🤖 Практическая работа

Программирование робота с машинным зрением

Урок 18 • 7 класс STEM • 45 минут

👁️ Зрение
🔧 Калибровка
💻 Алгоритмы
🎯 Сортировка

🎯 Цель работы

Создать робота-сортировщика:

  • Распознавание объектов по цвету
  • Автоматическая сортировка в контейнеры
  • Адаптация к условиям освещения
  • Надежная работа системы

Практические навыки:

  • Калибровка оптических датчиков
  • Программирование алгоритмов распознавания
  • Отладка и оптимизация системы
  • Работа в команде

STEM-интеграция:

  • Физика: оптика, освещение, отражение света
  • Математика: пороговые значения, статистика
  • Технология: конструирование, механизмы
  • Информатика: алгоритмы, логические операции

📋 План работы

Этапы выполнения (90 минут)

  1. Сборка робота (10 мин) - конструкция с датчиком
  2. Калибровка датчика (15 мин) - настройка под освещение
  3. Программирование распознавания (20 мин) - алгоритмы определения цвета
  4. Программирование сортировки (15 мин) - механизм доставки объектов
  5. Тестирование и отладка (10 мин) - проверка работы
  6. Демонстрация (10 мин) - презентация результатов

Результат

Полностью функциональный робот-сортировщик, способный различать цвета и раскладывать объекты по соответствующим контейнерам.

1️⃣ Конструкция робота с системой зрения

🔧 Основные компоненты

Базовая платформа

  • Контроллер - управляющий блок
  • Моторы - для перемещения робота
  • Источник питания - аккумулятор или батареи
  • Каркас - механическая основа

Система зрения

  • Датчик цвета RGB - основной сенсор
  • Источник освещения - светодиод или лампа
  • Экранирование - защита от внешнего света
  • Крепление датчика - регулируемое положение

Механизм сортировки

  • Захватный механизм - клешня или совок
  • Поворотный стол - для ориентации к контейнерам
  • Транспортер - подача объектов
  • Контейнеры - для разных цветов

📐 Геометрия размещения датчика

Оптимальное расстояние

$$d_{опт} = \frac{D_{датчика}}{2 \times \tan(\alpha/2)}$$

где:

  • $d_{опт}$ - расстояние до объекта
  • $D_{датчика}$ - диаметр области измерения
  • $\alpha$ - угол обзора датчика

Типичные значения:

  • Расстояние: 10-30 мм
  • Угол к поверхности: 90° (перпендикулярно)
  • Размер области измерения: 5-15 мм

Влияние геометрии на точность

  • Слишком близко → малая область измерения, нестабильность
  • Слишком далеко → влияние окружающего света
  • Неправильный угол → искажение цветов

💡 Система освещения

Типы подсветки

Прямая подсветка:

  • Светодиод рядом с датчиком
  • Яркое освещение объекта
  • Четкие цвета, резкие тени

Диффузная подсветка:

  • Рассеянный свет
  • Равномерное освещение
  • Мягкие тени, естественные цвета

Кольцевая подсветка:

  • Светодиоды вокруг датчика
  • Равномерное освещение со всех сторон
  • Минимум теней

Расчет освещенности

$$E = \frac{I \times \cos(\theta)}{r^2}$$

где:

  • $E$ - освещенность (лк)
  • $I$ - сила света источника (кд)
  • $\theta$ - угол падения света
  • $r$ - расстояние до источника (м)

2️⃣ Калибровка датчика цвета

🎨 Понимание RGB-модели

Компоненты цвета

RGB значения (0-255 каждый):

  • R (Red) - красная составляющая
  • G (Green) - зеленая составляющая
  • B (Blue) - синяя составляющая

Примеры цветов:

  • Красный: R=255, G=0, B=0
  • Зеленый: R=0, G=255, B=0
  • Синий: R=0, G=0, B=255
  • Желтый: R=255, G=255, B=0
  • Белый: R=255, G=255, B=255
  • Черный: R=0, G=0, B=0

Цветовые соотношения

$$K_{красный} = \frac{R}{R+G+B}$$ $$K_{зеленый} = \frac{G}{R+G+B}$$ $$K_{синий} = \frac{B}{R+G+B}$$

📊 Процесс калибровки

Шаг 1: Подготовка эталонов

Объекты для калибровки:

  • Красный кубик
  • Зеленый кубик
  • Синий кубик
  • Желтый кубик
  • Белый лист (эталон освещения)
  • Черный материал

Шаг 2: Измерение базовых значений 

1Алгоритм калибровки:
21. Установить стандартное освещение
32. ДЛЯ каждого цвета:
4   а) Поместить объект под датчик
5   б) Выполнить 10 измерений
6   в) Вычислить среднее значение R, G, B
7   г) Записать результат в таблицу
83. Вычислить пороговые значения
94. Протестировать распознавание

📈 Таблица калибровки

Цвет R_среднее G_среднее B_среднее Сумма Условие распознавания
Красный 180 45 40 265 R > 1.5×(G+B)
Зеленый 50 200 55 305 G > 1.5×(R+B)
Синий 40 60 190 290 B > 1.5×(R+G)
Желтый 200 180 50 430 (R+G) > 3×B
Белый 220 215 210 645 Сумма > 600
Черный 25 30 20 75 Сумма < 100

Математическая обработка

Среднее значение: $$\bar{X} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n X_i$$

Стандартное отклонение: $$\sigma = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n (X_i - \bar{X})^2}$$

Доверительный интервал: $$[\bar{X} - 2\sigma, \bar{X} + 2\sigma]$$

🌟 Коррекция освещения

Влияние внешнего света

Коэффициент освещения: $$K_{освещ} = \frac{Белый_{эталон}}{Белый_{измеренный}}$$

Коррекция значений: $$R_{корр} = R_{измер} \times K_{освещ}$$ $$G_{корр} = G_{измер} \times K_{освещ}$$ $$B_{корр} = B_{измер} \times K_{освещ}$$

Алгоритм адаптации 

 1Функция: АдаптацияКОсвещению()
 21. Измерить белый эталон
 32. Вычислить сумму: S_эталон = R + G + B
 43. ЕСЛИ S_эталон > 700 ТО
 5     коэффициент = 0.8  // яркий свет
 6   ИНАЧЕ ЕСЛИ S_эталон < 400 ТО
 7     коэффициент = 1.3  // тусклый свет
 8   ИНАЧЕ
 9     коэффициент = 1.0  // нормальный свет
104. Применить коэффициент ко всем измерениям

3️⃣ Алгоритмы распознавания цветов

🧠 Логика принятия решений

Простой алгоритм по доминирующему цвету 

 1Функция: ОпределитьЦветПростой(R, G, B)
 21. Найти максимальное значение: MAX = max(R, G, B)
 32. ЕСЛИ MAX = R ТО
 4     ЕСЛИ R > G + B ТО цвет = "Красный"
 5     ИНАЧЕ цвет = "Неопределенный"
 6   ИНАЧЕ ЕСЛИ MAX = G ТО
 7     ЕСЛИ G > R + B ТО цвет = "Зеленый"  
 8     ИНАЧЕ цвет = "Неопределенный"
 9   ИНАЧЕ
10     ЕСЛИ B > R + G ТО цвет = "Синий"
11     ИНАЧЕ цвет = "Неопределенный"
123. Вернуть цвет

Улучшенный алгоритм с порогами 

 1Функция: ОпределитьЦветТочно(R, G, B)
 21. Применить коррекцию освещения
 32. Вычислить общую яркость: S = R + G + B
 43. 
 5   ЕСЛИ S < 100 ТО
 6     цвет = "Черный"
 7   ИНАЧЕ ЕСЛИ S > 600 ТО
 8     цвет = "Белый"
 9   ИНАЧЕ ЕСЛИ R > 1.5×(G+B) И R > 120 ТО
10     цвет = "Красный"
11   ИНАЧЕ ЕСЛИ G > 1.5×(R+B) И G > 120 ТО
12     цвет = "Зеленый"
13   ИНАЧЕ ЕСЛИ B > 1.5×(R+G) И B > 120 ТО
14     цвет = "Синий"
15   ИНАЧЕ ЕСЛИ (R+G) > 3×B И R > 100 И G > 100 ТО
16     цвет = "Желтый"
17   ИНАЧЕ
18     цвет = "Неопределенный"
194. Вернуть цвет

📊 Статистическая обработка

Фильтрация случайных ошибок 

1Функция: НадежноеРаспознавание()
21. Выполнить 5 измерений подряд
32. ДЛЯ каждого измерения определить цвет
43. Подсчитать частоту каждого цвета
54. ЕСЛИ один цвет встречается ≥ 3 раза ТО
6     результат = этот_цвет
7   ИНАЧЕ
8     результат = "Неопределенный"
95. Вернуть результат

Сглаживание значений

Скользящее среднее: $$R_{сглаж}(n) = \frac{1}{k}\sum_{i=0}^{k-1} R(n-i)$$

где $k$ - размер окна сглаживания (3-5 измерений)

Преимущества:

  • Снижение влияния случайных помех
  • Более стабильное распознавание
  • Лучшая работа при плохом освещении

🎯 Уверенность распознавания

Метрика уверенности 

 1Функция: ВычислитьУверенность(R, G, B, определенный_цвет)
 21. Вычислить "расстояние" до эталона цвета
 32. ЕСЛИ определенный_цвет = "Красный" ТО
 4     идеальный_R = 200, идеальный_G = 50, идеальный_B = 50
 5   // ... для других цветов
 63. Расстояние = √[(R-идеальный_R)² + (G-идеальный_G)² + (B-идеальный_B)²]
 74. Уверенность = 100 - (Расстояние / 3)
 85. ЕСЛИ Уверенность < 70 ТО
 9     выдать предупреждение "Низкая уверенность"
106. Вернуть Уверенность

Практическое применение

  • Уверенность > 90% - надежное распознавание
  • Уверенность 70-90% - приемлемое качество
  • Уверенность < 70% - требуется повторное измерение

4️⃣ Программирование системы сортировки

🔄 Основной цикл работы

Алгоритм главной программы 

 1Программа: РоботСортировщик
 21. Инициализация системы
 3   - Калибровка датчиков
 4   - Установка начальной позиции
 5   - Проверка механизмов
 6   
 72. Главный цикл:
 8   ПОКА система_включена ВЫПОЛНЯТЬ
 9     а) Ожидать появления объекта
10     б) Распознать цвет объекта
11     в) Принять решение о сортировке
12     г) Выполнить сортировку
13     д) Вернуться в исходную позицию
14     е) Обновить статистику
15   КОНЕЦ ЦИКЛА
16   
173. Завершение работы
18   - Сохранить статистику
19   - Парковка в безопасной позиции

Управление состояниями 

 1Перечисление: СостоянияРобота
 2- ОЖИДАНИЕ
 3- ИЗМЕРЕНИЕ
 4- АНАЛИЗ
 5- ЗАХВАТ
 6- ТРАНСПОРТИРОВКА
 7- ВЫГРУЗКА
 8- ВОЗВРАТ
 9
10Переменная: текущее_состояние = ОЖИДАНИЕ

🎯 Алгоритм сортировки

Простая сортировка по цветам 

 1Функция: ВыполнитьСортировку(определенный_цвет)
 21. Подъехать к объекту
 32. Захватить объект
 43. ВЫБРАТЬ определенный_цвет:
 5   СЛУЧАЙ "Красный":
 6     ПоехатьККонтейнеру(1)
 7   СЛУЧАЙ "Зеленый":
 8     ПоехатьККонтейнеру(2)
 9   СЛУЧАЙ "Синий":
10     ПоехатьККонтейнеру(3)
11   СЛУЧАЙ "Желтый":
12     ПоехатьККонтейнеру(4)
13   ПО_УМОЛЧАНИЮ:
14     ПоехатьККонтейнеру(0)  // контейнер для неопознанных
154. Выгрузить объект
165. Подать звуковой сигнал
176. Вернуться к началу

Оптимизированная сортировка 

1Функция: УмнаяСортировка()
21. Проанализировать очередь объектов
32. Определить оптимальный маршрут
43. Сгруппировать объекты одного цвета
54. Минимизировать количество поездок
65. Выполнить серию операций

⚙️ Управление механизмами

Захватный механизм 

 1Функция: ЗахватитьОбъект()
 21. Опустить захват
 32. Разжать "клешни"
 43. Придвинуться к объекту
 54. Сжать "клешни"
 65. ЕСЛИ датчик_касания = TRUE ТО
 7     Поднять захват
 8     результат = "Успех"
 9   ИНАЧЕ
10     результат = "Неудача"
116. Вернуть результат

Система перемещения 

1Функция: ПоехатьККонтейнеру(номер)
21. Вычислить угол поворота: угол = номер × 90°
32. Повернуться на угол
43. Проехать расстояние_до_контейнера
54. Точно позиционироваться над контейнером

Расчет поворота: $$\alpha = \frac{360°}{N_{контейнеров}} \times номер_контейнера$$

где $N_{контейнеров}$ - общее количество контейнеров

📊 Система мониторинга

Сбор статистики 

 1Структура: СтатистикаРаботы
 2- общее_количество_объектов
 3- красных_объектов
 4- зеленых_объектов  
 5- синих_объектов
 6- желтых_объектов
 7- неопознанных_объектов
 8- ошибок_захвата
 9- времени_работы
10
11Функция: ОбновитьСтатистику(цвет, успех_операции)
121. общее_количество_объектов++
132. ВЫБРАТЬ цвет:
14   СЛУЧАЙ "Красный": красных_объектов++
15   // ... для других цветов
163. ЕСЛИ НЕ успех_операции ТО ошибок_захвата++
174. Вывести статистику на дисплей

Индикация состояния

  • Зеленый LED - система готова
  • Желтый LED - выполняется операция
  • Красный LED - ошибка или неопознанный объект
  • Звуковые сигналы - подтверждение операций

5️⃣ Тестирование и отладка

🔍 Методика тестирования

Поэтапное тестирование

Этап 1: Тест датчика

 1Тест: ПроверкаДатчика()
 21. Поместить эталонные объекты
 32. ДЛЯ каждого объекта:
 4   - Измерить RGB значения
 5   - Сравнить с калибровочными данными
 6   - Записать отклонения
 73. Вычислить точность распознавания:
 8   точность = (правильных_ответов / общих_тестов) × 100%
 94. ЕСЛИ точность < 90% ТО
10     требуется повторная калибровка

Этап 2: Тест механизмов

1Тест: ПроверкаМеханизмов()
21. Тест захвата: попытаться захватить тестовый объект
32. Тест перемещения: проехать к каждому контейнеру
43. Тест выгрузки: разместить объект в контейнере
54. Измерить времена выполнения операций
65. Проверить повторяемость результатов

🐛 Типичные проблемы и решения

Проблемы распознавания

Проблема: Путает красный и желтый цвета Решение:

11. Проверить калибровку красного и желтого
22. Увеличить контрастность условия:
3   ЕСЛИ R > 2×G И R > 3×B ТО "Красный"
4   ЕСЛИ R > 1.2×B И G > 1.2×B ТО "Желтый"
53. Улучшить освещение объектов

Проблема: Нестабильное распознавание Решение:

11. Увеличить количество измерений до 7-10
22. Добавить сглаживание:
3   текущий_цвет = (предыдущий_цвет + новый_цвет) / 2
43. Установить минимальную уверенность 80%

Проблемы механики

Проблема: Робот не может захватить объект Диагностика:

11. Проверить позиционирование над объектом
22. Убедиться в правильной высоте захвата
33. Проверить силу сжатия "клешней"
44. Протестировать датчик касания

📈 Метрики качества

Основные показатели

Точность распознавания: $$Точность = \frac{Правильно_распознано}{Всего_объектов} \times 100%$$

Время обработки одного объекта: $$T_{обработки} = T_{измерение} + T_{захват} + T_{транспорт} + T_{выгрузка}$$

Эффективность работы: $$Эффективность = \frac{Успешно_отсортировано}{Всего_попыток} \times 100%$$

Целевые значения

  • Точность распознавания: ≥ 95%
  • Время обработки: ≤ 15 секунд на объект
  • Эффективность сортировки: ≥ 90%
  • Надежность захвата: ≥ 95%

🔧 Оптимизация алгоритмов

Ускорение распознавания 

1Оптимизация: БыстроеРаспознавание()
21. Использовать адаптивные пороги
32. ЕСЛИ предыдущий_объект = "Красный" И 
4         текущий_цвет близок к красному ТО
5     сократить количество измерений до 3
63. Кэшировать результаты калибровки
74. Использовать предсказание цвета по контексту

Энергосбережение 

1Оптимизация: ЭкономияЭнергии()
21. Отключать подсветку между измерениями
32. Использовать спящий режим при ожидании
43. Оптимизировать маршруты перемещения
54. Снижать скорость движения при высокой точности

Повышение надежности 

1Функция: Улучшенная_Надежность()
21. Тройная проверка критических операций
32. Автоматическая повторная калибровка каждые 100 объектов
43. Мониторинг температуры датчиков
54. Резервное копирование настроек

6️⃣ Демонстрация и результаты

🎭 Подготовка к демонстрации

Сценарий демонстрации

Этап 1: Презентация конструкции (2 мин)

1Рассказать о роботе:
21. Показать основные узлы робота
32. Объяснить принцип работы датчика
43. Продемонстрировать механизм сортировки
54. Рассказать об особенностях конструкции

Этап 2: Демонстрация калибровки (2 мин)

1Показать процесс настройки:
21. Поместить эталонные цвета под датчик
32. Показать изменение RGB значений на дисплее
43. Объяснить, как выбирались пороговые значения
54. Продемонстрировать влияние освещения

Этап 3: Рабочая демонстрация (4 мин)

1Полный цикл сортировки:
21. Поместить 5-6 объектов разных цветов
32. Запустить автоматическую сортировку
43. Комментировать действия робота
54. Показать результат в контейнерах

📊 Анализ результатов

Таблица результатов тестирования

Параметр Целевое значение Достигнутый результат Оценка
Точность распознавания ≥95% ___% ✅/❌
Время на объект ≤15 сек ___ сек ✅/❌
Успешность захвата ≥95% ___% ✅/❌
Точность размещения ≥90% ___% ✅/❌
Стабильность при разном освещении Работает ✅/❌ ✅/❌

Статистика работы 

1Отчет о работе робота:
2- Всего обработано объектов: ___
3- Красных: ___ (___%)
4- Зеленых: ___ (___%)  
5- Синих: ___ (___%)
6- Желтых: ___ (___%)
7- Неопознанных: ___ (___%)
8- Ошибок сортировки: ___ (___%)

🏆 Критерии оценки работы

Техническое исполнение (40%)

  • Точность распознавания - правильность определения цветов
  • Надежность механизмов - стабильность захвата и перемещения
  • Скорость работы - время обработки одного объекта
  • Качество сборки - прочность и функциональность конструкции

Алгоритмическое решение (30%)

  • Логика распознавания - правильность алгоритма определения цвета
  • Обработка ошибок - реакция на нештатные ситуации
  • Оптимизация - эффективность кода и алгоритмов
  • Адаптивность - способность работать при разных условиях

Презентация результатов (20%)

  • Ясность изложения - понятное объяснение принципов работы
  • Демонстрация понимания - ответы на технические вопросы
  • Командная работа - распределение ролей и взаимодействие
  • Готовность к демонстрации - организованность презентации

Инновационность (10%)

  • Оригинальные решения - нестандартные подходы к задачам
  • Дополнительные функции - возможности сверх базового задания
  • Улучшения алгоритма - оптимизации и усовершенствования

🎯 Конкурсные номинации

“Самый точный робот”

  • Наивысшая точность распознавания цветов

“Скоростной сортировщик”

  • Минимальное время обработки объектов

“Самый надежный”

  • Наименьшее количество ошибок и сбоев

“Лучший алгоритм”

  • Наиболее элегантное программное решение

“Инженерное совершенство”

  • Лучшая конструкция и механические решения

“Командная работа”

  • Лучшая организация работы в группе

Голосование и награждение

  • Каждая группа оценивает работы других
  • Учитель подводит итоги по техническим критериям
  • Награждение дипломами и призами

7️⃣ Анализ и выводы

🔍 Рефлексия работы

Метод “Плюс-Минус-Интересно”

Что получилось хорошо (Плюс):

  • Какие этапы работы прошли успешно?
  • Какие технические решения оказались удачными?
  • Что помогло в достижении цели?

Что вызвало трудности (Минус):

  • Какие проблемы были наиболее сложными?
  • Где потребовалось больше времени, чем планировалось?
  • Какие ошибки были допущены?

Что показалось интересным:

  • Какие новые знания получили?
  • Что удивило в процессе работы?
  • Какие идеи для дальнейшего развития появились?

📚 Полученные знания и навыки

Технические навыки

  • Калибровка датчиков - настройка оптических систем
  • Алгоритмы распознавания - логика принятия решений
  • Программирование роботов - управление механизмами
  • Отладка систем - поиск и устранение проблем

STEM-компетенции

  • Физика: понимание оптических явлений и освещения
  • Математика: работа с пороговыми значениями и статистикой
  • Технология: конструирование и механика
  • Информатика: алгоритмическое мышление и программирование

Универсальные навыки

  • Работа в команде - распределение ролей и взаимодействие
  • Решение проблем - анализ ситуаций и поиск решений
  • Критическое мышление - оценка результатов и оптимизация
  • Презентация результатов - представление технических решений

🚀 Перспективы развития

Возможные улучшения робота

Расширение функциональности:

  • Распознавание форм объектов (круг, квадрат, треугольник)
  • Сортировка по размеру
  • Подсчет количества объектов каждого типа
  • Обнаружение дефектов на поверхности

Технические усовершенствования:

  • Использование камеры вместо простого датчика цвета
  • Добавление искусственного интеллекта
  • Создание системы самообучения
  • Интеграция с облачными сервисами

Применение в реальном мире

Промышленность:

  • Сортировка деталей на конвейере
  • Контроль качества продукции
  • Автоматизация упаковки
  • Роботизированные склады

Повседневная жизнь:

  • Сортировка мусора для переработки
  • Организация предметов в доме
  • Помощь людям с ограниченными возможностями
  • Образовательные роботы

🎓 Связь с будущей профессией

Профессии в робототехнике

  • Инженер-робототехник ($65,000-$120,000/год)
  • Программист встроенных систем ($70,000-$130,000/год)
  • Специалист по машинному зрению ($80,000-$140,000/год)
  • Инженер по автоматизации ($60,000-$110,000/год)

Необходимые навыки для карьеры

Технические:

  • Программирование (Python, C++, ROS)
  • Математика и алгоритмы
  • Электроника и микроконтроллеры
  • 3D-моделирование и проектирование

Личностные:

  • Аналитическое мышление
  • Терпение и настойчивость
  • Способность к командной работе
  • Непрерывное обучение

Образовательный путь

  1. Школа: углубленная математика, физика, информатика
  2. ВУЗ: инженерные специальности, робототехника, ИИ
  3. Стажировки: практика в технологических компаниях
  4. Курсы: постоянное изучение новых технологий

8️⃣ Домашнее задание и проекты

📝 Структура отчета

Обязательная часть отчета

1. Описание проекта

  • Цель работы и поставленные задачи
  • Описание конструкции робота
  • Схема размещения датчиков и механизмов

2. Процесс калибровки

  • Таблица измеренных RGB-значений
  • Выбранные пороговые значения
  • Влияние освещения на результаты

3. Алгоритм работы

  • Блок-схема алгоритма распознавания
  • Псевдокод основных функций
  • Логика принятия решений

4. Результаты тестирования

  • Статистика распознавания по каждому цвету
  • Время выполнения операций
  • Анализ ошибок и их причин

🎯 Дополнительные задания (по выбору)

Уровень 1: Исследование

Задание: “Анализ влияния освещения”

1Исследовать зависимость точности распознавания от:
21. Интенсивности освещения (яркий/тусклый свет)
32. Типа освещения (лампа накаливания/LED/солнечный свет)
43. Угла падения света на объект
54. Цвета фона под объектом
6
7Построить графики зависимостей
8Сделать выводы о оптимальных условиях

Уровень 2: Развитие проекта

Задание: “Расширение функциональности”

1Добавить к роботу одну из функций:
21. Распознавание простых геометрических форм
32. Сортировка по размеру объектов
43. Подсчет статистики с выводом на экран
54. Звуковые комментарии к действиям робота
6
7Описать алгоритм реализации
8Протестировать и оценить эффективность

Уровень 3: Исследовательский проект

Задание: “Сравнение методов распознавания”

1Сравнить эффективность различных подходов:
21. Простое пороговое сравнение
32. Статистическое усреднение
43. Метод ближайшего соседа в RGB-пространстве
54. Нормализация по яркости
6
7Провести серию экспериментов
8Построить сравнительную таблицу
9Рекомендовать лучший метод

🔬 Творческие проекты

Проект “Умный сортировщик мусора”

Концепция: Робот для автоматической сортировки отходов Технические требования:

  • Распознавание материалов (пластик, стекло, металл)
  • Определение пригодности для переработки
  • Статистика переработанного мусора
  • Экологическая значимость проекта

Проект “Помощник для слабовидящих”

Концепция: Устройство для определения цветов предметов Технические требования:

  • Голосовое оповещение о цвете
  • Портативная конструкция
  • Работа от батареек
  • Простота использования

Проект “Контроль качества на производстве”

Концепция: Система обнаружения дефектов продукции Технические требования:

  • Обнаружение царапин и пятен
  • Проверка правильности цвета
  • Автоматическое отбраковывание
  • Ведение статистики брака

📚 Дополнительные материалы

Рекомендуемая литература

Книги:

  • “Основы робототехники” - Крэйг Джон
  • “Машинное зрение” - Форсайт Дэвид
  • “Программирование роботов” - Кук Дэвид

Онлайн-ресурсы:

  • OpenCV tutorials (opencv.org)
  • ROS documentation (ros.org)
  • Arduino project hub (projecthub.arduino.cc)

Программное обеспечение

Для симуляции:

  • Gazebo - симулятор роботов
  • V-REP - виртуальная робототехническая платформа
  • RobotStudio - среда программирования роботов

Для обработки изображений:

  • OpenCV - библиотека компьютерного зрения
  • ImageJ - анализ изображений
  • MATLAB Image Processing Toolbox

Интернет-сообщества

  • Reddit: r/robotics, r/MachineLearning
  • GitHub: проекты по робототехнике
  • YouTube: каналы по робототехнике и ИИ
  • Stack Overflow: решение технических проблем

🎉 Заключение

Что мы достигли сегодня

Практические результаты:

  • ✅ Создали функционального робота-сортировщика
  • ✅ Научились калибровать оптические датчики
  • ✅ Запрограммировали алгоритмы распознавания цветов
  • ✅ Провели тестирование и оптимизацию системы

STEM-навыки:

  • Физика: работа с оптикой и освещением
  • Математика: пороговые значения и статистическая обработка
  • Технология: конструирование и механика
  • Информатика: алгоритмы и программирование

Универсальные компетенции:

  • Работа в команде над сложным техническим проектом
  • Решение проблем через итеративное тестирование
  • Критическое мышление при анализе результатов
  • Презентация технических решений

Помните: Сегодня вы создали не просто робота, а комплексную систему искусственного интеллекта, способную “видеть” и принимать решения. Это основа для понимания современных технологий компьютерного зрения!

Следующий урок: “Датчики и сенсоры в робототехнике”