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基于ARM的人体红外测温系统设计与研究综述报告
人体红外测温系统是一种基于非接触式红外技术的测量系统，适用于对人体体表皮温度进行测量。目前，随着新冠肺炎疫情的突发，人体红外测温系统逐渐成为公共场所测量体温的主要手段之一。本文将从ARM芯片应用、传感器选择、算法设计、系统架构等方面进行综述和研究，主要探讨基于ARM的人体红外测温系统的设计和优化。
一、ARM芯片应用
目前，市面上常用的红外温度测量芯片有LM35、DS18B20、DS1620、Thermistor等，这些芯片需要配合其他单片机或微控制器使用，输出结果需要通过串口或IO口进行处理。而基于ARM芯片的人体红外测温系统不仅可以消除其他控制器的缺陷，还可以实现实时温度测量和处理，并且可以通过网络实现数据传输和远程控制。
在ARM芯片的选择上，应优先考虑其计算性能和功耗，以确保温度测量准确度和系统稳定性。同时，也需要考虑芯片的预处理功
能和大容量存储器，以提高系统的数据处理效率和存储容量。
二、传感器选择
红外传感器是人体红外测温系统中最重要的组成部分。常用的红外传感器有两种类型：单点式红外传感器和矩阵式红外传感器。而矩阵式传感器由于可以同时测量多个温度点而在人体红外测温系统中得到广泛应用。
矩阵式传感器的选择应根据其灵敏度、响应速度、探测范围和额定电压等参数进行选择，并且需要考虑其与芯片的兼容性和稳定性，以确保系统温度测量的准确性和稳定性。
三、算法设计
红外测温系统的算法设计是关键的一环，主要包括目标检测、信号处理、数据分析和实时反馈等内容。目标检测算法可分为基于红外图像处理的方法和基于热图像分析的方法两种。
基于红外图像处理的方法需要先对测量目标进行处理，将目标分离出来，然后进行温度测量。而基于热图像分析的方法则是通过分析热图像中的温度分布特征来实现温度测量。
不论采用哪种算法，都需要考虑算法的效率、准确性、实时性和可靠性等因素，从而保证系统的稳定性和可靠性。
四、系统架构
基于ARM的人体红外测温系统主要包括传感器模块、信号处理模块、数据分析模块和反馈模块等。传感器模块负责检测和采集目标的温度数据，信号处理模块负责对数据进行处理和过滤，数据分析模块负责将处理后的数据进行分析并反馈结果，反馈模块负责将结果传送给显示屏或控制中心。
系统架构应根据实际需求进行设计和优化，以满足不同场景下的测量要求和功能需求。
总之，基于ARM芯片的人体红外测温系统在红外测温领域具有较大优势。在传感器、算法和系统架构的选择和设计方面，需要结合实际情况进行优化和改进，从而保证系统的稳定性、准确性和可靠性。