在线观看www成人影院-在线观看www日本免费网站-在线观看www视频-在线观看操-欧美18在线-欧美1级

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)檢測(cè)葉子顏色并對(duì)其健康狀態(tài)作出判斷

電子森林 ? 來(lái)源:Aduino Project Hub ? 作者:Arduino “having11” ? 2021-04-01 10:10 ? 次閱讀

前提

就像人類一樣,植物也可能染病,比如植物的葉子可能會(huì)因真菌或其他病原體而發(fā)黃或出現(xiàn)斑點(diǎn)。因此,通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的力量,可以掃描顏色,然后將其用于訓(xùn)練一個(gè)模型,該模型可以檢測(cè)葉子的顏色并對(duì)其健康狀態(tài)作出判斷。

硬件

這個(gè)項(xiàng)目主要用Arduino Nano 33 BLE Sense,它之所以被選中主要是它具有一組功能強(qiáng)大的傳感器,包括9DoF IMU,APDS-9960(顏色,手勢(shì),接近度和亮度),麥克風(fēng)以及溫度/濕度/壓力傳感器組合。為了使電路板圍繞植物的葉子移動(dòng)并進(jìn)行測(cè)量,將一對(duì)步進(jìn)電機(jī)與一對(duì)DRV8825驅(qū)動(dòng)器板配合使用。

設(shè)置TinyML

對(duì)于此項(xiàng)目,列出的針對(duì)Arduino Nano 33 BLE Sense on Edge Impulse的內(nèi)置傳感器將不起作用,這意味著將我們必須使用data forwarder而不是serial daemon。

首先,創(chuàng)建一個(gè)新項(xiàng)目并將其命名。接下來(lái)需要通過(guò)Node.js以及NPM來(lái)安裝EdgeImpulse CLI。然后運(yùn)行:

npm install -g edge-impulse-cli

如果找不到安裝路徑,則可能需要將其安裝路徑添加到PATH環(huán)境變量中。接下來(lái),運(yùn)行

edge-impulse-data-forwarder

并確保其有效,然后按Ctrl + C退出。

d97068ba-9245-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

顏色識(shí)別

APDS-9960的工作原理是:通過(guò)物體表面所反射的光線波長(zhǎng)來(lái)讀取顏色。為了與傳感器通信,最好安裝Arduino APDS9960庫(kù),該庫(kù)可以訪問一些有用的功能。

在代碼中,首先初始化APDS-9960,然后程序進(jìn)入循環(huán)功能,等待直到有顏色數(shù)據(jù)出現(xiàn)。如果有讀數(shù),則使用

APDS.readColor()

以及與表面的接近程度來(lái)讀取顏色。每個(gè)RGB分量都從0-2 ^ 16-1數(shù)轉(zhuǎn)換為其值與總和的比率。

掃描儀

掃描葉子的顏色是通過(guò)在兩個(gè)軸上移動(dòng)裝備以使葉子在車載APDS-9960下方經(jīng)過(guò)的各個(gè)位置進(jìn)行的。通過(guò)沿順時(shí)針或逆時(shí)針方向旋轉(zhuǎn)絲杠來(lái)移動(dòng)每個(gè)軸,以使程序段沿任一方向平移。整個(gè)系統(tǒng)是在Fusion 360中設(shè)計(jì)的,下面是這些設(shè)計(jì)的一些渲染圖:

X軸位于Y軸的頂部,從而使頂部程序段在兩個(gè)軸上移動(dòng)。Y軸上有一個(gè)附加的V輪,以支撐步進(jìn)電機(jī)的重量。零件是使用PLA打印的,填充量約為45%。

收集數(shù)據(jù)

當(dāng)系統(tǒng)首次啟動(dòng)時(shí),步進(jìn)電機(jī)是不知道它的初始位置的,因此我們必須進(jìn)行原點(diǎn)復(fù)位,(可通過(guò)限位開關(guān)實(shí)現(xiàn))。接下來(lái)初始化APDS-9960。有一個(gè)定義為兩個(gè)元素的數(shù)組的邊界框,它們包含一個(gè)框的相對(duì)角。在這兩個(gè)位置之間選擇一個(gè)隨機(jī)點(diǎn),然后將步進(jìn)器運(yùn)行到該位置,同時(shí)讀取它們之間的顏色。

處理和發(fā)送顏色信息

如前所述,使用

APDS.readColor()

來(lái)讀取顏色。計(jì)算總和后,將計(jì)算百分比,然后通過(guò)調(diào)用

Serial.printf()

的方法通過(guò)USB發(fā)送百分比。值用逗號(hào)分隔,每個(gè)讀數(shù)用換行符分隔。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)器程序接收到數(shù)據(jù)后,會(huì)將其作為帶有給定標(biāo)簽(健康或不健康)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)發(fā)送到Edge Impulse云端。

訓(xùn)練模型

收集完所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)后,就該建立一個(gè)可以區(qū)分健康葉子和不健康葉子的模型了。我使用了由三軸時(shí)間序列,頻譜分析模塊和Keras模塊組成的脈沖。查看以下屏幕截圖可以了解我如何從數(shù)據(jù)中生成這些功能:

測(cè)驗(yàn)

為了測(cè)試新模型,這次我收集了一些新的測(cè)試數(shù)據(jù),這是不健康的。該模型的準(zhǔn)確性約為63%,并且在通過(guò)一些測(cè)試功能后,能夠在大多數(shù)時(shí)間正確地對(duì)葉子進(jìn)行分類。

可以通過(guò)添加更多訓(xùn)練數(shù)據(jù)并減慢訓(xùn)練速度來(lái)提高此準(zhǔn)確性。

代碼

#include 《Arduino_APDS9960.h》#include 《AccelStepper.h》#include 《MultiStepper.h》#include “pinDefs.h” int r, g, b, c, p;

float sum;

AccelStepper xStepper(AccelStepper::DRIVER, STEPPER_1_STEP, STEPPER_1_DIR);

AccelStepper yStepper(AccelStepper::DRIVER, STEPPER_2_STEP, STEPPER_2_DIR);

MultiStepper steppers;// a random location will be chosen within the bounding box

const long boundingBox[2][2] = { {0,0}, {40,40}};

void setup(){ Serial.begin(115200); while(!Serial);

if(!APDS.begin()) { Serial.println(“Could not init APDS9960”); while(1); }

pinMode(X_AXIS_HOMING_SW, INPUT_PULLUP); pinMode(Y_AXIS_HOMING_SW, INPUT_PULLUP); //Serial.println(digitalRead(X_AXIS_HOMING_SW) + digitalRead(Y_AXIS_HOMING_SW)); xStepper.setPinsInverted(X_AXIS_DIR); yStepper.setPinsInverted(Y_AXIS_DIR); xStepper.setMaxSpeed(150); yStepper.setMaxSpeed(150); steppers.addStepper(xStepper); steppers.addStepper(yStepper); homeMotors();}

void loop(){ long randomPos[2]; randomPos[0] = random(boundingBox[0][0], boundingBox[1][0]) * STEPS_PER_MM; randomPos[1] = random(boundingBox[0][1], boundingBox[1][1]) * STEPS_PER_MM; steppers.moveTo(randomPos);

while(steppers.run()) { if(!APDS.colorAvailable() || !APDS.proximityAvailable()){} else { APDS.readColor(r, g, b, c); sum = r + g + b; p = APDS.readProximity();

if(!p && c 》 10 && sum 》= 0) { float rr = r / sum, gr = g / sum, br = b / sum; Serial.printf(“%1.3f,%1.3f,%1.3f

”, rr, gr, br); } } }}

void homeMotors(){ // home x //Serial.println(“Now homing x”); while(digitalRead(X_AXIS_HOMING_SW))

xStepper.move(-1);

// home y //Serial.println(“Now homing y”); while(digitalRead(Y_AXIS_HOMING_SW)) yStepper.move(-1); xStepper.setCurrentPosition(0); yStepper.setCurrentPosition(0);}

原理圖

dae9a12a-9245-11eb-8b86-12bb97331649.png

原文標(biāo)題:Arduino使用TinyML掃描植物的葉子確定植物的健康

文章出處:【微信公眾號(hào):FPGA入門到精通】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

責(zé)任編輯:haq

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 傳感器
    +關(guān)注

    關(guān)注

    2551

    文章

    51207

    瀏覽量

    754531
  • 驅(qū)動(dòng)器
    +關(guān)注

    關(guān)注

    53

    文章

    8256

    瀏覽量

    146579
  • 機(jī)器學(xué)習(xí)

    關(guān)注

    66

    文章

    8424

    瀏覽量

    132761

原文標(biāo)題:Arduino使用TinyML掃描植物的葉子確定植物的健康

文章出處:【微信號(hào):xiaojiaoyafpga,微信公眾號(hào):電子森林】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

收藏 人收藏

    評(píng)論

    相關(guān)推薦

    什么是機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)方法能解決哪些問題?

    來(lái)源:Master編程樹“機(jī)器學(xué)習(xí)”最初的研究動(dòng)機(jī)是讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具有人的學(xué)習(xí)能力以便實(shí)現(xiàn)人工智能。因?yàn)闆]有學(xué)習(xí)能力的系統(tǒng)很難被認(rèn)為是具有智能的。目前被廣泛采用的
    的頭像 發(fā)表于 11-16 01:07 ?445次閱讀
    什么是<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>?<b class='flag-5'>通過(guò)</b><b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>方法能解決哪些問題?

    晶體管的工作狀態(tài)判斷方法

    晶體管的工作狀態(tài)判斷是電子工程領(lǐng)域中的一項(xiàng)重要技能,它對(duì)于確保電路的正常運(yùn)行和性能優(yōu)化至關(guān)重要。晶體管的工作狀態(tài)通常根據(jù)其內(nèi)部PN結(jié)的偏置情況來(lái)判斷,主要包括截止
    的頭像 發(fā)表于 09-23 18:16 ?2642次閱讀

    基于機(jī)器學(xué)習(xí)的IWR6843AOP跌倒和姿態(tài)檢測(cè)實(shí)現(xiàn)

    電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《基于機(jī)器學(xué)習(xí)的IWR6843AOP跌倒和姿態(tài)檢測(cè)實(shí)現(xiàn).pdf》資料免費(fèi)下載
    發(fā)表于 09-03 10:02 ?1次下載
    基于<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>的IWR6843AOP跌倒和姿態(tài)<b class='flag-5'>檢測(cè)</b>實(shí)現(xiàn)

    時(shí)序邏輯電路中如何判斷有效狀態(tài)和無(wú)效狀態(tài)

    在時(shí)序邏輯電路中,有效狀態(tài)和無(wú)效狀態(tài)判斷是電路分析和設(shè)計(jì)的重要環(huán)節(jié)。有效狀態(tài)是指電路在實(shí)際工作過(guò)程中被利用到的狀態(tài),它們構(gòu)成了電路的有效循
    的頭像 發(fā)表于 08-12 15:51 ?2902次閱讀

    觸發(fā)器的無(wú)效狀態(tài)怎么判斷

    觸發(fā)器的無(wú)效狀態(tài)判斷是一個(gè)涉及數(shù)據(jù)庫(kù)管理和維護(hù)的重要方面。觸發(fā)器作為數(shù)據(jù)庫(kù)中的一種特殊對(duì)象,有效性直接關(guān)系到數(shù)據(jù)庫(kù)操作的正確性和性能。
    的頭像 發(fā)表于 08-12 14:46 ?797次閱讀

    【「時(shí)間序列與機(jī)器學(xué)習(xí)」閱讀體驗(yàn)】全書概覽與時(shí)間序列概述

    如何通過(guò)根因分析技術(shù)獲得導(dǎo)致故障的維度和元素,包括基于時(shí)間序列異常檢測(cè)算法的根因分析、基于熵的根因分析、基于樹模型的根因分析、規(guī)則學(xué)習(xí)等。 ●第7章“智能運(yùn)維的應(yīng)用場(chǎng)景”:介紹智能運(yùn)維領(lǐng)域的應(yīng)用,包括
    發(fā)表于 08-07 23:03

    mesh中的非葉子節(jié)點(diǎn)是如何配置的?

    mesh中的非葉子節(jié)點(diǎn)是如何配置的?是mesh網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)生成嗎?
    發(fā)表于 07-11 08:28

    深度學(xué)習(xí)在工業(yè)機(jī)器視覺檢測(cè)中的應(yīng)用

    隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展,在工業(yè)機(jī)器視覺檢測(cè)中的應(yīng)用日益廣泛,展現(xiàn)出巨大的潛力。工業(yè)機(jī)器
    的頭像 發(fā)表于 07-08 10:40 ?1105次閱讀

    機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理詳解

    機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的一個(gè)重要分支,目標(biāo)是通過(guò)讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)改進(jìn)
    的頭像 發(fā)表于 07-02 11:25 ?1130次閱讀

    怎么判斷MOS管的工作狀態(tài)

    MOS管(Metal-Oxide-Semiconductor Field-Effect Transistor,金屬-氧化物半導(dǎo)體場(chǎng)效應(yīng)晶體管)是現(xiàn)代電子電路中常見的關(guān)鍵元件,工作狀態(tài)直接影響電路的性能和穩(wěn)定性。本文將詳細(xì)探討如何判斷
    的頭像 發(fā)表于 05-30 16:42 ?1936次閱讀

    實(shí)例分享:如何使用阿童木顏色傳感器檢測(cè)轉(zhuǎn)動(dòng)軸的轉(zhuǎn)向

    摘要本案例描述了如何利用顏色傳感器來(lái)檢測(cè)轉(zhuǎn)動(dòng)軸的轉(zhuǎn)向。河北省客戶提出了一個(gè)問題,希望能夠判斷他們的轉(zhuǎn)向軸是正轉(zhuǎn)還是反轉(zhuǎn),轉(zhuǎn)速并不快。阿童木工程師提供解決方案,通過(guò)在圓柱體上貼上三種不同
    的頭像 發(fā)表于 05-23 13:50 ?304次閱讀
    實(shí)例分享:如何使用阿童木<b class='flag-5'>顏色</b>傳感器<b class='flag-5'>檢測(cè)</b>轉(zhuǎn)動(dòng)軸的轉(zhuǎn)向

    機(jī)器視覺如何檢測(cè)橡膠圈外觀尺寸檢測(cè)

    外觀檢測(cè) 機(jī)器視覺系統(tǒng)可以檢測(cè)橡膠圈表面的缺陷,裂紋、氣泡、凹陷等。通過(guò)圖像處理算法,系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識(shí)別標(biāo)記出這些缺陷。系統(tǒng)能夠精確識(shí)別
    的頭像 發(fā)表于 03-15 17:24 ?590次閱讀

    如何判斷rlc串聯(lián)電路達(dá)到諧振狀態(tài)

    判斷RLC串聯(lián)電路達(dá)到諧振狀態(tài)是一個(gè)重要的問題,在電路設(shè)計(jì)和實(shí)際應(yīng)用中有著廣泛的應(yīng)用。要準(zhǔn)確判斷RLC串聯(lián)電路是否達(dá)到諧振狀態(tài),需要從電路的特性、頻率響應(yīng)和振蕩條件等多個(gè)方面進(jìn)行綜合分
    的頭像 發(fā)表于 03-09 09:07 ?4413次閱讀

    軌道式智能巡檢機(jī)器通過(guò)搭載各項(xiàng)檢測(cè)設(shè)備進(jìn)行環(huán)境采集

    在電力場(chǎng)所內(nèi)內(nèi),智能巡檢機(jī)器通過(guò)搭載雙光譜紅外熱成像儀沿著軌道穩(wěn)穩(wěn)經(jīng)過(guò),可對(duì)變電站保護(hù)壓板狀態(tài)、變電站二次開關(guān)等設(shè)備狀態(tài)等進(jìn)行圖像信息采集;
    的頭像 發(fā)表于 03-06 09:46 ?556次閱讀
    軌道式智能巡檢<b class='flag-5'>機(jī)器</b>人<b class='flag-5'>通過(guò)</b>搭載各項(xiàng)<b class='flag-5'>檢測(cè)</b>設(shè)備進(jìn)行環(huán)境采集

    顏色傳感器實(shí)時(shí)檢測(cè)轉(zhuǎn)動(dòng)軸轉(zhuǎn)向

    摘要 本案例描述了如何利用顏色傳感器來(lái)檢測(cè)轉(zhuǎn)動(dòng)軸的轉(zhuǎn)向。河北省客戶提出了一個(gè)問題,希望能夠判斷他們的轉(zhuǎn)向軸是正轉(zhuǎn)還是反轉(zhuǎn),轉(zhuǎn)速并不快。阿童木工程師提供解決方案,通過(guò)在圓柱體上貼上三種不
    的頭像 發(fā)表于 02-26 13:52 ?380次閱讀
    <b class='flag-5'>顏色</b>傳感器實(shí)時(shí)<b class='flag-5'>檢測(cè)</b>轉(zhuǎn)動(dòng)軸轉(zhuǎn)向
    主站蜘蛛池模板: 亚洲色啦啦狠狠网站| 亚洲午夜精品久久久久久成年| 欧美极品在线| 456性欧美欧美在线视频| 成人手机看片| 免费啪视频在线观看免费的| 永久免费av网站| 老师你好滑下面好湿h| qvod高清在线成人观看| 久热精品在线视频| 欧美777| japanese色系tube日本护士| 久久天天躁狠狠躁夜夜不卡| 国产狂喷冒白浆免费视频| 男人cao女人视频在线观看| 亚洲成人网页| hd性欧美| 久久久久无码国产精品一区| 亚洲一级毛片在线观播放| 国产盗摄女厕美女嘘嘘| 一二三四日本视频社区| 四虎国产精品永久在线网址| 欧美一级黄色录相| 国产成人免费无庶挡视频| 天天爽天天| 天堂网中文| 神马国产| 97国内精品久久久久久久影视| 国产黄色在线观看| 一级特黄a大片免费| 欧美午夜视频在线观看| 成人久久久久久| 免费人成在线观看视频播放 | 欧美1314www伊人久久香网 | 欧美一卡二卡3卡4卡无卡六卡七卡科普| eee在线播放成人免费| 免费看色视频| 色婷婷综合网| 国产乱码1卡一卡二卡| www.99色| 五月天婷婷社区|