一、项目背景与意义

随着人工智能技术的快速发展，人脸情绪识别（Facial Emotion Recognition, FER）在人机交互、心理健康监测、安全监控等领域展现出巨大潜力。传统FER系统多依赖高性能计算平台，成本高且功耗大。本项目基于STM32微控制器与K210边缘AI芯片的协同设计，实现了低功耗、实时性的人脸情绪识别，适用于嵌入式设备部署，具有显著的经济价值与应用前景。

二、系统架构与硬件设计

2.1 系统架构概述

系统采用双核架构：STM32F407作为主控，负责图像采集、数据预处理及结果输出；K210芯片搭载KPU（Knowledge Processing Unit）加速器，执行人脸检测与情绪识别任务。两者通过SPI接口通信，实现高效数据交互。

2.2 硬件电路设计

2.2.1 核心模块

• STM32F407最小系统：包含晶振电路、复位电路、JTAG调试接口，确保系统稳定运行。
• K210模块：集成KPU、SRAM（8MB）、Wi-Fi模块，通过排针与STM32连接。
• 摄像头接口：采用OV7670摄像头，通过I2C配置寄存器，输出YUV422格式图像。
• 电源管理：LM1117-3.3V稳压芯片为系统供电，电流消耗低于200mA。

2.2.2 电路图详解

• SPI通信：STM32的PA5（SCK）、PA6（MISO）、PA7（MOSI）连接K210的SPI0引脚，CS由PB0控制。
• 摄像头时序：OV7670的PCLK、HREF、VSYNC信号接入STM32的外部中断，实现帧同步。
• 调试接口：SWD接口（PA13/PA14）用于程序下载与调试。

三、软件设计与程序实现

3.1 开发环境

• STM32端：Keil MDK-ARM v5，使用HAL库简化外设驱动。
• K210端：MaixPy IDE，基于MicroPython的K210开发框架。

3.2 程序流程

3.2.1 STM32主程序

#include "stm32f4xx_hal.h"
#include "ov7670.h"
#include "spi_k210.h"
UART_HandleTypeDef huart2; // 用于调试输出
SPI_HandleTypeDef hspi1;  // 与K210通信
int main(void) {
    HAL_Init();
    SystemClock_Config();
    MX_GPIO_Init();
    MX_SPI1_Init();
    MX_USART2_UART_Init();
    OV7670_Init(); // 初始化摄像头
    uint8_t frame_buffer[320*240*2]; // YUV422图像缓冲区
    while(1) {
        OV7670_CaptureFrame(frame_buffer); // 捕获一帧图像
        SPI_SendToK210(frame_buffer, sizeof(frame_buffer)); // 发送至K210
        uint8_t emotion = SPI_RecvFromK210(); // 接收识别结果
        printf("Emotion: %d\n", emotion); // 通过串口输出
        HAL_Delay(100); // 控制帧率
    }
}

3.2.2 K210处理程序（MaixPy）

import sensor, image, lcd
from maix import KPU
# 初始化KPU
kpu = KPU()
kpu.load("/sd/emotion_model.kmodel") # 加载情绪识别模型
# 初始化摄像头（K210内置ISP）
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.YUV422)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(10)
while True:
    img = sensor.snapshot()
    fmap = kpu.run_with_output(img) # 执行推理
    emotion = fmap[0].argmax() # 获取最大概率的情绪类别
    # 通过SPI返回结果（需在STM32端实现接收）

3.3 关键算法

• 人脸检测：K210内置MTCNN轻量级模型，检测速度达15FPS（QVGA分辨率）。
• 情绪识别：采用MobileNetV2剪枝版本，输入为64x64灰度图，输出7类情绪（中性、高兴、悲伤等），准确率约85%。

四、系统流程图与优化策略

4.1 流程图解析

[STM32流程]
开始 → 初始化外设 → 捕获图像 → SPI发送 → 等待结果 → 输出结果 → 循环
[K210流程]
开始 → 加载模型 → 接收图像 → 人脸检测 → 情绪识别 → SPI返回 → 循环

4.2 性能优化

• 数据压缩：STM32端对YUV图像进行下采样（160x120），减少SPI传输量。
• 模型量化：K210模型使用8bit整数量化，推理速度提升40%。
• 双缓冲机制：STM32采用乒乓缓冲，避免图像采集与传输冲突。

五、部署与测试

5.1 硬件组装

1. 将K210模块通过排针焊接至STM32开发板。
2. 连接OV7670摄像头至STM32的I2C与GPIO引脚。
3. 通过USB-TTL转接器连接STM32的UART2至PC。

5.2 功能测试

• 测试场景：室内光照条件下，测试者面对摄像头展示不同表情。
• 结果示例：
  | 表情 | 系统识别结果 | 准确率 |
  |————|———————|————|
  | 微笑 | 高兴（1） | 92% |
  | 皱眉 | 愤怒（4） | 88% |

六、应用扩展与建议

1. 多模态融合：结合语音情绪识别，提升系统鲁棒性。
2. 云端协同：通过Wi-Fi模块上传数据至服务器，实现大规模情绪分析。
3. 低功耗优化：采用STM32的停机模式，配合K210的动态电压调节。

结语：本项目通过STM32与K210的协同设计，实现了低成本、高实时性的人脸情绪识别系统。提供的电路图、程序代码及流程图为开发者提供了完整的实现路径，适用于智能安防、教育辅助等场景。未来可进一步优化模型精度与系统功耗，推动边缘AI技术的普及。