一种基于物联网的吸尘器红外遥控控制系统技术方案

本发明专利技术属于互联网技术领域，公开了一种基于物联网的吸尘器红外遥控控制系统，包括：红外温度采集模块，掉电检测模块，吸尘器驱动模块，微处理控制单元，信息传输系统，信息管理系统，信息反馈系统，图像采集装置和障碍物采集发射装置。本发明专利技术提供的图像采集装置的图像处理方法可获得实时的准确图像；这是本发明专利技术进行智能控制的关键；本发明专利技术解决了常规多通道声音通信同步发射的缺陷，具有良好的适用性；本发明专利技术通过移动终端可实时与微处理控制单元进行数据共享，进行远程操作和控制。

An infrared remote control system of vacuum cleaner based on Internet of things

The invention belongs to the technical field of the Internet, the Internet of things based infrared remote control system of a vacuum cleaner, comprises infrared temperature acquisition module, power down detection module, cleaner drive module, micro processing control unit, information transmission system, information management system, information feedback system, transmitting device and obstacle image acquisition device collection. Image processing method of image acquisition device provided by the invention can obtain accurate real-time images; this is the key to intelligent control; the invention solves the defects of conventional multi-channel synchronous transmission of voice communication, has good applicability; the terminal can be real-time and micro processing control unit for data sharing by mobile remote operation and control.

【技术实现步骤摘要】
一种基于物联网的吸尘器红外遥控控制系统
本专利技术属于物联网
，尤其涉及一种基于物联网的吸尘器红外遥控控制系统。
技术介绍
现有的清洁机器人主要指智能吸尘器，对于小型化、用电池供电的小功率智能机器人来说，让它能够拖地并把脏水带走有些勉为其难。相对而言中国家庭比较喜欢拖地，吸尘器用得比较少，因此拖地机在中国应该更受欢迎，而且对于清洁机器人而言，吸尘、洗地的控制机理、传感器、驱动部件基本相同。但是在执行过程中存在差异。随着社会的发展和进步，单一的通信系统逐步被多通道通信系统所取代，不能对单一信息采集系统进行重点查看，另外，在吸尘器控制中，红外遥控通信也是只能对整体的通信进行控制，没有针对性。综上所述，现有技术存在的问题是：现有吸尘器机器人功能单一，并不具备一定的智能化；吸尘效果不理想。
技术实现思路
为解决现有技术存在的问题，本专利技术的目的在于提供一种基于物联网的吸尘器红外遥控控制系统。本专利技术是这样实现的，一种基于物联网的吸尘器红外遥控控制系统，所述基于物联网的吸尘器红外遥控控制系统包括：红外温度采集模块，与微处理控制单元连接，所述红外温度采集模块根据红外光谱辐射得到吸尘器工作温度参数，红外光谱发射率在所选定的波长处与温度有近似相同的线性关系，即：εi2＝εi1[1+k(T2-T1)]式中，εi1是波长为λi，温度为T1时的光谱发射率；εi2是波长为λi，温度为T2时的光谱发射率；T1、T2分别为两个不同时刻的温度；k为系数；Vi1为第一个温度T1下的第i个通道的输出信号，Vi2为第一个温度T2下的第i个通道的输出信号，T1温度下的发射率εi1∈(0,1)，通过随机选取一组εi1，由下式计算在参数εi1下实际得到的Ti1：设k∈(-η,η)，通过随机选取一个k，在第二个温度T2下的发射率εi2的表达式为：由下式计算在参数εi1下实际得到的Ti2：掉电检测模块，与微处理控制单元连接，用于检测吸尘器电源开关状态，该掉电检测模块包括网络设备检测单元、电压检测单元、第一比较器、第二比较器以及单片机；所述的网络设备检测单元，用于检测无线通信模块的数据传输是否正常；所述电压检测单元的输入端与电源相连；所述电压检测单元的输出端分别与所述第一比较器和第二比较器相连；所述第一比较器和第二比较器的输出端与所述单片机相连；所述无线通信模块通过设在微处理控制单元上的串口电连接至CPU，无线通信模块接收外部终端指令；该无线通信模块包括用于与微处理器控制单元相连、发送控制指令、接收反馈信号的Zigbee模块、手机蓝牙模块、Wifi模块；吸尘器驱动模块，与微处理控制单元连接，用于控制吸尘器的运动速度；该吸尘器驱动模块为单路、两路或三路驱动电路，通过PWM波控制连续通断动作；单路实现慢速调节，两路控制中速调节，三路实现快速的调节；微处理控制单元，包括CPU及PWM模块，CPU与掉电检测模块及无线通信模块电连接，用于接收开关信号及根据信号对红外温度采集模块做出对应的控制指令，CPU判断掉电检测模块电压信号或接收无线通信模块信号并向PWM模块发送指令生成PWM波，用于控制吸尘器驱动模块；所述基于物联网的吸尘器红外遥控控制系统还包括信息传输系统、信息管理系统、信息反馈系统；信息传输系统与信息管理系统连接，信息管理系统与信息反馈系统连接；所述微处理控制单元与信息传输系统通过信号线连接；所述信息传输系统还通过无线连接移动终端；所述基于物联网的吸尘器红外遥控控制系统还包括通过信号线与信息传输系统连接的图像采集装置和障碍物采集发射装置；所述图像采集装置通过内置的图像处理模块对获得的吸尘器实时状态的图像进行处理，得到清晰的图像；所述图像处理模块的图像处理方法包括：构建高分辨率训练图像集对进行模糊和下采样操作得到临时低分辨率图像集构建低分辨率训练图像块集根据低分辨率训练图像块集非负邻域嵌入表示输入图像块集XT，得到重建系数；输出高分辨率图像THR；所述构建高分辨率训练图像集包括：搜集多幅彩色高分辨率自然图像；将高分辨率自然图像从红、绿、蓝RGB颜色空间转换到亮度、蓝色色度、红色色度YCbCr颜色空间；收集所有亮度图像作为高分辨率训练图像集其中表示第p幅高分辨率亮度图像，n表示图像的数量；所述对进行模糊和下采样操作得到临时低分辨率图像集包括：对中的每幅图像，使用模糊核对其进行模糊操作；对图像隔点取像素得到下采样3倍后的临时低分辨率图像集其中表示第p幅低分辨率亮度图像，n表示图像的数量；所述构建低分辨率训练图像块集包括：将低分辨率训练图像集中所有图像按从上到下、从左到右的顺序分成相互重叠的方形图像块；将所有方形图像块分别用列矢量表示；收集所有列矢量生成低分辨率训练图像块集其中表示中的第p个列矢量，Ns表示训练图像块的数量；所述根据低分辨率训练图像块集非负邻域嵌入表示输入图像块集XT，得到重建系数包括：对于低分辨率输入图像块集XT中的每一个图像块xtq，在低分辨率训练图像块集中寻找低分辨率K近邻即与xtq相距最近的前K个图像块；用低分辨率K近邻线性表示xtq，求得重建系数w保证如下公式中的重建误差最小：其中εq表示重建误差；xtq表示输入低分辨率图像块；表示xtq的低分辨率K近邻；表示的第p个近邻；wqp是第p个近邻的重建系数；wqp≥0表示系数需要满足非负要求；所述输出高分辨率图像THR包括：对低分辨率输入图像块集XT中的每个图像块xtq,其对应的高分辨率输出图像块由如下公式求得：其中表示待求的高分辨率输出图像块；表示与对应的高分辨率训练图像块；表示与对应的高分辨率K近邻；wqp为求得的重建系数；将所有得到的高分辨率输出图像块拼接起来，重叠区域像素取平均值，得到最终的高分辨率输出亮度图像将得到的高分辨率输出亮度图像由YCbCr颜色空间转换到RGB颜色空间，将转换结果作为高分辨率输出图像THR；信息管理系统包括微机处理器、显示装置、障碍物发射装置、信息存储器、继电保护器、打印机；障碍物发射装置包括信号处理装置，基于经差校正的采集到的障碍物信号的信号强度来检测声源方向，并将与声源方向相对应的经差校正的采集到的声音信号输出到后级；进一步，显示装置为可触摸液晶显示屏；包括：上基板，该上基板包括触摸屏，该触摸屏包括相对设置的第一电极板及第二电极板，该第一电极板包括第一基体，该第一基体具有面向第二电极板的第一表面，该第二电极板包括第二基体，该第二基体具有面向第一电极板的第二表面；下基板，该下基板与上基板相对设置，该下基板包括一薄膜晶体管面板；以及液晶层，设置于该上基板与下基板之间，该第一电极板进一步包括多个第一透明电极沿第一方向间隔设置在第一基体的第一表面，该第二电极板进一步包括多个第二透明电极沿第二方向间隔设置在第二基体的第二表面，该第二方向垂直于第一方向，该多个第一透明电极和多个第二透明电极均设置在该触摸屏的按压区域，用于感测触摸物的按压，该多个第一透明电极和多个第二透明电极均包括一碳纳米管层，该碳纳米管层由多个碳纳米管组成，该多个第一透明电极包括的碳纳米管层中的碳纳米管沿所述第一方向择优取向排列，该多个第二透明电极包括的碳纳米管层中的碳纳米管沿所述第二方向择优取向排列。进一步，所述CPU包括：时序控制模块由程序控制器获取指令，根据所述指令产生指令执行周期本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于物联网的吸尘器红外遥控控制系统，其特征在于，所述基于物联网的吸尘器红外遥控控制系统包括：红外温度采集模块，与微处理控制单元连接，所述红外温度采集模块根据红外光谱辐射得到吸尘器工作温度参数，红外光谱发射率在所选定的波长处与温度有近似相同的线性关系，即：εi2＝εi1[1+k(T2‑T1)]式中，εi1是波长为λi，温度为T1时的光谱发射率；εi2是波长为λi，温度为T2时的光谱发射率；T1、T2分别为两个不同时刻的温度；k为系数；Vi1为第一个温度T1下的第i个通道的输出信号，Vi2为第一个温度T2下的第i个通道的输出信号，T1温度下的发射率εi1∈(0,1)，通过随机选取一组εi1，由下式计算在参数εi1下实际得到的Ti1：

【技术特征摘要】
1.一种基于物联网的吸尘器红外遥控控制系统，其特征在于，所述基于物联网的吸尘器红外遥控控制系统包括：红外温度采集模块，与微处理控制单元连接，所述红外温度采集模块根据红外光谱辐射得到吸尘器工作温度参数，红外光谱发射率在所选定的波长处与温度有近似相同的线性关系，即：εi2＝εi1[1+k(T2-T1)]式中，εi1是波长为λi，温度为T1时的光谱发射率；εi2是波长为λi，温度为T2时的光谱发射率；T1、T2分别为两个不同时刻的温度；k为系数；Vi1为第一个温度T1下的第i个通道的输出信号，Vi2为第一个温度T2下的第i个通道的输出信号，T1温度下的发射率εi1∈(0,1)，通过随机选取一组εi1，由下式计算在参数εi1下实际得到的Ti1：设k∈(-η,η)，通过随机选取一个k，在第二个温度T2下的发射率εi2的表达式为：由下式计算在参数εi1下实际得到的Ti2：掉电检测模块，与微处理控制单元连接，用于检测吸尘器电源开关状态，该掉电检测模块包括网络设备检测单元、电压检测单元、第一比较器、第二比较器以及单片机；所述的网络设备检测单元，用于检测无线通信模块的数据传输是否正常；所述电压检测单元的输入端与电源相连；所述电压检测单元的输出端分别与所述第一比较器和第二比较器相连；所述第一比较器和第二比较器的输出端与所述单片机相连；所述无线通信模块通过设在微处理控制单元上的串口电连接至CPU，无线通信模块接收外部终端指令；该无线通信模块包括用于与微处理器控制单元相连、发送控制指令、接收反馈信号的Zigbee模块、手机蓝牙模块、Wifi模块；吸尘器驱动模块，与微处理控制单元连接，用于控制吸尘器的运动速度；该吸尘器驱动模块为单路、两路或三路驱动电路，通过PWM波控制连续通断动作；单路实现慢速调节，两路控制中速调节，三路实现快速的调节；微处理控制单元，包括CPU及PWM模块，CPU与掉电检测模块及无线通信模块电连接，用于接收开关信号及根据信号对红外温度采集模块做出对应的控制指令，CPU判断掉电检测模块电压信号或接收无线通信模块信号并向PWM模块发送指令生成PWM波，用于控制吸尘器驱动模块；所述基于物联网的吸尘器红外遥控控制系统还包括信息传输系统、信息管理系统、信息反馈系统；信息传输系统与信息管理系统连接，信息管理系统与信息反馈系统连接；所述微处理控制单元与信息传输系统通过信号线连接；所述信息传输系统还通过无线连接移动终端；所述基于物联网的吸尘器红外遥控控制系统还包括通过信号线与信息传输系统连接的图像采集装置和障碍物采集发射装置；所述图像采集装置通过内置的图像处理模块对获得的吸尘器实时状态的图像进行处理，得到清晰的图像；所述图像处理模块的图像处理方法包括：构建高分辨率训练图像集对进行模糊和下采样操作得到临时低分辨率图像集构建低分辨率训练图像块集根据低分辨率训练图像块集非负邻域嵌入表示输入图像块集XT，得到重建系数；输出高分辨率图像THR；所述构建高分辨率训练图像集包括：搜集多幅彩色高分辨率自然图像；将高分辨率自然图像从红、绿、蓝RGB颜色空间转换到亮度、蓝色色度、红色色度YCbCr颜色空间；收集所有亮度图像作为高分辨率训练图像集其中表示第p幅高分辨率亮度图像，n表示图像的数量；所述对进行模糊和下采样操作得到临时低分辨率图像集包括：对中的每幅图像，使用模糊核对其进行模糊操作；对图像隔点取像素得到下采样3倍后的临时低分辨率图像集其中表示第p幅低分辨率亮度图像，n表示图像的数量；所述构建低分辨率训练图像块集包括：将低分辨率训练图像集中所有图像按从上到下、从左到右的顺序分成相互重叠的方形图像块；将所有方形图像块分别用列矢量表示；收集所有列矢量生成低分辨率训练图像块集其中表示中的第p个列矢量，Ns表示训练图像块的数量；所述根据低分辨率训练图像块集非负邻域嵌入表示输入图像块集XT，得到重建系数包括：对于低分辨率输入图像块集XT中的每一个图像块xtq，在低分辨率训练图像块集中寻找低分辨率K近邻即与xtq相距最近的前K个图像块；用低分辨率K近邻线性表示xtq，求得重建系数w保...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖家旺，黄燕燕，
申请(专利权)人：武汉洁美雅科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北,42