Show page

Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

--- pm:prj2026:ciprian.popescu0411:dice [2026/05/23 18:20]
andrei.cotiga [Software Design]
+++ pm:prj2026:ciprian.popescu0411:dice [2026/05/23 18:43] (current)
andrei.cotiga [Hardware Design]
@@ Line 21: / Line 21: @@
 * Servomotor SG90: Acționează mecanic paharul pentru a amesteca zarurile fizice prin mișcări scurte și agresive la comanda microcontroller-ului.
 * Ecran LCD 2004 (sau 1602) cu modul I2C: Afișează meniurile, rândul jucătorilor, instrucțiunile defilante, punctajul și mesajul cu câștigătorul jocului.
 * 2 x Module Programator FTDI (CP2102/CH340):
     * **Programatorul 1:** Folosit pentru a încărca codul, pentru comunicația serială și pentru a alimenta partea logică (ESP32-CAM și LCD).
@@ Line 69: / Line 70: @@
 | Camera OV2640 | Panglica FPC (24 pini) | Conector FPC dedicat pe placa ESP32-CAM |
-Deoarece placa ESP32-CAM nu dispune de o mufă USB integrată pentru alimentare și programare, s-a optat inițial pentru utilizarea unui modul FTDI. Totuși, dinamica proiectului a impus o regândire a distribuției de curent. Servomotorul SG90, configurat să execute mișcări violente și bruște de 160 de grade pentru a amesteca eficient zarurile în paharul de plastic, generează vârfuri masive de consum de curent (aprox. 1 Amper la fiecare inversare de sens).
+Deoarece placa ESP32-CAM nu dispune de o mufă USB integrată pentru alimentare și programare, s-a optat inițial pentru utilizarea unui modul FTDI. Totuși, dinamica proiectului a impus o regândire a distribuției de curent. Servomotorul SG90, configurat să execute mișcări violente și bruște de 120 de grade pentru a amesteca eficient zarurile în paharul de plastic, generează vârfuri masive de consum de curent (aprox. 1 Amper la fiecare inversare de sens).
 Pentru a preveni fenomenul de "brownout" (resetarea plăcii din cauza lipsei de curent), arhitectura breadboard-ului a fost împărțită într-un sistem hibrid cu două circuite de 5V izolate, susținute de două porturi USB distincte, dar având masa (GND) comună:
@@ Line 87: / Line 88: @@
   * Demo joc: https://www.youtube.com/watch?v=VLBmq61MyY0
-  * github: TODO
+  * github: https://github.com/cotigamihnea/diceandroll
 Proiectul este structurat într-o arhitectură de tip Client-Server și folosește două medii de dezvoltare distincte: PlatformIO (C++) pentru logica hardware și controlul microcontroller-ului ESP32-CAM, și Python pentru procesarea de imagine (Computer Vision) rulată pe PC.
@@ Line 131: / Line 132: @@
 | requests | Realizarea de cereri HTTP (GET) către serverul ESP32 pentru obținerea statusului, descărcarea fotografiilor JPEG și trimiterea scorurilor. |
 | time | Gestionarea pauzelor (sleep) pentru a permite zarurilor fizice să se stabilizeze înainte de capturarea imaginii și pentru a preveni supraîncărcarea serverului Wi-Fi cu cereri. |
-===== Rezultate Obţinute =====
+===== Rezultate Obținute =====
+Sistemul propus îndeplinește obiectivul principal de a automatiza complet aruncarea și arbitrarea unui joc cu zaruri, integrând cu succes acționarea mecanică, comunicarea IoT și viziunea artificială (Computer Vision).
+Rezultatele principale:
+    * problema resetărilor bruște (brownouts) ale plăcuței ESP32-CAM a fost eliminată complet prin proiectarea unei arhitecturi hardware cu alimentare duală (izolarea circuitului de forță al motorului de cel logic).
+    * algoritmul de Blob Detection din Python recunoaște zarurile cu o precizie ridicată, fiind imun la zgomot vizual (umbre, praf) datorită filtrelor de preprocesare (Blur, Normalizare) și calibrării stricte a parametrilor de formă și arie.
+    * problema memoriei tampon hardware a camerei OV2640 (livrarea unui "stale frame" din trecut) a fost rezolvată elegant printr-o tehnică software de golire a buffer-ului înainte de captura finală.
+    * interfața LCD 20x4 este interactivă și curată, oferind navigare prin dublu-click, animații de text defilant (marquee) și actualizări în timp real ale scorului.
+    * logica de arbitraj funcționează perfect în ambele moduri de joc (Free Roll și Barbut), gestionând automat rândul jucătorilor și decizia finală fără intervenție umană.
+Limitări așteptate:
+    * sensibilitate la iluminarea ambientală extremă; deși algoritmul normalizează contrastul, o schimbare drastică a luminii din cameră poate necesita recalibrarea camerei sau a scriptului Python.
+    * latență inerentă a fluxului de joc (aprox. 4-5 secunde pe aruncare) cauzată de timpii necesari pentru scuturarea mecanică completă, stabilizarea fizică a zarurilor și transferul imaginii prin protocol HTTP.
-<note tip>
-Care au fost rezultatele obţinute în urma realizării proiectului vostru.
-</note>
 ===== Concluzii =====
-===== Download =====
+Acest proiect demonstrează o soluție practică și creativă de îmbinare a sistemelor integrate (embedded) cu algoritmii de analiză a imaginilor rulați pe o arhitectură externă. Delegarea sarcinii complexe de procesare video către un PC (Python/OpenCV) permite sistemului ESP32-CAM să ruleze rapid și fără blocaje, ocupându-se exclusiv de sarcinile de timp real: achiziția datelor, controlul motorului, citirea butoanelor și actualizarea display-ului.
-<note warning>
+Dezvoltarea interfeței duale hardware-software a transformat un simplu cititor de puncte într-o consolă interactivă de barbut, rezultând un sistem robust care poate constitui oricând baza pentru automatizarea altor board games sau proiecte de robotică vizuală.
-O arhivă (sau mai multe dacă este cazul) cu fişierele obţinute în urma realizării proiectului: surse, scheme, etc. Un fişier README, un ChangeLog, un script de compilare şi copiere automată pe uC crează întotdeauna o impresie bună ;-).
-Fişierele se încarcă pe wiki folosind facilitatea **Add Images or other files**. Namespace-ul în care se încarcă fişierele este de tipul **:pm:prj20??:c?** sau **:pm:prj20??:c?:nume_student** (dacă este cazul). **Exemplu:** Dumitru Alin, 331CC -> **:pm:prj2009:cc:dumitru_alin**.
-</note>
-===== Jurnal =====
-<note tip>
-Puteți avea și o secțiune de jurnal în care să poată urmări asistentul de proiect progresul proiectului.
-</note>
 ===== Bibliografie/Resurse =====
-<note>
+=== Resurse Hardware ===
-Listă cu documente, datasheet-uri, resurse Internet folosite, eventual grupate pe **Resurse Software** şi **Resurse Hardware**.
-</note>
+    * ESP32-CAM & AI-Thinker: Documentația oficială și pinout-ul modulului ESP32-CAM pentru maparea corectă a conexiunilor și a alimentării duale. (https://docs.ai-thinker.com/en/esp32-cam)
+    * Modul I2C PCF8574 (LCD): Datasheet-ul expander-ului I/O pentru a înțelege adresarea (ex. 0x27) și remaparea pinilor SDA/SCL pe microcontroller.
+=== Resurse Software ===
+Cod Arduino
+    * Arduino Core for ESP32: Referința oficială Espressif pentru funcțiile de bază (WiFi, WebServer, GPIO, Timers). (https://docs.espressif.com/projects/arduino-esp32/)
+    * Biblioteca LiquidCrystal_I2C: Documentația bibliotecii folosite pentru afișarea textului static și implementarea funcției custom de defilare (marquee) pe LCD-ul 2004. (https://github.com/johnrickman/LiquidCrystal_I2C)
+Cod Python
+    * OpenCV (Python): Documentația modulului cv2, în mod specific secțiunea despre preprocesarea imaginilor (cv2.medianBlur, cv2.normalize) și configurarea algoritmului cv2.SimpleBlobDetector_Params pentru recunoașterea punctelor zarurilor. (https://docs.opencv.org/)
+    * Python Requests: Documentația pentru manipularea cererilor HTTP (GET) și gestionarea timeout-urilor în comunicarea Client-Server. (https://requests.readthedocs.io/)