一种具有图像识别系统的猜拳机器人的制作方法
【专利摘要】本实用新型公开了一种具有图像识别系统的猜拳机器人，包括座体，其特征在于：还包括超声波传感器、摄像头、系统控制主机和猜拳机器人本体，在座体上设置有猜拳机器人本体，在座体上设置有出拳区，猜拳机器人本体的出拳臂伸入到出拳区，在猜拳机器人上设置有拍摄出拳人出拳手势的摄像头，在座体上设置有检测是否有出拳人的超声波传感器，所述超声波传感器和摄像头与系统控制主机连接。本实用新型解决了猜拳机器人无法对不规则的猜拳动作及变换手势的猜拳动作进行有效的识别，识别速度慢，识别率低，无法进行正常娱乐活动的问题，提供了一种能够快速准确识别用户猜拳手势，使猜拳过程更加生动有趣的具有图像识别系统的猜拳机器人及猜拳手势识别方法。
【专利说明】一种具有图像识别系统的猜拳机器人
【技术领域】
[0001]本实用新型涉及一种识别处理操作系统，特别涉及一种具有图像识别系统的猜拳机器人。
【背景技术】
[0002]目前的猜拳系统简单的具有图像识别技术识别手势图像进行猜拳互动，其并未与机器人相结合，不够生动形象，显示呆板。同时由于用户出拳手势各异，使得猜拳机器人无法对不规则的猜拳动作及变换手势的猜拳动作进行有效的识别，识别速度慢，识别率低，无法进行正常的娱乐活动。
实用新型内容
[0003]为了解决现有技术中猜拳机器人无法对不规则的猜拳动作及变换手势的猜拳动作进行有效的识别，识别速度慢，识别率低，无法进行正常娱乐活动的问题，本实用新型提供了一种能够快速准确识别用户猜拳手势，使猜拳过程更加生动有趣的具有图像识别系统的猜拳机器人。
[0004]为了解决上述问题，本实用新型所采取的技术方案是:
[0005]一种具有图像识别系统的猜拳机器人，包括座体，其特征在于:还包括超声波传感器、摄像头、系统控制主机和猜拳机器人本体，在座体上设置有猜拳机器人本体，在座体上设置有出拳区，猜拳机器人本体的出拳臂伸入到出拳区，在猜拳机器人上设置有拍摄出拳人出拳手势的摄像头，在座体上设置有检测是否有出拳人的超声波传感器，所述超声波传感器和摄像头与系统控制主机连接。
[0006]前述的一种具有图像识别系统的猜拳机器人，其特征在于:还包括照明灯，在猜拳机器人设置有向出拳区提供照明的照明灯。
[0007]前述的一种具有图像识别系统的猜拳机器人，其特征在于:还包括音响和触摸显示屏，所述音响和触摸显示屏分别与系统控制主机相连接。
[0008]前述的一种具有图像识别系统的猜拳机器人，其特征在于:所述出拳臂包括手指、手指拉杆、手臂杆、舵盘、舵机和电机，所述电机通过手臂杆与舵机相连接，所述舵机控制舵盘带动手指拉杆运动，所述手指拉杆末端连接有手指。
[0009]前述的一种具有图像识别系统的猜拳机器人，其特征在于:还包括电机座、舵机安装板和底板，所述电机安装电机座上，所述电机座通过螺栓连接固定在底板上，在舵机安装板上设置有舵机。
[0010]前述的一种具有图像识别系统的猜拳机器人，其特征在于:所述手臂杆包括手臂摇杆、手臂连杆和主动摇杆，在电机座上安装有手臂摇杆，手臂摇杆通过手臂连杆与主动摇杆一段铰接，所述电机与主动摇杆另一端连接。
[0011]一种出拳人猜拳手势识别方法，其特征在于:包括以下步骤:
[0012](I)、摄像头捕获出拳人的随机猜拳动作，[0013](2)、图像处理平台将出拳人猜拳动作图像传送给系统控制主机中的信息处理器，信息处理器通过内部的图像识别技术，提取出人手区域，然后进一步分析该区域，对猜拳动作进行识别；
[0014]前述的一种出拳人猜拳手势识别方法，其特征在于:在步骤I中，摄像头捕获出拳人的动作过程中包含多次捕获与识别，通过这种方法可以降低识别的错误率，并可有效的识别出拳人短时间内快速变换手势的作弊行为，增加系统的智能性及趣味性。
[0015]前述的一种出拳人猜拳手势识别方法，其特征在于:还包括以下步骤:在步骤(1)和步骤(2)之间设有步骤:
[0016]猜拳机器人随机产生猜拳动作；
[0017]在步骤(2)之后依次设有步骤:
[0018]信息处理器通过识别出的出拳人猜拳动作与机器人的猜拳动作，得出猜拳结果；
[0019]系统控制主机通过信息处理器的猜拳结果，控制音响进行机器人发声，与出拳人间进行猜拳互动，增加娱乐性和趣味性。
[0020]前述的一种出拳人猜拳手势识别方法，其特征在于:所述步骤(2)对出拳人的猜拳动作进行识别分为两步:
[0021]第一步、从图像中确定手掌的位置。
[0022]由步骤(1)获取的图像信息中，我们通过分析人类皮肤的颜色信息，确定人手的位置并提取出来，做二值化处理，便于下一步分析。然后由人手的几何信息确定猜拳手掌的角度。然后根据获得的角度对图像进行旋转，使得正在出拳的人手图像保持水平，
[0023]第二步、对二值化后 的手掌图像进行分析，得出手势识别结果:
[0024]包括以下两种方法:
[0025]述的一种出拳人猜拳手势识别方法，其特征在于:所述步骤(2)对出拳人的猜拳动作进行识别包括以下两种方法:
[0026]一、通过贝塞尔曲线根据手指的位置和数量进行判断；
[0027]I )、贝塞尔曲线表达公式如式(I):，
[0028]B (t) = (l_t) [ (l_t) Pg+tPj +t [ (l_t) P^tP2], t ε [0, I]
[0029]( I)
[0030]在公式(I)中，t代表进程参数,控制着节点从起点Ptl向终点P2运动,该公式生成一条连续平滑的曲线，该曲线从Ptl点开始，向P1点运动，最终到达P2点，Ptl, P1, P2代表三个特征点，
[0031]2)、采用了二阶贝塞尔曲线，表达公式如式(2):，
[0032]B(t) = (l-t)2P0+2(l-t)tP1+t2P2, t e [O, I]
[0033](2)
[0034]在公式(2)中，t代表进程参数，控制着节点从起点Ptl向终点P2运动，P0, P1, P2代表三个特征点，贝塞尔曲线由这些特征点决定；
[0035]3)、贝塞尔特征点的选取，根据坐标位置选取特征点，围绕着人手附近的点，分别用Po，P11P2和p2，p3，P4作为贝塞尔曲线的特征点，绘制出两条二阶贝塞尔曲线；坐标fw Λ fW fwfw Λ
位置为 pQ 为—，0 P1S —，0 ?2为—，一 ？3为—，L P4 为
V 2 )， V 5 J， I 5 2Jy V 5 J，
(W )
——，L W:手势图像的宽，L:手势图像的长，
U J，
[0036]两条贝塞尔曲线在点P2相交，形成一条完整的曲线，通过进程参数t的增加和参数n，控制曲线上的点从Ptl向P4移动，判定曲线方程如公式(3)所示:
[0037]
、^-O2P()+2{\-t)tPl+rP7Je[0A] (if η = O)fit, η) = ,,η e [0.1]'、 (1-ty P2 + 2(1 -t)tP3 + t2P4J e [0,1] (if η = I) '
[0038](3)
[0039]把步长设为若干个采样点，当采样点上的象素点值不等于O时，我们认为该像素点有效，我们将计数器+1，继续检测下一个采样点；当该像素点等于O时，计数器清零，继续检测下一个采样点；
[0040]在采样的过程中，如果计数器值count e [50，200)，就认为识别到了一根手指；如果计数器值count ^ 200时，我`们就认为识别到了手掌；根据这个方法，如果我们辨认出了2根手指,我们就认为手势为剪刀；如果辨认出4根以上的手指,我们就认为手势为布；如果辨认出手掌而没有手指，我们就认为手势为拳头，其他情况不能确定，我们将使用机器人学并匹配的方法进行二次判断，做出结论。
[0041]二、系统控制主机使用预先准备的100组数据进行训练，然后再将图像处理平台得到的手型与训练结果进行比对，得出判断。
[0042]本实用新型的有益效果是:
[0043]本实用新型基于现有的猜拳游戏基础上增加了算法的优化，能够有效的识别不规则的猜拳手势和变换动作的猜拳手势。同时本实用新型将优化后的猜拳算法有效的与机器人相结合，机器人可以通过机械臂出拳，使猜拳过程更加生动有趣。
【专利附图】
【附图说明】
[0044]图1是本实用新型进行猜拳互动过程流程图。
[0045]图2是本实用新型具有图像识别系统的猜拳机器人结构示意图。
[0046]图3是本实用新型出拳臂结构示意图。
[0047]图4是本实用新型手势提取二值化处理示意图。
[0048]图5是本实用新型三阶贝塞尔曲线示意图。
[0049]图6是本实用新型贝塞尔曲线特征点选取位置示意图。
【具体实施方式】
[0050]下面结合附图对本实用新型作进一步的描述。
[0051]如图1-图2所示，一种具有图像识别系统的猜拳机器人，包括系统控制主机12、超声波传感器13、照明灯15、摄像头16、音响17、触摸显示屏18、猜拳机器人本体19和座体20，在座体20上设置有猜拳机器人本体19，在座体上20设置有出拳区14，猜拳机器人本体19的出拳臂伸入到出拳区14，在出拳区I侧面设置有拍摄出拳人出拳手势的摄像头16，在座体20上设置有检测是否有出拳人的超声波传感器13，所述超声波传感器13和摄像头16与系统控制主机12连接。在猜拳机器人设置有向出拳区14提供照明的照明灯15。所述音响17和触摸显示屏18分别与系统控制主机12相连接。
[0052]具有图像识别系统的猜拳机器人工作时，超声波传感器13检测是否有观众出现，如有观众出现，控制程序通过音响17使用语音自动邀请观众参与科普互动，使用触摸显示屏18可以让观众进行有关猜拳的科学知识讲解。系统通过摄像头16采集出现在出拳区14中的各种手势，且通过照明灯15提供可靠的照明。整个操作过程由系统控制主机12可靠地控制。
[0053]如图3所示，出拳臂包括电机座1、手臂摇杆2、手指3、手指拉杆4、舵盘5、舵机6、舵机安装板7、底板8、手臂连杆9、主动摇杆10和电机11。电机11安装电机座上1，电机座I通过螺栓连接固定在底板8上，底板8对整个机械手臂起支撑作用。在电机座I上安装有手臂摇杆2，手臂摇杆2通过手臂连杆9与主动摇杆10 —段铰接，所述电机11与主动摇杆10另一端连接。在手臂摇杆2上安装有舵机安装板7，在舵机安装板7上设置有舵机6，舵机6与舵盘5连接控制舵盘5带动手指拉杆4运动，所述手指拉杆4末端连接有手指3。
[0054]本实用新型出拳人猜拳手势识别方法，包括以下步骤:
[0055]步骤SI，摄像头捕获用户的随机猜拳动作。
[0056]步骤S2，猜拳机器人随机产生猜拳动作。
[0057]步骤S3，图像处理平台将用户猜拳动作图像传送给系统控制主机中的信息处理器，信息处理器通过内部的图像识别技术，对用户的猜拳动作进行识别。该步骤中添加了优化的猜拳动作猜解算法，能够有效的识别一定程度的不规则猜拳动作和变换手势的猜拳动作。
[0058]新的猜拳手势识别方法在进行识别分为两步:
[0059]第一步、从图像中确定手掌的位置。
[0060]由步骤SI获取的图像信息中，我们通过分析人类皮肤的颜色信息，确定人手的位置并提取出来，做二值化处理，便于下一步分析。然后由人手的几何信息确定猜拳手掌的角度，这些信息包括手掌的长宽比例，小臂的方向和手指的方向等。然后根据获得的角度对图像进行旋转，使得正在出拳的人手图像保持水平，如图4所示。
[0061]第二步、对二值化后的手掌图像进行分析，得出手势识别结果:
[0062]在新的手势识别算法中应用了两种识别算法，它们分别工作，随后将结果融合，得出最后的手型结论。这两种识别算法一种是根据手指的位置和数量进行判断，它应用了贝塞尔曲线(B6Zier curve);第二种方法使用了机器学习的方法。在做出判定之前，系统使用预先准备的100组数据进行训练，然后再将得到的手型与训练结果进行比对，得出判断。
[0063]对于信息融合的方法，我们采用使用贝塞尔曲线方法为主，机器学习方法加以辅助的方式。当第一种方法得出的结论不够可靠的情况下，我们参考第二种方法进行辅助判断。由于新的算法融入了两种识别算法，并加以有机结合，新的系统在识别可靠性上大大增强。[0064]贝塞尔曲线表达公式如式(I):，
[0065]B(t) = (1-t) [ (1-t) Po+tPj +t [ (1-t) Pi+tPj, t e [0, I]
[0066]( I)
[0067]在公式(I)中，t代表进程参数，控制着节点从起点Ptl向终点P2运动，该公式生成一条连续平滑的曲线，该曲线从Ptl点开始，向P1点运动，最终到达P2点。Po，P1, P2代表三个特征点。
[0068]在本次应用中，我们采用了二阶贝塞尔曲线，如图4所示，
[0069]B(t) = (l-t)2P0+2(l-t)tP1+t2P2, t e [O, I]
[0070](2)
[0071]在公式(2)中，t代表进程参数，控制着节点从起点Ptl向终点P2运动，P0, P1, P2代表三个特征点，贝塞尔曲线由这些特征点决定。经过恰当的选取特征点，绘制出令人满意的贝塞尔曲线，环绕在手掌周围，判断人手指的状态，从而正确的识别手型。
[0072]贝塞尔特征点的选取，如图4所示，经过皮肤颜色识别和二值化处理，我们提取出人手图像并充满整个画面。一旦成功提取了手型，我们就可以根据表1所示的坐标位置选取特征点，如图6贝塞尔曲线特征点选取位置示意图所示，围绕着人手附近的点，我们分别用Ptl, P1, P2和P2，P3, P4作为贝塞尔曲线的特征点，绘制出两条二阶贝塞尔曲线。
[0073]表1.特征点位置表
【权利要求】
1.一种具有图像识别系统的猜拳机器人，包括座体，其特征在于:还包括超声波传感器、摄像头、系统控制主机和猜拳机器人本体，在座体上设置有猜拳机器人本体，在座体上设置有出拳区，猜拳机器人本体的出拳臂伸入到出拳区，在猜拳机器人上设置有拍摄出拳人出拳手势的摄像头，在座体上设置有检测是否有出拳人的超声波传感器，所述超声波传感器和摄像头与系统控制主机连接。
2.根据权利要求1所述的一种具有图像识别系统的猜拳机器人，其特征在于:还包括照明灯，在猜拳机器人设置有向出拳区提供照明的照明灯。
3.根据权利要求2所述的一种具有图像识别系统的猜拳机器人，其特征在于:还包括音响和触摸显示屏，所述音响和触摸显示屏分别与系统控制主机相连接。
4.根据权利要求3所述的一种具有图像识别系统的猜拳机器人，其特征在于:所述出拳臂包括手指、手指拉杆、手臂杆、舵盘、舵机和电机，所述电机通过手臂杆与舵机相连接，所述舵机控制舵盘带动手指拉杆运动，所述手指拉杆末端连接有手指。
5.根据权利要求4所述的一种具有图像识别系统的猜拳机器人，其特征在于:还包括电机座、舵机安装板和底板，所述电机安装电机座上，所述电机座通过螺栓连接固定在底板上，在舵机安装板上设置有舵机。
6.根据权利要求5所述的一种具有图像识别系统的猜拳机器人，其特征在于:所述手臂杆包括手臂摇杆、手臂连杆和主动摇杆，在电机座上安装有手臂摇杆，手臂摇杆通过手臂连杆与主动摇杆一段铰接，所述电机与主动摇杆另一端连接。
【文档编号】B25J11/00GK203418539SQ201320196792
【公开日】2014年2月5日 申请日期:2013年10月8日 优先权日:2013年10月8日
【发明者】唐瑭, 郭锐, 吴季泳, 杨桂平 申请人:塔米智能科技（北京）有限公司