Mano robotica didattica uHandPi alimentata da Raspberry Pi e supportata dalla programmazione con Python. La fotocamera HD integrata consente alla mano robotica di riconoscere i colori, rilevare i volti e altre funzioni utilizzando OpenCV. Dotata di una serie di funzionalità avanzate, tra cui l'elaborazione delle immagini, il machine learning e l'addestramento dei modelli con Tensorflow+Keras.
L'utilizzo di OpenCV consente a uHandPi di eseguire la conversione dello spazio colore, la segmentazione della soglia e altre funzioni per estrarre il colore da riconoscere e selezionarlo. Inoltre, l'interpolazione bilineare, la classificazione SVM e altre strategie sono adottate per il tracciamento mobile e il rilevamento del volto.
L'immagine della fotocamera in tempo reale può essere visualizzata tramite l'applicazione mobile o software VNC, il che rende l'esperienza d'uso più intuitiva e coinvolgente. Inoltre, la mano robotica uHandPi implementa la classificazione dei gesti basata sul deep learning, che consente di acquisire l'immagine, etichettarla e addestrarla.
La mano robotica uHandPi supporta il software per PC, il controllo tramite VNC e il controllo dell'applicazione mobile, il che consente di sperimentarla in modi diversi. Dotata di algoritmo di protezione integrato contro il blocco prolunga notevolmente la durata del servomotore, evitando il rischio di bruciature o collisioni.
Disponibile nella versione mano destra e mano sinistra.