论文部分内容阅读
摘 要 本项目以嵌入式技术、物联网技术、语音处理技术和图像识别技术为基础，设计出一款能够实现衣柜与人之间互联互通的控制系统。在物联网时代，科技的飞速发展将使智能化系统应用越来越广泛，对于智能衣柜的研究，也将在理论上推动智能化技术的发展，为日后智能衣柜产品的设计与开发提供一定的理论依据与实现。该智能式衣柜，基于嵌入式Lin ux系统开发，将摄像头采集到的衣服图像数据，通过神经网络图像识别系统，智能识别出其所属类型，并将其按类存储在系统中，用户可通过嵌入式用户界面和安卓APP从衣柜中选取衣物，可实现衣服智能归类、取出和放入功能。
关键词 智能衣柜 嵌入式系统 图像处理
中图分类号：TS664 文献标识码：A 文章编号：1007-0745（2021）06-0010-03
1 研究背景
随着生活品质的不断提高，人们的生活水平有了很大的提升，每个家庭中都存放了大量衣服。在日常生活中，由于不同的工作、社交、聚会场合需要不同的着装，人们在进行衣物选择时，看到很多的衣物，经常令我们不知道该怎么选择。最后，花费了大量时间选择衣服而且效果也不理想。当人们在商场购买衣服时，经常由于不熟悉家中现有衣物及其衣物搭配情况购买了大量重复、搭配效果不佳的衣服，买回来就一直闲置，造成不必要的浪费。还有，大型商场里面有很多店铺，衣服的存放问题也一直困扰着商家。商家经常存放大量衣物以备不时之需，但由于空间有限，人们往往都是把衣物一起堆放在一个存储室，显得十分混乱。
虽然传统的衣柜可以解决存放衣物的问题，但由于衣柜功能单一，衣物大都是叠加在一起或者挂在衣柜内，人们查找衣服的时候比较麻烦，而且衣柜长时间不通风，尤其是南方的潮湿天气，衣服容易发霉。对于有些分高低上下层的衣柜，放、取衣物时都要借助于小梯子或者椅子，特别是上了岁数的老年人，拿取衣物增加了危险系数。因此，为了解决这些问题，智能化、低成本、多功能的衣柜成为科技发展的需求，基于物联网及电子信息技术的智能衣柜成为衣柜改革的一个趋势。[1]
2 研究内容
本设计基于嵌入式Linux系统、无线网络技术和神经网络图像识别系统为核心，构建了一个低成本、体积小、实用性强的智能衣柜系统。该系统包括旋转衣架、智能环境优化系统、衣物图像识别系统，可以实现衣柜的环境优化，用户可通过嵌入式用户界面或者手持设备APP选取衣物，可实现衣服智能归类、取出和放入功能。
3 项目技术可行性分析
3.1 设计方案
本系统主要ARM核处理器Cortex-A53架构的GEC6818开发板、STM32F103ZET6最小系统、摄像头、电机、E18-D80NK光电开关传感器这几个功能模块组成，下面将对各个模块的选用进行论证。
对于应用层的人机交互界面来说，需要在Linux系统下开发一个QT人机交互界面。同时需要控制摄像头模块采集衣服图像数据，因此需要具备较高的数据处理和图像处理能力、支USB2.0接口、支持虚拟内存运行操作系统。根据要求，采用基于Cortex-A53架构的GEC6818开发板。GEC6818开发板能满足性能要求，并且GEC6818开发板是基于八核心的Cortex-A53架构，可以流畅运行多个线程，反应灵敏，有出色的数据处理能力。鉴于此，本项目采用GEC6818开发板作为搭建系统的核心开发板。[2]
对于控制底层电路模块来说，需要控制电机、继电器模块、温湿度模块、光电传感器模块。对于性能的要求不用太高，有如下系列的单片机可供选择：STC89C52系列、STC12C5A60S2系列、STM32F103系列。由于本系统需要用到电机模块，电机模块的驱动一般需要用到比较大的电流，要求芯片具有推挽输出的能力，因此排除STC89C52系列的芯片。此外，还需要输出PWM波来驱动电机，且PWM波的频率将影响电机的转速，所以芯片需要具备精准控制PWM输出的能力。经过综合分析，最终决定采用STM32F103ZET6最小系统，因为其具有较高的性能和性价比，具备推挽输出的能力，输出的PWM波频率比较准确，且易于控制，同时STM32F103ZET6最小系统具有丰富的GPIO端口，可以满足多个模块的控制。
对于衣服图像数据采集而言，需要具备至少720P的分辨率和采用USB接口进行图像数据传输的摄像头。由于需要用到图像识别技术，对照片要求必须清晰完整，所以选择可以自动对焦的高清摄像头ONTOP/顶好佳X2s摄像头，它具有1080P的高清像素，自动对焦灵敏，易于安装，镜头可随意调节位置等优点，拍摄的衣服图片数据满足图像识别要求。
對于电机而言，主要用于控制衣柜传动履带的转动，因此需要一定的扭矩。根据需求，用于控制衣柜传动履带的电机模块有JGB37-545直流电机和42步进电机两种选择。JGB37-545直流电机操作相对比较简单，但是缺点是精度不高，无法精准控制电机停止，且转速固定。42步进电机的操作相对复杂，需要用到步进电机驱动器，采用输出PWM波的方式来驱动电机转动，电机转动的速度可随PWM波的频率变化，好处是能控制电机转动的快慢，并且具有较高的精度，能精准控制电机停止。因此，最终决定采用42步进电机模块来控制衣柜的传动履带转动。[3]
对于光电传感器而言，作用是计算衣柜里面指定的衣服号数距离取衣口的相对位置，用于衣柜里不同衣服的相对位置不同，但都可以控制电机精准的停止。根据功能要求，我们采用了E18-D80NK关电开关传感器，它具有光线检测距离3-60cm可调的优点。当衣钩经过关电开关传感器的时候，它光线就会被遮挡，输出产生低电平脉冲，STM32F103ZET6最小系统检测到低电平脉冲就会开始计数，当计数到与接收到的衣服号数相等的时候控制电机停止转动。
综上所述，系统最终由基于Cortex-A53架构的GEC68 18开发板、STM32F103ZET6最小系统、ONTOP/顶好佳X2s摄像头、42步进电机、E18-D80NK关电开关传感器组成。 3.2 主要智能控制系统的硬件组成
如图1所示，系统主控模块MCU由基于Cortex-A53架构的S5P6818和STM32F103ZET6最小系统组成，其中S5P6818负责控制触摸屏模块、摄像头模块和WIFI热点网络组建，负责通过串口和STM32F103ZET6最小系统进行通信，以传输相关指令，以及和Android手机APP进行网络通信，获取用户远程发送的指令。STM32F103ZET6最小系统负责控制电机模块和光电开关模块，控制它们的转动、计数和停止。
3.3 系统软件设计
如图2所示，当系统上电启动后，将进行初始化操作，例如初始化串口、初始化摄像头、初始化服务器等，并且会开启一个线程，用于接收Android手机APP发送的信息。接着系统开始显示交互界面，监听用户的触摸动作，并进行分析，然后根据用户不同的触摸行为执行相应的功能，例如跳转到其他界面、控制步进电机等。[4]
4 研究风险分析及应对措施
4.1 技术风险
图像处理技术应用于智能衣柜属于首次尝试，对于相近衣服的颜色，自动识别上衣、下衣，内衣还是外套都是不小的挑战，传统图像分割、图像处理技术已经无法满足，是否能找到合适的算法是决定智能拿取衣服的关键，有可能存在技术风险。
对策：（1）针对衣服的特征，使用基于神经网深度学习的图像处理算法，并在此基础上进行改进，适用于实际工程。（2）建立系统模型，尽可能考虑到环境因素的干扰，提高图像识别精确度。（3）项目组研讨、分析，集思广益找到解决问题办法。
4.2 市场风险
此项目不仅附带市面上智能衣柜功能，还加入了智能识别拿取的功能，产品一旦投放，可以减少人们翻找衣服时间，解放人们双手，在手持设备上选择搭配好的衣服，点击确定后直接出穿的衣物。当然了加入更多的科技含量，成本相应增加，投放后，人们能不能接受有一定风险。
对策：转变人们的观念，他们的需求虽说有刚性需求和弹性需求之分，但时间一久，弹性需求也会被智能产品的流行带成刚性需求。
5 总结
相信随着时间的推移，人们逐渐接受智能家居概念和家居理念，更多智能家居产品的出现和优化，智能衣柜会走进普遍家庭的家里。同时我国拥有几万个星级宾馆，数十万家各类休闲场所，这些都是智能衣柜的用武之地，而富含科技的家具产品不仅方便快捷，更能吸引消费者的眼光，带来良好的体验感受，因此智能衣柜将具有廣阔的市场前景。
参考文献：
[1] 刘芊，李倩，张梦新，黄启俊，常胜，何进，王豪.具有复合型传感器及无线传输功能的智能衣柜[J].电子设计工程， 2019（09）：92-96.
[2] 辛悦，顾斌杰，冯伟，刘泽杉，王伟，王蔚然，沈增博.基于STM32的智能衣柜[J].电子制造，2020（05）：21-23.
[3] 师丽彪，郭庭航，李可，彭帅，石臣勇，陈俊丽.基于安卓系统的智能推送衣柜，2018（02）：259-360.
[4] 陈少勇，王佳权，王皓，黄启俊，常胜，何进，王豪.基于物联网的智能衣柜系统[J].信息技术，2018（01）：14-19.
关键词 智能衣柜 嵌入式系统 图像处理
中图分类号：TS664 文献标识码：A 文章编号：1007-0745（2021）06-0010-03
1 研究背景
随着生活品质的不断提高，人们的生活水平有了很大的提升，每个家庭中都存放了大量衣服。在日常生活中，由于不同的工作、社交、聚会场合需要不同的着装，人们在进行衣物选择时，看到很多的衣物，经常令我们不知道该怎么选择。最后，花费了大量时间选择衣服而且效果也不理想。当人们在商场购买衣服时，经常由于不熟悉家中现有衣物及其衣物搭配情况购买了大量重复、搭配效果不佳的衣服，买回来就一直闲置，造成不必要的浪费。还有，大型商场里面有很多店铺，衣服的存放问题也一直困扰着商家。商家经常存放大量衣物以备不时之需，但由于空间有限，人们往往都是把衣物一起堆放在一个存储室，显得十分混乱。
虽然传统的衣柜可以解决存放衣物的问题，但由于衣柜功能单一，衣物大都是叠加在一起或者挂在衣柜内，人们查找衣服的时候比较麻烦，而且衣柜长时间不通风，尤其是南方的潮湿天气，衣服容易发霉。对于有些分高低上下层的衣柜，放、取衣物时都要借助于小梯子或者椅子，特别是上了岁数的老年人，拿取衣物增加了危险系数。因此，为了解决这些问题，智能化、低成本、多功能的衣柜成为科技发展的需求，基于物联网及电子信息技术的智能衣柜成为衣柜改革的一个趋势。[1]
2 研究内容
本设计基于嵌入式Linux系统、无线网络技术和神经网络图像识别系统为核心，构建了一个低成本、体积小、实用性强的智能衣柜系统。该系统包括旋转衣架、智能环境优化系统、衣物图像识别系统，可以实现衣柜的环境优化，用户可通过嵌入式用户界面或者手持设备APP选取衣物，可实现衣服智能归类、取出和放入功能。
3 项目技术可行性分析
3.1 设计方案
本系统主要ARM核处理器Cortex-A53架构的GEC6818开发板、STM32F103ZET6最小系统、摄像头、电机、E18-D80NK光电开关传感器这几个功能模块组成，下面将对各个模块的选用进行论证。
对于应用层的人机交互界面来说，需要在Linux系统下开发一个QT人机交互界面。同时需要控制摄像头模块采集衣服图像数据，因此需要具备较高的数据处理和图像处理能力、支USB2.0接口、支持虚拟内存运行操作系统。根据要求，采用基于Cortex-A53架构的GEC6818开发板。GEC6818开发板能满足性能要求，并且GEC6818开发板是基于八核心的Cortex-A53架构，可以流畅运行多个线程，反应灵敏，有出色的数据处理能力。鉴于此，本项目采用GEC6818开发板作为搭建系统的核心开发板。[2]
对于控制底层电路模块来说，需要控制电机、继电器模块、温湿度模块、光电传感器模块。对于性能的要求不用太高，有如下系列的单片机可供选择：STC89C52系列、STC12C5A60S2系列、STM32F103系列。由于本系统需要用到电机模块，电机模块的驱动一般需要用到比较大的电流，要求芯片具有推挽输出的能力，因此排除STC89C52系列的芯片。此外，还需要输出PWM波来驱动电机，且PWM波的频率将影响电机的转速，所以芯片需要具备精准控制PWM输出的能力。经过综合分析，最终决定采用STM32F103ZET6最小系统，因为其具有较高的性能和性价比，具备推挽输出的能力，输出的PWM波频率比较准确，且易于控制，同时STM32F103ZET6最小系统具有丰富的GPIO端口，可以满足多个模块的控制。
对于衣服图像数据采集而言，需要具备至少720P的分辨率和采用USB接口进行图像数据传输的摄像头。由于需要用到图像识别技术，对照片要求必须清晰完整，所以选择可以自动对焦的高清摄像头ONTOP/顶好佳X2s摄像头，它具有1080P的高清像素，自动对焦灵敏，易于安装，镜头可随意调节位置等优点，拍摄的衣服图片数据满足图像识别要求。
對于电机而言，主要用于控制衣柜传动履带的转动，因此需要一定的扭矩。根据需求，用于控制衣柜传动履带的电机模块有JGB37-545直流电机和42步进电机两种选择。JGB37-545直流电机操作相对比较简单，但是缺点是精度不高，无法精准控制电机停止，且转速固定。42步进电机的操作相对复杂，需要用到步进电机驱动器，采用输出PWM波的方式来驱动电机转动，电机转动的速度可随PWM波的频率变化，好处是能控制电机转动的快慢，并且具有较高的精度，能精准控制电机停止。因此，最终决定采用42步进电机模块来控制衣柜的传动履带转动。[3]
对于光电传感器而言，作用是计算衣柜里面指定的衣服号数距离取衣口的相对位置，用于衣柜里不同衣服的相对位置不同，但都可以控制电机精准的停止。根据功能要求，我们采用了E18-D80NK关电开关传感器，它具有光线检测距离3-60cm可调的优点。当衣钩经过关电开关传感器的时候，它光线就会被遮挡，输出产生低电平脉冲，STM32F103ZET6最小系统检测到低电平脉冲就会开始计数，当计数到与接收到的衣服号数相等的时候控制电机停止转动。
综上所述，系统最终由基于Cortex-A53架构的GEC68 18开发板、STM32F103ZET6最小系统、ONTOP/顶好佳X2s摄像头、42步进电机、E18-D80NK关电开关传感器组成。 3.2 主要智能控制系统的硬件组成
如图1所示，系统主控模块MCU由基于Cortex-A53架构的S5P6818和STM32F103ZET6最小系统组成，其中S5P6818负责控制触摸屏模块、摄像头模块和WIFI热点网络组建，负责通过串口和STM32F103ZET6最小系统进行通信，以传输相关指令，以及和Android手机APP进行网络通信，获取用户远程发送的指令。STM32F103ZET6最小系统负责控制电机模块和光电开关模块，控制它们的转动、计数和停止。
3.3 系统软件设计
如图2所示，当系统上电启动后，将进行初始化操作，例如初始化串口、初始化摄像头、初始化服务器等，并且会开启一个线程，用于接收Android手机APP发送的信息。接着系统开始显示交互界面，监听用户的触摸动作，并进行分析，然后根据用户不同的触摸行为执行相应的功能，例如跳转到其他界面、控制步进电机等。[4]
4 研究风险分析及应对措施
4.1 技术风险
图像处理技术应用于智能衣柜属于首次尝试，对于相近衣服的颜色，自动识别上衣、下衣，内衣还是外套都是不小的挑战，传统图像分割、图像处理技术已经无法满足，是否能找到合适的算法是决定智能拿取衣服的关键，有可能存在技术风险。
对策：（1）针对衣服的特征，使用基于神经网深度学习的图像处理算法，并在此基础上进行改进，适用于实际工程。（2）建立系统模型，尽可能考虑到环境因素的干扰，提高图像识别精确度。（3）项目组研讨、分析，集思广益找到解决问题办法。
4.2 市场风险
此项目不仅附带市面上智能衣柜功能，还加入了智能识别拿取的功能，产品一旦投放，可以减少人们翻找衣服时间，解放人们双手，在手持设备上选择搭配好的衣服，点击确定后直接出穿的衣物。当然了加入更多的科技含量，成本相应增加，投放后，人们能不能接受有一定风险。
对策：转变人们的观念，他们的需求虽说有刚性需求和弹性需求之分，但时间一久，弹性需求也会被智能产品的流行带成刚性需求。
5 总结
相信随着时间的推移，人们逐渐接受智能家居概念和家居理念，更多智能家居产品的出现和优化，智能衣柜会走进普遍家庭的家里。同时我国拥有几万个星级宾馆，数十万家各类休闲场所，这些都是智能衣柜的用武之地，而富含科技的家具产品不仅方便快捷，更能吸引消费者的眼光，带来良好的体验感受，因此智能衣柜将具有廣阔的市场前景。
参考文献：
[1] 刘芊，李倩，张梦新，黄启俊，常胜，何进，王豪.具有复合型传感器及无线传输功能的智能衣柜[J].电子设计工程， 2019（09）：92-96.
[2] 辛悦，顾斌杰，冯伟，刘泽杉，王伟，王蔚然，沈增博.基于STM32的智能衣柜[J].电子制造，2020（05）：21-23.
[3] 师丽彪，郭庭航，李可，彭帅，石臣勇，陈俊丽.基于安卓系统的智能推送衣柜，2018（02）：259-360.
[4] 陈少勇，王佳权，王皓，黄启俊，常胜，何进，王豪.基于物联网的智能衣柜系统[J].信息技术，2018（01）：14-19.