La visione artificiale è un campo in costante crescita e, grazie a strumenti come Arduino e moduli fotocamera convenienti, è ora possibile implementare progetti innovativi senza dover investire ingenti somme di denaro. Questo articolo esplorerà le possibilità di lavorare con visione artificiale nei progetti Arduino utilizzando moduli a basso costo, sfruttando librerie e tecniche per ottimizzare i risultati.
Se sei un appassionato di tecnologia o uno sviluppatore alla ricerca di nuovi modi di sperimentare, integra a macchina fotografica al tuo progetto Arduino apre un mondo di possibilità. Qui troverai una guida dettagliata che riunisce tutto ciò di cui hai bisogno sulla visione artificiale con moduli accessibili.
Configurazione hardware per progetti di visione artificiale
Lavorare con visione artificiale In Arduino è essenziale iniziare con il file configurazione corretta dell'hardware. Il modulo fotocamera OV7670 è una delle opzioni più popolari grazie al suo basso costo e alla sua versatilità. Questo modulo può essere collegato a schede come Arduino Nano 33 BLE Senso. Il vantaggio principale di questa fotocamera è il supporto per le risoluzioni VGA (640 x 480) e l'integrazione con strumenti come TensorFlow Lite Micro per progetti di machine learning.
Per l'installazione iniziale avrai bisogno di:
- Una scheda madre compatibile, come Arduino Nano 33 BLE Sense.
- Un modulo fotocamera OV7670.
- Cavi per effettuare correttamente i collegamenti.
- Un alimentatore adatto.
La sfida più grande sta nel connettere i diversi pin del modulo alla scheda madre. La precisione è la chiave qui, poiché una connessione errata potrebbe portare a guasti. Usare il nastro per fissare i cavi è una soluzione semplice ma efficace.
Configurazione del software
Una volta che l'hardware è pronto, il passo successivo è preparare il file sviluppo dell'ambiente. L'IDE Arduino è lo strumento più comune per compilare e caricare programmi sulla scheda. Dal gestore della libreria è possibile installare la libreria Arduino_OVD767x, progettata specificamente per funzionare con questa fotocamera.
Passaggi per configurare il software:
- Scarica e installa l'IDE di Arduino.
- Apri il gestore della libreria da "Strumenti".
- Trova la libreria Arduino_OV767x e installala.
Una volta installato, puoi testare il sistema utilizzando l'esempio CameraCaptureRawBytes incluso. Durante questa fase, il modulo inizierà a produrre immagini binarie grezze attraverso la porta seriale. Se tutto è configurato correttamente, dovresti essere in grado di visualizzare a modello di prova prima di procedere con le immagini dal vivo.
Ottimizzazione per la visione artificiale con TinyML
Nelle applicazioni più avanzate, come quelle basate su apprendimento automatico, è fondamentale ottimizzare il sistema per gestire grandi quantità di dati. Ad esempio, le immagini VGA consumano circa 300 KB di memoria, che supera la capacità di schede come Nano 33 BLE Sense.
Per risolvere questo problema, il modulo OV7670 ti consente di lavorare risoluzioni inferiori come QVGA (320×240) o QCIF (176×144), regolando i dati prima di inviarli ad Arduino. Puoi anche sceglierne diversi formati di colore come RGB565 o YUV422, a seconda delle esigenze del progetto. Questi formati definiscono il modo in cui i valori dei colori vengono memorizzati all'interno di ciascuno pixel per ottimizzare l'utilizzo della memoria.
Alcuni progetti addirittura riducono ulteriormente la risoluzione applicando campionamento in basso, rimuovendo strategicamente i pixel o interpolando i valori per mantenere la qualità visiva. Questo passaggio è essenziale se lavori con modelli di deep learning, come TensorFlow, che tendono a richiedere immagini più piccole per un formazione efficiente.
Usi pratici: Riconoscimento di oggetti con Pixy2
Un altro modulo interessante è Pixy2, che si collega facilmente alle schede Arduino per implementare il riconoscimento degli oggetti. Questo dispositivo è in grado di identificare fino a sette oggetti in tempo reale e di combinare le sue funzionalità con schermi OLED o lettori audio.
Pixy2 si distingue anche per la sua capacità di rilevamento líneas e generare piccoli codici a barre, progettati specificamente per i robot che seguono percorsi segnalati. Per configurarlo è possibile utilizzare il software Pixymon, progettando firme cromatiche per i diversi oggetti che il sistema deve identificare.
Ottimizzazione dei processi per la visione artificiale
Lavorare con visione artificiale In Arduino è necessario ottimizzare sia l'hardware che il software. Ad esempio, funzioni come digitalRead e digitalWrite possono rallentare l'acquisizione dei dati se non utilizzate con attenzione. Gestisci invece direttamente le porte GPIO utilizzando comandi più specifici può accelerare notevolmente il processo.
Alcuni suggerimenti chiave per ottimizzare le prestazioni:
- Utilizzare risoluzioni inferiori come QCIF per le applicazioni che non richiedono alta qualità.
- Semplifica il codice eliminando i loop non necessari.
- Prendi in considerazione l'utilizzo di tecniche SIMD per operazioni più veloci su CPU compatibili.
Nel caso del modulo OV7670, i recenti miglioramenti della libreria Arduino_OV767x hanno reso possibile il trasferimento immagini alla memoria a velocità impressionanti. Ad esempio, è stato possibile ridurre il tempo di acquisizione dei dati ms 1500 solo ms 393 per le immagini QCIF.
Sfruttare TensorFlow Lite Micro
Per coloro che desiderano portare i propri progetti a un livello superiore, TensorFlow Lite Micro offre strumenti specializzati con cui lavorare intelligenza artificiale nei microcontrollori. Questa libreria ottimizzata è in grado di rilevare modelli avanzati come il riconoscimento facciale o il rilevamento dei gesti, utilizzando modelli pre-addestrati ottimizzati per dispositivi con risorse limitate.
Questo ambiente beneficia anche di recenti ottimizzazioni come CMSIS-NN, che riduce drasticamente il tempo di inferenza sfruttando istruzioni specifiche del processore come SIMD. Pertanto, le applicazioni di machine learning su Arduino sono ora molto più veloci ed efficienti.
Navigare nel mondo della visione artificiale con Arduino è un'esperienza arricchente. Dalla configurazione iniziale di telecamere a basso costo all’implementazione di algoritmi di apprendimento automatico, le possibilità sono praticamente illimitate. Con un approccio creativo e le giuste risorse, puoi esplorare aree come riconoscimento di oggetti, tracciamento della linea o anche progetti avanzati di intelligenza artificiale in tempo reale.