基于FDC2214设计的手势识别系统

基于电容式感应的手势识别系统设计发布时间：2023-02-20T03:48:53.050Z 来源：《科学与技术》2022年19期作者：王展[导读] 目前，电容感应的手势识别系统闯入人们视野，因为这样的系统相对硬件要求小，而且功耗小，对环境光强不敏感，只需要手放在上面，便可通过电容传感实现识别解锁，这样的设计方案不仅大大的提高了工作效率，更为人们生活提供了方便，而且节约成本，减少成本输出，还遵循了绿色环保发展的特点。

王展天地（常州）自动化股份有限公司江苏常州 213000摘要：随着我国经济的不断发展、科技的不断进步，越来越多的高新科技产业融入人们的生活，给人们的生活带来了极大的帮助，不仅提高了人们的生活质量，还让人们的生活越来越简单便利。

手势识别系统就是一个全新的高新科技，为人们解锁开锁等方面提供了不少的便利，在传统的手势识别装置中，往往会需要大量的复杂的设备进行计算，从而增加手势识别系统生产成本，所以想要提高性价比，增加人们方便程度，就有团队不断改良手势识别系统。

目前，电容感应的手势识别系统闯入人们视野，因为这样的系统相对硬件要求小，而且功耗小，对环境光强不敏感，只需要手放在上面，便可通过电容传感实现识别解锁，这样的设计方案不仅大大的提高了工作效率，更为人们生活提供了方便，而且节约成本，减少成本输出，还遵循了绿色环保发展的特点。

本文主要对系统的硬件与软件设计进行了解说和分析，最后根据设计内容进行系统测试，将测试结果传达给各位，希望对有关部门有所帮助。

关键字：电容；感应；手势识别；系统设计引言：在目前的社会为了给操作者更加舒适的体验感，手势识别系统开始从二维向三维展开，让手势识别系统更加立体化、全面化，让手势识别系统更加完整化、稳定化、安全化。

这样不仅可以提高手势识别的安全性，更可以节省复杂步骤、方便快捷。

目前的社会上比较流行的手势识别方案主要是计算机视觉手势识别，这样的视觉效果可以通过肤色、手势分割、特征提取等判断手势进行分析，并针对皮肤内质进行体感测试，收集人体骨骼信息得出结果。

• 194•本文介绍了几种基于单片机系统的纸张计数装置，并进行了分析和总结，这些装置的共同特点是将电容值的变化转变为频率值的变化，最终通过频率和纸张数目的对应关系得出纸张数目。

本设计基于STM32嵌入式单片机提出一种新的纸张计数方案，该方案利用STM32嵌入式单片机通用定时器的输入捕获功能，对电容充电高电平捕获，获得高电平的建立时间，并将捕获的时间换算为纸张数目，是一种简单、可行的设计方案。

许多行业及办公场所需要对纸张进行计数，传统的测量方法是先测量出一叠纸张厚度，再除以单张纸张厚度，从而得出纸张数量；这种传统方法效率低、测量不精确，已经不能满足现代办公的需求。

随着计算机技术的发展，尤其是嵌入式单片机的发展，许多科技工作者着手研究效率更高、测量更加精确的纸张计数装置，针对纸张计数模型都提出了很多可行的、合理的设计方案。

本文提出了一种基于STM32F4嵌入式单片机，利用高电平边沿捕获技术，实现纸张计数的一种设计方案。

1 几种技术方案介绍1.1 由CD4069非门构成的非对称式多谐振荡器由平板电容器和CD4069非门构成非对称式多谐振荡器，平板电容器的容量值随着纸张数量的变化而变化，从而使振荡器的输出频率发生变化，通过单片机对频率的检测，间接得到测试纸张的数目。

由CD4069非门构成的非对称式多谐振荡器的振荡频率，理论上可以高达4M ，实际应用在2M 左右，对纸张的区分度较好。

1.2 555定时器555定时器是一种模拟和数字功能相结合的中规模集成器件，555定时电路用途广泛，用于脉冲波形的产生与转换、测量与控制等方面。

利用平板电容器和555定时电路组成脉冲波形发生器，将脉冲传送到单片机中，由于不同的纸张数量可以产生不同的波形，所以可以通过采集不同的频率的波形，并计算频率值来计算纸张数量。

通过设置合适的电路参数，振荡频率范围广，当纸张数目发生变化，频率会明显变化，也能够较好的区别纸张数目。

1.3 以CAV444芯片为核心检测器件CAV444是一个多种电容式传感器信号测量集成电路，基于CAV444芯片的电容测量电路，能够将测得的电容量转变为相应频率输出。

手势识别系统技术设计方案背景介绍手势识别技术已经逐渐应用到各种领域，如智能家居、医疗、工业等。

本文旨在设计一款简单易用的手势识别系统，实现手势控制电脑/电视等设备的功能。

技术方案1. 硬件设备：对于手势识别系统，需要使用深度研究摄像头或者Infrared Depth Sensor进行识别。

以前者为例，可以选择Intel RealSenseD435等产品；2. 手势识别模型：使用深度研究技术，先在数据集上进行训练，得到模型。

手势识别模型常见的有CNN、RNN等模型，可以选择较为简单的结构，使得模型运行速度较快。

同时，应注意对手势数据进行前处理，以去除噪声等；3. 后台开发：将手势识别模型部署在后台，通过API接口与前端进行通信。

在后台可以实现多种手势控制，例如通过手势控制鼠标/光标移动、点击等；4. 前端界面：使用现有工具库，如React或Vue.js等，开发用户友好的前端交互界面。

用户可以通过手势控制触发前端事件，如改变页面内容、调整音量等。

实现步骤1. 前期准备：购买深度研究摄像头，编写数据集，完成数据预处理和模型训练等；2. 搭建后台：使用Tensorflow等框架，将模型部署在后台，并实现API接口；3. 前端设计：使用React或Vue.js等框架，设计手势控制界面；4. 整合测试：将前后端进行整合，并进行测试、调试。

结论本文介绍了一种手势识别系统的技术设计方案，旨在实现手势控制电脑/电视等设备的功能。

通过对硬件设备、手势识别模型、后台开发、前端界面等方面的设计，可以设计出简单易用的手势识别系统。

《基于机器视觉的手势识别系统设计与实现》一、引言随着人工智能技术的不断发展，机器视觉作为其重要组成部分，在各个领域得到了广泛的应用。

手势识别作为机器视觉的一个重要研究方向，具有广泛的应用前景。

本文旨在设计并实现一个基于机器视觉的手势识别系统，以提高人机交互的便捷性和自然性。

二、系统设计1. 硬件设计本系统主要包含摄像头、计算机等硬件设备。

其中，摄像头用于捕捉手势图像，计算机则负责处理这些图像信息。

为保证系统识别的准确性和实时性，我们选用高分辨率、低延迟的摄像头，以及具有强大计算能力的计算机。

2. 软件设计软件设计是本系统的核心部分，主要包括图像预处理、特征提取、模式识别等模块。

(1) 图像预处理图像预处理是为了提高图像的质量，以便后续的特征提取和模式识别。

主要包括图像滤波、二值化、归一化等操作。

其中，图像滤波用于消除图像中的噪声，二值化将图像转化为黑白二值图像，归一化则将图像的尺寸和亮度进行统一处理。

(2) 特征提取特征提取是手势识别的关键步骤，主要目的是从预处理后的图像中提取出手势的特征。

本系统采用基于深度学习的特征提取方法，通过训练卷积神经网络（CNN）来提取手势的特征。

(3) 模式识别模式识别是对提取出的特征进行分类，以确定手势的种类。

本系统采用支持向量机（SVM）进行模式识别，通过训练大量的手势样本，建立手势与类别之间的映射关系。

三、系统实现1. 数据采集与处理首先，我们需要采集大量的手势数据。

这些数据可以通过专业的手势采集设备获取，也可以通过网络资源进行收集。

然后，对采集到的数据进行预处理，包括图像滤波、二值化、归一化等操作，以便后续的特征提取和模式识别。

2. 特征提取与训练利用深度学习技术，我们训练一个卷积神经网络来提取手势的特征。

在训练过程中，我们需要大量的带标签的手势数据。

通过不断调整神经网络的参数，使网络能够准确地提取出手势的特征。

3. 模式识别与测试在特征提取完成后，我们使用支持向量机进行模式识别。

《装备维修技术》2021年第14期—237—FDC 系统在PECVD 设备管理中的运用操晓敏（杭州士兰明芯科技有限公司，浙江杭州310000）摘要：当前，PECVD 设备已经在以LED 设备制造为代表的诸多行业中得到应用，但其设备管理过程中仍存在一些困难，需要应用FDC 系统加以解决。

基于此，本文对FDC 系统在PECVD 设备管理中的应用进行了探讨，从多个方面阐述了FDC 系统如何得以有效应用，以期不断提高PECVD 设备应用和管理水平。

关键词：FDC 系统；PECVD 设备；监控；管理1.1FDC 的基本概念FDC 全称为Fault Detection and Classification，其在工程装备领域的应用已经较为广泛，能够在一定程度上，实现对工程装备的智能化管理[1]。

在工业设备运行的过程中，FDC 系统能够实时收集设备的相关参数，并对参数进行建模分析，实现对设备的问题情况进行快速反馈，降低不合格产品的出现几率。

从目前来看，FDC 在PECVD 设备的管理中应用较多，通过采用FDC 系统，以往在PECVD 管理工作中存在的不足之处就得到了有效的解决，一些难以进行监测的工艺流程和参数也得到了实时的监测[2-3]。

2.PECVD 的基本原理和结构在PECVD 设备的运行过程中，低温等离子体将在低气压的环境下，在样品托盘上发生辉光放电，这一过程将产生热量使样品升温，当样品已经升温到预设值后，通入相应的气体进行反应，以制备固态薄膜。

在固态薄膜的生长过程中，化学反应所生成的副产物将从固态薄膜表面逐渐脱离，并通过真空泵的动力作用，从设备的出口排出。

PECVD 的结构相对较为复杂，主要的三个模块则是真空和压力控制系统、淀积系统、以及气体及流量控制系统。

其中，真空和压力控制系统通常采用干泵和分子泵进行抽气，实现高真空的反应环境，避免空气中的氮气、氧气和水蒸气等成分给反应带来不良影响。

淀积系统是PECVD 设备的核心模块，包括射频电源和水冷系统等，能够确保安全地将反应气体进行离子化处理，同时该模块中还含有基片加热装置，其能够通过加热来除去样品中所包含的水蒸气，确保薄膜能够更好附着在样品表面。

完备冷冗余FDCS系统的设计与实现
马银良;黄益民
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】1999(015)005
【摘要】本文介绍了一种已用于实际的完备冷冗余ＦＤＣＳ系统；监控器降级重构解决了双单元冗余的可靠性瓶颈问题；介绍了故障诊断原理及上位机冗余技术。

该系统现已以每２４ｈ不间断运行了２年，达到了可靠性设计要求。

【总页数】3页(P34-36)
【作者】马银良;黄益民
【作者单位】广州水利科学研究所;广东工业大学计算机系
【正文语种】中文
【中图分类】TP277
【相关文献】
1.监控系统冗余补光控制系统设计与实现 [J], 付梓楠;
2.基于连续运行参考站网系统完备性监控设计与实现 [J], 陈日高;徐益群;白清波;洪泽;张锋
3.基于FDC2214的手势识别系统设计与实现 [J], 陈阳
4.阀冷控制系统变频器冗余模拟量设定值的研究 [J], 徐明;徐卫丽;温亚磊;徐亚男;王若愚
5.冷贮备冗余系统可靠度预计的递归算法 [J], 刘琦;高文杰;武小悦;周经伦
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基于机器视觉技术的智能手势识别系统设计与实验近年来，人工智能技术在各个领域持续迭代升级，为各行业带来巨大创新空间。

其中，基于机器视觉技术的智能手势识别系统备受关注。

手势识别系统可以识别人体动作和姿态，将人的非语言行为转化为机器可以理解的数字信号，让计算机可以更直观、更智能地与人互动，可以广泛应用于人机交互、智慧家居、虚拟现实、辅助医疗等领域。

本文将介绍手势识别系统的设计原理、系统构成和实验结果，以期为智能手势技术爱好者提供一些参考。

一、手势识别系统设计原理手势识别系统是一种基于机器视觉技术的人机交互系统，需要完成对人体动作的实时、准确、稳定识别。

其基本原理是将人体动作或手势的图像进行处理，提取出图像特征，然后应用机器学习或模式识别算法对特征进行分类。

传统手势识别系统的设计流程一般包括以下几个步骤：1. 数据采集：收集手势动作的图像或视频数据。

2. 图像预处理：对采集的数据进行去噪、平滑、滤波、分割等预处理操作，以提高后续特征提取的准确性和稳定性。

3. 特征提取：从预处理后的图像中提取出用于描述手势动作的特征，例如手指的曲度、手掌的面积、手背的角度、手部骨骼坐标等。

4. 特征匹配：将提取出的手势特征与已知的手势模板进行匹配，通过模板匹配、机器学习等方法识别手势类型。

5. 输出结果：将识别的手势类型转化为计算机可以理解的数字信号输出，如键盘键值、鼠标坐标、控制指令等。

二、手势识别系统构成手势识别系统可以分为硬件部分和软件部分两个部分，下面介绍一下每个部分的构成和功能。

1. 硬件部分：硬件部分主要包括图像采集设备、嵌入式系统和外围配件三个部分。

图像采集设备：一般采用深度相机、红外线摄像头、 RGBD相机等设备，可以获取到三维空间中的手势动作信息。

嵌入式系统：嵌入式系统可以将图像采集设备采集到的数据进行处理、存储和输出。

嵌入式系统通常选择高性能、低功耗的处理器，如NVIDIA Jetson Nano, Raspberry Pi和Arduino，这些嵌入式系统使用比较普遍。

Value Engineering0引言人工智能的浪潮正在席卷全球，机器学习、计算机视觉、神经网络等名词逐渐走进人们的生活，它们都同属于人工智能的范畴。

手势一直被认为是一种可以提供更自然、更有创意和更直观的能与计算机进行通信的交互方式。

因此，基于人工智能的手势识别成为计算机科学和语言技术中的一个重要主题。

接触式的检测识别控制系统，存在着诸多的问题。

如操作较为复杂，不够智能化，对老人和小孩极度不友好；有一些手持式的或者穿戴式的智能识别设备会有电辐射，对人体会有损害。

基于以上实际，非接触式的检测识别技术应运而生。

其中语音识别、手势识别是杰出代表。

1国内外研究现状2008年，北京航空航天大学的任程等人用头盔和数据手套研究了虚拟现实系统中的虚拟手；2010年，清华大学的沙亮等人研究了基于无标记全手势视觉的人机交互技术，提出了一种使用通用摄像头的车载手势视觉交互系统的解决方案，复杂环境识别率达80%；2011年，微软公司公布了Kinect ，该摄像头可以借助红外线来识别手势运动；2014年，中国科学院大学的薛姣等人研究了一种基于触摸屏的手势遥控系统，平均识别率达99%；2015年，江南大学的姜克等人使用Kinect 研究了基于深度图像的3D手势识别，识别率达76.6%；2015年，谷歌ATAP 部门公布了Project Soli ，该项目采用微型雷达来识别手势运动，可以捕捉微小动作；2017年，电子科技大学的王琳琳等人研究了基于惯性传感器的手势交互方法，准确率达96.7%。

2系统总体设计方案本文以手势识别系统为研究对象，通过研究分析，独立设计出一套完整的高精度的手势识别系统，并应用到现实生产与教学实践中。

根据前期调研，具有广泛的应用前景，对科研、生产有极大的促进作用。

本文以STC89C51单片机芯片为整个系统的控制核心，前置PAJ7620U2传感器最为控制系统的手势检测模块，主要用于检测实时传输的手势信号。