Raspberry Pi・Arduino・電子工作

2020年3月23日 (月)

電子工作と深層学習を同時に学ぶ!?という書籍「たのしくできる 深層学習&深層強化学習による電子工作」発売

言われてみれば、これを同時に学べる本ってあまりないですよね。

電子工作と深層学習が同時に学べる——東京電機大学出版局、「たのしくできる 深層学習&深層強化学習による電子工作」発刊 | fabcross

いわゆるディープラーニングだけでなく、ついでに電子工作まで学んでしまおうというなんとも贅沢な書籍が発売中です。

東京電機大学出版局「たのしくできる 深層学習&深層強化学習による電子工作」という書籍。お値段は2400円(税別)だそうです。発売日は3月30日。

工場向けAIなどを作ろうとすると、当然のように電子工作的な知識が必要となります。そのあたりをにらんだ、実践的な入門書。個人的には、とても興味があります。

表紙の写真にArduinoが出てるってことは、Windowsで動作させてArduinoを制御するってところなんでしょうかね?

ただ、惜しいかな、使っているフレームワークが「Chainer」なんですよね。

いまどきはせめてTensorFlow+Kerasにしてほしいかなぁと。あるいは、Pytorchですかね。Raspberry Piあたりでやろうとするなら、Kerasは外せません。

とはいえ、結構身の回りで機械学習と電子工作をやろうとしている人、多いです。

そんな意味では、おすすめの書。私も見かけたら、手に取って読んでみようかと。


たのしくできる深層学習&深層強化学習による電子工作

2020年3月 9日 (月)

Raspberry Pi Camera V1.3の「互換カメラ」買ってみた

純正じゃない分、安いです。お値段、800円ほど。

Img_3853

とりあえず、Raspberry Pi 3 B+につけてます。

Raspberry Pi 4についている純正品と比べてみましたが、見た目はほとんど純正品と変わりません。

ただ、カメラセンサーと基板が、両面テープで取りつけられておらず、プラプラしてます。

Picamera_work

ちなみに、撮影した写真はこちら。

悪くないですね。うん、値段のわりに、悪くない。

お手軽にRaspberry Piとカメラを使いたい方は、これがおススメですね。

ただしこれ、Jetson nanoでは使えないようです。

会社でJetson nanoを買ったので、あわよくばそれで使おうとしたのですが……あちらは、Raspberry Pi Camera V2以上でないとだめだそうです。

ところで、本日でちょうどブログを始めてちょうど12年になります。

もう、干支一周分続けてたんですね。ここまで続くとは、あの当時は考えてもいませんでしたね。

始めた当初は、10万PVいければいいなぁ……などと考えていたものですが、気づけば1500万PVを超えました。これもひとえに、皆様のおかげです。

で、節目だからというわけではないんですが。

毎日更新をやめます。

別に毎日更新することが目的ではなかったんですが、ここ10年くらいは毎日更新しておりました。

が、記事の質が下がってきている気がして……ということで、毎日更新にこだわらずに、続けようかと。原点回帰ってやつですかね。

もちろん、ブログをやめるつもりはありません。まだまだ続きます。今後ともよろしくお願いいたします。

カメラモジュール 感光チップOV5647センサー 5M画素 Raspberry Pi 1 2 3 Model B B A+対応

2020年3月 8日 (日)

Raspberry PiのPythonライブラリはaptを使うのが正解!?

最近、会社でRaspberry Piを買いました。

で、その環境構築では、以下のサイトを参考にしてます。

Raspberry PiのPythonライブラリはpipよりapt-getで入れるのが断然早い - karaage. [からあげ]

タイトルの通り、apt-getを使って入れよう、という話。

結論から言うと、これで一発で動きました。

ただ、ここに書かれた方法では「OpenCV」「TensorFlow」「keras」はpip(pip3)を使うんですよね。それはそれで大丈夫か……と思いましたが、結果的には大丈夫でした。

なお、上の方法では「sklearn」が入ってません。これもよく使うライブラリなので、以下のコマンドで忘れずにインストールしましょう。

> sudo apt-get install python3-sklearn

Raspberry Pi 4を買ったものの、環境設定に苦労しているという方は、ぜひ参考になさってください。


正規代理店商品 Raspberry Pi 4 Model B (4GB) made in UK 技適マーク入

2020年3月 7日 (土)

M5StickC向けのサーマルカメラ

最近、小型液晶付きのArduino端末「M5StickC」ってやつがちょっと気になっています。

使い道がないので手を出してませんが、その使い道とやらを与えてくれそうなセンサーが登場です。

超小型Arduino端末「M5StickC」向けのサーマルカメラなど2製品が店頭入荷 - AKIBA PC Hotline!

サーマルカメラです、サーマルカメラ。

熱源を特定できる、あのサーマルカメラです。

32×24ですが、熱源特定用途ならば、それでも十分な解像度。

Raspberry Piあたりと組み合わせて、カメラ画像と合成できれば最強です。

近頃、新型コロナウィルス騒ぎがあって、熱を出している人を特定するのにこの手のやつが活躍しそうなご時勢。

いやそんな用途ではなく、単に壁の中にある温水管を特定するなどの実用途もたくさん考えられます。

ただ、このセンサー、1万円オーバーですね。M5StickCの4~5倍です。どっちがメインだか分からないですね。

2019 M5StickC ESP32 PICOミニIoT開発ボードフィンガーコンピューターカラーLCD付き (1セット)

2020年2月13日 (木)

Raspberry PiをPC-98化する同人誌がBEEPにて発売中

Raspberry Piでエミュレーターを動かすという使い方はよくありますが、PC-98化するための同人誌がBEEPにて発売中だそうです。

PC-9801環境をRaspberry Piで実現! 導入方法を解説した同人誌「PC-9801Pi2」 (取材中に見つけた○○なもの) - AKIBA PC Hotline!

この書籍のシールを見る限り、私が以前買った「ラズベリーパイPC-98化計画」と同じ内容なようです。

随分と、表紙のデザインが違いますけど。

98ユーザーだった人は多いですからね。需要はありそうですね。

といっても、私もこの本を買っただけで満足してしまい、その後まったく進展がありません。

今度じっくりと、読んでみようかしらん。

このレトロゲームを遊べ! (インプレスムック)

2020年1月26日 (日)

Raspberry Pi 4 (4GB)と液晶、キーボード、メディア等のフルセットが12500円!

1万円の液晶+Raspberry Pi 4セットなんてものを紹介しましたが。

Raspberry Pi 4 (2GB)+7インチ液晶のセットが1万円: EeePCの軌跡

それの上を行くフルセットが登場です。

Raspberry Pi 4と7インチ液晶におまけが沢山付いて12,500円、週末限定の“完全フルセット” (取材中に見つけた○○なもの) - AKIBA PC Hotline!

Raspberry Pi 4の4GBモデルにSDカードやキーボード、液晶に電源など、起動に必要な品がすべてそろってます。

あとはOSイメージをダウンロードして、SDカードに書き込んで起動すれば……

と言いたいところですが、一つだけ注意点が。

ケースはありますが、冷却ファンがついてなさそう。

最低でも、ヒートシンクは必要かと。

うちのRaspberry Pi 4も、室温18度、ヒートシンク付きで最高67度まで上がりました。

もしヒートシンクがなかったら……((((;゚Д゚))))ガクガクブルブル

なので、こちらのセットをお求めの場合は、ヒートシンクもお忘れなきよう、おすすめしておきますね。

正規代理店商品 Raspberry Pi 4 Model B (4GB) made in UK 技適マーク入

2020年1月23日 (木)

ついにデアゴスティーニからAI/IoT電子工作学習キットシリーズ発売へ!

ついに、デアゴスティーニからもAI/IoTの電子工作が学べるというシリーズが登場です。

本気で学ぶIoT

全11か月で、IoTの基礎編から、AIを用いた応用編までが学べるというこのシリーズ。

ベースは、Raspberry Piです。基礎編がRaspberry Pi Zeroで、応用編がRaspberry Pi 3 B+でしょうか。

はんだ付けも不要で、ステップアップで学べるというこのシリーズ。

表紙の画像を見る限りでは、物体検出までやろうとしてるみたいですね。これはなかなか、ハイレベルな講座です。

ですが……お値段にびっくりです。

基礎編のみでも29万円(7か月)、応用編を含む全シリーズ(11か月)で、なんと43万円超!

基礎編ではRaspberry Pi Zeroが6つ(+様々なHAT)で、応用編でもRaspberry Pi 3B+が2つ。しかも電子工作キット付き+教材となれば、確かにそれなりでしょうけど。

もっとも、AI/IoT系の口座って、平気で数十万円しますからね。むしろこれは安い方かもしれません。

ですが……先日作った画像異常検知のデモ機「AIビー玉選別機」って、どれくらいの価値になるんでしょう!?

私、社内で思わず、ただでコードやばらまいてますけど、これを見ていたら結構な価値があるんじゃないかなぁと。

うーん、裏で商売、始めようかしらん。

なお、デアゴスティーニの方の受付は、今月の31日までです。


正規代理店商品 Raspberry Pi 4 Model B (4GB) made in UK 技適マーク入

2020年1月19日 (日)

Raspberry Pi 4 (2GB)+7インチ液晶のセットが1万円

うわっ、ちょっとこれ、欲しいかも……

2GB版ですが、Raspberry Pi 4と7インチ液晶のセットが、なんと税込み1万円です。

Raspberry Pi 4 2GB版と7インチ液晶のセットが税込1万円!あきばお~でセール中 (取材中に見つけた○○なもの) - AKIBA PC Hotline!

ちょっとメモリが少ない気もしますが……でも、うちの4GB版も、今のところ目一杯使えていないんですよね。2GBくらいでちょうどいいかも。

私は5インチのを買いましたが、こちらは7インチな上、基板むき出しではありません。これで1万円。うらやましいです。

ただ、Raspberry Pi 4はヒートシンク必須。できればファン付きのケースが欲しいところ。

また、microSDカードも別途必要です。その他、電源も必要です。

秋葉原に行く機会があり、これを入手する場合は、ご注意を。


【国内正規代理店品】Raspberry Pi4 ModelB 4GB ラズベリーパイ4

2020年1月17日 (金)

Raspberry PiでX68000を動かす同人マニュアル

レトロPCだけに、BEEPにて発売中だそうです。

X68000環境をRaspberry Piで実現! 導入方法を解説した同人誌が店頭入荷 (取材中に見つけた○○なもの) - AKIBA PC Hotline!

Raspberry PiにX68000エミュレーターを入れて、X68000にしちゃおうという人のためのマニュアルです。

Raspberry Pi 3 B+にOS(Raspbianではなく、RetroPie)を入れるところから、サウンドドライバーを入れるところまでを解説しているようです。

お値段は1000円。なお、Raspberry Pi 4は動かないそうです。仮に動いたとしても、X68000型ケースがあるのは、Raspberry Pi 2、3だけですからね。

うう、今度いつアキバに行けるか分かりませんが、行ったら欲しい一品です。


HELMETS ミニチュアケース X68000 for RaspberryPi 2/3 [ ブラック ] MONAC-002

2020年1月10日 (金)

画像異常検知のデモ機「AIビー玉選別機」を作ってみた

この正月休みの3日間を費やし、タイトルにあるようなマシーンを構築してみました。

Img_2330

なんだか妙なマシンですが、なにせ百均+自宅にある余りもので製作したマシンなので、手作り感満載です。

Img_3723

使った電子機器は、Raspberry Pi 4とPCA9685。Raspberry Piで10個のサーボモーター動かしてみた: EeePCの軌跡の記事以来、お世話になっているボードです。

Img_2343

で、今回使ったのはこれ。

単色のビー玉と、模様付きのビー玉。

これを、画像認識でより分けます。

が、ごらんの通り、単色ビー玉の方が数が多い。

この不均質な画像データで、単色ビー玉に混じった模様付きビー玉を選り分けよう、というのが今回の狙い。

Im_anom02

というわけで、せっせと撮影して教師データを作ります。単色ビー玉が88枚、模様付きビー玉が15枚でした。

ちなみに、ベースにしたコードは、以下にあります。

GitHub - chocolat-nya/Imbalanced_Image_Anomaly_Detection

例えば、1000個に一個の不良しか出ない製品の不良品検知をやろうと思ったら、どうしても画像が不均質になります。つまり「正常」の写真ばかりの中に、「異常」が少し、という状態に。

こういう課題を解決するのに、使えるコードです。

もっとも、ここから推論用コードも作り、かつRaspberry Pi 4で制御する形にするにはいろいろとやったのですが・・・今回、省略します。

Img_2345

いくつか、工夫のいくつかを見せます。まずは、ビー玉を受け取り、カメラで撮影するカップの中身。

ここには、円すい型のプラバンを入れております。

これで、安定してビー玉が真ん中に来ますね。

ついでに言えば、教師データを変えれば、ビー玉以外にも使えそう。汎用性の高さというのも、今回の工夫の一つです。

Img_3724

ビー玉を供給するところは、子供のおもちゃの廃品を使いました。

こんな感じにビー玉を装填し、

Img_3725

まず一つ目のサーボがオレンジ色のゲートを開けて、

Img_3726

2つ目のサーボが赤色のゲートを開けることで、一つのビー玉だけを送り込むことができます。

Img_3727

で、「正常」品である単色ビー玉が来ると、カップが左に回り、

Img_3719

「異常」品の模様ビー玉が来ると、カップは右に回ります。

何度か試しましたが、ほぼ100%識別できました。

ちなみに、推論時間は7、8秒です。もうちょっと速いといいんですけどね。

Raspberry Pi用カメラがしょぼいので、昼夜の明るさ違いでかなり色合いが変わって識別しづらくなったため、明るさ違いをなくすためにLEDライトをつけてみたり、Raspberry Piでも現実的に動くようにパラメータをいじってみたりと、いろいろやりました。

また、ビー玉を送るところは、例の廃品おもちゃを継ぎ足して、10個程度を装填できるようにしてます。

いずれは会社に持ち込んで、何かのデモンストレーション用にと考えております。

AIだのなんだのと言われても、ピンとこない人が多いですからね。

なので、物で見せるというというのが一番効果的じゃないかと。

Raspberry Pi用に作ったので、他にもいろいろと転用できそうです。しかも、安さもアピールできます(合計で1万円以下です。一番高いのは、Raspberry Pi 4の7700円)。

ここでは4を使いましたが、3 B+でもいけそう。ただし、速度がちょっと遅くなりますが。

果たしてこのデモ機、日の目を見るのか見ないのか・・・

【国内正規代理店版】Raspberry Pi 4 Model B/4GB RS版

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