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基于压力传感器（FSR）在足底压力扫描系统的设计
Dr. N. K. Rana
印度安泰拉吉夫甘地技术学院仪器工程系Mumbai-400053
Email: ranank@rediffmail.com
摘要：本文旨在开发低成本的动态足底压力扫描仪。要估计足底足底压力点，对健康的男性群体进行了一项研究。所有8个测试者使用EMED鞋垫系统（诺维尔公司）测量。使用NWM软件进行了分析并记录下数据，得出的结论是正常人足底单个压力点的压力值偏离平均值是不太多。因此，正常人足底压力峰值点在脚跟处，第一，第三，第五元跗头和趾跗头。虽然5个足底压力点足够分析，但可以再添加几个点，以提供一个完整覆盖的鞋底压力分布。使用此数据，不同大小的鞋底用8个压力传感器（FSR）。鞋垫底部的传感器连接到多通道BIOPAC通过放大器电路传入多道数据采集系统（DAS）。通过USB接口将数据采集系统的数据传送到计算机系统。数据记录和分析使用数据采集软件进行采集。所开发的系统不仅灵活轻便，可用于实际测量和研究，此外数据容量较大。数据分析可提供早期糖尿病足溃疡的信息，也可用于鞋底设计。
关键字：FSR,糖尿病足，足底压力，压力峰之巅，数据采集
1 简介
各地区、各国家的糖尿病患者的糖尿病患者的糖尿病患者数的增长率都很高，这对人类有威胁性。数以百万计的人患有这种疾病，每年花费数十亿美元。根据糖尿病的严重程度，在自然病程进展之后，这些患者的神经和血管也会发生变化。感觉神经病变会导致下肢的感觉渐进性的损失，往往因足底压力过高导致溃疡。溃疡经常导致足部部分或全部截肢。大量研究已经证明了压力分布测量的处方的治疗鞋是有效的。随着现代压力分布测量仪器的问世，一些研究小组意识到这项技术的应用潜力，为糖尿病足的诊断和治疗提供了潜在的应用价值。一些出版物描述了足底压力分析的价值，通过了解糖尿病足的特点提高治疗干预的可能性。许多研究已经调查了对糖尿病足的治疗鞋，特别是各种设计的摇杆底鞋。一个关于足底压力测量的诊断和治疗糖尿病足的可能性和局限性报告已发表。足底压力测量已成为糖尿病足部分析的一个组成部分。研究者对足底压力测量的优点和局限性进行了尝试性的研究。
患有周围感觉神经病变的糖尿病的患者，足底表面上的存在的溃疡可以是毁灭性的。减少溃疡的发病率的主要手段之一是通过早期识别个体足部病变发展的风险。有研究表明了溃疡和足底压力的关系。虽然高压力区域与溃疡有联系，糖尿病患者可能会发展溃疡的足底压力水平，但这通常不认为是加重糖尿病的倾情。一些出版物描述了足底压力分析的价值，以及对足部疾病的理解以及治疗干预的可能性。Tai等人在鞋系统中用F扫描（Tekscan公司）研究压力中心[ 2 ]，Cavanagh等人[ 3 ]研究在该系统中采用微鞋各点找到绝对压力，详细的研究是由贝格等人[ 4 ]测定地面反应武力使用的测力板和muellera奇石等[ 5 ] 在糖尿病足的情况下利用F-scan研究了足底压力分布。
本研究的目的是在使用在正常的清醒状态的压力感应电阻开发鞋足底压力记录系统。在行走过程中，用一种动态压力检测系统来捕捉足底压力。用于系统的开发方法和材料在下一节中讨论。第三节讨论和分析结果。本文的结论与第四章的研究结果。
2 方法和材料
在开发足压力扫描系统之前，研究了一个健康的男性组（非糖尿病患者）使用EMED鞋垫系统并根据不同实验者将一定数量的传感器大致放置在每一个实验者的鞋垫上。这样记录的数据，分析了压力分布。整个区域分为5个区域且每个区域平均压力千帕从而计算出标准差（SD）。我们把区域分为脚跟，mth（元跗头）1，mth3，mth5和脚尖趾。通过观察，各区域的平均压力值（标准偏差）大概是脚跟305plusmn;25KPa，mth1为257plusmn;25kPa，mth3为270plusmn;23 kPa，mth5为63plusmn;17kPa和脚尖为235plusmn;24.5kPa。虽然这5个点的足底压力分析分看起来不错，而且大体相同，但有些实验者脚底骨骼并非正常。先天性畸形如平足或高弓形足实验者，畸形足和额外脚趾患者可能改变压力支撑点。在这种情况下，仅仅5个压力测量点可能无法给出清晰的异常压力分布图。因此，传感器的数量需要增加，以覆盖更多的区域。在鞋底增加三个点就可以提供一个完整压力分布覆盖范围。因此，决定使用8个传感器。除了现有的5个点被放置在主要位置剩余三个传感器放置于脚底中间脚趾。这将覆盖更大面积的鞋底提供压力分布，从而具有更好的精度。在这种情况下，不同大小的脚需要不同大小的鞋底，所以还需要开发各种规格的标准尺寸，以适合更大的群体。
本研究的设计方案是在鞋底采用压力传感器（FSR）进行压力的扫描。选择FSR是由于它具有很多优点。这种传感器比电容和压力电传感器便宜。因此这种传感器比较薄，所以既不会让病人感到不适，也不会由于局部凸起导致压力采集不准确。力敏电阻（FSR）是一种聚合物厚膜（PTF）装置，具有表面压力增强电阻值降低的特性。它的力灵敏度较高一般用于人体接触的电子设备。上升和下降的FSR的输出时间是1到2毫秒。FSR的响应大致遵循逆幂律特征[ 6 ]。用1平方厘米的面积和厚度0.5毫米的圆形知识，它的大小最适合多传感器在脚掌覆盖整个地区。这种规格的FSR由电子和供应的主要产品：尺寸范围（0.5 x0.5厘米到51times;61厘米），设备的厚度（0.20至1.25毫米），力灵敏度范围（100 glt; 10公斤），力分辨率（优于0.5%满量程），打开力（20克到100克），平衡阻力（大于1M，垂直），设备的上升时间（1-2毫秒）。
A 传感器的测试
50号传感器是从Interlink电子公司进口的（专利项目），其中三个采用计算机Instron UTM试验机做。测试时在0.1mm/分钟的持续速度下以10牛为步距逐渐上升至100牛，压力传感器的阻止的变化用数字多用表记录。分析得出的结果从而可以绘制线性坐标。虽然施加的力在中以牛顿为单位，但为了整个工作的方便，将数值转换成千帕（压强）且以后一直使用这歌单位。在一个线性坐标上绘制了作用力对电阻的变化图，并在图1.1中示出图。该图表明，FSR在外力作用下的响应是非线性的。这表明FSR是一个非线性的装置。
140
Sensor 1 Sensor 2 Sensor 3
120
100
80
60
40
20
0
100
300
500
Pressure (kPa)
700
900
图1.1 传感器阻值与作用力关系图
B 电路设计
为实现功能设计了一种简单分压器电路和单位增益放大器。周围是用lm-324的四运放电路。分频器电路和放大器的设计方法是即使电阻变化成反比，该电路的输出电压与施加的压力成正相关。该运算放大器是电子连环单源设备，并建议在用户注意。这是一个偏移补偿的运算放大器，提供高输入阻抗。八个相同的放大器被合并在一块电路板上从8个压力位置感应足底压力数据并行处理。用50增益的放大器进行数据采集，并提供了最大plusmn;10伏饱和输出，这证实了最大200毫伏的输入信号可以被施加到BIOPAC数据采集模块。因此，数据处理卡应提供最大200 mV的输出来支持最大压力（1000千帕）。加入串联电阻以达到所需的压力灵敏度范围，并通过FSR来限制电流。通过FSR的最大极限电流1mA将被保持在在全范围内。该电路使用ORCAD进行模拟补偿电阻的不同值。在数次模拟后，结果表明，补偿电阻的最佳值是8.2kOmega;的。结果如图1.2。并且观察该图，得出在改进后高压力范围电阻与压力关系也是非线性的。因此实际数据采集需要非线性补偿。
Output voltages with series resistance = 8.2 kΩ
250
200
150
100
50
0
0
200
400
600
800
1000
Pressure (kPa)
图1.2使用补偿电阻后的电路测试结果
C 非线性补偿
理想的线性传感器产生和影响用于输入和输出的所有值成比例。典型的传感器一般是非线性的，但往往有足够的线性范围可用。然而，也有非线性关系很好的例子，包括对数等数学函数的很多例子，在传感器线性实现是有用的[7]。连续函数拟合允许一个独立的输入变量和因变量输出之间关系转换。实际需要制定线性输出函数根据传感器特性采用非线性关系 [8]。
有用的关系包括自然函数，如1 / X，logX，最优分段线性近似和多项式如二次方程[9]。FSR在0〜1000千帕范围是线性的二次线性函数直线响应，如公式1.1所示。试验系数在三分之一和三分之二的全范围与FSR输出信号的斜率和0 kPa截至。方程（1.1）的解决方案提供了一个完整的范围内的压力值记录的线性输出压力，同样被用来寻找足底压力的真实值。
Y = AX BX2 C ---------------------------- (1.1)
其中：Y是外压力值；
X是传感器输出电压；
A和B是边坡系数；
C是截距。
实验系数是全范围的三分之一，压力= 300 kPa和测量输出= 3.5 V，则：
300 = A (3.5) B (3.5)2 ------------------ (1.2)
实验系数是全范围的三分之二，压力= 600 kPa和测量输出= 6.95 V，则：
600 = A (6.95) B (6.95)2 --------------- (1.3)
通过求解方程（1.2）和（1.3）得到的系数，并且其值为：
A = 86.34 kPa/V 和 B = 0.18 kPa/V2
输出数据表明在压力范围内为线性，如图1.3所示。该图表明，该方法可以适用于找到压力施加和所获得的输出之间的线性关系，因为进行线性化后所获得的数据在本质上是线性的。将使用二次方程和获得的系数A和B的值是用于分析之前从各受试者记录的数据的线性化。
Linearized Output
14
12
10
8
6
4
2
0
0
200
400
600
800
1000
Pressure (kPa)
图1.3线性化的数据绘制，提供了一个良好的线性范围
D 系统开发
随着传感器数量和要放置在鞋底传感器的位置的确定，开始进行鞋垫的设计。传感器被放置在指定的位置，并仔细地粘在软橡胶板（衬垫）。传感器组件被夹在两个这样的板之间进行保护。在不同的压力点添上色彩用于识别不同区域的传感器，最终通过踩踏橡胶板是的颜色效果在板上形成。传感器的位置被确定在橡胶鞋底，且放置了相应的传感器。传感器的布线用薄带状电缆进行，而不会干扰传感器的位置。所有的传感器最终连接到一个可拆卸的16引脚连接器，用于进一步连接到数据处理器。两只的橡胶板粘在一起，另一只鞋垫（左）也采用这种方法。该橡胶板和传感器组件单元连接到脚底。同时开发了多种尺寸的鞋垫（6至9），以符合大众脚的尺寸。
鞋垫的设计是固定于鞋底便于实验和数据采集。因此使用一双易于穿戴的鞋，以便它适合具有类似脚尺寸的不同实验者。这些鞋底通过信号处理电路连接到数据采集系统，目的是用于数据记录。因此，该系统集成了数据采集装置用于记录和信号处理。传感器的位置被设计成唯一的，如图1.4所示
图1.4 设计的鞋底和传感器位置
整个系统的数据采集单元采用集成BIOPAC MP100并连接到计算机系统。为打到数据采集的目再加入了8个数据采集单元之后整个系统更符合BIOPAC数据采集系统。记录系统数据框图如图1.5所示。施加到传感器的激发电压（2.7伏）与由数据采集单元所提供的增益进行协调。电压是额定值，它读取10mV /千帕的压力施加的增益和激励。受试者被要求在平面上移动一个已知的距离（2到三步态周期）以便测得压力均匀分布时的数据。
计算机系统
压力传感器
数据处理单元
电源
Biopac数据采集系统
图1.5数据记录的系统框图
3 结果与讨论
用开发的系统对各项足底压力分布进行了测试。在所有62个科目，实验男性和女性包括分别来自印度理工学院，孟买医院招聘的，孟买印度物理医学与康复研究院。正常对照组12例，糖尿病组25例，糖尿病并发神经病变组25例。从其中一组中得出的结果如图1.6所示。
图1.6 从一族中获得的足底压力数据
排除了从前三个试验提取的数据，因为考虑到步态训练需要时间过程，而这段时间也用于稳定肌肉活动。在实验中通过采取正常化平均三个连续的步骤，从计算均方根信号中获得了肌电图。因为通过平均三个连续步骤得出的足底压力分布和最终值且因为时间尺度参数和振幅参数，所以遵循类似的方法。从原始信号中提取数据，并对所提取的数据进行统计分析。
足底压力（P）是受自身体重的影响的[11]，因此压力值可以做参照主体的体重（W）。从而获得被称为归一化的足底压力（NPP）:
P * 100
NPP = ---------------
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