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Repare su thermomix

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La Thermomix TM5 es un electrodoméstico de cocina versátil y conveniente que combina múltiples funciones en un solo dispositivo, facilitando la preparación de una amplia variedad de recetas con un mínimo esfuerzo y tiempo invertido. Su pantalla táctil en los últimos modelos , conectividad y acceso a una amplia biblioteca de recetas lo convierten en una herramienta popular para cocineros domésticos y chefs aficionados por igual.

Desgraciadamente estamos hablando claramente un electrodoméstico de alto coste, por lo que sus reparaciones suelen estar a la par. Precisamente pensando en esto nos hemos decidido en este blog en algunas ideas que podemos poner en practica, sin abrir la maquina ni desmontarla que nos pueden sacar de algun apuro, y sobre todo podamos abordarlo nosotros mismos al mínimo coste posible.

Problemas con los con los contactos

Suele ser un problema muy recurrente que nos impide seguir cocinando, de modo que si está experimentando problemas con los contactos de su Thermomix TM5, aquí tiene algunas soluciones que podrían ayudar:

  • Limpieza de los contactos del vaso:
    • A veces, la acumulación de suciedad o humedad en los contactos puede causar problemas.
    • Limpie los contactos en la base del vaso con un paño suave y seco. Asegúrese de que no haya residuos que puedan afectar la conexión.
    • Reconecte la Thermomix y verifique si el problema ha desaparecido.
    • Si persiste el problema además de limpiar los contactos del vaso (que describimos mas abajo), podemos intentar limpiar los contactos de la base , con la unidad desconectada de la red cortando un palito de limpieza de oídos introduciéndolo por el bastón cortado (no por el algodón que puede dejar fibras en el interior y empeoraríamos el problema).

Limpieza de los contactos de la base de la máquina:

  • A veces, la acumulación de suciedad o humedad en los contactos puede causar problemas.
  • Limpie los contactos en la máquina con un paño suave y seco. Asegúrese de que no haya residuos que puedan afectar la conexión. Otra opción, si el error es persistente seguir el truco que mas adelante se describe limpiando los contactos con un estropajo de aluminio nuevo y completamente seco.
  • Reconecte la Thermomix y verifique si el problema persiste

Error C53 o C52: Estos errores están relacionados con problemas en los contactos del vaso. Si sigue teniendo dificultades, considere limpiar los contactos como se mencionó anteriormente.

TRUCO MUY INTERESANTE y ACONSEJABLE : Si a pesar de haber limpiado los contactos del vaso con un paño seco persiste el problema, siga estos pasos:

  •  Desconecte la Thermomix de la corriente eléctrica.
  • Secar muy bien los contactos con un trapo seco.
  • Restregar con un estropajo de aluminio NUEVO completamente seco
  • Secar muy bien los contactos NUEVAMENTE.
  • Reiterar este ciclo de operaciones hasta que no haya detecte error.
  • Si el problema persiste, contacte al servicio técnico oficial de Thermomix. Ellos pueden proporcionarte asistencia específica y resolver cualquier problema de manera segura.

Recuerde siempre desconectar la Thermomix antes de intentar cualquier reparación. ¡Espero que pueda solucionar el problema pronto! 

Problemas con la balanza

Estos problemas suelen ser muy reiterados junto el de la limpieza de los contactos del vaso, es decir problemas con el peso incorrecto en tu Thermomix TM5. Aquí tiene algunas soluciones que podrían ayudarle:

  1. Calibración de la balanza:
    • A veces, la balanza puede necesitar recalibración. Sigue estos pasos para calibrarla:
      1. Asegúrese de que la Thermomix esté completamente limpia y sin residuos.
      2. Coloque un recipiente vacío en la balanza.
      3. Encienda la Thermomix y selecciona el modo de pesaje.
      4. Presione el botón de tara (generalmente representado por una “T” o una “0”) para restablecer la balanza a cero.
      5. Agregue un objeto de peso conocido (como una manzana o un paquete de arroz) al recipiente.
      6. Verifique si la balanza muestra el peso correcto. Si no es así, sigue los pasos de calibración específicos para tu modelo de Thermomix. Consulta el manual del usuario o el sitio web oficial de Thermomix para obtener instrucciones detalladas.
  2. Verificación de la unidad de medida:
    • Asegúrese de que la balanza esté configurada en la unidad de medida correcta (gramos o kilogramos). Puede cambiar la unidad en la configuración de la Thermomix.
  3. Limpieza de los tres pies de la base y nivelación de esta: realmente los sensores de presión de la maquina están en la base sobre las tres patas asi que estos debieran estar limpios sin ningun tipo de obstrucción que impida realizar su trabajo .
  4. SI NO CONSIGUE SOLUCIONAR EL PROBLEMA DE MEDIDAS INOCRRECTAS: Considere comprar una económica balanza externa dado que el precio de una reparación de este tipo suele ser absolutamente prohibitivo , ya que rondando menos de 10€ se puede compra una balanza de cocina con botón de reset ( para colocar encima el vaso de la termomix y añadir entonces los ingredientes). Incluso existen balanzas por un poco mas ( por unos 15€) que cuentan con una app donde podemos ver la medida desde una app incluso con un cálculo de las calorías según el tipo de ingrediente.

En la imagen podemos ver la base de apoyo donde realmente se aprecian los tres responsables de que pueda fallar la balanza integrada: asegúrese que estan siempre perfectamente limpios y libres de imperfecciones:

Error E31 o E32:Estos errores están relacionados con problemas en la balanza. Si sigue teniendo dificultades, contacte al servicio técnico oficial de Thermomix. Ellos pueden proporcionarte asistencia específica y resolver cualquier problema de manera segura .

Recuerde siempre desconectar la Thermomix antes de intentar cualquier reparación. Espero que pueda solucionar el problema pronto y disfrutar nuevamente de tus deliciosas recetas con la Thermomix. 🍲

Problemas con el vaso

Otro de los típicos problemas son todos los relacionados con el vaso. Empezemos por el «sencillo » que pasa por reemplazar la cuchillas y pasemos a los mas complejos que pasan por el propio vaso.

Thermomix pierde líquido por debajo

En esta ocasión explicaremos que le sucede a su thermomix y la causa de la filtración de líquido por debajo. En la mayoría de los casos se debe al mal estado en el que se encuentra la base del vaso de nuestra máquina. Esta en muchas ocasiones está rota o tiene surcos por rozamiento y no nos damos cuenta. A menudo no revisamos el estado de los repuestos de nuestra máquina hasta que presentan problemas visibles. Este descuido puede acarrear consecuencias graves, ya que puede ser demasiado tarde para reemplazarlos cuando finalmente decidimos hacerlo y nuestra máquina podría haber sufrido daños mayores.

El mal estado del repuesto puede hacer que parezca que nuestra máquina está perdiendo líquido por la parte inferior, lo cual, si no se detecta o se ignora con el tiempo, podría causar una avería grave en nuestra Thermomix. Lo que haremos será tomar el vaso de la Thermomix con la base y las cuchillas ya montadas y llenarlo de agua. Colocaremos una servilleta debajo y lo dejaremos reposar toda la noche. Después de ese tiempo, verificaremos el estado de la servilleta. Si está mojada, significa que el conjunto de cuchillas está en malas condiciones y necesitarán ser reemplazadas. Por el contrario, si la servilleta está seca, éstas no son el problema.

Cambio de cuchillas

Un error típico es el excesivo ruido, perdida total o parcial de los cojinetes de la parte inferior de las cuchillas, mal o deficiente corte o lo mas grave: pérdida de líquidos que caen a la base y pueden afectar al motor . Todos estos problemas suelen ser debido al desgaste de las cuchillas y/o los cojinetes las cuales deberíamos reemplazar. Afortunadamente ya no es necesario pasar obligatoriamente por el propio servicio oficial, porque actualmente existen cuchillas compatibles de muy buena calidad a una fracción del precio que valen las originales. Personalmente he probado estas con un buen rendimiento . Estas , que el que escribe estas líneas he probado, son completamente de acero lo cual debería ser un signo de durabilidad.


Es crucial revisar periódicamente el estado de los repuestos para prevenir filtraciones de líquido al interior de la Thermomix.

Problemas con el vaso

Para abordar la reparación de una Thermomix TM 31 que no calienta, es importante seguir una serie de pasos de comprobación para identificar el problema correctamente. La prioridad es determinar si el problema reside en el vaso o en la placa de la Thermomix TM 31.Aquí hay una lista organizada de verificaciones:

  1. Resetear la máquina: Desenchufar la Thermomix TM 31, esperar unos minutos y luego volver a enchufarla para restablecerla.
  2. Verificar la programación: Confirmar que se han programado correctamente todos los parámetros en el orden adecuado: tiempo, temperatura y velocidad.
  3. Comprobar el vaso: Obtener un vaso prestado de otra Thermomix TM 31 y probarlo en la máquina. Si la Thermomix calienta correctamente con el vaso prestado pero no con el tuyo, es probable que el problema esté en el vaso. En este caso, no hay reparación posible para el vaso y se requerirá la compra de uno nuevo.
  4. Si no cuenta con otra Thermomix: con un polímetro podemos comprobar el estado del sensor de temperatura y la resistencia. Los dos contactos de la derecha si los ponemos boca abajo deberían medir un valor bajo ( en torno a los 45ohmios). El contacto central debería medir continuidad con el chasis y los de la izquierda del sensor de temperatura unos 119Kohmios)
  5. Comprobar la placa: Si la Thermomix aún no calienta incluso con el vaso prestado, el problema probablemente radique en la placa de potencia. En este caso, se necesitará asistencia técnica para reparar o reemplazar la placa de potencia.
  6. Siguiendo estos pasos, se puede determinar con precisión si el problema de la Thermomix TM 31 que no calienta proviene del vaso o de la placa de potencia, permitiendo así una solución adecuada y eficiente.

En la imagen podemos ver como comprobar el estado del sensor de temperatura:

Y mas importante : la resistencia que debería marcar un valor bajo ( pero no cortocircuito).

Y para terminar la masa, que es pin central debería marcar continuidad con el vaso , pero no con ningun otro terminal.

Siguiendo estos pasos de comprobación, se puede identificar y solucionar el problema de la Thermomix que no calienta de manera eficiente. Siempre es recomendable contar con la ayuda de un técnico especializado si se requiere realizar reparaciones más complejas.

Reseteo de la maquina

El restablecimiento de los ajustes en una Thermomix puede ser una solución útil en diversas situaciones:

  1. Corrección de problemas técnicos: Si la Thermomix experimenta errores o comportamientos inesperados, restablecer los ajustes puede solucionar estos problemas. A veces, ajustes incorrectos pueden afectar el funcionamiento normal del dispositivo.
  2. Eliminación de personalizaciones: Restablecer la configuración de fábrica borra todas las personalizaciones realizadas anteriormente. Esto puede ser útil si deseas comenzar desde cero o si has realizado cambios que no funcionan como esperabas.
  3. Preparación para la venta o transferencia: Si planeas vender o transferir tu Thermomix a otra persona, restablecer los ajustes garantiza que el nuevo propietario comience con una configuración limpia y sin ajustes previos.
  4. Actualizaciones de software: En algunas ocasiones, las actualizaciones de software pueden requerir un restablecimiento de fábrica para aplicar correctamente los cambios. Esto asegura que los ajustes antiguos no interfieran con las nuevas funciones.

Es importante recordar que al restablecer los ajustes se perderán todas las configuraciones personalizadas, por lo que se debe hacer con precaución y solo cuando sea necesario. Siempre es recomendable consultar el manual de usuario específico de su modelo de Thermomix para obtener instrucciones precisas sobre cómo realizar el restablecimiento. He aqui el procedimiento «standard » para restablecer los ajustes de su  Thermomix® :

  1. Reinicio suave:
    • Mantenga presionado el botón de encendido durante aproximadamente 10 segundos.
    • Espere unos segundos y vuelva a pulsar el botón hasta que la Thermomix se encienda nuevamente.
  2. Restablecimiento de fábrica:
    • Acceda al menú de ajustes de su Thermomix
    • Vaya a Ajustes, deslize hacia abajo y seleccione Restablecer ajustes de fábrica.
    • Recibirá varios avisos sobre la pérdida de sus ajustes y el cierre de la sesión de su suscripción( en caso de algunos modelos). Lea estos avisos con detenimiento y confirma.
    • Importante: No desconecte la Thermomix de la electricidad mientras esté en funcionamiento. Si el aparato no responde, mantenga presionado el selector de 10 a 30 segundos

Recuerde que el restablecimiento de fábrica borrará todos tus ajustes, así que procure hacerlo solo si es necesario o si se le ha indicado. ¡Espero que esto le ayude!

Resumen de otros Problemas

Si está experimentando averías con su Thermomix TM5, aquí tiene algunas soluciones para los problemas más comunes:

  1. Motor sobrecalentado (C1):
    • Si recibe el código de error C1, significa que el motor se ha recalentado. Lea la sección “Protección eléctrica del motor TM5” en el manual de usuario para obtener más detalles
  2. Desconexión del Thermomix (C22):
    • Si aparece el código C22, confirme y reinicia el Thermomix. Verifique la fuente de alimentación y considere una reparación si el código persiste.
  3. Limpieza de contactos (C23 y C24):
    • Los códigos C23 y C24 están relacionados con el calentamiento del vaso. Limpia los conectores en la base del vaso y prueba con otro vaso. Si el problema persiste, consulta al servicio técnico.
  4. Motor con sobrecarga (C25):
    • Si el motor tiene sobrecarga, verifique que el contenido del vaso no bloquee las cuchillas. Si el código sigue apareciendo, considera una reparación
  5. Motor sobrecalentado (C29):
    • Si recibe el código C29, verifique que las tomas de aire en la base y la parte trasera del Thermomix no estén bloqueadas. Limpie las rejillas de protección si es necesario.

Aplicaciones de Edge Impulse

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Edge Impulse es una plataforma que como vimos en un post anterior nos permite desarrollar algoritmos de Machine Learning para implementarse en  dispositivos o sistemas embebidos, a lo que han venido a llamar sus creadores “TinyML” .


TinyML, que significa «aprendizaje automático diminuto» en español, es un campo en rápido crecimiento de tecnologías y aplicaciones de aprendizaje automático. Se enfoca en permitir que los dispositivos pequeños, como los microcontroladores, ejecuten análisis de datos de sensores directamente en el dispositivo, utilizando muy poca energía (generalmente en el rango de milivatios o menos).

En esencia, TinyML es la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en dispositivos con recursos limitados. Para funcionar en estos entornos, los procesos de IA deben adaptarse para trabajar con menos potencia de procesamiento, menos espacio de almacenamiento y un consumo de energía reducido.

Esto permite una variedad de aplicaciones interesantes, como:

  • Dispositivos portátiles y wearables inteligentes que pueden analizar datos del sensor sin necesidad de una conexión constante a la nube.
  • Sensores inteligentes que pueden detectar y clasificar automáticamente eventos en su entorno.
  • Dispositivos del Internet de las cosas (IoT) que pueden tomar decisiones localmente en lugar de depender de la nube.

Esta plataforma de reciente creación puede ayudar a que no sea necesario entrar de manera tan profunda en el desarrollo del código, ya que es posible implementar nuestro algoritmo de Inteligencia Artificial ingresando una base de datos, ajustando todos los parámetros que respectan a nuestro sistema y entrenando el programa con diferentes casos de implementación arbitraria.

Por poner un ejemplo de grandes empresas , he aqui un resumen de algunas empresas que han Implementado Soluciones con Edge Impulse, en las que como vemos la NASA o el gigante BOSCH destacan entre otras:

Asimismo Edge Impulse cuenta con grandes clientes del mercado de la tecnología inteligente en conjunto de una gran gama de partners proveedores de dispositivos electrónicos y servicios web que demuestran su gran eficiencia para la entrega de soluciones.

La plataforma por el momento permite realizar proyectos de detección de objetos, reconocimiento de voz, o procesar gestos de un acelerómetro entre otras cosas, como podemos ver en el siguiente menú.

¿Cómo se Usa?

Para implementar un proyecto solo tienes que crear tu cuenta, indicar que tipo de proyecto quieres hacer y realizar la adquisición de datos.

La interfaz de la página es muy cómoda e intuitiva para el usuario como podemos ver en la siguiente imagen.

La plataforma entrega diversas alternativas para el ingreso de los datos, por ejemplo, si tiene un dispositivo que ya está midiendo datos, la plataforma permite recopilarlos para construir su propia base de datos.

Asimismo, en el caso de ya tener un conjunto de datos locales, este puede cargarse directamente.

Si se desea recopilar en tiempo real con algún kit de desarrollo compatible con la plataforma, se puede seleccionar la placa a utilizar y seguir las instrucciones entregadas por la plataforma. Algunos de los dispositivos MCU o CPU/GPU compatibles son los siguientes: Arduino Nano 33 BLE Sense, Espressif ESP-EYE (ESP32), Rapsberry Pi 4, RAKwireless WisBlock Modular System Diagram, entre otras.

Cuando la base de datos ya está cargada en la plataforma se debe crear un Impulse, que es la herramienta que se encarga de entrenar y procesar el modelo con los datos de nuestra base de datos. Una vez listos todos los pasos, la plataforma permite cargar el modelo creado en el microcontrolador designado para el proyecto.

Primer ejemplo de implementación de Edge Computing: Prueba de uso usando un smartphone

Dentro de nuestro teléfono inteligente contamos con un sensor conocido como sensor giroscopico, el cual detecta la velocidad angular y junto con un acelerómetro (que permite la rotación de la pantalla), podemos obtener coordenadas polares, las cuales son plasmadas dentro de Edge Impulse convirtiendo así a nuestro dispositivo en un sensor de movimiento para proyectos.

Antes de comenzar, estos son algunos de los requisitos que se necesitan antes de iniciar la recolección de datos y el entrenamiento del modelo:

  • Crear una cuenta de Edge Impulse (Es gratuita), explorela y familiarícese con las opciones y herramientas que brinda.
  • Tener un teléfono inteligente.
  • Acceso a internet o una red WIFI
  • Tener planificado 3 o más movimientos diferentes.

Recolección De Datos

Para este proyecto el primer movimiento serán sentadillas, el segundo será peinarse y el tercer movimiento será barrer. Cada toma de datos debe ser 50 rondas de 10 segundos con el fin de tener un análisis amplio para crear el modelo.

A continuación se presentan los pasos para obtener los datos:

  1. Enlazar el teléfono inteligente con la plataforma de EDGE IMPULSE, en la pestaña de dispositivo se selecciona la opción de «conectar un dispositivo», utilizando un teléfono inteligente.
  2. Se muestra un código QR que se debe escanear.
  3. En el teléfono inteligente seleccione la opción de «recolectar movimiento«
  4. Se coloca el nombre del movimiento a correr, con el tiempo de 10 segundos.
  5. Se comienza a grabar la sesión.
Recolección De Datos

En la pestaña de adquisición de datos se puede encontrar cada sesión que se tendrá desde el teléfono inteligente.

Recolección De Datos

Realización Del Modelo

Luego de haber recabado los datos de cada uno de los movimientos, se procede a realizar el modelo que va a identificar la probabilidad de que se esté realizando un movimiento en específico. En este caso solo utilizaremos las opciones Impulse Desing y Model Testing

Realización Del Modelo
Realización Del Modelo

En Impulse Desing.

En esta opción empezaremos a analizar los impulsos que se obtienen de las muestras realizadas, los impulsos se procesarán, se extraerán sus características y luego se usa un bloque de aprendizaje para clasificar nuevos datos.

Se hace clic en la opción Impulse Desing, la cual se compone de 3 subdivisiones que se deben completar en el orden que aparecen: Create Impulse, Spectral features, NN Classifier.

Al haber completado una, el punto gris que se encuentra al lado se pondrá de un color verde, que indica que se puede proceder a la siguiente subdivisión.

  • En Create Impulse: solamente se modificará dos bloques:Add a new processing block: Seleccionar la opción «Spectral Analysis» o Add a leraning block : Seleccionar la opción «Clasification (Keras)«, la cual automáticamente mostrará las muestras recabadas en el bloque «Output features». Guardar el impulso seleccionando «Save Impulse» que se encuentra en la parte inferior de la página.
  • En Spectral features: Dirigirse a la opción «Parameters«:
    • Se muestra la gráfica de una de las muestras
    • Seleccionar el cuadro blanco y arrastrarlo hasta la mitad del gráfico o donde se considere que el gráfico muestra la mejor forma del movimiento
    • No se modifica otro parámetro y seleccionar «Save parameters«
    • Cambiar la muestra en una pestaña que se encuentra en la parte superior de los gráficos
    • Repetir con cada una de las muestras.
    • Dirigirse a la opción «Generate features«
    • Seleccionar la opción «Generate features» que se encuentra en un cuadro verde en el bloque training set
  • En NN Classifier: Se muestran los parámetros pero en este caso no se modifican (Si se desean modificar, solo dirigirse al parámetro sin hacer clic y se da una pequeña definición del parámetro)
    • Seleccionar la opción «Start training«
    • Esperar a que se complete el entrenamiento y el punto esté en verde (Generalmente no debe tardar mucho, pero si ese es el caso, cancelar el entrenamiento y verificar que los pasos anteriores o las muestras estén correctos)
    • Luego de completar el entrenamiento, dirigirse al bloque «Model» y verificar el porcentaje obtenido en la precisión del modelo. Esto dependerá de la complejidad de los movimientos o la calidad con la que se recabaron.

Probando El Modelo

En esta opción se pondrá a prueba el modelo que ya procesó los datos y se entrenó en los pasos anteriores. Esto enumera todos los datos de las pruebas.

Probando El Modelo

En Model Testing:

  • Verificar que el teléfono esté conectado con la computadora en el mismo enlace
  • En las opciones del teléfono, seleccionar la opción «Switch to classification mode»
  • Esperar que el teléfono compile el modelo que se acaba de entrenar
  • Al terminar, el teléfono mostrará el mensaje de «Sampling» que indica que ya está tomando los movimientos para poder clasificarlos

En un periodo de 6 segundos, el modelo estará verificando la probabilidad (0 a 1) de que se esté realizando un movimiento, y lo mostrará en la pantalla del teléfono.

*Verificar que el teléfono se esté colocando de la misma forma en que se colocó para la toma de las muestras.

Resultados

Los movimientos que se presentan en el ejemplo forman parte de las actividades básicas de una rutina diaria como lo que es; la limpieza, el cuidado personal o realizar ejercicio. El modelo generadod es capaz de detectar un movimiento e indica la probabilidad (en porcentaje) de cual de los tres movimientos analizados se esta realizando. Con estos modelos se logra incrementar una toma de datos mucho más rápida y eficiente. Al entrenar el modelo en NN Classifier se puede obtener una precisión del 100%, para todas las muestras de los tres movimientos, lo que quiere decir que el modelo será completamente preciso en detectar el movimiento que se está realizando. También se observa que la tabla que muestra la probabilidad de confusión entre los tres movimientos y se observa que no hay coincidencias entre un movimiento y otro.Al realizar los movimientos en físico utilizando el teléfono, se diferencia con una probabilidad entre 1 y 0.98 cada movimiento en específico, por lo que el modelo debería clasificar de manera correcta qué movimiento se esta realizando en ese momento.

Segundo ejemplo de implementación de Edge Computing: Prueba de detección de un reloj de muñeca

Otra prueba para esta plataforma, puede ser construir un sistema que pueda reconocer y rastrear un objeto en específico a través de una cámara web ( a esto se le llama detección de objetos). En este caso el objeto escogido fue un reloj de muñeca y a diferencia del ejemplo anterior la plataforma empleada es una Raspberry Pi con su correspondiente cámara compatible.

Lo primero es instalar los requerimientos que necesita Edge Impulse para funcionar en una Raspberry 4. Para instalar estos requerimientos se deben seguir los pasos que indica la documentación .En términos simples, es ingresar los comandos y habilitar los puertos.

Estos son los comandos para Instalar Edge Impulse:

1) sudo apt update 
2) sudo apt upgrade 
3) curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_12.x | sudo bash - 
4) sudo apt install -y gcc g++ make build-essential nodejs sox gstreamer1.0-tools gstreamer1.0 plugins-good gstreamer1.0-plugins-base gstreamer1.0-plugins-base-apps 
5) npm config set user root && sudo npm install edge-impulse-linux -g --unsafe-perm

Al realizar todos los pasos, posteriormente debemos ejecutar el comando para ingresar a la plataforma:

edge-impulse-linux

Con esto se nos solicitará el correo y la clave con la que iniciamos sesión.

Tras ingresar el usuario y contraseña, nos pedirá seleccionar la cámara y darle un nombre, de esta forma ya tendremos nuestro dispositivo conectado a Edge Impulse.

En la pantalla anterior vemos como nos ha reconocido la cámara conectada por Raspberry Pi. Además desde el interfaz web podemos ver como tenemos reconocida la RPi y la cámara.

Con el equipo conectado, ya podemos recolectar datos, ya se de manera manual o tomando fotos, audio o video con la misma cámara conectada al dispositivo.

según muchos usuarios se recomienda tomar muestras de manera manual con el dispositivo que utilizaremos para el funcionamiento de la red neuronal, ya que al momento de implementar fotos arbitrarias de internet, el nivel de compatibilidad con las fotos será demasiado bajo y no funcionará de manera correcta de modo que es muy importante tomar en cuenta estas consideraciones para obtener buenos resultados. La recomendación general para este tipo de proyectos se utilicen entre 50 o 60 imágenes para hacer el entrenamiento, para nuestro ejemplo utilizamos 80 fotos tomadas con la misma web cam que conectamos a nuestra Raspberry. Es importante que las imágenes estén en los formatos que solicita la plataforma.

Una vez cargadas las imágenes en la plataforma, debemos habilitar la “labeling queue” o cola de etiquetado, para esto debemos seguir los siguientes pasos: Dashboard > Project info > Labeling method’ select ‘Bounding boxes (object detection)’

Ahora podemos etiquetar de imagen en imagen el objeto que queremos reconocer. Entrando en Data Acquisition y Lebeling queue.

Podemos desde la plataforma realizar los cortes en las Imágenes Seleccionadas para enseñarle al sistema que objetos es un reloj

Ya con todas las imágenes seleccionadas, podemos crear un impulso. Es importante destacar que las medidas son una restricción para el tipo de modelo que utilizaremos, para este caso se requieren dimensiones de 320 x 320, de lo contrario no nos permitirá ocupar el modelo seleccionado.

Tras guardar el Impulse, presionamos en Image en la ventana de la izquierda y posteriormente Save parameters

Posteriormente despues de Save parameters > Generate Features donde veremos los parámetros de entrenamiento de Datos

Ahora que ya se hizo el análisis de las imágenes ya es posible aplicar el entrenamiento del sistema, para este caso es la detección de objetos. Presionamos en el costado derecho donde dice Object detection.

Es importante recalcar que el modelo utilizado para este caso es el MobileNetV2 SSD FPN-Lite 320×320, lo cual realizaremos en la Configuración de Red Neuronal.

Ahora vamos a “Model testing”  para comparar nuestro modelo con los datos que quedaron en pruebas. Presionamos cualquiera de los datos de prueba y presionamos “show classsification” para ver la relación del dato con el modelo y veremos los Resultados del Testeo del Modelo

También es posible ver una muestra de la Relación del Dato con el Modelo, lo cual nos esta indicando que el modelo esta funcionando correctamente

Como sabemos que el modelo ya funciona, podemos ejecutarlo en nuestro dispositivo. Para ello, debemos ejecutar el siguiente comando en nuestra Raspberry después de cerrar el comando anterior de la Raspberry:

edge-impulse-linux-runner

De esta forma se comenzará a cargar el modelo en nuestro dispositivo para funcionar de manera local. Finalmente nos dará una IP local con un puerto especifico al cual podremos entrar para usar el equipo en tiempo real. Al introducir dicha IP ya tendemos el Modelo en Tiempo Real Ejecutado en Raspberry Pi,

Al ingresar en la IP teniendo la cámara conectada al dispositivo, podremos poner frente a la cámara el objeto con el que trabajamos para detectar lo ( recodemos que en nuestro caso utilizamos relojes de muñeca). Es por ello que en la dirección IP veremos el dispositivo detectado por el modelo local

Resumen

Edge Impulse se ha convertido en una herramienta invaluable para el desarrollo de soluciones de IA y redes neuronales, tanto en el ámbito industrial como doméstico. Su eficiencia y facilidad de uso la convierten en una opción ideal para agilizar el proceso de desarrollo e implementación, incluso para aquellos sin experiencia previa en IA.

Las ventajas de usar Edge Impulse son numerosas:

  • Ahorro de tiempo: La plataforma automatiza gran parte del trabajo pesado, desde la recopilación y preprocesamiento de datos hasta el entrenamiento e implementación de modelos. Esto permite a los desarrolladores enfocarse en la lógica específica de su aplicación y reducir significativamente el tiempo de desarrollo.
  • Facilidad de uso: La interfaz intuitiva de Edge Impulse facilita el uso de la herramienta, incluso para usuarios principiantes. No se requiere experiencia en programación para crear e implementar modelos de IA básicos.
  • Flexibilidad: Edge Impulse es compatible con una amplia gama de dispositivos y plataformas, lo que permite a los desarrolladores crear soluciones para una gran variedad de aplicaciones.
  • Escalabilidad: La plataforma puede adaptarse a las necesidades de proyectos de cualquier tamaño, desde pequeños prototipos hasta soluciones industriales a gran escala.
  • Comunidad: Edge Impulse cuenta con una comunidad activa y en constante crecimiento que ofrece soporte y recursos a los usuarios.

Además de las ventajas mencionadas, Edge Impulse también ofrece:

  • Funciones avanzadas: La plataforma incluye herramientas para la optimización de modelos, la gestión de dispositivos y el análisis de datos.
  • Seguridad y privacidad: Edge Impulse se compromete a proteger la seguridad y privacidad de los datos de los usuarios.

Además de los tres ejemplos que hemos visto en este blog, he aquí hay algunos ejemplos de cómo se puede usar Edge Impulse en diferentes sectores:

  • Industria: Edge Impulse se puede usar para crear soluciones de IA para el control de calidad, la predicción de mantenimiento y la optimización de procesos.
  • Hogar inteligente: Edge Impulse se puede usar para crear dispositivos inteligentes que puedan reconocer gestos, controlar la temperatura y la iluminación, y mucho más.
  • Cuidado de la salud: Edge Impulse se puede usar para desarrollar dispositivos de diagnóstico portátiles, sistemas de monitorización de pacientes y aplicaciones de asistencia médica.

En resumen, Edge Impulse es una herramienta poderosa y versátil que puede ayudar a los desarrolladores a crear e implementar soluciones de IA de manera rápida, eficiente y segura. Si está buscando una forma de agilizar el desarrollo de tu próxima aplicación de IA, Edge Impulse es una excelente opción.

Referencias