基于嵌入式系統智能衣柜的研究與設計

呂亦斌 程允寧 程方波 丁 犇

（佛山職業技術學院，廣東 佛山 528137）

1 研究背景

隨著生活品質的不斷提高，人們的生活水平有了很大的提升，每個家庭中都存放了大量衣服。在日常生活中，由于不同的工作、社交、聚會場合需要不同的著裝，人們在進行衣物選擇時，看到很多的衣物，經常令我們不知道該怎么選擇。最后，花費了大量時間選擇衣服而且效果也不理想。當人們在商場購買衣服時，經常由于不熟悉家中現有衣物及其衣物搭配情況購買了大量重復、搭配效果不佳的衣服，買回來就一直閑置，造成不必要的浪費。還有，大型商場里面有很多店鋪，衣服的存放問題也一直困擾著商家。商家經常存放大量衣物以備不時之需，但由于空間有限，人們往往都是把衣物一起堆放在一個存儲室，顯得十分混亂。

雖然傳統的衣柜可以解決存放衣物的問題，但由于衣柜功能單一，衣物大都是疊加在一起或者掛在衣柜內，人們查找衣服的時候比較麻煩，而且衣柜長時間不通風，尤其是南方的潮濕天氣，衣服容易發霉。對于有些分高低上下層的衣柜，放、取衣物時都要借助于小梯子或者椅子，特別是上了歲數的老年人，拿取衣物增加了危險系數。因此，為了解決這些問題，智能化、低成本、多功能的衣柜成為科技發展的需求，基于物聯網及電子信息技術的智能衣柜成為衣柜改革的一個趨勢。[1]

2 研究內容

本設計基于嵌入式Linux 系統、無線網絡技術和神經網絡圖像識別系統為核心，構建了一個低成本、體積小、實用性強的智能衣柜系統。該系統包括旋轉衣架、智能環境優化系統、衣物圖像識別系統，可以實現衣柜的環境優化，用戶可通過嵌入式用戶界面或者手持設備APP 選取衣物，可實現衣服智能歸類、取出和放入功能。

3 項目技術可行性分析

3.1 設計方案

本系統主要ARM 核處理器Cortex-A53 架構的GEC6818開發板、STM32F103ZET6 最小系統、攝像頭、電機、E18-D80NK 光電開關傳感器這幾個功能模塊組成，下面將對各個模塊的選用進行論證。

對于應用層的人機交互界面來說，需要在Linux 系統下開發一個QT 人機交互界面。同時需要控制攝像頭模塊采集衣服圖像數據，因此需要具備較高的數據處理和圖像處理能力、支USB2.0 接口、支持虛擬內存運行操作系統。根據要求，采用基于Cortex-A53 架構的GEC6818 開發板。GEC6818 開發板能滿足性能要求，并且GEC6818 開發板是基于八核心的Cortex-A53 架構，可以流暢運行多個線程，反應靈敏，有出色的數據處理能力。鑒于此，本項目采用GEC6818 開發板作為搭建系統的核心開發板。[2]

對于控制底層電路模塊來說，需要控制電機、繼電器模塊、溫濕度模塊、光電傳感器模塊。對于性能的要求不用太高，有如下系列的單片機可供選擇：STC89C52 系列、STC12C5A60S2 系列、STM32F103 系列。由于本系統需要用到電機模塊，電機模塊的驅動一般需要用到比較大的電流，要求芯片具有推挽輸出的能力，因此排除STC89C52系列的芯片。此外，還需要輸出PWM 波來驅動電機，且PWM 波的頻率將影響電機的轉速，所以芯片需要具備精準控制PWM 輸出的能力。經過綜合分析，最終決定采用STM32F103ZET6 最小系統，因為其具有較高的性能和性價比，具備推挽輸出的能力，輸出的PWM 波頻率比較準確，且易于控制，同時STM32F103ZET6 最小系統具有豐富的GPIO 端口，可以滿足多個模塊的控制。

對于衣服圖像數據采集而言，需要具備至少720P 的分辨率和采用USB 接口進行圖像數據傳輸的攝像頭。由于需要用到圖像識別技術，對照片要求必須清晰完整，所以選擇可以自動對焦的高清攝像頭ONTOP/頂好佳X2s 攝像頭，它具有1080P 的高清像素，自動對焦靈敏，易于安裝，鏡頭可隨意調節位置等優點，拍攝的衣服圖片數據滿足圖像識別要求。

對于電機而言，主要用于控制衣柜傳動履帶的轉動，因此需要一定的扭矩。根據需求，用于控制衣柜傳動履帶的電機模塊有JGB37-545 直流電機和42 步進電機兩種選擇。JGB37-545 直流電機操作相對比較簡單，但是缺點是精度不高，無法精準控制電機停止，且轉速固定。42 步進電機的操作相對復雜，需要用到步進電機驅動器，采用輸出PWM 波的方式來驅動電機轉動，電機轉動的速度可隨PWM 波的頻率變化，好處是能控制電機轉動的快慢，并且具有較高的精度，能精準控制電機停止。因此，最終決定采用42 步進電機模塊來控制衣柜的傳動履帶轉動。[3]

對于光電傳感器而言，作用是計算衣柜里面指定的衣服號數距離取衣口的相對位置，用于衣柜里不同衣服的相對位置不同，但都可以控制電機精準的停止。根據功能要求，我們采用了E18-D80NK 關電開關傳感器，它具有光線檢測距離3-60cm 可調的優點。當衣鉤經過關電開關傳感器的時候，它光線就會被遮擋，輸出產生低電平脈沖，STM32F103ZET6最小系統檢測到低電平脈沖就會開始計數，當計數到與接收到的衣服號數相等的時候控制電機停止轉動。

綜上所述，系統最終由基于Cortex-A53 架構的GEC68 18 開發板、STM32F103ZET6 最小系統、ONTOP/頂好佳X2s攝像頭、42 步進電機、E18-D80NK 關電開關傳感器組成。

3.2 主要智能控制系統的硬件組成

如圖1 所示，系統主控模塊MCU 由基于Cortex-A53架構的S5P6818 和STM32F103ZET6 最小系統組成，其中S5P6818 負責控制觸摸屏模塊、攝像頭模塊和WIFI 熱點網絡組建，負責通過串口和STM32F103ZET6 最小系統進行通信，以傳輸相關指令，以及和Android 手機APP 進行網絡通信，獲取用戶遠程發送的指令。STM32F103ZET6 最小系統負責控制電機模塊和光電開關模塊，控制它們的轉動、計數和停止。

圖1 主要系統硬件結構框圖

3.3 系統軟件設計

如圖2 所示，當系統上電啟動后，將進行初始化操作，例如初始化串口、初始化攝像頭、初始化服務器等，并且會開啟一個線程，用于接收Android 手機APP 發送的信息。接著系統開始顯示交互界面，監聽用戶的觸摸動作，并進行分析，然后根據用戶不同的觸摸行為執行相應的功能，例如跳轉到其他界面、控制步進電機等。[4]

圖2 軟件流程圖

4 研究風險分析及應對措施

4.1 技術風險

圖像處理技術應用于智能衣柜屬于首次嘗試，對于相近衣服的顏色，自動識別上衣、下衣，內衣還是外套都是不小的挑戰，傳統圖像分割、圖像處理技術已經無法滿足，是否能找到合適的算法是決定智能拿取衣服的關鍵，有可能存在技術風險。

對策：（1）針對衣服的特征，使用基于神經網深度學習的圖像處理算法，并在此基礎上進行改進，適用于實際工程。（2）建立系統模型，盡可能考慮到環境因素的干擾，提高圖像識別精確度。（3）項目組研討、分析，集思廣益找到解決問題辦法。

4.2 市場風險

此項目不僅附帶市面上智能衣柜功能，還加入了智能識別拿取的功能，產品一旦投放，可以減少人們翻找衣服時間，解放人們雙手，在手持設備上選擇搭配好的衣服，點擊確定后直接出穿的衣物。當然了加入更多的科技含量，成本相應增加，投放后，人們能不能接受有一定風險。

對策：轉變人們的觀念，他們的需求雖說有剛性需求和彈性需求之分，但時間一久，彈性需求也會被智能產品的流行帶成剛性需求。

5 總結

相信隨著時間的推移，人們逐漸接受智能家居概念和家居理念，更多智能家居產品的出現和優化，智能衣柜會走進普遍家庭的家里。同時我國擁有幾萬個星級賓館，數十萬家各類休閑場所，這些都是智能衣柜的用武之地，而富含科技的家具產品不僅方便快捷，更能吸引消費者的眼光，帶來良好的體驗感受，因此智能衣柜將具有廣闊的市場前景。