基于FDC2214电容传感器的手势识别系统

高泷森，王 磊，孟凡强，刘明民

(1.河北地质大学 信息工程学院，河北 石家庄 050031；2.攀枝花学院 智能制造学院，四川 攀枝花 617000)

随着科技的发展，智能识别已经成为了前沿技术，语音识别、虹膜识别、人脸识别等技术已被广泛应用到工业、航空、民用等多个领域。目前基于电容传感器、红外传感器等的人机接口刷新率都很高，实时性一般都可以满足要求。但在准确性以及功耗上均欠佳，特别是在精细动作控制方面。大多数设备测试时有着较高的环境要求，且成本昂贵，不适用于微型测控系统。

FDC2214作为一款新型的低功耗且识别率高的电容检测芯片，该系列产品不受来自无线电、电源、灯光和电机等环境噪声的影响，能够在噪声出现时使效能提升60倍，并在任何环境中均可实现以低成本电容为基础的人体和物体感测[1]。FDC2214电容感测IC可以在任何绝缘材料上进行感测，避免在终端设备上钻孔，使设备更加美观，并降低了生产成本。对环境光不敏感，可以在不增加成本的情况下检测黑色和暗物体[2]。

同时提出基于STM32的实收实发系统，主控芯片采用STM32F407芯片，其是ARM公司推出的最新一代低功耗高性能片上系统，内核为CortexM4，最高主频可达168 MHz。内部采用ARM的精简指令集，单周期指令，并且集成了ARM公司的浮点DSP指令集，可以对数据进行信号滤波以及FFT运算[3]。由于采用片上系统设计，芯片内集成了大量的外围设备，具有较强的控制和通信能力，适用于工业控制信号处理。整个系统基于STM32设计，功耗低、体积小，该系统可以独立工作，不依赖于主机，具有良好的应用前景。

1 系统组成结构

如图1所示，手势识别设备系统由处理器、按钮模块、显示模块和其他模块组成。为了在良好的性能下运行该系统，实现预期功能，选择器件方案和设计模块非常重要。

图1 系统设计框图

该芯片采用1 MB闪存、192 kB SRAM芯片设计，可以扩展外部闪存和SRAM；芯片的外设非常丰富：包括16个定时器、3个12位的ADC、2个DAC、一个数字随机发生器、3个I2C接口、3个SPI接口、2个I2S接口、6个UART接口、2个USB、2个CAN总线、1个SDIO接口以及1个以太网接口[4]。

2 FDC2214识别原理

图2 双极板电容示意图

3 系统软硬件设计

系统电路原理图如图3所示。

图3 系统设计原理图

电容传感器FDC2214电路原理图，如图4所示。

图4 FDC2214电路原理图

系统整体主程序流程如图5所示。

图5 主程序流程图

测试方案及结果：

(1)猜拳判决。选取任意指定小组成员，将手放于检测模块的指定区域内，对其“石头”、“剪刀”、“布”3种不同手势对应的电容检测值进行记录，反复测量采集到数据，得到3个手势的电容值区域，从而在OLED屏上显示对应手势的英文字母(石头：Rock、剪刀：Scissors、布：paper)和对应电容值。当没有检测到手势时，“Please”显示在OLED上。猜游戏测试的结果如表1所示。

表1 猜拳判决测试结果

(2)划拳判决。划拳判决采集的手势为“1”、“2”、“3”、“4”、“5”，其余测试过程与猜拳判决相同。划拳判决测试结果如表2所示。

表2 划拳判决测试结果表

(3)猜拳训练。按键选中训练模式，任一成员将手放于测试区域内，做出“石头”、“剪刀”、“布”手势，测试模块和电容传感器将采集的数据信息发送到主控板内进行处理并储存，之后进行手势判决，猜拳训练测试结果如表3所示。

表3 猜拳训练测试结果

(4)划拳训练。划拳训练采集手势为“1”、“2”、“3”、“4”、“5”，其余测试过程与猜拳训练相同。划拳训练测试结果如表4所示。

表4 划拳训练测试结果表

经多次测试，各项训练显示结果完全正确，达到预期要求。

4 结束语

本设计通过FDC2214检测电容值进行手势检测，初步设计选择FDC2214单通道检测电容值，在测试过程中，手势判断进行顺利，但在手势训练中遇到瓶颈。覆盖每个人的手掌大小不同，导致FDC2214单通道检测能力阈值差异较大。因此，采用FDC2214双通道检测电容，在消除环境噪声和减少误差的同时更方便地检测电容，最终实现了手势训练的功能。该手势识别设计及研究思想仍有较大的利用价值，继续深入研究可作为接近传感器，用于汽车工业中避免碰撞、提高安全度等领域。