一、背景介绍：

      硬件：

     UnitV2是一款高颜值的AI相机,内核采用Sigmstar SSD202D（傻傻的202D）它有很快的运算速度，又大又快的内存，能跑Linux....总之懂的都懂，不懂得也记不住。相机模块的摄像头是1080P，上网是用usb的，也能用wifi吧，好像现在又用不了.....

     串口，串口，以上都不重要，重要的是他能用串口来搞，可谓是软硬件双盲人士的福音。

     ESP32 DEV kit 主要用来串口通讯，解析数据。

      软件：

     Microsofa Edg没错就是浏览器，Unitv2简单开发有浏览器就行了。

     ESP32代码编写用的软件是arduino，方便又简单，一堆开发好的库能拿来用。

二、实现功能：

    功能介绍：搭建了一个简易平台，对积木进行识别。定义全红的是良品，半红半蓝的是次品，检测结果并报警，计数结果通过串口打印在电脑端。

    一开始就是奔着实用去的，想搞流水线异常品检测记录。但跟了一节M5大佬的直播课后，感觉脑子和知识点都是别人的，笔者除了握草（UnitV2）一无所有。

    好在官方的技术文档（https://docs.m5stack.com/zh_CN/quick_start/unitv2/base_functions）是真的细，可以说是只带眼睛和手就能入门。实现这个功能也只是用了其中很小的一部分内容,在下文一一介绍。

三、实现思路：

    实现过程：

   （1）. 连接好UnitV2，进入网页端，拍至少30张照片，挨个荡下来；

   （2）.上传到M5Stack家的训练平台标记训练后，再把获得的压缩包上传到UnitV2；

   （3）.调用UnitV2内置AI应用程序，加载自己训练的模型，就可以识别到自己要识别的东西了。

    （4）.以上都调通后，就是通讯与结果统计的问题了，我用的是ESP32 EDV kit 开发板，使用两路串口，一路接Unitv2上电切换程序，一路接电脑输出计数结果。

     此外UnitV2还内置了多个即用型AI识别应用程序，例如：人脸识别、对象跟踪、颜色跟踪器、形状检测器、条形码检测器和其他常用功能。我们此处调用的是Object_Recognition这个程序，如果大家想要开发更多好玩的应用，可以自己试试其他程序。

四、遇到的问题：

     问题1：直播课代码看不懂，妥妥的让我重温了一遍当年上学时的窘境。前一秒还是1+1，后一秒直接干到傅里叶级数展开，然后黑板被写满了，被擦掉了，被写满了......

    问题2：官方教程说能用串口来调用内置程序，经过一夜的奋战，终于确定是Rx和Tx它接反了。怀疑同行群友嫌弃串口老土，直接放弃了串口。我一个拖延症患者竟然是第一个踩坑的。

    问题3: 串口通讯是用的 json格式，码代码过程中不是把冒号写成点，就是多一个换行符。难道就没有一个有一定容错的高级编译器吗[笑哭]

五、未来的计划：

     项目悄无声息的开始，转眼就只剩两天了。只能实现功能，还来不及打磨，并无实际应用意义。回顾项目还有两点不如意：

     （1）.在计数方面还有瑕疵：被检测物体被拿走后还会有数据发过来（一次数据发三次？搞不懂），造成计数不准。后续进行优化。

     （2）.网络上传功能还没试过，后续得再研究一下。

      谈到接下来计划，就想起了我入手Unitv2的初衷。作为一个硬件工程师，不屯电子器件是不可能的。屯的多了就搞得乱七八糟的，电阻带一堆一堆的极难区分，所以想用摄像头给电阻拍照，自动识别电阻值大小输出结果。做着看吧，估计比较难实现。

六、建议：

       以后整一个项目难度等级评定吧。这次项目，我这种楞头青一上来就被干懵了。

       最后感谢电子森林，平台资料很棒！