يُعدّ مجال رؤية الحاسوب مجالًا متناميًا باستمرار، وبفضل أدوات مثل أردوينو ووحدات الكاميرا منخفضة التكلفة، أصبح من الممكن الآن تنفيذ مشاريع مبتكرة دون استثمار مبالغ طائلة. ستستكشف هذه المقالة إمكانيات العمل مع رؤية الحاسوب في مشاريع أردوينو باستخدام وحدات منخفضة التكلفة ، والاستفادة من المكتبات والتقنيات لتحسين النتائج.
إذا كنت من عشاق التكنولوجيا أو مطوري البرامج الذين يبحثون عن طرق جديدة للتجربة، فإن دمج كاميرا في مشروع أردوينو الخاص بك يفتح أمامك آفاقًا واسعة. ستجد هنا دليلًا مفصلًا يغطي كل ما تحتاج معرفته عن رؤية الحاسوب باستخدام وحدات بأسعار معقولة.
تكوين الأجهزة لمشاريع رؤية الكمبيوتر
للعمل مع تقنية رؤية الحاسوب على أردوينو، من الضروري البدء بتكوين الأجهزة المناسب . تُعد وحدة الكاميرا OV7670 من أكثر الخيارات شيوعًا نظرًا لانخفاض تكلفتها وتعدد استخداماتها. يمكن توصيل هذه الوحدة بلوحات مثل أردوينو نانو 33 BLE Sense . وتتمثل الميزة الرئيسية لهذه الكاميرا في توافقها مع دقة 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.
يكمن التحدي الأكبر في توصيل دبابيس الوحدة المختلفة باللوحة الأم. الدقة أمر بالغ الأهمية هنا، إذ قد يتسبب التوصيل الخاطئ في حدوث أعطال. يُعد استخدام الشريط اللاصق لتثبيت الكابلات حلاً بسيطاً وفعالاً.
تكوين البرمجيات
بعد تجهيز المكونات المادية، تأتي الخطوة التالية وهي إعداد بيئة التطوير . تُعد بيئة تطوير Arduino المتكاملة (IDE) الأداة الأكثر شيوعًا لتجميع البرامج وتحميلها إلى اللوحة. من مدير المكتبات، 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.
بعد التثبيت، يمكنك اختبار النظام باستخدام نموذج CameraCaptureRawBytes المرفق. خلال هذه المرحلة، ستبدأ الوحدة بإخراج صور ثنائية خام عبر المنفذ التسلسلي. إذا تم ضبط كل شيء بشكل صحيح، فستتمكن من معاينة نمط اختبار قبل المتابعة مع الصور الحية.
تحسين رؤية الكمبيوتر باستخدام TinyML
في التطبيقات الأكثر تطوراً، مثل تلك القائمة على التعلم الآلي ، من الضروري تحسين النظام للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات. على سبيل المثال، تستهلك صور VGA حوالي 300 كيلوبايت من الذاكرة، وهو ما يتجاوز سعة بطاقات مثل Nano 33 BLE Sense.
لحل هذه المشكلة، تتيح لك وحدة OV7670 العمل بدقة عرض أقل مثل QVGA (320×240) أو QCIF (176×144)، مع تعديل البيانات قبل إرسالها إلى أردوينو. كما يمكنك اختيار تنسيقات ألوان مختلفة مثل RGB565 أو YUV422، حسب متطلبات المشروع. تحدد هذه التنسيقات كيفية تخزين قيم الألوان داخل كل بكسل لتحسين استخدام الذاكرة.
تُقلل بعض المشاريع دقة الصور بشكل أكبر من خلال تطبيق تقنيات تقليل الدقة ، أو إزالة وحدات البكسل بشكل استراتيجي، أو استكمال القيم للحفاظ على جودة الصورة. تُعد هذه الخطوة ضرورية عند العمل مع نماذج التعلم العميق، مثل تلك المستخدمة في TensorFlow، والتي تتطلب عادةً صورًا أصغر حجمًا لتدريبها بكفاءة.
الاستخدامات العملية: التعرف على الأشياء باستخدام Pixy2
وحدة أخرى مثيرة للاهتمام هي Pixy2 ، التي تتصل بسهولة بلوحات Arduino لتنفيذ خاصية التعرف على الأشياء. يمكن لهذا الجهاز التعرف على ما يصل إلى سبعة أشياء في الوقت الفعلي، كما يمكنه دمج وظائفه مع شاشات OLED أو مشغلات الصوت.
يتميز نظام Pixy2 أيضاً بقدرته على اكتشاف الخطوط وإنشاء رموز شريطية صغيرة، وهو مصمم خصيصاً للروبوتات التي تتبع مسارات محددة. ولضبط إعداداته، يمكنك استخدام برنامج Pixymon ، وتصميم بصمات لونية للأشياء المختلفة التي يحتاج النظام إلى تحديدها.
تحسين العملية للرؤية الاصطناعية
يتطلب العمل مع تقنية رؤية الحاسوب على أردوينو تحسين كلٍ من المكونات المادية والبرمجية. على سبيل المثال، قد تُبطئ وظائف مثل digitalRead و digitalWrite عملية جمع البيانات إذا لم تُستخدم بعناية. في المقابل، يُمكن لإدارة منافذ GPIO مباشرةً باستخدام أوامر أكثر تحديدًا تسريع العملية بشكل ملحوظ.
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، مكّنت التحسينات الأخيرة التي أُدخلت على مكتبة Arduino_OV767x من نقل الصور إلى الذاكرة بسرعات مذهلة. على سبيل المثال، انخفض زمن التقاط البيانات من 1500 مللي ثانية إلى 393 مللي ثانية فقط لصور QCIF.
الاستفادة من TensorFlow Lite Micro
لمن يرغبون في الارتقاء بمشاريعهم إلى مستوى متقدم، يوفر TensorFlow Lite Micro أدوات متخصصة للعمل مع الذكاء الاصطناعي على المتحكمات الدقيقة. تستطيع هذه المكتبة المُحسّنة اكتشاف أنماط متقدمة مثل التعرف على الوجوه أو اكتشاف الإيماءات، باستخدام نماذج مُدرّبة مسبقًا ومُصممة خصيصًا للأجهزة ذات الموارد المحدودة.
تستفيد هذه البيئة أيضًا من التحسينات الحديثة مثل CMSIS-NN، التي تُقلل بشكل كبير من وقت الاستدلال من خلال الاستفادة من تعليمات خاصة بالمعالج مثل SIMD . ونتيجة لذلك، أصبحت تطبيقات التعلم الآلي على أردوينو أسرع وأكثر كفاءة.
يُعدّ استكشاف عالم رؤية الحاسوب باستخدام أردوينو تجربةً ثريةً. فمن إعداد كاميرات منخفضة التكلفة إلى تطبيق خوارزميات التعلّم الآلي، تتعدد الإمكانيات بشكلٍ كبير. وباتباع نهجٍ إبداعي وتوفير الموارد المناسبة، يُمكنك استكشاف مجالاتٍ مثل التعرّف على الأشياء ، وتتبّع الخطوط ، أو حتى مشاريع الذكاء الاصطناعي المتقدمة التي تعمل في الوقت الفعلي.