7篇关于嵌入式开发的计算机毕业论文

今天分享的是关于嵌入式开发的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到嵌入式开发等主题,本文能够帮助到你

中心支轴式变量灌溉系统中央控制系统的设计与实现

这是一篇关于嵌入式开发,变量灌溉,STM32核心板,4G数据传输,定位模块的论文, 主要内容为我国是缺水严重的国家之一,且农业用水量极大,发展节水灌溉技术对我国农业的发展有着非常重要的意义。本文研究“中心支轴式变量灌溉系统”中的“中央控制系统”部分。中央控制系统主要用于,远程控制喷灌机进行灌溉作业,其实现涉及软件开发、Socket通信、4G无线传输、喷灌机定位和嵌入式开发等,主要内容有:(1)客户端软件的设计与实现。根据中心支轴式变量灌溉系统的实际需求,客户端是用户实现远程操控整个系统的管理平台,需要实现远程发送控制指令、接收反馈信息等功能。客户端由登录注册、主控制台、变量灌溉和手动控制四个模块组成,其开发选择在微软公司的Visual Studio 2015集成开发环境下,使用基于.net框架的C#语言。设计并实现了具有注册登录、连接测试、获取喷灌机中心地理位置、变量灌溉、手动控制灌溉和显示当前灌溉进度等功能的系统客户端。(2)控制中心的设计与实现。控制中心是系统中的另一个重要组成部分,它是中央控制系统和电磁阀控制系统的衔接枢纽,向上负责与客户端进行数据交互,向下负责给电磁阀控制系统提供灌溉指令。该控制中心由STM32核心板、GNSS定位模块、4G数据传输模块等部件组成。核心板使用STM32F103C8T6、定位模块选用NEO-M8N、数据传输模块使用USR-G780 4G DTU和RS232串口转TTL,确保控制中心,定位精度高,通信速率快和稳定性好。设计并实现了控制中心的硬件构建和相关软件开发。(3)远程无线通信方案的设计与实现。它是解决中央控制系统中客户端与控制中心之间远程无线数据交互的关键。本系统采用基于固定IP服务器的Socket通信和4G移动网络通讯相结合的方案来实现远程无线通信。本文通过对服务器进行设计开发和对USR-G780 4G DTU模块进行调试配制中心间之间的数据双向转发和用户信息存储功能。(4)系统测试。在实验室搭建模拟中心支轴式变量灌溉系统,先从客户端和控制中心的连接建立,到客户端软件功能包括数据指令发送和信息获取等逐一进行测试,后对中央控制系统和电磁阀控制系统进行联调测试,比较分析指令数据、电磁阀控制器串口数据、波形和指示灯时长等,可以得出本套系统误差在1%以内,能够满足变量灌溉系统设计的要求。

基于立体视觉及深度学习的油茶果目标检测及定位研究

这是一篇关于嵌入式开发,立体视觉,卷积神经网络,油茶果检测,YOLOv7的论文, 主要内容为现有的油茶果采摘方式难以满足目前油茶果产业规模化发展的生产需求,亟需实现油茶果的机械化智能化采收,提高生产效率。而快速准确的识别出冠层油茶果的分布位置对于油茶果采摘机器高效低损作业起到关键作用,但目前的果实检测定位仍易受光线干扰,难以满足现场快速定位的需求,因此本文以冠层油茶果为研究对象,基于双目结构光视觉建立了油茶果视觉定位系统,设计并开发了基于嵌入式平台的油茶果定位装置,利用该装置对田间环境下冠层油茶果的图像进行目标油茶果的三维定位,结合油茶果视觉定位系统研发了嵌入式装置的检测软件。最后进行田间试验对油茶果定位装置的功能进行验证。本文的主要研究工作内容如下:(1)以冠层油茶果为研究对象构建冠层油茶果的数据集,建立油茶果深度学习识别模型。采集了果园复杂环境下的油茶果的图像,利用YOLOv7、YOLOv5、YOLOv3-spp和Faster R-CNN目标检测网络建立了油茶果检测模型,对比各项性能指标得到最佳目标检测网络为YOLOv7,模型的平均精度为95.74%,F1得分为93.67%,准确率为94.21%,召回率为93.13%,并且每幅图像的平均检测时间为0.025s;进一步利用多元数据增强方法对数据集进行扩充,优化该模型的泛化能力,建立DA-YOLOv7检测模型,模型的平均精度为96.03%,F1得分为95.15%,准确率为94.76%,召回率为95.54%,模型对不同的光照和遮挡情况下的油茶果取得了最多的正确识别数,可以有效的避免误检和漏检,鲁棒性较强。(2)确定基于油茶果识别模型的油茶果视觉定位系统总体方案和整体架构。基于深度相机OAK-D-Pro结合摄像机标定及立体匹配构建双目结构光立体视觉系统,对摄像机进行张正友标定获取摄像机内外参数,对获取的定位点进行坐标系转换。结合DA-YOLOv7检测模型输出检测框,完成双目结构光果实图像的质心立体匹配。立体匹配后进行油茶果三维空间点定位试验,进行多组试验并获取深度坐标及深度误差。试验表明,立体视觉在设定范围内平均误差值为20.9 mm,平均相对误差为1.82%,该误差范围内能够满足油茶果实的识别定位要求。(3)基于嵌入式技术开发油茶果检测定位装置。根据田间环境下的检测需求对油茶果嵌入式定位装置的软硬件选型,完成硬件的各部件连接,在边缘计算模块上部署Ubuntu操作系统,利用Qt Creator开发工具完成了定位装置的程序设计和图形化界面开发。(4)基于嵌入式油茶果定位装置进行田间冠层油茶果的检测定位试验。对开发的油茶果检测定位装置进行了稳定性验证测试,设计并开展了田间环境下的油茶果检测定位试验。统计油茶果定位坐标并计算得出装置在不同识别距离下的平均识别准确率为88.39%,田间环境下定位的平均误差为30.33mm,平均相对误差为2.26%。

大棚番茄非充分灌溉嵌入式系统设计与实现

这是一篇关于设施番茄,非充分灌溉,物联网,嵌入式开发的论文, 主要内容为传统的农耕模式并没有带来更高的田间坐果率以及更好的果实品质,农民种植收益得不到保障,如何有效利用水资源成为中国农业发展道路上必须解决的现实问题。随着计算机科学技术、无线通信技术、传感器技术的快速发展,使用终端设备实现对大棚种植自动化管理和远程实时监控的需求越来越多,融合使用物联网技术(Io T)推动农业产业化发展成为必然趋势。本论文主要研究内容如下:(1)以番茄为实验对象,研究分析了番茄全生育期需水规律。制定了本次实验的非充分灌溉策略,对番茄苗期、开花坐果期、结果盛期以及结果后期的灌溉上限值和灌溉下限值进行了分析和确定。进行大棚番茄种植实验,非充分灌溉下的番茄长势良好。(2)按照物联网体系架构,设计了一种嵌入式灌溉控制系统。对采集模块、微控制器模块、无线通信模块进行硬件选型、电路分析以及驱动程序设计。选取32位单片机为主控制器,对系统进行联调测试,原型样机功能测试正常。(3)对嵌入式系统软件程序进行开发。主程序中对采集数据进行有效性分析最终得到大棚内实际土壤含水量均值,通过和预先设定的灌溉上、下限阈值比较,开启或者关闭灌溉。无线通信模块支持嵌入式系统与上位机间网络通讯,且可按照数据传输控制协议(TCP)格式发送土壤实际含水量、设备运行状态和其他有效参数至云服务器,为移动应用扩展提供通讯接口。

通用控制器的设计与开发

这是一篇关于通用控制器,污泥处理,PLC,嵌入式开发,底层检测控制器的论文, 主要内容为随着科技的快速发展,人们对于周围的自动化设备要求越来越高。在控制领域,随着控制要求的提高,使用嵌入式控制系统越来越频繁,基于嵌入式芯片的自动控制设备已经获得长足的发展,到今天已经有8、16、32位嵌入式芯片应用在工业控制领域。使用嵌入式系统是提高工业化生产效率和质量、减少人力浪费的主要途径,比如说电力系统、数字机床、石油化工系统、污泥处理系统等。但是在实际项目中,嵌入式开发一般要求设计者对嵌入式软硬件设计和系统开发具有相当的专业知识,而这种要求限制了嵌入式设计在工业控制等应用领域内的广泛应用。针对控制系统不同的控制要求,需要使用者或实际操作者对系统软硬件进行重新设计,而大部分的使用者对于嵌入式开发不了解,或者无法根据当前的控制要求来自己重新设计系统,这些阻碍了嵌入式系统的推广为了使实际项目中对嵌入式系统开发不熟悉或者知识有限的用户能够自由的使用,本课题在实验室中央空调节能系统的底层检测控制器的基础上设计了通用控制器,模仿PLC原理对其进行改装,加强了控制器的功能,使其具备了实时性、通用性和开放性。本课题设计通用控制器的目的,就是让对于不了解嵌入式系统的用户,也可以自由自主的使用通用控制器。本文的主要工作如下：中央空调节能控制系统介绍：简要描述了中央空调系统的基本原理和构造,分析了中央空调节能控制管理系统的网络结构,其结构共分为三层,即管理中心层、能量管理服务层和检测控制层,并介绍了它们各自的功能,在此基础上分析了中央空调节能控制系统在节能领域的使用效果。通用控制器设计原理：本课题对通用控制器的软硬件设计做了较为深入的研究,从嵌入式软硬件开发以及操作系统上介绍如何研究开发通用控制器,在控制器设计中,采用Microchip公司的PIC24系列单片机作为主控单元,以嵌入式实时操作系统为开发平台,将系统划分为独立的任务,通过对各个任务的合理调度来实现不同的功能。此部分的创新点是在软件设计上开辟了单独对用户开放的区域,针对不同的应用场合让用户自主设计控制流程。污泥处理项目介绍及通用控制器可行性分析：本课题在通用控制器研发成功后将其应用于污泥处理项目中,然后对通用控制器在项目中不同控制要求下如何应用以及使用效果进行了详细的阐述,使读者对于通用控制器有一个更加直观真实的了解。通过在污泥处理项目中的成功应用,充分表明了通用控制器的可行性及发展前景。本文对于通用控制器针对不同的控制要求如何改变控制策略给出了具体的实例。

基于云平台的烟梗分拣远程监控系统设计

这是一篇关于烟梗分拣,嵌入式开发,监控系统,云平台,光谱图像可视化的论文, 主要内容为基于云平台的烟梗分拣远程监控系统旨在提高烟梗分拣生产企业的效率和产品质量,推动企业转型升级。传统的烟梗分拣方法主要采用机械加人工筛选的方式,存在着效率低下、人工成本高、工人劳动强度大等问题。随着科技的不断发展,工业生产与智能化控制的结合变得越来越密切,推动生产工业向智能化、数字化和自动化的方向发展。因此,研究和设计基于云平台的烟梗分拣远程监控系统具有重要的学术意义和实际应用价值。本研究旨在解决传统的分拣装置控制模式,通过数字化和智能化的远程监控模式实现烟梗分拣的自动化控制。该系统主要由传感器、控制电路、上位机客户端、云平台和光谱图像显示可视化等组成,从而实现远程监控的功能。(1)对烟梗分拣的工作原理和控制原理进行了深入分析,并根据用户的实际需求,提出了烟梗分拣所需的功能模块。在此基础上,提出了一种基于云平台的烟梗分拣远程监控系统的方法,并设计了系统的总体方案以及各模块的具体分析。(2)设计远程监控系统的硬件总体框架。为实现远程监控系统的下位机功能,选用以STM32F407为核心处理器的主控系统,系统包括温度传感器、光源强度传感器、摄像头模块和PLC控制器模块,从而实现对烟梗分拣过程的全方位监控。同时利用网络通信模块实现下位机与上位机客户端之间的数据信息传输,以达到远程监控的目的。(3)设计开发上位机客户端,集成烟梗分拣各模块的实时状态、传感器数据、控制执行等信息,以QT开发图形用户界面实现人机交互。同时,该客户端与下位机硬件、色选模块软件、光谱模块软件等实现了通信连接,完成数据信息交互。该客户端具有模块化、简洁、易操作、个性化等特点。满足对烟梗分拣的监控需求。利用Django框架下,设计了登录系统的身份认证,提高了系统的安全性。在此基础上进行界面开发,并借助框架接口和组件,结合数据库来实现了烟梗分拣的监测web界面。系统具备远程监测的功能,同时避免了生产安全等问题,不涉及控制设备的功能。(4)提出了一种基于CIE1964色彩匹配的改进的光谱图像可视化显示算法。该算法通过对CIE1964标准的光谱权重进行拉伸,将光谱信息在可见光波长范围内的同时产生稳定的细节和良好的色彩。该方法经过目视效果和客观指标评价的测试,能够生成与真实光谱图像保持结构细节和具有良好的色彩性能的结果。该算法计算资源需求小,且满足在客户端与网页中显示出光谱图像的要求。通过系统测试和实验分析,验证了本文设计的基于云平台的烟梗分拣远程监控系统能实现对烟梗分拣工作的实时远程监控,并提供良好的人机交互体验。