رؤية صناعية بوحدات الاردوينو وتكلفة منخفضة

تعد رؤية الكمبيوتر مجالًا ينمو باستمرار، وبفضل أدوات مثل Arduino ووحدات الكاميرا ذات الأسعار المعقولة، أصبح من الممكن الآن تنفيذ مشاريع مبتكرة دون الحاجة إلى استثمار مبالغ كبيرة من المال. هذه المقالة سوف تستكشف إمكانيات العمل مع رؤية اصطناعية في مشاريع الاردوينو باستخدام وحدات منخفضة التكلفةوالاستفادة من المكتبات والتقنيات لتحسين النتائج.

إذا كنت من عشاق التكنولوجيا أو المطورين الذين يبحثون عن طرق جديدة للتجربة، فقم بدمج أ كاميرا لمشروع Arduino الخاص بك يفتح عالمًا من الاحتمالات. ستجد هنا دليلاً مفصلاً يجمع كل ما تحتاجه حول رؤية الكمبيوتر مع وحدات يمكن الوصول إليها.

تكوين الأجهزة لمشاريع رؤية الكمبيوتر

للعمل مع رؤية اصطناعية في الاردوينو، من الضروري البدء بـ التكوين الصحيح من الأجهزة. تعد وحدة الكاميرا OV7670 واحدة من الخيارات الأكثر شيوعًا نظرًا لتكلفتها المنخفضة وتعدد استخداماتها. يمكن توصيل هذه الوحدة بلوحات مثل اردوينو نانو 33 بليه تحسس. الميزة الرئيسية لهذه الكاميرا هي دعمها لدقة VGA (640 × 480) وتكاملها مع أدوات مثل TensorFlow Lite Micro لمشاريع التعلم الآلي.

للتثبيت الأولي، سوف تحتاج إلى:

• لوحة أم متوافقة، مثل Arduino Nano 33 BLE Sense.
• وحدة الكاميرا OV7670.
• الكابلات لإجراء التوصيلات بشكل صحيح.
• مصدر طاقة مناسب.

التحدي الأكبر يكمن في ربط المختلفين دبابيس الوحدة إلى اللوحة الأم. الدقة هي المفتاح هنا، لأن الاتصال غير الصحيح قد يؤدي إلى الفشل. يعد استخدام الشريط لتأمين الكابلات حلاً بسيطًا ولكنه فعال.

تكوين البرمجيات

بمجرد أن يصبح الجهاز جاهزًا، فإن الخطوة التالية هي إعداد الجهاز بيئة التطوير. يعد Arduino IDE الأداة الأكثر شيوعًا لتجميع البرامج وتحميلها على اللوحة. من مدير المكتبة، يمكنك تثبيت مكتبة Arduino_OVD767x، المصممة خصيصًا للعمل مع هذه الكاميرا.

خطوات تكوين البرنامج:

• قم بتنزيل وتثبيت Arduino IDE.
• افتح مدير المكتبة من "الأدوات".
• ابحث عن مكتبة Arduino_OV767x وقم بتثبيتها.

بمجرد التثبيت، يمكنك اختبار النظام باستخدام مثال CameraCaptureRawBytes المضمن. خلال هذه المرحلة، ستبدأ الوحدة في إخراج الصور الثنائية الخام من خلال المنفذ التسلسلي. إذا تم تكوين كل شيء بشكل صحيح، فيجب أن تكون قادرًا على عرض ملف نمط الاختبار قبل الشروع في الصور الحية.

تحسين رؤية الكمبيوتر باستخدام TinyML

في التطبيقات الأكثر تقدمًا، مثل تلك التي تعتمد على التعلم التلقائيفمن الضروري تحسين النظام للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات. على سبيل المثال، تستهلك صور VGA حوالي 300 KB من الذاكرة، وهو ما يتجاوز سعة اللوحات مثل Nano 33 BLE Sense.

لحل هذه المشكلة، تسمح لك وحدة OV7670 بالعمل معها دقة أقل مثل QVGA (320×240) أو QCIF (176×144)، وضبط البيانات قبل إرسالها إلى Arduino. يمكنك أيضًا اختيار مختلف تنسيقات الألوان مثل RGB565 أو YUV422 حسب احتياجات المشروع. تحدد هذه التنسيقات كيفية تخزين قيم الألوان داخل كل منها بكسل لتحسين استخدام الذاكرة.

حتى أن بعض المشاريع تقلل الدقة بشكل أكبر من خلال التطبيق أخذ العينات إلى أسفلأو إزالة وحدات البكسل أو استيفاء القيم بشكل استراتيجي للحفاظ على جودة الصورة. تعتبر هذه الخطوة ضرورية إذا كنت تعمل باستخدام نماذج التعلم العميق، مثل TensorFlow، والتي تميل إلى طلب صور أصغر حجمًا لـ التدريب الفعال.

الاستخدامات العملية: التعرف على الأشياء باستخدام Pixy2

وحدة أخرى مثيرة للاهتمام هي بيكسي2، والتي تتصل بسهولة بلوحات Arduino لتنفيذ التعرف على الكائنات. هذا الجهاز قادر على التعرف على ما يصل إلى سبعة كائنات في الوقت الفعلي ودمج وظائفه مع شاشات OLED أو مشغلات الصوت.

تتميز Pixy2 أيضًا بقدرتها على الاكتشاف خطوط وإنشاء رموز شريطية صغيرة، مصممة خصيصًا للروبوتات التي تتبع المسارات المحددة. لتكوينه، يمكنك استخدام البرنامج بيكسيمونتصميم التوقيعات اللونية للكائنات المختلفة التي يجب على النظام التعرف عليها.

تحسين العملية للرؤية الاصطناعية

العمل مع رؤية اصطناعية يتطلب Arduino تحسين كل من الأجهزة والبرامج. على سبيل المثال، يمكن لوظائف مثل القراءة الرقمية والكتابة الرقمية أن تبطئ عملية التقاط البيانات إذا لم يتم استخدامها بعناية. بدلاً من ذلك، قم بإدارة منافذ GPIO مباشرة باستخدام أوامر أكثر تحديدا يمكن تسريع العملية بشكل كبير.

بعض النصائح الأساسية لتحسين الأداء:

• استخدم دقة أقل مثل QCIF للتطبيقات التي لا تتطلب جودة عالية.
• يبسط الكود عن طريق إزالة الحلقات غير الضرورية.
• فكر في استخدام تقنيات SIMD لإجراء عمليات أسرع على وحدات المعالجة المركزية المتوافقة.

في حالة وحدة OV7670، أتاحت التحسينات الأخيرة في مكتبة Arduino_OV767x إمكانية النقل صور إلى الذاكرة بسرعات مذهلة. على سبيل المثال، كان من الممكن تقليل وقت التقاط البيانات مللي 1500 فقط مللي 393 لصور QCIF.

الاستفادة من TensorFlow Lite Micro

بالنسبة لأولئك الذين يتطلعون إلى الارتقاء بمشاريعهم إلى المستوى التالي، يقدم TensorFlow Lite Micro أدوات متخصصة للعمل بها الذكاء الاصطناعي في ميكروكنترولر. يمكن لهذه المكتبة المحسنة اكتشاف الأنماط المتقدمة مثل التعرف على الوجه أو اكتشاف الإيماءات، باستخدام نماذج مدربة مسبقًا تم ضبطها للأجهزة المحدودة الموارد.

تستفيد هذه البيئة أيضًا من التحسينات الحديثة مثل CMSIS-NN، والتي تقلل بشكل كبير وقت الاستدلال من خلال الاستفادة من الإرشادات الخاصة بالمعالج مثل SIMD. وبالتالي، أصبحت تطبيقات التعلم الآلي على Arduino الآن أسرع بكثير وأكثر كفاءة.

يعد التنقل في عالم رؤية الكمبيوتر باستخدام Arduino تجربة غنية. بدءًا من إعداد كاميرات منخفضة التكلفة في البداية وحتى تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي، فإن الاحتمالات لا حدود لها تقريبًا. باستخدام النهج الإبداعي والموارد المناسبة، يمكنك استكشاف مجالات مثل التعرف على الكائن, تتبع الخط أو حتى مشاريع الذكاء الاصطناعي المتقدمة في الوقت الحقيقي.