edge-ai-smart-waste-sorting

嵌入式学习的 K210 + STM32 项目仓库

项目概览

仓库目前包含 3 个相互关联的子项目：

它们对应从基础驱动到边缘 AI 应用的递进式学习路径，既可以单独运行，也可以作为一个完整作品集展示。

仓库结构

edge-ai-smart-waste-sorting/
|-- README.md
|-- .gitignore
|-- 03-垃圾智能识别分类/
|   |-- README.md
|   |-- main_rubbish.py
|   `-- model-17881.kmodel
|-- 01-STM32串口通信与OLED显示/
|   |-- README.md
|   |-- User/
|   |-- Hardware/
|   |-- System/
|   |-- Start/
|   `-- Library/
`-- 02-STM32-PWM驱动舵机/
    |-- README.md
    |-- User/
    |-- Hardware/
    |-- System/
    |-- Start/
    `-- Library/

子项目说明

目录 技术栈 内容说明
03-垃圾智能识别分类 K210 / MaixPy / KPU 摄像头采图、KPU 推理、LCD 显示、舵机联动
01-STM32串口通信与OLED显示 STM32 标准库 / Keil 串口收发、OLED 显示、LED 响应
02-STM32-PWM驱动舵机 STM32 标准库 / Keil 按键控制舵机角度、OLED 显示角度

每个子项目都已经补充独立 README.md，可以从目录内直接查看开发说明。

快速开始

K210 主项目

  1. 将 03-垃圾智能识别分类/model-17881.kmodel 拷贝到 SD 卡。
  2. 将 03-垃圾智能识别分类/main_rubbish.py 上传到 K210 开发板。
  3. 连接摄像头、LCD 与舵机，舵机信号线使用 IO22。
  4. 上电后运行程序，识别到目标且概率大于 0.85 时触发舵机动作。

STM32 实验项目

  1. 使用 Keil 打开对应目录中的 Project.uvprojx。
  2. 根据开发板连接外设后编译下载。
  3. 基础实验 1 关注串口与显示联动，实验 2 关注 PWM 与舵机控制。

硬件清单

组件 型号 用途
K210 Maix Bit Kendryte K210 边缘 AI 推理主控
OV2640 摄像头 Maix 配套模块 图像采集
LCD 屏幕 Maix 配套模块 结果显示
SG90 舵机 50Hz PWM 垃圾桶开合模拟
STM32F103C8T6 Blue Pill 类开发板 基础实验主控
128x64 OLED I2C 接口 文本与状态显示
ST-Link 调试下载器 STM32 烧录

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