畢業設計題目：基于STM32單片機的紗管圖像識別系統設計

1. 需求分析

• 目標用戶：紡織行業，自動化生產線，質量檢測等。
• 核心功能：
  • 實時識別和檢測紗管的外觀缺陷（如破損、色差等）。
  • 提供數據記錄和報告功能，方便后續分析。
  • 通過接口與生產設備聯動，進行自動化控制。

2. 系統架構

• 硬件部分：
  • STM32單片機：作為系統的核心控制器，負責數據處理和算法執行。
  • 圖像采集模塊：
    • 攝像頭（如USB攝像頭或工業相機）：用于獲取紗管的圖像。
    • 鏡頭和照明設備：確保圖像采集質量，提供均勻光照。
  • 圖像處理模塊：
    • 外部處理器或DSP（如使用更強大的處理器進行深度學習運算）。
  • 顯示模塊：
    • LCD或OLED屏幕：用于顯示檢測結果和系統狀態。
  • 通信模塊：
    • 串口、CAN、Ethernet等協議，用于與其他設備或上位機進行數據交換。
  • 報警模塊：
    • 蜂鳴器或LED指示燈：用于提示操作人員。

3. 功能模塊設計

• 圖像采集模塊：

  • 通過攝像頭獲取紗管的圖像，并將其傳輸到STM32進行處理。
  • 實現圖像預處理功能，如去噪、增強等，以提高識別精度。

• 圖像處理模塊：

  • 實現圖像識別算法（如邊緣檢測、特征提取、缺陷識別等）。
  • 可以使用機器學習或深度學習方法（如卷積神經網絡CNN）進行缺陷分類。

• 數據記錄與管理模塊：

  • 記錄每次檢測的結果，包括紗管狀態、缺陷類型、時間戳等信息。
  • 提供數據存儲和查詢功能，方便后續分析和報告生成。

4. 用戶界面設計

• 人機交互界面：
  • 設計友好的用戶界面，通過顯示屏展示實時圖像、檢測結果和系統狀態。
• 操作控制：
  • 提供簡單的操作按鈕或觸控界面，方便用戶對系統進行配置和操作。

5. 測試與優化

• 系統測試：
  • 驗證圖像采集、處理和識別各模塊的功能，確保系統的準確性。
• 性能測試：
  • 評估圖像處理算法的效率和識別的準確率，確保滿足生產需求。
• 用戶測試：
  • 收集用戶反饋，優化系統功能和用戶界面。

6. 部署與維護

• 部署：
  • 將系統安裝在生產線合適的位置，確保攝像頭能有效捕捉到紗管圖像。
• 維護：
  • 定期檢查系統的工作狀態，確保硬件和軟件的正常運行。
• 更新：
  • 根據用戶需求和行業技術發展，定期對系統進行功能更新和升級。

運行結果展示：