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基于树莓派的人工智能标签制造机
发布时间:2021-08-26
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基于树莓派的人工智能标签制造机
发布时间:2021-08-26
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下面的文章我想给大家介绍一个小项目,“人工智能”标签制造机,这个人工智能标签制造机将如何运作?思路是这样的:给需要贴标签的东西拍一张照片,让AI检测图片中的物体,然后把标签打印在一张不干胶纸上。思路简单,实现起来操作难度不是很大,但是会是您学习人工智能非常容易上手的小项目,那就让我们开始吧!

零件清单:

  • Raspberry Pi 3B
  • 树莓派相机
  • Adafruit 迷你热敏收据打印机
  • 壁挂式交流适配器 5V 2A和匹配的电源插头端子适配器,适用于 Adafruit 迷你热敏收据打印机
  • 热敏贴纸纸卷
  • 纸板
  • 热胶枪
  • 管道胶带
  • 绳索
  • 跳线
  • 美工刀
  • 金属尺
  • 剪刀
  • 巨针

第 1 步:项目视频

第 2 步:硬件组装

为了制作我们的标签制造机,我们将使用许多组件,所有组件都连接到 Raspberry Pi,如您在上图所见。

对于这个项目,我们使用了 Raspberry Pi,但它也应该与 Raspberry Pi 4 完美匹配。

如果您是 Raspberry Pi 的新手,这里有一个很棒的入门教程

树莓派相机

如上所述,这个想法是需要拍照的,使用 Raspberry Pi 拍照的一个好方法是使用 Raspberry Pi 相机。这里有一个关于连接和使用 Pi 相机的优秀入门指南

Adafruit迷你热敏收据打印机

对于标签的打印,我们将使用 Adafruit 迷你热敏收据打印机,因为它是打印一些文本的绝佳方式。要了解有关打印机及其设置方法的更多信息,请查看 Adafruit 的这份出色的学习指南

按钮

最后但并非最不重要的一点是,我们需要一些东西来触发照片制作和标签打印。我们选择了一个按钮,但您当然可以使用其他类型的按钮或东西来开始标签制作过程。很难找到有关按钮的好教程。我们最终使用了此的按钮指南中接线说明,并将它们与本按钮指南中提供的代码示例相结合。

第 3 步:代码

测试并连接好所有硬件后,我们需要编写一些 Python 代码,让一切都按照我们想要的方式进行。不过不用担心,完整的代码已添加到此步骤中!

DeepAI DenseCap API

到目前为止,我们还没有真正涉及到我们标签制造商的唯一部分, AI 部分。为了标记图像中的对象,我们将使用DeepAI DenseCap API。我们的代码将拍摄的照片发送到 DeepAI,我们会返回一组标签。要使用此 API,您需要在 DeepAI 网站上创建一个免费帐户,并将您的 API 密钥复制粘贴到“您的 API-KEY-HERE”部分的代码中。

提供的代码执行以下操作:

在一个的循环中,它会检查按钮是否被按下。

如果按下按钮:

  • 街机按钮内的 LED 将亮起
  • 将使用当前日期和时间创建唯一的文件名
  • Pi 相机打开片刻并拍摄一张照片,该照片具有唯一的文件名
  • 图片发送到DeepAI DenseCap API
  • 我们等待接收包含图像中检测到的所有对象的标题的 JSON 数组
  • 我们取第一个标题,因为这是 AI 最确定的标题,然后使用热敏收据打印机打印出来

如果没有按下按钮:

  • 关闭街机按钮内的 LED

以下链接是源代码,仅供参考

LabelMakerClean.py

第 4 步:组装纸箱(外壳)

我们已经让我们的电子设备工作了,现在我们只需要把它们放在一起把所有的东西放在一起!

我们测量了硬件的尺寸,并根据这个模板在一些废纸板上绘制了一个盒子图案。我们用金属尺子和美工刀尽可能精确地切割模板。

我们折叠了盒子,找到了一个放置所有电子设备的好地方。

要将盒子调整到标签制造商硬件,需要步骤如下:

  • 在树莓派相机的镜头前面打了一个洞
  • 用一根巨大的针将一根绳子穿过盒子的前部,穿过 Raspberry Pi 相机的连接孔,将其固定到位
  • 在顶部为街机按钮做了一个大圆孔
  • 在顶部制作了一个矩形槽,以便标签出来
  • 添加了一个纸板平台以将热敏收据打印机放置在盒子的顶部
  • 在后面打了一个小孔,让两根电线退出
  • 完成所有孔和调整后,我们首先连接了 Raspberry Pi 相机和街机按钮。设置好这些更复杂的部分后,我们将盒子的壁粘在一起,但要确保顶部保持打开状态。我们组装了硬件并使用一些火烈鸟胶带将顶部的盒子牢固地关闭

第 5 步:进行产品测试

首先,我们认为 AI Label Maker 应该给自己贴上标签。

我们一直在为我们所有的财产贴上标签,在接下来的几周内,我们将在我们的Twitter和Instagram上提出建议来标记和分享更多生成的标签!

希望您能喜欢我们这个小项目!

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