Projet Arduino: détection des couleurs par apprentissage automatique

Dans ce projet, nous utilisons le capteur de couleur et de proximité sur l'Arduino Nano 33 BLE Sense. Nous avons également besoin de la nouvelle bibliothèque Arduino_KNN. Cette bibliothèque utilise Tiny Machine Learning. Dans ce projet, nous distinguerons les objets en fonction de la couleur. 
Ce projet est basé sur le projet Arduino.

Apprentissage automatique simple avec Arduino KNN

Au début du programme, vous indiquez le nombre d'objets que vous souhaitez reconnaître et leur nom. 30 «échantillons de lecture» sont prélevés sur chaque objet. Lorsque ce processus est terminé et que votre Arduino commence à reconnaître les objets, ces valeurs seront ajoutées à la base de données de cet objet. Nous avons écrit le projet afin que tous les paramètres soient configurés dans le moniteur série.

Étape 1: Exigences du projet d'apprentissage automatique

Étape 2: Programmation Arduino BLE Sense

Comment fonctionne le code:

Dans ce projet, nous examinerons de plus près comment tout cela fonctionne. En principe, vous pouvez simplement utiliser le code, mais comme nous utilisons un code plus avancé et une nouvelle bibliothèque (bêta), nous expliquons cela en détail.

Tout d'abord, nous importons bien sûr les bibliothèques nécessaires. La bibliothèque pour le capteur de proximité / lumière de l'Arduino Nano 33 BLE Sense (Arduino_APDS9960.h) et la nouvelle bibliothèque d'apprentissage automatique (Arduino_KNN.h) 

Ensuite, nous créons un certain nombre de variables. Un pour indiquer le nombre de variables d'une couleur. Dans ce cas, nous utilisons des couleurs RVB, nous en avons donc trois. L'un concerne la quantité d'objets. Ceci est ajusté dans la configuration vide à une valeur de votre choix. Ensuite, il y a une variable qui spécifie le nombre de lectures de couleur dans la base de données avant de commencer. C'est dans notre projet 30. Il existe également un tableau String () qui garde la trace des noms d'objets et des variables pour savoir comment la couleur est stockée et la luminosité de la couleur doit être minimale.

Après avoir défini les variables, nous les mettons dans une base de données. Il est maintenant temps pour la configuration.

Dans la configuration vide, nous démarrons le port série et envoyons un message initial. Ensuite, nous demandons combien d'objets vous souhaitez distinguer les uns des autres. Vous pouvez maintenant taper un numéro et l'envoyer à l'Arduino. Cela le lit, ajuste la variable qui correspond à la quantité d'objets. Ensuite, nous passons à la définition des objets. Nous faisons cela en maintenant des échantillons de couleurs au-dessus du capteur. Le maximum est de 3000 objets. Gardez à l'esprit que la différenciation est basée sur la couleur.

Pour chaque objet, il vous sera demandé un nom pour cet objet. Vous tapez le nom dans le moniteur série et l'envoyez à l'Arduino. L'étiquette de votre objet sera désormais remplacée par le nom que vous avez entré. Placez maintenant votre objet au-dessus du capteur de l'Arduino 33 BLE Sense et déplacez l'objet pour obtenir le meilleur effet. 30 mesures sont rapidement prises et stockées. Répétez ce processus pour chaque objet.

Maintenant que vous avez défini tous vos objets, vous pouvez commencer à les reconnaître. Il vous sera demandé si vous souhaitez maintenir un objet au-dessus du capteur, puis une mesure sera prise. Aucune nouvelle mesure n'est prise tant que l'objet n'a pas été retiré du dessus du capteur. Cela évite un spam de mesures. Chaque mesure que vous faites dans la "boucle" est ajoutée à la base de données que vous avez faite dans la "configuration vide" afin que l'Arduino sache de mieux en mieux quel objet est de quelle couleur.

Pour le moment, nous remarquons qu'il y a des problèmes pour distinguer le rouge, l'orange et le jaune. Cela peut bien sûr dépendre de votre éclairage.

le programme

Ici vous pouvez voir le code de ce projet. Si vous le retapez, vous apprendrez mieux comment fonctionne cette esquisse.