电子设计竞赛F题无人送药小车视觉电控解决方案代码分享

资源摘要信息:"2021年全国大学生电子设计竞赛F题无人送药小车题目视觉+电控完整代码" 在本资源中，将详细探讨全国大学生电子设计竞赛中的F题——无人送药小车的相关技术和实现细节。竞赛题目要求参赛者设计并实现一套系统，该系统能够通过视觉识别和电控技术自动地进行药品配送。资源中包含了视觉上位机模块的数字识别、滤波和判断处理的完整代码，以及电控主程序，并且附有详细的注释，以帮助理解和实现整个系统。 知识点一：视觉处理与数字识别 视觉上位机模块的主要任务是识别数字并进行相应的处理。数字识别是通过使用YOLOV5神经网络模型训练来实现的。YOLOV5是一种高效的目标检测模型，用于在图像中识别和分类不同物体。在本资源中，YOLOV5被用于识别图像中的数字，这些数字可能与送药小车的操作指令有关。 知识点二：滤波和判断处理 视觉上位机接收到数字识别结果后，需要进行滤波处理来减少噪声和误判。这通常涉及到算法优化，例如使用平滑算法来降低数据的波动，确保处理结果的稳定性。判断处理则是指基于识别和滤波后的数据，生成相应的控制指令，传递给下位机执行。 知识点三：红线循迹 红线循迹是指使用视觉传感器（如OpenMV）检测路径上的红线，然后控制无人送药小车沿着这条线行驶。这是一个基础但非常重要的功能，可以确保送药小车在预定的路径上移动，减少偏离轨道的风险。 知识点四：K210与MaixPy IDE Kendryte K210是一款集成AI功能的处理器，具有处理图像识别和机器视觉任务的能力。在本项目中，K210被用于执行视觉处理的任务，包括数字识别和红线检测。MaixPy IDE是基于MicroPython的开发环境，专门为K210芯片设计，用于编程和调试。 知识点五：电控主程序与STM32 电控主程序负责接收上位机传递的数据指令，并控制无人送药小车的电机、舵机等执行机构。在资源中，STM32F103ZET6最小系统板被选为电控主程序的硬件平台。STM32系列是ST公司生产的32位ARM Cortex-M微控制器，广泛应用于嵌入式系统中，具有性能稳定、资源丰富等特点。 知识点六：硬件工具与软件工具 硬件工具主要包括K210芯片和OpenMV视觉模块，这些是实现无人送药小车视觉功能的基础。软件工具则包括Maixpy IDE和OpenMV IDE，它们分别用于开发和调试K210和OpenMV视觉模块。软件工具的选择对项目的开发效率和效果有着直接的影响。 知识点七：资源分享与社区支持 资源中提到了一个相关的技术分享博客，该博客提供了更为详尽的技术讲解和资源分享。这种社区分享对于开发者来说是一个宝贵的学习资源，有助于提高开发效率和质量，同时也促进了开发者之间的技术交流和知识传播。 通过上述知识点，我们可以看到无人送药小车的设计是一个综合性的项目，涉及到了视觉处理、电控编程、硬件选型和软件开发等多个方面。这些知识点不仅对电子设计竞赛的参赛者有着重要的指导意义，也对在嵌入式系统和机器人领域进行学习和研究的个人或团队提供了宝贵的参考资料。