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

1. 主控单元：STM32F103单片机，负责系统的整体控制和数据处理。

2. 图像处理单元：OpenMV模块，负责实时图像采集和垃圾类型识别。

3. 执行单元：舵机控制，负责根据识别结果控制垃圾桶的开关。

4. 传感器单元：用于获取垃圾的相关信息（如重量、体积等）。

5. 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

控制 控制 获取数据 通信 STM32F103单片机 OpenMV模块 舵机 传感器 无线模块

三、环境搭建和注意事项

开发环境

1. 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

3. 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：

1. 图像采集模块：使用OpenMV进行图像捕捉和垃圾类型识别。

2. 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。

3. 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。

4. 传感器模块：获取垃圾的额外信息，提升分类精度。

5. 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GPIO
    MX_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。
User OpenMV STM32 Servo 识别垃圾 捕获图像 处理图像 发送识别结果 控制舵机打开相应垃圾桶 打开垃圾桶 等待1秒 准备下一次识别 User OpenMV STM32 Servo

4.4 代码逻辑分析

1. 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。

3. 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：

1. 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。

2. 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。

3. 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。

五、项目总结

本文设计的智能垃圾分类系统实现了以下主要功能：

• 实时图像采集与处理：通过OpenMV模块实时捕获图像，并使用SSD算法进行目标识别，能够识别多种类型的垃圾（如可回收物、厨余垃圾等）。

• 自动垃圾分类：STM32F103单片机根据识别结果控制舵机，实现垃圾的自动分类，提升了垃圾分类的效率。

• 模块化设计：系统采用模块化设计，确保各个部分可以独立开发和测试，便于后续的功能扩展和维护。