Grid Eye(グリッドアイ)

chow

初心者なのですが、Grid Eye 赤外線アレイセンサ評価キットまたはGrid Eye センサについてお聞きしたいと思います。

どのような出力が得られますか? センサの出力からさらに自分のアプリケーションへの実装は可能ですか? プロセッサが必要ですか。それとも、アプリケーションと直接通信できるのですか? 何か例はありますか? また、何か例があれば教えてください。



Robert_Fay TechForum Lead

私がよく知っているGrid Eyeセンサのほとんどは、I2Cインターフェースを備えています。もし慣れていない場合は、Adafruit 社の 1528-2409-ND をお勧めします。これはAMG8833 を使用しており、Adafruit はこれを起動して動作させるための優れたドキュメントを提供しています。

Adafruit AMG8833 Getting Started Guide.

-Robert

chow

返信ありがとうございます。Adafruit AMG88338x8 サーマルカメラセンサのみを使用するか、Grid EYE 赤外線(IR)アレイセンサ評価キットを使用する方がよいでしょうか。

私の場合、アプリケーションでさらに実装する必要がありました。

しかし、どのタイプのセンサが私の用途に適しているのか、センサの出力が何なのか分かりません。

誰かこの2つを説明できる人はいませんでしょうか。

よろしくお願いします。



Robert_Fay TechForum Lead</span.

chowさん、こんにちは。

Adafruit ボードは、ボードを入手してプロジェクトに使用したいと考えている人に最適です。 より大きなアプリケーションに実装されるセンサを評価する場合は、Panasonic の部品 AMG8834EVAL のようなメーカーの評価ボードをお勧めします。

このボードはスタンドアロンモードで動作しますが、必要に応じてArduino ホストボードに接続することもできます。 このボードのハイライトはここにあります。 https://www.digikey.jp/catalog/ja/partgroup/grid-eye-infrared-ir-array-sensor-evaluation-kit/76212?mpart=AMG8834EVAL&vendor=10

-Robert



chow

こんにちは、私は両方(Adafruit Grid Eye とGrid-EYE®赤外線アレイセンサ評価キット)で温度の出力ができるかどうか調べてみようと思いますが、できますか?

Grid-EYE® 赤外線アレイセンサ評価キットの場合、それを使用してアプリケーションに実装を行うことができますか。 そのステップを教えていただけますか?

また、Grid-EYE® 赤外線アレイセンサ評価キットのAPI にはレベル2とレベル3があることもわかりました。それについて、もっと知りたいと思います。

  1. 3つのレベルの違いは何ですか?
  2. レベル1のみを使用できますか?
  3. アプリケーションに接続できますか? はいの場合は、注意しなければならない特別なことがありますか?
  4. ソースコードは提供されていますか? はいの場合、どこから入手できますか?

私は1つのメッセージにかなり多くの質問を書きましたが、すべての質問に回答頂ければ有り難いです。よろしくお願いします。



David_1528 Applications Engineer

Chowさん、こんにちは。

アプリケーションでGrid Eye を使用できるかどうかについて質問されていますが、どのようなアプリケーションなのか説明されていません。Grid Eye センサは、64個のピクセルのそれぞれの温度を測定し、I2Cシリアルバス上で要求があればそれらの値を I2Cシリアルバス 上に出力します。Raspberry PiArduino ベースのボード など、ほとんどのマイクロコントローラや組み込みプロセッサボードは、I2Cシリアルバスで通信することができます。

物理アプリケーションがI2Cを介して通信できる場合は、Grid-Eye と直接通信できます。 それ以外の場合は、Grid Eye と通信するための中間デバイスが必要になります。中間デバイスにより、「アプリケーション」が理解できる何らかの形式の通信でデータを渡すことができます。

API の質問に関しては、さまざまな言語を使用してGrid-Eye と通信するために作成されたいくつかの例があります。 レベル2とレベル3について言及するときは、 Panasonic が作成した API を参照していると思います。このAPI は、Panasonic のGrid-EYE 評価ボードに搭載されているAtmel のATSAMD21 マイクロコントローラ用に作成されています。 私の理解では、

レベル1 API は、Grid Eye との通信を制御し、そこからデータを受信し、データから温度を計算し、ATSAMD21 でそのデータをフォーマットするだけです。

レベル2 API は、データのフィルタリングを実装し、画像処理、オブジェクト検出、人体認識の機能をすべてATSAMD21 で提供します。

レベル3 API は、ATSAMD21 でのオブジェクト検出とオブジェクト追跡のための機能を実装しています。

ニーズに合った任意のレベルを使用できます。 これは、評価ボードでより多くの処理を実行するかどうか、または「アプリケーション」が処理に使用するデバイスによって異なります。 レベル1を実行する場合、アプリケーションはほとんどすべての処理を実行する必要があります。 この場合、ボードから温度値を受け取るだけです。 レベル2または3を使用すると、上記のように、ボードからより「インテリジェントな」情報が得られます。

ほかの例はAdafruit からのもので、Arduino ベースの Metro ボードとRaspberryPi 用の Python コードを使用した を示しています。



chow

観客の監視に使用するつもりです。 設置エリアはオープンエリアになりますが、日光にさらされることはありません。 センサからどのような種類の出力を得るのかはっきりとしたアイディアは持っていません。 周囲の温度か赤外線画像かと思います。

たとえば、特定のエリアの左側に人がいる場合、そのエリアの左側だけが高温出力データを送信します。 または、特定の領域の熱画像は領域の左側に赤で表示されますが、他の部分は温度が低いため青のままになります。

どのタイプのセンサが自分に適しているかはまだわかりません。 センサの出力は温度または画像です。

次に、API についてです。 さまざまなレベルのAPI を取得する方法を尋ねる必要がありますか? 接続のためですか? それとも実際にすべてのレベルを受け取り、条件コードを使用して必要なレベルを抽出するのですか?

ありがとう。



chow

私が聞きたいもう一つの質問は、私がRaspberry と一緒にAdafruit Grid Eye を使用するかどうかです。機械学習を実行したいのですが、温度データを収集するか、または画像データに変換する方が良いですか?

画像データを収集する必要がある場合、pygame を使用する必要がありますか? なぜpygame を使わなければならないのか分かりますか? 私はRaspberry に不慣れなので、教えていただけませんでしょうか。 可能であれば、画像をデスクトップに表示したいのですが、PiTFT などのラズベリー機器の画面は表示したくありません。
pygame を使用しない場合、画像データを収集する他の方法はありますか?

また一度に多くのことを書いてしまいました。すべての質問に回答していただけることを願っています。 ありがとう。



David_1528 Applications Engineer

こんにちは、chowさん、

センサは、8 x8アレイの各ピクセルの温度データを2バイト形式で提供します。 ピクセルは、各ピクセルがそれぞれの視野内で見る平均温度値を測定する赤外線センサです。 センサアレイ全体の全視野は、垂直方向と水平方向の両方で約60度であり、各ピクセルの視野は、水平方向と垂直方向の両方で約7.5度になります。 人が1つまたは複数のピクセルの視野に立っている場合、背景温度が人よりも低いと仮定すると、それらのピクセルは周囲のピクセルよりも高い温度を測定します。 Arduino やRaspberryPi などのホストデバイスは、適切なコマンドをI2C制御下のスレーブGrid Eye デバイスに送信し、Grid Eyeは64ピクセルすべてのピクセルデータをI2C制御下のホストに送り返します。 ホストから。 フルフレームのデータを受信するには、合計135バイトかかります。

image

ホストにコードを提供するので、各温度値に色を割り当てるなど、そのデータで好きなことを行うことができます(通常、赤はより高い温度に割り当てられますが、それはあなた次第です)。 これらの色の割り当てを使用して8x 8の画像を作成し、ホストデバイスと互換性のあるディスプレイに表示するか、ホストがそれを実行できる場合はPCに送信するかを選択できます。

AMG8834EVAL キットを入手し、それらが提供するソフトウェアを使用すると、キットのホスト(Atmel / Microchip ATSAMD21)の出力をPC に送信して、GUI 内に表示できます。 3つのレベルについての質問ですが、私が読んだところによると、3つのレベルはすべてマイクロコントローラーのファームウェアに含まれており、使用するレベルを選択するだけです。 Panasonic の評価ボードのデモについては、以下のビデオを参照してください。

Adafruit Grid-Eye with Raspberry Pi に関する質問については、何をしようとしているかに応じて、温度データをビデオに変換するかどうかを決定する必要があります。 視野を表示する場合は、明らかにある時点で画像を作成する必要があります。ほとんどの画像処理アルゴリズムでは、処理するデータの配列が必要であると思います。

Pygame を使うことはRaspberry Pi では必須ではありませんが、画像を生成するのには便利な方法かもしれません。私はそのソフトウェアには詳しくありません。Grid Eye とPi を使って、PC に出力を送り込んでいるプロジェクトへのリンクを ここ に見つけました。私は詳しく調べたわけではありませんが、彼はコードを提供していますので、その点であなたの役に立つかもしれません。

これはSparkfun 社の SEN-14607というGrid Eye を搭載したボードを使ったです。基本的な例がいくつか紹介されており、よく画像生成に使われる「Processing」というプログラミング言語を使った例が紹介されています。これを使って生成された画像も紹介されていて、なかなかいい記事です。




オリジナル・ソース(英語)