Advertisement

基于STM32F1的激光视觉打靶系统

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本项目设计并实现了基于STM32F1微控制器的激光视觉打靶系统,结合图像处理技术精准定位目标,通过激光指示射击方位,适用于射击训练与评估。 基于STM32F1激光视觉打靶系统使用了STM32F103ZE6开发板,并且采用了OV7670摄像头作为图像采集设备。按照连接要求完成配置后,可以在LCD屏幕上看到经过二值化处理的OV7670捕获到的画面,并能够根据画面中的内容绘制框格以追踪激光光束。系统还支持通过舵机驱动摄像头进行动态调整和跟踪目标。实测表明该系统运行稳定可靠,底层代码完整且易于移植与学习。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • STM32F1
    优质
    本项目设计并实现了基于STM32F1微控制器的激光视觉打靶系统,结合图像处理技术精准定位目标,通过激光指示射击方位,适用于射击训练与评估。 基于STM32F1激光视觉打靶系统使用了STM32F103ZE6开发板,并且采用了OV7670摄像头作为图像采集设备。按照连接要求完成配置后,可以在LCD屏幕上看到经过二值化处理的OV7670捕获到的画面,并能够根据画面中的内容绘制框格以追踪激光光束。系统还支持通过舵机驱动摄像头进行动态调整和跟踪目标。实测表明该系统运行稳定可靠,底层代码完整且易于移植与学习。
  • STM32F407和OpenMV步进电机
    优质
    本项目设计了一套结合STM32F407微控制器与OpenMV摄像头的步进电机激光打靶系统,实现精准定位与自动跟踪目标。 实现识别矩形或圆形的功能,并通过闭环方式控制步进电机使激光笔在图形区域内循迹。此外还包含用于识别图形形状、判断距离并计算面积的代码。项目中包含了封装好的USART、OLED、LCD、MPU6050、PWM以及键盘和超声波传感器的固件库源码。
  • 础版最终版.rar
    优质
    《激光打靶基础版最终版》是一款经典的射击游戏,玩家需操控光点精准地击中移动的目标。简单易上手的操作和紧张刺激的游戏体验让人欲罢不能。 基于STM32的激光打靶代码使用OpenMV采集激光点坐标,并驱动180度舵机。在原有要求基础上增加了难度,可以实现对任意方向、任意数量环数的目标进行射击。
  • 导航焊接机器人设计
    优质
    本研究旨在开发一种基于激光视觉导航技术的智能焊接机器人系统,提高焊接精度与效率。通过集成先进的传感器和算法,实现自主路径规划及精确焊接作业。 在工业机器人末端安装激光视觉传感器以构建焊缝跟踪系统的硬件部分。通过对采集的焊缝图像进行除噪、二值化处理以及提取激光条纹中心直线,最终确定焊缝位置。根据机器人系统标定的结果实现了基于激光视觉引导的自动焊缝跟踪功能。实验结果显示,该系统具有较高的跟踪精度,并能够满足工业实际需求。
  • STM32F407结合步进电机和OpenMVRAR文件
    优质
    本项目整合了STM32F407微控制器、步进电机及OpenMV摄像头,构建了一个智能激光打靶系统。通过精确控制与图像识别技术实现高效目标追踪与打击。 STM32F407是意法半导体(STMicroelectronics)推出的一款基于ARM Cortex-M4内核的微控制器,在工业控制、自动化设备及物联网等领域广泛应用。它具有高性能与低功耗的特点,并集成了浮点运算单元(FPU),支持单精度浮点运算,适合处理复杂的数学和信号处理算法。 步进电机是一种将电脉冲转换成角位移的执行机构,适用于精确的位置、速度以及加速度控制应用。在STM32F407的驱动下,通过调控脉冲频率与数量可以实现对步进电机转动角度及速度的精准控制。通常需要配合H桥等驱动电路来改变绕组电流的方向,从而完成正反转和微调操作。 OpenMV是一款基于Python语言开发的开源机器视觉模块,简化了图像处理应用的设计过程。它内置摄像头和处理器,能够实时分析画面并执行诸如颜色识别、条形码扫描及人脸识别等功能。在本项目中,可能利用OpenMV捕捉激光打靶的画面,并通过图像算法确定激光的位置信息反馈给STM32F407以调整步进电机的转动角度。 该项目涉及的关键技术包括: 1. **STM32F407编程**:使用STM32CubeMX配置MCU外设,如GPIO、定时器和串口等,并编写HAL库或LL库代码来驱动步进电机及与OpenMV通信。 2. **步进电机控制**:理解步进电机的工作机制并设计适当的控制算法(例如微步进、细分驱动)以提高定位精度同时减少振动。 3. **图像处理技术**:学习使用OpenMV的API编写Python脚本捕捉画面,识别激光点位置,并计算其坐标。可能需要应用的技术包括边缘检测和模板匹配等。 4. **通信接口设计**:建立STM32F407与OpenMV之间的数据交换通道(如UART、SPI或I2C),传输定位信息及控制指令。 5. **硬件开发**:涵盖STM32F407电路板的设计,步进电机驱动器的构建以及将OpenMV模块连接到电源和系统中以确保所有组件正常工作并达到预期性能。 6. **控制系统设计**:根据从OpenMV获取的位置信息,利用PID或其他类型的控制算法调节步进电机的速度与方向使激光准确命中目标。 7. **集成调试**:整合各个部分形成完整系统,并进行软硬件联合测试以优化整体表现和确保系统的稳定性。 此项目涵盖了嵌入式技术、电机驱动、机器视觉及实时控制系统等多个领域的知识,有助于提升综合开发技能。通过该项目的学习实践,不仅能深入理解STM32F407的应用方法,还能掌握步进电机控制与机器视觉应用的基础原理和技术操作。
  • 焊缝跟踪探究(硕士论文)
    优质
    本研究旨在探讨和开发基于激光视觉技术的自动焊缝跟踪系统,以提高焊接精度与效率。通过实验分析优化系统参数,验证其在不同工件上的适用性及可靠性。 这篇硕士论文研究了焊缝跟踪技术,采用650nm激光作为辅助照明,并利用视觉系统引导执行机构,以实现高质量的焊接效果。
  • Python简单(大作业)
    优质
    本项目是一款基于Python语言开发的简单打靶游戏,旨在通过实践提升编程技巧和问题解决能力。玩家需控制角色击中不断出现的目标以获得分数,同时避免障碍物碰撞。 使用tkinter模块生成一个射击得分计算系统,该系统需要具备以下功能: 1. 小组注册系统:最多支持5个小组,每个小组最多可容纳3人。(20分) 2. 系统可以通过鼠标单击获取靶上的得分,总共可以进行10次点击操作。每次点击后会自动计算并显示当前的总得分,并将这些得分记录为个人成绩。同时,系统还会根据各组成员的成绩来计算小组平均分,并允许用户随时查看每个人的得分和各个小组的整体表现。(40分)
  • Python-雷达与单目测距算法库
    优质
    这是一款结合激光雷达和单目视觉技术的Python工具包,用于精确测量物体距离。通过融合两种传感器数据,提供高效准确的测距解决方案。 激光雷达单眼视觉测距技术的开发库旨在成为一个开放平台,用于视觉测距算法的研究与应用。
  • 遗传算法焊缝特征点提取
    优质
    本研究提出了一种利用遗传算法优化焊缝激光视觉系统中的特征点提取方法,提高焊接过程中的定位精度和稳定性。 本段落提出了一种基于遗传算法的平面焊缝特征点提取方法。首先通过中值滤波和阈值分割技术对焊缝图像进行预处理以减少噪声的影响;然后使用种子填充法将图像分割,从而识别出激光条纹连通域,并根据这些区域的特点建立数学模型来抽象出激光条纹骨架的提取方式;特别地,本段落深入研究了基于遗传算法的骨架提取方法。随后采用法向直线扫描技术沿着所获得的骨架方向精确获取中心点坐标。最后对得到的骨架中心点进行线性拟合,并利用拉依达准则迭代剔除噪声数据,从而准确确定激光条纹的位置以及焊缝特征点的具体坐标。 实验结果表明,该方法能够有效去除多种类型的图像噪声和激光条纹宽度变化的影响,在短时间内精确地定位出焊缝的关键位置。
  • 标机 - 20160516 labview.rar_7SEG.ttf_labview_标协议_
    优质
    本资源为2016年5月发布的LabVIEW相关资料,包含用于激光打标机控制的7SEG字体文件及通信协议文档。适用于研究和开发人员学习与应用。 高手写的激光打标上位机程序框架非常值得学习!