news 2026/7/13 22:43:01

基于 ESP32-CAM 与 TinyML 的食堂餐盘自动识别与营养分析终端

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
基于 ESP32-CAM 与 TinyML 的食堂餐盘自动识别与营养分析终端

一、硬件选型

1.1 主控芯片选型

模块型号选型理由
主控ESP32-CAM集成 ESP32-S 芯片 + OV2640 摄像头,支持 Wi-Fi/BLE,双核 240MHz,内置 520KB SRAM,适合轻量级 TinyML 推理
摄像头OV2640(板载)200 万像素,支持 JPEG 输出,最大分辨率 1600×1200,满足餐盘图像采集需求
显示屏OLED 1.3" SSD1306 (I2C)128×64 分辨率,低功耗,用于实时显示识别结果与营养数据
存储MicroSD 卡模块(SPI)本地存储采集图像与营养日志,支持离线数据缓存
电源AMS1117-3.3 + 5V/2A 适配器ESP32-CAM 工作电流峰值约 500mA(Wi-Fi 传输时),需稳定 5V 供电

1.2 功能模块接线

ESP32-CAM ↔
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