Herzschlagsensor KY-039: Unterschied zwischen den Versionen

Aktuelle Version vom 10. August 2024, 10:35 Uhr

Autor:	Rick Bürger
Studiengang:	Business and Systems Engineering
Modul:	BSE-M-2-1.03, Hausarbeit in Angewandte Informatik gehalten von Prof. Dr.-Ing. Schneider
Semester:	Sommersemester 2024
Abgabetermin:	28.07.2024

Einführung

Aufgabenstellung

Messen Sie die die Herzfrequenz am Ohrläppchen oder Finger in Herzschlag pro Minute (BPM).

Anforderungen

Tabelle 1: Anforderungen
Req.	Beschreibung	Priorität
1	Die Herzfrequenz muss mittels Pulsesensor SE050, Arduino und Simulink gemessen werden.	1
2	Der Messbereich muss bestimmt werden.	1
3	Die Messunsicherheit (1σ) muss für den Messbereich ermittelt und als Vertrauensbereich angezeigt werden.	1
4	Der Sensor muss kalibriert werden.	1
5	Für den Messbereich muss die Pulsfrequenz referenziert werden.	1
6	Die Messwerte müssen über der Zeit gefiltert werden.	1
7	Ein Piepton muss anzeigen, wandelt den Herzschlag in ein akustisches Signal um.	1
8	Das Sensorsystem muss die Herzschläge pro Minute auf dem LC-Display anzeigen.	2

Thema/Fragestellung: Messung der Entfernung mit dem Sensor Sharp GP2-0430K
Hypothese: Die Entfernung lässt sich im Bereich von 4 cm bis 50 cm fehlerfrei messen.
Einordnung in den Lehrplan

Projektbeschreibung

Tabelle 2: Materialliste
#	Anzahl	Material
1	1	PC mit MATLAB/Simulink R2023b
2	1	Sensor KY-039
3	1	Arduino Uno R3
4	1	Streckbrett
5	3	Jumper Kabel, männlich/männlich, 20 cm

Beschreibung Funktionsweise der verwendeten Hard- und Software

Arduino Uno R3

Der Arduino Uno R3 ist ein sogenanntes Microcontroller-Board der Firma Arduino. Mit diesem lassen sich einfache Mikrokontroller realisieren. Das Modell Uno R3 verfügt über 14 digitale und 6 analoge Ein-/Ausgänge, von denen 6 als sogenannte PWM- Ausgänge verwendet werden können. Hardwareseitig verfügt der Arduino Uno R3 über einen 16 MHz Keramikresonator. Der Arduino kann über ein Power-Buchse, oder über den USB-Anschluss mit Strom versorgt werden, über den USB-Anschluss kann auch eine Verbindung mit einem PC hergestellt werden. Für einen besseren Lesefluss wird das Mikrocontroller-Board die verkürzte Schreibweise „Arduino“, anstatt „Arduino Uno R3“ genutzt. [1]

Herzschlagsensor KY-039

Für die Aufnahme der Pulsdaten wird der Herzschlagsensor KY-039 genutzt. Dieser verfügt über einen Fototransistor, sowie über eine Infrarot-LED. Durch die LED wird Licht durch den Finger, beziehungsweise das Ohr geleitet. Mittels des Fototransistors kann bestimmt werden, wie viel Licht zurückgeworfen wird. Über das zurückgeworfene Licht kann bestimmt werden, wie hoch der Puls ist. Eine Kalibrierung ist für diesen Senor nicht erforderlich.[2]

Simulink R2023b

Softwareseitig wird der Microcontroller mit Simulink 2023b entwickelt. Simulink ist eine Blockdiagrammumgebung, welche als Sub Modul zur Software Mathlab verwendet werden kann. Die in Simulink erstellten Blockdiagramme können direkt für die Ausführung des Mikrocontrollers genutzt werden, somit sind tiefere Kenntnisse im Bereich der Programmierung nicht zwingend notwendig. Um Simulink in Verbindung mit der Arduino zu nutzen muss zum Standardprogramm Simulink zusätzlich das Support Package für Arduino installiert werden.[3]

Technische Daten

Messbereich	nicht angegeben
PWM-Modulation	analog
Versorgungsspannung	5V
Gewicht	2 g
Material	Kunststoff
Abmessungen	32 x 24 x 12 mm

Pinbelegung

Pin	Belegung	Signal
1	Versorgungsspannung VCC	5 V
2	Output	A1
4	Masse (GND)	0 V

Versuchsaufbau und Durchführung

Versuchsaufbau

Der Versuchsaufbau wird durch die Abbildung (Abb. 2), sowie den Anschlussplan (Abb. 3) dokumentiert.

Versuchsdurchführung

Das Modell zur Datenverarbeitung wurde gemäß Abb. 4 in Simulink aufgebaut. Die Datenverarbeitung wurde so gestaltet, dass nicht nur einzelne Werte, sondern vor allem die Peaks gemessen werden. Bei den Peaks, welche durch den Fototransistor erfasst werden, handelt es sich um die entsprechenden Unregelmäßigkeiten im Blutstrom. Aus diesen lassen sich die Herzschläge ableiten. Dies geschieht über eine sogenannte "Peak-Detektion". Dafür wurden die aufgenommenen Werte zwischengespeichert und am Ende über eine entsprechende Mathlab-Funktion herausgefiltert.

Die Messdaten wurden aufgezeichnet. Ein Video der Versuchsdurchführung findet sich hier.

Modelleinstellungen: Arduino Uno, Solver: Fixed-step, discrete, Abtastrate: 0,001 s

Versuchsbeobachtung

Nach der Durchführung mehrerer Versuchsdurchläufe wurde deutlich, dass der Fototransistor sehr sensibel regiert. Je nach Stellung des Fingers wurden veränderte Werte unter ansonsten gleichen Versuchsbedingungen gemessen.
Um die Messung so genau wie möglich zu halten, sollte die Stellung des Fingers für den Messvorgang sich stehts in Ruhelage befinden.

Auswertung

Bei absoluter Ruhelage der Finger ist die Messung für den geringen Materialpreis eine gute und einfache Technik zu anderen Messmethoden.

Testbericht gegen die Anforderungen

Der Test der Anforderungen wurden nicht explizit und nachvollziehbar dokumentiert. Anhand des Wiki-Artikels konnte nachfolgender Erfüllungsgrad abgelesen werden.

Req.	Beschreibung	bestanden/nicht bestanden
1	Die Herzfrequenz muss mittels Pulsesensor SE050, Arduino und Simulink gemessen werden.	☑
2	Der Messbereich muss bestimmt werden.	☒
3	Die Messunsicherheit (1σ) muss für den Messbereich ermittelt und als Vertrauensbereich angezeigt werden.	☒
4	Der Sensor muss kalibriert werden.	☒
5	Für den Messbereich muss die Pulsfrequenz referenziert werden.	☒
6	Die Messwerte müssen über der Zeit gefiltert werden.	☒
7	Ein Piepton muss anzeigen, wandelt den Herzschlag in ein akustisches Signal um.	☒
8	Das Sensorsystem muss die Herzschläge pro Minute auf dem LC-Display anzeigen.	☒

Zusammenfassung und Ausblick

Zusammenfassung der Kapitel 1-4

Die Messung mittels des Fotosensors ist eine günstige und verlässliche Messmethode, zumindest soweit die Messgegebenheiten gleich sind.

Diskussion der Ergebnisse

Verglichen mit den Ergebnissen anderer Messmethoden zur Pulsmessung, haben sich keine signifikanten Unterschiede gezeigt.

Ausblick

Um die Qualität der Messmethode, beziehungsweise des Sensors besser einordnen zu können, wäre ein Vergleich mit ähnlichen Sensoren von Vorteil.

Selbstreflexion/Lessons learned

Die praktische Arbeit mit dem Sensor, in Verbindung mit dem Arduino hat mir persönlich viel gebracht. Ich konnte viel erlerntes Wissen aus dem Bereichen der Signalverarbeitung einmal praktisch anwenden.

Ergebnisvideo

Binden Sie hier Ihr Ergebnisvideo ein.

Anleitung: Videos im Wiki einbinden

Lernzielkrontrolle

Beantworten Sie in Ihrem Artikel die Lernzielkontrollfragen.

Lernzielkontrollfragen

Wie funktioniert der Primärsensor technisch?
Welche Leistungsmerkmale hat der Sensor?
Wie funktioniert die Umsetzerschaltung technisch?
Wie kommuniziert der Sensor mit dem Arduino?
Muss der Sensor kalibriert werden?
Wie wird der Messwert in die zu messende physikalische Größe umgerechnet?
Was nutzen Sie als Referenz?
Benötigt der Sensor eine Kennlinie?
Welchen Messbereich hat das Signal am Ende der Messkette?
Welche Messunsicherheit und welcher Vertrauensbereich hat das Signal am Ende der Messkette für den gesamten Messbereich?
Welche Auflösung hat das Signal am Ende der Messkette? Wodurch wird die Auflösung bedingt?
Weist das Signal am Ende der Messkette einen systematischen oder zufälligen Fehler auf?
Welche Fehlereinflüsse hat die Messung? Muss z. B. die Temperatur der Messung berücksichtigt werden?

Literatur

[1] https://docs.arduino.cc/hardware/uno-rev3/, 27. Juli 2024
[2] https://www.linkerkit.de/index.php?title=KY-039_Herzschlag_Sensor_Modul#Codebeispiel_Arduino, 22. Juli 2024
[3] https://de.mathworks.com/products/simulink.html, 22. Juli 2024

Anhang

Datenblätter
Simulink-Modell
Originaldateien (PAP, Schaltplan,... )

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 | 7 || Ein Piepton muss anzeigen, wandelt den Herzschlag in ein akustisches Signal um. || 1
 |-
-| 8 || Das Sensorsystem muss die Herzschläge pro Minute auf dem [[LCD_Modul_16x02_I2C|LCD-Display]] anzeigen. || 2
+| 8 || Das Sensorsystem muss die Herzschläge pro Minute auf dem [[LCD_Modul_16x02_I2C|LC-Display]] anzeigen. || 2
 |}
 |}
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 === Versuchsdurchführung ===
-[[Datei:Simulink Sharp.png|thumb|rigth|450px|Abb. 5: Simulink-Modell]]
-Das Modell zur Datenverarbeitung wurde gemäß Abb. 5 in Simulink aufgebaut. Die Datenverarbeitung wurde so gestaltet, dass nicht nur einzelne Werte, sondern vor allem die Peaks gemessen werden.
+[[Datei:Simulink Modell KY-039 Sensor.jpeg|mini]]
+Das Modell zur Datenverarbeitung wurde gemäß Abb. 4 in Simulink aufgebaut. Die Datenverarbeitung wurde so gestaltet, dass nicht nur einzelne Werte, sondern vor allem die Peaks gemessen werden.
 Bei den Peaks, welche durch den Fototransistor erfasst werden, handelt es sich um die entsprechenden Unregelmäßigkeiten im Blutstrom. Aus diesen lassen sich die Herzschläge ableiten.
 Dies geschieht über eine sogenannte "Peak-Detektion". Dafür wurden die aufgenommenen Werte zwischengespeichert und am Ende über eine entsprechende Mathlab-Funktion herausgefiltert.
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 === Versuchsbeobachtung ===
-Nach der Durchführung mehrerer Versuchsdurchläufe wurde deutlich, dass der Fototransistor sehr sensibel regiert. Je nach Stellung des Fingers wurden veränderte Werte unter ansonsten gleichen Versuchsbedingungen gemessen.
+Nach der Durchführung mehrerer Versuchsdurchläufe wurde deutlich, dass der Fototransistor sehr sensibel regiert. Je nach Stellung des Fingers wurden veränderte Werte unter ansonsten gleichen Versuchsbedingungen gemessen. <br>
+Um die Messung so genau wie möglich zu halten, sollte die Stellung des Fingers für den Messvorgang sich stehts in Ruhelage befinden.
 == Auswertung==
-Die Messhypothese wurde verworfen. Der Sensor weist systematische Messwertausreisser auf.
+Bei absoluter Ruhelage der Finger ist die Messung für den geringen Materialpreis eine gute und einfache Technik zu anderen Messmethoden.
+{| role="presentation" class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
+| <strong>Testbericht gegen die Anforderungen&thinsp;</strong>
+|-
+| Der Test der Anforderungen wurden nicht explizit und nachvollziehbar dokumentiert. Anhand des Wiki-Artikels konnte nachfolgender Erfüllungsgrad abgelesen werden.
+{| class="wikitable"
+|-
+! Req. !! Beschreibung !! bestanden/nicht bestanden
+|-
+| 1 || Die Herzfrequenz muss mittels Pulsesensor SE050, Arduino und Simulink gemessen werden.|| <span style="color:green">☑</span>
+|-
+| 2 || Der Messbereich muss bestimmt werden. || <span style="color:red">☒</span>
+|-
+| 3 || Die Messunsicherheit (1σ) muss für den Messbereich ermittelt und als Vertrauensbereich angezeigt werden. || <span style="color:red">☒</span>
+|-
+| 4 || Der Sensor muss kalibriert werden. || <span style="color:red">☒</span>
+|-
+| 5 || Für den Messbereich muss die Pulsfrequenz referenziert werden. || <span style="color:red">☒</span>
+|-
+| 6 || Die Messwerte müssen über der Zeit gefiltert werden.  || <span style="color:red">☒</span>
+|-
+| 7 || Ein Piepton muss anzeigen, wandelt den Herzschlag in ein akustisches Signal um. || <span style="color:red">☒</span>
+|-
+| 8 || Das Sensorsystem muss die Herzschläge pro Minute auf dem [[LCD_Modul_16x02_I2C|LC-Display]] anzeigen. || <span style="color:red">☒</span>
+|}
+|}
-Die Ausreisser lassen sich mit einem Signalfilter eliminieren. Hierzu eignet sich ein Rangordnungsfilter (z.&thinsp;B. Median-Filter). Das Filter wird hierzu auf eine Fensterbreite von 30 Werten
-eingestellt. Das zufriedenstellende Filterergebnis für statische Werte zeigt Abb. 6 als blaue Kurve. Es konnte mit dynamische Werten verifiziert werden (vgl. Abb. 7). Das Datenblatt ([2, S. 6]) belegt die Messungen und bezeichnet die Messausreisser als "instabile Ausgabe" für maximal 5&thinsp;ms alle 40&thinsp;ms. Mit 50 Werten erhöht sich die Filterwirkung, es entsteht jedoch ein Delay von 10&thinsp;ms. Mit 10 Werten ist die Filterwirkung zu gering.
 == Zusammenfassung und Ausblick ==
 * Zusammenfassung der Kapitel 1-4
+Die Messung mittels des Fotosensors ist eine günstige und verlässliche Messmethode, zumindest soweit die Messgegebenheiten gleich sind.
 * Diskussion der Ergebnisse
+Verglichen mit den Ergebnissen anderer Messmethoden zur Pulsmessung, haben sich keine signifikanten Unterschiede gezeigt.
 * Ausblick
+Um die Qualität der Messmethode, beziehungsweise des Sensors besser einordnen zu können, wäre ein Vergleich mit ähnlichen Sensoren von Vorteil.
 * Selbstreflexion/Lessons learned
+Die praktische Arbeit mit dem Sensor, in Verbindung mit dem Arduino hat mir persönlich viel gebracht. Ich konnte viel erlerntes Wissen aus dem Bereichen der Signalverarbeitung einmal praktisch anwenden.
 == Ergebnisvideo ==