基于ATmega328的体温监测系统自动化设计

赵贝尔，卢 晶

（1.呼和浩特市第二中学国际部，内蒙古自治区 呼和浩特 010000；2.乌海市蒙医中医医院，内蒙古自治区 乌海 016000)

1 引言

体温监测是医生判断患者生理状态的重要指标之一，对病患在临床上的体温监测、病情诊断与后续治疗有重大意义。2020年1月，新冠肺炎疫情爆发，在临床中需要时刻监测患者体温以判断病情。现病房体温测量多为人工使用体温计测量，医护人员需在预定时间采集病人体温，频繁的测温工作增加了医护人员工作负担，尤其是夜间的体温测量对医护人员的休息造成影响。因此，一套自动体温监测系统可以帮助医护人员分担部分工作。

该监测系统采用红外测温技术，患者佩戴测温模块后，测温模块在近距离下可以获得较为准确的体温数值；在预设测温时间点后，可自动采集佩戴测温模块患者的体温；测得体温数据经 ATmega328 处理后以蓝牙局域网络发送到监测中心的主机上，向医护人员发出相应的提醒并录入数据库。减少医护人员工作量的同时保证监测效果；将复杂的工作自动化，可减少人工操作产生的近距离接触，降低医护人员被感染的概率；有助于工作效率的进一步提升。

2 测量原理

当物体的温度高于绝对零度时，热运动会产生波段位于0.75～100 μm的红外线。通过分析基于研究辐射的理想物体—黑体，得出黑体辐射定律：MB(T) = σT(σ为常数)。可以得出推论：单位时间从黑体单位面积上辐射出的总辐射能和其本身的热力学温度的4次方成正比。利用这一推论，可以通过测量物体在0.75～100 μm的辐射能量来测得物体的温度。

3 系统总体结构

系统由若干佩戴式测温模块与一个监测中心主机组成。测温模块由监测对象贴身佩戴，完成对监测对象体温的采集与向监测中心主机的数据发送，距监测中心主机较远的测温模块可通过各模块间组成的蓝牙局域网络将数据间接传输至监测中心主机，蓝牙局域网结构如图1所示。监测中心主机处理后以多种媒体形式（如 Windows 窗口提示、声音）发出提醒并显示体温与传感器编号，实现监测病患的体温，并在高于阈值时及时提醒的功能。

图 1 蓝牙局域网结构图

测温模块主要实现体温测量与数据发送的功能。其监测对象体温采集由 MLX90614 完成，通过 I2C 协议将采得温度传输至 ATmega328 处理器。经 ATmega328 处理器中预先写入的程序进行判断，将温度数据、传感器编号通过HC-05 传输至监控终端，其结构如图2所示。

图 2 测温模块示意图

3.1 控制处理模块

系统处理器核心是 ATmega328，开发阶段采用搭载ATmega328 的 Arduino Nano 作为控制电路板，Arduino Nano 是 Arduino 的微型版本，具有14路数字输入/输出口，其中6路可作为PWM输出端口，8路模拟输入端口，支持通信接口（兼容I2C总线），能满足与 mlx90614 红外测温传感器、 HC-05 蓝牙模块的通信需求，可在占用较小空间的同时完成数据处理与发送。 Arduino 的编程与其他单片机相比更为便捷，可兼容多种模块，并拥有大量的参考资料，便于开发阶段的程序开发调试与后期的改进。

3.2 测温模块

测温模块采用 mlx90614 作为测温传感器， mlx90614具有极低噪声放大器和17位ADC，可以提供高精度和高分辨率的温度测量，提供0.02 ℃的高分辨率输出。通过光电探测器对光学系统汇聚后的物体自身红外辐射能量的测量，可在－20～120 ℃的温度区间内精准测量。该传感器具有 I2C 通信线路，可以与 ATmega 328 直接连接。

3.3 蓝牙通信模块

蓝牙通信模块采用 HC-05 蓝牙模块，以蓝牙连接取代串口线连接，实现与带蓝牙的电脑、手机或蓝牙主机无线远程通信。 HC-05 模块之间可以组成局域网，用于多个监测目标的体温数据传输。

3.4 电源模块

使用能量高、小型化和轻量化的聚合物锂电池，不用局限于标准外形，使其相较与其他种类的电池更节省空间。聚合物锂电池较同等尺寸规格的钢壳电池容量高10%～15%，较铝壳电池高5%～10%，允许测温模块进行更长时间的工作，同时可输出处理器所需的5 V输入电压，出现安全隐患时，聚合物电芯会发生气鼓现象而非爆燃、爆炸等危险现象，适合用于对贴身传感器的供电。

4 测量结果分析

4.1 实验过程

实验材料见下表。

表 实验材料清单

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实验流程如图3～6所示，首先在面包板上组装测温模块，并为 Arduino 烧录自动测温程序，如图3所示；其次使用配重块将 mlx90614 固定在加热平台之上，同时使传感器最低点与加热平台保持 7 mm 的距离，如图4～5所示；最后开启加热平台逐步改变平台表面温度，以测温枪测得数据为参考，测得20组温度数据，如图6所示。

图 3 组装测温模块

图 4 与加热平台保持7 mm距离

图 5 固定 mlx90614 传感器

图 6 使用测温枪测得数据为参考

4.2 测量结果分析

实验结果如图7～8所示，结果表明，在第一次模拟非接触测温的情况下，平均误差值为 0.62 ℃，如图7所示;在修正温度补偿算法后，平均误差值为 0.22 ℃，如图8所示。优化后的误差值较小，具有明显优势。但在优化后的实验中，后十组数据与前十组相比误差较大，造成该现象的原因是传感器在加热平台附近长时间工作后表面封装被加热，从而对温度的测量产生干扰。建议在实际应用的过程中，应避免传感器与监测物体直接接触。

图 7 算法修正前测得温度数据

图 8 算法修正后测得温度数据

5 结束语

提出一种体温监测自动化的解决方案。该方案基于已有的无线通信技术与电子元件解决了临床体温监测复杂、烦琐的问题。达到了体温监测自动化、数字化的标准，同时可分享数据至大数据平台，有利于疫情大数据统计。设想通过选用耗能更低的处理器与通信模块，在保证数据传输质量的前提下降低能耗，进一步减小电池的体积，凸显轻量化、低能耗的优势。为了提供更好的医疗条件，可通过利用现代网络技术与计算机技术，将较复杂机械的操作进行自动化，为医护人员提供更准确的数据和更便捷的数据获取途经。