Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ-tron nhân tạo để nâng cao độ chính xác cho cảm biến đo thân nhiệt không tiếp xúc

TS. NGUYỄN VĂN TIẾN; PGS. TS. HOÀNG XUÂN BÌNH; TS. TRẦN THỊ PHƯƠNG THẢO
Trường Đại học Hàng hải Việt Nam

Cảm biến MLX90614ESF-DCI

TÓM TẮT: Mạng nơ-ron nhân tạo (MNN) là một phương pháp hiện đại để giải quyết những bài toán với đối tượng vào dạng bất định. Bài báo trình bày nghiên cứu sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để nâng cao độ chính xác của cảm biến đo thân nhiệt không tiếp xúc. Trên cơ sở một tập mẫu dữ liệu, một mạng nơ-ron nhân tạo gồm 8 nơ-ron sẽ được huấn luyện để khắc phục sai số đo của cảm biến. Các kết quả nghiên cứu được kiểm chứng bằng mô phỏng và thực nghiệm cho kết quả tốt.
TỪ KHÓA: Arduino, MLX90614ESF, HC-SRF04, mạng nơ tron, vi điều khiển.
ABSTRACT: Artificial neural networks (ANN) is a modern method to solve the problem with the uncertain form object. The paper presents research using artificial neural networks to improve the accuracy of contactless body temperature sensors. On the basis of a data sample set, an artificial neural network consisting of 8 neurons will be trained to correct the sensor’s measurement error. The research results have been proved by simulation and experiment with good results.
KEYWORDS: Arduino, MLX90614ESF, HC-SRF04, artificial neural networks, microcontroller.
Nội dung xem tại đây