micropython中如何用單片機制作鞋碼匹配儀

# MicroPython中如何用單片機制作鞋碼匹配儀

## 一、項目背景與需求分析

在現代智能穿戴設備領域，精準測量足部尺寸對鞋類產品定制、運動健康監測具有重要意義。傳統鞋碼測量依賴人工比對，存在主觀性強、效率低下的問題。本項目基于MicroPython開發環境，利用ESP32單片機和低成本傳感器，構建一套智能鞋碼匹配系統，可實現：
- 非接觸式足長/足寬測量
- 自動換算國際標準鞋碼（歐碼/美碼/厘米）
- 數據可視化顯示
- 測量記錄存儲功能

## 二、硬件系統設計

### 2.1 核心組件清單
| 組件 | 型號 | 功能 |
|------|------|------|
| 主控芯片 | ESP32-WROOM-32 | 處理傳感器數據，運行匹配算法 |
| 測距傳感器 | VL53L0X | 激光TOF測距（精度±3mm） |
| 壓力傳感器 | FSR402 | 足部接觸檢測 |
| 顯示屏 | SSD1306 0.96" OLED | 128x64分辨率圖形顯示 |
| 擴展模塊 | MicroSD卡槽 | 測量數據存儲 |

### 2.2 電路連接方案
```python
# MicroPython引腳定義示例
from machine import Pin, I2C

i2c = I2C(0, scl=Pin(22), sda=Pin(21))  # I2C0用于傳感器
display_i2c = I2C(1, scl=Pin(18), sda=Pin(19))  # I2C1用于顯示屏

tof = VL53L0X(i2c)
oled = SSD1306_I2C(128, 64, display_i2c)
fsr = ADC(Pin(34))  # 壓力傳感器模擬輸入

三、MicroPython軟件實現

3.1 核心算法設計

3.1.1 鞋碼轉換公式

def convert_to_shoe_size(length_mm):
    # 國際鞋碼轉換公式
    eu_size = round(length_mm * 0.667 - 66.67)  # 歐碼公式
    us_size = eu_size - 33  # 美碼轉換
    return {'cm': length_mm/10, 'eu': eu_size, 'us': us_size}

3.1.2 多點測量算法

def multi_point_measure():
    positions = [0, 50, 100]  # 三個測量點(mm)
    readings = []
    for pos in positions:
        move_stepper(pos)  # 控制步進電機移動
        readings.append(tof.read())
    return sum(readings)/len(readings)  # 返回平均值

3.2 關鍵代碼實現

3.2.1 傳感器數據采集

def get_foot_metrics():
    start_time = time.ticks_ms()
    while fsr.read() < 500:  # 等待足部接觸
        if time.ticks_diff(time.ticks_ms(), start_time) > 10000:
            raise TimeoutError("未檢測到足部")
    
    length = measure_length()
    width = measure_width()
    return process_metrics(length, width)

3.2.2 OLED顯示驅動

def show_results(size_data):
    oled.fill(0)
    oled.text("EU: {}".format(size_data['eu']), 0, 10)
    oled.text("US: {}".format(size_data['us']), 0, 30)
    oled.text("CM: {:.1f}".format(size_data['cm']), 0, 50)
    oled.show()

四、系統優化與校準

4.1 傳感器校準方法

1. 使用標準長度參照物（如250mm校準塊）
2. 采集10次測量數據求平均值
3. 計算補償系數：

calibration_factor = actual_length / measured_length

4.2 低功耗優化

# 深度睡眠模式配置
def enter_sleep():
    rtc = machine.RTC()
    rtc.irq(trigger=rtc.ALARM0, wake=machine.DEEPSLEEP)
    rtc.alarm(rtc.ALARM0, 60000)  # 60秒后喚醒
    machine.deepsleep()

五、完整系統工作流程

1. 用戶將腳放入測量區域
2. 壓力傳感器觸發測量啟動
3. 激光傳感器進行三維掃描
4. MicroPython處理數據并計算鞋碼
5. 結果展示在OLED屏上
6. 數據存儲至MicroSD卡
7. 系統進入低功耗模式等待下次測量

六、進階功能擴展

6.1 藍牙數據傳輸

import ble_simple_peripheral

def send_via_ble(data):
    peripheral = ble_simple_peripheral.Peripheral()
    peripheral.advertise()
    peripheral.send(str(data))

6.2 Web服務支持

import network
import usocket as socket

ap = network.WLAN(network.AP_IF)
ap.config(essid='ShoeSizeMeter')
ap.active(True)

def web_handler():
    conn = socket.socket()
    conn.bind(('',80))
    conn.listen(5)
    while True:
        client = conn.accept()
        request = client.recv(1024)
        response = "Your size: {}".format(last_measurement)
        client.send(response)
        client.close()

七、常見問題解決

1. 測量不準確：

   • 檢查傳感器安裝是否水平
   • 重新運行校準程序
   • 確保測量環境光照穩定

2. 系統崩潰：

   try:
      main_loop()
   except Exception as e:
      print("Error:", e)
      machine.reset()
   

3. 顯示異常：

   • 檢查I2C地址是否正確（通常0x3C）
   • 確認供電電壓穩定（3.3V）

八、項目應用前景

本系統可擴展應用于： - 智能鞋柜自動匹配 - 運動科學足部分析 - 零售業智能導購 - 醫療康復監測

通過MicroPython的快速開發特性，開發者可在2-3周內完成原型開發，物料成本控制在$20以內，具有較高的商業推廣價值。

注意事項：
1. 實際開發時需根據具體傳感器型號調整驅動代碼
2. 測量精度受環境溫度影響，建議在15-30℃環境使用
3. 本項目代碼遵循MIT開源協議 “`

該方案完整實現了基于MicroPython的智能鞋碼測量系統，包含硬件選型、核心算法、優化方法和擴展功能，可根據實際需求調整傳感器類型和顯示方式。通過模塊化設計，各功能組件可獨立測試與升級。