[發明專利]一種基于圖像識別技術的智能鼠標及處理方法

在審

• 申請號: 201711146545.3
• 申請日: 2017-11-17
• 公開（公告）號: CN107943326A
• 公開（公告）日: 2018-04-20
• 發明（設計）人: 付建軍
• 申請（專利權）人: 成都市鑫裕華科技有限公司
• 主分類號: G06F3/0354
• 分類號: G06F3/0354;G06F3/038;G06K9/00;G06K9/22;G06K9/46;G06K9/62
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1.一種基于圖像識別技術的智能鼠標，其特征在于，所述鼠標包括：鼠標和鼠標筆，所述鼠標筆包含有一個鼠標筆頭和一個鼠標筆桿，所述鼠標筆桿可套接在鼠標筆頭上軸向移動實現伸長和收縮；所述鼠標的后面面包含有向前端面內凹的槽孔，所述鼠標筆桿和鼠標筆頭收縮后插接在槽孔內并與槽孔配合卡接；所述鼠標內部設置有用于處理鼠標中數據信息的微處理器；所述微處理器分別信號連接于用于檢測鼠標移動速度的速度傳感器、用于提供光源的冷陰極熒光燈以及用于連通鼠標和上位機數據通信的數據傳輸單元；所述速度傳感器信號連接于用于圖像識別的圖像處理器。

2.如權利要求1所述的基于圖像識別技術的智能鼠標，其特征在于，所述鼠標筆頭和鼠標筆桿均包括有至少一個的彈性卡片和凹槽；所述鼠標筆桿和槽孔的內側面包含有至少一個的弧槽；所述彈性卡片的形狀為一個U形，并橫向安裝在凹槽內，所述彈性卡片中組成U形的兩側彈片中其中一側與凹槽的底面接觸，另一側的頂部包含有圓弧形狀的凸起塊，所述凸起塊接觸穿過凹槽的槽口并與弧槽配合卡接。

3.如權利要求2所述的基于圖像識別技術的智能鼠標，其特征在于，所述圖像處理器包括：用于獲取原始圖像信息的圖像采集模塊；所述圖像采集模塊信號連接于用于對圖像進行銳化處理的圖像銳化模塊；所述圖像銳化模塊信號連接于用于對圖像進行二值化處理的二值化模塊；所述圖像二值化模塊信號連接于對圖像進行邊緣閾值檢測的邊緣閾值檢測模塊；所述邊緣閾值檢測模塊信號連接于用于對閾值檢測后的圖像進行識別和匹配的文字匹配模塊。

4.如權利要求3所述的基于圖像識別技術的智能鼠標，其特征在于，所述圖像采集模塊包括：CCD攝像頭和模數轉換模塊；所述CCD攝像頭用于獲取原始的圖像信號，將圖像信號發送給模數轉換模塊；所述模數轉換模塊信號連接于圖像銳化模塊，用于將CCD攝像頭發送過來的模擬圖像信號轉換為數字圖像信號，將轉換后的圖像信號發送至圖像銳化模塊。

5.如權利要求4所述的基于圖像識別技術的智能鼠標，其特征在于，所述文字匹配模塊包括：硬盤存儲器和檢索處理器；所述硬盤存儲器信號連接于檢索處理器，用于存儲匹配數據；所述檢索處理器分別信號連接于閾值邊緣檢測模塊和硬盤存儲器，用于根據閾值邊緣檢測的結果，從硬盤存儲器中調取匹配數據進行匹配，得出匹配結果，將結果發送給微處理器。

6.如權利要求5所述的基于圖像識別技術的智能鼠標，其特征在于，所述微處理器包括：數據處理單元、報警單元和光源控制單元；所述數據處理單元分別信號連接于報警單元和光源控制單元，用于根據用戶的操作命令、速度傳感器發送過來的數據以及圖像處理器發送過來的數據信息控制報警單元和光源控制單元的運行；所述報警單元，用于根據微處理器發送過來的命令發出報警信號；所述光源控制單元，用于根據微處理器發送過來的命令控制冷陰極熒光燈的運行。

7.一種基于權利要求1至6之一所述的基于圖像識別技術的智能鼠標的處理方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

步驟1：用戶發出圖像獲取命令到所述智能鼠標；所述微處理器發出控制命令到圖像處理器，控制圖像處理器開始運行；同時，微處理器發出控制命令到光源控制單元，控制冷陰極熒光燈發光，提供光源；

步驟2：用戶移動鼠標，在鼠標移動過程中，安裝于智能鼠標底部的CCD攝像頭實時獲取圖像信號，圖像處理器對圖像信號進行識別得出識別結果；

步驟3：若用戶在移動過程中的速度超過了設定的閾值，微處理器控制報警單元發出報警信號，提醒用戶放慢速度進行鼠標的移動；

步驟4：圖像處理器將識別結果發送給微處理器，微處理器經該結果經數據傳輸單元發送至上位機。

8.如權利要求7所述的基于圖像識別技術的智能鼠標的處理方法，其特征在于，所述圖像處理器進行圖像處理的方法包括以下步驟：

步驟1：CCD攝像頭實時獲取圖像信號，將圖像信號發送至圖像銳化模塊；

步驟2：圖像銳化模塊對接收到的圖像信號進行銳化，將銳化處理后的圖像信號發送至二值化模塊；

步驟3：二值化模塊對接受到的圖像進行二值化處理，將二值化處理后的圖像信號發送至邊緣閾值檢測模塊；

步驟4：邊緣閾值檢測模塊對接收到的圖像進行邊緣閾值檢測處理，將閾值檢測結果發送至文字匹配模塊；

步驟5：文字匹配模塊根據接收到的邊緣閾值檢測結果進行圖像識別和匹配，將匹配結果發送至微處理器。

9.如權利要求8所述的基于圖像識別技術的智能鼠標的處理方法，其特征在于，所述閾值邊緣檢測模塊的閾值邊緣檢測方法包括以下步驟：

步驟1：采用隸屬度函數將待處理的圖像映射為一個模糊矩陣P；

步驟2：設圖像f(x，y)具有L個灰度級，圖像大小為M*N，模糊矩陣P_M*N的元素P(i，j)為圖像的隸屬度函數為：μ_xy＝G(μ_xy)＝[1+(L-1)-f(x，y)/F_d]^-F；其中，參數F＝2；F_d與μ_xy的形狀有關；

步驟3：對μ_xy進行非線性變換，得到：

μ′_xy＝T_r(μ_xy)＝T₁(T_r-1(μ_xy))，r＝1，2...；

步驟4：對μ′_xy進行逆變換，得到模糊增強后的圖像f′_xy＝G(μ′_xy)^-1；

步驟5：得到圖像的邊緣為：

E_dge＝[f^*(x，y)]_M*N。