Depuis les antiques photorésistances qu’on appelait un peu pompeusement cellules photoconductrices , la détection de lumière a toujours été un dada de l’électronique. On s’en est servi pour toutes sortes de fonctions qui entrent toutes plus ou moins dans la catégorie de la détection de mouvement. Petit à petit, les techniques de détection ont évolué, assez laborieusement, il faut bien le dire, vers ce qu'on appelle désormais la reconnaissance des formes et de couleurs et de mouvement. Aujourd’hui, nous disposons de caméras entières dont l’encombrement correspond grosso modo à celui d’une de ces cellules d’autrefois. Et surtout de processeurs capables de transformer leurs images colorées en signaux et de les traiter à une vitesse qui permet de les employer pour une poursuite en temps réel. C'est le cas de Pixy2, tout petit capteur d'images intelligent et monté sur un support orientable (en option). Le module pèse 10 g !

60 images par secondes

Les possibilités d’automatisation offertes par ces composants et les logiciels associés sont phénoménales. Pour quelques dizaines d’euros on construit des robots suiveurs dotés d'une vision artifielle dont le temps de réaction est proche de l’instantantané. On peut difficilement imaginer des composants plus excitants pour l’initiation à la programmation de jeunes gens.
La prise en main est aisée, car le module de vision artifielle se connecte directement aux plateformes d’expérimentation courantes, comme Arduino, Raspberry Pi ou BeagleBone.
Rassurez-vous, le démarrage ne se fait pas dans un spaghetti de fils. Chez Pixy, ils ont pensé à fournir un câble enfichable pour l’Arduino. Et pour le RPi, un simple cable USB convient.
Quant aux autres plateformes, il y a à bord de Pixy2 d’autres interfaces de communication: SPI, I²C, UART, avec des protocoles simples et largement éprouvés.
 

Open Source sur toute la ligne

Tout est ouvert sur Pixy2, le logiciel, le progiciel et le matériel. Et très bien documenté, avec de nombreux exemples d’application. Pixy2 s’utilise aussi bien avec Windows que Mac ou Linux. Il existe même une version de Pixy pour LEGO Mindstorms !
Des bibliothèques Arduino et C/C++ sont mises à la disposition des utilisateurs. Sur les environnements Linux (comme RPi) la programmation en Python est facilitée par une API.
Un détecteur de codes à barres est intégré à l’algorithme de poursuite de ligne.
Quand je vous disais qu’ils ont pensé à tout, il y a même trois petits phares pour y voir plus clair !

Caractéristiques

  • Processeur : NXP LPC4330, 204 MHz, double coeur
  • Capteur : Aptina MT9M114, 1296×976 résolution avec processeur de flux d'image
  • Angle de vision : 60 degrés H, 40 degrés V
  • Consommation: typ. 140 mA
  • Alimentation : entrée USB (5 V) ou tension non régulée (6 V à 10 V)
  • RAM : 264 Koctets
  • Mémoire Flash : 2 Moctets
  • Sorties de données : sérielle UART, SPI, I²C, USB, numérique, analogique
  • Dimensions : environ 4 x 4 cm
  • Poids : 10 g
  • Éclairage incorporé (env. 20 lumens)