一、项目背景与系统概述

在人工智能与物联网深度融合的背景下，边缘计算设备对实时情绪识别的需求日益增长。本系统以STM32F103C8T6为主控单元，搭载Kendryte K210人工智能芯片，通过OV7740摄像头模块实现人脸图像采集，结合K210的卷积神经网络（CNN）加速能力，完成情绪分类（如高兴、愤怒、惊讶等）。系统具有低功耗、高实时性特点，适用于智能安防、教育辅助、心理健康监测等场景。

二、硬件电路设计详解

1. 核心模块连接

• STM32与K210通信：采用UART串口通信，STM32的PA9（TX）、PA10（RX）引脚分别连接K210的RX、TX引脚，波特率设置为115200bps。K210负责图像预处理与模型推理，STM32负责外设控制与结果输出。
• 摄像头接口：OV7740通过SCCB（类似I2C）协议配置寄存器，数据输出引脚（D0-D7）连接STM32的FSMC（灵活静态存储控制器）接口，实现16位并行数据采集，帧率可达30fps。
• 电源设计：采用AMS1117-3.3V稳压芯片为STM32和K210供电，输入电压5V（USB或电池），输出电流需满足K210峰值功耗（约300mA）。

2. 关键电路图

• STM32最小系统：包含晶振电路（8MHz主晶振）、复位电路、SWD调试接口。
• K210扩展板：集成Flash存储（W25Q128）、TF卡槽（用于模型更新）、LED指示灯（状态反馈）。
• 摄像头接口：OV7740的VSYNC（帧同步）、HREF（行同步）信号连接STM32的外部中断引脚，实现精确帧捕获。

三、嵌入式程序开发

1. STM32端程序

• 初始化代码：

  // UART初始化（用于与K210通信）
  void UART_Init(void) {
    GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStruct = {0};
    USART_InitTypeDef USART_InitStruct = {0};
    __HAL_RCC_USART1_CLK_ENABLE();
    __HAL_RCC_GPIOA_CLK_ENABLE();
    GPIO_InitStruct.Pin = GPIO_PIN_9 | GPIO_PIN_10;
    GPIO_InitStruct.Mode = GPIO_MODE_AF_PP;
    GPIO_InitStruct.Speed = GPIO_SPEED_FREQ_HIGH;
    HAL_GPIO_Init(GPIOA, &GPIO_InitStruct);
    USART_InitStruct.BaudRate = 115200;
    USART_InitStruct.WordLength = USART_WORDLENGTH_8B;
    USART_InitStruct.StopBits = USART_STOPBITS_1;
    USART_InitStruct.Parity = USART_PARITY_NONE;
    USART_InitStruct.Mode = USART_MODE_TX_RX;
    HAL_USART_Init(USART1, &USART_InitStruct);
  }

• 主循环逻辑：
  1. 通过FSMC读取OV7740的一帧图像（320x240分辨率，YUV422格式）。
  2. 将图像数据通过UART发送至K210，并等待推理结果。
  3. 解析K210返回的情绪标签（如“Happy:95%”），通过OLED屏幕显示或蜂鸣器报警。

2. K210端程序

• 模型部署：使用Kendryte NNCase工具将预训练的MobileNetV2模型转换为K210可执行的KPU指令，模型输入尺寸为224x224，输出为7类情绪概率。
• 推理流程：
  ```python

  K210端伪代码（MaixPy环境）

  import sensor, image, lcd
  from maix import KPU

初始化摄像头

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(10)

加载模型

kpu = KPU()
kpu.load(“/sd/emotion_model.kmodel”)

while True:
img = sensor.snapshot()
fmap = kpu.forward(img.to_grayscale(1)) # 输入灰度图
emotion_list = fmap[:] # 获取输出层数据
max_idx = emotion_list.index(max(emotion_list))
emotion_labels = [“Happy”, “Angry”, “Surprise”, …]
print(f”{emotion_labels[max_idx]}:{max(emotion_list)*100:.1f}%”)

### 四、系统流程图与优化
#### 1. **主流程图**
```mermaid
graph TD
    A[系统启动] --> B[STM32初始化外设]
    B --> C[K210加载模型]
    C --> D{是否检测到人脸?}
    D -- 是 --> E[采集图像并发送至K210]
    D -- 否 --> D
    E --> F[K210推理情绪]
    F --> G[返回结果至STM32]
    G --> H[显示/报警]
    H --> D

2. 性能优化

• 降低延迟：STM32采用DMA传输图像数据，减少CPU占用。
• 模型压缩：通过量化（INT8）将模型体积从2MB压缩至500KB，推理速度提升2倍。
• 功耗管理：K210空闲时进入低功耗模式，STM32定时唤醒检测。

五、调试与部署建议

1. 硬件调试：使用逻辑分析仪抓取UART数据，验证图像传输完整性。
2. 模型验证：在PC端用OpenCV模拟K210输入，对比推理结果一致性。
3. 量产适配：针对不同场景调整情绪阈值（如安防场景提高“愤怒”识别灵敏度）。

六、扩展应用方向

• 多模态融合：结合麦克风采集语音情绪，提升识别准确率。
• 云端联动：通过ESP8266模块将情绪数据上传至服务器，实现远程监控。

本系统通过STM32与K210的协同设计，平衡了成本与性能，为边缘设备AI化提供了可复用的技术方案。开发者可根据实际需求调整模型复杂度与外设配置，快速构建定制化情绪识别应用。