CN111061399A - 基于迭代算法处理电容信号并应用于触摸屏定位的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于传感器应用领域，具体公开了一种基于迭代算法处理电容信号并应用于触摸屏定位的方法，采用八个圆弧形电极的电容式传感器，该方法包括：检测电容信号、采集电容信号发送至上位机及上位机分析电容信号，采用迭代算法进行图像重建的步骤。本发明提供的基于迭代算法处理电容信号并应用于触摸屏定位的方法，该方法操作简单方便，图像重建速度快，而且不限制触摸材料，此外，电容式传感器结构简单、巧妙、制作方便，透过率高，导电能力强。本发明适用于电容式传感器的图像重建。

Description

基于迭代算法处理电容信号并应用于触摸屏定位的方法
技术领域
本发明属于传感器应用技术领域，涉及电容式传感器应用技术领域，具体地说是一种基于迭代算法处理电容信号并应用于触摸屏定位的方法。
背景技术
电容成像技术在20世纪80年代开始发展，通过采用特殊设计的敏感空间阵列电极，以非侵入或非接触的方法获取敏感场的信息，利用图像重建的方法再现场域内某一截面内介质的分布状态，并以图像的形式给出介质分布结果，其中，电容层析成像(Electrical Capacitance Tomography,ECT)是一种能对管道空间中介质分布进行可视化的新型监测技术。
ECT的基本原理是在工业管道周围安置电容传感器，从而测量电容传感器两两电极之间的电容值，根据所测电容值和相应的算法，ECT系统可重建出传感器监测区域的介质分布，从而得到管道内的多相流信息。ECT技术具有无辐射、非侵入、成本低和速度快等优点，具有非侵入、响应快、低成本、安全无辐射等优点，因此该技术具有广阔的应用前景和发展潜力。然而，现有技术中触摸显示器的图像重建方法大多是通过检测接地信号来判断触摸位置的变化，限制了触摸材料，并且所采用的电容式传感器电极分布于触摸屏表面，使得触摸屏显示范围内的透光率较低。
发明内容
本发明的目的，是要提供一种基于迭代算法处理电容信号并应用于触摸屏定位的方法，在不限制触摸材料的情况下，通过图像重建得确定触摸材料触摸触摸屏的位置。
本发明为实现上述目的，所采用的技术方案如下：
一种基于迭代算法处理电容信号并应用于触摸屏定位的方法，采用八个圆弧形电极的电容式传感器，八个圆弧形电极呈环形间隔排列地印刷于触摸屏表面边缘，触摸屏外侧设置有屏蔽层，电极通过电极引线与外部数据采集系统连接；基于迭代算法处理电容信号并应用于触摸屏定位的方法按照以下步骤顺序进行：
(一)对电容式传感器的电容信号进行检测；
(二)通过数据采集系统采集步骤(一)中测得的电容信号，并将其发送至上位机；
(三)上位机分析接收到的电容信号，采用迭代算法进行图像重建。
作为限定：所述电容式传感器电极和电极引线的材质均采用ITO材料。
作为另一种限定：步骤(一)中对电容式传感器的电容信号检测过程为：
①对电容式传感器的电极进行数字编号；
②选取电容式传感器的一个电极作为激励电极，对其施加激励电压后依次检测其余电极，获得电容信号；
③依次更换激励电极，重复步骤②的操作，完成对所有电极的检测。
作为进一步限定：图像重建算法具体为：建立ECT线性模型为C＝SG，式中，C为电容向量，S为灵敏度矩阵，G为介电常数向量；
根据最优化理论，由C＝SG得到ECT图像重建的极小化目标为
Figure BDA0002350771910000031
式中，g为归一化后的介电常数向量，λ为归一化后的电容向量；
求解
Figure BDA0002350771910000032
即找到g使函数
Figure BDA0002350771910000033
Figure BDA0002350771910000034
可以取到最小值，f(g)的梯度函数可以表示为
Figure BDA0002350771910000035
选择负梯度方向作为优化搜索方向，使梯度下降速度最快，得到图像重建迭代关系式
Figure BDA0002350771910000036
式中，k表示迭代次数，
Figure BDA0002350771910000037
为第k+1次迭代后的介电常数法向量，
Figure BDA0002350771910000038
为第k次迭代后的介电常数法向量，αk为第k次迭代的最优步长，通过修正αk得到一个合适的α值，使迭代算法可以表示为
Figure BDA0002350771910000039
作为更进一步限定：所述灵敏度矩阵的计算公式为
Figure BDA00023507719100000310
式中，ε2为高介电常数，ε1为低介电常数，
Figure BDA00023507719100000311
为场域内全部填充低介电常数物质时求出的电容矩阵，
Figure BDA00023507719100000312
为场域内全部填充高介电常数物质时求出的电容矩阵，
Figure BDA00023507719100000313
为第n个像素充满高介电常数物质而其他区域内填充低介电常数物质时的电容矩阵，A为场域区域面积，A(n)为第n个像素的面积，a和b为对应的激励-检测电极对的编号。
本发明由于采用了上述方案，与现有技术相比，所取得的有益效果是：
(1)本发明提供的基于迭代算法处理电容信号并应用于触摸屏定位的方法，利用图像来确定触摸位置，操作简单方便，还提高了准确度，减小了误触的发生，并且不限制触摸材料，扩大了用户的触摸条件，方便用户使用，此外，利用电容信号进行成像，在触摸屏边缘印刷电极，提高了显示范围内的透光率，而且电容式传感器结构简单、巧妙、制作方便，不需要外加结构。
(2)本发明提供的电容式传感器的电极和电极引线的材质均采用ITO材料，透过率高，导电能力强；
(3)本发明采用迭代算法进行图像重建，收敛速度快，可以快速的进行图像重建。
综上所述，本发明提供的基于迭代算法处理电容信号并应用于触摸屏定位的方法，该方法操作简单方便，图像重建速度快，而且不限制触摸材料，此外，电容式传感器结构简单、巧妙、制作方便，透过率高，导电能力强。
本发明适用于电容式传感器的图像重建。
附图说明
下面结合附图及具体实施例对本发明作更进一步详细说明。
图1为本发明实施例1-5的电容式传感器结构示意图；
图2为本发明实施例1-5的系统结构图；
图3为本发明实施例1的图像重建图；
图4为本发明实施例2的图像重建图；
图5为本发明实施例3的图像重建图；
图6为本发明实施例4的图像重建图；
图7为本发明实施例5的图像重建图；
图中：1、触摸屏；2、屏蔽层；3、电极；4、电极引线；5、低介电常数区域；6、高介电常数区域。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步说明，但本领域的技术人员应当理解，本发明并不限于以下实施例，任何在本发明具体实施例基础上做出的改进和变化都在本发明权利要求保护的范围之内。
实施例1基于迭代算法处理电容信号并应用于触摸屏定位的方法
本实施例为一种基于迭代算法处理电容信号并应用于触摸屏定位的方法，采用八个圆弧形电极3的电容式传感器，八个圆弧形电极3呈环形以0.5mm的间隔排列地印刷于触摸屏1上表面边缘，触摸屏1侧表面设置有屏蔽层2，电极3通过电极引线4引出与外部数据采集系统连接，电极3和电极引线4的材质均采用ITO材料，其结构如图1所示。
基于迭代算法处理电容信号并应用于触摸屏定位的方法采用的系统结构如图2所示，该方法按照以下步骤顺序进行：
(一)对电容式传感器的电容信号进行检测，具体测量过程为：
①对电容式传感器的电极3进行数字编号，从左上角开始顺时针依次编号为31-38；
②选取电容式传感器的编号为31的电极3作为激励电极，对其施加1V的激励电压后依次检测其余的电极3，检测触摸屏1中间的电容信号；
③依次更换激励电极，重复步骤②的操作，完成对所有电极3的检测，检测结果如表1所示。
表1触摸屏中间电容信号检测结果
Figure BDA0002350771910000061
(二)通过现有的数据采集系统采集步骤(一)中测得的电容信号，并将其发送至上位机；
(三)上位机分析接收到的电容信号，采用迭代算法进行图像重建。
图像重建算法具体为：
建立ECT线性模型为C＝SG，式中，C为电容向量，S为灵敏度矩阵，G为介电常数向量；根据最优化理论，由C＝SG得到ECT图像重建的极小化目标为
Figure BDA0002350771910000071
式中，g为归一化后的介电常数向量，λ为归一化后的电容向量，其中，灵敏度矩阵的计算公式为
Figure BDA0002350771910000072
式中，ε2为高介电常数，ε1为低介电常数，
Figure BDA0002350771910000073
为场域内全部填充低介电常数物质时求出的电容矩阵，
Figure BDA0002350771910000074
为场域内全部填充高介电常数物质时求出的电容矩阵，
Figure BDA0002350771910000075
为第n个像素充满高介电常数物质而其他区域内填充低介电常数物质时的电容矩阵，A为场域面积，A(n)为第n个像素的面积，a和b为对应的激励-检测电极对的编号；本实施的低介电常数物质为空气，ε1＝1，高介电常数物质为人体，ε2＝80，场域面积为908mm2，场域内像素数量为104个，A(n)＝4mm2，
Figure BDA0002350771910000076
通过表1的数据仿真得到；
求解
Figure BDA0002350771910000077
即找到g使函数
Figure BDA0002350771910000078
Figure BDA0002350771910000079
可以取到最小值，f(g)的梯度函数可以表示为
Figure BDA00023507719100000710
选择负梯度方向作为优化搜索方向，使梯度下降速度最快，得到图像重建迭代关系式
Figure BDA00023507719100000711
式中，k表示迭代次数，
Figure BDA00023507719100000712
为第k+1次迭代后的介电常数法向量，
Figure BDA00023507719100000713
为第k次迭代后的介电常数法向量，αk为第k次迭代的最优步长，因为αk可以选择，所以
Figure BDA00023507719100000714
与
Figure BDA00023507719100000715
正交，通过修正αk得到一个合适的α值，使迭代算法可以表示为
Figure BDA00023507719100000716
代入初始化值
Figure BDA00023507719100000717
进行迭代计算，本实施例设置迭代的最大次数kmax＝51，仿真得到介电常数分布状态，输出图像重建结果，图像重建的结果如图3所示。
实施例2基于迭代算法处理电容信号并应用于触摸屏定位的方法
本实施例与实施例1基本相同，不同之处在于检测触摸屏1的位置不同，本实施例检测的是触摸屏1上方的电容信号，检测结果如表2所示，图像重建结果如图4所示。
表2触摸屏上方电容信号检测结果
Figure BDA0002350771910000081
实施例3基于迭代算法处理电容信号并应用于触摸屏定位的方法
本实施例与实施例1基本相同，不同之处在于检测触摸屏1的位置不同，本实施例检测的是触摸屏1下方的电容信号，检测结果如表3所示，图像重建结果如图5所示。
表3触摸屏下方电容信号检测结果
Figure BDA0002350771910000091
实施例4基于迭代算法处理电容信号并应用于触摸屏定位的方法
本实施例与实施例1基本相同，不同之处在于检测触摸屏1的位置不同，本实施例检测的是触摸屏1左方的电容信号，检测结果如表4所示，图像重建结果如图6所示。
表4触摸屏左方电容信号检测结果
Figure BDA0002350771910000092
Figure BDA0002350771910000101
实施例5基于迭代算法处理电容信号并应用于触摸屏定位的方法
本实施例与实施例1基本相同，不同之处在于检测触摸屏1的位置不同，本实施例检测的是触摸屏1右方的电容信号，检测结果如表5所示，图像重建结果如图7所示。
表5触摸屏右方电容信号检测结果
Figure BDA0002350771910000102

Claims (7)

1.一种基于迭代算法处理电容信号并应用于触摸屏定位的方法，其特征在于，采用八个圆弧形电极的电容式传感器，八个圆弧形电极呈环形间隔排列地印刷于触摸屏表面边缘，触摸屏外侧设置有屏蔽层，电极通过电极引线与外部数据采集系统连接；基于迭代算法处理电容信号并应用于触摸屏定位的方法按照以下步骤顺序进行：
(一)对电容式传感器的电容信号进行检测；
(二)通过数据采集系统采集步骤(一)中测得的电容信号，并将其发送至上位机；
(三)上位机分析接收到的电容信号，采用迭代算法进行图像重建。
2.根据权利要求1所述的基于迭代算法处理电容信号并应用于触摸屏定位的方法，其特征在于，所述电容式传感器电极和电极引线的材质均采用ITO材料。
3.根据权利要求1或2所述的基于迭代算法处理电容信号并应用于触摸屏定位的方法，其特征在于，步骤(一)中对电容式传感器的电容信号检测过程为：
①对电容式传感器的电极进行数字编号；
②选取电容式传感器的一个电极作为激励电极，对其施加激励电压后依次检测其余电极，获得电容信号；
③依次更换激励电极，重复步骤②的操作，完成对所有电极的检测。
4.根据权利要求1或2所述的基于迭代算法处理电容信号并应用于触摸屏定位的方法，其特征在于，图像重建算法具体为：建立ECT线性模型为C＝SG，式中，C为电容向量，S为灵敏度矩阵，G为介电常数向量；
根据最优化理论，由C＝SG得到ECT图像重建的极小化目标为
Figure FDA0002350771900000021
式中，g为归一化后的介电常数向量，λ为归一化后的电容向量；
求解
Figure FDA0002350771900000022
即找到g使函数
Figure FDA0002350771900000023
Figure FDA0002350771900000024
可以取到最小值，f(g)的梯度函数可以表示为
Figure FDA0002350771900000025
选择负梯度方向作为优化搜索方向，使梯度下降速度最快，得到图像重建迭代关系式
Figure FDA0002350771900000026
式中，k表示迭代次数，
Figure FDA0002350771900000027
为第k+1次迭代后的介电常数向量，
Figure FDA0002350771900000028
为第k次迭代后的介电常数向量，αk为第k次迭代的最优步长，通过修正αk得到一个合适的α值，使迭代算法可以表示为
Figure FDA0002350771900000029
5.根据权利要求3所述的基于迭代算法处理电容信号并应用于触摸屏定位的方法，其特征在于，图像重建算法具体为：建立ECT线性模型为C＝SG，式中，C为电容向量，S为灵敏度矩阵，G为介电常数向量；
根据最优化理论，由C＝SG得到ECT图像重建的极小化目标为
Figure FDA00023507719000000210
式中，g为归一化后的介电常数向量，λ为归一化后的电容向量；
求解
Figure FDA00023507719000000211
即找到g使函数
Figure FDA00023507719000000212
Figure FDA0002350771900000031
可以取到最小值，f(g)的梯度函数可以表示为
Figure FDA0002350771900000032
选择负梯度方向作为优化搜索方向，使梯度下降速度最快，得到图像重建迭代关系式
Figure FDA0002350771900000033
式中，k表示迭代次数，
Figure FDA0002350771900000034
为第k+1次迭代后的介电常数法向量，
Figure FDA0002350771900000035
为第k次迭代后的介电常数法向量，αk第k次迭代的最优步长，通过修正αk得到一个合适的α值，使迭代算法可以表示为
Figure FDA0002350771900000036
6.根据权利要求4所述的基于迭代算法处理电容信号并应用于触摸屏定位的方法，其特征在于，所述灵敏度矩阵的计算公式为
Figure FDA0002350771900000037
式中，ε2为高介电常数，ε1为低介电常数，
Figure FDA0002350771900000038
为场域内全部填充低介电常数物质时求出的电容矩阵，
Figure FDA0002350771900000039
为场域内全部填充高介电常数物质时求出的电容矩阵，
Figure FDA00023507719000000310
为第n个像素充满高介电常数物质而其他区域内填充低介电常数物质时的电容矩阵，A为场域区域面积，A(n)为第n个像素的面积，a和b为对应的激励-检测电极对的编号。
7.根据权利要求5所述的基于迭代算法处理电容信号并应用于触摸屏定位的方法，其特征在于，所述灵敏度矩阵的计算公式为
Figure FDA00023507719000000311
式中，ε2为高介电常数，ε1为低介电常数，
Figure FDA00023507719000000312
为场域内全部填充低介电常数物质时求出的电容矩阵，
Figure FDA00023507719000000313
为场域内全部填充高介电常数物质时求出的电容矩阵，
Figure FDA00023507719000000314
为第n个像素充满高介电常数物质而其他区域内填充低介电常数物质时的电容矩阵，A为场域区域面积，A(n)为第n个像素的面积，a和b为对应的激励-检测电极对的编号。
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