[发明专利]基于机器视觉的电子导盲仪器

说明书

基于机器视觉的电子导盲仪器，装置以导盲杖为主体，将树莓派开发板置于手柄下方，摄像头位于手柄前方并以斜向下一定角度的方向放置。依据圆周运动规律，摄像头位于手部圆心位置受力较小，掌握使用方法后不会产生较大位移使得探测主体脱离图像采集范围，其次相比于放于盲杖底部，摄像头能够获得更大的视场，同时其图像精度只取决于图像传感器分辨率，受到距离影响不大。

技术领域

本发明属于机器视觉技术应用领域，涉及一种机器视觉技术在电子导盲仪器应用方向的设计方案。

背景技术

机器视觉技术是人工智能正在快速发展的一个分支。简单来说机器视觉就是用机器代替人眼来作测量和判断。通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。因此这种技术十分适合应用于帮助盲人获得生活上的便利。对于传统导盲仪可以大略分为两个方向：使用超声波或红外传感器做障碍物探测的价格上较为低廉的低精度导盲仪，以及使用摄像头做图像采集并转化电信号连接神经力求还原视觉能力的价格上机器昂贵的高精度导盲仪。本研究的目的在于结合两者的优点，价格上使盲人群体能够接受，精度上又能够满足辅助导盲的效果，同时开发的技术难度适中。

由于超声波传感器探测范围较大，但其只能判断范围内是否有障碍物，这就使得使用者只能判断大方向上有无障碍而无法获知具体位置，对实际应用无法起到太大的帮助。而红外传感器分为两类，一类是范围式传感器，例如近场判断是否有物体，此类传感器探测距离过短；另一类式激光传感器，通过光束反射判断是否有障碍物存在，其缺点为只能判断光路上的障碍物，探测范围过窄。由此，高端电子导盲仪多采用摄像头作为图像传感器采集环境信息，但是此类研究团体多追求还原盲人视觉功能，开发难度极高，价格高昂，使得普及率很低。本发明受人工智能技术启发，设计了一种基于机器视觉技术的导盲辅助仪器。通过对比，本发明使用成熟的图像传感器作为信息源，提高了障碍物定位的精度，这是我们的第一个创新点。

此外，为了降低使用门槛使更多盲人用上导盲辅助仪器，有必要降低开发难度使更多研究团体更容易的做出商业化的实用设备，同时降低了研发和材料成本，使得更多盲人能够负担起使用费用。目前我们使用树莓派Linux开发平台作为核心，使用opencv计算机视觉库，设计算法。这极大的降低了开发门槛，同时生成的算法可以轻易的移植于其他嵌入式平台。这是我们的第二个创新点。

最后，我们设计了一种方法对图像进行处理，可以跳过复杂的算法开发，仅处理盲道范围像素，并有不错的障碍物判断准确度。这是我们的第三个创新点。

发明内容

为了解决传统视觉导盲仪精度低，价格高的两级分化情况，本发明提出如下技术方案：一种基于机器视觉的电子导盲仪器：

实体结构：

装置以导盲杖为主体，将树莓派开发板置于手柄下方，摄像头位于手柄前方并以斜向下一定角度的方向放置。

依据圆周运动规律，摄像头位于手部圆心位置受力较小，掌握使用方法后不会产生较大位移使得探测主体脱离图像采集范围，其次相比于放于盲杖底部，摄像头能够获得更大的视场，同时其图像精度只取决于图像传感器分辨率，受到距离影响不大。

开发环境：

硬件：树莓派开发板，其价格低廉，性能和外设充足，并且使世界上最流行的Linux开发板，因此有着及其完善的说明文档，在学习和开发的过程中遇到的问题更容易解决。

软件：opencv计算机视觉库，老牌的图像处理库，有着谷歌、雅虎、微软、英特尔、IBM、索尼、本田、丰田等优秀公司的支持和各地相关研究人员的不断维护，能够满足各种功能要求，开发和学习也非常方便。

图像处理结构：