一款基于STM32N6和STM32MP257的手势识别与控制系统

在当今制造业转型升级的浪潮中，工厂自动化正以前所未有的速度发展，而计算机视觉作为其中的关键一环，赋予了机器“看”和理解周围环境的能力，可帮助工厂提高生产效率，优化产品质量，降低总成本，为制造业带来了诸多变革。

计算机视觉在工厂自动化中的应用主要包括四个应用场景：

◆质量检测：精准识别产品表面的微小缺陷，如划痕、裂纹等，有效提升产品质量，降低次品率。

◆机器人技术与自动化：支持引导系统和拾取与放置功能，提升生产效率。

◆过程控制：实现对生产过程的实时监控及分拣和分级，提高可控性。

◆提升安全性：降低风险和确保合规，保障工厂安全运行。

随着人工智能和深度学习算法的融入，计算机视觉的性能将得到进一步提升，能够处理更复杂的任务，为工厂自动化提供更强大的支持。

为满足工厂自动化计算机视觉应用的发展需求，意法半导体凭借深厚的技术积累与敏锐的市场洞察力，精心打造出一款基于STM32N6和STM32MP257的手势识别与控制系统。该系统主要由三大部分构成：基于STM32N6的手势识别与数据采集的感知部分，基于STM32MP257的数据转换与处理任务的PLC部分，基于STM32G431实现运动控制与手势跟随的灵巧手部分。接下来，就让我们深入探索这套系统的精妙之处。

感知部分：手势识别与数据采集

系统的“眼睛”是摄像头，它像不知疲倦的观察者，实时采集手部视频。而负责处理这些视频的“智慧大脑”，则是STM32N6微控制器。它集成了意法半导体强大的Neural-ART加速器神经处理单元（NPU），在视觉数据处理方面有着卓越的计算能力，为手势识别的高效与精准提供了坚实保障。

手势识别技术采用的是Google提供的MediaPipe Hand Landmarker技术。其核心是深度卷积神经网络（CNN）训练出的掌部检测与手部关键点检测两个模型，二者协同合作。掌部检测模型率先在图像中精准定位手部区域，并裁剪出手掌图像；接着，手部关键点检测模型在裁剪后的图像上大展身手，迅速提取出21个关键点的xyz坐标（z轴代表相对深度信息）。

STM32N6凭借出色的计算能力，能让手势识别达到每秒超过30帧的高识别速率，真正实现实时处理。而且，借助ST的X-CUBE-AI软件扩展包及ST提供的完整AI生态系统，该模型能轻松部署到STM32N6平台，无需复杂优化即可高效运行。最后，STM32N6通过485总线，将计算得出的21个关键点坐标数据发送给PLC，为后续控制提供精确的输入。

数据转换与处理：关节角度计算与控制

数据处理的关键环节由基于STM32MP257的PLC承担。STM32MP257是一款专为工业自动化打造的高性能工业级MPU，采用双核Cortex-A35处理器和单核Cortex-M33组成的异构架构，拥有强大的计算和实时处理能力。丰富的通信接口、图形加速、AI加速以及多种安全功能，使其在工业自动化、机器人控制和智能边缘计算等领域大显身手。

这款PLC的一大亮点是集成了CODESYS软件平台。它在自动化控制系统中应用广泛，开发者可以通过它轻松创建、调试和部署控制程序，极大缩短开发周期。

在本系统里，PLC借助CODESYS平台完成多项关键任务：

◆关节角度计算：根据视觉系统传来的21个关键点坐标，精确计算每个手指三个关节的角度数据，并转化为与机械手电机目标位置的映射关系；

◆数据处理与转换：对关节角度数据进行坐标转换、目标位置设定等处理，生成最终的控制帧；

◆实时通信与控制：通过标准CAN协议，将计算出的目标位置实时发送给机械手电机驱动系统，确保运动精确执行。

在本系统里，基于STM32MP257的PLC仅承担数据转换与传输的功能，但它的功能非常丰富，包括支持EtherCAT、Modbus TCP/RTU、Ethernet等常用的通信协议和逻辑控制功能，能灵活适应不同工业环境，连接和控制各种设备，保障系统在多样化场景中稳定运行，同时STM32MP257也是异构架构，这意味着用户将具备更多升级空间。

此外，ST还提供了基于STM32MP135的PLC方案。它与STM32MP257在整体结构上相似，主频与网口数量稍差，但性价比较高。在实际工业自动化场景中用户可以根据自身实际需求和预算，灵活选择合适的PLC方案，为系统的优化和拓展提供了便利。

灵巧手部分：运动控制与手势跟随

本系统选用睿研RY-H1灵巧手进行跟随演示，它就像一位训练有素的“模仿大师”。这款机械手有15个自由度和20个运动关节，内置15个高速精密空心杯电机，创新的直线驱动设计让它高度仿生，动作协调自然，拟人度极高。而且，它无需触觉传感器就能自适应各种物体形态，抓取精准度令人赞叹。

RY-H1机械手搭载独家专利的力位混合智能控制算法，由STM32G431 MCU实现高精度、高速控制，能模拟人手完成猜拳、握笔、握鸡蛋、摘草莓、递名片等复杂动作。它通过接收PLC传来的目标位置数据进行插补控制，与手势识别系统完美协同，精准跟随手势运动。

系统优势与应用前景

这套手势识别与控制系统融合了先进的视觉识别技术和高效的工业控制方案。STM32N6的NPU提供强大AI计算能力，实时识别手掌并提取手部关键点数据；PLC通过CODESYS平台和多种通信协议，实现数据高效传输和精确控制。二者配合默契，将手势精准转化为机械手运动，整个过程高效又可靠。

从实际应用来看，它可以显著提升高危场景（如辐射、化工厂）的作业安全性及装配线的柔性控制能力。此外，本系统采用低功耗、高响应的嵌入式部署方式，将边缘计算实际落地，为工业自动化带来了新的解决方案，有广阔的发展前景。