Tabla de contenido:
- Paso 1: preparación
- Paso 2: conecta el Arduino a la PC
- Paso 3: Abra Vision.ino (https://github.com/TonyLeheng/Vision-Pick-and-Place) y configure la opción correctamente
- Paso 4: Haga clic en el botón "Cargar"
- Paso 5: Conecte el UARM a la PC
- Paso 6: Abra XLoader (xloader.russemotto.com/) y cargue UArmSwiftPro_2ndUART.hex (https://github.com/TonyLeheng/Vision-Pick-and-Place)
- Paso 7: haga clic en el botón Cargar
- Paso 8: Conecte el OpenMV a la PC
- Paso 9: Abra Color_tracking_test.py (https://github.com/TonyLeheng/Vision-Pick-and-Place) con OpenMV IDE y haga clic en el botón Conectar para detectar el dispositivo
- Paso 10: luego haga clic en el botón Inicio
- Paso 11: Gire la lente para asegurarse de que la imagen sea claramente suficiente
- Paso 12: Guarde el archivo en OpenMV
- Paso 13: Instalación del módulo OpenMV
- Paso 14: Instalación del módulo Arduino
- Paso 15: conecte todos los módulos siguiendo las imágenes
- Paso 16: La placa del conector con velcro extiende la longitud de los cables. la conexión sería más estable ya que se puede fijar firmemente en la parte inferior del brazo
- Paso 17: Fije la ventosa al efector final
- Paso 18: Encienda todo el sistema (el adaptador de corriente UARM original)
- Paso 19: Estructura del sistema
Video: Una solución de visión asequible con brazo robótico basada en Arduino: 19 pasos (con imágenes)
2024 Autor: John Day | [email protected]. Última modificación: 2024-01-30 08:43
Cuando hablamos de visión artificial, siempre nos sentimos inalcanzables. Mientras hicimos una demostración de visión de código abierto que sería muy fácil de hacer para todos. En este video, con la cámara OpenMV, sin importar dónde esté el cubo rojo, el brazo del robot podría levantarlo y colocarlo en la posición fija. Ahora permítanos mostrarle cómo hacerlo paso a paso.
Paso 1: preparación
Hardware:
1. uArm Swift Pro * 1
2. Arduino Mega 2560 Shield * 1
3. Arduino Mega 2560 * 1
4. Objeto para la visión (rojo) * 1
5. Cables (cable USB, cable 4P 1,27, cable de alimentación de CC) * Varios
6. Placa de extensión de base uArm * 1
7. Ventosa * 1
8. Placa de extensión OpenMV * 1
9. Placa OpenMV con base de fijación * 1
10. Conexión para OpenMV y uArm * 1
11. Estuche para OpenMV * 1
12. Tornillos M3 * Varios
Software:
1. Arduino IDE (www.arduino.cc)
2. OpenMV IDE (www.openmv.io)
3. Vision.ino para Arduino MEGA2560 [Github]
4. Color_tracking_test.py para OpenMV [Github]
5. UArmSwiftPro_2ndUART.hex para uArm [Github]
Github:
Paso 2: conecta el Arduino a la PC
Paso 3: Abra Vision.ino (https://github.com/TonyLeheng/Vision-Pick-and-Place) y configure la opción correctamente
Paso 4: Haga clic en el botón "Cargar"
Paso 5: Conecte el UARM a la PC
Nota: uArm Swift Pro está diseñado en base al Arduino Mega2560, normalmente se comunica con la PC con uart0 por puerto USB, mientras que en este escenario necesita usar el uart2 en el puerto de extensión 30P por lo que tenemos que cambiar el firmware, para más detalles consulte la guía para desarrolladores.
Paso 6: Abra XLoader (xloader.russemotto.com/) y cargue UArmSwiftPro_2ndUART.hex (https://github.com/TonyLeheng/Vision-Pick-and-Place)
Paso 7: haga clic en el botón Cargar
Paso 8: Conecte el OpenMV a la PC
Paso 9: Abra Color_tracking_test.py (https://github.com/TonyLeheng/Vision-Pick-and-Place) con OpenMV IDE y haga clic en el botón Conectar para detectar el dispositivo
Paso 10: luego haga clic en el botón Inicio
Paso 11: Gire la lente para asegurarse de que la imagen sea claramente suficiente
Paso 12: Guarde el archivo en OpenMV
Nota: Si el código se descargó correctamente, vuelva a conectar el cable USB que
podría encontrar que el LED azul estaría encendido durante varios segundos.
Paso 13: Instalación del módulo OpenMV
OpenMV (NO.1) es solo una placa PCB, por lo que ofrecemos tanto el protector de PCB (NO.4) como las partes mecánicas (no.2, 3) para que sea mucho más fácil de usar con uArm.
La pieza (NO.2) debe fijarse en la ventosa.
La parte (NO.3) es la cubierta del módulo OpenMV.
Con las partes mecánicas, podríamos fijar fácilmente el módulo OpenMV al efector final de uArm.
Paso 14: Instalación del módulo Arduino
Arduino Mega 2560 (NO.1) es la CPU central de todo el sistema, shield (NO.2) es la placa de extensión que facilita la conexión. La pieza (N ° 3) es una placa de conexión con velcro que ayuda a extender el cable cuando es demasiado corto. Junta todas estas cosas.
Paso 15: conecte todos los módulos siguiendo las imágenes
Los cables 4P de 1,27 mm se utilizan para conectar el puerto uart de uArm y OpenMV al Arduino Mega 2560.
El cable de alimentación 2P del escudo facilita la alimentación, tres dispositivos solo necesitan el adaptador de robot original (12V5A).
Paso 16: La placa del conector con velcro extiende la longitud de los cables. la conexión sería más estable ya que se puede fijar firmemente en la parte inferior del brazo
Paso 17: Fije la ventosa al efector final
Paso 18: Encienda todo el sistema (el adaptador de corriente UARM original)
Precaución: Después de encender todo el sistema, OpenMV y MEGA2560 funcionarían inmediatamente, mientras que uarm tiene su propio interruptor de encendido, y debemos encenderlo manualmente.
Paso 19: Estructura del sistema
Creado por el equipo de UFACTORY Contáctenos: [email protected]
Síganos en Facebook: Ufactory2013
Web oficial: www.ufactory.cc
Recomendado:
Arduino Nano 18 DOF Hexapod controlado por PS2 asequible: 13 pasos (con imágenes)
Arduino Nano 18 DOF asequible controlado por PS2 Hexapod: Robot Hexapod simple que usa arduino + servocontrolador SSC32 y control inalámbrico con joystick PS2. El servocontrolador Lynxmotion tiene muchas características que pueden proporcionar un hermoso movimiento para imitar a la araña. La idea es hacer un robot hexápodo que sea
BRAZO ROBÓTICO Xbox 360 [ARDUINO]: BRAZO AXIOMA: 4 pasos
BRAZO ROBÓTICO Xbox 360 [ARDUINO]: BRAZO AXIOM:
Gesture Hawk: Robot controlado por gestos con la mano utilizando una interfaz basada en procesamiento de imágenes: 13 pasos (con imágenes)
Gesture Hawk: robot controlado por gestos con la mano que utiliza una interfaz basada en procesamiento de imágenes: Gesture Hawk se presentó en TechEvince 4.0 como una sencilla interfaz hombre-máquina basada en el procesamiento de imágenes. Su utilidad radica en el hecho de que no se requieren sensores adicionales o wearables excepto un guante para controlar el automóvil robótico que funciona en diferentes
Brazo robótico controlado por Arduino con 6 grados de libertad: 5 pasos (con imágenes)
Brazo robótico controlado por Arduino con 6 grados de libertad: Soy miembro de un grupo de robótica y cada año nuestro grupo participa en una Mini-Maker Faire anual. A partir de 2014, decidí construir un nuevo proyecto para el evento de cada año. En ese momento, tenía alrededor de un mes antes del evento para poner algo juntos
Fabricación de una pinza adecuada para brazo robótico: 6 pasos (con imágenes)
Fabricación de una pinza adecuada para brazo robótico: en este proyecto, diseñamos y construimos un dispositivo que se puede agregar al brazo robótico o cualquier mecanismo que necesite pinzas. Nuestra pinza se parece a las otras pinzas comerciales que se pueden programar y modular. Esta instrucción se muestra en los pasos de pi