AIfES - ตัวอย่างการตรวจจับสี

บทนำ

นี่คือหน้าโปรเจกต์อย่างเป็นทางการของนักพัฒนา AIfES คุณอยากรู้ไหมว่าคุณสามารถทำอะไรที่น่าตื่นเต้นได้บ้างด้วย AIfES? เราจะยกตัวอย่างบางส่วนให้คุณทราบผ่านบัญชีนี้

ในตัวอย่างนี้ เราจะแสดงให้เห็นว่าบอร์ด Arduino Nano 33 BLE Sense ที่ใช้ AIfES สามารถเรียนรู้สีของวัตถุสามชนิดเพื่อจำแนกประเภทได้ในภายหลังได้อย่างไร เราใช้ colorimeter และ proximity sensor ของ Arduino Nano 33 BLE Sense เพื่อตรวจจับข้อมูล RGB ของวัตถุ ตัวอย่างนี้ได้รับแรงบันดาลใจจาก project Arduino นี้

การใช้งาน AIfES ไม่จำเป็นต้องใช้ PC การบันทึกข้อมูล การสร้าง artificial neural network การ training และการ classification ทั้งหมดดำเนินการโดยตรงบน Arduino Nano 33 BLE Sense ทุกอย่างเกิดขึ้นโดยอัตโนมัติทั้งหมด

ตัวอย่างนี้ได้ถูกรวมอยู่ใน AIfES for Arduino library เรียบร้อยแล้ว

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ AIfES โปรดเยี่ยมชม www.aifes.ai

วิธีการเริ่มต้น

สำหรับตัวอย่างนี้ คุณต้องใช้สอง library ที่สามารถดาวน์โหลดได้จาก Arduino library manager:

AIfES (aifes, ตัวอักษรตัวที่สองคือตัวพิมพ์ใหญ่ "i")

Arduino_APDS9960

วิธีการติดตั้ง library อธิบายไว้ ที่นี่

ตัวอย่างที่แสดงในที่นี้ได้รวมอยู่ใน AIfES for Arduino library แล้ว ดังนั้นคุณเพียงแค่ต้องเปิด example sketch นี่คือวิธีที่คุณสามารถค้นหาตัวอย่างได้ใน Arduino IDE ของคุณ:

File -> Examples -> AIfES for Arduino -> 1_Nano_BLE_Sense -> 0_Color_detection

ดังที่คุณเห็นในวิดีโอ เราใช้สีที่แตกต่างกันบนหน้าจอเพื่อ train ระบบ เราทำเช่นนี้เพื่อให้คุณเห็น output ได้ง่ายขึ้น แน่นอนว่าคุณสามารถใช้วัตถุใดก็ได้ วัตถุสีดำและสีขาวจะทำงานได้ไม่ค่อยดีนัก

ด้วยตัวอย่างนี้ คุณสามารถ train วัตถุที่แตกต่างกันได้ สาม ชนิด แน่นอนว่าคุณสามารถเปลี่ยนจำนวนวัตถุได้หากคุณแก้ไข code

Artificial neural network

artificial neural network ที่ใช้เป็นแบบ fully connected feedforward neural network ซึ่งมีโครงสร้างดังนี้:

Activation functions:

Hidden Layer:\tsigmoid

Output Layer:\tsoftmax

ค่า weights ถูกสร้างขึ้นแบบสุ่มในช่วงค่าตั้งแต่ -2 ถึง 2

มีการใช้ ADAM optimizer สำหรับ training โดยใช้ full batch ตลอด 300 epochs

Training data:

มีการเก็บข้อมูลตัวอย่างห้าชุดต่อสี

วิดีโอ

นี่คือวิดีโอที่คุณสามารถเห็น AIfES ทำงาน:

AIfES - ตัวอย่างการรู้จำสีบน Arduino Nano 33 BLE Sense

รูปภาพ

นี่คือสีจากวิดีโอ:

รายละเอียดทางเทคนิคเพิ่มเติม

Edge-AI Machine Learning Hub

โปรเจกต์ที่ล้ำสมัยนี้ใช้ AIfES (Artificial Intelligence for Embedded Systems) library เพื่อดำเนินการ real-time color classification โดยตรงบน Arduino

Neural Network Inference: artificial neural network ขนาดเล็กได้รับการ train บนอุปกรณ์เพื่อจดจำสีที่เฉพาะเจาะจงซึ่งจับภาพโดย TCS3200 color sensor ตัว Arduino ทำการ "คิด" โดยไม่จำเป็นต้องพึ่ง cloud หรือ PC ใดๆ
Real-Time Labeling: เมื่อตรวจพบสีแล้ว Arduino จะแสดงผลลัพธ์ (เช่น "ตรวจพบสีแดงด้วยความมั่นใจ 95%") ไปยัง Serial terminal หรือ I2C LCD ซึ่งแสดงให้เห็นถึงพลังของ tinyML

ประสิทธิภาพ

Optimized Weights: AIfES core ถูกเขียนขึ้นมาโดยเฉพาะสำหรับ 8-bit microcontrollers ทำให้มั่นใจได้ถึง high-speed inference แม้บน Arduino Uno หรือ Nano มาตรฐาน