2021全国大学生电子设计竞赛F题智能送药小车前提：本篇文章重在分享自己的心得与感悟，我们把最重要的部分，摄像头循迹，摄像头数字识别问题都解决了，有两种方案一种是openARTmini摄像头进行数字识别加寻迹，即融合代码。另一种是使用openmv4进行数字识别（使用的是模板匹配），然后利用灰度传感器进行寻迹。因为当时python用得不算很熟，最终我们选择了第二种方案使openMV4实现数字识别，灰度传感器寻迹，在控制智能车运动调试的过程中更加简单。当然赛后我们也尝试了使用openARTmini的方案，同样操作容易。其次我们下来也做了方案三K210数字识别，数字识别率可达97.8%，使用open

目录修改记录1.摘要2.整体功能分析3.硬件选型3.1OpenMV4CamH73.2STM32F103ZET63.3DS3120舵机3.4LED补光板3.5供电及稳压3.6硬件连接4.软件功能实现4.1OpenMV部分的功能实现4.1.1整体逻辑分析4.1.2对被测物体的识别4.1.2寻找最大色块区域4.1.3判断被测物体所在区域4.1.5串口发送数据4.2STM32部分软件功能的实现4.2.1整体逻辑分析4.2.2串口接收数据4.2.3定时器输出PWM波4.2.4控制舵机旋转5.总结6.第一次补充（2022.3.12）6.1PID控制追踪6.2PID控制代码部分6.2.1OpenMV代码6.

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文章目录1.采集2.连接3.训练复制APIKEY上传照片模型创建生成神经网络训练神经网络测试神经网络备份保存4.下载代码分析注意：只有OpenMV4Plus可以自己训练神经网络，其他版本的性能不够本节讲解如何使用edgeimpulse.com网站来自行训练神经网络模型，进而实现机器学习的功能edgeimpulse.com是一个在线网站，是一个为嵌入式产品非常快速地生成嵌入式上面使用的神经网络的模型，非常地易用且快速，大概只需要5min左右就可以训练出一个OpenMV4Plus上使用的模型机器学习有什么用？利用机器学习我们可以知道OpenMV里面的图像是什么，比如图像里有没有人(进行人检测)，或

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