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基于STM32的物品分拎机器人小车的设计与实现林蔚（漳州职业技术学院电子信息工程学院，福建漳州363000）摘要：为解决传统人工物品分类搬运存在耗时耗力、效率低、出错率高和无法长时间工作的问题，提出基于STM32的物品分拎机器人小车设计.以STM32单片机为主控芯片，结合红外传感模块进行循迹行驶，利用OpenMV机器视觉模块进行物块颜色识别，通过设置合适的识别大小、结合高斯平滑滤波和中值滤波算法，提高识别率，实现机器人小车根据不同颜色物块进行归类搬运放置，解放人力，有效提高工作效率，对物流行业具有一定的参考价值.关键词：机器人小车；物品分类；STM32；循迹行驶；颜色识别中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：2095-2481（2023）03-0260-07收稿日期：2022-07-12作者简介：林蔚(1973-)，女，正高级实验师.E-mail:基金项目：福建省中青年教师教育科研项目(JAT210849)；2021年度福建省高校以马克思主义为指导的哲学社会科学学科基础理论研究项目（JSZM2021094）；中国职业技术教育学会2021年度课题（2021B075）；漳州职业技术学院校级课题（ZZY2022Z29）.第 35 卷第 3 期2023 年 9 月宁德师范学院学报(自然科学版)Journal of Ningde Normal University（Natural Science)Vol.35 No.3Sept.2023物流是经济流通、社会流动和生活保障不可或缺的基础1.传统物流系统中，人工物品搬运分类存在耗时耗力、效率低、出错率高和无法长时间工作等问题，针对上述状况，部分企业研发出物品搬运机器人，提升自身的生产效率，也有效缓解了“用工荒”2.但大部分企业机器人工种简单，并没有实现智能最大化，如德国KuKA公司、加拿大Clearpath Robotic公司及日本OTC等公司一直都致力于搬运机器人的研究，以解决生产车间反复多次搬运物资的难题3.面对国内物流系统包裹多、地理位置多、分拣任务繁重的特点，简单的搬运并不能较大程度解决国内繁杂的物流问题4.中国物流业现代化起步较晚，分拣系统中人工作业的比例很高.新冠肺炎初期，暴露出来的医疗、应急、食品等行业领域的物资仓储、拣选等问题，如现场秩序混乱、人工易出错、节假日爆仓等现象，国内供应链分拣应用模式反映出目前低智能化分拣系统，越来越难以满足市场高速发展的需求5.随着机器视觉技术的迅猛发展，利用机器视觉技术模拟人类视觉功能，对目标的特征进行检测，实现模式识别，完成很多人眼识别的工作6，目前已发展成为现代加工制造业和绿色制造业重要的核心技术，如“蜘蛛手”在食品和煤炭分拣中得到广泛应用7.在人工智能的时代大背景下，机器视觉与其他传感器融合的方法将成为研究的热点.文中提出一种基于OpenMV的机器视觉模块物品分拎机器人小车，完成物块颜色识别，采用STM32作为主控芯片进行处理，通过舵机将物块夹起，机器人通过红外循迹送到指定位置后放下，可以实现物块的分类搬运，减少人工分拣工作量，降低分拣差错率，极大地提升工业生产效率，实现分拣作业的自动化和智能化，对物流相关企业有一定的参考价值.1系统总体架构本系统机器人以小车为模型，由主控、舵机模块、红外循迹模块、电机驱动模块和摄像头模块构成，可以实现物块的定点搬运.通过摄像头采集物块，采用OpenMV机器视觉对物块的颜色进行识别，然后将颜色信息以数字的形式传送至STM32F103C8T6单片机模块，STM32接收到摄像头传来的不同数据后，控制小车做出不同的动作.舵机模块实现物块的抓取和放置，红外循迹模块实现运输路线的设置，电第3期林蔚：基于STM32的物品分拎机器人小车的设计与实现机驱动模块实现电机的速度以及方向的调节.系统总体设计框图如图1.摄像头红外循迹主控芯片STM32103C8T6单片机电机驱动舵机控制图 1系统总体设计框图2硬件设计2.1主控模块本设计采用STM32F103C8T6单片机作为主控芯片，通过振荡电路、复位电路构成最小系统，提供8 MHz的内部时钟和4 16 MHz的外部时钟，当外部时钟失效时，产生相对应的中断.摄像头与主控之间采用串口通信，使用TTL下载口进行数据交换8.小车的循迹I/O端口为PB4PB8，用于小车车轮的调速，使得小车能够根据命令沿黑线行驶.PA1作为舵机命令口，用于MG995舵机模块的控制.PA2PA7用于电机的控制.2.2舵机模块本设计使用MG995舵机配合机械夹以完成物块搬运过程中固定物块的任务，从PA1端口输入信号使得舵机工作，能够产生20 ms周期的脉冲宽度调制（pulse width modulation,PWM）波，舵机角度变化图如图2，两者呈现线性关系.通过控制STM32的I/O口输入端，能够产生有一定脉宽的信号并发送给舵机，舵机在收到信号后能够旋转相应的角度9.在舵机执行操作指令时，即使外界对舵机施加其他力，也不会改变舵机旋转的角度，只有STM32主控芯片将新的脉冲信号发送给舵机，才能使舵机的旋转角度发生改变.2.3红外循迹模块红外循迹模块采用单光束红外传感装置，由红外线发射管和红外线接收管共同组成.发射管发射强度保持稳定的红外光，由于黑线与周围不同颜色对红外光线的反射程度不同，红外线接收管所收集到的返回光线也不同，使得通过红外线接收管的电流强度发生变化10.当有光线照射到黑线时，返回的光线量减少，接收管不导通，输出高电平；当红外光线照射到白色表面时，能够反射到红外接收管的光线量较多，接收管导通输出低电平.红外发射和接收电路检测黑线的原理如图3.红外发射管红外接收管运行轨迹（红外光反射面）图2舵机角度变化图图3红外循迹模检测黑线原理图红外线循迹模块的工作过程如下.当红外传感器采集到黑色信号时，反馈回主控制器的数字量为“1”；当传感器采集到彩色信号时，反馈回主控制器的数字量为“0”.STM32主控输出相应的指令，使得小车能够做循迹运动.部分传感器循迹信号见表 1.红外传感器的状态从左边到右边依次为 PB4、PB5、PB6、PB7、PB8，用“1”表示在黑线上，“0”表示不在黑线上.若PB5=1，PB6=0，PB7=0，则小车向右偏移，需左转校正；若PB5=0，PB6=1，PB7=0，则小车没有发生偏移，继续直线前进；若PB5=0，PB6=0，PB7=1，则-261宁德师范学院学报(自然科学版)2023年9月说明小车向左偏移，需要向右校正.若PB4PB8都为“1”，则小车停车并执行舵机抓取动作.表1部分循迹信号表传感器信号0010001000000101000000001111110111001100小车运动方式前进单轮左转单轮右转双轮左转双轮右转停止、舵机松停止、舵机夹单轮左转2.4电机驱动模块电机驱动模块采用L293D双路电机驱动，分别对左右两侧的电机进行单独的PWM占空比调速控制反向电路开关器的通断11，实现电机正转、反转及速度调节，可同时驱动多台电机，启动效果好，转矩大.通过STM32产生的PWM波控制小车上安装的两个电机转动，实现掉头和转弯等动作.电机驱动模块接口电路图如图4.图4电机驱动模块接口电路图2.5视觉模块视觉模块采用OpenMVh7摄像头，该摄像头模块以STM32F427CPU为核心，集成了OV7725摄像头芯片.OpenMV是一种可以用来编程的视觉模块，现在已经广泛运用到各领域，相较于工业相机，它的操作相对简单，成本较低，应用的范围也更加广，能够实现全智能化、自动化.OpenMV上的机器视觉算法包括寻找色块、人脸检测、眼球跟踪、边缘检测和标志跟踪等12.本设计应用OpenMV实现物块颜色的提取与识别.OpenMV与STM32串口通信，单片机根据摄像头输出不同的值而采取不同的行动方案.1）完成物块颜色的捕捉.首先在 OpenMV 的 IDE 中导入物块颜色识别所需要的模块，接着使用thresholds来选择所需要颜色的阈值，分别代表LAB的三个最值，数值的选择可以通过OpenMV内置的阈值选择工具计算物块颜色的阈值，并加入代码中，设置图像格式为RGB565，图像大小为QVGA（240px320 px），将白平衡和自动增益设置为False，若开启将影响颜色识别效果，使得颜色的阈值发生改变.2）利用while循环截取一张区域内感光元件的图片，使用Python语言中的find_blobs语法在选择的区域中找到规定阈值的颜色并进行捕捉.颜色捕捉界面如图5.-262第3期林蔚：基于STM32的物品分拎机器人小车的设计与实现3）颜色信息处理，将捕捉结果转化为数值发送给STM32单片机.利用output_str=“%d”，将之前采集到的色块数据拼成一个字符串，利用“uart.write”将拼好的字符串传输，利用专门的串口助手便能够看到摄像头在识别不同颜色时发送出的数值.图5颜色捕捉界面2.6设计优化提高物块颜色识别率的改进方法如下.1）在摄像头模块对物块颜色进行采集识别时，无法集中采集某一区域内的颜色，使得整个图像内若有其他颜色的物体干扰摄像头对目标物块的识别，不能准确输出，经过程序改变，将摄像头识别的图像区域调整得更小，有利于对目标物块的颜色识别，使得输出更加准确.2）图像采集后采用高斯平滑滤波.高斯平滑滤波是一种线性滤波，可以消除镜头内图像的高斯噪声，不仅提高了图像清晰度，而且能提升识别效率.设像素点为（x,y）；G(x,y)表示经高斯滤波处理后的加权值；为高斯滤波器的宽度.越大，则滤波效果越平滑，但设置值过大会降低识别率，经多次试验，发现需依据不同的光线设置值.高斯平滑滤波算法的计算式为G(x,y)=exp(-x2+y22)22.（1）3）颜色识别前采用33矩阵的中值滤波，中值滤波像素图如图6.将像素进行大小数值排列，提取中间值为整个矩阵的像素值，加权中值滤波可以提高中值滤波的边缘保持效果，有利于处理噪声.脉冲信号有时会干扰镜头内的图像，使图像难以识别，因此需要对脉冲信号进行处理.利用从小到大的排列方法将图像内的像素点重新排列，并且取中间值为该像素的有效值.采用此方法处理脉冲信号可以获得更加清晰的图像，提高识别效率.图6中值滤波像素图3系统软件结构将小车电源接通后，系统初始化后开始正常工作，摄像头上电打开，若检测到物块颜色，则通过串口-263宁德师范学院学报(自然科学版)2023年9月通信的方式将设定好的数值发送给主控模块，当主控模块在一定时间内接收同一数值超过一定次数，则会执行该数值所对应的操作，舵机旋转夹住物块.小车根据循迹轨道通过各个路口，将物块送至仓库后放下，小车执行后退指令，执行5次直到检测到黑线，若无法检测到黑线，则手动寻找.在小车重新找到黑线后，会沿着循迹回到初始位置继续进行物块颜色识别与搬运.单片机软件控制流程图如图7.红色，循迹第一个路口入库开始初始化检测到颜色？舵机转动（夹）红色?黄色?红色，循迹第二个路口入库舵机转动（松）小车后退检测到黑线？循迹回到起点？继续搬运？结束NNYYNNNYYYYN蓝色，循迹第三个路口入库图7单片机软件控制流程图4系统调试4.1联机调试小车实物如图8.联机调试，摄像头开始采集图像信息并通过串口发送到STM32单片机主控中，STM32在收到串口发来的数据后，开始执行相应的操作.首先控制舵机将小车前面的物块夹起，夹起物-264第3期林蔚：基于STM32的物品分拎机器人小车的设计与实现块后，循迹模块开始工作，中间三路循迹用来引导小车在黑线上行驶，当中间三路循迹中某一路检测到黑线时，反馈给单片机一个低电平，单片机通过接收的低电平控制小车左右小幅度转弯，实现小车循迹功能.当左右两个循迹未检测到白色时，通过预先设置好的对应颜色指令，小车执行转向或直行操作.小车到达仓库后，舵机执行转动命令将物块放下，随后小车倒退循迹回到起点.图8小车实物图4.2误差分析分别在S形、圆形、直线和矩形轨迹上对小车进行测试.实现结果表明：循迹小车在圆形和直线道路连续多次实验无较大误差；在S形和矩形轨道的实验成功率超过80%，且偏移距离小于18 mm，对路径识别能力较好；循迹模块对于小弯道、大弯道的灵敏度较强，均顺利通过；对于比较复杂的弯道处理也较为理想；采用PWM调速方式工作，速度较稳定.在物块颜色阈值选取阶段，每种颜色的物块都对应不同的阈值，阈值范围选取过大，将导致识别的准确率下降.红色阈值的选择实验结果见表2.表2红色物块阈值选择统计表阈值0，45，40，170，-70，8250，60，25，100，-30，10039，63，22，127，-18，95识别次数/次202020识别成功次数/次91519识别误差大中小实验结果表明，在颜色阈值选择阶段，需要尽可能地将颜色阈值精确到一定范围，这样才能在识别过程中提高识别准确率，增加运行成功率.若阈值选择不准确，摄像头识别物块颜色的输出值将出现偏差，影响后续单片机对智能小车的控制.5结语文中采用OpenMV机器视觉模块，使用Python语言进行物块颜色识别，并将识别结果发送给主控芯片，再结合循迹模块，实现小车物块识别、抓取和搬运.解决了人工反复分拣容易出错、机器人搬运功能单一等问题，可有效减轻工人劳动力，同时可根据复杂地形灵活设置机器人的活动轨迹，工作场地适应度高.应用视觉技术，可根据需求灵活扩展相关应用，实现物块的搬运、分类等功能，对物流行业具有一定参考价值.参考文献：1 赵洁琼.后疫情时代下我国跨境电商物流发展现状及趋势分析 J.商展经济,2021(23):72-74.2 席悦.零担物流：复工受制造业影响大 J.中国物流与采购,2020(6):11-12.3 郭丽娜.新能源物流车城市配送问题与模式研究 J.营销界,2020(3):83-84.4 余威.论盐业物流发展的现状和对策研究 J.中国盐业,2019(22):30-33.-265宁德师范学院学报(自然科学版)2023年9月5 孔李杰,王营,夏昕,等.智能分拣搬运竞赛机器人系统设计与实现 J.黑龙江科学,2021,12(3):117-118.6 张兆云,黄世鸿,张志.机器视觉在无人机巡线中的应用综述 J.科学技术与工程,2020,20(34):13949-13958.7 王成军,韦志文,严晨.基于机器视觉技术的分拣机器人研究综述 J.科学技术与工程,2022,22(3):893-9028 张洋,刘军.原子教你玩STM32(寄存器版)M.北京:北京航空航天大学出版社,2015:68-97.9 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of goods.It can effectively reduce manpower,improve work efficiency,and provide important reference value for the future intelligent life.Key words：robot car;item classification;STM32;following the track;color recognition责任编辑郭涓-266