CN101915726A - 一种基于嵌入式系统的微粒检测统计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于嵌入式系统的微粒检测统计方法，根据信号波形形状来对其分类，具体实现过程是通过对存储器中的数据进行微分。根据其微分判断该信号是否为M信号、正常信号或是干扰信号，其优点在于能够区分干扰信号和正常信号，且能识别两个信号距离很近而产生的M信号，并且由于采用嵌入式系统实现，不存在模拟信号识别中存在的问题。本发明能大大降低实际电路的复杂程度及成本，且能提高微粒信号的识别率计数的准确性。

Description

一种基于嵌入式系统的微粒检测统计方法

技术领域

本发明及一种微粒检测统计方法，尤其是涉及一种基于嵌入式系统的微粒检测统计方法。

背景技术

电阻抗法(coulter法)和光阻法测电阻用于检测及统计微粒已有50多年的历史。Coulter原理最早是由美国科学家Coulter在1947年发明，并且在血细胞分析应用上获得了成功。目前，国内外大部分血细胞分析仪都还在使用Coulter法。光阻法仪器最早由美国HIAC公司生产，20世纪80年代引进到我国，主要应用于航天汽油、医药等领域，在微粒检测中有着重要的地位。

无论是电阻抗法还是光阻法检测微粒，都需要对这两种方法产生的微粒信号脉冲进行检测。电阻法和光阻法传感器都会受到干扰，如电源波动和外界电磁干扰，会产生信号的干扰脉冲(不是正常的微粒脉冲信号)；或者是由于两个微粒信号几乎同时通过传感器而产生叠加信号(我们可以称之为M信号)，对信号的检测及统计会带来一定的误差。

传统的模拟信号检测微粒方法其中一个确定是无法识别复杂信号(干扰信号和M信号)。另一个缺点就是模拟方法检测信号时其电路复杂，实际使用时调试困难，且容易受到环境的影响产生电路参数的变化导致检测统计不准确。采用数字化的方法对微粒信号检测无疑是解决以上问题的最佳途径。

近些年来，视觉图像法、人工神经网络等方法在微粒检测方法进程中涌现出来，在实际的使用中也取得了一定的效果，但这些方法硬件资源开销大，使得该类方法中很少能实际移植到ARM等嵌入式系统中，对这些方法的推广起到了一定的阻碍作用。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种能提高微粒信号的识别率和计数准确性的基于嵌入式系统的微粒检测统计方法。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种基于嵌入式系统的微粒检测统计方法，其特征在于具体步骤如下：步骤一：微粒信号经过A/D转换器变成数字微粒信号；

步骤二：将数字微粒信号经过数字滤波器；

步骤三：定义正常信号峰值幅度范围为800mV～5V，信号宽度范围为15us～30us，AD采样率为1MHz，AD参考电压为5V，AD采样数据为8位；

定义D_N为N时刻信号的AD采样值，D_N-1为N-1时刻信号的AD采样值，信号上升阶段比较阈值D_TH1＝200mV，信号上升阶段微分比较阈值D_TH2＝100mV/us；

有效信号是指需要存储的数字微粒信号，其应满足以下几个判断条件，起始点判断的条件如下：

D_N＞D_TH1

并且

D_N-D_N-1＞D_TH2

即N时刻信号的AD采样值大于信号上升阶段比较阈值D_TH1并且信号微分值大于信号上升阶段微分比较阈值D_TH2时，为有效信号开始点；

D_M为M时刻信号的AD采样值，M＞N，信号下降阶段比较阈值D_TH3＝100mV，信号宽度阈值D_TH4＝60us；

有效信号结束点的判断条件如下：

D_M＜D_TH3

或者

M-N＞D_TH4

即M时刻信号的AD采样值小于信号下降阶段比较阈值D_TH3，或信号的宽度大于信号宽度阈值D_TH4时，为有效信号结束点；

步骤四：当系统存储了一个有效信号时，微粒信号识别程序正在对该有效信号进行分析，在分析的这段过程中，有效信号的选择也在同时进行，当其判断出下一个有效信号开始时，如果第一存储器中数据还未被清空，则下一段有效信号应存储在第二存储器中，第一存储器和第二存储器交替运行才能保证微粒信号识别的正常进行。

步骤五：

1)对数字微粒信号进行微分，计算微分值过“0”的个数；

2)对两个及两个以上微分值过“0”点之间的时间间隔小于等于3us的过“0”点进行合并；

3)合并过“0”点后，若微分值过“0”点的个数为1时，则为单峰信号，若其峰值电压AD的采样值在800mV～5V之间，信号宽度在15～30us内，则认为是合理信号，对其统计计数，反之为干扰信号，不计数；当微分值过“0”点的个数为多个，则为多峰信号；

4)若过“0”点的个数为2，则认为是双峰信号，将其拆分成2个单峰信号，按步骤五中3)判断是否为合理信号；过“0”点数大于2的信号则判定为干扰信号；

步骤六：当经过步骤五识别出一个微粒信号后，取出其峰值信号X，以该信号作为地址在相应的数组Y[x]中计数累加1；

步骤七：直方图显示，以数组的地址x作为横坐标，以该地址中数组中的内容Y[x]作为纵坐标画出直方图。

与现有技术相比，本发明的优点在于能够区分干扰信号和正常信号，且能识别两个信号距离很近而产生的M信号，并且由于采用嵌入式系统实现，不存在模拟信号识别中存在的问题。本发明能大大降低实际电路的复杂程度及成本，且能提高微粒信号的识别率计数的准确性。

本发明所涉及的M信号的识别分类方法简单可靠，根据信号波形形状来对其分类，具体实现过程是通过对存储器中的数据进行微分。根据其微分判断该信号是否为M信号、正常信号或是干扰信号。这种实现方法简单可靠，很容易嵌入式系统中实现，保证其实时性、高效性。

本发明的计数方法是以信号的电压幅值为标号，在对应的数组元素中累加计数。该计数方法的结果是最终的结果不仅能统计微粒个数目还能反映微粒的体积分布。

附图说明

图1为本发明的流程总框图；

图2为本发明的有效信号判断算法流程图；

图3为本发明的微粒信号类型检测时的算法流程图。

具体实施方式

以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。

一种基于嵌入式系统的微粒检测统计方法，其特征在于具体步骤如下：步骤一：微粒信号经过A/D转换器变成数字微粒信号；

步骤二：将数字微粒信号经过数字滤波器；

步骤三：定义正常信号峰值幅度范围为800mV～5V，信号宽度范围为15us～30us，AD采样率为1MHz，AD参考电压为5V，AD采样数据为8位；

定义D_N为N时刻信号的AD采样值，D_N-1为N-1时刻信号的AD采样值，信号上升阶段比较阈值D_TH1＝200mV，信号上升阶段微分比较阈值D_TH2＝100mV/us；

有效信号是指需要存储的数字微粒信号，其应满足以下几个判断条件，起始点判断的条件如下：

D_N＞D_TH1

并且

D_N-D_N-1＞D_TH2

即N时刻信号的AD采样值大于信号上升阶段比较阈值D_TH1并且信号微分值大于信号上升阶段微分比较阈值D_TH2时，为有效信号开始点；

D_M为M时刻信号的AD采样值，M＞N，信号下降阶段比较阈值D_TH3＝100mV，信号宽度阈值D_TH4＝60us；

有效信号结束点的判断条件如下：

D_M＜D_TH3

或者

M-N＞D_TH4

即M时刻信号的AD采样值小于信号下降阶段比较阈值D_TH3，或信号的宽度大于信号宽度阈值D_TH4则为有效信号结束点；

步骤四：当系统存储了一个有效信号时，微粒信号识别程序正在对该有效信号进行分析，在分析的这段过程中，有效信号的选择也在同时进行，当其判断出下一个有效信号开始时，如果第一存储器中数据还未被清空，则下一段有效信号应存储在第二存储器中，第一存储器和第二存储器交替运行才能保证微粒信号识别的正常进行。

步骤五：

1)对数字微粒信号进行微分，计算微分值过“0”的个数；

2)对两个及两个以上微分值过“0”点之间的时间间隔小于等于3us的过“0”点进行合并；

3)合并过“0”点后，若微分值过“0”点的个数为1时，则为单峰信号，若其峰值电压AD的采样值在800mV～5V之间，信号宽度在15～30us内，则认为是合理信号，对其统计计数，反之为干扰信号，不计数；当微分值过“0”点的个数为多个，则为多峰信号；

4)若过“0”点的个数为2，则认为是双峰信号，将其拆分成2个单峰信号，按步骤五中3)判断是否为合理信号；过“0”点数大于2的信号则判定为干扰信号；

步骤六：当经过步骤五识别出一个微粒信号后，取出其峰值信号X，以该信号作为地址在相应的数组Y[x]中计数累加1；

步骤七：直方图显示，以数组的地址x作为横坐标，以该地址中数组中的内容Y[x]作为纵坐标画出直方图。

如图1所示，基于嵌入式系统的微粒识别系统主要包括AD转化器1、数字滤波器2、有效信号判断模块3、数组储器模块4、微粒类型识别模块5、微粒统计模块6、直方图显示模块7。

本实施例，首先将被检测液体通过Coulter传感器(或光阻传感器)和前置放大器。在微粒信号采集阶段，选择合理的传感器，可以使传感器噪声达到最小。同时，通过传感器产生的信号是亚毫伏的电压信号，经过一个前置放大电路(小信号放大器)将信号放大，便于后续信号识别。然后对放大的微粒信号进行一定的预处理，就是设计合理的模拟滤波器来滤除干扰。最后采用高速AD转换器将模拟信号转换成数字信号。

本发明所述的数字滤波器2将采用资源消耗很小的限幅滤波法，用于滤除由于A/D转换器的误差及电源波动造成的数据突变点，以避免在进行微粒识别时系统发生误动作。该方法的基本思想是：根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值(设为A)每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差小于等于A，则本次值有效；如果本次值与上次值之差大于A，则本次值无效，放弃本次值，用上次值代替本次值。

本实例中有效信号判断3是指信号经AD采样和数字滤波之后，其信号是否大于某个阈值，其应满足以下几个判断条件，起始点判断的条件如下：

D_N＞D_TH1

并且

D_N-D_N-1＞D_TH2

即N时刻信号的AD采样值大于信号上升阶段比较阈值D_TH1并且信号微分值大于信号上升阶段微分比较阈值D_TH2时，为有效信号开始点；

其有效信号结束点的判断条件如下：

D_M＞D_TH3

或者

M-N＞D_TH4

即M时刻信号的AD采样值小于信号下降阶段比较阈值D_TH3，或信号的宽度大于信号宽度阈值D_TH4则为有效信号结束点；

本实例中所描述的波形寄存器4实质上是在嵌入式系统中开辟的一个数组，该数组元素是某体积微粒的计数值，该微粒体积对应的是数组下标。本实例中需要两个或两个以上的数组来交替记录有效信号。当记录完一段有效信号时，该段数据需要等待系统处理，故此时的有效信号需要存放到另一个空闲的数组中。

本实例中所涉及的微粒识别5方法简单可靠，根据信号波形形状来对其分类，具体实现过程是通过对存储器中的数据进行微分。根据其微分判断该信号是否为M信号、正常信号或是干扰信号。这种实现方法简单可靠，很容易嵌入式系统中实现，保证其实时性、高效性。

本实例中的微粒统计6是指当微粒识别模块识别出该信号为微粒信号后，根据信号的类型，取波形对应的峰值(或谷值)。如当该信号为单峰信号时，取其峰值，如果是M信号则取其两个峰值，如果是伪M信号则取其谷值。然后以前面的得到的电压值对应的标号，对相应数组的元素加1。该计数方法的结果是计数结果不仅能反映微粒的总数还能反映微粒的体积分布。

本实例中的直方图显示7是指在测量完后对其测量的结果进行直方图显示，横坐标对应为数组的标号，纵坐标对应为计数值。由于横坐标对应为微粒的体积，直方图就能反映微粒信号的体积分布。

图1中示出的是微粒分析系统中主要的7个任务。任务的优先等级依次为：AD采样、均值滤波、有效信号判断、信号储存、信号类型判断、微粒统计和直方图显示。

图2中简要示出了有效信号检测模块的算法流程图。当满足：

D_N＞D_TH1

并且

D_N-D_N-1＞D_TH2

条件时，开始记录数据；当满足：

D_M＞D_TH3

或者

M-N＞D_TH4

条件时，停止记录数据。当数据宽度满足条件时向系统发出识别请求，否则认为该信号不是正常信号，清空。

图3中简要示出了微粒分析系统中的微粒识别模块的算法流程图。算法中先对信号进行微分，然后对微分值寻找过0点的个数。这里的过0点并不是绝对的0点，而是一个比0略大的阈值。通过该算法可以很方便的识别出信号的类型。

Claims (1)

1.一种基于嵌入式系统的微粒检测统计方法，其特征在于具体步骤如下：步骤一：微粒信号经过A/D转换器变成数字微粒信号；

步骤二：将数字微粒信号经过数字滤波器；

步骤三：定义正常信号峰值幅度范围为800mV～5V，信号宽度范围为15us～30us，AD采样率为1MHz，AD参考电压为5V，AD采样数据为8位；

定义D_N为N时刻信号的AD采样值，D_N-1为N-1时刻信号的AD采样值，信号上升阶段比较阈值D_TH1＝200mV，信号上升阶段微分比较阈值D_TH2＝100mV/us；

有效信号是指需要存储的数字微粒信号，其应满足以下几个判断条件，起始点判断的条件如下：

D_N＞D_TH1

并且

D_N-D_N-1＞D_TH2

即N时刻信号的AD采样值大于信号上升阶段比较阈值D_TH1并且信号微分值大于信号上升阶段微分比较阈值D_TH2时，为有效信号开始点；

D_M为M时刻信号的AD采样值，M＞N，信号下降阶段比较阈值D_TH3＝100mV，信号宽度阈值D_TH4＝60us；

有效信号结束点的判断条件如下：

D_M＜D_TH3

或者

M-N＞D_TH4

即M时刻信号的AD采样值小于信号下降阶段比较阈值D_TH3，或信号的宽度大于信号宽度阈值D_TH4时，为有效信号结束点；

步骤四：当系统存储了一个有效信号时，微粒信号识别程序正在对该有效信号进行分析，在分析的这段过程中，有效信号的选择也在同时进行，当其判断出下一个有效信号开始时，如果第一存储器中数据还未被清空，则下一段有效信号应存储在第二存储器中，第一存储器和第二存储器交替运行才能保证微粒信号识别的正常进行。

步骤五：

1)对数字微粒信号进行微分，计算微分值过“0”的个数；

2)对两个及两个以上微分值过“0”点之间的时间间隔小于等于3us的过“0”点进行合并；

3)合并过“0”点后，若微分值过“0”点的个数为1时，则为单峰信号，若其峰值电压AD的采样值在800mV～5V之间，信号宽度在15～30us内，则认为是合理信号，对其统计计数，反之为干扰信号，不计数；当微分值过“0”点的个数为多个，则为多峰信号；

4)若过“0”点的个数为2，则认为是双峰信号，将其拆分成2个单峰信号，按步骤五中3)判断是否为合理信号；过“0”点数大于2的信号则判定为干扰信号；

步骤六：当经过步骤五识别出一个微粒信号后，取出其峰值信号X，以该信号作为地址在相应的数组Y[x]中计数累加1；

步骤七：直方图显示，以数组的地址x作为横坐标，以该地址中数组中的内容Y[x]作为纵坐标画出直方图。

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