使用Wio Terminal與氣體傳感器收集咖啡氣味數(shù)據(jù)

TinyML 是指在 Arduino 這類 MCU 板子上也能做到簡(jiǎn)易的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推論，讓基本的傳感器數(shù)據(jù)分析也能透過機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)找到更多有趣的信息。

Wio Terminal 就是在這股浪潮下所產(chǎn)生的一個(gè)產(chǎn)品，除了使用 ATSAMD51 核心并搭配 Realtek RTL8720DN 的 Wi-Fi / 藍(lán)牙芯片，還支持Grove 系列傳感器。

最重要的當(dāng)然是本文核心– TinyML，可將所收集到的數(shù)據(jù)透過 Edge Impulse 網(wǎng)站來(lái)進(jìn)行一條龍的處理、訓(xùn)練與測(cè)試流程，再把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檔案導(dǎo)出到 Wio Terminal 上來(lái)執(zhí)行，過程不能說(shuō)超簡(jiǎn)單，但確實(shí)已經(jīng)方便非常多了！

本文要介紹使用 Wio Termianl 所提供的好用韌體，來(lái)收集咖啡、酒精的氣味資料。非常有趣的題目，您一定會(huì)喜歡的喔！

注：本文將使用 Grove –多通道氣體傳感器 V2，直接接上 Wio Terminal 的任一個(gè) Grove 接口就好。

Grove – 多通道氣體傳感器 V2

Wio Termina嗅覺鼻子實(shí)驗(yàn)套件

Wio Terminal 的基本環(huán)境設(shè)定

關(guān)于 Wio Terminal 的基本環(huán)境設(shè)定，請(qǐng)參考之前的文章。我也錄制了影片帶您一步步操作：

不過呢，這次就不用自己再寫 Arduino 的上傳程序了，直接使用現(xiàn)成的 Firmware。

請(qǐng)把 Wio Terminal 接上計(jì)算機(jī)，再把它的開關(guān)往 use port 的方向拉兩下，它會(huì)變成一個(gè) Arduino 的磁盤，請(qǐng)把 .uf2 檔丟進(jìn)去就會(huì)自動(dòng)更新這個(gè)韌體，之后再重新插拔 usb 線讓他重開機(jī)就好了，簡(jiǎn)單~

開啟 cmd 或 anaconda prompt，開始上傳數(shù)據(jù) (如果還沒有安裝 node.js 的畫，請(qǐng)安裝 node.js v14 以上) ：

連上 Edge Impulse

先安裝 Edge Impulse cli 工具：

npm install -g edge-impulse-cli

接著輸入以下指令來(lái)登入 Edge Impulse 網(wǎng)站 (當(dāng)然您需要先注冊(cè)賬號(hào)，并在網(wǎng)站上建立一個(gè)項(xiàng)目)：

edge-impulse-daemon --clean

請(qǐng)依序輸入賬號(hào)密碼、命名 WioTerminal 裝置 (如圖中的 wio_nose)、、選擇項(xiàng)目 (我也取名為 wio_nose)，最后看到“[WS ] Go to ”，就可以回到 Edge Impulse 網(wǎng)站了。

Edge Impulse 收集資料

請(qǐng)確認(rèn)氣體傳感器已經(jīng)接好，并開啟 Edge Impulse 網(wǎng)站，進(jìn)入您所建立的項(xiàng)目，點(diǎn)選左側(cè)的 Data acquisition，先看到右側(cè)的 Sensor，從下拉式選單可以看到wio 內(nèi)建與常用的傳感器只要接好就好。

先輸入 Label 為你所定義的類別，在此有以下三個(gè)類別：

?coffee: 泡一杯香濃的咖啡吧~

?75_alcohol: 容易取得的 75% 洗手酒精

?surrounding：遠(yuǎn)離以上兩種氣味的環(huán)境將傳感器置于該情境中，例如咖啡杯上方、噴了酒精的衛(wèi)生紙，按下 Start sampling，在此我們把 Sample length (ms) 樣本長(zhǎng)度設(shè)定為 10000 ms，因?yàn)闅馕稌?huì)延續(xù)一段時(shí)間。

收集完三類別的數(shù)據(jù)如下圖，可以看到四軸的數(shù)據(jù)變化：

coffee 的資料：

75_alcohol 的資料：

Surrounding：遠(yuǎn)離咖啡與酒精的環(huán)境氣味數(shù)據(jù)

建立 Impulse 來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

詳細(xì)設(shè)定請(qǐng)參考上一篇，請(qǐng)看我的 Impulse 與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)定：

使用以下設(shè)定來(lái)訓(xùn)練，準(zhǔn)確度有到 100% ！別高興太早，這應(yīng)該只能說(shuō)這三種味道的差異本來(lái)就很大，您之后可以試試看去分析紹興酒與高粱酒的差別，挑戰(zhàn)性應(yīng)該很高！

使用 EON Tuner 優(yōu)化

EON Tuner 可針對(duì)各平臺(tái)來(lái)優(yōu)化，整個(gè)流程需要數(shù)小時(shí)，不過這期間您還是可以進(jìn)行其他操作，請(qǐng)參考以下設(shè)定來(lái)設(shè)定 target：

?Dataset category: continous motion (震動(dòng)、氣味等時(shí)間較久的訊號(hào))，如果是上一篇的手勢(shì)，請(qǐng)改選 motion events

?Target device：Wio Terminal

?Time per inference: 2000 ms (這里可以自由設(shè)定，氣味的話就久一點(diǎn)吧)

審核編輯：劉清