Kommide viskamise robot Arduino, ringlussevõetud osade ja Dlibiga: 6 sammu

2024 Autor: John Day | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2024-01-30 08:50

Mõne ringlussevõetud osa, Arduino + mootorikilbi ja arvutitarkvara Dlib abil saate teha töötava näotuvastava kommiviske.

Materjalid:

• Puidust raam
• Sülearvuti/arvuti (soovitavalt üks võimsam kui Raspberry Pi!).
• Arduino (eelistatavalt Uno või see, mis sobib teie mootorikilbiga.)
• Arduino mootorikilp (kasutasin vana Adafruit kilpi, nagu siiani siin müüakse)
• Mis tahes tavaline veebikaamera
• Väike pesumasin

Taaskasutatud osad:

• Korpus (vana metallkarp töötab hästi.)
• Sammumootor, alalisvoolumootor lahti võetud vanast printerist.
• Vana printeri toiteallikas
• Kommiautomaat (suur jogurtikonteiner).

Valmistoote siseküljed näevad mõnevõrra välja nagu lisatud ülevaade.

Hoiatus

Enne juhtmete ühendamist/uuesti ühendamist ühendage kindlasti Arduino/mootori seadistus vooluvõrgust lahti. Ühendage toide kindlasti õige polaarsusega!

See on keskastme projekt, mis kasutab Arduino ja tarkvara, mille peate arvutisse installima või kompileerima. Juhised võivad erineda ja neid testiti Ubuntuga töötades.

Kui te ei kasuta vana Adafruit mootorikilpi, peate võib -olla kohandama Arduino koodi mis tahes kasutatava mootorikilbiga.

Samm: puurige, ühendage ja paigaldage mootor

Puurige korpusesse augud, kinnitage samm -mootor, et veebikaamera saaks peal liikuda ja jaotur saaks allosas ringi pöörata.

Sammumootorid võivad liikuda väikeste sammudega (4 juhtmest), erinevalt alalisvoolumootoritest (2 juhtmest), mis liiguvad edasi/tagasi, mitte sammhaaval.

Alalisvoolumootoril on 2 juhtmest (töötab mõlemas suunas), valikulisel samm -mootoril on 4 kahes mähises (katsetage multimeetri takistusmõõturiga, et näha, kus mähised on ühendatud, nagu siin kirjeldatud).

Kui kasutate vana Adafruit -kilpi, nagu minu näites, peaksite ühendama alalisvoolu kommivurrumootori mootoriga nr 3 ja samm -samm kahe esimese mootoriga (#1, #2), nagu on kirjeldatud nende dokumentatsioonis.

Pärast ühendamist ühendage mootorid Arduino mootorikilbiga, mis on kinnitatud Arduino külge. Parimate tulemuste saavutamiseks on mootoritel soovitatav kasutada teist toiteallikat, mille saate ühendada kasutatud kaupluse 2 -dollarilise seintüügani alalisvoolu väljundiga.

Samm: konteineri kinnitamine

Mõõtke välja jogurtikonteineri või muu suure plastmahuti keskosa ja puurige mootori otsast veidi suurem hoid.

Kinnitage konteiner karbi külge väikese seibi abil - liimige see Krazy abil anuma põhja ja elektrimootori spindli külge.

Laske liimil päev või kaks kuivada, et see täielikult kõveneks - võib -olla soovite kasti ja ketrusanuma vahele asetada väikese vahekauguse, veendumaks, et see ei kõverdu.

3. samm: tehke kommivõtjale väike auk

Kui ketrus on korralikult kinnitatud, joonistage terava noa otsaga väike auk kommide viskamiseks otsast välja - see peaks asuma veidi põhja kohal, kus on huul.

(Parima tulemuse saavutamiseks võib jaoturi kaaneotsale panna põhja umbes 30 tükki kommi.)

Joonista terava noaga õrnalt, kuni see välja hüppab, jättes väikese augu (vajadusel saate auku hiljem laiendada).

Samm: Arduino seadistamine

Kui te pole Arduino tarkvara juba installinud, hankige see saidilt

www.arduino.cc/en/Main/Software

Kõik hiljutised versioonid peaksid töötama.

Testige alalisvoolu-/samm -mootorit Arduino Shieldi näidiskoodis toodud näidetega.

Kui juhtub, et kasutate seda kaitsekilpi (mõned edasimüüjad veel saadaval), saate minu koodi otse kasutada:

github.com/programmin1/HowToTrainYourRobot…

Kui olete testinud ja saate kommi väljastada, sisestades Arduino seeriaaknasse "d", on aeg ühendada see Dlibi äratundjaga.

Samm: Dlib -i seadistamine

Dlib (https://dlib.net/) pakub piltide tuvastamiseks avatud lähtekoodiga ja hõlpsasti kasutatavat raamatukogu. Paigaldage Python Dlib moodul, kasutades järgmist:

sudo pip installige Dlib

- või -

sudo easy_install Dlib

Oodake, kuni Dlib installib ja kompileerib. (Teil on vaja arvutit, millel on soovitavalt paar kontserti RAM -i, vastasel juhul peate kaua ootama ja vahetusruumi laiendama). Kood kasutab veebikaamera mooduli jaoks ka OpenCV -d, nii et käivitage:

sudo apt-get install python-opencv

MacOS -i või muude operatsioonisüsteemide kasutamisel võivad installimisetapid erineda.

Nüüd haarake näotuvastuse maamärkide andmed

dlib.net/files/shape_predictor_68_face_land…

Pakkige see lahti (koos arhiivihalduriga/7zip) ja asetage see kausta HOME/Allalaadimised/shape_predictor_68_face_landmarks.dat

Samm: näotuvastuse ühendamine oma robotiga

Ühendage Arduino juhtiv USB arvutiga ja kontrollige, kas fail "/dev/ttyACM0" on olemas (see on seade, millele jadakäsud saata). Kui see ei tööta ja mõni teine sarnase nimega kataloog, mis kuvatakse selle ühendamisel kataloogis /dev, asendage repos failis faceDetectThreadCorrelationCV2FaceSmile.py fail /dev /ttyACM0.

Ühendage veebikaamera (kui kasutatavas arvutis pole sisseehitatud veebikaamerat) ja käivitage see.py -fail käsurealt või käsuga Käivita/F5 Geany -tekstiredaktoris. Kui soovite sülearvutis kasutada teist/välist veebikaamerat, võiksite muuta "VideoCapture (0)" väärtuseks "VideoCapture (1)", et kasutada teist veebikaamerat, mille saate paigutada astmelisele mootorile roboti kasti kohale.

Kui kõik läheb hästi, näete naeratuse kontuuri, kui veebikaamera ees on nägu.

Lugege.py -faili ülevaadet ja lähtekoodi, et näha matemaatikat selle kohta, kuidas naeratuse tuvastamine toimib punktidest, mida Dlib annab näomaski funktsionaalsusest.:)