防疫检测一体机

防疫检测一体机
发布时间：2022-07-15T01:01:11.051Z 来源：《科学与技术》2022年第3月第5期作者：程梓坚胡翠姚振男林旭东[导读] 自新型冠状病毒爆发以来
程梓坚胡翠姚振男林旭东滁州学院安徽省滁州市239000摘要：
自新型冠状病毒爆发以来。

疫情防控工作面临新的巨大挑战。

而在公共场合进行有效的口罩佩戴检测和体温检测是一种十分有效的手段。

在供不应求的市场环境的驱使下，红外测温设备特别是具有人工智能和人脸识别等远距离红外测温设备的价值更是水涨船高。

目前国内迫切需要一款面部口罩检测与无接触红外测温报警装置，所以针对防控的迫切需求，我们装置提出了利用红外温度传感器采集温度，
TFT显示模块直接显示辨别对象和测定温度的这一新思路。

由此我们设计了一套采用 MSP430FR59 单片机作为主控模块，主要包含红外测温模块、K210摄像头模块、测距模块、语音播报模块、显示模块以及电源模块的基于机器学习的面部口罩检测与红外测温装置。

关键词：MSP430；GY-906红外温度传感器；K210摄像头；温度补偿0引言：
自新型冠状病毒爆发以来，社会经济发展和人们的生活受到严重影响，疫情防控工作面临着巨大的挑战。

因此，在公共场合进行有效的口罩佩戴检测和体温检测是十分必要的。

为了助力疫情防控工作，设计并制作了无接触测温和口罩检测一体机。

本文设计的设备符合以下几个要求：1、能够适用于多种不同的场景。

2、能够精准测量被检测者的体温。

3、能够准确识别来访者是否佩戴口罩。

4、操作简便快捷高效。

1系统结构与硬件设计1.1系统整体框图
系统的整体框图如图一所示系统主要由MSP430FR5994单片机、GY-906红外温度传感器、摄像模块、显示模块、声光报警、按键模块和电源模块等部分组成。

系统中摄像模块采集视频并辨识人脸、检测口罩，采用了YOLO算法。

利用距离数据对温度进行补偿，完成了无接触测温、身份识别及口罩检测的功能。

并且设计了语音播报模块，使得人机交互更加友好。

图1-1系统整体框图1.2电源模块设计
本系统可采用12V适配器供电，也可采用锂电池进行供电，设计了双接口。

输入电源经LM2596降压模块降压至5V，为系统各模块进行供电。

2装置设计2.1主控模块
防疫检测一体机采用美国德州仪器意法半导体MSP430FR5994单片机作为主控模块，可以大大减少所要使用的能源资源，达到高效率低能耗的双重目的。

K210摄像头作为本设备的协处理器，用以识别来访者的身份以及检测其是否佩戴口罩。

装置中使用的GY-906-DCI红外温度传感器，温度测量值同样受外界温度以及被测物与传感器的距离影响。

因此利用超声波测距传感器，提供温度补偿。

被测人体与红外温度传感器之间的距离会导致人体的红外辐射能量衰减，使得温度传感器测量的数据本身就存在一定误差，通过超声波传感器测出的距离，计算出距离引起的红外辐射能量衰减的相应温度值，作为补偿温度，保证测量温度的准确。

2.2人脸识别算法
本设备中的人脸检测部分采用Yolo算法，该算法是变相的将人脸检测作为一种基本的数学问题即回归问题来解决，输入的每一幅幅图画都经过机器的深度学习运算检验，在一次次的运算过程中分析出位于图像位置里的所有目标并准确瞄准定位，再接着将其投入到相应的置信区间，从而演算出置信概率，经过一系列的假设检验判断是否为正确的人脸信息，紧接着通过模型中存储的人脸特征，比较着进行人脸辨别。

注意，在Yolo的算法中采用均方差和误差作为loss函数来优化参数模型，即是网路输出的维向量与真实图像的对应维向量的均方差和误差参数。

Yolo算法与滑动窗口技术息息相关，滑动窗口技术其基本原理就是采用不同大小和比例（宽高比）的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动，然后对这些窗口对应的区域做图像分类，这样就可以实现对整张图片的检测了。

3程序设计
系统初始化之后，系统等待按键输入并进入相应的菜单，MSP430通过串口向K210模块发出对应的指令。

若无按键，则等待按键输入；当K210接受到测温指令后，启动红外传感器进行测温，同时启动超声波模块进行测距，将得到的温度、距离数据代入拟合的公式中，计算出温度值，与设定的阈值进行比较，若超标则进行声光报警，并进行相应的语音播报。

若不超标，则重新执行上述测温过程，并将数据显示在屏幕上。

启动人脸辨识后，K210对采集到的图片进行人脸检测，进而提取人脸特征，与事先存储好的人脸进行比对，若判断为小组成员，则播报欢迎语句，否则进行声光报警，并进入下一个人脸辨识过程。

4红外测温原理
在自然界中，由于分子热运动的作用，任何高于热力学0K温度的物体，将向周围空间辐射电磁波。

其中就包括0.75~100μm的红外波段。

红外测温传感器收集物体辐射的红外波段，进行光电转换，进而计算出物体的表面温度。

根据普朗克定理以及玻耳兹曼定理，可得实际物体温度为 (1)
其中，是被测物体实际温度，是红外测温系统测量得到的温度，是测量时背景的环境温度，是测量时背景的大气温度[1]。

5系统调试
首先按照系统所给的要求，然后根据电路图进行实物制作，完成实物的电路板焊接。

在完成系统的硬件调试后，通过烧录器对系统的软件程序进行下载。

在整个系统上电测试前，检查各个芯片之间的接线是否正常，确认无误后，再进行接电测试。

6结语
整套装置采用摄像模块识别核查人脸面部信息，与数据库内存放的人脸信息资料进行准确的对比，通过一系列的公式支撑，算法辅助证明，测算出正确的结论。

利用超声测距模块补偿红外传感器模块进行测温，并实现设备互通性，将信息实时采集显示在lcd屏幕上。

使用语音播报模块，使得人机交互更加友好、和谐，实现机器与人类的良好互连。

本设备做到无接触测温、身份识别功能以及口罩检测的设计，在较远距离、正常测量环境各项指标均符合项目需求，误差可控，操作性强。

在便携式数据采集装置与数据分析系统库的配合下，能够极大地降低人力检测成本，提高检测效率，从而为相关管理部门的决策提供重要依据。

此外，疫情防控机构或疫情专家也可以根据分级诊断结果，在系统的专家建议知识库中得到相应的防治疫情的意见，及时开展疫情防治工作。

7参考文献
[1]北京化工大学信息科学与技术学院.红外测温方法的工作原理及测温仪[J] [3]魏坦勋,果连成,张珣.基于距离补偿的非接触红外测温系统的原理与设计[J].工业控制计算机,2012,25(11):106-107.
[3]曹城硕，袁杰．基于YOLO-Mask算法的口罩佩戴检测方法[J/OL]．激光与光电子学进展.2020.10.10.TP391.41
[4] 高刚.基于人脸识别具体温检测功能的校用考勤机:中国201711097484.6[P].2019-05-17．
[5]朱武，桂媛，崔昊杨，等.基于超声测距温度补偿的红外测温装置:中国，201210163806.3[P].2012-10-03．
[6]薄一丁.基于深度学习的人体特征识别的研究与实现[D]．北京邮电大学，2019.
[7] 张晓梅. 基于人体红外特征测温装置的研究与应用. 内蒙古自治区计量测试研究院，2020-04-07. 项目名称:无接触测温和口罩检测一体机
项目编号:2021CYSJ003
滁州学院大学生创新创业训练计划资助项目。