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ESP32-CAM: TinyML Image Classification – Fruits vs Veggies

10 10-03:00 fevereiro 10-03:00 2022 — Deixe um comentário

Learning Image Classification on embedding devices (ESP32-CAM)

ESP32-CAM: TinyML Image Classification - Fruits vs Veggies

More and more, we are facing an embedding machine learning revolution. And when we talk about Machine Learning (ML), the first thing that comes to mind is Image Classification, a kind of ML Hello World!

One of the most popular and affordable development boards that already integrates a camera is the ESP32-CAM, which combines an Espressif ESP32-S MCU chip with an ArduCam OV2640 camera.

image.png

The ESP32 chip is so powerful that it can even process images. It includes I2C, SPI, UART communications, and PWM and DAC outputs.

Parameters:

  • Working voltage: 4.75-5.25V
  • splash: Default 32Mbit
  • RAM: Internal 520KB + external 8MB PSRAM
  • Wi-Fi: 802.11b/g/n/e/i
  • Bluetooth: Bluetooth 4.2BR/EDR and BLE standard
  • Support interface (2Mbps): UART, SPI, I2C, PWM
  • Support TF card: maximum support 4G
  • IO port: 9
  • Serial port rate: default 115200bps
  • Spectrum range: 2400 ~2483.5MHz
  • Antenna form: onboard PCB antenna, gain 2dBi
  • Image output format: JPEG (only OV2640 support), BMP, GRAYSCALE
ESP32-S.jpeg

Below, the general board pinout:

image.png

Note that this device has not a USB-TTL Serial module integrated, so to upload a code to the ESP32-CAM will be necessary a special adapter as below:

FTDI Basic.png

Or a USB-TTL Serial Conversion Adapter as below:

If you want to learn about the ESP32-CAM, I strongly recommend the books and tutorials of Rui Santos.

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Programando MicroPython no ESP8266

6 06-03:00 junho 06-03:00 2018 — 3 Comentários

Vamos brincar com o MicroPython em um ESP8266 (ou ESP32) utilizando o um Jupyter Notebook. A idéia é obter dados de sensores, agindo em um mundo físico diretamente do Jupyter.

portada 3

1. Introdução

Em um artigo anterior publicado no Medium, explorei como controlar um Raspberry Pi usando-se do Jupyter Notebook: Computação Física Usando o Jupyter Notebook.

Foi uma ótima experiência, e uma vez que o projeto funcionou muito bem, pensei:

“Que tal testar também o Jupyter Notebook em um ESP8266 (ou mesmo no ESP32) usando como linguagem o MicroPython?”

Como sabemos, o Jupyter Notebook é um aplicativo Web de código aberto que permite criar e compartilhar documentos que contêm código ativo, equações, visualizações e texto narrativo. Os usos incluem limpeza e transformação de dados, simulação numérica, modelagem estatística, visualização de dados, aprendizado de máquina e muito mais. Para o “muito mais”, exploraremos  a “Computação Física”.

Até agora em meus projetos, explorei IoT e computação física utilizando o ESP8266–01, ESP8266–12E (NodeMCU) e o ESP32, programados pelo IDE do Arduino, utilizando-se de sua linguagem C / C ++. Mas outra ótima linguagem que pode ser usada na programação desses dispositivos é o MicroPython:

O MicroPython é uma implementação enxuta e eficiente da linguagem de programação Python 3 que inclui um pequeno subconjunto da biblioteca padrão do Python e é otimizada para rodar em microcontroladores e em ambientes restritos. O objetivo é ser tão compatível com o Python normal quanto possível para permitir que você transfira código com facilidade do desktop para um microcontrolador ou sistema embarcado.

Além disso, acho que usar o Jupyter Notebook para programar um dispositivo ESP usando o MicroPython pode ser uma ótima ferramenta para ensinar Computação Física para crianças e também ajudar os cientistas a acessar rapidamente o mundo real utilizando-se de sensores na aquisição de dados.

Isso é o que tentaremos realizar neste tutorial:

  • Saída de um sinal digital para ligar / desligar um LED
  • Ler uma entrada digital (através de um botão)
  • Saída de um sinal PWM para o controle do brilho de um LED
  • Controlar a posição de um servomotor utilizando-se de uma saída PWM
  • Leitura de sinal analógico (luminosidade) usando um LDR
  • Leitura de temperatura via bus 1-Wire (DS18B20)
  • Leitura de temperatura e umidade (DHT22)
  • Exibir dados usando um OLED via barramento I2C.

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“IOT feito fácil”: Brincando com o ESP32 no Arduino IDE

26 26-03:00 setembro 26-03:00 2017 — 44 Comentários

Neste tutorial, exploraremos  o ESP32, o mais novo dispositivo para uso no campo do IoT. Esta placa, desenvolvida pela Espressif, deverá ser a sucessora do ESP8266, devido ao seu baixo preço e excelentes recursos.

Mas é importante alertar que NEM TODAS as bibliotecas ou funções com que você está acostumado a trabalhar com ESP8266 e / ou Arduino estão funcionando nesta nova placa. Provavelmente isso ocorrerá em breve, mas neste momento ainda não estão todas. Confire regularmente o fórum do ESP para saber das atualizações: ESP 32 Forum WebPage.

Aqui, aprenderemos a como programar o ESP32 utilizando-se do Arduino IDE, explorando suas funções e bibliotecas mais comuns, apontar algumas das diferenças importantes com o ESP8266, bem como os novos recursos introduzidos neste grande chip.

Em suma, exploraremos:

  • Saída digital: piscar um LED
  • Entrada digital: leitura de um sensor de toque
  • Entrada analógica: leitura de uma tensão variável usando-se de um potenciômetro
  • Saída analógica: controlando o brilho de um LED
  • Saída Analógica: Controlando a posição de um Servo
  • Leitura de dados de temperatura / umidade utilizando-se de um sensor digital
  • Conectando-se à internet para obter o horário local
  • Receber dados de uma página web local simples, ligando / desligando um LED
  • Transmitir dados para uma simples webPage local
  • Incluir um OLED para apresentar localmente os dados capturados pelo sensor DHT (Temperatura e Umidade), bem como a hora local.

 

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