基于红外热电堆传感器的体感控制器设计

72日用电器/Electrical Appliances

基于红外热电堆传感器的体感控制器设计

梁鸿图

（珠海格力电器股份有限公司 珠海 519070）

摘要：介绍了Grid-EYE 第二代的8x8热电堆阵列红外传感器AMG8833的工作原理，运用它设计了一套可以实时感应室内人体位置、人员数量信息的控制器系统，并应用在空调器上实现智能控制和节能舒适性调节。关键词：热电堆传感器；体感；背景差值算法；二值化；红外热图像；邻域标记法

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓ　ａｒｔｉｃｌｅ　ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ　ｗｏｒｋｉｎｇ　ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｓｅｃｏｎｄ　ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ　Ｇｒｉｄ－ＥＹＥ　８ｘ８　ｔｈｅｒｍｏｐｉｌｅ　ｉｎｆｒａｒｅｄ　ａｒｒａｙ　ｓｅｎｓｏｒ　ＡＭＧ８８３３，　ａｎｄ　ａ　ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ　ｓｙｓｔｅｍ　ｆｏｒ　ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ　ｓｅｎｓｉｎｇ　ｉｎｄｏｏｒ　ｐｏｓｉｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｎｕｍｂｅｒ　ｏｆ　ｐｅｒｓｏｎｎｅｌ　ｉｓ　ｄｅｓｉｇｎｅｄ，　ｗｈｉｃｈ　ｃａｎ　ｂｅ　ａｐｐｌｉｅｄ　ｔｏ　ｔｈｅ　ａｉｒ　ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｅｒ　ｔｏ　ｒｅａｌｉｚｅ　ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　ｃｏｎｔｒｏｌ，　ｅｎｅｒｇｙ　ｓａｖｉｎｇ　ａｎｄ　ｃｏｍｆｏｒｔ　ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ．

Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｉｎｆｒａｒｅｄ　ａｒｒａｙ　ｓｅｎｓｏｒ；　ｈｕｍａｎ　ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ；　ｃｋ　ｇｒｏｕｎｄ　ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ；　ｉｍａｇｅ　ｂｉｎａｒｉｚａｔｉｏｎ；　ｉｎｆｒａｒｅｄ　ｔｈｅｒｍａｌ　ｉｍ－ａｇｅ；　ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ　ｌａｂｅｌｉｎｇ　ｍｅｔｈｏｄ

Ｄｅｓｉｇｎ　ｏｆ　Ｈｕｍａｎ　Ｓｅｎｓｅ　Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｉｎｆｒａｒｅｄ　Ｔｈｅｒｍｏｐｉｌｅ　Ｓｅｎｓｏｒ

引言

近几年，空调智能控制和节能舒适是应用和研究的热点。借助Ｇｒｉｄ－ＥＹＥ的８ｘ８红外热电堆传感器和高速的处理器，结合数字图像处理技术，可以实时感知室内人体所在的方位、人员数量信息，来对空调实现智能控制和节能舒适性调节。人体感应识别中涉及红外热图像的数字图像处理技术原理和算法是开发的难点，本文将探讨该体感控制器的硬件设计和软件算法设计。

１ Ｇｒｉｄ－ＥＹＥ红外热电堆阵列传感器

１．１　传感器的内部结构

Ｇｒｉｄ－ＥＹＥ的８ｘ８红外热电堆阵列传感器（本设计采用型号：ＡＭＧ８８３３），采用一体化的紧凑ＳＭＤ封装，基于ＭＥＭＳ技术，Ｇｒｉｄ－ＥＹＥ包含一颗ＭＥＭＳ传感器芯片（Ｓｅｎｓｏｒ　ｃｈｉｐ）、一颗数字ＡＳＩＣ（Ｉ２Ｃ接口）以及一款硅基镜头，实现了二维区域温度检测，可以输出６４像素的温度热图像，详见图１。

根据塞贝克效应，在两种不同材料的连接处，当它

图1 传感器的内部结构和红外热图像成像

2018年07月/Jul.2018 73

们的温度有差异时，会在这两种材料组成的闭环电路中产生电流。这种现象被广泛应用于热电偶的温度测量。热电堆或热电阵列由许多热敏元件组成，每个热敏元件都是一根由两种不同热敏活性材料组成的细丝。当细丝两端的温度出现差异时，便在细丝两端产生了电压（热张力）。热接电集中在一个非常薄的共同吸收区，而冷节点位于一个周边环绕高热质量的散热片上，如图２所示。

１．２　Ｇｒｉｄ－ＥＹＥ的电气性能和特点（见图３）１）工作电压：３．３　Ｖ　；

２）电流消耗：典型值为４．５　ｍＡ（正常模式）；０．８　ｍＡ（待机模式），０．２ ｍＡ（睡眠模式）；

３）测量物体的温度范围：　０￣８０　℃；４）视野范围：６０　°（垂直和水平）；像素：６４（纵向８、横向８的矩阵）　；

５）人体检测距离：７　ｍ　以内（参考值：检测对象与背景之间的温度差在４　℃以上，检测对象尺寸为７００×２５０　ｍｍ（人体的设想尺寸））

６）外部接口：Ｉ２Ｃ（快速模式）；７）帧速率：１或１０帧／秒　；

８）典型绝对温度精度：典型值为±２．５　℃；

２控制器硬件设计（见图４）

２．１　硬件系统各模块说明

１）体感采集板：由Ｇｒｉｄ－ＥＹＥ红外阵列传感器ＡＭＧ８８３３、高精度步进电机以及结构件组成。体感采集板和红外热图像处理板之间通过Ｉ２Ｃ数字接口进行通信，而图像处理主芯片则通过ＵＬＮ２００３芯片驱动步进电机转动。

２）人感红外热图像处理板：处理器采用的是　ＴＩ公司推出的一款３２位基于ＡＲＭ　Ｃｏｒｔｅｘ－Ｍ４　内核的ＴＭ４Ｃ１２３ＧＨ６ＰＭ，主频８０　ＭＨｚ，２５６　ｋＢ　Ｆｌａｓｈ，３２　ｋＢ　ＳＲＡＭ，２　ｋＢ　ＥＥＰＲＯＭ，具有ＵＳＢ　Ｈｏｓｔ，Ｄｅｖｉｃｅ　和ＯＴＧ　的能力，４３个ＧＰＩＯ；４　

个　

图2 Sensor chip

内部构造图（塞贝克效应）

图3 传感器视角和内部电路

Ｉ２Ｃ接口；８　个　ＵＡＲＴ接口；集成了　ＡＲＭ　单精度浮点内核和高性能模数转换器，同时仍提供低至　１．６μＡ　的低功耗模式，可以很好的应对红外热图像的采集和实时高速运算处理工作。

３）空调主控板和人感红外热图像处理板通过ＵＡＲＴ接口和进行通信，以获取图像处理板输出的人体感应相关的信息，主控板根据取得的结果数据来自动控制驱动左右扫风步进电机、上下扫风步进电机组合和贯流风叶电机，进而带动导风板和摆风叶片，来实现导风送风角度调节和出风量的控制。同时，还有其他负载（如显示器等）的控制在此省略讨论。

２．２采集温度图像的扫描工作原理

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本设计应用中，为了获得超高分辨率的红外温度图像，将传感器的镜头倾斜１５　°装配在结构件中的，并由处理器驱动步进电机，带动传感器结构组件旋转对整个房间进行温度采集。

将传感器倾斜１５　°放置，可以让６４个像素点映射成垂直方向一条直线上（相当于转化为了１×６４的单排阵列），这样可以让６４个像素采集到垂直方向上６４个不同位置的温度数据点（如图５所示），每一个像素点都得到充分利用，实现精细化扫描采集，可以获得超高分辨率像素的温度热图像数据。

２．３　人体定位区间的划分

在水平方向上可视扫描的夹角为１５０　°（左右１５　°属于受限于结构外观的被遮挡区域），传感器每转过１．５　°就采集一帧温度热图像，扫描一周可以采集１５０°／１．５　°＝１００帧图像，则整张温度热图像为６４×１００＝６　４００像素。为了后面的控制风向应用，算法原理上将１５０　°的扫描区域共平均分为８个区间，则每个区间角度范围为１８．７５　°（１５０　°／８＝１８．７５　°），如图６所示。

３人体感应检测及软件算法设计

图4 应用电路和硬件系统框图图

7 算法流程总图

图5 倾斜角度15°装配的扫描原理

图6 扫描视角划分8

个区间

注意：由于６　４００像素的完整图像占用很大篇幅，下面的算法仅以６４像素图像来做原理说明，特此说明（见图７）。