温湿度代码编译错误1

A1223217358 2023-10-15 12:17:36

.\Objects\NBDevice.axf: error: L6002U: Could not open file .\objects\system_stm32f0xx.o: No such file or directory

错误如上,怎么解决

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善学坊 10-16
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您好!
1.您是依照哪节课哪个步骤操作时,遇到这个问题?
2.方便的话,告诉我们依照哪节课的哪个步骤操作,以便我们精准、快速地解答,提问参考:https://bbs.csdn.net/topics/603523759

由于问题说明缺少,以下解答不一定能解决问题,仅供参考:
3.课程中还有别的项目,可以也尝试一下别的项目看看是否有相同的问题;
4.如果别的项目没有问题,只有这个项目有问题,表明某些操作步骤出错、开发环境配置错误等,可以:
4A.清楚并重新下载这个项目;
4B.下载后直接编译测试测试,看是否编译通过;
4C.如果编译通过,那表示正常没有问题;
4D.如果编译不通过,可能是开发环境配置错误,可以把原先的开发软件全部卸载,重装再测试一下,或者换一台电脑测试一下;

基于深度学习的机器故障智能检测设备 作者:徐华 应用背景 在智能制造时代,随着工厂设备自动化程度不断越高,设备的预测性维护工作在生产中起着越来越重要的作用。预测性维护技术是未来智慧工厂重要构成部分,通过部署各种传感器,采集工厂设备各种运行状态数据,研究检测数据分析、预测算法微型化实现,快速便捷的对工业设备健康状况进行检测,在设备健康状况发生恶化之前做出合理的维护决策,消除设备的安全隐患。实现功能本项目基于RT-Thread、STM32开发板(NUCLEO-H743ZI2做了演示版本,ART-Pi只验证调试了传感器,跑通了流程,存在模拟i2c通信效率问题)、STM32 LSM6DSOX传感器、1.12寸OLED屏,SHT31温湿度传感器(温湿度数据暂时未参与建模)以及按键和指示灯设计一个MEMS振动监控设备。实际要求是利用检测设备运行状态数据预测机器的健康状况,但本项目只是一个原型设计,验证MCU采集传感器数据,并验证运行CNN学习模型离线预测的可行性,最终预测结果输出到OLED屏。RT-Thread 使用情况概述本项目功能基于RT-Thread开发,由于使用了Tensorflow,采用C/C++混合编程。NUCLEO-H743ZI2和ART-Pi开发板分别基于KEIL MDK和RT-Thread Studio开发。I2C分别采用了STM32HAL库(H743)和RT-Thread GPIO软件模拟(H750)调试开发。 硬件框架说明NUCLEO-H743ZI2开发板,传感器及OLED屏幕接I2C2_SDA和I2C2_SCL。BUTTON接PD_1,指示灯接PD_0。引脚对照如下: ART-Pi开发板,传感器及OLED屏幕接PH11和PH12。BUTTON接PH14,指示灯接PC7。 软件框架说明程序大体工作流程如下: 软件模块说明 NUCLEO-H743ZI2开发板软件: Source目录:Tensorflow Lite for Micro相关代码,收集传感器数据,基于训练的模型预测传感器状态,并在OLED上显示结果; Applications目录:main.c为主程序,其中增加了RT-Thread shell commands用于测试和调试。Sht31_sensor命令用于读取温湿度传感器值,实际暂时未参与建模和预测;sh1107g_oled命令为OLED显示测试命令;collect命令采集各状态传感器数据,输出到PC侧,整理标注后用于建模。Check命令为采集预测功能。主程序启动后,屏幕上显示提示信息,按button,开始运行。 Sensors:分别为LSM6DSOX,SHT31,OLED的驱动程序。 首先以RT-Thread shell commands形式,调试用到的各个外围设备。其中collect命令调试LSM6DSOX,并采集数据用于建模,采集的数据归为四类,在PC上构建CNN并训练模型,并保存模型文件。 通过xxd -i my_model.tflite > my_model_.cc命令,把模型文件转为数组形式。 Tensorflow相关代码用C++写,直接编译可能报如下错误,需要调整ARM Compile,以及不勾选Use MicroLIB。 ART-Pi开发板软件: 与NUCLEO-H743ZI2基本类似,最大区别是Tensorflow Lite是通过RT-Thread Settings添加的,i2c是gpio软件模拟的。检测识别代码放于下图红色标注处。 作品完整图片视频演示效果 首先是复位状态,屏幕上显示 “Measuring System Test for RT-Thread Test for Tensorflow Lite Micro Press button to start or stop” 按button,开始运行,屏幕显示预测状态。 调整传感器状态,MCU依据训练好的深度学习模型进行预测,屏幕上结果也跟着变化。 串口工具显示预测过程日志信息。 写在最后:首先感谢活动的组织者。作品只是一个原型设计,跑通了基本流程。算法没有优化。同时在ART-Pi上模拟I2C还在存在通信效率问题,还在优化。最后再次感谢组织者!!

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