向宇濤 陳錦 苗靖 林凡強
摘? 要:隨著城市生活節(jié)奏的加快,人們對于自動化設(shè)備和智能家居的需求越來越多。如智能掃地機器人[1],智能家居化空調(diào)[2],洗鞋機[3-4]。傳統(tǒng)的洗鞋機僅從清洗和消毒的角度考慮了洗鞋機的實用性,并沒有考慮鞋的材質(zhì),有些鞋子需精細(xì)護理,若對所有鞋子進行相同方式的清洗,可能會對做工精細(xì)的鞋子形成磨損。本文以Jetson嵌入式系統(tǒng)為核心,基于OpenCV、TensorFlow的組合式框架,并結(jié)合多軸機器臂,設(shè)計了一種可以識別鞋子材質(zhì)類型,并根據(jù)這些類型使用指定的方式清洗保養(yǎng)的洗鞋機。
關(guān)鍵詞:洗鞋機;OpenCV;圖像處理;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);算法
1. Jetson簡介
Jetson是一款由Nvidia設(shè)計的新型SoC,它的GPU計算能力強大,功耗較低,擁有Wi-Fi、攝像頭接口和GPIO輸出接口,最新版的還有兩個攝像頭接口?,F(xiàn)有的洗鞋機中大多使用80C51和STM32系列的芯片進行控制[5],若需實現(xiàn)分類和識別部分,使用Jetson Nano嵌入式系統(tǒng)不僅可以控制機械臂,還可以在本地端識別鞋子的類型,并能根據(jù)新添加進來的鞋子訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),生成更多材質(zhì)的鞋子類型,進而使用合適的方案清洗,實現(xiàn)所設(shè)計的功能。
2. 設(shè)計部分
機器設(shè)計部分參考了文獻[6]的部分設(shè)計,整個洗鞋機包括:Jetson嵌入式及配備的攝像頭模塊、Jetson與外設(shè)的通信模塊、電機模塊和外設(shè)模塊、伸縮支架、多種類洗滌劑、烘干風(fēng)扇、多種類毛刷、清洗倉。
洗鞋機可進行上傳云端功能、清洗烘干并存放在存儲箱中等待客戶取走等流程。若洗鞋機檢測到物品不屬于認(rèn)識的任一類鞋子,洗鞋機會判斷是否為鞋子,若不是則會把鞋子退返,否則洗鞋機會把鞋子的材質(zhì)上報云端,待云端發(fā)送指令或根據(jù)洗鞋方式執(zhí)行一個最佳的清洗流程。完成流程后,洗鞋機詢問云端或機主是否需要待機。若不需待機,洗鞋機繼續(xù)工作。在需要節(jié)省功耗時,洗鞋機會進入待機模式,只有洗鞋機收到需要工作、啟動的指令才會被喚醒。
3.識別算法
在本文的識別部分里使用開源的OpenCV庫來識別鞋子的基本類型,OpenCV庫可以調(diào)用Jetson的攝像頭模塊拍攝鞋子圖像,并用相關(guān)算法判斷鞋子類型,不同材質(zhì)的灰度分布特性不同,可使用不同模板檢測鞋子材質(zhì)、類型相關(guān)度。
3.1 余弦灰度相似度算法
余弦灰度相似度算法利用灰度間相似性判斷圖像相似性[7],借助直方圖灰度分布相似性確定鞋子類別,將測試集和模板集的余弦灰度相似算法記作下式:
(1)
式中 是模板灰度級向量, 是測試鞋子灰度級向量,當(dāng) 和 的圖像材質(zhì)較為相似的時候, 將趨近于1,θ將趨近于0°。否則, 將趨近于0,而θ將趨近于90°。基于以上分析,定義以下的準(zhǔn)則以判斷鞋子材質(zhì)分類。
(2)
(3)
當(dāng)測試材質(zhì) 對應(yīng)模板材質(zhì) 的余弦相似度大于閾值t時,材質(zhì) 被歸為材質(zhì) 類,后續(xù)部分加入了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分來輔助判別鞋子的信息。對于材質(zhì)不相似,灰度相似的圖片,該算法可以進行較精確的分類,只要合理地設(shè)置閾值,洗鞋機就能正確地進行分類。
3.2 TensorFlow分類算法
當(dāng)OpenCV識別結(jié)果與所有類別鞋子不相似時,使用基于TensorFlow的Shoe Classifier[8]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別,此方式依賴Jetson的GPU模塊,功耗較高,若使用余弦灰度相似度算法,設(shè)定洗鞋機盡可能不使用TensorFlow。在實際訓(xùn)練中[8],訓(xùn)練次數(shù)達(dá)到25000次后,精確度已達(dá)到90%左右。因此,洗鞋機只需要在云端訓(xùn)練好權(quán)重,將這個權(quán)重文件輸入給Jetson核心板即可識別。
4. 結(jié)論
相比于傳統(tǒng)洗鞋機使用的單片機和STM32系統(tǒng),基于Jetson嵌入式處理器方案具有很多性能上的優(yōu)勢。但是Jetson嵌入式系統(tǒng)的成本相對較高,在后續(xù)的工作中,需要考慮成本和性能的權(quán)衡問題。
參考文獻
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[4]? 李國銘,劉任,雷佩紅,等. 新型洗鞋機:CN.
[5]? 謝嘉誠,安小雪,梁逸波,等. 一種新型自動布鞋洗鞋機的設(shè)計與制作[J]. 科技視界,2018,000(008):262-263.
[6]? 張敏,王亮,謝永召,等. 小型洗鞋機的機械機構(gòu)設(shè)計[C],全國機械設(shè)計年會. 2009.
[7]? 劉英偉,秦永彬. 基于余弦相似性的m-類分類器設(shè)計與算法實現(xiàn)[J]. 計算機與數(shù)字工程,2014,042(003):351-354.
[8]? Deverall J,Lee J,Ayala M. Using generative adversarial networks to design shoes:the preliminary steps[J]. CS231n in Stanford,2017.
基金項目:本文系四川省教育廳2019年規(guī)劃課題《2019年四川省大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練項目》(課題批準(zhǔn)號:30800-2019DCXM134)的系列研究成果之一
作者簡介:向宇濤(1999.7)男,漢族,四川南充人,成都理工大學(xué)本科生 研究方向:人工智能、地質(zhì)勘探;
陳錦(2002.10)女,漢族,廣東惠州人,成都理工大學(xué)本科生 研究方向:通信工程、信號處理;
苗靖(1999.6)男,漢族,山西太原人,成都理工大學(xué)本科生 研究方向:嵌入式系統(tǒng)、圖像處理;
林凡強(1978.5)男,漢族,江蘇連云港人,成都理工大學(xué)博士,成都理工大學(xué),副教授,研究方向:人工智能,地質(zhì)勘探。