基于STM32与OpenMV的智能垃圾分类系统：SSD目标检测算法的设计与流程

一、项目概述

随着城市化进程的加快，垃圾分类变得越来越重要。本文设计了一套基于STM32F103单片机、图像处理技术和传感器技术的智能垃圾分类系统。该系统能够自动识别垃圾类型，并通过机械装置进行准确分类，有效提升垃圾分类的效率和准确性。

项目目标和用途

项目旨在开发一款智能垃圾分类系统，能够实现对不同类型垃圾的自动识别与分类，降低人工分类的工作量。主要应用于社区、学校、企业等场所，促进环保和资源回收利用。

技术栈关键词

STM32F103单片机
OpenMV图像处理模块
SSD目标检测算法
舵机控制
传感器技术
无线通信模块（如Wi-Fi、蓝牙）

二、系统架构

系统架构设计

主控单元：STM32F103单片机，负责系统的整体控制和数据处理。
图像处理单元：OpenMV模块，负责实时图像采集和垃圾类型识别。
执行单元：舵机控制，负责根据识别结果控制垃圾桶的开关。
传感器单元：用于获取垃圾的相关信息（如重量、体积等）。
无线通信模块：用于与外部设备（如手机或电脑）进行数据交互。

选择的单片机和通信协议

单片机：STM32F103，具有高性能、低功耗的特点，适合嵌入式应用。
通信协议：使用UART与OpenMV模块通信，Wi-Fi模块用于数据上传。

架构图

三、环境搭建和注意事项

开发环境

硬件环境：

STM32F103开发板
OpenMV摄像头模块
舵机电机
各类传感器（如重量传感器、红外传感器等）
电源模块

软件环境：

STM32CubeIDE：用于STM32单片机的开发。
OpenMV IDE：用于OpenMV模块的编程和调试。
Python：图像处理和算法实现。

注意事项

确保电源稳定，避免因电压不稳导致系统异常。
选择合适的舵机，确保其控制精度和响应速度满足要求。
在实际环境中测试时，确保光照条件适宜，以提高图像识别的准确性。

四、代码实现过程

4.1 系统模块划分

整个系统主要由以下几个功能模块组成：

图像采集模块：使用OpenMV进行图像捕捉和垃圾类型识别。
数据处理模块：STM32F103单片机接收OpenMV发送的垃圾识别结果并进行相应处理。
执行控制模块：通过舵机控制垃圾桶的开关，确保垃圾被正确分类。
传感器模块：获取垃圾的额外信息，提升分类精度。
通信模块：实现与外部设备的数据交互。

4.2 代码实现

4.2.1 OpenMV模块代码

OpenMV模块负责垃圾的图像识别，下面将详细介绍其代码实现过程。

步骤1：初始化摄像头

import sensor, image, time# 初始化摄像头
sensor.reset()  # 重置摄像头
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)  # 设置图像格式
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)  # 设置图像分辨率
sensor.skip_frames(time=2000)  # 等待摄像头初始化

解释：此部分代码主要用于配置摄像头的基本参数。首先重置摄像头，然后设置图像格式为RGB565，分辨率设置为QVGA（320x240），最后等待摄像头稳定。

步骤2：加载SSD模型

# 加载SSD模型
net = load_model("ssd_model.tflite")  # 加载预训练的SSD模型

解释：此行代码用于加载事先训练好的SSD模型，该模型将用于识别不同类型的垃圾。模型文件“ssd_model.tflite”需要存储在OpenMV模块的存储器中。

步骤3：实时图像处理和垃圾识别

while True:img = sensor.snapshot()  # 捕获一帧图像objects = net.detect(img)  # 使用SSD模型检测图像中的物体for obj in objects:img.draw_rectangle(obj.rect())  # 在识别的物体周围画出矩形框print("Detected: ", obj.class_id)  # 输出识别到的物体类别

解释：
- 捕获图像：使用sensor.snapshot()方法捕获实时图像。
- 物体检测：调用net.detect(img)进行物体识别，返回识别到的物体信息，包括位置和类别。
- 绘制矩形框：使用img.draw_rectangle(obj.rect())在识别到的垃圾周围绘制矩形框，方便观察。
- 输出类别：print("Detected: ", obj.class_id)将识别结果输出到控制台。

4.2.2 STM32F103单片机代码

STM32F103负责根据OpenMV模块的识别结果进行舵机控制和垃圾分类。下面详细介绍其代码实现。

步骤1：初始化舵机和通信

#include "stm32f1xx_hal.h"void SystemClock_Config(void);
static void MX_GPIO_Init(void);
static void MX_TIM2_Init(void);
void ControlServo(uint8_t position);int main(void) {HAL_Init();  // 初始化HAL库SystemClock_Config();  // 配置系统时钟MX_GPIO_Init();  // 初始化GPIOMX_TIM2_Init();  // 初始化定时器// 初始化UART通信UART_HandleTypeDef huart1;huart1.Instance = USART1;huart1.Init.BaudRate = 9600;huart1.Init.WordLength = UART_WORDLENGTH_8B;huart1.Init.StopBits = UART_STOPBITS_1;huart1.Init.Parity = UART_PARITY_NONE;huart1.Init.Mode = UART_MODE_TX_RX;HAL_UART_Init(&huart1);  // 初始化UART

解释：
- HAL库初始化：使用HAL_Init()初始化硬件抽象层库。
- 时钟配置：SystemClock_Config()用于配置系统时钟。
- GPIO和定时器初始化：通过MX_GPIO_Init()和MX_TIM2_Init()初始化GPIO和定时器，以控制舵机和读取传感器。
- UART初始化：设置UART通信参数以便与OpenMV模块进行数据交互。

步骤2：舵机控制函数

void ControlServo(uint8_t position) {TIM2->CCR1 = position;  // 设置舵机的PWM占空比，以控制角度
}

解释：此函数通过设置定时器的比较值来控制舵机的角度。position参数决定舵机的目标位置。

步骤3：主循环中的垃圾分类控制

while (1) {uint8_t buffer[10];HAL_UART_Receive(&huart1, buffer, sizeof(buffer), HAL_MAX_DELAY);  // 接收OpenMV发送的数据// 根据接收到的垃圾类型进行分类if (buffer[0] == '1') {  // 如果识别到可回收物ControlServo(30);  // 打开可回收垃圾桶} else if (buffer[0] == '2') {  // 如果识别到厨余垃圾ControlServo(60);  // 打开厨余垃圾桶} else {  // 其他垃圾ControlServo(90);  // 打开其他垃圾桶}HAL_Delay(1000);  // 延时1秒，确保舵机有足够时间完成动作
}

解释：
- '1'表示可回收物，调用ControlServo(30)将舵机转到可回收垃圾桶位置。
- '2'表示厨余垃圾，调用ControlServo(60)将舵机转到厨余垃圾桶位置。
- 其他情况下，控制舵机转到其他垃圾桶位置（ControlServo(90)）。
- 条件判断：根据接收到的字符判断垃圾类型：
- 延时控制：使用HAL_Delay(1000)函数让程序等待1秒，确保舵机有足够的时间完成相应的动作，避免舵机连续快速切换导致的机械损伤。

4.3 时序图

为了更清晰地展示系统各个模块之间的交互和时序关系，这里提供一个时序图，展示垃圾分类系统的工作流程。

4.4 代码逻辑分析

OpenMV模块：

实时捕获图像并通过SSD模型进行垃圾识别。
识别后，数据发送给STM32单片机，完成从图像到分类信息的转换。

STM32F103模块：

接收来自OpenMV的数据，并解析识别到的垃圾类型。
根据垃圾类型控制舵机，将垃圾桶打开，以便垃圾被投放到正确的桶中。
处理完成后，设置延时，确保舵机完成动作。

4.5 调试和测试

在开发过程中，调试和测试是非常重要的环节。以下是调试和测试的一些重要步骤：

OpenMV模块调试：
- 确保摄像头能够正确捕获图像，并在OpenMV IDE中测试SSD模型的识别效果。
- 输出识别结果到控制台，验证识别的准确性。
STM32模块调试：
- 验证UART通信是否正常，可以通过串口调试工具发送数据并确认STM32能够接收。
- 测试舵机控制逻辑，确保舵机能够根据接收的命令正确转动。
系统集成测试：
- 将OpenMV模块和STM32F103集成在一起，进行整体测试。
- 在实际环境中放置不同类型的垃圾，观察系统的识别和分类效果，记录分类准确率。