Mục lục:
- Bước 1: Các bộ phận được sử dụng trong bản dựng này
- Bước 2: Nối dây và kiểm tra Phototransistor
- Bước 3: Nối cáp Ruy băng ma trận với Arduino
- Bước 4: Kết nối Ma trận
- Bước 5: Cài đặt Thư viện Ma trận AdaFruit và Kiểm tra Ma trận
- Bước 6: Tải mã quét ma trận
Video: Sử dụng ma trận LED làm máy quét: 8 bước (có hình ảnh)
2024 Tác giả: John Day | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-30 13:33
Trang chủ của marciotMarcioT Theo dõi thêm của tác giả:
Giới thiệu: Tôi là một người có sở thích về phần mềm nguồn mở, in 3D, khoa học và điện tử. Vui lòng truy cập cửa hàng của tôi hoặc trang Patreon để giúp hỗ trợ công việc của tôi! Thông tin thêm về marciot »
Máy ảnh kỹ thuật số thông thường hoạt động bằng cách sử dụng một loạt các cảm biến ánh sáng để thu nhận ánh sáng khi nó được phản chiếu từ một vật thể. Trong thử nghiệm này, tôi muốn xem liệu tôi có thể chế tạo một chiếc máy ảnh ngược hay không: thay vì có một loạt các cảm biến ánh sáng, tôi chỉ có một cảm biến duy nhất; nhưng tôi điều khiển từng nguồn sáng trong số 1, 024 nguồn sáng riêng lẻ trong ma trận LED 32 x 32.
Cách thức hoạt động là Arduino chiếu sáng một đèn LED tại một thời điểm, trong khi sử dụng đầu vào tương tự để theo dõi những thay đổi trong cảm biến ánh sáng. Điều này cho phép Arduino kiểm tra xem cảm biến có thể "nhìn thấy" một đèn LED cụ thể hay không. Quá trình này được lặp lại nhanh chóng đối với mỗi 1, 024 đèn LED riêng lẻ để tạo ra một bản đồ các điểm ảnh có thể nhìn thấy được.
Nếu một đối tượng được đặt giữa ma trận LED và cảm biến, Arduino có thể chụp hình bóng của đối tượng đó, bóng này sẽ sáng lên dưới dạng "bóng" sau khi quá trình chụp hoàn tất.
THƯỞNG: Với các chỉnh sửa nhỏ, mã tương tự có thể được sử dụng để triển khai "bút cảm ứng kỹ thuật số" để vẽ trên ma trận LED.
Bước 1: Các bộ phận được sử dụng trong bản dựng này
Đối với dự án này, tôi đã sử dụng các thành phần sau:
- Một Arduino Uno với Breadboard
- Ma trận LED RGB 32x32 (từ AdaFruit hoặc Tindie)
- Bộ đổi nguồn 5V 4A (từ AdaFruit)
- Bộ chuyển đổi nguồn DC nữ giắc cắm 2.1mm đến khối Đầu cuối vít (từ AdaFruit)
- Một bóng bán dẫn quang TIL78 3mm rõ ràng
- Dây nhảy
AdaFruit cũng bán một lá chắn Arduino có thể được sử dụng thay cho dây nhảy.
Vì tôi đã có một số khoản tín dụng của Tindie, tôi đã nhận ma trận của mình từ Tindie, nhưng ma trận từ AdaFruit có vẻ giống hệt nhau, vì vậy một trong hai sẽ hoạt động.
Điện trở quang đến từ bộ sưu tập linh kiện cũ hàng chục năm của tôi. Đó là một phần 3mm rõ ràng được dán nhãn là TIL78. Theo như tôi có thể nói, bộ phận đó dành cho IR và đi kèm với vỏ trong hoặc vỏ tối để chặn ánh sáng nhìn thấy. Vì ma trận LED RGB tạo ra ánh sáng nhìn thấy được, nên phải sử dụng phiên bản rõ ràng.
TIL78 này dường như đã bị ngừng sản xuất, nhưng tôi tưởng tượng rằng dự án này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng phototransistor đương đại. Nếu bạn tìm thấy thứ gì đó hiệu quả, hãy cho tôi biết và tôi sẽ cập nhật tài liệu có thể hướng dẫn này!
Bước 2: Nối dây và kiểm tra Phototransistor
Thông thường, bạn sẽ cần một điện trở mắc nối tiếp với phototransistor ngang nguồn, nhưng tôi biết rằng Arduino có khả năng kích hoạt một điện trở kéo lên bên trong trên bất kỳ chân nào. Tôi nghi ngờ rằng tôi có thể lợi dụng điều đó để kết nối phototransistor với Arduino mà không cần bất kỳ thành phần bổ sung nào. Hóa ra linh cảm của tôi đã đúng!
Tôi đã sử dụng dây để kết nối phototransistor với chân GND và A5 trên Arduino. Sau đó, tôi tạo một bản phác thảo đặt chân A5 làm INPUT_PULLUP. Điều này thường được thực hiện đối với các công tắc, nhưng trong trường hợp này, nó cung cấp năng lượng cho phototransistor!
#define CẢM BIẾN A5
void setup () {Serial.begin (9600); pinMode (SENSOR, INPUT_PULLUP); } void loop () {// Đọc giá trị tương tự liên tục và in ra Serial.println (analogRead (SENSOR)); }
Bản phác thảo này in các giá trị vào cổng nối tiếp tương ứng với độ sáng xung quanh. Bằng cách sử dụng "Máy vẽ nối tiếp" tiện dụng từ menu "Công cụ" của Arduino IDE, tôi có thể có được một biểu đồ chuyển động của ánh sáng xung quanh! Khi tôi dùng tay che và khám phá phototransistor, âm mưu sẽ di chuyển lên và xuống. Đẹp!
Bản phác thảo này là một cách hay để kiểm tra xem liệu phototransistor có được nối dây với đúng cực hay không: phototransistor sẽ nhạy hơn khi được nối theo một hướng so với hướng khác.
Bước 3: Nối cáp Ruy băng ma trận với Arduino
Để kết nối ma trận với Arduino, tôi đã xem qua hướng dẫn hữu ích này từ Adafruit. Để thuận tiện, tôi đã dán sơ đồ và sơ đồ chân vào một tài liệu và in một trang tham khảo nhanh để sử dụng trong khi kết nối mọi thứ.
Hãy cẩn thận để đảm bảo tab trên đầu nối khớp với tab trong sơ đồ.
Ngoài ra, để có mạch sạch hơn, bạn có thể sử dụng tấm chắn ma trận RGB mà AdaFruit bán cho các tấm nền này. Nếu bạn sử dụng tấm chắn, bạn sẽ cần phải hàn đầu cắm hoặc dây cho phototransistor.
Bước 4: Kết nối Ma trận
Tôi đã vặn các đầu nối của ngã ba trên nguồn ma trận dẫn đến bộ chuyển đổi giắc cắm, đảm bảo rằng cực tính là chính xác. Vì một phần của các thiết bị đầu cuối bị hở nên tôi đã quấn toàn bộ bằng băng dính điện để đảm bảo an toàn.
Sau đó, tôi đã cắm đầu nối nguồn và cáp ruy-băng, cẩn thận để không làm rối dây jumper trong quá trình này.
Bước 5: Cài đặt Thư viện Ma trận AdaFruit và Kiểm tra Ma trận
Bạn sẽ cần cài đặt "Bảng ma trận RGB" và "Thư viện Adafruit GFX" của AdaFruit trong IDE Arduino của mình. Nếu bạn cần trợ giúp để thực hiện việc này, hướng dẫn là cách tốt nhất để thực hiện.
Tôi khuyên bạn nên chạy một số ví dụ để đảm bảo bảng điều khiển RGB của bạn hoạt động trước khi tiếp tục. Tôi đề xuất ví dụ "plasma_32x32" vì nó khá tuyệt vời!
Lưu ý quan trọng: Tôi nhận thấy rằng nếu tôi cấp nguồn cho Arduino trước khi cắm nguồn 5V vào ma trận, thì ma trận sẽ sáng lên một cách lờ mờ. Có vẻ như ma trận cố gắng lấy điện từ Arduino và điều đó chắc chắn không tốt cho nó! Vì vậy, để tránh quá tải Arduino, hãy luôn cấp nguồn cho ma trận trước khi bạn cấp nguồn cho Arduino!
Bước 6: Tải mã quét ma trận
Giải nhì Cuộc thi Arduino 2019
Đề xuất:
Máy quét CT và Máy quét 3D trên Máy tính để bàn Với Arduino: 12 Bước (Có Hình ảnh)
Máy quét CT và 3D để bàn Với Arduino: Chụp cắt lớp vi tính (CT) hoặc chụp cắt lớp vi tính trục (CAT) thường được kết hợp với hình ảnh cơ thể vì nó cho phép bác sĩ lâm sàng nhìn thấy cấu trúc giải phẫu bên trong bệnh nhân mà không cần phải thực hiện bất kỳ phẫu thuật nào. Hình ảnh bên trong con người b
Làm giá đỡ cho máy ảnh DSLR với giá chưa đến 6 đô la bằng cách sử dụng ống PVC (Chân máy / Chân máy cho mọi máy ảnh): 6 bước
Làm giá đỡ cho máy ảnh DSLR với giá chưa đến 6 đô la bằng cách sử dụng ống PVC (Monopod / chân máy cho mọi máy ảnh): Có …. Bạn có thể tự làm giá đỡ chỉ với một số ống PVC và chữ T. Nó rất nhẹ … Nó được cân bằng hoàn hảo … Nó rắn chắc … Nó thân thiện với khả năng tùy chỉnh … Tôi là Sooraj Bagal và tôi sẽ chia sẻ kinh nghiệm của mình về giá đỡ máy ảnh này mà tôi đã tạo cho
Máy quét 3D tự làm dựa trên ánh sáng có cấu trúc và tầm nhìn âm thanh nổi bằng ngôn ngữ Python: 6 bước (có hình ảnh)
Máy quét 3D tự làm dựa trên ánh sáng có cấu trúc và tầm nhìn âm thanh nổi bằng ngôn ngữ Python: Máy quét 3D này được chế tạo bằng các vật dụng thông thường giá rẻ như máy chiếu video và webcam. Máy quét 3D ánh sáng có cấu trúc là một thiết bị quét 3D để đo hình dạng ba chiều của một vật thể bằng cách sử dụng các mẫu ánh sáng chiếu và hệ thống máy ảnh
Máy quét cơ thể 3D sử dụng máy ảnh Raspberry Pi: 8 bước (có hình ảnh)
Máy quét cơ thể 3D sử dụng máy ảnh Raspberry Pi: Máy quét 3D này là một dự án hợp tác tại BuildBrighton Makerspace với mục đích làm cho công nghệ kỹ thuật số có giá cả phải chăng cho các nhóm cộng đồng. Máy quét đang được sử dụng trong ngành công nghiệp thời trang, để tùy chỉnh thiết kế quần áo, trong ngành công nghiệp trò chơi cho
Làm thế nào để xây dựng một cấp độ máy ảnh tăng sáng cho máy ảnh DSLR: 4 bước (với Hình ảnh)
Làm thế nào để xây dựng mức độ sáng của máy ảnh cho máy ảnh DSLR: Bạn đã bao giờ chụp trong điều kiện ánh sáng yếu và nhận thấy ảnh của mình bị lệch chưa? Vâng, tôi chắc chắn có! Gần đây, tôi đã làm rất nhiều việc với việc chụp ảnh phơi sáng lâu và khi tôi ra ngoài thực địa bằng cách sử dụng gorillapod, tôi thấy mình rất mệt