Daftar Isi:
2025 Pengarang: John Day | [email protected]. Terakhir diubah: 2025-01-23 14:49
Hei, apa kabar, Guys! Akarsh di sini dari CETech.
Dalam proyek ini, kita akan melihat HuskyLens dari DFRobot. Ini adalah modul kamera bertenaga AI yang mampu melakukan beberapa operasi Kecerdasan Buatan seperti Pengenalan Wajah, Pengenalan Objek, dan Pengenalan Garis, dll. Ini agak mirip dengan modul MatchX yang kami bahas beberapa waktu lalu dalam proyek ini. Karena modul MatchX agak mahal, saya memutuskan untuk membuat sesuatu yang serupa sendiri dan untuk itu, saya menemukan HuskyLens sebagai pilihan yang bagus karena lebih murah dibandingkan dengan modul MatchX dan dapat melakukan semua yang dapat dilakukan oleh MatchX kecuali satu yaitu transmisi data dan untuk tujuan itu kami akan menghubungkan modul Huskylens dengan modul RYLR907 LoRa dari Reyax dan kami akan melakukannya dengan baik. Setelah interfacing, kami akan menggunakan HuskyLens ini untuk mendeteksi objek dan mengirim data yang terdeteksi menggunakan modul LoRa ke modul LoRa lain di sisi penerima.
Jadi mari kita ke bagian yang menyenangkan sekarang.
Perlengkapan
Bagian yang Digunakan:
Lensa Husky:
Reyax RYLR907:
Firebeetle ESP8266:
Arduino:
Langkah 1: Dapatkan PCB untuk Proyek Anda Diproduksi
Anda harus memeriksa PCBWAY untuk memesan PCB online dengan harga murah!
Anda mendapatkan 10 PCB berkualitas baik yang diproduksi dan dikirim ke depan pintu Anda dengan harga murah. Anda juga akan mendapatkan diskon pengiriman pada pesanan pertama Anda. Unggah file Gerber Anda ke PCBWAY untuk membuatnya diproduksi dengan kualitas yang baik dan waktu penyelesaian yang cepat. Lihat fungsi penampil Gerber online mereka. Dengan poin reward, Anda bisa mendapatkan barang gratis dari toko suvenir mereka.
Langkah 2: Tentang Modul HuskyLens
HuskyLens adalah sensor penglihatan mesin AI yang mudah digunakan dengan 6 fungsi bawaan: pengenalan wajah, pelacakan objek, pengenalan objek, mengikuti garis, deteksi warna, dan deteksi tag. Ini adalah modul yang cukup rapi yang dilengkapi dengan kamera di sisi depan dan layar LCD di bagian belakang dan 3 LED (2 putih dan 1 RGB) onboard yang dapat dikontrol melalui perangkat lunak. Ini memiliki dua tombol di atasnya, Satu sakelar penggeser untuk beralih antara mode operasi dan tombol tekan untuk menangkap dan mempelajari objek di depan kamera. Semakin banyak belajar, semakin pintar. Adopsi chip AI generasi baru memungkinkan HuskyLens mendeteksi wajah pada 30 frame per detik. Melalui port UART / I2C, HuskyLens dapat terhubung ke Arduino, Raspberry Pi, atau mikro:bit untuk membantu Anda membuat proyek yang sangat kreatif tanpa bermain dengan algoritma yang rumit.
Spesifikasi Teknisnya adalah:
- Prosesor: Kendryte K210
-
Sensor gambar:
- SEN0305 HuskyLens: OV2640 (Kamera 2.0Megapiksel)
- SEN0336 HuskyLens PRO: OV5640 (Kamera 5.0MegaPixel)
- Tegangan Pasokan: 3.3~5.0V
- Konsumsi Saat Ini (TYP): [email protected], [email protected] (mode pengenalan wajah; kecerahan lampu latar 80%; isi lampu mati)
- Antarmuka Koneksi: UART; I2C
- Tampilan: layar IPS 2,0 inci dengan resolusi 320*240
- Algoritma Bawaan: Pengenalan Wajah, Pelacakan Objek, Pengenalan Objek, Pelacakan Garis, Pengenalan Warna, Pengenalan Tag
- Dimensi: 52mm44.5mm/2.051.75"
Tautan Produk:
Langkah 3: Tentang Modul RYLR907 LoRa
Modul transceiver RYLR907 menampilkan modem jarak jauh Lora yang menyediakan komunikasi spektrum penyebaran jarak jauh dan kekebalan interferensi tinggi sambil meminimalkan konsumsi arus. Muncul dengan Mesin Semtech SX1262 yang kuat dan memiliki kekebalan pemblokiran yang sangat baik. RYLR907 memiliki arus penerimaan rendah dan dapat mendeteksi gerakan saluran untuk mengaktifkan mode penerimaan CAD hemat daya. Ini sangat sensitif dan dapat dengan mudah dikendalikan oleh perintah AT. Terlepas dari semua fitur yang disebutkan di atas, ia memiliki antena internal dan menggunakan enkripsi Data AES128. Semua fitur ini membuatnya cocok untuk Aplikasi IoT, Peralatan Seluler, Keamanan Rumah, dll.
Ini dapat digunakan untuk mengirimkan data ke jarak dalam urutan km ke tanpa internet atau hal lain. Jadi kami akan menggunakan modul LoRa ini untuk mentransfer data yang dikumpulkan oleh HuskyLens dari ujung pemancar ke ujung penerima. Untuk mendapatkan bacaan terperinci tentang spesifikasi teknis modul RYLR907, Anda dapat menuju ke lembar datanya dari sini.
Tautan Produk:
Langkah 4: Menyiapkan Bagian Pemancar dan Penerima
Pada langkah ini, kita akan melakukan bagian koneksi dari proyek. Pertama kita akan menghubungkan HuskyLens dengan modul RYLR907 LoRa ini akan membuat sisi transmitter dan setelah itu kita akan menghubungkan modul LoRa dengan ESP8266 untuk membuat ujung receiver yang akan menerima data yang dikirim oleh transmitter dan akan menampilkannya di Monitor Serial Arduino IDE.
Langkah-langkah untuk menghubungkan HuskyLens dengan modul LoRa adalah sebagai berikut:
- Hubungkan Pin Vcc dan GND dari HuskyLens ke 5V dan GND Arduino masing-masing.
- Hubungkan pin R dan T dari HuskyLens ke Pin No. 11 dan 10 dari Arduino masing-masing.
- Sekarang ambil modul LoRa dan hubungkan pin Vcc-nya ke output 3.3V dari Arduino dan pin GND ke GND Arduino.
- Hubungkan pin Rx dari RYLR907 ke pin Tx dari Arduino melalui resistor seperti yang ditunjukkan pada diagram rangkaian di atas. Jaringan resistor diperlukan karena Arduino bekerja pada level logika 5V sedangkan RYLR907 bekerja pada level logika 3.3V sehingga untuk menurunkan 5V ke 3.3V resistor ini digunakan.
Dengan cara ini, bagian Transmitter yaitu koneksi HuskyLens selesai.
Sekarang untuk bagian penerima, kita membutuhkan ESP8266 untuk mengontrol modul LoRa untuk menerima data yang dikirimkan. Koneksi yang harus dilakukan pada akhir ini adalah sebagai berikut:
- Hubungkan Pin Vcc dan GND modul LoRa ke pin 3.3V dan GND ESP8266.
- Hubungkan pin GPIO 15 ke pin Rx dari LoRa dan pin GPIO 13 ke pin Tx dari modul RYLR907.
Dengan cara ini, koneksi sisi penerima selesai, sekarang kita hanya perlu menghubungkan modul ke PC kita dan mengunggah kode proyek. Untuk penjelasan rinci tentang modul LoRa yang digunakan di sini dan koneksi yang harus dilakukan di ujung penerima, Anda dapat memeriksa video di atas.
Langkah 5: Mengkodekan Modul
Saat Koneksi untuk kedua bagian selesai. Sekarang satu-satunya yang tersisa adalah menghubungkan Arduino dan ESP ke PC dan mengunggah kode untuk proyek satu per satu. Anda bisa mendapatkan kode untuk proyek dengan menuju ke halaman Github dari sini.
- Unduh pustaka HuskyLens yang tersedia di halaman GitHub dan instal ke Arduino IDE Anda.
- Sekarang buka file bernama "Arduino Husky Lens Lora Code.ino" ini adalah kode yang perlu diunggah di Arduino untuk mendapatkan data dari HuskyLens dan mengirimkannya ke penerima. Salin kode ini dan tempel di Arduino IDE Anda.
- Hubungkan Arduino ke PC Anda, pilih papan dan port COM yang benar, dan tekan tombol unggah segera setelah kode diunggah, Anda dapat memutuskan sambungan Arduino Anda.
Dengan cara ini, bagian pengkodean untuk ujung pemancar selesai. Sekarang Anda dapat menghubungkan modul ESP yang digabungkan dengan LoRa yang akan digunakan sebagai penerima.
- Setelah menghubungkan ESP ke PC Anda, buka kembali halaman Github dan salin kode di file bernama "ESP8266 LoRa Text.ino" ini yang perlu diunggah di ESP8266.
- Tempelkan kode tersebut ke dalam IDE. Pilih Port dan papan COM yang benar dan setelah itu tekan tombol unggah.
Saat kode diunggah, Anda siap menggunakan pengaturan.
Langkah 6: Menguji Tautan
Segera setelah kode diunggah ke kedua modul, kita dapat memeriksa tautannya dengan membuka monitor serial pada awalnya akan menampilkan pesan seperti "Tidak ada blok atau panah yang muncul di layar". Ini berarti bahwa HuskyLens belum mempelajari tentang objek yang ditampilkan. Objek terlihat untuk pertama kalinya dan tidak dikenali oleh Lensa. Jadi untuk membuatnya mengenali objek atau wajah yang diperlihatkan padanya. Kita perlu menunjukkan objek pada HuskyLens dan segera setelah ia mengenali objek yang ditunjukkan padanya, tekan tombol belajar (tombol tekan) ini akan membuat HuskyLens belajar tentang objek dan membuatnya mengenali objek ketika sesuatu yang mirip dengan objek yang dipelajari adalah ditampilkan. Sekarang karena HuskyLens telah mempelajari tentang objek, ia akan mengirim data tentang objek yang dilihatnya dan data yang diterima oleh LoRa di ujung penerima ditampilkan di Serial Monitor.
Dengan cara ini, kita dapat menggunakan HuskyLens yang didukung AI untuk mengenali objek, mengumpulkan data tentangnya, dan dengan bantuan modul LoRa mengirimkan data yang dikumpulkan ke modul LoRa lain yang terletak beberapa km jauhnya.
Jadi itu saja untuk tutorialnya semoga Anda menyukainya.
Direkomendasikan:
Permainan Papan Kecerdasan Buatan: Algoritma Minimax: 8 Langkah
Board Game Artificial Intelligence: Algoritma Minimax: Pernah bertanya-tanya bagaimana komputer yang Anda mainkan dalam catur atau catur dibuat? Tidak terlihat lagi dari Instructable ini karena akan menunjukkan kepada Anda bagaimana membuat kecerdasan buatan (AI) yang sederhana namun efektif menggunakan Algoritma Minimax! Dengan menggunakan t
Kecerdasan Buatan untuk Robot Anda.: 7 Langkah
Kecerdasan Buatan untuk Robot Anda.: Membuat robot Anda bergerak dan membuatnya berpikir adalah tugas yang berbeda. Pada manusia, gerakan halus dikendalikan oleh otak kecil sedangkan tindakan dan pengambilan keputusan - oleh otak besar. Jika Anda membaca ini, mungkin Anda sudah memiliki robot dan dapat mengatur
Infigo - (Sarung Tangan Wearable Bertenaga Kecerdasan Buatan): 9 Langkah
Infigo - (Sarung Tangan yang Dapat Dipakai Bertenaga Kecerdasan Buatan): Infigo adalah sarung tangan yang dapat dipakai yang didukung oleh AI (Kecerdasan Buatan) berdasarkan prinsip-prinsip Teknologi Bantuan (AT) yang akan meningkatkan produktivitas masyarakat yang terganggu Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin tidak dapat menggantikan kecerdasan manusia
Bicara dengan Pick dan Obrolan Kecerdasan Buatan Menggunakan Cleverbot: 14 Langkah (dengan Gambar)
Talk to Pick dan Obrolan Kecerdasan Buatan Menggunakan Cleverbot: Di sini saya mencoba tidak hanya perintah suara tetapi juga Obrolan Kecerdasan Buatan dengan Komputer menggunakan Cleverbot. Sebenarnya ide itu muncul ketika menemukan anak-anak mencampur warna di kotak mewarnai saat mengambil warna dari satu warna ke warna terdekat. Tapi akhirnya menerapkan
Pengenalan Pengenalan Suara Dengan Elechouse V3 dan Arduino.: 4 Langkah (dengan Gambar)
Pengenalan Pengenalan Suara Dengan Elechouse V3 dan Arduino.: Hai…!Teknologi pengenalan suara telah ada di sini selama beberapa tahun terakhir. Kami masih ingat kegembiraan besar yang kami alami saat berbicara dengan iphone pertama yang mendukung Siri. Sejak itu, perangkat perintah suara telah berkembang ke tingkat yang sangat