Thị giác máy tính là một lĩnh vực không ngừng phát triển và nhờ các công cụ như Arduino và mô-đun máy ảnh giá cả phải chăng, giờ đây có thể thực hiện các dự án sáng tạo mà không cần đầu tư số tiền lớn. Bài viết này sẽ khám phá các khả năng làm việc với tầm nhìn nhân tạo trong các dự án Arduino sử dụng mô-đun chi phí thấp, tận dụng các thư viện và kỹ thuật để tối ưu hóa kết quả.
Nếu bạn là người đam mê công nghệ hoặc nhà phát triển đang tìm kiếm những cách mới để thử nghiệm, hãy tích hợp một máy quay dự án Arduino của bạn sẽ mở ra một thế giới đầy khả năng. Tại đây, bạn sẽ tìm thấy hướng dẫn chi tiết tập hợp mọi thứ bạn cần về thị giác máy tính với các mô-đun có thể truy cập được.
Cấu hình phần cứng cho các dự án thị giác máy tính
Để làm việc với tầm nhìn nhân tạo Trong Arduino, điều cần thiết là bắt đầu với cấu hình đúng của phần cứng. Mô-đun máy ảnh OV7670 là một trong những lựa chọn phổ biến nhất do chi phí thấp và tính linh hoạt. Mô-đun này có thể được kết nối với các bảng như Arduino Nano 33 Cảm giác BLE. Ưu điểm chính của máy ảnh này là hỗ trợ độ phân giải VGA (640 x 480) và tích hợp với các công cụ như TensorFlow Lite Micro cho các dự án học máy.
Để cài đặt ban đầu, bạn sẽ cần:
- Một bo mạch chủ tương thích, chẳng hạn như Arduino Nano 33 BLE Sense.
- Mô-đun máy ảnh OV7670.
- Cáp để thực hiện kết nối chính xác.
- Một nguồn điện phù hợp.
Thách thức lớn nhất nằm ở việc kết nối các chân mô-đun đến bo mạch chủ. Độ chính xác là chìa khóa ở đây, vì kết nối không chính xác có thể dẫn đến lỗi. Sử dụng băng dính để cố định dây cáp là giải pháp đơn giản nhưng hiệu quả.
Cấu hình phần mềm
Khi phần cứng đã sẵn sàng, bước tiếp theo là chuẩn bị môi trương phat triển. Arduino IDE là công cụ phổ biến nhất để biên dịch và tải chương trình lên bo mạch. Từ trình quản lý thư viện, bạn có thể cài đặt thư viện Arduino_OVD767x, được thiết kế đặc biệt để hoạt động với máy ảnh này.
Các bước cấu hình phần mềm:
- Tải xuống và cài đặt Arduino IDE.
- Mở trình quản lý thư viện từ 'Công cụ'.
- Tìm thư viện Arduino_OV767x và cài đặt nó.
Sau khi cài đặt, bạn có thể kiểm tra hệ thống bằng ví dụ CameraCaptureRawBytes đi kèm. Trong giai đoạn này, mô-đun sẽ bắt đầu xuất hình ảnh nhị phân thô thông qua cổng nối tiếp. Nếu mọi thứ được cấu hình đúng, bạn sẽ có thể hiển thị một mẫu thử nghiệm trước khi tiếp tục với hình ảnh trực tiếp.
Tối ưu hóa thị giác máy tính với TinyML
Trong các ứng dụng nâng cao hơn, chẳng hạn như các ứng dụng dựa trên học máy, điều quan trọng là phải tối ưu hóa hệ thống để xử lý lượng lớn dữ liệu. Ví dụ: hình ảnh VGA tiêu thụ khoảng 300 KB bộ nhớ vượt quá dung lượng của các bo mạch như Nano 33 BLE Sense.
Để giải quyết vấn đề này, mô-đun OV7670 cho phép bạn làm việc với độ phân giải thấp hơn chẳng hạn như QVGA (320×240) hoặc QCIF (176×144), điều chỉnh dữ liệu trước khi gửi đến Arduino. Bạn cũng có thể chọn khác định dạng màu sắc chẳng hạn như RGB565 hoặc YUV422, tùy thuộc vào nhu cầu của dự án. Các định dạng này xác định cách lưu trữ các giá trị màu trong mỗi pixel để tối ưu hóa việc sử dụng bộ nhớ.
Một số dự án thậm chí còn giảm độ phân giải hơn nữa bằng cách áp dụng lấy mẫu xuống, loại bỏ các pixel hoặc các giá trị nội suy một cách có chiến lược để duy trì chất lượng hình ảnh. Bước này rất cần thiết nếu bạn làm việc với các mô hình học sâu, chẳng hạn như TensorFlow, có xu hướng yêu cầu hình ảnh nhỏ hơn để đào tạo hiệu quả.
Sử dụng thực tế: Nhận dạng đối tượng với Pixy2
Một mô-đun thú vị khác là Pixy2, dễ dàng kết nối với bo mạch Arduino để thực hiện nhận dạng đối tượng. Thiết bị này có khả năng nhận dạng tối đa bảy vật thể trong thời gian thực và kết hợp chức năng của nó với màn hình OLED hoặc máy nghe nhạc.
Pixy2 còn nổi bật ở khả năng phát hiện đường dây và tạo ra các mã vạch nhỏ, được thiết kế đặc biệt cho robot đi theo các đường dẫn được đánh dấu. Để cấu hình nó, bạn có thể sử dụng phần mềm Yêu tinh, thiết kế chữ ký màu cho các đối tượng khác nhau mà hệ thống phải xác định.
Tối ưu hóa quy trình cho thị giác nhân tạo
Làm việc với tầm nhìn nhân tạo Trong Arduino nó yêu cầu tối ưu hóa cả phần cứng và phần mềm. Ví dụ: các chức năng như digitalRead và digitalWrite có thể làm chậm quá trình thu thập dữ liệu nếu không được sử dụng cẩn thận. Thay vào đó, hãy quản lý trực tiếp các cổng GPIO bằng cách sử dụng lệnh cụ thể hơn có thể tăng tốc đáng kể quá trình.
Một số mẹo chính để tối ưu hóa hiệu suất:
- Sử dụng độ phân giải thấp hơn như QCIF cho các ứng dụng không yêu cầu chất lượng cao.
- Đơn giản hóa mã bằng cách loại bỏ các vòng lặp không cần thiết.
- Hãy cân nhắc sử dụng các kỹ thuật SIMD để hoạt động nhanh hơn trên các CPU tương thích.
Trong trường hợp mô-đun OV7670, những cải tiến gần đây trong thư viện Arduino_OV767x đã giúp chuyển đổi hình ảnh vào bộ nhớ với tốc độ ấn tượng. Ví dụ: có thể giảm thời gian thu thập dữ liệu của 1500 ms chỉ 393 ms cho hình ảnh QCIF.
Tận dụng TensorFlow Lite Micro
Đối với những người muốn đưa dự án của mình lên một tầm cao mới, TensorFlow Lite Micro cung cấp các công cụ chuyên dụng để làm việc trí tuệ nhân tạo trong vi điều khiển. Thư viện được tối ưu hóa này có thể phát hiện các mẫu nâng cao như nhận dạng khuôn mặt hoặc phát hiện cử chỉ, sử dụng các mô hình được đào tạo trước được điều chỉnh cho các thiết bị có nguồn lực hạn chế.
Môi trường này cũng được hưởng lợi từ các tối ưu hóa gần đây như CMSIS-NN, giúp giảm đáng kể thời gian suy luận bằng cách tận dụng các hướng dẫn dành riêng cho bộ xử lý như SIMD. Nhờ đó, các ứng dụng machine learning trên Arduino giờ đây nhanh hơn và hiệu quả hơn rất nhiều.
Điều hướng thế giới thị giác máy tính với Arduino là một trải nghiệm phong phú. Từ việc thiết lập máy ảnh giá rẻ ban đầu cho đến triển khai thuật toán học máy, khả năng thực tế là vô hạn. Với cách tiếp cận sáng tạo và nguồn lực phù hợp, bạn có thể khám phá các lĩnh vực như Nhận dạng đối tượng, theo dõi dòng hay thậm chí là các dự án trí tuệ nhân tạo tiên tiến trong thời gian thực.