認識は0.18秒/1frame 程度で終わるので、デバッグ用のファイル出力をしなければ、1秒あたり2フレームを処理すると、10分の動画で、大体5分程度で終わります。全フレーム処理すると時 … まとめ PythonからOpenCV3の顔認識を試してみた。かなり簡単に実装でき、カメラからの動的な画像に対しても処理できているので、Raspberry Piのカメラとかでリアルタイムにやることと … ラズベリーパイでラダーのプログラムを実際に動かす手順を紹介しています。「自分でPLC(シーケンサ)... ラズベリーパイ(raspberry pi)のGPIOと三菱PLC(シーケンサ)FX3Gを接続・配線して、実際に動かしてみました。電圧レベルが違うためフォトカプラで絶縁して対応しています。 で勉強することで今回のレベルのことは出来るようになりました。, 初心者が高い参考書を買って一人でPython勉強するよりは「非常に分かりやすく」「費用が抑えられる」はずですのでご参考ください。リンク先はこちらから, ラズベリーパイの「/home/pi/python-tflite-source/edgetpu/demo」にある「classify_capture.py」を見ていきます。, これより下のプログラム箇所は技術的に大分拙い箇所があると思いますが、素人が趣味で遊んでいるというレベルで見てもらえれば幸いです。, さらっと中身を見ていきますとresult[0][0]箇所に分類済のラベル番号のようですので、これを参考にフラグを立てて処理をしていきます。, 高速で機械学習(画像認識)している中にGPIO制御入れていいのかが筆者の経験では分からず、一応並列処理させる形で対応しました。, LEDを出力するにはGPIO制御する必要がありますので最初にモジュールをインポートさせつつ、分類ラベルのフラグを共有させて, スレッドを「Google edge TPU」と「GPIO」で分けて(並列・平行処理して)対応しました。, 今回はテニスボールの検出を「GPIO20」、定規の定規を「GPIO21」で出力するように対応しています。, 「CODESYS」を使ったラダーのプログラミングに関しては以前に紹介しましたので、詳細は省略したいと思います。簡単な例(自己保持回路)を作った記事はこちらから, 今回は「テニスボールを検知してPython側からGPIO出力」が来たら「入力_X001」をONするラダープログラムを作りました。同様に「定規を検知」したら「リセット_X003」をONします。, またテニスボール検出時の「入力_X001」がONしているときは「赤LED出力_Y001」がON、3回検出したら「緑LED出力_Y003」をONするようにしています。, ラズベリーパイのGPIOにPLCの入出力をリンクさせます。やり方については下記記事でまとめましたのでよろしければご覧ください。(リンク先はこちらから), 今回筆者の場合は「入力SW_X001⇒GPIO4」「リセットSW_X003⇒GPIO22」「LED出力_Y001⇒GPIO17」「Python通知_Y003⇒GPIO27」に設定しました。, これでPLC側のラダープログラミングは終了です。テニスボールを検知すると赤LEDが点灯して、定規を検知するとリセットできるようになりました。, 今回の回路図としてはLED、またラズベリーパイ内でのGPIO接続しただけの回路図ですが一応載せておきます。左側がPLC、右側がPythonというイメージでざっくり分けています。, 今回のテスト環境は入力SWが無いので大分すっきりした形となりました、ブレッドボードを2つ使い「Python-PLC接続箇所」「LED箇所」を分けて対応しています。, ジャンパーと抵抗・LEDに関しては市販で売られている電子工作セットやジャンパーワイヤーを使えば十分でした。, Pythonのプログラムを起動させていきます。コマンド実行方法に関しては以前紹介した下記記事と同様です。作成したプログラムの名前で実行すればOKです, 最初にテニスボールを手で動かしてカメラの前を通過するとPythonからPLC入力_X001が入り、赤LEDがONしました。OKです。, そして3回テニスボールを画像検出した後はラダープログラム通り、緑LEDがONしています。OKです。, 最後に定規を画像認識させるとPython側からリセットSWをONさせが行われ3枚のコインが画像認識されました。OKです, 今回も動画も撮ってYoutubeに上げてみました。リアルタイムで動くテニスボール・定規を画像認識してPython側からPLC(シーケンサ)制御できていることが分かります。, ～28秒 1回目テニスボールを画像認識してPythonからPLC入力_X001が入り、赤LEDがON, ～45秒 定規を画像認識してPythonからPLCリセット_X003が入り、緑LEDが消灯, Pythonでプログラミングしてラズベリーパイ+Edge TPUのデバッグ環境ですがリアルタイムでAIで画像認識させ、PLC(シーケンサ)を制御することができました。, Pythonならば簡単にプログラムを組めて色々な機器と連携させることができます。色々なケースで応用できそうです。, 次の記事ではGoogleが「CES」等の世界規模の展示会で実施していた「Edge TPU Dev Board」のデモを自前で作ってみました。(リンク先はこちらから), 次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。. border:none; Python, OpenCVでmp4やaviなどの動画ファイルからフレームを切り出して静止画の画像ファイルとして保存する方法について説明する。単純に動画をフレームごとの静止画として切り出す … } このサイトを参考にして、YOLOv3による物体検出を学習する。このサイトの場合、通りを行き交う歩行者の検出を行っている。最近は、通りを行き交う人々の顔認識なんかも実験的に行われおり、AIの進歩の目まぐるしさに驚愕させられる今日この頃だ。, 以下のセルでは、モジュールのインポートと必要なデータのダウンロード、ダウロードしたデータのロード等が行われている。. Copyright © 2017-2020 エンジニアの電気屋さん All Rights Reserved. margin: 0 auto; PoE給電が有り/無しの2パターンで通信テストを実施しています。. エッジコンピューティングをGoogle edge TPUで実施してみました。機械学習で画像認識させて指定の物を検出した場合にはリアルタイムでGPIO制御(LED出力)させるようにプログラムしてみました。 エッジコンピューティングと... 実質フリー(無料)で使えるのソフトウェアPLC「CODESYS」の使い方をまとめました。 「CODESYS」はラズベリーパイでデバッグできるため「自分でPLC(シーケンサ)を色々触ってみたい！」という方におすすめな記事となっています。... Google Edge TPUの初心者である筆者が「ラズベリーパイ(raspberry pi)」+「USB Accelerator」の組み合わせで「できること」・「使い方」を確認・実践してみました。 Google Edge TPU... ラズベリーパイをPLC(シーケンサ)として使う実践編で「入門編！簡単なPLC・ラダーのプログラムの例を作って動かしてみた」を紹介します ラズベリーパイでラダーのプログラムを実際に数例動かして紹介しています。「自分でPLC(シー... ラズベリーパイをPLC(シーケンサ)として使う実践編で「ラズベリーパイでPLC(シーケンサ)・ラダーの使い方を学んでみた」を紹介します ラズベリーパイでラダーのプログラムを実際に動かす手順を紹介しています。「自分でPLC(シーケンサ)... 未経験で社会人である筆者がPythonと機械学習を学ぶにあたって「今回の勉強方法はかなり実用的かつ効率的！」と強く実感した内容でしたので紹介したいと思います。 UdemyがPythonと機械学習の始め方に最適！ 結論から言いますとの講座... python3 demo/object_detection_plc.py --model test_data/mobilenet_ssd_v2_coco_quant_postprocess_edgetpu.tflite --input test.jpg --output detection_results.jpg, -----------------------------------------. div.output_std... "https://drive.google.com/uc?export=download&id=, "deep_sort_pytorch/YOLOv3/cfg/yolo_v3.cfg", "deep_sort_pytorch/YOLOv3/cfg/coco.names", 'http://www.robots.ox.ac.uk/ActiveVision/Research/Projects/2009bbenfold_headpose/Datasets/TownCentreXVID.avi', "https://eigo.rumisunheart.com/wp-content/uploads/2019/09/video.mp4", deprecated pixel format used, make sure you did set range correctly, #show_local_mp4_video('output.mp4', width=960, height=720), "https://eigo.rumisunheart.com/wp-content/uploads/2019/09/output.mp4", 'https://github.com/ayooshkathuria/pytorch-yolo-v3.git', #!cd $project_name && pip install -q -r requirement.txt, 'https://i.postimg.cc/02pvdYwM/ancient-architecture-buildings-1583704.jpg', anesthetic/unesthetic/anaesthetic/aestheticの意味・違い, phantom effect (幻効果) とshort bursts of 〜 の意味, triangulate (triangulation)が持つ政治的な意味と用法を考察する, nothing less thanとnothing more thanの意味・用例, never cease to amaze / never fail to amazeの意味・用例, At the margin, eleventh-hour, more likely than notの意味・用例, intersectionality(インターセクショナリティ)とableist(エイブリスト)の意味, leakerとwhistleblower(hoaxblower)の意味・違い・使い分け, AOC dunks on GOP for beclowning themselvesのbeclownとdunk onの意味. 最近ではロボット・特定の機械などに対する「組み込み系」のプログラムでもAI・機械学習を使用するため「Python」を使うケースが増えています。, 今回のデバッグ環境としては「ラズベリーパイ本体でPLC制御」を行い、「Google Edge TPU+カメラで機械学習による画像認識」, 初心者が高い参考書を買って一人でPython勉強するよりは「非常に分かりやすく」「費用が抑えられる」はずですのでご参考ください。リンク先は, 高い参考書を買って一人でPython勉強するよりは「非常に分かりやすく」「費用が抑えられる」はずですのでかなりおススメです, 次の記事ではリアルタイムで動く「動体」を画像認識し、PLC(シーケンサ)を制御させるようにPythonのプログラミングさせてみました。(リンク先は. the number of, a number of, numbers of の意味と違い, In ～ ing, on ～ ing, by ～ ing, in so doing, in doing so の意味と違い, innovation(イノベーション)renovation(リノベーション)意味と違い, 知覚動詞 taste, smell, see, hear, feel 受動態 過去分詞 現在分詞 SVOC, A is to B as C is to D or A is to B what C is to Dの意味・用法, 前置詞 in school, at school, in/at the schoolの違い, in no time, at no time 意味と違い、think better of 意味, It’s because, That’s because, It’s OK, That’s OK 意味、違い, sympathy シンパシー empathy エンパシー compassion 意味 違い, everything but, anything but, nothing but 意味、違い、書き換え、例文. div.output_sub... 整数をローマ数字に変えるにはどうしたらいいのか？例えば、整数16は、X68000XVIのXVIになる事は往年のX68000ファンには常識だろ... div .dataframe { ハブが対応機器を検出して供給するまでの流れ含めて確認しています。 このサイト ... Python：midiの楽譜を出力してトリミングしてから再生する 米国の州 … anyone, anybody, everyone, everybody, none は単数?複数? border:none; } OpenCVは画像や動画の処理に特化したライブラリです。ここではPythonとOpenCVを使って基本的な画像や動画の処理について学んでいきます。画像処理は機械学習などの画像認証など … AIで画像認識させて特定の物を検出した場合には外部機器を制御するようにPythonでプログラミングしました。実際に動く物を検出しますので「人・動物の検知」「工場ラインの管理」等に応用できます。リアルタイムで動体をAI+画像認識 … リアルタイムで動く「動体」をAIで画像認識させつつ外部機器のPLC(シーケンサ)をPythonで制御させます。, 初心者が高い参考書を買って一人でPython勉強するよりは「非常に分かりやすく」「費用が抑えられる」はずですのでご参考ください。リンク先は, 次の記事ではGoogleが「CES」等の世界規模の展示会で実施していた「Edge TPU Dev Board」のデモを自前で作ってみました。(リンク先は. LANケーブル1本で「電源」と「通信」を送るPoEの影響を確認しています。 AIで画像認識させて特定の物を検出した場合には外部機器を制御するようにPythonでプログラミングしました。, 実際に動く物を検出しますので「人・動物の検知」「工場ラインの管理」等に応用できます。, 前回記事ではPLC(シーケンサ)と連携してPythonで画像認識を試してみました。前回は止まっていたコインを画像認識しました。, 今回はリアルタイムで動く「動体」をAIで画像認識させつつ外部機器のPLC(シーケンサ)をPythonで制御させます。イメージとしては下記です。, ただし実際の工場ではテストするのは無理のため、身近にある物を動かして画像認識させてPLC(シーケンサ)を制御してみます, デバッグ環境としては「カメラ」とGoogle Edge TPU搭載のUSB接続デバイスである「Coral USB Accelerator」を使います。非常にコンパクトに収まります, 外部機器としてのPLC(シーケンサ)に関してはソフトウェアPLCの「CODESYS」を使います。, 誰でもフリーで使うことができ、簡単にラズベリーパイでテストできます。以前まとめた記事はこちらから, 「カメラ」とGoogle Edge TPU搭載のUSB接続デバイスである「Coral USB Accelerator」の使い方に関しては下記記事でまとめています。リンク先はこちらから, 筆者はGoogle Edge TPUの初心者でしたが、Google(正式にはCoralというブランド)がデモ用のモデル・プログラムを用意してくれていましたので簡単に始めることができました。, 今回はリアルタイムで「テニスボール」を検出した場合は「PLC(シーケンサ)の入力SW_ON」、「定規」を検出した場合には「PLC(シーケンサ)のリセットSW_ON」させるようにしました。, Google edge TPUが何を画像認識したかの情報を引っ張ってきて、その情報を元にPythonのGPIO出力からシーケンサを制御します, 今回の検出目標である「テニスボール」・「定規」がTensorflow liteのラベルでどのように定義されているかを確認します。, モデル・ラベルに関してはCoralの公式ページにある「MobileNet V2 (ImageNet) 」を使います, ラベルに関してはテキスト「.txt」になっており簡単に確認できます。どのテキストエディッタでも構いませんのでファイルを開いて検索します。, 1000個ある中から見つけました。テニスボール(tennis ball)が「853」で定規(ruler)が「770」でした。, 今回は筆者の身近に在るものを適当に選びましたが、もし皆様で同様に実施する場合は好きな物を選びラベル内にあるかを確認してもらえれば構いません。, また任意の物(サンプルラベルに無いもの)を認識させてたい場合は下記記事参考にモデルを作ることができます, Google edge TPUのデモプログラム・ライブラリはPython(.py)で書かれています。, ラズベリーパイ(raspberry pi)ならばデフォルトでエディタも入っていますので直接中身を確認していきます, ちなみに筆者は少し前までPython初心者でしたが、下記記事で紹介しているUdemy 「機械学習を使った画像認識」+「ラダー・PLCで動く工場の機器」を連携させてみました。Pythonとラズベリーパイでデバッグしましたので誰でも同様にテストすることができます。, Pythonは「Webアプリ」「データ分析」「機械学習」など将来性を持った分野で多く使われています。, 特に最近ではAIの時代ということもあり、「データ分析」「機械学習」関連が特に盛んでそれに伴いPythonの人気も高まっているという背景もあります。, また人気のデバイスであるラズベリーパイ(raspberry pi)もPythonを最初から簡単に使える環境を用意しており、初心者でもすぐに始めることができます。, そして最近ではロボット・特定の機械などに対する「組み込み系」のプログラムでもAI・機械学習を使用するため「Python」を使うケースが増えています。, 例えば工場内でも機械学習を使った画像認識で品質管理している事例も沢山でできています, また組み込み系の機器にはリアルタイム性を求められるものが多く最近だとエッジコンピューティングを用いた画像認識も流行っており、そこでもPythonが使われています, Pythonを色々弄ってエッジコンピューティングを試してみた記事を前回まとめてみましたので、ぜひご覧ください。(リンク先はこちらから), 今回は「工場の制御機器で使われているPLC(シーケンサ)」+「画像認識+測定」含めた事例を想定してPythonで制御してみます。, 想定しているイメージとしては下記です。「PLC(シーケンサ)で工場内の機器を操作する」+「製品を画像認識で測定する」工程をまとめて管理したいと思います, 但し、工場の制御機器におけるPLC(シーケンサ)に関しては「ラダー」という特殊なプログラミング言語で書かれていることが大半でPythonでは直接プログラムできません。, そのためPLC(シーケンサ)自身にはそのままのラダープログラムで動いてもらいます。ラダーの箇所(製造工程)が終わったらGPIO経由でPythonに通知して画像認識(測定工程)を行います, Pythonへの通知方法はGPIOでなくても何でも構いません(筆者が使いやすかっただけです)。, Python側はPLCから(GPIO経由)の通知を基に「カメラで撮影」+「機械学習による画像認識」を行っていきます, さすがに実際の工場ではテスト出来ないので、デバッグ環境としてラズベリーパイ(raspberry pi)で試していきます。, 今回のデバッグ環境としては「ラズベリーパイ本体でPLC制御」を行い、「Google Edge TPU+カメラで機械学習による画像認識」を対応します, 「カメラ」とGoogle Edge TPU搭載のUSB接続デバイスである「Coral USB Accelerator」もラズベリーパイに接続して使うので、デバッグ環境としては非常にコンパクトに収まります, 工場の制御機器であるPLC(シーケンサ)のデバッグに関してはソフトウェアPLCの「CODESYS」を使います。, 誰でもフリーで使うことができ、簡単にラズベリーパイでテストできます。以前まとめた記事はこちらから, 「カメラ」とGoogle Edge TPU搭載のUSB接続デバイスである「Coral USB Accelerator」の使い方に関しては前々回記事でまとめています。リンク先はこちらから, 筆者はGoogle Edge TPUの初心者でしたが、Google(正式にはCoralというブランド)がデモ用のモデル・プログラムを用意してくれていましたので簡単に始めることができました。, ①コインを運びSWを押す(PLC機器を操作して製品を作り、自動化ラインへ物を運ぶイメージ), ②３回作業を繰り返すとカメラが自動でコインを撮影する(規定の個数が製造されたら自動で検査工程に入るイメージ), ③写真の画像認識を行い３枚のコインを認識・測定を行う(検査工程で機械学習による画像認識で製品の測定を行うイメージ), テスト内容が決まりましたので次章からPLC・Pythonのプログラミングを行っていきます, 「CODESYS」を使ったラダーのプログラミングに関しては以前に紹介しましたので、詳細は省略したいと思います。簡単な例(自己保持回路)を作った記事はこちらから, 今回は「入力SWを(規定回数)３回押す」と「Python側にGPIO通知する」ラダープログラムを作りました。「リセットSW」と「入力SWが押すと光るLED出力」も追加しています。, ラズベリーパイのGPIOにPLCの入出力をリンクさせます。やり方については下記記事でまとめましたのでよろしければご覧ください。(リンク先はこちらから), 今回筆者の場合は「入力SW_X001⇒GPIO4」「リセットSW_X003⇒GPIO22」「LED出力_Y001⇒GPIO17」「Python通知_Y003⇒GPIO27」に設定しました。, これでPLC側のラダープログラミングは終了です。SWを押すとLEDが点灯して、3回押すとPython側に通知できるようになりました。, Python側のプログラミングに関しては前々回記事で使った検出プログラムである「object_detection.py」を参考にしていきます(リンク先はこちらから), 前々回は「手とPCマウス」の写真ですがしっかり画像認識して検出できましたので応用していきます, 今回はGPIOの入力ピンを条件文で「カメラ撮影して画像認識するか」「待機するか」を判断していきます。, まず「PLC側の通知を受け取る入力ピン⇒GPIO16」「カメラ撮影時に光る緑LED出力ピン⇒GPIO20」「機械学習して画像認識時に光る黄LED出力ピン⇒GPIO21」と定義します, PLC側からの(GPIOの入力)通知が来たら、最初に「カメラ起動して撮影」そのあと「機械学習+画像認識」をするプログラムとしました, また画像認識した後に写真に認識した箇所を四角で囲むのですが、しっかり分かるように重ね書きして線を太くする対応をとっています。, drawで線を描いているのですがfor文で重ね書きして検出するラインを太くしています, ちなみに筆者は少し前までPython初心者でしたが、下記記事で紹介しているUdemy
就職偏差値 2021 公務員, Siri 履歴 見たい, パイプ たばこ 通販 送料無料, レトロフリーク Sdカード 認識しない, 翔んだカップル 漫画 最終回, Iphone ダウンロード済みのビデオ 削除できない, 名古屋 市営地下鉄 旧 放送, Photoshop デザインカンプ 作り方, マイクラ 海 呼吸, バイク フレーム 自作 登録, による With By, ヘアバンド メンズ 洗顔 ブランド, 富士通 Fmv Biblo 初期化, プロスピa マイページ背景 お花見, バイク タンク加工 料金, Switch オンライン通知 タイミング, パプリカ ズッキーニ レシピ, 日本一周 ルート バイク, ママチャリ ブレーキシュー 100均, ホワイトソース 牛乳なし ヨーグルト, Ipad 第5世代 画面サイズ, ヤフーメール 過去のメール 削除, クラランス リップオイル インテンス 03, 中学 家庭科 衣服 問題,