摘要：深度学习是新时代非常重要的概念，在图像识别技术的加持下，可以更好利用在智能自动叠衣机的设计中，让其质量和性能都更加优越，满足使用需求。本次研究针对深度学习在图像识别系统中的应用进行探究，从智能自动叠衣机的工作原理出发，对其进行优化提升，找到其中蕴含的图像识别技术。研究中充分利用文献研究法、实践研究法，提升研究质量，找到智能自动叠衣机的优势，并对其内部结构和功能进行解析。

关键词：图像识别技术；深度学习；智能自动叠衣机；科学技术

引言：

计算机技术的迅猛发展我欸图像识别技术奠定重要基础，也让深度学习成为可能，使科技产品更加具有实用性，用途更加多样广泛。在图像识别中，对图像的属性特征进行划分和提取，并通过特征分析实现对图像的智能分类，可以利用在智能自动叠衣机上，让这个产品更加高效。在图像特征的提取中需要较多算力，也就引入了深度学习的概念，利用好卷积神经网络对图像特征的提取、分类进行模型训练，将不同的技术联系起来，体现出跨学科的特征。

1相关技术

1.1深度学习

深度学习主要是指机器的学习，这种学习需要借助多层神经网络，根据其中的数据对特征进行分类，属于一种算法模型。对数据特征进行分类的一种算法模型。深度学习可以分为有监督学习与无监督学习两个大类。卷积神经网络也是非常重要的概念，分为输入层、卷积层、池化层和输出层，各自承担不同的任务与功能。输入层面要对二维图像进行判断和采集，这属于原始数据。卷积层中对图像的特征进行卷积，每个卷积核对应上一种图像特征；在池化层中，要对卷积层输出的特征图形进一步处理，结合网格进行再次划分和映射，将原本很负责的问题简单化，以此来为之后的工作做准备。卷积层与池化层交替部署，并可依据图像的特征维度设置卷积层数，共同构成隐含层，经过多层卷积，再由输出层输出最终的预测结果。

1.2图像识别技术

图像识别技术的发展也较为迅速，对于智能自动叠衣机产生了重要影响。在图像预处理中，就是在进行图像识别之前，通常需要对图像进行预处理。这包括图像的缩放、裁剪、去噪、增强对比度和颜色校正等操作，以提高图像质量和减少识别误差。需要进行物体检测，是指识别图像中的物体并定位它们的过程。常见的物体检测算法有基于特征的方法（如Haar特征和HOG特征）和基于深度学习的方法（如卷积神经网络）。这些算法可以帮助我们找到图像中存在的物体，并用矩形边界框标记它们的位置。特征提取是将图像转化为向量或特征表示的过程，以便后续分类或识别。常用的特征提取方法包括基于边缘、纹理、颜色和形状的特征提取算法。这些特征可以以数值或向量的形式表示图像的某些视觉特性。图像分类是将图像划分到不同类别中的过程。这需要使用机器学习算法来训练一个分类器，使其能够从图像的特征中学习到不同类别的模式和区别，并将新的图像分配给正确的类别。目标识别是图像识别中的一个重要任务，它涉及到在图像中识别和定位多个目标。常见的目标识别算法包括基于特征的方法（如SIFT、SURF）和基于深度学习的方法（如卷积神经网络）。

2图像识别技术与深度学习在智能自动叠衣机中的应用

2.1优化运作流程

将图像识别技术和深度学习利用好，将其与智能自动叠衣机的运作流程图相结合，让流程图更加清晰、合理科学。当衣物放至叠衣机中后，由图像采集结构对衣物进行识别，将图像信号转化为电信号并上传至上位机中，上位机通过对图像进行特征分析后，驱动叠衣机折叠板根据衣物摆放的位置进行位置调整，灵活采用PLC控制气缸与同步带的运动完成叠衣作业。最终衣物要经过整理和打包，完成最终的所有流程。装置搭配深度学习系统，不断进行自我优化，提高工作精度与个性化程度。基于图像识别设计CCD传感器探头对衣物参数数据的收集主要需要达到的标准有三个，分别为折叠板高效灵活性折叠运作、神经网络推算最优折叠算法、通过深度学习进行一个对折叠板控制及折叠矫正。

2.2优化产品实施

深度学习与图像识别技术也和产品的项目实施具有密切关联。衣服需要被放入叠衣机中才可以顺利开始工作，处于减少人类工作量，叠衣机要会对其中放入的衣物进行判断，是否满足其自身工作条件？通过工作能否进行折叠？这对于下一步的工作具有基础性意义。在得出判断的结论后，有两种可能性，一种是叠衣机对其进行折叠，进入正常的工作流程；第二种则是不对其进行折叠，停留在原本的位置上。当衣服被放置在折叠版上时，CCD图像采集系统会对衣物进行识别，对衣物的种类进行判断，进而与数据库构建联系，提取数据进行更高效的折叠，在衣物的摆放过程中可能会出现衣物摆放的姿势不对，不方便折叠，这时图像识别系统将识别到的情况进行分析与处理从而控制气缸的移动对折叠板进行移动，将衣物进行折叠。出于使衣物更加整齐的目标，在研究中还要关注到衣物的捆绑设计。

在产品顶部有CCD摄像头，用于捕捉衣物的图像。确定衣物的类型、位置和尺寸都离不开算法，要保证控制折叠板的精准性。利用好PLC来调整完整的折叠过程，通过相应的控制系统实现各个传感器和执行器的调度，以及与视觉识别数据的交互。在产品中研究人员也开发了触摸屏和无线控制界面，更加自由灵活地选择预设的折叠模式和参数，使操作更加简便。

结论

新时代人们的生活品质不断提升，对于很多日常物品也有更高的需求。在此背景下智能自动叠衣机也得了充分的发展，在深度学习和图像识别技术的帮助下，让产品的性能更加优秀，充分满足使用需求智能叠衣机属于智能家居的一部分，通过信息化、电子化和智能化技术的融入，让家居生活也发生改变，在产品的设计和实践中，也促进技术的发展，达到两者共同进步的目标。本次研究关注到了科技发展的最新成果，注重产品的智能化和自动化，完成了预期的目标，整体较为成功，也让智能自动叠衣机符合使用需求。

参考文献

[1]唐闻.基于深度学习的计算机图像识别技术研究[J].电脑编程技巧与维护，2022（01）：154-156.

[2]丁旭甫，王宏生.基于深度学习的图像识别技术的研究[J].信息与电脑，2019（07）：54-56.

作者简介：王雪宁（2003-），女，北华大学大学本科在读，研究方向为嵌入式系统及应用；赵莹（1976-），女，吉林人，硕士，教授，研究方向为智能优化算法和机器人技术。

项目：国家级大学生创新创业计划训练实验项目（基于图像识别和深度学习的智能叠衣机， 202310201036）；吉林省科技厅科技发展计划项目（20220203112SF）；吉林省教育厅科技研究项目（ JJKH20210039KJ ）