使用 Arduino 模組且低成本的人工視覺

  • 在 Arduino 專案中為機器視覺設定經濟實惠的相機模組。
  • 優化硬體和軟體以有效管理影像資料。
  • 為進階機器學習專案部署 TensorFlow Lite Micro 等工具。

人工視覺

電腦視覺是一個不斷發展的領域,借助 Arduino 和經濟實惠的相機模組等工具,現在無需投入大量資金即可實施創新專案。本文將探討與合作的可能性 人工視覺 在 Arduino 專案中使用 低成本模組,利用函式庫和技術來優化結果。

如果您是正在尋找新方法進行實驗的技術愛好者或開發人員,請集成 相機 為您的 Arduino 專案打開一個充滿可能性的世界。在這裡您將找到一份詳細的指南,其中匯集了您所需的有關電腦視覺的所有內容以及可存取的模組。

電腦視覺專案的硬體配置

視覺束

跟...共事 人工視覺 在 Arduino 中,必須從 正確配置 的硬體。 OV7670 相機模組因其低成本和多功能性而成為最受歡迎的選擇之一。該模組可以連接到諸如 Arduino Nano 33 BLE感應. 這款相機的主要優點是支援 VGA 解析度 (640 x 480) 以及與用於機器學習專案的 TensorFlow Lite Micro 等工具的整合。

對於初始安裝,您將需要:

  • 相容的主機板,例如 Arduino Nano 33 BLE Sense。
  • OV7670 相機模組。
  • 正確連接的電纜。
  • 合適的電源。

最大的挑戰在於連結不同的 模組引腳 到主機板。準確性是關鍵,因為錯誤的連接可能會導致失敗。 使用膠帶固定電纜是一種簡單但有效的解決方案。

軟體設定

硬體準備好後,下一步就是準備 開發環境。 Arduino IDE 是開發板上最常用的編譯和載入程式的工具。從庫管理器中,您可以安裝專為與該相機配合使用而設計的 Arduino_OVD767x 庫。

設定軟體的步驟:

  • 下載並安裝 Arduino IDE。
  • 從「工具」開啟庫管理器。
  • 找到 Arduino_OV767x 函式庫並安裝它。

安裝後,您可以使用隨附的 CameraCaptureRawBytes 範例來測試系統。在此階段,模組將開始透過串口輸出原始二進位影像。如果一切配置正確,您應該能夠顯示 測試模式 在繼續處理即時影像之前。

使用 TinyML 優化電腦視覺

在更高級的應用程式中,例如基於 自動學習,優化系統以處理大量數據至關重要。例如,VGA 影像消耗約 300 KB 內存,超過了 Nano 33 BLE Sense 等板的容量。

為了解決這個問題,OV7670模組允許您使用 較低的分辨率 例如QVGA(320×240)或QCIF(176×144),在發送到Arduino之前調整資料。您也可以選擇不同的 顏色格式 如RGB565或YUV422,取決於專案的需要。這些格式定義了顏色值在每個格式中的儲存方式 像素點 以優化記憶體使用。

有些項目甚至透過應用進一步降低分辨率 下採樣,策略性地刪除像素或插值以保持視覺品質。如果您使用深度學習模型(例如 TensorFlow),則此步驟至關重要,該模型往往需要較小的圖像來實現 高效率培訓.

實際用途:使用 Pixy2 進行物件識別

另一個有趣的模組是 小精靈2,可輕鬆連接Arduino板實現物件辨識。該設備能夠即時識別多達七個物體,並將其功能與 OLED 螢幕或音訊播放器相結合。

Pixy2 也因其檢測能力而脫穎而出 並產生小條碼,專為遵循標記路徑的機器人而設計。要配置它,您可以使用該軟體 精靈獸,為系統必須識別的不同物件設計顏色簽名。

人工視覺的流程優化

與...合作 人工視覺 在 Arduino 中,它需要優化硬體和軟體。例如,如果不小心使用,digitalRead 和 digitalWrite 等函數可能會減慢資料捕獲速度。相反,使用直接管理 GPIO 端口 更具體的命令 可以顯著加快該過程。

優化效能的一些關鍵技巧:

  • 對於不需要高品質的應用程序,請使用較低的分辨率,例如 QCIF。
  • 透過消除不必要的循環來簡化程式碼。
  • 考慮使用 SIMD 技術在相容的 CPU 上實現更快的操作。

對於 OV7670 模組,Arduino_OV767x 庫的最新改進使得傳輸成為可能 圖像 以令人印象深刻的速度記憶。例如,可以減少資料擷取時間 1500毫秒 只是 393毫秒 對於 QCIF 影像。

利用 TensorFlow Lite Micro

對於那些希望將專案提升到新水平的人來說,TensorFlow Lite Micro 提供了專門的工具來使用 人工智能 在微控制器中。這個最佳化的庫可以使用針對資源受限設備調整的預訓練模型來偵測臉部辨識或手勢偵測等高階模式。

該環境還受益於最近的最佳化,例如 CMSIS-NN,它透過利用特定於處理器的指令(例如 單指令多數據流. 因此,Arduino 上的機器學習應用程式現在更快、更有效率。

使用 Arduino 暢遊電腦視覺世界是一次豐富的體驗。從最初設定低成本相機到實施機器學習演算法,可能性幾乎是無限的。透過創意的方法和正確的資源,您可以探索以下領域: 物體辨識, 線路追蹤 甚至是即時先進的人工智慧專案。


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