ส่วนที่ 1 ThinkBioT Autonomous Bio-acoustic Sensor Hardware Build: 13 ขั้นตอน

2024 ผู้เขียน: John Day | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2024-01-30 13:04

ThinkBioT ตั้งเป้าที่จะจัดหาซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์เฟรมเวิร์ก ซึ่งได้รับการออกแบบให้เป็นแกนหลักทางเทคโนโลยีเพื่อสนับสนุนการวิจัยเพิ่มเติม โดยจัดการส่วนย่อยของการรวบรวมข้อมูล การประมวลผลล่วงหน้า การรับส่งข้อมูล และการแสดงภาพ ทำให้นักวิจัยสามารถมุ่งเน้นไปที่การดำเนินการจำแนกประเภทและการรวบรวมไบโออะคูสติก.

ต้นแบบนี้ยังอยู่ในระหว่างการพัฒนา ดังนั้นผมขอแนะนำให้รอจนกว่าบทช่วยสอนทั้งหมดในชุด ThinkBioT จะเสร็จสมบูรณ์:) ติดตามข่าวสารล่าสุดของ ThinkBioT Github ได้ที่

ขั้นตอนที่ 1: รวบรวมส่วนประกอบ

รวบรวมส่วนประกอบที่ระบุไว้ในไฟล์ Bill Of Materials (แนบมาด้วย) ส่วนประกอบอิเล็กทรอนิกส์หลักมีการระบุไว้พร้อมกับชื่อแบรนด์ที่เกี่ยวข้องกัน และไม่สามารถใช้แทนกันได้ ส่วนที่เหลือรวมทั้งเคสสามารถทดแทนของเทียบเท่าทั่วไปได้

ขั้นตอนที่ 2: รวบรวมเครื่องมือที่จำเป็น

ในการสร้างต้นแบบนี้ โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีเครื่องมือดังต่อไปนี้เป็นอย่างน้อย

• สว่านไฟฟ้าพร้อมเลื่อยรู 24 มม. และชุดดอกสว่านพลาสติกขนาดใหญ่
• #1 ไขควงปากแฉก
• เครื่องตัดด้านข้าง (หรือกรรไกรคม)
• คีมขนาดเล็ก (จมูกเข็มหรือมาตรฐาน)
• แว่นตานิรภัย

โปรดทราบ: คีมเป็นทางเลือกและจำเป็นสำหรับผู้ใช้ที่พบว่าชิ้นส่วนขนาดเล็กยากต่อการจัดการเท่านั้น

ขั้นตอนที่ 3: เตรียมเอกสารแนบ

สวมแว่นตานิรภัย เจาะรูสำหรับขั้วต่อในกล่องหุ้ม

ต้อง 3 หลุม

1. ขั้วต่อเมาท์แผงกันน้ำ USB - ใช้เลื่อยรูหรือสว่านสเต็ป
2. กล่องใส่ไมโครโฟน - ใช้ดอกสว่านขนาดใหญ่
3. SMA ผ่านคอนเนคเตอร์ (M-M)

หากคุณกำลังใช้เคส Evolution 3525 เราแนะนำให้เจาะเข้าไปในจอแบนที่อยู่ฝั่งตรงข้ามของตัวเครื่อง อย่างไรก็ตาม ขึ้นอยู่กับว่าคุณตั้งใจจะติดตั้งเครื่องอย่างไร เพียงตรวจสอบให้แน่ใจว่าขั้วต่ออยู่ใต้ตัวเครื่องเพื่อป้องกันฝนโดยตรง

เมื่อเจาะแล้ว คุณสามารถเสียบไมโครโฟนเข้ากับเมาท์และเชื่อมต่อสายแพตช์ SMA และสายแพตช์ USB (ให้มาพร้อมกับ Voltaic V44)

ขั้นตอนที่ 4: ติดตั้งการยืดบน Raspberry Pi 3

ก่อนที่จะติดตั้งในต้นแบบ Raspberry Pi 3 จะต้องได้รับการกำหนดค่าและติดตั้งระบบปฏิบัติการ ในคอมพิวเตอร์บอร์ดเดี่ยว Raspberry Pi ระบบปฏิบัติการจะถูกเก็บไว้ในการ์ด SD แบบถอดได้

ฉันใช้ Samsung Micro SD EVO+ 128GB

ในการติดตั้ง Stretch ลงในการ์ด SD ของคุณ

1. ดาวน์โหลด Raspbian Stretch จาก Raspbian Stretch โปรดทราบ: ThinkBioT ใช้ Stretch เนื่องจากปัจจุบันรุ่น Coral Edgetpu ได้รับการทดสอบ TensorFlow เวอร์ชัน 1.13.0 เท่านั้น ซึ่งไม่ได้ทดสอบบน Debian Buster
2. ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการ์ด SD ของคุณได้รับการฟอร์แมตเป็น Fat32 ตามคู่มือนี้
3. ทำตามหนึ่งในบทช่วยสอนด้านล่าง (ขึ้นอยู่กับประเภทระบบปฏิบัติการของคุณ) เพื่อเขียนภาพขยายลงในการ์ด SD ของคุณ Windows, Mac OS หรือ Linux
4. หรือเชื่อมต่อพอร์ตราสเบอร์รี่ HMDI ของคุณกับหน้าจอ ณ จุดนี้
5. ใส่การ์ด SD ของคุณในช่องของ Raspberry Pi แล้วเชื่อมต่อกับแหล่งจ่ายไฟ ในขั้นแรก เราขอแนะนำให้ใช้ Raspberry PSU อย่างเป็นทางการ เพื่อให้แน่ใจว่าจะไม่มีคำเตือนด้านพลังงานเกิดขึ้นระหว่างการติดตั้งซอฟต์แวร์

โปรดทราบ: ฉันได้เลือกเวอร์ชันเต็มของ Stretch) ซึ่งต่างจากเวอร์ชัน 'Lite' เนื่องจากการเชื่อมต่อไร้สายเริ่มต้นนั้นตั้งค่าได้ง่ายกว่าด้วยอินเทอร์เฟซแบบกราฟิก คุณลักษณะเพิ่มเติมถูกปิดใช้งานโดยสคริปต์ ThinkBiot เมื่ออุปกรณ์อยู่ในโหมดฟิลด์ ดังนั้น GUI จะไม่ต้องการพลังงานที่มากกว่าในภาคสนาม

ขั้นตอนที่ 5: เชื่อมต่อกับเครือข่าย WIFI ในพื้นที่ของคุณผ่าน SSH

ในการตั้งค่าต้นแบบ คุณจะต้องสามารถเชื่อมต่อกับ Raspberry Pi เพื่อแลกเปลี่ยนคำสั่งและดูข้อมูลการตั้งค่าได้ ในขั้นต้น คุณอาจพบว่าใช้อินเทอร์เฟซเดสก์ท็อปแบบกราฟิกได้ง่ายขึ้นจนกว่าคุณจะเชื่อมต่อ SSH ของคุณ เราขอแนะนำว่าหลังจากการตั้งค่าเริ่มต้น คุณเชื่อมต่อผ่านเทอร์มินัล SSH โดยตรงกับบรรทัดคำสั่ง ดังที่อธิบายไว้ในตอนท้ายของบทช่วยสอน

1. ทำตามบทช่วยสอนที่นี่เพื่อเชื่อมต่อกับ Raspberry Pi. ของเรา
2. ขอแนะนำให้ติดตั้ง Winscp หากคุณเป็นผู้ใช้ wndows เพราะมันดีมาก

หมายเหตุ: เราพบว่าจำเป็นต้องเชื่อมต่อผ่านฮอตสปอตโทรศัพท์มือถือของเรา ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับความน่าเชื่อถือของ Wifi ของคุณ การตั้งค่านี้จะทำให้คุณสามารถสื่อสารกับเครื่องของคุณในพื้นที่ที่ไม่มี WiFi ภายนอกได้ แต่ต้องใช้ความระมัดระวังว่าคุณไม่เกินขีด จำกัด ข้อมูลของคุณ!

ขั้นตอนที่ 6: ติดตั้ง Witty Pi 2

บอร์ด Pi ที่มีไหวพริบใช้เพื่อรักษาเวลาของระบบเมื่อเปิดใช้งาน Raspberry Pi และเปิดและปิดในระหว่างรอบการทำงานของ ThinkBioT

1. ขั้นแรกให้เปิดเทอร์มินัลผ่านการเชื่อมต่อ SSH ของคุณหรือที่ตัวเลือกเดสก์ท็อปในเครื่อง สำหรับข้อมูลเกี่ยวกับวิธีการเปิดและใช้งานเทอร์มินัลเซสชัน โปรดคลิกที่นี่
2. ติดตามการตั้งค่าในเอกสาร Pi ที่มีไหวพริบ
3. หมายเหตุ: เมื่อถูกถามว่า "ลบแพ็คเกจ fake-hwclock และปิดใช้งาน ntpd daemon หรือไม่ (แนะนำ) [y/n] " ตอบกลับ y เมื่อถูกถามว่า "คุณต้องการติดตั้ง Qt 5 เพื่อให้ GUI ทำงานหรือไม่ [y/n]" ตอบกลับ n
4. เมื่อติดตั้งเฟิร์มแวร์แล้ว ให้ถอด Raspberry Pi ออกจากแหล่งพลังงาน และติดตั้งบอร์ดบน Raspberry Pi โดยไม่ต้องใช้สกรู
5. เสียบปลั๊ก Raspberry Pi กลับเข้าที่ และใช้คำแนะนำในเอกสารประกอบของ Wittty Pi ซิงค์เวลาและปิด Raspberry Pi หากต้องการปิดและเริ่มต้นคุณสามารถกดปุ่ม Pi ที่มีไหวพริบได้ตั้งแต่ตอนนี้

ขั้นตอนที่ 7: เมานต์ส่วนประกอบของระบบในกรณีสนับสนุนภายใน

ฉันใช้เคสอะคริลิก Raspberry Pi ราคาไม่แพงเพื่อติดตั้งส่วนประกอบระบบหลักของเรา คุณสามารถเปลี่ยนลำดับและรูปแบบการติดตั้งได้ ฉันใช้เสายึด 2.5M ระหว่างแต่ละชั้นเพื่อให้อากาศไหลเวียนและใช้รูภายในเพื่อติดตั้งส่วนประกอบ

1. การติดตั้ง Raspberry Pi (และติด Witty Pi): ใช้สกรูและตัวยึดที่มาพร้อมกับ Witty Pi เข้ากับแผ่นฐานอันใดอันหนึ่ง
2. การติดตั้ง Google Coral: ใช้ตัวยึดสายเคเบิลแบบกาว 2 อันติด Coral กับแผ่นฐานโดยใช้สายรัดตามภาพด้านบน
3. การติดตั้ง RockBlock: ใช้เสายึดหนึ่งอันอย่างระมัดระวังในรูยึดแผงวงจรและรูในแผ่นฐาน จากนั้นเพิ่มที่ยึดสายรัดสายไฟใต้ตัวเครื่องและรัดสายเคเบิลเพื่อหยุดเครื่องไม่ให้เคลื่อนที่ไปรอบๆ อย่ารัดสายเคเบิลจนแน่นเกินไป เพราะอาจทำให้ Rockblock เสียหายได้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณเลือกเสายึดที่มีความสูงใกล้เคียงกับ Rockblock ที่วางอยู่บนตัวยึดสายเคเบิล
4. ขอแนะนำให้เสียบสาย RockBlock ไว้ ณ จุดนี้ เนื่องจากเมื่อประกอบเข้ากับตัวเครื่องแล้วอาจไม่สะดวก
5. ตัดความยาวของสายผูกสายส่วนเกินอย่างระมัดระวังด้วยใบมีดด้านข้างของคุณขณะสวมแว่นตานิรภัย
6. เชื่อมต่อแต่ละชั้นเคสเข้ากับเสายึด คุณอาจต้องใช้คีม ณ จุดนี้ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับขนาดของมือของคุณ
7. ติดตะขอกาวที่ระดับฐานของเคสส่วนประกอบที่ตอนนี้สมบูรณ์แล้ว
8. อย่าเสียบ RockBlock และ Google Coral ณ จุดนี้

ขั้นตอนที่ 8: ติดตั้ง TensorFlow Lite

1. เปิดหน้าต่างเทอร์มินัลใหม่บน Raspberry Pi Desktop หรือผ่านการเชื่อมต่อ SSH และป้อนคำสั่งต่อไปนี้ทีละบรรทัดเพื่อให้แน่ใจว่าการติดตั้ง Stretch ของคุณเป็นปัจจุบัน บรรทัดแรกรวบรวมการอัปเดต บรรทัดที่สองติดตั้งการอัปเดต และบรรทัดที่สามรีบูต raspberry Pi เพื่อเริ่มต้นใหม่ด้วยไฟล์ใหม่

sudo apt-get updatessudo apt-get upgrade sudo reboot

2. ตอนนี้เพื่อติดตั้ง TensorFlow Lite 1.13.0 ให้ป้อนคำสั่งต่อไปนี้ทีละบรรทัด สิ่งที่เกิดขึ้นในข้อมูลโค้ดนี้คือมีการติดตั้งข้อกำหนดสำหรับ TensorFlow Lite จากนั้นเวอร์ชันก่อนหน้าจะถูกถอนการติดตั้งหากมีอยู่ (เพื่อหลีกเลี่ยงข้อขัดแย้ง) และไบนารีที่คอมไพล์ล่วงหน้าของ TensorFlow Lite จะถูกดาวน์โหลดจากที่เก็บของฉันและติดตั้ง

โปรดทราบ: เนื่องจากไฟล์เหล่านี้บางไฟล์มีขนาดค่อนข้างใหญ่ จึงอาจใช้เวลาในการติดตั้งและต้องใช้การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตที่เสถียรและแหล่งจ่ายไฟที่ดี ฉันพบว่าการเชื่อมต่อบรอดแบนด์ในออสเตรเลียของฉันทำให้กระบวนการเกิดข้อผิดพลาด จึงต้องใช้การเชื่อมต่อ 4G ผ่านฮอตสปอตมือถือของฉันซึ่งทำงานได้อย่างสมบูรณ์

sudo apt-get install -y libhdf5-dev libc-ares-dev libeigen3-devsudo pip3 ติดตั้ง keras_applications==1.0.7 --no-deps sudo pip3 ติดตั้ง keras_preprocessing==1.0.9 --no-deps sudo pip3 ติดตั้ง h5py= =2.9.0 sudo apt-get install -y openmpi-bin libopenmpi-dev sudo apt-get install -y libatlas-base-dev pip3 ติดตั้ง -U --user หกล้อจำลอง sudo pip3 ถอนการติดตั้ง tensorflow wget https://github com/mefitzgerald/Tensorflow-bin/raw/master/tensorflow-1.13.1-cp35-cp35m-linux_armv7l.whl sudo pip3 ติดตั้ง tensorflow-1.13.1-cp35-cp35m-linux_armv7l.whl

3. ทดสอบการติดตั้งของคุณด้วยสคริปต์ต่อไปนี้ด้านล่าง เพียงพิมพ์ python3 (ในเทอร์มินัล) เพื่อเริ่มพรอมต์ python (ระบุโดย >>>) จากนั้นคุณนำเข้า TensorFlow (เพื่อให้คุณสามารถใช้วิธีการได้) และใช้วิธีเวอร์ชันที่จะส่งคืนหมายเลขเวอร์ชันหากการติดตั้งของคุณสำเร็จ คุณใช้ exit() เพื่อปิดพรอมต์หลาม

python3

>> นำเข้าเทนเซอร์โฟลว์ >>> เทนเซอร์โฟลว์._version_ 1.13.0 >>> ออก ()

ขั้นตอนที่ 9: ติดตั้ง Google Coral Edge TPU

Google Coral จะใช้สำหรับการอนุมานระหว่างงานการจัดหมวดหมู่และจำเป็นต้องตั้งค่าเฟิร์มแวร์ของตัวเอง คล้ายกับการตั้งค่า Tensorflow สิ่งนี้ต้องการสภาพแวดล้อมการดาวน์โหลดที่เสถียร ดังนั้นให้จำลองการเชื่อมต่อเครือข่ายของคุณจากขั้นตอนก่อนหน้า

1. อย่าเพิ่งเสียบ USB ของ Google Coral เปิดเทอร์มินัล (ทั้งบนเดสก์ท็อป raspberry Pi หรือผ่าน SSH)
2. ทำตามบทช่วยสอนที่ https://coral.withgoogle.com/docs/accelerator/get-started/#set-up-on-linux-or-raspberry-pi เพื่อติดตั้งและทดสอบเฟิร์มแวร์ Google Coral

ขั้นตอนที่ 10: ติดตั้ง ThinkBioT

1. เปิดหน้าต่างเทอร์มินัลในเครื่องบนเดสก์ท็อป Raspberry Pi หรือผ่าน SSH

2. ป้อนบรรทัดของรหัสต่อไปนี้เพื่อดาวน์โหลดสคริปต์การติดตั้ง ThinkBioT

sudo wget -O installThinkBioT.sh

3. ป้อนรหัสด้านล่างเพื่อเริ่มการติดตั้ง

sudo sh ติดตั้งThinkBioT.sh

4. เมื่อการติดตั้งเสร็จสมบูรณ์ โปรดป้อนข้อมูลต่อไปนี้เพื่อรีบูต Raspberry Pi. ของคุณอย่างปลอดภัย

sudo รีบูต

5. เมื่อคุณลงชื่อเข้าใช้ Raspberry Pi คุณควรมีไฟล์ใหม่ในเมนูหลักของคุณ ซึ่งเป็นฐานข้อมูลของคุณที่เรียกว่า tbt_database และ 2 ไดเร็กทอรีใหม่ ไดเร็กทอรี ThinkBioT ที่มีสคริปต์ ThinkBioT ทั้งหมด และไดเร็กทอรี pyrockblock ที่มีไลบรารี rockblock.

ขั้นตอนที่ 11: ก่อสร้างให้เสร็จ

ตอนนี้เราอยู่ในขั้นตอนเสร็จสิ้นฮาร์ดแวร์แล้ว เลย์เอาต์จริงของอุปกรณ์ของคุณจะขึ้นอยู่กับเคสของคุณ อย่างไรก็ตาม วิธีง่ายๆ ในการทำโปรเจ็กต์ให้เสร็จมีดังต่อไปนี้

1. ใช้ตะขอกาวและห่วงครอบพาวเวอร์แบงค์และฐานของตู้ Raspberry Pi ของคุณ เพื่อให้แน่ใจว่าสอดคล้องกัน ฉันพบว่าควรใส่ทั้งตะขอและห่วงเข้ากับพื้นผิว (เช่น ชั้นกาวหนึ่งติดเข้ากับแบตเตอรี่ เป็นต้น และชั้นของตะขอและห่วงจะกดทับกันด้วยชั้นกาวสุดท้ายที่เปลือยเปล่า) จากนั้น กดล็อตทั้งหมดลงบนพื้นผิวเคสภายใน
2. ตอนนี้คุณควรมีทั้งเคสที่มี raspberry pi, RockBlock และ Google Coral และพาวเวอร์แบงค์ที่แนบมากับเคส ThinkBioT ของคุณ ตอนนี้เพียงแค่ตัดตะขอและห่วงแล้วทำซ้ำการกระทำสำหรับ SoundBlaster Play 3!
3. จัดระเบียบสายเคเบิล ฉันได้ใช้ที่ยึดสายเคเบิลแบบมีกาวพิเศษ เพื่อที่ฉันจะได้มัดสายเคเบิลให้เรียบร้อยด้วยที่รัดสายเคเบิล
4. ไม่ต้องเสียบแบตเตอรี่เข้ากับช่องเสียบไฟ Pi ที่มีไหวพริบ
5. เสียบสาย SMA เข้ากับขั้วต่อ SMA บน rockblock อย่างระมัดระวัง
6. เสียบไมโครโฟนพรีโม่เข้ากับ SoundBlaster Play 3!
7. คุณยังสามารถเสียบ Rockblock เข้ากับ Raspberry Pi ได้ แต่จะง่ายกว่าที่จะถอดปลั๊กออกจนกว่าคุณจะคุ้นเคยกับการทำงานของระบบ

ขั้นตอนที่ 12: กันน้ำเซ็นเซอร์ Bioacoustic ของคุณ

ขึ้นอยู่กับตำแหน่งที่คุณต้องการใช้อุปกรณ์ของคุณ คุณอาจต้องกันน้ำ

ฉันเคยใช้ sugru เพื่อปิดผนึกรอบพอร์ตในตู้และขั้วต่อบนแผงโซลาร์เซลล์ตามภาพ แต่คุณอาจพบว่าซิลิกอนหรือสารเคลือบหลุมร่องฟัน / ซิลิกอนเกรดทางทะเลก็ใช้งานได้เช่นกัน ฉันเลือกกาวซิลิกอนที่ขึ้นรูปได้เนื่องจากไม่ต้องการให้สิ่งใดเข้าไปในข้อต่อและอาจทำให้เกิดวงจรเปิดได้

ขั้นตอนที่ 13: ใช้เซ็นเซอร์ชีวภาพของคุณ

ตอนนี้คุณสร้างฮาร์ดแวร์ของคุณเสร็จแล้ว ซอฟต์แวร์และการใช้งานจะครอบคลุมอยู่ในบทช่วยสอนต่อไปนี้

ส่วนที่ 2 รุ่น Tensorflow Lite Edge สำหรับ ThinkBioT

www.instructables.com/id/ThinkBioT-Model-With-Google-AutoML/

ส่วนที่ 3 ปฏิบัติการ ThinkBioT

tbc