【stm32+K210项目】基于K210与STM32协同工作的智能垃圾分类系统设计与实现（完整工程资料源码）
本系统采用SG90舵机Maix Bit摄像头STM32C8T6主控板以及LX_TRIG_MP3_V6.0语音播报模块，构建了一套高效的智能垃圾分类系统，综合运用了图像识别、语音播报及精准控制技术。SG90舵机负责控制垃圾桶的开盖操作。该舵机通过接收PWM信号来实现转动，内部有一个基准电路产生周期为20ms的PWM信号，通过外部脉冲信号的控制（高电平时间在0.5ms至2.5ms之间），使得舵机的输出
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基于K210与STM32协同工作的智能垃圾分类系统设计与实现
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2.4 LX TRIG MP3 V6.0 语音播报模块（1个）
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项目简介：
本系统采用SG90舵机、Maix Bit摄像头、STM32C8T6主控板以及LX_TRIG_MP3_V6.0语音播报模块，构建了一套高效的智能垃圾分类系统，综合运用了图像识别、语音播报及精准控制技术。
SG90舵机负责控制垃圾桶的开盖操作。该舵机通过接收PWM信号来实现转动，内部有一个基准电路产生周期为20ms的PWM信号，通过外部脉冲信号的控制（高电平时间在0.5ms至2.5ms之间），使得舵机的输出轴转动到指定位置。舵机内的位置反馈电位计与舵盘相连，舵盘转动时，电位计输出电压信号反馈给控制电路，从而调整舵机的转动方向和速度，确保精确控制垃圾桶的开盖动作。SG90舵机的工作电压为3V到6V，由STM32C8T6主控板生成的PWM信号控制，保证舵机顺畅运行。
垃圾种类的识别则由Maix Bit摄像头完成。该摄像头通过深度学习模型识别不同种类的垃圾，将摄像头采集到的图像数据通过串口传输给STM32C8T6主控板，主控板根据接收到的图像信息决定垃圾的分类方式。图像识别的准确性和效率依赖于摄像头训练的垃圾分类模型，并且主控板根据分类结果对垃圾桶进行开盖或关闭操作。
为了确保只有在有垃圾进入的情况下才进行垃圾分类，系统还配备了红外检测模块。当指定区域内存在垃圾时，红外模块触发分类流程，避免误操作。通过这种方式，系统的智能性得到进一步提升，避免了无效的动作和资源浪费。
此外，系统集成了LX_TRIG_MP3_V6.0语音播报模块。当垃圾被正确分类或识别时，语音模块会通过播放相应的音频提示用户操作状态。此功能增强了用户体验，使得系统更加人性化和互动。
电源模块负责将输入的高电压转换为适合各个模块的稳定电压，保证整个系统稳定运行。电源模块的稳定性对于系统的长期运行至关重要，确保各个模块在稳定的电压下工作。
总的来说，整个系统基于STM32的高效处理能力，结合Maix Bit摄像头的图像识别技术和SG90舵机的精准控制，实现了智能垃圾分类的自动化操作。LX_TRIG_MP3语音模块的加入，使得用户能够得到实时反馈，极大地提升了系统的用户友好性与智能化水平。
一、设计目的：
1.1 项目背景
随着环境问题日益严重，垃圾分类成为城市管理和环保领域的重要议题。为了提高垃圾分类的效率和准确性，传统的人工分类方法已无法满足日益增长的需求。因此，设计并实现一种基于智能化技术的自动化垃圾分类系统显得尤为重要。本项目基于K210和STM32协同工作的理念，提出并实现了一套智能垃圾分类系统。该系统结合了图像识别技术、嵌入式控制技术以及精准机械控制技术，能够实现对不同垃圾类型的自动分类和高效处理。
在本系统中，K210作为图像处理核心，通过其强大的深度学习能力对垃圾进行精确分类；而STM32主控板则负责系统的整体调度与控制，包括舵机控制、数据传输、语音提示等功能的实现，充分发挥两者各自的优势。首先，系统通过K210摄像头捕捉垃圾图像，并利用其内置的神经网络加速引擎对图像进行实时处理，识别垃圾的种类。K210的深度学习能力使得系统能够高效、准确地进行垃圾分类，分类模型在经过训练后，能够快速区分纸张、塑料、金属和其他垃圾。然后，识别结果通过串口传输到STM32主控板，STM32负责根据分类结果控制SG90舵机的开合，以此来引导垃圾进入相应的分类桶。
舵机控制基于PWM信号，精确调整垃圾桶的开盖角度，确保垃圾能够准确地被放入指定的分类桶。为了确保垃圾分类过程的顺利进行，系统还配备了红外传感器，用于检测垃圾是否投放在正确的位置。只有当检测到垃圾物体进入指定区域时，分类过程才会开始，从而避免了无效的分类操作。为了进一步提升用户体验，系统集成了LX_TRIG_MP3语音播报模块，在垃圾分类完成后，语音模块会播报垃圾的种类以及分类结果，提示用户正确的操作步骤或反馈分类状态，增强了系统的互动性和智能化程度。
整个系统通过STM32主控板与K210图像处理模块的高效协同工作，实现了垃圾分类的自动化操作，并通过多重传感器的配合与语音反馈系统，提供了高效、智能且友好的用户体验。电源模块为系统提供稳定的电力支持，确保所有模块能够在不同工作环境下稳定运行，避免因电力波动导致的系统异常。通过K210与STM32的协同工作，结合先进的图像识别、精准机械控制和智能语音提示等技术，项目成功实现了一个智能化、高效能的垃圾分类系统，具有广泛的实际应用前景，尤其在智慧城市和智能环境管理领域，能够大大提升垃圾分类的效率与准确性，为环境保护和资源再利用作出贡献。
1.2 设计意义：
基于K210与STM32协同工作的智能垃圾分类系统的设计与实现，具有重要的现实意义和长远的社会价值。随着城市化进程的加速和人口的不断增加，垃圾管理与处理成为了现代社会亟待解决的环境问题之一。传统的垃圾分类方式依赖人工操作，不仅效率低下，而且容易出现分类不准确、浪费资源等问题，极大地影响了资源的回收与环境保护的效果。因此，设计一种自动化、智能化的垃圾分类系统，不仅能够有效提高分类效率，减少人为错误，还能够在保证准确性的同时节省人力成本，推动垃圾分类工作向更高效、更智能的方向发展。
首先，本项目通过结合K210和STM32两种不同技术平台的优势，成功实现了智能垃圾分类系统的设计。K210作为图像识别和深度学习处理的核心，能够在嵌入式平台上高效执行垃圾分类的图像识别任务。其内置的神经网络加速引擎使得系统能够实时处理来自摄像头的图像数据，并快速识别垃圾的种类，从而提供精准的分类信息。而STM32主控板则负责协调系统中的各个硬件模块，进行舵机控制、语音播报以及传感器数据的处理等，确保系统运行的顺畅与高效。K210与STM32的协同工作，充分发挥了两者在图像处理和控制管理方面的优势，为实现垃圾分类的自动化和智能化奠定了技术基础。
其次，智能垃圾分类系统的实现具有重要的环保意义。在当前全球垃圾处理问题日益严峻的背景下，垃圾分类被视为减少环境污染、节约资源和推动可持续发展的关键措施。通过利用K210强大的图像识别能力，系统能够准确区分各类垃圾，避免垃圾分类的误操作，减少混合垃圾的产生，提高可回收垃圾的回收率。系统的高效性和精准性使得垃圾分类不仅仅是一个表面上的行为，而是通过智能化的手段，提升了垃圾资源化和循环利用的可能性，从而为环保事业做出积极贡献。
此外，本系统在提升垃圾分类效率的同时，也极大地降低了对人工操作的依赖，降低了人力成本，尤其是在垃圾量较大的场所，如商场、社区、工业园区等，通过系统的自动化分类，不仅能提升垃圾管理的整体效率，还能够提高资源的利用率，减少浪费。通过集成红外传感器和语音播报模块，系统还增强了用户交互性和智能化体验，使得垃圾分类过程更加人性化、易操作，有助于用户习惯的养成，提升公众对垃圾分类重要性的认知和参与度。
在社会层面，随着人工智能、物联网和大数据技术的不断发展，智能垃圾分类系统的设计与实现为垃圾分类行业提供了一个创新的技术方向，推动了技术进步与产业升级。尤其是在智慧城市建设的背景下，智能垃圾分类作为城市管理的重要组成部分，能够与城市的智能系统有效对接，实现数据共享和信息互通，为城市的垃圾管理和环境保护提供智能化的解决方案。
通过智能化系统的实施，不仅提升了城市垃圾处理的效率和精准度，还为建设环保、可持续的城市环境奠定了基础，具有广泛的社会效益和推广价值。
综上所述，基于K210与STM32协同工作的智能垃圾分类系统不仅是技术上的创新，更具备深远的环保意义、经济效益和社会价值。它不仅能够有效提升垃圾分类的效率与准确性，降低环境污染，节约资源，还能推动智能化技术在环保领域的广泛应用，促进社会可持续发展，具有重要的时代意义。
二、硬件部分：
2.1 stm32f103c8t6（1个）
STM32F103C8T6是基于Cortex-M3内核的微控制器，具备强大的性能与灵活性，特别适合中小型嵌入式系统开发。该芯片的工作频率最高可达72MHz，提供了充足的计算能力，能够支持复杂的算法和高效的数据处理任务。64KB闪存和20KB SRAM的存储配置，使得STM32F103C8T6能够在存储需求相对较小的应用中表现出色，尤其适合资源有限但又要求高性能的系统。丰富的外设接口是其一大亮点，USART、SPI、I2C、CAN和USB等接口使得STM32F103C8T6在通信方面具有极高的灵活性和兼容性。这些接口不仅支持与外部设备的高效数据交换，还能够连接各种传感器、执行器以及其他嵌入式模块，拓展了应用场景的多样性。例如，USART接口适合串口通信，SPI和I2C接口能够与其他微控制器或外设进行高速数据传输，而CAN接口则为车载系统或工业控制系统提供了可靠的通信支持。
此外，STM32F103C8T6拥有多达37个GPIO引脚，这些引脚可以灵活配置为数字输入、数字输出、模拟输入或PWM输出，方便连接各类外部传感器和执行器。这些GPIO引脚的多功能性，使得STM32F103C8T6能够适应各种嵌入式应用的需求，不论是传感器数据采集还是信号控制输出，都能够轻松实现。为了满足模拟信号处理的需求，STM32F103C8T6内部集成了12位ADC和DAC，这使得系统能够进行高精度的模拟信号采集和输出，适用于需要精细模拟控制的应用场景，如音频处理、传感器信号调节等。
另一方面，该芯片还支持多种低功耗模式，如睡眠模式和待机模式，能够有效延长电池供电设备的使用寿命，因此非常适合用于便携式设备或电池供电的应用场景。在开发和调试方面，STM32F103C8T6支持JTAG/SWD调试接口，为开发者提供了便捷的调试手段，能够快速定位问题并进行实时调试，大大提高了开发效率。
再加上STM32的丰富开发生态系统，包括HAL库、CubeMX工具以及Keil、IAR等集成开发环境，开发者可以借助这些工具快速搭建开发平台并实现项目需求。无论是进行裸机开发还是使用操作系统，STM32F103C8T6都能提供高效且稳定的支持。总的来说，STM32F103C8T6凭借其强大的处理能力、丰富的外设接口、灵活的GPIO配置、高精度模拟信号处理以及低功耗特性，为嵌入式系统开发提供了广泛的应用空间和灵活的解决方案，是开发人员进行各类中小型嵌入式项目的理想选择。
STM32F103C8T6核心板在整个项目中扮演着至关重要的角色，它作为系统的“大脑”，负责处理所有的逻辑运算和控制任务，确保系统高效、稳定地运行。首先，STM32F103C8T6以其亲民的价格和卓越的性能在嵌入式开发领域备受青睐，这使得它成为各种机器人和复杂电子项目中理想的核心板。它搭载Cortex-M3内核，具备最高72MHz的工作频率，为项目提供足够的计算能力，能够应对多任务的并发处理，确保项目中的各项功能高效协同运行。
该核心板不仅在性能上达到高标准，而且具备足够的灵活性，可以轻松实现各种创意功能。无论是处理简单的传感器数据，还是执行复杂的运动控制、图像处理等任务，STM32F103C8T6都能以高效、稳定的方式完成工作，保证了机器人的平稳运行。在外设接口方面，STM32F103C8T6拥有丰富的功能，如USART、SPI、I2C等多种通信接口，这些接口为与外部设备的连接提供了极大的便利，使得机器人系统能够实现传感器数据的采集与传输、与其他模块的通信等多种功能。核心板提供的PWM输出还可以精确控制电机或舵机的转动，使机器人在运动控制中具备高度的精确性和响应速度。
更重要的是，STM32F103C8T6还具备低功耗特性，这对于电池供电的机器人系统尤为关键。该芯片支持多种低功耗模式，如睡眠模式和待机模式，能够在不影响系统正常工作的前提下，降低功耗，延长机器人设备的使用时间，特别适用于需要长时间运行的嵌入式应用。由于其具备如此强大的性能和丰富的功能接口，STM32F103C8T6成为了项目开发中不可或缺的部分，无论是在传感器的实时数据处理、运动控制的精准执行，还是在其他复杂任务的管理中，它都能够高效地完成，并且提供了高度的灵活性以满足不同应用的需求。因此，STM32F103C8T6在整个机器人项目中不仅保证了功能的实现，还优化了系统的整体性能，是推动项目成功的核心驱动力。
2.2 sg90舵机（4个）
在这个系统中，控制信号通过接收机的通道进入信号调制芯片，从而获得直流偏置电压，为系统的精确控制提供了基础。该调制芯片内部包含一个基准电路，能够生成一个周期为20ms、脉宽为1.5ms的基准信号。此基准信号作为系统的参考，用于与来自电位器的电压进行比较。通过比较电位器的电压与基准信号，系统可以获得电压差输出，这一电压差在系统控制中起到了至关重要的作用。电压差的正负值直接决定了电机的正反转方向，从而实现对电机运动的精确调控。当电机开始转动时，它会根据电压差的变化调整方向，直到电机达到所需的稳定转速。
在此过程中，系统利用级联减速齿轮将电机的转速转化为更低的转速，并通过齿轮驱动电位器旋转，不断调整电压差，直到该差值为0，此时电机停止转动，实现精确的定位。为了进一步增强系统的控制精度，该系统通过八路PWM输出来控制八个SG90舵机，实现多种复杂的动作。每个舵机的控制由PWM信号的周期和脉宽决定，周期控制了信号的频率，脉宽控制了舵机的转动角度。
通过调节PWM信号的周期和脉宽，系统能够精确控制每个舵机的位置和动作，确保舵机在不同动作间的平稳过渡与精确定位，从而保证系统的高效性和灵活性。这种精确的舵机控制方式使得整个系统不仅响应迅速，而且在执行复杂动作时，具有极高的可靠性与稳定性，能够满足各种任务要求。综上所述，通过这一整套基于PWM控制的电机与舵机驱动系统，确保了系统的高效性、灵活性和精确性，使其在复杂的任务中能够自如应对各种挑战。
2.3 maix bit摄像头（1个）
Maix Bit是一个集成了RISC-V架构的AI芯片的开发板，非常适合进行人工智能和计算机视觉应用。它主要以其高效的AI处理能力而闻名，能够实时处理图像和视频数据。Maix Bit配备了一颗强大的Kendryte K210芯片，支持卷积神经网络（CNN）加速，适合在边缘设备上进行AI推理。它还具有丰富的外围接口，包括GPIO、I2C、SPI、UART等，使得其在各种应用场景中具有很高的灵活性。摄像头部分，Maix Bit通常配备OV2640或其他型号的摄像头模块，这些摄像头可以提供高分辨率图像采集能力，支持多种图像处理算法。开发者可以使用MaixPy、MicroPython等语言进行编程，这些语言的支持使得开发过程更加便捷且高效。Maix Bit不仅适用于AI开发者，也适合教育和项目制作，其出色的性价比和强大的功能使其成为学习和探索人工智能技术的理想选择。
此外，Maix Bit的开发生态系统非常完善，提供了丰富的开发工具和资源。官方文档、示例代码和社区支持能够帮助开发者快速上手。在硬件设计方面，Maix Bit具有紧凑的板卡设计，便于集成到各种项目中。它支持SD卡扩展存储，允许用户存储大量数据和模型文件。通过使用板载的LCD接口，用户还可以连接显示屏，以便实时显示处理结果，这对于许多需要人机交互的应用是非常便利的。Maix Bit的低功耗特性使其适用于需要长时间运行的设备，如智能家居设备和可穿戴设备。总体而言，Maix Bit是一款功能强大、用途广泛的开发板，能够满足从简单的图像识别到复杂的模式识别等各种计算机视觉任务。
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2.4 LX TRIG MP3 V6.0 语音播报模块（1个）
LX TRIG MP3 V6.0语音播报模块是一款高度集成的语音播放解决方案，它支持多种音频格式，包括MP3、WMA、OGG等，具有高性能解码能力和较低的功耗，非常适合用于各种语音提示、广告宣传、自动语音讲解等场合。该模块采用了先进的芯片设计，具备快速响应和即插即用的特点，用户无需复杂的编程即可实现语音播放功能。它支持TF卡扩展存储，容纳大量音频文件，方便用户随时更换内容。模块内置了高保真音频输出，保证了语音播放的清晰度和音质，同时，LX TRIG MP3 V6.0支持多种触发方式，包括按键触发、外部信号触发等，使得其在不同应用场景中都能灵活使用。此外，模块还具备自动循环播放、定时播放等功能，大大提高了其适用性和便捷性。
LX TRIG MP3 V6.0语音播报模块具备标准的三线接口，可以轻松与微控制器或其他电子设备连接，实现与系统的集成。它的设计考虑到了工业级应用的需求，因此具有宽电压工作范围和良好的抗干扰能力，能够在多种环境下稳定工作。模块还支持多种控制方式，包括串口控制、GPIO控制等，使得用户可以根据具体的应用需求灵活配置。
此外，LX TRIG MP3 V6.0模块的软件支持也是其一大亮点，提供了详细的开发文档和示例代码，帮助开发者快速上手和使用。模块的即插即用特性意味着用户只需插入TF卡，即可开始播放预先存储的音频文件，极大地简化了操作流程。
LX TRIG MP3 V6.0语音播报模块还具备故障诊断功能，能够通过指示灯反馈工作状态，便于用户及时了解模块运行情况。它的低功耗设计使其非常适合长时间运行的场合，而内置的功放和音频输出接口则可以方便地连接外部扬声器，实现高质量的音频播放。
2.5 LM2596稳压电源模块（1个）
LM2596稳压电源模块是一种基于LM2596芯片设计的开关稳压电源模块，它能够将输入的直流电压转换为用户设定的稳定输出电压。该模块具有高效率、低功耗、稳定的输出性能，适用于各种电子设备和项目中，如Arduino、PLC控制器等。
LM2596稳压电源模块采用固定或可调输出电压设计，用户可以通过调整电位器来设定所需的输出电压，通常输出电压范围在1.23V至30V之间。模块具备短路保护、过热保护等功能，确保在异常情况下电路不会受到损坏。
模块的核心是LM2596芯片，它具有高转换效率，通常在90%以上，这意味着输入的电能大部分被有效转换成输出电能，减少了热量的产生，提高了整个电源模块的稳定性和可靠性。LM2596稳压电源模块的输入电压范围宽，可以从3.3V到40V不等，适用于多种输入电源环境。
此外，LM2596稳压电源模块通常采用SMD贴片元件，具有体积小、安装方便的特点，易于集成到各种电路设计中。模块还具备高精度的输出电压，输出误差一般小于±2%，保证了电子设备能够得到稳定的电源供应。
LM2596稳压电源模块还支持电流限制功能，用户可以根据负载需求设定最大输出电流，避免过载情况下的损害。模块的设计考虑到了实用性和耐用性，采用了坚固的PCB板和防护措施，能够适应多种工作环境。
LM2596稳压电源模块是一款性能优良、适用范围广泛的稳压电源解决方案，是电子制作和工业应用中理想的电源选择。
2.6 红外模块（1个）
红外模块是一种常用的传感器模块，它能够发射和接收红外线信号，用于实现无线通信、遥控、障碍物检测、自动控制等功能。该模块通常由红外发射器和红外接收器两部分组成，发射器可以发出特定频率的红外光波，而接收器则可以接收这些光波并将其转换为电信号。
红外模块的工作原理基于红外线具有与无线电波相似的特性，但它是在红外频段工作，因此不易受到无线电频率干扰。模块的发射部分通常包含一个红外LED灯，当通过电路向其提供脉冲电流时，LED灯会发出红外光脉冲。而接收部分通常包含一个红外光电二极管或光敏三极管，它们能够感应到红外光的强弱变化，并将其转化为电信号。
红外模块具有体积小、成本低、功耗低的特点，使其在家庭自动化、遥控器、玩具、安防系统等领域得到了广泛应用。红外模块的有效通信距离一般在几米范围内，受到环境光线、发射功率、接收灵敏度等因素的影响。
红外模块的主要优点包括：方向性强，红外信号通常沿直线传播，这有助于提高通信的准确性；抗干扰能力强，红外信号不易受到电磁干扰，适合在复杂的电磁环境中使用；易于安装和集成，模块化的设计使得它可以轻松地嵌入到各种电子系统中。
此外，红外模块通常还具备以下特性：调制解调功能，通过调制技术可以提高信号的传输效率和稳定性；编码和解码功能，可以确保信号在传输过程中的正确性和安全性；自适应能力，能够根据环境光线的变化自动调整灵敏度，保证在多种光照条件下都能可靠工作。红外模块是一种实用且经济的解决方案，它为电子设备提供了可靠的无线控制和通信手段，是现代电子技术中不可或缺的一部分。
2.7 整体电路设计
Maix Bit摄像头是一款高性能、低功耗的嵌入式计算平台，配备有强大的处理能力和多种传感器接口，适用于智能识别与控制应用。在垃圾桶开盖系统中，Maix Bit摄像头通过与其他硬件模块的协作，能实现精准的垃圾种类识别功能。垃圾桶开盖采用的是SG90舵机，它通过模拟检测到不同种类垃圾时打开垃圾桶的操作。
SG90舵机内部有一个基准电路，该电路能够生成周期为20ms、脉宽为1.5ms的基准信号，同时，舵机内部的比较器会将外部输入信号与基准信号进行比较，从而判断舵机的转动方向和角度，最终实现垃圾桶盖的开闭操作。
舵机的位置反馈通过连接到舵机输出轴的电位计来实现，当舵盘转动时，电位计输出一个电压信号到控制电路板，电路板根据电位计反馈的信息判断舵机当前的位置，并控制舵机的转动方向和速度，确保垃圾桶盖准确开合，直到达到预设的目标位置并停止。SG90舵机的接线方法非常简单，包括三个引脚：红线（VCC，用于供电）、棕线（GND，用于接地）和橙线（信号线，用于接收PWM信号）。
2.7.1 垃圾桶开盖
使用的是sg90舵机，用来模拟检测到不同种类垃圾时打开垃圾桶的操作。
内部结构：SG90舵机内部有一个基准电路，产生周期20ms，宽度1.5ms的基准信号，有一个比较器，将外加信号与基准信号相比较，判断出方向和大小，从而产生电机的转动信号。
位置反馈：舵机的输出轴和位置反馈电位计是相连的，舵盘转动的同时，带动位置反馈电位计，电位计将输出一个电压信号到控制电路板，进行反馈，然后控制电路板根据所在位置决定电机的转动方向和速度，从而达到目标停止。
接线方法：SG90舵机有三个引脚，分别是红线（VCC），棕线（GND）和橙线（信号线）。
PWM信号生成：为了控制舵机，需要使用单片机来生成周期为20ms的脉冲信号，并通过控制脉冲的高电平时间在0.5ms至2.5ms之间来控制舵机的角度。
模拟舵机特性：SG90是模拟舵机，需要不断的发送相应角度的PWM信号，才能旋转到指定位置。
电压范围：SG90舵机的工作电压范围是3V - 6V。
2.7.2 垃圾种类识别
使用maix bit摄像头，通过训练多种垃圾的照片生成对应垃圾分类模型，然后将采集到的信息通过串口与stm32c8t6芯片进行通信，实现垃圾分类。
2.7.3 主控板选型
采用stm32c8t6芯片作为主控板，用keil5软件进行代码编写。
2.7.4 语音播报模块
采用LX_TRIG_MP3_V6.0语音播报模块，采集到相应的垃圾，传递对应信号，给LX_MP3的对应引脚置低电平进行播放音频。
2.7.5 其它
使用了红外检测模块，只有当指定区域内有垃圾时才进行垃圾分类。
电源模块，将大电压稳到所需电压，给各个模块进行供电。
为了控制舵机的运动，需要通过单片机生成周期为20ms的PWM脉冲信号，并通过调节脉冲的高电平时间在0.5ms到2.5ms之间，来精确控制舵机的转动角度。SG90舵机是模拟舵机，需要不断地发送适当的PWM信号，才能使舵机保持在目标位置。其工作电压范围为3V - 6V，适应不同电源要求的工作环境。在垃圾种类识别部分，Maix Bit摄像头通过图像识别算法，结合对多种垃圾的图像进行训练，生成对应的垃圾分类模型。
当摄像头捕捉到图像时，它会将识别到的信息通过串口与STM32C8T6芯片进行数据传输，STM32C8T6处理器根据收到的数据进行垃圾分类决策。主控板选型上，采用STM32C8T6芯片，它是一款性能强大的单片机，能够高效处理复杂的图像识别任务，同时使用Keil 5软件进行开发，编写控制代码，实现硬件控制与数据处理。
垃圾分类系统还包括一个语音播报模块，该模块采用LX_TRIG_MP3_V6.0语音播报模块，当识别到垃圾种类后，系统会将相应信号传递到该模块，通过低电平触发相应引脚，播放预设的音频信息，提示用户垃圾的分类信息。为了确保垃圾分类系统的高效运作，系统还配备了红外检测模块，它的作用是只有在指定区域内检测到垃圾时，系统才会启动垃圾分类程序，避免误操作。
最后，电源模块负责将外部电源的高电压转化为所需的稳定电压，供给各个模块的电力需求，确保系统的稳定运行。通过这些硬件和电路的配合，整个垃圾分类与处理系统能够高效、精准地完成垃圾分类任务。
三、软件部分：
3.1 K210源码分析：
这段代码是用于 Maix Bit 开发板的垃圾分类应用。通过摄像头、深度学习模型以及其他硬件组件（如 UART 串口通信）共同实现垃圾识别，并通过语音播报或其他控制模块进行垃圾分类。
3.1.1 导入必要的模块：
import sensor, image, lcd, time
import KPU as kpu
import gc, sys
from machine import UART
from fpioa_manager import fm
sensor：用于初始化和控制摄像头。
image：用于图像处理，显示和绘制信息。
lcd：用于与显示屏交互，显示图像和文字。
time：时间相关操作，如计时。
KPU：用于处理深度学习模型（比如垃圾分类）。
gc：垃圾回收模块，释放内存。
sys：用于异常处理和输出调试信息。
UART：用于串口通信，和其他外设（如外部处理器、语音模块）通信。
fpioa_manager：用于配置 Maix Bit 开发板的 I/O 引脚。
3.1.2 常量和初始化：
input_size = (224, 224)
labels = ['A01 电池', 'C01 白萝卜', 'D02 鹅软石', 'D03 碎玻璃', 'B01 易拉罐', 'B02 矿泉水瓶', 'B03 纸团', 'C02 红萝卜', 'C03 土豆', 'D01 瓷片']
#A有害； B可回收； C厨余； D其它
input_size：图像输入的尺寸（224x224）。
labels：垃圾分类的标签，分别对应有害垃圾、可回收物、厨余垃圾和其他垃圾。
3.1.3 UART串口初始化：
fm.register(24, fm.fpioa.UART1_TX, force=True)
fm.register(25, fm.fpioa.UART1_RX, force=True)
uart_A = UART(UART.UART1, 9600, 8, 0, 1, timeout=1000, read_buf_len=4096)
注册串口 UART1，并设置波特率为 9600，数据位 8 位，无校验，1 个停止位，接收缓冲区大小为 4096。
3.1.4 LCD显示异常信息：
def lcd_show_except(e):
import uio
err_str = uio.StringIO()
sys.print_exception(e, err_str)
err_str = err_str.getvalue()
img = image.Image(size=input_size)
img.draw_string(0, 10, err_str, scale=1, color=(0xff,0x00,0x00))
lcd.display(img)
处理异常并在 LCD 屏幕上显示错误信息。
3.1.5 数据发送功能：
def sending_data(temp):
uart_A.write("@"+temp+"\r\n")
通过 UART 将数据发送到外部设备。
3.1.6 主要函数 main()：
def main(labels = None, model_addr="/sd/m.kmodel", sensor_window=input_size, lcd_rotation=0, sensor_hmirror=False, sensor_vflip=False):
主要的垃圾分类逻辑包括图像采集、模型推理、垃圾识别及分类。具体步骤如下：
（1）传感器初始化：
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_windowing(sensor_window)
sensor.set_hmirror(sensor_hmirror)
sensor.set_vflip(sensor_vflip)
sensor.run(1)
初始化摄像头，设置图像格式、分辨率（QVGA：320x240），窗口大小和镜像翻转设置。
（2）LCD显示初始化：
lcd.init(type=1)
lcd.rotation(lcd_rotation)
lcd.clear(lcd.WHITE)
初始化 LCD 屏幕并清空显示，设置显示旋转角度。
（3）加载分类模型：
task = kpu.load(model_addr)
加载垃圾分类的模型，该模型存储在 /sd/model-31347.kmodel（或其他路径）上。
（4）图像捕获与推理：
img = sensor.snapshot()
t = time.ticks_ms()
fmap = kpu.forward(task, img)
t = time.ticks_ms() - t
捕捉一帧图像，进行推理，并计算推理时间。
（5）获取分类结果：
plist=fmap[:]
pmax=max(plist)
max_index=plist.index(pmax)
获取模型推理结果，找到置信度最高的类别（即识别出的垃圾类别）。
（6）串口数据接收和分类结果发送：
read_data = uart_A.read()
if read_data:
read_str = read_data.decode('utf-8')
if read_str[0] == '1':
sending_data(labels[max_index][0])
如果从串口接收到数据，并且数据为 '1'，则发送识别出的垃圾类别（labels[max_index]）到外部设备。
（7）在 LCD 上显示结果：
img.draw_string(0, 0, "%.2f : %s" %(pmax, labels[max_index].strip()), scale=2, color=(255, 0, 0))
img.draw_string(0, 200, "t:%dms" %(t), scale=2, color=(255, 0, 0))
lcd.display(img)
显示识别出的垃圾类别和推理时间（以毫秒为单位）。
3.1.7 异常处理：
except Exception as e:
sys.print_exception(e)
lcd_show_except(e)
捕获异常并打印异常信息，同时在 LCD 屏幕上显示。
3.1.8 垃圾回收：
finally:
gc.collect()
在程序结束时进行垃圾回收，释放内存。
3.1.9 总结整个流程
该程序的目标是使用 Maix Bit 摄像头和深度学习模型进行垃圾分类。工作流程包括：
- 初始化摄像头和显示屏。
- 加载深度学习模型（垃圾分类模型）。
- 捕获图像并通过模型进行推理，得到垃圾分类的结果。
- 将分类结果显示在 LCD 上，并通过串口通信发送结果到其他设备。
- 处理异常并在 LCD 屏幕上显示错误信息。
3.2 stm32源码分析
这段代码是基于 STM32F10x 系列单片机的垃圾分类系统，用于通过接收串口指令来控制不同类别垃圾的分拣，控制相关硬件（如舵机、OLED显示屏、MP3模块）执行垃圾分类任务。接下来，我会详细分析每个部分的功能和流程。
3.2.1 代码分析
（1）头文件和模块初始化
#include "stm32f10x.h" // Device header
#include "Delay.h"
#include "Serial.h"
#include "hongwai.h"
#include <string.h>
#include "Servo.h"
#include "MP3.h"
stm32f10x.h：包含 STM32F10x 系列单片机的所有硬件寄存器定义。
Delay.h：延时函数，通常用于等待时间或确保硬件稳定。
Serial.h：串口通信接口，用于与外部设备（如垃圾分类系统的控制器）进行数据传输。
hongwai.h：可能是与外部硬件（如红外传感器或其他传感器）相关的库文件，具体功能未知。
string.h：标准字符串操作库，常用于字符串操作。
Servo.h：舵机控制库，控制舵机的旋转。
MP3.h：MP3 模块控制库，用于播放音频文件。 主函数结构
（2）主函数结构
int main(void)
{
/*模块初始化*/
OLED_Init(); // OLED 初始化
Serial_Init(); // 串口初始化
hongwai_Init(); // 初始化红外或其他传感器
Servo_Init(); // 初始化舵机
MP3_Init(); // 初始化 MP3 播放模块
MP3_Reset(); // 重置 MP3 播放模块
/*显示静态字符串*/
while (1)
{
if (hongwai_judge()) // 检测传感器是否检测到垃圾
{
OLED_ShowString(1, 1, "jiancedao"); // 显示检测到的提示
Serial_SendString("1"); // 向串口发送数据“1”
Delay_s(1); // 延时1秒
if (Serial_RxFlag == 1) // 如果接收到数据包
{
OLED_ShowString(4, 1, " "); // 清除上一行信息
OLED_ShowString(4, 1, Serial_RxPacket); // 显示接收到的数据包
if (Serial_RxPacket[0] == 'A') // 如果数据包指示垃圾为可回收
{
GPIO_ResetBits(GPIOA, GPIO_Pin_1); // 重置引脚，可能是控制某个硬件（如传感器）
Servo_SetAngle1(180); // 控制舵机1旋转至180度
}
else if (Serial_RxPacket[0] == 'B') // 如果垃圾是有害的
{
GPIO_ResetBits(GPIOA, GPIO_Pin_0); // 控制另一个硬件
Servo_SetAngle2(180); // 控制舵机2旋转至180度
}
else if (Serial_RxPacket[0] == 'C') // 如果垃圾是其它类别
{
GPIO_ResetBits(GPIOA, GPIO_Pin_3);
Servo_SetAngle3(180); // 控制舵机3旋转至180度
}
else if (Serial_RxPacket[0] == 'D') // 如果垃圾是厨余垃圾
{
GPIO_ResetBits(GPIOA, GPIO_Pin_2); // 控制舵机4
Servo_SetAngle4(180); // 控制舵机4旋转至180度
}
Serial_SendString("0"); // 向串口发送数据“0”
Delay_s(5); // 延时5秒
MP3_Reset(); // 重置 MP3 模块
Servo_Reset(); // 重置舵机
Serial_RxFlag = 0; // 重置接收标志
}
}
}
}
a. 模块初始化：
Serial_Init()：初始化串口通信，准备接收和发送数据。
hongwai_Init()：初始化某个硬件（可能是红外传感器），用于检测垃圾是否进入指定区域。
Servo_Init()：初始化舵机系统，确保可以控制舵机。
MP3_Init()：初始化 MP3 播放模块，准备播放音频。
b. 主循环：
while (1)
{
if (hongwai_judge()) // 判断传感器是否检测到垃圾
{
OLED_ShowString(1, 1, "jiancedao"); // 在 OLED 显示“检测到”提示
Serial_SendString("1"); // 向外部设备发送“1”，表示检测到垃圾
Delay_s(1); // 延时1秒，等待设备处理
if (Serial_RxFlag == 1) // 判断是否收到数据包
{
OLED_ShowString(4, 1, " "); // 清空第4行显示
OLED_ShowString(4, 1, Serial_RxPacket); // 显示接收到的数据包内容当红外传感器检测到垃圾时，通过串口向外部系统发送“1”，并在 OLED 屏幕上显示提示信息。
c. 接收数据包与分类：
数据包的解析：
if (Serial_RxPacket[0] == 'A') // 可回收垃圾
{
GPIO_ResetBits(GPIOA, GPIO_Pin_1); // 控制硬件
Servo_SetAngle1(180); // 控制舵机1旋转到180度
}
else if (Serial_RxPacket[0] == 'B') // 有害垃圾
{
GPIO_ResetBits(GPIOA, GPIO_Pin_0); // 控制硬件
Servo_SetAngle2(180); // 控制舵机2旋转到180度
}
else if (Serial_RxPacket[0] == 'C') // 其它垃圾
{
GPIO_ResetBits(GPIOA, GPIO_Pin_3);
Servo_SetAngle3(180); // 控制舵机3旋转到180度
}
else if (Serial_RxPacket[0] == 'D') // 厨余垃圾
{
GPIO_ResetBits(GPIOA, GPIO_Pin_2); // 控制硬件
Servo_SetAngle4(180); // 控制舵机4旋转到180度
}
根据接收到的串口数据包（Serial_RxPacket[0]），判断垃圾类型，并控制相应的舵机和硬件进行垃圾分类。例如，当接收到字符 'A' 时，表示垃圾是可回收的，将相应的舵机旋转到 180 度的位置。
d. 重置与延时：
Serial_SendString("0")：发送“0”给外部设备，表示操作完成。
Delay_s(5)：延时 5 秒，确保舵机完成动作。
MP3_Reset()：重置 MP3 模块，准备下一次操作。
Servo_Reset()：重置舵机系统，恢复到初始状态。
e. 串口接收标志重置：
Serial_RxFlag = 0;：重置串口接收标志，表示数据包处理完成。
3.2.2 流程总结：
垃圾分类系统： 该代码通过红外传感器（或其他传感器）检测垃圾，当垃圾进入时，通过串口接收分类数据（如 'A' 表示可回收垃圾，'B' 表示有害垃圾等），并通过控制舵机执行相应的动作来分拣垃圾。
舵机控制： 根据不同的垃圾类型，控制不同的舵机旋转到相应的位置。
MP3模块： 通过 MP3 模块播放相关音频（例如提示音），增强系统的交互性。
四、 尾言
该项目是一个基于STM32F10x系列单片机的智能垃圾分类系统，目的是实现自动垃圾分类并提供实时反馈。通过集成红外传感器（或其他类型的垃圾检测传感器）、舵机控制、OLED显示屏、MP3模块、串口通信等模块，系统能够自动识别垃圾类型、控制舵机分拣垃圾、显示垃圾分类信息，并通过语音提示增强用户体验。
在项目中，首先，系统通过红外传感器或其他检测设备（如摄像头或重量传感器）实时监测垃圾的进入。当垃圾被检测到后，系统会通过串口通信接收外部分类信息（如 'A' 表示可回收垃圾，'B' 表示有害垃圾，'C' 表示其他垃圾，'D' 表示厨余垃圾）。接收到相应的指令后，系统会控制对应的舵机将垃圾引导至正确的分类容器。例如，接收到'A'指令时，控制某个舵机旋转，将可回收垃圾送到回收箱；而接收到'B'时，则将有害垃圾送入有害垃圾箱。
此外，OLED显示屏用于实时显示系统状态和反馈信息，例如当前检测到的垃圾类型或接收到的数据包内容。这能够为操作人员提供清晰的指示。系统还通过MP3模块播放提示音或语音，进一步提高用户交互性。例如，当垃圾被正确分类时，系统可以播放语音提示“分类完成”，提升用户的体验感。
每次分类操作完成后，系统会通过串口发送“0”表示操作已完成，并重置舵机和MP3模块，确保系统准备好进行下一轮分类。所有这些硬件模块都通过相应的初始化函数进行配置，例如OLED_Init()初始化OLED显示屏，Serial_Init()初始化串口，Servo_Init()初始化舵机控制模块等。
目前，系统通过接收到的外部指令（如'A'、'B'等）来进行垃圾分类，未来可以集成更先进的图像识别技术（如深度学习模型），通过摄像头自动识别垃圾种类，并实时分类。利用图像识别和人工智能，系统能够不依赖外部指令，自动识别不同种类的垃圾，提升智能化水平。
随着机器学习和人工智能的进一步发展，垃圾分类系统未来可以集成更加复杂的算法，使其具备自学习功能。例如，系统可以根据长期收集的垃圾分类数据进行优化，改善分类精度，并根据实时数据对舵机控制策略进行调整。
除了红外传感器和图像识别外，未来系统还可以融合更多的传感器数据，如重量传感器（判断垃圾的重量）、气体传感器（用于识别有害气体的泄漏），甚至可以利用RFID技术对垃圾进行追踪和管理。通过多传感器融合，系统将能够更精确地进行垃圾分类和处理。
随着物联网技术的发展，未来可以将垃圾分类系统接入云平台，实现远程监控和数据分析。用户可以通过手机或电脑远程查看垃圾分类的实时情况，甚至对垃圾分类系统进行远程控制或调度。同时，垃圾分类数据（如分类准确率、垃圾产生量等）可以上传到云端进行统计和分析，为城市垃圾管理和环保工作提供决策支持。
为了提升用户体验，未来可以通过语音助手（如Google Assistant或Amazon Alexa）实现更自然的语音交互，用户可以通过语音命令控制系统或者获取垃圾分类建议。同时，MP3模块可以播放更加智能化的语音提示，帮助用户正确投放垃圾，提供实时的反馈和鼓励。
随着硬件和软件的不断改进，系统可以自我检测运行状态并进行自我维护。例如，当某个舵机或传感器发生故障时，系统能够自动诊断并通知用户进行维修或更换。这将提高系统的可靠性和使用寿命。
完整资料下载获取方式：毕设&课设&项目&竞赛-基于K210与STM32协同工作的智能垃圾分类系统设计与实现（完整工程资料源码）资源-CSDN文库
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