कंप्यूटर विज़न एक निरंतर बढ़ता हुआ क्षेत्र है, और Arduino और किफायती कैमरा मॉड्यूल जैसे उपकरणों के लिए धन्यवाद, अब बड़ी रकम का निवेश किए बिना नवीन परियोजनाओं को लागू करना संभव है। यह लेख साथ काम करने की संभावनाओं का पता लगाएगा कृत्रिम दृष्टि Arduino प्रोजेक्ट्स में उपयोग कर रहे हैं कम लागत वाले मॉड्यूल, परिणामों को अनुकूलित करने के लिए पुस्तकालयों और तकनीकों का लाभ उठाना।
यदि आप एक प्रौद्योगिकी उत्साही या डेवलपर हैं जो प्रयोग करने के नए तरीकों की तलाश कर रहे हैं, तो इसे एकीकृत करें कैमरा आपके Arduino प्रोजेक्ट के लिए संभावनाओं की एक दुनिया खुलती है। यहां आपको एक विस्तृत मार्गदर्शिका मिलेगी जो सुलभ मॉड्यूल के साथ कंप्यूटर विज़न के बारे में आपकी ज़रूरत की हर चीज़ को एक साथ लाती है।
कंप्यूटर विज़न परियोजनाओं के लिए हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन
के साथ काम करने के लिए कृत्रिम दृष्टि Arduino में, इसके साथ शुरुआत करना आवश्यक है सही कॉन्फ़िगरेशन हार्डवेयर का. OV7670 कैमरा मॉड्यूल अपनी कम लागत और बहुमुखी प्रतिभा के कारण सबसे लोकप्रिय विकल्पों में से एक है। इस मॉड्यूल को जैसे बोर्डों से जोड़ा जा सकता है अरुडिनो नैनो 33 बीएलई सेंस. इस कैमरे का मुख्य लाभ वीजीए रिज़ॉल्यूशन (640 x 480) के लिए इसका समर्थन और मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स के लिए टेन्सरफ्लो लाइट माइक्रो जैसे टूल के साथ इसका एकीकरण है।
प्रारंभिक स्थापना के लिए, आपको आवश्यकता होगी:
- एक संगत मदरबोर्ड, जैसे Arduino Nano 33 BLE Sense।
- एक OV7670 कैमरा मॉड्यूल।
- सही ढंग से कनेक्शन बनाने के लिए केबल।
- एक उपयुक्त बिजली की आपूर्ति.
सबसे बड़ी चुनौती अलग-अलग को जोड़ने में है मॉड्यूल पिन मदरबोर्ड को. सटीकता यहां महत्वपूर्ण है, क्योंकि गलत कनेक्शन विफलता का कारण बन सकता है। केबलों को सुरक्षित करने के लिए टेप का उपयोग करना एक सरल लेकिन प्रभावी समाधान है।
सॉफ़्टवेयर कॉन्फ़िगरेशन
एक बार हार्डवेयर तैयार हो जाने के बाद, अगला कदम इसे तैयार करना है विकास पर्यावरण. Arduino IDE बोर्ड पर प्रोग्राम संकलित करने और लोड करने के लिए सबसे आम उपकरण है। लाइब्रेरी प्रबंधक से, आप Arduino_OVD767x लाइब्रेरी स्थापित कर सकते हैं, जो विशेष रूप से इस कैमरे के साथ काम करने के लिए डिज़ाइन की गई है।
सॉफ़्टवेयर को कॉन्फ़िगर करने के चरण:
- Arduino IDE डाउनलोड और इंस्टॉल करें।
- 'टूल्स' से लाइब्रेरी मैनेजर खोलें।
- Arduino_OV767x लाइब्रेरी ढूंढें और इसे इंस्टॉल करें।
एक बार इंस्टॉल हो जाने पर, आप शामिल कैमराकैप्चररॉबाइट्स उदाहरण का उपयोग करके सिस्टम का परीक्षण कर सकते हैं। इस चरण के दौरान, मॉड्यूल सीरियल पोर्ट के माध्यम से कच्ची बाइनरी छवियों को आउटपुट करना शुरू कर देगा। यदि सब कुछ सही ढंग से कॉन्फ़िगर किया गया है, तो आपको प्रदर्शित करने में सक्षम होना चाहिए परीक्षण पैटर्न लाइव छवियों के साथ आगे बढ़ने से पहले।
TinyML के साथ कंप्यूटर विज़न के लिए अनुकूलन
अधिक उन्नत अनुप्रयोगों में, जैसे कि पर आधारित स्वचालित शिक्षाबड़ी मात्रा में डेटा को संभालने के लिए सिस्टम को अनुकूलित करना महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, वीजीए छवियां लगभग खपत करती हैं 300 KB मेमोरी की, जो नैनो 33 बीएलई सेंस जैसे बोर्डों की क्षमता से अधिक है।
इस समस्या को हल करने के लिए, OV7670 मॉड्यूल आपको काम करने की अनुमति देता है कम संकल्प जैसे QVGA (320×240) या QCIF (176×144), Arduino पर भेजने से पहले डेटा को समायोजित करना। आप अलग भी चुन सकते हैं रंग प्रारूप जैसे कि RGB565 या YUV422, प्रोजेक्ट की ज़रूरतों पर निर्भर करता है। ये प्रारूप परिभाषित करते हैं कि प्रत्येक के भीतर रंग मान कैसे संग्रहीत किए जाते हैं पिक्सेल मेमोरी उपयोग को अनुकूलित करने के लिए।
कुछ परियोजनाएँ आवेदन करके रिज़ॉल्यूशन को और भी कम कर देती हैं नीचे नमूनाकरण, दृश्य गुणवत्ता बनाए रखने के लिए रणनीतिक रूप से पिक्सेल हटाना या मानों को प्रक्षेपित करना। यह कदम आवश्यक है यदि आप टेन्सरफ्लो जैसे गहन शिक्षण मॉडल के साथ काम करते हैं, जिसके लिए छोटी छवियों की आवश्यकता होती है कुशल प्रशिक्षण.
व्यावहारिक उपयोग: पिक्सी2 के साथ वस्तु पहचान
एक और दिलचस्प मॉड्यूल है पिक्सी2, जो ऑब्जेक्ट पहचान को लागू करने के लिए आसानी से Arduino बोर्ड से जुड़ता है। यह डिवाइस वास्तविक समय में सात वस्तुओं की पहचान करने और इसकी कार्यक्षमता को OLED स्क्रीन या ऑडियो प्लेयर के साथ संयोजित करने में सक्षम है।
Pixy2 अपनी पता लगाने की क्षमता के लिए भी जाना जाता है पंक्तियां और छोटे बारकोड उत्पन्न करते हैं, जो विशेष रूप से उन रोबोटों के लिए डिज़ाइन किए गए हैं जो चिह्नित पथों का अनुसरण करते हैं। इसे कॉन्फ़िगर करने के लिए आप सॉफ़्टवेयर का उपयोग कर सकते हैं पिक्सीमोन, विभिन्न वस्तुओं के लिए रंग हस्ताक्षर डिजाइन करना जिन्हें सिस्टम को पहचानना होगा।
कृत्रिम दृष्टि के लिए प्रक्रिया अनुकूलन
के साथ काम कृत्रिम दृष्टि Arduino में हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर दोनों को अनुकूलित करने की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, यदि सावधानी से उपयोग न किया जाए तो डिजिटलरीड और डिजिटलराइट जैसे फ़ंक्शन डेटा कैप्चर को धीमा कर सकते हैं। इसके बजाय, सीधे GPIO पोर्ट का उपयोग करके प्रबंधित करें अधिक विशिष्ट आदेश प्रक्रिया को काफी तेज कर सकता है।
प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए कुछ प्रमुख युक्तियाँ:
- उन अनुप्रयोगों के लिए QCIF जैसे कम रिज़ॉल्यूशन का उपयोग करें जिन्हें उच्च गुणवत्ता की आवश्यकता नहीं है।
- अनावश्यक लूप्स को हटाकर कोड को सरल बनाता है।
- संगत सीपीयू पर तेज़ संचालन के लिए SIMD तकनीकों का उपयोग करने पर विचार करें।
OV7670 मॉड्यूल के मामले में, Arduino_OV767x लाइब्रेरी में हाल के सुधारों ने स्थानांतरण करना संभव बना दिया है कल्पना प्रभावशाली गति से स्मृति के लिए. उदाहरण के लिए, डेटा कैप्चर समय को कम करना संभव था 1500 एमएस केवल 393 एमएस QCIF छवियों के लिए.
टेन्सरफ्लो लाइट माइक्रो का लाभ उठाना
जो लोग अपनी परियोजनाओं को अगले स्तर पर ले जाना चाहते हैं, उनके लिए TensorFlow Lite Micro काम करने के लिए विशेष उपकरण प्रदान करता है कृत्रिम बुद्धि माइक्रोकंट्रोलर्स में. यह अनुकूलित लाइब्रेरी संसाधन-बाधित उपकरणों के लिए ट्यून किए गए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करके चेहरे की पहचान या हावभाव का पता लगाने जैसे उन्नत पैटर्न का पता लगा सकती है।
यह वातावरण सीएमएसआईएस-एनएन जैसे हालिया अनुकूलन से भी लाभान्वित होता है, जो प्रोसेसर-विशिष्ट निर्देशों जैसे कि का लाभ उठाकर अनुमान समय को नाटकीय रूप से कम कर देता है। सिमड. इस प्रकार, Arduino पर मशीन लर्निंग एप्लिकेशन अब बहुत तेज़ और अधिक कुशल हैं।
Arduino के साथ कंप्यूटर विज़न की दुनिया में नेविगेट करना एक समृद्ध अनुभव है। शुरुआत में कम लागत वाले कैमरे स्थापित करने से लेकर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम लागू करने तक, संभावनाएं वस्तुतः असीमित हैं। रचनात्मक दृष्टिकोण और सही संसाधनों के साथ, आप जैसे क्षेत्रों का पता लगा सकते हैं वस्तु मान्यता, लाइन ट्रैकिंग या यहां तक कि वास्तविक समय में उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता परियोजनाएं भी।