Présentation de projet de fin d’études

Présentation de projet fin d’études

Reconnaissance d'image en vue d'un suiveur de ligne en

utilisant la carte Intel Galileo

Réalisé parHAJRI Aïmen

Encadré par

Mr, ROKBANI Nizar

11/06/2015

plan

• Introduction•Etude architectural •Etude expérimental•Application de reconnaissance d’image d’un suiveur de ligne •Conclusion et perspectives

Introduction

Introduction

Système embarqué

matériellogiciel

Matériel libre Logiciel libre

Etude architectural

Etude architectural

Intel Galileo

Compatible avec Arduino

400 Mhz

8Mb mémoire flash

Linux OS

256 MBRAM

Intel Quark SOC X1000

Compatibilité Arduino

Compatibilé arduino

Librairies supporté par l'Intel Galileo :

SPI EEPROM WIRE WIFI SERVO USB HOST

Limitation de performance de la carte Intel Galileo

Intel Quark SOC X1000 architecture

Architecture ARM

Instructions

CISCRISC

Beaucoup d'instructions et de modes d'adressage Relativement peu d'instructions, peu de modes d'adressage 

 instruction très variable et peut être très grande Instructions de taille fixe (un mot par instruction) 

Plus facile à programmer en assembleur chaque instruction est exécutée en un seul cycle d'horloge

Consommation électrique

License d’exploitation

Domaine d’utilisation

comparatifs et solutions

Intel Galileo

BeagleBone black

Raspberry pi

SOC Intel quark X1000 Texas instruments AM3358

Broadcom BCM2835

Vitesse 400 MHZ 1GHZ 700MHZ

Architecture X86 ARM V7 ARM V6

RAM 256MB 512MB 256MB(512 MB model B)

GPU Non Power VR SGX530(Micro HDMI)

Broadcom VideoCore IV (HDMI)

Communication Port Ethernet Port Ethernet Port Ethernet

stockage externe

Micro SD Micro SD SD

Audio Non Micro HDMI HDMI / JACK

Intel Galileo

BeagleBone black

Raspberry pi

E/S numérique 14 65 17

Entrée analogique

6 8 Non

PWM 8 12 1

UART 4 4 1

SPI 1 2 2

I2C 1 2 1

USB Host 1 micro USB 1 1(2 Model B)

prix 80$ 45-55$ 25-35$

Etude expérimentale

Test de compatibilité Arduino

Test de compatibilité Arduino

Extendeur CYPRESS CY8C9540

Vitesse par défaut 230HZ 2 GPIO Fast 477 KHZ jusqu’à 2,93 Mhz

o digittalwrite : 477KHZo fast GpioDigitaleWrite : 680Khzo

fastGpioDigitalWriteDestrective() :2,93Mhz

Application de reconnaissance d’image d’un suiveur de ligne

Vision artificielle

Environnement de développement

Algorithme de l’application

1•Capture d’image en temps réels

2 •Appliqué le mode « Grayscale »

5 •Détection de contours de ligne noire

4 •Appliqué le filtre Sobel

3 •Appliqué « threshold »

Conclusion et perspectives

Intel n’a pas exploité la puissance élevé de CPU

Intel Galileo est plus dédiée aux application IOT

Galileo est un plateforme éducatif plus que industriel

Galileo reste une bonne alternative mais si elle été moins cher

L’application peut être plus efficace avec raspberry ou beagle

On peut implémenter cet algorithme dans plusieurs applications