ESP32 Kameralı Obje Takip Sistemi

Yapay zekâ kullanarak nesneleri algılayan ve hareketlerini takip eden bir kamera sistemi geliştirmek ister misiniz? ESP32-CAM Yapay Zeka Destekli Obje Takip Sistemi, ESP32 kamera modülü, YOLO nesne algılama algoritması ve servo motorları bir araya getiren gelişmiş bir robotik ve görüntü işleme projesidir.

Bu projede kamera tarafından alınan görüntüler Wi-Fi üzerinden bilgisayara aktarılır. Bilgisayarda çalışan Python yazılımı ve YOLO yapay zekâ modeli, görüntü içerisindeki hedef nesneyi algılar. Algılanan nesnenin konumuna göre hareket komutları ikinci bir ESP32 mikrodenetleyiciye gönderilir. Servo motorlar sayesinde kamera yatay ve dikey eksende hareket ederek hedef nesneyi takip eder.

Projenin Çalışma Prensibi

Sistem birbirleriyle haberleşen üç temel bölümden oluşur:

1. Kamera ve Görüntü Aktarımı

ESP32-CAM modülü, kamera görüntülerini Wi-Fi üzerinden bilgisayara aktarır. Böylece sistem kablosuz görüntü aktarımı gerçekleştirebilir.

2. Yapay Zeka ile Nesne Algılama

Bilgisayarda çalışan Python yazılımı, YOLO (You Only Look Once) nesne algılama modeli üzerinden kamera görüntülerini analiz eder. Model, önceden eğitilmiş olduğu hedef nesneyi algılar ve görüntü içerisindeki konumunu belirler.

3. Servo Motorlarla Otomatik Takip

Python yazılımı, hedef nesnenin konumuna göre hareket komutlarını seri haberleşme üzerinden ikinci ESP32 kartına gönderir. ESP32, PCA9685 servo motor sürücü kartını I2C üzerinden kontrol ederek yatay ve dikey servo motorların hareket etmesini sağlar.

Böylece kamera, algılanan nesneyi görüş alanında tutacak şekilde otomatik olarak yönlendirilir.

Gerekli Malzemeler

1. 1 adet ESP32-CAM kamera modülü
2. 1 adet ESP32-WROOM-32 geliştirme kartı
3. 1 adet PCA9685 16 kanallı servo motor sürücü modülü
4. 2 adet MG995 veya MG996 servo motor
5. Servo motorlar için harici 5V güç kaynağı
6. Jumper kablolar
7. M3 montaj vidaları
8. 3D yazıcı ile üretilebilen kamera taşıyıcı mekanizması

Kullanılan Yazılım ve Teknolojiler

1. Arduino IDE: ESP32 kartlarının programlanması
2. Python: Görüntü işleme ve kontrol yazılımı
3. YOLO: Yapay zeka destekli nesne algılama
4. PCA9685: Servo motor kontrolü
5. OpenSCAD: Mekanik parçaların tasarlanması
6. STL: 3D yazdırılabilir mekanik parçalar

Yapay Zeka Modelinin Eğitilmesi

Projenin önemli özelliklerinden biri, özel olarak eğitilmiş YOLO modelinin kullanılabilmesidir.

Sistem belirli bir nesneyi takip edecek şekilde tasarlanmıştır. Bunun için hedef nesnenin farklı açılardan ve farklı ortamlardan fotoğrafları toplanarak bir veri seti oluşturulur. Hazırlanan veri setiyle YOLO modeli eğitilir ve elde edilen model dosyası Python takip yazılımında kullanılır.

Böylece sistem yalnızca genel nesneleri algılayan bir kamera olmaktan çıkarak belirlenen özel hedefi takip edebilen bir yapıya dönüşür.

3D Yazıcı ile Mekanik Tasarım

Kameranın yatay ve dikey hareket edebilmesi için iki servo motorlu pan-tilt mekanizması kullanılmaktadır.

Projenin mekanik parçaları 3D yazıcı ile üretilebilecek şekilde tasarlanmıştır. STL dosyaları doğrudan baskı için kullanılabilirken OpenSCAD kaynak dosyaları üzerinden mekanik tasarım üzerinde değişiklik yapılabilir.

Bu sayede kamera montajı, servo motor yerleşimi ve mekanik ölçüler kullanılan donanıma göre düzenlenebilir.

Projenin Öne Çıkan Özellikleri

1. Wi-Fi üzerinden kablosuz kamera görüntüsü aktarımı
2. YOLO ile yapay zeka destekli nesne algılama
3. Özel olarak eğitilmiş nesne tanıma modeli kullanabilme
4. İki eksenli otomatik kamera hareketi
5. ESP32 ile servo motor kontrolü
6. Python tabanlı görüntü işleme
7. 3D yazıcıyla üretilebilen mekanik tasarım
8. Geliştirilebilir ve özelleştirilebilir yazılım altyapısı

Projenin Kullanım Alanları

1. Yapay zeka ve görüntü işleme eğitimleri
2. Robotik ve otonom sistemler
3. Akıllı kamera uygulamaları
4. Nesne takip robotları
5. STEM ve mühendislik projeleri
6. Hareketli hedef takip sistemleri
7. Bilgisayarlı görü uygulamaları

Sonuç

ESP32-CAM Yapay Zeka Destekli Obje Takip Sistemi, mikrodenetleyici teknolojilerini, yapay zekâyı, görüntü işlemeyi ve 3D baskı teknolojisini bir araya getiren kapsamlı bir robotik projedir.

Proje sayesinde ESP32 ile Wi-Fi üzerinden görüntü aktarımı, Python ile YOLO nesne algılama, seri haberleşme, I2C protokolü ve servo motor kontrolü gibi farklı mühendislik konularını uygulamalı olarak öğrenebilirsiniz.

Özellikle yapay zekâ destekli robotik sistemler geliştirmek isteyenler için oldukça öğretici ve geliştirilmeye açık bir projedir.