Wizja komputerowa to dziedzina stale rozwijająca się, a dzięki narzędziom takim jak Arduino i niedrogim modułom kamer możliwa jest obecnie realizacja innowacyjnych projektów bez konieczności inwestowania dużych sum pieniędzy. W tym artykule omówimy możliwości pracy z sztuczna wizja w projektach Arduino przy użyciu tanie moduły, korzystając z bibliotek i technik w celu optymalizacji wyników.
Jeśli jesteś entuzjastą technologii lub programistą szukającym nowych sposobów eksperymentowania, zintegruj a kamera do Twojego projektu Arduino otwiera świat możliwości. Tutaj znajdziesz szczegółowy przewodnik, który zawiera wszystko, czego potrzebujesz na temat widzenia komputerowego, z dostępnymi modułami.
Konfiguracja sprzętu dla projektów Computer Vision
Do pracy sztuczna wizja W Arduino ważne jest, aby zacząć od poprawna konfiguracja sprzętu. Moduł kamery OV7670 jest jedną z najpopularniejszych opcji ze względu na niski koszt i wszechstronność. Moduł ten można podłączyć do tablic np Arduino Nano 33 BLE Sense. Główną zaletą tej kamery jest obsługa rozdzielczości VGA (640 x 480) i integracja z narzędziami takimi jak TensorFlow Lite Micro do projektów uczenia maszynowego.
Do pierwszej instalacji potrzebne będą:
- Kompatybilna płyta główna, taka jak Arduino Nano 33 BLE Sense.
- Moduł kamery OV7670.
- Kable umożliwiające prawidłowe wykonanie połączeń.
- Odpowiedni zasilacz.
Największym wyzwaniem jest połączenie tego, co różne piny modułu do płyty głównej. Dokładność jest tutaj kluczowa, ponieważ nieprawidłowe podłączenie może prowadzić do awarii. Użycie taśmy do zabezpieczenia kabli jest prostym, ale skutecznym rozwiązaniem.
Konfiguracja oprogramowania
Gdy sprzęt jest już gotowy, następnym krokiem jest przygotowanie środowisko programistyczne. Arduino IDE jest najpopularniejszym narzędziem do kompilowania i ładowania programów na płytkę. Z menedżera bibliotek możesz zainstalować bibliotekę Arduino_OVD767x, zaprojektowaną specjalnie do pracy z tą kamerą.
Kroki konfiguracji oprogramowania:
- Pobierz i zainstaluj Arduino IDE.
- Otwórz menedżera bibliotek z „Narzędzi”.
- Znajdź bibliotekę Arduino_OV767x i zainstaluj ją.
Po zainstalowaniu możesz przetestować system, korzystając z dołączonego przykładu CameraCaptureRawBytes. Na tym etapie moduł rozpocznie wysyłanie surowych obrazów binarnych przez port szeregowy. Jeśli wszystko jest poprawnie skonfigurowane, powinieneś móc wyświetlić plik wzór testowy przed przystąpieniem do wyświetlania obrazów na żywo.
Optymalizacja widzenia komputerowego za pomocą TinyML
W bardziej zaawansowanych aplikacjach, takich jak te oparte na uczenie maszynoweistotna jest optymalizacja systemu do obsługi dużej ilości danych. Na przykład obrazy VGA zużywają około 300 KB pamięci, która przekracza możliwości płyt takich jak Nano 33 BLE Sense.
Aby rozwiązać ten problem, moduł OV7670 umożliwia pracę niższe rozdzielczości takie jak QVGA (320×240) lub QCIF (176×144), dostosowując dane przed wysłaniem ich do Arduino. Możesz także wybrać inny formaty kolorów takie jak RGB565 lub YUV422, w zależności od potrzeb projektu. Te formaty definiują sposób przechowywania wartości kolorów w każdym z nich piksel aby zoptymalizować wykorzystanie pamięci.
Niektóre projekty jeszcze bardziej zmniejszają rozdzielczość poprzez zastosowanie próbkowanie w dół, strategicznie usuwając piksele lub interpolując wartości w celu utrzymania jakości wizualnej. Ten krok jest niezbędny, jeśli pracujesz z modelami głębokiego uczenia się, takimi jak TensorFlow, które zwykle wymagają mniejszych obrazów dla efektywny trening.
Praktyczne zastosowania: rozpoznawanie obiektów za pomocą Pixy2
Kolejnym ciekawym modułem jest Pixy2, który łatwo łączy się z płytkami Arduino w celu wdrożenia rozpoznawania obiektów. Urządzenie to jest w stanie zidentyfikować w czasie rzeczywistym aż siedem obiektów i połączyć swoją funkcjonalność z ekranami OLED czy odtwarzaczami audio.
Pixy2 wyróżnia się także zdolnością wykrywania líneas i generować małe kody kreskowe, zaprojektowane specjalnie dla robotów poruszających się po wyznaczonych ścieżkach. Aby go skonfigurować, możesz skorzystać z oprogramowania Pixymon, projektując sygnatury kolorystyczne dla różnych obiektów, które system musi identyfikować.
Optymalizacja procesów dla sztucznego widzenia
Pracować z sztuczna wizja W Arduino wymaga to optymalizacji zarówno sprzętu, jak i oprogramowania. Na przykład funkcje takie jak digitalRead i digitalWrite mogą spowolnić przechwytywanie danych, jeśli nie są używane ostrożnie. Zamiast tego bezpośrednio zarządzaj portami GPIO za pomocą bardziej szczegółowe polecenia może znacznie przyspieszyć ten proces.
Kilka kluczowych wskazówek, jak zoptymalizować wydajność:
- W przypadku zastosowań, które nie wymagają wysokiej jakości, należy używać niższych rozdzielczości, takich jak QCIF.
- Upraszcza kod, eliminując niepotrzebne pętle.
- Rozważ użycie technik SIMD w celu uzyskania szybszych operacji na kompatybilnych procesorach.
W przypadku modułu OV7670 ostatnie ulepszenia w bibliotece Arduino_OV767x umożliwiły przeniesienie obrazowość do pamięci z imponującą szybkością. Na przykład możliwe było skrócenie czasu gromadzenia danych 1500 ms tylko 393 ms dla obrazów QCIF.
Wykorzystanie TensorFlow Lite Micro
Dla tych, którzy chcą przenieść swoje projekty na wyższy poziom, TensorFlow Lite Micro oferuje specjalistyczne narzędzia do pracy sztuczna inteligencja w mikrokontrolerach. Ta zoptymalizowana biblioteka może wykrywać zaawansowane wzorce, takie jak rozpoznawanie twarzy lub wykrywanie gestów, przy użyciu wstępnie wyszkolonych modeli dostosowanych do urządzeń o ograniczonych zasobach.
To środowisko korzysta również z najnowszych optymalizacji, takich jak CMSIS-NN, które radykalnie skracają czas wnioskowania poprzez wykorzystanie instrukcji specyficznych dla procesora, takich jak SIMD. Dzięki temu aplikacje uczenia maszynowego na Arduino są teraz znacznie szybsze i wydajniejsze.
Poruszanie się po świecie wizji komputerowej za pomocą Arduino jest wzbogacającym doświadczeniem. Od początkowej konfiguracji tanich kamer po wdrożenie algorytmów uczenia maszynowego – możliwości są praktycznie nieograniczone. Dzięki kreatywnemu podejściu i odpowiednim zasobom możesz eksplorować takie obszary jak Rozpoznawanie obiektów, śledzenie linii czy nawet zaawansowane projekty sztucznej inteligencji w czasie rzeczywistym.