コンピューター ビジョンは常に成長している分野であり、Arduino や手頃な価格のカメラ モジュールなどのツールのおかげで、多額の資金を投資することなく革新的なプロジェクトを実装できるようになりました。この記事では、 人工視覚 Arduino プロジェクトで使用する 低コストモジュール、ライブラリとテクニックを利用して結果を最適化します。
あなたがテクノロジー愛好家または新しい実験方法を探している開発者である場合は、 カメラ Arduino プロジェクトに追加すると、可能性の世界が広がります。ここでは、コンピュータ ビジョンについて必要なすべてをアクセス可能なモジュールとまとめた詳細なガイドを見つけることができます。
コンピューター ビジョン プロジェクトのハードウェア構成
で作業する 人工視覚 Arduino では、以下から始めることが重要です。 正しい構成 ハードウェアの。 OV7670 カメラ モジュールは、低コストと多用途性により、最も人気のあるオプションの XNUMX つです。このモジュールは次のようなボードに接続できます。 Arduino Nano 33 BLEセンス. このカメラの主な利点は、VGA 解像度 (640 x 480) のサポートと、機械学習プロジェクト用の TensorFlow Lite Micro などのツールとの統合です。
初期インストールには次のものが必要です。
- Arduino Nano 33 BLE Senseなどの互換性のあるマザーボード。
- OV7670 カメラ モジュール。
- 正しく接続するためのケーブル。
- 適切な電源。
最大の課題は、異なるものを接続することにあります モジュールピン マザーボードに。間違った接続は故障につながる可能性があるため、ここでは正確さが重要です。 テープを使用してケーブルを固定するのは、シンプルですが効果的な解決策です。
ソフトウェア構成
ハードウェアの準備ができたら、次のステップはハードウェアを準備することです。 開発環境。 Arduino IDE は、プログラムをコンパイルしてボードにロードするための最も一般的なツールです。ライブラリ マネージャーから、このカメラで動作するように特別に設計された Arduino_OVD767x ライブラリをインストールできます。
ソフトウェアを構成する手順は次のとおりです。
- Arduino IDE をダウンロードしてインストールします。
- 「ツール」からライブラリマネージャーを開きます。
- Arduino_OV767x ライブラリを見つけてインストールします。
インストールしたら、付属の CameraCaptureRawBytes サンプルを使用してシステムをテストできます。この段階で、モジュールはシリアル ポートを介して生のバイナリ イメージの出力を開始します。すべてが正しく設定されていれば、 テストパターン ライブイメージに進む前に。
TinyML によるコンピューター ビジョンの最適化
に基づくアプリケーションなど、より高度なアプリケーションでは、 自動学習、大量のデータを処理できるようにシステムを最適化することが重要です。たとえば、VGA イメージは約 300 KB Nano 33 BLE Sense などのボードの容量を超えるメモリ。
この問題を解決するために、OV7670 モジュールを使用すると、 解像度が低い QVGA (320×240) や QCIF (176×144) など、Arduino に送信する前にデータを調整します。別のものを選択することもできます カラーフォーマット プロジェクトのニーズに応じて、RGB565 や YUV422 など。これらの形式は、色の値がそれぞれの形式にどのように格納されるかを定義します。 ピクセル メモリ使用量を最適化します。
プロジェクトによっては、適用することでさらに解像度を下げることもあります。 ダウンサンプリング、戦略的にピクセルを削除するか、値を補間して、視覚的な品質を維持します。このステップは、TensorFlow などの深層学習モデルを使用する場合に不可欠です。このモデルでは、より小さな画像が必要になる傾向があります。 効率的なトレーニング.
実用的な用途: Pixy2 による物体認識
もう 1 つの興味深いモジュールは、 ピクシー2、Arduino ボードに簡単に接続してオブジェクト認識を実装します。このデバイスは、最大 7 つのオブジェクトをリアルタイムで識別し、その機能を OLED スクリーンまたはオーディオ プレーヤーと組み合わせることができます。
Pixy2 は検出能力でも優れています。 líneas マークされたパスをたどるロボット専用に設計された小さなバーコードを生成します。設定するには、ソフトウェアを使用できます ピクシモン、システムが識別する必要があるさまざまなオブジェクトのカラー シグネチャを設計します。
人工視覚のプロセス最適化
と連携 人工視覚 Arduino では、ハードウェアとソフトウェアの両方を最適化する必要があります。たとえば、digitalRead やdigitalWrite などの関数は、注意して使用しないとデータのキャプチャが遅くなる可能性があります。代わりに、次を使用して GPIO ポートを直接管理します。 より具体的なコマンド プロセスを大幅にスピードアップできます。
パフォーマンスを最適化するための重要なヒント:
- 高品質を必要としないアプリケーションには、QCIF などの低い解像度を使用してください。
- 不要なループを排除してコードを簡素化します。
- 互換性のある CPU での動作を高速化するには、SIMD 技術の使用を検討してください。
OV7670 モジュールの場合、Arduino_OV767x ライブラリの最近の改良により、 画像 驚異的なスピードでメモリにアクセスします。たとえば、データ収集時間を短縮することができました。 1500ミリ秒 ただ 393ミリ秒 QCIF画像の場合。
TensorFlow Lite Micro の活用
プロジェクトを次のレベルに引き上げたいと考えている人のために、TensorFlow Lite Micro は連携するための特殊なツールを提供します 人工知能 マイクロコントローラーで。この最適化されたライブラリは、リソースに制約のあるデバイス向けに調整された事前トレーニング済みモデルを使用して、顔認識やジェスチャ検出などの高度なパターンを検出できます。
この環境は、CMSIS-NN などの最近の最適化からも恩恵を受けており、次のようなプロセッサ固有の命令を利用することで推論時間を大幅に短縮します。 SIMD. したがって、Arduino 上の機械学習アプリケーションは、はるかに高速かつ効率的になりました。
Arduino を使用してコンピューター ビジョンの世界をナビゲートすることは、豊かな経験です。低コストのカメラの最初のセットアップから機械学習アルゴリズムの実装まで、可能性は事実上無限です。創造的なアプローチと適切なリソースを使用して、次のような領域を探索できます。 物体認識, ライントラッキング あるいはリアルタイムの高度な人工知能プロジェクトさえも可能です。