Publicado por Oscar Gonzalez
en DIY
el 23/09/2021
Hemos visto muchas veces timelapses de impresoras 3D de tipo FDM. Es muy fácil si utilizas Octoprint ya que tiene un plugin que lo hace todo. Pero cuando hablamos de las impresoras 3D de resina la cosa cambia. El problema es que si tomas fotos cada poco tiempo, el movimiento final no es fluido debido a que la plataforma sube y baja en los cambios de capa y no está sincronizado con la toma de imagen.
En el genial vídeo que te dejo a continuación verás como utilizando Machine Learning se puede mejorar enormemente la suavidad del movimiento de las fotos capturas y producir un timelapse para impresora 3D de resina realmente espectacular.
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Si te gusta surfear, lo más habitual es que estés pendiente de las olas para saber si puede ser un buen día o no y así ahorrarte un viaje para nada. Existen muchas webcams en Internet para ver las olas de diferentes playas pero siempre tiene que estar pendiente y muy cómodo no es.
Éste proyecto es muy interesante y pretende solucionar precisamente eso, ya sirve como avisador automático cuando hay olas buenas y de forma automática. Utiliza una Raspberry Pi que analiza las imágenes de varias webcams de surf y mediante inteligencia artificial es capaz de saber si las olas son buenas o malas. Todo el conjunto está montado en una caja con una solenoide, que dará unos golpes si detecta unas buenas olas!
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Publicado por Oscar Gonzalez
en Arduino
el 26/07/2021
A estas alturas ya hemos visto muchos proyectos y ejemplos que utilizan Machine Learning de alguna manera, pero rara vez se ve algún ejemplo práctico que pueda ser útil en la vida diaria. Éste proyecto de Samuel Alexander utiliza un Arduino BLE Sense junto con la librería TensorFLow Lite Micro, una versión minimizada que funciona en microcontroladores. De ésta manera puede analizar los diferentes tipos de movimientos en el tenis de mesa y mediante análisis automático, predecir si lo está haciendo bien o mal.
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Scikit-learn es una biblioteca de Python de código abierto para el aprendizaje automático o Machine Learning. La librería soporta algoritmos de como KNN, XGBoost, bosque aleatorio, SVM entre otros.
Está construido sobre Numpy y ayuda en el preprocesamiento, clasificación, la regresión y la agrupación y la selección de modelos entre otros
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La potencia y flexibilidad de Node-Red está más que clara y si todavía no conoces el sistema, te recomiendo encarecidamente que te pongas a ello. Node-Red permite crear una gran variedad de aplicaciones mediante bloques con una mínima o nula programación. Cada bloque tiene una funcionalidad y con eso, te permite ampliar sus funcionalidades casi hasta el infinito.
Una funcionalidad muy interesante es utilizar TensorFlow, la librería que permite crear modelos de Machine Learning así poder por ejemplo reconocer todo tipo de objetos y actuar en consecuencia. Esto lo podrás utilizar tanto en una Raspberry Pi o incluso en una NVIDIA Jetson Nano. En el vídeo que te dejo a continuación, podrás ver en detalle cómo se instala y sobre todo cómo se utiliza dentro de Node-Red.
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