When we hear the words AI image processing and edge processing, we tend to imagine a large system, but in fact, Raspberry Pi is used in systems that are practical enough.
Speech recognition realized by connecting a microphone to a Raspberry Pi is effective for some applications and is not too expensive. If you only need speech recognition, which is different from spoken dialogue, you don’t need much machine specs. There are many speech recognition software, services, and libraries, both paid and free. We often see API services, especially from Google, Amazon, and IBM. Since we wanted to conduct this project in a local environment (offline), we considered “Julius,” which is highly efficient and versatile, and “VOSK,” which can be easily handled with a Python program. Both are free and easy to start. Since it is a local environment, there is…
Using TTS (Text To Speech) on the Raspberry Pi, you can make it speak from text in natural speech. Especially if it is a fixed short sentence, it can be played back in near real time even with the performance of the Raspberry Pi.
It is easy to imagine the case for connecting sensors to the Raspberry Pi for industrial applications. In particular, they are widely used for temperature and humidity control. When “visualizing” the acquired data, graphs and numerical tables are effective, but displaying the data overlaid on a drawing is more intuitive. This time, we realized it with Grafana.The following image is an example using test data in the database, but in reality data from sensors can be updated and displayed in real time. With the increase in extreme weather in recent years, many industries are facing challenges in dealing with heat.In the logistics industry, such as warehouses and distribution centers, as…
Introducing Tailscale, a cloud VPN service that can be used even from a Raspberry Pi!
The camera module that can be directly connected to the Raspberry Pi via a CSI connection can be used with the rpicam-still command, but a USB-connected webcam cannot.
With the Samba service, Raspi CM4/5 can become a file server that can be accessed from both Windows and macOS.
As it functions as a server, files can be accessed from several client PCs at the same time.
産業用Raspberry Pi「PL-R4」にカメラを繋ぎ、PiLink株式会社で用意したサンプルプログラムを使い、印刷したAprilTagを検出させてみました。AprilTagの仕組みは、カメラによる位置情報や姿勢を高精度に検出する単純なものです。一見シンプルな仕組みに見えますが、実際には奥深い設計思想と多彩な用途があります。そのため、すべてをご紹介することはできません。 「AprilTagってなに？」、「自社の現場で取り入れられないかな？」とお考えの方に向けて、試した限りではありますが、基本部分に沿った内容でご紹介します。 What is AprilTag? AprilTagは、2011年頃に米国ミシガン大学の研究チーム（主にEdwin Olson氏の研究グループ）によって開発されました。名前の「April」は、「4月」の意味ですが、”4月にプロジェクトを始めたから”といった軽い理由で名付けられたとされています。つまり、名称自体には深い意味はありません。 AprilTagは、一見するとQRコードに似ています。二次元バーコードの種類という意味でも似ています。どうやらQRコードよりも小さいデータ（4ビットから12ビット）を扱うために設計され、検出の精度が高いことや、計算が速くリアルタイム制であること、遠くからの検出も可能な点が特徴的です。暗かったり、低コントラストでも読み取ることが可能です。 サンプルプログラムを使うと分かるのですが、AprilTagをカメラで捉えると、カメラに対する正確な3D位置をリアルタイムで計算し表示できます。かなりの精度だと思いました。3Dボックスを表示させるわけですけど、Raspberry Piでもかなりスムーズです。3Dボックスを表示させるわけですけど、Raspberry Piでもかなりスムーズです。 The lower left image is quite close to the camera, but it can be recognized if all the tags are within the camera.In the lower right image, we made the detection very dark, but you can see that it is properly recognized. QR codes are rather specialized in the amount of information, while AprilTag is specialized only in location and posture information.This is why it has been used in robotics. その意味でも、ミドルウェアのROSを介して利用されるのが一般的です。ただ、AprilTagのライブラリはC言語で書かれているため、簡単な画面・操作インターフェイスであれば、C++やPythonのスタンドアロンで手軽に利用できます。今回のようにテスト目的であれば、Pythonプログラムを使ったRaspberry Pi でも手軽に扱うことができます。産業用Raspberry Piであれば各現場に導入できますね。 A type of TagFamily There are different types of AprilTag, called TagFamily. Each has a different specification. The reason is that they are used…
There is a need to run LiDAR using an industrial Raspberry Pi. This time, we tried to install ROS 2 middleware that can handle LiDAR and its environment, Ubuntu 24.04, on a CM4 environment (PL-R4).
RFID (NFC) tag reading and writing on an industrial Raspberry Pi.
