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Soporte del Intel Realsense para Ubuntu

19 Jun , 2017,
Luis Ramirez
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http://reconstructme.net/wp-content/uploads/2015/11/r200.jpg

¿Realsense? ¿Que tiene de especial esta cámara?

Pués, la cámara Intel Realsense R200 posee 3 cámaras, las cuales en conjunto con sensores integrados permite generar ambientes en 3 Dimensiones hasta distancias de 5 a 10 metros. 1 cámara brinda imágenes RGB, y las otras 2 brindan imágenes infrarrojas (IR) para reproducir la profundidad. Hace uso de un proyector láser para realizar un escaneo de 3D para percepción de escenas y fotografías mejoradas.

Al permitir hacer escaneo en 3D de habitaciones puede detectar movimientos de manos, cabezas, cuerpos y mucho más.

¡Y algo muy importante! ¡Se puede utilizar con el Intel Joule!https://communities.intel.com/community/image/2729/2.png?a=97855

¿Cómo instalar el soporte para sistemas basados en Linux, como Ubuntu?

 

Primero debemos de asegurarnos que el sistema se encuentra actualizado a la última versión.

sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade && sudo apt-get dist-upgrade

Lo segundo es verificar la versión del Kernel de Linux que estamos utilizando

uname -r

El valor que nos imprime debe ser mayor o igual que 4.4.0-50

Luego debemos de instalar algunas dependencias para Librealsense

sudo apt-get install libusb-1.0-0-dev pkg-config

sudo apt-get install libglfw3-dev

 

Posteriormente ocupamos clonar el siguiente repositorio, se puede descargar por medio de la interfaz web en https://github.com/IntelRealSense/librealsense o con el siguiente comando

git clone https://github.com/IntelRealSense/librealsense

Una vez clonado el repositorio nos dirigimos al directorio y ejecutamos el los siguientes comandos

mkdir build && cd build

cmake ../ -DBUILD_EXAMPLES=true

La bandera “DBUILD_EXAMPLES” es para que se compilen los ejemplos con los que podemos probar el funcionamiento de la cámara. El último comando puede tomar bastante tiempo, una vez finalizado ejecutamos lo siguiente

make && sudo make install

Una vez concluido el paso anterior la biblioteca se encontrará instalada en /usr/local/lib y los encabezados se ubican en /usr/local/include Además como compilamos los ejemplos los vamos a poder encontrar en /usr/local/bin

 

https://www.intel.es/content/dam/www/public/us/en/images/photography-abstract/realsense-static-promo-rwd.png.rendition.intel.web.416.234.png

Como instalar OpenCV en Ubuntu

Jun , 2017,
Luis Ramirez
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https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2016/04/ubuntu.png

OpenCV es una biblioteca para manipulación de imágenes bastante potente y gratis tanto para propósitos académicos como comerciales. Posee extensiones en C++, C, Python y Java y soporta gran variedad de Sistemas Operativos, como Windows, Linux, Mac OS, iOS y Android.

En esta publicación se explicará la manera de instalar OpenCV para Python en Ubuntu.

http://www.akirasan.net/content/images/2016/06/opencv-python.png

Existen múltiples maneras de lograr este propósito, a continuación explicaremos las 2 principales.

1- La primera opción nos instalará la versión más actualizada de OpenCV 2.

  1. sudo apt-get install libopencv-dev python-opencv

2- La segunda opción nos instalará la última versión que existe (version 3.2.0 actualmente) de OpenCV 3, la cual incluye mejoras y optimizaciones sobre la versión 2. Por lo lo primero debemos descargar el siguiente script https://github.com/milq/milq/blob/master/scripts/bash/install-opencv.sh

Una vez descargado el script, nos dirigimos hacia el directorio en el que se encuentra y ejecutamos el siguiente comando

bash install-opencv.sh

Nos pedirá la contraseña y comenzará la instalación.

 

Si deseamos verificar la versión que tenemos instalada de OpenCV, se puede crear un sencillo script de Python con las siguientes líneas

import cv2
print(cv2.__version__)

 

Así de simple tenemos OpenCV en nuestro sistema.

¿Que cosas se pueden hacer con OpenCV?

  • Reconocimiento de vehículos en tiempo real.

 

  • Reconocimiento de rostros

http://docs.opencv.org/3.2.0/faceDetection.png

  • Manipulación de videos

http://www.pyimagesearch.com/wp-content/uploads/2016/02/writing_to_video_quicktime.jpg

 

Y gran variedad de cosas mas.

 

La manera más sencilla de comenzar a desarrollar programas con OpenCV es visitando el siguiente enlace en el que existen pequeños tutoriales que brindan las bases suficientes para hacer lo que se nos ocurra http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_tutorials.html

 

 

Prototipos de Software con Computadoras Virtuales c9.io

11 Jun , 2017,
Jose Nunez
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Este es un post realmente corto.

Cuando uno está experimentando o desarrollando con tecnologías de software para cosas como desarrollo web y de aplicaciones móviles, sistemas como NodeJS o Python, visión computarizada, etc… usualmente requerimos instalar en nuestros computadores una cantidad importante de bibliotecas y paquetes para realizar pruebas con dichas tecnologías.

C9.io es un servicio comercial de máquinas virtuales en la web.

La verdad me ha parecido muy sencillo y completo.

https://c9.io

Todo es cuestión de crear una cuenta de usuario, ojalá enlazada con nuestra cuenta de usuario de github.com (si la tuvieramos) y vualá, podemos crear nuevas máquinas virtuales, clonar las existentes, y operarlas para instalar y desinstalar cosas a nuestro antojo casi ilimitado.

Una cuenta gratuita nos permitirá generar nuevas máquinas virtuales con ciertas limitaciones de capacidad de procesador, memoria RAM (512MB) y almacenamiento (2GB) que por lo general son suficientes para realizar pruebas de concepto o experimentación.

En próximas entregas estaré discutiendo un poco cómo realizar pruebas en C9.io para desarrollo de apps en ionic, nodejs, python-opencv entre otros.

Ubuntu Desktop para Intel Joule

7 Jun , 2017,
Luis Ramirez
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https://www.shoplinuxonline.com/media/catalog/product/cache/8/image/650x/040ec09b1e35df139433887a97daa66f/u/b/ubuntulogo.png

https://simplecore.intel.com/newsroom/wp-content/uploads/sites/11/2016/08/intel-joule-1-2x1.jpg

Ubuntu Desktop es una opción viable para trabajar con el Joule, ya que al integrar la interfaz gráfica permite una interacción más amigable para los usuarios, además de brindar todas las bondades que provee un sistema basado en Linux. Ya que muchos evitan el tener que trabajar directamente en consola o terminal, debido a que les resulta poco intuitivo y hasta cierto punto complejo.

Esta guía se desarrolló para explicar como se puede instalar este Sistema Operativo en el Intel Joule y todos los pasos fueron desarrollados de la misma manera que se describen a continuación.

 

Actualizar el BIOS del Joule

Para comenzar es necesario tener el BIOS actualizado, cuando se realizaron las pruebas se tuvo disponible la siguiente imagen para el BIOS version #174 en el siguiente enlace https://downloadmirror.intel.com/26206/eng/Joule-Firmware-2016-12-18-174-Public.zip.

Al momento de leer este artículo podría existir una versión más actualizada, se puede verificar en https://developer.ubuntu.com/core/get-started/intel-joule#alternative-install:-ubuntu-desktop-16.04-lts

El procedimiento detallado para actualizar el BIOS se puede seguir en el siguiente enlace https://software.intel.com/en-us/flashing-the-bios-on-joule

 

Descarga de Ubuntu Desktop

La imagen de Ubuntu que se probó en esta guía se puede obtener del siguiente enlace http://people.canonical.com/~platform/snappy/tuchuck/desktop-beta4/tuchuck-xenial-desktop-iso-20170109-0.iso

Se puede verificar la integridad del archivo con el siguiente MD5SUM: 097b4d7f4b828e307f290f31e24a686d

Al momento de leer este artículo podría existir una versión más actualizada, se puede verificar en https://developer.ubuntu.com/core/get-started/intel-joule#alternative-install:-ubuntu-desktop-16.04-lts

 

Crear un dispositivo Booteable

Debido a que el archivo descargado tiene un formato ISO se puede crear un dispositivo booteable haciendo uso de un USB. Dependiendo del Sistema Operativo que utilice se pueden seguir los pasos:

Ubuntu: https://www.ubuntu.com/download/desktop/create-a-usb-stick-on-ubuntu

Windows: https://www.ubuntu.com/download/desktop/create-a-usb-stick-on-windows

MacOS: https://www.ubuntu.com/download/desktop/create-a-usb-stick-on-macos

 

https://shop-media.intel.com/api/v2/helperservice/getimage?url=http://images.icecat.biz/img/gallery/33124942_0200197756.jpg&height=550&width=550

Proceso de Instalación

  1. Iniciar el sistema desde el dispositivo USB que creamos en el paso anterior.
  2. El sistema comenzará la instalación automáticamente, incluyendo el particionado e instalación en la memoria integrada eMMC.
  3. Cuando la instalación termina, un mensaje aparecerá y se requerirá reiniciar el sistema.
  4. Inicie el sistema de la memoria eMMC (integrada) para completar el proceso de instalación.
  5. Siga las instrucciones de configuración del sistema, selección de idioma, red inalámbrica, zona horaria y distribución de teclado.
  6. Escoja el nombre del sistema, un usuario y contraseña.
  7. Espere a que termine la configuración, si se escuentra conectado a internet tomará unos minutos adicionales para la instalación automática de actualizaciones.
  8. La instalación ha terminado, ya puede usar el sistema.

 

Recomendaciones

  • El sistema Joule posee una memoria integrada eMMC de 16 GB, se puede agregar una memoria SD y se puede agregar almacenamiento adicional a través alguna memoria USB. Durante un tiempo se probó cambiar la dirección de /home hacia la memoria SD, esto implicó una reducción en el rendimiento del sistema. Por lo que se recomienda mantener la memoria SWAP y el almacenamiento del sistema ligado a la memoria eMMC y hacer uso de la memoria SD y cualquier adicional por USB para almacenamiento masivo con el fin de obtener el mejor rendimiento de la plataforma.
  • Es de utilidad hacer uso de un USB hub, alimentado externamente de corriente, de manera que se pueden extender las capacidades del sistema aún más. Posiblemente incluir mouse y teclado (si no se tienen bluetooth), una cámara Realsense de Intel y posiblemente algún almacenamiento externo adicional; teniendo en cuenta que se posee un puerto adicional libre Tipo-C.

 

Enlace de referencia: https://developer.ubuntu.com/core/get-started/intel-joule#alternative-install:-ubuntu-desktop-16.04-lts

 

Mis primeros pasos con ionic

5 Jun , 2017,
Jose Nunez
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Bueno, como nos pasa a todos, un día desperté con esa imperiosa necesidad de crear una app para teléfonos inteligentes; y pues, comenzar no es fácil si tomamos en cuenta que las principales plataformas de desarrollo (IOS y Android) tienen sus costos y complejidades.

(!) Antes de seguir estas instrucciones asegúrese de entender las Condiciones de Uso de nuestro sitio.

Afortunadamente, mis compañeros del centro de innovación habían estado realizando una investigación sobre algo similar, y me hablaron del Ionic Framework, un sistema para desarrollar aplicaciones móviles usando tecnologías web (HTML, CSS, JS/TS, ANGULARJS) etc que luego pueden implementarse tanto en Android como IOS.

Dentro de las bondades de Ionic podemos listar las siguientes:

  1. Manejo de plantillas de proyecto predefinidas
  2. Acceso a características específicas de hardware (bluetooth, gps, camara, etc)
  3. Pre-visualizacion de las apps usando IonicView directamente en los dispositivos móviles tanto para Android como para IOS

Pero bueno, he querido comenzar con el pie derecho, configurando una estación de trabajo LINUX UBUNTU 16.04 así que aquí van algunos lineamientos básicos para comenzar:


#1 – NodeJS

Es necesario instalar nodeJS y npm. Para Ubuntuo 16.04 he encontrado esta guía que me ha parecido muy completa. En ella se discuten diferentes métodos. Yo elegí usar el método de nvm (node version manager) que se puede resumir en los siguientes comandos uno por uno:

cd
sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential libssl-dev
curl -sL https://raw.githubusercontent.com/creationix/nvm/v0.31.0/install.sh -o install_nvm.sh
bash install_nvm.sh
source ~/.profile
nvm ls-remote
nvm install 6.3.10
node -v
npm -v

#2 – Instalación de IONIC

Ahora, de acuerdo con la guía de inicio de IONIC procedemos con el siguiente comando:

npm install -g cordova ionic

Luego de unos minutos (como 15 con mi conexion 3G) y de mucho texto en la consola, podemos usar el comando ionic -v para determinar la versión que hemos instalado.

En este punto es importante crear una cuenta personal en https://apps.ionic.io/signup para poder visualizar las aplicaciones con Ionic View. Una vez creada la cuenta podemos usar el siguiente comando para que nuestra instalación de ionic quede conectada a nuestra cuenta.

ionic login

#3 Creación de un nuevo proyecto

(!) Antes de crear un nuevo proyecto, es importante asegurarse que su GIT local esté instalado y configurado.

Al momento de escribir este artículo, la guía de inicio hace mención de 3 tipos de proyecto: blank, tabs y sidemenu (aunque hay todo un mercado de tipos de proyecto en la red). La verdad nos gustó más el de tabs, así que usamos estos comandos:

cd
mkdir myIonicTests
cd myIonicTests
ionic start myApp tabs

Dado que ya habíamos hecho login en el paso anterior, podemos decirle que si (Y) a la pregunta de la terminal “Link this app to your Ionic Dashboard to use tools like Ionic View? (Y/n)“. Al decir que sí el sistema termina de crear el app y nos lleva al navegador de Internet a la página de ionic para crear nuevas apps para el visor. Más tarde será necesario utilizar el comando ionic link para conectar el código de nuestra app local con su correspondiente entrada en Ionic View.

(!) Notas: Algo importante de resaltar es que este template de una vez crea el proyecto como un repositorio GIT. Reconectar un repositorio GIT a nuestra cuenta GIT de preferencia es una tarea importante a  futuro, pero eso lo dejaremos para otro artículo.
Otra cosa importante es que el comando start de ionic necesitará una conexión a Internet estable para poder descargar todos los archivos, bibliotecas y dependencias necesarias.

En este punto ya podemos ejecutar el comando ionic serve para pre-visualizar el app en nuestro navegador local.


#4 Ejecutar la aplicación en un celular

Nótese que al crear la aplicación en el sitio web de ionic, se generó un código de identificación de la app. En la aplicación IonicViewer de Android o IOS se puede acceder con sus credenciales de ionic, o usando el código de identificación de la aplicación.

Antes de subir el código a Ionic View, necesitamos enlazarlo con nuestra nueva app; usando el comando ionic link. Se usan las flechas arriba y abajo del teclado para seleccionar el app.

Para subir el código más reciente utilizamos el comando ionic upload; luego en la aplicacion de celular Ionic View usamos la opción “Clear App Data” y luego “View App”

En una próxima entrada estaremos discutiendo cómo modificar el código.

 

Introducción al ESP8266

31 May , 2017,
Jose Nunez
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Aquí resumo algunas cosas que he ido descubriendo del ESP8266 esta semana:

#1 – El ESP8266 viene programado de manera nativa con un firmware que responde a comandos AT para realizar conexiones y comunicación WiFi. Una referencia útil al set de comandos se puede encontrar acá.

#2 – El ESP8266 puede ser programado mediante el IDE de ARDUINO. Para esto es necesario instalar la definición de placa usando la opción de Tools > Board Manager; pero antes de esto es necesario configurar la siguiente URL para definición de tarjetas adicionales usando la opción File > Preferences > Additional Boards Manager URLs.

URL:  http://arduino.esp8266.com/stable/package_esp8266com_index.json

Es necesario cerrar el IDE y volverlo a cargar para poder utilizar el board que aparece en la lista abajo como “Generic ESP8266 Module“. (!) Importante: Una vez re-programado el módulo se pierde el firmware que habilita los comandos AT. Para re-habilitarlos será necesario seguir alguno de los procedimientos disponibles para cargar el firmware

#3 – Se puede conectar el módulo directamente a la PC usando un convertidor USB-Serial FOCA 2.2 con las siguientes conexiones; pero antes se debe configurar el FOCA 2.2 para operar a 3.3V, caso contrario se daña el ESP8266:

esp8266_pinoutFOCAV2.2        ESP8266
   VCCIO -----> VCC (3.3V)
     TXD -----> RXD
     RXD <----- TXD
     GND <----- GND
   VCCIO -----> CH_PD

 Opcionalmente se coloca GPIO0 a tierra (GND) para habilitar la descarga de sketches de ARDUINO en el módulo; y luego se desconecta de GND para operar con el Sketch descargado.
FTDI Cable             ESP8266
 VCCIO (red)    -----> VCC (3.3V) 
   TXD (orange) -----> RXD 
   RXD (yellow) <----- TXD
   GND (black)  <----- GND
 VCCIO (red)    -----> CH_PD

#4 – La definición de placa del ESP8266 de ARDUINO (“Generic ESP8266 Module“) incluye una cantidad importante de ejemplos muy básicos para la operación del módulo, ya sea como Cliente HTTP, o cliente WiFi, o Access point, e incluso la creación de redes tipo Mesh usando WiFi.

#5 – El módulo ESP8266 no tiene capacidad para comunicarse con servicios de Internet por canales seguros de tipo HTTPS, lo cual representa una limitante sobre el tipo de aplicación que se pueda implementar. Como medida mínima es recomendable conectar el ESP8266 a un IoT Gateway con capacidad de comunicación HTTPS hacia la nube y no usarlo en aplicaciones suceptibles en caso de ser “hackeadas” ya que es relativamente facil para un hacker poder interceptar los datos provenientes del ESP8266 (no cifrados) interpretarlos e incluso suplantarlos.

#6 – El ESP8266 se puede conseguir en Costa Rica en CR Cibernetica. Nótese que al momento de escribir este artículo el precio estaba en $7.95, solamente $1 por debajo del SONOFF que aparte de traer uno de estos módulos tiene el hardware necesario para manejar corriente AC y un programa predeterminado para poder operarlo mediante un App de teléfono.

#7 – En Amazon se puede conseguir hasta por $15 cuatro módulos ($3.75 cada uno!). En Wish.com se pueden conseguir incluso a $2. Aunque para ser sinceros la comodidad de comprarlos en CR Cibernética y que me los traigan a domicilio el día siguiente es inigualable.

 #8 – Volviendo a los comandos AT, se puede acceder a estos mediante una terminal como Putty usando el puerto serial del FOCA V2.2 a una velocidad de 115200 bauds, pero es necesario (al menos en el caso de Putty) utilizar [ENTER] y [CTRL]+[ J ] para enviar los comandos al módulo y obtener una respuesta. Una conexión parecida se puede usar desde un ARDUINO 101 (que opera a 3.3V) usando la librería SoftwareSerial para operar el ESP8266 usando comandos AT enviados desde el ARDUINO. También se puede operar el ESP8266 desde un arduino usando los GPIO del ESP8266 como indicativos de qué hacer y que un Sketch de ARDUINO en el ESP8266 tome decisiones y realice comunicaciones WiFi basadas en esas señales.

#9 –  Finalmente cabe mencionar que el módulo tiene la capacidad de almacenar información en estado apagado. Lo cual permite, por ejemplo, recordar cual fue el último SSID/Passphrase que se usó y reconectar al encender, tanto para aplicaciones basadas en comandos AT como para aplicaciones basadas en sketch de Arduino ejecutados en el módulo ESP8266.

Sensor de Proximidad LV-MaxSonar-EZ

28 Abr , 2017,
Jorge Chacon
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En esta entrada 2017-04-27_2207queremos compartirles algunos detalles técnicos de un sensor que hemos estado explorando recientemente. Se trata de  la línea de sensores ultrasónicos fabricados por MaxBotix.Inc LV-MaxSonar-EZ, que poseen las siguientes ventajas:

  • Rango de detección: Son capaces de detectar objetos casi 7 metros de distancia.
  • Multiples Interfaces: Pueden ser leídos de diferentes formas: Ancho de pulso, RS232 Serial y Voltaje Analógico.
  • Versatilidad de Alimentación: Funcionan con una alimentación desde 2.5V hasta 5V.
  • Tamaño: Un diseño pequeño y muy ligero.

Esta línea de sensores posee 7 pines con las siguientes especificaciones:

Pin 1 (BW): Deje abierta o mantenga baja para salida en serie en la salida TX. Cuando el pin BW se mantiene en alto, la salida TX envía un Pulso (en lugar de datos en serie), adecuado para encadenamiento de bajo ruido.

Pin 2 (PW): Este pin emite una representación de ancho de pulso de rango. La distancia se puede calcular utilizando el factor de escala de147uS por pulgada.

Pin 3 (AN): Da salida al voltaje analógico con un factor de escala de (Vcc / 512) por pulgada. Una fuente de 5V produce ~ 9.8mV / pulgada mientras que una de 3.3V produce ~ 6.4mV / pugada. La salida se almacena en búfer y corresponde a los datos de rango más recientes.

Pin 4 (RX): Este pasador está internamente tirado hacia arriba. El LV-MaxSonar-EZ medirá continuamente el alcance y la salida si RX los datos se dejan sin conexión o se mantienen altos. Si se mantiene bajo, el sensor dejará de variar. Trae alto para 20uS o más para comando una lectura de rango.

Pin 5 (TX): Cuando el BW está abierto o se mantiene bajo, la salida TX entrega serial asíncrono con un formato RS232, excepto las tensiones son 0-Vcc. La salida es un capital ASCII “R”, seguido de tres dígitos de carácter ASCII que representan el rango en pulgadas hasta un máximo de 255, seguido por un retorno de carro (ASCII 13). La velocidad en baudios es 9600, 8 bits, no paridad, con un bit de parada. Aunque el voltaje de 0-Vcc está fuera del estándar RS232, la mayoría de los dispositivos RS232 tienen Margen suficiente para leer los datos en serie 0-Vcc. Si se desea un nivel de tensión estándar RS232, invierta y conecte un RS232 convertidor tal como un MAX232. Cuando la clavija BW se mantiene alta, la salida TX envía un solo impulso, apto para ruido bajo encadenamiento (Sin datos en serie).

Pin 6 (+5V- Vcc): Funciona en 2.5V – 5.5V. Capacidad de corriente recomendada de 3mA para 5V, y 2mA para 3V.

Pin 7 (GND): Conexión de retorno a tierra. El suministro de electricidad debe ser libre de ruido y libre de risado para una operación óptima.

Pueden ser utilizados en interiores y/o exteriores, sin embargo, una desventaja que posee esta línea de sensores es que si se necesita una lectura al 100% de las distancias por la física ultrasónica el sensor presenta un error a las 6pulgadas(15cm) aproximadamente.

Según la cantidad de voltaje con la que alimentemos el sensor los parámetros de onda y distancia van a cambiar.

2017-04-27_2207_001

Acá les dejo enlaces donde pueden los códigos para utilizar un los sensores de proximidad ultrasónicos mediante el formato de lectura Pulse Width(Ancho de Pulso):

  • Single Sensor: http://www.maxbotix.com/documents/Arduino%20Codes/LV-MaxSonars/LV_MaxSonar_PW.ino
  • Multiple Sensors: http://www.maxbotix.com/documents/Arduino%20Codes/LV-MaxSonars/LV_MaxSonar_PW_Chain.ino

NOTA: Si se utilizan múltiples sensores, debe de haber un espacio optimo entre cada uno de ellos, porque pueden existir interferencias y retornar valores erróneos para su lectura.

Creando una cámara de fermentación con BrewPi

20 Abr , 2017,
Allan R Cascante Valverde
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1. Descripción

Hoy vamos a realizar la instalación y la conexión de Brewpi; para tener nuestra propia cámara de fermentación para cervezas caseras.

2. Referencias Externas

http://www.homebrewtalk.com/showthread.php?t=466106

3. Disclaimer sobre Intención y Responsabilidad

(!) Antes de seguir estas instrucciones asegúrese de entender las Condiciones de Uso de nuestro sitio.

4. Resumen

Brewpi es una solución completa para crear nuestra propia cámara de fermentación; para los que nos gusta la cerveza y en particular hace nuestra propia cerveza; un reto interesante es el control de la temperatura del proceso de fermentación; muchos de los sabores en la cerveza (apropiados o inapropiados) para un tipo particular están relacionados directamente con la temperatura en la que se encontraba la levadura en el momento de la fermentación.

En esta guía vamos conectar y configurar todas las partes necesarias para echar a andar brew pi de manera de que podamos conectar cualquier refrigerador a este para que este funcione como nuestra cámara de fermentación.

5. Lista de Materiales

  • Arduino 101
  • Relay board
  • 2 DS1B820
  • Enchufe y Toma corriente
  • Conectores macho/hembra x 4
  • Conectores macho x 3
  • Cable eléctrico 14-16
  • Resistencia 4.7 Oms
  • Cinta Aislante Eléctrica
  • Una regleta para conexiones
  • RaspberryPI con Raspbian instalado (para monitorear el sistema)

6. Pasos Detallados

En el caso de este proyecto encontré varias guías en inglés; en particular la que coloque en las referencias externas fue la que me pareció más util.  De esa guía solo es necesario seguir este diagrama para hacer el cableado de las partes:

Con respecto al diagrama anterior y la siguiente fotografía (que corresponde a mi propia instalación) pueden notar algunas diferencias.

IMG_0730

Los colores de los cable son las diferencias más notables; para construir esto solo ocupe la guía anterior; estos son los pasos que seguí:

  1. Conecte las terminales de los “termómetros” (DS1B820) a la regleta conectado las lineas de datos, voltaje y tierra, cada color se conecta a la misma terminal; hay que revisar los colores de estos cada fabricante es distinto (si no da lecturas hay que hacer algo de prueba y error).
  2. Luego de esto conecte los terminales macho como se muestra en el diagram, la tierra, la linea de voltaje y la linea de datos en A4 del arduino y se coloca la resistencia entre la linea de datos y la linea de voltaje.
  3. Luego conecte la tierra y el voltaje al relay board, tal como se muestra en el diagrama.
  4. Se conecta las lineas digitales 4 y 5 al relay board.

Con lo anterior ya se puede probar la instalación, aún cuando no se a conectado la alimentación eléctrica al relay board. Para instalar brewpi seguí esta guía:

Instalación Brewpi

Solo se ocupa bajar un script de shell y correrlo; para mi instalación si hay una limitante; que al utilizar un arduino la version soportada es la legacy (mas sobre como cambiar esto mas adelante)

Estos son los comandos:

git clone https://github.com/BrewPi/brewpi-tools.git ~/brewpi-tools
sudo ~/brewpi-tools/install.sh

Luego de esto se ejecuta el siguiente comando para seleccionar la version que se desea instalar:

sudo ~/brewpi-tools/updater.py –ask

En mi caso seleccione legacy para que funcione mi arduino.

Luego de esto conseguí la dirección ip del arduino con un comando ifconfig y la puse en un browser esto debe mostrar la interfaz web del brewpi. Ahí tenemos que ir al Maintenance Panel y hacer las configuraciones de los dispositivos detectados; si todo esta bien conectado debería aparece tanto los termómetros como el relay board, ahi se selecciona la función de cada uno; en mi caso seleccione fridge temp and beer temp y prove que así fuera (enfriando y calentando cada uno por aparte para ver los valores que se desplegaban y así reconocer cual es cual. Lo mismo con los relays se puede ver cual corresponde a cual.

Luego de estos ajustes en la configuración realice la conexión del relay board y el cableado restante tal como se ve en la diagrama mas arriba.

7. Agradecimientos

A José Nuñez quien me facilito algunas de las piezas necesarias para este proyecto.

 

Ya Contamos Personas… Ahora hagamos algo con Python

Abr , 2017,
Jose Nunez
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Muchas personas piensan que la visión computarizada es un área de la tecnología reservada para genios matemáticos japoneses.

Nada más lejos de la realidad.

Mientras que en efecto se hace uso intensivo de matemática muy avanzada, y de sistemas computacionales de última generación; la realidad es que, gracias al código abierto, existen bibliotecas y frameworks  que hace accesible estas tecnologías a todas las personas que, con una dosis adecuada de interés quieran adentrarse en este mundo tan fascinante y a la vez de vital importancia para nuestra sociedad moderna.

En esta entrega les mostramos una extensión de nuestro artículo anterior sobre “Visión Computarizada: Contando Gente con OpenCV, ROS,..” donde exploramos la creación un programa básico en lenguaje Python que haga uso modesto de los datos generados por el contador de personas.

Recordemos que ROS (Robot Operating System) es un meta-sistema operativo de tipo publicador/suscriptor que facilita la comunicacion entre diversos nodos computacionales; y que está orientado a sistemas robóticos.

Como dijimos, en el artículo anterior exploramos cómo configurar un sistema Up-Board con Ubuntu Linux, para utilizar los datos provenientes de una cámara para analizar las imagenes en tiempo real y detectar personas. Fascinante.

Ahora, basados en el tutorial básico de ROS para creación de programas Python de publicación y escucha, acá listamos los pasos básicos para la creación de publicadores y escuchadores que funcionen con ROS.

(!) Antes, tengamos en cuenta que la detección de personas que viene con opencv_apps de ROS lo que hace es buscar en las imágenes patrones que coincidan con cierta geometría rectangular alta. Por eso en la imagen destacada de este artículo vemos marcas de rectángulos donde no hay personas. Al final de este artículo hablamos del comando rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure que permite ajustar parámetros “en caliente” para mejorar la precisión.

También, antes de ejecutar estos procedimientos, es probable que necesite ejecutar las instrucciones de algunos artículos anteriores que se listan en esta página: http://costaricamakers.com/?p=914 a partir del punto 4.

En caso de duda o si algo no funciona, les agradezco nos lo hagan saber en los comentarios.


PASO 1 – Primeramente creamos un espacio de trabajo de tipo catkin. Es decir la estructura básica de archivos y herramientas de un espacio de trabajo para ROS usando el sistema de construcción Catkin.

mkdir -p ~/catkin_ws/src
cd ~/catkin_ws/src
cd ~/catkin_ws/
catkin_make
source devel/setup.bash

PASO 2 – Seguidamente crearemos un paquete de ROS al que llamaremos “beginner_tutorials”que no es otra cosa que un conjunto de programas que se pueden manipular mediante ROS.

cd ~/catkin_ws/src
catkin_create_pkg beginner_tutorials std_msgs rospy roscpp
cd ~/catkin_ws
catkin_make
. ~/catkin_ws/devel/setup.bash

De nuevo, para más información sobre la creación de paquetes puede visitar el tutorial oficial en http://wiki.ros.org/ROS/Tutorials/CreatingPackage


PASO 3 – Ahora escribiremos los programas básicos de publicación y escucha.

roscd beginner_tutorials
mkdir scripts
cd scripts
wget https://raw.github.com/ros/ros_tutorials/kinetic-devel/rospy_tutorials/001_talker_listener/talker.py
chmod +x talker.py

El comando wget de la linea 4 arriba se encargará de descargar nuestro programa de python llamado “talker.py” que se encarga de publicar mensajes en un nodo denominado “chatter” que luego serán leidos desde el programa de escucha o suscriptor.

Para crear el programa de escucha usamos los siguientes comandos:

roscd beginner_tutorials/scripts/
wget https://raw.github.com/ros/ros_tutorials/kinetic-devel/rospy_tutorials/001_talker_listener/listener.py
chmod +x listener.py

Con esto se descarga el programa “listener.py” en nuestra carpeta scripts para programas de python.

Este programa escuchará datos publicados al nodo “chatter” y los mostrará en la pantalla.


PASO 4 – Pongamos a prueba estos programas.

Para esto primero compilaremos el paquete usando los siguientes comandos

cd ~/catkin_ws
catkin_make

y luego ejecutaremos ambos scripts en terminales diferentes:

rosrun beginner_tutorials listener.py
rosrun beginner_tutorials talker.py

Al ejecutarse se puede apreciar como, el listener.py no hace nada, hasta que el talker.py es ejecutado. El programa talker.py envia mensajes con un numero al tópico chatter; estos mensajes son entonces escuchados por el programa listener.py el cual los muestra en la pantalla al recibirlos. Es una dinámica muy simple.


PASO 5 – Modifiquemos el listener.py

Ahora modificaremos el programa listener.py para que en lugar de escuchar el tópico ‘chatter’ publicado por talker.py, escuche un tópico un tanto más avanzado: la cuenta de personas de nuestra cámara.

Usando el siguiente comando abrimos listener.py usando el editor gedit que viene con Ubuntu.

cd ~/catkin_ws
sudo gedit src/beginner_tutorials/scripts/listener.py

Luego reemplazamos el contenido del script con el siguiente:

#!/usr/bin/env python
# Software License Agreement (BSD License)
#
# Copyright (c) 2008, Willow Garage, Inc.
# All rights reserved.
#
# Redistribution and use in source and binary forms, with or without
# modification, are permitted provided that the following conditions
# are met:
#
#  * Redistributions of source code must retain the above copyright
#    notice, this list of conditions and the following disclaimer.
#  * Redistributions in binary form must reproduce the above
#    copyright notice, this list of conditions and the following
#    disclaimer in the documentation and/or other materials provided
#    with the distribution.
#  * Neither the name of Willow Garage, Inc. nor the names of its
#    contributors may be used to endorse or promote products derived
#    from this software without specific prior written permission.
#
# THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS
# 'AS IS' AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT
# LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS
# FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE
# COPYRIGHT OWNER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT,
# INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING,
# BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES;
# LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER
# CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT
# LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN
# ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE
# POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
#
# Revision $Id$

## Simple talker demo that listens to std_msgs/Strings published 
## to the 'chatter' topic

import rospy
from std_msgs.msg import String
from opencv_apps.msg import RectArrayStamped

def callback(data):
    rospy.loginfo(rospy.get_caller_id() + 'I AAAA  heard %s', data)

def listener():

    # In ROS, nodes are uniquely named. If two nodes with the same
    # name are launched, the previous one is kicked off. The
    # anonymous=True flag means that rospy will choose a unique
    # name for our 'listener' node so that multiple listeners can
    # run simultaneously.
    rospy.init_node('listener', anonymous=True)

    rospy.Subscriber('people_detect/found', RectArrayStamped, callback)

    # spin() simply keeps python from exiting until this node is stopped
    rospy.spin()

if __name__ == '__main__':
    listener()

Podemos observar las partes clave del programa:

  1. Linea 41: Importamos de la librería opencv_apps.msg el tipo de datos RectArrayStamped, que es el tipo de datos con que se publican las personas encontradas .
  2. Linea 44: Se muestra en consola los datos recibidos por el suscriptor. Nótese que donde dice data, podríamos poner data.rects para obtener unicamente el arreglo de rectángulos que representa a cada persona.
  3. Linea 55: Se define un suscriptor para el tópico peopledetect/found con un tipo de dato RectArrayStamped que al escuchar datos llamatrá la función callback. Esta función se define en la línea 43 y 44.

Para ejecutar este script usariamos el siguiente comando que nos mostrará los datos escuchados.

rosrun beginner_tutorials listener.py

Otros comandos que suelen ser útiles:
Para listar todos los tópicos que están manejando en la instancia de ROS: rostopic list

Para ver la información de un tópico particular: rostopic echo people_detect/found

Para configurar los tópicos activos mediante un utilitario GUI: rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure


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Visión Computarizada: Contando Gente con OpenCV, ROS, UP Board y una cámara Real Sense

7 Abr , 2017,
Jose Nunez
, , , ,
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En artículos anteriores hemos tocado el tema del kit de robótica de Intel con RealSense y UPBoard.

Como seguimiento a las instrucciones de inicio del Up Board les compartimos acá algunos comandos de ROS / LINUX para hacer uso de algunos de los ejemplos para aplicaciones de visión computarizada.


PASO 1 – Paquete OpenCV Apps

El primer paso sería la instalación de un paquete de ROS denominado “opencv_apps” mediante el siguiente procedimiento:

cd /opt
sudo apt-get install ros-kinetic-opencv-apps

PASO 2  – Ejemplo de la aplicación de detección de personas

El paquete OpenCV Apps de ROS contiene archivos de lanzamiento (.launch files) con ejemplos muy concretos sobre aplicaciones de visión computarizada.

Mediante el siguiente comando de ROS, la consola de LINUX se ubica en la ubicación del paquete OpenCV Apps:

roscd opencv_apps

Una vez en este directorio, echaremos un vistazo a la lista de archivos de lanzamiento:

cd launch
ls

El comando ls anterior lista en la consola todos los archivos .launch.

Uno de estos archivos es el denominado “people_detect.launch” el cual contiene las definiciones de ROS (en formato XML) que definen cómo tomar imágenes de una fuente (una cámara por ejemplo) y aplicar los métodos de detección de personas de OpenCV.

Para que este archivo funcione con las cámaras Real Sense, será necesario modificar este archivo “people_detect.launch” de la siguiente manera:

(!) Nota: Este procedimiento será necesario solamente una vez para una misma versión del paquete de ROS OpenCV Apps. Solo será necesario ejecutarlo nuevamente si se actualiza la versión del paquete de ROS OpenCV Apps.

Ejecute el comando gedit para editar el archivo:

sudo gedit people_detect.launch

Ubique las siguientes líneas en el archivo ver (estado inicial) y cámbielas para que luzcan como se especifica en (estado editado)

(estado inicial)

<arg name="image" default="image" doc="The image topic. Should be remapped to the name of the real image topic." />

<arg name="debug_view" default="true" doc="Specify whether the node displays a window to show edge image" />

(estado editado)

<arg name="image" default="camera/color/image_raw" doc="The image topic. Should be remapped to the name of the real image topic." /> 

<arg name="debug_view" default="false" doc="Specify whether the node displays a window to show edge image" />

PASO 3 –  Ejecución del ejemplo ROS para detección de personas

Ejecute los siguientes comandos de consola de manera individual, preferiblemente en una pestaña nueva de terminal (SHIFT CTRL  T)

1. Iniciar el nodo maestro de ROS

roscore &

2. Ubicarse en el directorio de ROS referente a la cámara Real Sense

roscd realsense_camera/

3. Lanzar (ejecutar) el procesador ROS de la cámara Real Sense

* Para una R200 use el siguiente comando: roslaunch realsense_camera r200_nodelet_default.launch &

* Para una SR300 use el siguiente comando: roslaunch realsense_camera sr300_nodelet_default.launch &

4. Ejecutar el procesador ROS para el proceso de detección de personas

roslaunch opencv_apps people_detect.launch

5. Carguemos ahora el visor de imágenes de ROS

rqt_image_view

* Este comando abre una ventana que tiene una caja de selección donde podemos elegir el canal que queremos visualizar.