CN112611482A - 一种校准智能设备的温度传感器的方法 - Google Patents
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Abstract
本申请的目的是提供一种校准智能设备的温度传感器的方法。具体地,先将安装有温度传感器的智能设备静置于第一温度点的恒温房,记录所述智能设备在稳定状态下所述温度传感器输出的测量值,对所述智能设备进行标定操作,然后选取若干个已知温度点,测试所述智能设备在所述若干个已知温度点下所述温度传感器输出的测量值,根据所述若干个已知温度点的测量值与真实值,构建对应的误差分析模型,利用所述误差分析模型对所述温度传感器的测量值进行校准。本申请通过单点标定、多点纠偏,实现对智能设备的温度传感器的校准,使得所述温度传感器的测量值近似等于真实值。
Description
技术领域
本申请涉及智能设备领域,尤其涉及一种校准智能设备的温度传感器的技术。
背景技术
安装有温度传感器的智能设备在整机状态下,产品组装、器件差异等噪声会影响测温准确度。例如,在可穿戴智能设备中,温度传感器通常采用的是热电堆红外传感器。由于智能设备在组装过程中存在差异,红外镜片的一致性存在差异,这些因素都会导致外界红外辐射照射到探测器的吸收区,转化的热能存在一定程度的偏差,这样会影响到IC内部热结区和冷结区的温度梯度,最后导致温度传感器测量的温度偏离于目标的真实温度。
申请内容
本申请的一个目的是提供一种校准智能设备的温度传感器的方法,以解决温度传感器的测量值偏离于真实值的问题。
为实现上述目的,本申请实施例提供了一种校准智能设备的温度传感器的方法,其中,所述方法包括:
将智能设备静置于第一温度点的恒温房,其中,所述智能设备安装有温度传感器;
记录所述智能设备在稳定状态下所述温度传感器输出的测量值,对所述智能设备进行标定操作;
选取若干个已知温度点,测试所述智能设备在所述若干个已知温度点下所述温度传感器输出的测量值;
根据所述若干个已知温度点的测量值与真实值,构建对应的误差分析模型,利用所述误差分析模型对所述温度传感器的测量值进行校准。
进一步地,所述温度传感器包括红外传感器。
进一步地,所述第一温度点为25摄氏度。
进一步地,所述智能设备包括智能手表。
进一步地,记录所述智能设备在稳定状态下所述温度传感器输出的测量值,对所述智能设备进行标定操作,包括:待所述智能设备进入稳定状态,记录所述温度传感器的ADC值;计算所述温度传感器的ADC值到测量值的温度转换关系,将所述第一温度点作为后续温度转换的线性零点。
进一步地,计算所述温度传感器的ADC值到测量值的温度转换关系,包括:对于所有的所述智能设备的温度传感器的ADC值到测量值的温度转换,进行线性归一化处理,其中,所述智能设备的数量为多个。
进一步地,所述误差分析模型基于平差数学模型与最小二乘法。
在本申请的方案中,先将安装有温度传感器的智能设备静置于第一温度点的恒温房,记录所述智能设备在稳定状态下所述温度传感器输出的测量值,对所述智能设备进行标定操作,然后选取若干个已知温度点,测试所述智能设备在所述若干个已知温度点下所述温度传感器输出的测量值,根据所述若干个已知温度点的测量值与真实值,构建对应的误差分析模型,利用所述误差分析模型对所述温度传感器的测量值进行校准。本申请通过单点标定、多点纠偏,实现对智能设备的温度传感器的校准,使得所述温度传感器的测量值近似等于真实值。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述,本申请的其他特征、目的和优点将会变得更明显:
图1是根据本申请实施例的一种校准智能设备的温度传感器的方法流程图。
附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
本申请实施例提供了一种校准智能设备的温度传感器的方法,针对产品组装、器件差异等噪声所带来的误差,通过单点标定、多点纠偏,实现对所述温度传感器的校准,使得所述温度传感器的测量值近似等于真实值。
图1是根据本申请实施例的一种校准智能设备的温度传感器的方法流程图,该方法包括步骤S101、步骤S102、步骤S103和步骤S104。
步骤S101,将智能设备静置于第一温度点的恒温房,其中,所述智能设备安装有温度传感器。
在一些实施例中,所述第一温度点为25摄氏度。
在一些实施例中,所述温度传感器包括红外传感器。
在一些实施例中,所述智能设备包括智能手表。当然,所述智能设备包括但不限于智能手表,所述智能设备可以包括安装有温度传感器(包括但不限于红外传感器)的设备。
例如,所述步骤S101可以包括:将所述智能设备静置在25摄氏度的恒温房,稳定一段时间。
步骤S102,记录所述智能设备在稳定状态下所述温度传感器输出的测量值,对所述智能设备进行标定操作。
例如,所述温度传感器可以包括红外传感器和NTC(Negative TemperatureCoefficient,负温度系数)热敏电阻。所述步骤S102可以包括:待所述智能设备整机稳定后,记录在稳定状态下红外传感器和NTC热敏电阻的ADC值;其中,ADC(Analog-to-digitalconverter,模拟数字转换器)值是指从NTC热敏电阻输出的模拟电压值,经过模拟数字转换器得到的数字信号。
在一些实施例中,所述步骤S102包括:待所述智能设备进入稳定状态,记录所述温度传感器的ADC值;计算所述温度传感器的ADC值到测量值的温度转换关系,将所述第一温度点作为后续温度转换的线性零点。
例如,由于器件存在不一致性,因此在所述第一温度点(如25℃)环境下,要将每台装有所述温度传感器的所述智能设备,做线性归一。在此,可以根据记录的ADC值,将所有的所述智能设备的ADC值到温度转换关系做线性归一化,25摄氏度即为后续温度转换的“线性零点”。
在一些实施例中,所述步骤S102包括:对于所有的所述智能设备的温度传感器的ADC值到测量值的温度转换,进行线性归一化处理,其中,所述智能设备的数量为多个。
例如,所述温度传感器可以包括红外传感器,所述智能设备可以包括智能手表。以安装有红外传感器的智能手表为例,由于红外传感器紧贴智能手表外壳,温度近似于环境温度(如25℃恒温房的温度),由此可以计算出这台智能手表ADC转化的温度值的补偿值,从而进行线性归一化处理。
步骤S103,选取若干个已知温度点,测试所述智能设备在所述若干个已知温度点下所述温度传感器输出的测量值。
例如,可以选取三、四个温度点,作为已知温度点;在具体的实施例中,可以在25摄氏度的恒温房中放置4台黑体(一种可以人工控制的恒温源)设备,每台黑体设备设置不同的温度,作为已知恒温源,黑体设备设置的温度即为已知温度点。然后,用标定后的所述智能设备,分别对所述若干个已知温度点进行测试,并记录所述温度传感器输出的测量值。
步骤S104,根据所述若干个已知温度点的测量值与真实值,构建对应的误差分析模型,利用所述误差分析模型对所述温度传感器的测量值进行校准。
例如,在构建所述误差分析模型的过程中,可以先对若干台黑体设备进行温度测试,根据测量值计算在每个已知温度点下的误差值,从而构建对应的误差分析模型。后续温度的测量,可以带入所述误差分析模型进行纠偏/校准。所述误差分析模型可以是y=f(x)的形式,假设测试某物体温度,根据芯片计算出来的测量值为31.5℃,带入所述误差分析模型,x=31.5,计算得到的y即为纠偏/校准后的值。
在一些实施例中,所述误差分析模型基于平差数学模型与最小二乘法。
综上所述,本申请实施例通过单点标定、多点纠偏,实现对智能设备的温度传感器的校准,使得所述温度传感器的测量值近似等于真实值。
对于本领域技术人员而言,显然本申请不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本申请。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本申请的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外,显然“包括”一词不排除其他单元或结构,单数不排除复数。第一,第二等词语用来表示名称,而并不表示任何特定的顺序。
Claims (7)
1.一种校准智能设备的温度传感器的方法,其中,所述方法包括:
将智能设备静置于第一温度点的恒温房,其中,所述智能设备安装有温度传感器;
记录所述智能设备在稳定状态下所述温度传感器输出的测量值,对所述智能设备进行标定操作;
选取若干个已知温度点,测试所述智能设备在所述若干个已知温度点下所述温度传感器输出的测量值;
根据所述若干个已知温度点的测量值与真实值,构建对应的误差分析模型,利用所述误差分析模型对所述温度传感器的测量值进行校准。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述温度传感器包括红外传感器。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述第一温度点为25摄氏度。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述智能设备包括智能手表。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,记录所述智能设备在稳定状态下所述温度传感器输出的测量值,对所述智能设备进行标定操作,包括:
待所述智能设备进入稳定状态,记录所述温度传感器的ADC值;
计算所述温度传感器的ADC值到测量值的温度转换关系,将所述第一温度点作为后续温度转换的线性零点。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,计算所述温度传感器的ADC值到测量值的温度转换关系,包括:
对于所有的所述智能设备的温度传感器的ADC值到测量值的温度转换,进行线性归一化处理,其中,所述智能设备的数量为多个。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法,其中,所述误差分析模型基于平差数学模型与最小二乘法。
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