可穿戴設備用光學式脈搏傳感器技術難點及應用事例

作者/ROHM SEMICONDUCTOR （羅姆半導體集團）供稿

0 引言

光學式脈搏傳感器是利用半導體技術之一光傳感技術進行脈搏測量的傳感器。這種光傳感技術是使光源（LED）照射生物體，利用感光部--光電二極管（以下簡稱“光電Di”）或光電晶體管，來測量生物體中透射或反射的光的技術。動脈血液中存在具有吸光特性的血紅蛋白，所以通過按時間序列感測光量，可獲取血紅蛋白量的變化即脈搏信號。

近年來，搭載市售光學式脈搏傳感器的智能手環和智能手表中，考慮到與皮膚間的穿戴性能和負荷，主流產品大多選用使用綠色光的反射型光傳感器。由于綠色光對生物體的穿透深度較淺，不易受血液以外的組織影響，另外，血紅蛋白的吸光系數較大，因而可測量脈動成分較大的脈搏信號。

本文將介紹非常適用于可穿戴式設備的ROHM光學式脈搏傳感器“BH1790GLC”的特性及其應用。

1 可穿戴式設備用脈搏傳感器需要具備的規格

1.1 低功耗

可穿戴式設備由于需要穿戴到身體上，所以對設備本身的尺寸和重量有限制，電池容量很難增加。因此使之低功耗工作是非常重要的。圖1表示脈搏傳感器的消耗電流情況。采用以往技術的脈搏傳感器中，LED驅動部、模擬前端（以下簡稱“AFE”）部的消耗電流均較大。而BH1790GLC為了降低LED驅動部的電流，提高了感光部的靈敏度，以便在LED亮度較低的條件下也可獲取脈搏信號，并將AFE部集成到1枚芯片，從而有效降低了消耗電流。

下面具體介紹一下提高感光部靈敏度的手法。以往的技術是使用跨阻放大器電路（以下簡稱“TIA電路”）將光電Di產生的電流轉換為電壓。TIA電路是使用放大器和電阻將光電Di產生的電流轉換為電壓的電路。但是，光線照射到光電Di時產生的電流非常小，而提高靈敏度需要增加電阻值，因此放大器的噪聲和電阻的熱噪聲一直是亟需解決的問題。

BH1790GLC采用積分型電荷放大器，實現了更高靈敏度(圖2)。積分型電荷放大器通過將一定期間內光電Di的電流充電到電容器而將電流轉換為電壓的方式，來過濾充電期間的噪聲，從而可降低噪聲。因此可低噪聲測光，并可提高感光部的靈敏度。如果感光部的靈敏度更高，采用較小的感光元件也可充分測光，所以光電Di和AFE部更易于集成在1枚芯片上。而且，在低亮度條件下也可測量脈搏，可減少LED驅動部的消耗電流。BH1790GLC通過采用積分型電荷放大器，消耗電流與以往技術相比減少達85％。

圖1　脈搏傳感器消耗電流情況

圖2　電流-電壓轉換放大器電路例

1.2 紅外線濾除特性

可穿戴式設備由于也在戶外使用，所以需要使用濾除容易穿透人體的紅外線等干擾光的光傳感器。使用普通Si PCB板的光電Di在紅外線波長(850nm)附件靈敏度較高，因此容易受干擾光影響。

而BH1790GLC搭載的光電Di在綠色波段530nm附近靈敏度達到峰值。這種Di是利用從Si表面到PN結部的距離越淺靈敏度的峰值越偏移到短波長端的性質，使用配置于Si表面較淺部分的光電Di來實現的。

不僅如此，BH1790GLC還在Si PCB板上配置了彩色膜和多層膜濾光片2種光學濾光片，來濾除紅色光和紅外線成分。彩色膜濾光片具有濾除紅色光的特性，多層膜濾光片具有濾除紅外光的特性，這使感光部僅允許綠色波段的光通過。(圖3)。

使用BH1790GLC和普通光電Di實際測量脈搏信號的結果如圖4所示。在產生干擾光的環境下測量脈搏信號時，普通光電Di由于干擾光成分與脈搏信號疊加而噪聲增大，而BH1790GLC受干擾光的影響非常小，可穩定獲取脈搏。這使在陽光普照的海灘和公園等戶外也可獲取高品質的脈搏信號，是非常適用于可穿戴式設備的脈搏傳感器。

圖3 BH1790GLC感光部的分光特性

圖4　在干擾光環境下的脈搏信號比較

2 脈搏傳感器系統

此次制作了使用BH1790GLC測量脈率的手環式脈搏計。脈搏傳感器部由脈搏傳感器(ROHM公司 BH1790GLC)、LED(ROHM公司 SMLE13EC8T)、加速度傳感器(Kionix公司 KX-022)、微控制器(藍碧石半導體公司ML630Q791)組成(圖5)。與外部的通信通過安裝于另外PCB板的Bluetooth LE模塊(藍碧石半導體公司MK71050-03)進行。

使用制作的脈搏計測量的脈搏信號如圖6所示。

圖5　使用BH1790GLC的脈搏計

圖6　使用BH1790GLC測量的脈搏信號

3 脈搏算法

從圖6的結果明確可知，由于毛細血管的密度不同，不同測量部位的脈搏信號水平差異很大。在指尖和耳垂可獲得較大的脈搏信號，而在戴著智能手環等的手腕獲得的脈搏信號偏小。另外，手腕在日常生活中也屬于經常活動的部位，受體動噪聲的影響較大。因此根據手腕的脈搏信號很難準確計算脈率。

針對這個課題，ROHM使用加速度傳感器，開發出內置消除體動噪聲功能的脈率算法。體動噪聲是由身體活動帶來的傳感器位置偏差和血流變化引起的，因此噪聲成分與加速度傳感器的信號有關。利用該現象，創建了從加速度傳感器提取體動噪聲成分，消除脈搏信號中所含的噪聲干擾的算法。圖7是實際的跑步機運動時的脈率曲線與電極型心率監測儀測量的結果比較。搭載ROHM算法的演示機相比心率監測儀表現出良好的追蹤性，受體動噪聲的影響較小，可高精度地計算出脈率。

圖7　跑步機運動時的脈率測量結果

4 未來展望

脈搏計作為使用脈搏信號的應用已經得到普及，通過脈搏波動分析而獲取壓力信息、通過波形分析而獲取血壓信息等應用的開發進程也在加速。當將這些功能搭載到可穿戴式設備上并可以穩定地測量時，實現根據每日的身體狀態變化及早捕捉疾病預兆將指日可待。如今，ROHM也正在致力于支持這些生物體信息測量的脈搏傳感器開發。

要想通過脈搏進行壓力測量或獲取血壓信息，需要提高脈搏信號的時間分辨率。于是ROHM試制了將采樣頻率提高到1024Hz的脈搏傳感器。如圖8所示，經確認，該脈搏傳感器可高分辨率且高精度地檢測脈搏信號。今后ROHM還將致力于開發使用該脈搏傳感器計算壓力和血壓信息的算法。

圖8 BH1790GLC和1024Hz采用頻率產品的脈搏信號比較