一种手自一体式精确计量注射装置的制作方法

1.本发明属于胰岛素注射计量技术领域，具体涉及一种手自一体式精确计量注射装置。


背景技术：

2.与普通注射器相比，胰岛素注射笔笔有下列优点：(1)胰岛素和注射装置合二为一，免去繁琐的抽取胰岛素过程，更换笔芯很容易；(2)携带方便；(3)操作简单灵活；(4)注射过程更加简单、隐蔽；(5)剂量更精确，最小输注量0.1u单位；(6)疼痛感更小。
3.胰岛素注射笔一般有两种注射方式：一种方式是手动注射，也即是通过人工的方式将胰岛素输入到自己身体里面，需要注射人员全神贯注，防止注射用量过多或者过少，比较繁琐；另外一种方式是自动注射，依靠相关装置和声光提醒完成胰岛素的注射，当在野外没有电时便不能正常使用。
4.中国发明专利（申请号：202111070240.5，公布号：cn 113730729a）公开了一种手电动一体胰岛素注射笔及其注射方法，在使用时仍然存在以下缺陷：当没有电的情况下使用手动注射胰岛素时候，对于注射胰岛素的量在日常注射会混淆不清，通过人工的方式将胰岛素输入到自己身体里面，需要注射人员全神贯注，防止注射用量过多或者过少。而且手动注射计量周期个人操作时难以精确确定，棘轮与棘槽之间碰撞声响的大小存在不同（棘槽的深度、胰岛素注射笔的使用期限、注射胰岛素的季节和注射胰岛素的环境温度等因素的影响），因此在手动注射操作时精确度仍然不够高。另外在手动注射时需要全神贯注记录棘轮与棘槽之间碰撞声响的次数（根据声响的提醒可以知道注射的量），这对于老人自己操作很容易出现计数错误。


技术实现要素：

5.本发明为了解决现有技术中的不足之处，提供一种手动注射时注射量精确度高、自动计量、普适性广的手自一体式精确计量注射装置。
6.为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：一种手自一体式精确计量注射装置，包括笔帽、笔芯、针头、笔芯套、主壳、动力组件、控制器、微型续航电池和计量环，笔帽、笔芯、针头、笔芯套和主壳同中心且均沿左右方向水平设置，笔帽的右端、笔芯的右端、笔芯套的右端和主壳的左端均敞口，笔芯套固定套在笔芯的外部，笔帽插拔式套在笔芯套的外部，针头固定安装在笔芯套的左端中心，针头的右端穿过笔芯套和笔芯的左端并与笔芯的内部连通，针头的左端位于笔芯套的左侧，笔芯套的左端插拔连接有套在针头外部的针帽，笔芯的右端通过连接组件与主壳的左端连接，笔芯内部密封滑动设置有注射活塞，动力组件、控制器和微型续航电池均安装在主壳内，计量环滑动套在连接组件的外部，动力组件驱动注射活塞向左移动，微型续航电池分别与动力组件和控制器电连接，控制器与动力组件信号连接，主壳内壁左侧设有感知传感器和开关传感器，感知传感器和开关传感器的信号输出端均通过信号线与控制器的信号输入端连接，感知传感器监测注射装置是否被拿
起使用，开关传感器监测是否开启手动注射模式。
7.动力组件包括电动马达、齿轮箱、螺杆和中空推杆，电动马达固定安装在主壳内右侧部，齿轮箱固定安装在主壳内中部，齿轮箱的外圆周与主壳内壁之间卡接固定，螺杆同中心转动设置在主壳内左侧部，齿轮箱的左端面中部一体成型有管柱，螺杆的右端同中心伸入管柱中并与齿轮箱中心的动力输出轴左端同轴连接为一体，螺杆的左端同中心穿过连接组件并位于笔芯的右端右侧，中空推杆同中心套装在螺杆的外部，中空推杆的内圆右端部设置有与螺杆外部螺纹配合连接的内螺纹，中空推杆的左端伸入到笔芯内并与注射活塞的右端面固定连接，电动马达的动力轴沿左右方向水平设置，电动马达的动力轴左端传动连接齿轮箱的动力输入轴，微型续航电池与电动马达电连接，控制器与电动马达信号连接，主壳的右侧面中部设置有用于控制电动马达工作的开关按键。
8.连接组件包括第一连接套和第二连接套，第一连接套同中心固定套在第二连接套的外部，第一连接套的左端与笔芯的右端顶压接触，笔芯套的右端部套装第一连接套的左端部并螺纹连接在一起，第二连接套同中心套在中空推杆的外部，第二连接套的右端同中心伸入到主壳内左侧部，第二连接套的右端部外圆一体成型有限位环板，主壳的左端内圆边沿一体成型有同中心设置且套在第二连接套右侧部的限位筒，限位筒与第二连接套转动连接，限位筒的右端伸入到主壳内部并与限位环板的左侧环面顶压接触，限位筒的左端位于主壳的左侧，限位筒的左端边沿开设有若干个圆周阵列设置的卡槽，推杆的右端外圆周一体成型有环形凸台，第二连接套的内腔直径大于环形凸台的外径，第二连接套的左端口内径大于推杆的外径并小于环形凸台的外径计量环为左右通透的圆筒结构，计量环同中心滑动套装在第一连接套的外部，计量环的内径大于限位筒的外径，计量环的右端部呈左小右大的喇叭口，计量环的右侧部内圆周一体成型有若干块圆周阵列设置的卡块，相邻两块卡块之间的计量环的内圆周上均一体形成有限位扇形板，第二连接套的右侧部外圆周上开设有若干个圆周阵列设置且位于第一连接套和限位筒之间的滑动通孔，各块限位扇形板分别与各个滑动通孔一一对应，各块限位扇形板的内圆直径小于第一连接套的外径，各块限位扇形板的内圆边分别对应滑动设置在各个滑动通孔中，各个卡块分别与各个卡槽一一对应卡接配合，各个滑动通孔的右侧边中部一体成型有弹性卡板，弹性卡板的左侧边外部设有三角凸棱，各块限位扇形板的内圆边为圆弧凸起，弹性卡板的左侧边插入到计量环中且位于相应限位扇形板的左侧，三角凸棱对应卡设在相应限位扇形板的左侧。
9.齿轮箱左端面通过若干根塑胶柱固定连接有止逆转，第二连接套的右端套在管柱的左端部并转动连接在一起，第二连接套的右端固定连接有套在管柱外部的棘轮，止逆转套在棘轮的外部并转动连接；止逆转内圆沿圆周方向均匀设置有9个棘槽，相邻两个棘槽之间的圆心角为40
°
，9个棘槽分为相同排序的三组，分别为组1、组2和组3，相邻3个棘槽为一组，每组的3个棘槽深度沿顺时针依次递增，棘轮外圆的棘齿沿圆周方向均匀设置3个，相邻两个棘齿之间的圆心角为120
°
，三个棘齿同时与同一深度的棘槽滑动配合。
10.棘轮内部设置有声音传感器和振动传感器，声音传感器和振动传感器均通过信号线与控制器连接，棘轮外圆的棘齿与对应的棘槽产生的每一次碰撞声响信号被声音传感器采集，碰撞时每一次的振动信号被振动传感器采集，声音传感器和振动传感器将分别采集到的信号传送至控制器。
11.主壳上设置有与微型续航电池电连接的充电接口和显示屏，控制器内置有蓝牙模
块，控制器与显示屏信号连接。
12.采用上述技术方案，在需要手动注射胰岛素时，开关传感器与感知传感器可以检测注射装置的状态，声音传感器检测的信号通过mfcc算法与dnn分类，输出处理与识别的声音特性，振动传感器检测的信号通过emd算法与cdd分类，输出处理与识别的振动信号，最后将输出的声音特性、振动信号和接受声音信号与振动信号的时差一同输入svm分类器进行最后识别分类，识别是否正确进行手动注射，使得手动注射可以准确记量。
13.本发明对声音与振动进行分类与识别的算法设计科学，在手动注射时产生的声音和振动信号实现了智能化采集及识别，使得记录胰岛素注射量更加精确，且使用更加方便，具有更好的普适性。
附图说明
14.图1是本发明中注射笔的结构剖视图；图2是注射笔去掉主壳和计量环后的整体结构轴测图；图3是注射笔中第二连接套的轴测图；图4是注射笔中止逆转在主壳内与棘轮之间的连接示意图；图5是注射笔中棘轮槽的形状示意图；图6是本发明关于声音信号算法处理流程图；图7是本发明关于振动信号算法处理流程图。
15.图1-5中的附图标记分别为：笔帽1、笔芯2、针头3、笔芯套4、主壳5、控制器6、微型续航电池、计量环8、针帽9、注射活塞10、电动马达11、齿轮箱12、螺杆13、中空推杆14、管柱15、开关按键16、第一连接套17、第二连接套18、限位环板19、限位筒20、卡槽21、环形凸台22、卡块23、限位扇形板24、滑动通孔25、弹性卡板26、三角凸棱27、止逆转28、棘轮29、棘槽30、塑胶柱31、显示屏32、声音传感器33、振动传感器34、开关传感器35、感知传感器36。
具体实施方式
16.如图1-图5所示，本发明中进行手动控制的注射笔，包括笔帽1、笔芯2、针头3、笔芯套4、主壳5、动力组件、控制器6、微型续航电池7和计量环8，笔帽1、笔芯2、针头3、笔芯套4和主壳5同中心且均沿左右方向水平设置，笔帽1的右端、笔芯2的右端、笔芯套4的右端和主壳5的左端均敞口，笔芯套4固定套在笔芯2的外部，笔帽1插拔式套在笔芯套4的外部，针头3固定安装在笔芯套4的左端中心，针头3的右端穿过笔芯套4和笔芯2的左端并与笔芯2的内部连通，针头3的左端位于笔芯套4的左侧，笔芯套4的左端插拔连接有套在针头3外部的针帽9，笔芯2的右端通过连接组件与主壳5的左端连接，笔芯2内部密封滑动设置有注射活塞10，动力组件、控制器6和微型续航电池7均安装在主壳5内，计量环8滑动套在连接组件的外部，动力组件驱动注射活塞10向左移动，微型续航电池7分别与动力组件和控制器6电连接，控制器6与动力组件信号连接，主壳5内壁左侧设有感知传感器36和开关传感器35，感知传感器36和开关传感器35的信号输出端均通过信号线与控制器6的信号输入端连接，感知传感器36监测注射装置是否被拿起使用，开关传感器35监测是否开启手动注射模式。
17.动力组件包括电动马达11、齿轮箱12、螺杆13和中空推杆14，电动马达11固定安装在主壳5内右侧部，齿轮箱12固定安装在主壳5内中部，齿轮箱12的外圆周与主壳5内壁之间
卡接固定，螺杆13同中心转动设置在主壳5内左侧部，齿轮箱12的左端面中部一体成型有管柱15，螺杆13的右端同中心伸入管柱15中并与齿轮箱12中心的动力输出轴左端同轴连接为一体，螺杆13的左端同中心穿过连接组件并位于笔芯2的右端右侧，中空推杆14同中心套装在螺杆13的外部，中空推杆14的内圆右端部设置有与螺杆13外部螺纹配合连接的内螺纹，中空推杆14的左端伸入到笔芯2内并与注射活塞10的右端面固定连接，电动马达11的动力轴沿左右方向水平设置，电动马达11的动力轴左端传动连接齿轮箱12的动力输入轴，微型续航电池7与电动马达11电连接，控制器6与电动马达11信号连接，主壳5的右侧面中部设置有用于控制电动马达11工作的开关按键16。
18.连接组件包括第一连接套17和第二连接套18，第一连接套17同中心固定套在第二连接套18的外部，第一连接套17的左端与笔芯2的右端顶压接触，笔芯套4的右端部套装第一连接套17的左端部并螺纹连接在一起，第二连接套18同中心套在中空推杆14的外部，第二连接套18的右端同中心伸入到主壳5内左侧部，第二连接套18的右端部外圆一体成型有限位环板19，主壳5的左端内圆边沿一体成型有同中心设置且套在第二连接套18右侧部的限位筒20，限位筒20与第二连接套18转动连接，限位筒20的右端伸入到主壳5内部并与限位环板19的左侧环面顶压接触，限位筒20的左端位于主壳5的左侧，限位筒20的左端边沿开设有若干个圆周阵列设置的卡槽21，推杆的右端外圆周一体成型有环形凸台22，第二连接套18的内腔直径大于环形凸台22的外径，第二连接套18的左端口内径大于推杆的外径并小于环形凸台22的外径计量环8为左右通透的圆筒结构，计量环8同中心滑动套装在第一连接套17的外部，计量环8的内径大于限位筒20的外径，计量环8的右端部呈左小右大的喇叭口，计量环8的右侧部内圆周一体成型有若干块圆周阵列设置的卡块23，相邻两块卡块23之间的计量环8的内圆周上均一体形成有限位扇形板24，第二连接套18的右侧部外圆周上开设有若干个圆周阵列设置且位于第一连接套17和限位筒20之间的滑动通孔25，各块限位扇形板24分别与各个滑动通孔25一一对应，各块限位扇形板24的内圆直径小于第一连接套17的外径，各块限位扇形板24的内圆边分别对应滑动设置在各个滑动通孔25中，各个卡块23分别与各个卡槽21一一对应卡接配合，各个滑动通孔25的右侧边中部一体成型有弹性卡板26，弹性卡板26的左侧边外部设有三角凸棱27，各块限位扇形板24的内圆边为圆弧凸起，弹性卡板26的左侧边插入到计量环8中且位于相应限位扇形板24的左侧，三角凸棱27对应卡设在相应限位扇形板24的左侧。
19.齿轮箱12左端面通过若干根塑胶柱31固定连接有止逆转28，第二连接套18的右端套在管柱15的左端部并转动连接在一起，第二连接套18的右端固定连接有套在管柱15外部的棘轮29，止逆转28套在棘轮29的外部并转动连接；止逆转28内圆沿圆周方向均匀设置有9个棘槽30，相邻两个棘槽30之间的圆心角为40
°
，9个棘槽30分为相同排序的三组，分别为组1、组2和组3，相邻3个棘槽30为一组，每组的3个棘槽30深度沿顺时针依次递增，棘轮29外圆的棘齿沿圆周方向均匀设置3个，相邻两个棘齿之间的圆心角为120
°
，三个棘齿同时与同一深度的棘槽30滑动配合。
20.棘轮29内部设置有声音传感器33和振动传感器34，声音传感器33和振动传感器34均通过信号线与控制器6连接，棘轮29外圆的棘齿与对应的棘槽30产生的每一次碰撞声响信号被声音传感器33采集，碰撞时每一次的振动信号被振动传感器34采集，声音传感器33和振动传感器34将分别采集到的信号传送至控制器6。
21.主壳5上设置有与微型续航电池7电连接的充电接口（图中未示）和显示屏32，控制器6内置有蓝牙模块，控制器6与显示屏32信号连接。
22.采用本发明注射胰岛素的具体过程，包括以下步骤：a、注射笔在电量不足20%会进入节能模式，只能手动注射操作；使用者拿起注射笔，设置在主壳5内壁左侧的感知传感器36将信号发送至控制器6，控制器6接收到有人要使用注射笔的信号；b、拔下笔帽1和针帽9，再将计量环8向左推动，使计量环8与主壳5的左端分离，各个卡块23与各个卡槽21脱离，各块弹性卡板26的左侧边外部三角凸棱27向左移动到相应的限位扇形板24的右侧，主壳5此时相对第二连接套18和笔芯2转动；设置在主壳5内壁左侧的开关传感器35监测到计量环8向左移动，将信号传输至控制器6，控制器6接收到该信号，手动注射模式开启；c、使用者将针头3扎入人体，一手握持笔芯2套和计量环8，另一只手握持主壳5，旋转主壳5，主壳5带动内部的齿轮箱12转动，齿轮箱12的动力输出轴此时处于锁死状态，齿轮箱12的动力输出轴带动螺杆13转动，螺杆13驱动螺纹连接的中空推杆14向左移动，中空推杆14推动注射活塞10在笔芯2中向左移动，注射活塞10将笔芯2中所要注射的胰岛素液体注入到人体中；d、在主壳5旋转过程中，主壳5内壁的止逆转28相对棘轮转动，止逆转28内圆上的棘槽30与棘轮29外圆上的棘齿会发出碰撞声响同时产生振动，棘轮29内部设置的声音传感器33和振动传感器34，每一次的碰撞声响信号被声音传感器33采集，每一次的振动信号被振动传感器34采集，声音传感器33和振动传感器34将采集到的信号传送至控制器6，控制器6通过内部算法对声音和振动信号进行分类与识别，记录胰岛素液体注射量并存储，每一次成功识别代表注射0.5u的胰岛素液体，从而达到手动注射时的注射量准确计算；注射量通过显示屏32显示，使用者只需观测显示屏32的数值即可获知注射量；e、当达到目的注射量后，停止转动主壳5，将计量环8向右移动复位即可，使各个卡块23分别对应卡接在各个卡槽21中，便可将主壳5与笔芯2之间保持固定；最后合上针帽9和笔帽1。
23.如图4和图5所示，止逆转28内圆沿圆周方向均匀设置有9个棘槽30，相邻两个棘槽30之间的圆心角为40
°
，9个棘槽30分为相同排序的三组，分别为组1、组2和组3，相邻3个棘槽30为一组，每组的3个棘槽30深度沿顺时针依次递增，三组的棘槽30深度布局设置一致，棘轮29外圆的棘齿沿圆周方向均匀设置3个，相邻两个棘齿之间的圆心角为120
°
，在棘轮29转动时，三个棘齿同时碰撞同一深度的棘槽30，棘槽30每转动40
°
时，棘槽30与棘齿之间碰撞时发出的声音和振动不同；步骤d中控制器6的内部算法包括分别对止逆转28内圆上的棘槽30与棘轮29外圆上的棘齿发生碰撞时的声音信号和振动信号的特征处理，经过控制器6内部算法处理与神经网络分类识别后，再分别将声音信号识别结果、振动信号识别结果与声音信号与振动信号的检测时差t上传至支持向量机（svm）再次进行分类识别。
24.对止逆转28内圆上的棘槽30与棘轮29外圆上的棘齿发生碰撞时的声音信号的特征处理方法采用梅尔倒数系数（mfcc）方法， mfcc是基于基于梅尔频率提取的，梅尔频率与正常赫兹频率之间的映射关系采用公式（1）：
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(1)式中
푓
푀푒
l
是梅尔频率、单位是 mel，
푓
是线性频率、单位是 hz；如图6所示，梅尔倒数系数（mfcc）方法的具体流程包括以下步骤：1）采集声音信号：当棘槽30与棘轮29外圆上的棘齿发生碰撞，碰撞的声音通过棘轮29内部设置的声音传感器33将声音信号传递至控制器6内部，其中每次声音信号收集时间为0.5s；2）声音预处理：预处理过程主要是对声音信号进行预加重、分帧和加窗操作；声音信号的预加重通常使用滤波的方式，此处让输入信号x(n)通过高通滤波器，该滤波器在时域里为，在频率里为，其中,a1为预加重系数且优选为0.97；分帧时利用声音信号的“短时平稳特性”把信号分解成若干帧，每一帧可以设置为20ms，同时使前后两帧重合一半；分帧后将时域信号组合成，表示相对帧数；加窗是将原函数和窗口函数进行乘法运算；设是时域信号，是窗函数，那么使用对截断后得到的n点序列见公式（2）:
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)本专利选择汉明窗，公式(3)如下:
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)式中表示窗函数，n=1,2,3,
…
,n为窗函数采样点序号，a2表示窗中间位置，优选为0.46;3）快速傅里叶变换（fft）：对进行fft后得到,由公式(2)与离散傅里叶变换（dft）的计算公式(4)联合可得的计算公式(5),此处采用汉明窗：
ꢀꢀꢀ
(4)
ꢀꢀꢀꢀ
(5)公式(4)中为原始信号, 为 dct 变换后的系数，n为原始信号的点数；公式(5)n是dft变换的长度，k是频率，h(n)则是一个与样本等长的窗函数;4）mel滤波器组: mel频率滤波器组为声学信号在规定的频谱范围内按照规律布置多个三角带通滤波器的组合，,m为滤波器个数，滤波器的个数通常取24-40之间，每个三角滤波器的中心频率为，传递函数公式(6)如下：
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)式中为mel滤波器频率响应，m优选个数为24个；5）求取对数能量：为了使经过 mel 滤波器组的得到的 mel频谱对噪声和谱估计误差具有更好的鲁棒性，往往求取 mel 频谱的对数能量，线性频谱到对数频谱之间的传递函数公式(7)如下：
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)其中为线性频谱，为对数频谱，m为三角带通滤波器的个数；6）离散余弦变换：得到对数频谱进行离散余弦变换(dct)，可以重新转换到时域上，此时时域为倒频谱域，就可得到梅尔频率倒谱系数，其计算公式(8)如下：
ꢀꢀꢀꢀ
(8)其中表示第n个滤波器的mfcc,l为提取特征参数 mfcc 的维数；m为mel滤波器组的个数；7）全连接神经网络（dnn）分类：将声学检测的mfcc静态特性输入全连接神经网络（dnn）模型，输出识别结果，将声音信号最终处理识别的信号分别记作voice 1、voice 2、voice 3和voice 4；voice 1为深度最大的棘轮槽30与棘轮29碰撞产生的声音系数，voice 2为深度次之的棘轮槽30与棘轮29碰撞产生的声音系数，voice 3为深度最小的棘轮槽30与棘轮29碰撞产生的声音系数，voice 4为外界其他碰撞产生的声音系数。基于全连接神经网络进行样本训练，样本的因素有棘槽30的深度、胰岛素注射器的使用期限、注射胰岛素的季节和注射胰岛素的环境温度等，对2000组样本进行训练，voice 1、voice 2、voice 3和voice 4每种样本训练500组。全连接神经网络（dnn）模型为常规模型，在此不再赘述。
25.对止逆转28内圆上的棘槽30与棘轮29外圆上的棘齿发生碰撞时的振动信号的特诊处理方法采用经验模态分解法（emd），emd 利用信号的时间尺度特性进行信号的分解而无需设置基函数，本质上是一种时频分析方法，其主要是完成一个非平稳信号的分解，分解后得到多个和一个趋势项的线性和，即一个非平稳信号可以表示为：
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)其中，表示第阶的固有模式函数，为低频率的脉动，即趋势项；如图7所示，所述经验模态分解法（emd）的具体流程依次包括对一个振动信号进行 emd和卷积神经网络（cnn）分类。
26.对一个信号进行 emd 的具体步骤为：
①ꢀ
采集振动信号：当棘槽30与棘轮29外圆上的棘齿发生碰撞，碰撞的振动信号通过棘轮29内部设置的振动传感器34将声音信号传递至控制器6内部，其中每次振动信号收集时间为0.5s；
②
找到振动信号所有极大值与极小值点，然后将所有极大值、极小值点用曲线连接起来得到上包络线和下包络线，再求出上包络线和下包络线的均值包络线函数：
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)
③ꢀ
公式（10）记与的差为,若不是一个imf，则继续上述过程，直到第k次循环是一个imf，记为；
④ꢀ
根据分解出的获取剩余信号:
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(11)
⑤ꢀ
重复上述步骤，直至第n阶的变成一个单调序列，定义趋势项为。
27.卷积神经网络（cnn）分类的具体过程为：将振动检测的振动预处理信号输入卷积神经网络（cnn）模型，输出识别结果；将振动信号最终处理识别的信号分别记作vibration 1、vibration 2、vibration 3和vibration 4。vibration 1为深度最大的棘轮槽30与棘轮29碰撞产生的振动处理信号，vibration 2为深度次之的棘轮槽30与棘轮29碰撞产生的振动处理信号，vibration 3为深度最大的棘轮槽30与棘轮29碰撞产生的振动处理信号，vibration 4为其他外界碰撞的振动处理信号。基于全连接神经网络进行样本训练，样本的因素有棘槽30的深度、胰岛素注射器的使用期限、注射胰岛素的季节和注射胰岛素的环境温度等，对2000组样本进行训练，vibration 1、vibration 2、vibration 3和vibration 4每种类型训练500组样本。卷积神经网络（cnn）模型为常规模型，在此不再赘述。
28.分别将声音信号识别结果、振动信号识别结果与声音信号与振动信号的检测时差上传至支持向量机（svm）再次进行分类识别的具体为：手动注射胰岛素过程中所面临的声音信号与振动信号有很多种，所以这属于多分类问题，在声音检测与振动检测的过程中，声音信号与振动信号基频周期不相同，所以我们要根据实际情况训练svm模型样本，基于svm模型进行样本训练，样本的因素有棘槽30的深度、胰岛素注射器的使用期限、注射胰岛素的季节、声音信号与振动信号的检测时差t和注射胰岛素的环境温度等，对2000组样本进行训练。
29.本实施例并非对本发明的形状、材料、结构等作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的保护范围。