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健康检测马桶方案

本文来自匿名智能卫浴健康检测需求的公开化改写。原始客户信息、产品外观细节、报价和付款信息均已移除,相关功能边界按通用工程方案重新整理;如有侵权请联系删除或调整。

一、需求回顾

健康检测马桶类项目的真实诉求通常不是“给马桶加一个传感器”,而是把日常如厕过程转化为低打扰、连续化、趋势化的健康数据采集入口。需求中常见功能包括尿液14项检测、中段尿采样、坐便圈BIA人体阻抗、粪便颜色与成型度识别、自动清洁、检测耗材管理和云端接口。

公开化后的目标是:开发一套AI家庭健康检测马桶工程样机,在不改变用户基本如厕习惯的前提下,实现尿液采样送检、试纸光学读取、BIA接触质量判断、RGB/IR视觉识别、检测区喷淋清洁、UV/风干预案和设备端数据输出。第一阶段定位为健康趋势参考设备,不直接作为医疗诊断终端。

二、系统架构

flowchart LR

  A["用户如厕行为"] --> B["尿液采样与导流机构"]

  A --> C["坐便圈BIA电极"]

  A --> D["粪便视觉检测区"]

  B -- "定量滴定" --> E["试纸/试剂卡检测模块"]

  C -- "阻抗/相位" --> F["BIA AFE采集"]

  D -- "RGB/IR图像" --> G["Linux视觉与联网板"]

  E --> H["实时控制MCU"]

  F --> H

  H -- "泵阀/电机/UV/照明" --> I["执行与自清洁模块"]

  G -- "MQTT/HTTPS" --> J["云端健康数据平台"]

三、结构与检测方案

整机结构需要把用户区、检测区、污水区和电气区隔离。尿液检测建议采用“导流槽 + 前段排放 + 中段采样杯 + 微量滴定 + 试纸仓”的组合,避免直接让尿液大流量冲击试纸。试纸仓要防潮、计数、可更换,送纸机构需要卡纸检测和废纸回收。

粪便视觉识别不建议把摄像头直接暴露在污染区,应使用透明防污窗口、补光、风干和可冲洗结构。坐便圈BIA电极需要解决接触稳定性、防水、舒适性和清洁耐久,输出结果更适合做趋势参考。

四、硬件、电气与耗材

模块关键器件设计重点风险控制
尿液检测试纸盒、光学传感器、步进电机定量滴定、反应计时、颜色标定防潮、卡纸、污染残留
中段采样导流槽、微型泵、电磁阀、液位前段排放、中段采集、废液排放不同坐姿和尿流角度
BIA检测8电极、AFE、隔离电路接触质量、阻抗、相位角低幅值激励和安全隔离
视觉识别RGB/IR相机、补光、Linux板成型度、颜色、置信度水汽、防污、隐私边界
自清洁喷淋、UV、风机、排污检测后冲洗和干燥门禁联锁和材料耐久
电源通信MCU、联网板、电源保护多电源域和接口协议水电隔离、漏电防护

五、软件、控制与功能分层

模块功能EVT阶段DVT阶段高阶预案
检测流程状态机采样、送检、读取、清洁单次完整流程异常恢复和多次检测用户识别后自动关联档案
尿检算法颜色读取、反应时间、质量标记标准色卡标定温湿度补偿、耗材批次校准微流控检测扩展
BIA采集接触检测、阻抗、相位角基础采集趋势分析和异常值过滤ECG/HRV接口预留
粪便视觉颜色、Bristol分型、成型度图像采集和基础分类数据集扩充、置信度输出本地AI推理优化
清洁控制喷淋、排污、UV、风干固定时序污染程度分级清洁耗材寿命预测
云端接口JSON、MQTT/HTTP、日志数据上报OTA、错误码、设备档案家庭健康趋势报告
控制阶段触发条件执行动作输出数据
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待机自检上电或唤醒检查耗材、液位、电极、相机设备状态
如厕识别座圈压力/人体接近进入检测准备使用事件
尿液采样检测到尿流前段排放、中段采样、滴定采样质量
光学读取试纸反应完成拍照/传感读取、颜色换算尿检结构化数据
视觉分析冲水前窗口可见图像采集与识别颜色、成型度、置信度
自清洁检测完成冲洗、排污、UV、风干清洁记录

六、测试验证与验收项

测试类别测试项测试方法判定标准风险说明
采样一致性中段尿采集量、前段排放模拟不同流速和角度采集量稳定、无明显串液用户姿态差异大
试纸读取色块识别、反应时间标准液和色卡比对输出与供应商标准一致光源老化和耗材批次影响
BIA接触电极接触质量干湿皮肤、不同坐姿测试能判断无效接触结果只能作为趋势参考
视觉识别颜色、成型度、遮挡样本图像和模拟物测试输出置信度和失败原因隐私与数据合规要明确
清洁排污残留、异味、水汽连续检测后拆检检测区无明显残留长期使用易堵塞
电气安全水电隔离、漏液、断电故障注入进入安全状态并记录卫浴环境安全要求高

七、周期、阶段与人员安排

阶段周期主要工作阶段输出参与人员
需求冻结第1-2周检测项目、耗材、结构边界、安全要求需求规格和系统方案项目经理、结构、硬件、算法
EVT结构电控第3-7周采样机构、试纸仓、BIA、电控板可执行检测样机结构2人、硬件1人、嵌入式1人
识别与联调第8-12周光学读取、视觉采集、协议、清洁流程端到端检测流程算法1人、嵌入式1人、软件1人
EVT验证第13-16周采样、读取、清洁、安全、连续运行测试报告和改版清单测试、结构、硬件
DVT优化第17-22周维护性、防污、耗材、云端接口、可靠性DVT样机和小批量建议全栈工程组
角色人数工作重点
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项目经理1需求边界、风险、验收协调
工业/结构工程师2卫浴结构、采样仓、防污清洁
硬件工程师1BIA、光学、电源、水电隔离
嵌入式工程师1-2泵阀电机、状态机、通信协议
AI/算法工程师1视觉识别、色卡标定、数据质量
测试工程师1样本测试、清洁、安全和寿命

八、风险边界

该类设备不能把健康趋势提示写成医疗诊断结论。尿检、BIA和粪便视觉都受耗材、姿态、环境和样本质量影响,必须输出置信度、质量标记和失败原因。若进入医疗器械路径,应另行开展注册、临床、数据合规和认证评估。

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