鄭 勛

湖北大學(xué)物理與電子科學(xué)學(xué)院

基于坐姿矯正的傳感器原理及模型設(shè)計(jì)

鄭 勛

湖北大學(xué)物理與電子科學(xué)學(xué)院

現(xiàn)代醫(yī)學(xué)表明久坐或坐姿不正是頸椎、腰間盤突出、近視等慢性疾病的重要原因；結(jié)合物理學(xué)中力矩和人體工程學(xué)相關(guān)知識(shí)，以半固定狀態(tài)下人體質(zhì)心變化引起的質(zhì)量分布變化為觀測量所做的新型傳感器原理和模型設(shè)計(jì)，便為相關(guān)疾病的解決提供了一種新的可能。

當(dāng)文明以一種新的方式展現(xiàn)，人類逐步告別蠻荒與粗鄙時(shí)，現(xiàn)代都市生活的愜意與非理性化也不可避免地在一點(diǎn)點(diǎn)吞噬著我們；激烈的競爭與無節(jié)制的生活，倒錯(cuò)的生活習(xí)慣等接二連三地沖擊著每個(gè)白領(lǐng)或工薪階層的身心健康；據(jù)有關(guān)資料表明我國近視人群約70%發(fā)生在青春期，一個(gè)主要原因是坐姿不當(dāng)、而多發(fā)于老年人群或上班族中的頸椎病也相當(dāng)程度上是久坐或坐姿不正確引起的，從某種意義上說，由坐姿引起的慢性病在日常生活中很常見，且十分影響生活質(zhì)量。

就如何預(yù)防此種問題疾病而言國內(nèi)外通常有如下作法：1.用計(jì)算機(jī)圖像處理與識(shí)別技術(shù)，選取能緊密反映坐姿不正確的關(guān)鍵生理學(xué)指標(biāo)如人臉、肩部或頭的水平情況來作為分析指標(biāo)，以期望矯正坐姿；2.基于人機(jī)工程學(xué)原理，設(shè)計(jì)出符合減小人體負(fù)荷以及合理分布肌肉壓力的座椅構(gòu)造；3.在疾病萌發(fā)階段定期結(jié)合醫(yī)生和健康理療師意見輔以加強(qiáng)鍛煉和營養(yǎng)補(bǔ)充，以圖自我調(diào)整和恢復(fù)脊椎損傷。

就可能的治療效果比較來看，依托圖像處理技術(shù)下的坐姿檢測技術(shù)已初步具備智能化的特點(diǎn)，且場景切合性和適用范圍廣，但是存在識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)難統(tǒng)一、誤差機(jī)動(dòng)性大、受光照等外界環(huán)境影響大的問題；而人機(jī)工程學(xué)原理下的座椅結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，其初衷愿景是美好的，可是受座椅使用者自身體格等因素影響，要確保有實(shí)用效果，可能要做個(gè)人定制設(shè)計(jì)；而生物醫(yī)學(xué)輔助和遠(yuǎn)動(dòng)理療從長遠(yuǎn)來看，是一種根本上解決問題的可能方案，但是效果等待周期實(shí)在漫長，用戶體驗(yàn)度必然低下?；诖斯P者企圖設(shè)計(jì)一種便攜性高、適用范圍廣且在未來時(shí)間內(nèi)符合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展、實(shí)現(xiàn)泛在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)交換真正人工智能的傳感器雛形。

抽象與假設(shè)

坐姿不正的病理學(xué)分析

相關(guān)醫(yī)學(xué)研究表明，良好的坐姿應(yīng)該是能夠產(chǎn)生最適當(dāng)?shù)膲毫Ψ植加诟骷棺倒侵g的椎間盤上和最適當(dāng)?shù)撵o負(fù)荷量于所附著的肌肉組織；像常見的不正確的坐姿引起的脊椎前曲、頭部傾斜、身體前傾或后仰、身體左傾與右傾狀態(tài)造成疾病的根本原因在于不正常的壓力分布改變了人體正常的生理曲度，經(jīng)年累月，人們的脊椎、椎間盤等重要調(diào)節(jié)組織逐漸硬化，失去彈性變得對(duì)外部環(huán)境不再有自適應(yīng)性；而良好的坐姿往往是以一種趨近于自然的狀態(tài)去平衡身體的壓力和減輕身體的不適感，具體表現(xiàn)為腰部自然挺直、雙肩齊平、身體微微前傾或后傾，同時(shí)避免久坐，盡量使全身維持在動(dòng)態(tài)的半放松狀態(tài)。

行為抽象與理想化假設(shè)

圖1 同情境下人們的正確坐姿姿勢(shì)

圖2 半固定狀態(tài)下人體軀干等效橢球柱面模型

由于人身體本身存在高度的對(duì)稱性，從頭部至下看腔體剖面近似為扁平橢圓。當(dāng)人固定在座椅上時(shí)，其坐姿的不正確性反映為偏離標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)下的值，具體說來是指人體行為的突然調(diào)整導(dǎo)致其上半身的質(zhì)心（形心）在空間中坐標(biāo)發(fā)生了改變；倘若我們以每個(gè)人標(biāo)準(zhǔn)坐姿狀態(tài)下的質(zhì)心為坐標(biāo)原點(diǎn)建立三維坐標(biāo)系，那么人下一個(gè)時(shí)刻行為引起的質(zhì)心改變可以用偏離圓點(diǎn)的坐標(biāo)來表示，剩下的任務(wù)就是要將偏離程度轉(zhuǎn)化為傳感器可以感知的量，并給出具體可靠的理論公式。

為了便于分析，上面的模型的成立必須滿足這樣幾點(diǎn)理想化假設(shè)：1.忽略個(gè)體身形的部分差異，認(rèn)為在標(biāo)準(zhǔn)坐姿狀態(tài)下軀干是呈現(xiàn)前后左右對(duì)稱的；2.與質(zhì)心有關(guān)的慣量參數(shù)是可通過第三方機(jī)構(gòu)測出其空間分布函數(shù)或有經(jīng)驗(yàn)公式可模擬的；3在坐姿檢測過程中，人應(yīng)該避免如杯子、書籍等第三方物體長時(shí)間靜態(tài)接觸形成力學(xué)“共同體”；4假設(shè)非觀測變量如環(huán)境、生理狀態(tài)突變等不可控因素對(duì)觀測量的影響是微小的。

理論與建模

靜力矩與形心分布

由文獻(xiàn)我們知道任何占有有界閉區(qū)域Ω、在點(diǎn)(x, y, z )處的密度為ρ(x, y, z )的物體的質(zhì)心坐標(biāo)是：

其中M為物體的固有質(zhì)量，x，y，z是質(zhì)心到固定轉(zhuǎn)軸的距離，ρ(x, y, z)由物體的質(zhì)量空間分布函數(shù)給出。

目前基于式（3.1）數(shù)學(xué)原理，由文獻(xiàn)知，從離散統(tǒng)計(jì)的角度，用CT截面掃描法通過對(duì)全國男性樣本數(shù)據(jù)的測量，用多元回歸方程得到人體上軀干質(zhì)心公式如下：

x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7分別代表體重，身高，上軀干長，胸圍，胸寬，胸厚，坐高，體重單位為千克，人體尺寸單位為mm。

圖3 坐姿矯正集成芯片傳感器核心設(shè)計(jì)俯視圖

對(duì)于此我們將上述7個(gè)指標(biāo)分為個(gè)體特征指數(shù)（體重，身高，上軀干長，胸圍）和動(dòng)態(tài)觀測指數(shù)（胸寬，胸厚，坐高），而胸寬（y軸），胸厚（x軸）和坐高（z軸）分別通過傳感器測量人體軸向指數(shù)來給出。

其中對(duì)于胸寬、胸厚由光電陣列傳感器來完成，預(yù)先設(shè)置人標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)下可以微小擾動(dòng)的空間，而不正常坐姿狀態(tài)下的人體必然對(duì)原有光路實(shí)現(xiàn)遮擋，通過投影法算出有效胸寬、胸厚；而坐高的變化由基于激光三維掃描結(jié)構(gòu)的圖像傳感器來完成；最后為了使傳感器更加集成化、智能化，有必要用壓力傳感器附帶測出人體體重。

原型器件設(shè)計(jì)

利用電源放大技術(shù)實(shí)現(xiàn)自給供電，最底層橢圓形區(qū)域是壓力傳感器，讀取人體重力數(shù)據(jù)傳遞給實(shí)時(shí)信號(hào)處理模塊；中間夾層是光電陣列傳感器過15分鐘就至上投影掃描一次人體軀干，通過計(jì)算人體有效區(qū)域來算出其等效胸厚和胸寬；CCD針孔圖像傳感器分布在壓力傳感器內(nèi)圍、光電陣列傳感器外圍，即時(shí)讀取人體截面數(shù)據(jù)，通過三維點(diǎn)云計(jì)算模擬技術(shù)來算出坐高，然后傳遞給信號(hào)處理終端，根據(jù)式（3.2）便可以記錄人體質(zhì)心動(dòng)態(tài)變換情況，可以通過智能終端接收數(shù)據(jù)并被用戶知道，用戶便可以自行調(diào)整坐姿直至質(zhì)心坐標(biāo)恢復(fù)到允許值范圍內(nèi)。

結(jié)語

物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的一個(gè)重要特征就是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)編碼與海量信息交互；而生物醫(yī)學(xué)傳感器就是人類提高生活質(zhì)量的一個(gè)必要部分，未來經(jīng)濟(jì)科技時(shí)代發(fā)展的顯著特征便是人們?cè)絹碓疥P(guān)心健康和生活乃至心靈本身；本文基于都市工作和生活的弊端之一，整合現(xiàn)有的三維光電掃描技術(shù)、力學(xué)傳感器和陣列傳感器測量手段，以期集成在一塊芯片上實(shí)現(xiàn)固態(tài)化、智能化、小型化監(jiān)控人體健康數(shù)據(jù)。

然而上述過程的實(shí)現(xiàn)仍有幾個(gè)問題需要進(jìn)一步探討和研究：1.國內(nèi)的現(xiàn)有技術(shù)給出的人體慣性參量模型是不嚴(yán)密的，是一個(gè)離散的統(tǒng)計(jì)平均量，然而在非規(guī)則物體質(zhì)量分布的研究中，例如鐵片或腔管等，是可以通過截面掃描法測出ρ(x, y, z)的確切表達(dá)式的，但基于人體的研究卻沒有；2.由于ASIC用了多個(gè)模塊，增加了成本和可靠性，這一部分原因是因?yàn)閲鴥?nèi)缺乏對(duì)于人體慣性參量模型研究造成的；3.本傳感器集成芯片背景知識(shí)復(fù)雜，需要多方聯(lián)合研究才有投入產(chǎn)業(yè)化的可能。