Detección visual de anomalías con Seeed Grove Vision AI Module V2
La idea para este proyecto es implementar detección visual de anomalías y exclusión automática de la línea de inspección en base a la placa Seeed Grove Vision AI Module V2.
Entrené un modelo con la plataforma Edge Impulse, hice el deploy al Grove Vision AI Module y escribí un script Python para ejecutar el runner, parsear las detecciones y activar un servo motor por medio de una conexión serial a un Arduino Nano.
Partes requeridas
- Seeed Grove Vision AI Module V2
- OV5647–62 Raspberry Pi Cam
- CSI Cable
- Arduino Nano
- Servo motor SG90
Links
Proyecto en Edge Impulse: https://studio.edgeimpulse.com/public/513864/live
Código en GitHub: https://github.com/ronibandini/visualAnomalyGroveV2
La placa Grove Vision Module 2 también puede conectarse a un XIAO ESP32 para realizar las inferencias desde el código ino y mover el brazo con un servo conectado al mismo XIAO.
