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基于STM32的嵌入式智能视觉数字识别实验平台.pdf

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简介:
本论文介绍了基于STM32微控制器的嵌入式智能视觉系统的设计与实现,旨在构建一个用于数字图像处理和模式识别的教学与研究平台。 我们开发了一种基于STM32的嵌入式智能视觉数字识别实验装置,该装置能够实现对数字字符的视觉识别功能。此实验装置使用MDK5软件进行开发,涵盖了获取图像信息、预处理图像数据、定位并分割出图像中的数字字符区域以及最终识别这些字符等步骤。 具体来说,这个基于STM32的嵌入式设备可以精确定位到图片上的数字字符,并对它们执行准确的识别。通过ESP8266-WiFi模块的支持,该装置能够将识别结果实时发送至手机端进行展示或进一步处理。 此实验平台结合了机器视觉、模拟电子学与数字电子学以及单片机应用等多个领域的知识和技术,具有很高的延展性和创新性。它不仅有助于学生提高动手操作能力和创新能力,还能促进培养具备工程实践能力及技术创新意识的高素质复合型新工科人才。

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  • STM32.pdf
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    本论文介绍了基于STM32微控制器的嵌入式智能视觉系统的设计与实现,旨在构建一个用于数字图像处理和模式识别的教学与研究平台。 我们开发了一种基于STM32的嵌入式智能视觉数字识别实验装置,该装置能够实现对数字字符的视觉识别功能。此实验装置使用MDK5软件进行开发,涵盖了获取图像信息、预处理图像数据、定位并分割出图像中的数字字符区域以及最终识别这些字符等步骤。 具体来说,这个基于STM32的嵌入式设备可以精确定位到图片上的数字字符,并对它们执行准确的识别。通过ESP8266-WiFi模块的支持,该装置能够将识别结果实时发送至手机端进行展示或进一步处理。 此实验平台结合了机器视觉、模拟电子学与数字电子学以及单片机应用等多个领域的知识和技术,具有很高的延展性和创新性。它不仅有助于学生提高动手操作能力和创新能力,还能促进培养具备工程实践能力及技术创新意识的高素质复合型新工科人才。
  • 系统设计
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    本项目致力于开发一种基于嵌入式技术的智能视觉系统,利用先进的图像处理和机器学习算法,实现实时视频分析、目标识别与追踪等功能,广泛应用于智能家居、安全监控等领域。 为了解决目前嵌入式视觉系统中存在的图像识别算法复杂且鲁棒性差的问题,我们提出了一种基于进阶精简指令集机器 Cortex-A53 的硬件平台的嵌入式智能视觉系统,并搭载了 Linux 嵌入式操作系统。该系统的图像采集程序是通过 V4L2 接口设计实现的,能够完成高效的图像采集与存储任务。 此外,我们还移植了一个学习框架并采用 Inception-V3 神经网络模型来增强系统的智能化识别能力。实验结果表明:此系统在图像采集方面具有优异的表现,并且无论是在不同物体还是同一物体的不同姿态下,其识别准确度均能达到 100%,充分满足了智能视觉系统的设计要求。
  • STM32孤立词语音系统
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    本项目基于STM32微控制器开发了一套孤立词语音识别系统,采用高效的信号处理算法和机器学习技术,实现了对特定词汇的精准识别。 在STM32嵌入式平台上实现孤立词语音识别系统。
  • STM32药物配送小车
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    本项目研发了一款基于STM32微控制器的智能视觉识别药物配送小车,利用摄像头和图像处理技术精准识别药品,并自动完成室内配送任务。 ### 基于STM32的智能视觉识别送药小车 #### 一、项目背景与意义 随着科技的进步及人们对高效医疗服务需求的增长,利用现代信息技术改进传统的医疗服务方式变得尤为重要。传统药物配送主要依赖人工操作,不仅效率低下而且容易出现差错。为此,本项目提出了一种基于STM32的智能视觉识别送药小车,旨在通过自动化手段提高药物配送的准确性和效率,并降低医疗成本。 #### 二、关键技术与设计原理 ##### 2.1 STM32F103ZET6 STM32F103ZET6是一款高性能且低功耗的32位微控制器,在各种嵌入式应用中广泛应用。它具有丰富的外设接口和高速运算能力,非常适合用于智能送药小车的主控单元。 ##### 2.2 OpenMV4 OpenMV4是一个集成了摄像头与处理器的低成本视觉处理平台,能够实现图像采集、处理等功能。在本项目中,OpenMV4主要用于识别数字标记以确定小车的目的地。 ##### 2.3 PID算法 PID控制算法是一种常用的闭环反馈控制系统方法,通过调整比例(P)、积分(I)和微分(D)三个参数来实现对系统的精确控制。送药小车上采用的PID算法用于调节速度与方向,确保其能够稳定、准确地行驶至目的地。 #### 三、硬件系统设计 本项目的硬件系统主要包括以下部分: 1. **单片机开发模块**:基于STM32F103ZET6为核心单元,负责整个系统的协调工作。 2. **动力系统模块**:由18650电池、LM2596稳压模块、L298N驱动模块和TT直流电机组成,为小车提供稳定的动力支持。 3. **车辆寻迹模块**:使用YJX59CM漫反射传感器识别地面的红外线信号,帮助小车沿预设路径行驶。 4. **数字识别模块**:由OpenMV4实现,通过对数字标识的识别确保小车能够准确到达指定病房。 5. **感应称重模块**:采用HX711压力传感器作为药物感应装置,具有高集成度、快速响应和强抗干扰能力。 6. **工作指示灯模块**:使用红绿LED显示当前的工作状态。 #### 四、软件系统设计 软件系统主要包含以下内容: 1. **PID控制算法**:用于调节小车的速度与方向以确保其按照预定路线稳定行驶。 2. **图像处理算法**:由OpenMV4实现,通过采集和处理图像来识别数字标识。 3. **机器学习算法**:优化路径选择及行为决策,提高整体系统的智能程度。 #### 五、控制算法详解 ##### 5.1 PID参数的影响 PID参数的选择对整个系统稳定性至关重要: - 比例系数Kp 控制响应速度;过高会导致不稳定,过低则影响调节精度。 - 积分系数Ki消除稳态误差,在设定时需考虑系统的特性和稳定要求。 - 微分系数Kd引入微分项以提高动态响应能力并避免过调。 ##### 5.2 PID参数整定 通过大量实验来调整PID参数,通常先设初步范围再反复测试找到最优值。 #### 六、测试结果分析 多次测试证明了送药小车在实际场景中的可行性和可靠性: 1. **药物装卸**:感应称重模块和相关条件判断实现了自动装卸。 2. **往返配送**:通过病房布局与内部的寻迹系统、数字识别系统以及陀螺仪稳定系统的配合,实现精准配送。 #### 七、结语 基于STM32的智能视觉识别送药小车项目结合软硬件方式,实现了药物自动化配送,显著提高了医疗服务效率和准确性。该项目不仅推动了医疗行业的智能化进程,也为其他公共服务领域的自动化改造提供了有益参考。 ### 参考文献 - 童诗白、华成英,《模拟电子技术(第5版)》,北京:高等教育出版社,2015. - 高吉祥,《模拟电子线路与电源设计[M]》. 北京: 电子工业出版社,2019.
  • DE2-115系统指南.pdf
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    《基于DE2-115平台的嵌入式系统实验指南》是一本详细指导读者在DE2-115开发板上进行嵌入式系统设计与实践的教程,涵盖硬件配置、软件编程及典型应用案例。 《基于DE2-115的嵌入式系统实验指导书》、《开拓者 Nios II 开发指南》以及 ALIENTEK PIONEER 开发板教程提供了非常详尽的实验指导内容。这些资料对于学习和实践嵌入式系统的开发具有很高的参考价值。
  • ARM车牌系统设计
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    本项目专注于开发一种基于ARM架构硬件平台的高效能嵌入式车牌识别解决方案。该系统集成了先进的图像处理与模式识别技术,旨在实现对车辆牌照的精准快速辨识。通过优化算法和软件架构,能够适应各种复杂环境下的车牌检测需求,并提供灵活的接口以支持多种应用集成。此设计不仅提高了交通管理系统的智能化水平,同时也为智能停车场、道路监控等场景提供了可靠的技术支撑。 基于ARM的嵌入式车牌识别设计理论与实例讲解及实验指导。这段文字介绍了关于如何在ARM架构上进行嵌入式的车牌识别技术的设计、理论分析以及实际操作演示的内容,包括具体的应用场景和技术实现细节等信息。
  • ARM9人脸系统设计
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    本项目旨在开发一种基于ARM9平台的人脸识别系统,结合先进算法实现高效、精确的人脸检测与识别功能。系统适用于多种嵌入式设备,在安防、门禁等领域具有广泛应用潜力。 基于ARM9嵌入式平台的人脸识别系统设计。
  • STM32孤立词语音系统电路设计
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    本项目介绍了一种基于STM32微控制器的孤立词语音识别系统的硬件设计方案,适用于智能家居、机器人等领域。 语音识别技术是指通过机器来实现对人类语言信号的转换与理解,并最终研发出一种具备听觉功能的人工智能设备的技术手段。本项目主要研究孤立词语音识别系统及其在STM32嵌入式平台上的具体应用。 该系统的识别流程包括:预滤波、模数转换(ADC)、分帧处理、端点检测、预加重和加窗操作,以及特征提取与匹配等步骤。其中,端点检测采用短时幅度和短时过零率相结合的方法来确定语音的有效部分。随后根据人耳听觉感知特性计算每段音频的Mel频率倒谱系数(MFCC)。接着使用动态时间弯折(DTW)算法将这些特征值与模板进行匹配,并输出最终识别结果。 首先,我们利用Matlab对上述方法进行了仿真测试,在多次试验的基础上确定了各参数的最佳设置。然后在STM32嵌入式平台上实现该技术方案时,考虑到平台存储空间较小、计算能力相对较弱的特点,需要对该算法进行优化调整以适应硬件条件的限制。
  • ARM9车载系统设计
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    本项目致力于开发一款基于ARM9平台的嵌入式智能车载系统,旨在提升驾驶体验和行车安全。该系统集成了导航、娱乐及车辆状态监控等功能,并支持多种外部设备连接,为驾驶员提供便利的信息服务与安全保障。 本段落介绍了一种基于ARM9S3C2410A的智能车载系统,该系统利用GPS全球定位技术和GPRS无线通信技术实现车辆定位及与控制中心的数据传输。通过构建CAN总线控制模块来采集车辆主要部分的工作状态,并实时监控汽车的技术参数。此外,该系统还配备了LCD显示模块以呈现综合信息。
  • AndroidQR码系统开发
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    本项目致力于在Android嵌入式平台上开发高效的QR码识别系统,旨在提供快速、准确的数据读取服务,适用于移动支付、信息传输等场景。 摘要:本段落介绍了QR码的基本结构,并分析了在基于Android嵌入式平台上的QR码图像数据的二值化、定位及旋正处理方法,进而实现了对QR码的有效解码。测试表明,该系统能够快速识别倾斜或模糊不清的二维码。 QR码又被称为快速响应矩阵码,由日本Denso公司于1994年开发而成。它具备信息密度高、全方位可读性以及可靠性强等特点,并且可以很好地支持汉字显示。 中国在2000年发布了有关QR码的国家标准,在各个领域推广使用和智能手机迅猛发展的背景下,如何有效识别手机中的二维码成为一个值得研究的问题。本段落主要探讨了在Android平台环境下对QR码进行解析的方法。