เซ็นเซอร์ AI วิชั่น#

การแนะนำ#

เซ็นเซอร์ตรวจจับภาพ AI สามารถตรวจจับและติดตามวัตถุ สี และรหัส AprilTag ได้ ทำให้หุ่นยนต์สามารถวิเคราะห์สภาพแวดล้อม ติดตามวัตถุ และตอบสนองตามข้อมูลภาพที่ตรวจพบได้

ด้านล่างนี้คือรายการบล็อกที่มีให้เลือก:

การดำเนินการ – บันทึกข้อมูลจากเซ็นเซอร์ AI Vision สำหรับลายเซ็นที่เลือก

  • ถ่ายภาพสแนปช็อต – บันทึกข้อมูลสำหรับลายเซ็นเฉพาะ เช่น สีที่กำหนดค่าไว้ วัตถุที่ฝึกฝนไว้ล่วงหน้า หรือรหัส AprilTag

การตั้งค่า – เลือกวัตถุที่จะโต้ตอบด้วย

คุณค่า – การเข้าถึงและใช้งานข้อมูลที่บันทึกไว้

  • วัตถุ AI Vision มีอยู่ – รายงานว่าตรวจพบวัตถุหรือไม่

  • AI Vision object is – ตรวจสอบว่าวัตถุที่ตรวจพบตรงกับการจำแนกประเภทที่ระบุหรือไม่

  • วัตถุ AI Vision คือ AprilTag ID – ตรวจสอบว่า AprilTag ID ที่ตรวจพบตรงกับ ID ที่ระบุหรือไม่

  • จำนวนวัตถุ AI Vision – รายงานจำนวนวัตถุที่ตรวจพบ

  • คุณสมบัติของวัตถุ AI Vision – รายงานรายละเอียดต่างๆ เช่น:

    • width & height – ขนาดของวัตถุ

    • centerX & centerY – พิกัดตำแหน่งศูนย์กลางในมุมมองของเซ็นเซอร์

    • มุม – การวางแนวของวัตถุ

    • originX & originY – พิกัดตำแหน่งมุมบนซ้ายในมุมมองของเซ็นเซอร์

    • tagID – หมายเลขประจำตัวของ AprilTag ID

    • คะแนน – ระดับความมั่นใจของแบบจำลองในการระบุตัวตนเป็นเปอร์เซ็นต์

การกระทำ#

ถ่ายภาพ#

บล็อก take snapshot จะกรองข้อมูลจากเฟรมของ AI Vision Sensor ให้เหลือเพียงลายเซ็นเดียว ซึ่งเป็นคำอธิบายที่บันทึกไว้ของสิ่งที่เซนเซอร์สามารถจดจำได้ เช่น วัตถุที่ได้รับการฝึกฝนไว้ล่วงหน้า รหัส AprilTag หรือสีหรือรหัสสีที่กำหนดค่าไว้

ต้องกำหนดค่าสีและรหัสสีในโปรแกรม AI Vision Utility ก่อน จึงจะสามารถใช้งานกับบล็อกนี้ได้

ชุดข้อมูลจัดเก็บวัตถุที่เรียงลำดับจากขนาดใหญ่ที่สุดไปเล็กที่สุดตามความกว้าง โดยเริ่มต้นที่ดัชนี 0 คุณสมบัติของวัตถุแต่ละชิ้นสามารถเข้าถึงได้โดยใช้บล็อก AI Vision object property หากไม่พบวัตถุที่ตรงกัน ระบบจะรายงานชุดข้อมูลว่างเปล่า

บล็อกสแต็ก “ถ่ายภาพสแนปช็อต”#
ถ่ายภาพ [AIVision1 v] ของ [SELECT_A_SIG v]

พารามิเตอร์

คำอธิบาย

อุปกรณ์

ควรใช้เซ็นเซอร์ AI Vision ตัวไหนดี

ลายเซ็น

กรองชุดข้อมูลเพื่อให้มีเฉพาะข้อมูลที่มีลายเซ็นที่กำหนดเท่านั้น ลายเซ็นที่มีอยู่คือ:

  • รหัส AprilTag
  • การจำแนกประเภท AI – ความพร้อมใช้งานจะเปลี่ยนแปลงไปตาม โมเดลที่กำหนดค่าไว้ใน AI Vision Utility
  • ชื่อ – สีหรือรหัสสี โดยที่ NAME คือชื่อที่กำหนดค่าไว้ใน AI Vision Utility

หมายเหตุ: เพื่อให้ตัวเลือก AprilTag ID หรือ AI Classification ปรากฏขึ้น ต้องเปิดใช้งานการตรวจจับใน AI Vision Utility ก่อน

ตัวอย่าง

เมื่อเริ่มต้น
[Drive forward if an AprilTag ID is detected.]
ทำตลอดไป
ถ่ายภาพ [AIVision1 v] ของ [AprilTag IDs v]
ถ้า <[AIVIsion1 v] พบวัตถุ?> แล้ว
ขับ [ไปข้างหน้า v] เป็น [10] [มม. v] ▶

การจำแนกประเภท AI#

เซ็นเซอร์ AI Vision สามารถตรวจจับวัตถุต่างๆ ภายใต้การจำแนกประเภท AI ที่แตกต่างกันได้ ขึ้นอยู่กับโมเดลการจำแนกประเภท AI ที่เลือกเมื่อกำหนดค่าเซ็นเซอร์ AI Vision ในหน้าต่างอุปกรณ์ วัตถุที่ตรวจจับได้ก็จะแตกต่างกันไป โมเดลที่มีให้เลือกในปัจจุบัน ได้แก่:

สิ่งของในห้องเรียน

  • บลูบอล

  • กรีนบอล

  • เรดบอล

  • บลูริง

  • กรีนริง

  • เรดริง

  • บลูคิวบ์

  • กรีนคิวบ์

  • เรดคิวบ์

เลื่อนการแข่งขันหุ่นยนต์ VEX V5 ออกไป

  • บลูบล็อก

  • เรดบล็อก

การแข่งขันหุ่นยนต์ VEX V5 เดิมพันสูง

  • โมบายโกล

  • เรดริง

  • บลูริง

การแข่งขันหุ่นยนต์ VEX V5 แบบพิเศษ

  • เรดบลูพิน

  • พินสีน้ำเงินเหลือง

  • พินสีแดงเหลือง

  • เยลโลว์พิน

  • ถ้วย

ลายเซ็นสี#

ลายเซ็นสี คือสีเฉพาะที่เซ็นเซอร์ AI Vision สามารถจดจำได้ ลายเซ็นเหล่านี้ช่วยให้เซ็นเซอร์ตรวจจับและติดตามวัตถุโดยอิงจากสีของวัตถุ เมื่อตั้งค่าลายเซ็นสีแล้ว เซ็นเซอร์จะสามารถระบุวัตถุที่มีสีเฉพาะนั้นในขอบเขตการมองเห็นได้

ลายเซ็นสีถูกใช้ในบล็อก ถ่ายภาพสแนปช็อต เพื่อประมวลผลและตรวจจับวัตถุสีแบบเรียลไทม์ สามารถกำหนดค่าลายเซ็นสีได้สูงสุด 7 รายการในคราวเดียว

โปรแกรม AI Vision Utility แสดงเซ็นเซอร์ตรวจจับภาพที่เชื่อมต่ออยู่ซึ่งตรวจจับวัตถุสองสี ด้านซ้ายแสดงภาพจากกล้องแบบเรียลไทม์ โดยมีกล่องสีฟ้าอยู่ทางซ้ายและกล่องสีแดงอยู่ทางขวา แต่ละกล่องมีกรอบสีขาวล้อมรอบ ป้ายสีดำแสดงชื่อ พิกัด และขนาดของแต่ละกล่อง ด้านขวามีการตั้งค่าลายเซ็นสี พร้อมแถบเลื่อนสำหรับช่วงเฉดสีและความอิ่มตัวของสีสำหรับทั้งกล่องสีแดงและสีฟ้า ปุ่มสำหรับเพิ่มสี หยุดวิดีโอ คัดลอก และบันทึกภาพอยู่ด้านล่าง พร้อมปุ่มปิดที่มุมล่างขวา

ตัวอย่าง

เมื่อเริ่มต้น
[Display if any objects matching the RED_BOX signature is detected.]
ทำตลอดไป
ตั้งเคอร์เซอร์ไปแถว [1] คอลัมน์ [1] บนหน้าจอ
ล้างแถว [1] บนหน้าจอ
[Change the signature to any configured Color Signature.]
ถ่ายภาพ [AIVision1 v] ของ [RED_BOX v]
ถ้า <[AIVision1 v] พบวัตถุ?> แล้ว
พิมพ์ [Color detected!] บนหน้าจอ ▶

รหัสสี#

รหัสสีคือรูปแบบที่มีโครงสร้างซึ่งประกอบด้วยชุดสี 2 ถึง 4 ชุด เรียงลำดับตามที่กำหนด รหัสเหล่านี้ช่วยให้เซ็นเซอร์ AI Vision สามารถจดจำรูปแบบสีที่กำหนดไว้ล่วงหน้าได้

รหัสสีมีประโยชน์อย่างยิ่งในการระบุวัตถุที่ซับซ้อน การจัดวางให้สอดคล้องกับองค์ประกอบของเกม หรือการสร้างเครื่องหมายเฉพาะสำหรับการนำทางอัตโนมัติ สามารถกำหนดค่ารหัสสีได้สูงสุด 8 รหัสในคราวเดียว

อินเทอร์เฟซ AI Vision Utility แสดงเซ็นเซอร์ตรวจจับภาพที่เชื่อมต่ออยู่ ซึ่งตรวจจับวัตถุสองชิ้นที่อยู่ติดกัน คือกล่องสีน้ำเงินทางด้านซ้ายและกล่องสีแดงทางด้านขวา โดยจัดกลุ่มไว้ในกรอบสีขาวเดียวกันที่มีป้ายกำกับว่า BlueRed ข้อมูลการตรวจจับประกอบด้วยมุม (A:11°), พิกัด (X:143, Y:103), ความกว้าง (W:233) และความสูง (H:108) บนแผงด้านขวา จะแสดงลายเซ็นสีสามแบบ ได้แก่ Red_Box, Blue_Box และ BlueRed พร้อมช่วงค่าสีและความอิ่มตัวที่ปรับได้ ลายเซ็น BlueRed เป็นการรวมกันของ Blue_Box และ Red_Box ด้านล่างของฟีดวิดีโอจะมีปุ่มที่มีป้ายกำกับว่า Freeze Video, Copy Image, Save Image และ Close

ตัวอย่าง

เมื่อเริ่มต้น
[Display if any objects matching the RED_BLUE code is detected.]
ทำตลอดไป
ตั้งเคอร์เซอร์ไปแถว [1] คอลัมน์ [1] บนหน้าจอ
ล้างแถว [1] บนหน้าจอ
[Change the signature to any configured Color Code.]
ถ่ายภาพ [AIVision1 v] ของ [RED_BLUE v]
ถ้า <[AIVision1 v] พบวัตถุ?> แล้ว
พิมพ์ [Code detected!] บนหน้าจอ ▶

การตั้งค่า#

ตั้งค่าวัตถุ AI Vision รายการ#

บล็อกสแต็ก set AI Vision object item จะกำหนดว่าควรใช้รายการใดในชุดข้อมูล

บล็อกสแต็กรายการวัตถุ Set AI Vision#
ตั้งรายการวัตถุ [AIVision1 v] เป็น (1)

พารามิเตอร์

คำอธิบาย

อุปกรณ์

ควรใช้เซ็นเซอร์ AI Vision ตัวไหนดี

รายการ

หมายเลขของรายการในชุดข้อมูลที่จะใช้

ตัวอย่าง

บล็อกที่เรียงซ้อนกันเริ่มต้นด้วยบล็อก “เมื่อเริ่มต้น” ตามด้วยบล็อกความคิดเห็นที่เขียนว่า “แสดงรหัส AprilTag ที่ใหญ่ที่สุดที่ตรวจพบ” ภายในลูปที่ไม่สิ้นสุด บล็อก “ถ่ายภาพ AI Vision” จะจับภาพรหัส AprilTag บล็อก “ถ้า” จะตรวจสอบว่ามีวัตถุ AI Vision อยู่หรือไม่ ถ้าเป็นจริง บล็อก “ตั้งค่ารายการวัตถุ AI Vision” จะกำหนดจำนวนวัตถุให้กับตัวแปร และบล็อก “พิมพ์” จะแสดงรหัสแท็กของวัตถุที่ตรวจพบบนหน้าจอ#
เมื่อเริ่มต้น
[Display the largest detected AprilTag ID.]
ทำตลอดไป
ถ่ายภาพ [AIVision1 v] ของ [AprilTag IDs v]
ล้างแถว [1] บนหน้าจอ
ตั้งเคอร์เซอร์ไปแถว [1] คอลัมน์ [1] บนหน้าจอ
ถ้า <[AIVision1 v] พบวัตถุ?> แล้ว
ตั้งรายการวัตถุ [AIVision1 v] เป็น (จำนวนวัตถุ [AIVision1 v])
พิมพ์ (วัตถุ [AIVision1 v] [tagID v]) บนหน้าจอ ▶

ค่านิยม#

วัตถุ AI Vision มีอยู่จริง#

บล็อก Boolean AI Vision object exists จะรายงานว่าตรวจพบวัตถุใด ๆ ในชุดข้อมูลหรือไม่

  • จริง – ชุดข้อมูลประกอบด้วยวัตถุที่ตรวจพบ

  • เท็จ – ชุดข้อมูลนี้ไม่มีวัตถุใดๆ ที่ตรวจพบ

วัตถุ AI Vision มีอยู่ในบล็อก Boolean#
<[AIVision1 v] พบวัตถุ?>

พารามิเตอร์

คำอธิบาย

อุปกรณ์

ควรใช้เซ็นเซอร์ AI Vision ตัวไหนดี

ตัวอย่าง

เมื่อเริ่มต้น
[Drive forward if an object is detected.]
ทำตลอดไป
ถ่ายภาพ [AIVision1 v] ของ [การจำแนก AI v]
ถ้า <[AIVision1 v] พบวัตถุ?> แล้ว
ขับ [ไปข้างหน้า v] เป็น [10] [มม. v] ▶

วัตถุ AI Vision คือ#

บล็อก Boolean AI Vision object is จะรายงานว่าวัตถุที่ตรวจพบตรงกับการจำแนกประเภทที่กำหนดหรือไม่

  • จริง – รายการในชุดข้อมูลคือวัตถุเฉพาะนั้น

  • เท็จ – รายการในชุดข้อมูลไม่ใช่วัตถุเฉพาะนั้น

การจำแนกประเภท AI Vision AI เป็นบล็อกบูลีนของวัตถุ#
<วัตถุ [AIVision1 v] เป็น [BlueBall v]?>

พารามิเตอร์

คำอธิบาย

อุปกรณ์

ควรใช้เซ็นเซอร์ AI Vision ตัวไหนดี

วัตถุ

จะใช้ การจำแนกประเภท AI ใดในการเปรียบเทียบรายการนี้

ตัวอย่าง

เมื่อเริ่มต้น
[Display if a Blue Cube is detected.]
ทำตลอดไป
ถ่ายภาพ [AIVision1 v] ของ [การจำแนก AI v]
ล้างแถว [1] บนหน้าจอ
ตั้งเคอร์เซอร์ไปแถว [1] คอลัมน์ [1] บนหน้าจอ
ถ้า <[AIVision1 v] พบวัตถุ?> แล้ว
ถ้า <วัตถุ [AIVision1 v] เป็น [BlueCube v]?> แล้ว
พิมพ์ [Cube detected!] บนหน้าจอ ▶
รอ [0.5] วินาที

วัตถุ AI Vision คือ AprilTag ID#

บล็อกบูลีน AI Vision object is AprilTag ID จะรายงานว่า AprilTag ID ที่ตรวจพบตรงกับ ID ที่ระบุหรือไม่

  • ถูกต้อง – รหัส AprilTag คือตัวเลข

  • ไม่จริง – รหัส AprilTag ไม่ใช่ตัวเลข

ระบบ AI Vision ตรวจพบว่า AprilTag ID เป็นบล็อก Boolean#
<[AIVision1 v] object is AprilTag ID [1] ?>

พารามิเตอร์

คำอธิบาย

อุปกรณ์

ควรใช้เซ็นเซอร์ AI Vision ตัวไหนดี

หมายเลขประจำตัว AprilTag

ตัวเลขที่จะนำไปเปรียบเทียบกับหมายเลข AprilTag ID ที่ตรวจพบ

ตัวอย่าง:

เมื่อเริ่มต้น
[Report if AprilTag ID 3 is detected.]
ทำตลอดไป
ล้างหน้าจอ
ตั้งเคอร์เซอร์ไปแถว [1] คอลัมน์ [1] บนหน้าจอ
ถ่ายภาพ [AIVision1 v] ของ [AprilTag IDs v]
ถ้า <[AIVision1 v] พบวัตถุ?> แล้ว
ถ้า <[AIVision1 v] object is AprilTag ID [3] ?> แล้ว
พิมพ์ [That is 3!] บนหน้าจอ ▶
มิฉะนั้น
พิมพ์ [That isn't 3!] บนหน้าจอ ▶
fine
fine
รอ [0.1] วินาที

การนับวัตถุด้วย AI Vision#

บล็อกรายงาน AI Vision object count จะรายงานจำนวนวัตถุที่ตรวจพบในชุดข้อมูลเป็นจำนวนเต็ม

บล็อกสแต็กรายการวัตถุ Set AI Vision#
(จำนวนวัตถุ [AIVision1 v])

พารามิเตอร์

คำอธิบาย

อุปกรณ์

ควรใช้เซ็นเซอร์ AI Vision ตัวไหนดี

ตัวอย่าง

เมื่อเริ่มต้น
[Display the total amount of cubes, rings, and balls.]
ทำตลอดไป
ล้างแถว [1] บนหน้าจอ
ตั้งเคอร์เซอร์ไปแถว [1] คอลัมน์ [1] บนหน้าจอ
ถ่ายภาพ [AIVision1 v] ของ [การจำแนก AI v]
ถ้า <[AIVision1 v] พบวัตถุ?> แล้ว
พิมพ์ (จำนวนวัตถุ [AIVision1 v]) บนหน้าจอ ▶
fine
รอ [0.5] วินาที

คุณสมบัติของวัตถุ AI Vision#

มีคุณสมบัติเก้าประการที่รวมอยู่ในแต่ละวัตถุ (แสดงด้านล่าง) ที่จัดเก็บหลังจากใช้บล็อก take snapshot

บล็อกรายงานคุณสมบัติวัตถุ AI Vision#
(วัตถุ [AIVision1 v] [ความกว้าง v])

ค่าคุณสมบัติทั้งหมด ยกเว้น tagID และ score อธิบายตำแหน่งและขนาดของวัตถุที่ตรวจพบในมุมมองของ AI Vision Sensor ในขณะที่ใช้บล็อก take snapshot ค่าเหล่านี้วัดเป็นพิกเซล โดยอิงตามความละเอียด 320 x 240 พิกเซลของเซนเซอร์

พารามิเตอร์

คำอธิบาย

อุปกรณ์

ควรใช้เซ็นเซอร์ AI Vision ตัวไหนดี

คุณสมบัติ

ควรใช้คุณสมบัติใดของวัตถุที่ตรวจพบ:

ความกว้าง#

คุณสมบัติ width จะรายงานความกว้างของวัตถุที่ตรวจพบในหน่วยพิกเซล โดยแสดงเป็นจำนวนเต็มตั้งแต่ 1 ถึง 320

บล็อกสแต็กคุณสมบัติของวัตถุ AI Vision โดยตั้งค่าพารามิเตอร์เป็นความกว้าง#
(วัตถุ [AIVision1 v] [ความกว้าง v])

ตัวอย่าง

เมื่อเริ่มต้น
[Drive towards an object until its width is larger than 100 pixels.]
ทำตลอดไป
ถ่ายภาพ [AIVision1 v] ของ [การจำแนก AI v]
ถ้า <[AIVision1 v] พบวัตถุ?> แล้ว
ถ้า <(วัตถุ [AIVision1 v] [ความกว้าง v]) [math_less_than v] [100]> แล้ว
ขับ [ไปข้างหน้า v]
มิฉะนั้น
หยุดขับ
fine

ความสูง#

คุณสมบัติ height จะรายงานความสูงของวัตถุที่ตรวจพบในหน่วยพิกเซล โดยแสดงเป็นจำนวนเต็มตั้งแต่ 1 ถึง 240

บล็อกคุณสมบัติของวัตถุ AI Vision ที่มีพารามิเตอร์ตั้งค่าเป็นความสูง#
(วัตถุ [AIVision1 v] [ความสูง v])

ตัวอย่าง

เมื่อเริ่มต้น
[Drive towards an object until its height is larger than 100 pixels.]
ทำตลอดไป
ถ่ายภาพ [AIVision1 v] ของ [การจำแนก AI v]
ถ้า <[AIVision1 v] พบวัตถุ?> แล้ว
ถ้า <(วัตถุ [AIVision1 v] [ความสูง v]) [math_less_than v] [100]> แล้ว
ขับ [ไปข้างหน้า v]
มิฉะนั้น
หยุดขับ
fine

เซ็นเตอร์เอ็กซ์#

คุณสมบัติ centerX จะแสดงค่าพิกัด x ของจุดศูนย์กลางของวัตถุที่ตรวจพบในหน่วยพิกเซล โดยแสดงเป็นจำนวนเต็มตั้งแต่ 0 ถึง 320

บล็อกสแต็กคุณสมบัติของวัตถุ AI Vision โดยตั้งค่าพารามิเตอร์เป็น centerX#
(วัตถุ [AIVision1 v] [centerX v])

ตัวอย่าง

เมื่อเริ่มต้น
[Turn slowly until an object is centered in front of the robot.]
ตั้งความเร็วเลี้ยวเป็น [30] [% v]
เลี้ยว [ขวา v]
ทำตลอดไป
ถ่ายภาพ [AIVision1 v] ของ [การจำแนก AI v]
ถ้า <[AIVision1 v] พบวัตถุ?> แล้ว
ถ้า <[140] [math_less_than v] (วัตถุ [AIVision1 v] [centerX v]) [math_less_than v] [180]> แล้ว
หยุดขับ

เซ็นเตอร์วาย#

คุณสมบัติ centerY จะแสดงค่าพิกัด y ของจุดศูนย์กลางของวัตถุที่ตรวจพบในหน่วยพิกเซล โดยแสดงเป็นจำนวนเต็มตั้งแต่ 0 ถึง 240

บล็อกสแต็กคุณสมบัติของวัตถุ AI Vision โดยตั้งค่าพารามิเตอร์เป็น centerY#
(วัตถุ [AIVision1 v] [centerY v])

ตัวอย่าง

เมื่อเริ่มต้น
[Drive towards an object until its center y-coordinate is more than 140 pixels.]
ทำตลอดไป
ถ่ายภาพ [AIVision1 v] ของ [การจำแนก AI v]
ถ้า <[AIVision1 v] พบวัตถุ?> แล้ว
ถ้า <(วัตถุ [AIVision1 v] [centerY v]) [math_less_than v] [140]> แล้ว
ขับ [ไปข้างหน้า v]
มิฉะนั้น
หยุดขับ
fine

มุม#

คุณสมบัติ angle รายงานทิศทางของรหัสสีหรือรหัส AprilTag ที่ตรวจพบเป็นจำนวนเต็มในหน่วยองศาตั้งแต่ 0 ถึง 359

บล็อกคุณสมบัติของวัตถุ AI Vision ที่มีพารามิเตอร์ตั้งค่าเป็นมุม#
(วัตถุ [AIVision1 v] [มุม v])

ตัวอย่าง

เมื่อเริ่มต้น
[Slide left or right depending on how the Color Code is rotated.]
ทำตลอดไป
ถ่ายภาพ [AIVision1 v] ของ [RED_BLUE v]
ถ้า <[AIVision1 v] พบวัตถุ?> แล้ว
ถ้า <[50] [math_less_than v] (วัตถุ [AIVision1 v] [มุม v]) [math_less_than v] [100]> แล้ว
ขับ [ขวา v]
มิฉะนั้นถ้า <[270] [math_less_than v] (วัตถุ [AIVision1 v] [มุม v]) [math_less_than v] [330]> แล้ว
ขับ [ซ้าย v]
มิฉะนั้น
หยุดขับ
fine
มิฉะนั้น
หยุดขับ

ออริจินเอ็กซ์#

คุณสมบัติ originX รายงานค่าพิกัด x ของมุมบนซ้ายของกรอบล้อมรอบวัตถุที่ตรวจพบในหน่วยพิกเซล โดยแสดงเป็นจำนวนเต็มตั้งแต่ 0 ถึง 320

บล็อกสแต็กคุณสมบัติของวัตถุ AI Vision โดยตั้งค่าพารามิเตอร์เป็น originX#
(วัตถุ [AIVision1 v] [originX v])

ตัวอย่าง

เมื่อเริ่มต้น
[Display if an object is to the left or the right.]
ทำตลอดไป
ล้างแถว [1] บนหน้าจอ
ตั้งเคอร์เซอร์ไปแถว [1] คอลัมน์ [1] บนหน้าจอ
ถ่ายภาพ [AIVision1 v] ของ [การจำแนก AI v]
ถ้า <[AIVision1 v] พบวัตถุ?> แล้ว
ถ้า <(วัตถุ [AIVision1 v] [originX v]) [math_less_than v] [160]> แล้ว
พิมพ์ [To the left!] บนหน้าจอ ▶
มิฉะนั้น
พิมพ์ [To the right!] บนหน้าจอ ▶
fine
รอ [0.5] วินาที

ออริจินวาย#

คุณสมบัติ originY รายงานค่าพิกัด y ของมุมบนซ้ายของกรอบล้อมรอบวัตถุที่ตรวจพบในหน่วยพิกเซล โดยแสดงเป็นจำนวนเต็มตั้งแต่ 0 ถึง 240

บล็อกสแต็กคุณสมบัติของวัตถุ AI Vision โดยตั้งค่าพารามิเตอร์เป็น originY#
(วัตถุ [AIVision1 v] [originY v])

ตัวอย่าง

เมื่อเริ่มต้น
[Display if an object is close or far from the robot.]
ทำตลอดไป
ล้างแถว [1] บนหน้าจอ
ตั้งเคอร์เซอร์ไปแถว [1] คอลัมน์ [1] บนหน้าจอ
ถ่ายภาพ [AIVision1 v] ของ [การจำแนก AI v]
ถ้า <[AIVision1 v] พบวัตถุ?> แล้ว
ถ้า <(วัตถุ [AIVision1 v] [originY v]) [math_less_than v] [80]> แล้ว
พิมพ์ [Far!] บนหน้าจอ ▶
มิฉะนั้น
พิมพ์ [Close!] บนหน้าจอ ▶
fine
รอ [0.5] วินาที

แท็กไอดี#

คุณสมบัติ tagID รายงานหมายเลขประจำตัวของ AprilTag ID ที่ตรวจพบเป็นจำนวนเต็ม

บล็อกสแต็กคุณสมบัติของวัตถุ AI Vision โดยตั้งค่าพารามิเตอร์เป็น tagID#
(วัตถุ [AIVision1 v] [tagID v])

ตัวอย่าง

เมื่อเริ่มต้น
[Drive forward when AprilTag ID 0 is detected.]
ทำตลอดไป
ถ่ายภาพ [AIVision1 v] ของ [AprilTag IDs v]
ถ้า <[AIVision1 v] พบวัตถุ?> แล้ว
ถ้า <(วัตถุ [AIVision1 v] [tagID v]) [math_equal v] [0]> แล้ว
ขับ [ไปข้างหน้า v]
มิฉะนั้น
หยุดขับ
fine
รอ [0.5] วินาที

คะแนน#

คุณสมบัติ คะแนน จะแสดงระดับความมั่นใจของโมเดลในการจำแนกประเภท AI ที่ตรวจพบ โดยแสดงเป็นเปอร์เซ็นต์ตั้งแต่ 70% ถึง 100%

คะแนนที่ต่ำกว่าหมายความว่าเซ็นเซอร์มีความมั่นใจน้อยลงในการตรวจจับวัตถุ ในขณะที่คะแนนที่สูงกว่าหมายความว่าเซ็นเซอร์มีความมั่นใจมากขึ้น

บล็อกสแต็กคุณสมบัติของวัตถุ AI Vision โดยตั้งค่าพารามิเตอร์เป็น tagID#
(วัตถุ [AIVision1 v] [คะแนน v])
On this page