一种触摸屏笔型识别方法、装置、触摸屏及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及触摸屏技术领域，公开了一种触摸屏笔型识别方法、装置、触摸屏及存储介质，方法包括获取书写笔在触摸屏书写时的当前书写信号；对所述当前书写信号进行分析提取，得到当前信号特征值；将所述当前信号特征值与预先配置的笔型模型库中的信号特征值进行匹配，得到与所述当前信号特征值对应的笔类型；其中，所述笔型模型库包括与每一笔类型对应的信号特征值集合。本方法能够实现红外触摸屏对不同笔的识别，从而精准的判别已纳入笔型模型库的笔类型，笔型模型库的笔类型可以包含不同材质的笔。同时，在识别时不依赖笔头遮挡光线量识别笔径，提高了识别笔径的精细度。提高了识别笔径的精细度。提高了识别笔径的精细度。

【技术实现步骤摘要】
一种触摸屏笔型识别方法、装置、触摸屏及存储介质


[0001]本专利技术涉及触摸屏
，尤其涉及一种触摸屏笔型识别方法、装置、触摸屏及存储介质。

技术介绍

[0002]随着物联网行业的发展，人们对人机交互的兴趣和探索逐渐加深，对交互体验的要求也逐渐提高，尤其是对触摸屏的体验。大尺寸触摸屏由于工艺、成本和运输等种种原因，目前仍由红外主导。
[0003]目前，传统的红外触摸屏不便于做多笔识别，其原因在于传统红外的多笔识别是基于笔头的粗细不同，对红外屏表面的光网遮挡程度不同，来区分书写者使用的是粗笔还是细笔。如图1所示，为传统红外屏对不同笔的识别方式，其中S101笔径遮挡光线量多于S102笔径。但是，在上述识别方式中，触摸屏无法区分不同材质的笔。此外，由于数据量和处理器速度限制，触摸屏无法进行超密的光网分析，导致无法精细的识别笔径，可区分的笔径级别数量也被限制在6级以内。
[0004]综上，现有的触摸屏通过笔头遮挡光线量识别笔径，导致触摸屏无法区分不同材质的笔，且识别笔径的精细度不高。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了一种触摸屏笔型识别方法、装置、触摸屏及存储介质，以解决现有的触摸屏通过笔头遮挡光线量识别笔径，导致触摸屏无法区分不同材质的笔，且识别笔径的精细度不高的技术问题。
[0006]第一方面，为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种触摸屏笔型识别方法，包括：
[0007]获取书写笔在触摸屏书写时的当前书写信号；
[0008]对所述当前书写信号进行分析提取，得到当前信号特征值；
[0009]将所述当前信号特征值与预先配置的笔型模型库中的信号特征值进行匹配，得到与所述当前信号特征值对应的笔类型；其中，所述笔型模型库包括与每一笔类型对应的信号特征值集合。
[0010]优选地，所述笔型模型库的配置过程包括：
[0011]获取不同类型笔在触摸屏书写的电信号；
[0012]对每一所述电信号进行频率分析，得到与每一所述电信号对应的信号特征值；其中，所述信号特征值包括频率参数和MFCC参数；
[0013]对所述信号特征值进行概率统计，得到概率特征值集合；
[0014]对训练过程中吻合概率高于预设阈值的概率特征值集合进行筛选，得到与每一笔类型对应的信号特征值集合；其中，所述吻合概率为每次所述信号特征值落入所述概率特征值集合的概率；
[0015]根据所有所述信号特征值集合，得到笔型模型库。
[0016]优选地，所述对每一所述电信号进行频率分析，得到与每一所述电信号对应的信号特征值，包括：
[0017]对每一所述电信号进行傅里叶变换，得到信号的幅频特性曲线；
[0018]根据所述幅频特性曲线，得到主频谱频率范围值、幅频曲线面积；其中，所述频率参数包括所述主频谱频率范围值和所述幅频曲线面积；
[0019]对每一所述电信号进行分帧、加窗、快速傅里叶变换，再经过滤波器组，得到MFCC参数。
[0020]优选地，在所述获取书写笔在触摸屏书写时的当前书写信号之前，所述方法还包括：
[0021]获取书写笔在触摸屏书写时的振动信号；
[0022]对所述振动信号的时域波形进行分析，得到声音幅度；
[0023]当所述声音幅度达到预设门限值时，判定有书写事件发生。
[0024]优选地，所述对所述当前书写信号进行分析提取，得到当前信号特征值，包括：
[0025]对所述当前书写信号进行信号放大和抗混叠滤波，得到处理后的当前书写信号；
[0026]对处理后的当前书写信号进行频率分析，得到当前信号特征值。
[0027]优选地，每一所述笔类型与一个二进制数相对应，所述笔型模型库包括与每一所述二进制数对应的信号特征值集合。
[0028]第二方面，本专利技术提供了一种一种触摸屏笔型识别装置，包括：
[0029]信号获取模块，用于获取书写笔在触摸屏书写时的当前书写信号；
[0030]信号分析模块，用于对所述当前书写信号进行分析提取，得到当前信号特征值；
[0031]笔型识别模块，用于将所述当前信号特征值与预先配置的笔型模型库中的信号特征值进行匹配，得到与所述当前信号特征值对应的笔类型；其中，所述笔型模型库包括与每一笔类型对应的信号特征值集合。
[0032]第三方面，本专利技术还提供了一种触摸屏，包括玻璃盖板、显示屏、压电陶瓷以及如上述中任意一项所述的触摸屏笔型识别装置，所述玻璃盖板与所述显示屏相对设置，所述压电陶瓷设置于所述玻璃盖板靠近所述显示屏的一侧边缘，所述压电陶瓷用于采集书写时的振动信号。
[0033]第四方面，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述中任意一项所述的触摸屏笔型识别方法。
[0034]相比于现有技术，本专利技术具有如下有益效果：
[0035]本专利技术提供一种触摸屏笔型识别方法，包括获取书写笔在触摸屏书写时的当前书写信号；对所述当前书写信号进行分析提取，得到当前信号特征值；将所述当前信号特征值与预先配置的笔型模型库中的信号特征值进行匹配，得到与所述当前信号特征值对应的笔类型；其中，所述笔型模型库包括与每一笔类型对应的信号特征值集合。
[0036]本专利技术通过使用频域、时域结合的方式对书写信号的频率特征、幅值分布等整体参数分析，然后与笔型模型库中的信号特征值进行匹配，实现红外触摸屏对不同笔的识别，从而精准的判别已纳入笔型模型库的笔类型，笔型模型库的笔类型可以包含不同材质的
笔。同时，在识别时不依赖笔头遮挡光线量识别笔径，提高了识别笔径的精细度。
附图说明
[0037]图1是现有技术中传统红外屏对不同笔的识别方式示意图；
[0038]图2是本专利技术第一实施例提供的触摸屏笔型识别方法流程示意图；
[0039]图3是本专利技术第二实施例提供的触摸屏笔型识别装置结构示意图；
[0040]图4是本专利技术实施例提供的触摸屏笔型识别装置的框架图；
[0041]图5是本专利技术实施例提供的触摸屏结构示意图；
[0042]图6是本专利技术实施例提供的另一触摸屏结构示意图。
[0043]其中，附图标记如下：1、玻璃盖板；2、显示屏；3、压电陶瓷；4、红外接收灯；5、红外发射灯。
具体实施方式
[0044]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0045]参照图2，本专利技术第一实施例提供了一种触摸屏笔型识别方法，包括以下步骤：
[0046]S11，获取书写笔在触摸屏书写时的当前书写信号；
[0047]S12，对所述当前书写信号本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种触摸屏笔型识别方法，其特征在于，包括：获取书写笔在触摸屏书写时的当前书写信号；对所述当前书写信号进行分析提取，得到当前信号特征值；将所述当前信号特征值与预先配置的笔型模型库中的信号特征值进行匹配，得到与所述当前信号特征值对应的笔类型；其中，所述笔型模型库包括与每一笔类型对应的信号特征值集合。2.根据权利要求1所述的触摸屏笔型识别方法，其特征在于，所述笔型模型库的配置过程包括：获取不同类型笔在触摸屏书写的电信号；对每一所述电信号进行频率分析，得到与每一所述电信号对应的信号特征值；其中，所述信号特征值包括频率参数和MFCC参数；对所述信号特征值进行概率统计，得到概率特征值集合；对训练过程中吻合概率高于预设阈值的概率特征值集合进行筛选，得到与每一笔类型对应的信号特征值集合；其中，所述吻合概率为每次所述信号特征值落入所述概率特征值集合的概率；根据所有所述信号特征值集合，得到笔型模型库。3.根据权利要求2所述的触摸屏笔型识别方法，其特征在于，所述对每一所述电信号进行频率分析，得到与每一所述电信号对应的信号特征值，包括：对每一所述电信号进行傅里叶变换，得到信号的幅频特性曲线；根据所述幅频特性曲线，得到主频谱频率范围值、幅频曲线面积；其中，所述频率参数包括所述主频谱频率范围值和所述幅频曲线面积；对每一所述电信号进行分帧、加窗、快速傅里叶变换，再经过滤波器组，得到MFCC参数。4.根据权利要求1所述的触摸屏笔型识别方法，其特征在于，在所述获取书写笔在触摸屏书写时的当前书写信号之前，所述方法还包括：获取书写笔在触摸屏书写时的振动信号；对所述振动信号的时域波形进行分析，得到声音幅度；当所述声音...

【专利技术属性】
技术研发人员：饶培宇，李云龙，
申请(专利权)人：广州华欣电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：