CN111570292A - 基于OpenCV的面部识别图书自动分选上架机器人*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于OpenCV的面部识别图书自动分选上架机器人***。本发明是将图书的借阅、归还、盘点、分类、上下架等工作集一身的图书馆图书自动分选上架机器人。在读者对图书进行借阅或归还上引进了基于OpenCV的面部识别技术。OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library开源计算机视觉库。OpenCV可以很容易的去处理图像的图像输出输入、内存分配及转换、矩阵运算、线性运算、对多种动态数据结构的支持、基本的图像处理工作、结构分析算法、摄像头定标算法、目标物体的运动分析、可视化及图像的标注等。
Description
技术领域
本发明属于新型的图书馆服务型机器人，具体涉及一种基于OpenCV的面部识别图书自动分选上架机器人***。该图书自动分选上架机器人是将面部识别技术应用到地方或高校图书馆，并能够完成图书借阅、归还、盘点、分类、上下架等一系列工作。
背景技术
随着社会的迅速发展和人们对美好生活的需要，在学习和工作之余，图书馆便成为读者在休息日弥补自身不足和获取各方面知识的重要场所。原本读者们的阅读时间就不充足，传统图书馆在图书借阅、归还上很多还是人为方式进行的，因此读者在图书借阅和归还方面会浪费大量宝贵的阅读时间。
针对这一问题我们将面部识别技术引入到图书馆图书自动分选上架机器人进行图书的借阅和归还，很大程度提高了图书馆图书借阅和归还的效率。为避免归还图书滞留，影响读者的借阅，我们设计图书馆图书自动分选上架机器人还能够完成对图书错放、搬运、分类、盘点和上下架等工作，减少人力消耗，提高工作效率。
发明内容
发明目的：为了解决现有技术的不足，本发明提供了一种基于OpenCV的面部识别图书自动分选上架机器人***。
技术方案：一种基于OpenCV的面部识别图书自动分选上架机器人***，包括滑动装置，上位机采用树莓派，分书装置，夹书装置、移动本体驱动装置和储书柜；
所述的滑动装置分别安装在储书柜两侧，每个滑动装置都是由一组85H2P11860A4步进电机，弹性联轴器，轴承，滚珠丝杆，滑块和导轨组成；通过步进电机的正反转控制滑块的上下移动；
所述的分书装置和夹书装置分别安装在滑块上，包括机械臂，机械爪和深度摄像头各一个；所述的机械臂各关节之间各有两个伺服电机控制机械臂与机械臂之间转动，每个机械臂都有六个伺服电机；
由两片钢片组成的机械爪18安装在三关节机械臂16前端，机械爪18呈勾状，闭合时有25°，尖角便于***图书之间的缝隙，可***缝隙为0.8mm，钢片材料为热处理的45#钢；
所述的机械爪19与机械爪18结构不同，直接由两片钢板组成，主要用于取书、夹书工作，并将图书放置到由机械爪18打开的空间内；
所述的深度摄像头能够对书架上的图书进行3D建模来获取图书的三维信息，提高对索书号识别速度和精度，使图书上架更加准确；
所述的移动本体驱动装置由超声波避障模块、两个驱动轮，两个万向轮组成；所述的两个驱动轮和两个万向轮分别控制整个机器人在图书馆中保持直线和转向运动；超声波避障模块和安装在移动本体驱动装置底部的二维码识别模块读取地面二维码的信息，确定机器人实时位置，实现自主导航；
所述的储书柜分为四层，第一层备用，后三层放置归还的图书，由于不能对图书馆书架放置的图书方式进行大规模改变，每一层我们都设置足够的空间去放置每一本书，图书与图书之间有足够的空间让机械爪在获取上架图书的信息后，能够直接对图书进行抓取，避免机械爪再去分书这一步骤。
作为优化：所述的图书自动分选上架机器人***的控制器电路结构主要由控制器模块、摄像头采集模块、运动控制模块、无线通信模块组成；其中，MCU1 为运动处理器，MCU2为借还***处理器，CPU控制各模块的数据传输和处理，摄像头1和摄像头2分别用来为分书装置和夹书装置采集图书信息来确定上书位置，摄像头3识别地面的二维码信息，实现自主定位，摄像头4进行人脸信息采集和面部识别，RFID技术用于扫描图书上的条形码进行还书，以上数据的传输均通过以太网方式进行。
作为优化：读者在借阅图书之前要先联系管理员进行面部信息的采集，管理员将采集到的人脸信息保存到图书馆人脸数据库中，当读者进行借书或还书，只需将人脸和图书条形码呈现在摄像头之前，摄像头通过采集检测到的人脸信息与数据库中的人脸进行对比，识别成功后，则将借阅或归还的图书在你个人的信息库中进行添加或删除。
一种根据所述的基于OpenCV的面部识别图书自动分选上架机器人***的工作方法，还书上架具体控制过程如下：
读者通过面部识别将图书归还到储书柜后，当所还书籍达到一定的数量后，图书上架机器人开启动自主上架工作；
首先夹书装置被启动，滑块带动机械臂在导轨上下移动确定上架图书所在储书柜的层数，机械臂带动各关节运动，通过安装在机械臂前端的深度摄像头左右转动获取图书信息后，机械爪动作夹紧所要上架图书；
接着移动本体驱动装置驱动两个驱动轮和两个万向轮运动到达书架位置，分书装置被启动，滑块带动机械臂在导轨上下移动确定上架图书在书架上的位置，机械臂带动各关节运动指向目标书架，通过安装在机械臂前端的深度摄像头左右转动获取图书信息；
待确定所还书籍位置后，机械爪18***缝隙并打开得到足够空间，机械爪19将所夹紧的图书放入到空间内，机械臂收回；
重复以上步骤，进行下一本书籍的上架工作，直到储书柜里所有的图书上架结束，移动本体驱动装置驱动两个驱动轮和两个万向轮回到初始点。
有益效果：本发明是将图书的借阅、归还、盘点、分类、上下架等工作集一身的图书馆图书自动分选上架机器人。在读者对图书进行借阅或归还上引进了基于OpenCV的面部识别技术。OpenCV的全称是Open Source ComputerVision Library开源计算机视觉库。OpenCV可以很容易的去处理图像的图像输出输入、内存分配及转换、矩阵运算、线性运算、对多种动态数据结构的支持、基本的图像处理工作、结构分析算法、摄像头定标算法、目标物体的运动分析、可视化及图像的标注等。
附图说明
图1是本发明的图书自动分选上架机器人***整体结构示意图一；
图2是本发明的图书自动分选上架机器人***结构示意图二；
图3是本发明的机械臂局部放大示意图；
图4是本发明的图书自动分选上架机器人结构仰视示意图；
图5是本发明的AdaBoost人脸定位检测流程示意图；
图6是本发明的机器人控制器电路结构框图；
图7是本发明的面部识别借阅还书过程实物展示示意图。
具体实施方式
下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，以使本领域的技术人员能够更好的理解本发明的优点和特征，从而对本发明的保护范围做出更为清楚的界定。本发明所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例
本发明的面部识别主要由人脸检测、人脸表征、人脸识别三个部分组成。人们在图书借阅或归还时，一般采集的人脸图像均为正面人脸，因此在人脸检测时应用了Adaboost人脸检测算法。该算法是基于积分图、级联检测器和Adaboost 算法的方法，能够速度快检测出正面人脸且识别精度高。
如图5发明的AdaBoost人脸定位检测流程示意图所示，AdaBoost人脸检测算法的具体实现步骤如下：
A.输入一个训练集(x1,y1),(x2,y2),KK,(xi,yi),KK(xn,yn)，其中xi为第i个样本，yi为样本目标，yi∈(0，1)；其中0，1分别表示正样本目标和负样本目标。在人脸检测时，可以把0看作非人脸，1看作人脸。
B.初始化训练样本权重D(i)：相对于正样本目标来说，
(M 为正样本总数)
C.对t＝1,2,K,T，循环执行下面的步骤：
1.归一化权重：
2.每次训练都会获得一个特征值f，并且这个特征值f都会存在一个弱分类器h(x,f,p,θ)与之相对应；可由以下公式对弱分类器的加权错误率进行计算：
εf＝∑iqi|h(xi,f,p,θ)-yi| (2)
3.按照上面的计算结果，选择最小错误率εf对应的最弱分类器hf(x)，继续运算:
εt＝minf,p,θ∑iqi|h(xi,f,p,θ)-yi|＝∑iqi|h(xi,ft,pt,θt)-yi| (3)
ht(x)＝h(xi,ft,pt,θt) (4)
4.对所有的样本权重进行更新：
5.最终得到最强分类器
其中，
6.对训练结果进行保存。
也就是说，读者在借阅图书之前要先联系管理员进行面部信息的采集，管理员将采集到的人脸信息保存到图书馆人脸数据库中，当读者进行借书或还书，只需将人脸和图书条形码呈现在摄像头之前，摄像头通过采集检测到的人脸信息与数据库中的人脸进行对比，识别成功后，则将借阅或归还的图书在你个人的信息库中进行添加或删除。
在图书归还完成，机器人将进行图书的分类，并进行上架工作。如图6所示，图书自动分选上架机器人控制器电路结构主要由控制器模块、摄像头采集模块、运动控制模块、无线通信等模块组成。MCU1为运动处理器，MCU2为借还***处理器，CPU控制各模块的数据传输和处理，摄像头1和摄像头2分别为分书装置和夹书装置采集图书信息来确定上书位置，摄像头3识别地面的二维码信息，实现自主定位，摄像头4进行人脸信息采集和面部识别，RFID技术用于扫描图书上的条形码进行还书，以上数据的传输均通过以太网方式进行。
如图1-2所示，在图书自动分选上架机器人的整体机械结构设计中，主要分为滑动装置1，上位机2采用树莓派，分书装置3，夹书装置4、移动本体驱动装置5和储书柜6六大部分。
滑动装置分别安装在储书柜6两侧，每个滑动装置都是由一组 85H2P11860A4步进电机7、8，弹性联轴器，轴承10、11，滚珠丝杆12、13，滑块14、15和导轨26、27组成，通过步进电机的正反转控制滑块14、15的上下移动。
如图3所示，分书装置3和夹书装置4分别安装在滑块14、15上，包括机械臂16、17，机械爪18、19和深度摄像头20、21各一个。机械臂16、17各关节之间各有两个伺服电机控制机械臂与机械臂之间转动，每个机械臂都有六个伺服电机。
由两片钢片组成的机械爪18安装在三关节机械臂16前端，机械爪18呈勾状(如图3)，闭合时有25°，尖角(如图4)便于***图书之间的缝隙，可***缝隙为0.8mm，钢片材料为热处理的45#钢，硬度大足以支撑分书过程中所承受的压力。
机械爪19与机械爪18结构不同，直接由两片钢板组成，主要用于取书、夹书工作，并将图书放置到由机械爪18打开的空间内。
深度摄像头20、21能够对书架上的图书进行3D建模来获取图书的三维信息，提高对索书号识别速度和精度，使图书上架更加准确。
如图4所示，移动本体驱动装置5由超声波避障模块22、两个驱动轮23，两个万向轮24组成。两个驱动轮23和两个万向轮24分别控制整个机器人在图书馆中保持直线和转向运动。超声波避障模块22和安装在移动本体驱动装置5 底部的二维码识别模块9读取地面二维码的信息，确定机器人实时位置，实现自主导航。储书柜6分为四层(第一层备用，后三层放置归还的图书)，由于不能对图书馆书架放置的图书方式进行大规模改变，本研究团队对机器人储书柜做了进一步改进，每一层我们都设置足够的空间去放置每一本书，图书与图书之间有足够的空间让机械爪19在获取上架图书的信息后，能够直接对图书进行抓取，避免机械爪18再去分书这一步骤，节约大量时间，提高机器人的工作效率。
还书上架具体控制过程：读者通过面部识别将图书归还到储书柜6后，当所还书籍达到一定的数量后，图书上架机器人开启动自主上架工作。首先夹书装置4被启动，滑块15带动机械臂17在导轨27上下移动确定上架图书所在储书柜6的层数，机械臂17带动各关节运动，通过安装在机械臂17前端的深度摄像头21左右转动获取图书信息后，机械爪19动作夹紧所要上架图书。接着移动本体驱动装置5驱动两个驱动轮23和两个万向轮24运动到达书架位置，分书装置3被启动，滑块14带动机械臂16在导轨26上下移动确定上架图书在书架上的位置，机械臂16带动各关节运动指向目标书架，通过安装在机械臂16 前端的深度摄像头20左右转动获取图书信息。待确定所还书籍位置后，机械爪 18***缝隙并打开得到足够空间，机械爪19将所夹紧的图书放入到空间内，机械臂收回。重复以上步骤，进行下一本书籍的上架工作，直到储书柜里所有的图书上架结束，移动本体驱动装置5驱动两个驱动轮23和两个万向轮24回到初始点。
本发明是将图书的借阅、归还、盘点、分类、上下架等工作集一身的图书馆图书自动分选上架机器人。在读者对图书进行借阅或归还上引进了基于OpenCV 的面部识别技术。OpenCV的全称是Open Source ComputerVision Library开源计算机视觉库。OpenCV可以很容易的去处理图像的图像输出输入、内存分配及转换、矩阵运算、线性运算、对多种动态数据结构的支持、基本的图像处理工作、结构分析算法、摄像头定标算法、目标物体的运动分析、可视化及图像的标注等。
Claims (4)
1.一种基于OpenCV的面部识别图书自动分选上架机器人***，其特征在于：包括滑动装置(1)，上位机(2)采用树莓派，分书装置(3)，夹书装置(4)、移动本体驱动装置(5)和储书柜(6)；
所述的滑动装置(1)分别安装在储书柜(6)两侧，每个滑动装置(1)都是由一组85H2P11860A4步进电机(7、8)，弹性联轴器，轴承(10、11)，滚珠丝杆(12、13)，滑块(14、15)和导轨(26、27)组成；通过步进电机(7、8)的正反转控制滑块(14、15)的上下移动；
所述的分书装置(3)和夹书装置(4)分别安装在滑块(14、15)上，包括机械臂(16、17)，机械爪(18、19)和深度摄像头(20、21)各一个；所述的机械臂(16、17)各关节之间各有两个伺服电机控制机械臂与机械臂之间转动，每个机械臂都有六个伺服电机；
由两片钢片组成的机械爪(18)安装在三关节机械臂(16)前端，机械爪(18)呈勾状，闭合时有25°，尖角便于***图书之间的缝隙，可***缝隙为0.8mm，钢片材料为热处理的45#钢；
所述的机械爪(19)与机械爪(18)结构不同，直接由两片钢板组成，主要用于取书、夹书工作，并将图书放置到由机械爪(18)打开的空间内；
所述的深度摄像头(20、21)能够对书架上的图书进行3D建模来获取图书的三维信息，提高对索书号识别速度和精度，使图书上架更加准确；
所述的移动本体驱动装置(5)由超声波避障模块(22)、两个驱动轮(23)，两个万向轮(24)组成；所述的两个驱动轮(23)和两个万向轮(24)分别控制整个机器人在图书馆中保持直线和转向运动；超声波避障模块(22)和安装在移动本体驱动装置(5)底部的二维码识别模块(9)读取地面二维码的信息，确定机器人实时位置，实现自主导航；
所述的储书柜(6)分为四层，第一层备用，后三层放置归还的图书，由于不能对图书馆书架放置的图书方式进行大规模改变，每一层我们都设置足够的空间去放置每一本书，图书与图书之间有足够的空间让机械爪(19)在获取上架图书的信息后，能够直接对图书进行抓取，避免机械爪(18)再去分书这一步骤。
2.根据权利要求1所述的基于OpenCV的面部识别图书自动分选上架机器人***，其特征在于：所述的图书自动分选上架机器人***的控制器电路结构主要由控制器模块、摄像头采集模块、运动控制模块、无线通信模块组成；其中，MCU1为运动处理器，MCU2为借还***处理器，CPU控制各模块的数据传输和处理，摄像头1和摄像头2分别用来为分书装置和夹书装置采集图书信息来确定上书位置，摄像头3识别地面的二维码信息，实现自主定位，摄像头4进行人脸信息采集和面部识别，RFID技术用于扫描图书上的条形码进行还书，以上数据的传输均通过以太网方式进行。
3.根据权利要求2所述的基于OpenCV的面部识别图书自动分选上架机器人***，其特征在于：读者在借阅图书之前要先联系管理员进行面部信息的采集，管理员将采集到的人脸信息保存到图书馆人脸数据库中，当读者进行借书或还书，只需将人脸和图书条形码呈现在摄像头之前，摄像头通过采集检测到的人脸信息与数据库中的人脸进行对比，识别成功后，则将借阅或归还的图书在你个人的信息库中进行添加或删除。
4.一种根据权利要求1所述的基于OpenCV的面部识别图书自动分选上架机器人***的工作方法，其特征在于：还书上架具体控制过程如下：
读者通过面部识别将图书归还到储书柜(6)后，当所还书籍达到一定的数量后，图书上架机器人开启动自主上架工作；
首先夹书装置(4)被启动，滑块(15)带动机械臂(17)在导轨(27)上下移动确定上架图书所在储书柜(6)的层数，机械臂(17)带动各关节运动，通过安装在机械臂(17)前端的深度摄像头(21)左右转动获取图书信息后，机械爪(19)动作夹紧所要上架图书；
接着移动本体驱动装置(5)驱动两个驱动轮(23)和两个万向轮(24)运动到达书架位置，分书装置(3)被启动，滑块(14)带动机械臂(16)在导轨(26)上下移动确定上架图书在书架上的位置，机械臂(16)带动各关节运动指向目标书架，通过安装在机械臂(16)前端的深度摄像头(20)左右转动获取图书信息；
待确定所还书籍位置后，机械爪(18)***缝隙并打开得到足够空间，机械爪(19)将所夹紧的图书放入到空间内，机械臂收回；
重复以上步骤，进行下一本书籍的上架工作，直到储书柜里所有的图书上架结束，移动本体驱动装置(5)驱动两个驱动轮(23)和两个万向轮(24)回到初始点。
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