2025年06月18日18时50分00秒 免费ai生成毕业论文大纲/ai写论文网站工具

• 绪论

  • 研究背景

    介绍传统饮水机存在的能耗高、溢出风险大以及无法适配异形杯等问题，指出研发新型饮水机自动叫停开关的必要性

  • 国内外研究现状

    对比分析传统液位控制技术（机械式→超声波→视觉方案）的演进，并探讨物体识别在流体控制中的应用案例，如咖啡机和工业灌装线

  • 创新点

    介绍本研究采用的超声波与视觉异构传感器融合架构以及基于迁移学习的轻量化杯子识别模型

• 系统设计

  • 需求分析

    通过功能权重饼图展示不同形状杯子识别、水位控制、防溢出和人机交互的功能需求

  • 技术选型

    介绍主传感器（OV5640摄像头）和辅助传感器（HY-SRF05超声波模块）的选择依据及双MCU架构（STM32F407与树莓派4B）的设计理念

  • 系统工作流程

    详细描述从摄像头触发检测到电磁阀控制的整个系统工作流程

• 硬件设计

  • 视觉感知模块

    优化摄像头安装角度（俯仰角15°±5°）并设计环形补光系统（红外LED+可见光双模式）

  • 多传感器电路

    介绍超声波驱动电路（含温度补偿模块）和电磁阀驱动电路（MOSFET+续流二极管保护）的设计思路

  • 机械结构设计

    描述3D打印支架的设计细节以及防水设计（IP54防护等级）

• 软件设计

  • 杯子识别算法

    构建数据集并进行数据增强，通过通道剪枝使YOLOv5s模型减小至1.8MB

  • 传感器融合算法

    介绍卡尔曼滤波器如何融合视觉与超声波数据以提高系统的整体性能

  • 控制逻辑

    制定自适应停水策略，包括水位距杯口5mm时减速出水和流量变化率>10%/s时紧急切断

• 实验验证

  • 测试平台搭建

    设定测试环境参数，包括环境光照50-1000lux和水温20-95℃

  • 关键实验结果

    展示不同杯子类型的识别率、停水精度和响应时间等关键指标

  • 对比分析

    对比分析本研究与单一超声波方案及纯视觉方案在识别率和功耗上的差异

• 结论与展望

  • 研究成果总结

    总结本研究的主要研究成果，包括双模态感知架构、边缘-终端协同计算和动态出水策略

  • 未来改进方向

    提出未来改进的方向，包括太阳能供电系统集成和基于计算机视觉的智能补水