CN111383505B - 一种基于笔交互的电路教学系统及方法 - Google Patents

一种基于笔交互的电路教学系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于笔交互的电路教学系统，包括结果呈现模块、手绘输入处理模块、电路元件分类器模块、字符分类器模块、手写数据标注识别模块、笔划分割模块、电路图分析模块和电路计算模块；结果呈现模块与电路计算模块连接，电路计算模块与电路图分析模块连接，电路图分析模块分别与笔划分割模块、手写数据标注识别模块和电路元件分类器模块连接，手写数据标注识别模块与字符分类器模块连接，笔划分割模块与手绘输入处理模块连接；同时本发明还公开了一种面向手绘电路图的识别与理解方法。本发明可以应用于中学物理课堂教学、中学教材编写及实际物理问题的求解中，能够对手绘的电路图进行精准识别，将绘制的元器件进行标准规格化后打印在屏幕上，方便又实用。

Description

一种基于笔交互的电路教学系统及方法
技术领域
本发明中学物理教学领域，特别是涉及一种基于笔交互的电路教学系统及方法。
背景技术
在中学物理课堂教学活动中，电路问题教学是既重要又具有一定难度的问题，现在通常采用教师在黑板上用粉笔直接绘制电路图的传统教学手段，学生在课堂上根据老师绘制的电路图结合老师的讲授内容来完成对电路知识的学习或电路题目的理解。然而在实际教学活动中，每节课的教学时间是有限的，中学物理教师在讲授电路新知识时随着知识点讲授的不同而需临时绘制不同的电路图，在讲授不同的电路题目时也需临时绘制不同的电路图，这样在一节课的时间内教师需要绘制数量较多的不同电路图。由于时间限制，存在着绘制的元器件不精准、元器件相关数据产生歧义、导线接错等问题，从而不利于中学生对电路图的正确理解，课堂教学知识讲授效果大打折扣。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于笔交互的电路教学系统，以解决上述现有技术存在的问题，能够对手绘的电路图进行精准识别，将绘制的元器件进行标准规格化后打印在屏幕上，大大提升了中学物理课程教学效果。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：本发明提供一种基于笔交互的电路教学系统，所述电路教学系统包括结果呈现模块、手绘输入处理模块、电路元件分类器模块、字符分类器模块、手写数据标注识别模块、笔划分割模块、电路图分析模块和电路计算模块；所述结果呈现模块与所述电路计算模块连接，所述电路计算模块与所述电路图分析模块连接，所述电路图分析模块分别与所述笔划分割模块、所述手写数据标注识别模块和所述电路元件分类器模块连接，所述手写数据标注识别模块与所述字符分类器模块连接，所述笔划分割模块与所述手绘输入处理模块连接。
同时本发明还提供一种面向手绘电路图的识别方法，所述方法工作过程如下：
手绘输入处理模块接收用户输入的笔划序列构建笔划库；
电路图分析模块接收笔划库并将笔划库发送给笔划分割模块；
笔划分割模块接收笔划库,根据预先设定的时间阈值对笔划序列进行划分,得到手绘元件对应的笔划序列的划分结果；
不考虑数据标注的情况下:电路图分析模块将手绘元件对应的笔划序列的划分结果发送给电路元件分类器模块，电路元件分类器模块读入所述划分结果，将所述划分结果经过训练完毕的卷积神经网络分类器处理，将经过分类后的结果信息发送给电路图分析模块；在考虑数据标注的情况下:电路图分析模块将数据标注部分对应的图像发送给手写数据标注识别模块，手写数据标注识别模块传入的所述图像进行分割得到分割区域序列，手写数据标注识别模块将所述分割区域序列发送给字符分类器模块，字符分类器模块采用已经训练完毕的卷积神经网络对接收的分割区域序列依次进行识别，返回分割区域序列中各个分割区域对应的字母或者数字信息给手写数据标注识别模块，手写数据标注识别模块将接收的分割区域序列中各个分割区域对应的字母或者数字信息进行整合并发送给电路图分析模块；
电路图分析模块将接收的元器件种类信息和数据标注信息发送给电路计算模块，电路计算模块计算用户输入的电路图中各个元器件的属性信息，并将用户输入的电路图中各个元器件的属性信息发送给结果呈现模块；
结果呈现模块输出电路计算模块的计算结果。
优选地,手绘输入处理模块记录用户点击并移动鼠标时鼠标所经过的所有点序列，在用户松开鼠标时将所有点序列认作一个笔划，每接收完一个笔划后将此笔划加入到笔划库中构建笔划库，并记录各连续两个笔划的间隔时间t1，在用户点击运算按钮后返回笔划库。
优选地,手写数据标注识别模块的分割方法：采取滤波器检测接收的分割区域序列中各个分割区域的横向边界与纵向边界，对每一个分割区域调用字符分类器模块返回分割区域对应的字母或者数字信息。
优选地,笔划分割模块使用手绘输入处理模块存储的连续两个笔划间的时间间隔t1来划分笔划，预先设定时间阈值t2,如果连续两个笔划间的时间间隔t1大于时间阈值t2，则将这两个笔划视作不同的部分，即：前一个笔划属于前一部分，后一个笔划属于后一部分，如果时间间隔t1小于时间阈值t2，则将这两个笔划视为属于同一部分。
优选地,电路图分析模块的工作过程为：电路图分析模块在不考虑数据标注部分情况时进行以下处理：以笔划库为参数调用笔划分割模块进行笔划划分，针对划分中的每一组笔划调用电路元件分类器模块得到每一组笔划构成的电路元件种类，属于同一个非导线元件的笔划视作同一个部件以构建部件库,对于所有导线笔划p1,p2,...,pn中的每一个导线笔划pi，i＝1,2,…,n，执行下述操作：
S1、检测与pi的起点与终点连接的部件c，如果c为空，则将pi的起点单独作为一个关键节点，关键节点的相邻节点为pi的终点；如果c非导线，则记录c的引脚cj与pi的起点相连，并将引脚cj与pi的起点并做一个关键节点，在关键节点的相邻节点表中加入pi的终点；如果c为导线，则将pi的起点与c的起点并做一个关键节点，在关键节点的相邻节点表中加入pi的终点与c的终点；
S2、检测pi中途所经历的点是否与步骤S1得到的某一关键节点sj连接，如果sj非空，则将pi的起点与sj并做一个关键节点，将pi的终点加入到sj的相邻节点表中；
S3、将pi作为导线加入到部件库中；
为部件库中的每一个非导线部件设置一个关键节点，与各自的引脚关键节点相邻；
在考虑数据标注部分时，对于每一个数据标注部分调用手写数据标注识别模块，设置数据标注部分对应的部件的电学属性；调用电路计算模块，计算电路属性并显示在屏幕上。
优选地,电路计算模块的输入为电路中各个节点及其电学属性信息，以电路的电源正极节点作为起点进行深度优先遍历，找到电路中所有到电源负极节点的回路，根据电路回路压降代数和为零列方程，根据所有导线构成的关键点流入电流与流出电流的代数和为零列方程，根据所有非导线构成的关键点的欧姆定律列方程，对得到的所有方程组进行联立求解然后返回所求得的结果。
本发明公开了以下技术效果：本发明基于笔交互的电路教学系统能够对手绘的电路图进行精准识别，将绘制的元器件进行标准规格化后打印在本系统屏幕上，并根据输入的元器件的相关数据对电路图的其余相关数据进行计算，计算结果同样可以在屏幕上展示。将本系统应用到中学物理课堂教学中可以方便中学教师对电路图的绘制，只需要简单绘制即可使图像进行自动规格化，降低教师教学难度，同时中学生对精准的图像的分析会更加深刻、精准到位，不容易产生歧义。将本系统应用到中学教材编写上，可以进行绘制识别后导出图像，简化教材、试卷编写工作，从而不需要使用特殊软件对每一个元器件及每一条导线进行绘制。将本系统应用到实际物理问题的求解中，对于复杂的电路，只需电路图绘制出来填入对应数据，无需手动计算即可得到电路数据，从而可以更加快速且精准地计算出电路中重要的相关数据。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的系统结构示意图；
图2为本发明基于笔交互的电路教学系统的工作方法流程图；
图3为本发明手绘输入处理模块工作流程图；
图4为本发明电路图分析模块工作流程图；
图5为本发明电路计算模块工作流程图；
图6为本发明手写数据标注识别模块对于所输入图像的每一行，统计出现在该行中所有像素的灰度值之和的结果示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
参照图1-6，本发明提供一种基于笔交互的电路教学系统，所述电路教学系统包括结果呈现模块、手绘输入处理模块、电路元件分类器模块、字符分类器模块、手写数据标注识别模块、笔划分割模块、电路图分析模块和电路计算模块；所述结果呈现模块与所述电路计算模块连接，所述电路计算模块与所述电路图分析模块连接，所述电路图分析模块分别与所述笔划分割模块、所述手写数据标注识别模块和所述电路元件分类器模块连接，所述手写数据标注识别模块与所述字符分类器模块连接，所述笔划分割模块与所述手绘输入处理模块连接。
同时本发明还提供一种面向手绘电路图的识别方法，其步骤如下：
手绘输入处理模块接收用户手绘信息，其工作流程如下：
S1.从用户按下鼠标左键起开始记录；
S2.记录用户鼠标移动的每一点坐标；
S3.鼠标左键弹起时结束记录，并将步骤S2所记录的所有点序列认作一个笔划，每接收完成一个笔划，将该笔划加入到笔划库中，并记录每两个笔划的间隔时间t1，用户输入完成，点击“运行”按钮，以当前笔划库为参数，调用电路图分析模块。
电路图分析模块接收笔划库并将接收的笔划库转发给笔划分割模块；
笔划分割模块使用手绘输入处理模块存储的连续两个笔划间的时间间隔t1来划分笔划，预先设定时间阈值t2,如果连续两个笔划间的时间间隔t1大于所述时间阈值t2，则将这两个笔划视作不同的部分，即：前一个笔划属于前一部分，后一个笔划属于后一部分，如果时间间隔t1小于所述时间阈值t2，则将这两个笔划视为属于同一部分。得到笔划序列的划分结果,并输出划分结果对应的划分和分类结果到电路图分析模块；
电路图分析模块在不考虑数据标注部分情况时进行以下处理：以笔划库为参数调用笔划分割模块得到笔划库的划分，针对所述划分中的每一组笔划调用电路元件分类器模块得到所述每一组笔划构成的电路元件种类，属于同一个非导线元件的笔划视作同一个部件，构建部件库；
对于所述所有导线笔划p1,p2,...,pn中的每一个导线笔划pi，i＝1,2,…,n,执行下述操作：
S1、检测与pi的起点与终点连接的部件c，如果c为空，则将pi的起点单独作为一个关键节点，所述关键节点的相邻节点为pi的终点；如果c非导线，则记录c的引脚cj与pi的起点相连，并将所述引脚cj与pi的起点并做一个关键节点，在所述关键节点的相邻节点表中加入pi的终点；如果c为导线，则将pi的起点与c的起点并做一个关键节点，在所述关键节点的相邻节点表中加入pi的终点与c的终点；
S2、检测pi中途所经历的点是否与步骤S1得到的某一关键节点sj连接，如果sj非空，则将pi的起点与sj并做一个关键节点，将pi的终点加入到sj的相邻节点表中；
S3、将pi作为导线加入到部件库中；
为部件库中的每一个非导线部件设置一个关键节点，与各自的引脚关键节点相邻；
在考虑数据标注部分时进行以下处理：对于每一个数据标注部分调用手写数据标注识别模块，设置数据标注部分对应的部件的电学属性；调用电路计算模块，计算电路属性并显示在结果呈现模块上。
因为在进行电路图识别时需要分成两步，首先识别元器件而后通过数据标注为元器件统一附加属性说明，因此本实施例中在不考虑数据标注部分情况时得到的就是单纯的电路识别和连接关系的判断，而后在进行数据标注部分时才对画出的元器件进行属性赋值操作，此时不会对电路图的连接关系产生影响。
手写数据标注识别模块的分割方法：采取滤波器检测手写数据图片的横向边界(将手写标注部分切分成若干行)，对于输入图像的每一行，统计出现在该行中所有像素的灰度值之和，即：对累加该行中的每一个像素灰度值，如果将之绘制成柱状图，则如下柱状图6所示，滤掉低于预先设置好的阈值(本实施例中设置该阈值为3)的结果，将其置为0，则每一个为0的区间对应一个横向边界。如柱状图6所示，第11到第13号像素共同组成了一个横向边界，从而将原图切分成若干横向块，切分出横向块后，按照类似的方式，切分出每一个横向块的纵向边界，返回切分好的若干块，每一块视作一个单个字符，对每一个分割区域调用字符分类器模块返回分割区域对应的字符。电路元件分类器模块读入笔划序列，对所述笔划序列中笔划经过的各点坐标进行归一化处理得到复原图像，即根据处理后的各点坐标可复原出该笔划序列对应的0-1图像，其中有笔划经过的像素置为1，否则置为0.将该0-1图像输入训练好的Mobile-Net网络中，得到卷积神经网络的输出值，将经过处理后得到的划分和分类结果发送给电路图分析模块。
电路计算模块的输入为电路中各个节点及其电学属性信息，以所述电路的电源正极节点作为起点进行深度优先遍历，找到所述电路中所有到电源负极节点的回路，根据电路回路压降代数和为零列方程，根据所有导线构成的关键点流入电流与流出电流的代数和为零列方程，根据所有非导线构成的关键点的欧姆定律列方程，对得到的所有方程组进行联立求解然后返回所求得的结果。
字符分类器模块对所述复原图像中的字符进行分类，方法如下：采用MNIST数据集及自制的手绘样本对迁移网络MobileNet V2卷积神经网络模型进行训练，此卷积神经网络如下表1所示，得到训练完毕的完毕的卷积神经网络，写入数字及符号，此训练完毕的完毕的卷积神经网络将写入的数字及符号转换成48*48的点矩阵，而后对数据进行预处理，将点矩阵转换成3通道。MobileNetV2包含初始的的32个卷积核的全卷积层，后接19个残差瓶颈层，使用ReLU6作为非线性激活函数。可支持对“R”、“U”、“I”、“V”、“A”、“＝”等字符的识别。
表1
Figure GDA0003286700370000091
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
以上所述的实施例仅是对本发明的优选方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

Claims (5)

1.一种基于笔交互的电路教学系统，其特征在于，所述电路教学系统包括：结果呈现模块、手绘输入处理模块、电路元件分类器模块、字符分类器模块、手写数据标注识别模块、笔划分割模块、电路图分析模块和电路计算模块，所述结果呈现模块与所述电路计算模块连接，所述电路计算模块与所述电路图分析模块连接，所述电路图分析模块分别与所述笔划分割模块、所述手写数据标注识别模块和所述电路元件分类器模块连接，所述手写数据标注识别模块与所述字符分类器模块连接，所述笔划分割模块与所述手绘输入处理模块连接；
基于所述电路教学系统的面向手绘电路图的识别方法步骤如下：
手绘输入处理模块接收用户输入的笔划序列构建笔划库；
电路图分析模块接收笔划库并将接收的笔划库转发给笔划分割模块；
笔划分割模块接收笔划库,根据预先设定的时间阈值对笔划序列进行划分,得到手绘元件对应的笔划序列的划分结果；
不考虑数据标注的情况下:电路图分析模块将手绘元件对应的笔划序列的划分结果发送给电路元件分类器模块，电路元件分类器模块读入所述划分结果，将所述划分结果经过训练完毕的卷积神经网络分类器处理，将经过分类后的结果信息发送给电路图分析模块；在考虑数据标注的情况下:电路图分析模块将数据标注部分对应的图像发送给手写数据标注识别模块，手写数据标注识别模块传入的所述图像进行分割得到分割区域序列，手写数据标注识别模块将所述分割区域序列发送给字符分类器模块，字符分类器模块采用已经训练完毕的卷积神经网络对接收的分割区域序列依次进行识别，返回分割区域序列中各个分割区域对应的字母或者数字信息给手写数据标注识别模块，手写数据标注识别模块将接收的分割区域序列中各个分割区域对应的字母或者数字信息进行整合并发送给电路图分析模块；
电路图分析模块将接收的元器件种类信息和数据标注信息发送给电路计算模块，电路计算模块计算用户输入的电路图中各个元器件的属性信息，并将用户输入的电路图中各个元器件的属性信息发送给结果呈现模块；
结果呈现模块输出电路计算模块的计算结果；
电路图分析模块的工作过程为：电路图分析模块在不考虑数据标注部分情况时进行以下处理：以笔划库为参数调用笔划分割模块进行笔划划分，针对划分中的每一组笔划调用电路元件分类器模块得到每一组笔划构成的电路元件种类，属于同一个非导线元件的笔划视作同一个部件以构建部件库,对于所有导线笔划p1,p2,...,pn中的每一个导线笔划pi，i＝1,2,…,n，执行下述操作：
S1、检测与pi的起点与终点连接的部件c，如果c为空，则将pi的起点单独作为一个关键节点，关键节点的相邻节点为pi的终点；如果c非导线，则记录c的引脚cj与pi的起点相连，并将引脚cj与pi的起点并做一个关键节点，在关键节点的相邻节点表中加入pi的终点；如果c为导线，则将pi的起点与c的起点并做一个关键节点，在关键节点的相邻节点表中加入pi的终点与c的终点；
S2、检测pi中途所经历的点是否与步骤S1得到的某一关键节点sj连接，如果sj非空，则将pi的起点与sj并做一个关键节点，将pi的终点加入到sj的相邻节点表中；
S3、将pi作为导线加入到部件库中；
为部件库中的每一个非导线部件设置一个关键节点，与各自的引脚关键节点相邻；
在考虑数据标注部分时：设置数据标注部分对应的部件的电学属性；调用电路计算模块，计算电路属性并显示在结果呈现模块上。
2.根据权利要求1所述的基于笔交互的电路教学系统，其特征在于，手绘输入处理模块记录用户点击并移动鼠标时鼠标所经过的所有点序列，在用户松开鼠标时将所有点序列认作一个笔划，每接收完一个笔划后将此笔划加入到笔划库中构建笔划库，并记录各连续两个笔划的间隔时间t1，在用户点击运算按钮后返回笔划库。
3.根据权利要求1所述的基于笔交互的电路教学系统，其特征在于，手写数据标注识别模块的分割方法：采取滤波器检测接收的分割区域序列中各个分割区域的横向边界与纵向边界，对每一个分割区域调用字符分类器模块返回分割区域对应的字母或者数字信息。
4.根据权利要求1所述的基于笔交互的电路教学系统，其特征在于，笔划分割模块使用手绘输入处理模块存储的连续两个笔划间的时间间隔t1来划分笔划，预先设定时间阈值t2,如果连续两个笔划间的时间间隔t1大于时间阈值t2，则将这两个笔划视作不同的部分，即：前一个笔划属于前一部分，后一个笔划属于后一部分，如果时间间隔t1小于时间阈值t2，则将这两个笔划视为属于同一部分。
5.根据权利要求1所述的基于笔交互的电路教学系统，其特征在于，电路计算模块的输入为电路中各个节点及其电学属性信息，以电路的电源正极节点作为起点进行深度优先遍历，找到电路中所有到电源负极节点的回路，根据电路回路压降代数和为零列方程，根据所有导线构成的关键点流入电流与流出电流的代数和为零列方程，根据所有非导线构成的关键点的欧姆定律列方程，对得到的所有方程组进行联立求解然后返回所求得的结果。
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