自制缩小版 R2-D2 机器人、DIY 工业级紫外线表面探伤流水线、自调平旋转激光水平仪|DF 创客周刊(第 158 期)

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自制一个缩小版 R2-D2 机器人

这是一款海外创客 Tejas Shah 打造的 40%比例 3D 打印 R2-D2 机器人。

相比市面上的成品玩具,这台 R2-D2 不仅外观更精致,功能也更强大。

它的外壳和头部全部通过 3D 打印制作,并经过多次打磨与上色,表面光滑、细节丰富。

R2-D2 的“大脑”采用了树莓派 Pico W 和 Arduino Nano 双主控设计,可控制多路 LED 灯、舵机和机械臂,实现头部旋转、探测器和机械臂的动作。

底部配备了 3D 打印的全向轮和普通驱动轮,可灵活移动。更酷的是,这台机器人可以用 Xbox 手柄无线遥控,还能通过 DFPlayer Mini 播放音效“说话”。

来源:https://www.hackster.io/news/this-is-the-droid-you-re-looking-for-cb3ab075e526

极简二进制手表——qron0b

qron0b 是一款极简风格、超低功耗的二进制电子手表。

它采用 ATtiny 系列微控制器和 DS1302 实时时钟芯片,通过 4x4 的 LED 矩阵以 BCD(二进制编码十进制)格式来显示时间,看起来既科技又独特。

手表仅用一颗 CR2032 纽扣电池就能运行数月,非常省电。外壳和电路板设计全部开源,支持 3D 打印,方便个性化定制。

它的显示方式很有创意,用 LED 灯的排列来表示小时和分钟的每一位数字,既有趣又锻炼脑力。同时,整个项目的固件、硬件、外壳等全部开源,适合学习低功耗设计、嵌入式开发和 3D 建模。

来源:https://github.com/qewer33/qron0b

树莓派+AI 视觉:DIY 工业级紫外线表面探伤流水线

这是一个非常硬核且完成度极高的“桌面级工厂”项目,作者利用树莓派 5 结合 Edge Impulse 的边缘 AI 技术,构建了一套模拟工业自动化的表面质检系统。

该项目的最大亮点在于利用紫外线来解决传统视觉检测的痛点。针对塑料表面那些肉眼或普通光线下难以察觉的细微裂痕与缺陷,作者巧妙地使用了多种波长的紫外线光源(275nm、365nm 等)配合特定的滤光片和双摄像头方案(普通镜头与无红外滤光片镜头),让这些隐形缺陷在高对比度下无所遁形。

在机械与交互设计上,作者从零设计了一个复杂的环形链轮传送带机构,并为树莓派 5 定制了专属的扩展板(PCB HAT)来控制电机与传感器。软件方面不仅部署了 FOMO-AD 视觉异常检测模型,还开发了一套功能完备的 Web 仪表盘,支持实时查看推理热力图,甚至接入了 Twilio API,一旦检测到次品,系统会自动发送短信报警。这不只是一个创客项目,更是一套微缩版的现代工业质检解决方案。

来源:https://www.hackster.io/kutluhan-aktar/ai-driven-plastic-surface-defect-detection-via-uv-exposure-0abbbd

ESP32 改造 50 年前的卡西欧计算器

一块 1973 年老旧计算器的显示屏还能做什么?海外创客 shiura 用 ESP32 开发板,把这块复古的 VFD(真空荧光显示器)改造成了一台能联网的时钟。通过拆下计算器上的 VFD 屏幕,配合专用的电路和高压驱动芯片,再用 3D 打印外壳包装,shiura 让这块老屏幕焕发新生。

ESP32 通过 Wi-Fi 自动获取网络时间,每秒更新显示,既有复古科技感又很实用。

来源:https://www.hackster.io/news/esp32-breathes-new-life-into-50-year-old-vfd-bb86742bc5bb

自制自调平旋转激光水平仪

这是一个 DIY 自调平旋转激光水平仪。

它利用地球重力和摆锤结构,实现了激光自动保持水平,能够在墙面上投射出一条平直的激光线,帮助你轻松完成挂画、安装搁板等需要精确水平的任务。

相比市售昂贵的激光水平仪,这个自制版本更具性价比,零部件主要通过 3D 打印和常见电子元件组合而成。

项目亮点包括采用了万向摆锤保证自动调平、可调节电机速度以优化激光线的亮度和持续性、以及可安装在三脚架上的设计。

虽然精度可能不及专业设备,但对于日常家用和一般 DIY 项目来说已经足够实用。

来源:https://www.instructables.com/Self-Leveling-Rotary-Laser/

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机器人强化学习入门笔记(二)

四足机器人强化学习项目 - 完整介绍文档 一、项目总览 1.1 项目简介 本项目(链接)是一个基于强化学习(Reinforcement Learning, RL)的四足机器人控制训练系统,主要用于训练四足机器狗(如GO2、ANYmal等)在复杂地形上行走、翻越障碍物等任务。项目采用NVIDIA Isaac Gym作为物理仿真环境,使用**PPO(Proximal Policy Optimization)**算法进行策略训练,实现了从仿真到实物的迁移学习(Sim-to-Real Transfer)。 1.2 项目目标 * 主要任务:训练四足机器人在指定赛道上行走,使其能够翻越多种地形(包括梅花桩等复杂障碍) * 技术特点: * GPU加速的并行仿真环境 * 支持多种四足机器人模型(GO2、ANYmal、A1、Cassie等) * 完整的强化学习训练流程 * 支持自定义奖励函数和观测空间 * 支持地形随机化和域随机化(Domain

程序员的自我修养:用 AR 眼镜管理健康

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欢迎文末添加好友交流,共同进步! “ 俺はモンキー・D・ルフィ。海贼王になる男だ!” * 一、从一次体检说起 * 二、为什么是 AR 眼镜? * 三、技术选型:CXR-M SDK vs 灵珠平台 * 四、项目架构设计 * 五、从配置开始:Gradle 和权限 * 5.1 添加 SDK 依赖 * 5.2 权限配置 * 六、数据层实现 * 6.1 数据模型 * 6.2 数据仓库 * 七、SDK 封装层 * 7.1 发送提醒到眼镜 * 7.2 TTS 语音播报

雷达信号处理中的CFAR技术详解

好的,我来为您总结归纳雷达信号处理中的恒虚警(CFAR)技术,并提供一个基于MATLAB的实际用例。 🧐 雷达信号处理之恒虚警(CFAR) 恒虚警率(Constant False Alarm Rate, CFAR)是一种自适应阈值目标检测技术,在雷达信号处理中用于从噪声和杂波背景中检测出目标回波。其核心思想是:无论背景噪声或杂波的功率如何变化,都保持虚警概率( )为一个预先设定的常数。 🎯 1. 基本原理与流程 CFAR算法通过实时估计待检测单元(Cell Under Test, CUT)周围的背景噪声或杂波功率,并根据期望的虚警率 自适应地确定检测阈值 。 主要步骤: 1. 滑动窗口(Detection Window):在待检测数据(通常是距离-多普勒图或距离向数据)上设定一个固定大小的滑动窗口。 2. 单元划分:窗口内的单元被划分为三个部分: * 待检测单元(CUT):位于窗口中心,是我们要判断是否包含目标的单元。 如果 ,则判断不存在目标(No Target)。 如果 ,则判断存在目标(

企业微信智能化办公机器人部署与大语言模型集成实操深度指南

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第一章 企业微信智能机器人生态架构与入口配置 在当前数字化协同办公的环境中,企业微信已不再仅仅是一个即时通讯工具,而是演变为企业内部流程自动化与智能化交互的核心终端。通过引入人工智能助手,企业能够实现从琐碎信息处理到复杂业务决策的支持。部署这一体系的第一步,在于正确配置企业微信端的机器人协议入口。 1.1 管理员视角下的系统级配置 对于拥有管理权限的人员,配置过程从全局管理后台开始。这涉及到对企业内部工具链的直接授权。 在企业微信管理后台的“管理工具”模块中,存在“智能机器人”这一核心功能入口。点击创建机器人后,系统会呈现多种对接方式。为了确保机器人具备实时双向通讯能力以及更强的指令执行权限,必须放弃基础的Webhook模式,转而选择“API模式创建”。这一选择决定了机器人将具备更深层次的API调用能力,能够参与到群组管理、文档读写等高级逻辑处理中。 在配置细节中,通过“长连接配置”是目前实现低延迟响应的最优路径。长连接技术能够保持服务器与企业微信网关之间的持续会话,避免了频繁握手带来的网络开销,确保了在复杂群聊环境中,AI助手能够秒级响应成员的指令。 1.2 企业成员视角