Datorseende är ett ständigt växande område, och tack vare verktyg som Arduino och prisvärda kameramoduler är det nu möjligt att genomföra innovativa projekt utan att behöva investera stora summor pengar. Den här artikeln kommer att utforska möjligheterna att arbeta med konstgjord syn i Arduino-projekt med hjälp av lågkostnadsmoduler, dra nytta av bibliotek och tekniker för att optimera resultaten.
Om du är en teknikentusiast eller utvecklare som letar efter nya sätt att experimentera, integrera en kamera till ditt Arduino-projekt öppnar en värld av möjligheter. Här hittar du en detaljerad guide som samlar allt du behöver om datorseende med tillgängliga moduler.
Hårdvarukonfiguration för datorseendeprojekt
Att arbeta med konstgjord syn I Arduino är det viktigt att börja med korrekt konfiguration av hårdvaran. Kameramodulen OV7670 är ett av de mest populära alternativen på grund av dess låga kostnad och mångsidighet. Denna modul kan kopplas till kort som t.ex Arduino Nano 33 BLE Sense. Den största fördelen med denna kamera är dess stöd för VGA-upplösningar (640 x 480) och dess integration med verktyg som TensorFlow Lite Micro för maskininlärningsprojekt.
För den första installationen behöver du:
- Ett kompatibelt moderkort, som Arduino Nano 33 BLE Sense.
- En OV7670 kameramodul.
- Kablar för att göra anslutningar korrekt.
- En lämplig strömkälla.
Den största utmaningen ligger i att koppla ihop de olika modulstift till moderkortet. Noggrannhet är nyckeln här, eftersom felaktig anslutning kan leda till fel. Att använda tejp för att fästa kablarna är en enkel men effektiv lösning.
Programvarukonfiguration
När hårdvaran är klar är nästa steg att förbereda utvecklingsmiljö. Arduino IDE är det vanligaste verktyget för att kompilera och ladda program på kortet. Från bibliotekshanteraren kan du installera Arduino_OVD767x-biblioteket, designat speciellt för att fungera med den här kameran.
Steg för att konfigurera programvaran:
- Ladda ner och installera Arduino IDE.
- Öppna bibliotekshanteraren från "Verktyg".
- Hitta Arduino_OV767x-biblioteket och installera det.
När det är installerat kan du testa systemet med det medföljande CameraCaptureRawBytes-exemplet. Under detta skede kommer modulen att börja mata ut råa binära bilder genom serieporten. Om allt är korrekt konfigurerat bör du kunna visa en testmönster innan du fortsätter med livebilder.
Optimering för datorseende med TinyML
I mer avancerade applikationer, som de som baseras på maskininlärning, är det avgörande att optimera systemet för att hantera stora datamängder. Till exempel förbrukar VGA-bilder ca 300 KB minne, vilket överstiger kapaciteten hos kort som Nano 33 BLE Sense.
För att lösa detta problem kan du arbeta med modulen OV7670 lägre upplösningar såsom QVGA (320×240) eller QCIF (176×144), justera data innan du skickar den till Arduino. Du kan också välja olika färgformat såsom RGB565 eller YUV422, beroende på projektets behov. Dessa format definierar hur färgvärden lagras inom varje pixel för att optimera minnesanvändningen.
Vissa projekt minskar till och med upplösningen ytterligare genom att ansöka ner provtagning, strategiskt ta bort pixlar eller interpolera värden för att bibehålla visuell kvalitet. Detta steg är viktigt om du arbetar med modeller för djupinlärning, som TensorFlow, som tenderar att kräva mindre bilder för en effektiv träning.
Praktisk användning: Objektigenkänning med Pixy2
En annan intressant modul är Pixy2, som enkelt ansluts till Arduino-kort för att implementera objektigenkänning. Den här enheten kan identifiera upp till sju objekt i realtid och kombinera dess funktionalitet med OLED-skärmar eller ljudspelare.
Pixy2 sticker också ut för sin förmåga att upptäcka Lineas och generera små streckkoder, designade speciellt för robotar som följer markerade vägar. För att konfigurera den kan du använda programvaran Pixymon, designa färgsignaturer för de olika objekt som systemet måste identifiera.
Processoptimering för artificiell syn
Arbeta med konstgjord syn I Arduino krävs optimering av både hårdvara och mjukvara. Till exempel kan funktioner som digitalRead och digitalWrite bromsa datainsamlingen om de inte används försiktigt. Hantera istället GPIO-portarna direkt med hjälp av mer specifika kommandon kan påskynda processen avsevärt.
Några viktiga tips för att optimera prestanda:
- Använd lägre upplösningar som QCIF för applikationer som inte kräver hög kvalitet.
- Förenklar koden genom att eliminera onödiga loopar.
- Överväg att använda SIMD-tekniker för snabbare operationer på kompatibla processorer.
När det gäller OV7670-modulen har de senaste förbättringarna i Arduino_OV767x-biblioteket gjort det möjligt att överföra bildspråk till minnet med imponerande hastigheter. Till exempel var det möjligt att minska datafångsttiden för 1500 ms bara 393 ms för QCIF-bilder.
Utnyttja TensorFlow Lite Micro
För dem som vill ta sina projekt till nästa nivå erbjuder TensorFlow Lite Micro specialiserade verktyg att arbeta med artificiell intelligens i mikrokontroller. Detta optimerade bibliotek kan upptäcka avancerade mönster som ansiktsigenkänning eller gestdetektering, med hjälp av förtränade modeller som är inställda för enheter med begränsade resurser.
Denna miljö drar också nytta av de senaste optimeringar som CMSIS-NN, som dramatiskt minskar slutledningstiden genom att dra fördel av processorspecifika instruktioner som t.ex. SIMD. Således är maskininlärningsapplikationer på Arduino nu mycket snabbare och effektivare.
Att navigera i datorseendets värld med Arduino är en berikande upplevelse. Från att initialt sätta upp billiga kameror till att implementera maskininlärningsalgoritmer är möjligheterna praktiskt taget obegränsade. Med ett kreativt förhållningssätt och rätt resurser kan du utforska områden som t.ex objektigenkänning, linjespårning eller till och med avancerade artificiell intelligensprojekt i realtid.