CN111077193B - 一种电容传感器及对其电容信号进行处理的成像定位方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于传感器应用领域，公开了一种电容式传感器，电容式传感器共有八个圆弧形的电极，电极印刷在电容式传感器的触摸屏边缘的表面上，按照间隔在所述触摸屏上围为环形；电极引线印刷在触摸屏边缘的表面上，电极引线与外部激励信号输入系统系统和检测信号采集系统相连接；触摸屏外侧设置有介电屏蔽层；本发明还公开了利用上述电容传感器得到的电容信号进行处理的成像定位方法。本发明利用电容信号进行图像重建来确定触摸位置，只需要在触摸屏上印刷电极，结构简单、巧妙，制作方便，不需要外加结构，本发明适用于触摸屏的图像重建进行定位。

Description

一种电容传感器及对其电容信号进行处理的成像定位方法
技术领域
本发明属于传感器应用领域，涉及一种电容传感器，具体介绍了一种电容传感器及对其电容信号进行处理的成像定位方法。
背景技术
随着人们对人机交互的需求越来越高，人们对触摸时位置的精确度的要求也越来越高，现有技术中是在触摸屏上设置用于采样的横向与纵向电极阵列，但在这种方法中降低了触摸屏透光度，增加了触摸屏的损耗功率。而电容成像技术通过采用特殊设计的敏感空间阵列电极，根据被测物质各相具有不同的介电常数，当各相组分分布或浓度分布发生变化时，将引起介电常数发生变化，从而使测量电极对间的电容值发生变化，利用相应的图像重建算法重建被测物场的介电分布图。电容成像技术采用的是非侵入或非接触式的检测方式，可以提高触摸屏的透光度以及触摸的精确度，因此引起了引起了人们的关注，具有重要意义。
发明内容
本发明的目的是要提供一种电容传感器，可以测量不同触摸位置时电容大小，只需要在电容传感器的触摸屏上印刷电极，结构简单，制作方便，不需要外加结构；
本发明的另一个目的是要提供一种利用上述电容传感器测得的电容信号进行处理的成像定位方法。
为了实现上述的目的，本发明采用了如下的技术方案：
一种电容式传感器，所述电容式传感器共有八个圆弧形的电极，所述电极印刷在电容式传感器的触摸屏边缘的表面上，按照间隔在所述触摸屏上围为环形；
所述电极引线印刷在触摸屏边缘的表面上，所述电极引线与外部激励信号输入系统和检测信号采集系统相连接；所述触摸屏外侧设置有介电屏蔽层。
作为限定，所述电极中的一个为激励电极，其余为检测电极，所述激励电极与检测电极形成不规则的平行板电容结构。
作为第二种限定，所有电极与电极引线均采用ITO材料。
本发明还提供了一种利用上述电容传感器测得的电容信号进行处理的成像定位方法，包括以下步骤：
一、对电极依次编号，选取一个电极作为激励电极，其余电极作为检测电极，通过激励信号输入系统对选取的激励电极施加激励信号电压后，依次对检测电极进行检测，得到测量的电容值；
得到所有测量的电容值后，更换激励电极，选择另一个电极作为激励电极，其余电极作为检测电极，重复之前的操作，直到所有电极都被激励一次；
二、通过数据采集系统采集步骤一中测量的电容值传入上位机中，根据电容值计算电极围成的区域内的介电常数并判断介电常数物质类别，进行图像重建。
作为限定，所述图像重建算法包括以下步骤：
(一)将电极围成的区域剖分为N个单元，N≥2，将单元i的介电常数物质变化后 测量的电容值向量xi作为输入向量，单元i的介电常数物质变化后，电极围成的区域 内全部单元的介电常数向量yi作为输出向量，通过SVM算法对每个单元依次进行训 练，得到N个单元训练样本集
Figure RE-GDA0002419483760000011
(二)采用并联归一化模型对输入向量xi进行电容归一化处理，得到归一化后的训练样本集为
Figure RE-GDA0002419483760000012
(三)对单元i，对归一化后的训练样本集建立两分类问题，然后对归一化后的训练样本集构造相应的最优化问题并引入拉格朗日乘子转为对偶问题，求得最优解，然后 对两分类问题构造对应的决策函数fi＝sgn(g(xi))，其中，
Figure RE-GDA0002419483760000013
K(xi,xj)为核函数，K(xi,xj)＝exp(-γ||xi-xj||2),γ＞0，其中，γ为固定算子，d为常数；
(四)通过xi能否使决策函数中的g(xi)得到最大值来判定单元i的介电常数，然后判断单元i介电常数物质类别；
(五)对电极围成的区域剖分的N个单元分别重复(三)、(四)步骤，完成对电极 围成的区域全部内单元的介电常数物质类别的判断，重建图像。
作为第二种限定，所述步骤（二）中的并联归一化模型为
Figure 36620DEST_PATH_IMAGE009
其中C i 为检测到的电容值，C l 表示电极围成的区域中标定的低介电常数物质满场分布时的电容值，C h 表示电极围成的区域中标定的高介电常数物质满场分布时的电容值；x i ’为归一化电容值，x i ’与被检测的电容值C i 为线性关系。
作为第三种限定，所述步骤(一)单元i介电常数物质变化后测量的电容值向 量
Figure RE-GDA0002419483760000014
单元i的介电常数物质变化后，电极围成的区域内全部单 元的介电常数向量
Figure RE-GDA0002419483760000015
其中
Figure RE-GDA0002419483760000016
为单元i内介电常数物质变化后测的电容值，n为测得的电容值的个数；
Figure RE-GDA0002419483760000017
是单元i的介电常数物质变化后编号为N的单元内的介电常数；
步骤(二)中xi归一化处理后得到
Figure RE-GDA0002419483760000018
作为第四种限定，所述步骤（三）中，对于训练样本集中的训练样本构造最优化问题为
Figure 723265DEST_PATH_IMAGE015
引入拉格朗日乘子
Figure 904848DEST_PATH_IMAGE016
后，构造对偶问题为
Figure 32204DEST_PATH_IMAGE017
得到最优解
Figure 932026DEST_PATH_IMAGE018
，其中，
Figure 435820DEST_PATH_IMAGE019
为单元i最优化问题的最优解，
Figure 737488DEST_PATH_IMAGE020
为单元i对偶问题的最优解，C为惩罚函数，
Figure 35746DEST_PATH_IMAGE021
为引入的松弛变量，b为常数，x j 为引入拉格朗日乘子导出对偶问题后与x i 的对偶值，y j 为引入拉格朗日乘子导出对偶问题后与y i 的对偶值。
本发明由于采用了上述的技术方案，其与现有技术相比，所取得的技术进步在于：
（1）本发明利用电容信号进行图像重建，只需要在触摸屏上印刷电极，结构简单、巧妙，制作方便，不需要外加结构；
（2）本发明利用电容信号进行图像重建来确定触摸位置，不再限制触摸材料，扩大了用户的触摸条件，方便用户使用；
（3）本发明利用图像来确定触摸位置，可以提高准确度，减小误触发生；
（4）本发明将电极安置在触摸屏边缘的表面上，提高了显示范围内的透光率，使得触摸屏可用较低的功耗达到较高的色彩显示。
本发明属于传感器应用领域，涉及一种电容传感器，通过电容成像提高触摸屏定位精确度，适用于触摸屏的图像重建进行定位。
附图说明
图1为本发明实施例1中电极的结构示意图；
图2为本发明实施例2的系统流程框图；
图3为本发明实施例2的图像重建图；
图4为本发明实施例3的图像重建图；
图5为本发明实施例4的图像重建图；
图6为本发明实施例5的图像重建图；
图7为本发明实施例6的图像重建图。
图中：1、触摸屏；2、介电屏蔽层；3、电极；4、电极引线；5、高介电常数区域；6、低介电常数区域。
具体实施方式
为了更好的解释本发明，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本发明作详细描述。
实施例1 一种电容式传感器
如图1所示，本实施例中的电容式传感器共有八个圆弧形的电极3，电极3印刷在电容式传感器的触摸屏1边缘的表面上，按照间隔在触摸屏1上围为环形；其中，电极引线4也印刷在触摸屏1边缘的表面上，电极引线4与外部激励信号输入系统和检测信号采集系统相连接；触摸屏1外侧设置有介电屏蔽层2。电极3与电极引线4均采用ITO材料。
实施例2 一种电容传感器对其电容信号进行处理的成像定位方法
如图2所示，本实施例提供了一种利用上述电容传感器测得的电容信号进行处理的成像定位方法，包括以下步骤：
对电极3依次编号，选取一个电极3作为激励电极，其余电极3作为检测电极，通过激励信号输入系统对选取的激励电极施加激励信号电压后，依次对检测电极进行检测，得到测量的电容值；
得到所有测量的电容值后，更换激励电极，选择另一个电极3作为激励电极，其余电极3作为检测电极，重复之前的操作，直到所有电极3都被激励一次；
二、通过数据采集系统采集步骤一中测量的电容值传入上位机中，根据电容值计算电极3围成的区域内的介电常数并判断介电常数物质类别，进行图像重建。
其中图像重建算法包括以下步骤：
(一)将电极3围成的区域剖分为104个单元，将单元i的介电常数物质变化后测量的电容值向量xi作为输入向量，单元i的介电常数物质变化后，电极3围成的区域内 全部单元的介电常数向量yi作为输出向量，通过SVM算法对每个单元依次进行训练， 得到104个单元训练样本集
Figure RE-GDA0002419483760000021
本步骤中单元i介电常数物质变化后测量的电容值向量
Figure RE-GDA0002419483760000022
单元 i的介电常数物质变化后，电极3围成的区域内全部单元的介电常数向量
Figure RE-GDA0002419483760000023
其中
Figure RE-GDA0002419483760000024
为单元i内介电常数物质变化后内被测量的电容值，n为测得的电容值的个数；
Figure RE-GDA0002419483760000025
是单元i的介电常数物质变化后编号为104的单元内的介电常数；
(二)采用并联归一化模型对输入向量xi进行电容归一化处理，得到归一化后的训练样本集为
Figure RE-GDA0002419483760000026
其中，本步骤中的并联归一化模型为
Figure RE-GDA0002419483760000027
其中Ci为被检测的电容值，Cl表示电极3围成的环形区域中标定的低介电常数物质满场分布时的电容值，Ch表示电极3围成的环形区域中标定的高介电常数物质满场分 布时的电容值；x’i为归一化电容值，x’i与被检测的电容值Ci为线性关系；
步骤(二)中xi归一化处理后得到
Figure RE-GDA0002419483760000028
(三)对单元i，对归一化后的训练样本集建立两分类问题，然后对归一化后的训练样本集构造相应的最优化问题并引入拉格朗日乘子转为对偶问题，求得最优解，然后 对两分类问题构造对应的决策函数fi＝sgn(g(xi))，其中，
Figure RE-GDA0002419483760000029
K(xi,xj)为核函数，K(xi,xj)＝exp(-γ||xi-xj||2),γ＞0，其中，γ为固定算子，d为常数；
本步骤中，对于训练样本集中的训练样本构造最优化问题为
Figure RE-GDA0002419483760000031
Figure RE-GDA0002419483760000032
引入拉格朗日乘子α＝(α1,……,αN)T,
Figure RE-GDA0002419483760000033
后，构造对偶问题为
Figure RE-GDA0002419483760000034
Figure RE-GDA0002419483760000035
得最优解
Figure RE-GDA0002419483760000036
其中，
Figure RE-GDA0002419483760000037
为单元i最优化问题的最优 解，
Figure RE-GDA0002419483760000038
为单元i对偶问题的最优解，C为惩罚函数，ξi为引入的松弛变量，w为建 立两分类问题所划分直线的斜率，b为常数，xj为引入拉格朗日算子导出对偶问题后 与xi的对偶值，yj为引入拉格朗日算子导出对偶问题后与yi的对偶值；
(四)通过xi能否使决策函数中的g(xi)得到最大值来判定单元i的介电常数，然后判断单元i介电常数物质类别；
(五)对电极3围成的区域剖分的N个单元分别重复(三)、(四)步骤，完成对电 极3围成的区域全部内单元的介电常数物质类别的判断，重建图像。
本实施例中，将电极3围成的区域剖分后触摸了触摸屏的左上角顶点的单元，并测量了介电常数物质变化后的电容值，所测量的电容值分别如表1所示，其中表中的“-”代表电极3作为激励电极或检测电极时不用重复测量的电容值。
进行重建图像后得到的图像如图3所示，其中在图3得到的图像中，分为高介电常数区域5和低介电常数区域6，其中高介电常数区域5说明为手指的触摸区域，图中右侧的图例并不代表实际介电常数数值，而是指代区域内介电常数的相对情况。
表1 介电常数物质变化后测量的电容值向量
Figure 89863DEST_PATH_IMAGE026
实施例3 一种电容传感器对其电容信号进行处理的成像定位方法
本实施例与实施例2中的对电容信号进行处理的成像定位方法相同，区别在于触摸的位置不同，得到图像重建的结果也不相同。
本实施例中，将电极3围成的区域剖分后触摸了触摸屏的右上角顶点的单元，并测量了介电常数物质变化后的电容值，所测量的电容值分别如表2所示，其中表中的“-”代表电极作为激励电极或检测电极时不用重复测量的电容值。
进行重建图像后得到的图像如图4所示，其中在图4得到的图像中，分为高介电常数区域5和低介电常数区域6，其中高介电常数区域5说明为手指的触摸区域，在图4右侧的图例并不代表实际介电常数数值，而是指代区域内介电常数的相对情况。
表2 介电常数物质变化后测量的电容值
Figure 721832DEST_PATH_IMAGE027
实施例4 一种电容传感器对其电容信号进行处理的成像定位方法
本实施例与实施例2中的对电容信号进行处理的成像定位方法相同，区别在于触摸的位置不同，得到图像重建的结果也不相同。
本实施例中，将电极3围成的区域剖分后触摸了触摸屏的左下角顶点的单元，并测量了介电常数物质变化后的电容值，所测量的电容值分别如表3所示，其中表中的“-”代表电极作为激励电极或检测电极时不用重复测量的电容值。
进行重建图像后得到的图像如图5所示，其中在图5得到的图像中，分为高介电常数区域5和低介电常数区域6，其中高介电常数区域5说明为手指的触摸区域，在图5右侧的图例并不代表实际介电常数数值，而是指代区域内介电常数的相对情况。
表3 介电常数物质变化后测量的电容值
Figure 373394DEST_PATH_IMAGE028
实施例5 一种电容传感器对其电容信号进行处理的成像定位方法
本实施例与实施例2中的对电容信号进行处理的成像定位方法相同，区别在于触摸的位置不同，得到图像重建的结果也不相同。
本实施例中，将电极3围成的区域剖分后触摸了触摸屏的右下角顶点的单元，并测量了介电常数物质变化后的电容值，所测量的电容值分别如表4所示，其中表中的“-”代表电极作为激励电极或检测电极时不用重复测量的电容值。
进行重建图像后得到的图像如图6所示，其中在图6得到的图像中，分为高介电常数区域5和低介电常数区域6，其中高介电常数区域5说明为手指的触摸区域，在图6右侧的图例并不代表实际介电常数数值，而是指代区域内介电常数的相对情况。
表4 介电常数物质变化后测量的电容值
Figure 356393DEST_PATH_IMAGE029
实施例6 一种电容传感器对其电容信号进行处理的成像定位方法
本实施例与实施例2中的对电容信号进行处理的成像定位方法相同，区别在于触摸的位置不同，得到图像重建的结果也不相同。
本实施例中，将电极3围成的区域剖分后触摸了触摸屏的中间位置的单元，并测量了介电常数物质变化后的电容值，所测量的电容值分别如表4所示，其中表中的“-”代表电极作为激励电极或检测电极时不用重复测量的电容值。
进行重建图像后得到的图像如图7所示，其中在图7得到的图像中，分为高介电常数区域5和低介电常数区域6，其中高介电常数区域5说明为手指的触摸区域，在图7右侧的图例并不代表实际介电常数数值，而是指代区域内介电常数的相对情况。
表5 介电常数物质变化后测量的电容值
Figure 751602DEST_PATH_IMAGE030

Claims (3)

1.一种对触摸屏的电容传感器的电容信号进行处理的成像定位方法，其特征在于，所述电容传感器共有八个圆弧形的电极，所述电极印刷在电容传感器的触摸屏边缘的表面上，按照间隔在所述触摸屏上围为环形；电极引线印刷在触摸屏边缘的表面上，所述电极引线与外部激励信号输入系统和检测信号采集系统相连接；所述触摸屏外侧设置有介电屏蔽层，所述成像定位方法包括以下步骤：
一、对电极依次编号，选取一个电极作为激励电极，其余电极作为检测电极，通过激励信号输入系统对选取的激励电极施加激励信号电压后，依次对检测电极进行检测，得到测量的电容值；
得到所有测量的电容值后，更换激励电极，选择另一个电极作为激励电极，其余电极作为检测电极，重复之前的操作，直到所有电极都被激励一次；
二、通过数据采集系统采集步骤一中测量的电容值传入上位机中，根据电容值计算电极围成的区域内的介电常数并判断介电常数物质类别，进行图像重建，在得到的重建图像中确定手指在触摸屏上的触摸区域，
所述电极与电极引线均采用ITO材料，
其中，图像重建的算法包括以下步骤：
(a)将电极围成的区域剖分为N个单元，N≥2，将单元i的介电常数物质变化后测量的电容值向量xi作为输入向量，单元i的介电常数物质变化后，电极围成的区域内全部单元的介电常数向量yi作为输出向量，通过SVM算法对每个单元依次进行训练，得到N个单元训练样本集
Figure FDA0003264066030000011
(b)采用并联归一化模型对输入向量xi进行电容归一化处理，得到归一化后的训练样本集为
Figure FDA0003264066030000012
(c)对单元i，对归一化后的训练样本集建立两分类问题，然后对归一化后的训练样本集构造相应的最优化问题并引入拉格朗日乘子转为对偶问题，求得最优解，然后对两分类问题构造对应的决策函数fi＝sgn(g(xi))，其中，
Figure FDA0003264066030000021
K(xi,xj)为核函数，K(xi,xj)＝exp(-γ||xi-xj||2),γ>0，
其中，γ为固定算子，d为常数，拉格朗日乘子为α＝(α1,……,αN)T，
Figure FDA0003264066030000022
(d)通过xi能否使决策函数中的g(xi)得到最大值来判定单元i的介电常数，然后判断单元i介电常数物质类别；
(e)对电极围成的区域剖分的N个单元分别重复(三)、(四)步骤，完成对电极围成的区域全部内单元的介电常数物质类别的判断，重建图像；
所述步骤(a)触摸过程中单元i介电常数物质变化后测量的电容值向量
Figure FDA0003264066030000023
单元i的介电常数物质变化后，电极围成的区域内全部单元的介电常数向量
Figure FDA0003264066030000024
其中
Figure FDA0003264066030000025
为单元i内介电常数物质变化后测得的电容值，n为测得的电容值的个数；
Figure FDA0003264066030000026
是单元i的介电常数物质变化后编号为N的单元内的介电常数；
步骤(b)中xi归一化处理后得到
Figure FDA0003264066030000027
2.根据权利要求1所述的对触摸屏的电容传感器的电容信号进行处理的成像定位方法，其特征在于，所述步骤(b)中的并联归一化模型为
Figure FDA0003264066030000028
其中Ci为检测到的电容值，Cl表示电极围成的区域中标定的低介电常数物质满场分布时的电容值，Ch表示电极围成的区域中标定的高介电常数物质满场分布时的电容值；xi’为归一化电容值，xi’与被检测的电容值Ci为线性关系。
3.根据权利要求1所述的对触摸屏的电容传感器的电容信号进行处理的成像定位方法，其特征在于，所述步骤(c)中，对于训练样本集中的训练样本构造最优化问题为
Figure FDA0003264066030000031
Figure FDA0003264066030000032
引入拉格朗日乘子α＝(α1,……,αN)T,
Figure FDA0003264066030000033
后，构造对偶问题为
Figure FDA0003264066030000034
Figure FDA0003264066030000035
得到最优解
Figure FDA0003264066030000036
其中，
Figure FDA0003264066030000037
为单元i最优化问题的最优解，
Figure FDA0003264066030000038
为单元i对偶问题的最优解，C为惩罚函数，ξi为引入的松弛变量，b为常数，xj为引入拉格朗日乘子导出对偶问题后与xi的对偶值，yj为引入拉格朗日乘子导出对偶问题后与yi的对偶值。
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