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Rapport TIPE : étude d'un capteur, la Pixy CMUcam 5

Étude de cas : Rapport TIPE : étude d'un capteur, la Pixy CMUcam 5. Recherche parmi 300 000+ dissertations

Par   •  15 Novembre 2019  •  Étude de cas  •  1 470 Mots (6 Pages)  •  885 Vues

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Sommaire

  • Présentation du capteur

  • Détail du protocole

  • Présentation banc d’essai

  • Analyse des résultats

  • Amélioration du signal

  • Retour critique

Présentation du capteur et synthèse de la Doc Tech

Le capteur Pixy CMUcam5 est une caméra intelligente capable de reconnaître et de suivre des objets grâce à leur couleur. Elle peut apprendre jusqu’à 7 signatures et est très performante (50 analyses d’image par seconde). Elle propose un large panel d’interface (i2c, série, SPI, USB…).  

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Caractéristiques :

- Processeur : NXP LPC4330 - 204 MHz - dual core

- RAM : 264 K bytes

- Flash : 1 M bytes
- Capteur vidéo : Omnivision OV9715 - 1/4" - 1280 x 800 pixels

- Champ de vision de la lentille : 75° horizontal, 47° vertical

- Type de lentille : M12

- Consommation : 140 mA typ.

- Alimentation : Via USB (5 V - Câble non livré) ou entrée (6 V à 9 V)

- Sorties: UART serial, SPI, I2C, USB, digital, analog

- Dimensions : 5,3 x 5,1 x 3,6 cm

- Poids : 27 gr

Fonctionnement :

La CMUcam5 Pixy utilise un algorithme de « filtrage de couleur » sur la base des teintes pour détecter des objets. Elle calcule la teinte et la saturation de chaque pixel RGB à partir du capteur vidéo et les utilise en tant que paramètre de filtrage primaire.

 Si dans la majorité des cas, la teinte d’un objet reste inchangée à la suite de changements d’éclairage et d’exposition, ce type de phénomène peut jouer en défaveur de l’algorithme de filtrage. Pour sa part la CMUcam5 Pixy est capable de gérer cette situation avec d’avantage d’efficacité que les versions précédentes de CMUcam.

Elle mémorise jusqu’à 7 signatures de couleurs différentes, ce qui signifie que si l’on a 7 objets différents avec des couleurs uniques, l’algorithme de filtrage de couleur de la CMUcam5 Pixy n’aura aucun problème pour les identifier.

On peut lui faire apprendre quels objets elle devra reconnaitre. Il faut placer par exemple une balle jaune devant le capteur vidéo et appuyer sur le bouton. Et on peut effectuer la même action pour un autre objet d’une autre couleur.

A la suite de cela, la Led RGB présente sur la carte du capteur fournit des informations concernant quel objet elle regarde.

Par exemple, la Led s’allume en orange lorsqu’une boule orange est placée directement en face du capteur Pixy. Relâchez alors le bouton afin qu’elle puisse utiliser ce modèle de couleur pour trouver des objets avec des signatures de couleurs similaires dans son champ de vision.

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Détail du protocole

Afin de tester, notre capteur et de constater ses limites, nous allons procéder à deux expériences grâce à Pixymon.

Premièrement, nous voulons savoir jusqu’à quelle distance, le capteur peut détecter l’objet voulu. Afin de répondre à ce problème, nous allons donc créer une règle sur mesure et déplacer la balle le long de cette règle jusqu’à ce que le capteur ne détecte plus de signal.

Dans un second temps, nous allons essayer de déterminer les limites d’angles du capteur à l’aide d’un rapporteur que nous aurons aussi créer sur mesure. Nous déplacerons ensuite la balle sur le bord du rapporteur jusqu’à ce que le capteur ne détecte plus la balle

Présentation du banc d’essai

Tout d’abord, nous avons créé la règle ainsi que le rapporteur grâce à la découpe laser et nous avons aussi créé un socle pour rentrer le capteur et les servos moteurs afin qu’ils ne bougent pas durant les mesures. Nous avons donc procédé comme ci-dessous :

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Pour ce qui est du schéma électrique, la Pixy est branché uniquement à l’ordinateur et aux servos moteurs car les codes arduinos ont été enregistrés dans la Pixy.

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Nous avons donc deux codes arduinos (joints dans les autres fichiers) qui permettent à Pixy de fonctionner, le premier est « hello world » qui va afficher les coordonnées de l’objet voulu et « pantilt » qui lui va s’occuper de faire bouger les servos moteurs en fonction de l’image que la pixy reçoit.

Analyse des résultats

Pour la première expérience, qui traitait de la distance maximale de détection. Nous trouvons que la distance maximale de détection est de 90 cm. Si on prend en compte la taille de la pixy et notamment la taille de l’objectif, on pouvait s’attendre à une distance de cet ordre-là. A première vue, ça ne parait pas grand-chose, mais vu la taille de la pixy et surtout la taille de l’objectif de la caméra, la distance est plutôt élevée. Une distance de presque un mètre pour une caméra de cette taille-là est largement suffisante, en effet, si on s’éloigne encore, on verrait l’objet en tout petit, et il n’y aurait donc pas d’intérêt à utiliser la caméra.

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