图书馆智能助手：Pepper机器人结合计算机视觉实现书籍识别的创新研究

为解决图书馆机器人无法建立社交互动且缺乏书籍识别传感器的问题，研究人员开展Pepper机器人整合计算机视觉技术的研究，通过YOLOv4/YOLOv9目标检测模型和EasyOCR等OCR技术实现书籍标题识别。结果显示YOLOv9检测率达100%，EasyOCR在50cm距离和分辨率3下误差率最低（CER=13.4）。该研究为社交机器人在图书馆场景的应用提供技术原型，推动人机交互与自动化服务发展。

　　

在数字化浪潮席卷全球的今天，图书馆作为知识传播的重要枢纽，正面临着服务升级的迫切需求。传统图书馆机器人虽然能完成书籍搬运和定位等基础工作，却像"沉默的图书管理员"一样缺乏与读者互动的能力；而具备社交功能的Pepper机器人虽能通过摄像头感知环境，却无法精准识别书籍信息。这种"功能割裂"现象使得图书馆智能化进程陷入瓶颈。更棘手的是，现有书籍识别多依赖RFID标签技术，但Pepper机器人并未配备相关传感器，这就像给一位精通多国语言的导游蒙上了眼睛——空有交流能力却看不清服务对象。

为突破这一技术壁垒，研究人员开展了一项创新研究，将Pepper机器人的视觉系统与计算机视觉技术深度融合。研究团队设计了一套基于目标检测和光学字符识别（OCR）的AI系统，让Pepper能够"读懂"眼前书籍的标题信息。这项发表在《Array》的研究，首次实现了社交机器人在图书馆场景下的书籍智能识别功能，为未来智慧图书馆建设提供了关键技术支撑。

研究采用多技术联用的方法体系：首先利用Pepper头部摄像头采集书籍图像，通过ALPhotoCapture模块控制拍摄参数；随后采用YOLOv4和YOLOv9两种目标检测模型定位书籍位置；最后运用EasyOCR、Pytesseract和Keras-OCR三种OCR模型提取书脊文字。实验设置涵盖45-70cm四种距离和两种分辨率（3/6）的组合条件，通过字符错误率（CER）量化评估识别精度。

在目标检测方面，研究获得突破性发现。YOLOv9展现出完美性能，在全部288次检测中实现100%的书籍识别率，而YOLOv4的识别率为94%。值得注意的是，当拍摄距离为70cm时，YOLOv4出现6例"多书同框"的检测错误，这提示在实际应用中需合理控制机器人与书架的距离。

OCR识别结果呈现出鲜明对比。EasyOCR以平均CER 19.6（YOLOv4）和22.99（YOLOv9）的优异表现脱颖而出，显著优于KerasOCR和Pytesseract。特别在50cm距离、分辨率3的条件下，EasyOCR与YOLOv4组合取得最佳识别效果（CER=13.4）。研究还发现，书籍的物理特性显著影响识别效果——深色文字配浅色背景的书籍（如编号3的纯蓝背景书籍）识别准确率最高（CER=18.5），这为未来图书馆书籍装帧设计提供了实用参考。

通过ALTabletService模块，研究成功将识别结果实时展示在Pepper的屏幕上。尽管部分识别结果与原始书名存在细微差异，但误差范围已足够让人类和计算机系统准确理解。这种"近乎完美"的表现，标志着社交机器人环境感知能力的重大提升。

这项研究的价值不仅在于技术突破，更开创了图书馆服务新模式。相比传统RFID方案，视觉识别方案无需改造书籍，大幅降低实施成本；而相较于普通图书馆机器人，Pepper的社交功能可实现自然的人机交互。研究团队也坦诚指出当前局限：Python版本兼容性问题导致执行效率较低，且需依赖外部计算机处理图像数据。这些发现为后续研究指明方向——开发轻量化算法或采用Jetson嵌入式系统提升实时性。

展望未来，这项研究犹如打开了一扇新的大门。随着导航技术的整合，Pepper有望实现从"静态识别"到"自主寻书"的跨越，最终成为能说会走的"智能图书管家"。而该技术框架也可拓展至超市货架管理、博物馆导览等场景，展现出广阔的应用前景。正如研究者所言，这仅是社交机器人环境感知能力提升的第一步，但其带来的服务变革，或将重新定义人与知识的连接方式。