摘要：柔性薄膜传感器由于具有极高的柔韧性和可拓展性,可生产出不同大小的面积形状,通过阵列式排布,可以设计出大尺寸、多样化与数据实时特点的集成传感器模块。但对于大尺寸阵列式柔性薄膜的数据实时采集的方法仍存在挑战,本文基于STM32单片机以及一块4×4(可拓展)的阵列式柔性薄膜,经STM32控制,实现阵列式快速扫描,实时快速地定位出信号来源并反馈出在该薄膜单元的压力变化值。

摘要：本研究旨在设计并实现一种基于柔性压力传感器阵列信号采集系统,并结合LeNet神经网络实现表面平整度的快速检测。该系统能够实时采集目标表面的压力分布数据,通过LeNet神经网络进行特征学习和分类,实现对表面平整度的自动化检测。通过实验验证,该系统在平整度分类任务中达到了92.8%的准确率,表明了其在工业生产和制造领域中的潜在应用价值。系统不仅能够提高生产效率和产品质量,而且具有较强的实用性和可操作性,为智能化生产提供了一种新的解决方案。该系统的设计为基于柔性压力传感器的平整度检测提供了一种新的思路和方法,具有一定的创新性和实用性,对相关领域的研究和应用具有一定的参考价值。