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스도쿠 해결 로봇

구성품 및 소모품

라즈베리 파이 3 모델 B
× 1
라즈베리 파이 카메라 모듈
× 1
Arduino UNO
× 1

필요한 도구 및 기계

3D 프린터(일반)

앱 및 온라인 서비스

텐서플로우
OpenCV
파이썬

이 프로젝트 정보

혼자서 스도쿠' 그리드를 풀고 채우는 로봇!

스도쿠는 컴퓨터가 몇 가지 간단한 수학 규칙을 따르기 때문에 자동으로 풀 수 있는 디지털 퍼즐입니다.

이 프로젝트의 주요 목표는 다음을 수행할 수 있는 3D 프린터 아이디어를 바탕으로 테이블을 플로팅하는 것과 같은 기초적이고 자율적인 로봇을 구축하는 것이었습니다.

<울>
  • 채워야 할 스도쿠 그리드 분석
  • <울>
  • 스도쿠 문제 해결
  • <울>
  • 그리드 채우기
  • 즉, 로봇은 이미 채워진 상자와 값을 감지하고 아래의 채워진 격자와 같이 채우기를 진행하려면 해결해야 할 격자를 처리할 수 있어야 합니다.

    어떻게 작동합니까?

    로봇의 하드웨어는 카메라와 함께 Raspberry Pi 3를 사용하는 것으로 구성됩니다. 그리드 사진은 프로세스 시작 시 촬영됩니다.

    그런 다음 그리드는 인공물을 억제하기 위해 이미지 처리 방법을 사용하여 사전 처리됩니다. 그런 다음 격자에만 초점을 맞춘 그림을 얻기 위해 교정됩니다.

    스도쿠 그리드가 확보되면 그리드를 분할하여 각 상자를 추출하고 신경망을 사용하여 이미지 인식을 진행합니다. 이 프로세스가 끝나면 그리드를 숫자로 표현하여 해결할 수 있습니다.

    일단 라즈베리 파이를 해결하면 그리드를 채우기 위해 로봇의 모터를 제어하는 ​​데 다시 사용됩니다.

    요약하자면,

    <울>
  • 1 - 그리드 수정
  • <울>
  • 2 - 그리드 윤곽 추정
  • <울>
  • 3 - 윤곽선 강화(1에 2를 곱하여)
  • <울>
  • 4 - 그리드를 분할하여 상자를 추출합니다.
  • <울>
  • 5 - 이미지 인식 진행
  • 결과

    필요한 기술

    <울>
  • 컴퓨터 비전
  • <울>
  • 이미지 처리
  • <울>
  • 프로그래밍 기술
  • <울>
  • 전자
  • <울>
  • 기계
  • 유용한 도구 및 API

    <울>
  • 파이썬
  • <울>
  • 신경망용 텐서플로
  • <울>
  • 이미지 처리를 위한 opencv
  • 참조

    <울>
  • https://en.wikipedia.org/wiki/Sudoku
  • <울>
  • https://github.com/Sanahm/TensorFlow-Tutorials
  • 프로젝트에 대한 자세한 내용은 주저하지 말고 Github에서 저에게 연락하십시오.

    <섹션 클래스="섹션 컨테이너 섹션 축소 가능" id="코드">

    코드

    깃허브
    https://github.com/Sanahm/Sudoku-robothttps://github.com/Sanahm/Sudoku-robot

    제조공정

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