專利名稱：金屬分辨算法的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及金屬探測(cè)領(lǐng)域技術(shù)，尤其是指一種分辨靈敏、能準(zhǔn)確識(shí)別出不同金屬的具體類型的金屬分辨算法。
背景技術(shù)：
目前的金屬探測(cè)設(shè)備廣泛應(yīng)用于食品、醫(yī)藥、紡織、服裝、玩具等行業(yè)，其可以用于檢測(cè)混入其中的金屬顆粒，以確保食品和人身安全等。金屬探測(cè)器系利用電磁感應(yīng)的原理， 利用有交流電通過(guò)的線圈，產(chǎn)生迅速變化的磁場(chǎng)，這個(gè)磁場(chǎng)能在金屬物體內(nèi)部產(chǎn)生渦電流， 渦電流又會(huì)產(chǎn)生磁場(chǎng)，倒過(guò)來(lái)影響原來(lái)的磁場(chǎng)。現(xiàn)有的金屬探測(cè)器包括有微控制器和金屬檢測(cè)部分，其中，該金屬檢測(cè)部分用于完成金屬探測(cè)功能，其包括有發(fā)射線路和接收線路，接收線路所獲得信號(hào)經(jīng)過(guò)A/D芯片轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)輸入前述微控制器內(nèi)，并通過(guò)微控制器內(nèi)部對(duì)前述數(shù)字信號(hào)進(jìn)行處理，以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同金屬物體的鑒別。然而，應(yīng)用現(xiàn)有的微控制器內(nèi)部對(duì)前述數(shù)字信號(hào)的處理方式存在一些不足，例如 很難將所測(cè)不同金屬物體的電阻性分量及電抗性分量進(jìn)行精確的分析與處理以準(zhǔn)確識(shí)別出金屬具體類型，較易出現(xiàn)混淆現(xiàn)象，對(duì)不同金屬物體的分辨不夠靈敏等。因而，不利于確保食品和人身安全。藉此，如何提高金屬探測(cè)設(shè)備的探測(cè)靈敏度、確保金屬探測(cè)設(shè)備的可靠性，以確保食品和人身安全等，是現(xiàn)在急需解決的問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此，本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在之缺失，其主要目的是提供一種金屬分辨算法，其分辨靈敏，能準(zhǔn)確識(shí)別出不同金屬的具體類型。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下之技術(shù)方案
一種金屬分辨算法，其系用于金屬探測(cè)設(shè)備中微控制器內(nèi)部對(duì)數(shù)據(jù)的處理，包括以下步驟
(1)數(shù)據(jù)采集所測(cè)金屬的電阻性分量及電抗性分量經(jīng)A/D芯片轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)輸入微控制器內(nèi)，對(duì)前述數(shù)字信號(hào)的采樣過(guò)程中，每組連續(xù)多次采樣值中除去最大值及最小值再對(duì)余下的采樣值取平均值作為一組采樣數(shù)據(jù)，如此，獲得多組采樣數(shù)據(jù)，以達(dá)到預(yù)濾波作用；
(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)前述獲得的所有采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行分幀處理，將每多個(gè)采樣數(shù)據(jù)作為一
幀；
(3 )極值搜索對(duì)前述每一幀采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行幀內(nèi)極值搜索，針對(duì)前述金屬的電阻性分量及電抗性分量分別尋求一個(gè)極大值點(diǎn)和一個(gè)極小值點(diǎn)，并分別求出相應(yīng)極大值點(diǎn)和極小值點(diǎn)之間的差值，獲得電阻性分量極值偏差和電抗性分量極值偏差；
(4)查匹配表根據(jù)前述獲取的電阻性分量極值偏差和電抗性分量極值偏差，對(duì)應(yīng)微控制器內(nèi)的匹配表進(jìn)行查詢；
(5)分辨識(shí)別將前述匹配表查詢結(jié)果轉(zhuǎn)換為金屬識(shí)別結(jié)果。作為一種優(yōu)選方案，所述步驟(3)中獲得的電阻性分量極值偏差和電抗性分量極值偏差后，還包括有一自學(xué)習(xí)步驟對(duì)步驟(3)中獲得的典型金屬類別的電阻性分量極值偏差和電抗性分量極值偏差進(jìn)行學(xué)習(xí)，把學(xué)習(xí)到的數(shù)據(jù)保存在匹配表中以便于之后對(duì)金屬的識(shí)別。作為一種優(yōu)選方案，所述步驟(1)中系對(duì)每組連續(xù)18次采樣值中除去最大值及最小值再對(duì)余下的16個(gè)采樣值取平均值作為一組采樣數(shù)據(jù)。作為一種優(yōu)選方案，所述步驟(3 )中，針對(duì)前述電抗性分量極值偏差設(shè)定一個(gè)門(mén)限值，當(dāng)其超過(guò)該門(mén)限值，則結(jié)束極值搜索，并根據(jù)該電抗性分量極值偏差及相應(yīng)的電阻性分量極值偏差進(jìn)入步驟(4)以查匹配表，若未達(dá)到該門(mén)限值，則繼續(xù)重復(fù)步驟(3)進(jìn)行極值搜索，直至所獲得的電抗性分量極值偏差超前述該門(mén)限值。作為一種優(yōu)選方案，所述步驟(2)中進(jìn)行分幀處理時(shí)，系將每1 個(gè)采樣數(shù)據(jù)作為一幀。作為一種優(yōu)選方案，所述步驟(2)中進(jìn)行分幀處理時(shí)，依次進(jìn)行如下步驟
(1)幀內(nèi)采樣數(shù)據(jù)計(jì)數(shù)值初始化；
(2)對(duì)每五個(gè)點(diǎn)進(jìn)行五點(diǎn)三次平滑法利用最小二乘法原理對(duì)離散數(shù)據(jù)進(jìn)行三次最小二乘多項(xiàng)式平滑的方法。(3)幀內(nèi)采樣數(shù)據(jù)計(jì)數(shù)值達(dá)到128，即作為一幀；采樣數(shù)據(jù)計(jì)數(shù)值超過(guò)128，則接著重復(fù)前述步驟(1)、步驟(2)、步驟(3)。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比具有明顯的優(yōu)點(diǎn)和有益效果，具體而言，由上述技術(shù)方案可知其主要系通過(guò)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、極值搜索、查匹配表及分辨識(shí)別等算法步驟，靈敏地分辨出不同金屬的具體類型，有效提高了金屬探測(cè)設(shè)備的探測(cè)靈敏度、確保金屬探測(cè)設(shè)備的可靠性，有利于增強(qiáng)應(yīng)用該金屬分辨算法的金屬探測(cè)設(shè)備的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。為更清楚地闡述本發(fā)明的結(jié)構(gòu)特征和功效，下面結(jié)合附圖與具體實(shí)施例來(lái)對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。


圖1是本發(fā)明之較佳實(shí)施例的電路原理示意圖； 圖2是本發(fā)明之較佳實(shí)施例的模塊示意圖3是本發(fā)明之較佳實(shí)施例的算法執(zhí)行流程圖。
具體實(shí)施例方式請(qǐng)參照?qǐng)D1至圖3所示，其顯示出了本發(fā)明之較佳實(shí)施例的具體結(jié)構(gòu)，包括有微控制器和金屬檢測(cè)部分。其中，該金屬檢測(cè)部分用于完成金屬探測(cè)功能，其包括有發(fā)射線路和接收線路。該發(fā)射線路包括有發(fā)射線圈和驅(qū)動(dòng)放大模塊；前述微控制器、驅(qū)動(dòng)放大模塊和發(fā)射線圈依次連接，由微控制器經(jīng)過(guò)驅(qū)動(dòng)放大模塊而驅(qū)動(dòng)發(fā)射線圈，使發(fā)射線圈向地下發(fā)送 7. SKHz的低頻正弦交變信號(hào)，根據(jù)電磁感應(yīng)原理發(fā)射線圈內(nèi)的交變電流會(huì)產(chǎn)生交變磁場(chǎng)。
該接收電路包括有接收線圈、前級(jí)放大模塊、同步解調(diào)模塊、第一濾波放大模塊、 正交解調(diào)模塊、第二放大濾波模塊、模擬復(fù)用開(kāi)關(guān)和A/D芯片；該接收線圈、前級(jí)放大模塊、 同步解調(diào)模塊、第一濾波放大模塊、模擬復(fù)用開(kāi)關(guān)、A/D芯片和微控制器依次連接，同時(shí)，該前級(jí)放大模塊連接正交解調(diào)模塊，該正交解調(diào)模塊連接第二濾波放大模塊，該第二濾波放大模塊連接模擬復(fù)用開(kāi)關(guān)；工作時(shí)，該接收線圈的放置根據(jù)感應(yīng)平衡原理，在無(wú)金屬目標(biāo)出現(xiàn)時(shí)，該接收線圈上基本無(wú)信號(hào)出現(xiàn)，其感應(yīng)電壓接近于零，一旦有金屬目標(biāo)出現(xiàn)，由于交變磁場(chǎng)受到金屬目標(biāo)物體的影響，從而改變磁場(chǎng)的分布，破壞前述的感應(yīng)平衡狀態(tài)，
則接收線圈上會(huì)出現(xiàn)微弱的且與發(fā)射電路中同頻率的交變信號(hào)，而不同的金屬目標(biāo)物體對(duì)應(yīng)的這些信號(hào)之間存在著相位以及幅度的區(qū)別，該接收線圈上微弱的感應(yīng)信號(hào)經(jīng)過(guò)前級(jí)放大模塊放大以及相位解調(diào)電路，最后經(jīng)過(guò)第一放大濾波模塊和第二放大濾波模塊分別得到兩個(gè)正交分量，該兩路分量中，一路是金屬物體所影響的電阻性分量，記為R，另一路為電抗性分量，記為X。該兩路信號(hào)經(jīng)過(guò)模擬復(fù)用開(kāi)關(guān)輪流選通，然后經(jīng)過(guò)A/D芯片模數(shù)轉(zhuǎn)換為數(shù)字量被微控制器所讀取，并通過(guò)微控制器內(nèi)部的金屬分辨算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同金屬物體的鑒別。結(jié)合圖2及圖3所示，本發(fā)明的重點(diǎn)在于，前述微控制器內(nèi)部所執(zhí)行的用于鑒別金屬類別的金屬分辨算法，其包括以下步驟
(1)數(shù)據(jù)采集所測(cè)金屬的電阻性分量及電抗性分量經(jīng)A/D芯片轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)輸入微控制器內(nèi)，對(duì)前述數(shù)字信號(hào)的采樣過(guò)程中，每組連續(xù)18次采樣值中除去最大值及最小值再對(duì)余下16次的采樣值取平均值作為一組采樣數(shù)據(jù)，如此，獲得多組采樣數(shù)據(jù)，以達(dá)到預(yù)濾波作用；
(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)前述獲得的所有采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行分幀處理，將每1 個(gè)采樣數(shù)據(jù)作為一幀；具體而言，(a)進(jìn)行幀內(nèi)采樣數(shù)據(jù)計(jì)數(shù)值初始化，(b)對(duì)每五個(gè)點(diǎn)進(jìn)行五點(diǎn)三次平滑法，即利用最小二乘法原理對(duì)離散數(shù)據(jù)進(jìn)行三次最小二乘多項(xiàng)式平滑的方法，五點(diǎn)三次平滑法計(jì)算公式為
y (1) = (1/70) * (69*x (1) +4* (χ (2) +χ (4)) _6*x (3) -χ (5)) y (2) = (1/35) * (2*x (1) +χ (5) +27*x (2) +12*x (3) _8*x (4)) y(i) = (1/35) *(-3*(x(i_2)+x(i+2))+12*x (i_l)+x (i+1)+17*x (1)) y(m-1) = (1/35) *(2*(x(m-4)+x(m)-8*x(m-3)+12*x(m-2)+27*(m-i)) y(m) = (1/70) *(-χ(m-4)+4*x(m-3)+x(m-1))_6*x(m-2)+69*x(m)) 式中，i=3, 4,…m-2
(c)幀內(nèi)采樣數(shù)據(jù)計(jì)數(shù)值達(dá)到128，即作為一幀；采樣數(shù)據(jù)計(jì)數(shù)值超過(guò)128，則一幀結(jié)束，并接著重復(fù)前述步驟(a)、步驟(b)、步驟(c)以進(jìn)行另一幀處理。
(3)極值搜索對(duì)前述每一幀采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行幀內(nèi)極值搜索，針對(duì)前述金屬的電阻性分量及電抗性分量分別尋求一個(gè)極大值點(diǎn)和一個(gè)極小值點(diǎn)，并分別求出相應(yīng)極大值點(diǎn)和極小值點(diǎn)之間的差值，獲得電阻性分量極值偏差和電抗性分量極值偏差；其中，針對(duì)前述電抗性分量極值偏差設(shè)定一個(gè)門(mén)限值，當(dāng)其超過(guò)該門(mén)限值，則結(jié)束極值搜索，并根據(jù)該電抗性分量極值偏差及相應(yīng)的電阻性分量極值偏差進(jìn)入下一步驟，若未達(dá)到該門(mén)限值，則繼續(xù)重復(fù)步驟(3)進(jìn)行極值搜索，直至所獲得的電抗性分量極值偏差超前述該門(mén)限值。
(4)自學(xué)習(xí)步驟對(duì)步驟(3)中獲得的典型金屬類別的電阻性分量極值偏差和電抗性分量極值偏差進(jìn)行學(xué)習(xí)，把學(xué)習(xí)到的數(shù)據(jù)保存在匹配表中以便于之后對(duì)金屬的識(shí)別。( 5)查匹配表根據(jù)前述獲取的電阻性分量極值偏差和電抗性分量極值偏差，對(duì)應(yīng)微控制器內(nèi)的匹配表進(jìn)行查詢；
(6)分辨識(shí)別將前述匹配表查詢結(jié)果轉(zhuǎn)換為金屬識(shí)別結(jié)果。本發(fā)明的設(shè)計(jì)重點(diǎn)在于，其主要系通過(guò)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、極值搜索、查匹配表及分辨識(shí)別等算法步驟，靈敏地分辨出不同金屬的具體類型，有效提高了金屬探測(cè)設(shè)備的探測(cè)靈敏度、確保金屬探測(cè)設(shè)備的可靠性，有利于增強(qiáng)應(yīng)用該金屬分辨算法的金屬探測(cè)設(shè)備的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。以上所述，僅是本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并非對(duì)本發(fā)明的技術(shù)范圍作任何限制， 故凡是依據(jù)本發(fā)明的技術(shù)實(shí)質(zhì)對(duì)以上實(shí)施例所作的任何細(xì)微修改、等同變化與修飾，均仍屬于本發(fā)明技術(shù)方案的范圍內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種金屬分辨算法，其系用于金屬探測(cè)設(shè)備中微控制器內(nèi)部對(duì)數(shù)據(jù)的處理，其特征在于包括以下步驟(1)數(shù)據(jù)采集所測(cè)金屬的電阻性分量及電抗性分量經(jīng)A/D芯片轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)輸入微控制器內(nèi)，微控制器對(duì)前述數(shù)字信號(hào)的采樣過(guò)程中，將每組連續(xù)多次采樣值中去掉最大值及最小值再對(duì)余下的采樣值取平均值作為一組采樣數(shù)據(jù)，如此，獲得多組采樣數(shù)據(jù)；(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)前述獲得的所有采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行分幀處理，將每多個(gè)采樣數(shù)據(jù)作為一幀；(3 )極值搜索對(duì)前述每一幀采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行幀內(nèi)極值搜索，針對(duì)前述金屬的電阻性分量及電抗性分量分別尋求一個(gè)極大值點(diǎn)和一個(gè)極小值點(diǎn)，并分別求出相應(yīng)極大值點(diǎn)和極小值點(diǎn)之間的差值，獲得電阻性分量極值偏差和電抗性分量極值偏差；(4)查匹配表根據(jù)前述獲取的電阻性分量極值偏差和電抗性分量極值偏差，對(duì)應(yīng)微控制器內(nèi)的匹配表進(jìn)行查詢；(5)分辨識(shí)別將前述匹配表查詢結(jié)果轉(zhuǎn)換為金屬類型識(shí)別結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的金屬分辨算法，其特征在于所述步驟(3)中獲得的電阻性分量極值偏差和電抗性分量極值偏差后，還包括有一自學(xué)習(xí)步驟對(duì)步驟(3)中獲得的典型金屬類別的電阻性分量極值偏差和電抗性分量極值偏差進(jìn)行學(xué)習(xí)，把學(xué)習(xí)到的數(shù)據(jù)保存在匹配表中以便于之后對(duì)金屬的識(shí)別。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的金屬分辨算法，其特征在于所述步驟(1)中系對(duì)每組連續(xù) 18次采樣值中除去最大值及最小值再對(duì)余下的16個(gè)采樣值取平均值作為一組采樣數(shù)據(jù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的金屬分辨算法，其特征在于所述步驟(3)中，針對(duì)前述電抗性分量極值偏差設(shè)定一個(gè)門(mén)限值，當(dāng)其超過(guò)該門(mén)限值，則結(jié)束極值搜索，并根據(jù)該電抗性分量極值偏差及相應(yīng)的電阻性分量極值偏差進(jìn)入步驟(4)以查匹配表，若未達(dá)到該門(mén)限值，則繼續(xù)重復(fù)步驟(3 )進(jìn)行極值搜索，直至所獲得的電抗性分量極值偏差超前述該門(mén)限值。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的金屬分辨算法，其特征在于所述步驟(2)中進(jìn)行分幀處理時(shí)，系將每1 個(gè)采樣數(shù)據(jù)作為一幀。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的金屬分辨算法，其特征在于所述步驟(2)中進(jìn)行分幀處理時(shí)，依次進(jìn)行如下步驟(1)幀內(nèi)采樣數(shù)據(jù)計(jì)數(shù)值初始化；(2)對(duì)每五個(gè)點(diǎn)進(jìn)行五點(diǎn)三次平滑法利用最小二乘法原理對(duì)離散數(shù)據(jù)進(jìn)行三次最小二乘多項(xiàng)式平滑的方法。
7.(3)幀內(nèi)采樣數(shù)據(jù)計(jì)數(shù)值達(dá)到128，即作為一幀；采樣數(shù)據(jù)計(jì)數(shù)值超過(guò)128，則接著重復(fù)前述步驟(1)、步驟(2)、步驟(3)。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)一種金屬分辨算法，其系用于金屬探測(cè)設(shè)備中微控制器內(nèi)部對(duì)數(shù)據(jù)的處理，包括有數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、極值搜索、查匹配表及分辨識(shí)別等算法步驟；其中，前述數(shù)據(jù)采集步驟中系通過(guò)將每組連續(xù)多次采樣值中去掉最大值及最小值再對(duì)余下的采樣值取平均值作為一組采樣數(shù)據(jù)，其有效起到了預(yù)濾波作用；并數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟中進(jìn)行了分幀處理，有得微控制器對(duì)數(shù)字信號(hào)的分辨；藉此，通過(guò)前述一系列的算法步驟，使得金屬探測(cè)設(shè)備能夠靈敏地分辨出不同金屬的具體類型，有效提高了金屬探測(cè)設(shè)備的探測(cè)靈敏度、確保金屬探測(cè)設(shè)備的可靠性，有利于增強(qiáng)金屬探測(cè)設(shè)備的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。
文檔編號(hào)G01N27/04GK102411016SQ20111023075
公開(kāi)日2012年4月11日 申請(qǐng)日期2011年8月12日 優(yōu)先權(quán)日2011年8月12日
發(fā)明者向志文, 杜明輝, 杜緒明, 楊運(yùn)勛, 范立斌, 袁仁坤, 辜大光 申請(qǐng)人:東莞市南星電子有限公司