【花雕动手做】AI视觉二哈识图2之识别物体控制执行器

1、测试实验硬件连接
将HukyLens 2 连接到Arduino主板对应的I2C引脚,使用电源线连接Arduino Uno与电脑。额外供电提示:Arduino Uno的I2C引脚输出的电压不足以支持HUSKYLENS 2正常工作，当HUSKYLENS 2接在Arduino Uno上时须有额外数据线连接HUSKYLENS 2的Type-C接口与电源，为HUSKYLENS 2进行额外供电。接线图可参考下图。


2、设置测试实验平台
打开 Mind+ 编程软件，选择主控板 Arduino，加载HUSKYLENS 2 库

3、人脸识别（Face Recognition）是一种基于计算机视觉与人工智能的识别技术，其核心目标是：通过摄像头或图像分析系统，自动检测并识别图像中的人脸，并判断其身份、特征或情绪状态。人脸识别是让设备“认出你”的关键一步。它让设备具备“认出你”的能力，是身份验证、安全监控、智能交互等领域的重要技术支撑。

（1）人脸识别的基本定义
人脸识别是指：
利用人脸图像中的几何结构、纹理特征或深度信息，判断个体身份或进行特征分析。
它不仅识别“这是一个人脸”，更能判断“这是谁”。

（2）人脸识别的技术流程
人脸检测：在图像中定位人脸区域。
特征提取：分析眼睛、鼻子、嘴巴等关键点位置与比例。
特征编码：将人脸特征转换为向量或编码（如128维特征向量）。
身份比对：与数据库中的人脸进行匹配，判断是否为同一人。
结果输出：返回识别结果，如姓名、编号、相似度等。

（3）与相关技术的区别



（4）应用场景举例
门禁系统：刷脸开门或考勤打卡
手机解锁与支付验证
医疗系统识别患者身份
机场安检与边境身份核验
教育系统识别学生出勤与专注度
游戏或社交平台个性化互动

（5）常见人脸识别算法与模型



（6）技术优势与挑战



（7）人脸识别的场景

执行器（Actuator）是一种将控制信号转换为物理动作的装置，是自动化系统和机器人中的关键部件。它的作用是根据控制系统的指令，驱动机械结构完成特定动作，如移动、旋转、推动、夹取等。

（1） 执行器的核心定义
执行器是将电信号、液压信号或气动信号转化为机械运动的装置，是“感知—决策—执行”链条中的最后一环。

（2）常见执行器类型



（3）执行器在系统中的作用
动作执行：如机械臂的关节旋转、轮式小车的驱动、夹爪的开合。
反馈闭环：配合传感器形成闭环控制系统，实现精准定位与动态调整。
能量转换：将控制系统的能量信号（电、气、液）转化为机械能。
接口桥梁：连接控制系统与物理世界，是“虚拟指令”落地的关键。

（4）应用场景举例
工业自动化：机器人焊接、搬运、装配
智能家居：窗帘开合、电动门锁、自动调光
航空航天：飞行器舵面控制、姿态调整
医疗设备：手术机器人、康复辅助机械
仿生机器人：模仿肌肉运动的柔性执行器

（5）使用执行器需注意事项
负载匹配：选择合适的执行器类型与规格，避免过载或性能不足
控制精度：需配合编码器、传感器实现闭环控制，提升定位与响应能力
响应速度：不同驱动方式响应时间不同，需根据任务需求选型
能耗与散热：电动执行器需考虑功率与热管理
安全机制：设置限位、急停、过载保护，防止误动作或损坏

（6）为简化测试实验，这里使用简单的执行器LED模块



5、实际测试的几个范本

6、测试实验代码

/*【花雕动手做】AI 视觉传感器 HUSKYLENS 2 之识别人脸来控制执行器模块
 * 使用平台：MindPlus
 * 主控板：Arduino Uno
 * 功能说明：
 * 本程序使用 HUSKYLENS 2 AI 视觉传感器识别画面中的人脸，
 * 根据识别到的人脸 ID 控制 LED 灯的闪烁方式或关闭状态，
 * 实现人脸驱动的智能执行器控制。
 */

#include "DFRobot_HuskylensV2.h"  // 引入 HUSKYLENS 2 的驱动库，用于控制 AI 视觉模块

// 创建 HUSKYLENS 设备对象
HuskylensV2 huskylens;

// 初始化函数
void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信，波特率为 9600
  Wire.begin();             // 初始化 I2C 通信，用于与 HUSKYLENS 模块连接

  // 持续尝试连接 HUSKYLENS，直到连接成功
  while (!huskylens.begin(Wire)) {
    delay(100);             // 每次尝试之间延迟 100 毫秒
  }

  // 输出初始化成功提示信息
  Serial.println("HUSKYLENS 2 启动成功");
  Serial.println("识别人脸来控制执行器模块");

  // 设置数字引脚 13 为输出模式，用于控制 LED 灯
  pinMode(13, OUTPUT);
}

// 主循环函数
void loop() {
  // 请求 HUSKYLENS 执行人脸识别算法，处理当前画面
  huskylens.getResult(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION);

  // 判断是否有识别结果可用
  if (huskylens.available(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION)) {
    // 输出当前画面中识别到的人脸数量
    Serial.println("画面中的人脸总数为：" + String(huskylens.getCachedResultNum(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION)));

    // 输出已学习并能识别的人脸 ID 总数
    Serial.println("已学习能识别的人脸总数为：" + String(huskylens.getCachedResultMaxID()));

    // 如果识别到 ID 为 2 的人脸，执行 LED 快闪
    if (huskylens.getCachedResultByID(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION, 2) != NULL) {
      Serial.println(RET_ITEM_STR(huskylens.getCachedResultByID(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION, 2), Result, name) + "LED快闪");
      digitalWrite(13, LOW);   // 熄灭 LED
      delay(200);              // 延迟 200 毫秒
      digitalWrite(13, HIGH);  // 点亮 LED
      delay(200);              // 延迟 200 毫秒
    }

    // 如果识别到 ID 为 8 的人脸，执行 LED 慢闪
    if (huskylens.getCachedResultByID(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION, 8) != NULL) {
      Serial.println(RET_ITEM_STR(huskylens.getCachedResultByID(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION, 8), Result, name) + "LED慢闪");
      digitalWrite(13, HIGH);  // 点亮 LED
      delay(800);              // 延迟 800 毫秒
      digitalWrite(13, LOW);   // 熄灭 LED
      delay(800);              // 延迟 800 毫秒
    }

    // 如果识别到 ID 为 5 的人脸，关闭 LED 灯
    if (huskylens.getCachedResultByID(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION, 5) != NULL) {
      Serial.println(RET_ITEM_STR(huskylens.getCachedResultByID(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION, 5), Result, name) + "LED灯灭");
      digitalWrite(13, LOW);   // 熄灭 LED
      delay(1000);             // 延迟 1 秒
    }
  }

  // 每次识别后延迟 2 秒，控制识别频率
  delay(2000);
}
复制代码

7、该程序使用 HUSKYLENS 2 AI 视觉传感器识别画面中的人脸，并根据识别到的人脸 ID 控制一个 LED 灯的行为（快闪、慢闪或熄灭）。它是一个典型的“人脸识别 + 执行器控制”应用，适用于门禁系统、身份识别提示、互动装置等场景。

模块与硬件说明
HUSKYLENS 2：AI 视觉传感器，支持人脸识别、物体识别、标签识别等功能。
Arduino Uno：主控板，用于处理识别结果并控制执行器。
LED 灯（引脚 13）：作为执行器，根据识别结果进行闪烁或关闭。

代码解读；
（1）初始化部分 setup()
cpp

Serial.begin(9600);
Wire.begin();
while (!huskylens.begin(Wire)) {
  delay(100);
}
Serial.println("HUSKYLENS 2 启动成功");
Serial.println("识别人脸来控制执行器模块");
pinMode(13, OUTPUT);
复制代码

初始化串口与 I2C 通信。
持续尝试连接 HUSKYLENS，直到成功。
设置 LED 控制引脚为输出。

（2）主循环部分 loop()
cpp

huskylens.getResult(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION);
复制代码

请求 HUSKYLENS 执行人脸识别算法。

cpp

if (huskylens.available(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION)) {
复制代码

判断是否有识别结果可用。

（3）人脸识别反馈
cpp

Serial.println("画面中的人脸总数为：" + String(huskylens.getCachedResultNum(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION)));
Serial.println("已学习能识别的人脸总数为：" + String(huskylens.getCachedResultMaxID()));
复制代码

输出当前画面中识别到的人脸数量。

输出已学习并能识别的人脸 ID 总数。

（4）控制 LED 灯逻辑
ID = 2：LED 快闪
cpp

if (huskylens.getCachedResultByID(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION, 2) != NULL) {
  Serial.println(... + "LED快闪");
  digitalWrite(13, LOW);
  delay(200);
  digitalWrite(13, HIGH);
  delay(200);
}
复制代码

快速闪烁 LED 灯，表示识别到 ID 为 2 的人脸。

ID = 8：LED 慢闪
cpp

if (huskylens.getCachedResultByID(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION, 8) != NULL) {
  Serial.println(... + "LED慢闪");
  digitalWrite(13, HIGH);
  delay(800);
  digitalWrite(13, LOW);
  delay(800);
}
复制代码

慢速闪烁 LED 灯，表示识别到 ID 为 8 的人脸。

ID = 5：LED 熄灭
cpp

if (huskylens.getCachedResultByID(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION, 5) != NULL) {
  Serial.println(... + "LED灯灭");
  digitalWrite(13, LOW);
  delay(1000);
}
复制代码

熄灭 LED 灯，表示识别到 ID 为 5 的人脸。

8、测试实验MInd+图形编程



9、实验串口返回情况

10、实验场景图  动态图