【源码】基于Python和YOLOv3的智能自动化分类机器人

项目简介

本项目借助Python和YOLOv3物体检测模型，打造了一个智能自动化分类机器人。该机器人通过3D打印的机械臂和伺服电机，能实时检测并分类多达80种不同物体，支持手动和自动控制，还可通过Web面板和BLYNK应用进行远程操控，同时能通过邮件汇报全天活动。

项目的主要特性和功能

硬件方面

• 4自由度机械臂部件为3D打印，由4个MG 90伺服电机驱动关节运动。
• NodeMCU作为主控单元，负责处理数据与控制信号。
• LCD模块用于信息显示，通过Breadboard和jumper线完成模块连接。
• 以不同形状物体为检测目标，LED灯用于状态指示。
• 采用外部摄像头（如网络摄像头）进行图像采集。

软件方面

• 用Python编写脚本，控制机械臂和实现图像处理算法。
• 采用YOLOv3深度学习模型进行物体检测，需下载权重文件。
• 利用OpenCV库进行图像处理。
• 使用Arduino IDE编程控制伺服电机和NodeMCU板。
• 借助Thingspeak云进行数据交互，通过BLYNK应用和Web浏览器实现远程控制。

安装使用步骤

1. 上传robo_sort_final草图到NodeMCU，修改WiFi的SSID、密码、ThingSpeak写API及其他用户变量数据。
2. ESP8266连接WiFi后，LCD会显示Web服务器的本地IP地址。
3. 打开任意Web浏览器，输入IP地址并允许访问摄像头（可使用独立网络摄像头或笔记本电脑摄像头）。
4. 在Web面板上，可通过滑块控制机械臂，用按钮手动进行物体的拾取、放置或左右分类操作。
5. 关闭手动控制后，自动分类功能启动。
6. 运行Python脚本，开启摄像头进行物体检测。
7. 检测到预定义物体时，会将不同数据发送到ThingSpeak云。
8. NodeMCU从云获取数据，通过算法控制机器人运动，并更新Web面板上的数据。
9. 机器人持续运行，直到在键盘上按下回车键（空请求），适用于工厂或工业场景。
10. 点击邮件按钮，系统会将物体检测的所有数据作为链接发送到用户邮箱。

下载地址

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