Բովանդակություն:
- Քայլ 1: Բաղադրիչներ
- Քայլ 2: Եկեք ձեռք բերենք այս ծրագրի մտքի քարտեզը:
- Քայլ 3. Մոդուլ Առաջին- ognանաչում:
- Քայլ 4. Մոդուլ երկրորդ. Համակարգել փոխակերպումները
- Քայլ 5. Վերջին մոդուլ. Կարգավորեք ծծողի դիրքը և աջ թիրախը:
- Քայլ 6: Այս տեսանյութը կատարում է մետաղադրամներ հավաքելու և դրանք տարբերելու ամբողջ գործընթացը:
Video: Տեսողության վրա հիմնված ընտրություն և տեղ UArm- ի հետ. 6 քայլ
2024 Հեղինակ: John Day | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2024-01-30 09:49
Վերջերս, ձեզանից լսվող հարցումների մեծ մասը վերաբերում են uArm- ի տեսլականի վրա հիմնված ծրագրերին, ինչպիսիք են օբյեկտի ճանաչումը, տեսախցիկ-uArm հարաբերակցությունը և այլն: Իրականում մենք դրա վրա աշխատել ենք որոշ ժամանակ:
Մենք իրականացրել ենք պարզ տեսլականի հիման վրա ընտրելու և տեղադրելու նախագիծ uArm- ի հետ, որտեղ uArm- ը և տեսախցիկը տեղադրված են միմյանցից անկախ: Այս համակարգում uArm- ը ինչ-որ կերպ խելացի է, որ կարող է տարբերակել տարբեր առարկաներ, գույներ, չափեր և ինքնաբերաբար կատարել ընտրության և տեղադրման առաջադրանքը:
Քայլ 1: Բաղադրիչներ
Բաղադրիչների արագ ամփոփում-
Մի uArm,,Տեսախցիկ, ƒ համակարգիչ
Softwareրագրային հարթակներ-
Պատուհաններ
Visual Studio C ++
Գրադարաններ- Opencv3.0, Aruco1.3, QT5.5
Մասնավորապես, uArm- ը առանձնացնելու է երկու տարբեր տեսակի մետաղադրամներ ՝ 1 Յուան և 1 iaզաո չինական մետաղադրամներ և դրանք դնելու է համապատասխան թափանցիկ փոքր տուփերի մեջ (1 Յուանի տրամագիծը մոտ 25 մմ է, իսկ 1 iaյաոյիինը ՝ 19 մմ):
Քայլ 2: Եկեք ձեռք բերենք այս ծրագրի մտքի քարտեզը:
Այստեղ դուք կարող եք տեսնել երեք մոդուլ, որոնք երեք հիմնական քայլեր են: Դրանք կքննարկվեն ավելի ուշ:
Քայլ 3. Մոդուլ Առաջին- ognանաչում:
Առաջին հերթին, մենք պետք է գտնենք մետաղադրամը: Այս տեսողական կիրառումը իրականում այնքան էլ բարդ չէ այստեղ, այնպես որ ձևաբանությունը և եզրագծի շեմային մեթոդները ունակ են գտնելու նպատակային մետաղադրամը:
Հաջորդ քայլը ճանաչումն է: 1Yuan- ի և 1Jiao- ի չափերը հեշտ է տարբերել: Եթե ունեք այլ գույնի մետաղադրամներ կամ այլ ձև, կարող եք կիսվել ձեր գաղափարով մեզ հետ::)
Քայլ 4. Մոդուլ երկրորդ. Համակարգել փոխակերպումները
Պատկերի մշակմամբ մենք կարող ենք մետաղադրամի դիրքը գտնել Pixel կոորդինատներում, սակայն մեզ անհրաժեշտ են մետաղադրամների կոորդինատները uArm- ի շրջանակային առանցքներում: Մենք իրականում կարող ենք ստանալ այդ տվյալները ՝ հիմնվելով պիքսելների և տեսախցիկի կոորդինատների վրա:
Քայլ 5. Վերջին մոդուլ. Կարգավորեք ծծողի դիրքը և աջ թիրախը:
Ինչպե՞ս ենք վերաբերվում թիրախային մետաղադրամը բռնելու ճշգրտության խնդրին: Տեսնենք!
Կոորդինատների փոխակերպումներն առաջին անգամ ավարտելուց հետո uArm- ը կսկսի գործարկել հրամանները: Այս շարժումից հետո uArm- ը հետ կփոխանցի իր իրական դիրքի տվյալները և կհամեմատի այս փաստացի դիրքը մետաղադրամի հետ, ուստի մենք կարող ենք իրականում սխալ ստանալ: Վերջապես, ավելացնելով այս սխալը նույն կոորդինատով, uArm- ը կստանա նոր հրաման և նորից կսկսի շարժվել: Արդյունքում, uArm- ը կշարունակի այս շրջանառությունը մինչև ծծողը չանցնի մետաղադրամի աջ վերին դիրքը:
Քայլ 6: Այս տեսանյութը կատարում է մետաղադրամներ հավաքելու և դրանք տարբերելու ամբողջ գործընթացը:
Շնորհակալություն հետաքրքրության համար: Հուսով եմ, որ այս տեսանյութը կօգնի և զվարճացեք:
Anyանկացած հարց, խնդրում ենք խոսել ֆորումում-
forum.ufactory.cc/
:)
Կակաչը uArm- ում
Խորհուրդ ենք տալիս:
Arduino- ի վրա հիմնված ոչ կոնտակտային ինֆրակարմիր ջերմաչափ - IR- ով հիմնված ջերմաչափ Arduino- ի միջոցով. 4 քայլ
Arduino- ի վրա հիմնված ոչ կոնտակտային ինֆրակարմիր ջերմաչափ | IR- ով հիմնված ջերմաչափ Arduino- ի միջոցով. Բարև ձեզ, այս հրահանգների մեջ մենք կդարձնենք ոչ կոնտակտային ջերմաչափ arduino- ով: Քանի որ երբեմն հեղուկի/պինդի ջերմաստիճանը չափազանց բարձր է կամ ցածր, ապա դժվար է դրա հետ կապ հաստատել և կարդալ այդ դեպքում ջերմաստիճանը
Եղանակի վրա հիմնված երաժշտության գեներատոր (ESP8266 վրա հիմնված միջինի գեներատոր). 4 քայլ (նկարներով)
Եղանակի վրա հիմնված երաժշտության գեներատոր (ESP8266 Based Midi Generator). Բարև, այսօր ես կբացատրեմ, թե ինչպես պատրաստել ձեր սեփական եղանակի վրա հիմնված փոքր երաժշտության գեներատոր: Այն հիմնված է ESP8266- ի վրա, որը նման է Arduino- ին և արձագանքում է ջերմաստիճանին, անձրևին: և լույսի ուժգնություն: Մի ակնկալեք, որ այն ամբողջ երգեր կամ ակորդներ կհաղորդի
Տեսողության խնդիրներ ունեցողներին օգնելու համար Sonar- ի, Lidar- ի և համակարգչային տեսողության օգտագործումը միկրոկոնտրոլերների վրա. 16 քայլ
Օգտագործելով Sonar, Lidar և Computer Vision միկրոկոնտրոլերների վրա ՝ թույլ տեսողություն ունեցողների համար. Ես ուզում եմ ստեղծել խելացի «ձեռնափայտ», որը կարող է օգնել տեսողության խնդիրներ ունեցող մարդկանց շատ ավելի, քան առկա լուծումները: Ձողիկը կկարողանա օգտագործողին ծանուցել առջևի կամ կողքի առարկաների մասին ՝ աղմուկ բարձրացնելով շրջապատող ձայնային տիպի գլխաձողի մեջ
DIY 3D սկաներ ՝ հիմնված կառուցվածքային լույսի և ստերեո տեսողության վրա ՝ Python լեզվով ՝ 6 քայլ (նկարներով)
DIY 3D սկաներ ՝ հիմնված կառուցվածքային լույսի և ստերեո տեսողության վրա ՝ Python լեզվով. Կառուցվածքային լույսի 3D սկաները 3D սկանավորման սարք է ՝ օբյեկտի եռաչափ ձևը չափելու համար ՝ օգտագործելով լուսավորված նախագծեր և տեսախցիկի համակարգեր
ԻՆՉՊԵՍ ԿԱՐՈ ԵՆ ՀԵՏ ՀԵՏ ՀԵՏ չորության չորացման սենսոր `4 քայլ
ՈՐՊԵՍ ԿԱՐՈ ԵՆՔ ՀԵՏ ՀԵՏ ՀԱՎԱՔԱՈ ՍԵՆՍՈՐ. Ողջույն, այս ուսանելի ծրագրում ես ձեզ ցույց կտամ, թե ինչպես պատրաստել մի պարզ «ՀՈ DRՅԱՆ ՉՈՐՈ SԹՅԱՆ ՍԵՆՍՈՐ»: Սա իմ առաջին ուսանելի ներողությունն է իմ ծիծաղելի անգլերենի համար: Հողի չորությունը որոշվում է led ցուցիչով: led լույսը wi