Jump to content

    

syoma

Свой
  • Content Count

    2378
  • Joined

  • Last visited

Community Reputation

0 Обычный

2 Followers

About syoma

  • Rank
    Гуру

Контакты

  • Сайт
    Array
  • ICQ
    Array

Информация

  • Город
    Array

Recent Profile Visitors

12585 profile views
  1. А они с тачем? И что там за платформа - андроид? Размер экрана произвольный?
  2. Нужно начать не с дверей, а с зеркал. Например я бы взял такое зеркало в ванную и в коридор 80х150см с планшетом на Андроиде где-нибудь в углу, а не посередине. Желательно не сильно толстое. Предложите?
  3. Интересно, а разве простой фрезеровкой такую деталь не вырезать?
  4. Так а какая разница, если их никто не слышит ?
  5. 22 и 44 кГц. Генерил обыкновенным ШИМовским таймером из STM32F103.
  6. За пару вечеров в Матлабе, определялка запустилась. Взял пример Simulink Pattern Matching из Computer Vision Toolbox, поменял, чтобы вместо видео оно брало изображение с USB камеры и запустил его на RPi. Больше всего времени заняло изучение скриптов, которые они туда позасовывали, обрезка и загонка изображений под подбор. Сейчас работает, определяет зажженную цифру и выводит через scope. Надо будет вместо этого MQTT блок поставить. Работает, конечно, не шустро - примерно секунд 10 уходит на распознавание, но там какая-то задержка с буфферизацией видео - то есть если оставить только блок видеоввода и все убрать и понизить частоту семплирования до 2-х секунд - то задержка почти 5 кадров. Не пойму откуда это. Как вариант, можно было бы вот этот пример попробовать, но там много матлабовских блоков и поэтому я не уверен, что оно сможет сгенерировать код из этого всего .
  7. Так это ж дофига работы. Найти нужный светофильтр, сделать шаблон с вырезами, поставить и подключить в нужных местах датчики и все это еще отладить. А тут камера, одноплатник, валяющиеся у каждого в столе, светофильтр -программный, распознавалка - двумя кликами мышки в матлабе и в продакшн.
  8. Значит сделаем 99,9% Только не надо начинать "Как будешь эту вероятность проверять и т.д." Будем смотреть по мере получения результата. Оно либо заработает, как надо, либо нет. Пока я только нашел бесхозный RPi и SD карту к нему. Следующим этапом будет поиск такой же бесхозной USB камеры, которая по памяти тоже где-то должна лежать. И да, это труднее, чем искать фанеру для оснастки, товарищ оказался прав... А еще надо набраться храбрости и отобрать у кого-то хорошую USB зарядку для питания RPi. Это вообще мне видится сверхсложной задачей.
  9. У меня так и есть. Тестовая система собрана полностью на базе RPi без отдельного ПК. GUI и все тесты там уже бегают, не хватает только вот этой визуальной проверки - это делает оператор, тыкая, как обезьяна, на кнопку "Да, горит" в GUI. На кнопки на устройстве, слава богу, пока нажимать не требуется, но по этому поводу тоже есть масса идей, начиная со всяческих роборук. А распознавалку с MQTT я планировал пока собрать на отдельном RPi, чтобы легче было отлаживать, но потом, естественно, я перенесу все в тестовую систему. Дык ведь сейчас на это дело рассчитывают даже автопилоты. Так что для моих условий я думаю 99% будет легко.
  10. Ну лично я за пол дня с фанерой даже не начну, так как это надо искать инструмент, саму фанеру, измерять и т.д. А систему выше можно за эти пол дня уже запустить и даже начать гонять.
  11. Система, которая собственно и контролирует тестирование платы. Она работает по простой программе - подать питание на плату, подать нужные сигналы, подождать, проверить что плата все отработала правильно. Дальше следующий шаг и т.д. Это по сути простой логический контроллер с некоторым количеством I/O. Кстати, собранный на том же тормознутом RPi. А если плата сдвинута, если освещение неидеальное или фоновая засветка, а если плата слегка отличается по лейауту и светодиоды немного в других местах? Собственно проект о том, чтобы избавиться от необходимости анализировать таким жестким образом и упростить разработку тестовой системы.
  12. Собственно для обсуждения, ну и немного отчет. У меня во многих платах есть всякие светодиодные индикаторы - просто точечные LED и семисегментные индикаторы. Они показывают состояние входных и выходных сигналов и изменяют свое состояние в зависимости от того, что подается на входы платы или что она делает. Есть задача - обеспечить тестирование всего этого: например, того, что запаяли правильный цвет светодиода, зажигаются нужные цифры от нужных сигналов и т.д. Сейчас это делает человек - подает сигналы на вход и смотрит, чтобы все зажигалось. Иногда провтыкивает. Надо автоматизировать. Пока мое решение: Raspberry Pi + USB Camera + Matlab/Simulink и Computer Vision Toolbox. В RPi загружаем алгоритм Pattern Matching https://uk.mathworks.com/help/vision/ug/pattern-matching-1_example-vippattern.html То есть поиск конкретной картинки - например силуэта цифры или зажженной лампочки. Алгоритм такой - подсовываем плату, направляем на нее камеру, в симулинковской проге на RPi крутится распознавалка конкретного образа - например цифры 7 на семисегментнеке. Если она зажигается и RPi ее распознает - он шлет MQTT сообщение на тестирующую систему, что есть такое. Для других светодиодов - тоже свои распознавалки. В принципе работать будет не шустро, зато более или менее универсально и можно собрать достаточно быстро - за пару дней. Что скажете? Пока не смотрел NodeRED - может там тоже что-то аналогичное сделать можно. ПС знаю, что можно сделать совсем по-другому - например подсунуть всякие световоды, подать их на фотодиоды и смотреть по этим сигналам. Но весь смысл данной темы - решить задачу с помощью чего-то другого. В данном случае Computer Vision.