一种基于人形机器人的文字识别方法及人形机器人技术

本发明专利技术公开了一种基于人形机器人的文字识别方法及人形机器人。其中，所述方法包括：人形机器人获取文字图像，进而采用开源计算机视觉库方式，对该获取的文字图像进行图像处理，得到黑白效果的图像，进而对该得到的黑白效果的图像进行文字识别，识别出该图像中的文字信息。通过上述方式，能够实现人形机器人能够对文字进行识别，填补了人形机器人在文字识别领域的空白。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人形机器人的文字识别方法及人形机器人
本专利技术涉及机器人
，尤其涉及一种基于人形机器人的文字识别方法及人形机器人。
技术介绍
人形机器人例如NAO机器人是最广泛运用在学术领域世界范围内的类人机器人，也是现今最智能的开源机器人。NAO机器人有很多优良的接口，可以适用于市面上的各种应用。人形机器人例如NAO机器人的开发研制AldebaranRobotics公司对高等教育项目开放了NAO机器人的技术，并且为支持在机器人及其应用领域的教学项目于2010年成立专属基金会。人形机器人例如NAO机器人是基于可视化指令块编程，用户可以运用各种复杂程度的编程程序来探索各种领域、并达到用户想要体验的各种效果。生活的各个领域都有人形机器人例如NAO机器人的存在，比如担任机场导游。例如，2016年3月，精通日文、英文及中文的NAO机器人有了新的工作，它被安排在日本成田机场为访日游客提供服务，工作地点为该机场的三菱东京UFJ银行分店，安置在外币兑换窗口前的NAO机器人可以用三种语言告知游客实时汇率、介绍机场内的设施、提供当地的新闻、习俗和天气状况，帮助他们在机场得到便捷快速的讯息。随着当代社会的智能化发展，人形机器人的开发研制应用显得尤为重要。在学术上，人工智能的超高运算速度有利于推动学术研究的发展；在生产上可以代替劳动力进行枯燥的重复性工作，提供即精确又高效的服务；在生活上能够帮助人们提高个人生活质量，享受高科技带来的便捷。人形机器人可应用在生活的各个方面：在家中，可以自动调节室内温度、控制电器的运行、清理卫生和准备膳食；在餐厅，能够自动配餐、整理餐具；在学校可以带领学生做早操，给学生上课演讲；在医院能够陪病人聊天进行简单的看护和喂饭。往后，人形机器人必然是以更加强势的姿态占领我们的生活。但是，现有的人形机器人在文字识别领域是空白，无法实现对文字进行识别。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提出一种基于人形机器人的文字识别方法及人形机器人，能够实现人形机器人能够对文字进行识别，填补了人形机器人在文字识别领域的空白。根据本专利技术的一个方面，提供一种基于人形机器人的文字识别方法，包括：人形机器人获取文字图像；采用开源计算机视觉库方式，对所述获取的文字图像进行图像处理，得到黑白效果的图像；对所述得到的黑白效果的图像进行文字识别，识别出所述图像中的文字信息。其中，所述人形机器人对所述得到的黑白效果的图像进行文字识别，识别出所述图像中的文字信息，包括：人形机器人采用超立方体网络的光学字符识别方式，对所述得到的黑白效果的图像进行文字识别，识别出所述图像中的文字信息。其中，所述人形机器人采用超立方体网络的光学字符识别方式，对所述得到的黑白效果的图像进行文字识别，识别出所述图像中的文字信息，包括：人形机器人采用超立方体网络的光学字符识别方式训练字库，并采用经训练字库后的超立方体网络的光学字符识别方式，对所述得到的黑白效果的图像进行文字识别，识别出所述图像中的文字信息。其中，在所述人形机器人对所述得到的黑白效果的图像进行文字识别，识别出所述图像中的文字信息之后，还包括：人形机器人通过应用程序编程接口语音输出所述识别出的文字和控制机械手臂书写所述识别出的文字。其中，所述人形机器人通过应用程序编程接口语音输出所述识别出的文字和控制机械手臂书写所述识别出的文字，包括：人形机器人通过应用程序编程接口语音输出所述识别出的文字和通过逆运动学确认机械手臂的关节值，根据所述确认的机械手臂的关节值，控制机械手臂书写所述识别出的文字。根据本专利技术的另一个方面，提供一种人形机器人，包括：传感系统、信息处理系统和识别系统；所述传感系统，用于获取文字图像；所述信息处理系统，用于采用开源计算机视觉库方式，对所述获取的文字图像进行图像处理，得到黑白效果的图像；所述识别系统，用于对所述得到的黑白效果的图像进行文字识别，识别出所述图像中的文字信息。其中，所述识别系统，具体用于：采用超立方体网络的光学字符识别方式，对所述得到的黑白效果的图像进行文字识别，识别出所述图像中的文字信息。其中，所述识别系统，具体用于：采用超立方体网络的光学字符识别方式训练字库，并采用经训练字库后的超立方体网络的光学字符识别方式，对所述得到的黑白效果的图像进行文字识别，识别出所述图像中的文字信息。其中，所述人形机器人，还包括：控制系统，用于通过应用程序编程接口语音输出所述识别出的文字和控制机械手臂书写所述识别出的文字。其中，所述控制系统，具体用于：通过应用程序编程接口语音输出所述识别出的文字和通过逆运动学确认机械手臂的关节值，根据所述确认的机械手臂的关节值，控制机械手臂书写所述识别出的文字。可以发现，以上方案，人形机器人可以对该得到的黑白效果的图像进行文字识别，识别出该图像中的文字信息，能够实现人形机器人能够对文字进行识别，填补了人形机器人在文字识别领域的空白。进一步的，以上方案，人形机器人可以通过应用程序编程接口语音输出该识别出的文字和控制机械手臂书写该识别出的文字，能够实现人形机器人能够对识别出的文字进行读写。附图说明图1是本专利技术基于人形机器人的文字识别方法一实施例的流程示意图；图2是本专利技术基于人形机器人的文字识别方法一实施例中人形机器人采用开源计算机视觉库方式对该获取的文字图像进行图像灰度化的图像处理后的图像的一举例示意图；图3是本专利技术基于人形机器人的文字识别方法一实施例中人形机器人采用开源计算机视觉库方式对经图像灰度化处理后的图像进行图像二值化的图像处理后的图像的一举例示意图；图4是本专利技术基于人形机器人的文字识别方法一实施例中人形机器人采用开源计算机视觉库方式对经图像二值化处理后的图像进行图像平滑去噪的图像处理后的图像的一举例示意图；图5是本专利技术基于人形机器人的文字识别方法另一实施例的流程示意图；图6是本专利技术基于人形机器人的文字识别方法另一实施例中人形机器人书写“大”字过程的一举例示意图；图7是本专利技术人形机器人一实施例的结构示意图；图8是本专利技术人形机器人另一实施例的结构示意图；图9是本专利技术人形机器人又一实施例的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例，对本专利技术作进一步的详细描述。特别指出的是，以下实施例仅用于说明本专利技术，但不对本专利技术的范围进行限定。同样的，以下实施例仅为本专利技术的部分实施例而非全部实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术提供一种基于人形机器人的文字识别方法，能够实现人形机器人能够对文字进行识别，填补了人形机器人在文字识别领域的空白。请参见图1，图1是本专利技术基于人形机器人的文字识别方法一实施例的流程示意图。需注意的是，若有实质上相同的结果，本专利技术的方法并不以图1所示的流程顺序为限。如图1所示，该方法包括如下步骤：S101：人形机器人获取文字图像。S102：人形机器人采用OpenCV(开源计算机视觉库)方式，对该获取的文字图像进行图像处理，得到黑白效果的图像。其中，该人形机器人采用开源计算机视觉库方式，对该获取的文字图像进行图像处理，得到黑白效果的图像，可以包括：人形机器人采用开源计算机视觉库方式，对该获取的文字图像进行图像灰度化、图像二值化、图像平滑去噪等的图像处理，得到黑白效果的图像。请参本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人形机器人的文字识别方法，其特征在于，包括：人形机器人获取文字图像；采用开源计算机视觉库方式，对所述获取的文字图像进行图像处理，得到黑白效果的图像；对所述得到的黑白效果的图像进行文字识别，识别出所述图像中的文字信息。

【技术特征摘要】
1.一种基于人形机器人的文字识别方法，其特征在于，包括：人形机器人获取文字图像；采用开源计算机视觉库方式，对所述获取的文字图像进行图像处理，得到黑白效果的图像；对所述得到的黑白效果的图像进行文字识别，识别出所述图像中的文字信息。2.如权利要求1所述的基于人形机器人的文字识别方法，其特征在于，所述人形机器人对所述得到的黑白效果的图像进行文字识别，识别出所述图像中的文字信息，包括：人形机器人采用超立方体网络的光学字符识别方式，对所述得到的黑白效果的图像进行文字识别，识别出所述图像中的文字信息。3.如权利要求1或2所述的基于人形机器人的文字识别方法，其特征在于，所述人形机器人采用超立方体网络的光学字符识别方式，对所述得到的黑白效果的图像进行文字识别，识别出所述图像中的文字信息，包括：人形机器人采用超立方体网络的光学字符识别方式训练字库，并采用经训练字库后的超立方体网络的光学字符识别方式，对所述得到的黑白效果的图像进行文字识别，识别出所述图像中的文字信息。4.如权利要求3所述的基于人形机器人的文字识别方法，其特征在于，在所述人形机器人对所述得到的黑白效果的图像进行文字识别，识别出所述图像中的文字信息之后，还包括：人形机器人通过应用程序编程接口语音输出所述识别出的文字和控制机械手臂书写所述识别出的文字。5.如权利要求4所述的基于人形机器人的文字识别方法，其特征在于，所述人形机器人通过应用程序编程接口语音输出所述识别出的文字和控制机械手臂书写所述识别...

【专利技术属性】
技术研发人员：庄礼鸿，张晨，
申请(专利权)人：厦门理工学院，
类型：发明
国别省市：福建,35