CN111580172B - 一种基于阵列式线圈的金属物体检测系统及方法 - Google Patents

一种基于阵列式线圈的金属物体检测系统及方法 Download PDF

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Abstract

本公开提供了一种基于阵列式线圈的金属物体检测系统,数据金属物体检测技术领域,包括至少两个相对设置的检测面板,每个检测面板上阵列式的布满平衡线圈;在激励磁场的作用下,根据检测面板上各个平衡线圈的感应电压的变化量的大小,判断金属物体是否存在以及金属物体的形状和位置;本公开通过将阵列式线圈布满整个检测面板,每一个网格都是一个单独的线圈,在激励磁场的作用下,检测区域无金属物体存在时,各线圈输出的属性为特定值,当金属物体进入检测区域时,平衡线圈的属性发生变化,通过属性变化实现了金属物体的形状、轮廓、位置和类型的精确识别。

Description

一种基于阵列式线圈的金属物体检测系统及方法
技术领域
本公开涉及金属物体检测技术领域,特别涉及一种基于阵列式线圈的金属物体检测系统及方法。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术,并不必然构成现有技术。
金属物体检测技术在安检等领域的应用受到广泛关注,目前用于安检的金属物体检测方法主要为基于电磁感应的多区位线圈检测法。
本公开发明人发现,传统的多区位平衡线圈需要专门设置调零线圈进行工作状态的校正,如图1所示,在检测时仅能在一定范围内告警,无法对金属物体进行定位和识别,容易造成误报、漏报;在信号处理部分,传统的安检门使用峰值检波和ADC模数转换电路,而ADC模数转换芯片对电源供电和和整个芯片的去干扰要求很高,电路实现较复杂。
发明内容
为了解决现有技术的不足,本公开提供了一种基于阵列式线圈的金属物体检测系统及方法,将阵列式设置的平衡线圈布满整个检测面板,每一个网格都是一个单独的线圈,在激励磁场的作用下,检测区域无金属物体存在时,各线圈输出的属性为特定值,当金属物体进入检测区域时,平衡线圈的属性发生变化,通过属性变化实现了金属物体的形状、轮廓、位置和类型的精确识别。
为了实现上述目的,本公开采用如下技术方案:
本公开第一方面提供了一种基于阵列式线圈的金属物体检测系统。
一种基于阵列式线圈的金属物体检测系统,包括至少两个相对设置的检测面板,每个检测面板上阵列式的布满平衡线圈;
在激励磁场的作用下,根据检测面板上各个平衡线圈的感应电压的变化量的大小,判断金属物体是否存在以及金属物体的形状和位置。
作为可能的一些实现方式,两个相对的检测面板平行正对设置,且两个检测面板上的平衡线圈相互对称分布。
作为可能的一些实现方式,所述检测系统还包括红外检测传感器、重力传感器和处理器,红外检测传感器和重力传感器用于对进入检测区域的人体进行测量,将测量数据发送给处理器以生成初步的人体模型。
作为可能的一些实现方式,阵列式的布满平衡线圈,具体为按照矩阵的方式将多个平衡线圈依次临接布置在整个检测面板上。
本公开第二方面提供了一组基于阵列式线圈的金属物体检测方法。
一组基于阵列式线圈的金属物体检测方法,利用本公开第一方面所述的基于阵列式线圈的金属物体检测系统,包括以下步骤:
检测面板上的激励线圈获得激励电流;
在无金属物体进入时,检测各个平衡线圈的感应电压;
根据检测面板上各个平衡线圈的感应电压与无金属物体进入时的感应电压的差值,判断是否有金属物体进入;
根据各个平衡线圈的感应电压的差值判断金属物体的形状和相对位置。
作为可能的一些实现方式,交替激发多种频率的磁场,根据各个平衡线圈的感应电压的差值在不同频率磁场下的变化情况,判断金属物体的类型。
作为可能的一些实现方式,根据各个平衡线圈的电抗分量的增减情况,判断金属物体为铁磁材料或者非铁磁材料。
作为可能的一些实现方式,在标准状态下对各个平衡线圈的感应电压进行采集并存储作为基准值,正常工作时将实际的输出电压与储存的基准值进行比较来判断由无金属物体通过。
作为可能的一些实现方式,通过对称分布的平衡线圈感应电压的幅值变化来判断金属物体的形状和相对检测面板的位置;
当检测到金属物体时,金属物体所处位置的平衡线圈感应电压大于周边平衡线圈,依据阵列线圈的感应电压峰值进行金属物体的形状识别和定位。
作为进一步的限定,当金属物体距离两个检测面板的距离相同时,两个检测面板上对应的平衡线圈的感应电压相同,判定此时金属物体位于两个检测面板的中间位置。
作为进一步的限定,当金属物体距离两个检测面板的距离不相同时,距离近的一侧的检测面板上的平衡线圈的感应电压大于另一侧的检测面板上对应的平衡线圈的感应电压,判定此时金属物体位于检测区域内靠近一侧面板的位置。
作为可能的一些实现方式,当激励线圈中有激励电流存在时,在检测空间产生规律的交变磁场,获取平衡线圈上的感生电动势以及相位信息,经过数据处理后重建被检测空间介质的分布,绘出等电压线以确定金属物体的轮廓。
作为进一步的限定,将检测到的不同平衡线圈的感应电压和相位信息进行BP神经网络算法训练,用于识别多种轮廓的金属物体,对不能识别的物体进行告警并将检测和定位结果指示于预生成的人体模型,利用高频电磁场的波动性进行检测成像。
与现有技术相比,本公开的有益效果是:
1、本公开所述的系统及方法,将阵列式线圈布满整个检测面板,每一个网格都是一个单独的线圈,在激励磁场的作用下,检测区域无金属物体存在时,各线圈输出的属性为特定值,当金属物体进入检测区域时,平衡线圈的属性发生变化,通过属性变化实现了金属物体的形状、轮廓、位置和类型的精确识别。
2、本公开所述的系统及方法,交替激发多种频率的磁场,根据各个平衡线圈的感应电压的差值在不同频率磁场下的变化情况,实现了铁磁材料和非铁磁材料的判断,极大的提高了金属物体的类型判断精度。
3、本公开所述的系统及方法,通过交替激发多种频率的磁场,根据各个平衡线圈的感应电压的差值在不同频率磁场下的变化情况,实现了对金属物体种类的进一步判断,提高了金属物体识别精度。
4、本公开所述的系统及方法,当金属物体距离两个检测面板的距离相同时,两个检测面板上对应的平衡线圈的感应电压相同,判定此时金属物体位于两个检测面板的中间位置;当金属物体距离两个检测面板的距离不相同时,距离近的一侧的检测面板上的平衡线圈的感应电压大于另一侧的检测面板上对应的平衡线圈的感应电压,判定此时金属物体位于检测区域内靠近一侧面板的位置,通过完全对称的两个检测板以及检测板上对称的平衡线圈,能够实现对金属物体在检测区域的更精确的定位。
5、本公开所述的系统及方法,通过结合BP神经网络算法,实现了对金属物体轮廓的准确识别,能够对常规物品进行识别后输出,对无法识别的物体进行报警,极大的提高了金属物体检测的安全性。
6、本公开所述的系统及方法,通过自动扫描调零技术,在标准状态下处理器控制对各个线圈的电压进行采集并储存到存储器中作为基准值,正常工作的时候将实际的输出电压与储存的基准值进行比较来判断由无金属物体通过,无需设置专门的调零线圈,降低了线路的复杂程度,提高了检测效率。
附图说明
图1为本公开现有技术中提供的多区位平衡线圈结构的示意图。
图2为本公开实施例1提供的阵列式线圈示意图。
图3为本公开实施例1提供的以STM32为核心的控制系统的示意图。
图4为本公开实施例1提供的平衡线圈电压采集原理示意图。
图5为本公开实施例2提供的平衡线圈阻抗在不同金属物体材料影响下的变化图。
图6为本公开实施例2提供的带标号的阵列式线圈示意图。
图7为本公开实施例2提供的各个线圈的输出结果示意图。
图8为本公开实施例2提供的金属物体M在检测区域中的位置示意图。
图9为本公开实施例2提供的状态一检测结果示意图。
图10为本公开实施例2提供的状态二检测结果示意图。
图11为本公开实施例2提供的成像流程图。
具体实施方式
应该指出,以下详细说明都是示例性的,旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明,本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例1:
如图2和图3所示,本公开实施例1提供了一种基于阵列式线圈的金属物体检测系统,包括至少两个相对设置的检测面板,每个检测面板上阵列式的布满平衡线圈;
在激励磁场的作用下,根据检测面板上各个平衡线圈的感应电压的变化量的大小,判断金属物体是否存在以及金属物体的形状和位置。
所述阵列式设置的平衡线圈,具体为按照矩阵的方式将多个平衡线圈依次布置在整个检测面板上。
在其他实施方式中,也可以预先将检测面板按照矩阵的方式划分为多个正方形或者矩形区域,然后在每个区域内沿区域边线设置一个平衡线圈。
当然,这里的划分方式,也可以是其他形状,如正三角形、等腰梯形等,本领域技术人员可以根据实际情况设计。
两个相对的检测面板平行正对设置,两个检测面板上的阵列式设置的平衡线圈相互对称分布。
在本实施例中,两个相对的检测面板的尺寸规格均相同。所述对称分布,具体为:每个检测面板上的平衡线圈的数量也相同,每个检测面板上的线圈在另一个检测面板上有一个正对的且尺寸规格一致的平衡线圈。
如图3所示,采用STM32F407系列ARM单片机作为核心控制部分,系统包括多路切换开关控制部分,波形发生部分,信号检测部分,数据存储部分,人机交互部分,红外检测部分,重力传感器等。
信号检测部分通过控制多路切换开关来实现细分网格电压的逐个采集,CPU自身带有16路AD口,这16路可以看作并行采集,每一路再通过开关实现串行采集,所述线圈电压采集原理图如图4所示。
波形发生部分将CPU发出不同频率的方波转化成正弦波,然后进行功率放大及稳幅电路后驱动发射线圈,为发射线圈提供恒定的驱动电流。
数据存储部分将零点调整的原始数据及其它的设定数据进行存储。
人机交互部分实现声光报警,金属物体类型及形状显示等功能。
红外传感器和重力传感器用于对通过被检测对象进行测量,生成初步的人体模型,便于对金属物体所处位置进行人体定位。
实施例2:
本公开实施例2提供了一种基于阵列式线圈的金属物体检测方法,利用实施例1所述的基于阵列式线圈的金属物体检测系统;
检测面板上的激励线圈获得激励电流;
在无金属物体进入时,检测各个平衡线圈的感应电压;
根据检测面板上各个平衡线圈的感应电压与无金属物体进入时的感应电压的差值,判断是否有金属物体进入;
根据各个平衡线圈的感应电压的差值判断金属物体的形状和相对位置。
具体检测原理为:检测原理是:将阵列式线圈布满整个检测面板,每一个网格都是一个单独的线圈,在激励磁场的作用下,检测区域无金属物体存在时,各线圈输出的感应电压为一特定值,当金属物体进入检测区域时,金属物体所处位置对应的线圈感应电压发生明显变化,根据输出感应电压变化量的大小可判断金属物体的存在与否。
线圈数量多,应考虑线圈检测电路的电子元器件参数随着时间的老化以及线圈位置由于振动等外界因素导致无金属物体情况下线圈输出电压发生变化的可能。本实施例通过外部开关选择开机自动调零或者操作人员控制调零两种工作模式,采用CPU程序控制自动扫描调零技术,在标准状态下CPU控制对各个线圈的电压进行采集并储存到EEPROM中作为基准值,正常工作的时候将实际的输出电压与储存的基准值进行比较来判断由无金属物体通过,无需设置专门的调零线圈。
本实施例的检测方法包括多频激发方式驱动发射线圈、根据电抗分量变化来判断金属物体的种类是铁磁性或非铁磁性、根据幅度变化来判断金属物体导体的位置以及大小、根据相位变化来辨别金属物体的属性,上述方法相互结合,达到精准检测的目的。
所述多频激发方式驱动发射线圈包括根据特定情况进行优选某一特定发射频率,也可根据指令依次交替激发出多种发射频率。此方法基于的基本原理是不同的金属物体污染物存在不同的最佳探测效果,例如钢与黄铜分别在4KHz和12KHz附近的探测效果最佳。
若用户知道潜在污染物的特定频率或频率分量,则可选择该特定频率对发射线圈进行激发;若用户不确定潜在污染物的种类及其最佳检测频率,则可选择一次交替激发多种频率的方式来进行异物检测。
非铁磁材料在磁场下仅产生涡流损耗,铁磁材料不仅产生涡流损耗还伴随着磁场变化,从平衡线圈上表现为通过判断电抗分量的增大或者减小来判断非铁磁性金属物体或者铁磁性金属物体。针对非铁磁性和铁磁性两种金属物体材料,平衡线圈的阻抗变化图如图5所示。其中Zref为标准状态下平衡线圈的阻抗,即无金属物体介入时平衡线圈的阻抗,Znf为非铁磁性金属物体介入时平衡线圈的阻抗,Zf为铁磁性金属物体介入时平衡线圈的阻抗。
对称分布在两侧的平衡线圈通过感应电压的幅值来判断金属物体的大小及距离的远近,当检测到异物时,距离异物较近的线圈感应出的电压大,异物所处位置的平衡线圈感应电压大于周边平衡线圈,依据阵列线圈的感应电压峰值进行异物的尺寸识别和定位。
基于图6所示阵列式线圈示意图及其编号,工作时每个线圈均有输出电压值,标准状态,即无金属物体时,各线圈输出值设为0,则满足(1)式;若有金属物体出现在1号线圈正上方,各线圈输出电压根据与金属物体的距离呈辐射状下降趋势,满足(2)式,各线圈输出结果如图7所示,其中电压示意图如图7中的(a)所示,根据各线圈输出电压生成平衡线圈上的等电压线,如图7中的(b)所示。
V1=V2=V3=V4=…=V24=V25=0 (1)
Figure BDA0002524235420000091
实际应用中,单个平衡线圈体积越小,灵敏度越高,所生成的等电压轮廓线越逼近金属物体在平衡线圈平面上的投影。
检测面板在检测空间两端对称平行布置,若某金属物体在检测区域所处位置如图8所示,与平衡线圈1、平衡线圈4、平衡线圈9、平衡线圈8正对,h1为金属物体M距离左侧面板(L面板)的距离,h2为金属物体M距离右侧面板(即R面板)的距离。
状态一:当h1=h2时,两侧面板所生成的电压示意图与等电压线镜面对称,如图9所示。满足VLk=VRk。
状态二:当h2>h1(或h2<h1,两者情况相同)时,L面板上特定平衡线圈的输出电压要高于R面板上同一编号线圈的输出电压,两侧面板所生成的电压示意图呈镜面对称相似状,如图10所示,满足VLk>VRk。
对安装在门板两侧的激励线圈施以激励电流,在空间产生规律的交变磁场,检测平衡线圈上的感生电动势以及相位信息,经过数据处理后重建被检测空间介质的分布,绘出等电压线以确定金属物体的轮廓。将检测到的不同线圈的感应电压和相位信息进行BP神经网络算法训练,使其识别主流手机、皮带扣、钥匙、眼镜等物体,对不能识别的物体进行告警并将检测和定位结果指示于预生成的人体模型,利用高频电磁场的波动性进行无侵入、无接触的高速检测成像,成像流程如图11所示。
本领域内的技术人员应明白,本公开的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本公开可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory,RAM)等。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已,并不用于限制本公开,对于本领域的技术人员来说,本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种基于阵列式线圈的金属物体检测系统,其特征在于,包括至少两个相对设置的检测面板,每个检测面板上阵列式的布满平衡线圈;
在激励磁场的作用下,根据检测面板上各个平衡线圈的感应电压的变化量的大小,判断金属物体是否存在以及金属物体的形状和位置;两个相对的检测面板平行正对设置,且两个检测面板上的平衡线圈相互对称分布;当金属物体距离两个检测面板的距离相同时,两个检测面板上对应的平衡线圈的感应电压相同,判定此时金属物体位于两个检测面板的中间位置;当金属物体距离两个检测面板的距离不相同时,距离近的一侧的检测面板上的平衡线圈的感应电压大于另一侧的检测面板上对应的平衡线圈的感应电压,判定此时金属物体位于检测区域内靠近一侧面板的位置;
所述检测面板上的激励线圈获得激励电流,当激励线圈中有激励电流存在时,在检测空间产生规律的交变磁场,获取平衡线圈上的感生电动势以及相位信息;将检测到的不同平衡线圈的感应电压和相位信息进行BP神经网络算法训练,用于识别多种轮廓的金属物体,对不能识别的物体进行告警并将检测和定位结果指示于预生成的人体模型,利用高频电磁场的波动性进行检测成像;
交替激发多种频率的磁场,根据各个平衡线圈的感应电压的差值在不同频率磁场下的变化情况,判断金属物体的类型。
2.如权利要求1所述的基于阵列式线圈的金属物体检测系统,其特征在于,所述检测系统还包括红外检测传感器、重力传感器和处理器,红外检测传感器和重力传感器用于对进入检测区域的人体进行测量,将测量数据发送给处理器以生成初步的人体模型。
3.如权利要求1所述的基于阵列式线圈的金属物体检测系统,其特征在于,所述阵列式的布满平衡线圈,具体为按照矩阵的方式将多个平衡线圈依次临接布置在整个检测面板上。
4.一组基于阵列式线圈的金属物体检测方法,其特征在于,利用权利要求1-3任一项所述的基于阵列式线圈的金属物体检测系统,包括以下步骤:
检测面板上的激励线圈获得激励电流;
在无金属物体进入时,检测各个平衡线圈的感应电压;
根据检测面板上各个平衡线圈的感应电压与无金属物体进入时的感应电压的差值,判断是否有金属物体进入;
根据各个平衡线圈的感应电压的差值判断金属物体的形状和相对位置。
5.如权利要求4所述的基于阵列式线圈的金属物体检测方法,其特征在于,交替激发多种频率的磁场,根据各个平衡线圈的感应电压的差值在不同频率磁场下的变化情况,判断金属物体的类型。
6.如权利要求4所述的基于阵列式线圈的金属物体检测方法,其特征在于,根据各个平衡线圈的电抗分量的增减情况,判断金属物体为铁磁材料或者非铁磁材料。
7.如权利要求4所述的基于阵列式线圈的金属物体检测方法,其特征在于,在标准状态下对各个平衡线圈的感应电压进行采集并存储作为基准值,正常工作时将实际的输出电压与储存的基准值进行比较来判断由无金属物体通过。
8.如权利要求4所述的基于阵列式线圈的金属物体检测方法,其特征在于,通过对称分布的平衡线圈感应电压的幅值变化来判断金属物体的形状和相对检测面板的位置;
当检测到金属物体时,金属物体所处位置的平衡线圈感应电压大于周边平衡线圈,依据阵列线圈的感应电压峰值进行金属物体的形状识别和定位。
9.如权利要求8所述的基于阵列式线圈的金属物体检测方法,其特征在于,当金属物体距离两个检测面板的距离相同时,两个检测面板上对应的平衡线圈的感应电压相同,判定此时金属物体位于两个检测面板的中间位置。
10.如权利要求8所述的基于阵列式线圈的金属物体检测方法,其特征在于,当金属物体距离两个检测面板的距离不相同时,距离近的一侧的检测面板上的平衡线圈的感应电压大于另一侧的检测面板上对应的平衡线圈的感应电压,判定此时金属物体位于检测区域内靠近一侧面板的位置。
11.如权利要求4所述的基于阵列式线圈的金属物体检测方法,其特征在于,当激励线圈中有激励电流存在时,在检测空间产生规律的交变磁场,获取平衡线圈上的感生电动势以及相位信息,经过数据处理后重建被检测空间介质的分布,绘出等电压线以确定金属物体的轮廓。
12.如权利要求11所述的基于阵列式线圈的金属物体检测方法,其特征在于,将检测到的不同平衡线圈的感应电压和相位信息进行BP神经网络算法训练,用于识别多种轮廓的金属物体,对不能识别的物体进行告警并将检测和定位结果指示于预生成的人体模型,利用高频电磁场的波动性进行检测成像。
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