MachineEye: 5 pași

2024 Autor: John Day | [email protected]. Modificat ultima dată: 2024-01-30 11:41

Am combinat Texas Instrument Sensor Tag CC2650 cu camera Raspberry Pi pentru a dezvolta un tablou de bord cu câteva informații minunate. Am conectat proiectul folosind IBM Node Red care vine instalat pe imaginea Raspberry Pi. Camera trimite date către serviciile Microsoft Cognitive pentru a returna o descriere a ceea ce vede camera. Aceste date se pot deschide către aplicații nesfârșite. Exemplul meu este unul simplu care arată condițiile meteorologice în interior și o imagine cu descrierea a ceea ce vede camera. Eu

Pasul 1: hardware și software necesare

Hardware

1. Raspberry Pi 3 (ai putea folosi și Pi 2 sau Pi modelul B)

2. Camera Raspberry Pi

3. Eticheta senzorului Texas Instruments CC2650

4. Card SD

Software

1. Raspbian Jessie cu versiunea Pixel: martie 2017

www.raspberrypi.org/downloads/raspbian/

2. Putty - un terminal pentru programarea Pi

www.chiark.greenend.org.uk/~sgtatham/putty/

3. Nod suplimentar pentru Node Red

Am detaliat nodurile care urmează să fie instalate pe Pi la Pasul 3: Configurați Node Red.

Pasul 2:

Pasul 3: Configurați hardware-ul

Folosesc Raspberry Pi 3 și senzorul Tag CC2650 cu 7 senzori. Raspberry Pi 3 are la bord WiFi și Bluetooth, deci nu avem nevoie de atât de multe dongle. Singurul meu dongle este să-mi folosesc mouse-ul fără fir și placa de taste. Puteți utiliza site-ul oficial Raspberry Pi pentru a descărca imaginea și pentru a vă pune Pi în funcțiune:

www.raspberrypi.org/products/raspberry-pi-3-model-b/

Eticheta senzorului trebuie doar să fie trasă banda de plastic și ar trebui să fie bine să mergeți. Puteți afla mai multe informații aici.

www.ti.com/ww/en/wireless_connectivity/sensortag/tearDown.html

Camera Raspberry Pi are, de asemenea, numeroase bloguri pentru a vă ajuta să configurați camera:

www.raspberrypi.org/products/camera-module/

Acest proiect are ecranul tactil al Adafruit. Acest lucru este opțional și nu este necesar pentru acest proiect.

Pasul 4: Configurare nod roșu

Node Red este un instrument ușor de utilizat, care este deja instalat pe Raspberry Pi. Mai multe informații pot fi găsite aici:

nodered.org/

Cel mai important pas aici este să vă actualizați versiunea pe Pi:

sudo update-nodejs-and-node

Acum verificați versiunea. Folosesc Putty pentru acest proiect ca terminal.

npm -v

3.10.10

nod -v

6.10.0

Acum Node Red este actualizat, vom adăuga câteva noduri pentru a ne conecta la eticheta noastră Raspberry Pi Camera și senzor. Toate nodurile ar trebui instalate în acest director:

~ /.nod-roșu

Să începem !

npm install node-red-contrib-camerapi

npm instala node-red-node-dweetio

npm instalează node-red-contrib-freeboard

npm instala node-red-contrib-cognitive-services

npm instalați nod-roșu-nod-sensortag

npm instala node-red-node-dropbox

Acest lucru va dura ceva timp și dacă primiți avertismente, ar trebui să fie în regulă. Am inclus un nod de injecție pentru a face fotografii la intervale definite. Dweetio este pentru nodul Camera Vision să citească descrierea sau etichetele din imagine și să o trimită în caseta de text Freeboard Dash Board. Serviciile cognitive include nodul Computer Vision.

Trebuie să obțineți o cheie de abonament gratuită de la Microsoft pentru nodul Computer Vision.

www.microsoft.com/cognitive-services/en-US/subscriptions?mode=NewTrials

Nodul Dropbox este perfect pentru acest proiect. Am folosit ghidul de la Adafruit găsit aici:

learn.adafruit.com/diy-wifi-raspberry-pi-touch-cam?view=all

Derulați în jos până la Configurare Dropbox. Acest lucru ar trebui să funcționeze pe orice Pi și au simplificat configurarea. Vă va ghida să configurați un Dropbox și cum să introduceți cheile de care aveți nevoie pentru a vă conecta la Dropbox. Acesta este cel mai bun tutorial pe care l-am găsit. Dar pentru a vedea imaginea în tabloul de bord, a trebuit să modific legătura pentru imagine. Am ales să folosesc un instrument Dropbox numit Chooser pentru a obține un link direct la imaginea descărcată în Dropbox. Voi păstra același nume pentru imaginea-j.webp

Pentru a vă vizualiza fluxul Node Red trebuie doar să deschideți un browser. Îmi place Chrome și acesta este doar un exemplu pentru format:

192.168.1.1:1880

Pasul 5: configurați tabloul de bord

Tabloul de bord FreeBoard este un mod flexibil și ușor de a vizualiza datele într-un mod semnificativ. Există două surse de date configurate și fiecare set de date cu un „numele meu-lucru”. Conectez primul nod dweetio numit Machine Eye la nodul foto. Aceasta va trimite încărcătura utilă a camerei în cloud și ne va permite să capturăm informațiile de pe tabloul de bord. Aceasta va fi o casetă de text.

Al doilea nod Dweetio este pentru eticheta senzorului. Acest nod este conectat la eticheta senzorului și va trimite din nou sarcina utilă a senzorilor în nor și va fi capturat din nou. pe tabloul de bord. Datele sunt în timp real. Am adăugat câteva panouri de senzori pentru această demonstrație.

Caseta de imagine este un panou de imagine cu linkul direct către Dropbox. Imaginea și descrierea ar trebui să se schimbe de fiecare dată când este activată o imagine.

Imaginea de mai sus este o fotografie a pisicii mele ceramice. Am întârziat puțin să mă înscriu la competiție și, din cauza vremii noastre groaznice de pe coasta atlantică a Canadei, nu am putut scoate camera afară. Precipitațiile și vremea rece vor ucide electronica mea. Am nevoie și de prietenii mei și de cei mai buni bebeluși ai acestora cu blană pentru a veni la o ședință foto.