CN112230061B - Sar组织液调制系统及调制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及通信技术领域，具体公开了一种配制效率高且一次成功率高的SAR组织液调制系统，包括PC控制端、液体添加装置、搅拌加热装置、网络分析仪及储液池，PC控制端用于控制液体添加装置向搅拌加热装置中添加液体，搅拌加热装置用于对设于其中的液体进行加热搅拌，网络分析仪用于测定液体的介电常数及导电率，储液池用于收容介电常数及导电率合格的液体；PC控制端内设置有人工神经元网络学习软件，用于计算并校正搅拌加热装置内的液体参数。本发明还公开了一种SAR组织液调制方法，包括参数设定、成分添加、介电常数与导电率的测量和结果判断以及合格调制参数的加权运算等步骤。

Description

SAR组织液调制系统及调制方法

技术领域

本发明涉及通信技术领域，特别是涉及一种SAR组织液调制系统及调制方法。

背景技术

比吸收率测试(Specific Absorption Rate TEST，简称SAR测试)是用于测定手机或无线产品的电磁波能量吸收比值，具体来说，是通过测定单位质量的人体组织液所吸收或消耗的电磁功率，来评价手机等无线产品的电磁辐射对人体组织液的加热程度，亦即对生理指标影响的方法。SAR测试对于评估手机等无线产品的电磁辐射高低有着重要意义，有助于优化手机等无线产品的性能，保证手机等无线产品使用的安全性。

在SAR测试前，需要配置适当配比及组成的组织液，来模拟人体不同部位的组织液，从而保证测试的全面性及可靠性。目前，主要通过人工方式调配SAR测试用组织液，该过程中需要频繁测定组织液的介电常数，工作量较大，耗时较长，从而使得组织液配制效率较低；此外，在人工调配时，各组分添加量不易控制，组织液调配的出错率较高，试液浪费较大，从而提升了SAR测试作业的成本。

发明内容

基于此，有必要针对配制效率及良品率低的技术问题，提供一种SAR组织液调制系统及调制方法。

一种SAR组织液调制系统，包括PC控制端、液体添加装置、搅拌加热装置、网络分析仪及储液池，所述PC控制端用于控制所述液体添加装置向所述搅拌加热装置中添加液体及物料，所述搅拌加热装置用于对设于其中的所述液体及物料进行加热搅拌，所述网络分析仪用于测定所述搅拌加热装置内所述液体的介电常数及导电率，所述储液池用于收容所述搅拌加热装置内经所述网络分析仪测定介电常数及导电率合格的液体；所述PC控制端内设置有人工神经元网络学习软件，用于计算并校正所述搅拌加热装置内的调制参数。

本发明还提供一种基于前述SAR组织液调制系统的调制方法，包括以下步骤：

步骤S1：分别在所述PC控制端中设定调制参数，在所述网络分析仪中设定标准介电常数及标准导电率；

步骤S2：根据所述调制参数向所述搅拌单元中添加等离子水及其他组织液成分；

步骤S3：根据所述调制参数对所述搅拌单元中的液体进行加热并搅拌均匀，形成一次组织液；

步骤S4：所述网络分析仪测量所述一次组织液的介电常数及导电率，并将测量值分别与所述标准介电常数及所述标准导电率进行比较：

当介电常数测量值小于或大于所述标准介电常数，或/和导电率测量值小于或大于所述标准导电率时，向所述搅拌单元中补加适量所述等离子水或所述其他组织液成分，并重复步骤S3及步骤S4；

当所述介电常数测量值等于所述标准介电常数，且所述导电率测量值等于所述标准导电率时，将符合要求的液体装入所述储液池中；

步骤S5：记录所述符合要求的液体的有效调制参数，并将所述有效调制参数的信息反馈至所述PC控制端；

步骤S6：所述PC控制端通过人工神经元网络学习算法对所述有效调制参数与所述调制参数进行校正，得到新的调制参数；

步骤S7：重复上述步骤S2至步骤S6，直至所述储液池内的液体达到预定量。

在其中一个实施例中，所述调制参数包括所述等离子水的添加量W、其他组织液成分的添加量Q、加热温度T及搅拌时间t等参数。

在其中一个实施例中，所述步骤S6中的校正方法如下：

记所述步骤S1中所述PC控制端设定的配置参数为等离子水的初始添加量W₀、其他组织液成分的初始添加量Q₀、初始加热温度T₀及初始搅拌时间t₀；首次符合要求的液体的有效调制参数、不符合要求的液体二次调制时的配置参数、不符合要求的液体三次调制时的配置参数……不符合要求的液体N次调制时的配置参数分别为等离子水的添加量W₁、W₂、W₃……W_N；其他组织液成分的添加量Q₁、Q₂、Q₃......Q_N；加热温度T₁、T₂、T₃……T₁；搅拌时间t₁、t₂、t₃……t_N：

W₂＝(W₀ ²+W₁ ²)^0.5；W₃＝(W₁ ²+W₂ ²)^0.5；……W_N＝(W_N-2 ²+W_N-1 ²)^0.5；

Q₂＝(Q₀ ²+Q₁ ²)^0.5；Q₃＝(Q₁ ²+Q₂ ²)^0.5；……Q_N＝(Q_N-2 ²+Q_N-1 ²)^0.5；

T₂＝(T₀ ²+T₁ ²)^0.5；T₃＝(T₁ ²+T₂ ²)^0.5；……T_N＝(T_N-2 ²+T_N-1 ²)^0.5；

t₂＝(t₀ ²+t₁ ²)^0.5；t₃＝(t₁ ²+t₂ ²)^0.5；……t_N＝(t_N-2 ²+t_N-1 ²)^0.5。

在其中一个实施例中，其他组织液成分包括防腐剂、食盐及蔗糖。

在其中一个实施例中，步骤S1开始前对所述网络分析仪进行校准。

实施本发明的SAR组织液调制系统及调制方法，通过网络分析仪对配置的小容积组织液的介电常数及导电率进行测定，将合格的液体倒入大容积的储液池中备用，便于作业人员根据需要取用并进行SAR测试，PC控制端记录符合要求的液体的有效调制参数，以便于PC控制端的人工神经元网络学习软件对初始配置参数与后续的有效配置参数进行运算，得到更适于测试实际的有效配置参数，该过程中，利用网络分析仪替代人工测定组织液的介电常数的工作方式，提升了组织液的配置效率；且通过PC控制端对配置参数进行校正优化，提高了组织液一次配置即满足介电常数与导电率合格的成功率，进而提升了组织液配置作业的可靠性，减少了试液的浪费，以利于降低SAR测试作业的成本。

附图说明

图1为本发明的一个实施例中SAR组织液调制系统的结构示意图；

图2为本发明的一个实施例中SAR组织液调制方法的流程图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。

请参阅图1，本发明提供了一种SAR组织液调制系统10，该SAR组织液调制系统10包括PC控制端100、液体添加装置200、搅拌加热装置300、网络分析仪400及储液池500，PC控制端100内设置有具有软件存储和信息处理功能的处理器，用于控制液体添加装置200向搅拌加热装置300中添加液体及物料，例如，PC控制端100控制注液设备向搅拌加热装置300内添加预定量的等离子水，或控制机械手定量抓取其他组织液成分料并送入搅拌加热装置300内，以配置预定浓度的模拟组织液。此外，PC控制端100的处理器内还设置有人工神经元网络学习软件，通过人工神经元网络学习算法对搅拌加热装置300内的各组分的添加量及搅拌和加热参数进行计算，实现对组织液调制参数的校正，以提高SAR测试的组织液一次调制合格的成功率，提升组织液的调制效率并减小试液浪费。

搅拌加热装置300用于在PC控制端100的控制下对设于其中的液体及物料进行加热搅拌，以使得其他组织液成分与等离子水充分混匀，从而形成性质稳定均一的模拟组织液。本发明的搅拌加热装置300包括装设有搅拌机构的容器及加热件，搅拌机构及加热件分别与PC控制端100电连接，并在PC控制端100的控制下对装设在容器内的液体或其他物料进行搅拌加热，以加快各组织液成分在等离子水中的混匀，从而得到性质均匀的液体，保证SAR测试的可靠性。需要说明的是，本发明的调制系统采用的是先小容积调制测量，再将合格液体转入大容积的储液池500中，以避免因直接采用大容积储液池500配制组织液时，组织液调制参数不准确造成的试液浪费问题的发生，从而降低测试的试错成本。本实施例中，用于盛装组织液的小容积容器的容积在150ml左右，也就是说，容器内单次添加的组织液的最高配制量在150ml左右，如此，将最终装入储液池500的合格组织液分成多个小体量的组织液单元，在减少组织液配制失误出现浪费的同时，有利于对各合格组织液的调制参数进行运算，从而提升最终的调制参数的可靠性。

网络分析仪400用于测定搅拌加热装置300内液体的介电常数及导电率，并将介电常数及导电率的测量值与仪器内预设的标准值进行比较，以选出介电常数及导电率合格的液体。网络分析仪400包括仪器本体及与仪器本体电连接的测试探头，该测试探头在液体的介电常数及导电率的测定过程中浸没于待测液体的液面以下，以便于与液体接触并测试液体的介电常数及导电率。在使用网络分析仪400对液体进行介电常数及导电率的测试前，需对网络分析仪400进行校准，以保证网络分析仪400的可靠性及测试数据的准确性。

储液池500用于收容搅拌加热装置300内经网络分析仪400测定介电常数及导电率合格的液体，并为SAR测试装置提供相应的合格液体，以保证SAR测试作业的有效进行及测试结果的可靠性。需要说明的是，本实施例中，储液池500采用体积介于20L-30L之间的模型池，以合格液体占比储液池500容积的至少80％为测试标注，以避免因液体在储液池500内液位过低，手机或其他电子设备向模拟组织液传递的热量快速散失或液体在储液池500内的液位过高，造成储液池500内液体溢出问题的发生，以保证测试数据的可靠性及测试作业的有效进行。

请参阅图2，本发明还提供了一种基于前述SAR组织液调制系统10的调制方法20，该调制方法20包括以下步骤：

步骤S1：分别在PC控制端100中设定调制参数，在网络分析仪400中设定标准介电常数及标准导电率。

具体的，在评估手机或电子设备对人体不同部位的组织液的影响时，由于人体不同部位的组织液的介电常数和导电率略有差别，因此，针对不同的测试部位，需在网络分析仪400中设定与该人体该部位的组织液相对应的标准介电常数及标准导电率，以保证最终配置的模拟组织液的介电常数及导电率与人体实际部位的组织液的介电常数及导电率一致，也就是说，SAR测试的测试结果能够真实的反应手机或其他电子设备辐射对人体组织液的加热效果，从而保证测试结果的可靠性。

一实施例中，调制参数包括等离子水的添加量W、其他组织液成分的添加量Q、加热温度T及搅拌时间t等参数。需要说明的是，在本步骤中，PC控制端100中设定的调制参数为调制系统的初始配置参数，该配置参数可通过提取少量人体组织液进行成分分析得到水分及各类组织液成分的含量，加热温度T及搅拌时间t可依据单次组织液的配置量来确定，以配置的组织液体中无析出物为准。需要说明的是，加热温度T一般不宜高于40摄氏度，也就是说，用于对组织液加热以促使各组分充分溶解的温度不宜高于人体的最高体温，避免组织液成分在高温下变性，并保证配制好的组织液更真实准确的模拟人体组织液。

需要进一步说明的是，一实施例中，在步骤S1开始前需对网络分析仪400进行校准。具体的，需使网络分析仪400的测试探头在搅拌加热装置300的容器中未注入液体、注入液体以及测试探头与网络分析仪400的仪器本体处于短路情况下的介电常数及导电率，亦即，分别测定空气、短路状态及有液体注入三种情况下的介电常数及导电率，以便于对网络分析仪400进行校准，从而保证网络分析仪400的有效使用及测试数据的可靠性。

步骤S2：根据调制参数向搅拌单元中添加等离子水及其他组织液成分。

等离子水是不含游离离子的纯净水，用以消除水体中游离离子对水体性质的影响。一实施例中，其他组织液成分包括防腐剂、食盐及蔗糖，用以模拟人体组织液中的盐分及糖分，并防止各成分变性。其中，等离子水、防腐剂、食盐及蔗糖的初始添加量可依据对取样的人体组织液的成分分析来确定，当然，也可通过查阅相关医学文献来确定，于此不再赘述。

步骤S3：根据调制参数对搅拌单元中的液体进行加热并搅拌均匀，形成一次组织液。

具体的，PC控制端100控制搅拌机构及加热件分别对置入容器中的组织液样进行搅拌加热，以加快各组织液成分在等离子水中的溶解过程，从而缩短组织液的配制过程，提升组织液配置效率。

步骤S4：网络分析仪400测量一次组织液的介电常数及导电率，并将测量值分别与标准介电常数及标准导电率进行比较：

当介电常数测量值小于或大于标准介电常数，或/和导电率测量值小于或大于标准导电率时，向搅拌单元中补加适量等离子水或其他组织液成分，并重复步骤S3及步骤S4。

当介电常数测量值等于标准介电常数，且导电率测量值等于标准导电率时，将符合要求的液体装入储液池500中。

也就是说，在网络分析仪400对测量数据进行对比的过程中，只要一次组织液的介电常数及导电率中的任意一个值不满足其对应的标准值，网络分析仪400即判断该次配制的组织液不合格，在此情况下，网络分析仪400的显示屏报出不合格提示，并显示当次组织液的介电常数及导电率与标准值之间的关系，如相较于标准值偏高或偏低以及偏差幅度，如此，作业人员可依据该指示结果向容器中适量补加等离子水或其他组织液成分。具体的，当介电常数及导电率低于标准值时，向容器中补加适量其他组织液成分；当介电常数及导电率高于标准值时，向容器中补加适量等离子水，以稀释组织液，从而降低该份组织液的介电常数及导电率。等离子水及其他组织液成分的补加量可采用逐次少量添加为宜，避免一次补加量过大造成的介电常数及导电率升降过快问题的发生，以保证组织液调制作业的可控性。

当网络分析仪400获得的介电常数测量值等于标准介电常数，且导电率测量值等于标准导电率时，即判定该次配制的组织液合格，在此情况下，网络分析仪400的显示屏报出合格提示，提醒作业人员将合格组织液装入储液池500中备用，以便于进行下一次少量组织液的配置。

步骤S5：记录符合要求的液体的有效调制参数，并将有效调制参数的信息反馈至PC控制端100。

具体的，当网络分析仪400检测到合格组织液时，网络分析仪400在报出该份组织液合格提示的同时，将该份组织液的物料组成，即配比信息传递至PC控制端100，与此同时，PC控制端100的处理器记录对当次合格的组织液的加热温度及搅拌时间进行记录，以利于后续对上述调制参数进行运算。

步骤S6：PC控制端100通过人工神经元网络学习算法对有效调制参数与调制参数进行校正，得到新的调制参数。

具体的，PC控制端100的人工神经元网络学习软件通过人工神经元网络学习算法对有效调制参数与调制参数进行加权运算，以减小各次组织液配置时的误差，如此，采用修正后的调制参数配置的多个小容量组织液的混合物的介电常数及导电率更逼近人体真实组织液，以利于提高SAR测试的信度。

一实施例中，步骤S6中的校正方法如下：

记步骤S1中PC控制端100设定的配置参数为等离子水的初始添加量W₀、其他组织液成分的初始添加量Q₀、初始加热温度T₀及初始搅拌时间t₀；首次符合要求的液体的有效调制参数、不符合要求的液体二次调制时的配置参数、不符合要求的液体三次调制时的配置参数……不符合要求的液体N次调制时的配置参数分别为等离子水的添加量W₁、W₂、W₃……W_N；其他组织液成分的添加量Q₁、Q₂、Q₃......Q_N；加热温度T₁、T₂、T₃……T₁；搅拌时间t₁、t₂、t₃……t_N：

W₂＝(W₀ ²+W₁ ²)^0.5；W₃＝(W₁ ²+W₂ ²)^0.5；……W_N＝(W_N-2 ²+W_N-1 ²)^0.5；

Q₂＝(Q₀ ²+Q₁ ²)^0.5；Q₃＝(Q₁ ²+Q₂ ²)^0.5；……Q_N＝(Q_N-2 ²+Q_N-1 ²)^0.5；

T₂＝(T₀ ²+T₁ ²)^0.5；T₃＝(T₁ ²+T₂ ²)^0.5；……T_N＝(T_N-2 ²+T_N-1 ²)^0.5；

t₂＝(t₀ ²+t₁ ²)^0.5；t₃＝(t₁ ²+t₂ ²)^0.5；……t_N＝(t_N-2 ²+t_N-1 ²)^0.5。

如此，当组织液的调制次数逐渐增大，换言之，当用于运算调制参数的样本较大时，通过加权运算得到的调制参数更加接近人体组织液中各组分的真实配比，并保证对组织液调制的加热温度及搅拌时间获得更优解，如此，作业人员通过依据PC控制端100的人工神经元网络学习算法得到的最终的调制参数进行组织液调制时的一次成功率大大提升，从而提升了组织液的调制效率，避免重复操作中出错以及造成试液大量损失，以降低组织液调制作业及SAR测试的成本。

步骤S7：重复上述步骤S2至步骤S6，直至储液池500内的液体达到预定量。

具体的，根据PC控制端100运算得到的新的调制参数配制另一小容积组织液，并依据新的调制参数对该次组织液的加热温度及搅拌时间进行设定，以获得二次组织液，并通过网络分析仪400重复上述逻辑判断过程。需要注意的是，每次组织液的调制参数均为前两次组织液调制作业中的两次调制参数的加权平均至，如此重复，直至储液池500内的组织液量达到SAR测试所需液量。

需要说明的是，在实际调制过程中，由于小容量调制后混合形成的大容量试液内各部分的溶解度发生改变，易造成大容量试液的介电常数及导电率发生变化，因此，在测试前还需对储液池500内的液体取样复测，若储液池500内内的试液参数合格，则直接用于SAR测试，若不符，则需对储液池500内的组织液的成分进行微调，以满足SAR测试要求。

实施本发明的SAR组织液调制系统10及调制方法20，通过网络分析仪400对配置的小容积组织液的介电常数及导电率进行测定，将合格的液体倒入大容积的储液池500中备用，便于作业人员根据需要取用并进行SAR测试，PC控制端100记录符合要求的液体的有效调制参数，以便于PC控制端100的人工神经元网络学习软件对初始配置参数与后续的有效配置参数进行运算，得到更适于测试实际的有效配置参数，该过程中，利用网络分析仪400替代人工测定组织液的介电常数的工作方式，提升了组织液的配置效率；且通过PC控制端100对配置参数进行校正优化，提高了组织液一次配置即满足介电常数与导电率合格的成功率，进而提升了组织液配置作业的可靠性，减少了试液的浪费，以利于降低SAR测试作业的成本。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (5)

1.一种SAR组织液调制系统（10），其特征在于，包括PC控制端（100）、液体添加装置（200）、搅拌加热装置（300）、网络分析仪（400）及储液池（500），所述PC控制端（100）用于控制所述液体添加装置（200）向所述搅拌加热装置（300）中添加液体及物料，所述搅拌加热装置（300）用于对设于其中的所述液体及物料进行加热搅拌，所述网络分析仪（400）用于测定所述搅拌加热装置（300）内所述液体的介电常数及导电率，所述储液池（500）用于收容所述搅拌加热装置（300）内经所述网络分析仪（400）测定介电常数及导电率合格的液体；所述PC控制端（100）内设置有人工神经元网络学习软件，PC控制端（100）的处理器记录符合要求的液体的有效调制参数，并将有效调制参数的信息反馈至PC控制端（100）的人工神经元网络学习软件，PC控制端（100）的人工神经元网络学习软件通过人工神经元网络学习算法对有效调制参数与调制参数进行校正，得到新的调制参数；

搅拌加热装置（300）包括装设有搅拌机构的容器及加热件，调制系统采用的是先小容积调制测量，再将合格液体转入大容积的储液池（500）中的方式调制。

2.一种基于权利要求1所述的SAR组织液调制系统的调制方法（20），其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：分别在所述PC控制端（100）中设定调制参数，在所述网络分析仪（400）中设定标准介电常数及标准导电率；

步骤S2：根据所述调制参数向所述搅拌加热装置中添加等离子水及其他组织液成分；

步骤S3：根据所述调制参数对所述搅拌加热装置中的液体进行加热并搅拌均匀，形成一次组织液；

步骤S4：所述网络分析仪（400）测量所述一次组织液的介电常数及导电率，并将测量值分别与所述标准介电常数及所述标准导电率进行比较：

当介电常数测量值小于或大于所述标准介电常数，或/和导电率测量值小于或大于所述标准导电率时，向所述搅拌加热装置中补加适量所述等离子水或所述其他组织液成分，并重复步骤S3及步骤S4；

当所述介电常数测量值等于所述标准介电常数，且所述导电率测量值等于所述标准导电率时，将符合要求的液体装入所述储液池（500）中；

步骤S5：记录所述符合要求的液体的有效调制参数，并将所述有效调制参数的信息反馈至所述PC控制端（100）；

步骤S6：所述PC控制端（100）通过人工神经元网络学习算法对所述有效调制参数与所述调制参数进行校正，得到新的调制参数；

所述步骤S6中的校正方法如下：

记所述步骤S1中所述PC控制端（100）设定的配置参数为等离子水的初始添加量W₀、其他组织液成分的初始添加量Q₀、初始加热温度T₀及初始搅拌时间t₀；首次符合要求的液体的有效调制参数、不符合要求的液体二次调制时的配置参数、不符合要求的液体三次调制时的配置参数……不符合要求的液体N次调制时的配置参数分别为等离子水的添加量W₁、W₂、W₃……W_N；其他组织液成分的添加量Q₁、Q₂、Q₃......Q_N；加热温度T₁、T₂、T₃……T₁；搅拌时间t₁、t₂、t₃……t_N：

W₂= （W₀ ²+ W₁ ²）^0.5；W₃= （W₁ ²+ W₂ ²）^0.5；……W_N= （W_N-2 ²+ W_N-1 ²）^0.5；

Q₂= （Q₀ ²+ Q₁ ²）^0.5；Q₃= （Q₁ ²+ Q₂ ²）^0.5；……Q_N= （Q_N-2 ²+ Q_N-1 ²）^0.5；

T₂= （T₀ ²+ T₁ ²）^0.5；T₃= （T₁ ²+ T₂ ²）^0.5；……T_N= （T_N-2 ²+ T_N-1 ²）^0.5；

t₂= （t₀ ²+ t₁ ²）^0.5；t₃= （t₁ ²+ t₂ ²）^0.5；……t_N= （t_N-2 ²+ t_N-1 ²）^0.5；

步骤S7：重复上述步骤S2至步骤S6，直至所述储液池（500）内的液体达到预定量。

3.根据权利要求2所述的调制方法（20），其特征在于，所述调制参数包括所述等离子水的添加量W、其他组织液成分的添加量Q、加热温度T及搅拌时间t参数。

4.根据权利要求2所述的调制方法（20），其特征在于，其他组织液成分包括防腐剂、食盐及蔗糖。

5.根据权利要求2所述的调制方法（20），其特征在于，步骤S1开始前对所述网络分析仪（400）进行校准。