鐘雯,王曉飛,田雪梅,金雨濛,王焯
(北京信息科技大學 儀器科學與光電工程學院,北京,100192)
在2019 年統計的交通事故產生的原因中,主要有三大因素。在人為因素中,酒后駕車就是其中很突出的一個因素。據調查顯示,即使在少量飲酒的狀態下,交通事故的危險度也可達到未飲酒狀態的2 倍左右。所以酒后駕車的檢測和預防越來越受到世界各國的重視。
目前,較為成熟的酒精檢測方式為呼氣式酒精檢測和抽血檢驗,由于抽血檢驗屬于有創傷的檢測方法,呼氣法檢測又存在檢測精度的問題。近紅外光譜法作為一種快速、準確、無損的檢測方式,與現有的技術相比,有著廣闊的發展前景。指夾式酒精檢測反應靈敏,可以大大節約司機和警察的時間,防止造成交通擁堵,并且含有保存數據的功能,可以為酒駕提供證據。本項目擬采用光電檢測法設計和制作出指夾式酒精濃度檢測儀,從而檢測駕駛員血液中的酒精含量。
指夾式酒精濃度檢測系統需要具有操作簡單、便于攜帶、方便使用等功能,才能滿足使用者的需求。測量系統主要應用近紅外光譜方法檢測人體內的酒精濃度,整體系統使用單片機進行控制,制作指夾式傳感器進行信號采集,將特定波長的激光LED 和光電池接收器安裝在指夾內,芯片控制數據采集,設計模擬信號電路提高采集數據精度,并將采集到的完整數據通過單片機進行存儲。通過觸摸屏可對采集到的波形進行實時顯示,以及對酒精度預測結果進行顯示,并且能夠將被測者的個人信息進行輸入。另外一個層面,采用生活中交警檢查酒駕用的呼氣式血液酒精檢測儀測出相對應的血液酒精濃度值并且將其當作是建模方面的真值,并且和波形情況進行搭配一同供給上位機,隨后經過MATLAB 搭建相應的模型,再把模型引入按到單片機里,再采用預料形式時,要把收集獲得的一組參數在單片機內模型中進行計算處理,計算得出預測的血液酒精濃度數值數值,并通過串口發送到觸摸屏里呈現出預料的結論。將輸入的酒精真實值和采集到的波形數據進行建模,得到酒精預測模型。指夾式酒精濃度檢測系統設計方案如圖1 所示。

圖1 指夾式酒精濃度檢測系統設計方案
近紅外光譜分析技術是一種定量的分析檢測技術,主要通過近紅外光線對待測樣品的照射,得到待測組分對于近紅外光的吸收光譜,并對其進行定量分析。在應用此種檢測技術近些血液成分進行檢測時,需要借助生化分析以及計算機技術。待測樣品中不同組分吸光度存在差異,根據測量得到的光譜數據,與樣品成分建立校正模型,從而能夠通過模型對樣品未知成分進行定量或定性分析。近紅外光譜分析技術主要包括以下幾個步驟:選擇合適的待測樣品;搭建測試環境,利用近紅外光譜對待測物品進行檢測,得到光譜數據;參考值設定,即樣本真實濃度值;根據采集到的光譜數據以及其濃度真實值,通過適當方法建立校正模型;獲取新樣品進行近紅外光譜檢測;根據已經建立的校正模型對未知樣品采集到的光譜數據進行計算,得到物質濃度預測值。在本文所述的測量系統中,主要預測方案是通過硬件系統多次采集不同酒精濃度狀態下一段時間內人體的多個光電容積脈搏波信息,并且通過生化分析的方法同時采集人體的酒精濃度真實值,將采集到的光譜數據與對應酒精真值之間建立預測模型,此模型能夠根據光電容積脈搏波信息預測得到酒精濃度的真實值。在前期使用時,為采集模式,需要采集數據,并將其存儲在系統中,采集盡量多組的對應信息后,通過支持向量的方法對數據進行訓練,建立酒精預測模型。根據前期的數據完成酒精預測模型的建立,在之后的使用過程中,為預測模式,無需采集酒精真值,僅采集人體的光電容積脈搏波數據,并通過預測模型對這些數據進行運算,即可得到酒精濃度的預測值,實現無創酒精檢測的目的。無創酒精檢測系統預測方案如圖2 所示。

圖2 指夾式酒精濃度檢測系統預測方案
酒精檢測傳感器指夾系統主要含有兩個關鍵的器件,其中一個是集中了數據為960nm 的激光LED 發光器件,主要用來作為檢驗使用的光源。而另外一個是光電池收集管,主要的作用是收集經過手指的光波上存在的光強內容。
酒精檢測傳感器指夾系統主要是借助光電手段在活體組織中檢測血液酒精濃度的一種無創檢測方法。當一定波長的光照射到指端皮膚表面時,光束通過反射到達光電接收器。光電接收器光強呈波形變化,將此光強變化信號理轉化成電信號,便可獲得活體組織中血液的酒精濃度。
信號處理模塊主要包括四個方面,按順序分別是:
(1)經過專業的運放把光電池中收集管的電流轉變成電壓訊號;
(2)把電壓訊號導入到帶通過濾電路里,能夠過濾掉高頻率的噪音以及低頻率的擾亂訊號,只保存一些通過脈搏生成的訊號頻率;
(3)把電路放大,再把只有的mV等級的訊號提升到V級;
(4)把含有負電壓訊號的波形完整的提升到高于0V,來方便通過ADC 實行收集。
在這里選擇的關鍵的CPU 的型號為STM32F103,這塊單片機用來針對參數實行管理、相連同時操控每一個功能部分,采用I/O 端口來操控激光LED 的形態,通過采用ADC 通道對于訊號實行收集,根據串口來把觸摸屏與電腦進行相連。
在交互模塊中,主要是把觸摸屏當作核心,在屏幕里呈現顯示體系的運轉情況,還有呈現操控指引與操控按鍵,使用者能夠經過觸摸屏來對設施實行操控,隨后來完成預料、收集等功能。并且在對設施實行調節的時候能夠采用檢測的功能,來便于對設施進行調節。圖3 為整體結構原理圖。

圖3 整體結構原理圖
串口屏通過串口將指令發送到ARM,通過識別協議的首位的值,選擇將要執行的程序。預測模式表示輸入測量值,根據已有的樣本數據通過最小二乘法擬合的曲線,得出預測值并顯示。采集模式中,開始采集后屏幕實時顯示脈搏波波形,采集完成后,通過鍵盤輸入由呼氣式酒精檢測儀測得的酒精濃度值,并傳回單片機。也可通過屏幕對數據進行保存或刪除操作。輸入酒精濃度值時首先要根據協議判斷輸入的位數,再判斷小數點所在位置。
我們所采用的單片機的波特率為115200,所以我們將屏幕的波特率也設置為115200,與單片機保持一致,以保證單片機與屏幕的通信不會出現問題。如圖4 所示為觸摸屏屏幕按鈕結構圖,為觸摸屏的主界面上,只有采集模式和預測模式兩個按鍵。在采集模式的界面中,可以進行數據波形的顯示,并且可以將結果發送到單片機和上位機中去。還可以進入真值輸入界面,在真值輸入界面我們可以輸入相對應的真值,并且可以進行數據的保存與刪除。在預測模式的界面,可以使用一鍵預測血液酒精濃度值的功能。圖5 指夾式酒精濃度檢測儀實物圖。

圖4 屏幕按鈕結構圖

圖5 指夾式酒精濃度檢測儀實物圖
在將各部分的模塊進行安裝測試后,接下需要對數據正式開始采集,前期借助呼氣式酒精測量裝置對某人酒精值快速檢測,然后再利用光電式血液酒精度檢測儀測量同一人的酒精值,兩個數據作為一組數據進行比較研究。
通過建立模型,分別將采集模式下的數據作為訓練集,作為模型的訓練樣本,預測模式下的數據作為預測集,用于驗證預測模型精度。當65 組不同數據測量結束后,利用得到的52 組數據建立相關模型,取13 組數據用于最后的檢測以及誤差分析。
在建立模型后,得到對應公式如下:


圖6 數據擬合圖
人體測試結果如表1 所示,誤差分析如圖7 所示。

表1 預測結果


圖7 誤差分析圖
由表1 所得到的光電式血液酒精度檢測儀與呼氣式酒精濃度檢測儀進行計算,根據目前所得數據我們誤差可以達到±6.97%,符合國家規定的酒精檢測儀器誤差范圍在±10%以內。
(1)通過上述實驗及數據分析,無創血液酒精濃度檢測系統能夠穩定運行,得到較好的預測結果,達到了系統的設計要求。
(2)本研究利用了近紅外光的特殊波段,實現了無創血液酒精濃度的測量,基于已有的測量數據建立預測模型,得出了血液酒精濃度與血液吸光度的關系。