Keinotekoinen visio Arduino-moduuleilla ja edullisilla kustannuksilla

  • Asenna edullisia kameramoduuleja konenäköä varten Arduino-projekteissa.
  • Optimoi laitteiston ja ohjelmiston kuvatietojen hallintaan tehokkaasti.
  • Ota käyttöön työkaluja, kuten TensorFlow Lite Micro, edistyneisiin koneoppimisprojekteihin.

keinotekoinen visio

Tietokonenäkö on jatkuvasti kasvava ala, ja Arduinon kaltaisten työkalujen ja edullisien kameramoduulien ansiosta on nyt mahdollista toteuttaa innovatiivisia projekteja ilman suuria rahasummia. Tässä artikkelissa tarkastellaan mahdollisuuksia työskennellä keinotekoinen visio Arduino-projekteissa käyttämällä edullisia moduulejahyödyntäen kirjastoja ja tekniikoita tulosten optimoimiseksi.

Jos olet teknologian harrastaja tai kehittäjä, joka etsii uusia tapoja kokeilla, integroi a Cámara Arduino-projektiisi avaa mahdollisuuksien maailman. Täältä löydät yksityiskohtaisen oppaan, joka kokoaa yhteen kaiken tarvitsemasi tietokonenäöstä ja käytettävissä olevista moduuleista.

Laitteiston konfigurointi Computer Vision -projekteja varten

näkökimppu

Työskennellä yhdessä keinotekoinen visio Arduinossa on välttämätöntä aloittaa oikea kokoonpano laitteistosta. OV7670-kameramoduuli on yksi suosituimmista vaihtoehdoista alhaisten kustannustensa ja monipuolisuutensa ansiosta. Tämä moduuli voidaan liittää kortille, kuten Arduino Nano 33 BLE Sense. Tämän kameran tärkein etu on sen tuki VGA-resoluutioille (640 x 480) ja integrointi työkaluihin, kuten TensorFlow Lite Micro koneoppimisprojekteihin.

Alkuasennuksessa tarvitset:

  • Yhteensopiva emolevy, kuten Arduino Nano 33 BLE Sense.
  • Kameramoduuli OV7670.
  • Kaapelit, jotta liitännät tehdään oikein.
  • Sopiva virtalähde.

Suurin haaste on erilaisten yhdistäminen moduulin nastat emolevylle. Tarkkuus on tässä avainasemassa, sillä väärä yhteys voi johtaa epäonnistumiseen. Teipin käyttö kaapeleiden kiinnittämiseen on yksinkertainen mutta tehokas ratkaisu.

Ohjelmiston konfigurointi

Kun laitteisto on valmis, seuraava vaihe on valmistella kehitysympäristö. Arduino IDE on yleisin työkalu ohjelmien kääntämiseen ja lataamiseen levylle. Kirjastonhallinnasta voit asentaa Arduino_OVD767x-kirjaston, joka on suunniteltu erityisesti toimimaan tämän kameran kanssa.

Ohjelmiston määritysvaiheet:

  • Lataa ja asenna Arduino IDE.
  • Avaa kirjastonhallinta kohdasta "Työkalut".
  • Etsi Arduino_OV767x-kirjasto ja asenna se.

Asennuksen jälkeen voit testata järjestelmää käyttämällä mukana tulevaa CameraCaptureRawBytes-esimerkkiä. Tässä vaiheessa moduuli alkaa tulostaa raakoja binäärikuvia sarjaportin kautta. Jos kaikki on määritetty oikein, sinun pitäisi pystyä näyttämään a testikuva ennen kuin jatkat live-kuvien näyttämistä.

Optimointi Computer Visionille TinyML:llä

Kehittyneemmissä sovelluksissa, kuten niissä, jotka perustuvat koneoppiminen, on ratkaisevan tärkeää optimoida järjestelmä käsittelemään suuria tietomääriä. Esimerkiksi VGA-kuvat kuluttavat noin 300 KB muistia, mikä ylittää Nano 33 BLE Sensen kaltaisten levyjen kapasiteetin.

Tämän ongelman ratkaisemiseksi OV7670-moduuli mahdollistaa työskentelyn pienemmät resoluutiot kuten QVGA (320 × 240) tai QCIF (176 × 144), säätämällä tietoja ennen niiden lähettämistä Arduinoon. Voit myös valita erilaisia värimuodot kuten RGB565 tai YUV422, riippuen projektin tarpeista. Nämä muodot määrittelevät, kuinka väriarvot tallennetaan kuhunkin pikseli muistin käytön optimoimiseksi.

Jotkut projektit jopa vähentävät resoluutiota edelleen hakemalla alas näytteenotto, poistamalla strategisesti pikseleitä tai interpoloimalla arvoja visuaalisen laadun ylläpitämiseksi. Tämä vaihe on välttämätön, jos työskentelet syvän oppimismallien, kuten TensorFlow'n, kanssa, jotka yleensä vaativat pienempiä kuvia tehokasta koulutusta.

Käytännön käyttötarkoitukset: Objektintunnistus Pixy2:lla

Toinen mielenkiintoinen moduuli on Pixy2, joka yhdistetään helposti Arduino-levyihin kohteen tunnistuksen toteuttamiseksi. Tämä laite pystyy tunnistamaan jopa seitsemän kohdetta reaaliajassa ja yhdistämään toiminnallisuutensa OLED-näyttöihin tai äänisoittimiin.

Pixy2 erottuu myös kyvystään havaita líneas ja luoda pieniä viivakoodeja, jotka on suunniteltu erityisesti roboteille, jotka seuraavat merkittyjä polkuja. Voit määrittää sen käyttämällä ohjelmistoa Pixymon, suunnittelee väriallekirjoituksia eri objekteille, jotka järjestelmän on tunnistettava.

Prosessin optimointi keinotekoista näköä varten

Työskennellä keinotekoinen visio Arduinossa se vaatii sekä laitteiston että ohjelmiston optimoinnin. Esimerkiksi toiminnot, kuten digitalRead ja digitalWrite, voivat hidastaa tiedonkeruuta, jos niitä ei käytetä huolellisesti. Sen sijaan hallitse GPIO-portteja suoraan käyttämällä tarkempia komentoja voi nopeuttaa huomattavasti prosessia.

Muutamia tärkeitä vinkkejä suorituskyvyn optimoimiseksi:

  • Käytä pienempiä resoluutioita, kuten QCIF, sovelluksissa, jotka eivät vaadi korkeaa laatua.
  • Yksinkertaistaa koodia poistamalla tarpeettomat silmukat.
  • Harkitse SIMD-tekniikoiden käyttöä nopeuttaaksesi yhteensopivien suorittimien toimintaa.

OV7670-moduulin tapauksessa Arduino_OV767x-kirjaston viimeaikaiset parannukset ovat mahdollistaneet siirron kuvakieli muistiin vaikuttavalla nopeudella. Esimerkiksi tiedonkeruuaikaa oli mahdollista lyhentää 1500 ms soolo 393 ms QCIF-kuville.

Hyödynnä TensorFlow Lite Microa

TensorFlow Lite Micro tarjoaa erikoistyökaluja niille, jotka haluavat viedä projektinsa uudelle tasolle Inteligencia keinotekoinen mikro-ohjaimissa. Tämä optimoitu kirjasto voi havaita kehittyneitä kuvioita, kuten kasvojentunnistuksen tai eletunnistuksen, käyttämällä valmiiksi koulutettuja malleja, jotka on viritetty resurssirajoitteisille laitteille.

Tämä ympäristö hyötyy myös viimeaikaisista optimoinneista, kuten CMSIS-NN, joka vähentää dramaattisesti päättelyaikaa hyödyntämällä prosessorikohtaisia ​​ohjeita, kuten SIMD. Siten Arduinon koneoppimissovellukset ovat nyt paljon nopeampia ja tehokkaampia.

Navigointi tietokonenäön maailmassa Arduinon avulla on rikastuttava kokemus. Edullisten kameroiden alustamisesta koneoppimisalgoritmien käyttöönottoon mahdollisuudet ovat käytännössä rajattomat. Luovalla lähestymistavalla ja oikeilla resursseilla voit tutkia esimerkiksi esineiden tunnistus, linjan seuranta tai jopa edistyneitä tekoälyprojekteja reaaliajassa.


Ole ensimmäinen kommentti

Jätä kommentti

Sähköpostiosoitettasi ei julkaista. Pakolliset kentät on merkitty *

*

*

  1. Vastuussa tiedoista: Miguel Ángel Gatón
  2. Tietojen tarkoitus: Roskapostin hallinta, kommenttien hallinta.
  3. Laillistaminen: Suostumuksesi
  4. Tietojen välittäminen: Tietoja ei luovuteta kolmansille osapuolille muutoin kuin lain nojalla.
  5. Tietojen varastointi: Occentus Networks (EU) isännöi tietokantaa
  6. Oikeudet: Voit milloin tahansa rajoittaa, palauttaa ja poistaa tietojasi.