基于STM32的智慧厨房安全全栈嵌入式系统：融合FreeRTOS、MQTT、Flask、Vue.js、Flutter等技术的解决方案

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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"

SemaphoreHandle_t xDataMutex;

SensorData_t gSensorData;

void vMainTask(void *pvParameters)

{

while(1)

{

xSemaphoreTake(xDataMutex, portMAX_DELAY);

ReadSensorData(&gSensorData);

xSemaphoreGive(xDataMutex);

CheckThresholds(&gSensorData);

vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(1000));

}

}

void vMQTTPublishTask(void *pvParameters)

{

while(1)

{

xSemaphoreTake(xDataMutex, portMAX_DELAY);

MQTT_PublishSensorData(&gSensorData);

xSemaphoreGive(xDataMutex);

vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(5000));

}

}

int main(void)

{

HardwareInit();

xDataMutex = xSemaphoreCreateMutex();

xTaskCreate(vMainTask, "MainTask", configMINIMAL_STACK_SIZE, NULL, tskIDLE_PRIORITY + 1, NULL);

xTaskCreate(vMQTTPublishTask, "MQTTPublishTask", configMINIMAL_STACK_SIZE, NULL, tskIDLE_PRIORITY + 1, NULL);

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"

void ReadSensorData(SensorData_t* data)

{

data->temperature = ReadTemperature();

data->humidity = ReadHumidity();

data->smoke = ReadSmokeLevel();

data->gas = ReadGasLevel();

}

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"

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);

}

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。

<!DOCTYPE html>

<html>

<head>

<title>智慧厨房安全系统</title>

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/vue@2"></script>

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/axios/dist/axios.min.js"></script>

<style>

table {

width: 100%;

border-collapse: collapse;

}

th, td {

border: 1px solid black;

padding: 8px;

text-align: left;

}

th {

background-color: #f2f2f2;

}

</style>

</head>

<body>

<div id="app">

<h1>智慧厨房安全系统</h1>

<table>

<tr>

<th>Temperature</th>

<th>Humidity</th>

<th>Smoke</th>

<th>Gas</th>

<th>Timestamp</th>

</tr>

<tr v-for="data in sensorData" :key="data.timestamp">

<td>{{ data.temperature }}</td>

<td>{{ data.humidity }}</td>

<td>{{ data.smoke }}</td>

<td>{{ data.gas }}</td>

<td>{{ data.timestamp }}</td>

</tr>

</table>

</div>

<script>

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);

});

}

}

});

</script>

</body>

</html>

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<SensorDataScreen> {

List<dynamic> sensorData = [];

@override

void initState() {

super.initState();

fetchSensorData();

}

Future<void> 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 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。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。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。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。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 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。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。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。

网址：基于STM32的智慧厨房安全全栈嵌入式系统：融合FreeRTOS、MQTT、Flask、Vue.js、Flutter等技术的解决方案 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/273792

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