Case 04 AI小球分类器
简介
本次课程将带领学生们使用哪吒发明家套装V2和AI扩展包，制作一个AI小球分类器。我们将学习物体识别和分类的基本原理，并通过实践操作，培养大家的STEAM综合能力。
教学目标
- 了解物体识别和分类的原理。
- 学习使用哪吒发明家套装V2和AI扩展包进行硬件搭建和编程。
- 培养学生们团队协作和解决问题的能力。
教学准备
电脑
教学过程
引入
教师可以引导学生思考以下问题：什么是物品识别技术？它在现实生活中有哪些应用？如何将这个技术应用于一个有趣的装置中，比如一个AI小球分类器？通过这些问题，激发学生的兴趣，并引导他们思考如何将技术与创意相结合。
在我们日常生活中，有许多物品需要分类整理。今天，我们将一起制作一个小球分类器，通过AI摄像头识别小球的颜色，并将它们自动分类。让我们一起学习如何利用STEAM知识，将科技与生活相结合吧！
探究
分组讨论，让学生思考如何用AI摄像头来制作一个AI小球分类器，重点关注小球识别功能的使用和物品识别的在生活中可能的应用场景。
- AI摄像头如何识别和分类小球？
- 如何编程控制小球分类器的操作？
- 如何优化小球分类器的准确性和效率？
实践
分组动手，按照自己的设计方案，用积木材料来制作一个AI小球分类器。
按照自己的设计方案，用积木材料来制作一个AI小球分类器。
示例
搭建步骤
搭建完成
硬件连接
将舵机连接到哪吒扩展板的S1接口，将AI摄像头连接到哪吒扩展板的IIC接口。
软件编程
打开编程平台makecode
新建项目
点击扩展
在搜索栏搜索nezha添加哪吒多功能扩展盒的扩展库
在搜索栏搜索planetx添加行星系列传感器的扩展库
编写程序
程序链接:https://makecode.microbit.org/_frU6MUdh649b
你也可以通过以下网页直接下载程序。
团队合作与展示
学生分成小组，共同完成案例的制作和程序编写。
鼓励学生之间相互合作、交流和分享经验。
每个小组有机会向其他小组展示他们制作的案例。
示例案例效果
将小球放到小球分类器的滑轨上，小球分类器会根据小球的颜色自动进行分类。
反思
分组分享，让每组的学生分享自己的制作过程和心得，总结自己遇到的问题和解决办法，评价自己的优点和不足。
扩展知识
什么是物品识别？
物品识别是机器学习领域的一个重要分支，其原理基于对物品的图像数据进行特征提取和分类。具体来说，物品识别系统通过使用深度学习算法对图像数据进行训练，从而学习到物品的各种特征，并在后续过程中根据这些特征对新的物品图像进行分类和识别。
首先，物品识别系统会对图像数据进行预处理，包括图像增强、图像裁剪、色彩空间转换等操作，以便更好地提取出物品的特征。接着，系统会利用深度学习算法对图像数据进行特征提取，将图像转换为具有特定特征的向量。这些特征可能包括物体的形状、纹理、颜色等。
接下来，物品识别系统会利用分类器对这些特征向量进行分类。分类器可以使用各种机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等。通过训练这些分类器，系统能够根据物品的特征将其正确分类。
最后，物品识别系统会根据分类结果生成对应的物品标签或名称。这些标签可以用于后续的物品识别、物品搜索、物品推荐等各种应用场景。
需要注意的是，物品识别的准确性和效率取决于多种因素，包括图像质量、特征选择、训练数据集大小和多样性等。因此，在进行物品识别系统的设计和开发时，需要综合考虑这些因素，以提高系统的准确性和鲁棒性。