基于FPGA+MPU+MCU全自动血细胞分析仪解决方案

全自动血细胞分析仪是医院临床检验应用非常广泛的仪器之一,用来检测红细胞、血红蛋白、白细胞、血小板等项目。是基于电子技术和自动化技术的全自动智能设备,功能齐全,操作简单,依托相关计算机系统在数据处理和数据分析等方面具有出色表现,可同时进行多个参数的可靠分析,通过联网互通和交互式触摸屏可以实现线上信息共享等功能,被广泛应用在医院临床检验中。


全自动血细胞分析仪硬件系统主要分三条线,首先是数据线,以FPGA处理器为主,主要用于原始数据的高速采集和获取;其次是控制线,以MCU处理器为主,主要实现对各个外设部件的驱动控制及传感器数据的检测;最后是人机交互线,以MPU处理器为主,作为主控中心进行各模块的协调管理和资源调度,同时完成数据的处理、结果可视化以及人机交互。

全自动血细胞分析仪硬件系统
 全自动血细胞分析仪功能系统可以分信号处理系统、驱动控制系统、主控系统等部分,各大系统是连接整机的桥梁,与机械、软件、液路都直接关联。

l 信号处理系统:获取激光散射光信号后对其进行光电转换,然后通过模拟放大和滤波处理,主要是滤除杂波把信号调理成适合AD转换的信号进行模数转换,将数字信号给到FPGA进行处理和存储。

l 驱动控制系统:驱动控制系统主要包含控制、检测和功率驱动三个功能,接受主控系统的命令,按照预定协议产生驱动逻辑信号;检测是为控制提供反馈信息,目的是为了控制;功率驱动把驱动逻辑信号转换为功率信号,带动功率部件。

l 主控系统:主控系统作为整个系统的核心,一方面通过UART发送控制指令给到驱动控制系统,驱动控制系统的MCU执行电机、电磁阀、泵等外设的控制操作。另一方面通过SPI/PCIE发送采集指令信号给到信号控制系统FPGA进行数据采集,数据采集处理后通过SPI/PCIE上传到主控系统进行数据处理和分析。分析结果一方面通过触摸显示系统进行结果展示和打印,另一方面通过网络上传医院LIS或HIS系统。

全自动血细胞分析仪系统架构图
 全自动血细胞分析仪解决方案,可以一板满足硬件系统的三大处理器需求。FPGA+MPU+MCU三芯合一,可以极大降低客户硬件成本和硬件设计难度,并提供丰富的开发资源,可以加速产品开发进程。

l 满足高速数据采集需求

搭载的Xilinx Artix-7对标Zynq 7010的FPGA资源,满足【信号处理系统】的高速数据采集的需求。

l 领先的数据处理和人机交互能力

i.MX8M Mini的4个Cortex-A53内核能够提供出色的数据处理能力和人机交互界面,满足【主控系统】的数据处理、任务调度和人机交互要求。

l 实时的检测和控制功能

i.MX8M Mini的1个Cortex-M4内核能提供传感器数据检测和实时的控制功能,满足【驱动控制系统】的实时外设驱动和检测数据采集需求。

l 高速通信能力

MPU与FPGA之间采用PCIE高速通信,高达200~300MB/S的通信能力,满足数据的快速传输需求。

### FPGAMPU6050集成 #### 硬件连接 对于FPGAMPU6050之间的硬件连接,主要依赖于IIC接口来完成两者间的通信。通常情况下,SCL(串行时钟线)和SDA(串行数据线)是必需的两条线路[^1]。这两条线分别负责同步时钟信号以及双向传输数据。 为了确保稳定可靠的通信,在实际电路设计中还需要考虑上拉电阻的应用。一般建议采用4.7kΩ至10kΩ范围内的电阻值作为上拉电阻,这有助于提高总线上电平转换的速度并减少噪声干扰的影响。 ```c // 示例:定义IIC端口引脚配置 #define SDA_PIN GPIO_Pin_8 #define SCL_PIN GPIO_Pin_9 ``` #### 驱动开发 针对FPGA平台上的MPU6050驱动程序编写,核心在于正确实现IIC协议中的起始条件、停止条件、应答机制等功能模块。由于FPGA本身具备高度可编程特性,因此可以利用Verilog HDL或VHDL等硬件描述语言构建相应的状态机逻辑结构来进行高效的数据交换操作。 具体来说,可以通过调用预设函数库或者自定义子程序的方式简化复杂度较高的底层交互流程;同时也要注意遵循官方文档给出的标准命令集以获取传感器内部寄存器所存储的信息,比如加速度计读数、温度测量结果等等。 ```verilog module iic_master ( input wire clk, output reg scl, inout wire sda, ... ); always @(posedge clk) begin case(state) IDLE: /* ... */; START: /* 发送启动信号 */ ; ADDR: /* 发送设备地址 */ ; DATA: /* 进行数据传送 */ ; STOP: /* 结束通信 */ ; endcase end ``` #### 数据处理 当成功建立好物理层面上的链接关系之后,则进入到应用层面——即如何有效地解析来自MPU6050的各种原始传感数据,并将其转化为具有实用价值的形式供后续分析使用。考虑到该器件能够提供多维度的空间姿态参数输出,所以在软件算法方面往往涉及到坐标变换矩阵计算、滤波优化等一系列高级运算过程。 例如,通过卡尔曼滤波器去除随机误差项影响从而得到更加精准的姿态角估计值;又或者是运用四元数方法表示旋转动作进而避免欧拉角带来的奇异点问题。这些技术手段都可以显著提升最终用户体验质量的同时也增加了整个系统的鲁棒性和适应能力。
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