資料介紹
描述
前提
就像人類一樣,植物也會(huì)生病。就像您可能因皮膚感染而出現(xiàn)皮疹一樣,植物的葉子可能會(huì)因真菌或其他病原體而變黃和/或出現(xiàn)斑點(diǎn)。因此,通過利用機(jī)器學(xué)習(xí)的力量,可以掃描顏色,然后用于訓(xùn)練可以檢測(cè)葉子顏色何時(shí)關(guān)閉的模型。
硬件
這個(gè)項(xiàng)目的大腦是 Arduino Nano 33 BLE Sense,選擇它有幾個(gè)原因。首先,它擁有豐富的強(qiáng)大傳感器,包括 9DoF IMU、APDS-9960(顏色、手勢(shì)、接近度和亮度)、麥克風(fēng)和溫度/濕度/壓力傳感器組合。為了在植物的葉子周圍移動(dòng)電路板并進(jìn)行測(cè)量,一對(duì)步進(jìn)電機(jī)與一對(duì) DRV8825 驅(qū)動(dòng)板結(jié)合使用。
設(shè)置 TinyML
對(duì)于此項(xiàng)目,為 Arduino Nano 33 BLE Sense on Edge Impulse 列出的內(nèi)置傳感器將不起作用,因?yàn)閮H列出了加速器和麥克風(fēng)。這意味著必須使用數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)器而不是串行守護(hù)程序。首先,我創(chuàng)建了一個(gè)新項(xiàng)目并將其命名。接下來,我通過安裝 Node.js 和 NPM 來安裝 Edge Impulse CLI,然后運(yùn)行npm install -g edge-impulse-cli
??. 如果找不到,您可能需要將其安裝路徑添加到 PATH 環(huán)境變量中。接下來,運(yùn)行edge-impulse-data-forwarder
并確保它正常工作,然后使用 Ctrl+C 退出。

閱讀顏色
APDS-9960 通過從表面反射紅外光并讀取未被材料吸收的波長(zhǎng)來讀取顏色。要與傳感器通信,最好安裝 Arduino APDS9960 庫,它可以訪問幾個(gè)有用的功能。在代碼中,APDS-9960首先被初始化,然后程序進(jìn)入循環(huán)功能。在那里,它一直等到有顏色數(shù)據(jù)。如果讀數(shù)可用,則顏色與APDS.readColor()
與表面的接近度一起被讀取。每個(gè) RGB 分量都從 0-2^16-1 數(shù)字轉(zhuǎn)換為其值與總和的比率。
掃描裝置
掃描樹葉的顏色是通過在兩個(gè)軸上移動(dòng)一個(gè)鉆機(jī)來通過板載 APDS-9960 下方樹葉的不同位置來完成的。每個(gè)軸都通過順時(shí)針或逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)導(dǎo)螺桿來移動(dòng),以在任一方向平移塊。整個(gè)系統(tǒng)是在 Fusion 360 中設(shè)計(jì)的,下面是一些設(shè)計(jì)的渲染圖:

X 軸位于 Y 軸的頂部,讓頂部塊在兩個(gè)軸上移動(dòng)。Y軸上有一個(gè)額外的V形輪來支撐步進(jìn)電機(jī)的重量。零件使用 PLA 塑料打印,填充量約為 45%。

收集數(shù)據(jù)
當(dāng)系統(tǒng)第一次啟動(dòng)時(shí),步進(jìn)電機(jī)不知道它們?cè)谀睦铮虼藘蓚€(gè)軸通過逐步移動(dòng)到原點(diǎn)直到它們碰到限位開關(guān)來回零。接下來,APDS-9960 被初始化。有一個(gè)邊界框,它被定義為兩個(gè)包含框的對(duì)角的二元素?cái)?shù)組。在這兩個(gè)位置之間選擇一個(gè)隨機(jī)點(diǎn),然后步進(jìn)器運(yùn)行到該位置,同時(shí)讀取其間的顏色。
處理和發(fā)送顏色信息
APDS.readColor()
如前所述,使用 讀取顏色。計(jì)算總和后,通過調(diào)用該方法計(jì)算百分比,然后通過USB發(fā)送。Serial.printf()
值用逗號(hào)分隔,每個(gè)讀數(shù)用換行符分隔。當(dāng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)器程序接收到數(shù)據(jù)時(shí),它將作為具有給定標(biāo)簽(健康或不健康)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)發(fā)送到 Edge Impulse 云項(xiàng)目。

訓(xùn)練模型
收集完所有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)后,是時(shí)候建立一個(gè)模型來區(qū)分健康和不健康的葉子了。我使用了由三軸時(shí)間序列、頻譜分析塊和 Keras 塊組成的脈沖。您可以看到下面的屏幕截圖,了解我是如何從數(shù)據(jù)中生成特征的:

測(cè)試
為了測(cè)試我的新模型,我收集了一些新的測(cè)試數(shù)據(jù),這次是不健康的葉子。該模型的準(zhǔn)確率在 63% 左右,通過一些測(cè)試特征發(fā)送后,大部分時(shí)間都能正確分類葉子。

可以通過添加更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和減慢訓(xùn)練速度來提高這種準(zhǔn)確性。
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