基于人工智能技術的大尺寸平板電腦系統研究與應用

陳彬

摘? 要：近幾年隨著大屏智能手機的快速發展及消費類小尺寸平板電腦市場的趨近飽和，消費類小尺寸平板電腦逐漸被大屏智能手機所替代。而大尺寸（10英寸及以上尺寸屏幕）平板電腦將廣泛應用于設備自動化、智能醫療、智能零售、智能樓宇、智能家居、戶外廣告、智能健身、智能教育、智能會議、智能物流等行業。文章介紹大尺寸平板電腦如何結合人工智能關鍵技術，實現大尺寸平板電腦在以上各行業的智能化廣泛應用。

關鍵詞：大尺寸平板電腦;人工智能;行業應用

中圖分類號：TP18 文獻標志碼：A? ? ? ? ?文章編號：2095-2945（2020）36-0041-02

Abstract： In recent years， with the rapid development of large-screen smart phones and the saturation of the consumer small-size tablet market， consumer small-size tablets are gradually replaced by large-screen smartphones. And large-size （screen of 10inches and above） tablet computers will be widely used in equipment automation， intelligent medical care， intelligent retail， intelligent buildings， smart home， outdoor advertising， intelligent fitness， intelligent education， intelligent conference， intelligent logistics and other industries. This paper introduces how to combine the key technologies of artificial intelligence to realize the intelligent application of large-size tablet computers in the above industries.

Keywords： large size tablet; artificial intelligence; industry application

引言

《“十三五”國家科技創新規劃》提出發展自然人機交互技術，重點是智能感知與認知、虛擬融合與自然交互、語義理解和智慧決策、云端融合交互等技術研發及應用。伴隨著寬帶無線接入技術、移動互聯網應用技術、NFC近場感應技術、AI人工智能技術和5G移動通訊技術的飛速發展，大尺寸平板電腦智能終端綜合以上技術將成為移動互聯網內容和應用的重要載體，有著廣闊的發展前景。

1 平臺設計

本文將充分利用智能語音識別技術、智能視覺識別技術、高性能移動通訊技術、對大尺寸平板電腦主體控制系統及配套硬件平臺、軟件系統研發、整機穩定性可靠性、智能制造等方面開展研究。最終實現大尺寸平板電腦主體控制系統對智能語音識別系統、視覺識別系統、顯示觸控系統、無線通訊系統、音頻系統、電源系統、跑步機電機控制系統的良好控制。

2 大尺寸平板電腦市場需求調查分析

系統架構設計（見圖1）。

2.1 智能語音識別技術及其終端集成研究

（1）進行智能語音識別聲學研究：包括麥克風系統設計（麥克風型號選型、麥克風拾音孔腔體設計、麥克風陣型選擇），揚聲器系統設計（揚聲器單體選擇、揚聲器腔體結構），電路系統設計（回采電路設計、信號質量要求）[1]。

（2）進行智能語音識別消噪算法研究：包括ANC主動噪聲控制技術、ENC環境降噪技術、DSP數字信號處理降噪技術、CVC通話軟件降噪技術。

（3）進行智能語音識別語音模型研究。

（4）進行云端語音識別研究：云端語音識別優勢在于它能通過各種復雜算法提供更高的精度，云端易于獲得大量有標簽的訓練樣本、語音數據、模型數據，云端可以提供實時的互聯網信息。

2.2 智能視覺識別技術其終端集成研究

（1）研究智能視覺識別技術硬件系統：適用視覺識別的攝像頭選型、AI NPU嵌入式神經網絡處理器芯片選型、攝像頭安裝結構設計、電路系統設計（電源供電系統、信號采集處理系統）。

（2）人臉識別算法研究：包括基于幾何特征的方法、局部特征分析方法、特征臉方法、基于彈性模型的方法、CNN卷積神經網絡、深度學習方法。

（3）人臉識別模型研究：在消費市場已經出現需求減少情況的背景下，大尺寸平板電腦可以將增長點放眼于商用市場，充分發揮其在安裝簡單方便、高清的優勢。現如今，無論是對數字化、系統化趨勢發展的政府機關、事業單位而言，還是對無紙化、信息化發展的醫療與金融行業而言，或者是其他在大數據、信息時代發展的行業中，大尺寸平板的應用優勢都非常明顯，可以提高該行業的發展速度。

在人們生活水平日益提升的今天，各種智能設備、電子設備廣泛分布且被應用于人們生活，對這些設備進行統一控制是非常必要的舉措。大尺寸電腦不僅可以與智能音箱連用，也可以充分發揮顯示優勢，有利于“懶人生活”的實現，方便語音控制。

可識別不同的音色，在人發出的語音依據時間的變化對其特征進行提取;按照聲學模型、模式進行匹配，通過學習算法對發出的語音特征進行獲取，再通過與聲學模型進行匹配、分析，識別出最佳語音特征。

（采取大量數據訓練的方式，通過分析變化的訓練數據來了解人臉表征）。

對人的面部特征進行數學模型建立，得到眼耳口鼻的模型，在對各個面部特征的間距進行數值分析，從而做出對應調整。在與圖像相互作用的情況下，可調整上述特征動態參數，取出最小函數值，可得出特征參數值。

第一步是先將處理過的圖片用訓練分類器進行分類，識別出各種姿態下的人臉變化。第二步是將識別出的結果向中心系統發送，從而得到識別指令。

（4）人體姿態識別研究：包括人體骨骼關鍵點檢測、靜態幀特征提取、幀間特征提取、特征編碼、特征分類、姿態識別[2]。姿態識別依據模式識別技術，視頻逐幀分析，采用連續的動作識別出人物動作，如走路、跑步、蹲下等。

2.3 大尺寸平板電腦高品質液晶顯示屏集成技術

大尺寸平板電腦采用MiniLED實現超多分區局部動態調光，在保證背光模組出光效果合格的情況下，為了獲得大面積、高動態對比度的2D Dimming區域動態調光的背光模組，通過光學仿真軟件TracePro或Lighttools對大面積、高密度的MiniLED陣列進行光學特性的分析（如出光亮度、出光照度、出光均勻性、色溫、色坐標以及光效利用率等），并且仿真其通過光學膜片調制后的光傳輸過程。基于光學特性的綜合評價，分析Dimming區域個數增多對光效利用率的影響、對出光均勻性的影響、對出光亮度的影響;同時在保證光效利用率和出光均勻性以及出光亮度的情況下，研究區域個數和背光模組膜片間的內在關系。根據LED的分區數量和大小能夠分別調節對應區域的背光亮度變化，實現比高畫質和低動態功耗。進一步研究3D Dimming區域動態調光的方法，采用MiniLED背光照明灰階Cell的方法組成3D Dimming背光模組，實現超高動態對比度的顯示，3D Dimming在空間維度對LCD背光源作不同區域、不同深度的明暗變化調節，進一步可大幅降低耗電量，提高顯示畫面對比度，增加灰階數，減少殘影，提升LCD顯示器畫質[3]。

2.4 大尺寸平板電腦高靈敏度電容式觸摸技術

大尺寸平板電腦LCD屏功耗大、發熱量大、干擾大，對電容式觸摸屏觸摸產生嚴重影響，如影響觸摸屏的觸摸靈敏度，影響觸控體驗，如LCD屏發熱大，梅雨天氣，LCD屏與電容屏間隙間產生的含水分子熱氣冷凝在電容屏內側產生水霧，影響終端使用，高靈敏度、低水霧聚集的電容屏是系統研究重點。

2.5 大尺寸平板電腦主體控制系統及配套硬件平臺研究

研究基于高性能嵌入式四核處理器的主體控制系統，實現各指令集及數據流的高速處理，實現主體控制系統對智能語音識別系統、視覺識別系統采集數據的高效處理。大尺寸平板電腦集成21英寸LED背光IPS LCD液晶屏，分辨率1920*1080;采用高靈敏度觸控技術的21英寸電容式電容屏。機器內置2GB DDR3內存和32GB eMMC ROM存儲器;內置802.11a/b/g/n WIFI無線通訊系統、RJ45以太網網絡通訊接口、BT4.2藍牙通訊系統;內置GPS全球定位接收系統、北斗全球定位接收系統、NFC近場通訊系統;內置2×5W高保真揚聲器、跑步機電機控制系統;內置智能語音識別系統、智能視覺識別系統。

2.6 大尺寸平板電腦智能制造技術研究

研究通過物聯網技術采集數據并通過人工智能算法處理數據的智能化制造技術在大尺寸平板電腦上的應用。研究智能質檢，借助機器視覺識別，快速掃描產品外觀，檢出產品缺陷。通過以上研究開發實現自動化生產，從而全面提升生產效率，提高產品品質。

（1）工裝測試點設計：PCBA采用工裝測試治具，具有測試時間短、測試精度高、測試范圍全面等優點，在提高工作效率的同時又能降低人力和時間成本。

（2）工裝夾具設計：工裝夾具的測試判定標準是通過設定條件來判定，不存在人為干擾因素，能夠保證產品的一致性。如大尺寸平板電腦液晶屏、觸摸屏通過工裝夾具貼合可以提高貼合精度。

（3）自動化測試設計：基于工裝測試點、自動化測試工裝夾具設計自動化測試軟件，實現對PCBA進行自動化功能測試。借助機器視覺識別，快速掃描產品外觀，檢出產品外觀缺陷。

（4）MES系統應用：充分利用MES系統，正確掌握在制品數量、不良品的追蹤，及時反映產品質量問題，追溯品質歷史，提高產品品質。

參考文獻：

[1]盧文成.基于大數據背景下人工智能與計算機應用研究[J].中國科技縱橫，2019（05）：30-31.

[2]唐仕超，于觀貞，姜磊.人工智能技術在基于電子病歷研究中的應用與展望[J].第二軍醫大學學報，2018，39（08）：928-934.

[3]聶芬.基于人工智能的計算機離線編程系統開發研究[J].電腦編程技巧與維護，2018（01）：43-44.