智能坐便器气味识别技术的研究

叶益阳 翁晓伟 屈环宇

台州市产品质量安全检测研究院 浙江台州 318000

1 引言

随着生活品质的逐步提高，人们的生活习惯正悄然发生着改变，对于坐便器智能化、人性化、健康化的需求也日益强烈。在智能坐便器领域，利用信息技术、控制技术和计算机技术，已陆续开展将日常的坐便器与体检装置相结合的研究，各种生理参数可以在人们的如厕过程中自动检测出来，并通过计算机存储、处理和分析检测数据，可以统筹利用时间，在如厕的同时检查身体，满足了人们快节奏的生活需求，并能保证体检的长期性，为健康研判提供真实有效的数据。因而健康监测技术也慢慢变成智能坐便器领域的热门研究课题[1]。

目前不少智能坐便器生产企业都在投入研发健康监测功能，通过尿液、心率心电等传感器，检测尿酸、尿糖、潜血、PH值、蛋白质、维生素等含量，进行常规分析，自动生成测量报告和各项生理水平趋势曲线图，打造贴身的健康目标，实现足不出户，健康状况了如指掌，同时有利于慢病筛查、亚健康预查。

但对于人体排泄的气体检测，目前尚未开展相关的研究，最近十几年的临床实验，在代谢气体与人体健康领域，取得不少研究成果，有力地证明了疾病的致病机理与患者排泄的某些气体成分有关。目前人体内的代谢气体中可以检测到500多种挥发性有机成分，其中的某些内源性气体与疾病有关联，可以作为疾病的标志，显示疾病的阶段，用于疾病初步诊断。通过收集不同性别、不同年龄段、不同健康情况的代谢气体，对胃部、肠部、肺部、肝脏、口腔等方面的国内外发病现状，建立一个详实的人体疾病与代谢气体组分数据库。通过人体排泄物所含特定气体的浓度分析，可以了解肠道的健康状况，调节生活饮食习惯，提高健康自我监测水平。

2 系统设计

本技术的开发适于居家日常肠道健康监测的智能坐便器，契合人机工程学，针对排泄物特定气体，具备检测、处理和数据分析功能，使用户了解身体状况，并对生活提供相应的指导与提示。

本技术的总体流程如图1所示，系统拟采用多个高精度、高集成度金属氧化物气体传感器，构建出智能坐便器气味监测单元，负责采集气味信息，并采用双稳态随机共振模型分析数据，通过无线传输网络系统，将信息传输至手机端的APP系统，从而使用户得知身体状况以及相关的健康指导和提示。

图1 智能坐便器气味识别技术流程

2.1 传感器阵列

气体传感器是一种对气体浓度和种类测量的传感器，它利用气敏材料，与目标气体分子发生理化反应，并由此转变为有效测量的声光电等信号[2]。本文采用电化学式气体传感器，原理是目标气体通过还原或氧化反应在电极处产生电流，气体浓度依据电流强度线性变化而获得。

传感器测量电路如图2所示，气体传感器属于金属氧化物传感器，其内部电阻阻值会随着吸附气体成分的变化而改变。气体传感器信号采集电路的设计，对于接下来的数据处理效果，关系重大，其主要功能是在一定的动态范围内准确获取阻值的变化，本文采取电桥法采集数据。如图2所示，电压差在不平衡电桥的输出两点间产生，先经过两个电压跟随器的稳定输出，再通过差分式运算放大器的一倍放大后，A/D转换器处理该输出电压，并将模拟电压量转换为数字量输出，送入数据传输芯片。当终端设备请求传输气味数据时，数据传输芯片才发送产生的相关信息包。

图2 传感器测量电路

气体传感器通过电桥法接入后，输出为数字电压信号，通过对气体传感器进行动态加热，由于气体传感器表面对气体分子的吸附脱附会产生不同的响应值，使得气体传感器的响应随着工作温度的周期性变化而变化。通过对加热电压的占空比与采样频率进行合适的选取，测量并记录气体传感器在不同气体浓度和种类下的动态响应波形，如图3所示，构建波形与气体成分的相对关系。

图3 气体传感器动态响应波形

由测试可见，单一气体传感器把气味信号转化成易测量信号，但难以满足现实需求，检测范围过窄，故利用气体传感器的交叉敏感性，即单一气体传感器对特定气体的择优响应特性和对气体响应的非专一性，将若干只不同的传感器优化组合，排成阵列形式，构成气体传感器阵列[3]，气体传感器阵列的作用类似于初级嗅觉神经元。

2.2 数据分析

传感器阵列在对气体样本进行采集的时候，周围环境会夹杂着大量的无关气体，从而对有效的排泄气体造成较大的干扰，在这种情况下，某些气体样本对传感器不敏感的话，传感器阵列的响应信号就会很微弱，因此非常有必要对气体样本数据进行处理与分析。

本文采用随机共振模型分析智能坐便器的气味感知信息。基于随机共振原理，通过非线性系统，能够将有用信号从含噪声信号中的噪声能量转化出来，从而强化有用信号，弱化噪声，实现将有用信号从强噪声背景下提取出来的目的。随机共振之所以被称为一种非线性动力学的反直观现象，是由于其提出施加外噪声不但不会导致测量信号被彻底淹没，反而会诱发系统产生共振，将内秉噪声能量传递到测量信号中去，抑制噪声的同时又增强了测量信号[4]。

所有的随机共振系统中，双稳态随机共振是最为普遍采用的分析模型。双稳态随机共振包括三要素：双稳态系统、弱输入信号和外噪声。如果随机共振三要素达到协同状态，输入信号中的弱特征信息就会得到加强，从而有利于被拣出来。在一个合理的范围内调制噪声强度使系统达到协同状态，即发生随机共振现象，就可以计算出输出信号与输入信号之间的信噪比参数，用于提取和表征智能坐便器气味特征信息。

系统采用双稳态随机共振模型的算法设计，对采集的气体样本进行二次处理，可以更好地识别出有用的气味信号，以便后续的健康管理。基于实际测试，通过配置不同浓度的CH2和H4气体组合，由气体传感器阵列采集得到的样本数据如表1所示。系统H2浓度的检测效果更好，对CH4浓度的检测误差相对比较大，原因在于该气体传感器对混合气体中H2的响应大于对CH4的响应，从而H2浓度的检测效果更加稳定，气味识别基本上达到了预期的效果。

表1 组合气体浓度检测结果

2.3 传输网络设计

在采集与识别气味信息后，系统拟构建一个智能坐便器气味监测立体信息云平台，针对同一个智能坐便器的多个传感器监测信息以及某个特定区域内的多个监测信息，设计一个无线传输网络系统，实现对多个智能坐便器的传感器监测数据的实时传输和记录，并对监测数据进行精准的特征分析，为健康状况研判提供科学的数据支撑。针对智能坐便器气味监测数据采集、传输和存储的具体需求，结合无线传输网络自身特点，搭建了整体的网络结构[5]，系统框架图如图4所示。

图4 无线传输网络系统框架图

在每个检测区域都布置了一个到两个传感器节点，其中所有节点将会组成一个网状网络，传感器节点采集并处理气味信号后，发送到汇聚节点上，汇聚节点收到数据后，再通过互联网的方式发送至云端，最后在用户端的任务管理节点显示于相应的软件系统。用户端作为数据处理终端，再对采集到的数据进行分析和备份。

2.4 APP系统设计

用户终端的软件系统主要是手机端的APP设计，APP系统可实现多重功能，包括定时响应、实时提醒、模型感知、情景评估等，可实现实时、连续、长时间的监测。

传感器阵列采集的气味数据，实时通过传输网络上传到APP系统，APP系统的主要作用在于数据的存储、显示、分析，系统接收传输过来的气味信息，通过对参数的软件处理，用户可以通过文本形式或者曲线图显示查看历史测量数据[6]。对这些气味信号的特征提取以及数据分析，可以实现肠道疾病的自动早期识别，从居家非察觉式肠道健康检测角度，根据排泄物特定气体数据分析，给出合理膳食和运动的建议。每次的检测结果都会自动储存并形成曲线，可以足不出户，就能获知个人健康状况，实现数据在掌上，诊疗在云端。根据个体营养需求状况和健康膳食原理，结合对身体状况的检测和分析，可有针对性地推荐适宜的调节或维护健康状态所需的食材、药物等。

3 结论

身处快节奏的现代社会，简单便捷的生活方式越来越受人们推崇。家用卫生间是一个相对隐蔽的私人空间，非常适合进行健康检测。将医疗功能与智能坐便器相结合，可以把在坐便器上所消耗的碎片化时间充分利用起来，检测使用者的身体状况，实现一边如厕一边检测的双重效果。本文所述的气味识别技术采用气体传感器阵列结合非线性随机共振信号信噪比特征分析方法，具有识别速度快、监测精度好等优势，可以进一步提升人民群众的健康管理水平。