摘要：针对目前智能窗帘的不足,设计开发一款基于C8051F021单片机和GSM芯片的智能窗帘控制系统。该系统包括光电转换电路、无线发射与接收电路、时钟电路、电动机驱动电路、短信遥控电路等,该系统能根据光照强度自动调节窗帘的开合程度、根据用户设置的时间定时开关窗帘,当用户不在现场时可以通过短信等方式遥控窗帘。

摘要：针对目前显微镜载物台自动温控系统的不足,设计开发一种基于C8051F021的显微镜载物台温度自动控制系统。该系统采用高精度PT100作为测温传感器,运用模糊自整定PID(Fuzzy-PID)算法,控温范围为-10.0-40.0℃,温度控制精度为±0.3℃。实际应用表明,该温控系统响应快、超调量较小、运行稳定可靠,具有一定的实用性和推广价值。

摘要：人脸识别技术应用广泛,文章以Python和OpenCV库为基础,设计一个采用卷积神经网络算法训练的人脸识别模型,实现人脸信息采集、检测等功能的人脸识别系统。系统首先通过电脑前置摄像头采集人脸信息录入并保存在指定的目录当中,启动人脸识别程序,系统自动捕捉人脸图像并辨认是否为已录入信息的人脸,并为识别出来的人脸打上标签信息。在多种条件下测试,实验结果表明:该系统对人脸的识别准确率达到95%以上。

摘要：医用仪器对存储条件要求苛刻,故针对医用仪器存储的特殊性,设计了一套医疗仪器仓库无线监测系统。以ZigBee芯片CC2530为主控器,将主控芯片与DHT21数字温湿度传感、MQ-2烟雾传感器组成以中央集线器为中心的星型拓扑无线网络结构,通过串口通信,将环境监测信息传输至计算机终端设备,通过ESP8266 WiFi模块传送到移动电话终端,该系统能对异常情况及时做出报警响应。经实验数据证明,该无线监测系统能快速获取环境实时数据,性能稳定可靠,是一款低功耗、高效率的无线监测系统。

摘要：在《控制工程基础》课程教学中,为了提高学生的自主学习和实践创新能力,本文提出以项目驱动为主线,利用超星泛雅网上教学平台建设"异步SPOC"课程资源。结合工程项目实例,利用MATLAB及LabView软件实现项目驱动式教学,具体包括学生自主学习式、教师引导学习式、翻转课堂讨论式等多种举措相结合。此教学方法充分发挥了学生在教学活动中的主体作用。研究表明该教学方法可以激发学生学习主观能动性,进一步提高学生工程实践能力和团队协作能力。

摘要：以机器人工程专业的一门专业核心课程机器视觉技术为例,采用基于CBE与CDIO理念的混合式翻转课堂教学模式对教学过程中各环节进行精心设计,详细介绍线上授课实施的全过程。结果表明此教学方法充分调动了学生学习的积极性,从学生项目的完成度、各模块成果汇报及评教反馈等方面证实了此教学方法的有效性。该教学方法强化了学生的工程意识,提高了学生的综合素质和创新能力。

摘要：针对传统门禁系统存在钥匙管理不便、安全性差等问题,提出一种基于物联网云平台的智能门禁系统的设计方案。本系统以树莓派4B和ESP32物联网模块为控制核心,以blinker物联网平台作为移动端数据接口,设置手机APP人机交换界面;通过树莓派4B模块采集摄像头图像数据,互联网作为信号传输媒介传输数据到手机APP;用户可以使用手机APP远程开锁和视频监控,同时具有人体感应功能,可用于激活人脸识别模式和保证在门外无人的情况下进入休眠状态以减少电量损耗,达到节约环保、长续航工作的效果,具有一定的应用价值。

摘要：针对当前小规模养殖模式生产中存在缺乏科学管理、养殖污染以及养殖成本投入过多问题,设计一款可监控养殖场环境数据并可远程控制养殖场设备的机器人。该机器人以STM32F407为主控板,使用多传感器融合,可以实时监测农业养殖过程中的温湿度、光照、空气质量等环境因素。监测节点和阿里云物联网客户端之间采用EC20通信模块实现远距离无线传输。机器人采集数据通过EC20通信模块上传到阿里云物联网,用户可在阿里云物联网客户端查看养殖场内各项数值。根据机器人监测的数值,用户可在手机端发送指令,实现远程控制照明系统、通风系统、加热器、抽湿器和加湿器等设备工作,从而实现远程对养殖场环境进行调节。机器人采用自动补水和自动补料,减轻人工巡场喂食的工作强度。实验表明,该养殖机器人测量数值接近人工测量的数据,正常实现远程控制设备,减少养殖生产的人力成本。

摘要：针对消防救援行动中,消防人员不能立刻掌握火场内部信息而导致救援不及时,文中设计了一套基于OpenCV计算机视觉库和CUDA运算平台应用于消防机器人的辅助探测系统,提出使用RGB色彩空间与HSI色彩模型混合技术识别火焰颜色、面积等特征,识别实时输入的视频序列中是否有火焰信息。在正常、过强、昏暗3种光照条件下模拟实现了识别单个或多个火焰的情况,实验结果表明,该方法能够准确地识别火焰行为,可以对不同光照条件进行有效识别,以实际真火实验的100张图片为样本,识别准确率超过96%。

摘要：目前在小件物料生产搬运过程中,AGV机器人存在灵活性强与定位精度高不能兼具的问题。为此设计了一种新型的AGV机器人用于实现小件物料的精准搬运。该机器人采用了上下位机电路构型,上位机(Jetson nano)负责识别任务码和物料,下位机(STM32F407)控制步进电机驱动麦克纳姆轮底盘,通过步进电机梯形加减速和位置式PID控制算法,使机器人运行更加稳定。此外,机器人还配备了五自由度机械臂,用于完成小件物料的抓取和放置,以增强其灵活性。为了提高机器人的定位精度,AGV机器人在获取地面环境信息和机器人位姿信息后,提出了一种基于光电与航向角融合定位纠偏方法。大量实验结果表明,该AGV机器人到达指定目标点的平均误差为0.85 mm,定位最大误差不超过±3 mm,其机械臂能够准确将物料放置至对应区域。