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    led智能體脂秤解決方案應用設計
    發布時間 : 2024-12-18 瀏覽次數 : 481
    現在的年輕人愛健身,十分關注身材、形體,減肥、健身成了生活日常;中老年人則關注健康指數、有無病癥,實時把握身體情況。現在一臺體脂稱通過測試體重、體脂、BMI、水分等數據并給出相應提示,并且許多人都將體脂檢測數據作為身體健康指數衡量標準,輔助用戶來關注身體健康,同時可以通過藍牙與手機APP應用相連,記錄日常身體變化情況,根據變化情況推薦用戶飲食計劃+運動計劃。

    今天我們介紹一款國產的用于智能體脂秤方案的主控芯片——CSU18M91,該芯片采用LQFP48和LQFP64,可以滿足不同的智能智能體脂秤方案的開發需求,另外該芯片在帶有LCD驅動和LED驅動,4×24、6*22的LCD驅動,4*14 LED驅動,進一步加強該芯片適配能力。另外提一句該芯片是4電極交流人體阻抗測量(BIM)模塊,并支持心率測量功能,功能強大,支持橋式傳感器,可在人體秤、藍牙體脂秤等產品上使用。是不可多得的芯片精品。
    智能體脂秤方案
    一、智能體脂秤方案CSU18M91的芯片功能介紹:

    1.芯片支持體重測量,具備壓秤自動喚醒功能。

    2.支持人體測量儀

    2.芯片支持8電極阻抗測量,內置25kHz、100kHz激勵頻率的人體成分算法,支持人體脂肪率、肌肉率、水份率、基礎代謝率、內臟脂肪等級、蛋白質、骨鹽量、身體年齡、身體得分等多項參數,另外提供左右手、腹部、左右腳共5段節肢的脂肪率、肌肉率。

    3.芯片內置心率算法,支持靜息心率測量。

    二、智能體脂秤方案CSU18M91的芯片資源簡介

    CSU18M91是一款支持4電極交流測脂、心率測量、高精度人體稱重的SOC。芯片包含人體阻抗測量模塊BIM、24bit Sigma-Delta ADC、8K×16位MTP程序存儲器、128字節EEPROM和896字節數據存儲器。

    高性能的RISC CPU

    8位單片機MCU

    內置8K×16位一次性可編程存儲器(MTP ROM)和128Bytes EEPROM

    896字節數據存儲器(SRAM)

    只有46條單字指令

    8級存儲堆棧

    模擬特性

    1路輸入全差分24Bit Sigma-Delta型ADC,1/64/128倍增益選擇。

    6路外部通道和2路內部通道的10Bit SAR ADC

    4電極交流人體阻抗測量(BIM)模塊

    ADC的輸出速率15.2Hz~3.9KHz

    內帶電荷泵

    內帶穩壓器供傳感器和調制器

    內部集成的可編程增益放大器

    專用微控制器的特性

    上電復位(POR)

    上電復位延遲定時器(39ms)

    內帶低電壓復位(LVR)

    定時器0

    -可編程預分頻的8位的定時器

    定時/計數器123

    -可編程預分頻的8位的定時/計數器

    智能智能體脂秤方案

    外設特性

    31位雙向I/O口,其中部分PT2.1~PT2.4、PT3*、PT4*復用作LCD/LED口

    13個具有喚醒功能的輸入口

    2路UART,波特率最高支持115200bps

    1路I2C從機,支持標準模式(100K bit/s)和快速模式(400K bit/s)

    1路SPI,最高通信速率500KHz

    1路蜂鳴器輸出,電流能力6mA

    支持4×24、6*22的LCD驅動或4*14 LED驅動

    低電壓比較功能(LVD),可用做電源電壓比較和外部電壓比較

    內置溫度傳感器

    具有RTC功能,年、月、日、星期、小時、分、秒信息

    應用場合

    體脂秤

    心率體脂秤

    三、智能體脂秤方案測量原理

    1.測體重

    目前市場上測體重傳感器很成熟了:一個應變片電阻即可通過其電阻形變量計算相應的施力量。對于體重秤一般采取四組應變片傳感器組成橋式電路提高測量范圍和穩定性。如下圖所示:

    2.測體脂

    現在體脂秤一般采用生物電阻測量法(Bio-impedance analysis,簡稱BIA)來測量體脂,即在很短的時間內即可獲得頗準確的測量值。BIA測量法的主要原理乃是將身體簡單分為導電的體液、肌肉等,以及不導電的脂肪組織,測量時由電極片發出極微小電流經過身體,若脂肪比率高,則所測得的生物電阻較大;反之亦然。BIA就是經由此種機轉來做體脂率的測量。

    體脂秤一般采用四電極生物阻抗分析方式,四電極體脂秤通過左右腳的兩個電極(E1、E3)產生安全正弦激勵信號(一般為50KHz),再從另外兩個電極(E2、E4)檢測到電壓信號,該信號經過放大、整流、A/D轉換,再經MCU處理后計算出人體阻抗,再結合人體模型即可計算出體脂等參數。

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