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项目简介
本项目是一个专注于自动化定向识别与操作的系统。运用计算机视觉和机器人操作技术，对传送带上物体进行方向检测、分类以及自动化校正。集成深度学习技术，能准确识别物体并智能控制，可保障工业流程的顺利开展，具备较强可扩展性，适用于各类工业生产线的物体定向任务。
项目的主要特性和功能
- 对象检测和分类：借助TensorFlow和OpenCV，实现高效准确的物体检测与分类。利用深度学习模型实时分析图像，精准识别物体方向并分类。
- 自动化操作：集成Arduino控制的机器人手臂，进行自动化物体操控。通过实时通信实现精确的物体操控和定向调整，保证物体准确放置在正确位置和方向。
- 实时通信：采用Python与Arduino之间的实时通信协议，确保系统高效响应和操作流畅。通过实时数据传输，使系统各部分协同工作，提供可靠稳定的运行环境。
安装使用步骤
假设用户已下载本项目的源码文件，安装和使用步骤如下：
1. 安装依赖库和环境：
- 确保已安装Python和相关库（如OpenCV、TensorFlow等）。
- 使用以下命令安装所需的Python库：
bash
pip install opencv-python tensorflow
2. 配置摄像头：
- 将摄像头连接到计算机并安装驱动程序，确保其正常工作。
- 调用OpenCV库测试摄像头连接状态，并进行必要的配置设置以满足项目需求。
3. 加载模型：
- 将预训练的深度学习模型文件（如.h5文件）放置在项目指定目录。
- 修改代码中的路径以加载模型，模型文件可从项目官方网站或代码托管平台下载，也可用适当工具下载。
4. 配置串行通信：
- 根据项目需求配置串行通信参数，确保与Arduino或其他设备通信顺畅。
- 在代码中设置正确的串口号和波特率，保证Python与Arduino之间通信正常。
5. 运行系统：
- 运行主程序文件启动系统。
- 系统将自动检测摄像头输入，识别物体方向，并通过Arduino控制机器人手臂进行定向调整。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】