¿Quiere mantener un inventario preciso? Contar contenedores con Nicla Vision
Equipo Arduino — 12 de abril de 2023
Mantener registros precisos de las cantidades y ubicaciones del inventario es esencial cuando se ejecuta cualquier operación comercial eficiente a gran escala. Al aprovechar las nuevas tecnologías, como la inteligencia artificial y la visión por computadora, los artículos en los almacenes, los estantes de las tiendas e incluso la mano de un cliente se pueden administrar y utilizar mejor para pronosticar cambios en la demanda. Tal y como ha demostrado el equipo de Zalmotek, una muy pequeña La placa Arduino Nicla Vision puede encargarse de reconocer diferentes tipos de contenedores y envía automáticamente los datos resultantes a la nube.
El hardware en sí era bastante simple, ya que el Nicla Visión ya contenía el procesador, la cámara y la conectividad necesaria para la prueba de concepto. Una vez configurado, Zalmotek usó OpenMV IDE para recopilar un gran conjunto de datos que contenía imágenes de cada tipo de elemento. A continuación, se dibujaron los cuadros delimitadores utilizando el Borde de estudio de impulsodespués de lo cual se entrenó un modelo MobileNetV2 0.35 específico de FOMO y pudo determinar con precisión las ubicaciones y cantidades de objetos en cada imagen de prueba.
Implementar el modelo fue simple con la opción de exportación de firmware de OpenMV, ya que podría integrarse fácilmente en el script principal de Python. Esencialmente, el programa recopila continuamente nuevas imágenes, las pasa al modelo y obtiene la cantidad de objetos detectados. Luego, estos recuentos se publican a través del protocolo MQTT en un servicio en la nube para su visualización remota.
Puede leer más sobre la prueba de concepto con mucho más detalle aquí en el blog de Edge Impulse.
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