Progetto Arduino: Rilevamento del colore con apprendimento automatico

In questo progetto utilizzeremo il sensore di colore e prossimità dell'Arduino Nano 33 BLE Sense. Abbiamo anche bisogno della nuova libreria Arduino_KNN. Questa libreria utilizza Tiny Machine Learning. In questo progetto distingueremo gli oggetti in base al colore. 
Questo progetto è basato sul progetto di Arduino.

Apprendimento automatico semplice con Arduino KNN

All'inizio del programma indichi quanti oggetti vuoi riconoscere e come si chiamano. 30 letture campione vengono prelevate da ciascun oggetto. Quando questo processo è completo e il tuo Arduino inizia a riconoscere gli oggetti, questi valori vengono aggiunti al database di quell'oggetto. Abbiamo scritto il progetto in modo che tutte le impostazioni siano configurate nel monitor seriale.

Passaggio 1: requisiti del progetto di apprendimento automatico

Passaggio 2: programmazione Arduino BLE Sense

Come funziona il codice:

In questo progetto daremo un'occhiata più da vicino a come funziona. In linea di principio puoi semplicemente usare il codice, ma poiché utilizziamo un codice più avanzato e una nuova libreria (beta), spieghiamo di cosa si tratta in dettaglio.

Per prima cosa, ovviamente, importiamo le librerie necessarie. La libreria di sensori di prossimità/luce Arduino Nano 33 BLE Sense (Arduino_APDS9960.h) e la nuova libreria di machine learning (Arduino_KNN.h). 

Successivamente, creiamo alcune variabili. Uno per indicare da quante variabili è composto un colore. In questo caso stiamo usando i colori RGB, quindi ne abbiamo tre. Uno riguarda la quantità di oggetti. Questo viene regolato nell'impostazione void su un valore a tua scelta. Successivamente, c'è una variabile che specifica quante letture di colore dovrebbero essere nel database prima di iniziare. Questo è sul nostro progetto 30. Inoltre c'è un array String() che tiene traccia dei nomi degli oggetti e delle variabili per come viene memorizzato il colore e quanto luminoso dovrebbe essere almeno il colore.

Dopo aver definito le variabili, le inseriamo in un database. Ora è il momento dell'installazione.

Nella configurazione void avviamo la porta seriale e inviamo un messaggio di avvio. Ti chiediamo quindi quanti oggetti vuoi distinguere l'uno dall'altro. Ora puoi digitare un numero e inviarlo ad Arduino. Questo lo legge, regola la variabile che si occupa della quantità di oggetti. Successivamente si passa alla definizione degli oggetti. Lo facciamo tenendo i colori campione sopra il sensore. Il massimo è 3000 oggetti. Si prega di notare che la differenziazione si basa sul colore.

Per ogni oggetto ti verrà chiesto un nome per questo oggetto. Digita il nome nel monitor seriale e lo invii ad Arduino. L'etichetta del tuo oggetto verrà ora adattata al nome che hai inserito. Ora posiziona il tuo oggetto sopra il sensore di Arduino 33 BLE Sense e sposta l'oggetto per ottenere l'effetto migliore. 30 misurazioni vengono rapidamente prese e salvate. Ripetere questo processo per ogni oggetto.

Ora che hai definito tutti i tuoi oggetti puoi iniziare a riconoscerli. Ti verrà chiesto se desideri tenere un oggetto sopra il sensore e quindi verrà eseguita una misurazione. Non viene eseguita alcuna nuova misurazione finché l'oggetto non viene spostato nuovamente sopra il sensore. Ciò impedisce uno spam di misurazioni. Ogni misura che fai nel "loop" viene aggiunta al database che hai fatto nel "setup vuoto", in modo che Arduino sappia meglio quale oggetto è di quale colore.

Al momento notiamo che ci sono alcuni problemi nel distinguere il rosso, l'arancione e il giallo. Questo può ovviamente dipendere dalla tua illuminazione.

il programma

Qui puoi vedere il codice di questo progetto. Digitarlo ti aiuterà a imparare come funziona questo schizzo.