基于图像识别的口罩拾取智能机器人设计_张怡宁.pdf

科技视界Science&Technology VisionDOI：10.19694/ki.issn2095-2457.2022.31.05基于图像识别的口罩拾取智能机器人设计张怡宁陶来华蔡武军邹嘉雯马义凯（浙江水利水电学院，浙江 杭州310018）【摘要】近 些年 公 共卫生安全 事 件 频发，口 罩 成 了人 们 日 常生 活 出 行 的 必 需 品，但 也 导 致 一 些 公 共 场 所 出 现 乱 扔废弃口 罩 的 现 象。废弃 口 罩 是 病毒传播 的 途 径之 一，具 有较 强 的 传染 性，一般 有 着 严 格 的处理 流程。乱 扔废弃 口罩 将 大大 增 加 病 毒 传 播 的 可 能 性。为 了 解 决 这 一 问 题，通 过 采 用 多 自 由 度 机 械 臂，结 合 图 像 识 别、arduino2560芯 片 与 树 莓 派4b+控 制 等 技 术，设 计 一 款 口 罩 拾 取 智 能 机 器 人，实 现 公 共 场 所 废 弃 口 罩 的 高 效 回 收，也 为 其 他 医 疗 废 弃 物 的 智 能 拾取 提供 科学 参 考。【关 键词】智 能机 器人；废弃 口 罩；图像 识 别0引言我国医院对医用防护口罩的处置有着严格处置流程，但是对于医院外场所的废弃口罩的处置仍然是一片空白，往往将其归为有害垃圾处理，严重危害到环卫工人的身体健康1。据国家生态环境公布的 生态环境部通报全国医疗废物、医疗废水处置和环境监测情况 数据显示，截至 2020 年 6 月 6 日，本年度全国共收集处置医疗废物 3499.0 吨2，其中包含大量的废弃口罩。随着机器人技术、图像识别技术、智能控制等技术的日渐成熟，研制一批医疗废弃物拾取的智能机器人是避免医疗废弃物引发二次污染的最有效手段。本研究将重点针对废弃口罩，基于图像识别技术、智能控制技术与多自由度机械臂设计口罩拾取智能机器人。行走机构和机械臂智能结合实现了定向巡航、拾取收集、物品消毒等功能，图像识别技术可实现自动高效的针对性拾取，避免了人与废弃口罩的近距离接触，有效减少病毒的传播途径。1机器人设计原理机器人的智能控制核心选用 arduino 2560 芯片与树莓派 4b+共同完成，运行部分的所有动作将由 arduino芯片代码来统一调度，识别与抓取部分的所有动作将由树莓派来完成，所有程序均为自动编译，智能机器人实物如图 1 所示。1.1控制模块设计机器人的驱动模块选取 TB6612FNG 电器驱动器是基于 MOSFET 的 H 桥集成电路，其效率高于晶体管 H桥驱动器3。每个通道支持输出最高 1.2A 的连续驱动电流，启动峰值电流达 2A/3.2A（连续脉冲/单脉冲）。有四种电机控制模式：正转/反转/制动/停止，PWM 支持频率高达 100kHz，TB6612FNG 驱动模块如图 2 所示。机器人采用红外传感器实现避障与定位功能，红外线传感器一旦感应到前方有物体，机器人会停下并用摄像头识别前方是否为废弃口罩，如果是，则会自动抓取，放置到储存区并消毒；如果不是则会自动避开。整体功能策略如图 3 所示。循迹方面采用了 8 路灰度传感器循迹方式，可以较精准稳定地完成巡航任务，还可以辨别十字路口、“T”字形路口以及不规则路段，高效完成规定道路巡航，八路灰度传感器如图 4 所示。新技术应用018Science&Technology Vision科技视界图1智能机器人图2TB6612FNG驱动模块图3整体功能策略图4八路灰度传感器本设计采用数字灰度传感器，都是一只发光二极管和一只光敏二极管，安装在同一面上。利用不同颜色检测面对光的反射程度不同的原理进行颜色深浅检测，在有效的检测距离内发光二极管发出的光，照射在检测面上，检测面反射部分光线，光敏二极管检测此光线的强度并将其转换为控制模块可以识别的电信号4。1.2机械臂设计利用 6 自由度机械臂进行废弃口罩的抓取，在每个自由度上采用型号为 YF-6125MG 的 25kg 大扭矩防水防短路数字舵机，最大角度为 180，舵机扭力为 25kg cm，转向灵活多变，可以精准抓取机器人前方 20cm 内物品。舵机控制信号由控制模块端口进入信号调制芯片，获得直流偏置电压，内部有一个基准电路，将获得的直流偏置电压与电位器的电压比较，获得电压差输出，电压差的正负输出到电机驱动芯片决定电机的正反转，当电机转速一定时，通过级联减速齿轮带动电位器旋转，使电压差为 0，电机停止转动。该设计基本实现所需要的所有功能。抓取废弃口罩所需动作：前伸（后退），取物，拿起（放下），翻转，转移。前后移动占用三个自由度，在取物、放置上占用一个自由度，在转移和翻转上各占用一个自由度，机械臂设计如图 5 所示；再利用树莓派中的 Python语言进行机械臂抓取动作控制。1.3图像识别功能实现原理机器人的智能核心模块选用 Raspberry Pi 4B+型树莓派开发板信息输入是基于机器视觉，以图像的形式为主程序提供分析源，选择树莓派开发板可以依靠其处理器优秀的运算能力巧妙地弥补单片机所存在的不足5。新技术应用019科技视界Science&Technology Vision在第二阶段的云端大数据接入时选用树莓派开发板也具有极大优势，得益于稳定的操作系统，可供开发人员灵活安装调用各程序以用于代码编写运行、云端的接入以及指令的下行传输等操作。智能核心的图像分析过程主要由三部分组成，分别是：（1）由摄像头完成图像捕捉实现图像输入当在摄像识别区域范围内有医疗废弃物后，程序会自动拍摄并输入图像分析代码到主程序。（2）由树莓派将图像源上传至云端大数据进行比对得出结果得到摆放垃圾影像后，将保存在本地的图像上传至云端并比对得到医疗废弃物的具体位置，识别为口罩的程序如图 6 所示。（3）传输当前医疗废弃物具体位置至 Python 程序得到医疗废弃物具体位置后，将位置传入 Python 程序中并定量驱动舵机抓取医疗废弃物。图5机械臂设计与自由度设计图6识别为口罩的程序图2应用总结废弃口罩的不当处置会造成土壤污染、水域污染以及大气污染，其所含有微生物的危害性是普通生活废弃物的几百甚至上千倍。设计的智能机器人通过废弃口罩拾取，并将统一运到特定的地方进行集中处理。应用前景非常广泛，比如应用在医院周边的马路、公园、校园、小区和商场等公共场所。公共场所的废弃口罩通过环卫工人清扫收集，极易引发细菌病毒的二次传播，将存在极大的安全隐患，口罩拾取智能机器人的出现将解放人力，且具备收集、暂存、消毒、运送等功能，为医疗废弃物拾取的智能机器人设计领域提供有益参考。【参考文献】1孙晓蕾，卢彭真.浅议我国医疗废物无害化处置存在的问题及对策J.科学技术与工程，2007，7（14）：3475-3478.2中华人民共和国生态环境部.生态环境部通报全国医疗废物、医疗废水和环境监测情况.2020-06-083HE F，GUO Y，GAO C.Human Segmentation of Infrared Image for Mobile Robot Search J.Multimedia Tools and Applications，2018，77（9）：10701-10714.4姚钢.基于视觉引导的工业机器人拾取技术仿真研究J.机械工程与自动化，2020（6）：37-40.朱莉，赵俊，傅应锴等.一种红外热图像目标区域分割的深度学习算法J.西安电子科技大学学报，2019.46（4）：107-114.新技术应用020