Khoá luận tốt nghiệp ngành Kỹ thuật y sinh: Thiết kế và thi công mô hình camera đo thân nhiệt và nhắc nhở người không đeo khẩu trang

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:73

Thêm vào BST

Báo xấu

17
lượt xem 7
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài "Thiết kế và thi công mô hình camera đo thân nhiệt và nhắc nhở người không đeo khẩu trang" nhằm thiết kế và thi công mô hình camera đo thân nhiệt bằng cảm biến ảnh nhiệt AMG8833, giám sát người không đeo khẩu trang qua webcam, nhắc nhở cảnh báo thông qua loa. Dùng vi điều khiển Raspberry Pi 4 với ngôn ngữ Python để lập trình nhúng.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Khoá luận tốt nghiệp ngành Kỹ thuật y sinh: Thiết kế và thi công mô hình camera đo thân nhiệt và nhắc nhở người không đeo khẩu trang

BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH --------------------------------- KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP NGÀNH KỸ THUẬT Y SINH ĐỀ TÀI: THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG MÔ HÌNH CAMERA ĐO THÂN NHIỆT VÀ NHẮC NHỞ NGƯỜI KHÔNG ĐEO KHẨU TRANG GVHD: ThS. Ngô Bá Việt SVTH: Thái Nguyễn Kỳ Duyên MSSV: 18129010 SVTH: Dương Hoàng Huy MSSV: 18129023 Tp. Hồ Chí Minh – 07/2022
BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH --------------------------------- KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP NGÀNH KỸ THUẬT Y SINH ĐỀ TÀI: THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG MÔ HÌNH CAMERA ĐO THÂN NHIỆT VÀ NHẮC NHỞ NGƯỜI KHÔNG ĐEO KHẨU TRANG GVHD: ThS. Ngô Bá Việt SVTH: Thái Nguyễn Kỳ Duyên MSSV: 18129010 SVTH: Dương Hoàng Huy MSSV: 18129023 Tp. Hồ Chí Minh – 07/2022
TRƯỜNG ĐH SPKT TP. HỒ CHÍ MINH CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ Độc lập - Tự do - Hạnh phúc BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH Tp. HCM, ngày 25 tháng 02 năm 2022 NHIỆM VỤ KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP Họ tên sinh viên: Thái Nguyễn Kỳ Duyên MSSV: 18129010 Dương Hoàng Huy MSSV: 18129023 Chuyên ngành: Kỹ thuật Y Sinh Mã ngành: 7520212D Hệ đào tạo: Đại học chính quy Mã hệ: 1 Khóa: 2018 Lớp: 181290A I. TÊN ĐỀ TÀI: THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG MÔ HÌNH CAMERA ĐO THÂN NHIỆT VÀ NHẮC NHỞ NGƯỜI KHÔNG ĐEO KHẨU TRANG II. NHIỆM VỤ 1. Các số liệu ban đầu: Dữ liệu thông tin đầu vào: Khuôn mặt người trong khung hình. Ngôn ngữ lập trình: Python. 2. Nội dung thực hiện: Tìm hiểu về vi điều khiển, cảm biến ảnh nhiệt AMG8833, module camera. Kết nối vi điều khiển với các linh kiện để lập trình. Thiết kế mạch nguyên lý của mô hình. Thi công mạch. Kiểm tra, điều chỉnh và đánh giá mô hình so với các thiết bị trên thị trường. III. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 25/02/2022 IV. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 15/06/2022 V. HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: ThS. Ngô Bá Việt CÁN BỘ HƯỚNG DẪN BM. ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH i
TRƯỜNG ĐH SPKT TP. HỒ CHÍ MINH CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ Độc lập - Tự do - Hạnh phúc BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH Tp. HCM, ngày 25 tháng 02 năm 2022 LỊCH TRÌNH THỰC HIỆN KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP Họ tên sinh viên 1: Thái Nguyễn Kỳ Duyên Lớp: 181290A MSSV: 18129010 Họ tên sinh viên 2: Dương Hoàng Huy Lớp: 181290A MSSV: 18129023 Tên đề tài: Thiết kế và thi công mô hình camera đo thân nhiệt và nhắc nhở người không đeo khẩu trang Xác nhận Tuần/ngày Nội dung GVHD Tuần 1 Gặp GVHD để nghe phổ biến yêu cầu làm đồ (25/02 – 27/02) án, tiến hành chọn đồ án Tuần 2 GVHD tiến hành xét duyệt đề tài (28/02 – 06/03) Viết tóm tắt yêu cầu đề tài đã chọn: đề tài làm Tuần 3 cái gì, nội dung thiết kế, các thông số giới hạn (07/03 – 13/03) của đề tài Tuần 4 (14/03 – 20/03) Tìm hiểu các lý thuyết liên quan đến đề tài Tuần 5 (21/03 – 27/03) Tuần 6 Tiến hành thiết kế sơ đồ khối, giải thích chức (28/03 – 03/04) năng các khối Tuần 7 Tiến hành tính toán để lựa chọn linh kiện cho (04/04 – 10/04) mô hình Tuần 8 Thiết kế sơ đồ nguyên lý toàn mạch (11/04 – 17/04) Giải thích nguyên lý hoạt động của mạch. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH ii
Tuần 9 Tiến hành viết chương trình nhận diện khuôn (18/04 – 24/04) mặt đeo khẩu trang Tuần 10 Tiến hành viết chương trình đo nhiệt độ (25/04 – 01/05) Tuần 11 Tiến hành ghép các chương trình (02/05 – 08/05) Tuần 12 (09/05 – 15/05) Chạy thử nghiệm, kiểm tra hiệu chỉnh thông số Tuần 13 cho mô hình (16/05 – 22/05) Tuần 14 Viết báo cáo những nội dung đã làm (23/05 – 29/05) Tuần 15 Hoàn thiện báo cáo và gửi cho GVHD để xem (30/05 – 05/06) xét góp ý lần cuối trước khi in và báo cáo Tuần 16 Hoàn thành báo cáo (06/06 – 12/06) GV HƯỚNG DẪN (Ký và ghi rõ họ và tên) BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH iii
LỜI CAM ĐOAN Xin cam đoan đây là bài báo cáo đồ án tốt nghiệp của nhóm trong thời gian qua. Trong bài báo cáo có sử dụng một số nguồn tài liệu tham khảo đã được trích dẫn nguồn và chú thích rõ ràng. Nhóm xin hoàn toàn chịu trách nhiệm trước bộ môn, khoa và nhà trường về sự cam đoan này. Nhóm sinh viên thực hiện đề tài Thái Nguyễn Kỳ Duyên – Dương Hoàng Huy BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH iv
LỜI CẢM ƠN Đầu tiên chúng em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến Thầy Ngô Bá Việt - Giảng viên bộ môn Điện Tử Công Nghiệp - Y Sinh đã trực tiếp hướng dẫn và tận tình giúp đỡ cũng như tạo điều kiện để nhóm hoàn thành tốt đề tài. Chúng em cũng xin gửi lời chân thành cảm ơn các thầy cô trong bộ môn Điện Tử Công Nghiệp – Y Sinh và các quý thầy cô khác trong Khoa Điện - Điện Tử đã truyền đạt những kiến thức và tạo những điều kiện tốt nhất cho chúng em hoàn thành đề tài. Cảm ơn đến cha mẹ và gia đình đã nuôi dưỡng và là nguồn động lực to lớn để chúng em cố gắng từng ngày. Cuối cùng, chúng em kính chúc quý thầy cô và gia đình luôn dồi dào sức khỏe, đạt được nhiều thành công trong công việc. Chúng em xin chân thành cảm ơn! Nhóm sinh viên thực hiện đề tài Thái Nguyễn Kỳ Duyên – Dương Hoàng Huy BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH v
MỤC LỤC NHIỆM VỤ KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ......................................................................... i LỊCH TRÌNH THỰC HIỆN KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP .............................................. ii LỜI CAM ĐOAN .............................................................................................................. iv LỜI CẢM ƠN ..................................................................................................................... v MỤC LỤC .......................................................................................................................... vi LIỆT KÊ HÌNH ẢNH ........................................................................................................ ix LIỆT KÊ BẢNG ................................................................................................................ xi TÓM TẮT ......................................................................................................................... xii Chương 1. TỔNG QUAN ................................................................................................. 1 1.1. ĐẶT VẤN ĐỀ ....................................................................................................... 1 1.2. MỤC TIÊU ............................................................................................................ 2 1.3. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU ................................................................................. 2 1.4. GIỚI HẠN ............................................................................................................. 3 1.5. BỐ CỤC ................................................................................................................ 3 Chương 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT ..................................................................................... 4 2.1. TỔNG QUAN VỀ NHIỆT ĐỘ CƠ THỂ CON NGƯỜI ...................................... 4 2.2. PHƯƠNG PHÁP ĐO NHIỆT ĐỘ KHÔNG TIẾP XÚC ...................................... 5 2.3. PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT ................................................ 6 2.4. MÔ HÌNH CNN  CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ....................... 7 2.4.1. Lớp tích chập .................................................................................................. 8 2.4.2. Hàm kích hoạt ................................................................................................. 9 2.4.3. Lớp tổng hợp ................................................................................................. 10 2.4.4. Lớp kết nối đầy đủ ........................................................................................ 11 2.5. THƯ VIỆN OPENCV ......................................................................................... 11 2.6. THƯ VIỆN TENSORFLOW .............................................................................. 12 2.7. THƯ VIỆN KERAS ............................................................................................ 13 2.8. CHUẨN GIAO TIẾP I2C ................................................................................... 13 2.9. GIỚI THIỆU PHẦN CỨNG ............................................................................... 14 2.9.1. Vi điều khiển Raspberry Pi 4 model B ......................................................... 14 2.9.2. Cảm biến ảnh nhiệt AMG8833 ..................................................................... 15 2.9.3. Webcam usb 720p ......................................................................................... 16 BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH vi
2.9.4. Loa phát di động ........................................................................................... 16 Chương 3. TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ ...................................................................... 17 3.1. GIỚI THIỆU ........................................................................................................ 17 3.2. TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ MÔ HÌNH ........................................................... 17 3.2.1. Thiết kế sơ đồ khối mô hình ......................................................................... 17 3.2.2. Tính toán và thiết kế mạch............................................................................ 18 3.2.3. Sơ đồ nguyên lý của toàn mạch .................................................................... 21 3.2.4. Thiết kế vỏ hộp mô hình ............................................................................... 22 3.3. THIẾT KẾ MÔ HÌNH MẠNG CNN .................................................................. 22 3.4. PHƯƠNG PHÁP ĐO NHIỆT ĐỘ ...................................................................... 24 3.5. PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH HUẤN LUYỆN DỮ LIỆU ............. 25 Chương 4. THI CÔNG HỆ THỐNG ............................................................................. 27 4.1. GIỚI THIỆU ........................................................................................................ 27 4.2. THI CÔNG HỆ THỐNG ..................................................................................... 27 4.2.1. Danh sách linh kiện ...................................................................................... 27 4.2.2. Lắp ráp và kiểm tra ....................................................................................... 27 4.3. THI CÔNG VỎ HỘP MÔ HÌNH ........................................................................ 29 4.4. LẬP TRÌNH HỆ THỐNG ................................................................................... 30 4.5. LẬP TRÌNH MÔ PHỎNG .................................................................................. 34 4.6. TÀI LIỆU HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG, THAO TÁC .......................................... 34 4.7. DỰ TOÁN CỦA MÔ HÌNH HỆ THỐNG CAMERA ĐO THÂN NHIỆT VÀ GIÁM SÁT NGƯỜI KHÔNG ĐEO KHẨU TRANG .................................................. 35 Chương 5. KẾT QUẢ_NHẬN XÉT_ĐÁNH GIÁ ........................................................ 37 5.1. KẾT QUẢ THI CÔNG MÔ HÌNH ..................................................................... 37 5.2. KẾT QUẢ CHẠY MÔ HÌNH ............................................................................. 38 5.2.1. Kết quả của quá trình tạo tập dữ liệu huấn luyện ......................................... 38 5.2.2. Kết quả của quá trình huấn luyện tập dữ liệu ............................................... 39 5.2.3. Kết quả nhận dạng người không đeo khẩu trang .......................................... 40 5.2.4. Kết quả phần đo nhiệt độ .............................................................................. 53 5.2.5. Đánh giá thời gian đáp ứng của mô hình ...................................................... 55 Chương 6. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN .................................................. 57 6.1. KẾT LUẬN ......................................................................................................... 57 6.2. HƯỚNG PHÁT TRIỂN ...................................................................................... 57 BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH vii
TÀI LIỆU THAM KHẢO .............................................................................................. 58 BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH viii
LIỆT KÊ HÌNH ẢNH Hình Trang Hình 2.1. Bốn bước xử lý của hệ thống nhận dạng mặt người ........................................... 6 Hình 2.2. Kiến trúc cơ bản của một mạng tích chập ........................................................... 7 Hình 2.3. Cửa sổ trượt trên một ma trận ............................................................................. 8 Hình 2.4. Kích thước ảnh đầu ra khi thực hiện bước nhảy lần lượt là 1 và 2 ..................... 9 Hình 2.5. Ma trận khi thêm viền 0 bên ngoài ..................................................................... 9 Hình 2.6. Lớp max pooling cho vùng ảnh ........................................................................ 11 Hình 2.7. Mô phỏng lớp kết nối đầy đủ ............................................................................ 11 Hình 2.8. Cấu trúc cơ bản của OpenCV............................................................................ 12 Hình 2.9. Mô hình giao thức I2C ...................................................................................... 14 Hình 2.10. Hình ảnh thực tế của Raspberry Pi 4............................................................... 14 Hình 2.11. Cảm biến nhiệt AMG8833 8x8 Non-Contact IR Thermal Camera Sensor .... 16 Hình 2.12. Webcam 720p.................................................................................................. 16 Hình 2.13. Loa phát jack cắm 3.5mm kết nối cổng USB ................................................. 16 Hình 3.1. Sơ đồ khối mô hình ........................................................................................... 17 Hình 3.2. Nguồn Adapter 5V/3A ...................................................................................... 20 Hình 3.3. Sơ đồ nguyên lý của mô hình ............................................................................ 21 Hình 3.4. Bản vẽ thiết kế của vỏ hộp mô hình .................................................................. 22 Hình 3.5. Các khối tích chập của mạng MobileNetV2 ..................................................... 23 Hình 3.6. Bộ mô hình mạng CNN xây dựng bằng kiến trúc MobileNetV2 ..................... 24 Hình 3.7. Phương pháp đo nhiệt độ không tiếp xúc.......................................................... 24 Hình 4.1. Lắp ráp quạt tản nhiệt........................................................................................ 28 Hình 4.2. Kết nối camera nhiệt với vi điều khiển ............................................................. 28 Hình 4.3. Lắp ráp vỏ hộp và kết nối webcam với vi điều khiển ....................................... 28 Hình 4.4. Kết nối loa với vi điều khiển ............................................................................. 29 Hình 4.5. Ghim adapter vào vi điều khiển ........................................................................ 29 Hình 4.6. Vỏ hộp mô hình ................................................................................................. 30 Hình 4.7. Lưu đồ quy trình huấn luyện dữ liệu................................................................. 31 Hình 4.8. Lưu đồ chương trình chính................................................................................ 32 Hình 4.9. Lưu đồ quy trình đo nhiệt độ ............................................................................ 32 Hình 4.10. Lưu đồ quy trình phát hiện không đeo khẩu trang .......................................... 33 BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH ix
Hình 4.11. Phần mềm Pycharm ........................................................................................ 34 Hình 4.12. Nhận diện khuôn mặt ...................................................................................... 34 Hình 4.13. Vùng để đo nhiệt độ ........................................................................................ 35 Hình 5.1. Sản phẩm hoàn thiện mô hình ........................................................................... 37 Hình 5.2. Kết quả thi công bên trong mô hình .................................................................. 37 Hình 5.3. Kết quả thi công mặt trước của mô hình ........................................................... 38 Hình 5.4. Ảnh đeo khẩu trang trong tập dữ liệu ............................................................... 38 Hình 5.5. Ảnh không đeo khẩu trang trong tập dữ liệu .................................................... 39 Hình 5.6. Đồ thị giá trị accuracy và loss ........................................................................... 40 Hình 5.7. Phát hiện khuôn mặt không đeo khẩu trang ...................................................... 41 Hình 5.8. Phát hiện khuôn mặt không đeo khẩu trang ở góc nghiêng bên trái ................. 41 Hình 5.9. Phát hiện khuôn mặt không đeo khẩu trang ở góc nghiêng bên phải ............... 42 Hình 5.10. Phát hiện 2 khuôn mặt không đeo khẩu trang ở góc chính diện ..................... 42 Hình 5.11. Phát hiện 2 khuôn mặt không đeo khẩu trang ở góc nghiêng bên trái ............ 43 Hình 5.12. Phát hiện 2 khuôn mặt không đeo khẩu trang ở góc nghiêng bên phải .......... 43 Hình 5.13. Phát hiện có 1 khuôn mặt không đeo khẩu trang ............................................ 44 Hình 5.14. Cả 2 khuôn mặt đều đeo khẩu trang ................................................................ 44 Hình 5.15. Nhiệt độ được đo bằng mô hình ...................................................................... 54 Hình 5.16. Nhiệt độ được đo bằng súng đo nhiệt OMRON ............................................. 54 BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH x
LIỆT KÊ BẢNG Bảng Trang Bảng 2.1. Thân nhiệt bình thường ở các vị trí đo khác nhau theo từng độ tuổi ................. 5 Bảng 2.2. Một số hàm kích hoạt thông dụng .................................................................... 10 Bảng 3.1. Thông số kỹ thuật của webcam usb 720p ......................................................... 18 Bảng 3.2. Thông số kỹ thuật của cảm biến nhiệt AMG8833 ............................................ 18 Bảng 3.3. Thống kê dòng và tải sử dụng của các linh kiện .............................................. 20 Bảng 3.4. Thống kê kết quả nhiệt độ cơ thể mà 2 sản phẩm đo được .............................. 25 Bảng 3.5. Ma trận nhầm lẫn .............................................................................................. 26 Bảng 4.1. Danh sách các linh kiện .................................................................................... 27 Bảng 4.2. Danh sách dự toán linh kiện và module cho hệ thống ...................................... 36 Bảng 5.1. Mô tả tập dữ liệu ............................................................................................... 38 Bảng 5.2. Đánh giá mô hình ............................................................................................. 39 Bảng 5.3. Kết quả nhận diện gương mặt đeo khẩu trang ở khoảng cách dưới 1m ........... 45 Bảng 5.4. Kết quả nhận diện gương mặt không đeo khẩu trang ở khoảng cách dưới 1m 46 Bảng 5.5. Kết quả nhận diện gương mặt đeo khẩu trang ở khoảng cách 1.2m ................ 46 Bảng 5.6. Kết quả nhận diện gương mặt không đeo khẩu trang ở khoảng cách 1.2m ..... 47 Bảng 5.7. Kết quả nhận diện gương mặt đeo khẩu trang ở khoảng cách 1.5m ................ 48 Bảng 5.8. Kết quả nhận diện gương mặt không đeo khẩu trang ở khoảng cách 1.5m ..... 49 Bảng 5.9. Kết quả nhận diện gương mặt đeo khẩu trang ở khoảng cách 1.8m ................ 49 Bảng 5.10. Kết quả nhận diện gương mặt không đeo khẩu trang ở khoảng cách 1.8m ... 50 Bảng 5.11. Kết quả nhận diện gương mặt đeo khẩu trang ở khoảng cách 2m ................. 51 Bảng 5.12. Kết quả nhận diện gương mặt không đeo khẩu trang ở khoảng cách 2m ...... 52 Bảng 5.13. Kết quả đo nhiệt độ của mô hình .................................................................... 53 Bảng 5.14. Kết quả đo nhiệt độ ở nhiều khoảng cách ...................................................... 55 Bảng 5.15. Kết quả thời gian xử lý của mô hình .............................................................. 55 BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH xi
TÓM TẮT Đề tài “Mô hình camera đo thân nhiệt và nhắc nhở người không đeo khẩu trang” được thiết kế và thi công thực hiện chức năng kiểm tra và cảnh báo người ra vào tại các cơ quan, bệnh viện, trường học khi người đó có thân nhiệt cao và không đeo khẩu trang. Đề tài này rất hữu ích trong cuộc sống hằng ngày đặc biệt là trong tình hình dịch bệnh Covid -19 phức tạp như hiện nay khi chúng ta phải sống chung với dịch. Mô hình gồm bộ điều khiển trung tâm Raspberry Pi 4 kết nối với các thiết bị ngoại vi gồm camera, cảm biến ảnh nhiệt, quạt tản nhiệt và loa phát. Đề tài một phần ứng dụng công nghệ xử lý ảnh để nhận biết người ra vào có mang khẩu trang hay không. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH xii
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN Chương 1. TỔNG QUAN 1.1. ĐẶT VẤN ĐỀ Những năm trở lại đây, đại dịch truyền nhiễm COVID-19 đang diễn biến ngày càng phức tạp trên phạm vi toàn cầu khiến nhiều người tử vong. Thế giới đã ghi nhận hơn 540 triệu người nhiễm bệnh với hơn 6 triệu ca tử vong vì COVID-19 tính đến thời điểm tháng 6 năm 2022 [1]. Nguyên nhân gây tử vong chính là Virus SARS- CoV-2 gây tổn thương tại các cơ quan trong cơ thể. Chúng tấn công theo hai cách là trực tiếp vào các cơ quan hay gián tiếp qua cơ chế miễn dịch, làm tăng yếu tố kháng đông, giảm yếu tố giảm đông, cuối cùng hình thành huyết khối, kể cả mạch máu nhỏ và mạch máu lớn [2]. Tại Việt Nam, ở những nơi có dân cư đông đúc và nhiều nhà máy, xí nghiệp hoạt động cũng đã chịu ảnh hưởng lớn từ đại dịch với số ca nhiễm, tử vong ngày càng tăng. Việc nhiễm bệnh rất dễ xảy ra khi tiếp xúc với dịch chất của người bệnh qua không khí hay thậm chí là trên các bề mặt vật tiếp xúc khiến cơ thể phát sốt. Từ đó ta thấy được việc theo dõi nhiệt độ cơ thể thường xuyên và mang khẩu trang là việc bắt buộc cho bất cứ ai khi đi đến nơi đông người trong tình hình phải sống chung với đại dịch khi vẫn chưa có thuốc đặc trị. Nắm bắt được vấn đề này, nhiều thiết bị tích hợp được sản xuất nhanh chóng với đa dạng về mẫu mã, chức năng và cả về giá cả nhằm giảm thiểu sự lây lan chéo qua tiếp xúc giữa người với người và giảm một phần nhân lực thực hiện việc đo thân nhiệt thủ công bằng tay. Với sự phát triển của khoa học kỹ thuật, các loại cảm biến, vi điều khiển và linh kiện khác cũng phát triển theo. Từ đó việc sản xuất những thiết bị đo thân nhiệt và giám sát việc đeo khẩu trang tự động ngày càng trở nên đơn giản và dễ dàng hơn rất nhiều. Nhiều thiết bị được ra đời như nhiệt kế hồng ngoại Infrared CK-T1502 sử dụng cảm biến đo nhiệt hồng ngoại thực hiện việc đo nhiệt độ qua trán, nách, tay với thiết kế nhỏ gọn có thể cầm tay hoàn toàn đáp ứng tốt nhu cầu theo dõi nhiệt độ cơ thể của mỗi gia đình trong mùa dịch này. Sản phẩm tích hợp đo thân nhiệt và sát khuẩn tay tự động của công ty SANIVIETNAM dùng cảm biến hồng ngoại để đo nhiệt qua trán, tay và hệ thống sát khuẩn nhanh cũng là một trong những sản phẩm phổ biến trên thị trường hiện nay. Nâng cấp hơn là camera đo thân nhiệt của Vietnamsmart với hệ thống sàng lọc sốt thông qua hình ảnh nhiệt có thể triển khai nhanh để xác định chính xác những người có nhiệt độ cơ thể quá mức bình thường và bị sốt toàn thân. Hay Camera AI của HANET Technology với tính năng phát hiện BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 1
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN người không đeo khẩu trang hoặc đeo khẩu trang không đúng cách tại những nơi tập trung đông người và đưa ra lời nhắc nhở đeo khẩu trang. Và rất nhiều sản phẩm khác được ra đời với mong muốn đáp ứng nhu cầu cấp bách trong đại dịch. Qua tìm hiểu về các thiết bị trên thì mỗi thiết bị đều có ưu và nhược điểm riêng. Đối với nhiệt kế hồng ngoại cầm tay tuy có ưu điểm nhỏ gọn nhưng còn nhược điểm cần phải thực hiện bằng thủ công nên tốn nhiều thời gian, nhân lực và việc tiếp xúc giữa người với người còn cao. Máy đo nhiệt và sát khuẩn tay với ưu điểm vượt trội trong việc đo thân nhiệt và sát khuẩn tay bằng cảm biến không tiếp xúc giúp tiêu diệt được vi khuẩn gây bệnh khi vô tình tiếp xúc với chúng trên các bề mặt. Đối với các hệ thống camera đã tối ưu hóa việc giúp phát hiện và sàng lọc những người có thân nhiệt cao hay những người không tuân thủ quy tắc an toàn, giúp kiểm soát bệnh tật và giảm bớt một phần nhân lực thực hiện việc giám sát thủ công. Nhận thấy được tính cần thiết của một sản phẩm với những ưu điểm của các thiết bị trên nhóm chúng em đã nghiên cứu và kiến nghị thực hiện đề tài có tên là “Thiết kế và thi công mô hình camera đo thân nhiệt, nhắc nhở người không đeo khẩu trang”. Hệ thống này sẽ có chức năng đo thân nhiệt bằng cảm biến ảnh nhiệt, giám sát người không đeo khẩu trang qua hệ thống camera, thực hiện cảnh báo qua loa. 1.2. MỤC TIÊU Thiết kế và thi công mô hình camera đo thân nhiệt bằng cảm biến ảnh nhiệt AMG8833, giám sát người không đeo khẩu trang qua webcam, nhắc nhở cảnh báo thông qua loa. Dùng vi điều khiển Raspberry Pi 4 với ngôn ngữ Python để lập trình nhúng. 1.3. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU Trong quá trình thực hiện đồ án tốt nghiệp với đề tài “Thiết kế và thi công mô hình camera đo thân nhiệt, nhắc nhở người không đeo khẩu trang” giải quyết và hoàn thành được những nội dung sau: - NỘI DUNG 1: Tìm hiểu về Raspberry, cảm biến ảnh nhiệt AMG8833, module camera. - NỘI DUNG 2: Kết nối bộ điều khiển với các cảm biến để lập trình. - NỘI DUNG 3; Thiết kế mạch nguyên lý của mô hình. - NỘI DUNG 4: Thi công mạch. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 2
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN - NỘI DUNG 5: Kiểm tra, điều chỉnh và đánh giá mô hình so với các thiết bị trên thị trường. - NỘI DUNG 6: Viết báo cáo thực hiện. - NỘI DUNG 7: Bảo vệ luận văn. 1.4. GIỚI HẠN Các thông số giới hạn của đề tài bao gồm: - Mô hình có kích thước dài x rộng x cao: 250mm x 100mm x 120mm. - Sử dụng nguồn 5V (DC). - Khoảng cách mô hình hoạt động tốt dưới 1m với điều kiện ánh sáng tốt. 1.5. BỐ CỤC - Chương 1: Tổng Quan. Chương này trình bày đặt vấn đề dẫn nhập lý do chọn đề tài, mục tiêu, nội dung nghiên cứu, các giới hạn thông số và bố cục đồ án. - Chương 2: Cơ Sở Lý Thuyết. Trình bày về các lý thuyết liên quan đến đề tài. Giới thiệu các bo mạch, các thiết bị và các công cụ về phần mềm được sử dụng trong đề tài. - Chương 3: Tính Toán và Thiết Kế Hệ Thống. Giới thiệu về hệ thống, tính toán thiết kế từng khối, thiết kế giao diện giao tiếp với người dùng và phương pháp đánh giá mô hình. - Chương 4: Thi Công Hệ Thống. Chương này trình bày từng bước quá trình thi công hoàn thiện phần cứng, phần mềm hệ thống và viết hướng dẫn sử dụng. - Chương 5: Kết Quả, Nhận Xét và Đánh Giá. Chương này trình bày kết quả đạt được và nêu ra nhận xét, đánh giá. - Chương 6: Kết Luận và Hướng Phát Triển. Trình bày kết luận và nêu ra hướng phát triển của đề tài trong tương lai. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 3
CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Chương 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1. TỔNG QUAN VỀ NHIỆT ĐỘ CƠ THỂ CON NGƯỜI Nhiệt độ là một tính chất vật lý của vật chất thể hiện nóng và lạnh [3]. Nó là biểu hiện của nhiệt năng trong mọi vật chất, nguồn gốc của sự xuất hiện nhiệt, một dòng năng lượng khi một vật tiếp xúc với vật khác lạnh hơn. Ba thang đo nhiệt độ phổ biến nhất là thang đo Celsius (gọi là C, ký hiệu là °C), thang đo Fahrenheit (ký hiệu là °F), thang đo Kelvin (ký hiệu là K) và được liên hệ với nhau qua các công thức: 9 T (F )  * T (C )  32 (2.1) 5 T ( K )  T (C)  273.15 (2.2) Nhiệt độ cơ thể con người bình thường hay nhiệt độ bình thường là phạm vi nhiệt độ bình thường điển hình ở người. Phạm vi nhiệt độ cơ thể của người bình thường trong khoảng 36.5 – 37.5 °C (97.7 – 99.5 °F) [4]. Nhiệt độ cơ thể của mỗi người phụ thuộc vào nhiều yếu tố như độ tuổi (người trẻ tuổi thường có thân nhiệt cao hơn), mức độ gắng sức, tình trạng sức khỏe, giới tính cùng tình trạng sinh sản, thời gian trong ngày, vị trí nơi thực hiện việc đo nhiệt độ và trạng thái ý thức của đối tượng đo như thức hay ngủ, mức độ hoạt động và trạng thái cảm xúc. Tuy nhiên, nhiệt độ cơ thể thường được giữ ở mức ổn định nhờ vào khả năng điều hòa thân nhiệt cùng thích nghi với môi trường sống của con người. Nhiệt độ trung tâm hay nhiệt độ phần lõi cơ thể người là nhiệt độ hoạt động của một sinh vật. Cụ thể là trong các phần sâu trong cơ thể như gan, não và các nội tạng nó nằm trong khoảng 36.5 – 37.1 °C và nhiệt độ trung bình vào khoảng 36.8 °C. Có ba cách đo nhiệt độ trung tâm của cơ thể: đo ở trực tràng với độ sâu chuẩn là 5 – 10 cm, được xem là tiêu biểu cho nhiệt độ trung tâm, đo ở miệng (dưới lưỡi) với nhiệt độ đo được thấp hơn ở trực tràng khoảng 0.4 – 0.6 °C, đo ở hõm nách với nhiệt độ đo được thấp hơn ở trực tràng khoảng 0.65 °C. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 4
CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Bảng 2.1. Thân nhiệt bình thường ở các vị trí đo khác nhau theo từng độ tuổi Độ tuổi 0 – 2 tuổi 3 – 10 tuổi 11 – 65 tuổi Trên 65 tuổi Vị trí đo Miệng 36.4 – 38 °C 35 .5 – 37.5 °C 36.4 – 37.5 °C 35.7 – 36.9 °C Hậu môn 36.6 – 38 °C 36.6 – 38 °C 37 – 38.1 °C 36.2 – 37.3 °C Nách 34.7 – 37.3 °C 35.8 – 36.7 °C 35.2 – 36.8 °C 35.5 – 37.5 °C Tai 36.4 – 38 °C 36.1 – 37.7 °C 35.8 – 37.6 °C 35.7 – 37.5 °C Thân nhiệt 36.4 – 37.7 °C 36.4 – 37.7 °C 36.8 – 37.8 °C 35.8 – 37.1 °C 2.2. PHƯƠNG PHÁP ĐO NHIỆT ĐỘ KHÔNG TIẾP XÚC Phương pháp đo nhiệt độ không tiếp xúc dựa trên định luật bức xạ đen tuyệt đối, tức là vật hấp thụ năng lượng theo mọi hướng với khả năng lớn nhất. Bức xạ nhiệt của vật thể đặc trưng cho số năng lượng bức xạ trong một đơn vị thời gian với một đơn vị diện tích của vật xảy ra trên một đơn vị của độ dài sóng. Thiết bị đo nhiệt độ không tiếp xúc như cảm biến quang, hỏa quang kế, cảm biến hồng ngoại, cảm biến ảnh nhiệt. - Hỏa quang kế gồm hỏa quang kế bức xạ, hỏa quang kế cường độ sáng, hỏa quang kế màu sắc đo nhiệt độ với dải nhiệt độ cao trên 1600 °C. Nó hoạt động dựa trên mật độ phổ năng lượng phát xạ theo bước sóng của vật đen lý tưởng khi bị đốt nóng. - Cảm biến hồng ngoại: là thiết bị điện tử đo và phát hiện bức xạ hồng ngoại ở môi trường xung quanh. Bức xạ hồng ngoại được phát hiện bởi nhà thiên văn học William Herschel vào năm 1800. Định luật bức xạ Planck đã chỉ ra bức xạ đặc trưng Mλs của vật thể đen tuyệt đối phụ thuộc vào nhiệt độ T của nó và bước sóng λ: 2hc 2 1 - M s (T )  (2.3)  5 hc k B T e 1 trong đó, h là hằng số Planck, c là tốc độ ánh sáng, kB là hằng số Boltzmann. Bằng cách tích hợp cảm biến của các bức xạ ánh sáng có bước sóng từ 0 đến vô cùng thì có thể đo được giá trị bức xạ phát ra của vật thể. Mối tương quan này được thể hiện ở định luật Stefan-Boltzmann: j*  T 4 (2.4) BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 5
CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Cảm biến hồng ngoại gồm hai loại là thụ động và chủ động. Nó hoạt động bằng cách sử dụng một cảm biến ánh sáng cụ thể để phát hiện ra bước sóng ánh sáng chọn trong phổ hồng ngoại. 2.3. PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT Xác định khuôn mặt người là một kỹ thuật dùng để xác định vị trí và kích thước khuôn mặt trong các ảnh bất kỳ. Kỹ thuật này nhận biết về các đặc trưng của khuôn mặt và bỏ qua những thứ khác. Một hệ thống nhận dạng thông thường bao gồm bốn bước như hình sau: Dò tìm và định vị những vị trí khuôn mặt xuất hiện trong ảnh hoặc trên các frame video. Từ đó xác định vị trí mắt mũi, miệng là các thành phần khác của khuôn mặt và chuyển kết quả này cho bước trích xuất đặc trưng. Từ những thông tin về các thành phần trên khuôn mặt, chúng ta có thể dễ dàng tính được véc- tơ đặc trưng. Những véc-tơ này sẽ là dữ liệu đầu vào cho một mô hình đã được huấn luyện trước để phân loại khuôn mặt. Bên cạnh đó, chúng ta còn có thể áp dụng thêm một số bước khác như tiền xử lý, hậu xử lý nhằm làm tăng độ chính xác cho hệ thống do một số thông số như tư thế khuôn mặt, độ sáng, điều kiện ánh sáng. Phát hiện khuôn mặt được đánh giá là bước khó khăn và quan trọng nhất so với các bước còn lại của hệ thống. Hình 2.1. Bốn bước xử lý của hệ thống nhận dạng mặt người Có nhiều nghiên cứu tìm ra phương pháp xác định khuôn mặt người, từ ảnh xám đến ngày nay là ảnh màu. Dựa vào tính chất của các phương pháp này thành bốn hướng tiếp cận chính [5]: - Hướng tiếp cận dựa trên tri thức: Là hướng tiếp cận kiểu top-down mã hóa các hiểu biết của con người về các loại khuôn mặt người thành các luật. Thông thường các luật mô tả quan hệ của các đặc trưng như quan hệ về khoảng cách hay vị trí. Vấn đề phức tạp của hướng tiếp cận này là chuyển từ tri thức của con người sang các luật một cách hiệu quả. - Hướng tiếp cận dựa trên đặc trưng không thay đổi: Là hướng tiếp cận kiểu bottom-up với mục tiêu là các thuật toán đi tìm các thuộc tính đặc trưng mô tả BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 6