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传感检测舒位光
2.生物医学传感器及信号检测(测量)
2.1传感器的认识
传感器(Sensor)曾被称为换能器或变送器(Transducer)。
我国国家标准“传感器通用术语”中的定义:
“传感器是能感受规定的被测量并按一定规律将其转换为有用信号的器件或装置”。
又指出:
“传感器通常由敏感器件、转换器件和电子线路组成”。
在有些传感器中敏感器件和转换器件是合二为一的,其中,敏感器件是指传感器中直接感受或响应被测量的部分;转换器件是指传感器中能把敏感器件感受或响应的被测量转换成适于传输和测量的电信号的部分。
从传感器的作用来看,它就是替代人的五种感觉(视、听、触、嗅、味)器官的装置,如图2.1所示。
人是把外界信息通过五官收集起来,传递给大脑,在大脑中处理信息,得出一个“判断”,发出行为指令。
在电子设备中完成这一过程时,电子计算机或运算处理电路相当于大脑,传感器作为电脑或运算处理电路的五官,就像人的眼、耳、鼻、舌、皮肤那样可以收集各种信息,这些信息输入电脑或运算处理电路后,由电脑或运算处理电路进行判断运算,并输出各种控制信号去控制执行机构或显示单元。
生物医学传感器(BiomedicalSensors)是获取人体或生物体的生理和病理信息的工具,是生物医学工程学中的重要领域和分支,对于化验、诊断、监护、控制、治疗和保健等都有重要作用。
广义的传感器(基本的测量仪器)一般如图2.2所示。
由信号检出器件(敏感器件和转换器件)和信号处理(信息的运算处理)两部分组成。
信号检出器件的任务是检测出测量环境下的被测信号。
例如在测量烘烤箱(测量环境)的温度(被测信号)时,将热敏电阻(信号检出器件)插入烤箱中,热敏电阻的阻值便随着温度的变化而变化。
这种能感应被测量的变化并将其转换为其它物理量变化的器件,是狭义的传感器(Sensor)。
也就是说信号检出器就是传感器。
对于各种各样的被测信号,有各种各样的传感器与之相对应,其输出信号的形式因传感器而异。
但广义的传感器(测量仪器)所输出的信号形式一般为直流电流、直流电压和数字信号等标准形式,信号处理部分的作用就是将各种传感器的不同输出信号形式转换成所希望的电信号形式。
测量仪器也称为检测仪器,其输出可用显示器显示或送至控制器用以调节控制,或送至计算机作进一步的信息处理。
所以从广义的角度来说,信号检出器和信号处理部分总称为传感器。
热敏电阻作为温度传感器将温度的变化转换成电阻阻值的变化,是狭义传感器的例子。
如果热敏电阻用来进行温度测量,同时信号处理部分将温度的变化,对应输出4~20mA的直流电流的的变化的测量则是广义传感器的应用实例。
传感器这一术语可在各种不同的场合下应用.其内涵还是以不多加限制为好。
实际上,被测对象涉及各个领域。
最初的测量对象是长度、体积、质量和时间。
18世纪以来科学技术取得飞速发展.被测对象范围迅速扩大,力学领域有速度、加速度、力、功和能量等.电磁学领域中有电流、电压、电阻、电容、磁场等,化学领域中有浓度、成分、pH值等.工业领域中除上所述之外,还有流量、压力、温度、黏度等被测量。
在生物医学工程领域,被测对象广泛,有人体的心电、脑电波等体表电位的测量,有心音声波的测量,有各种生理和病理信息的测量,还有生物体的断面图像的测量等等。
在工业领域还有光泽、触觉等品质测量。
无论是搭载在卫星上的监视地球红外线传感器、机器人视觉传感器,还是触觉传感器等。
对从传感器输出的信息进行处理是非常重要的。
2.2传感器的特性
作为检出器的传感器,是决定测量仪器整体性能的重要部分,现在就使用传感器或开发新的传感器的一些基本点作一介绍。
首先考察传感器的输入与输出的函数关系。
设被测信号为输入变量X,输出信号为变量Y,灵敏度(比例系数)为K;则函数Y=f(X)的形式为
Y﹦KX(2.1)
这是理想的线性关系,但实际上这样的关系式只能近似成立,因为有避免不了的非线性(Y与X变量的关系为单调的递增或递减函数)和零位输出(当X=0时:
Y≠0);因为传感器是处于一定的测量环境中,在响应被测信号的同时,还受到各环境因素的影响。
设各种环境因素以综合变量N(干扰信号)表示,环境变量有时间、温度、湿度、振动、加速度、空气情况等。
则传感器的输出改写为
Y﹦f(X,N)(2.2)
由于环境是变动的,因此这种变化将影响传感器的输出。
式(2.2)以某种初始基准状态X0,N0展开,得到
是函数Y﹦f(X,N)关于X的偏导数(变化率);
是函数Y﹦f(X,N)关于N的偏导数(变化率);式(2.3)中右边第一项为传感器对被测信号的响应输出,第二项为传感器对环境变化(干扰信号)的响应输出。
后者引起零位输出的变化,称为漂移(drift)。
由于漂移与传感器本身的输出无法区分,因此应尽量抑制。
是传感器的灵敏度,它是X0和N0的函数,与X0是非线性关系。
与N0的关系使得传感器的灵敏度随环境而发生变化。
现实中无论什么传感器其特性或多或少都含有这种变化因素。
环境变量中的时间也是重要参数,它影响传感器的稳定性(灵敏度的变化或
漂移)。
评估传感器输出随时间变化的特性,可用小时稳定性或年稳定性表示。
评估传感器接近理想传感器的特性,可用线性度表示。
此外,还有响应速度、重复、滞后、动态范围和准确度等的评估指标。
以上的讨论在传感器应用上很重要,开发设计新传感器时要尽量减小环境变量的影响。
2.3信号检测
传感器的输出有各种形式,如热电偶、pH电极等输出为直流电压,光电二极管输出为直流电流,差动变压器或电磁流量计输出为交流电压,热敏电阻或应变计(电阻型)、半导体气体传感器输出为电阻值,电感式位移传感器输出为电感量,电容式位移传感器输出为电容量。
另一方面,广义传感器的输出信号须转化成电压、电流或数字量。
信号处理(signalconditioning)就是通过对信号进行转换、放大等调理方法,得到可识别的电信号为输出的检测过程。
这是在测量中使用的共同技术。
用电阻式传感器为例来说明差动法的实现信号检测的原理。
电阻式传感器的输出假设为下列线性关系
RX=kX+R0(2.4)
式中,X为输入信号,k为比例系数(灵敏度),Rx为传感输出电阻;R。
是当X为0时,Rx的初始电阻;这样设定X=0为初始状态不影响以下讨论的本质。
X可以是心音信号,它是心脏的收缩和舒张,造成瓣膜的迅速打开和关闭,从而形成了由血流湍流引起的振动,脉管中血流的加速和减速也会造成血管的振动,这些振动传到胸腔表面就是心音声波。
这些声波的频率范围主要在20~200HZ以内;有些杂音频率的低端可达4~5Hz;高端可达1000Hz,甚至更高。
X也可以是其它信号,如:
力、压力、加速度、温度等各种不同的被测信号。
需要注意的是对于各种各样的被测信号,采用电阻式传感器时,必须根据被测信号的不同种类,选用或设计制造与被测信号相对应的电阻式传感器。
电阻转换为电压的简单电路如图2.3(a)所示。
输出电压由式(2.5)表示。
(2.5)
图2.3(a)所示的检测方法,在输入信号X=O时,存在零位电压:
ER0/(R0+R1);
若增加抵消零位电压的电路,如图2.3(b)所示,则输出电压为
(2.6)
并且,R2和R3的选择应满足下式
(2.7)
通常取:
R0=R1=R2=R3时,R2和R3的选择就满足(2.7)式。
这样,RX=R0时输出的零位电压就被抵消,这就是常用的电桥电路。
当KX<<R0时,结合(2.4)式,就可容易地证明(2.6)式可用下式替代。
(2.8)
上式描述了图2.3(b)所示传感器电路的输出信号电压U0与被测输入信号X之间为线性关系。
由于K,E,R0为已知量,故令:
S=KE/4R0,则(2.8)式变为
Uo=S·X(2.9)
式中,常数S称为测量系统(广义传感器)的电压灵敏度(比例系数)。
2.4信号放大
传感器的输出信号为电压的情况下,一般来说信号电压都很小(毫伏级),通常需要放大到伏级。
传感器的输出电压在未达到测量仪器的输出水平时皆需进行信号放大。
这时,可以把传感器的输出电压Uo等效为信号源(电压源)Us,作为放大器的输入电压信号。
首先看看放大器输入电压信号,作为信号源(电压源)的二种情况。
图2.4(a)为信号源电压与内阻相串联的情况,图2.3电阻式传感器的输出的等效电路即属于此种类型;放大器输入电压信号,通常还使用如图2.4(b)所示的等效电路。
这种等效电路有两个电压源,电压信号US的“中间1/2处”对地有一电位UC。
因为UC同时加在两个输出端故称为共模(commonmode)电压;对应的US称为差模或常模(normalmode)电压,且Rs1=Rs2。
在人体的心电或脑电波的测量中,电极(传感器)间的电压信号就是这种情况。
传感器的输出信号为电压的情况下,所产生的共模电压Uc,通常是环境干扰和器件本身造成的。
放大器的输入电压信号记为Us,输出电压信号记为Uo,它的输出和输入
电压信号之间为一元线性函数关系Uo=f(Us),其表达式如下
Uo=G·Us,(或:
G=Uo/Us)(2.9)
式中:
G为比例常数,称为电压放大倍数或为电压增益;放大倍数G的数值及取正数或负数,由具体放大器的电路所决定,下面用G≥1的放大器讨论。
测量用放大器的放大倍数要求能在数年内维持恒定,频率特性要求从直流至某截止频率的范围内保持平坦,姑且不论放大器的频率特性,放大倍数要长期保持恒定还有很大难度。
高质量的放大器可通过对高增益放大器构成深度负反馈的电路来设计。
集成化的运算放大器(operationamplifier)就具有高增益的特点,它是构成测量用放大器的常用器件。
测量用放大器的二个基本典型电路,如图2.5所示。
三角形符号表示高增益的集成运算放大器器件,具有“+”,“-”两个输入端,放大后的输出电压为Uo,Uo以地线“⊥”为参考点输出。
图2.5(a)所示电压放大器电路中R2≠0时,其放大倍数G由下式给出
G=Uo/Us=1+R1/R2(2.10)
图2.5(b)所示差动电压放大器电路的放大倍数G由下式给出
G=Uo/Us=R1/R2(2.11)
式中:
R1≥R2,且R2≠0。
图2.5所示,二个基本典型的测量用放大器的G都由两个电阻之比决定,与所使用的运算放大器的放大倍数没有关系,可以保持相当稳定的值,改变两个电阻之比就可改变测量用放大器的电压放大倍数。
图2.5(a)是简单的电压放大器,它适用于输入没有共模电压的电压信号源的情况。
图2.5(b)是差动放大器的基本电路,当输入信号存在共模电压时,差动放大器仅对差模电压进行放大,由于U1=Uc+Us/2,U2=Uc-Us/2,电路的结构有U1-U2=Us,可见共模电压被消掉了,仅有差模电压Us得到放大,因此它广泛用于输入电压信号源存在共模电压时,对差模电压信号的放大。
2.5生物医学传感器的特殊性
生物医学传感器是在工程学与生物医学相结合的基础上发展起来的。
随着
生物医学传感器在微型化、植入测量、多参数测量等方面的进一步发展,与生物
医学的交叉更为显著,使得生物医学传感器的设计与应用必须考虑人体因素的
影响及生物信号的特殊性;必须考虑生物医学传感器的生物相寄性(植入人体内材料与生物体相互作用问题)、可靠性、安全性;必须考虑使用对象的特殊性及复杂性等,这是生物医学传感器与工业传感器的显著区别。
生物信号的特点是信号微弱、频率很低、背景噪声干扰大、随机性强、个体差异大,而且生物体内多种生理、生化过程同时进行,这都增加了检测特定生物信号的难度。
除了通过后续电路进行处理之外,重要的是优化传感器设计,防止干扰混入,使传感器有较高的灵敏度和较大的动态范围,使其在有大的干扰和被测对象发生较大变化情况下,仍能工作并不产生失真。
例如,通过测量胸壁的微小振动来间接了解心脏的运动状况。
心脏运动传递到体表的振幅为微米量级,所用的传感器应具有相应的灵敏度;但由于呼吸以及人的体动或发声等造成的干扰,可使胸壁产生高达毫米量级的起伏。
为了正确检出有用信号,要求传感器及后续电路应有足够高的电压放大倍数和动态范围,以及抗环境干扰的措施,必须对传感器进行精心设计。
生物医学传感器的使用对象极为广泛,有医生、护士、患者,也可以是社
会其他各界人士,从男到女,从少到老。
使用环境亦是多种多样,体内、体外、医院、家庭、野外,甚至太空等等。
这就要求生物医学传感器的设计应能分别适应各种对象和环境。
例如,对少儿用传感器,应更多地考虑如何使测量变得安全、简单而易于接受,如何避免意外情况发生,如儿童误食或摔打传感器等;对家庭用传感器则应考虑使用成本及质量等。
总的说来,和一般工业用传感器相比生物医学传感器应更注重使用方便、舒适、稳定、可靠、安全、耐用、快捷。
2.6人体信息的检测与传感器
最身边的测量对象就是我们人类,有关人的传感器的种类非常多。
根据传感器的类型来分,我们有以下几类传感器:
①测量化学成分:
血液、尿等。
②测量人体信号:
脑电波、心电图、心音(心律)、脑磁场等。
③测量人的外观:
指纹、相貌、身长、颜色、血管分布图等。
④测量物理量:
肌肉力量、握力、血流量、体重、体温、呼吸速度(脉
搏数)、超声波反射率等。
根据用途分为以下几类传感器:
①测量身体健康状况、疾病种类。
②测量精神状态。
③进行个体判别:
④进行行动意图的推测。
(1)红外线传感器与人
感知人体最简单的方法是用红外线传感器。
通常人体比环境中其它物体温度要高,故可根据红外线的能量进行检测。
人体产生的红外线波长为10微米左右,因此用远红外线传感器最为合适。
以下是使用人体传感器的几个实例:
人进门以后自动点亮的门厅灯和走廊灯,自动抽水厕所,手放在水龙头下面就能自动出水的自动水龙头。
此外还有防盗报警装置。
单独使用一个红外线传感器时只是简单的感知器,只能单纯地感知人的存在;如果用数个红外线传感器排列在一起,不仅能进行大范围监视,而且通过对这些输出信号相互关系的分析,就可以辨识人的举止动作。
如果成千上万个红外线传感器排列在一起就成了摄像机。
由于红外摄像机能测量人体的温度分布,可用于被服的保暖性研究,人的感情与温度分布关系的研究,人的疾病与温度分布关系的研究。
(2)磁传感器与人
用X射线或超声来检查人体内部的方法存在有害健康和分辨率低的问题,利用核磁共振现象可得到安全而高清晰度的人体断层图像。
MRI(核磁共振计算机断层图像装置)利用人体中氢原子的核磁共振现象,能够测得内脏的形状。
(3)人与计算机的传感接口
传感器可取得人的多种状况和数据,如果计算机系统能对这些状况和数据作出必要的反应,人就能以更自然的方式使用计算机。
图2.7是通过各种各样的传感器,让计算机能理解人的意图或感情的系统构成图。
语音传感器感知声音、理解语言的意义,这样就不用操纵键盘了。
红外线传感器能实现非接触式高灵敏度测量,可把身体温度分布的变化传达给计算机。
图像传感器能识别人的脸和动作及表情,因此可以进行个体识别和动作识别,这种系统利用网络可实现远程医疗和远程会议。
(4)传感器融合
通过综合多种传感器信息来得到单个传感器所不能得到的信息,称为传感器融合技术。
例如,仅靠烟雾检测器来判断是否发生了火灾并不十分可靠,因为它区分不了是吸烟、炊烟还是火灾的烟雾。
此外也可用紫外线检测器检测火焰,但无火焰的火灾也是有的,因此必须考虑采用多种传感器的组合。
如判断是否有人侵入商场时,用普通摄像机就可以拍摄判断出运动中的物体,但无法区别出是落叶或小树枝的随风飘动还是人走动,这时用红外线传感器就能较容易地区别是植物还是动物,但还不能辨别出到底是猫、狗还是人。
因此要再使用超声波距离传感器,这样.可根据需要进行各种传感器的组合。
对来自各个传感器的信号进行学习算法、模糊推论等的有机结合,最后进行综合判断。
2.7生物医学传感器的地位和用途
生物医学传感器的作用是将被测的生理参数转换为与之相对应的电学量输
出,以提供生物医学基础和临床诊断的研究与分析所需的数据。
随着科学的发
展和其他学科的渗透以及生物医学学科的进步,使医学科学进入到一个定量医学新阶段。
从定性医学到定量医学的发展过程中,传感器起了重要的作用。
它延伸了医生的感觉器官,扩大了医生的观察范围,并把定性的感觉扩展为定量的测量。
在医学上,传感器的测量应用有:
(1)检测生物体信息。
例如,心脏病人在手术前必须用血液压力传感器测量心内的压力,以估计心脏的缺陷程度。
(2)实时监测。
例如,连续测定某些生理参数,监护这些参数是否处于规定的范围内,以便了解病人的复原过程,或在异常时及时报警。
例如,对一个做过心内手术的病人,在手术后头几天内,往往在其身体上要安置体温、脉搏、动脉压、静脉压、呼吸、心电等一系列传感器,用监护仪连续观察这些参数的变化。
(3)实时控制。
所谓控制就是利用检测到的生理参数,控制人体的生理过程。
例如电子假肢,就是用肌电信号控制人工肢体的运动。
在用同步呼吸器抢救病
人时,需要传感器检测病人的呼吸信号,以此来控制呼吸器的动作与人体呼吸同
步。
生物医学传感器按被测量可分为:
①物理传感器;②化学传感器;③生物传感器三大类。
(1)物理传感器:
用于测量血压、体温、血流量、血粘度、生物组织对辐射的吸收、反射或散射以及生物磁场和生物电位等。
这些被测量都属于物理量,利用这些被测量的物理效应可以制成传感器。
(2)化学传感器:
用于测量人体体液中离子的成分或浓度(如:
K+、Na+、Ca2+、……)、pH值、葡萄糖浓度等。
这些被测量都属于化学量,不过这些被测物质的分子量一般都不太大,利用电化学原理或物理效应可以制成化学传感器。
(3)生物传感器:
用于酶、抗原、抗体、递质、受体、激素、脱氧核糖核酸
(DNA)、核糖核酸(RNA)等物质的传感。
这类物质也都属于化学物质,不过它们的分子量较大,分子结构比较复杂,一般的化学传感器很难对它们进行识别。
生物传感器的敏感部分具有生物识别功能,有很强的特异性和高度的敏感性,能有选择地与被测物质起作用。
可以说,生物传感器的发展正处于幼年时期,生物传感器是具有生物识别能力的化学传感器。
2.8生物医学传感器的干扰和噪声
生物医学信号大都是很微弱的低频信号,如果在传感器没有任何干扰和噪声存在,则不管信号多么微弱,总可以用适当的传感器和高倍数的放大器将信号检测出来。
但实际上传感器总是存在着一定噪声的,外界干扰也是普遍存在的,对于微弱的生物医学信号的测量,各种干扰和噪声尤其容易串入,且其幅度常常超过了被测信号。
因此,干扰和噪声的抑制和消除是传感器设计时要解决的一项关键问题。
这方面的创新有可能导致新的测量方法与技术的诞生。
关于干扰和噪声的区别,目前还无统一的定义,通常把对测量系统来说不希
望出现的扰动成分都算是噪声,把干扰定义为外部原因对传感器造成的不良影响,而噪声则是由传感器内部元件所引起的。
传感器在使用过程中,也可能作为干扰源对其他设备产生干扰。
例如,装有
射频振荡器的传感器会向周围发射电磁波;装有继电器的传感器则会引起周围电磁场的瞬间变化,这些都是设计传感器时应考虑在内的。
对于会产生电磁干扰的传感器,一般应加屏蔽罩。
2.9医用传感器的安全性
在研制和使用医学电子仪器时,既要考虑到电子仪器在诊断或治疗中的有效性,又要考虑到对人体的安全性。
由于医疗仪器使用的对象是人体,并且主要是病人,而病人往往处于脆弱状态,甚至处于失去知觉状态,因而仪器的安全性就具有重要的意义,因为涉及到生命安全。
生物医学传感器是用于生物体的,除了一般测量对传感器的电气安全(绝缘性能)要求高外,还必须考虑到生物体的解剖结构和生理功能,尤其是材料的安全性问题更应特别重视。
2.10传感器的标定
传感器的标定是指一个传感器装配完成后,要用精度足够高的基准设备对传感器的输入—输出信号的函数关系进行校验的过程,从而得出输入与输出函数关系的具体表达式。
传感器的标定通常采用静态的标定方法,将基准设备产生的已知被测量作为传感器的输入,然后测量传感器的输出,如果传感器的输入—输出信号的函数关系是线性的,则单点标定就足够了;如果传感器的输入—输出信号的函数关系是非线性的,则需要进行多点标定,以获得一组标定曲线,建立输入—输出信号的非线性的函数关系。
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