一、系统概述

随着人工智能技术的快速发展，人脸情绪识别在安防监控、人机交互、医疗健康等领域展现出广泛应用前景。本文介绍的“基于K210的人脸情绪识别系统”，以STM32F4系列微控制器为主控单元，结合Kendryte K210人工智能芯片，实现高效、低功耗的人脸检测与情绪分类功能。系统通过STM32完成图像采集、数据预处理及结果显示，K210负责深度学习模型推理，两者通过串口通信协同工作，形成完整的嵌入式AI解决方案。

二、硬件电路设计

1. 主控模块（STM32F407）

• 核心电路：采用STM32F407ZGT6微控制器，168MHz主频，集成256KB SRAM与1MB Flash，支持USB OTG、CAN、以太网等丰富外设。
• 电源设计：5V输入经AMS1117-3.3V稳压至3.3V，为STM32及外围电路供电；K210采用独立3.3V电源，避免数字噪声干扰。
• 摄像头接口：通过DCMI接口连接OV7670摄像头模块，支持VGA（640×480）分辨率图像采集，帧率可达30fps。
• 通信接口：UART1用于与K210通信，UART2用于调试输出；预留I2C接口连接OLED显示屏，实时显示情绪识别结果。

2. K210模块电路

• 芯片选型：Kendryte K210是一款RISC-V架构的AI专用芯片，内置双核64位CPU、KPU（神经网络加速器）与APU（音频处理器），支持卷积神经网络（CNN）加速。
• 电源管理：K210核心电压1.8V，通过LDO稳压器从3.3V转换，需注意上电时序，避免芯片损坏。
• Flash存储：外接W25Q128（16MB）SPI Flash，存储预训练的MobileFaceNet情绪识别模型。
• 通信接口：通过UART与STM32通信，波特率设置为115200bps，数据格式为8N1。

3. 电路图关键点

• 信号完整性：DCMI数据线需等长布线，减少时钟偏移；K210的SPI Flash信号线添加22Ω串联电阻，抑制信号反射。
• 电源滤波：在STM32与K210的电源输入端并联0.1μF与10μF电容，滤除高频与低频噪声。
• 抗干扰设计：数字地与模拟地单点连接，避免地环路；K210模块独立铺铜，减少数字电路干扰。

三、软件程序实现

1. STM32端程序

• 开发环境：Keil MDK-ARM V5，使用HAL库简化外设驱动开发。
• 主要功能：
  • 图像采集：通过DCMI接口配置OV7670，采用DMA双缓冲模式，实现图像连续采集。
  • 数据预处理：将RGB565格式图像转换为灰度图，并裁剪为48×48像素，减少数据量。
  • 通信协议：定义帧头（0xAA 0x55）、数据长度、情绪标签（0-6对应中性、高兴、悲伤等）的通信协议。
  • 结果显示：通过I2C驱动OLED屏，显示情绪名称及置信度。

// STM32端UART发送情绪结果示例
void Send_Emotion_Result(uint8_t emotion, float confidence) {
    uint8_t buffer[8];
    buffer[0] = 0xAA; buffer[1] = 0x55; // 帧头
    buffer[2] = 2;                       // 数据长度
    buffer[3] = emotion;                 // 情绪标签
    buffer[4] = (uint8_t)(confidence * 100); // 置信度百分比
    HAL_UART_Transmit(&huart1, buffer, 6, 10);
}

2. K210端程序

• 开发环境：Kendryte IDE，基于MaixPy或C语言开发。
• 主要功能：
  • 模型加载：从SPI Flash读取MobileFaceNet模型参数，初始化KPU。
  • 图像接收：通过UART接收STM32发送的48×48灰度图，转换为KPU输入格式。
  • 推理执行：调用kpu_run_kmodel函数执行情绪分类，获取7类情绪的置信度。
  • 结果回传：将最高置信度的情绪标签返回STM32。

// K210端KPU推理示例
#include "kpu.h"
#define EMOTION_CLASSES 7
void Emotion_Recognition(uint8_t *img_data) {
    kpu_model_context_t ctx;
    float output[EMOTION_CLASSES];
    // 加载模型
    if (kpu_load_kmodel("/flash/emotion.kmodel", &ctx) != 0) {
        printf("Model load failed!\n");
        return;
    }
    // 执行推理
    if (kpu_run_kmodel(&ctx, img_data, output, EMOTION_CLASSES) != 0) {
        printf("Inference failed!\n");
        return;
    }
    // 查找最大置信度
    uint8_t max_idx = 0;
    for (int i = 1; i < EMOTION_CLASSES; i++) {
        if (output[i] > output[max_idx]) max_idx = i;
    }
    // 回传结果
    uart_send_byte(max_idx); // 简化示例，实际需封装协议
}

四、系统流程图

1. 整体流程

graph TD
    A[STM32初始化] --> B[K210初始化]
    B --> C[图像采集]
    C --> D[数据预处理]
    D --> E[UART发送至K210]
    E --> F[K210模型推理]
    F --> G[UART返回情绪标签]
    G --> H[OLED显示结果]

2. 关键步骤详解

• 图像采集：STM32通过DCMI触发OV7670，每帧图像通过DMA传输至内存缓冲区。
• 数据预处理：将RGB565转换为8位灰度图，公式为Gray = (R*30 + G*59 + B*11)/100。
• K210推理：KPU加速层计算，单帧推理时间约8ms，功耗仅0.3W。
• 通信协议：采用应答式通信，STM32发送图像后等待K210响应，超时重传。

五、开发建议与优化方向

1. 模型优化：使用TensorFlow Lite for Microcontrollers量化模型，减少Flash占用（当前模型约1.2MB）。
2. 低功耗设计：在空闲时关闭K210的KPU模块，功耗可降至5mW。
3. 多模态扩展：集成麦克风阵列，通过APU实现语音情绪识别，提升系统鲁棒性。
4. 量产考虑：采用STM32H7系列替代F4，提升DCMI带宽；K210更换为K510，支持更高精度模型。

六、总结

本文介绍的基于STM32与K210的人脸情绪识别系统，通过异构计算架构实现了性能与功耗的平衡。开发者可参考提供的电路图、程序代码及流程图，快速构建嵌入式AI应用。未来，随着RISC-V生态的完善，此类低成本、高效率的AIoT解决方案将具有更广阔的市场前景。