基于電容傳感器的手勢識別裝置設(shè)計與開發(fā)

丁 盛，姜 華

（1.無錫職業(yè)技術(shù)學(xué)院，江蘇無錫 214000；2.中物云信息科技（無錫）有限公司，江蘇無錫 214000）

近年來，人工智能發(fā)展迅猛，生活中的智能設(shè)備越來越多，手勢識別應(yīng)用于人機(jī)交互領(lǐng)域受到越來越多的研究，已廣泛應(yīng)用于電腦、手機(jī)等電子設(shè)備[1-3]。手勢識別是屬于計算機(jī)科學(xué)與語言學(xué)的一個將人類手勢通過數(shù)學(xué)算法針對人們所要表達(dá)的意思進(jìn)行分析、判斷并整合的交互技術(shù)[4-5]。在手勢識別中，往往需要從復(fù)雜背景中提取手勢，需要處理的數(shù)據(jù)也十分繁雜，導(dǎo)致傳統(tǒng)的識別系統(tǒng)必須基于計算機(jī)才能解決。在手勢識別及外部控制的過程中，特征識別情況具有多樣性。手勢檢測與控制在實(shí)時條件下對于識別速度與控制精度有較高的要求。本文設(shè)計了一種基于FDC2214 電容傳感器[6]的手勢識別裝置，并搭建了硬件樣機(jī)，采集手勢變化引起的電容變化值，采用IIR濾波、中值濾波、Knn 算法和聚類算法，對該系統(tǒng)進(jìn)行有效的手勢識別并實(shí)時進(jìn)行模擬測試，效果達(dá)到預(yù)期指標(biāo)。

1 系統(tǒng)設(shè)計

1.1 系統(tǒng)架構(gòu)

本系統(tǒng)主要由Arduino Mega2560 單片機(jī)、FDC2214 傳感器、OLED 顯示屏和3×4 按鍵等部分組成。系統(tǒng)通過按鍵程序設(shè)置實(shí)現(xiàn)對猜拳和劃拳游戲的判決和訓(xùn)練模式。單片機(jī)實(shí)時采樣經(jīng)9 位A/D 變換后在OLED 顯示屏上顯示出相應(yīng)的手勢。經(jīng)濾波運(yùn)算后，采用LC 諧振器作為傳感器，能進(jìn)行正確的猜拳游戲和劃拳游戲的手勢判決。系統(tǒng)總體框架如圖1 所示。

圖1 手勢識別裝置總體框圖

1.2 硬件設(shè)計

1.2.1 主控單元

Arduino Mega2560[7]是采用USB接口的核心電路板，具有多達(dá)54路數(shù)字輸入輸出，適合需要大量IO接口的設(shè)計，支持IIC接口，有3種供電方式，能自動選擇供電方式。

1.2.2 電容式傳感器

FDC2214 電容傳感器在芯片每個檢測通道輸入端連接一個電感和電容，組成LC 電路，被測電容傳感端與LC 電路相連接，當(dāng)人手接近傳感平面時，傳感端的電容發(fā)生變化，導(dǎo)致LC 電路振蕩，從而根據(jù)電容測試實(shí)現(xiàn)手勢判決。

1.2.3 OLED 顯示屏

顯示模塊采用OLED 液晶顯示屏，由非常薄的有機(jī)材料涂層和玻璃基板構(gòu)成。當(dāng)有電荷通過時這些有機(jī)材料就會發(fā)光。有源陣列OLED 顯示屏具有內(nèi)置的電子電路系統(tǒng)，因此每個像素都由一個電路獨(dú)立驅(qū)動。

1.2.4 矩陣鍵盤

按鍵設(shè)置在行列線交點(diǎn)上，行列線分別連接到按鍵開關(guān)的兩端。行線通過上拉電阻接到+5 V 電源上。矩陣鍵盤中設(shè)置了功能鍵8 個，分別為數(shù)字1、數(shù)字2、數(shù)字3、數(shù)字4、數(shù)字5、剪刀、石頭和布；檢測功能鍵2個，分別為檢測數(shù)字1—5、檢測石頭、剪刀、布；學(xué)習(xí)功能鍵2 個，分別為學(xué)習(xí)劃拳游戲、學(xué)習(xí)猜拳游戲。

1.3 軟件設(shè)計

1.3.1 系統(tǒng)總體工作流程

系統(tǒng)上電后或復(fù)位鍵按下后開始運(yùn)行程序，OLED屏幕、FDC2214 傳感器、Mega2560 單片機(jī)開始初始化并配置，主控芯片通過readChannel 函數(shù)讀取FDC2214傳感器IIC 接口輸出的16 進(jìn)制數(shù)據(jù)，readValue 函數(shù)將其轉(zhuǎn)換成10 進(jìn)制數(shù)據(jù)，通過IIR 濾波函數(shù)去除掉干擾信號，再通過平滑濾波處理掉噪聲信號，隔去直流成分使得變化趨勢更明顯，然后循環(huán)進(jìn)行數(shù)據(jù)接收。此時判斷鍵盤的數(shù)值，進(jìn)入判定或訓(xùn)練模式，控制OLED 屏顯示對應(yīng)的信息。如果訓(xùn)練模式，輸入訓(xùn)練數(shù)據(jù)，進(jìn)行聚類分析[8]，確定判斷的閾值數(shù)組，接著等待；如果判定模式，進(jìn)行Knn 比較[9]，判斷歐式距離最近的類別為測試的手勢，在OLED 屏幕上顯示出對應(yīng)的信息。系統(tǒng)的總體流程如圖2 所示。

圖2 系統(tǒng)軟件流程圖

1.3.2 主要模塊程序

初始化模塊：初始化OLED 顯示，鍵盤初始化采用3×4 矩陣鍵盤，對矩陣鍵盤進(jìn)行行列掃描，獲得鍵值；初始化Mega2560 單片機(jī)，設(shè)置引腳及端口，初始化序列及寫函數(shù)。

功能模塊：數(shù)據(jù)采集分析模塊，采集數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)，對串口數(shù)據(jù)整理，寫出猜拳、劃拳函數(shù)。

鍵盤模塊：鍵盤功能鍵程序，使其功能鍵對應(yīng)任務(wù)要求功能。

顯示模塊：程序初始化時要對OLED 顯示進(jìn)行初始化，設(shè)置其字體大小、顏色，顯示經(jīng)過程序分析過的數(shù)據(jù)。程序的主要結(jié)構(gòu)見表1。

表1 關(guān)鍵模塊程序清單

1.4 算法設(shè)計

1.4.1 濾波算法

傳感器得到的數(shù)據(jù)通常有較大的干擾和噪聲，因此需要采用濾波算法進(jìn)行濾除。文中濾波算法如圖3所示，其中，IIR 濾波功能是過濾掉FDC2214 采集到的波動較大的數(shù)據(jù)。

圖3 濾波算法流程圖

為過濾噪聲，采用平滑濾波算法。均值濾波與中值濾波算法的效果比較如圖4 所示。可見，相比均值濾波，中值濾波算法保留中位值，能保留有用的原始信息，同時濾除不必要的干擾。

圖4 濾波算法比較

1.4.2 手勢判定算法

利用防抖的原理，采用累計超過閾值的次數(shù)連續(xù)大于10 次，方才判定處于這個狀態(tài)中，避免了噪聲和外界干擾引入的短暫越界所引起的誤判。如圖5 所示。

圖5 手勢判定算法圖

1.4.3 手勢訓(xùn)練算法

不同手勢狀態(tài)靜止時采集連續(xù)50 個數(shù)值，進(jìn)行平均值求解得到一組數(shù)值，避免數(shù)據(jù)波動，采用插值法[10]得到后續(xù)手勢判定時的閾值數(shù)據(jù)。如圖6 所示。

圖6 手勢訓(xùn)練算法圖

1.5 系統(tǒng)測試

首先運(yùn)行串口讀取程序進(jìn)行初值測量，實(shí)測不同人做出不同手勢，用電腦的串口繪圖儀記錄分析，得出合理的初值。其次把初值寫入程序，再加入濾波程序和顯示程序，做出相應(yīng)手勢時觀察在顯示屏上是否得出相應(yīng)的數(shù)值。再把鍵盤的程序加入，并對鍵盤個別鍵位進(jìn)行特殊功能賦值（學(xué)習(xí)、猜拳、劃拳和切換）。最后對各個子程序進(jìn)行聯(lián)合測試，包括不同手勢能否在顯示器上顯示和判別，并且打開串口監(jiān)視器查看是否需要修改賦值。經(jīng)過多次測試，得到了各種模式判決的數(shù)據(jù)段，見表2。

根據(jù)以上測試的數(shù)據(jù)段，在去除外界環(huán)境干擾的條件下，通過FDC2214 設(shè)計相應(yīng)的規(guī)定動作，經(jīng)反復(fù)調(diào)整和程序優(yōu)化后，最終狀態(tài)測試數(shù)據(jù)滿足了下列要求。

1）裝置工作在判決模式，進(jìn)行猜拳/劃拳判決，每次判決時間小于1 s。

2）裝置工作在訓(xùn)練模式，進(jìn)行猜拳/劃拳手勢訓(xùn)練，手勢動作訓(xùn)練次數(shù)小于3 次，訓(xùn)練時長小于2 min；裝置工作在判決模式，進(jìn)行猜拳/劃拳判決，每次判決時間小于1 s。

2 結(jié)束語

本文設(shè)計的裝置在不接觸的情況下可以正確識別不同人不同的手勢，給未來的人工智能、機(jī)器交互提供了一種很好的人機(jī)交互低成本方案。在方案論證中從成本、實(shí)現(xiàn)難易程度出發(fā)，分析選擇了適合的技術(shù)方案，設(shè)計合理的系統(tǒng)架構(gòu)，使裝置性能優(yōu)良。日后還將完善裝置的電源部分，提供更加穩(wěn)定的電流電壓供給，使其工作更加穩(wěn)定，功耗更低，在移動場景下得到更多的應(yīng)用。