眼控智能LED臺燈的設計

南京科技職業學院 葛先雷

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眼控智能LED臺燈的設計

南京科技職業學院 葛先雷

【摘 要】人在疲勞狀態下的生理指標會偏離正常值，因此可以通過指標來判斷人是否進入疲勞狀態。目前基于眼動機理研究疲勞的算法有很多種，廣泛采用的算法包括PERCLOS，即將眼瞼閉合時間占一段時間的百分比作為生理疲勞的測量指標。

【關鍵詞】眼控；LED臺燈；智能設計

順應科技的進步，臺燈開發走向智能化、節能化。智能臺燈可以節省能源和糾正使用者的錯誤坐姿，預防不良坐姿引發的頸椎變形及近視的發生。

1　主要研究內容

該項目設計了一種用眼睛控制的智能臺燈，該臺燈安裝疲勞識別系統。疲勞識別系統是基于紅外圖像的處理使得產品在光下和黑暗里都能進行識別疲勞的研究。檢測眼睛開合情況，尤其增加了對瞳孔的識別，眼皮沒合上眼珠長時間不動瞳孔就很暗。檢測的眼皮開合時間比作為一種信號，瞳孔的亮暗時間比是第二種信號，這兩種識別信號傳到單片機，進一步控制LED臺燈的亮度及燈的開關，同時發出報警音樂讓人清醒或去睡覺。

2　設計的原則

隨著移動互聯網與半導體技術的發展,人們對家居生活的網絡化、智能化、節能化的需求更加強烈,將家用電器、照明燈具、安防報警等模塊制造成智能照明系統，傳統照明系統已無法滿足現代人的需求,智能照明系統應運而生。

該智能LED臺燈實現了“傳感器實時釆集,傳感網絡數據透傳,遙控器精準控制,上位機集中管理”的設計目標,隨著住戶對照明品質要求的提高,在智能建筑、智能家居行業極具市場競爭力,應用前景廣闊。

3　系統的設計

3.1硬件設計方案

LED智能照明控制系統的硬件設計包括單片機微處理器、傳感器(光照度、溫度、移動目標)、PT4115驅動調光、PCB設計,構建起完整的硬件平臺。

3.2傳感器組成的信號檢測及處理部分

單片機是本次智能節能臺燈設計中的主要控制單元，主要控制電路燈光，單片機控制著控制電路。

智能臺燈的設計是以傳感器為基礎的，傳感器組成的處理部分電路及信號檢測電路。信號檢測及處理電路是由BISS000、熱釋電紅外傳感器、光敏電阻、組成的。紅熱釋電紅外傳感器只接收波長為10μm左右的紅外輻射，所以除人體以外的其他物體不會引發探頭動工作，能很好避免由其他物體引發探頭工作從而導致臺燈誤開，浪費資源的現象。探頭內由互相串聯的熱釋電元構成，制成的兩個電極化方向剛好相反，環境背景輻射對兩個熱釋元件幾乎具有相同的作用，使其產生釋電效應相互抵消，于是探測器無信號輸出。

LED驅動器方案：作為綠色環保、高效節能的第四代新型光源，LED是低電壓(2V～3.6V)、大電(200mA～l500mA)的半導體器件，其發光強度取決于LED光源的正向電流，當正向電流過大會導致LED芯片結溫大幅升高，光通量大幅衰減，壽命縮短；當正向電流過小會導致LED發光強度大幅下降,影響照明質量。LED的端電流恒定不變，端電壓隨負載變化；精確控制LED正向電流的脈沖頻率與占空比，實現恒流驅動；間歇脈沖供電,延長了大功率LED額定壽命。

LED調光方案：LED屬于二極管,可實現高頻開與關，實現PWM脈沖調光。PWM調光無色譜偏移，調光精確度高達萬分之一，且無LED閃爍現象；PWM調光維持恒流源驅動，無過熱現象。

3.3軟件方案

本系統監測的數據是通過眼動儀對學習者的眼動數據進行采集，學習者佩戴眼鏡（含眼動儀）進行學習，眼動儀采集相關的數據，并選擇需要進行下一步處理的數據，整理成與系統匹配的數據格式，導入到該系統中，篩選任務需求的眼動指標。通過選擇不同的疲勞監測指標，對數據進行實時分析處理，獲得其不同精神狀態的閾值相關指標，得到其學習過程中的表征精神狀態的數值變化。通過可視化界面如實時波動曲線監測來觀察學習者的實時精神狀態變化，也可以通過語音報警模塊實現在學習過程中對學習者的實時提醒功能。系統流程圖如下圖所示。

3.4控制單元

控制程序的運行終止，在某些實際運行過程中，我們并不需要時刻開啟對學習者眼動數據的監測，在不需要實時監測的時間內關閉系統運行來避免出現誤報或者對學習者的注意力產生影響。在需要的時候開啟軟件，隨時中斷或者開啟監測功能。使得基于眼動數據的學習疲勞監測系統具有一定的靈活性。

4　實驗調試結果

系統啟動后,先由紅外差頻定位瞳孔,定位瞳孔后再進行眼睛狀態的提取。眼睛特征提取是使用訓練好的三種眼睛模板運用改進的模板匹配的方法提取眼睛狀態。使用訓練好的全開、半開、全閉三個模板與圖像中指定眼睛的區域進行匹配。由于眼睛瞳孔已定位,眼睛的區域已固定。根據眼睛的活動范圍空間大小分別劃分兩個合適大小的區間,在區間內使用模板進行匹配來提取眼睛的特征。

檢測出眼睛的三種狀態以后，我們用測量PERCLOS值的原理來判斷眼睛的疲勞程度。測量PERCLOS值的原理通過測量出t通過測量出tl-t4就能計算出PERCLOS的值:F=t3-t2/t4-t1，f代表眼睛閉合時間的百分率，即：PERCLOS值；t1是眼睛最大瞳孔閉合到80％瞳孔所用時間；t2是眼睛80％瞳孔閉合到20％瞳孔所用時間；t3是眼睛20％瞳孔閉合到20％瞳孔睜開所用時間；t4是眼睛20％瞳孔睜開到80％瞳孔所用時間。我們要計算f的值需要知道眼睛的三個狀態：80％、20％、和100％瞳孔閉合的眼睛狀態,而這三個狀態和我們檢測用的三個眼睛模板是一一對應的。提取每一幀以后,經過圖像處理就可得到眼睛的開、閉狀態。這樣我們就可用滑動時間窗來計算f的值進而判斷眼睛的疲勞程度。

通過對學習者疲勞監測系統現狀的闡述說明，在現有的學習者疲勞監測系統的基礎上，針對本文獲取的相關學習者眼動數據，提出了基于眼動數據的學習者疲勞監測原型系統。通過對其進行需求分析，實現根據眼動指標進行學習者疲勞監測原型系統的窗口界面。并通過實際的數據導入，對學習者疲勞監測原型系統的性能和功能進行測試。實現初步的設計需求，當然基于眼動儀的學習者疲勞監測原型系統存在不少缺陷。希望在以后的工作中慢慢改進。

參考文獻

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