MachineEye: 5 bước

2024 Tác giả: John Day | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-30 13:30

Tôi đã kết hợp Thẻ cảm biến dụng cụ Texas CC2650 với máy ảnh Raspberry Pi để phát triển một bảng điều khiển với một số thông tin tuyệt vời. Tôi đã kết nối dự án bằng IBM Node Red được cài đặt trên hình ảnh Raspberry Pi. Máy ảnh sẽ gửi dữ liệu đến các dịch vụ Nhận thức của Microsoft để trả lại mô tả về những gì máy ảnh nhìn thấy. Dữ liệu này có thể mở đến vô số ứng dụng. Ví dụ của tôi là một dữ liệu đơn giản hiển thị điều kiện thời tiết bên trong và một bức ảnh mô tả những gì máy ảnh nhìn thấy. tôi

Bước 1: Yêu cầu phần cứng và phần mềm

Phần cứng

1. Raspberry Pi 3 (bạn cũng có thể sử dụng Pi 2 hoặc Pi mẫu B)

2. Máy ảnh Raspberry Pi

3. Thẻ cảm biến CC2650 của Texas Instruments

4. Thẻ SD

Phần mềm

1. Raspbian Jessie với phiên bản Pixel: tháng 3 năm 2017

www.raspberrypi.org/downloads/raspbian/

2. Putty - một thiết bị đầu cuối để lập trình Pi của bạn

www.chiark.greenend.org.uk/~sgtatham/putty/

3. Node bổ sung cho Node Red

Tôi đã trình bày chi tiết các nút sẽ được cài đặt trên Pi ở Bước 3: Thiết lập Node Red.

Bước 2:

Bước 3: Thiết lập phần cứng

Tôi đang sử dụng Raspberry Pi 3 và Thẻ cảm biến CC2650 được đóng gói với 7 cảm biến. Raspberry Pi 3 có Wi-Fi và Bluetooth trên bo mạch, vì vậy chúng tôi không cần nhiều dongle. Thiết bị bảo vệ duy nhất của tôi là sử dụng chuột không dây và bàn phím. Bạn có thể sử dụng trang web Raspberry Pi chính thức để tải xuống hình ảnh và thiết lập và chạy Pi của mình:

www.raspberrypi.org/products/raspberry-pi-3-model-b/

Thẻ cảm biến chỉ cần kéo dải nhựa và nó phải hoạt động tốt. Bạn có thể tìm hiểu thêm thông tin tại đây.

www.ti.com/ww/en/wireless_connectivity/sensortag/tearDown.html

Máy ảnh Raspberry Pi cũng có nhiều blog để giúp bạn thiết lập máy ảnh:

www.raspberrypi.org/products/camera-module/

Dự án này có màn hình cảm ứng của Adafruit. Đây là tùy chọn và không bắt buộc đối với dự án này.

Bước 4: Thiết lập Node Red

Node Red là một công cụ dễ sử dụng đã được cài đặt trên Raspberry Pi. Thông tin thêm có thể được tìm thấy ở đây:

noellow.org/

Bước quan trọng nhất ở đây là cập nhật phiên bản của bạn trên Pi:

sudo update-nodejs-and-node

Bây giờ hãy kiểm tra phiên bản của bạn. Tôi đang sử dụng Putty cho dự án này làm thiết bị đầu cuối của mình.

npm -v

3.10.10

nút -v

6.10.0

Bây giờ Node Red của bạn đã được cập nhật, chúng tôi sẽ thêm một số nút để kết nối với thẻ Máy ảnh và cảm biến Raspberry Pi của chúng tôi. Tất cả các nút phải được cài đặt trong thư mục này:

~ /.node-đỏ

Bắt đầu nào !

npm install node-red-Contrib-camerapi

npm cài đặt node-red-node-dweetio

npm cài đặt node-red-Contrib-freeboard

npm cài đặt nút-đỏ-đóng góp-nhận thức-dịch vụ

npm cài đặt node-red-node-sensortag

npm cài đặt node-red-node-dropbox

Việc này sẽ mất một chút thời gian và nếu bạn nhận được cảnh báo thì không sao cả. Tôi đã bao gồm một nút tiêm để chụp ảnh trong các khoảng thời gian xác định. Dweetio dành cho nút Camera Vision để đọc mô tả hoặc thẻ từ hình ảnh và gửi nó đến hộp văn bản Bảng điều khiển Freeboard. Dịch vụ nhận thức bao gồm nút Thị giác máy tính.

Bạn cần nhận khóa đăng ký miễn phí từ Microsoft cho nút Computer Vision.

www.microsoft.com/cognitive-services/en-US/subscriptions?mode=NewTrials

Nút Dropbox là hoàn hảo cho dự án này. Tôi đã sử dụng hướng dẫn từ Adafruit được tìm thấy ở đây:

learn.adafruit.com/diy-wifi-raspberry-pi-touch-cam?view=all

Cuộn xuống Cài đặt Dropbox. Điều này sẽ hoạt động trên bất kỳ Pi nào và họ đã làm cho việc thiết lập đơn giản hơn nhiều. Nó sẽ hướng dẫn bạn thiết lập Dropbox và cách nhập các Keys bạn cần để kết nối với Dropbox. Đây là hướng dẫn tốt nhất mà tôi đã tìm thấy. Nhưng để xem hình ảnh trong Bảng điều khiển, tôi đã phải điều chỉnh liên kết cho hình ảnh. Tôi đã chọn sử dụng một công cụ Dropbox có tên là Chooser để lấy liên kết trực tiếp đến bức ảnh được tải xuống Dropbox. Tôi sẽ giữ nguyên tên cho ảnh-j.webp

Để xem luồng Node Red của bạn, chỉ cần mở trình duyệt. Tôi thích Chrome và đây chỉ là một ví dụ cho định dạng:

192.168.1.1:1880

Bước 5: Thiết lập DashBoard

Bảng điều khiển FreeBoard là một cách linh hoạt và dễ dàng để trực quan hóa dữ liệu theo cách có ý nghĩa. Có hai nguồn dữ liệu được thiết lập và mỗi nguồn dữ liệu có một "my-thing-name". Tôi kết nối nút dweetio đầu tiên có tên là Machine Eye với nút ảnh. Thao tác này sẽ gửi tải trọng của máy ảnh lên đám mây và cho phép chúng tôi nắm bắt thông tin trên trang tổng quan. Đây sẽ là một hộp văn bản.

Nút Dweetio thứ hai dành cho thẻ cảm biến. Nút này được kết nối với thẻ cảm biến và một lần nữa sẽ gửi trọng tải của cảm biến lên đám mây và một lần nữa được ghi lại. trên bảng điều khiển. Dữ liệu theo thời gian thực. Tôi đã thêm một số ngăn cảm biến cho bản demo này.

Hộp ảnh là một ngăn Ảnh có liên kết trực tiếp đến Dropbox. Hình ảnh và mô tả sẽ thay đổi mỗi khi kích hoạt hình ảnh.

Hình trên là ảnh chụp con mèo gốm của mình. Tôi đã hơi trễ khi đăng ký tham gia cuộc thi và do thời tiết tồi tệ của chúng tôi trên bờ biển Đại Tây Dương của Canada nên không thể mang máy ảnh ra bên ngoài. Mưa và thời tiết lạnh sẽ giết chết thiết bị điện tử của tôi. Tôi cũng cần những người bạn của tôi và những đứa trẻ lông thú nhất của họ đến để chụp ảnh.