基于機器視覺的智能讀書架

摘 要：根據調查顯示，中國小學生視力不良檢出率達到45.71%，初中生達到74.36%，高中生達到83.28%，我國青少年近視率遠高于其他國家。讀寫時坐姿不正確及視距過近等是導致近視的罪魁禍首，同時，這些不良習慣也是導致斜視、弱視和頸椎、脊椎發育不良的主要原因之一[1]。本文研制一款基于機器視覺的用于輔助中小學生矯正坐姿的智能讀書架，能夠幫助閱讀者端正坐姿，挺直腰背，養成良好的讀寫習慣，提高學習效率，有效防止頸椎、脊椎問題，保護青少年的身心健康。

關鍵詞：機器視覺；圖像識別；STM32F103；樹莓派；三軸加速度

中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2018）05-0181-03

An Intelligent Book-reading Shelf Based on Machine Vision

CHEN Rongfu，HE Bin，LIN Rongjian

（Guangdong Mechanical Electrical Polytechnic，Guangzhou 510550，China）

Abstract：Our survey shows that the adolescent’s myopia rate of our homeland is much higher than other countries，with poor sighted rate of Chinese primary school students coming to 45.71%，junior middle school students reaching to 74.36%，and high school students already up to 83.28%. It is reading and writing with incorrect seated position overclose visual range that causes shortsightedness and also leads to heterotropia，amblyopia and hypogenesis of cervical vertebra rachis. Based on machine vision，the booking-reading shelf mentioned in this essay is designed for correcting students’ seated position，helping readers to sit straight and to acquire a good habit of reading and writing，in order to protect their neck vertebrae and backbone and to improve the learning efficiency and to keep them healthy in mind and body.

Keywords：machine vision；image identification；STM32F103；Raspberry Pi；three axises acceleration

0 引 言

本文研制的智能讀書架通過集成攝像頭模塊，利用相關圖像識別處理算法實現對人體姿態的監控，在用戶不需要穿戴的情況下就可以對使用者的姿態進行識別。通過識別到的用戶姿態，智能讀書架可以根據用戶姿態智能調節方向與距離，主動適應使用者的姿態需求。同時，讀書架還與云端數據庫相連，能夠將用戶的使用時間、閱讀姿態、環境舒適度等信息實時上傳至用戶信息檔案庫，用戶可以隨時通過手機APP訪問檔案庫，了解相關信息或進行遠程控制。

1 總休設計

智能讀書架采用ARM Cortex-A53樹莓派微型電腦平臺和STM32F103的“主分”雙CPU架構。

主機采用ARM Cortex-A53樹莓派微型電腦平臺，搭載4核高性能處理器，運行主頻可達1.2GHz，運行Linux系統。通過擴展雙攝像頭模塊、語音播報模塊、4G模塊、WiFi模塊、溫度傳感器、空氣濕度傳感器、PM2.5濃度傳感器等模塊，實現雙攝像頭模塊采集讀者的閱讀姿態，三個環境舒適度傳感器采集環境參數，樹莓派微型電腦識別出該讀者當前的閱讀姿態是否正確，并自動調節書的位置和對閱讀進行語音提示，同時將姿態、環境數據通過WiFi/4G傳送到云端。

分機基于ARM Cortex M3架構的STM32F103設計，樹莓派主機通過RS232串口通信連接分機STM32控制器，通過擴展電機模塊、LED照明模塊、光線傳感器，實現讀書架上的書本在前、后、左、右、傾角五個軸向的位置調節以及調節LED照明亮度到合適閱讀亮度。系統原理框圖如圖1所示。

2 硬件部分

2.1 電機驅動電路

采用專用芯片L298N作為電機驅動芯片。L298N是一個具有高電壓大電流的全橋驅動芯片，頻率相對較高。用該芯片作為電機驅動，操作方便，穩定性好，性能優良。電流采樣使用0.5歐采樣電阻，由STM32內部AD檢測。電機驅動電路如圖2所示。

2.2 單片機控制電路

這部分電路主要采用ARM Cortex M3核心的STM 32F103單片機作為控制芯片，STM32F103是一個32位的單片機，其內核采用哈弗結構，支持高效的Thubm-2指令子集，最高速度達72MHz。該系列MCU具有16KB～1MBFlash、內部帶有12位AD轉換器，外設資源豐富、具有USB全速接口和CAN等，為智能讀書架采集和控制提供保證，使產品能夠穩定快速地響應。

2.3 LED照明調節電路

LED照明調節電路采用LED大功率照明恒流驅動芯片AMC7150，AMC7150具有4V～40V的寬工作電壓，驅動電流最高可達1.5安培，可以驅動24W的高功率LED。AMC7150內建PWM（脈沖寬度調變）與功率晶體管，只需五顆外部零件，工作頻率由外部電容控制可達200KHz，只要調整AMC7150外部電阻值即可達到變更輸出電流。LED照明調節電路電路，如圖3所示。

3 軟件部分

3.1 角度測量計算

ADXL345三軸加速度傳感器，實現加速度的測量，并通過計算得到X、Y、Z三個方向的傾角值。ADXL345模塊上電后，加速度使慣性質量偏轉、差分電容失衡，使傳感器輸出與加速度成正比的電壓值。模塊對得到的電壓值進行模數轉換后進行數字濾波，再存入FIFO存儲器，最后根據中斷指令將數字信號傳輸給單片機[2]。ADXL345模塊傾角計算公式為： 。計算X軸角度值的子程序如下：

void angle_read（）{

Init_ADXL345（）；//初始化ADXL345

Multiple_Read_ADXL345（）；//連續讀取數據，儲存在BUF中

data_xyz[0]=（BUF[1]<<8）+BUF[0]；//分別是加速度x，y，z的原始數據

data_xyz[1]=（BUF[3]<<8）+BUF[2]；

data_xyz[2]=（BUF[5]<<8）+BUF[4]；

Q=-（float）data_xyz[0]*3.9；

T=（float）data_xyz[1]*3.9；

K=（float）data_xyz[2]*3.9；

Roll=（float）（（（atan2（K，Q）*180）/3.14159265）+180）；//x軸角度值}

3.2 環境光測量與計算

BH1750FVI是日本RHOM推出的一款內置16bitAD轉換器的不區分環境光源的光電轉換芯片。該芯片采用標準IIC通信接口，直接數字輸出，具有接近于視覺靈敏度的分光特性，分辨率可達1LX，非常適用于高精度要求的測量[3]。其光亮度值計算公式為：

實際值=測量值/（1.2*100%*0.5）Lux，其中100%為透光率，0.2位高精度模式2調整值。

3.3 閱讀姿態識別程序

智能讀書架以ARM Cortex-A53樹莓派微型電腦平臺加上攝像頭作為閱讀姿態識別，使用Python語言編寫識別程序，識別子程序如下：

while（kpts1）：#當檢測到輪廓

diff=100#設置一個檢測超時值

firstFace=objects[0]；

firstArea=objects[0][2]*objects[0][3]；#計算當檢測到臉部輪廓時的輪廓面積

print（firstFace）

while（diff）：#當檢測到面部輪廓時進行人臉追蹤

pyb.LED（BLUE_LED_PIN）.on（）

clock.tick（）

diff-=1

img=sensor.snapshot（）

objects=img.find_features（face_cascade，thres hold=0.65，scale_factor=1.25）#尋找輪廓

forrinobjects：

img.draw_rectangle（r）#用方框標記當前輪廓位置

Area=r[2]*r[3]；#計算當前輪廓的輪廓面積

4 結 論

經多次調試實驗驗證，本作品功能達到原設計目的，目前國內該同類產品均以支架支撐等實物形式實現，對人體的舒適感存在一定影響，本作品創新點是具有非穿戴的主動式調整功能，不影響使用者的舒適度，同時具有云端功能，可實現多功能擴展。

本作品可以廣泛應用于幼兒園、中小學、高校、圖書館閱覽室、普通家庭、政府機關、大型企事業單位等場所，本作品可以有效減少青少年的近視率，提高兒童的學習效率，有效防止駝背、脊椎彎曲，保護青少年的身心健康；同時讓用戶充分享受到云平臺的服務優勢，創新了輔助學習的理念。

參考文獻：

[1] 李秀娟.基于兒童成長健康的智能書桌設計研究 [D].齊齊哈爾：齊齊哈爾大學，2016.

[2] 張錦博，張不已.基于單片機和ADXL345的數據采集與軟件實現 [J].中國高新區，2017（16）：43.

[3] 彭警，WU S L. Design of insulator gray measurement system based on BH1750FVI [J].石化技術，2017，24（8）：47.

作者簡介：陳榕福（1984.02-），男，廣東清遠人，中級職稱，碩士。研究方向：電路與系統、智能設備開發。