膜，构建一个传感器排列矩阵，设计出了一个采用16个PVDF压电薄膜的模型，其布局方式为4×4的矩阵。

3.2 信号调理模块

3.2.1 前置放大模块。PVDF压电薄膜与前置放大器连接，使压电薄膜相当于一个静电荷发生器，产生的是电荷信号，它具有输入阻抗高，输出阻抗低的特点，比较适合作为压电元件的前置放大，前置放大电路如图2所示。实现阻抗的变换和信号的放大。其中输入端有高的输入阻抗，当有输入的电荷信号时，电荷全部集中在电容C上，电容两端的电压升高，使转换电压升高。

图2 前置放大电路

3.2.2 运算放大模块。此模块分为第一级放大和第二级放大，如图3所示：

图3 两级增益放大电路

将由前置放大器输送来的信号不失真的放大之后，由第一级和第二级运放放大，第二级运放是将输出信号变换成标准的A/D采样信号。

3.2.3 滤波电路。本系统的滤波电路见图2和图3，是嵌入到放大电路中的。图2中前置放大电路采用带通滤波，滤去低频率和过高频率的杂波，第一级采用带增益的低通滤波，第二级放大电路采用带通滤波器。

4 系统软件设计

4.1 AD采样及无线传输模块

数据经过之前的处理后就能送入单片机的A/D口去处理。AD转换采样及数据初步处理使用的单片机是基于Freescale的MC9S12XS128单片机。在此使用的是其16路12位AD转换通道，以及异步串行通信接口SCI。转换好的数据再通过无线蓝牙发送给电脑处理。

4.2 数据录入和识别算法模块

采集6名志愿者的脚底压力信息，收集8个压力传感器的数值，共测20次。

对每一类数据，做实验如下：

每一个人的数据通过5-cross法，得到5组训练集与测试集的正样板，并随机从其他人的同类数据中抽取与测试集同样数量的数据集，并加入测试集中作为负样本。通过算法说明中的方法，以训练集训练得到特征向量，设置与特征向量的余弦相似度阈值为0.99，训练后，按条测试，计算实验结果与预期结果的差异，得到性能指标数据。

5 结语

表1

实验对象 PRECISION精确率 RECALL召回率 FLASE POSITIVE RATE错误率

不穿鞋右脚 0.918182 0.841667 0.075

不穿鞋左脚 0.87037 0.783333 0.116667

穿鞋右脚 0.771429 0.9 0.266667

穿鞋左脚 0.793388 0.8 0.208333

从实验结果看，在采样精确度有限的情况下，该方法较为有效，尤其是在不穿鞋的情况下，能够达到91.8%的精确率和84.2%的召回率，而错误率仅7.5%。

在实际场景中，可在被测试人走路过程中多次收集其脚底压力数据，多次测试可将错误率大幅降低，识别率大幅提高，达到很强的识别效果。

同时，目前实验中我们的压力传感器只有8个点位的识别，如果有资金和技术条件，增加更多的传感器和提高传感器返回数据的精度，该方法的效果将更好。

若在停车场等地的安保中应用此系统将有非常重要的意义。

参考文献

[1] 孙传友.现代检测技术及仪表（第2版）[M].北京：高等教育出版社，2012.

[2] 孟仁俊.PVDF压电薄膜传感器的研制[D].东华大学，2008.

[3] 王冠华.用于足部运动力学测试的PVDF生物力学传感器系统研究[J].昆明理工大学学报，2008，（3）.

[4] 袁刚，张木勋，王中琴，张建华.正常人足底压力分布及其影响因素分析[J].中华物理医学与康复杂志，2004，（3）.

作者简介：蒋沛良（1994-），男，湖南永州人，中南大学信息科学与工程学院本科学生，研究方向：自动化。