Компютърното зрение е непрекъснато разрастваща се област и благодарение на инструменти като Arduino и достъпни модули за камери вече е възможно да се изпълняват иновативни проекти, без да се налага да инвестирате големи суми пари. Тази статия ще проучи възможностите за работа с изкуствено зрение в проекти на Arduino, използващи модули с ниска цена, като се възползват от библиотеки и техники за оптимизиране на резултатите.
Ако сте технологичен ентусиаст или разработчик, който търси нови начини за експериментиране, интегрирайте a камера към вашия проект Arduino отваря свят от възможности. Тук ще намерите подробно ръководство, което обединява всичко необходимо за компютърното зрение с достъпни модули.
Хардуерна конфигурация за проекти за компютърно зрение
Да работя с изкуствено зрение В Arduino е важно да започнете с правилна конфигурация на хардуера. Модулът на камерата OV7670 е една от най-популярните опции поради ниската си цена и гъвкавост. Този модул може да бъде свързан към платки като Arduino Nano 33 BLE Sense. Основното предимство на тази камера е нейната поддръжка за VGA резолюции (640 x 480) и нейната интеграция с инструменти като TensorFlow Lite Micro за проекти за машинно обучение.
За първоначалната инсталация ще ви трябва:
- Съвместима дънна платка, като Arduino Nano 33 BLE Sense.
- Модул за камера OV7670.
- Кабели за правилно свързване.
- Подходящо захранване.
Най-голямото предизвикателство е свързването на различните модулни щифтове към дънната платка. Точността е ключът тук, тъй като неправилното свързване може да доведе до повреда. Използването на лента за закрепване на кабелите е просто, но ефективно решение.
Софтуерна конфигурация
След като хардуерът е готов, следващата стъпка е да подготвите среда за развитие. Arduino IDE е най-разпространеният инструмент за компилиране и зареждане на програми на платката. От мениджъра на библиотеката можете да инсталирате библиотеката Arduino_OVD767x, предназначена специално за работа с тази камера.
Стъпки за конфигуриране на софтуера:
- Изтеглете и инсталирайте Arduino IDE.
- Отворете мениджъра на библиотеката от „Инструменти“.
- Намерете библиотеката Arduino_OV767x и я инсталирайте.
Веднъж инсталиран, можете да тествате системата, като използвате включения пример за CameraCaptureRawBytes. По време на този етап модулът ще започне да извежда необработени двоични изображения през серийния порт. Ако всичко е конфигурирано правилно, трябва да можете да покажете a тестов образец преди да продължите с изображения на живо.
Оптимизация за компютърно зрение с TinyML
В по-разширени приложения, като тези, базирани на автоматично обучение, от решаващо значение е да се оптимизира системата за обработка на големи количества данни. Например VGA изображенията консумират около 300 KB памет, което надхвърля капацитета на платки като Nano 33 BLE Sense.
За да разрешите този проблем, модулът OV7670 ви позволява да работите с по-ниски резолюции като QVGA (320 × 240) или QCIF (176 × 144), коригирайки данните, преди да ги изпратите до Arduino. Можете също да изберете различни цветни формати като RGB565 или YUV422, в зависимост от нуждите на проекта. Тези формати определят как стойностите на цвета се съхраняват във всеки от тях пиксел за оптимизиране на използването на паметта.
Някои проекти дори намаляват допълнително разделителната способност чрез прилагане вземане на проби надолу, стратегическо премахване на пиксели или интерполиране на стойности за поддържане на визуално качество. Тази стъпка е от съществено значение, ако работите с модели за дълбоко обучение, като TensorFlow, които обикновено изискват по-малки изображения за ефективно обучение.
Практически приложения: Разпознаване на обекти с Pixy2
Друг интересен модул е Pixy2, който лесно се свързва с платки Arduino за прилагане на разпознаване на обекти. Това устройство е способно да идентифицира до седем обекта в реално време и да комбинира функционалността си с OLED екрани или аудио плейъри.
Pixy2 също се откроява със способността си да открива Líneas и генерирайте малки баркодове, предназначени специално за роботи, които следват маркирани пътеки. За да го конфигурирате, можете да използвате софтуера Пиксимон, проектиране на цветни подписи за различните обекти, които системата трябва да идентифицира.
Оптимизация на процеса за изкуствено зрение
Работи с изкуствено зрение В Arduino това изисква оптимизиране както на хардуера, така и на софтуера. Например функции като digitalRead и digitalWrite могат да забавят улавянето на данни, ако не се използват внимателно. Вместо това управлявайте директно GPIO портовете, като използвате по-конкретни команди може значително да ускори процеса.
Някои ключови съвети за оптимизиране на ефективността:
- Използвайте по-ниски разделителни способности като QCIF за приложения, които не изискват високо качество.
- Опростява кода, като елиминира ненужните цикли.
- Обмислете използването на SIMD техники за по-бързи операции на съвместими процесори.
В случая на модула OV7670 последните подобрения в библиотеката Arduino_OV767x направиха възможно прехвърлянето образност в паметта с впечатляващи скорости. Например, беше възможно да се намали времето за улавяне на данни 1500 мс просто 393 мс за QCIF изображения.
Използване на TensorFlow Lite Micro
За тези, които искат да пренесат своите проекти на следващото ниво, TensorFlow Lite Micro предлага специализирани инструменти за работа изкуствен интелект в микроконтролерите. Тази оптимизирана библиотека може да открива усъвършенствани модели като разпознаване на лица или разпознаване на жестове, като използва предварително обучени модели, настроени за устройства с ограничени ресурси.
Тази среда също се възползва от скорошни оптимизации като CMSIS-NN, което драматично намалява времето за извод, като се възползва от специфични за процесора инструкции като SIMD. По този начин приложенията за машинно обучение на Arduino вече са много по-бързи и по-ефективни.
Навигирането в света на компютърното зрение с Arduino е обогатяващо изживяване. От първоначалното настройване на евтини камери до прилагането на алгоритми за машинно обучение, възможностите са практически неограничени. С креативен подход и правилните ресурси можете да изследвате области като разпознаване на обект, проследяване на линията или дори усъвършенствани проекти с изкуствен интелект в реално време.