news 2026/6/13 10:02:36

【长春电子科技学院本科生毕业论文】基于STM32单片机的轨道移动平台货物定位分拣系统设计

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张小明

前端开发工程师

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【长春电子科技学院本科生毕业论文】基于STM32单片机的轨道移动平台货物定位分拣系统设计

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基于STM32单片机的轨道移动平台货物定位分拣系统设计

摘 要

对于传统的人工分拣方式存在效率低、不准确和难以适应等问题,本文给出了一种以STM32F103C8T6微控制器为基础的轨道移动平台货物定位分拣系统的设计方案。该系统将高精度称重传感器、红外测距模块、超声波测距装置、TB6612FNG步进电机驱动芯片结合在一起,用SG90微型伺服马达对目标货物进行准确的抓取。同时使用0.96英寸OLED显示屏显示实时的状态和数据,用ESP8266模块建立无线通信链路,把核心参数上传到云端服务器进行远程监控。人机交互部分配有物理按键、蜂鸣器、LED指示灯等设备,可以实时显示运行状态,也可以发出报警。从实验结果可以看出,该设计系统在标准测试环境中的分拣成功率大于98%,不但有很好的性能稳定性,而且大大提高了作业效率,减少了人力操作。适合于对大体积的中小仓储或者物流中心的大规模物品处理,具有很强的市场推广潜力和实际意义。

关键词:STM32F103C8T6 轨道分拣 轨道交通信号检测 数据采集与处理

第一章 系统的总体设计方案

1.1设计目的

本文以STM32F103C8T6微控制器为基础,对轨道移动型货物定位分拣系统进行了设计和实现,主要面向中小型物流企业、仓储场地等。系统对自动、重量测量、路径规划以及智能分类等各个功能单元加以整合之后,就会使物料的检测、投放全过程实现自动化运行[14]。通过改善作业流程可以明显提高分拣速度与精确度,并且大大缩减了对于人工介入的要求,进而缩减了总体运作费用。

1.2设计要求

本文从系统功能需求出发,并结合实际使用场景,构建了完整的规划设计框架,即选择硬件平台的标准、设计各个功能模块的方法、选择性能指标的技术手段以及人机交互界面的设计方法,从而达到提高系统稳定性、运行效率的目的。

图1.2 系统结构图

第二章 硬件设计与实现

2.1系统硬件设计

本硬件架构用模块化设计思想为依据,把电路的功能划分成若干个重要的子系统。主控单元完成全部的逻辑运算和协调控制工作,电源管理模块保证系统有稳定电压供给并且能正常运行,按键接口是人机交互的输入端口,OLED显示组件可以动态地显示状态信息,ESP8266通信模块用来完成数据的无线传输工作。超声波测距传感器、红外探测器一起工作,对周围的环境变化做出准确的判断。

2.2主控模块设计

作为系统的核心控制单元,主控模块起着任务调度、数据解析、外设资源协同管理等主要作用。本研究采用STM32F103C8T6微控制器作为主控器件,其基于ARM Cortex-M3内核架构,最高工作频率可达72 MHz,内置64 KB Flash存储器与20 KB SRAM,为系统的高效运行提供了可靠的硬件保障。该芯片集成了多个高性能外围接口,有高精度的ADC、多功能定时器、多种串行通信端口,有利于外部设备的无缝接入和整体性能的提高。

3.1软件总体设计

该系统采取模块化的设计思想,把主要的功能拆分成若干个互相独立、彼此配合的功能子系统。主要组成有主控程序、初始化模块、按键检测单元、超声波测距处理器、红外信号解析单元、载荷测量单元、电机和舵机驱动控制单元、OLED显示界面管理单元、声光报警装置和ESP8266无线通信接口等。

3.2APP端程序设计

本系统以应用软件(App)、微控制器、云端服务器为基础来实现设备状态检测和历史数据分析的主要功能。

4.1Keil编译器介绍

Keil uVision 是由 ARM 公司开发的集成开发环境(IDE),主要用于 51 系列单片机及 STM32 等主流微控制器单元(MCU)的程序设计工作。

4.2WiFi连接测试

ESP8266 Wi-Fi模组联调工作属于保证无线通信稳定的中心部分,牵涉到硬件连线检验,网络参数设定,数据传输效能评定等诸多重要事项。

参考文献

  1. 谷天园.基于智能小车的三维货物定位算法研究[D].南京信息工程大学,2024.
  2. 刘文娟.基于RFID的仓库货物定位算法研究[J].工业控制计算机,2023,36(09):55-57.
  3. 朱洪波.基于RFID的智能分拣系统应用与研究[J].机械制造与自动化,2025,54(0 6):173-177.
  4. 韦联琦.基于PLC控制的货物搬运分拣工作站控制系统设计[J].今日制造与升级,2024,(05):121-123.
  5. 陈舒畅,韩雪,杨万里,等.基于深度学习的物流货物识别与分拣方法与系统[J].中国储运,2024,(11):49-50
  6. 王常成.复杂工业场景下线边仓的目标智能识别与定位研究[D].电子科技大学,2025.

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