1. 项目概述

智慧厨房安全系统是一个基于STM32微控制器的物联网项目，旨在提高厨房安全性和用户体验。该系统通过各种传感器监测厨房环境，如温度、湿度、烟雾浓度等，并通过Wi-Fi将数据传输到云端进行分析和存储。用户可以通过手机APP实时查看厨房状态，接收警报通知，远程控制设备。

本项目涵盖了嵌入式开发、后端服务器、前端应用和云平台等全栈技术，是一个综合性的物联网解决方案。

2. 系统设计

2.1 硬件设计

硬件系统主要包括：

• STM32F4系列微控制器作为主控
• DHT22温湿度传感器
• MQ-2烟雾传感器
• MQ-5可燃气体传感器
• ESP8266 Wi-Fi模块
• 蜂鸣器和LED用于本地警报
• OLED显示屏用于显示实时数据

  硬件系统架构图：

  

  2.2 软件架构

  软件系统包括：

  • STM32固件：采用FreeRTOS实时操作系统
  • MQTT Broker：用于设备和服务器间的通信
  • 后端服务器：使用Python Flask框架
  • 数据库：采用MySQL存储历史数据
  • Web前端：基于Vue.js框架
  • 移动APP：使用Flutter开发跨平台应用
  • Home Assistant：集成用于智能家居控制

    软件系统架构图：

    

    3. 代码实现

    3.1 STM32固件核心代码

    以下是STM32固件的主要结构，使用FreeRTOS创建了两个任务：主任务和MQTT发布任务。

    #include "FreeRTOS.h"
    #include "task.h"
    #include "semphr.h"
    #include "sensors.h"
    #include "wifi.h"
    #include "mqtt_client.h"
    // 互斥信号量
    SemaphoreHandle_t xDataMutex;
    // 全局传感器数据结构体
    SensorData_t gSensorData;
    // 主任务函数
    void vMainTask(void *pvParameters)
    {
        while(1)
        {
            // 获取互斥信号量
            xSemaphoreTake(xDataMutex, portMAX_DELAY);
            // 读取传感器数据
            ReadSensorData(&gSensorData);
            // 释放互斥信号量
            xSemaphoreGive(xDataMutex);
            // 检查阈值
            CheckThresholds(&gSensorData);
            // 任务延时
            vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(1000));
        }
    }
    // MQTT发布任务函数
    void vMQTTPublishTask(void *pvParameters)
    {
        while(1)
        {
            // 获取互斥信号量
            xSemaphoreTake(xDataMutex, portMAX_DELAY);
            // 发布传感器数据
            MQTT_PublishSensorData(&gSensorData);
            // 释放互斥信号量
            xSemaphoreGive(xDataMutex);
            // 任务延时
            vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(5000));
        }
    }
    // 主函数
    int main(void)
    {
        // 硬件初始化
        HardwareInit();
        // 创建互斥信号量
        xDataMutex = xSemaphoreCreateMutex();
        // 创建主任务
        xTaskCreate(vMainTask, "MainTask", configMINIMAL_STACK_SIZE, NULL, tskIDLE_PRIORITY + 1, NULL);
        // 创建MQTT发布任务
        xTaskCreate(vMQTTPublishTask, "MQTTPublishTask", configMINIMAL_STACK_SIZE, NULL, tskIDLE_PRIORITY + 1, NULL);
        // 启动调度器
        vTaskStartScheduler();
        for(;;);
    }
    

    代码说明：

    • vMainTask函数：该函数执行主任务，负责读取传感器数据并检查是否超出阈值。在每次读取和处理数据之前获取互斥信号量，以确保数据安全。
    • vMQTTPublishTask函数：该函数执行MQTT发布任务，定期将传感器数据发布到MQTT Broker。与主任务类似，它也在操作数据之前获取互斥信号量。
    • main函数：硬件初始化后，创建互斥信号量和任务，并启动FreeRTOS调度器。

      3.2 传感器驱动代码

      以下是传感器驱动代码，实现了对各类传感器数据的读取和阈值检查。

      #include "sensors.h"
      // 读取传感器数据
      void ReadSensorData(SensorData_t* data)
      {
          data->temperature = ReadTemperature();
          data->humidity = ReadHumidity();
          data->smoke = ReadSmokeLevel();
          data->gas = ReadGasLevel();
      }
      // 检查传感器数据是否超出阈值
      void CheckThresholds(SensorData_t* data)
      {
          if(data->temperature > TEMP_THRESHOLD || 
             data->humidity > HUMIDITY_THRESHOLD ||
             data->smoke > SMOKE_THRESHOLD || 
             data->gas > GAS_THRESHOLD)
          {
              TriggerAlarm();
          }
          else
          {
              ClearAlarm();
          }
      }
      

      代码说明：

      • ReadSensorData函数：封装了具体的传感器数据读取操作，包括温度、湿度、烟雾和可燃气体传感器。
      • CheckThresholds函数：检查读取到的传感器数据是否超过预设阈值，如果超过则触发报警，否则清除报警。

        3.3 MQTT通信代码

        以下是使用ESP8266模块通过UART与STM32通信，并通过MQTT协议将数据上传至云端的代码示例。

        #include "mqtt_client.h"
        #include "wifi.h"
        // MQTT发布传感器数据
        void MQTT_PublishSensorData(SensorData_t* data)
        {
            char payload[128];
            snprintf(payload, sizeof(payload), "{\"temperature\":%.2f,\"humidity\":%.2f,\"smoke\":%.2f,\"gas\":%.2f}",
                     data->temperature, data->humidity, data->smoke, data->gas);
            MQTT_Publish("kitchen/sensorData", payload);
        }
        // 初始化Wi-Fi并连接到AP
        void WiFi_Init(void)
        {
            ESP8266_Init();
            ESP8266_JoinAP("SSID", "PASSWORD");
            ESP8266_StartMQTT("broker.hivemq.com", 1883, "kitchenClient");
        }
        

        代码说明：

        • MQTT_PublishSensorData函数：将传感器数据格式化为JSON字符串，并通过MQTT协议发布到指定的主题。
        • WiFi_Init函数：初始化ESP8266模块，并连接到指定的Wi-Fi接入点，然后启动MQTT客户端连接到MQTT Broker。

          4. 后端开发

          4.1 Flask后端示例

          以下是使用Python Flask框架实现的后端服务器代码示例。

          from flask import Flask, request, jsonify
          from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
          app = Flask(__name__)
          app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql+pymysql://username:password@localhost:3306/kitchen_db'
          db = SQLAlchemy(app)
          class SensorData(db.Model):
              id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
              temperature = db.Column(db.Float)
              humidity = db.Column(db.Float)
              smoke = db.Column(db.Float)
              gas = db.Column(db.Float)
              timestamp = db.Column(db.DateTime, default=db.func.current_timestamp())
          @app.route('/data', methods=['POST'])
          def receive_data():
              data = request.json
              new_data = SensorData(
                  temperature=data['temperature'],
                  humidity=data['humidity'],
                  smoke=data['smoke'],
                  gas=data['gas']
              )
              db.session.add(new_data)
              db.session.commit()
              return jsonify({'status': 'success'}), 200
          @app.route('/data', methods=['GET'])
          def get_data():
              data = SensorData.query.all()
              result = []
              for entry in data:
                  result.append({
                      'temperature': entry.temperature,
                      'humidity': entry.humidity,
                      'smoke': entry.smoke,
                      'gas': entry.gas,
                      'timestamp': entry.timestamp
                  })
              return jsonify(result), 200
          if __name__ == '__main__':
              db.create_all()
              app.run(debug=True)
          

          代码说明：

          • SensorData模型：定义了传感器数据的数据库模型，包括温度、湿度、烟雾、气体浓度和时间戳字段。
          • receive_data路由：处理POST请求，接收传感器数据并存储到数据库中。
          • get_data路由：处理GET请求，从数据库中获取所有传感器数据并返回JSON格式的响应。

            4.2 数据库设计

            使用MySQL数据库存储传感器数据。数据库表的设计如下：

            CREATE TABLE SensorData (
                id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
                temperature FLOAT,
                humidity FLOAT,
                smoke FLOAT,
                gas FLOAT,
                timestamp TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
            );
            

            4.3 Web前端示例

            以下是使用Vue.js框架实现的Web前端代码示例。

            
            
                智慧厨房安全系统
                
                
                
                    table {
                        width: 100%;
                        border-collapse: collapse;
                    }
                    th, td {
                        border: 1px solid black;
                        padding: 8px;
                        text-align: left;
                    }
                    th {
                        background-color: #f2f2f2;
                    }
                
            
            
                
            智慧厨房安全系统
                

            Temperature	Humidity	Smoke	Gas	Timestamp
            {{ data.temperature }}	{{ data.humidity }}	{{ data.smoke }}	{{ data.gas }}	{{ data.timestamp }}

            new Vue({ el: '#app', data: { sensorData: [] }, created() { this.fetchSensorData(); }, methods: { fetchSensorData() { axios.get('http://localhost:5000/data') .then(response => { this.sensorData = response.data; }) .catch(error => { console.error('Error fetching sensor data:', error); }); } } });

            代码说明：

            • HTML结构：定义了一个简单的表格来显示传感器数据。
            • Vue实例：创建了一个Vue实例，初始化了sensorData数组，并在实例创建时调用fetchSensorData方法。
            • fetchSensorData方法：使用Axios库发送GET请求到后端服务器，获取传感器数据并将其存储在sensorData数组中。

              4.4 移动APP示例

              以下是使用Flutter框架实现的移动应用代码示例。

              import 'package:flutter/material.dart';
              import 'package:http/http.dart' as http;
              import 'dart:convert';
              void main() => runApp(MyApp());
              class MyApp extends StatelessWidget {
                @override
                Widget build(BuildContext context) {
                  return MaterialApp(
                    home: SensorDataScreen(),
                  );
                }
              }
              class SensorDataScreen extends StatefulWidget {
                @override
                _SensorDataScreenState createState() => _SensorDataScreenState();
              }
              class _SensorDataScreenState extends State {
                List sensorData = [];
                @override
                void initState() {
                  super.initState();
                  fetchSensorData();
                }
                Future fetchSensorData() async {
                  final response = await http.get(Uri.parse('http://localhost:5000/data'));
                  if (response.statusCode == 200) {
                    setState(() {
                      sensorData = json.decode(response.body);
                    });
                  } else {
                    throw Exception('Failed to load sensor data');
                  }
                }
                @override
                Widget build(BuildContext context) {
                  return Scaffold(
                    appBar: AppBar(
                      title: Text('智慧厨房安全系统'),
                    ),
                    body: ListView.builder(
                      itemCount: sensorData.length,
                      itemBuilder: (context, index) {
                        final data = sensorData[index];
                        return ListTile(
                          title: Text('Temperature: ${data['temperature']}'),
                          subtitle: Text(
                            'Humidity: ${data['humidity']} \nSmoke: ${data['smoke']} \nGas: ${data['gas']} \nTimestamp: ${data['timestamp']}',
                          ),
                        );
                      },
                    ),
                  );
                }
              }
              

              代码说明：

              • Flutter应用结构：创建了一个简单的Flutter应用，其中包含一个SensorDataScreen来显示传感器数据。
              • fetchSensorData方法：使用http库发送GET请求到后端服务器，获取传感器数据并解析为JSON格式，然后更新状态。

                5. 项目总结

                本项目通过STM32微控制器、传感器、ESP8266 Wi-Fi模块等硬件设备，结合FreeRTOS、MQTT、Flask、Vue.js、Flutter等软件技术，构建了一个综合性的智慧厨房安全系统。项目的主要成果和总结如下：

                5.1 硬件设计

                项目的硬件部分采用了STM32F4系列微控制器作为主控，配合DHT22温湿度传感器、MQ-2烟雾传感器、MQ-5可燃气体传感器等多种传感器，对厨房环境进行实时监测。同时，ESP8266 Wi-Fi模块实现了数据的无线传输，蜂鸣器和LED提供了本地报警功能，OLED显示屏用于显示当前传感器数据。

                5.2 软件架构

                软件部分采用FreeRTOS实时操作系统，实现了任务的调度和管理。通过MQTT协议，传感器数据可以实时上传到云端进行存储和分析。后端服务器使用Python Flask框架，结合MySQL数据库，实现了数据的接收、存储和查询功能。前端部分采用Vue.js框架，实现了Web端的实时数据展示和用户交互。移动端则使用Flutter框架开发，实现了跨平台的移动应用，方便用户随时随地查看厨房状态。

                5.3 系统集成

                项目的系统集成部分通过Home Assistant实现了智能家居的控制和管理。用户可以通过Web前端或移动APP实时查看厨房环境数据，接收报警通知，并远程控制相关设备。同时，系统还可以根据预设的阈值自动触发报警，确保厨房的安全。

                5.4 项目成果

                1. 实时环境监测：通过多种传感器实时监测厨房环境，包括温度、湿度、烟雾和可燃气体浓度。
                2. 无线数据传输：通过ESP8266 Wi-Fi模块实现了数据的无线传输，用户可以通过互联网随时查看数据。
                3. 智能报警：系统可以根据设定的阈值自动触发报警，并通过蜂鸣器和LED进行本地提示，同时通过MQTT发送报警通知到用户的手机。
                4. 数据存储与分析：传感器数据可以存储在云端数据库中，方便用户进行历史数据查询和分析。
                5. 跨平台应用：通过Web前端和Flutter移动应用，用户可以在多种设备上访问系统，操作便捷。

                5.5 项目挑战与解决方案

                1. 实时性要求高：为确保数据的实时性和系统响应速度，项目采用了FreeRTOS进行任务调度，并使用MQTT协议进行高效的消息传递。
                2. 数据安全性：在数据传输过程中，采用HTTPS加密协议，确保数据的安全性和完整性。
                3. 系统可靠性：通过合理的硬件设计和软件架构，确保系统的稳定运行，避免因硬件故障或软件错误导致系统崩溃。