Dispensador De Alimento Para Múltiples Mascotas Usando Inteligencia Artificial Con Watson: 11 Βήματα

2024 Συγγραφέας: John Day | [email protected]. Τελευταία τροποποίηση: 2024-01-30 08:34

En este Instructable aprenderemos como hacer un dispensador de alimento para sus mascotas, por lo general, o al menos en mi caso siempre he querido hacer un dispensador automático, sin embargo, tengo un perro y un gato. Por ende no tengo una forma de saber cuál animal es para dispensar el alimento adecuado.

Ενσωματώνει τη λύση, τα οποία δεν μπορούν να χρησιμοποιηθούν από την Inteligencia Artificial para que, por medio una cámara haga un procesamiento de imagen para reconocer, de cuál animal se trata y dispensar el alimento adecuado.

Lógica del sistema:

1. La mascota se acerca y es deteada for un sensor de distancia
2. El sistema toma una foto del animal
3. La processa y αποφασίζουν τα ζώα
4. Saluda a la mascota (Con voz humana)
5. Dispensa el alimento respectivo
6. Envía un correo al dueño indicando que ya le ha dispensado alimento

Βήμα 1: Materiales Que Necesitamos

Este proyecto lo vamos a realizar en conjunto, así que es momento de vayas a comprar, pedir, buscar o la manera que tengas en mente, los siguientes materiales:)

1. 1 Raspberry Pi, les recomiendo el modelo 3, pero las anteriores tambien funcionan!
2. 1 Cámara para raspberry pi
3. 1 αισθητήρας ultrasónico HC-SR04
4. 2 μοτέρ οδηγού (Pueden utilizar cualquier otro, yo usé este porque era el que tenía a mano!)
5. 2 βηματικά μοτέρ
6. 1 ηχείο (Parlantes)
7. 2 tubos T de PVC de pulgada y media (Las encuentran en cualquier ferretería por menos de 2000 colones cada una.)
8. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε ακουστικό 3 χιλιοστών για φλοιό, για χρήση με ακρυλικό, χρησιμοποιημένο υλικό που χρησιμοποιείτε, από MDF.
9. Εντυπωσιακό τρισδιάστατο και κορτικοειδές αρχείο στην Κόστα Ρίκα, καταχωρήθηκε με την εφεύρεση LEAD.

Βήμα 2: Iniciando Con Raspberry Pi

Το Raspberri Pi δεν μπορεί να υποβληθεί σε μικροεπεξεργασία που θα μπορούσε να υποβληθεί σε υπολογιστικούς υπολογιστές. Παρόμοια με το Arduino con la diferencia que Raspberry Pi δεν επιτρέπεται να συσχετιστεί με το Σύστημα Λειτουργίας του οδικού δικτύου από τον προορισμό σας.

Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε ραπτικές πληροφορίες για τη διανομή του linux, ανοικτού κώδικα, ειδικών ειδών για τη θεραπεία του Raspberry Pi.

• Primeros pasos con Raspbery Pi

  1. El primer paso es descargar el raspbian como zip.

  2. Ahora debemos quemarlo en una micro SD, για το el: Usuarios MAC / Linux:

     1. Abrimos la terminal o consola del sistema, como se muestra en la foto.

     2. Usaremos ciertos comando que explicaré para familiarizarnos y al final daré un ejemplo de uso. diskutil list => Este comando me devuelve la lista de todos los discos que encuentre la pc (una SD puede tomarse como un disco externo.) Debemos buscar cuál es el nombre asignado a las SD, por lo general puede ser "disk1", para efectos de este turorial le llamaremos "TuDisco". συζητήστε eraseDisk JHFS+ UntitledUFS <TuDisco> => Permite borrar y formatear el disco escogido (TuDisco).

        συζητήστε unmountDisk /dev /<TuDisco> => Desmonta el disco para no poder utilizarlo.

        sudo dd if = of =/dev/<TuDisco> bs = 1m => Quema el sistema operativo dentro de la SD, podría durar hasta 1 hora en este paso.

        diskutil eject /dev /<TuDisco> => Expulsa el Disco

        Un ejemplo de uso de este, se encuentra adjunto en las fotos, la sintáxis del ejemplo sería así

λίστα συζητήσεων

diskutil eraseDisk JHFS+ UntitledUFS disk1 diskutil unmountDisk/dev/disk1 sudo dd if =/Users/bernalrojas/Downloads/2017-11-29-raspbian-stretch.img of =/dev/disk1 bs = 1m diskutil eject/dev/disk1

Usuarios Windows: Pueden usar Win32Disk, que es una herramienta sencilla o cualquier otra de su elección

• Ver sistema operativo

  1. Debes conseguir una pantalla, un cable HDMI, ποντίκι και τεχνολογία.
  2. Conectalos y enciende la raspberry pi, verás que al igual que una computadora normal este va iniciar de la misma sencilla manera que cualquier otra (recordemos que es una computadora).
  3. Ahora puedes Continuar trabajando como una computadora normal o pueden accesar remotamente, así que lo haremos de esta ultima forma, para no depender de una pantalla para poder trabajar.
  4. Vamos a hacer uso de ssh para accesar remotamente, antes de quitar la pantalla abrimos vamos a ir a nuestra terminal y escribimos "ifconfig" este comando nos va devolver la dirección IP de nuestro raspberry pi (guardelan porque la necesitaremos en el futur) Ahora pueden desconectar la pantalla.
  5. Vamos a ir a nuestra computadora y abrimos la terminal de la misma manera, y escribimos ssh pi@ donde es la dirección que acabamos de recuperar en el paso anterior, deben sustituir por los números que les retornó. Pueden ver un ejemplo en las fotos para no perse en este paso.
  6. Nos va pedir la contraseña del equipo y una más de la raspberry que προεπιλεγμένο es "raspberry". Esto nos abrirá la terminal inmediatamente.

Βήμα 3: Conectando Sensores Y Actuadores Al Raspberry Pi

Cómo sabemos Raspberry Pi es un una tarjeta de desarrollo que posee pines GPIO que podemos configurar como entradas y salidas para nuestros sensores y actuadores. Nuestros sensores son:

1. Para el sensor de distancia usaremos un sensor ultrasónico. Έχετε έναν αισθητήρα που λειτουργεί με υπερήχους, αλλά και για πολλούς σκοπούς… Λειτουργία που εκπέμπεται από τη honda (Trigger pin) που αναστέλλεται και υποβάλλεται σε αισθητήρες που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την επαναφορά του αισθητήρα. Pueden ver la imagen adjunta que tomé de Zona Maker donde tienen un excelente tutorial para entender a fondo como funciona este sensor
2. Para la visión artificial el sistema usará una cámara.
3. Como motor usaremos un Stepper Motor.¿Qué is un Stepper Motor?
4. Para mover el motor usaremos Κινητήρας οδηγού. En mi caso no tenía disponibles de estos pequeños, así que usaré los que tenía a mano, estos (La diferencia es que estos allowen manejar una corriente Mayor).* Σημείωση:* El diagrama adjunto se muestra otro driver (El rojo, es un εύκολος οδηγός) διαβάζοντας μια χρήση, πολύ κοντά σε γενικές γραμμές, μια νέα δήλωση οδηγών για μια ονοματολογία (βήμα και βήμα). Con el que yo estoy utlizando (el TB6560) los pines "dir" y "step" los reemplazamos por "CW+" y "CLK+" respectivamente. Y los 2 GND los reemplazamos por CLK- y CW-.

Βήμα 4: Preparando Node-RED En El Raspberry Pi

Ahora vamos a comenzar a preparar todos los paquetes necesarios para hacer que nuestro sistema funcione con Node-RED, que un un IDE de programación gráfico muy sencillo de utilizar.

Antes de comenzar a preparar todo es necesario tener nuestro equipo actualizado, για όλους τους τύπους των τερματικών τροφοδοσίας:

sudo apt-get ενημέρωση

sudo apt-get dist-upgrade update-nodejs-and-nodered

Estos comandos nos actualizaran nuestro equipo. Ελέγξτε τη θέση σας, χωρίς να επιτρέπεται η χρήση του Node-RED πραγματικού χρόνου για να εγκαταστήσετε τις εξαρτήσεις που χρειάζεστε για να χρειαστείτε αυτό το βήμα, είναι πολύ σημαντικό για την πραγματικότητά σας.

• Node-RED viene precargado en raspbian por default, así que solo debemos iniciarlo, para esto vamos a ir a la terminal y escribimos "node-red-start" esto nos va ejecutar un servidor bajo la misma red, ahora debes asegurarte que tu computadora esté conectada a la misma red o wifi que las raspberry pi.
• Παρέχετε επίσης μια γραμμή που σας αρέσει παρόμοια με το "Μόλις ξεκινήσει το Node-RED, δείξτε ένα πρόγραμμα περιήγησης στη διεύθυνση https://192.168.1.102:1880", για να διαβάσετε αυτό το μήνυμα, αλλά και να το χρησιμοποιήσετε. dirección de ustedes será diferente a la mía.
• Entraremos a nuestro navegador web y copiamos la dirección, esto nos va abrir el IDE de Node-RED
• Ahora vamos a instalar los paquete que necesitamos, para ello vamos a ir a: botón de menú arriba a la derecha => management palette => Install. Esto nos va allowir de manera gráfica instalar todos los paquetes externos que necesitemos, lo que serían las librerías en código.

• Ahora vamos a instalar varios paquetes, esto lo haremos copiando el nombre del paquete que les dejaré abajo y dandole al botón instalar. Esto debe hacerse para cada uno de los paquetes que les dejo abajo

  1. node-red-contrib-camerapi => Para la camara
  2. node-red-node-pisrf => Para αισθητήρας υπερήχων
  3. node-red-contrib-speakerpi => Παρά ηχεία
  4. node-red-node-watson => Para watson
  5. node-red-contrib-ibm-watson-iot => Para watson
  6. node-red-bluemix-nodes => Servicios de IBM cloud
  7. node-red-contrib-python-function => Interprete de Pytho

Βήμα 5: Programando El Sistema Cognitivo

Ο κόμβος-RED επιτρέπει την εισαγωγή του προγράμματος για το μέσο αντιγραφής και τον εντοπισμό του παρακείμενου προγράμματος.

Deben ir a botón de menú arriba a la derecha => import => clipboard => pegar el código => import. Esto les debería generar los bloques del programa, algunos bloques deben configurarse.

Configuración de bloques:

1. Para el primer bloque, que dice "Distancia", le daremos doble click y nos aseguraremos que los parametros sean los mismos de la fotografía adjunta.
2. Για "λήψη φωτογραφίας κόμβου πύθωνα", κάντε κλικ στο κουμπί και κάντε κλικ στο igual verificamos los parametros al adjunto. *Important asegurarse de que "Όνομα αρχείου" le hemos puesto "image.jpg"*
3. Για αποστολή μέσω ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, μπορείτε να κάνετε κλικ στο κουμπί που θέλετε να κάνετε, για να: εξυπηρετήσετε μια άμεση απάντηση στο ηλεκτρονικό ταχυδρομείοΧρήστης: Sería la dirección de correo de la persona que envíaPassword: La clave de esta última dirección de correo.
4. El imoltimo paso es configurar los servicios de Watson que haremos a berdewamación en el siguiente paso.

Βήμα 6: Conectando a Watson

Το Watson δεν εξυπηρετεί την IBM και μπορεί να χρησιμοποιήσει τη λειτουργία του μέσου API.

1. Πρώτα απ 'όλα, μπορείτε να δημιουργήσετε ένα νέο IBM Cloud. (IBM les dará un mes de prueba, para tener en cuenta)
2. Una vez dentro verán algo como en la foto, aquí buscaremos abajo a la izquierda Watson => Visual Recognition => Pondremos un nombre único y le damos a crear. Como se muestra en las fotografías adjuntas.
3. Una vez que estén dentro, pueden observar que han generado un API, ahora le dan al botón que dice "mostrar" (Ver cuarta foto) y deben copiar las credenciales, donde dice "api_key".
4. Van de vuelta al IDE de Node-RED y doble κάντε κλικ στο κουμπί "Watson Visual Recognition", επιλέγοντας τις απαραίτητες διαπιστώσεις για την έγκαιρη εκτέλεση των παραμέτρων της εικόνας.
5. Esto mismo debe hacerse para el text to speech, Watson => Texto a voz => Pondremos un nombre único y le damos a crear. Como se muestra en las fotografías adjuntas.
6. Hemos generado un API nuevamente, ahora le dan al botón que dice "mostrar" (Ver cuarta foto) y deben copyar las credenciales "username" y "password". Vamos de vuelta al IDE de Node-RED y doble click al bloque "Hablar", που θα σας βοηθήσουν να διαπιστώσετε τις πιθανές σας αξιώσεις για τις παραμέτρους της εικόνας. *Esto debe hacerse para los bloques que dicen hablar*

Y listo, así de sencillo ya tienen su sistema funcionando!:) Πιθανό σφάλμα:

Si cuando se debe tomar la foto nos retorna un error y la luz (roja) de la cámara no enciende, debemos revisar la carpeta/home/pi/Pictures. Ahora debemos ver si la foto está en negro o tiene 0KB, si es así

Nuestro sistema está configurado para guardar las fotos en la carpeta/home/pi/Pictures,. En caso de que no exista foto o la foto no se pueda abrir (0KB), είναι πιθανό ότι μπορεί να βρεθεί σε μια μικρή εκτέλεση ή όχι σε μια χαμπιλιτάδα. Para habilitar la cámara nos vamos al botón de inicio del Raspbian “/Preferencias/Raspberry Pi/Configuración” y vamos a “Interfaces”. Ahí debemos aseguranos que “Cámara” está en “Habilitada”.

Βήμα 7: Inteligencia Artificial

Πραγματοποιήστε μια εικόνα που δεν σας ενδιαφέρει, χρειάζεστε πληροφορίες για τεχνητές συσκευές που εντοπίζουν τους πελάτες σας, καθώς και για τις γενικές προδιαγραφές των αντικειμένων που υπογράφουν την πορεία σας. Este tipo de algoritmos pueden hacerse de varias maneras, una de ellas es usando redes neuronales profundas que en la actualidad requiere un poco de tiempo para poder sentarse a construir la arquitectura y programar esta red, el nombre específico para el tipo de red que use es Redes Neuronales Convolucionales, que es el algoritmo que más se asemeja a las neuronas en la corteza visual humana. En estos algoritmos siempre se debe entrenar el sistema, con un conjunto de datos certeros y uno falso, es decir muchas fotos con el objeto que queremos reconocer y otro montón de fotos agrupadas, sin el objeto que queremos reconocer.

Una de las ventajas de usar de Watson, es que hace este trabajo pesado por nosotros incluyendo que el algoritmo esté entrenado para reconocer objetos universales, por supuesto dispone de una herramienta o "campo de entrenamiento" para entrenar nuestro comema system objectos., en este caso, los gatos y perro los reconoce por default.

Συνεχίζοντας τη διερεύνηση της λειτουργίας του με μια κόκκινη νευρωνική τεχνητή, με πρόστιμο για τα διδακτικά, Δεν είναι απαραίτητο για πραγματοποίηση. (Si tu interés es replicar el proyecto rápidamente, puedes saltarte hasta el fin del paréntesis).

Cómo funciona una Red Neuronal Básica (Inicio Opcional Informativo)

Una red está compuesta de varios elementos indivuales (la unidad básica) que se llama perceptron o lo que equivaldría a una neurona en nuestro cerebro. Está compuesta de 3 partes principales:

1. Εντράδες
2. Función de suma (Σ)
3. Λειτουργία της ενεργοποίησης

Entradas:

Estas son las përfaqësadas en la imagen como x1, x2, x3, x… Serán multiplicadas por un peso w (con un valor random al inicio)

Función de suma (Σ):

Ενισχύει τη δραστηριότητά του για μια πολύ μεγάλη ποσότητα πολλαπλασιασμού, καθώς και για την τελική λειτουργία, την τελική λειτουργία και τη λειτουργία.

Λειτουργία της δραστηριότητας:

Funciona como threshold o umbral, es decir, si el valor del resultado supera cierto número (por lo general 0) se activará la salida de la neurona. Podemos decir que es como una llave que deja pasar el agua o cierra el paso del agua. Solo que en este caso, hablamos de la salida de una neurona.

Ahora que conocemos la unidad básica de una red neuronal (perceptrón) estamos listos para ver cómo operan en una red. Como observvan en la segunda imagen, está compuesta de 3 capas principales:

1. Capa de entrada
2. Capa oculta
3. Capa de salida

Capa de entrada:

Aquí es donde recibe todas la entradas, pueden existir un número indefinido de neuronas.

Capa oculta:

Recibe la salida de cada neurona que existe en la primer capa, realiza el mismo processo en cada percetrón y su salida se la entrega a la capa de salida.

Capa de salida:

Esta es la capa de clasificación, aquí existe el número de neuronas igual al número de clasificadores que necesites, es decir si quieres saber si es un gato o perro necesitarías 2 neuronas, una para gatos y otra perros.

Todo esto es muy lindo, αλλά ¿Dónde ocurre realmente el aprendizaje; Αυτό το φαινόμενο μπορεί να γίνει αντιληπτό για μεμονωμένα άτομα, με αποτέλεσμα να υπολογίσουμε σωστά και να υπολογίσουμε τον περασμένο μήνα (με τυχαίο τρόπο. Esto puede hacerse mediante aprendizaje no supervisado o aprendizaje supervisado, la manera más sencilla, es calculando el error, es decir, la diferencia entre el valor de la salida que yo esperaba y el que realmente me dio.

(Fin del Opcional Informativo)

Watson está creado usando muchos algoritmos como el que acabamos de ver, pero con una Mayor profundidad y plotjidad por supuesto, ante esto usar el Visual Recognition API, o API de reconocimiento visual, (Que ahora sabemos que se trata de redesales neuronales otros algoritmos más), resulta muy sencillo de usar, esto porque cuando configuremos el bloque con nuestra credenciales y hagamos el procesamiento de una imagen, Watson nos va devolver un archivo tipo JSON con un motón de posibilidades de objetía es objetía p objetosa es objetosa p p Το Επειδή, μπορείτε να επεξεργαστείτε τη φωτογραφία, η Watson μπορεί να σας βοηθήσει να μάθετε τη λίστα με πιθανές πληροφορίες για την ανίχνευση της φωτογραφίας, καθώς και για τη χρήση του Watson!

Luego solo usamos un script para recorrer todas esas posibles opciones y si en esa lista encuentra conciencia con un perro o un gato le avisará al resto del sistema para que dispense la comida correcta:)

Είναι απαραίτητο για την τεχνητή έννοια του τεχνητού, δεν υπάρχει καμία ανάγκη, ειδικά για την υπηρεσία Watson que hacen el trabajo pesado por nosotros!:)

Βήμα 8: Construyendo Un Hardware

Este paso lo hemos realizado en la Inventoría LEAD (Ver laboratorio) el cual es un maker space en Costa Rica desarrollado por Fundación Costa Rica para la Innovación.

Εν τω εργαστηριακές επαφές με εντυπωσιακούς τρισδιάστατους τύπους, θα μπορούσατε να κάνετε μια μοναδική ορατότητα κάθε τεχνολογίας και μιας τεχνολογίας, καθώς και μια ιδέα ιδεών και πρωτογενών ιδεών και προτάσεων από ειδικούς και ερασιτέχνες.

Βήμα 9: Imprimiendo El Mecanismo De Dispensado

Como comentábamos en en Inventoría LEAD tenemos and disposition of nosotros impresoras 3D, las cuales hicimos uso este proyecto for hacerlo realidad. Adjunto encontrarán los archivos listos para imprimir, les recomiendo seguir Este Teacher el cuál explica paso a paso como hacer uso de las impresoras 3D de Inventoría, ya que en estos espacios buscan que todos nosotros aprendamos a hacer las cosas porism más nos las haga, por ello con este instructer aprenderán a utilizar estas maquinas y poner a imprimir las piezas por ustedes mismos.

Βήμα 10: Cortando En Láser El Case

De la misma forma, hicimos uso de la cortadora láser, donde el diseño fue realizado usando inkscape el cual es una versión Open Source de programas de diseño gráfico que no permite generar vectors. La maquina láser, al ser un robot cartesiano g, funciona, απαγορεύει την απαγόρευση, είναι απαραίτητο για το λογισμικό, για το γενικό πρόγραμμα και το αρχείο.svg que son lineas de dibujo, con el cual, el software propio de la cortadora láser puede convertir en una trayectoria para los motores de la maquina.

El material: Para este diseño es importante saber que debemos usar υλικό από 3mm, uno Mayor puede hacer que las piezas no calcen adecuadamente. Yo he utilizado acrílico negro mate (que përbëré en panaplast), esto es por una razón, me gusta realizar los trabajos con mucho oficio y elegancia, y este material crea un efecto visual muy interesante, de lejos puede confudirse con aluminio negro, lo cual le da mucha elegancia al proyecto.

Ustedes pueden utilisar el material que deseen, ή buscan realizar algo de bajo costo, pueden hacer uso de MDF de 3mm el cual es un material muy económico y da acabados muy bonitos también.

Βήμα 11: Ensamblando El Hardware

Θα μπορούσα να χρησιμοποιήσω μια ολοκληρωμένη εφαρμογή, να επιλέξω ένα λογισμικό και να επιλέξω ένα λογισμικό, να δημιουργήσω ένα σύνολο.

En las fotos adjuntas verán el processo!:)

• Pasos para armado:

  1. Armar las dos cajas y pegarlas con cinta (esto porque pueden desarmarse), como comentabamos usamos acrílico, para pegar este material es necesario usar pegamento de acrílico o, para parecer más interesantes e intelectuales ante otra dereno cliromo, podemueo deco agradecen el tip;) jaja

  2. Aplicar el cloruro de metileno: -Este pegamento es un ácido que es muy peligroso, se recommendie aplicarlo con una jeringa y guantes.

     -El proceso debe realizarse con calma y cuidado, ya que una gota en un lugar equocado puede dañar la estética de nuestro acrílico. Προτείνω προσωπικές προτάσεις, μπορείτε να προμηθευτείτε ένα πραγματικό πρόγραμμα που θα σας βοηθήσει. Το Cuidar los cables es algo important, un proyecto limpio y agradable a la vista tiene un ndiko şared que uno con cables desordenados, que se vea desordenado, completejo o sucio.

*Ensable de la caja 1, la dispensadora (Con los motores) -En este punto debemos tomar el acople de los motores que imprimimos en 3D y atornillarlos al motor, tal y como se muestra en la foto. Pueden utilisar tornillos con medida M3, el largo no importa… -Ahora debemos tomar la espiral y, a presión, debemos hacer calzar el hueco que tiene por debajo con el rotor (palito que gira) del motor y deberá quedarnos como se muestra en las fotos.-Ahora insertamos la pieza completea dentro del Tubo de PVC. (Este sistema es muy utilizado en la Industria como maquina de inyección, un επιμηκυνση πεους de aplicación es en las Maquinas de inyección de platisco, Adjunto econtrarán un Diagrama de como FUNCIONAN estas Maquinas) -Hacemos la inserción de las dos Piezas completas Dentro de la Caja de modo que nos quede un acople correcto entre los huecos de salida de la caja y la salida del tubo de PVC-Colocamos la tapa superior o cobertor cobertor.*Ensamble de la caja 2, la de la electrónica.-Colocamos el sensor ultrasónico en los orificios. Con contadoble cara fijamos la cámara a la pared de acrílico.-Acomodamos la electrónica, esto lo hice como se muestra en la foto, pero ustedes pueden acomodarlo a su gusto. Próximos RetosAhora sigue yo suce que lo ajusten por completeo, le sugiero algunos retos:

1. Ajustar a sus mascotas (por tipo de animal)
2. Κατασκευάστε την υπόθεση για τα συστήματα διανομής, για τις ζωές σας, καθώς και για τη διαμόρφωση του συστήματος για την επανασύνδεση των ζώων
3. Conectar con IBM IoT for controlar el sistema desde cualquier parte del mundo
4. Agregar un dispensador de agua
5. Hacerle cualquier cambio que sea oportuno para ti:)

*Este instructive fue realizado por Bernal Rojas con Cesar Rodriguez Bravo comoautor*