每天，在家庭、车辆、工作场所和公共场所，许多人都使用带有光滑玻璃触摸屏和无处不在的按钮的人机界面(HMI)。COVID-19病毒的传播和严重程度不断增加，引发了人们对与多个其他人触摸相同按钮或屏幕的担忧。大流行突然改变了对替代接口的需求，以减少身体接触的需要。目前还不完全了解病毒是如何传播的。然而，最近的一项研究表明，SARS-CoV-2可以在玻璃、塑料和钢铁等表面上存活两到三天。这使得在工作场所、零售店和医院环境中为人机交互启用非接触式替代方案变得更加重要。触控式工业物联网(IIoT)的引入带来了自动化制造和智能机器通信，但仍有人必须与机器交互的时候。为了减少细菌和病毒的传播，我们需要非接触式替代品来替代传统的按钮或触摸屏控件。许多用户熟悉家庭或车辆中的语音助手应用程序。然而，这种语音控制在嘈杂的生产设施、活跃的户外环境或交谈的人群中并不可靠。对于这些情况，可以结合语音和手势来提供更具适应性和更强大的多模式免触摸界面。对于由语音或视觉控制的系统，机器必须快速可靠地区分有意的用户命令和随机或无意的输入。例如，只有当用户打算以这种方式响应时才应打开机器，而不仅仅是因为有人站在机器附近说话。机器视觉系统可以识别手势，例如手部动作、点头、挥手和指向。解释肢体语言可以成为机器响应人类操作员可见输入的一种更自然的方式。基于手势的解决方案开发开发基于手势的解决方案的第一步是确定系统必须识别和解释哪些手势类型。例如，用户是只用手交流还是全身运动？手指的动作是否比整个身体更容易被视觉系统识别？整个身体可能被衣服或其他随身物品覆盖？手势复杂度也是一个重要的设计参数。例如，打开一扇门可能只需要一个手势，但调整环境控制或改变生产线可能需要一系列复杂的手势。最后，移动速度和环境条件也起着重要作用，例如当照明水平低或太亮时。了解所有这些因素有助于确定检测和解释手势所需的摄像头传感器的数量和类型、视野、焦距和分辨率。此外，建议提供备用界面，例如语音控制或物理触摸屏，以防用户无法使用手势方法。对于工业环境中的安全关键功能，应用软件可能需要进行功能安全评估和认证，例如用于工业系统的IEC61508。将概念变为现实了解手势、环境和相机类型后，我们必须获取或构建用于手势识别的机器学习模型。图1左侧显示了将手势示例转换为推理引擎所需的步骤，这实际上是一种识别手势的算法。TensorFlow、ONNX和Pytorch是用于此目的的一些常用工具。只有现在我们才能确定合适的硬件和软件。手势识别系统通常建立在工业级嵌入式平台上，从连接到通用计算核心的单个智能摄像头，到为多核处理器提供高度优化视觉和机器学习加速器的多个摄像头传感器。图1显示了手势识别系统的两个选项，建议将i.MXRT微控制器平台用于更简单的系统，将NXPi.MX8MPlus应用处理器用于更复杂或响应速度更快的手势和视觉系统。立体视觉相机可以使用带有音频输入、语音识别和声音发生器的MIPI-CSI、USB或以太网连接来提供音频用户反馈。显示面板还可以向用户提供直观的说明和反馈，并且可以包含一个备用触摸屏，以防非接触式控件出现故障或无法使用。最快的方法是利用现有的嵌入式平台和工具包。例如，ToradexApalisi.MX8EmbeddedVisionStarterKit是一款基于NXPi.MX8应用处理器的工业级单板解决方案，结合AlliedVisionsensor，利用AmazonWebServices(AWS)开发工具进行对象识别任务。该工具集收集手势示例并将其输入AWS工具以训练手势识别模型。然后可以将由此产生的推理引擎加载回同一个工具包中，以识别手势并通知机器如何响应。结论随着对非接触式用户界面需求的增加，机器视觉系统将越来越受欢迎。这种需求存在于广泛的应用中，包括零售、智能建筑、医疗保健、工业和娱乐。在工业和制造环境中，非接触式控制不仅可以确保用户安全，还可以改善人机交互的方式。现有的硬件和软件子模块可用于构建具有成本效益的基于手势的控件，这些控件具有响应性和可靠性，开创了无触摸用户界面的新时代，这将有助于行业在新的环境中继续正常发展。【小编推荐】Linux终端如何连接WiFi？Netflix产品Spinnaker微服务实践分析如何在Docker容器中运行Docker“3种方式”美国“禁令”周日生效：TikTok坚持诉讼，微信企业海外版悄然改名使用用于管理SSH连接的开源工具nccm
