Computervisie is een voortdurend groeiend vakgebied en dankzij tools als Arduino en betaalbare cameramodules is het nu mogelijk om innovatieve projecten uit te voeren zonder grote sommen geld te hoeven investeren. In dit artikel worden de mogelijkheden van het werken met kunstmatige visie in Arduino-projecten met behulp van goedkope modules, waarbij gebruik wordt gemaakt van bibliotheken en technieken om de resultaten te optimaliseren.
Als je een technologieliefhebber of ontwikkelaar bent en op zoek bent naar nieuwe manieren om te experimenteren, integreer dan een camera voor uw Arduino-project opent een wereld aan mogelijkheden. Hier vindt u een gedetailleerde gids die alles wat u nodig heeft over computer vision samenbrengt met toegankelijke modules.
Hardwareconfiguratie voor computervisieprojecten
Werken met kunstmatige visie In Arduino is het essentieel om te beginnen met de juiste configuratie van de hardware. De OV7670 cameramodule is een van de meest populaire opties vanwege de lage kosten en veelzijdigheid. Deze module kan worden aangesloten op borden zoals Arduino Nano 33 BLE Sense. Het belangrijkste voordeel van deze camera is de ondersteuning voor VGA-resoluties (640 x 480) en de integratie met tools zoals TensorFlow Lite Micro voor machine learning-projecten.
Voor de eerste installatie heeft u het volgende nodig:
- Een compatibel moederbord, zoals Arduino Nano 33 BLE Sense.
- Een OV7670 cameramodule.
- Kabels om verbindingen correct te maken.
- Een geschikte voeding.
De grootste uitdaging ligt in het verbinden van de verschillende modulepinnen naar het moederbord. Nauwkeurigheid is hier het sleutelwoord, omdat een onjuiste aansluiting tot storingen kan leiden. Het gebruik van tape om de kabels vast te zetten is een eenvoudige maar effectieve oplossing.
Softwareconfiguratie
Zodra de hardware klaar is, is de volgende stap het voorbereiden van de ontwikkelomgeving. De Arduino IDE is het meest gebruikte hulpmiddel voor het compileren en laden van programma's op het bord. Vanuit de bibliotheekmanager kunt u de Arduino_OVD767x-bibliotheek installeren, die speciaal is ontworpen om met deze camera te werken.
Stappen om de software te configureren:
- Download en installeer de Arduino IDE.
- Open de bibliotheekmanager vanuit 'Extra'.
- Zoek de Arduino_OV767x-bibliotheek en installeer deze.
Eenmaal geïnstalleerd, kunt u het systeem testen met behulp van het meegeleverde CameraCaptureRawBytes-voorbeeld. Tijdens deze fase begint de module met het uitvoeren van onbewerkte binaire afbeeldingen via de seriële poort. Als alles correct is geconfigureerd, zou u een testpatroon voordat u doorgaat met livebeelden.
Optimalisatie voor computervisie met TinyML
In meer geavanceerde toepassingen, zoals die gebaseerd op machine leren, is het van cruciaal belang om het systeem te optimaliseren om grote hoeveelheden gegevens te verwerken. VGA-afbeeldingen verbruiken bijvoorbeeld ongeveer 300 KB aan geheugen, dat de capaciteit van borden zoals de Nano 33 BLE Sense overtreft.
Om dit probleem op te lossen, kunt u met de OV7670-module werken lagere resoluties zoals QVGA (320×240) of QCIF (176×144), waarbij de gegevens worden aangepast voordat deze naar de Arduino worden verzonden. Je kunt ook anders kiezen kleur formaten zoals RGB565 of YUV422, afhankelijk van de behoeften van het project. Deze formaten bepalen hoe kleurwaarden binnen elk formaat worden opgeslagen pixel om het geheugengebruik te optimaliseren.
Sommige projecten verlagen de resolutie zelfs verder door toepassing bemonstering naar beneden, het strategisch verwijderen van pixels of het interpoleren van waarden om de visuele kwaliteit te behouden. Deze stap is essentieel als u werkt met deep learning-modellen, zoals TensorFlow, die doorgaans kleinere afbeeldingen nodig hebben voor een efficiënte opleiding.
Praktisch gebruik: objectherkenning met Pixy2
Een andere interessante module is Pixy2, dat eenvoudig verbinding maakt met Arduino-borden om objectherkenning te implementeren. Dit apparaat kan tot zeven objecten in realtime identificeren en de functionaliteit ervan combineren met OLED-schermen of audiospelers.
Pixy2 valt ook op door zijn detectievermogen líneas en genereer kleine streepjescodes, speciaal ontworpen voor robots die gemarkeerde paden volgen. Om het te configureren, kunt u de software gebruiken Pixymon, het ontwerpen van kleurhandtekeningen voor de verschillende objecten die het systeem moet identificeren.
Procesoptimalisatie voor kunstmatige visie
Werk met kunstmatige visie In Arduino vereist dit het optimaliseren van zowel hardware als software. Functies als digitalRead en digitalWrite kunnen het vastleggen van gegevens bijvoorbeeld vertragen als ze niet zorgvuldig worden gebruikt. Beheer in plaats daarvan rechtstreeks de GPIO-poorten met behulp van meer specifieke commando's kan het proces aanzienlijk versnellen.
Enkele belangrijke tips om de prestaties te optimaliseren:
- Gebruik lagere resoluties zoals QCIF voor toepassingen die geen hoge kwaliteit vereisen.
- Vereenvoudigt de code door onnodige lussen te elimineren.
- Overweeg het gebruik van SIMD-technieken voor snellere bewerkingen op compatibele CPU's.
In het geval van de OV7670-module hebben recente verbeteringen in de Arduino_OV767x-bibliotheek het mogelijk gemaakt om beeldspraak met indrukwekkende snelheden naar het geheugen. Het was bijvoorbeeld mogelijk om de tijd voor het vastleggen van gegevens te verkorten 1500 ms alleen 393 ms voor QCIF-afbeeldingen.
Gebruikmakend van TensorFlow Lite Micro
Voor degenen die hun projecten naar een hoger niveau willen tillen, biedt TensorFlow Lite Micro gespecialiseerde tools om mee te werken inteligencia kunstmatige bij microcontrollers. Deze geoptimaliseerde bibliotheek kan geavanceerde patronen detecteren, zoals gezichtsherkenning of gebarendetectie, met behulp van vooraf getrainde modellen die zijn afgestemd op apparaten met beperkte middelen.
Deze omgeving profiteert ook van recente optimalisaties zoals CMSIS-NN, die de inferentietijd dramatisch verkorten door gebruik te maken van processorspecifieke instructies zoals SIMD. Machine learning-toepassingen op Arduino zijn nu dus veel sneller en efficiënter.
Navigeren door de wereld van computervisie met Arduino is een verrijkende ervaring. Van het in eerste instantie opzetten van goedkope camera's tot het implementeren van machine learning-algoritmen: de mogelijkheden zijn vrijwel onbeperkt. Met een creatieve aanpak en de juiste middelen kun je gebieden verkennen zoals Object herkenning, lijn volgen of zelfs geavanceerde kunstmatige-intelligentieprojecten in realtime.