Penglihatan komputer ialah bidang yang sentiasa berkembang, dan terima kasih kepada alatan seperti Arduino dan modul kamera mampu milik, kini boleh melaksanakan projek inovatif tanpa perlu melabur sejumlah besar wang. Artikel ini akan meneroka kemungkinan bekerja dengan penglihatan buatan dalam projek Arduino menggunakan modul kos rendah, mengambil kesempatan daripada perpustakaan dan teknik untuk mengoptimumkan hasil.
Jika anda seorang peminat teknologi atau pembangun yang mencari cara baharu untuk mencuba, integrasikan a kamera kepada projek Arduino anda membuka dunia kemungkinan. Di sini anda akan menemui panduan terperinci yang menghimpunkan semua yang anda perlukan tentang penglihatan komputer dengan modul yang boleh diakses.
Konfigurasi Perkakasan untuk Projek Penglihatan Komputer
Untuk bekerjasama penglihatan buatan Dalam Arduino, adalah penting untuk bermula dengan konfigurasi yang betul daripada perkakasan. Modul kamera OV7670 adalah salah satu pilihan yang paling popular kerana kos rendah dan serba boleh. Modul ini boleh disambungkan ke papan seperti Arduino Nano 33 BLE Sense. Kelebihan utama kamera ini ialah sokongannya untuk resolusi VGA (640 x 480) dan penyepaduannya dengan alatan seperti TensorFlow Lite Micro untuk projek pembelajaran mesin.
Untuk pemasangan awal, anda memerlukan:
- Papan induk yang serasi, seperti Arduino Nano 33 BLE Sense.
- Modul kamera OV7670.
- Kabel untuk membuat sambungan dengan betul.
- Bekalan kuasa yang sesuai.
Cabaran terbesar terletak pada menghubungkan yang berbeza pin modul ke papan induk. Ketepatan adalah kunci di sini, kerana sambungan yang salah boleh menyebabkan kegagalan. Menggunakan pita untuk mengamankan kabel adalah penyelesaian yang mudah tetapi berkesan.
Konfigurasi Perisian
Setelah perkakasan siap, langkah seterusnya ialah menyediakan persekitaran pembangunan. Arduino IDE ialah alat yang paling biasa untuk menyusun dan memuatkan program pada papan. Daripada pengurus perpustakaan, anda boleh memasang perpustakaan Arduino_OVD767x, direka khusus untuk berfungsi dengan kamera ini.
Langkah-langkah untuk mengkonfigurasi perisian:
- Muat turun dan pasang IDE Arduino.
- Buka pengurus perpustakaan daripada 'Tools'.
- Cari perpustakaan Arduino_OV767x dan pasangkannya.
Setelah dipasang, anda boleh menguji sistem menggunakan contoh CameraCaptureRawBytes yang disertakan. Semasa peringkat ini, modul akan mula mengeluarkan imej binari mentah melalui port bersiri. Jika semuanya dikonfigurasikan dengan betul, anda sepatutnya dapat memaparkan a corak ujian sebelum meneruskan dengan imej langsung.
Pengoptimuman untuk Penglihatan Komputer dengan TinyML
Dalam aplikasi yang lebih maju, seperti yang berasaskan pembelajaran automatik, adalah penting untuk mengoptimumkan sistem untuk mengendalikan sejumlah besar data. Contohnya, imej VGA menggunakan kira-kira 300 KB memori, yang melebihi kapasiti papan seperti Nano 33 BLE Sense.
Untuk menyelesaikan masalah ini, modul OV7670 membolehkan anda bekerja dengannya resolusi yang lebih rendah seperti QVGA (320×240) atau QCIF (176×144), melaraskan data sebelum menghantarnya ke Arduino. Anda juga boleh memilih yang berbeza format warna seperti RGB565 atau YUV422, bergantung pada keperluan projek. Format ini menentukan cara nilai warna disimpan dalam setiap piksel untuk mengoptimumkan penggunaan memori.
Sesetengah projek malah mengurangkan lagi resolusi dengan memohon persampelan bawah, mengalih keluar piksel atau interpolasi nilai secara strategik untuk mengekalkan kualiti visual. Langkah ini penting jika anda bekerja dengan model pembelajaran mendalam, seperti TensorFlow, yang cenderung memerlukan imej yang lebih kecil untuk latihan yang cekap.
Kegunaan Praktikal: Pengecaman Objek dengan Pixy2
Satu lagi modul yang menarik ialah Pixy2, yang mudah disambungkan ke papan Arduino untuk melaksanakan pengecaman objek. Peranti ini mampu mengenal pasti sehingga tujuh objek dalam masa nyata dan menggabungkan fungsinya dengan skrin OLED atau pemain audio.
Pixy2 juga menonjol kerana keupayaannya untuk mengesan garis dan menjana kod bar kecil, direka khusus untuk robot yang mengikut laluan yang ditanda. Untuk mengkonfigurasinya, anda boleh menggunakan perisian Pixymon, mereka bentuk tandatangan warna untuk objek berbeza yang mesti dikenal pasti oleh sistem.
Pengoptimuman Proses untuk Penglihatan Buatan
Bekerja dengan penglihatan buatan Dalam Arduino ia memerlukan pengoptimuman kedua-dua perkakasan dan perisian. Contohnya, fungsi seperti digitalRead dan digitalWrite boleh melambatkan penangkapan data jika tidak digunakan dengan berhati-hati. Sebaliknya, uruskan port GPIO secara langsung menggunakan perintah yang lebih spesifik boleh mempercepatkan proses dengan ketara.
Beberapa petua utama untuk mengoptimumkan prestasi:
- Gunakan resolusi yang lebih rendah seperti QCIF untuk aplikasi yang tidak memerlukan kualiti tinggi.
- Memudahkan kod dengan menghapuskan gelung yang tidak perlu.
- Pertimbangkan untuk menggunakan teknik SIMD untuk operasi yang lebih pantas pada CPU yang serasi.
Dalam kes modul OV7670, penambahbaikan terkini dalam perpustakaan Arduino_OV767x telah memungkinkan untuk memindahkan imej ke ingatan pada kelajuan yang mengagumkan. Sebagai contoh, adalah mungkin untuk mengurangkan masa penangkapan data bagi ms 1500 hanya ms 393 untuk imej QCIF.
Memanfaatkan TensorFlow Lite Micro
Bagi mereka yang ingin membawa projek mereka ke peringkat seterusnya, TensorFlow Lite Micro menawarkan alat khusus untuk digunakan kecerdasan buatan dalam mikropengawal. Pustaka yang dioptimumkan ini boleh mengesan corak lanjutan seperti pengecaman muka atau pengesanan gerak isyarat, menggunakan model pra-latihan yang ditala untuk peranti yang dikekang sumber.
Persekitaran ini juga mendapat manfaat daripada pengoptimuman terkini seperti CMSIS-NN, yang secara mendadak mengurangkan masa inferens dengan memanfaatkan arahan khusus pemproses seperti SIMD. Oleh itu, aplikasi pembelajaran mesin pada Arduino kini lebih pantas dan lebih cekap.
Menavigasi dunia penglihatan komputer dengan Arduino adalah pengalaman yang memperkaya. Dari pada mulanya menyediakan kamera kos rendah hingga melaksanakan algoritma pembelajaran mesin, kemungkinannya hampir tidak terhad. Dengan pendekatan kreatif dan sumber yang betul, anda boleh meneroka bidang seperti pengecaman objek, penjejakan talian atau bahkan projek kecerdasan buatan lanjutan dalam masa nyata.