孟琥

（浙江省杭州第十四中學(xué)鳳起校區(qū)，杭州浙江，310000）

0 引言

近年來，人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展，在生活、生產(chǎn)等多方面得到了廣泛應(yīng)用?；谝曈X技術(shù)的人工智能方向的發(fā)展會得到飛速發(fā)展，同時也會出現(xiàn)越來越多的基于機(jī)器視覺技術(shù)的產(chǎn)品或者一些自動化的設(shè)備來代替人工進(jìn)行完成一系列的工作[1]。機(jī)器視覺是利用光電成像系統(tǒng)來采集圖像信息，然后經(jīng)過計算機(jī)上運行軟件進(jìn)行圖像信息的處理或者在專用的圖像處理器上處理，最后進(jìn)行識別分析來對目標(biāo)物體的形狀和尺寸進(jìn)行判斷的技術(shù)[2]。目前機(jī)器視覺已被廣泛應(yīng)用于國家安全方面、國家全民健康方面、不同場景下的特征檢測、不同工況下的產(chǎn)品外觀測量、蔬菜和水果的識別和品質(zhì)檢測[3]，但在家電系統(tǒng)方面卻涉及較少。例如，目前機(jī)器視覺被廣泛應(yīng)用到紡織品印染過程中顏色檢測，并利用數(shù)字圖像處理分析色差[4-5]。機(jī)器視覺檢測的過程簡要描述為圖像獲取、圖像處理、特征提取以及決策判斷，這也是機(jī)器視覺的普遍原理及運行依據(jù)[2]。

在所有的火災(zāi)事故中，由電器引發(fā)的火災(zāi)占40%左右，這個數(shù)字十分驚人，可見有效預(yù)防電器火災(zāi)是是預(yù)防火災(zāi)的一個十分重要的方面。電器火災(zāi)的原因有短路、過載和接觸不良，過載是其中很大一個原因。當(dāng)家居電器過載時，電流超過了導(dǎo)線的安全載流量，導(dǎo)線會持續(xù)發(fā)熱，最終引燃電線絕緣，引發(fā)火災(zāi)。針對這一問題，目前雖然有過載保護(hù)裝置預(yù)防電器火災(zāi)，但是因為質(zhì)量等種種原因，過載保護(hù)裝置無法避免有失效的時候，這讓電器火災(zāi)成為生活中一個很大的隱患，迫切需要開發(fā)一套智能系統(tǒng)對電器火災(zāi)進(jìn)行實時監(jiān)測和預(yù)警。

通過OpenCv與VS結(jié)合開發(fā)的家居電器監(jiān)測與預(yù)警算法對采集到的家居電器圖像進(jìn)行一系列的處理，包括開閉運算等數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的運算，對家居電器過載的圖像特征進(jìn)行閾值分割，結(jié)合開發(fā)的過載火災(zāi)識別算法實時對家居電器發(fā)生火災(zāi)與否的圖像進(jìn)行監(jiān)測與識別，實現(xiàn)了對家居電器的實時火災(zāi)監(jiān)測與預(yù)警。

1 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)框架設(shè)計

本系統(tǒng)的整體物理結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。在整體物理結(jié)構(gòu)中包含了系統(tǒng)采集圖像所需要的所有硬件部分，具體有光源、相機(jī)、鏡頭、傳感器、PC端，光源主要是配合相機(jī)進(jìn)行采集圖像，也是為了確保所采集的圖像能夠更好的凸顯特征，鏡頭與所確定的相機(jī)是配對使用的，傳感器能夠保證整個系統(tǒng)的實時性，也是系統(tǒng)的觸發(fā)性開關(guān)。同時在圖1中有顯示了設(shè)計系統(tǒng)的軟件方面的處理流程，包含了圖像處理、圖像采集、特征檢測。

圖1 系統(tǒng)物理結(jié)構(gòu)

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計

■2.1 工業(yè)相機(jī)

家用電器在鏡頭平行正對時為平面矩形，鏡頭在其他方位時為立方體，家用電器發(fā)生火災(zāi)時的特征，為了準(zhǔn)確高質(zhì)量的采集到特征圖像，相機(jī)的型號確定為MARS-3140- 3GM/C-P0，相機(jī)的整體像素為200萬像素，即可滿足要求，每秒鐘采集特征圖像的數(shù)量為3.4幅，也就是相機(jī)自身的采集幀率未3.4幀，確定的相機(jī)的實物圖如圖2所示。

■2.2 工業(yè)鏡頭

根據(jù)系統(tǒng)設(shè)計要求，相機(jī)的像素確定為200 萬像素，鏡頭的性能指標(biāo)的確定要結(jié)合相機(jī)的像素指標(biāo)要求，根據(jù)系統(tǒng)設(shè)計要求，鏡頭確定的型號為AFT- 1 614MP，鏡頭的像素未100完像素，可以很好的與相機(jī)進(jìn)行配合采集特征圖像。工業(yè)鏡頭實物圖如圖3 所示。

圖2 工業(yè)相機(jī)

■2.3 光源

考慮到火災(zāi)本身會散發(fā)光線且以波長較長的光為主，選取顏色為紅光的光源，外觀形狀為環(huán)形，且未LED燈珠陣列排列的環(huán)形光源，每一個LED燈珠的傾斜角度均為45°。光源如圖4所示。

圖3 工業(yè)鏡頭

圖4 光源

■2.4 多傳感器配合

本系統(tǒng)是對家用電器實現(xiàn)實時監(jiān)測，不僅需要相機(jī)、鏡頭、光源，還需要相關(guān)傳感器等其他硬件進(jìn)行相互皮惡化完成，確定了系統(tǒng)所需的所有的硬件的型號、參數(shù)以及具體名稱如表1所示。

表1 硬件型號與參數(shù)

3 系統(tǒng)軟件框架設(shè)計

所設(shè)計的整個系統(tǒng)的軟件系統(tǒng)處理的整個過程圖如圖5所示，整個流程一共分為三個部分組成，特征圖像的采集傳輸過程，中間的處理分析過程，還有最后的識別監(jiān)測過程。各個部分均通過千兆網(wǎng)進(jìn)行通信與傳輸信號，軟件整個的過程處理均是通過開發(fā)的算法進(jìn)行處理的，算法依托于編程語言開發(fā)的，軟件處理的結(jié)果同時會進(jìn)行實時的顯示。

4 結(jié)束語

根據(jù)常用的家用電器存在的火災(zāi)隱患，設(shè)計了基于機(jī)器視覺技術(shù)的實時監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)，包括了硬件部分和軟件部分，其中處理的額算法依托于OpenCv與VS進(jìn)行設(shè)計開發(fā)完成，能夠較好的對家用電器的存在的火災(zāi)進(jìn)行預(yù)警和實時性的監(jiān)測。具體一定的學(xué)術(shù)研究價值，同時在實際推廣應(yīng)用方面，也存在一定的市場前景，能夠切實的解決家用電器存在火災(zāi)預(yù)警和實時監(jiān)測的問題。

圖5 系統(tǒng)流程圖