摘要：针对第六届中国大学生起重机创意大赛项目,本文以起重机为载体、吊钩为提取装置,采用Arduino Mage 2560 pro为核心控制器,通过openmv的识别直线功能实现循迹、形状颜色识别功能实现识别待取货物上标识,提供了一种能够完成自主路径规划和指定标识货物提取任务的合理化设计方案。本设计结构稳定,轻量化程度较高,程序设计简单。

摘要：选择拥有STM32H743的openmv机器视觉模块作为MCU,设计了基于特征学习的身份识别报警系统。该设计使用摄像头模块进行图像采集,得到被测对象不同的表情和状态图像;通过人脸面部特征提取对比,得到特征差异度,进行识别人脸。采用openmv IDE采集被测对象佩戴口罩和无口罩的数据,训练并构建模型,对人脸面部特征进行检测,判断是否符合防疫要求。试验结果表明,本系统可以准确实现非接触式温度测量、防疫要求判别、现场身份特征学习与身份识别功能,具有灵敏度高、稳定性强等特点。

摘要：针对医疗行业正在向着智能化、自动化方向发展的需求,设计了一个基于STM32F103RCT6的智能送药小车系统。系统采用3节18650锂电池供电;通过openmv图像识别模块,识别病房号;通过TSL1401线阵线性CCD模块实现小车的循迹;通过HX711称重传感器模块读取药品的实时重量;通过2.4G Zigbee CC2530串口无线收发模块实现两小车的通信;通过0.96寸OLED显示识别的病房号及往返时间等。实践表明,系统性能良好,可靠性高,有一定的应用价值。

摘要：本文基于对电磁线圈的理论分析及工作过程的解析,设计了以STM32F407单片机为核心,采用openmv视觉检测技术的模拟电磁炮系统,包括硬件电路及软件设计。介绍了通过二自由度云台的旋转对电磁炮弹丸发射距离及发射偏转角的控制以及利用openmv进行图像处理获得引导标识位置的方法。实验及测试结果表明,该装置实现了确定距离和偏转角后电磁炮的准确瞄准和发射,以及自动搜索瞄准发射功能。

摘要：针对第六届中国光电设计竞赛以及北京信息科技大学光电小车实训课程的比赛要求,即参赛车探测并行驶到信标灯附近熄灭信标灯。基于openmv和Arduino开发一款小车并实现“寻的”并追踪探测功能,拥有精准性、准确性、自主性、特殊性等特点。所设计的光电小车良好地完成比赛要求,获得2018年光电设计竞赛(“光电寻的竞技车”)二等奖。

摘要：论文以图像识别技术和飞机全自动挂弹任务为应用背景,设计了一型基于openmv图像识别功能的舰载全自动挂弹定位系统。以openmv图像识别平台作为挂弹小车的机器视觉平台,通过阈值编辑器标定目标图形的颜色阈值,提取目标图形的中心坐标、距离等信息,然后将一系列动作指令发送给Arduino Mega 2560,从而驱动各个执行机构实现挂弹平台前进、后退、原地旋转、倾转、升降、夹取等功能,并创新地使用了双向通信功能,使得openmv与Arduino Mega2560进行数据交换,确保挂弹平台能够准确、高效地将导弹挂装至飞机机翼下方挂弹架上,实现全自动挂弹功能,同时该系统还设计了基本的LED人机交互功能,能够让操作人员清晰直观地观察到系统运行状态。该系统在大型舰船飞机挂弹任务保障场景中有较大的应用价值。

摘要：讨论四轴飞行器的设计实现与控制器设计。应用STM32F103C8T6控制器,配合硬件外设实现四旋翼飞行器的实地飞行,应用姿态结算、坐标系转换、四元素求姿态角、PID调节、梯度下降等算法实现四旋翼飞行器实地飞行,并通过多次试验飞行,对姿态融合算法和PID微调让四旋翼飞行器实地飞行更稳定,在四旋翼飞行器稳定飞行的基础上加入硬件外设,openmv、云台等,可以实现四旋翼飞行器的循迹和物体识别功能。

摘要：针对体育场馆内人工捡拾乒乓球效率低下、损害运动员身心健康等问题,设计了一款基于openmv的智能捡球机器人。该机器人以STM32F103RCT6为控制核心,通过openmv获取图像信号,采用霍夫圆检测和颜色阈值检测相结合的算法识别乒乓球并计算其与机器人的相对位置,将该位置信息依次传递给Arduino Mega2560和STM32F103RCT6,二者分别控制5自由度机械臂动作和机器人运动,将目标乒乓球捡起后放入存球筐。测试结果表明,所设计的机器人能够准确识别乒乓球并实现自动抓取,达到预期效果和设计目标,为智能捡球机器人的研究和发展提供了参考和借鉴。

摘要：为了提高起重机在进行搬运任务时的工作质量与效率,文中设计了基于STM32的小型智能搬运起重机,通过使用openmv视觉识别模块稳定识别颜色与形状,实现智能分拣、起重、搬运。在起重机运动速度控制上,采用经典的PID算法,利用编码器反馈速度与电动机角度,实现起重机速度闭环调节需求。采用麦克纳姆轮作为行走单元,适应复杂运动要求。经过调试,小型智能搬运式起重机能按既定规则完成搬运任务。

摘要：承担教学和自习功能的高校教室大都采用开放管理模式,时常会出现外部光照良好或空无一人时,室内照明灯处于全部开启状态,造成电能的浪费。针对高校教学场所电能浪费问题,该系统运用人体图像检测算法融合多种传感器的方法,设计出一套基于无线节点的高校教学场所节电控制系统。该系统分为openmv实时图像监测、灯具控制和无线通信3个部分,通过传感器来检测环境光照情况和室内各区域人员分布状况,从而调节灯具开关状态。实验结果表明,该系统具备良好的稳定性,可以达到精确控制灯具实现节能的目的。