快递分拣机器人介绍图，关于机器视觉笔迹识别和Arduino控制机器人的设计

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0引言

随同着此刻日趋高性能的计算机硬件跟美满的实际技巧，机械视觉技巧已起头失掉普遍的使用。联合机械视觉技巧的智能机器人正在当今人工智能趋向下饰演一个紧张脚色，正在智能制造促进、聪明乡村扶植、家居生活质量进步等方面，皆有广漠的发挥空间[1]。

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本计划将能胜任机械视觉处置惩罚才能的计算机与单片机作主控的机器人相结合，经由过程无线通信方法构建一个比拟其他低成本机器人具有更高自主性跟智能性的机器人模子，目标在于：(1)比照评价主流手写数字辨认模子的实际辨认显示；(2)探讨低成本机器人实现更高智能性的方式[2]。

本计划联合当今热点的机械视觉技巧和Arduino单片机实现了一个可能经由过程上位机辨认手写数字并发送至下位机停止履行的机器人模子，当上位机失掉待辨认的图片后，将停止图片的处置惩罚转化为数据并输入曾经正在后期构建好的辨认模子，计较后输出辨认的内容并经由过程无线通信发送到下位机，下位机依据吸收到的辨认旌旗灯号履行响应举措。

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本计划整体可分为上位机辨认与下位机履行部门。上位机辨认部门包括后期输入旌旗灯号的处置惩罚、手写字符的辨认模子构建、与下位机通讯构建等部门；下位机履行部门采取Arduino单片机联合各种电子元器件跟电路模块实现了所期冀的履行内容，包罗电源供电计划、表盘指示器电路设计、人机交互显现计划和无线通信计划[3]。

1.1下位机硬件设计方案

该下位机硬件利用Arduino单片机作为主控，并联合步进机电和步进机电驱动模块组成了指针数字唆使盘，OLED与单片机相连组成人机交互显现界面，NRF2401L无线串口模块与上位机停止通讯，利用LM2596稳压模块输出9V电源为Arduino单片机供电，而且由单片机供电给各个履行模块。采取1.3寸OLED显示屏作为显示器，输出颠末上位机辨认后发送至下位机的旌旗灯号，采取SSD1306作为驱动的OLED显示屏显现出数字[4]。

采取步进机电作为仪表盘指示器履行部件，其须要响应机电驱动模块停止驱动。计划仪表指示器须要对步进机电停止正转、反转节制，从而形成指针的顺时针扭转跟逆时针扭转，以便可能使其依据输入的辨认旌旗灯号迁移转变响应角度(有对应的正向角度跟背角度)。机电吸收到单片机输出的特定脉冲时，步进角(步进机电每行进一个步序所转过的角度)便会停止响应的迁移转变，当机电吸收一个脉冲旌旗灯号便会转过一个步进角，两者呈彼此的线性关系。经由过程此线性关系，再依据原有角度与此刻该当迁移转变角度做差值计较，供出相差角度，节制机电迁移转变响应角度，便可以实现机电的仪表唆使功用。

1.2数据网络和上位机辨认模子

上位机部门次要担任手写图片的辨认，其流程包罗手写数字图像预处理、辨认模子锻炼、辨认模子验证跟测试等。取舍MNIST手写库作为模子的数据，并给出了将MNIST数据库停止图像处理的方式，经由过程比对SVM、BP神经网络、KNN三种辨认模子的开展过程、数学原理和算法步调等，终极选用BP神经网络辨认模子。

1.3BP神经网络的手写数字辨认模子及验证

BP神经网络是神经网络的一种，现阶段大多数神经网络模子皆是由BP神经网络扩展而去。关于本设计所需手写数字辨认这一使用来讲，神经网络次要用于对于数字0到数字9的分类问题。BP神经网络算法又称为反向流传算法，其毗邻神经元的权值锻炼从最末层起头，从输出到输入依次更新每一层的权值，以是被称为反向流传。

BP神经网络的学习算法采取方式为δ学习划定规矩(步长最优化)，方针函数为：

式中：Yk默示真实的值，即期望值，是真实图片中所代表数字，k为样本编号；Tk为预测值，即颠末模子所计算出来的值；E为真实值与猜测值得平方偏差乞降。全部式子的方针就是使平方偏差跟最小。

其算法进程的流程描写如图1所示。

BP神经网络因为只使用了均分偏差函数对权值跟阈值的一阶导数的信息，正在实际顺序中该算法存在收敛速度慢从而计较工夫少、简单堕入部分最小（疏忽了全局最优解招致不克不及精确求解）等问题。正在实际的使用中，应留神这些问题的办理，可以与LM神经网络、RBF神经网络等联合利用去办理[5]。

2利用CV2库停止图象预处理

正在计划中利用OpenCV库的扩展库CV2库对图片停止了图象预处理，进程次要包罗手写数字图像的归一化和二值化数据情势，并保留为逗号分隔符的csv文件。

图像处理工夫如表1所示，T1工夫为转化锻炼散图片所用工夫，用时352s；T2工夫为转化测试散图片所用工夫，用时55s。

2.1PCA降维操纵

本计划利用Python的sklearn库中的PCA方式，输入原始数据散，便可实现PCA降维操纵，其降维成果如表2所示。

正在颠末PCA(主身分分析法)降维操纵去除影响较小的变量影响后，失掉了59989止、67列的X_pca数据散，手写数字图片数目稳定，但维数从784列缩小为67列，从而无效天加重了撑持向量机、神经网络和KNN模子的计较进程。正在后续的模子锻炼和模子辨认准确度评价中，也一样利用了PCA操纵对数据简化计较量[6]。

2.2模子比力和上位机辨认模子的拔取

本测试模子中，颠末转化的锻炼散数据巨细1.09GB（59989张图片转化实现的数据），测试散数据巨细为186MB，颠末PCA降维操纵后，测试散数据巨细为97.7MB（由本来的864列数据降维为67列数据），锻炼散数据巨细为16.2MB。模子数据采取PCA降维操纵后的数据[7]。

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从表3中可知，3种模子中，SVM模子辨认的准确度最高，但锻炼工夫比其他两个模子稍长。BP神经网络模子最小，锻炼工夫比SVM稍短，测试工夫用时也最短，较着短于其他两个模子，解释辨认速率是最快的。KNN模子锻炼工夫虽然最短，但从测试工夫来看用时最长，测试远10000个数据的工夫比其他两个模子锻炼远60000个数据的工夫还长了两倍多，模子辨认速率最慢。准确率上来看，小数据量时准确率只有百分之五六十，只有年夜数据体量下准确率才有较着晋升，与SVM跟BP神经网络比拟，正在手写数字辨认方面减色良多。

对下面3个模子依据辨认工夫、准确率停止比力评价后，决意以准确率优先，次而思量辨认工夫，终极决意利用SVM(撑持向量机)作为本计划的手写辨认模子[8]。

3手写字迹图像识别机器人整体计划

正在整体计划中，起首取舍NRF2401L无线通信模块实现了通讯硬件的搭建，并依据其设置表停止下令设置实现了硬件的初始化。上位机方面，利用Python联合win32u库跟serial库实现上位机读取辨认顺序的计划。下位机方面，利用串口联合下位机处理硬件实现数字吸收处置惩罚的计划。全部体系组成一套上位机敌手写图象停止辨认，经由过程无线发送至下位机处理的手写字迹图像识别机器人。

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经由过程本计划与研讨，取得的次要成果以下：

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(1)取舍了MNIST手写数字图片库作为手写辨认模子的原始数据，计划实际环境实现了MNIST库图象的处置惩罚跟转化，从而失掉了原始的锻炼数据散跟测试数据散。

(2)离别对SVM(撑持向量机)，BP神经网络，KNN(K近邻)3种分类模子停止了比照，并利用Python离别对3种模子停止了构建跟测试。经由过程3个模子的锻炼工夫、测试工夫和准确度等目标，比力了3个模子的好坏性，终极以准确率优先准则拔取准确度最高的SVM(撑持向量机)作为手写数字辨认模子并停止使用。

(3)利用NRF2401L无线通信模块跟串口功用构建了上位机和下位机之间无线通信，实现了两者的对接，将单片机正在电子硬件方面的处置惩罚跟计算机敌手写图片的辨认停止了联合[9]。

(4)实现了Python计划上位机应用程序，功用包罗图象读取、图象预处理和转化、图像识别、串口发送、异常处置惩罚等。实现了全部上位机的功用，组成了一套上位机手写图像识别，实现了全部计划。

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