Raspberry Pi・Arduino・電子工作

2020年6月30日 (火)

Interface 8月号はAIとコロナ対策

タイトルからはまるで、AIとコロナ対策を融合した特集のように思われますが……一応、別々です。いや、別々ではないんですが、AI特集の中の一部分が「対コロナ対策」ということで。

Img_4036

てことで、今月も買いました、Interface。8月号は、ごらんの通りのテーマです。

なお、「マイコン人工知能で測る」が特集で、その後ろに「対コロナ技術」が特設記事としてついてました。

Img_4037

いきなり、こういう写真が。期待が高まりますね。

Img_4038

その隣のページから、特集がはじまります。

Img_4039

Interfaceのこの記事冒頭のイラストって、どなたが書いてるんでしょうかね?わりと引き込まれます。

AI特集が組まれると、間違いなく買うInterfaceですが、そうでないときはちょっと迷います。が、この絵の部分で気に入って思わず買ってしまうことも多々あり。それくらい私的には、引き込まれやすいタッチです。

ええと、そんなことはどうでもよくて……

Img_4041

第3部までは、ごく一般的なAI特集です。今回は”計測”に絞った話。もちろんデータ取得から

Img_4040

それを整形するという話まで。これ、意外と大事です。

Img_4042

ですが、やっぱりどうしてもその後ろのこれ、この特設記事の方に関心が行くのは今のこのご時世のおかげでしょうか。

Img_4043

で、最初の方に出てきたあの写真の正体はこちらの記事。

私も似たようなもの(サーマルセンサー「AMG8833」とRaspberry Piで非接触体温計っぽいものを作ってみた: EeePCの軌跡)を作りましたが、こっちの方がより精細 & 顔認識も活用してますね。

ただしですね……実は、OpenCVの顔認証を使うと、マスク顔を認識してくれないんですよね……なので、大量のマスク顔を使って新たに学習器を作らなきゃいけないんですが、データ集めのめどが立たず、あきらめちゃいました。

あと、温度センサーの値と体温とのずれも認識はされてますね。あれ、上手く較正するしかないんでしょうかね?

このほか、ハンディ非接触体温計の製作記事もあります。今月も1020円とは思えないほどの内容盛りだくさんでした。

そういえば先月号も購入していたのですが、紹介してませんでした……なお先月号は、画像処理技術の話でしたね。職場で使いそうだったので、今、会社に置いてあります。

なお、9月号(7月25日発売)はRaspberry Pi特集だそうです。気になりますね。多分、買います。

Interface(インターフェース) 2020年 08 月号

2020年5月30日 (土)

Raspberry Pi 4に8GBメモリモデル登場

いやあ……ついにRaspberry Piにも、8GBのメモリが搭載される日が来てしまいましたか。

Raspberry Pi 4 Model B /8GB 発売のご案内 - Raspberry Pi Shop by KSY

すでに販売されてます、Raspberry Pi 4の8GBモデル。お値段は8000円超。

ですが、私にはこの8GBモデルの使い道を、寡聞にして知りませんねぇ……だいたい、4GBでも使い切れないというのに……

そもそも、私のメインPCのメモリですら8GB。それすら、使い切ったことがほとんどありません。これではもはや、パワーユーザーとは言い難いですね、私。

でもきっと、何らかの要望があって実現されたモデル。これでますますRaspberry Piの活用の範囲が広がって……ということになるんでしょうか。

個人的には、GPUのパワーアップか、現状のRaspberry Pi内のGPUコアをフル活用できるTensorFlowの登場などがありがたいのですが。それが叶えば、その時はこの8GBメモリを使いきれる用途は思いつきそうです。


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

2020年5月19日 (火)

ラズパイマガジン2020年夏号と連動のHAT基板

そんなものが、出てたんですね。最近、本屋に行かなくなったため、気づきませんでした。

 電子部品の制御方法が学べるRaspberry Pi向け「基本パーツ配線済みボード」が発売 - AKIBA PC Hotline!

ラズパイマガジン 2020年夏号と連動したHAT基板、その名も「ラズパイマガジンで学ぶ!基本パーツ配線済みボード」が売り出されているそうです。お値段、7880円(税抜き)。

なお、組み立て部品セットもあり、そちらのお値段は6280円(税抜き)。要「半田ごて」です。

ごらんの通り、LEDにスイッチ、小型の液晶パネルを搭載したHATで、初心者がいろいろと試すにはちょうどよさそうなキット。なお、私は以前、トランジスタ技術あたりと連動したやつを持っております。あちらはこれと同じような機能に、さらにハイレゾ音源チップを搭載してましたね。使ってませんけど。

ところで、こういうHATな基盤をカスタマイズ制作してくれる業者って、ありませんかね?

というのも、会社でRaspberry Piを使ったとある仕組みを作ったんですけど、このままでは自作しかないんですよね。しかも、ユニバーサル基板を使うしかないんですが、本当は、プリント基板を使ったスリムな奴が欲しいんですけど。

そういえば、Raspberry Piと言えばちょっと気になるのはこちら。

ベータ版まで来た!Raspberry Pi 4でUSBブートに対応間近

そういえば、USB機器からのブートが可能だって話、あったような気もしますが……Raspberry Pi 4では無理だったんですね。これが可能になりそうって話です。

USBメモリからブートさせたい需要があるので、これは気になる記事。早く4でも実現しないんでしょうか?


ラズパイマガジン2020年夏号 (日経BPパソコンベストムック)

2020年5月 2日 (土)

サーマルセンサー「AMG8833」とRaspberry Piで非接触体温計っぽいものを作ってみた

新型コロナウィルスの猛威が、収まりません。

ということで、毎日体温測定が欠かせない今日この頃ですが、やはり体温測定ってやつは、めんどくさいことこの上ない。

そこで、こんなものを買ってみました。

Img_3977

AMG8833というサーマルセンサー。スイッチサイエンスで購入、お値段5千円ほど。

Panasonic製のセンサーを搭載しており、解像度は8×8、0~80度まで測定可能というセンサーです。

ずっと以前から気にはなってましたが、コロナ禍のご時勢ということもあり、とうとう手を出してしまいました。

Img_3981

で、いきなりRaspberry Pi 3 B+に組み込んでみました。

接続ですが、それぞれRaspberry PiのGPIOの

3.3V ・・・ 1番ピン(3.3V)

GND ・・・ 6番ピン(GND)

SCL ・・・ 5番ピン(GPIO3、SCL)

SDA ・・・ 3番ピン(GPIO2、SDA)

に接続してます。カメラは、先日買った800円のRaspberry Pi Camera V1.3互換カメラ(Raspberry Pi Camera V1.3の「互換カメラ」買ってみた: EeePCの軌跡参照)を使います。

で、下準備ですが、こちらを参考に、

RaspberryPiで赤外線アレイセンサAMG8833(Grid-EYE)からデータ取得 - Qiita

ドライバーをダウンロードします。

あ、その前にあらかじめI2Cを有効にしたり(sudo raspi-configから)、IDを表示(i2cdetect -y 1)させて接続確認をしておいてください。

> sudo pip3 install adafruit-circuitpython-amg88xx

で、上のサイトを参考に、コードを作りました。

コードはこちら(amg8833_plt.py)。


import time
import busio
import board
import cv2

import adafruit_amg88xx

import picamera
import picamera.array

import matplotlib.pyplot as plt

plt.ion()
#plt.figure()
plt.subplots(figsize=(8, 4))

# I2Cバスの初期化
i2c_bus = busio.I2C(board.SCL, board.SDA)

try:
     while True:
         # センサーの初期化
         sensor = adafruit_amg88xx.AMG88XX(i2c_bus, addr=0x68)

        # センサーの初期化待ち

        time.sleep(.1)

        with picamera.PiCamera() as camera:
             camera.resolution = (320, 240)
             camera.capture('./tmp.jpg')

        max_temp = max(max(sensor.pixels))
        print(max_temp)

        img0 = cv2.imread('./tmp.jpg')
        img = img0[0:240,41:280]
        img = img[:, :, ::-1].copy()
       

        plt.subplot(1,2,1)
        fig = plt.imshow(sensor.pixels, cmap="inferno", interpolation="bicubic",vmin=27,vmax=30)
        plt.colorbar()

        plt.subplot(1,2,2)
        plt.imshow(img)
        plt.text(0, 0, str(max_temp) + 'deg',size = 20, color = "red")

        plt.draw()

        plt.pause(0.01)
        plt.clf()

except KeyboardInterrupt:
    print("done")

で、これを動かした結果ですが

> python3 amg8833_plt.py

Amg8833test02

こんな感じのヒートマップと画像、そして温度の最大値が出ます。

3秒間に1枚程度の速度ですが、まあまあ使えます。

ただし、問題はその表示温度でして・・・

私と次男が映ってますが、体温はそれぞれ36.1度、36.5度。

ですが、ごらんの通り30度前後しか表示されません(28.25~30.25)。

1メートルほど離れたところでは大体6度ほど、2、3センチまで近づけば、2度ほどのずれのようでした。

ただ、安定して温度が表示されるので、キャリブレーションをすればまあまあ使えそうかなぁと。

となると、校正用に何人かの人(体温測定済み)が必要かと。

ちょっと、大変ですねぇ……

このまま使うなら、このセンサー上で「31度以上(1メートル)」となった場合は要注意、という運用でもいいかもしれません。

それよりも、なんとかこの2つの画像(ヒートマップとカメラ映像)を重ねたいですが、これもキャリブレーションが必要。

もし本気で作ろうと思ったら、ここからが大変ですね。どうしようか、考え中です。


AMG8833 IR 8 * 8サーマルイメージャーアレイ温度センサーモジュール8x8赤外線カメラセンサー

2020年4月19日 (日)

microSDカードを購入

32GBを3枚、16GBを1枚購入です。

Img_3929

……って、そんなに買ってどうするのか!?と問われそうですが、理由はこちら。

Img_2352

はい、もはや一家に一台、Raspberry Piです。

いや、余計なのが混じってますが……実際に使うのは、右側の2つだけです。Raspberry Pi 3B+とRaspberry Pi 4 (4GB)。

実は会社で、Raspberry Piを使っていろいろとやってるんです。何をやっているかは具体的には言えませんが、簡単に言えば画像認識を使った不良品チェック的なやつです。

そういうものを構築してたら、いろいろと実験したくなりまして……

今、テストしてみたいのはこちら。

 Raspberry PiでPINTOさん謹製「TensorFlowLite-bin」を使ってお手軽に爆速エッジコンピューティング - Qiita

はい、物体検出なわけですが、これを高速に動かすための記事が上のリンクです。

Raspberry Pi 3、4あたりでこれだけ高速に動かせれば……当然、いろいろと使い道があります。

といっても、これを独自データで使うための方法を探さなきゃいけませんが……まあ、それはおいおい。

IoTやらAIやらで、実はRaspberry Piの注目度が上がりつつあります。あれで動けば、大抵のIoT機器では動きますからね。というわけで、Raspberry Piでの環境構築なんてものをやってるわけです。

で、一度作った環境を、せっせとコピーしてあちこちに配布できるようにしてます。

このため、SDカードが必要なわけです。

ところで、32GBはともかく、16GBは何のため!?

実は、32GB SDカードで環境を構築して配布すると、相手が同じ32GBのSDカードでもビミョーに容量が足りない場合があってですね……

ところが、16GBで構築しておけば、容量不足のためコピーできないという事態は回避できます。それで一枚だけ、16GBのカードを入手したわけです。

なお、Raspberry Piのイメージを圧縮する方法はあるにはありますが……

Raspberry Piのimgファイルを縮小してマイクロSDカードに書き込む | ものづくりエクスペリメント

ちょっと手間がかかります。16GBで作ったRaspberry Pi環境なら、Raspberry Pi上の「SD Card Copier」という標準アプリを使って直接コピーできます。

さて、上のリンク先にある物体検出は、RaspbianよりUbuntuの方が高速なようです。

そういえば、Raspberry Pi版のUbuntuなんて環境を作ったことがないなぁ……と思って、早速作ろうかと思ってます。

このところ封印していたRaspberry Pi熱ですが、私の中で再び上昇中です。


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

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)

より以前の記事一覧

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