基于Jetson嵌入式的智能化洗鞋机研究.docx

在当前生活节奏加快的社会背景下，人们对自动化和智能化设备的需求日益增长。洗鞋机作为一种新兴的家电产品，受到了广泛关注。传统的洗鞋机仅限于清洗和消毒功能，对鞋的材质缺乏足够考虑，导致对高档鞋子可能造成损伤。因此，本研究提出了一种基于Jetson嵌入式系统、结合OpenCV和TensorFlow框架以及多轴机器臂的智能化洗鞋机，旨在通过识别鞋子材质类型，采用相应的清洗保养方式进行处理。 Jetson是由Nvidia推出的一款集成了GPU的强大计算能力和多种接口的SoC。与传统的控制芯片相比，Jetson Nano嵌入式系统不仅可以控制机械臂，还具备在本地端识别鞋子类型的能力，并可通过云端训练神经网络，扩充鞋子的材质类型数据库。洗鞋机的功能包括上传云端功能、清洗烘干、存储等待客户取走等。为了节约能源，洗鞋机设计有低功耗的待机模式，通过远程指令唤醒或自主进入工作状态。 在洗鞋机的设计中，使用了多轴机器臂以及多种类洗涤剂、烘干风扇和毛刷，以及清洗仓等结构部件。系统通过摄像头模块拍照，利用OpenCV库对鞋子图像进行处理，并通过余弦灰度相似度算法判断鞋子的材质。当算法无法判断材质时，则启动TensorFlow神经网络分类器进行识别。在实际训练中，经过足够的训练次数，分类器的精确度可以达到较高水平。云端训练好权重后，可将权重文件导入Jetson核心板进行识别。 研究表明，基于Jetson嵌入式系统的智能化洗鞋机在性能上相比于传统单片机和STM32系统有着明显优势，但也面临成本较高的问题。后续工作需要在成本和性能之间寻求平衡。 通过这项研究，智能洗鞋机不仅可以提供更加个性化和安全的清洗服务，而且也代表了家用电器智能化的发展方向。它不仅减轻了人们的生活负担，还提升了生活的便利性和体验度。随着技术的不断进步和成本的逐渐下降，未来的智能洗鞋机有望得到更广泛的应用。