基于嵌入式系统智能衣柜的研究与设计

吕亦斌 程允宁 程方波 丁 犇

（佛山职业技术学院，广东 佛山 528137）

1 研究背景

随着生活品质的不断提高，人们的生活水平有了很大的提升，每个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、聚会场合需要不同的着装，人们在进行衣物选择时，看到很多的衣物，经常令我们不知道该怎么选择。最后，花费了大量时间选择衣服而且效果也不理想。当人们在商场购买衣服时，经常由于不熟悉家中现有衣物及其衣物搭配情况购买了大量重复、搭配效果不佳的衣服，买回来就一直闲置，造成不必要的浪费。还有，大型商场里面有很多店铺，衣服的存放问题也一直困扰着商家。商家经常存放大量衣物以备不时之需，但由于空间有限，人们往往都是把衣物一起堆放在一个存储室，显得十分混乱。

虽然传统的衣柜可以解决存放衣物的问题，但由于衣柜功能单一，衣物大都是叠加在一起或者挂在衣柜内，人们查找衣服的时候比较麻烦，而且衣柜长时间不通风，尤其是南方的潮湿天气，衣服容易发霉。对于有些分高低上下层的衣柜，放、取衣物时都要借助于小梯子或者椅子，特别是上了岁数的老年人，拿取衣物增加了危险系数。因此，为了解决这些问题，智能化、低成本、多功能的衣柜成为科技发展的需求，基于物联网及电子信息技术的智能衣柜成为衣柜改革的一个趋势。[1]

2 研究内容

本设计基于嵌入式Linux 系统、无线网络技术和神经网络图像识别系统为核心，构建了一个低成本、体积小、实用性强的智能衣柜系统。该系统包括旋转衣架、智能环境优化系统、衣物图像识别系统，可以实现衣柜的环境优化，用户可通过嵌入式用户界面或者手持设备APP 选取衣物，可实现衣服智能归类、取出和放入功能。

3 项目技术可行性分析

3.1 设计方案

本系统主要ARM 核处理器Cortex-A53 架构的GEC6818开发板、STM32F103ZET6 最小系统、摄像头、电机、E18-D80NK 光电开关传感器这几个功能模块组成，下面将对各个模块的选用进行论证。

对于应用层的人机交互界面来说，需要在Linux 系统下开发一个QT 人机交互界面。同时需要控制摄像头模块采集衣服图像数据，因此需要具备较高的数据处理和图像处理能力、支USB2.0 接口、支持虚拟内存运行操作系统。根据要求，采用基于Cortex-A53 架构的GEC6818 开发板。GEC6818 开发板能满足性能要求，并且GEC6818 开发板是基于八核心的Cortex-A53 架构，可以流畅运行多个线程，反应灵敏，有出色的数据处理能力。鉴于此，本项目采用GEC6818 开发板作为搭建系统的核心开发板。[2]

对于控制底层电路模块来说，需要控制电机、继电器模块、温湿度模块、光电传感器模块。对于性能的要求不用太高，有如下系列的单片机可供选择：STC89C52 系列、STC12C5A60S2 系列、STM32F103 系列。由于本系统需要用到电机模块，电机模块的驱动一般需要用到比较大的电流，要求芯片具有推挽输出的能力，因此排除STC89C52系列的芯片。此外，还需要输出PWM 波来驱动电机，且PWM 波的频率将影响电机的转速，所以芯片需要具备精准控制PWM 输出的能力。经过综合分析，最终决定采用STM32F103ZET6 最小系统，因为其具有较高的性能和性价比，具备推挽输出的能力，输出的PWM 波频率比较准确，且易于控制，同时STM32F103ZET6 最小系统具有丰富的GPIO 端口，可以满足多个模块的控制。

对于衣服图像数据采集而言，需要具备至少720P 的分辨率和采用USB 接口进行图像数据传输的摄像头。由于需要用到图像识别技术，对照片要求必须清晰完整，所以选择可以自动对焦的高清摄像头ONTOP/顶好佳X2s 摄像头，它具有1080P 的高清像素，自动对焦灵敏，易于安装，镜头可随意调节位置等优点，拍摄的衣服图片数据满足图像识别要求。

对于电机而言，主要用于控制衣柜传动履带的转动，因此需要一定的扭矩。根据需求，用于控制衣柜传动履带的电机模块有JGB37-545 直流电机和42 步进电机两种选择。JGB37-545 直流电机操作相对比较简单，但是缺点是精度不高，无法精准控制电机停止，且转速固定。42 步进电机的操作相对复杂，需要用到步进电机驱动器，采用输出PWM 波的方式来驱动电机转动，电机转动的速度可随PWM 波的频率变化，好处是能控制电机转动的快慢，并且具有较高的精度，能精准控制电机停止。因此，最终决定采用42 步进电机模块来控制衣柜的传动履带转动。[3]

对于光电传感器而言，作用是计算衣柜里面指定的衣服号数距离取衣口的相对位置，用于衣柜里不同衣服的相对位置不同，但都可以控制电机精准的停止。根据功能要求，我们采用了E18-D80NK 关电开关传感器，它具有光线检测距离3-60cm 可调的优点。当衣钩经过关电开关传感器的时候，它光线就会被遮挡，输出产生低电平脉冲，STM32F103ZET6最小系统检测到低电平脉冲就会开始计数，当计数到与接收到的衣服号数相等的时候控制电机停止转动。

综上所述，系统最终由基于Cortex-A53 架构的GEC68 18 开发板、STM32F103ZET6 最小系统、ONTOP/顶好佳X2s摄像头、42 步进电机、E18-D80NK 关电开关传感器组成。

3.2 主要智能控制系统的硬件组成

如图1 所示，系统主控模块MCU 由基于Cortex-A53架构的S5P6818 和STM32F103ZET6 最小系统组成，其中S5P6818 负责控制触摸屏模块、摄像头模块和WIFI 热点网络组建，负责通过串口和STM32F103ZET6 最小系统进行通信，以传输相关指令，以及和Android 手机APP 进行网络通信，获取用户远程发送的指令。STM32F103ZET6 最小系统负责控制电机模块和光电开关模块，控制它们的转动、计数和停止。

图1 主要系统硬件结构框图

3.3 系统软件设计

如图2 所示，当系统上电启动后，将进行初始化操作，例如初始化串口、初始化摄像头、初始化服务器等，并且会开启一个线程，用于接收Android 手机APP 发送的信息。接着系统开始显示交互界面，监听用户的触摸动作，并进行分析，然后根据用户不同的触摸行为执行相应的功能，例如跳转到其他界面、控制步进电机等。[4]

图2 软件流程图

4 研究风险分析及应对措施

4.1 技术风险

图像处理技术应用于智能衣柜属于首次尝试，对于相近衣服的颜色，自动识别上衣、下衣，内衣还是外套都是不小的挑战，传统图像分割、图像处理技术已经无法满足，是否能找到合适的算法是决定智能拿取衣服的关键，有可能存在技术风险。

对策：（1）针对衣服的特征，使用基于神经网深度学习的图像处理算法，并在此基础上进行改进，适用于实际工程。（2）建立系统模型，尽可能考虑到环境因素的干扰，提高图像识别精确度。（3）项目组研讨、分析，集思广益找到解决问题办法。

4.2 市场风险

此项目不仅附带市面上智能衣柜功能，还加入了智能识别拿取的功能，产品一旦投放，可以减少人们翻找衣服时间，解放人们双手，在手持设备上选择搭配好的衣服，点击确定后直接出穿的衣物。当然了加入更多的科技含量，成本相应增加，投放后，人们能不能接受有一定风险。

对策：转变人们的观念，他们的需求虽说有刚性需求和弹性需求之分，但时间一久，弹性需求也会被智能产品的流行带成刚性需求。

5 总结

相信随着时间的推移，人们逐渐接受智能家居概念和家居理念，更多智能家居产品的出现和优化，智能衣柜会走进普遍家庭的家里。同时我国拥有几万个星级宾馆，数十万家各类休闲场所，这些都是智能衣柜的用武之地，而富含科技的家具产品不仅方便快捷，更能吸引消费者的眼光，带来良好的体验感受，因此智能衣柜将具有广阔的市场前景。