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엣지 AI 기기 – ESP32‑CAM으로 아날로그 계량기 디지털화

이것은 무엇인가 – ESP32‑CAM에서 TensorFlow Lite 추론을 실행하여 아날로그 계량기(수도, 가스, 전기)를 읽는 소형 저비용 하드웨어‑소프트웨어 키트입니다. 장치는 다이얼 사진을 찍고, 관심 영역을 추출하고, 작은 신경망을 실행하여 숫자를 인식한 후, MQTT、InfluxDB、REST APIまたはHome Assistant統合を介して読み取り値を提供します。

主要コンポーネント

• ESP32‑CAM（約3 × 4.5 × 2 cm、< 10 €）、内蔵カメラとLED照明付き。
• TensorFlow Liteラッパー、デバイス上での推論用。
• 画像前処理（特徴検出、位置合わせ、ROI抽出）はESP32上で実行。
• Web UI：設定、OTAファームウェア更新、ライブプレビュー用。
• 接続性：Wi‑Fi、MQTT、InfluxDB 1/2、REST API、Home Assistant自動検出。

動作原理

1. ファームウェアをESP32‑CAMにフラッシュします。
2. 設定可能な間隔でカメラがメーターの写真を撮影します。
3. 画像はダイヤル領域にトリミングされ、正規化されて、数値読み取りを出力するTFLiteモデルに入力されます。
4. 結果は選択したバックエンド（MQTTブローカー、InfluxDBなど）にプッシュされるか、内蔵RESTエンドポイントで提供されます。

典型的な使用例

• ホームオートメーション：水、ガス、電気の消費量を自動記録。
• デジタル出力のない旧式メーターのレトロフィット。
• クラウド処理を避けたい低消費電力・オフライン優先の監視。

始め方

1. ハードウェア – 対応カメラモジュールを備えた任意のESP32ボード（ハードウェア互換性ページ参照）。オプションで、提供されたThingiverseリンクからケースを3Dプリント。
2. ダウンロード – GitHub Releasesページから最新リリースを取得。
3. 書き込み – ブラウザベースのWeb Installer（またはEspressifのFlash Tool / ESPTool）を使用してUSB経由でファームウェアを書き込みます。
4. SDカード設定 – ファームウェア起動後、デバイスはWi‑Fiアクセスポイントを作成します。接続し、内蔵スクリプトにSDカードをフォーマット・設定させるか、手動で設定ファイルをコピーします。
5. 設定 – Webインターフェースにアクセスして、Wi‑Fi認証情報、MQTT/InfluxDBエンドポイント、キャプチャ間隔、OTA更新設定を設定します。
6. 統合 – Home Assistantディスカバリーを有効にするか、MQTTクライアント/InfluxDBをデバイスのトピックにポイントします。

文档与支持

• 完整文档（安装、硬件兼容性、构建说明）托管在 https://jomjol.github.io/AI-on-the-edge-device-docs/。
• 通过GitHub Discussions页面获取社区帮助；错误和功能请求请提交到Issues。
• 一系列YouTube教程演示了构建和部署步骤。

为什么重要 它展示了实用的边缘AI：微控制器本地运行神经网络，无需持续云连接，同时保持低成本。这使得AI驱动的传感对爱好者和小型物联网部署变得可及。

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快速链接

• 源代码：code/（C++固件）
• Web安装器：https://jomjol.github.io/AI-on-the-edge-device/
• 3D打印外壳：Thingiverse/Printables上的水表、电表、气表
• 捐赠：支持开发者的PayPal链接