由教育部及經濟部工業局共同舉辦的高中職生AI扎根系列活動於今年4月至8月舉行，並於8月26日舉辦結訓典禮，讓來自全國的同學透過學習、交流、分享與參訪，增進AI知識並拓展國際視野。參與廠商除華碩外，還有Google、Microsoft、AWS、鴻海及聯發科技等。

AI 課程與專題實作

本屆高中職生AI扎根系列活動採階段性培育機制，第一階段為「AI應用線上課程」，介紹華碩專為AI應用設計的單板電腦ASUS Tinker Edge T，亦分享Google雲端學習平臺Teachable Machine，供初學者認識AI人工智慧神經網路應用。以「監督式學習（Supervised learning）」影像分類專案為例，學員們可在雲端收集資料，並透過機器學習驗證結果，最後匯入如ASUS Tinker EdgeT等裝置實現邊緣運算。

第二階段「AI一日實作營」課程包含：深度學習與電腦視覺邊緣運算、ASUS視覺套件簡介、ASUS Tinker Edge T基礎操作與指令，以及利用物件偵測設計機器學習專題，並結合馬達等電子互動設計，再由講師指導專題製作與報告，彰顯學生學習力與創造力，並展現AI人才向下扎根成效。

以下特別選出AI一日實作營中獲獎的優秀團隊作品，由三位分別來自不同學校的高中生組成，他們應用ASUS Tinker Edge T實現小黃瓜外觀品相AI智慧篩選，充分展現高中職生優秀的學習與創造力。

 

 

AI 視覺辨識應用─小黃瓜分類篩選

 

 

一、想法構建：

我們一開始參與視覺辨識的課程時，便意識到也許可以應用在農產分類線上，因為小組同學的外公剛好在經營一人農業，這些重複性且耗時的分類工作便落在外公一人身上，若能讓機器來進行這些操作便可達到省時省力的效果。

使用邊緣運算器的話，機器便可以在無網路的情形下進行獨立操作，對於網路收訊不佳的農園而言，少了線路綑綁的機台有助於農夫使用且能帶來實質幫助，若真的做出成品，在農業發達的台灣進行銷售，應該也能帶來不錯的商機。

二、技術採用

設備需求：

• ASUS Tinker Edge T單板電腦ⅹ1

• 1080P Webcam網路攝影機ⅹ1

• PCA9685 PWM擴充板ⅹ1

• LED指示燈 紅ⅹ1 藍ⅹ1 綠ⅹ1

• 麵包板ⅹ1

• 小馬達ⅹ1

 

訓練平台及使用之程式語言：Google Teachable Machine、Python3

 

硬體及模型訓練平台介紹

ASUS Tinker Edge T是專為AI應用所設計的單板電腦（SBC）。搭載機器學習（ML） 加速器Google Edge TPU，可加速處理效率、降低電力需求且輕鬆建立連接的裝置與智慧應用。Tinker Edge T搭載內建ML加速器，每秒最高可執行4兆次運算（TOPS），每個運算單位僅使用0.5瓦。同時也最佳化了TensorFlow Lite模型，使其可輕鬆編譯和執行一般的ML模型。

由於Google Teachable Machine是一個專門訓練簡易AI模型的網路平台，可以訓練Image、Audio 、Pose三種不同的模型。透過使用者提供的數據資料，上傳到Tensorflow訓練後，回傳訓練好的模型給使用者，讓製作AI變得更方便。

硬體連接與匯入模型

Step1 │模型建構

使用Google Teachable Machine不須有太多的程式基礎，只需選擇套用的模型架構（此部份我們使用的是Tensorflow Lite，適合套用硬體，透過刪除連結數甚少或權重影響甚小的神經元得以達到最佳化，雖然會降低精確度，卻能換來較高的運算速度。）搭配的模型為Quantized而非Edge TPU（如圖一），目的在於讓此模型可透過電腦連接進而修改程式。

先繪製三種圖片，皆為不同小黃瓜的外型，透過平台拍攝製作模型（如圖二），讓網路攝影機偵測到圖片得以辨識，接著建立四種主題，分別將小黃瓜分為長直形、微彎形、畸形（如圖三），再另外建立一個其他，以免機器將其餘物品誤辨識成小黃瓜。接著用我們提供的數據訓練模型，然後匯出到硬體。

 

圖一

 

 

Step2 │硬體組裝

使用ASUS Tinker Edge T作為主機執行訓練出來的模型，分別接上GND、SCL、SDA、VCC、V+五條線與PCA9685 PWM擴充板，外接LED燈及馬達。

GND為接地，與VCC及V+供電端形成電源迴路。SCL、SDA兩條分別為控制線。PCA9685 PWM擴充板上有16個頻道，分別為0~15，接著我們將馬達與頻道0相接，LED綠與頻道13相接，LED藍與頻道14相接，LED紅與頻道15相接。（如圖四）

 

 

Step3 │軟體指令

LED1為綠燈，LED2為藍燈，LED3為紅燈，Class1為長直形小黃瓜，Class2為微彎形小黃瓜，Class3為畸形小黃瓜。（如圖五）

20~22行的程式碼（圖六）分別為控制馬達轉向45、90、135的3個角度。我們所用的馬達最大與最小值分別為150跟600，150對應到0度，600對應到180度。我們利用以上的數據，令y為馬達參數，x為角度，帶入y=ax+b形成二元一次聯立方程式，得a=2.5，b=150，求得y=2.5x+150為計算馬達參數之公式。透過以上公式，我們可以得出相對應的（x,y）參數為（45,262.5）（90,375）（135,487.5），為了方便計算，我們刪去估計值，修改成（45,262）（90,375）（135,488）使用。

關於採用45、90、135這三個角度做為馬達旋轉角度的原因是為了模擬撥桿將辨識出來的產品撥向不同的輸送道。BUZZ為蜂鳴器的控制指令，目前暫時沒有用到，故將參數都設為0並且保留，日後若有需要用到只需修改參數即可。

133~156行的程式碼指令以表格呈現。（圖五與圖七）

 

 

三、研發須注意的要點

讓機台發揮最大效能的前提是必須應用在作物產量高的農園，機器目前無法辨識出作物的缺損以及脆度，若只是少量的分類，讓人類來操作反而會比機器來的精準且有效率。應用在作物產量高的地區使用，才能真正省下時間與人力。

同時也須將天氣因素納入考量，在台灣這樣的低緯度國家，機器零件很容易因為濕度導致發霉或生鏽等現象，因為被太陽長期照射，也可能導致橡膠零件脆化。在這種技術尚未被大量採用的台灣，要找到維修廠替換零件所需的人力成本跟交通成本會提高。

 

華碩物聯網事業部總經理趙國維為AI實作優秀團隊頒獎。

 

企業參訪與結訓典禮

高中職生AI扎根系列活動的第三階段為企業參訪，華碩特別邀請人資、智慧物聯網、智慧機器人、AI研發中心等單位同仁與學員交流，幫助學生快速瞭解華碩AI發展概況以及相關工作內容、環境，提早做好準備奠定職涯方向。

高中職生AI扎根系列活動的每一場課程、企業參訪及AI座談皆可在FB活動專頁中查詢https://www.facebook.com/aigo.aicamp/ 。

 

全文請看本期數位狂潮雜誌。更多精采內容請看本期雜誌報導...

 

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