Todas as atividades profissionais que possam imprimir algum tipo de risco físico para o trabalhador devem ser cumpridas com o auxílio de EPIs – Equipamentos de Proteção Individual. Neste tutorial desenvolveremos um sistema capaz de monitorar através de machine Learning o colaborador de uma empresa que não esteja utilizando os EPIs corretamente, através de uma interface entre a plataforma Teachable Machine e o placa micro:bit.
Materiais necessários:
- 1x Placa micro:bit
- 2x cabos com garras tipo jacaré
- 1x Buzzer com oscilador interno
Software necessário:
- MakeCode for micro:bit
Com o auxílio da plataforma Teachable Machine treinaremos uma IA capaz de detectar o uso de EPIs. Esta plataforma é capaz de segmentar objetos, reconhecer padrões através de imagens, identificar posições do corpo humano e detectar palavras. Para isso abra a plataforma, clique em “New Project”, em seguida em “Image Project”. Crie duas classes: “ComEPI” e “SemEPI”. Feito isso, abra a Webcam e cadastre imagens de vários ângulos nas respectivas classes. É aconselhável criar um acervo de aproximadamente 400 imagens por classe.
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Antes de treinar seu modelo aumente a quantidade de épocas para uma melhor assertividade. Posteriormente, treine seu modelo e teste-o.
Em seguida clique em “Export Model”, selecione a opção “TensorFlow” e depois “Download my model”. Descompacte o arquivo baixado e posteriormente faça download da interface aqui. Feito o download da interface, descompacte os arquivos dentro de uma pasta, em seguida entre na pasta “Dist” e cole os dois arquivos que foram gerados do Teachable Machine. Esta interface é um algoritmo em python que realiza a captura da imagem da webcam, faz uma análise com a IA treinada na plataforma Teachable Machine, trata os dados de probabilidade obtidos e os envia para o microcontrolador.
Nesta etapa iremos programar a placa micro:bit. Faça a montagem de acordo com o esquema elétrico abaixo:
Conecte a micro:bit em uma porta USB. Para descobrir qual porta serial o microcontrolador está conectado abra o “Gerenciamento do Computador”, clique em “Gerenciador de Dispositivos” em seguida “Portas COM e LPT”, feito isso aparecerá a porta serial em que sua placa está conectada.
Abra o programa “MakeCode for micro:bit” e execute o seguinte algoritmo:
serial.redirect(SerialPin.USB_TX, SerialPin.USB_RX, BaudRate.BAUD_RATE115200)
serial.redirect_to_usb()
basic.show_icon(IconNames.HEART)
serial.read_buffer(0)
while True:
var_ = serial.read_string()
if var_ == "1":
basic.show_icon(IconNames.YES)
pins.digital_write_pin(DigitalPin.P0, 0)
basic.pause(1000)
if var_ == "2":
basic.show_icon(IconNames.NO)
pins.digital_write_pin(DigitalPin.P0, 1)
basic.pause(200)
pins.digital_write_pin(DigitalPin.P0, 0)
var_ = "0"
basic.clear_screen()
Certifique-se de que sua Webcam esteja fechada. Execute o arquivo “Aula 1” que está dentro da pasta “Dist”. Aparecerá uma tela para preenchimento da porta serial que a Microbit está conectada. Selecione a porta correta e clique em conectar.
Se todos os procedimentos foram feitos corretamente o sistema se apresentará da seguinte forma:
Agora basta fazer os testes que foram treinados na plataforma Teachable Machine. Quando o usuário não estiver utilizando os EPIs a matriz de led da Microbit mostrará um “X” e o buser apitará, simbolizando uma sirene que serve de alerta para o colaborador colocar os EPIs.
Olá, o arquivo aula1 não está mais disponível no link https://drive.google.com/file/d/1GXoo6kClxRX5N_Zdnudkk7ajhqj2TGzr/view?usp=sharing