基于STM32的飞沫智能检测仪

2022-05-23黄裕满孙燕斌刘文一高鸿

中国应急管理科学 2022年2期

黄裕满孙燕斌刘文一高鸿

摘要：基于STM32的飞沫智能检测仪，是一款基于单片机控制的，集飞沫静电吸附、电子显微镜物理观察、程序自动筛选、单片机控制的自动报警系统于一体的简易装置，为解决快速检测空气中飞沫是否携带致命感染病毒的问题。通过单片机控制，更快速、准确的检测飞沫中携带的病毒，能大大提升预防传染病的能力，对传染病防治起到积极影响。

关键词：STM32;飞沫;检测仪

一、项目概述

据美国疾控中心研究表明新冠病毒的传播主要是通过飞沫传播。人体呼吸道飞沫的测量研究表明，人在讲话和咳嗽时会在空气中喷出带有分泌物的飞沫，其中含有病原体的飞沫是导致呼吸道传染病传播的重要原因。由此可见，当世界上出现某种新的传染病病毒时，如果不被第一时间发现的后果是多么的严重。基于此前提，我们这款集静电吸附、单片机程序控制于一体的智能飞沫检测仪就运应而生。本产品是基于STM32控制的，集飞沫静电吸附、电子显微镜物理观察、程序自动筛选、单片机控制的自动报警系统于一体的简易装置。主要是为了实现更快速，方便的检测空气中的飞沫是否携带致命病毒，更好的预防传染病的发生。

二、项目总体设计

本项目设计一款基于单片机控制的，集飞沫静电吸附、电子显微镜物理观察、程序自动筛选、单片机控制的自动报警系统于一体的简易装置。计划将目前已知病毒的数据存入数据库，再把已知病毒分类为危害大和危害小这两种程度。电子显微镜的载玻片收集在空气中飘动的飞沫，飞沫会在环状电极附近空间感应带电，在重力、静电力和空气阻力的作用下加速降落在载玻片上，通过电子显微镜的病毒成像与数据库中的图像进行对比，判断病毒类型，若数据库中含有该病毒的数据，若拟合度超过90%及以上，认为该病毒为已知病毒，再从数据库里分析其危害程度。若危害程度大，则向接收设备发送警报信息;否则不发送。如果这种病毒为未被收录进已有的数据库，也会向接收设备发送警报信息，提示出现新传染病毒。同时自动将该新型病毒收录入库。

三、系统硬件设计

1.呼吸道飞沫收集装置

本项目的主要收集装置将采用基于感应静电加速技术的呼吸道飞沫收集装置。该装置包括呼吸道飞沫收集箱和感应静电发生系统，呼吸道飞沫收集装置的主体箱上固定左右盖板，前盖板用于密封主箱体前面的开口，载玻片和镀锌铁皮用一对强磁性的磁铁均匀固定在主箱体底部和左右盖面上，感应静电发生系统的静电发生器产生静电，电流在主箱体前部的环状电极周围空间形成感应电场，在镀锌铁皮上产生感应电荷，绝缘环卡在主箱体前面的固定槽内，完全包裹环状电极，开关用来控制感应静电系统的通断。该装置结构简单，操作方便、可行度高﹑携带方便和成本低，一次能采集到多种不同粒径的颗粒物，且采样不受外界的影响。

2.STM32控制器

STM32处理器的主要组成部分是微处理器、复位电路、存储电路。该处理器性能高、体积小、成本低。工作频率高达72MHz，程序存储器容量高达256KB，支持I2C，SDIO，SPI，USART等接口模式，可满足不同条件下的通信需求。本文采用的STM32处理器其内部含有12位A/D转换，是一种高效微处理器。

3.LCD1602

LCD1602受DE2开发板上的一块Cyclone II FPGA控制，两者相关引脚相连。通过对FPGA进行编程就可以驱动LCD1602，从而实现字符的显示。本系统主要功能为通过LCD1602驱动程序显示CGROM中包含的字符，显示过程中可以随意选择在LCD上显示的字符位置，并且可以通过按键实现复位功能。LCD1602通过8位并行信号进行控制。

四、系统软件设计

1.图像传输

本系统主要包括视频信号采集、图像处理、图像传输三个部分。视频信号的采集需要使用专用的视频编码器件;对于图像处理功能，人们普遍采用了数字信号处理器代替传统计算机的方式;大量原始视频数据的上传存储后的再分析则需要高速的PCI总线传输。本文对数字图像的实时处理采用的是DSP芯片，同时用PCI总线接口来解决数据传输的速率问题。在解决视频信号采集方面，选用了A/D SAA7111A模块;并利用TMS320VC5509A DSP芯片实现数字图像处理模块的硬件电路设计;解决了大量视频数据的缓冲问题。构建了系统视频数据采集、实时图像处理和高速数据传输的硬件平台。

視频信号采集完成后，图像处理模块即可对视频信号进行处理。具体实现时，FPGA将两片大容量存储器交替映射到DSP的CE2空间，FPGA将原始视频信号存入一片存储器的同时，DSP将另一片存储器中的数据读入DSP并进行处理，所得结果再存入这片存储器。DSP扩展异步存储器的容量是有限的，但本设计视频信号的存储需要扩展大容量的存储器来实现。实现的方法是在FPGA中通过CEl空间扩展一个地址寄存器，用这个寄存器作为大容量存储器的高位地址，在需要时DSP对其进行修改，FPGA将这个地址与DSP访问CE2空间时的地址组合后作为访问大容量存储器的地址。本文通过运用BP神经网络来进行图片处理，BP神经网络是一个自带反馈系统的多层次网络，可以通过大量的练习，来减小鉴别误差，得到期望的输出结果。BP神经网络分为三层，分别是输入层、中间层、输出层。通过层层传递，最大化的减小实验误差。如果出现误差（即所得结果达不到预期），就通过自带的反馈系统让神经网络反向传递，不断根据误差来调整精确度（权值合阀值）。就这样多次的训练，BP神经网络所得的结果就能更接近期望值。捕获图像数据的代码如下：

if（！ i_vsync && i_href && i_start）begin

If（i==0）begin rgb565_buf[7：0]<=i_data[7：0];o_valid<=0;end

Else begin o_rgb565[15：0]<={rgb565_buf[7：0]，i_data[7：0]};

o_valid<=1;end

i<=～i;

End else o_valid<=0;

2.远程控制

应用ONENET平台的短消息服务，向装置绑定的终端发送报警信息，同时该平台也提供定位服务，可以让我们更快定位发出信息的设备的位置。我们通过ESP8266以及MQTT协议实现单片机与云平台OneNET的交互，以此来达到人们对环境中飞沫的实时检测的功能。

ESP8266模块的主要代码如下：

（1）SoftwareSerial mySerial （rxPin，txPin）;

（2）mySerial.println（“AT”）;

（3）mySerial.println（“AT+CWMODE=3”）;