Bilgisayarla görme sürekli büyüyen bir alandır ve Arduino gibi araçlar ve uygun fiyatlı kamera modülleri sayesinde artık büyük meblağlar yatırım yapmaya gerek kalmadan yenilikçi projeler hayata geçirmek mümkün. Bu makale, aşağıdakilerle çalışmanın olanaklarını araştıracak: yapay görüş Arduino projelerinde kullanarak düşük maliyetli modüllerSonuçları optimize etmek için kitaplıklardan ve tekniklerden yararlanarak.
Denemenin yeni yollarını arayan bir teknoloji meraklısı veya geliştiriciyseniz, kamera Arduino projenize bir olasılıklar dünyası açılıyor. Burada bilgisayarlı görme hakkında ihtiyacınız olan her şeyi erişilebilir modüllerle bir araya getiren ayrıntılı bir kılavuz bulacaksınız.
Bilgisayarlı Görme Projeleri için Donanım Yapılandırması
Birlikte çalışmak yapay görüş Arduino'da şu şekilde başlamak önemlidir: doğru konfigürasyon donanımdan. OV7670 kamera modülü, düşük maliyeti ve çok yönlülüğü nedeniyle en popüler seçeneklerden biridir. Bu modül aşağıdaki gibi kartlara bağlanabilir: Arduino Nano 33 BLE Anlam. Bu kameranın temel avantajı, VGA çözünürlüklerini (640 x 480) desteklemesi ve makine öğrenimi projeleri için TensorFlow Lite Micro gibi araçlarla entegrasyonudur.
İlk kurulum için ihtiyacınız olacak:
- Arduino Nano 33 BLE Sense gibi uyumlu bir anakart.
- Bir OV7670 kamera modülü.
- Bağlantıları doğru yapmak için kablolar.
- Uygun bir güç kaynağı.
En büyük zorluk farklı noktaları birbirine bağlamakta yatıyor modül pimleri anakarta. Yanlış bağlantı başarısızlığa yol açabileceğinden doğruluk burada anahtardır. Kabloları sabitlemek için bant kullanmak basit ama etkili bir çözümdür.
Yazılım Yapılandırması
Donanım hazır olduktan sonraki adım, geliştirme ortamı. Arduino IDE, programları derlemek ve karta yüklemek için en yaygın araçtır. Kütüphane yöneticisinden, özellikle bu kamerayla çalışmak üzere tasarlanmış Arduino_OVD767x kütüphanesini kurabilirsiniz.
Yazılımı yapılandırma adımları:
- Arduino IDE'yi indirip yükleyin.
- 'Araçlar'dan kütüphane yöneticisini açın.
- Arduino_OV767x kütüphanesini bulun ve kurun.
Kurulduktan sonra sistemi birlikte verilen CameraCaptureRawBytes örneğini kullanarak test edebilirsiniz. Bu aşamada modül, seri port üzerinden ham ikili görüntülerin çıktısını almaya başlayacaktır. Her şey doğru yapılandırılmışsa, bir görüntüleyebilmeniz gerekir. test deseni Canlı görüntülere geçmeden önce.
TinyML ile Bilgisayarlı Görme Optimizasyonu
tabanlı olanlar gibi daha gelişmiş uygulamalarda makine öğrenmeSistemin büyük miktarda veriyi işleyecek şekilde optimize edilmesi çok önemlidir. Örneğin, VGA görüntüleri yaklaşık 300 KB Nano 33 BLE Sense gibi kartların kapasitesini aşan bellek.
Bu sorunu çözmek için OV7670 modülü aşağıdakilerle çalışmanıza olanak tanır: daha düşük çözünürlükler QVGA (320×240) veya QCIF (176×144) gibi, verileri Arduino'ya göndermeden önce ayarlıyor. Ayrıca farklı seçebilirsiniz renk formatları Projenin ihtiyacına göre RGB565 veya YUV422 gibi. Bu formatlar, renk değerlerinin her birinde nasıl saklanacağını tanımlar. piksel Bellek kullanımını optimize etmek için.
Hatta bazı projeler uygulayarak çözünürlüğü daha da azaltır. aşağı örnekleme, görsel kaliteyi korumak için pikselleri stratejik olarak kaldırmak veya değerleri enterpolasyon yapmak. TensorFlow gibi daha küçük görüntüler gerektiren derin öğrenme modelleriyle çalışıyorsanız bu adım çok önemlidir. verimli eğitim.
Pratik Kullanımlar: Pixy2 ile Nesne Tanıma
Bir başka ilginç modül ise Pixy2Nesne tanımayı uygulamak için Arduino kartlarına kolayca bağlanan. Bu cihaz, gerçek zamanlı olarak en fazla yedi nesneyi tanımlama ve işlevselliğini OLED ekranlar veya ses oynatıcılarla birleştirme kapasitesine sahiptir.
Pixy2 ayrıca algılama yeteneğiyle de öne çıkıyor hatlar ve işaretli yolları izleyen robotlar için özel olarak tasarlanmış küçük barkodlar oluşturun. Yapılandırmak için yazılımı kullanabilirsiniz. PiksimonSistemin tanımlaması gereken farklı nesneler için renk imzaları tasarlama.
Yapay Görme için Süreç Optimizasyonu
Birlikte çalışmak yapay görüş Arduino'da hem donanımın hem de yazılımın optimize edilmesi gerekir. Örneğin, digitalRead ve digitalWrite gibi işlevler, dikkatli kullanılmazsa veri yakalamayı yavaşlatabilir. Bunun yerine GPIO bağlantı noktalarını kullanarak doğrudan yönetin. daha spesifik komutlar süreci önemli ölçüde hızlandırabilir.
Performansı optimize etmek için bazı önemli ipuçları:
- Yüksek kalite gerektirmeyen uygulamalar için QCIF gibi daha düşük çözünürlükler kullanın.
- Gereksiz döngüleri ortadan kaldırarak kodu basitleştirir.
- Uyumlu CPU'larda daha hızlı işlemler için SIMD tekniklerini kullanmayı düşünün.
OV7670 modülü durumunda, Arduino_OV767x kütüphanesindeki son gelişmeler, aktarımı mümkün kılmıştır. görüntüler etkileyici hızlarda belleğe aktarılır. Örneğin, veri yakalama süresini azaltmak mümkündü. 1500 ms bir solo 393 ms QCIF görüntüleri için.
TensorFlow Lite Micro'dan Faydalanma
TensorFlow Lite Micro, projelerini bir sonraki aşamaya taşımak isteyenler için özel araçlar sunuyor yapay zeka mikrodenetleyicilerde. Bu optimize edilmiş kitaplık, kaynakları kısıtlı cihazlar için ayarlanmış önceden eğitilmiş modelleri kullanarak yüz tanıma veya hareket algılama gibi gelişmiş modelleri algılayabilir.
Bu ortam aynı zamanda CMSIS-NN gibi işlemciye özel talimatlardan yararlanarak çıkarım süresini önemli ölçüde azaltan en son optimizasyonlardan da yararlanır. simd. Böylece Arduino üzerinde makine öğrenmesi uygulamaları artık çok daha hızlı ve verimli.
Arduino ile bilgisayarlı görme dünyasında gezinmek zenginleştirici bir deneyimdir. Başlangıçta düşük maliyetli kameraların kurulumundan makine öğrenimi algoritmalarının uygulanmasına kadar olanaklar neredeyse sınırsızdır. Yaratıcı bir yaklaşım ve doğru kaynaklarla aşağıdaki gibi alanları keşfedebilirsiniz: nesne tanıma, hat takibi ve hatta gerçek zamanlı olarak gelişmiş yapay zeka projeleri.