无接触温度测量与身份识别装置设计

姜 宁，李奕兵，任可心，徐嘉成，谢印庆

（大连理工大学城市学院，辽宁 大连 116600）

0 引 言

在疫情防控期间，具有面部识别和测温功能的设备发挥着重要的作用。相较于传统的水银温度计，现有的红外测温仪不仅能够更高效快捷地完成测温工作，而且无须接触。但现有设备的测温和面部识别功能是相互独立的。鉴于此，本文为了使身份识别与无接触测温结合起来，设计了一套无接触温度测量和身份识别系统。

1 系统总体设计

本系统主要由四大部分组成，即无接触温度测量模块、身份识别模块、处理器模块、电源模块。身份识别使用了读训练数据以及计算平均脸、协方差矩阵、特征值、特征矩阵、子空间模型、检测距离等方法。无接触温度测量模块通过收发字节，读取对应RAM中地址的数据，进行温度测量和采集。系统的总体结构如图1所示。

图1 系统总体结构

2 系统硬件分析

2.1 系统处理器模块

本设计中采用了STM32和AT89S52两款单片机。STM32是32位的MCU微控制器，是为要求低成本、高性能、低功耗的嵌入式应用而专门设计的ARM Cortex-M3内核，一般用在对实时处理要求高的产品上。本次设计主要运用STM32单片机进行身份识别和判断。AT89S52是CMOS 8位微控制器，具有8 KB系统可编程的FLASH 存储器，具有低功耗、价格低、控制简单、编程简单易懂等优点。在本次设计中主要用于红外测温。

2.2 无接触温度测量模块

MLX90614ESF-BAA红外测温传感器模块的体积小、成本低，用两种类型的引脚安装在分线板上，易于集成；工厂校准的温度范围很宽，在测试距离为1～4 cm时测量误差的绝对值小于1 ℃、精度可达到0.1 ℃，使测量更加精确。测温电路原理如图2所示。

图2 测温电路原理

2.3 人脸识别模块

本系统采用了MF1 AI+IOT活体面部识别人工智能模块。MF1模块以M1W AI模块作为核心单元，内置64位双核处理器芯片，拥有8 MB的片上SRAM，在AI机器视觉、听觉性能方面表现突出，可以快速识别活体并进行判别，其精度和稳定性都较高，并且可以在线录入人脸。身份识别主控芯片及传感器原理如图3所示。

图3 身份识别主控芯片及传感器原理

3 软件程序设计

开机时，人脸识别模块与测温模块同时开启，将红外测温传感器探头对准待测物体，在距离小于20 cm的情况下，MLX90614传感器开始收发一位数据，循环8次；然后读取RUM对应地址，获取温度，传给主控单片机；经过转换后，单片机控制显示屏LCD1602显示当前所测的温度；在程序中设定温度阈值，温度阈值在30～46 ℃范围内可设置，若测得温度满足阈值条件，控制蜂鸣器的三极管饱和导通1 s，蜂鸣器鸣叫；MF1身份识别装置首先读取人脸数据，之后通过计算平均脸、协方差矩阵、特征值等方法，进行识别身份。若识别成功，则TFT屏上显示识别通过；识别失败，则显示识别不通过，同时蜂鸣器报警。本设计可以完成深度学习功能，点击TFT屏下部按键，即可录入面部特征，大约2 s即可录入成功并自动命名。软件程序流程如图4所示。

图4 软件程序流程

4 系统工作流程

开机，各模块通电，测温模块开始测温，红外测温模块正对待测物，距离控制在10 cm内误差较小；实时显示所测温度在LCD1602显示屏上，同时红色、绿色LED灯表示是否处于正常温度，绿灯代表正常，红灯则是报警状态；将人脸正对摄像头，待TFT屏显示捕捉人脸的框时，再等待0.5～1 s后即可看到识别结果。若识别通过，TFT屏显示识别成功，若未通过，则会不断重复对比脸部特征，等待5 s后仍然未识别通过，TFT屏显示识别失败，同时蜂鸣器报警。

5 结 语

为了使身份识别与无接触测温结合起来，本文设计了一款无接触温度测量和身份识别系统。经实际调试与测试，该系统可达到无接触温度测量和人脸身份识别功能，能够应用于实际场合。该系统有以下优点：具有自定义报警温度功能，可以根据实际需要来调整报警温度的阈值并广泛应用于各种场合；拥有高精度的活体人脸识别功能，其精准度和安全性并不比市面上一些身份识别门禁锁差；该系统占用电路，可以较好地适用于一些小型仪器中。