梧州学院毕业论文（设计）任务书

题目：基于OpenMV的砂糖橘识别系统

学院：电子与信息工程学院

专业：电子信息工程

班级：2020级光电信息科学与工程班

学号：xx

姓名：

起讫日期：自 2024 年 9 月 4 日起，至 2025 年 3 月 16 日止

指导教师（签名）　2024 年 9 月 27 日

教研室主任（签名）　2024 年 9 月 27 日

一、论文内容与技术要求

随着科技的持续发展，电子信息技术已深度融入日常生活，其中图像识别与处理技术作为智能设备的核心支撑之一，正发挥着日益关键的作用。在此背景下，开发一套基于OpenMV的砂糖橘自动识别系统具有较强的现实意义和应用价值。该系统依托OpenMV机器视觉模块，实现对砂糖橘目标的高效检测与识别。

本课题的研究重点为构建一个能够自主运行的砂糖橘识别系统。OpenMV作为一种开源、低成本且具备较强处理能力的视觉模块，集成了高性能图像传感器和嵌入式处理单元，支持在本地运行核心机器视觉算法。系统通过摄像头采集环境图像，利用合适的色彩空间模型提取砂糖橘的颜色特征，并据此完成目标的定位与识别功能。

具体功能要求如下：

1. 系统启动后，能准确识别视野范围内的砂糖橘，并通过串口通信发送包含识别结果的相关数据。
2. 若当前画面中未检测到砂糖橘，则系统应控制设备缓慢向右原地旋转，以扩展搜索视角，提升目标发现概率。

二、工作进度安排与阶段任务

第一阶段：资料调研与方案设计

广泛查阅与砂糖橘识别及OpenMV应用相关的学术文献与技术资料，明确系统所需的关键硬件模块，特别是OPENMV摄像头的功能特性与接口规范。结合实际应用场景，从专业角度出发，综合考虑系统的合理性、可用条件及性能指标，制定切实可行的设计目标与参数标准，形成初步的系统架构设计方案。

第二阶段：软件基础搭建与代码验证

收集并分析现有模块的典型运行代码案例，针对砂糖橘识别的实际需求，编写初步的控制逻辑程序，并在模拟环境中进行功能性测试，确保基本流程的可行性。

第三阶段：OpenMV识别算法开发与集成

学习Python语言编程，掌握在OPENMV-IDE环境下编写机器视觉识别代码的方法。围绕砂糖橘的颜色、形状等特征，设计并实现专用的图像处理算法，完成识别代码的编写与调试，确保其能够在OpenMV平台上稳定、快速地完成目标识别任务。

第四阶段：系统联调与功能测试

优化OpenMV摄像头的各项参数配置，提升图像采集质量与识别准确率。在软件环境中对图像获取与处理流程进行调试，保障OpenMV与其他模块之间的通信畅通。同时引入超声波避障逻辑，模拟完整的工作流程，开展综合性测试，评估系统的识别效率与鲁棒性，并根据测试反馈进行必要的调整与优化。

第五阶段：系统完善与文档撰写

全面检查砂糖橘识别系统的整体实现情况，确认其满足既定设计要求和技术指标。依据学校关于毕业设计的格式与内容规范，撰写完整的毕业设计说明书，详细记录系统设计思路、关键技术实现、实验过程、测试结果及最终结论等内容。根据指导教师的意见进行多轮修改和完善，最终提交符合要求的毕业设计终稿。

三、主要参考文献

1. 徐涢基, 王峥, 邹佳民, 等. 基于OpenMV摄像头的运动目标控制与自动追踪系统设计与实现[J]. 现代电子技术, 2024, 47(17): 166–172.
2. 王正, 羊烊, 任剑, 等. 舰载全自动挂弹车定位系统设计与实现[J]. 舰船电子工程, 2024, 44(08): 66–71.
3. 查艳芳, 杜梓平, 陈莎莎, 等. 基于OpenMV的无人机目标跟踪系统[J]. 办公自动化, 2024, 29(15): 4–7.
4. 黄明辉, 衡秋阳, 黄婧婷, 等. 常见固体垃圾识别系统研究[J]. 长江信息通信, 2024, 37(05): 92–94. DOI:10.20153/j.issn.2096-9759.2024.05.026.
5. 王憬, 肖波, 韩涛, 等. 一种基于OpenMV的智能停车场车牌识别系统[J]. 自动化应用, 2024, 65(02): 169–172. DOI:10.19769/j.zdhy.2024.02.053.
6. 肖成军, 彭明仔, 陆周海, 等. 基于机器视觉的物料分拣实训生产线设计[J]. 机电工程技术, 2024, 53(01): 216–219+294.
7. 何培峰, 段皓文, 王丽芳, 等. 基于OpenMV的仿生机器狗视觉模块设计[J]. 轻工科技, 2024, 40(01): 84–86+186.
8. 章扬. 基于图像识别的目标控制与追踪系统设计[J]. 电子制作, 2024, 32(01): 8–13. DOI:10.16589/j.cnki.cn11-3571/tn.2024.01.024.
9. 周伟, 杨安顺. 基于OpenMV的自助采摘园果篮目标识别系统研究[J]. 农业技术与装备, 2023,(10): 63–65+69.
10. 杨益宽, 王俊伟, 孙钰樟. 基于OpenMV视觉技术对物体识别与跟踪的实验研究[J]. 化工自动化及仪表, 2023, 50(04): 569–572. DOI:10.20030/j.cnki.1000-3932.202304025.

近年来，随着人工智能与嵌入式技术的快速发展，基于机器视觉的智能系统在多个领域得到了广泛应用。其中，OpenMV作为一种集成了微控制器与图像处理功能的开源平台，因其体积小、功耗低、开发便捷等优势，成为众多智能化项目的核心组件之一。

在智慧农业方面，叶锦成（2023）在其硕士论文中提出了一种融合卷积神经网络与OpenMV技术的大棚监控系统方案。该系统能够实时采集农作物生长环境中的图像信息，并通过深度学习模型进行病虫害识别与环境状态判断，从而实现对农业大棚的智能化管理。[此处为图片1]

在安防与门禁控制领域，张宏伟（2022）设计并实现了一套结合人脸识别与红外测温功能的智能门禁系统。该系统利用OpenMV模块完成人脸图像的采集与初步处理，配合温度传感器实现非接触式体温检测，适用于公共场所的出入管控和健康监测场景。

王梁、韦春明与陈俊洁（2022）则将OpenMV应用于环保技术中，开发出一种具备图像识别能力的垃圾分类小车。该装置可通过摄像头识别不同类型的垃圾，并自动驱动机械结构将其投入对应分类箱体，展示了OpenMV在移动机器人领域的应用潜力。[此处为图片2]

此外，Yinxin Y 等人（2021）也基于OpenMV构建了一个智能人脸识别系统，重点优化了光照变化和角度偏移下的识别稳定性，提升了系统在复杂环境中的适应能力。该研究进一步验证了OpenMV在边缘计算层面实现高效人脸分析的可行性。

在移动机器人方向，Yan F（2021）探讨了机器视觉识别系统在自主导航机器人中的实际应用。研究指出，通过OpenMV实现的目标检测与路径识别功能，可显著增强机器人对外部环境的感知能力，为其自主决策提供可靠的数据支持。[此处为图片3]

综合来看，OpenMV凭借其强大的图像处理能力和灵活的扩展性，已在农业监测、安全防控、环境治理及智能机器人等多个领域展现出广泛的应用前景。未来，随着算法优化与硬件性能的持续提升，基于OpenMV的智能系统有望在更多实际场景中实现落地与推广。