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共创芯未来 | 基于STM32的一等奖嵌赛作品集锦(3-2)

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本帖最后由 STM新闻官 于 2024-9-25 14:09 编辑

6、智能养殖场圈舍清理机器人参赛方向:嵌入式人工智能   团队名称:智能创新一队

本作品是一款面向智能养殖场的圈舍清理机器人,以STM32H743为主控芯片,搭配ESP32物联网模块与HC-05蓝牙3.0模块,实现了清理机器人远距离的控制与图像传输,为养殖户提供了省心省力的畜禽粪污清理装置。机器人通过导航与定位准确感知自身位置,自主感知环境、自主规划路径、自主执行清洁任务等,以大容量锂电池供电,并具备自动回充功能,以确保持续的工作能力。
主要创新点
  • 大型养殖场智能化圈舍清理机器人的实物样机结构设计新颖,可根据畜禽圈舍的建筑形式灵活调整,并满足圈舍清理的工作需求;
  • 根据畜禽养殖发展现状与清理机器人作业要求,设计了自主运行和远距离控制两套工作方案:在自主运行工作模式中采用传感器与单片机相配合,在远距离控制工作模式中采用的是蓝牙模块、ESP32 物联网模块与单片机配合工作的方案;
  • 作品实物样机测试效果良好,集行走、粪污收集与储存、控制类型等功能于一体,各项功能可以很好实现,车身结构满足工作需要。

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7、基于计算机视觉的药片缺陷检测系统
参赛方向:嵌入式人工智能   团队名称:ICNG

药片缺陷检测是药片生产过程中的关键环节,本项目基于STM32H7系列,利用计算机视觉与机器学习实现图像处理,通过将CNN网络部署至系统板实现对于药片污片与缺损的分类,实现检测功能,并通过STM32Cube.AI软件工具进行模型部署;硬件方面利用 CMOS 相机进行图像拍照并实现图像数据传输与AI模型推理,最后利用传送带模块实现药片的自动化识别分拣。相较于人工检测,本项目能够较大提高药片检测的效率与精度。
主要创新点
  • 使用 CNN(卷积神经网络)深度学习,相较于一般机器学习只能分辨出一种药片的正常与缺陷状态,深度学习模型可以对多种药片的正常与缺陷状态进行识别,提高了适用性;
  • 利用传送带模拟流水线的工作模式,实现了药片分拣自动化,提高了检验的效率。


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8、喷涂精灵
参赛方向:嵌入式人工智能   团队名称:勇攀高峰队

本项目是设计一款建筑外墙喷涂机器人以实现外墙喷涂的自动化,其机械结构设计主要包括:悬挂系统、机器人本体、喷涂系统和稳定调节系统。悬挂系统主要用于提供机器人本体在铅锤方向移动的力;机器人本体用于实现机器人的行走以及外墙面的喷涂;喷涂系统用于给喷枪输送高压涂料;稳定调节系统用于实现机器人本体在外墙面的有效贴附,保证喷涂机器人的稳定行走。
本作品对喷涂机器人的各任务进行了合理的划分,实现喷涂机器人各任务的并行执行。采用STM32G474RET6作为主控芯片,硬件方面还包括AC-DC电源模块、光耦隔离继电器模块、L298n 驱动模块、大功率 MOS 触发开关驱动模块、大功率负压电机、直流减速电机、橡胶履带、小型水泵。
主要创新点
  • 负载强,安全性高:机器人悬挂系统架设在建筑物顶层,通过钢丝绳及负压吸附共同承受机器人本体的重量以及稳定调节系统的重量,与传统的纯吸附式爬壁机器人相比,负载能力更强、更具安全性;
  • 可大范围喷涂:机器人本体主要包括铅锤方向爬升机构、喷枪水平移动机构等,用于控制机器人本体在外墙的爬行以及喷枪在水平方向的移动,实现外墙面的大范围喷涂;
  • 可实现自主运行:喷涂精灵可通过更改其代码设置,完成对其喷涂路径的改变,自主个性化喷涂。


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9、基于机器视觉的水下管道巡检机器鱼
参赛方向:嵌入式人工智能   团队名称:汪旺队

本项目提出了一种基于机器视觉的水下管道巡检机器鱼,它可以实现高效的管道自主巡检、异常问题上报以及水下环境实时监测等功能。同时采用创新且合理的机械结构使得机器鱼的适用性、稳定性更强。机器鱼经多次试验,可以完成对各种形状的管道自主巡检,对水下各类目标的检测准确率可达 96%。机器鱼主体硬件包括:STM32F407ZGT6(主控)、STM32H743(协控)、Openmv 摄像头、防水接口、螺旋桨推进器、惯性导航模块、报警指示灯、电源模块等;控制遥控器主体硬件包括:摇杆模块、串口屏、钮子开关、稳压模块、STM32F411CEU6(主控)、蓝牙模块和电源。
主要创新点
  • 采用自主创新的视觉算法,提高了巡检的自动化能力和高精度性;
  • 设计无线通信浮球,避免电磁波在水下衰减严重的问题;
  • 将模型部署至 STM32H743 芯片中,实现嵌入式人工智能。

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10、面向工业的新一代智能机器人手臂
参赛方向:嵌入式人工智能   团队名称:一臂之力

本作品是新型智能工业机器人,包括:仿生上肢、仿生灵巧手、全向轮模拟下肢,整机采用工业常用的CANBUS协同设计,同时配备示教系统对机器人进行示教。主体机器人的运动控制部分采用七轴设计,通过深度学习对上肢运动进行训练,找到两点之间空间移动的最优路径;仿生灵巧手也采用七轴设计,使用PID速度位置双环控制,通过深度学习算法,解析上肢肌电信号,对灵巧手进行远程控制。工业机器人的模拟下肢采用全向轮设计,使得机器人具有在空间中运动的能力。
电路架构:小脑:控制上肢,夹爪,灵巧手以及下肢的运动,主控为STM32F405。大脑:控制摄像头,交互屏幕,物联网应用,远程控制臂的信息接收,惯性导航的信息接收,将运动的控制信号发送到小脑,主控为STM32H750肌电传感器:配搭在手臂上,用来进行肌电数据的分析,同时将信号分类结果发送到大脑,主控为STM32F401
主要创新点
  • 整机采用仿生架构设计,确保机器人可以完美复现操作者的控制,更好的控制机器人以及设计动作,满足各种工业生产需求;
  • 模块化的设计使得未经过专业训练的人员也可以根据简易的图示对机械臂进行组装;
  • 深度学习的运动路径轨迹优化设计,使得机器人以最优路径运动,符合人体运动逻辑;
  • 多模块的控制策略,包括远程操作杆、语音、惯导、肌电信号,适应更多生产服务场景;
  • 使用CANBUS进行期间内部通信,使用ESP32接入互联网实现远程通信,多种通信方式共存,符合生产场景。


作品展示

*免责声明:本文所有视频及作品简介均来自2024第七届全国大学生嵌入式芯片与系统设计竞赛应用赛道学生提交的参赛作品展示,由学生自行制作。意法半导体展示获奖作品内容仅为展示参赛者作品,为开发者带来更多创意启发,并已征得主办方同意。意法半导体不承担作品展示内容或视频字体的相关法律责任。如有异议,请联系STM32客服沟通(微信号:STM32_01)。



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沙发
STM新闻官|  楼主 | 2024-9-25 14:08 | 只看该作者

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