基于Jetson嵌入式的智能化洗鞋机研究.docx

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向宇涛陈锦苗靖林凡强
摘 要:随着城市生活节奏的加快,人们对于自动化设备和智能家居的需求越来越多。如智能扫地机器人[1],智能家居化空调[2],洗鞋机[3-4]。传统的洗鞋机仅从清洗和消毒的角度考虑了洗鞋机的实用性,并没有考虑鞋的材质,有些鞋子需精细护理,若对所有鞋子进行相同方式的清洗,可能会对做工精细的鞋子形成磨损。本文以Jetson嵌入式系统为核心,基于OpenCV、TensorFlow的组合式框架,并结合多轴机器臂,设计了一种可以识别鞋子材质类型,并根据这些类型使用指定的方式清洗保养的洗鞋机。
Key:洗鞋机;OpenCV;图像处理;神经网络;算法

Jetson是一款由Nvidia设计的新型SoC,它的GPU计算能力强大,功耗较低,拥有Wi-Fi、摄像头接口和GPIO输出接口,最新版的还有两个摄像头接口。现有的洗鞋机中大多使用80C51和STM32系列的芯片进行控制[5],若需实现分类和识别部分,使用JetsonNano嵌入式系统不仅可以控制机械臂,还可以在本
地端识别鞋子的类型,并能根据新添加进来的鞋子训练神经网络,生成更多材质的鞋子类型,进而使用合适的方案清洗,实现所设计的功能。

机器设计部分参考了文献[6]的部分设计,整个洗鞋机包括:Jetson嵌入式及配备的摄像头模块、Jetson与外设的通信模块、电机模块和外设模块、伸缩支架、多种类洗涤剂、烘干风扇、多种类毛刷、清洗仓。
洗鞋机可进行上传云端功能、清洗烘干并存放在存储箱中等待客户取走等流程。若洗鞋机检测到物品不属于认识的任一类鞋子,洗鞋机会判断是否为鞋子,若不是则会把鞋子退返,否则洗鞋机会把鞋子的材质上报云端,待云端发送指令或根据洗鞋方式执行一个最佳的清洗流程。完成流程后,洗鞋机询问云端或机主是否需要待机。若不需待机,洗鞋机继续工作。在需要节省功耗时,洗鞋机会进入待机模式,只有洗鞋机收到需要工作、启动的指令才会被唤醒。

在本文的识别部分里使用开源的OpenCV库来识别鞋子的基本类型,OpenCV库可以调用Jetson的摄像头模块拍摄鞋子图像,并用相关算法判断鞋子类型,不同材质的灰度分布特性不同,可使用不同模板检测鞋子材质、类型相关度。

余弦灰度相似度算法利用灰度间相似性判断图像相似性[7],借助直方图灰度分布相似性确定鞋子类别,将测试集和模板集的余弦灰度相似算法记作下式:
(1)
式中是模板灰度级向量,是测试鞋子灰度级向量,当和的图像材质较为相似的时候,将趋近于1,θ将趋近于0°。否则,将趋近于0,而θ将趋近于90°。基于以上分析,定义以下的准则以判断鞋子材质分类。
(2)
(3)
当测试材质对应模板材质的余弦相似度大于阈值t时,材质被归为材质类,后续部分加入了神经网络部分来辅助判别鞋子的信息。对于材质不相似,灰度相似的图片,该算法可以进行较精确的分类,只要合理地设置阈值,洗鞋机就能正确地进行分类。

当OpenCV识别结果与所有类别鞋子不相似时,使用基于TensorFlow的ShoeClassifier[8]神经网络识别,此方式依赖Jetson的GPU模块,功耗较高,若使用余弦灰度相似度算法,设定洗鞋机尽可能不使用TensorFlow。在实际訓练中[8],训练次数达到25000次后,精确度已达到90%左右。因此,洗鞋机只需要在云端训练好权重,将这个权重文件输入给Jetson核心板即可识别。

相比于传统洗鞋机使用的单片机和STM32系统,基于Jetson嵌入式处理器方案具有很多性能上的优势。但是Jetson嵌入式系统的成本相对较高,在后续的工作中,需要考虑成本和性能的权衡问题。
Reference
[1] [J].信息技术,2014(11):204-206.
[2] [J].江西建材,2016(15):9-10.
[3] [J].装备制造技术,2011,000(012):159-160.
[4] 李国铭,刘任,雷佩红,:CN.
[5] 谢嘉诚,安小雪,梁逸波,[J].科技视界,2018,000(008):262-263.
[6] 张敏,王亮,谢永召,[C],.
[7] 刘英伟,-类分类器设计与算法实现[J].计算机与数字工程,2014,042(003):351-354.
[8] DeverallJ,LeeJ,:thepreliminarysteps[J].CS231ninStanford,2017.
基金项目:本文系四川省教育厅2019年规划课题《2019年四川省大学生创新创业训练项目》(课题批准号:30800-2019DCXM134)的系列研究成果之一
 
-全文完-