电子鼻项目:ESP32-S3与边缘智能的融合
2024-11-04
在物联网飞速发展的今天,边缘计算和TinyML技术正逐渐成为焦点。想象一下,小小的芯片竟能在设备端实现强大的数据处理与决策,ESP32-S3 芯片就如同一位魔法大师,携手Edge Impulse平台,让电子鼻项目成为现实,带你开启一场奇妙的气味探索之旅。
本系列第四集, DFRobot 高级工程师夏青(Rockets Xia)将为您解读一个非常有意思的边缘计算TinyML实战项目。
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主讲嘉宾:
夏青(Rockets Xia),DFRobot高级工程师,蘑菇云创客空间共同创始人
夏青经常活跃于国内外创客社区。从2008起开始致力推广创客文化,促进创客运动在中国的发展,2010年与中国创客教父李大维等打造国内首个创客空间——新车间。2013年在DFRobot和浦软集团的支持下建设蘑菇云创客空间。作为蘑菇云创客空间共同创始人,经常鼓励和推动社区创客项目的推进。作为DFRobot高级工程师,积极致力于推动人工智能、物联网等先进技术在创客及创客教育领域的落地和推广。
(图片来源:DFRobot)
首先,先来了解一下边缘计算。边缘计算是一种基于分布式计算的环境,它在数据收集源附近,也就是设备端完成数据处理和决策。与集中式的云计算不同,边缘计算避免了数据传输到云端带来的延迟问题,具有实时处理数据的能力和更快的响应时间,同时降低了对云端的依赖,减轻了网络和服务器的负载。在物联网领域,尤其是工业物联网(IIoT)领域,边缘计算具有很高的应用性。
(图片来源:DFRobot)
而TinyML作为一种典型的边缘计算应用,使得在低功耗的设备上可以实现机器学习功能。今天要介绍的电子鼻项目,就采用了ESP32-S3芯片,并使用Edge Impulse平台进行TinyML模型训练和部署,以检测空气中的气体成分,实现气味的识别与分类。
(图片来源:DFRobot)
ESP32-S3芯片是乐鑫的高性能芯片之一,在边缘计算的应用中展现了卓越的性能和低功耗平衡。在前期视频介绍中已经对它有相应的介绍,下面进一步介绍电子鼻项目的具体情况。
(图片来源:DFRobot)
电子鼻项目的硬件组成包括FireBeetle ESP32-S3开发板作为核心控制器,负责整个系统的数据处理和控制;还有甲烷、一氧化碳、甲醛等气体传感器,用于检测空气中的不同气体成分;此外,还需要面包板和跳线来连接各个传感器和开发板。
(图片来源:DFRobot)
项目在完成焊接和组装后,就是模型训练和部署。Edge Impulse 是一款专为物联网设备设计的便捷机器学习平台,可以轻松的完成模型的训练、优化和部署,非常适合电子鼻这样的边缘智能项目。
项目分解如下:
(图片来源:DFRobot)
首先,选择可乐和葡萄汁作做为样本饮料进行实验。将饮料放入封闭容器,保存数据到电脑上,获得 CSV 格式的数据,并加上气味名称的label,以便后期分类和处理。静置十分钟,每个饮料多测几次,以获得更准确的气味数据。测量后用清水冲洗量杯,用风扇清洗容器,让容器内气体恢复正常空白环境,然后再次测量其他数据并保存。
(图片来源:DFRobot)
将 CSV 格式的文件上传到Edge Impulse平台,利用标记功能标记每个数据集,如葡萄汁和可乐,然后通过平台的功能筛选出对饮料气味分析更重要的特征。经过训练和测试,可以得到一个比较准确的模型,它能够自动识别和分类葡萄汁和可乐。
(图片来源:DFRobot)
同样的原理, 对水果进行类似有趣的实验,验证模型是否可以部署在FireBeetleESP32– S3主控板上。实验物品是生芒果和快腐烂的成熟芒果,利用气体传感器判断水果的成熟度。
(图片来源:DFRobot)
这样的电子鼻在仓库管理、生鲜和水果等高价值物品的物流管理中都有应用,可以减少浪费和损失,提供重要数据支持,降低损耗。
以上课程,可以了解了如何利用Firebeetle ESP32-S3主控和Edge Impulse平台构建电子鼻项目,从硬件介绍到模型训练和部署的全过程,展示了Firebeetle ESP32-S3在边缘人工智能应用中的强大能力。
(图片来源:DFRobot)
相信未来,随着物联网和边缘人工智能技术的不断发展,TinyML 的应用场景将更加广阔,能够在端侧跑TinyML模型的Firebeetle ESP32-S3将在智能家居、工业自动化、环境监测等众多领域发挥更大的作用。
本期就是物联网和ESP32系列的最后一期内容,希望能为您带来启发。在下方一并罗列了相关资源的链接,以及ESP32相关产品的编号,方便您进行复刻。
感谢您对本系列的关注,请继续留意我们,获取更多项目和教程。这个系列到此结束,期待与您有缘再见!
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