Računalni vid je polje u stalnom porastu, a zahvaljujući alatima kao što je Arduino i pristupačnim modulima kamere, sada je moguće implementirati inovativne projekte bez potrebe za ulaganjem velikih svota novca. Ovaj će članak istražiti mogućnosti rada s umjetni vid u Arduino projektima koristeći jeftini moduli, koristeći prednosti knjižnica i tehnika za optimizaciju rezultata.
Ako ste tehnološki entuzijast ili programer koji traži nove načine eksperimentiranja, integrirajte a Camara vašem Arduino projektu otvara svijet mogućnosti. Ovdje ćete pronaći detaljan vodič koji objedinjuje sve što trebate o računalnom vidu s dostupnim modulima.
Konfiguracija hardvera za projekte računalne vizije
Za rad umjetni vid U Arduinu je bitno započeti s ispravna konfiguracija hardvera. Modul kamere OV7670 jedna je od najpopularnijih opcija zbog niske cijene i svestranosti. Ovaj modul se može spojiti na ploče kao što su Arduino Nano 33 odzračivanje. Glavna prednost ove kamere je podrška za VGA rezolucije (640 x 480) i integracija s alatima kao što je TensorFlow Lite Micro za projekte strojnog učenja.
Za početnu instalaciju trebat će vam:
- Kompatibilna matična ploča, kao što je Arduino Nano 33 BLE Sense.
- Modul kamere OV7670.
- Kabeli za ispravno spajanje.
- Odgovarajuće napajanje.
Najveći izazov leži u povezivanju različitog igle modula na matičnu ploču. Preciznost je ovdje ključna, jer neispravno spajanje može dovesti do kvara. Korištenje trake za pričvršćivanje kabela je jednostavno, ali učinkovito rješenje.
Konfiguracija softvera
Nakon što je hardver spreman, sljedeći korak je priprema razvojno okruženje. Arduino IDE je najčešći alat za kompajliranje i učitavanje programa na ploču. Iz upravitelja biblioteke možete instalirati biblioteku Arduino_OVD767x, dizajniranu posebno za rad s ovom kamerom.
Koraci za konfiguriranje softvera:
- Preuzmite i instalirajte Arduino IDE.
- Otvorite upravitelj knjižnice iz 'Alata'.
- Pronađite biblioteku Arduino_OV767x i instalirajte je.
Nakon instaliranja, možete testirati sustav pomoću uključenog primjera CameraCaptureRawBytes. Tijekom ove faze, modul će početi ispisivati neobrađene binarne slike kroz serijski port. Ako je sve ispravno konfigurirano, trebali biste moći prikazati a ispitni uzorak prije nastavka sa slikama uživo.
Optimizacija za računalni vid s TinyML-om
U naprednijim aplikacijama, poput onih temeljenih na strojno učenje, ključno je optimizirati sustav za rukovanje velikim količinama podataka. Na primjer, VGA slike troše oko 300 KB memorije, što premašuje kapacitet ploča poput Nano 33 BLE Sense.
Da biste riješili ovaj problem, modul OV7670 omogućuje vam rad niže rezolucije kao što je QVGA (320×240) ili QCIF (176×144), prilagođavanje podataka prije slanja na Arduino. Također možete odabrati drugačije formati boja kao što su RGB565 ili YUV422, ovisno o potrebama projekta. Ovi formati definiraju kako se vrijednosti boja pohranjuju unutar svakog od njih piksel za optimizaciju korištenja memorije.
Neki projekti čak dodatno smanjuju rezoluciju primjenom smanjivanje uzorkovanja, strateški uklanjajući piksele ili interpolirajući vrijednosti za održavanje vizualne kvalitete. Ovaj je korak bitan ako radite s modelima dubokog učenja, kao što je TensorFlow, koji obično zahtijevaju manje slike za učinkovit trening.
Praktična upotreba: Prepoznavanje objekata s Pixy2
Još jedan zanimljiv modul je Pixy2, koji se lako povezuje s Arduino pločama za implementaciju prepoznavanja objekata. Ovaj uređaj može identificirati do sedam objekata u stvarnom vremenu i kombinirati svoju funkcionalnost s OLED zaslonima ili audio playerima.
Pixy2 se ističe i svojom sposobnošću detekcije linije i generirati male bar kodove, dizajnirane posebno za robote koji slijede označene staze. Da biste ga konfigurirali, možete koristiti softver Pixymon, dizajniranje potpisa u boji za različite objekte koje sustav mora identificirati.
Optimizacija procesa za umjetni vid
Raditi sa umjetni vid U Arduinu to zahtijeva optimizaciju hardvera i softvera. Na primjer, funkcije poput digitalRead i digitalWrite mogu usporiti snimanje podataka ako se ne koriste pažljivo. Umjesto toga, izravno upravljajte GPIO priključcima pomoću specifičnije naredbe može znatno ubrzati proces.
Neki ključni savjeti za optimizaciju performansi:
- Koristite niže rezolucije kao što je QCIF za aplikacije koje ne zahtijevaju visoku kvalitetu.
- Pojednostavljuje kod uklanjanjem nepotrebnih petlji.
- Razmotrite korištenje SIMD tehnika za brže operacije na kompatibilnim procesorima.
U slučaju modula OV7670, nedavna poboljšanja u biblioteci Arduino_OV767x omogućila su prijenos lik memorirati impresivnom brzinom. Na primjer, bilo je moguće smanjiti vrijeme snimanja podataka 1500 ms samo 393 ms za QCIF slike.
Iskorištavanje TensorFlow Lite Micro
Za one koji žele podići svoje projekte na višu razinu, TensorFlow Lite Micro nudi specijalizirane alate za rad umjetna inteligencija u mikrokontrolerima. Ova optimizirana biblioteka može detektirati napredne obrasce kao što je prepoznavanje lica ili otkrivanje gesti, koristeći unaprijed obučene modele podešene za uređaje s ograničenim resursima.
Ovo okruženje također ima koristi od nedavnih optimizacija kao što je CMSIS-NN, koji dramatično smanjuje vrijeme zaključivanja iskorištavanjem instrukcija specifičnih za procesor kao što su SIMD. Stoga su aplikacije strojnog učenja na Arduinu sada mnogo brže i učinkovitije.
Navigacija svijetom računalnog vida s Arduinom obogaćuje iskustvo. Od početnog postavljanja jeftinih kamera do implementacije algoritama strojnog učenja, mogućnosti su gotovo neograničene. Uz kreativan pristup i prave resurse, možete istražiti područja kao što su prepoznavanje predmeta, praćenje linije ili čak napredne projekte umjetne inteligencije u stvarnom vremenu.