教學原文參考：影像辨識機械手臂
這個單元著重在將之前所學到的內容做整合，並且應用到工業類的主題。讓我們試想一個場景，傳統工廠對於物料分類，大多仰賴人工搬運。當貨物、料件運送至指定地點後，再由倉儲人員開堆高機出來搬貨，依照類別存放在指定層架。
想想看，其中是不是有能自動化的部份呢？像是在一個倉庫內會有很多區域，每個區域都存放著不同的東西，若是能架一臺機器手臂於指定位置，那麼人員只要將屬於這間倉庫的料件置於門口，是否就能讓手臂自動幫我們分門別類地放好呢？當然，這還需要讓手臂看得見是什麼貨物才行。
接下來就讓我們來設計一個，影像辨識後能讓手臂幫我們搬運物件的專題。藉由 Pixel:bit 的 ESP32 與攝影鏡頭，並搭配 Edge Impulse，可以完成影像辨識貨物分類。另外，我們還需要一個機器手臂，手臂控制的部份可以交給 ATmega328p，但為了讓手臂的馬達方便連接，還需要準備一塊適合的擴充板。接著就剩下用來辨識的貨物了，這就自己 DIY 設計吧！
可以選擇自己手邊有的機器手臂或是擴充板，設計出屬於自己的操作場景。接下來的教學內容，我們會使用下列設備做示範：
Pixel:bit x1
Micro USB to USB Type-A數據傳輸線 x1
meArm 迷你機械手臂 x1
MbitBot 多功能板 x1
固定板或是製作貨物的材料(自行 DIY)
將任務分工後我們知道，ESP32 負責辨識與顯示，ATmega328p 負責手臂控制。詳細動作流程規劃如下圖所示，以顏色區分工作權責，藍色區塊為 ATmega328p，紅色區塊則是 ESP32。
我們以按下 Pixel:bit 上面的按鈕來啟動辨識任務，按鈕是由 ATmega328p 控制。當 ATmega328p 讀取到按下按鈕的動作，會立即發送請求訊號給 ESP32，當 ESP32 收到請求訊號後，將啟動拍攝與辨識功能，並將結果顯示在螢幕上，同時回傳結果給 ATmega328p。收到結果的 ATmega328p，經比對結果後控制手臂夾取貨物並搬移至指定區域。
我們在網路上找到兩張圖片，做為讓 Pixel:bit 辨識的目標。分別是左側的「寶特瓶」與右側的「廚餘」。大家可以依照自己的喜好選擇要辨識的目標。
圖片來源：https://www.freepik.com/home
將圖片印出來後，黏在裁切的厚紙板或木板上，將其製作成小牌子，牌子末端設計 Ｔ 型結構，以便手臂方便夾取，也讓牌子在移動的過程中不易脫落。
整個流程最重要的一環，就是要能夠辨識物品，這樣才能呼叫機器手臂將東西搬運到指定地點。在教學單元(五)與教學單元(六)，我們已經學會如何訓練一個模型。從使用 Pixel:bit 拍攝照片蒐集資料，上傳至 Edge Impulse 線上平台，並透過平台服務訓練與評估模型。
請依照教學單元(五)的教學步驟，使用 Pixel:bit 蒐集「寶特瓶」與「廚餘」的照片資料，蒐集的照片越多越好，最好是不同角度或是不同位置的圖片。
小知識
資料蒐集的正確性會大大影響訓練出來的模型，請確保同類別的資料沒有參雜其他照片，例如蒐集的寶特瓶資料內，不應該參雜廚餘的資料，或是別的圖像資料。每個種類的資料數量平不平均，也是一個影響模型準確性的重點，請儘量讓每個種類可以蒐集到等量的資料，例如寶特瓶蒐集到的資料大約是 100 張，請讓廚餘的資料也接近 100 張。最忌諱的就是數量相差過大，像是寶特瓶的資料是 123 張，廚餘的資料只有 10 張。
將蒐集到的照片全數上傳至 Edge Impulse ，步驟可參照教學單元(六)，我們將寶特瓶的資料標籤設定為「bottle」，廚餘的資料標籤則是「food」。請依照您找到的圖片，設定自己能理解的標籤名稱。
設定圖片裁切大小，請選擇「96 x 96」，並確認「Output features」是不是我們要辨識的兩個類別。
設定訓練次數的部份我們設定「200次」，模型的選擇是用預設的「MobileNetV1 96×96 0.1」。
完成上述設定後即可開始訓練模型，下圖是訓練後的結果，準確度有 97% 還不錯。
接著同樣參照教學單元(六)的內容，將訓練好的模型編譯成 Arduino library，再將模型儲存到自己的電腦。
請自行組裝 meArm 機器手臂，接線方式請參考下方兩張圖。
請依照上圖伺服馬達對應的編號，連接到擴充板「MbitBot」上，並順勢將電池也接上去。
可以自行裁切厚紙板或木板，並用麥克筆自己畫出區域，前提是手臂夾爪要能到的了的地方喔！請大家自行發揮。
我們使用雷切機製作了一片有 A、B 區與擺放區的木板，並用螺絲、螺帽與銅柱將各部件都固定，最後將 Pixel:bit 插上，完成圖如下所示：
若之前已下載過範例程式，即可在之前下載的資料夾中找到「07_Arm_control」。如果還沒下載，請點選連結，進到網頁看到「Code」按鈕，點選後選擇「Download ZIP」就能將檔案整個下載下來。
解壓縮後，這個單元的範例程式，就放在資料夾名稱為「07_Arm_control」裡。
請接續「影像辨識機械手臂（Part 2）」。
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