基于机智云AIoT开发平台的智能仓库
时间：2022-10-19 06:00:00
通过对传统仓库功能的分析，设计了STM32作为主控芯片，采用各种传感器模块收集数据esp8266联网芯片将数据上传到机智云AIoT该平台的网络服务器实现了设备的实时数据采集和联网。
人脸识别的检测方法和物品的自动分类实现了系统的安全性和自动化。该系统支持手机app程序控制、显示触摸控制和语音控制三种操作模式。实测后，系统功能正常，应用价值强。
1，项目背景
仓库作为一个社会系统的重要组成部分，自出现以来，每个仓库系统都面临着性和可靠性问题[1]。仓库作为一种贮存设施，其安全性一直是人们最关注的部分。本设计创新性引入机智云AIoT将普通设备连接成物联网设备的开发平台，可以有效提高仓库的可靠性。智能仓库可自动完成一系列操作，安全性和可靠性更高。
2，构建思念
智能仓库系统通过各种传感器收集实时信息，通过主控芯片数据处理传输到网络芯片，通过与云服务器的数据交互实现系统网络。系统分为三个模块：①数据采集：使用DTH采集温湿度、烟雾传感器检测烟雾、舵机或热释电传感器检测门禁信息。②数据处理：使用STM32F429作为系统的主控芯片，通过串口与其他部分进行数据交互，实现系统的智能化。③上下数据：主控芯片处理数据并执行相应操作，报告数据HMI并通过显示屏Wi-Fi在收到数据后，将数据发送到机智云平台app。主控芯片在接收到操作指令后通过串口控制外设。
如图1所示。
图1仓库智能安防系统结构图
2.1设计主控和显示部分
STM32F429IGT6作为主控芯片，用于处理各模块传感器发送的数据，并通过相应的编程程序实现操作处理。它具有丰富的芯片资源，可以支持固件库开发编程的使用。芯片接口多，可连接多个外设，共8个串[2]，可连接不同模块，实现多路数据采集和集中处理。
HMI串口屏幕共设计了7个页面，每个页面实现了不同的功能[3]。包括解锁界面、系统界面、照明界面、温湿度和空调界面、烟雾检测界面、图像识别界面、人脸识别界面。部分界面效果截图如图2所示。
2.2 部分物联网设计
该系统通过网络模块ESP 8266接入机智云平台服务器后，app实现2个功能：实时监测当前联网的各个模块的工作情况，观察系统实时收集并上报的数据；发送对应的指令至机智云平台，机智云平台在接收并处理完相应的指令之后再转发至联网模块，最后联网模块通过串口和系统进行通信，接到指令后，系统控制外设执行相应的操作，实现系统的实时控制。
2.3 语音和图像处理设计
LD3320具有非特定人语音识别技术，是一种稳定性强、识别精度高的语音识别芯片[4]。语音提示由MP3负责播放模块的读取TF存储在卡中的音频文件可以通过编码引脚的高低电平播放相应的音频文件。
使用OpenMv视频头进行面部识别[5-6]。颜色识别是利用相机不断截取当前视频，找出不同的色块，并与程序设置的颜色阈值进行比较，以判断其颜色。Haar算子实现人脸识别，使用LBP(Local Binary Pattern, 局部二值模式)算法可以区分不同的人脸。
图2串口屏显示界面
3 系统测试
第一次使用必须进行配网操作，打开app点击添加设备的按钮，输入连接Wi-Fi选择相应的网络账户和密码Wi-Fi模块类型，设备处于待连接状态。打开系统让ESP8266进入Airlink模式，此时app搜索当前可连接的设备，app将Wi-Fi发送帐号和密码ESP 8266,ESP 8266可以根据收到的信息自动连接到当前网络。连接成功后，app提示发现新设备，点击绑定当前设备，页面自动跳转到控制界面。
3.1 模拟测试虚拟设备
虚拟设备可以模拟真实设备的数据上传，可以用来测试手机app能否与机智云进行数据交互？app通过二维码和虚拟设备绑定，虚拟设备官方网站上成功打开虚拟设备，您可以看到页面上的虚拟设备提示设备已经在线，即成功连接到智能云服务器，或查询虚拟设备的通信志。可通过app向虚拟设备发送数据，同时虚拟设备也可以将数据推送至app, 两者之间的数据传输记录都可以在页面中查看。
3.2 实物设备真实测试
1) 显示屏功能测试。
HMI显示屏功能测试结果显示灯光界面工作稳定，点击3个开关可以稳定控制放置在不同地方的3盏灯，STM32接收到HMI显示屏的指令后将结果实时上报至机智云，灯光状态的改变也能实时反馈至app端。
温湿度及空调界面工作稳定，程序设定每隔50 ms采集一次数据，经测试，HMI显示屏在接收到温湿度数据后将其转换成曲线图的形式以显示变化趋势，同时在app端也可以查看到实时采集的温湿度信息。
烟雾检测界面工作稳定，设定每隔500 ms烟雾传感器检测一次当前的空气状况。点燃一根火柴，烟雾传感器下方的指示灯亮起说明检测到烟雾，排气扇自动打开，播放语音警报，此时显示屏上显示检测到的烟雾数值及排气扇的工作状态。待烟雾散去后系统自动关闭。
图像识别界面工作稳定，点击人脸识别图标进入人脸识别界面，点击验证按钮，显示屏向串口发送对应的指令，由STM32通过串口控制摄像头拍摄并进行人脸识别，在显示屏上查看验证结果。
2) 手机app测试。
启动系统后，app会向机智云的服务器发送对应的指令，通过串口助手查看主控收到数据。如图3所示，可以看到在app端按下相应的控制按钮后主控的串口实时接收到的数据，数据的格式为：事件名称+数据的值+事件描述。
Evt: EVENT_led_white 0 ——事件名称及其在结构体中的变量名+变量的值。
valueled_white Changed ——描述事件。
经过实测，app端对系统的控制功能稳定，可以实现实时控制及查看系统各部分的工作状况，app端和系统的延时不超过0.5 s。
3) 人脸识别功能测试。
在Python中对程序进行测试，OpenMv在串口接收到特定的指令后会打开摄像头并截取当前摄像头拍摄到的画面，之后分别计算当前所拍摄的人脸和人脸图像库中人脸样本的特征差异度，最后在人脸样本中挑选出一张人脸差异度最小的，即为最接近的人脸，判断完成之后OpenMv会通过串口将所识别的结果发送至主控的串口，从而实现数据互通。
本设计中主要有2个参数影响人脸识别准确性和耗时，一是人脸图像库中不同人脸的数量，图4是样本数为15人的脸图像库；二是每个人的不同角度人脸图片的张数。具体的实测数据如表1所示。
图3主控串口接收的数据形式
图4人脸图像库
表1人脸识别测试数据
通过实测，本设计中的人脸识别，可以很好地完成预期任务，具有较高的准确性，在一般的日常使用中基本不会判断错误，但是对光线有一定要求，过亮或过暗都会影响识别的准确率。
自动分拣功能测试。由于设计中的自动分拣功能主要依据颜色识别来实现，因此颜色识别的正确率决定了自动分拣功能是否正常。将装置放置在不同光照强度的环境下测试颜色识别及自动分拣功能的稳定性，测试结果如表2所示。
表2颜色识别测试数据
4 结语
本文设计了一款基于机智云AIoT开发平台的物联网智能仓库安防系统，选用STM32F429作为主控芯片。使用Wi-Fi模块将主控芯片处理完的数据发送至机智云平台从而实现系统的联网，搭配手机端可以实时查看由系统采集的各类数据及系统各部分的工作状况，同时由于使用的是广域网数据传输因此可以对系统进行远程操控，相比之下局域网数据传输只能处于同一网络，此方案极大地拓展了操控距离。
在系统的安全性部分使用了人脸识别来作为验证手段，经实测，准确率在90%以上。在操作方式上为了适应不同的习惯提供了3种操作方式，显示屏操作、语音操作、手机app操作。在显示方面，设计了一个人机交互的图像化界面。在物品分拣上使用了颜色识别的方式，通过识别物品的不同颜色从而将之归类，有效地提高系统的效率。
