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设计说明书部分资料如下
设计摘要：
本文设计并实现了一种基于STM32F103C8T6单片机的智能仓库管理系统。该系统以STM32F103C8T6为核心控制器，集成了多种传感器和输出设备，实现了对仓库环境的全面监控和管理。系统主要包括中控部分、输入部分和输出部分。中控部分采用STM32F103C8T6单片机，负责获取输入数据并进行处理，进而控制输出设备。输入部分包括烟雾传感器、人体红外传感器、RFID模块、DHT11温湿度检测模块、压力传感器和独立按键，用于采集仓库环境数据和用户操作指令。输出部分包括OLED显示屏、蜂鸣器和WIFI模块，用于显示系统状态、报警以及数据上传至云端。
系统通过实时监控仓库环境参数（如烟雾浓度、温湿度、商品重量等），并根据预设阈值进行判断和报警，实现了仓库环境的自动化管理。同时，通过WIFI模块将数据上传至云端，实现了远程监控和管理。实验结果表明，该系统能够有效提高仓库管理的效率和安全性，具有较高的实用价值。
关键词: STM32F103C8T6，智能仓库管理，RFID，温湿度检测，远程监控
字数：11000+
目录：
摘 要
ABSTRACT
1 引 言
1.1 选题背景及实际意义
1.2 国内外研究现状
1.3 课题主要内容
2 系统设计方案
2.1 系统整体方案
2.2 单片机的选择
2.3 显示方案的选择
2.4 通信模块方案的选择
3系统设计与分析
3.1 整体系统设计分析
3.2 WIFI通讯模块
3.3 液晶屏显示模块
3.4 DHT11温湿度传感器
3.4 RFID模块
4 系统程序设计
4.1 编程软件介绍
4.2 主程序流程设计
4.4 按键函数流程设计
4.5 显示函数流程图
4.6 处理函数流程图
5 实物调试
5.1 电路焊接步骤
5.2 显示检测实物测试
5.4 手机开关灯实物测试
5.5 设置阈值实物测试
6 仿真调试
6.1仿真总体设计
6.2设置温度阈值测试
6.3蜂鸣器报警实物测试
结 论
参考文献
致 谢
1 引 言
1.1 选题背景及实际意义
随着现代物流和仓储行业的快速发展，仓库管理面临着越来越多的挑战。传统的仓库管理方式依赖于人工操作，存在效率低下、错误率高、难以实时监控等问题。特别是在大型仓库或物流中心，人工管理难以满足日益增长的货物存储和流通需求。因此，引入智能化技术来提升仓库管理的效率和安全性成为迫切需求。近年来，物联网（IoT）和嵌入式系统技术的快速发展为智能仓库管理提供了技术支持。通过集成传感器、无线通信和数据处理技术，可以实现对仓库环境的实时监控和自动化管理。STM32F103C8T6单片机作为一种高性能、低功耗的微控制器，广泛应用于各种嵌入式系统中，具备强大的数据处理能力和丰富的外设接口，非常适合作为智能仓库管理系统的核心控制器。实际意义方面，通过自动化数据采集和处理，减少人工操作，提高仓库管理的效率。例如，通过RFID技术实现货物的自动识别和出入库管理，减少人工盘点的时间和错误率。通过集成烟雾传感器、人体红外传感器等安防设备，实时监控仓库环境，及时发现并处理安全隐患。例如，当检测到烟雾浓度超标或有人非法进入时，系统可以立即发出报警信号，并通过蜂鸣器提醒管理人员。通过温湿度传感器实时监测仓库内的环境参数，并根据预设阈值进行自动调节，确保货物存储环境的稳定性。例如，当温度或湿度超过设定范围时，系统可以自动启动相应的调节设备，如空调或加湿器。通过WIFI模块将采集到的数据上传至云端，管理人员可以随时随地通过手机或电脑查看仓库状态，实现远程监控和管理。这不仅提高了管理的灵活性，还为决策提供了实时数据支持。自动化管理减少了人工成本，同时通过优化环境控制和减少货物损耗，降低了运营成本。例如，通过精确的温湿度控制，可以减少因环境因素导致的货物变质或损坏。综上所述，基于STM32F103C8T6单片机的智能仓库管理系统具有重要的实际意义，能够有效提升仓库管理的效率、安全性和智能化水平，为现代物流和仓储行业的发展提供有力支持。
1.2 国内外研究现状
国内外在智能仓库管理系统方面的研究已经取得了显著进展。国外研究主要集中在利用先进的物联网技术和大数据分析来优化仓库管理流程，如美国亚马逊的Kiva机器人系统和德国的SAP仓库管理系统。这些系统通过自动化设备和智能算法，实现了高效的货物搬运和库存管理。例如，亚马逊的Kiva机器人系统通过自动导引车（AGV）和自动存储与检索系统（AS/RS），实现了仓库的自动化操作，显著提高了仓库的运作效率和准确性。德国的SAP仓库管理系统则通过集成RFID、传感器和无线通信技术，实现了对仓库环境的实时监控和数据传输，通过Zigbee、LoRa等无线通信技术，构建低功耗、高可靠性的传感器网络。
国内研究则更多关注于结合本土市场需求，开发适合中小型企业的智能仓库解决方案，如京东的无人仓和菜鸟网络的智能仓储系统。这些系统通过集成RFID、传感器和嵌入式技术，实现了货物的自动识别、定位和跟踪。例如，京东的无人仓系统通过使用多种传感器和嵌入式系统，如STM32F103C8T6单片机，实现了对仓库环境的全面监控，包括温湿度传感器、烟雾传感器、人体红外传感器等，确保仓库环境的安全和稳定。菜鸟网络的智能仓储系统则通过大数据和人工智能技术，对仓库管理数据进行深度分析，提供决策支持，通过机器学习算法预测货物需求，优化库存管理策略。
此外，国内外研究均注重人工智能和机器学习技术的应用，通过这些技术优化仓库管理流程。例如，通过深度学习算法预测货物需求，优化库存管理策略。国外研究者还注重云计算和大数据技术的应用，通过云平台存储和分析仓库管理数据，提供实时决策支持。例如，通过云平台实现多仓库数据的集中管理和分析，优化供应链管理。
总体来看，国内外在智能仓库管理系统方面的研究各有侧重，但总体趋势是向着智能化、自动化和数据驱动的方向发展。国内研究在物联网和嵌入式系统开发方面取得了显著进展，而国外研究在自动化技术、机器人技术和人工智能应用方面更为成熟。未来，随着技术的进一步发展，智能仓库管理系统将在提高效率、降低成本和增强安全性方面发挥更大的作用。
1.3 课题主要内容
本设计是RFID的智能仓库管理系统，主要实现以下功能：
通过RFID模块将货物名称，数量信息存入卡中（三个）
通过刷卡，然后按键选择出库或者入库，通过压力传感器确定重量，完成出入库
通过温湿度模块检测温湿度，当温湿度异常，进行报警
通过烟雾传感器检测烟雾，超过阈值报警
通过人体热释电传感器感知是否有人，有人报警
通过oled显示温湿度，时间等信息
通过按键设置阈值，控制出入库
通过WiFi模块可以远程登录查询数据（WiFi），包括货物名称，数量，温湿度等
