毕业设计题目：基于STM32单片机的纱管图像识别系统设计

1. 需求分析

• 目标用户：纺织行业，自动化生产线，质量检测等。
• 核心功能：
  • 实时识别和检测纱管的外观缺陷（如破损、色差等）。
  • 提供数据记录和报告功能，方便后续分析。
  • 通过接口与生产设备联动，进行自动化控制。

2. 系统架构

• 硬件部分：
  • STM32单片机：作为系统的核心控制器，负责数据处理和算法执行。
  • 图像采集模块：
    • 摄像头（如USB摄像头或工业相机）：用于获取纱管的图像。
    • 镜头和照明设备：确保图像采集质量，提供均匀光照。
  • 图像处理模块：
    • 外部处理器或DSP（如使用更强大的处理器进行深度学习运算）。
  • 显示模块：
    • LCD或OLED屏幕：用于显示检测结果和系统状态。
  • 通信模块：
    • 串口、CAN、Ethernet等协议，用于与其他设备或上位机进行数据交换。
  • 报警模块：
    • 蜂鸣器或LED指示灯：用于提示操作人员。

3. 功能模块设计

• 图像采集模块：

  • 通过摄像头获取纱管的图像，并将其传输到STM32进行处理。
  • 实现图像预处理功能，如去噪、增强等，以提高识别精度。

• 图像处理模块：

  • 实现图像识别算法（如边缘检测、特征提取、缺陷识别等）。
  • 可以使用机器学习或深度学习方法（如卷积神经网络CNN）进行缺陷分类。

• 数据记录与管理模块：

  • 记录每次检测的结果，包括纱管状态、缺陷类型、时间戳等信息。
  • 提供数据存储和查询功能，方便后续分析和报告生成。

4. 用户界面设计

• 人机交互界面：
  • 设计友好的用户界面，通过显示屏展示实时图像、检测结果和系统状态。
• 操作控制：
  • 提供简单的操作按钮或触控界面，方便用户对系统进行配置和操作。

5. 测试与优化

• 系统测试：
  • 验证图像采集、处理和识别各模块的功能，确保系统的准确性。
• 性能测试：
  • 评估图像处理算法的效率和识别的准确率，确保满足生产需求。
• 用户测试：
  • 收集用户反馈，优化系统功能和用户界面。

6. 部署与维护

• 部署：
  • 将系统安装在生产线合适的位置，确保摄像头能有效捕捉到纱管图像。
• 维护：
  • 定期检查系统的工作状态，确保硬件和软件的正常运行。
• 更新：
  • 根据用户需求和行业技术发展，定期对系统进行功能更新和升级。

运行结果展示：