手写识别实现, AI8051U应用--何宾老师团队新书《STC单片机原理及应用》

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以下内容【何宾老师及其团队】将整理发布在待发售新书中，敬请期待。

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手写识别计算器 · 实现流程
Ai8051U 单片机端侧 AI · 触摸采集 → 字符识别 → 表达式计算（第17章）

1. 项目概览

硬件平台	显示屏	触摸屏	推理框架	单字符推理	模型规模
Ai8051U 开发板	ILI9341 TFT-LCD	XPT2046 电阻触摸(SPI)	TinyMaix + INT8 量化 CNN	约 58ms	参数 1954 / MAC 31484

数据流：手写轨迹采集 → 降采样 28×28 二值画布 → 垂直投影字符切分 → INT8 CNN 识别 → 表达式拼接/求值 → 局部刷新显示

2. 模型训练（PC 端）
2.1 网络结构：输入 28×28 灰度图；Block1：5×5 卷积 stride=2（用大步长卷积替代池化层降采样）→ BatchNorm → ReLU → Dropout；Block2：更大步长进一步压缩；Flatten → Dense → Softmax。轻量化设计以适配 8051 资源。

2.2 数据集：数字用 QMNIST，运算符用额外手写符号集并统一灰度反转使分布一致。训练后准确率 0.95；再用设备端真实书写样本微调（冻结特征提取层、仅训练分类层）解决数据分布偏移。

2.3 FP32 → INT8 量化效果：

模型格式	存储容量	测试准确率
FP32 原始模型	76.55 KB	99.97%
INT8 量化模型	7.09 KB	98.81%

2.4 环境与运行：安装 Miniconda3（清华镜像）→ 配置国内镜像 → 创建虚拟环境并安装依赖：

conda create --name ai8051u python=3.9
conda activate ai8051u
cd \ai8051u\_example\example_17_1\Ai-Arithmetic-master\train
pip install -r requirements.txt
复制代码

VS Code 安装 Python / C++ / Jupyter 插件并激活 Profile ai8051u；打开 good-mnist.ipynb → 选择内核 ai8051u（Python 3.9.25） → 点 Run All（约 20 分钟 ~ 1 小时），完成数据集构建 → 训练 → 微调 → 量化 → 导出，模型输出到 mnist_fine_tuning。

3. 单片机工程部署（Keil μVision C251）
打开工程 \ai8051u\_example\example_17_1\lcd_display\lcd_pro.uvproj，模块划分：

文件	功能
lcd.c	ILI9341 显示驱动（像素/区域填充/字符显示/局部刷新）
touch.c	XPT2046 触摸采样与校准（软件模拟 SPI）
canvas.c	画布管理、字符切分与归一化
ai.c	AI 推理接口（封装 TinyMaix）
tm_layers.c	TinyMaix 算子实现（卷积/全连接/Softmax 等）
tm_model.c	模型加载与输入预处理

3.1 触摸采集：软件模拟 SPI 时序，命令 0xD0 读 X、0x90 读 Y（12 位 ADC）；单次坐标做 15 次采样 → 排序去首尾 → 中间均值（截断均值滤波）；双重校验两轮结果在误差范围内才采信；首次运行四角标定，线性映射 x_lcd = (x_ad − x_offset) × 1000 / v_x，横竖屏另做轴交换/镜像。

3.2 数据预处理：触摸坐标按比例映射到 28×28 二值画布（相邻点重叠天然加粗、抗噪）；垂直投影法按"列投影 0→非0 进入字符、非0→0 结束字符"切分连续笔迹；取最小外接矩形缩放居中。核心函数 canvas_process_character()：

// 判断干扰点：宽度 ≤3 列且有效像素 < 10 则跳过
if (end_col - start_col <= 3) {
    if (count < 10) return false;
}
// 水平居中偏移
hor_offset = (CHAR_IMG_SIZE - (end_col - start_col + 1)) / 2;
// 求有效行范围（top_row/bottom_row），垂直居中偏移
ver_offset = (CHAR_IMG_SIZE - effective_height) / 2;
// 字符区域映射进 28×28 的 input_image
复制代码

3.3 模型推理：INT8 量化模型以 C 数组嵌入 Flash，推理全程整数域运算（缩放因子+零点映射），仅输出层反量化，预分配缓冲区逐层前向，入口 tm_run()：

uint8_t Ai_run() {
    tm_preprocess(&mdl, TMPP_UINT2INT, &in_uint8, &in);
    tm_run(&mdl, &in, outs);
    return parse_output(outs);   // argmax → 字符标签
}
复制代码

3.4 业务逻辑：识别结果按书写顺序拼接（过滤"连续运算符/以运算符开头"）；逐字符顺序扫描 + 静态缓冲区状态机求值（无递归、无动态内存），支持 + − × ÷；结果区局部刷新避免整屏重绘，新串短于旧串时尾部补空白覆盖残留，串口发送前检测链路避免阻塞。

4. 编译 → 下载 → 验证
4.1 安装 Keil 中断扩展插件：C251 编译器不支持中断号 >31，先到 https://www.stcai.com/gjrj 下载"Keil 中断拓展插件"，指定 Keil 安装目录执行，提示 C51.exe / C251.exe 修改成功。

• Keil：Project → Open Project 打开 lcd_pro.uvproj → Project → Build Target 编译
• AiCube-ISP-v6.96V-plus：芯片选 AI8051U-34K64，打开 lcd_pro.hex，IRC 频率选 40.000（40MHz）
• 同时按住 Power_SW + P32/INT0 约 5 秒进入下载模式（先松 Power_SW 再松 P32），串口出现 (HID1) USB-Writer 后点"下载/编程"
• 首次运行依次点击四角校准点；上半屏手写表达式（如 6+1×2），点击下半屏显示识别结果与计算值；单字符推理约 58ms
  

example.zip (168.46 MB, 下载次数: 33)

2026-8-4 10:23 上传

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神***

《STC单片机原理及应用》
===融合AI实现的32位8051单片机
这本书已交稿中，有上述案例


何老师， 已出版的  大作