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Dans les milieux scolaires, il devient courant de rencontrer une armoire Ergotron (chariot de recharge). Celle-cis sont destinés au stockage de PC, Laptop et tablette.
Dans cet article, nous allons parler de l'automatisation d'une telle armoire.
Projet mis en place à la demande du Lycée Français Jean-Monnet. L'occasion pour MCHobby de mettre son savoir-faire à l'épreuve
L'armoire Ergotron
Commençons par jeter un petit coup d'oeil sur une armoire Ergotron. Cette armoire dispose de serrures et même d'un anneau pour cadenas.
Itération 1: intégration
Chaque professeur dispose d'une cartes RFID fournie par le lycée. Système largement employé en interne et qui devrait idéalement permettre l'ouverture de l'armoire.
D'un détecteur d'ouverture de porte. Il ne faut pas qu'elle reste ouverte trop longtemps.
D'une interface utilisateur rudimentaire (buzzer, Led Rouge et Verte)
D'un fichier d'autorisation (inclus dans le système)
D'un fichier de log qui a ouvert l'armoire et quand? Quel sont les tentatives infructueuses.
Cette première itération débouche sur une carte de contrôle capable de fonctionner sur une batterie 12V (ou depuis un bloc d'alimentation 12V).
Une carte contrôleur avec le capteur RFID au dessus pour permettre une lecture directe des cartes RFIDs.
Itération 1: RFID + buzzer + LEDs
Au dessous la carte contrôleur présente toute l'électronique nécessaire au contrôle de l'armoire (détecteur de porte, loquet électro-magnétique)
Itération 1: carte contrôleur + détecteur de porte + ouverture de porte
Le loquet électromagnétique permet d'autoriser l'ouverture de l'armoire pendant une dizaine de seconde lorsque la carte présentée sur le lecteur est accepté.
L'image ci-dessous présente la modification nécessaire sur le système de fermeture pour empêcher/autoriser l'ouverture de l'armoire.
Itération 2: support WiFi
Ce qui serait bien maintenant, c'est de pouvoir utiliser une connexion WiFi pour:
mettre à jour le fichier d'autorisation de la carte de contrôle. A intervalle régulier ou sur demande
téléverser les logs sur un serveur
autoriser une ouverture à distance (via requête WiFi).
L'ajout d'un afficheur LCD et d'un clavier numérique permet également de saisir des codes d'ouvertures (code pin) ou d'activer des fonctions spéciales.
Version avec Pico Wireless + LCD + KeyPad
Version avec Pico Wireless + LCD + KeyPad
Cette version WiFi du projet s'accompagne d'une API permettant à l'ensemble d'offrir les services connectés à l'armoire. Cette API est également implémentée à l'aide de Flask et Python mais peut très bien être ré-implémentée sur un autre système/autre langage (ex C#)
L'afficheur LCD (avec rétro-éclairage RGB) sera bien utile pour affichés messages et autorisation d'accès.
Afficheur complémentaire
Information générale
Espace disponible
Statut de la connectivité WiFi
Ligne de statut (indiquant ici la saisir d'un code Pin)
Des caractères personnalisés ajoutés au projet permettent l'affichage de la connectivité WiFi.
Itération 3: détection des ordinateurs
En 3ieme itération, le but est de détecter les ordinateurs présents et absents. Il ne s'agit pas ici de savoir si l'emplacement est occupé ou vide mais bien d'identifier l'ordinateur qui y est inséré!
Pour résoudre ce problème, nous faisons appel à l'impression 3D pour créer un réceptacle pour les ordinateurs.
Cette impression 3D prend place dans les divers emplacement et permet d'insérer un ordinateur tout en le maintenant bien en position. Cette précision est nécessaire pour décoder le pictogramme d'identification apposé sur l'ordinateur, tablette, chromebook.
Ces éléments imprimés en 3D s'accompagnent de cartes d'acquisition (Reader), d'un bus de données blindé et d'une carte contrôleur.
Reader, Bus de données et Controleur
Controleur pour 3 bus de données
On y retrouve encore une fois un Raspberry-Pi Pico qui s'occupe de la gestion des bus et collecte des informations. Le contrôleur met les données à disposition par l'intermédiaire d'une simple liaison série (le protocole est vraiment très simple).
L'intérêt de cette solution réside dans son autonomie car:
Il détecte automatiquement les emplacements (slot) disponibles.
Il détecte les conflits d'adresses sur un bus.
Il est capable de faire l'acquisition des données de la carte d'acquisition sur simple demande.
Voici, par exemple, un extrait d'échange entre un hôte et la carte contrôleur pour lister les emplacements détectés (commande VIEW).
Dans le même temps, le projet principal a bénéficié d'un petit upgrade. Il est maintenant capable d'accepter une double alimentation batterie + réseau électrique. Inutile d'utiliser la batterie si le l'armoire est branchée sur le réseau électrique (ce qui sera forcement le cas lorsque les PCs sont mis en charge).
Il s’agit là peut-être d’une question que vous vous posez depuis un moment… Ou en tout cas si vous souhaitez acquérir un nouvel ordinateur. En effet, quand on regarde la fiche descriptive d’un PC, on s’aperçoit qu’il existe de nombreux composants aidant, ou non, à améliorer les performances de la machine. Aujourd’hui, l’un d’entre eux nous intéresse particulièrement : le processeur. Comment ça marche ? On vous en parle.
Quel est le rôle premier d’un processeur dans un PC ?
C’est en regardant les divers modèles de processeurs disponibles que l’on se rend compte à quel point ce composant PC est important. En effet, il en existe pléthore et pour toutes les bourses ! À vrai dire, ce n’est pas par hasard que le rôle du processeur est souvent évoqué quand on parle d’un ordinateur, ou même d’un smartphone et d’une console, puisqu’il s’agit du chef d’orchestre de l’ensemble des composants.
Le processeur, c’est donc l’élément qui va gérer les autres : carte graphique, mémoire vive (RAM), carte mère ou encore les différentes connectiques que vous pouvez avoir. C’est le véritable cerveau de l’ordinateur et plus il est puissant, plus ce dernier sera réactif. Bref, le processeur est la pièce maîtresse de votre ordinateur et le choix de son modèle doit être mûrement réfléchi.
Comment le processeur du PC est-il utilisé concrètement ?
Savoir qu’il est la pièce maîtresse de votre PC est une chose, mais, réellement, à quoi sert le processeur ? Il s’occupe de tout ou presque, voici une liste des éléments qu’il gère (loin d’être exhaustive) :
Calcul des éléments demandés par les logiciels comme votre système d’exploitation ou votre navigateur web
Soutien à la carte graphique pour le jeu vidéo, notamment sur les actions réalisées par les PNJ ou les simulations
Gestion du multitâche, très pratique si vous faites mille et une choses avec votre PC
Traitement des commandes comme dans le cas d’une feuille de calcul complexe avec un logiciel comme Excel
Compression et décompression de la vidéo lors d’un appel vidéo (très utilisé dans le milieu professionnel)
Mises à jour et installation de logiciels, notamment concernant les vérifications de sécurité
Bref, nous pourrions encore continuer cette liste très longtemps tant les tâches du processeur sont nombreuses, voire presque infinies… Vu l’importance de ce dernier, nous ne pouvons que vous recommander de choisir le meilleur modèle en fonction de vos besoins.
Est-il difficile de choisir le bon processeur en fonction de l’usage du PC ?
C’est à partir de ce moment que vous pourriez avoir quelques craintes. En effet, comment faire pour choisir le bon processeur en fonction des besoins que nous pourrions avoir. La bonne nouvelle, c’est que les constructeurs font en sorte de proposer des gammes assez claires pour leurs modèles (Intel, AMD, Apple et Snapdragon). Généralement, nous avons l’entrée, le milieu et le haut de gamme.
Parfois, il est même possible d’avoir du très haut de gamme. Par exemple, chez Intel, cela se matérialise par des appellations comme i3, i5, i7 et i9. Enfin, au sein de chacune de ces gammes, vous avez différents modèles plus ou moins puissants également. Bref, il est très facile de trouver le processeur pour l’usage que vous en aurez !
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Visiblement la fondation Raspberry Pi n’est pas à l’abri de l’engouement pour l’intelligence artificielle !
Début juin, la maison mère Raspberry avait ainsi annoncé le lancement du Raspberry Pi AI Kit, une extension pour le Raspberry Pi 5 visant à ajouter une unité de calcul dédiée à l’intelligence artificielle, la fondation annonce aujourd’hui le lancement de la Raspberry Pi AI Camera, une caméra embarquant une puce dédiée au traitement de l’image par intelligence artificielle.
Faisons donc un petit tour d’horizon de cette nouvelle caméra, en commençant par ses caractéristiques techniques, avant de revenir rapidement sur l’utilité d’une caméra avec de l’intelligence artificielle embarquée.
Le capteur Sony IMX500, au cœur de l’image et de l’intelligence artificielle.
Comme vous le savez sûrement, Raspberry Pi et Sony entretiennent un lien privilégié, les micro-ordinateurs britanniques étant assemblés dans l’usine Galloise du géant Japonais. C’est donc assez naturellement que la fondation est allé chercher du côté de la division photo de Sony pour trouver le capteur photo au cœur de sa nouvelle caméra.
Là ou le Sony IMX500 sort du lot, c’est qu’il ne s’agit pas simplement d’un capteur photo, mais également d’une unité dédiée au traitement de l’image par intelligence artificielle.
Ainsi, en plus de proposer une image 12 mégapixels, avec une résolution de 4056×3040 pixels à 10 images par secondes, ou 2028×1520 pixels à 30 images par secondes, ce capteur est également doté d’un processeur dédié au traitement de l’image (Image Signal Processor), ainsi que d’une mémoire SRAM embarquée, lui permettant de traiter les données directement sur la puce sans avoir à les transférer vers l’extérieur.
C’est donc le capteur de Sony qui constitue ainsi la partie image mais également l’intelligence artificielle de cette nouvelle caméra dédiée au Raspberry.
Le microcontrôleur maison RP2040 à la rescousse pour gérer les réseaux de neurones !
Pour épauler le capteur de chez Sony cette caméra vient également embarquer un microcontrôleur RP2040, développé par la fondation elle même, et qui sera en charge du stockage et de la gestion du firmware, mais surtout des modèles de réseaux neuronaux que vous pourrez uploader sur la caméra.
Le RP2040 conçu et fabriqué par la fondation viendra épauler le capteur de Sony
La fondation précise d’ailleurs que contrairement au Kit AI, cette caméra sera compatible avec toutes les versions du Raspberry Pi et devrait s’intégrer facilement avec les bibliothèques et outils logiciels existants, et qu’il sera possible d’uploader nos propres modèles d’intelligence artificielle, soi via le protocole I2C pour les plus ancienne version du Raspberry, soi via un protocole maison plus rapide pour le Raspberry 5.
Au final, une caméra avec de l’intelligence artificielle embarquée, à quoi ça sert ?
Nous ne rentrerons pas ici dans la question de savoir si nous avons vraiment besoin de caméras dopées à l’IA, si l’IA est une vraie révolution ou un nuage de fumée, etc., Nous nous concentrerons ici sur le fait d’expliquer les utilisations possibles de ces nouvelles technologies.
Quelle différence entre traitement classique et traitement embarqué ?
Pour comprendre l’utilité d’une caméra avec de l’intelligence artificielle embarquée, il faut donc d’abord comprendre la différence de traitement « traditionnel » de l’image par intelligence artificielle, et son traitement lors de l’utilisation d’une caméra embarquant ces technologies. Pour ça, rien ne vaut un schéma !
À gauche le traitement classique, à droite le traitement avec une caméra IA.
Comme le montre le schéma ci-dessus, le traitement d’une image par une caméra IA diffère principalement par la partie du système en charge du traitement des données. Là ou une caméra classique prend une image, la transmet à l’ordinateur (ici le Raspberry Pi), qui devra ensuite effectuer les calculs pour analyser l’image via des réseaux neuronaux, une caméra IA effectue en interne ces différents traitements.
Ainsi, le traitement au niveau de la caméra permet de gagner du temps en évitant les transferts, de réduire la charge de calcul du processeur principal et, grâce à la spécialisation du processeur de traitement de l’image, d’optimiser le calcul par l’utilisation de technologies dédiées.
À quels usages réels faut-il nous attendre ?
S’il est encore un peu tôt pour prédire les usages précis qui seront fait de cette caméra par la communauté, il est probable que l’on observe principalement des usages liés à la classification et la reconnaissance d’objets, l’analyse de mouvements, etc., comme le montre la vidéo ci-dessous.
Il est également probable que cette caméra voit une adoption importante dans un cadre de la recherche académique, de produits bon marché ou de solutions de surveillance DIY, ceci grâce à un coup réduit et un format « prêt à l’emploi » simple d’utilisation.
Il est en tous cas probable que nous observions une nette séparation de la communauté en deux tranches, les concepteurs/chercheurs et les utilisateurs, le domaine de l’IA au delà du simple rôle de consommateur restant encore, au moins pour le moment, réservé à des utilisateurs très avancés.
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Dans le projet Steam Belgian Knife (sbk.education), il y a l'utilisation d'une cellule de charge comme capteur de pesée ou de capteur force. La cellule de charge est l'élément principale d'une balance électronique.
L'une des application envisagées est la mesure de la poussée d'une fusée à eau (sur un banc d'essai). Cela ne sera malheureusement pas possible et nous verrons pourquoi
A propos de la cellule de charge
La cellule de charge est un élément mécanique prévu pour tolérer une déformation en fonction de la force qui y est appliquée. Cette force résulte soit de la pesée d'un objet, soit d'un effort appliqué directement sur la cellule de charge (au bon endroit et dans la bonne direction).
La cellule de charge est composé d'un pont de Wheatstone, pont constitué de 4 résistances dont l'une d'entre elles est solidaire de la cellule de charge. Lorsqu'une force déforme la cellule de charge, la résistance est également déformée et sa valeur change sensiblement. Cela modifie l'équilibre du point de Wheatstone et modifie la tension de sortie d'un ordre de grandeur de l'ordre de quelques millivolts.
Cellule de charge
Les différences de tensions est tellement faible qu'il faut faut employer un amplificateur. Le plus connu est le hx711, un amplificateur 24 bits qui prend en charge l'alimentation et la mesure d'une cellule de charge.
HX711 avec MicroPython
Le HX711 dispose d'une bibliothèque Arduino mais comme vous le savez c'est avant tout l'utilisation avec MicroPython qui nous intéresse.
Pour commencer, voici comment brancher le capteur sur un Raspberry-Pi Pico.
Une fois le fichier hx711.py copié dans sur la carte MicroPython, il est possible d'exécuter l'un des programmes de test.
La tare
Les gauches de contraintes et cellules de charges n'ont pas vraiment de "point Zero". Ces capteurs sont plus ou moins contraint au repos... et passent dans un autre état de contrainte lorsqu'une masse/force est appliquée.
Il faut donc effectuer une tare qui lit l'état du capteur au repos et mémorise la valeur comme point Zero. Les autres mesures se feront donc par rapport à ce point Zéro.
C'est exactement que fait une balance électronique lorsqu'elle est activée! Sa première opération consiste à réaliser une série de mesures pour déterminer le "point zéro" de repos (elle "tare"). C'est pour cela que l'affichage du "0" n'est pas immédiat sur une balance électronique.
Dans la bibliothèque la méthode HX711.tare() permet de réaliser cette opération.
test.py : mesure brute
ce simple programme de test qui affiche la valeur lue sur la cellule de charge.
from hx711_gpio import HX711
from machine import Pin
import time
pin_OUT = Pin(12, Pin.IN, pull=Pin.PULL_DOWN)
pin_SCK = Pin(13, Pin.OUT)
hx711 = HX711(pin_SCK, pin_OUT, gain=128)
hx711.tare()
while True:
print( "---------------------------------" )
# Raw value of load cell. Not scaled, no offset compensation
print( "read: ", hx711.read() )
print( "get_value: ", hx711.get_value() )
time.sleep_ms( 500 )
Ce script retourne des "valeurs brutes". Après avoir étalonné mes masses de test, j'ai effectué un relevé des "valeurs brutes" retournée par la fonction get_value().
Remarque: je me serais attendu à une erreur plus petite sur le poids de 1 Kg.
Si l'on reporte les valeurs dans un graphique, nous pouvons voir qu'il y a une belle relation proportionnelle.
En appliquant la règle de trois, entre les masse et get_value(), ma cellule de charge de 5Kg présente un rapport d'échelle de 404.4715 (le facteur d'échelle est calculée pour une mesure en grammes).
test_unit.py : mesure en gramme
Lorsque le facteur d'échelle est identifié (ex: 404.4715), il est possible d'obtenir la valeur de la mesure directement en grammes si e facteur d'échelle à été calculé pour une cellule de 5000 grammes (un gamme de valeur de 0 à 5000).
Dans l'exemple ci-dessous, set_scale() est utilisé pour mentionner le facteur d'échelle. A partir de ce instant, la valeur retournée par get_unit() sera la masse (en grammes).
from hx711_gpio import HX711
from machine import Pin
import time
pin_OUT = Pin(12, Pin.IN, pull=Pin.PULL_DOWN)
pin_SCK = Pin(13, Pin.OUT)
hx711 = HX711(pin_SCK, pin_OUT, gain=128)
hx711.tare()
hx711.set_scale( 404.4715 ) # 5000gr Gauge with 128 bit gain. Output unit will be in grams
while True:
print( "get_units: %s gr" % hx711.get_units() )
time.sleep_ms( 500 )
La constante de temps!
Avez-vous déjà remarqué qu'une balance réagit relativement vite mais qu'il faut quelques secondes pour que la mesure soit stabilisée (surtout sur les balances de précision).
Ce même comportement s'applique aussi aux cellules de charges de cet article. La valeur augmente rapidement mais requière un certain laps de temps avant de se stabiliser près de la valeur finale.
J'ai ajouté un script plot_value.py qui attend la présence d'une masse pour effectuer une rafale de mesures toutes les 200ms jusqu'au retrait de la masse. En reportant les données dans un tableur, puis un graphique de l'évolution de la mesure en fonction du temps.
Qu'il faut environ 4 secondes pour obtenir la valeur finale.
Que la section droite de la courbe présente une courbure à partir 2/3 de la valeur finale (très intéressant!).
Suivez la démonstration suivante
A partir de la valeur finale connue (400000), on calcule la valeur à 66% (soit 266666). Le report de cette valeur de 266666 sur le tracé coupe la courbe de lecture là où celle-ci décolle de la tangente (ligne verte).
Encore mieux, il faut à peine 1077ms pour atteindre 66% de la valeur finale.
Ces 1077ms (ou 1.077 sec) est la constante de temps, temps minimal qu'il faut attendre pour avoir une idée raisonnable de la valeur finale.
Lecture rapide
En faisant une mesure à 1.077sec après que la mesure décolle du Zéro, nous obtenons une valeur indicative qu'il faut multiplier par 1.66 pour estimer le poids/force finale.
Il suffit d'attendre 3 secondes de plus pour lire la valeur finale et éventuellement corriger la valeur finale.
Incompatibilité avec la mesure de poussée
Rappelez vous, en début d'article, nous parlions d'un banc d'essai pour mesurer la poussée d'une fusée à eau.
Il faut savoir que la majorité de la poussée se produit durant les premiers 1/500 de seconde du lancement (cf. Planète Sciences > Fusée à eau, un superbe document).
Avec une constante de temps de 1.077 sec pour l'obtention d'une mesure approximative... durant le lancement d'une fusée à eau il sera impossible d'effectuer plus d'une mesure avec la cellule de charge!
Il faudra se tourner vers un dynamomètre dont le temps de réponse est de l'ordre de la milliseconde pour effectuer des mesures pertinentes avec une fusée à eau.
Note: pour une fusée à combustible solide, la poussée dure plusieurs secondes (une dizaine), de sorte que la constante de temps à un impact moins important sur la mesure (mais quand même pas négligeable). La cellule de force sera appropriée dans ce cas.
Conclusion
La cellule de charge est un excellent outil permettant de mesurer force statique ou une masse.
Ce capteur ne conviendra pas pour la mesure de force dynamique (comprenez: qui change rapidement).
Note: il me faudra aussi poursuivre la documentation du pilote HX711 qui reste très embryonnaire. Note 2: la documentation du pilote HX711 est maintenant complétée.
Nombre de nouveau venu dans le monde de l'électronique se lancent dans la soudure.
Parmi les gestes indispensables, il y a ce reflex qu'ont les initiés de passer la pointe du fer sur une éponge humide... réflexe qui se répète toutes les deux minutes.
Ce n'est ni un tic, ni un toc!
Si la pointe n'est pas nettoyée alors apparaîtra un dépôt brun/noir qui s'oxyde sur la pointe. Cela diminue la conductivité thermique, empêche l'étain de mouiller la panne (et donc de fondre). Pire encore, cette oxydation peut, et va, contaminer le métal de la panne... panne qui mouillera de moins en moins à l'étain rendant les opérations de soudures de plus en plus difficile.
La fausse bonne action consiste à gratter l'oxydation avec un cutter/couteau ou utiliser de la toile Emeri/papier de verre pour poncer délicatement la pointe. Cela ne marchera qu'un nombre limité de fois car vous allez éliminer le traitement de surface de la panne, ce même traitement qui facilite le mouillage de l'étain.
Note: Il paraît qu'il existe du rénovateur de panne, une sorte de pâte. Je ne sais pas si cela fonctionne, je n'en ai jamais eu besoin. Ma plus vieille panne à 30 ans!
Donc: attrapez ce réflexe de nettoyer votre panne toutes les deux minutes :-)
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