基于Pixy传感器的视觉识别智能车的设计与实现

设计了一种通过图像颜色识别技术进行目标锁定和跟踪的视觉识别智能车系统。采用Arduino UNO为主控板,利用Pixy视觉识别传感器模块作为跟踪目标信息采集装置,利用L298P电机驱动模块和四轮驱动独立悬挂车体共同构成系统的硬件部分。开发了应用视觉识别信息控制车体进行自动跟踪的控制程序。实验证明,使用Pixy传感器模块可以获得多种形状和颜色的目标物体的信息,智能车可以根据所获得的数据进行目标物体的识别与跟踪,实现了智能车准确识别、锁定被测物体的位置,并控制车体进行自主移动跟踪,具有较好的准确性、实时性和智能性。

基于Pixy Cmucam5图像识别传感器的物品分拣装置

本系统以Pixy Cmucam5图像识别传感器,ATmega2560单片机为核心,利用图像识别模块采集物品图像信息,经过色调过滤算法确定物品颜色及位置,单片机输出3路脉冲信号到步进电机驱动器,驱动固定在滑台x、y、z轴的3个步进电机工作,使固定在滑台的机械手到达指定位置并完成抓取任务,搬送物品到指定坐标。

Pixy机器视觉传感器及其典型应用

机器视觉作为人工智能的重要分支在生产、生活中的应用日益广泛,介绍了Pixy开源机器视觉传感器的基本特性,通过分析机器视觉色彩模型原理和Pixy传感器的视觉识别原理,提出了针对Pixy传感器的应用建议,并提出了一系列典型应用的总体设计思路。

GM-CSF和PIXY321在肿瘤治疗中的应用与评价

GM-CSF在临床应用已近10年。主要治疗肿瘤化疗导致的粒细胞减少,辅助骨髓及外周血干细胞移植。在促进粒细胞恢复方面疗效显著。PIXY321是基因工程化的GM-CSF和IL-3的融合蛋白,目前已开始试用于临床,应用范围同GM-CSF,但疗效各异,尤其在促进血小板恢复方面,PLXY321优势尽显。

基于Pixy的模块化机器人视觉系统开发应用

基于Pixy的模块化机器人视觉系统以模块化机器人为载体,设计视觉系统,通过视觉系统进行离线示教和引导机器人自动作业,增强机器人操作的柔性。模块化机器人末端执行机构能够实现自动抓取物体,颜色识别等功能。

GM-CSF/IL-3融合蛋白PIXY321研究进展

ＰＩＸＹ３２１是一种通过人工接头连接ＧＭ－ＣＳＦ和ＩＬ－３分子的融合蛋白。体内、外实验均证实，ＰＩＸＹ３２１不仅能够与ＧＭ－ＣＳＦ和ＩＬ－３受体特异结合，尚具有比单体分子更强的生物学活性。目前ＰＩＸＹ３２１已开始试用于临床，治疗肿瘤化疗所致的全血细胞减少，辅助骨髓及外周造血干细胞移植，尤其在促进血小板恢复方面取得了令人满意的疗效。

基于STM32和pixy CMUcam5视觉传感器的双控制模式全向车的设计

随着社会的发展,科技在不断的进步,越来越多的先进技术开始运用到人们的生活中。为了能够获得更多的体验,近年来人们更注重具有全向系的设计。本文将会对基于STM32和pixy CMUcam5视觉传感器的双控制模式全向车进行设计,利用STM32和pixy CMUcam5视觉传感器建立一个能增加交互体验的双控制模式全向车。

细胞因子融合蛋白的血液学和免疫学研究

如何增强细胞因子的作用和消除或减轻其毒副作用已成为日益关注的临床问题。许多学者于80年代中后期利用基因工程技术,将功能类似或互补的细胞因子基因连接起来,产生具有多功能的细胞因子融合蛋白(cytokinefusion protein,CFP)。CFP保持、甚至提高了原有细胞因子的活性。这使某些有效剂量接近中毒剂量或人体耐受剂量很低的细胞因子在不减弱治疗效果的前提下可以减少剂量。

基于Arduino的视觉四足步行机器人的研究

使用Arduino板控制舵机旋转角度进而控制机器人的行走是四足步行机器人研究的一个重要方法。文章通过重点研究Arduino的编程程序实现Arduino板、舵机和视觉模块的联动,从而控制视觉机器人的工作。

一种基于机器视觉的跟踪小车设计

在如今社会中,让机器人能够拥有跟人一样的感觉是机器人研究中的一个重要课题,而将视觉赋予机器人,让机器人能够跟随人们的移动而移动则是一项热门的项目,文中主要介绍了通过Pixy图像识别传感器来识别物体,并由Arduino控制板来控制小车跟踪移动的设计。

上海某种猪场猪耳坏死综合症的诊治

2012年6月上海某种猪场4～10周龄保育猪发生以耳溃疡和坏死等病变为主的疾病,经临床检查和实验室诊断,确认本病为猪耳坏死综合症(PNES),致病因子为猪葡萄球菌和Ⅱ型圆环病毒,由此进行了针对性的防治。

无人机目标跟踪系统的设计与实现

设计了一种通过颜色识别技术与超声波测距技术进行目标检测和跟踪的无人机目标跟踪系统。采用Arduino Mega 2560为主控板,利用Pixy2视觉识别传感器模块、超声波模块HC-SR04作为跟踪目标信息采集装置与四旋翼无人机机体共同构成系统的硬件部分。开发了应用视觉识别与超声波信息控制无人机进行自动跟踪的控制程序。实验结果显示,使用Pixy2传感器模块可以识别多种形状和颜色的目标物体,而超声波模块辅助识别增加了系统识别的精准性,无人机可以根据所获得的数据进行目标物体的识别与跟踪,具有较好的智能性、实时性和准确性,实现了无人机准确识别、锁定被测物体的位置,并控制机体进行自主移动跟踪。

基于图像跟踪的云台控制系统设计

图像目标跟踪、定位在安防、机器人、自动装配等领域有广泛的应用。本文研究了单目视觉+云台的目标跟踪控制系统设计方法。以STM32单片机作为系统微控制器,采用Pixy(CMUcam5)摄像头,通过云台控制,实现了目标的识别与定位。结合串口通信电路,把获取的颜色,位置坐标等信息传到核心处理器中,通过信息分析,结合按键电路的模式切换,将运算结果显示在液晶显示屏上;软件采用独立式分块编程的设计方式,逻辑结构简单清晰,最终实现对采集到的位置坐标进行云台模拟控制。经过多次的实验测试表明,系统各个模块配合良好、实时性好、性能稳定,控制准确的特点,达到了设计要求。

基于激光SLAM的助老机器人

针对我国当前老龄化的进程加快,助老服务需求增加的问题。设计了一款基于激光雷达SLAM(同时定位与地图构建)的室内助老机器人。该机器人利用Gmapping粒子滤波算法,通过二维激光雷达与里程计进行地图的构建与自身的定位。可以通过机器人携带Pixy相机对目标物体进行定位并抓取,辅助老人生活。该系统经过验证,运行良好,达到了设计需求。

基于STM32F407的小型移动机器人设计

以STM32F407单片机为控制器,以Pixy图像识别传感器为图像采集单元,设计了一种道路寻迹机器人,该机器人能完成自主移动控制,路障识别,路径规划等功能,设计结果验证该方法的正确性与有效性。

“PIXIE”简易微功率电报收发机的安装与改进

笔者曾收到了一位素未谋面的高中生的来信。他在信中说到:'你能否向我提供1～2种适合初学者的入门收发信机的电原理图及印板电路图。现在,一台成品机价格太高,我无法承受,只有想法组装,但找不到图纸。能否给我提供一份?

IBM高密度硬盘技术“Pixie Dust”

多媒体内容的处理和存储,对硬盘容量的需求会持续增长。笔记本电脑硬盘由于体积方面的要求更苛刻,容量一直落后于台式机和服务器硬盘。不过,IBM公司前不久推出了世界上容量最大的笔记本电脑硬盘——Travelstar 80GN。