0 引言

在圖書館借閱服務中，為了保證歸架圖書的正確性，需要圖書館工作人員不停巡視書架上的所有圖書，按照館內排架規(guī)范（索書號和種次號）找出錯架的圖書，將其排放正確。此外，每隔一段時間，圖書館的工作人員就需要通過人工對整個圖書館圖書的丟失情況進行逐一清點。在傳統(tǒng)的清點工作中，通常是將書架上的所有圖書與已有的數據庫中的圖書進行逐一比對。這種查對方法不僅需要耗費大量的時間和精力，與此同時，還常常存在圖書清點不準、不能對圖書在書架上擺放信息實時更新與完善的問題，使得管理員無法及時處理圖書漏放、錯放、丟失的情況

。為了滿足日益增長的圖書信息量的處理需求，減輕管理員理架、清點圖書的工作負擔，提高圖書館管理員的工作效率，本文針對傳統(tǒng)人工管理方法的缺陷和RFID盤點模式的缺陷，基于STM32單片機，結合電磁感應模塊，利用PID控制算法，深度學習式圖像識別，設計與開發(fā)了一款圖書館圖書自動盤點智能車。

1 圖書館自動盤點智能車的設計思路

為實現(xiàn)對書架上圖書進行自動巡檢和盤點工作，2002年，美國Johns Hopkins大學的Suthakom等研制了一種完整意義上的圖書館機器人實驗裝置，它由移動機器人、機械手及其升降裝置、攝像頭等幾部分組成，可以實現(xiàn)圖書的自動存取

。同年，新加坡國立大學Yuan等基于RFID定位技術，研究了無人化圖書館系統(tǒng)，以利用機器人完成圖書存取工作

。陳黃飛等人通過SolidWorks軟件對圖書分類機器人進行了仿真測試并進行了相關機械學的調試

。然而上述研究仍存在不足，如Suthakom等研制設計的機器人體積較大，在書架間隔較小時難以移動和轉彎，而Yuan、陳黃飛等學者僅僅進行了相關理論分析和仿真，并未進行實際的設計和測試。

借鑒上述的研究成果，本文考慮所設計的智能車更集實用性、綜合性于一體，能在狹小書架之間進行快速移動和轉向，實現(xiàn)自動循跡、自動拍攝、自動上傳圖像、自動分析圖像，按照圖書“索書號+種次號”排架規(guī)則，發(fā)現(xiàn)排架的錯誤信息，形成圖書錯架、丟失報告等功能。具體的自動盤點智能車的系統(tǒng)設計思路如圖1所示。

2 系統(tǒng)的硬件與軟件設計

為了提高圖書館管理員的工作效率和精確度，實現(xiàn)小車在狹小書架之間的快速移動和轉向，本文設計的智能車為麥克納姆輪小車，并讓小車行駛在鋪設通電的銅質引導線的地面上。具體設計是在智能車前端裝設3個電感線圈來感應引導線周圍的磁場強度，使用編碼器采集車子實際速度，并使用ADC通道采集電感切割磁感線的感應電動勢，最終分別在方向和速度上通過PID控制算法來閉環(huán)控制智能車中心順著引導線平穩(wěn)行進，并且通過抬升桿來調節(jié)攝像頭的位置，實現(xiàn)對不同層書架上圖書的拍攝，通過對照片的比對，實時獲取圖書錯誤排架和丟失情況的報告。

本系統(tǒng)控制策略是當智能車巡檢從指定位置出發(fā)時，首先對系統(tǒng)進行初始化，升降桿處于未上升狀態(tài)，攝像頭開啟；當智能車行駛到書架前，通過串口發(fā)送拍攝照片的指令給TX2開發(fā)板，TX2開發(fā)板控制攝像頭拍攝書脊圖像，交由后臺進行盤點。盤點完成后，升降桿上升至高層，再次發(fā)送拍攝的命令給TX2開發(fā)板，TX2開發(fā)板控制攝像頭拍攝書脊圖像，交由后臺進行盤點。盤點完成后，升降桿下降，車子繼續(xù)沿著電磁線向前行駛一段距離，停下來再次進行圖書書脊拍攝、盤點。如此反復循環(huán)，并且通過指定拍攝次數來決定小車什么時候結束拍攝。本文設計的圖書館圖書自動盤點智能車的系統(tǒng)總控制流程如圖2所示。

基于綜合考慮系統(tǒng)的功能需求，筆者分別設計了搭載STM32f103ZET6單片機的最小系統(tǒng)電路板、主控電路板、電機驅動電路板以及電磁感應電路板。在STM32f103ZET6單片機的最小系統(tǒng)板中包含5個組成部分：電源、晶振、下載口、BOOT以及復位按鍵。在主控板上，除了電源電路外，還將設計了5路ADC采集引腳、TFT-LCD顯示屏引腳、8路PWM信號引腳和8路編碼器引腳。這些電路板都是分別被設計為獨立的模塊，方便后續(xù)的維護。

由于智能車需要進行全方位移動，因此其電機需要分別獨立控制。本文選用驅動芯片BTN7971B來搭建H橋電路控制4個電機。為了能夠適應圖書館的工作環(huán)境，減少外部環(huán)境的干擾，選用的路徑導航信號為100mA、20kH正弦交變信號，該頻率的信號能夠與生活中常見的磁場頻段很大程度地區(qū)分開，保護智能車不受環(huán)境因素的干擾。導線中的電流按一定規(guī)律變化時，導線周圍的磁場也將發(fā)生變化，本系統(tǒng)使用電感線圈來切割磁感線，則線圈中將感應出一定的電動勢。

在系統(tǒng)控制的定時器中斷函數中(5ms定時中斷)，每次先采集編碼器測得的電機實際轉速值，再將電機的實際轉速值與目標轉速值一起傳入增量式PI控制器，PI控制器根據實際轉速與目標轉速的偏差計算并返回下一次需要的PWM寄存器的值。相關控制器函數偽代碼如下：

3 智能車速度和方向控制

通過現(xiàn)場管理制度的完善，提高管理工作的有效性。一是，完善整體管理工作制度，明確管理者的職責與管理內容。二是，完善、細化管理的具體內容，對每一項管理工作標準進行要求，提高管理規(guī)范性。如對環(huán)境的管理、對工藝與材料的管理及對施工人員的管理等。三是，制定嚴格的處罰措施，提升管理的力度。

2）數據建設。數據建設指對校園各類基礎數據、業(yè)務數據、個人信息等數據資源進行融合，并提供數據存儲、數據治理等融合服務，包括人員、設備、設施等基本數據。

食品安全大數據更新速度快[6]，具有時效性，對數據及時分析處理要求高，但其數據量龐大且雜亂無章，對數據的管理、分析、應用帶來極大的不利，因此應對其進行標準化處理，即統(tǒng)一數據編碼。按照數據主體屬性的不同進行分類，并在每一分類下建立統(tǒng)一編碼，如建立食品分類及編碼、食源性疾病分類及編碼、地理分類及編碼等，食品安全大數據標準化是智慧政府背景下，“互聯(lián)網+”時代佛山市政府食品安全治理體系的重要技術基礎。

PID的控制策略是給系統(tǒng)設定一個目標值，在系統(tǒng)的輸入端輸入一個值后，系統(tǒng)的測量元件就會測量出該輸入值對應的實際輸出值，并且將該值與標值進行比較，計算出它們之間的偏差，PID系統(tǒng)再根據該偏差值來重新調整系統(tǒng)的輸入值，如此反復循環(huán)，直到系統(tǒng)測量的實際輸出值與設定的目標值相等，即閉環(huán)控制

。

3.1 智能車的方向控制

本文采用位置式PID控制器閉環(huán)控制。位置式PID的輸出值就是直接用于控制系統(tǒng)器件的信號輸入值。控制器的結果直接用于控制執(zhí)行器件的位置，被稱為位置式PID

。其離散化公式如公式（1）所示。

Sensor_Left=After_filter[0]; //采集左邊電感的數據

Sensor_Middle=After_filter[2]; //采集中間電感的數據

1.5 統(tǒng)計學分析 數據分析統(tǒng)一使用SPSS 19.00軟件，獨立樣本t檢驗和χ2檢驗處理兩組患者的一般資料，計量資料的表示方法為組間統(tǒng)計學比較使用方差分析中的SNK-q方法。計數資料的表示方法為例(%)，組間比較實施χ2檢驗。P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

sum = Sensor_ Left*1+Sensor _Middle*100+Sensor_Right*199;

Sensor=sum/(Sensor_Left+Sensor_Middle+Sensor_Right); //偏差和歷史值

static float Bias,Last_Bias;

Bias=100-Sensor; //提取偏差

在得出小車分別在三個方向上的目標速度后，再將這三個目標速度同時傳入麥克納姆輪小車的運動學分析公式，即可計算出四個輪子的目標速度分別為多少。最后再將目標四個輪子的目標速度分別傳入增量式PID控制器，即可得出PWM信號的值。分別直接控制四個輪子的速度，從而間接控制車子的運動方向。

圖中Rk和Xk分別表示等值內電阻及內電抗；PakQak和Pdk分別表示交流有功、交流無功和直流有功；Vak和θak分別表示交流側的電壓幅值和相位；Vck和θck分別表示等值內電勢的幅值和相位；Vdk表示直流側電壓幅值。潮流方程如下：

另一方面，和傳統(tǒng)的課堂教學相比，生活化的教學對于學生的自主學習能力要求更高，學生在課堂學習的過程中對于教師的依賴更低。因此，對于學生學習能力的鍛煉效果更加明顯。在這個過程中，學生需要去主動地發(fā)現(xiàn)問題、提出問題、分析問題和解決問題。遇到難題時需要主動地尋求合作，主動地向教師求教。經過長期的訓練，學生的思維能力必然會得到更好的鍛煉，學習能力自然會水漲船高。

2004年，路虎發(fā)現(xiàn)迎來了自面世以來最為徹底的一次換代。第三代路虎發(fā)現(xiàn)擁有了全新的車身整合式底盤結構、全新的動力總成、全新的驅動系統(tǒng)，而一切都讓這個已經誕生十余年的中型SUV得到了全面的進化與升級。

Sensor_Right=After_filter[4]; //采集右邊電感的數據

Move_Y=10;//巡線速度

Last_Bias=Bias; //上一次的偏差

//得到控制目標值，進行運動學分析，計算各個輪子的速度該是多少。

Kinematic_Analysis（Move_X,M ove_Y,Move_Z）;

倪凱煜（1991-6），男，漢，籍貫：臨海，職稱：二級教師，學位：學士，研究方向：機械，工作單位：臨海市中等職業(yè)技術學校。

3.2 智能車的速度控制

為保證系統(tǒng)每次能夠正常啟動不報錯，在每次開機啟動的時候需要先對系統(tǒng)進行清零復位[3]。整個PLC程序分成上電初始化、上下料機構位置確立、自動上料、自動蓋章、自動下料、輸出線圈控制、調用報警ALM控制7個部分。 控制系統(tǒng)主程序如圖3。

為了讓智能車在行駛過程中保持一定的穩(wěn)定性和方向性，本文利用PID算法對智能車的速度和方向進行控制，PID控制器的控制流程如圖3所示。

Bias=Target-Encoder; //計算偏差

Pwm+=Velocity_KP*(Bias-Last_bias)+Velocity_KI*Bias+ Velocity_KD*(Bias-

Move_Z=Bias*1+(Bias-Last_Bias)*5; //PD 控制

2*Last_bias+ Before_Last_bias);//增量式 PID控制器

唐玉煙笑了笑，道：“有時候，人不逼自己一把，是不會知道自己有多大潛力的?！庇值溃拔覀冊诠砉戎胁枷玛嚪?，躲過了唐門的搜查，并與谷中的野獸毒蟲為伍，最初是很艱難，但后來也便適應了。而唐烈那邊，則反咬一口，對門下弟子謊稱唐琮欲篡奪門主之位，幸被其察覺，重傷了唐琮。正所謂成王敗寇，門下弟子雖有明白人對此表示懷疑，卻也無人膽敢說一個‘不’字。

if(Pwm>PWM_period)Pwm=PWM_period;

if(Pwm<-PWM_period)Pwm=-PWM_period;

Last_bias=Bias; //保存上一次偏差

return Pwm; //增量輸出

經過反復試驗，最終得出適合本系統(tǒng)的PID控制器參數分別為Velocity_ _KP=6, Velocity_KI=1, Velocity_ KD=0。

由于智能車是用于承載攝像頭拍照，且每兩次拍照之間的距離間隔較短，因此不需要為車子設置過高的速度。滿速時編碼器讀取的值為100，本系統(tǒng)設置車子運行的速度為滿速的10%，車子循電磁線前進時，通過PID控制器的調節(jié)，車子穩(wěn)定運行時電機的實際轉速為滿速的10%，完全符合設定的目標速度。另外，ADC采集的感應電動勢的值為左邊ADC0=1144、右邊為ADC4=1146、中間為ADC2=1395。兩邊的值幾乎一致，中間的值明顯高于兩端，由此可見，引導線基本上已經處于車子的中心線位置，符合期望。

4 智能車系統(tǒng)應用及策略

在工作人員將圖書按照館內排架要求正確排架后，由圖書智能盤點車全部拍照處理。此時，在調試系統(tǒng)進行初始化完成后，可由裝設在車子升降桿上的高清攝像頭對書架上的圖書進行拍攝。每當智能車行駛一段固定距離之后，便調整升降桿且發(fā)送控制命令給攝像頭拍攝書架上的圖書，且將拍攝到的圖片發(fā)送給后臺，形成原始圖書書名、順序和架位號數據庫，以便于以后的數據比對（可加初始化數據表，含書名、順序、架位號），以滿足后臺圖像分割和文字提取的基本要求。

4.1 采取深度學習式圖像識別

本文利用計算機視覺和人工智能技術對采集到的書脊圖像進行文字識別。由于單本書的書脊圖像輪廓難以提取且書籍可能出現(xiàn)傾斜等問題，采取一種使用Mask R-CNN深度學習網絡對書脊圖像進行實例分割，再針對分割后的書脊圖像提取書名和書架號所在位置并進行文字識別的方法。由于圖像記錄了每一本的具體位置關系，因此，本方法可實現(xiàn)對每一行圖書是否嚴格按照索書號和種次號排架的判斷，這是RFID模式所不能實現(xiàn)的。本文通過20多幅采集到的書脊圖像進行實驗測試，來驗證本文算法的有效性。實驗結果表明，書脊圖像中字符的識別成功率可達90%以上，書架號的識別成功率可達98%以上。

4.2 每日形成錯架、丟失圖書報告

后臺數據庫根據提取的書名和書架號逐一與正確的數據進行比對，記錄錯架圖書信息和圖書丟失信息，并且記錄不能識別的圖書信息，供工作人員現(xiàn)場確認。圖書智能盤點車可在晚上不間斷運行，使圖書館工作人員每日及時獲取錯架、丟失圖書情況，可使圖書館精細化管理更上一個臺階。

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