基于樹莓派的定點熱理療系統的設計與實現

李祉

(浙江理工大學信息學院，浙江 杭州10338)

0 引言

關于理療，臨床上最常用的方法有：電療法、超聲波療法、光療法、激光療法、頻譜治療儀、磁療法、蠟療法、中藥離子導入等。理療，一般是使用儀器和人工輔助來完成。李石林[1]等提出了一種穿戴式遠紅外理療儀，分析了其應用前景。王科[2]等設計了一種基于單片機的超短理療儀，專注于超短波理療的物理療法。《素問·痿論》中提出“宗筋主束骨而利機關也”，理療加熱可以促使藥物滲透更持久，提高治療效果[3]。

本文設計的自動定位加熱系統，一方面運用計算機視覺相關原理，在人體身上布置預先設定好的識別點，通過攝像頭模塊來定位需加熱區域的位置；另一方面，通過樹莓派(Raspberry pi)來控制含舵機的機械臂骨架，結合攝像頭模塊的定位信息，驅使機械臂端的加熱模塊自動運動至目標位置處進行加熱。同時輔以超聲波HC-SR04測距模塊，用以控制對人體加熱的安全距離，保證整個流程的流暢和安全性。實現使用者獨自就可以完成加熱理療的過程。

1 系統總體設計

本設計利用樹莓派4B作為總控制器，實現數據處理以及數據轉發等功能；USB 攝像頭模組用以獲取圖像信息，以完成為對目標位置的定位；采用亞克力制二軸機械臂骨架作為整體系統骨架，通過控制數個機械臂關節處的MG90S 舵機來實現機械臂的各個方向的運動，以實現加熱源準確到達目標位置；HC-SR04超聲波模塊用以實時測量加熱源與目標位置處的距離，避免加熱距離過短造成燒傷的風險。整個系統的結構圖如圖1所示。

圖1 系統結構圖

2 硬件部分設計與實現

2.1 主控模塊樹莓派

樹莓派4B 采用的是BROADCOM BCM2711 處理器，內核采用四核CORTEX-A72 處理器；4GB 的RAM；內置藍牙模塊為5.0版本[4]；具有四個USB接口，其中二個為3.0的USB接口，可外接USB插口型外設；具備二個micro-HDMI 端口，最高可以雙屏4K 顯示。具有40 個GPIO 引腳，其中包含一組UART,一組I2C及兩組SPI。具有DSI顯示連接器，POE供電功能以及千兆以太網卡[5,6]。樹莓派是基于Linux 系統，支持Java，Python，C++等主流語言，基本具備PC 的功能[7]，具有體積小耗能低的特點[8]。

2.2 攝像頭模塊

攝像頭模塊采用的是緯視達WISD-4018-v1.0 的300 萬像素同步同幀攝像頭，USB2.0 接口與樹莓派適配，符合標準UVC 協議，具有最高分辨率2176*1520的雙鏡頭，30FPS 以及兼容Windows 多種系統及Linux,Ubuntu,Android4.0 等。一個設備輸出雙拼接畫面，硬件幀同步，雙畫面一致。

2.3 超聲波測距模塊

測距模塊采用的是HC-SR04超聲波測距，測距的距離范圍可達2cm-400cm，具有非接觸式距離的感測功能，精度為3毫米。組成部分包含了超聲波發射器，接收器，控制電路。圖2為其超聲波時序圖。

圖2 HC-SR04時序圖

圖2 說明：發射器首先提供一個10us 以上的脈沖觸發信號，器件用IO 口觸發測距，給出相應的高電平信號，之后器件自動發送八個40khz 的脈沖方波，檢測信號是否可以返回，一旦檢測到有返回的波形信號則輸出回響信號?；仨懶盘柕拿}寬與所測距離成正比。距離公式為：距離=高電平時間*聲速/2。

實現思路：先給TRIG 引腳高電平信號，之后再判斷ECHO引腳是否為高電平。若為高電平則開啟定時器，變為低電平后，再獲取計數器的值；或者開啟外部中斷，將ECHO 配置上升沿中斷，中斷開啟時，在中斷函數里開啟定時器，再將其配置為下降沿中斷，等待下降沿中斷來臨時，再獲取計數器值。兩種思路都是通過計算定時器的counter 值來計算距離。

2.4 亞克力機械臂

本設計的支撐骨架采用亞克力制三自由度機械臂，關節部位采用的是MG90S數字舵機來控制機械臂的運動。MG90S具有2.0kg/cm(4.8V)，2.8kg/cm(6V)的扭矩，轉動速度可達0.11 秒/60°(4.8V)，0.09 秒/60°(6V)。本設計采用的是360 度舵機，工作電壓一般為4.8V～6V，MG90S 舵機有三條引腳線，分別為GND,VCC(5V)，PWM 信號線，舵機的伺服系統的控制交由可變寬度的脈沖，控制線傳送脈沖。

脈沖的參數包含最小值，最大值、頻率這幾項。一般舵機的基準信號的周期為20ms，寬度為1.5ms。定義這個基準信號的位置為中間位置。中間位置的定義是指從中間位置到最大角度與最小角度的量相同。角度是控制線的發出持續的脈沖決定。即脈沖調制。舵機轉動角度取決于脈寬。如果控制系統不停的發出脈沖穩定舵機的角度，舵機的角度就會一直不變。當舵機接收到一個小于1.5ms 的脈沖時，輸出軸就會以中間位置為標準，逆時針旋轉一定角度。一般而言，最小脈沖為1ms，最大脈沖為2ms。脈沖寬度與轉動角度對應關系如圖3所示。

圖3 脈寬與轉動角度關系圖

3 軟件部分設計與實現

3.1 PID算法控制機械臂運動路徑的實現

機械臂其具有超高的操作靈活性，從而在工業、醫學、物流等領域得到廣泛應用。為使機械臂的作用得以最大限度地發揮，需要對機械臂的位置進行精確控制，在這一過程中，可以應用PID控制器[8]。

在工程實際中，PID 控制是應用最為廣泛的控制方式。PID是比例（proportion）、積分（integration）、微分（differentiation）的縮寫。當被控制系統的結構和參數不能完全確定時，或得不到精確的數學模型時，控制理論的其他技術難以采用時，系統控制器的結構和參數必須現場調試或者多次試驗驗證來確定，這時PID 控制技術就非常適用。PID 控制器就是根據系統的誤差，利用比例、積分、微分計算出控制量來對系統進行控制。PID原理圖如圖5所示。

圖4 系統軟件流程圖

圖5 PID原理圖

比例（P）部分

輸入值一旦與目標值產生偏差e(t)，就需要縮小偏差，P 部分的作用是縮小偏差，使控制量向減少偏差的方向改變，由于是比例關系，因此P 的指數越大，偏差縮小的速度就越快，P 部分的作用就是使控制部分更快地接近目標值。

積分（I）部分

當偏差存在時，積分結果會不斷增加，即控制作用會不斷增加；只有當偏差值為0時，結果就成為一個常數，此時控制作用才可能是一個穩定的值。積分的作用是消除靜態偏差，同時拉低系統的響應速度，因此I部分作用與P部分是沖突關系。

微分（D）部分

微分D 的作用會根據偏差e(t)的變化趨勢提前糾正，通過微分，可以對偏差的變化進行預判地抑制，防止矯枉過正。微分的部分，可以幫助系統減小震蕩，使系統趨于穩定，D越大，抑制P的效果就越強[9-11]。

在本設計中，首先進行了誤差值的處理，誤差值pid_thisError_x=pid_x-160和pid_thisError_y=pid_y-120;其中160 與120 是攝像頭顯示分辨率320*240 的中值，目的是使標注的目標識別點始終在攝像頭捕捉畫面的位置。若其不在中心位置，即通過PID 來控制舵機運動，通過加入PID 控制參數，加上迭代誤差值的操作，得到最終PID值，同時限制舵機在一定范圍內即轉動角度范圍內，避免出現舵機脫機的情況，此時載臂端攝像頭調整至識別點正上方，進而實現機械臂端準確定位的功能。

3.2 標識點的圖像定位

3.2.1 圖像預處理

RGB 的模型可以視為在三維坐標軸中建立的一個立方模型，原點到白色頂點的中軸線是灰度線，r、g、b 三分量相等，強度可以由三分量的向量表示。用RGB來理解色彩、深淺、明暗變化。

而HSV 模型是倒錐形，這個模型是由色彩、深淺、明暗這三個元素來表現的。H 是色彩，S 是深淺，S=0時，只有灰度V是明暗，表示色彩的明亮程度。

RGB 模型與HSV 模型從模型構造來看，將RGB三維坐標中軸立起并扁化，即形成HSV 錐形模型，RGB到HSV的轉換為：

對于本設計采用HSV 空間而不用RGB 空間的理由，是因為RGB 空間并不能很好地反映出物體具體的顏色信息，該設計著力于實際應用場景，日常光照的對攝像頭捕捉的圖像的影響因子很大。而HSV 空間能夠非常直觀的表達色彩的明暗、色調、以及鮮艷程度，方便進行顏色之間的對比。RGB 空間受光線影響很大，HSV可以得到合適的二值圖。

3.2.2 特征點定位

在圖像處理中常常需要提取目標圖像中的ROI區域或這是某個形狀，需要觀察對象的特征，根據它的特征去提取。本設計最終采用的是以紅色圓形貼紙作為特征點來進行位置標識。

對于本設計中，對于輸入圖像的相關處理操作，做出了基于形態學處理：首先調用opencv 庫進行高斯濾波，高斯濾波是矩形窗口內所有像素點的像素值的加權和，高斯濾波的權重服從二維正態分布，越靠近窗口中心點，權重越大。對于(2n+1)*(2n+1)窗口，權重計算公式如下：

其中，σ 為標準差，σ 越大，權重分布越均勻，濾波效果越好，圖像越模糊。

光做色彩空間的轉化，轉化為HSV 的色彩空間；然后進行圖像的掩模處理，腐蝕操作與膨脹操作。先腐蝕再膨脹，目的是為了開運算，消除小物體、在纖細點處分離物體、平滑較大物體的邊界的同時并不明顯改變其面積。去除噪點。對于定位點的確定，是采用霍夫變換檢測圓的方法：霍夫變換圓檢測是基于圖像梯度實現，首先查找待測圖像中圓的圓心位置和半徑，圓心是圓周法線的交匯處，設置一個閾值，在某點的相交的直線的條數大于這個閾值就認為該交匯點為圓心。圓心到圓周上的距離〔半徑）是相同的，設置一個閾值，只要相同距離的數量大于該閾值，就認為該距離是該圓心的半徑。

檢測圓形樣點效果如圖6、圖7所示。

圖6 檢測效果圖（一）

圖7 檢測效果圖（二）

當出現圖7 所示情況時，明顯看到識別點不在顯示界面中心，在預設坐標時，將機械臂頂端即攝像頭放置位置，設為圓心坐標，此時機械臂會根據偏離位置坐標與中心坐標的誤差值進行位置調整，輔以預設PID 算法，不斷調整誤差值直至誤差值為零，此時識別點會重新調整至界面中心，即完成了對識別點的位置追蹤及位置調整，當位置再次調整后，即會進行預設動作組的下一步加熱動作和調整動作等一系列操作。

4 結論

該系統采用樹莓派作為硬件平臺，具有體積小、成本低、操作簡便，縮短了系統開發時間的特點。本文設計了圖像的采集存儲及預處理，完成了機械臂骨架組裝與配置，運用輪廓檢測以及結合PID算法，實現了對特征點的定位以及控制擁有加熱模塊的臂端精確運動至特征點位置，另外設計了完整的加熱動作組實現完整的定點加熱流程，其效果經過多次測試已經得到了驗證。