基于嵌入式AI处理器的图形化编程机器人设计

[22]。实现人脸口罩识别与检测的前提是要拥有一个可以部署到嵌入式硬件上的模型文件。如果从零开始训练一个模型，那对于任何一个非专业的人来说，会是一个非常漫长的过程。本设计采用第三方Mx_YOLOv2模型训练器，它是整合集成了官方一些模型训练及转换等工具、以及深度学习框架Tensorflow（张量操作库）和Keras（基于Python的深度学习库）等依赖环境的一款PC软件。只需安装Python，然后使用该软件内置的一键配置脚本程序自动安装训练所需依赖库，如图4.21所示，即可完成环境配置。而且后续训练模型的过程也很方便。图4.21配置环境4.6.1准备训练数据集首先要准备一些没戴口罩的人脸图片以及戴口罩的人脸图片，训练出一个实用的网络模型至少要几万份高质量图片，对于只是实验应用的话大概几百张图片即可，通过网上爬取或使用开源的数据集，然后进行数据清洗（筛选满意的），再对图像预处理（使用工具批处理图像分辨率大小为模型可输入的大小），之后标注数据集（使用软件LabelImg框选物体并标注名称）生成标注文件。最后划分数据集，进行文件分类，数据集如表4.3所示。表4.3数据集名称描述训练集预处理后的图像测试集验证训练后的模型准确性验证集用于在训练过程中验证训练结果的图像训练集标签包含了训练集内图像的标注文件验证集标签包含了验证集内图像的标注文件4.6.2配置训练参数在训练器软件中，可以看到物体识别的参数调节界面，如图4.22所示。主要修改以下参数：标签（种类名称）、Anchors、训练集、训练集标签、验证集、验证集标签、测试集、迭代次数。其中Anchors是在图像上预设好的不同大小的参照框，以提取窗口内的特征，再让分类器判断该窗口是否为要检测的对象。Anchors可以在选择好训练集、训练集标签、验证集、验证集标签、测试集文件夹后，即可通过K-means聚类算法计算出来。图4.22配置训练参数4.6.3训练模型导入刚才的配置文件，并点击开始训练按钮，训练时终端显示信息如图4.23所示。训练时终端中显示的两个重要参数：Epoch（时期）：输入所有训练集对神经网络模型进行一次完整训练，即在网络模型中完成一次正向传播与反向传播，这个过程称为一次训练时期。Loss（损失函数）：损失函数相对越低说明训练的模型越好，但过低的话就会出现过拟合，这时就需要适当降低迭代次数，一般loss达到0.005以下即可。训练完成后生成两个模型文件yolov2.h5和yolov2.tflite，h5模型文件可以在PC机上进行测试验证；tflite模型文件是h5文件经过TensorflowLite转换得到的模型文件，它能够更好的部署到小型设备上，例如手机。图4.23训练模型4.6.4测试模型在将模型部署到K210上之前，使用该软件对模型的效果进行检测。首先选择刚训练好的模型文件yolo.h5，程序会调用模型对测试集中的图片进行预测输出结果，如图4.24所示，1-boxes代表的是图像中找到一个对象，0-boxes代表的是图像中没有找到对象。图4.24测试模型接下来点击“打开文件夹查看结果”，程序将会把存有预测结果的文件夹打开，如图4.25所示，可以看到预测结果还是很理想的。图4.25测试结果4.6.5转换模型tflite模型算法往往是基于浮点型运算实现的，而浮点型数据在存储和计算方面都对K210芯片等嵌入式平台来说难以快速解析且占用内存多，需要使用官方的模型转换器工具将tflite模型文件量化为整型数据并转换成在K210芯片上能加速运行的kmodel模型文件。使用nncase软件，打开选择需要转换的模型文件、模型输出保存的地址以及包含部分训练图片的文件夹，然后点击转换按钮，即可完成模型转换，如图4.26所示。图4.26模型转换4.6.6部署模型使用官方的烧录工具将模型下载到K210的flash内存地址（自定义），然后根据模型参数编写人脸口罩识别的MicroPython应用程序，首先要初始化摄像头以及网络模型，然后在循环函数中，获取摄像头捕获的一帧图像，将其输入到网络模型中进行推理计算，当计算出结果即识别出物体，将结果信息通过image类的函数绘制识别框及识别结果（识别为masks类及置信度得分），如图4.27所示，然后继续下一帧的图像处理。由于网络模型输入的图片大小为224×224，而显示窗口为320×240，所以少了一部分显示区域。图4.27人脸口罩识别结果通过串口连接REPL模式来调试程序，最后将调试完成的.py文件下载到文件系统，后面即可在板子上直接执行文件运行程序，程序流程如图4.28所示。图4.28人脸口罩识别程序流程4.6.7推理模型推理模型的过程为：K210芯片上的CNN加速器KPU片上静态随机存储器或外部flash闪存中加载CNN模型到运行内存上，使用YOLOv2算法对输入数据进行推理。YOLO原理：YOLO模型将输入图片划分为多个区域，并针对每个区域计算并预测边界框、置信度和类别概率。主要为以下三个主要参数：S（网格）：划分图像的网格单元数，各自寻找目标的边界框位置。B（边界框）：即每个网格将预测的目标框个数，边界框的宽高范围为整个图片。C（类别）：可以被每个网格单元上预测的不同类别的数量。图4.29YOLO原理如图4.29所示。从图中的左边开始，将输入图像卷积为S×S个单元格，并针对每个网格单元预测B个目标边界框和这些边界框的置信度，以及C个类别的概率。其中每个边界框包括5个参数，即边界框的起点（x，y）、宽高（w，h）、置信度（confidence）。网络的输出结果为一个三阶张量，张量维度为S×S×（B×5+C）。从图中可看出图像被划分为7×7网格单元（S=7），每个单元生成两个边界框（B=2），如图4.30（a）所示。置信度定义边界框包含一个对象的概率（例如，检查包围白色汽车的边界框），由边界框的厚度表示描述。但这只能知道图像中的对象在哪里，而不知道边界框里面是什么。因此，通过每个单元格预测类别概率，如果网格单元格预测有汽车，那就意味着：如果此网格单元格中有物体，则该物体就是汽车。假如某个物体的中心点落在了某个网格里面，那该网格将负责预测这个物体。如图4.30（b）所示，设左下角网格坐标为（1，1），小狗所在蓝色矩形框的中心，刚好在坐标为（2，3）的网格，则该网格所对应的置信度标1，相反则标为0。 （a）单元生成两个边界框 （b）中心点负责识别该物体图4.30YOLO识别物体原理YOLO模型可以识别20个类别的对象（C=20），将边界框和类别预测相结合，得出7×7×（2×5+20）=1470维度的张量。对张量设定阈值（例如，置信度大于60％）来过滤低于该概率的检测结果。CNN加速器KPU：K210芯片上的KPU抽象化CNN算法执行的复杂性。如图4.31所示，其使用先进先出(FIFO)缓冲器，依次处理神经网络模型的各层参数。通过KPU读取CNN模型每一层的数据及参数，并使用Tiny-YOLOv2算法调用该层的核函数。该处理流水线内置的回调机制，可在KPU硬件完成整个处理序列时执行自定义的例程。图4.31KPU推理过程

第5章图形化编程机器人系统测试本章在前面对嵌入式软硬件平台的搭建及应用测试完成的基础上，结合图形化编程软件进行系统测试。软件界面如图5.1所示，左侧为模块区，中间为程序构建区，右侧为MicroPython程序显示区，左上方橙色栏有“项目”选项和颜色选项，右上方“圆点”图标表示打开摄像头图传，“三角形”图标表示保存程序并运行传输工具。图5.1图形化编程软件界面软件除了包含循环、逻辑、运算、变量、数组、函数等基本程序结构模块，还有网络连接模块、机器视觉模块等等，也有基本的硬件IO操作，如图5.2所示。图5.2IO程序块下面以人脸口罩识别与检测应用为例，使用图形化软件搭建程序测试来实现。首先搭建视觉相关的初始化模块，如摄像头配置、CNN网络模型等，然后搭建网络连接的模块，如Wi-Fi连接、Socket创建与连接等，最后通过各种模块结合，搭建循环程序，完成摄像头捕获一帧图像、yolo算法运行网络模型对图像计算识别、将识别结果通过机器视觉算法绘制显示出来、压缩一帧图像并转换字节数据、通过Socket发送到PC机服务端等一系列循环任务。最终图形化程序如图5.3所示。图5.3人脸口罩识别与检测的图形化程序其对应MicroPython程序的部分显示如图5.4所示。图形化程序搭建完成之后，点击运行按钮，自动保存为Python脚本文件，并打开文件传输工具，通过USB线将板子连接到PC机，点击工具的Connect按钮，连接成功后这时软件工具右边显示了板子上文件系统里面的一些Python脚本文件，这时可以在左边主机文件夹里面选择自己编写的Python脚本文件，通过点击Transfer按钮将Python脚本文件传输到板子上的文件系统，如图5.5所示。图5.4人脸口罩识别与检测的MicroPython程序图5.5传输Python脚本文件然后可以双击该文件打开查看，还可以编辑，最后点击Exexcute按钮即可在板子上运行该文件，如图5.6所示。工具还可以打开终端查看系统运行信息，软件打开图传服务端来查看视频流。运行效果如图5.7所示。图5.6运行文件图5.7运行效果如果想要在开机的时候自动运行程序，可以将板子上的Python脚本文件保存命名为main.py，效果如图5.8所示。图5.8开机运行程序

第6章总结与展望6.1总结本文的主要工作是设计基于嵌入式AI处理器的图形化编程机器人。主要特点是融入了AI硬件，支持图形化编程、MicroPython和Ｃ语言三种方式。采用图形化的编程方式，降低了学习人工智能与机器人的门槛，而利用MicroPython脚本语言的特性满足了平台通用性的需求，加上模块化的工程构建方式，提高了嵌入式C语言的开发效率。本文主要设计成果总结如下：研究分析国内外图形化编程机器人的现状和优缺点，明确研究内容及机器人系统功能需求，融入嵌入式AI硬件平台，设计了图形化编程机器人系统平台。采用RISC-V+FPIOA的AI硬件平台满足了易用性和端口资源可重构的需求，任意的IO口可以实现多种硬件接口功能，即连接硬件不需要“对号入座”。搭建了可自定义的开发环境，采用开源C/C++工程框架及其图形化菜单配置，和模块化的结够，可以很方便的配置整个工程，用户可以通过C语言快速进行二次开发。基于MicroPython的图形化编程方式实现语法接口统一，对于其他支持MicroPython的嵌入式系统或者学过Python语言的用户同样适用。实现了图形化编程机器人的低延迟实时无线图传。设计了人脸口罩识别的AI应用，并可以以图形化编程的方式实现AI功能。6.2展望本文设计的基于嵌入式AI处理器的图形化编程机器人是一个经济实用的机器人教学平台，不仅是一款学习机器人和AI相关知识的有力工具，而且对AI机器人的教学与开发的发展有一定促进作用。但本设计仍然存在问题与不足的地方，作为一款嵌入式产品在整个系统方面还有待提高。因此列出以下几点需要改进完成的工作：对于MicroPython的交互式运行（REPL），目前只是通过有线串口交互，如果可以实现无线REPL交互，那将更方便控制机器人且提高灵活性。目前还可以再优化系统内存资源，添加更多的MicroPython模块。目前只开启一个MicroPython解释器的进程，同一时间只能运行一个Python脚本程序，后续可以通过优化运存资源，开启两个MicroPython解释器的进程，来满足用户同时处理两种任务的需求。

参考文献郭欢,王清珍.一种图形化积木式编程软件的设计[J].人工智能与机器人研究,2020,9(1):24-31.潘一佩.面向教育机器人的图形化编程模块设计及优化[D].华南理工大学,2017.殷树明.基于图形化设计的教育机器人开发平台[D].苏州大学,2008.SebastianP,MartinL.EvaluationofmicroPythonasapplicationlayerprogramminglanguageoncubeSats[C]//ARCS.Austria:IEEE.2017:17-25.李嘉瑞.智能教育机器人硬件系统的设计与实现[D].北方工业大学,2017.杨涛,杨博雄,尹萍,熊纯,余俊.基于高性能嵌入式AI计算平台的人机交互手势控制识别研究[J].信息记录材料,2019,20(11):175-177.筱原,勇二.在嵌入式设备中实现AI性能的e-AI技术[J].电子产品世界,2017,24(12):21.毕盛.嵌入式人工智能技术开发及应用[J].电子产品世界,2019,26(05):14-16+25.KhamphrooM,KwankeoN,KaemarungsiK,etal.MicroPython-basededucationalmobilerobotforcomputercodinglearning[C]//20178thInternationalConferenceofInformationandCommunicationTechnologyforEmbeddedSystems(IC-ICTES).IEEE,2017.“MicroPythonintroduction”,MicroPython,2016.[Online].Available:/.Accessed:Nov.13,2016.徐志江,饶晨,徐红,彭宏.MicroPython用于单片机实验教学新模式的设计与研究[J].计算机教育,2019,(03):168-172.Kendryte.K210datasheet[M].//documents/kendryte_datasheet_20180919020633.pdf,2018-09-19.曾令栋.全方位移动机器人底盘设计与运动控制实现[D].西北师范大学,2018.PiccirilloJ.Theartandscienceofselectingrobotmotors[J].Unpublisheddraftpaper.Accessed:March,2009,1:2013.常周林.机器人云台控制中的PID技术应用[J].信息记录材料,2018,19(02):61-63.赵桂玲,姜雨含,李松.IMU标定数学建模及误差分析[J].传感技术学报,2016,29(06):886-891.刘石亮.基于STM32的摄像机云台系统的设计[D].湖南大学,2018.Poniszewska-MarandaA,KaczmarekD,KryvinskaN,etal.StudyingusabilityofAIintheIoTsystems/paradigmthroughembeddingNNtechniquesintomobilesmartservicesystem[J].Computing:1-25.HowardAG,ZhuM,ChenB,etal.MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications[J].2017.严敏佳.CNN目标检测系统在嵌入式平台的设计与实现[D].电子科技大学,2019.J.Redmon,S.Divvala,R.Girshick,etal.YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection[C].2016IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),LasVegas,NV,USA,2016J.Redmon,A.Farhadi.YOLO9000:Better,Faster,Stronger[C].2017IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),Honolulu,HI,USA,2017,6517-6525

谢辞大学四年一转眼即将过去，我的校园生活也将画上句号，在这里除了日夜相伴的校园，更是有知心的老师和同学，因为有了他们，才构成了我大学生涯的丰富多彩。即将离别之际，除了对未来无限憧憬之外，心中更多了几份的不舍和无尽的感激之情。在毕业设计这段时间里，我学到了很多知识也有很多感受。在毕业设计和论文编写的过程中，我始终得到了李琳导师的帮助和关心，多次指出程序及论文不当之处，几易其稿。老师渊博的知识和严谨的治学作风使我受益匪浅，对顺利完成本设计起到极大的作用。借此我向导师表示我最诚挚的感谢和祝福。本论文的完成也离不开其他各位老师、同学和朋友的关心与帮助。在此感谢工院各位老师在论文开题、初稿、预答辩期间所提出的宝贵意见与建议，还要感谢同学们在科研过程中给予我诸多鼓励和帮助。回想整个毕业设计的过程，虽有不易，却让我除却浮躁，收获颇多。在此还要感谢父母在我求学生涯中给予我无微不至的关怀和照顾，一如既往地支持我、鼓励我，是他们的理解与支持让我能够在学校专心完成我的学业。最后，我向母校老师们再次表示衷心的感谢和美好的祝福，感谢你们的辛勤栽培，祝老师们幸福健康。“不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。在今后的学习和工作中，我将继续保持良好学风，从点滴中积累，让自己全面发展，更上层楼！

附录附录1人脸口罩识别MPython源代码import

sensor,

image,

time

import

KPU

as

kpu

sensor.reset(dual_buff=True)

sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)

sensor.set_framesize(sensor.QVGA)

sensor.set_windowing((224,

224))

sensor.set_hmirror(0)

classes=["Masks","Un_Masks"]

#

模型的标签名称

task

=

kpu.load(0x600000)

#

加载flash内存中的模型

anchor

=

(0.83,

1.02,

1.51,

1.8,

2.2,

2.84,

3.02,

3.99,

4.0,

5.2)

#

网络对象、概率阈值、框交叠的门限、锚点数、锚点参数

a

=

kpu.init_yolo2(task,

0.6,

0.3,

5,

anchor)

clock

=

time.clock()

while(True):

clock.tick()

img

=

sensor.snapshot()

#

获取一帧图像

code

=

kpu.run_yolo2(task,img)

#

将一帧图像输入到网络模型计算

if

code:

#

网络计算出结果

for

i

in

code:

img.draw_rectangle(i.rect())

#

绘制识别框及识别信息

img.draw_string(i.x()+40,i.y()-30,classes[i.classid()],(255,255,255),2)

img.draw_string(i.x()+40,i.y()-10,str(round((i.value()*100),2))+"%",(255,255,255),2)

fps

=

clock.fps()

img.draw_string(2,2,

("%2.1ffps"

%(fps)),

color=(255,255,255),

scale=2)

a

=

kpu.deinit(task)

附录2图形化编程软件附录3人脸口罩识别效果ADDINNE.Rep

电脑无法识别U盘该怎么办HYPERLINK电脑无法识别U盘怎么办?打开我的电脑上单击右键，在快捷菜单里，选择“管理”，打开“计算机管理”窗口。在计算机管理窗口里，选择“存储”下面的“磁盘管理”，如果看得到没有盘符的U盘，那么在这个U盘上按鼠标右键，选择“更改驱动器名称和路径”选项，就打开了“更改……的驱动器号和路径”对话框。再点击“更改”按钮，打开“更改驱动器号和路径”的对话框，在“指定以下驱动器号”的右边下拉列表里，选择你希望分配给U盘的驱动器号，尽可能靠后选择，比如X、Y、Z，选择好后，单击确定按钮，回到上一次“更改……的驱动器号和路径”对话框窗口，再一次单击确定，就回到“计算机管理”窗口。至此，如果一切正常，就给U盘单独设置了一个长久使用的驱动器号，并却，不受虚拟驱动器的影响了。建议将U盘插到电脑上，看任务栏中是否显示图标，如果显示，在我的电脑点右键查看属性——高级——硬件——设备管理器——查看里面是否有问号的设备，在问号设备上点右键——更新驱动程序然后下一步——否暂时不连接到网络——下一步自动安装软件（推荐）就可以了另外：系统不认U盘的几种处理方法1.禁用主板usb设备。管理员在CMOS设置里将USB设备禁用，并且设置BIOS密码，这样U盘插到电脑上以后，电脑也不会识别。这种方法有它的局限性，就是不仅禁用了U盘，同时也禁用了其他的usb设备，比如usb鼠标，usb光驱等。所以这种方法管理员一般不会用，除非这台电脑非常重要，值得他舍弃掉整个usb总线的功能。但是这种屏蔽也可以破解，即便设置了密码。整个BIOS设置都存放在CMOS芯片里，而COMS的记忆作用是靠主板上的一个电容供电的。电容的电来源于主板电池，所以，只要把主板电池卸下来，用一根导线将原来装电池的地方正负极短接，瞬间就能清空整个CMOS设置，包括BIOS的密码。随后只需安回电池，自己重新设置一下CMOS，就可以使用usb设备了。（当然，这需要打开机箱，一般众目睽睽之下不大适用~~）2.修改注册表项，禁用usb移动存储设备。打开注册表文件，依次展开"HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\usbehci”双击右面的“Start”键，把编辑窗口中的“数值数据”改为“4”，把基数选择为“十六进制”就可以了。改好后注销一下就可以看见效果了。为了防止别人用相同的方法来破解，我们可以删除或者改名注册表编辑器程序。提示：“Start”这个键是USB设备的工作开关，默认设置为“3”表示手动，“2”是表示自动，“4”是表示停用。3.在computermanagement里将removablestorage的使用权限禁止。computermanagement是一个windows管理组件，可以在控制面板——管理工具——计算机管理打开。在该工具窗口中storage——removablestorage——property中，general项，可以控制系统托盘是否显示security则可以管理移动存储设备的使用权限。在security中将普通用户的使用权限降低，就可以达到禁用u盘的目的。破解的方法也很简单，管理员降低普通用户移动存储设备的使用权限，但未必禁用computermanagement的使用权限。普通用户可以通过这个工具解除usb移动存储设备的使用权限限制。另外，值得一提的是，如果u盘插到电脑上后可以驱动，但是我的电脑里却没有盘符，很有可能是管理员改动了u盘的默认盘符，使得我的电脑不能识别。这种情况，可以在movablestorage中看到u盘驱动器。可以在u盘驱动器属性设置里为u盘重新分配一个盘符，再重新插拔一次u盘，就可以在我的电脑里看到u盘的盘符了。一、首先可以将该U盘换到别的机器上，看使用是否正常。如果排除了硬件损坏的可能，一般就是软件方面有问题。在WindowsXP+SP1操作系统下，有些USB2.0设备的确常常出现工作不稳定的问题，可以试试安装设备自带的USB2.0驱动程序。另外最好不要使用USB延长线，防止因为供电不足而造成不稳定现象。如果仍无效，可以在主板BIOS设定中，将USB接口强行设置为USB1.1传输速率。二、（适用于WIN98）启动计算机，进入主板BIOS设置，检查BIOS中USB的相关选项是否已经打开：OnChipUSB设定为Enabled；USBController设定为Enabled；PNPOSInstalled设定为Yes；AssignIRQForUSB设成Enabled。要正常使用USB设备首先要开启USB接口，在主板BIOS里可以进行此项工作，一般来说只需在BIOS中进入ChipsetFeatures设置，并将USBKeyborad/MouseLegacy选项设定为Enable，就能够保证在操作系统下使用USB键盘了。这些选项的作用是打开主板芯片组对USB设备的完全支持，为系统识别USB设备做准备工作。三、USB口接触不好处理办法：拔下，等十秒钟再插上USB口，使接触完好；五、闪存盘驱动程序没有安装完成(WIN98系统下)处理办法：鼠标点“我的电脑”，选择属性找到“通用串行总线”，删除其中的USBMASSSTORAGE项，再点击“刷新”，然后按照提示重新安装一次驱动程序。六、接其它USB设备(如扫描仪、打印机、数码相机)时可以正常使用，接优盘时闪指示灯不亮，不能够使用。1、检查优盘与电脑的联接是否正常，并换用其它USB接口测试。2、检查设备管理器，看是否出现”通用总线设备控制器”条目，如果没有，请将电脑主板BIOS中USB接口条目*激活(ENABLE)。3、如果电脑安装过其它类型USB设备，卸载该设备驱动程序，并首先安装优盘驱动程序。4、到其它电脑试用此优盘，确认是否优盘不良。七、启动型优盘在的电脑上无法实现启动，可能是主板型号不支持。如何判断一块主板是否支持闪存盘启动系统启动型优盘是采用模拟USB软驱和USB硬盘的方式启动电脑的。只要电脑主板支持USB设备启动，即BIOS的启动选项中有USB-FDD、USB-HDD或是其它类似的选项，就可以使用启动型优盘启动电脑。八、第一次在电脑上使用优盘，未出现提示发现新硬件的窗口，驱动程序无法安装的原因可能是：1、主板usbcontroller未启用解决办法:在电脑主板BIOS中启用此功能。2、usbcontroller已经启用但运行不正常解决办法:在设备管理器中删除”通用串行控制器”下的相关设备并刷新。3、优盘被电脑识别异常，在设备管理器中表现为带有黄色？或！的”其它设备”或“未知设备”。解决办法:删除此设备并刷新。九、大容量的U盘(例如兼具MP3播放器或录音功能的U盘)或移动硬盘在电脑上无法正常使用，虽然系统提示找到了未知的USB设备，但无法正确识别U盘或移动硬盘。原因可能是：1．USB接口供电不足:系统为每个USB接口分配了500mA的最大输出电流，一般的U盘只需要100mA的工作电流，因此在使用过程中不会出现什么问题。大多数移动硬盘所使用的是普通的2.5英寸硬盘，其工作电流介于500mA~1000mA之间，此时假如仅仅通过USB接口供电，当系统中并无其他USB设备时，那么还是可以勉强使用的，但如果电压不稳的话，就随时可能出现供电不足的问题。特别是使用支持USB2.0的移动硬盘时，情况最为严重。另外，如果你的笔记本电脑使用电池供电，那么USB接口所分配的电量就更小了。2．使用了外接的USB扩展卡:在笔记本电脑中使用USB2.0的U盘或移动硬盘时，如果笔记本电脑不支持USB2.0技术，一般必须通过PCMCIA卡转USB2.0的扩展卡来间接实现支持，这些扩展卡基本上都采用NEC公司的D720100AGMUSB控制芯片，少则提供两个USB2.0接口，多则提供五个USB2.0接口，对一般用户而言足够使用了。由于PCMICA接口提供的电源功率比板载USB接口要小，这样就会由于供电不足而导致移动硬盘工作的出现问题。解决方案:1.它从USB连接线上接移动硬盘的一端引出一根转接线，可以插入电脑背后的PS/2接口取电，这里可以比USB接口提供更大的电流输出。2.利用电源补偿线(也称“键盘取电线”)，如果U盘或移动硬盘的包装盒中提供了选配的电源适配器，你就可以直接使用外接电源，这样就可以从根本上避免供电不足的情况发生了前置USB线接错。当主板上的USB线和机箱上的前置USB接口对应相接时把正负接反就会发生这类故障，这也是相当危险的，因为正负接反很可能会使得USB设备烧毁。所以尽量采用机箱后置的USB接口,也少用延长线.也可能是断口有问题,换个USB端口看下.USB接口电压不足。当把<ahref="mobileharddisk">移动硬盘</a>接在前置USB口上时就有可能发生系统无法识别出设备的故障。原因是<ahref="">移动硬盘</a>功率比较大要求电压相对比较严格，前置接口可能无法提供足够的电压，当然劣质的电源也可能会造成这个问题。解决方法是<ahref="">移动硬盘</a>不要接在前置USB接口上，更换劣质低功率的电源或尽量使用外接电源的硬盘盒，假如有条件的话。主板和系统的兼容性问题。呵呵这类故障中最著名的就是NF2主板与USB的兼容性问题。假如你是在NF2的主板上碰到这个问题的话，则可以先安装最新的nForce2专用USB2.0驱动和补丁、最新的主板补丁和操作系统补丁，还是不行的话尝试着刷新一下主板的BIOS一般都能解决。系统或BIOS问题。当你在BIOS或操作系统中禁用了USB时就会发生USB设备无法在系统中识别。解决方法是开启与USB设备相关的选项。就是开机按F2或DEL键,进入BIOS,把enableusbdevice选择enable。拔插要小心,读写时千万不可拔出,不然有可能烧毁芯片。XP中任务栏中多出USB设备的图标，打开该图标就会在列表中显示U盘设备，选择将该设备停用,然后你再拔出设备，这样会比较安全。

其实判断软件硬件问题很简单,在别的机器或换个系统试试就可以了.有些小的问题不妨先用专门软件格式化下.还有提醒大家WINDOWS下格式化时要选择FAT,不要选FAT32。

提示无法识别的USB设备维修

故障提示如图：

无法识别的USB设备：UnknownUSBDevice.很多人都遇到过的一个问题，所谓“无法识别”对于操作系统来说，或者是驱动程度有问题，或者是USB设备出现了问题，或者是计算机与USB设备连接出现了故障，解决问题的方法也是从这几处着手。

对于不同的设备会有不同的处理方法，了解USB设备正常工作需要的条件以及一些可能影响USB设备正常工作的因素，会有助于解决问题。

下面是保证USB设备可以正常工作的一些条件：（1）USB设备本身没有任何问题——可以通过在其它计算机上进行测试，保证能正常工作；（2）USB接口没有任何问题——可以通过连接其它的USB设备在此接口上进行测试；（3）USB设备的驱动程序已经正确安装，如果有详细说明书的USB设备，一定要仔细查看相应的说明文件，按照说明安装相应的驱动程序；Windows2000以后的操作系统以识别大部分的USB设备，Windows98以前的操作系统可以安装USB设备自带的驱动或者安装通用的USB设备驱动程序。下面是可能影响USB设备正常工作的一些情形：（1）USB设备已经出现了故障（同样的条件以前可以正常使用，现在出现了问题）；（2）USB接口有问题，比如a.USB前置接口极性接反，这可能导致USB设备烧毁，所以一定要仔细看一下主板说明书，防止接错；b.接口电压不足，一些<ahref=".com/mobileharddisk">移动硬盘</a>常会有这样的问题，主机后面的USB接口往往会比前置USB接口更可靠一些；c.主板与操作系统兼容性有问题，安装最新的主板驱动程序可以最大程度地避免此类问题；d.Bios中禁止了USB设备，可能通过更改BIOS中相应的设置来解决；e.操作系统问题，可以通过重装操作系统来解决；（3）USB驱动程序有问题：如果怀疑驱动有问题时，应当保证安装了该设备相应型号的最新驱动程序或确认操作系统不需要安装特别的驱动，最新的驱动可以通过从网上设备生产商的主页上去查找。

当USB设备出现问题时，除了根据实际的错误提示信息寻找解决方案以外，还要仔细查看USB设备的具体品牌、型号、生产商，在搜索结果时包括这些信息，可以更容易地找到对应的解决方法。象有些插拔费劲需要经常处于连接状态的USB设备暂时出现故障，操作系统不停地出现“无法识别的USB设备”这样恼人的提示时，可以在设备管理器中暂时关闭通用串行总线控制器中相应的USB端口或者禁止相应的USB设备。关于无法识别的usb设备

电脑设置

插入后，就会在右下角弹出电脑正在尝试连接此USB设备的一些信息，有时就会弹出对话框让用户选择，有些用户还没看清就点了否，或者因为电脑一些初始的设置问题，禁止了USB的一些功能。

解决办法：右键点“我的