龚富 · 个人作品与简历

项目概况

系统采用「K210 视觉推理 + STM32 主控调度」的双 MCU 协同架构：K210 负责摄像头图像实时采集与垃圾种类深度学习识别；STM32 处理动作逻辑、舵机开合、传感器状态与语音提示，形成快速、准确、可交互的垃圾分类终端。

系统架构

• 识别单元：K210 + 摄像头，内置神经网络加速引擎，部署轻量分类模型（纸/塑料/金属/其它）。
• 主控调度：STM32F103 串口接收分类结果并执行控制策略。
• 执行机构：SG90 舵机驱动多分类桶盖精准开合（PWM 控制角度）。
• 检测感知：红外传感器判定投放有效性，避免空转。
• 交互反馈：OLED 状态显示 + LX_TRIG_MP3 模块语音播报分类结果。
• 供电模块：稳压分组供电，隔离噪声保障推理与舵机动作稳定。

核心流程

• 投放检测：红外感应 -> 触发图像采集。
• 分类推理：K210 模型前向推理输出类别标签。
• 结果传输：UART 将类别编码发送至 STM32。
• 动作执行：STM32 计算目标桶位 -> 产生 PWM -> 舵机开盖。
• 语音与显示：OLED 同步状态，语音模块播报结果与提示。
• 闭环复位：延时/状态确认后复位桶盖等待下一次投放。

技术亮点

• 推理与控制解耦：视觉高负载与实时执行分离，降低互扰。
• 轻量模型部署：利用 K210 KPU，端侧实时分类低时延。
• 多传感融合：视觉 + 红外触发减少无效识别，节能提效。
• 模块化扩展：串口协议抽象，可替换/升级模型或拓展新类别。
• 交互完整：语音 + 可视化 + 机械动作形成闭环体验。

性能与效果

• 单次识别-执行全流程延迟：≈1.2s（含机械动作）。
• 识别准确率：四分类实验数据集测试 >92%（样本集内部测试）。
• 连续运行稳定：长时间循环测试无死机与串口阻塞。

项目概况

实时监控房间环境数据，云端保存；智能传机台自启，超长工作；异常提醒及的通知管理；远程控制巡逻预防火情；易装配撤迁适应不同环境；快速处理火情，自动/手动灭火。

技术架构

• 通信技术：ZigBee 通信，低功耗，WiFi 通信
• 软件开发：Android 开发，web网页开发
• 视觉识别：OpenCV 火焰检测算法
• 控制系统：自动巡航与灭火控制

项目成就

• 获得 1项国家级奖项，3项区级奖项
• 取得 1项软件著作权
• 完成产品原型与功能验证

项目概况

实现实验室环境的智能监测与设备管控，提升实验室安全性和管理效率，打造现代化智慧实验室。

技术架构

• 核心控制器：STM32F103C8T6微控制器
• 传感器网络：温湿度传感器(PA11)、光照传感器(PA12)、烟雾传感器(PB11)
• 通信协议：ZigBee无线组网通信
• 显示模块：OLED显示屏实时数据展示
• 无线连接：ESP8266 WiFi模块云端接入

核心功能

• 实验室环境实时监测与数据采集
• 多点传感器网络ZigBee组网通信
• 智能报警与异常检测系统
• 远程监控与设备联动控制
• 实验室设备状态监测与管理