【源码】基于Python和Arduino的果实分类系统

项目简介

本项目借助K-Nearest Neighbor（KNN）算法达成果实分类任务。系统可接收Arduino板经串口发送的果实重量与颜色数据，运用KNN算法对数据分类处理，从而判断果实类型。项目涵盖Python和Arduino两部分，Python部分负责数据处理与分类，Arduino部分负责数据采集与发送。

项目的主要特性和功能

1. 数据采集：通过连接到Arduino板的传感器收集果实的重量和颜色数据。
2. 数据传输：Arduino板经串口把数据传至计算机。
3. 数据处理与分类：Python程序接收Arduino传来的数据，用KNN算法进行分类处理以判断果实类型。
4. 结果输出：依据分类结果，通过串行通信向Arduino发送不同响应信号，控制后续操作。

安装使用步骤

1. 准备硬件：准备Arduino板、传感器（如重量传感器和颜色传感器）、计算机。
2. 连接硬件：将Arduino板、传感器和计算机连接起来。
3. 安装软件：安装Python、Pyserial、Sklearn、Pandas、Numpy等库。
4. 配置Arduino程序：编写用于采集数据并通过串口发送数据的Arduino程序。
5. 运行Python程序：运行Python程序，接收Arduino发送的数据，并使用KNN算法进行数据处理和分类。
6. 测试和调整：测试系统性能，根据实际需求调整参数和算法。

使用时，需确保传感器与Arduino板连接正确，Python程序能正确接收Arduino发送的数据，且KNN算法的参数设置合理。另外，本项目的数据集为私人的，实际使用时需自行准备数据集进行训练和测试。

下载地址

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