请帮我写一段基于Arduino YBEAV的智能物流小车实现物料识别的代码（Arduino IDE软件）

在Arduino IDE中实现基于YBEAV板的智能物流小车进行物料识别，我们需要结合一些传感器（如摄像头、RGB-D传感器或条形码扫描仪），以及处理图像识别的库，如OpenCV（针对硬件限制可能需要适配）。以下是一个简单的示例代码框架：

#include <Wire.h> // 用于I2C通信
#include <Adafruit_Sensor.h>
#include <Adafruit_VL53L0X.h> // 使用红外测距模块作为例子

// 引入图像识别库
#include <opencv2/opencv.hpp>

#define CAMERA_PIN 2 // 摄像头连接到数字2口
Adafruit_VL53L0X irSensor; // 初始化红外传感器

void setup() {
  Serial.begin(9600); // 打开串口调试
  irSensor.begin(); // 初始化红外传感器

  // 检查相机初始化是否成功
  if (!cameraSetup(CAMERA_PIN)) {
    Serial.println("Camera initialization failed!");
    return;
  }
}

boolean cameraSetup(int pin) {
  // 这里假设你有一个兼容的摄像头模块，如Adafruit_PCA9685 PWM舵机控制模块
  // 实际上，你需要配置相机并连接到指定pin
  // 这部分依赖于具体的摄像头库，这里省略了实际的初始化代码
  // 参考相机库文档进行设置
}

void loop() {
  // 获取红外数据
  float distance = irSensor.getRange();

  // 当距离小于特定阈值时，认为是物料存在
  if (distance < 30) {
    // 开始物体识别过程
    cv::Mat image;
    // 读取并预处理摄像头帧
    cameraCapture(&image);

    // 调用图像识别函数
    boolean isMaterialDetected = identifyMaterial(image);

    // 根据识别结果进行后续操作，比如小车移动，抓取等
    if (isMaterialDetected) {
      moveRobot();
    } else {
      Serial.println("No material detected.");
    }
  }

  delay(1000); // 间隔时间
}

cv::Mat cameraCapture(cv::Mat* image) {
  // 从摄像头获取一帧，并转换为OpenCV可用的Mat格式
  *image = getFrameFromCamera(CAMERA_PIN);
  // 图像预处理
  preprocessImage(image);
  return *image;
}

bool identifyMaterial(const cv::Mat& image) {
  // 这里用OpenCV识别图像内容，例如二维码或条形码
  // 实现这部分需要你有相应的图像识别算法
  // 如果是简单颜色或纹理匹配，可以使用findContours等函数
  // 真正的识别可能需要深度学习模型
  // 由于篇幅限制，此处仅作示意
  return false;
}

void moveRobot() {
  // 根据识别结果驱动小车，如PID控制
  // 这部分取决于你的电机和机械结构
}