Masjienoog: 5 stappe

2024 Outeur: John Day | [email protected]. Laas verander: 2024-01-30 07:23

Ek het die Texas Instrument Sensor Tag CC2650 gekombineer met die Raspberry Pi -kamera om 'n paneelbord met wonderlike inligting te ontwikkel. Ek het die projek bedraad met IBM Node Red, wat op die Raspberry Pi -beeld geïnstalleer is. Die kamera stuur data na Microsoft Cognitive Services om 'n beskrywing van wat die kamera sien, terug te gee. Hierdie data kan oopmaak vir eindelose toepassings. My voorbeeld is 'n eenvoudige een wat die weerstoestande binne en 'n prentjie met 'n beskrywing van wat die kamera sien, wys. Ek

Stap 1: hardeware en sagteware word benodig

Hardeware

1. Framboos Pi 3 (jy kan ook Pi 2 of Pi model B gebruik)

2. Framboos Pi -kamera

3. Sensortiket van Texas Instruments CC2650

4. SD -kaart

Sagteware

1. Raspbian Jessie met Pixel -weergawe: Maart 2017

www.raspberrypi.org/downloads/raspbian/

2. Putty - 'n terminale om u Pi te programmeer

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

3. Bykomende Node vir Node Red

Ek het die nodusse uiteengesit wat op die Pi geïnstalleer moet word in Stap 3: Stel Node Red op.

Stap 2:

Stap 3: Stel die hardeware op

Ek gebruik die Raspberry Pi 3 en die Sensor Tag CC2650 propvol 7 sensors. Die Raspberry Pi 3 het WiFi en Bluetooth aan boord, sodat ons nie soveel dongles nodig het nie. My enigste dongle is om my draadlose muis en sleutelbord te gebruik. U kan die amptelike Raspberry Pi -webwerf gebruik om die prent af te laai en u Pi aan die gang te kry:

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

Die sensorplaat hoef slegs die plastiekstrook getrek te word, en dit moet goed wees om weg te gaan. U kan meer inligting hier vind.

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

Die Raspberry Pi -kamera het ook talle blogs om u te help om die kamera op te stel:

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

Hierdie projek het die Adafruit se aanraakskerm. Dit is opsioneel en nie nodig vir hierdie projek nie.

Stap 4: Stel Node Red op

Node Red is 'n maklik om te gebruik instrument wat reeds op die Raspberry Pi geïnstalleer is. Meer inligting kan hier gevind word:

nodered.org/

Die belangrikste stap hier is om u weergawe op die Pi op te dateer:

sudo update-nodejs-en-node

Kontroleer nou u weergawe. Ek gebruik Putty vir hierdie projek as my terminale.

npm -v

3.10.10

node -v

6.10.0

Noudat u Node Red opgedateer is, gaan ons 'n paar nodusse byvoeg om aan te sluit op ons Raspberry Pi Camera en Sensor tag. Al die nodusse moet onder hierdie gids geïnstalleer word:

~/.knoop-rooi

Laat ons begin !

npm installeer node-red-contrib-camerapi

npm installeer node-red-node-dweetio

npm installeer node-red-contrib-freeboard

npm installeer node-red-contrib-cognitive-services

npm installeer node-red-node-sensortag

npm installeer node-red-node-dropbox

Dit sal 'n rukkie neem en as u waarskuwings ontvang, moet dit goed wees. Ek het 'n inspuitknoop ingesluit om met gedefinieerde tussenposes foto's te neem. Dweetio is bedoel vir die Camera Vision -knoop om die beskrywing of etikette van die prent te lees en dit na die teksbord Freeboard Dash Board te stuur. Kognitiewe dienste sluit die Computer Vision -knoop in.

U moet 'n gratis intekeningsleutel van Microsoft vir die Computer Vision -knoop kry.

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

Die Dropbox -knoop is ideaal vir hierdie projek. Ek het die gids van Adafruit hier gebruik:

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

Rol af na Dropbox Setup. Dit behoort op enige Pi te werk, en dit het die opset baie eenvoudiger gemaak. Dit sal u lei om 'n Dropbox op te stel en hoe u die sleutels invoer wat u nodig het om met Dropbox te koppel. Dit is die beste tutoriaal wat ek gevind het. Maar om die prentjie in die paneelbord te sien, moes ek die skakel vir die prentjie aanpas. Ek het gekies om 'n Dropbox -instrument genaamd Chooser te gebruik om 'n direkte skakel na die prentjie wat na Dropbox afgelaai is, te kry. Ek sal dieselfde naam vir die-j.webp

Maak 'n blaaier oop om u Node Red -vloei te sien. Ek hou van Chrome en dit is slegs 'n voorbeeld van formaat:

192.168.1.1:1880

Stap 5: Stel die dashboard op

Die FreeBoard Dashboard is 'n buigsame en maklike manier om die data op 'n betekenisvolle manier te visualiseer. Daar is twee databronne opgestel en elke datastel met 'n "my-ding-naam". Ek koppel die eerste dweetio -node met die naam Machine Eye aan die fotoknoop. Dit sal die kamera se vrag na die wolk stuur en ons in staat stel om die inligting op die paneelbord vas te lê. Dit sal 'n tekskassie wees.

Die tweede Dweetio -knoop is vir die sensor -tag. Hierdie knoop is gekoppel aan die sensorplaatjie en stuur weer die vragvrag van die sensors na die wolk en word weer vasgelê. op die paneelbord. Die data is intyds. Ek het 'n paar sensorruite vir hierdie demo bygevoeg.

Die prenteboks is 'n prentvenster met die direkte skakel na Dropbox. Die prentjie en beskrywing moet verander elke keer as 'n prent geaktiveer word.

Die foto hierbo is 'n foto van my keramiek kat. Ek was nogal laat om vir die kompetisie in te skryf, en as gevolg van ons heerlike weer aan die Atlantiese kus van Kanada, kon ek nie die kamera na buite bring nie. Neerslag en koue weer sal my elektronika doodmaak. Ek het ook my vriende en hul beste pels babas nodig om na 'n fotosessie te kom.