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Ideas de utilización y videos

Ideas

  • Reconocimiento de color (ID: 1) → Esta función podría utilizarse en un robot de clasificación para identificar objetos de diferentes colores y separarlos según su etiqueta de color. Por ejemplo, podríamos configurar regiones de interés y el sensor devolvería la etiqueta de color (rojo, azul, etc.) para cada región, permitiendo al robot tomar decisiones basadas en la información de color.
  • Detección de bloques de color (ID: 2) → Un ejemplo de uso podría estar en un sistema de seguimiento de objetos donde un robot sigue una pelota de un color específico (como el rojo). El sensor detectaría el bloque de color rojo y proporcionaría su posición, permitiendo al robot ajustar su movimiento para mantener la pelota dentro de su campo de visión
  • Reconocimiento de Apriltag (ID: 3) → Esta tecnología podría aplicarse en la navegación robótica donde un robot utiliza etiquetas Apriltag colocadas en diferentes ubicaciones para orientarse y determinar su posición en un entorno. El sensor identificaría la etiqueta y devolvería su ID y coordenadas.
  • Detección de líneas (ID: 4) → Un uso común sería en robots seguidores de líneas para competiciones o en sistemas automatizados de transporte. El sensor detectaría la línea y proporcionaría los puntos finales y el ángulo, permitiendo al robot seguir el trazado. Otro posible uso es el que ya implementan la mayoría de los coches, que consiste en corregir la dirección, o al menos avisar mediante señales optico-acústicas, de una salida de calzada o cambio de carril.
  • Aprendizaje (ID: 5) → Este algoritmo permitiría a la Sentry2 reconocer objetos personalizados después de un entrenamiento. Un ejemplo podría estar en un control de calidad industrial donde el sensor aprende a identificar piezas defectuosas específicas. Tras el entrenamiento, el sensor podría determinar si el objeto entrenado está o no presente.
  • Reconocimiento de tarjetas (ID: 6) → Se podría utilizar en aplicaciones educativas para interactuar con tarjetas que contienen símbolos, números o señales de tráfico. Por ejemplo, un niño podría mostrar una tarjeta con el número "5" y el sensor la identificaría, devolviendo la etiqueta correspondiente.
  • Reconocimiento facial (ID: 7) → Un ejemplo de aplicación sería en un sistema básico de control de acceso donde el sensor puede detectar si existe una cara y, si se ha entrenado, identificar de quién se trata. También puede detectar si una "cara nueva" lleva máscara.
  • Reconocimiento de 20 clases de objetos (ID: 8) → Esta función se podría utilizar en proyectos de visión por computador básicos para identificar objetos comunes como gatos, coches o personas. Por ejemplo, un robot podría utilizar esa capacidad para "ver" y reaccionar a la presencia de determinados objetos en su entorno.

Videos de la Sentry2

AVISO:

La mayoría de los enlaces que siguen a continuación nos dirigen a páginas escritas en Chino.

Búsqueda en bilibili

Sentry2 es un sensor visual altamente integrado desarrollado por Tongxin Intelligent para las necesidades desde la escuela primaria a estudiantes universitarios en la realización de educación en inteligencia artificial, participación en concursos de robots y proyectos de graduación. Admite dos modos de trabajo: reconocimiento fuera de línea y reconocimiento online. Este vídeo presenta el hardware y los algoritmos de Sentry2 en detalle, permitiendo a los usuarios tener una comprensión intuitiva de qué es Sentry2 y qué puede hacer.

Programa de muestra Makecode: https://makecode.microbit.org/_9akJuiCAg5xj Los sensores de la serie Sentry contienen una función muy práctica: instrucciones de protocolo sencillas. De este modo se puede dejar a un lado la dependencia con la biblioteca oficial y utilizar esta serie de sensores a través de plataformas, no siendo necesario importar archivos de biblioteca, ahorrando recursos valiosos del procesador de la placa de control, además, se pueden ampliar para conectarse al mismo sistema.

¿Qué tiene de distinto el algoritmo de reconocimiento de colores de Sentry2? ¿Cómo configurar la selección del algoritmo? ¿Qué aplicaciones creativas se pueden realizar con este algoritmo?

¿Qué diferencias existen entre el algoritmo de detección de bloques de color de Sentry2 y el algoritmo de reconocimiento de colores? ¿Qué diferencias existen en comparación con productos similares? ¿Cómo configurar la selección del algoritmo? ¿Qué aplicaciones creativas se pueden realizar con este algoritmo?

Se han suministrado 5V a Sentry2 ¿Por qué Sentry2 se reinicia con una pantalla negra o no funciona? Cuando se alimenta a Sentry2 a través del puerto USB, ¿cómo se debe conectar Sentry2 a la placa base o a la placa de expansión de la placa base?

Uno de los aspectos más destacados de Sentry2 es que tiene un chip WiFi ESP8285 incorporado que está abierto a la programación de los usuarios, ya sea para escribir programas de control o para desarrollar funciones relacionadas con WiFi, como la identificación en la nube y el acceso a Internet de las cosas.