陈彬

摘  要：近几年随着大屏智能手机的快速发展及消费类小尺寸平板电脑市场的趋近饱和，消费类小尺寸平板电脑逐渐被大屏智能手机所替代。而大尺寸（10英寸及以上尺寸屏幕）平板电脑将广泛应用于设备自动化、智能醫疗、智能零售、智能楼宇、智能家居、户外广告、智能健身、智能教育、智能会议、智能物流等行业。文章介绍大尺寸平板电脑如何结合人工智能关键技术，实现大尺寸平板电脑在以上各行业的智能化广泛应用。

关键词：大尺寸平板电脑;人工智能;行业应用

中图分类号：TP18 文献标志码：A         文章编号：2095-2945（2020）36-0041-02

Abstract： In recent years， with the rapid development of large-screen smart phones and the saturation of the consumer small-size tablet market， consumer small-size tablets are gradually replaced by large-screen smartphones. And large-size （screen of 10inches and above） tablet computers will be widely used in equipment automation， intelligent medical care， intelligent retail， intelligent buildings， smart home， outdoor advertising， intelligent fitness， intelligent education， intelligent conference， intelligent logistics and other industries. This paper introduces how to combine the key technologies of artificial intelligence to realize the intelligent application of large-size tablet computers in the above industries.

Keywords： large size tablet; artificial intelligence; industry application

引言

《“十三五”国家科技创新规划》提出发展自然人机交互技术，重点是智能感知与认知、虚拟融合与自然交互、语义理解和智慧决策、云端融合交互等技术研发及应用。伴随着宽带无线接入技术、移动互联网应用技术、NFC近场感应技术、AI人工智能技术和5G移动通讯技术的飞速发展，大尺寸平板电脑智能终端综合以上技术将成为移动互联网内容和应用的重要载体，有着广阔的发展前景。

1 平台设计

本文将充分利用智能语音识别技术、智能视觉识别技术、高性能移动通讯技术、对大尺寸平板电脑主体控制系统及配套硬件平台、软件系统研发、整机稳定性可靠性、智能制造等方面开展研究。最终实现大尺寸平板电脑主体控制系统对智能语音识别系统、视觉识别系统、显示触控系统、无线通讯系统、音频系统、电源系统、跑步机电机控制系统的良好控制。

2 大尺寸平板电脑市场需求调查分析

系统架构设计（见图1）。

2.1 智能语音识别技术及其终端集成研究

（1）进行智能语音识别声学研究：包括麦克风系统设计（麦克风型号选型、麦克风拾音孔腔体设计、麦克风阵型选择），扬声器系统设计（扬声器单体选择、扬声器腔体结构），电路系统设计（回采电路设计、信号质量要求）[1]。

（2）进行智能语音识别消噪算法研究：包括ANC主动噪声控制技术、ENC环境降噪技术、DSP数字信号处理降噪技术、CVC通话软件降噪技术。

（3）进行智能语音识别语音模型研究。

（4）进行云端语音识别研究：云端语音识别优势在于它能通过各种复杂算法提供更高的精度，云端易于获得大量有标签的训练样本、语音数据、模型数据，云端可以提供实时的互联网信息。

2.2 智能视觉识别技术其终端集成研究

（1）研究智能视觉识别技术硬件系统：适用视觉识别的摄像头选型、AI NPU嵌入式神经网络处理器芯片选型、摄像头安装结构设计、电路系统设计（电源供电系统、信号采集处理系统）。

（2）人脸识别算法研究：包括基于几何特征的方法、局部特征分析方法、特征脸方法、基于弹性模型的方法、CNN卷积神经网络、深度学习方法。

（3）人脸识别模型研究：在消费市场已经出现需求减少情况的背景下，大尺寸平板电脑可以将增长点放眼于商用市场，充分发挥其在安装简单方便、高清的优势。现如今，无论是对数字化、系统化趋势发展的政府机关、事业单位而言，还是对无纸化、信息化发展的医疗与金融行业而言，或者是其他在大数据、信息时代发展的行业中，大尺寸平板的应用优势都非常明显，可以提高该行业的发展速度。

在人们生活水平日益提升的今天，各种智能设备、电子设备广泛分布且被应用于人们生活，对这些设备进行统一控制是非常必要的举措。大尺寸电脑不仅可以与智能音箱连用，也可以充分发挥显示优势，有利于“懒人生活”的实现，方便语音控制。

可识别不同的音色，在人发出的语音依据时间的变化对其特征进行提取;按照声学模型、模式进行匹配，通过学习算法对发出的语音特征进行获取，再通过与声学模型进行匹配、分析，识别出最佳语音特征。

（采取大量数据训练的方式，通过分析变化的训练数据来了解人脸表征）。

对人的面部特征进行数学模型建立，得到眼耳口鼻的模型，在对各个面部特征的间距进行数值分析，從而做出对应调整。在与图像相互作用的情况下，可调整上述特征动态参数，取出最小函数值，可得出特征参数值。

第一步是先将处理过的图片用训练分类器进行分类，识别出各种姿态下的人脸变化。第二步是将识别出的结果向中心系统发送，从而得到识别指令。

（4）人体姿态识别研究：包括人体骨骼关键点检测、静态帧特征提取、帧间特征提取、特征编码、特征分类、姿态识别[2]。姿态识别依据模式识别技术，视频逐帧分析，采用连续的动作识别出人物动作，如走路、跑步、蹲下等。

2.3 大尺寸平板电脑高品质液晶显示屏集成技术

大尺寸平板电脑采用MiniLED实现超多分区局部动态调光，在保证背光模组出光效果合格的情况下，为了获得大面积、高动态对比度的2D Dimming区域动态调光的背光模组，通过光学仿真软件TracePro或Lighttools对大面积、高密度的MiniLED阵列进行光学特性的分析（如出光亮度、出光照度、出光均匀性、色温、色坐标以及光效利用率等），并且仿真其通过光学膜片调制后的光传输过程。基于光学特性的综合评价，分析Dimming区域个数增多对光效利用率的影响、对出光均匀性的影响、对出光亮度的影响;同时在保证光效利用率和出光均匀性以及出光亮度的情况下，研究区域个数和背光模组膜片间的内在关系。根据LED的分区数量和大小能够分别调节对应区域的背光亮度变化，实现比高画质和低动态功耗。进一步研究3D Dimming区域动态调光的方法，采用MiniLED背光照明灰阶Cell的方法组成3D Dimming背光模组，实现超高动态对比度的显示，3D Dimming在空间维度对LCD背光源作不同区域、不同深度的明暗变化调节，进一步可大幅降低耗电量，提高显示画面对比度，增加灰阶数，减少残影，提升LCD显示器画质[3]。

2.4 大尺寸平板电脑高灵敏度电容式触摸技术

大尺寸平板电脑LCD屏功耗大、发热量大、干扰大，对电容式触摸屏触摸产生严重影响，如影响触摸屏的触摸灵敏度，影响触控体验，如LCD屏发热大，梅雨天气，LCD屏与电容屏间隙间产生的含水分子热气冷凝在电容屏内侧产生水雾，影响终端使用，高灵敏度、低水雾聚集的电容屏是系统研究重点。

2.5 大尺寸平板电脑主体控制系统及配套硬件平台研究

研究基于高性能嵌入式四核处理器的主体控制系统，实现各指令集及数据流的高速处理，实现主体控制系统对智能语音识别系统、视觉识别系统采集数据的高效处理。大尺寸平板电脑集成21英寸LED背光IPS LCD液晶屏，分辨率1920*1080;采用高灵敏度触控技术的21英寸电容式电容屏。机器内置2GB DDR3内存和32GB eMMC ROM存储器;内置802.11a/b/g/n WIFI无线通讯系统、RJ45以太网网络通讯接口、BT4.2蓝牙通讯系统;内置GPS全球定位接收系统、北斗全球定位接收系统、NFC近场通讯系统;内置2×5W高保真扬声器、跑步机电机控制系统;内置智能语音识别系统、智能视觉识别系统。

2.6 大尺寸平板电脑智能制造技术研究

研究通过物联网技术采集数据并通过人工智能算法处理数据的智能化制造技术在大尺寸平板电脑上的应用。研究智能质检，借助机器视觉识别，快速扫描产品外观，检出产品缺陷。通过以上研究开发实现自动化生产，从而全面提升生产效率，提高产品品质。

（1）工装测试点设计：PCBA采用工装测试治具，具有测试时间短、测试精度高、测试范围全面等优点，在提高工作效率的同时又能降低人力和时间成本。

（2）工装夹具设计：工装夹具的测试判定标准是通过设定条件来判定，不存在人为干扰因素，能够保证产品的一致性。如大尺寸平板电脑液晶屏、触摸屏通过工装夹具贴合可以提高贴合精度。

（3）自动化测试设计：基于工装测试点、自动化测试工装夹具设计自动化测试软件，实现对PCBA进行自动化功能测试。借助机器视觉识别，快速扫描产品外观，检出产品外观缺陷。

（4）MES系统应用：充分利用MES系统，正确掌握在制品数量、不良品的追踪，及时反映产品质量问题，追溯品质历史，提高产品品质。

参考文献：

[1]卢文成.基于大数据背景下人工智能与计算机应用研究[J].中国科技纵横，2019（05）：30-31.

[2]唐仕超，于观贞，姜磊.人工智能技术在基于电子病历研究中的应用与展望[J].第二军医大学学报，2018，39（08）：928-934.

[3]聂芬.基于人工智能的计算机离线编程系统开发研究[J].电脑编程技巧与维护，2018（01）：43-44.