Système de traduction et d'apprentissage du Braille : Différence entre versions
 
(14 révisions intermédiaires par 3 utilisateurs non affichées)
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{{Tuto Details
 
{{Tuto Details
−
|Main_Picture=Syst_me_de_traduction_et_d_apprentissage_du_Braille_20250526_144220_1_.jpg
+
|Main_Picture=Boitier.png
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|Licences=Attribution (CC BY)
 
|Licences=Attribution (CC BY)
−
|Description=<translate>Objet qui permet de traduire et d'apprendre le braille.</translate>
+
|Description=<translate>Présentation d'un tutoriel notre projet de classe de terminale STI2D afin de le reproduire chez soi</translate>
 
|Area=Electronics, Health and Wellbeing
 
|Area=Electronics, Health and Wellbeing
 
|Type=Creation
 
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}}
 
}}
 
{{Introduction
 
{{Introduction
−
|Introduction=<translate>Présentation d'un tutoriel notre projet de classe de terminale STI2D afin de le reproduire chez soi</translate>
+
|Introduction=<translate></translate>
 
}}
 
}}
 
{{Materials
 
{{Materials
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|Step_Picture_04=Syst_me_de_traduction_et_d_apprentissage_du_Braille_61L4aoIqYOL._AC_SX679_.jpg
 
|Step_Picture_04=Syst_me_de_traduction_et_d_apprentissage_du_Braille_61L4aoIqYOL._AC_SX679_.jpg
 
|Step_Picture_05=Syst_me_de_traduction_et_d_apprentissage_du_Braille_Capture_d_cran_2025-05-26_153426.png
 
|Step_Picture_05=Syst_me_de_traduction_et_d_apprentissage_du_Braille_Capture_d_cran_2025-05-26_153426.png
−
|Material=<translate>'''<u>Assemblage boitier</u>'''
+
|Material=<translate><u>'''Matériaux pour le boitier'''</u>
  
−
-Colle à bois
+
-Planche en bois 3mm d'épaisseur / 30cm de large  / 60 cm de long
  
−
-Bois 3mm 30cm/60cm
+
-Plastique pour découpeuse laser ( ici du PLA) environ (100g)
  
−
-Plastique pour découpeuse laser ( ici du PLA) 100g
 
  
−
-13x Vis 1mm diamètre par ~6mm de long
+
'''<u>Composants électroniques</u>'''
  
−
<u>'''Composants électroniques'''</u>
+
-1x Raspberry pi 3
  
−
-Carte raspberry pi v3
+
-6x Servo moteurs linéaires
  
−
-Carte Arduino Uno
+
-1x Mini Haut parleur (Module haut-parleur SKU00101)
  
−
-6x Servomoteur actionneur linéaire
+
-1x Cordon Jack CA35M
  
−
-Capteur de distance à ultrason Arduino
+
- 1x Carte Arduino Uno
  
−
-Haut-Parleur Jack
+
- 5x boutons poussoirs
  
−
-Caméra compatible Raspberry Pi
+
- 1x Capteur Ultrason
  
−
-Boutons compatibles Arduino
+
- 1x Caméra compatible Raspberry pi disponible chez Kubii
  
−
-Câble jack ->jack
+
-40x Fils de connexion électronique</translate>
−
 
 
−
-Câble d'alimentation Arduino
 
−
 
 
−
-Câble d'alimentation Raspberry pi</translate>
 
 
|Tools=<translate>-Découpeuse laser
 
|Tools=<translate>-Découpeuse laser
  
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-Ordinateur</translate>
 
-Ordinateur</translate>
−
|Tuto_Attachments={{Tuto Attachments}}
+
|Tuto_Attachments={{Tuto Attachments
 +
|Attachment=support  servomoteur .stl
 +
}}{{Tuto Attachments
 +
|Attachment=joint servomoteur .stl
 +
}}{{Tuto Attachments
 +
|Attachment=lettre braille 1.stl
 +
}}{{Tuto Attachments
 +
|Attachment=lettre braille 2.stl
 +
}}{{Tuto Attachments
 +
|Attachment=lettre braille 3.stl
 +
}}{{Tuto Attachments
 +
|Attachment=Piece_arriere_file.dxf
 +
}}{{Tuto Attachments
 +
|Attachment=Piece_base_1.dxf
 +
}}{{Tuto Attachments
 +
|Attachment=Piece_base_2.dxf
 +
}}{{Tuto Attachments
 +
|Attachment=Piece_bouton_d.dxf
 +
}}{{Tuto Attachments
 +
|Attachment=Piece_camera.dxf
 +
}}{{Tuto Attachments
 +
|Attachment=Piece_enceinte.dxf
 +
}}{{Tuto Attachments
 +
|Attachment=Arduino_code.ino
 +
}}{{Tuto Attachments
 +
|Attachment=Raspberry_code.docx
 +
}}
 
}}
 
}}
 
{{Tuto Step
 
{{Tuto Step
 
|Step_Title=<translate>Découpe des pièces en bois du boitier</translate>
 
|Step_Title=<translate>Découpe des pièces en bois du boitier</translate>
−
|Step_Content=<translate>-Connecter l'ordinateur à la découpeuse laser
+
|Step_Content=<translate>-Connecter l'ordinateur à la découpeuse laser.
  
−
-Ouvrir le logiciel Trotec ( Nécessaire à la découpe)
+
-Ouvrir le logiciel Trotek ( Nécessaire à la découpe).
  
−
-Ouvrir les pièces à découper en format dxf dans le logiciel  
+
-Ouvrir les pièces à découper en format dxf dans le logiciel.
  
−
-Optimiser l'espace sur la planche afin d'avoir les moins de perte de matière et déplaçant les pièces
+
-Optimiser l'espace sur la planche afin d'avoir les moins de perte de matière et déplaçant les pièces.
  
−
-Lancer la découpe
+
-Lancer la découpe.
  
 
-Nettoyer les pièces afin d'éviter des tâches dues au bois brûlé.</translate>
 
-Nettoyer les pièces afin d'éviter des tâches dues au bois brûlé.</translate>
−
|Step_Picture_00=Syst_me_de_traduction_et_d_apprentissage_du_Braille_2025526_160745_1_.jpg
+
|Step_Picture_00=Découpe.jpg
−
|Step_Picture_01=Syst_me_de_traduction_et_d_apprentisage_du_Braille_Capture_d_cran_2025-05-26_165557.png
 
−
|Step_Picture_02=Syst_me_de_traduction_et_d_appentissage_du_Braille_unnamed.jpg
 
−
|Step_Picture_03=Syst_me_de_traduction_etd_apprentissage_du_Braille_Capture_d_cran_2025-05-26_163945.png
 
−
|Step_Picture_04=Syst_me_de_traduction_et_d_apprentisage_du_Braille_Capture_d_cran_2025-05-26_162436.png
 
 
}}
 
}}
 
{{Tuto Step
 
{{Tuto Step
 
|Step_Title=<translate>Assemblage des pièces en bois</translate>
 
|Step_Title=<translate>Assemblage des pièces en bois</translate>
−
|Step_Content=<translate></translate>
+
|Step_Content=<translate>-Assembler les pièces découpées grâce aux images ci-contre.
−
}}
+
 
−
{{Tuto Step
+
-Les coller via de la colle à bois.</translate>
−
|Step_Title=<translate></translate>
+
|Step_Picture_00=Assemblage.jpg
−
|Step_Content=<translate></translate>
 
−
}}
 
−
{{Tuto Step
 
−
|Step_Title=<translate></translate>
 
−
|Step_Content=<translate></translate>
 
 
}}
 
}}
 
{{Tuto Step
 
{{Tuto Step
−
|Step_Title=<translate>Branchement entre les carte électroniques et les servo-moteurs</translate>
+
|Step_Title=<translate>Configuration de la carte électronique Raspberry pi v3</translate>
−
|Step_Content=<translate>-Assurez vous d'avoir une Raspberry Pi configurer avant de commencer
+
|Step_Content=<translate>-Configurer votre carte Raspberry pi.
  
−
- Brancher les servo moteur sur la carte arduino   
+
-Alimenter la carte Raspberry pi via son câble d'alimentation à l'ordinateur et en hdmi à l'écran.
  
−
- inséré le code Arduino   
+
-Copier le code "Raspberry_code" dans un fichier python au même nom.
  
−
- Se munir de la carte raspery Pi   
+
-Avant de lancer ce fichier, vous devez d’abord créer et démarrer un environnement virtuel à l’aide du terminal. Cela permet de préparer un espace propre pour faire fonctionner votre programme.
  
−
- Brancher relier les broches  Gpio raspery Pi avec celle de arduino(gnd,vcc) taper sur internet broche raspery pi   
+
-Dans le terminal, tapper "python3 Raspberry_code.py".
  
−
- inséré ce code <syntaxhighlight lang="python">
+
-Le code devrait se lancer.
−
import smbus
 
−
import time
 
−
import RPi.GPIO as GPIO 
 
−
import random
 
−
import os 
 
−
import threading
 
−
import cv2
 
−
import pytesseract
 
−
import numpy as np
 
  
−
I2C_ADDR = 8 
+
-Si c'est le cas, débrancher la carte raspberry pi, sinon regarder un tutoriel sur internet.</translate>
−
bus = smbus.SMBus(1) 
+
|Step_Picture_00=raspberry.jpg
 +
}}
 +
{{Tuto Step
 +
|Step_Title=<translate>Configuration de la carte électronique Arduino Uno</translate>
 +
|Step_Content=<translate>-Alimenter la carte Arduino Uno via son câble d'alimentation à ordinateur.
  
−
# GPIO des boutons
+
-Ouvrir Le logiciel Arduino IDE.
−
BOUTON_PRECEDENT = 17 
 
−
BOUTON_SUIVANT = 27   
 
−
BOUTON_LECON = 23 
 
−
BOUTON_EXERCICE = 24
 
−
BOUTON_CAMERA = 22  # Bouton pour la caméra
 
  
−
# GPIO du capteur ultrason HCSR04
+
-Ouvrir le fichier "Arduino_code.ino".
−
TRIG = 5  # GPIO pour le trigger du capteur
 
−
ECHO = 6  # GPIO pour l'echo du capteur
 
  
−
# Configuration des GPIO
+
-Uploader le code.
−
try:
 
−
    GPIO.cleanup()
 
−
except:
 
−
    pass
 
  
−
GPIO.setmode(GPIO.BCM)
+
-Si le code parvient à s'uploader, débrancher la carte Arduino, sinon regarder un tutoriel sur internet.</translate>
−
GPIO.setup(BOUTON_PRECEDENT, GPIO.IN, pull_up_down=GPIO.PUD_UP)
+
|Step_Picture_00=Syst_me_de_traduction_et_d_apprentissage_du_Braille_61AvdQOxFzL.jpg
−
GPIO.setup(BOUTON_SUIVANT, GPIO.IN, pull_up_down=GPIO.PUD_UP)
+
|Step_Picture_01=arduino ide image.jpg
−
GPIO.setup(BOUTON_LECON, GPIO.IN, pull_up_down=GPIO.PUD_UP)
+
|Step_Picture_02=code.png
−
GPIO.setup(BOUTON_EXERCICE, GPIO.IN, pull_up_down=GPIO.PUD_UP)
+
}}
−
GPIO.setup(BOUTON_CAMERA, GPIO.IN, pull_up_down=GPIO.PUD_UP)
+
{{Tuto Step
 +
|Step_Title=<translate>Branchement des composants</translate>
 +
|Step_Content=<translate>-Une fois les 2 cartes débranchées, les connecter en I2C via 3 fils de connexion M>F.(SDA; SCL; GND)
  
−
# Configuration du capteur ultrason
+
-Bancher la caméra à la carte raspberry pi.
−
GPIO.setup(TRIG, GPIO.OUT)
 
−
GPIO.setup(ECHO, GPIO.IN)
 
−
GPIO.output(TRIG, False)  # S'assurer que le trigger est bas au démarrage
 
  
−
# Dictionnaire Braille
+
-Connecter le capteur de distance via 4 fils de connexion F>F à la carte Raspberry pi(VCC; GND; TRIG; ECHO)
−
braille_dict = {
 
−
    "a": 0b100000, "b": 0b110000, "c": 0b101000, "d": 0b101100,
 
−
    "e": 0b100100, "f": 0b111000, "g": 0b111100, "h": 0b110100,
 
−
    "i": 0b011000, "j": 0b011100, "k": 0b100010, "l": 0b110010,
 
−
    "m": 0b101010, "n": 0b101110, "o": 0b100110, "p": 0b111010,
 
−
    "q": 0b111110, "r": 0b110110, "s": 0b011010, "t": 0b011110,
 
−
    "u": 0b100011, "v": 0b110011, "w": 0b011101, "x": 0b101011,
 
−
    "y": 0b101111, "z": 0b100111, " ": 0b000000
 
−
}
 
  
−
texte = "bonjour"  # Texte par défaut
+
-Connecter les boutons sur les GPIO {17; 22; 23; 24; 27} de la Raspberry pi et les alimenter via la carte Arduino
−
index = 0
 
−
lecon_en_cours = False
 
−
exercice_en_cours = False
 
−
attente_texte = False  # Pour savoir si on attend une saisie de texte
 
−
camera_en_cours = False  # Pour indiquer si une capture par caméra est en cours
 
  
−
# Paramètres de capture d'image
+
-Connecter le haut-parleur via 2 fils de connexion F>F.(VCC; GND) et le câble jack
−
IMAGE_PATH = "capture.jpg"
 
−
CROPPED_PATH = "cropped.jpg"
 
−
DISTANCE_OPTIMALE = 15  # Distance optimale en cm
 
−
MARGE_DISTANCE = 2.5    # Marge de tolérance en cm (+/-)
 
  
−
def mesurer_distance():
+
<br /></translate>
−
    """Mesure la distance avec le capteur ultrason HCSR04."""
+
|Step_Picture_00=Caméra.jpg
−
    # Envoyer une impulsion de 10µs au trigger
+
|Step_Picture_01=capteur distance.jpg
−
    GPIO.output(TRIG, True)
+
|Step_Picture_02=Syst_me_de_traduction_et_d_apprentissage_du_Braille_5-mini-bouton-poussoir.jpg
−
    time.sleep(0.00001)  # 10µs
+
|Step_Picture_03=Syst_me_de_traduction_et_d_apprentissage_du_Braille_thumbnail_Afficher_les_photos_re_centes.jpg
−
    GPIO.output(TRIG, False)
+
}}
−
   
+
{{Tuto Step
−
    # Attendre que l'écho commence
+
|Step_Title=<translate>Branchement des servo-moteurs</translate>
−
    start_time = time.time()
+
|Step_Content=<translate>-Connecter en PWM les 6 servo-moteurs linéaires à la carte Arduino en utilisant son alimentation et via les ports {3; 5; 6; 9; 10; 11}.</translate>
−
    timeout = start_time + 1.0  # Timeout de 1 seconde
+
|Step_Picture_00=servomoteur.jpg
−
   
 
−
    while GPIO.input(ECHO) == 0:
 
−
        if time.time() > timeout:
 
−
            return -1  # Erreur: pas de signal
 
−
        pulse_start = time.time()
 
−
   
 
−
    # Attendre que l'écho se termine
 
−
    while GPIO.input(ECHO) == 1:
 
−
        if time.time() > timeout:
 
−
            return -1  # Erreur: signal trop long
 
−
        pulse_end = time.time()
 
−
   
 
−
    # Calculer la durée de l'impulsion
 
−
    pulse_duration = pulse_end - pulse_start
 
−
   
 
−
    # Calculer la distance (vitesse du son = 34300 cm/s)
 
−
    # Diviser par 2 car le signal fait l'aller-retour
 
−
    distance = (pulse_duration * 34300) / 2
 
−
   
 
−
    return round(distance, 1)  # Arrondir à 1 décimale
 
−
 
 
−
def guide_position():
 
−
    """Guide l'utilisateur pour positionner correctement le texte."""
 
−
    global camera_en_cours
 
−
   
 
−
    print("📏 Positionnement du texte...")
 
−
    os.system('espeak -v fr "Positionnez le texte" --stdout | aplay')
 
−
   
 
−
    # Attendre que la distance soit stable dans la plage optimale
 
−
    position_stable = False
 
−
    nb_mesures_stables = 0
 
−
   
 
−
    while camera_en_cours and not position_stable:
 
−
        distance = mesurer_distance()
 
−
       
 
−
        if distance < 0:
 
−
            print("⚠️ Erreur de mesure de distance")
 
−
            time.sleep(0.5)
 
−
            continue
 
−
           
 
−
        print(f"📏 Distance mesurée : {distance} cm")
 
−
       
 
−
        if distance < DISTANCE_OPTIMALE - MARGE_DISTANCE:
 
−
            # Trop proche
 
−
            os.system('espeak -v fr "Reculez" --stdout | aplay')
 
−
            nb_mesures_stables = 0
 
−
        elif distance > DISTANCE_OPTIMALE + MARGE_DISTANCE:
 
−
            # Trop loin
 
−
            os.system('espeak -v fr "Avancez" --stdout | aplay')
 
−
            nb_mesures_stables = 0
 
−
        else:
 
−
            # Distance correcte
 
−
            print(f"✅ Distance correcte : {distance} cm")
 
−
            nb_mesures_stables += 1
 
−
           
 
−
            # Si 3 mesures consécutives sont dans la plage, on considère la position comme stable
 
−
            if nb_mesures_stables >= 3:
 
−
                position_stable = True
 
−
                os.system('espeak -v fr "Position correcte" --stdout | aplay')
 
−
       
 
−
        time.sleep(0.5)  # Attendre avant la prochaine mesure
 
−
   
 
−
    return position_stable
 
−
 
 
−
def envoyer_nombre(nombre, mode=None):
 
−
    """Envoie une lettre en Braille et annonce (avec délai optionnel en mode exercice)."""
 
−
    try:
 
−
        lettre = [key for key, val in braille_dict.items() if val == nombre][0] 
 
−
        bus.write_byte(I2C_ADDR, nombre)
 
−
        print(f"✅ Lettre envoyée: {lettre.upper()} ({bin(nombre)})")
 
−
       
 
−
        # Si c'est le mode exercice, attendre 2 secondes avant d'énoncer la lettre
 
−
        if mode == "exercice":
 
−
            # Vérifier périodiquement si l'exercice a été arrêté pendant l'attente
 
−
            debut = time.time()
 
−
            while time.time() - debut < 2 and exercice_en_cours:
 
−
                time.sleep(0.1)
 
−
           
 
−
            # Ne prononcer la lettre que si l'exercice est toujours en cours
 
−
            if exercice_en_cours:
 
−
                os.system(f'espeak -v fr "{lettre}" --stdout | aplay')
 
−
        else:
 
−
            # Pour les autres modes, énoncer la lettre immédiatement
 
−
            os.system(f'espeak -v fr "{lettre}" --stdout | aplay') 
 
−
    except IOError:
 
−
        print("❌ Erreur de communication avec l'Arduino")
 
−
    except IndexError:
 
−
        print("❌ Erreur: code braille non trouvé dans le dictionnaire")
 
−
    except Exception as e:
 
−
        print(f"❌ Erreur inattendue: {str(e)}")
 
−
 
 
−
def demander_nouveau_texte():
 
−
    """Demande un nouveau texte et réinitialise l'index."""
 
−
    global texte, index, attente_texte
 
−
   
 
−
    # Annonce vocale
 
−
    os.system('espeak -v fr "Entrez un nouveau texte" --stdout | aplay')
 
−
   
 
−
    # Lancer un thread pour attendre la saisie sans bloquer le reste du programme
 
−
    def attendre_saisie():
 
−
        global texte, index, attente_texte
 
−
        nouveau_texte = input("\n🆕 Entrez un texte (ou appuyez sur Entrée pour garder 'bonjour') : ").lower()
 
−
        if nouveau_texte:  # Si l'utilisateur a entré quelque chose
 
−
            texte = nouveau_texte
 
−
        index = 0
 
−
        print(f"🔠 Texte actuel : {texte}")
 
−
        print("📌 Appuyez sur le bouton 'Suivant' pour parcourir le texte, ou sur 'Leçon'/'Exercice' pour ces modes.")
 
−
        attente_texte = False  # Fin de l'attente
 
−
   
 
−
    attente_texte = True  # Début de l'attente
 
−
    t = threading.Thread(target=attendre_saisie)
 
−
    t.daemon = True
 
−
    t.start()
 
−
 
 
−
def bouton_precedent(channel):
 
−
    """Affiche la lettre précédente pendant la lecture du texte."""
 
−
    global index
 
−
   
 
−
    # Ne pas exécuter si un mode est en cours ou si on attend une saisie
 
−
    if lecon_en_cours or exercice_en_cours or attente_texte or camera_en_cours:
 
−
        return
 
−
   
 
−
    time.sleep(0.2)  # Anti-rebond
 
−
    if GPIO.input(BOUTON_PRECEDENT) == GPIO.LOW:
 
−
        if index > 0:
 
−
            index -= 1
 
−
            envoyer_nombre(braille_dict.get(texte[index], 0))
 
−
            print(f"🔙 Lettre précédente: {texte[index]}")
 
−
        else:
 
−
            print("🚫 Déjà à la première lettre.")
 
−
            os.system('espeak -v fr "Première lettre" --stdout | aplay')
 
−
 
 
−
def bouton_suivant(channel):
 
−
    """Affiche la lettre suivante et lit le mot en entier à la fin."""
 
−
    global index
 
−
   
 
−
    # Ne pas exécuter si un mode est en cours ou si on attend une saisie
 
−
    if lecon_en_cours or exercice_en_cours or attente_texte or camera_en_cours:
 
−
        return
 
−
   
 
−
    time.sleep(0.2)  # Anti-rebond
 
−
    if GPIO.input(BOUTON_SUIVANT) == GPIO.LOW:
 
−
        if texte and index < len(texte):
 
−
            envoyer_nombre(braille_dict.get(texte[index], 0))
 
−
            index += 1
 
−
            print(f"🔜 Lettre suivante: {texte[index-1]}")
 
−
            if index == len(texte):
 
−
                print("🔁 Fin du texte, lecture complète...")
 
−
                os.system(f'espeak -v fr "{texte}" --stdout | aplay')
 
−
                demander_nouveau_texte()
 
−
 
 
−
def lancer_lecon():
 
−
    """Fonction pour lancer la leçon dans un thread séparé."""
 
−
    global lecon_en_cours
 
−
   
 
−
    # Si on attend une saisie de texte, annuler cette attente
 
−
    global attente_texte
 
−
    attente_texte = False
 
−
   
 
−
    # Marquer le début de la leçon
 
−
    lecon_en_cours = True
 
−
    print("📖 Début de la leçon...")
 
−
    os.system('espeak -v fr "Début de la leçon" --stdout | aplay')
 
−
   
 
−
    # Parcourir l'alphabet
 
−
    for lettre in "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz":
 
−
        # Vérifier si la leçon a été arrêtée
 
−
        if not lecon_en_cours:
 
−
            return
 
−
       
 
−
        # Afficher et annoncer la lettre
 
−
        print(f"📝 Leçon : Lettre {lettre.upper()}")
 
−
        envoyer_nombre(braille_dict[lettre])
 
−
       
 
−
        # Attendre 8 secondes, en vérifiant si la leçon a été arrêtée
 
−
        debut = time.time()
 
−
        while time.time() - debut < 8:
 
−
            if not lecon_en_cours:
 
−
                return  # Sortir immédiatement si la leçon a été arrêtée
 
−
            time.sleep(0.1)
 
−
   
 
−
    # Fin normale de la leçon
 
−
    print("✅ Leçon terminée !")
 
−
    os.system('espeak -v fr "Leçon terminée" --stdout | aplay')
 
−
    lecon_en_cours = False
 
−
   
 
−
    # Proposer d'entrer un nouveau texte sans bloquer
 
−
    demander_nouveau_texte()
 
−
 
 
−
def lancer_exercice():
 
−
    """Fonction pour lancer l'exercice dans un thread séparé."""
 
−
    global exercice_en_cours
 
−
   
 
−
    # Si on attend une saisie de texte, annuler cette attente
 
−
    global attente_texte
 
−
    attente_texte = False
 
−
   
 
−
    # Marquer le début de l'exercice
 
−
    exercice_en_cours = True
 
−
    print("🎲 Début de l'exercice...")
 
−
    os.system('espeak -v fr "Début de l\'exercice" --stdout | aplay')
 
−
   
 
−
    # Préparer les lettres dans un ordre aléatoire
 
−
    lettres = list("abcdefghijklmnopqrstuvwxyz")
 
−
    random.shuffle(lettres)
 
−
   
 
−
    # Parcourir les lettres aléatoires
 
−
    for lettre in lettres:
 
−
        # Vérifier si l'exercice a été arrêté
 
−
        if not exercice_en_cours:
 
−
            return
 
−
       
 
−
        # Afficher et annoncer la lettre avec délai de 2 secondes
 
−
        print(f"📝 Exercice : Lettre {lettre.upper()}")
 
−
        envoyer_nombre(braille_dict[lettre], mode="exercice")
 
−
       
 
−
        # Attendre le reste des 8 secondes (moins les 2 secondes d'attente déjà écoulées),
 
−
        # en vérifiant si l'exercice a été arrêté
 
−
        debut = time.time()
 
−
        while time.time() - debut < 6:  # 8 - 2 = 6 secondes restantes
 
−
            if not exercice_en_cours:
 
−
                return  # Sortir immédiatement si l'exercice a été arrêté
 
−
            time.sleep(0.1)
 
−
   
 
−
    # Fin normale de l'exercice
 
−
    print("🏆 Exercice terminé !")
 
−
    os.system('espeak -v fr "Exercice terminé" --stdout | aplay')
 
−
    exercice_en_cours = False
 
−
   
 
−
    # Proposer d'entrer un nouveau texte sans bloquer
 
−
    demander_nouveau_texte()
 
−
 
 
−
def capturer_et_lire_texte():
 
−
    """Fonction pour capturer une image avec la caméra et en extraire le texte."""
 
−
    global camera_en_cours, texte, index, attente_texte
 
−
   
 
−
    # Si on attend une saisie de texte, annuler cette attente
 
−
    attente_texte = False
 
−
   
 
−
    # Marquer le début de la capture
 
−
    camera_en_cours = True
 
−
    print("📸 Préparation de la capture...")
 
−
    os.system('espeak -v fr "Préparation de la capture" --stdout | aplay')
 
−
   
 
−
    # Guide de positionnement avec le capteur ultrason
 
−
    if guide_position():
 
−
        # Capture de l'image (réduction du temps à 3s car on a déjà guidé l'utilisateur)
 
−
        print("📸 Capture en cours...")
 
−
        os.system('espeak -v fr "Capture en cours" --stdout | aplay')
 
−
        os.system(f"libcamera-jpeg -o {IMAGE_PATH} -t 3000 --width 1920 --height 1080 --quality 100")
 
−
       
 
−
        # Vérifier si l'image existe
 
−
        if not os.path.exists(IMAGE_PATH):
 
−
            print("❌ Erreur : L'image n'a pas été capturée.")
 
−
            os.system('espeak -v fr "Erreur de capture" --stdout | aplay')
 
−
            camera_en_cours = False
 
−
            return
 
−
       
 
−
        print("⚡ Optimisation de l'image...")
 
−
        try:
 
−
            # Chargement et conversion en niveaux de gris
 
−
            image = cv2.imread(IMAGE_PATH)
 
−
            gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
−
           
 
−
            # Correction de l'orientation
 
−
            try:
 
−
                osd = pytesseract.image_to_osd(gray)
 
−
                angle = int(osd.split("\n")[1].split(":")[1].strip())
 
−
                if angle != 0:
 
−
                    (h, w) = gray.shape[:2]
 
−
                    center = (w // 2, h // 2)
 
−
                    M = cv2.getRotationMatrix2D(center, -angle, 1.0)
 
−
                    gray = cv2.warpAffine(gray, M, (w, h))
 
−
            except:
 
−
                print("⚠ Impossible de détecter l'orientation, passage à l'étape suivante.")
 
−
           
 
−
            # Prétraitement (amélioration du contraste et du bruit)
 
−
            gray = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)
 
−
            gray = cv2.equalizeHist(gray)  # Augmentation du contraste
 
−
            gray = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 31, 10)
 
−
           
 
−
            # Détection des contours pour recadrer uniquement le texte
 
−
            print("📐 Détection du texte...")
 
−
            edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
 
−
            contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
 
−
           
 
−
            filtered_contours = [c for c in contours if cv2.contourArea(c) > 1000]
 
−
           
 
−
            if filtered_contours:
 
−
                x, y, w, h = cv2.boundingRect(cv2.convexHull(np.vstack(filtered_contours)))
 
−
                cropped = image[y:y+h, x:x+w]
 
−
                cropped = cv2.resize(cropped, None, fx=1.5, fy=1.5, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
 
−
                cv2.imwrite(CROPPED_PATH, cropped)
 
−
            else:
 
−
                print("⚠ Aucun texte clairement détecté, extraction sur l'image entière.")
 
−
                cropped = image
 
−
           
 
−
            # OCR optimisé
 
−
            print("🔍 Extraction du texte...")
 
−
            detected_text = pytesseract.image_to_string(cropped, lang="eng+fra", config="--psm 6 --oem 3").strip()
 
−
           
 
−
            # Nettoyer le texte détecté (supprimer les caractères spéciaux et garder lettres, chiffres et espaces)
 
−
            cleaned_text = ''.join(c.lower() for c in detected_text if c.isalnum() or c.isspace())
 
−
           
 
−
            # Si le texte est vide après nettoyage, afficher un message
 
−
            if not cleaned_text:
 
−
                print("⚠ Aucun texte détecté après nettoyage.")
 
−
                os.system('espeak -v fr "Aucun texte détecté" --stdout | aplay')
 
−
                camera_en_cours = False
 
−
                return
 
−
           
 
−
            # Afficher le texte détecté
 
−
            print(f"\n📄 Texte détecté : {cleaned_text}")
 
−
            os.system(f'espeak -v fr "Texte détecté" --stdout | aplay')
 
−
           
 
−
            # Mettre à jour le texte global et réinitialiser l'index
 
−
            texte = cleaned_text
 
−
            index = 0
 
−
            print(f"🔠 Nouveau texte : {texte}")
 
−
            print("📌 Appuyez sur le bouton 'Suivant' pour parcourir le texte.")
 
−
           
 
−
        except Exception as e:
 
−
            print(f"❌ Erreur lors du traitement de l'image : {str(e)}")
 
−
            os.system('espeak -v fr "Erreur de traitement" --stdout | aplay')
 
−
    else:
 
−
        print("❌ Positionnement annulé.")
 
−
        os.system('espeak -v fr "Positionnement annulé" --stdout | aplay')
 
−
   
 
−
    # Marquer la fin de la capture
 
−
    camera_en_cours = False
 
−
 
 
−
def bouton_lecon_presse(channel):
 
−
    """Fonction appelée lorsque le bouton leçon est pressé."""
 
−
    global lecon_en_cours
 
−
   
 
−
    # Ne pas réagir si un autre mode est en cours
 
−
    if exercice_en_cours or camera_en_cours:
 
−
        return
 
−
   
 
−
    time.sleep(0.2)  # Anti-rebond
 
−
    if GPIO.input(BOUTON_LECON) == GPIO.LOW:
 
−
        # Basculer l'état de la leçon
 
−
        if lecon_en_cours:
 
−
            lecon_en_cours = False
 
−
            print("📖 Leçon arrêtée par l'utilisateur.")
 
−
            os.system('espeak -v fr "Leçon arrêtée" --stdout | aplay')
 
−
            # La leçon est arrêtée, sera nettoyée dans le thread
 
−
        else:
 
−
            # Lancer la leçon dans un thread séparé
 
−
            t = threading.Thread(target=lancer_lecon)
 
−
            t.daemon = True  # Le thread s'arrêtera quand le programme principal s'arrête
 
−
            t.start()
 
−
 
 
−
def bouton_exercice_presse(channel):
 
−
    """Fonction appelée lorsque le bouton exercice est pressé."""
 
−
    global exercice_en_cours
 
−
   
 
−
    # Ne pas réagir si un autre mode est en cours
 
−
    if lecon_en_cours or camera_en_cours:
 
−
        return
 
−
   
 
−
    time.sleep(0.2)  # Anti-rebond
 
−
    if GPIO.input(BOUTON_EXERCICE) == GPIO.LOW:
 
−
        # Basculer l'état de l'exercice
 
−
        if exercice_en_cours:
 
−
            exercice_en_cours = False
 
−
            print("🎲 Exercice arrêté par l'utilisateur.")
 
−
            os.system('espeak -v fr "Exercice arrêté" --stdout | aplay')
 
−
            # L'exercice est arrêté, sera nettoyé dans le thread
 
−
        else:
 
−
            # Lancer l'exercice dans un thread séparé
 
−
            t = threading.Thread(target=lancer_exercice)
 
−
            t.daemon = True  # Le thread s'arrêtera quand le programme principal s'arrête
 
−
            t.start()
 
−
 
 
−
def bouton_camera_presse(channel):
 
−
    """Fonction appelée lorsque le bouton caméra est pressé."""
 
−
    global camera_en_cours
 
−
   
 
−
    # Ne pas réagir si un autre mode est en cours
 
−
    if lecon_en_cours or exercice_en_cours or camera_en_cours:
 
−
        return
 
−
   
 
−
    time.sleep(0.2)  # Anti-rebond
 
−
    if GPIO.input(BOUTON_CAMERA) == GPIO.LOW:
 
−
        # Lancer la capture dans un thread séparé
 
−
        t = threading.Thread(target=capturer_et_lire_texte)
 
−
        t.daemon = True  # Le thread s'arrêtera quand le programme principal s'arrête
 
−
        t.start()
 
−
 
 
−
# Supprimer les détecteurs d'événements existants s'il y en a
 
−
try:
 
−
    GPIO.remove_event_detect(BOUTON_SUIVANT)
 
−
    GPIO.remove_event_detect(BOUTON_PRECEDENT)
 
−
    GPIO.remove_event_detect(BOUTON_LECON)
 
−
    GPIO.remove_event_detect(BOUTON_EXERCICE)
 
−
    GPIO.remove_event_detect(BOUTON_CAMERA)
 
−
except:
 
−
    pass
 
−
 
 
−
# Configuration des détecteurs d'événements
 
−
GPIO.add_event_detect(BOUTON_SUIVANT, GPIO.FALLING, callback=bouton_suivant, bouncetime=500)
 
−
GPIO.add_event_detect(BOUTON_PRECEDENT, GPIO.FALLING, callback=bouton_precedent, bouncetime=500)
 
−
GPIO.add_event_detect(BOUTON_LECON, GPIO.FALLING, callback=bouton_lecon_presse, bouncetime=500)
 
−
GPIO.add_event_detect(BOUTON_EXERCICE, GPIO.FALLING, callback=bouton_exercice_presse, bouncetime=500)
 
−
GPIO.add_event_detect(BOUTON_CAMERA, GPIO.FALLING, callback=bouton_camera_presse, bouncetime=500)
 
−
 
 
−
# Initialisation du capteur ultrason (attendre qu'il se stabilise)
 
−
print("⚙️ Initialisation du capteur ultrason...")
 
−
time.sleep(0.5)
 
−
GPIO.output(TRIG, False)
 
−
time.sleep(0.5)
 
−
 
 
−
# Afficher les instructions au démarrage
 
−
print("👋 Bienvenue dans l'application d'apprentissage du Braille")
 
−
print("📋 Instructions:")
 
−
print("  - Bouton LEÇON: Apprendre l'alphabet (8s par lettre)")
 
−
print("  - Bouton EXERCICE: Pratiquer avec des lettres aléatoires (2s de réflexion, puis annonce)")
 
−
print("  - Bouton SUIVANT: Afficher la lettre suivante du texte")
 
−
print("  - Bouton PRÉCÉDENT: Afficher la lettre précédente du texte")
 
−
print("  - Bouton CAMÉRA: Guide le positionnement, puis capture une image et extrait le texte")
 
−
print("⚠️ Appuyez à nouveau sur LEÇON/EXERCICE pour arrêter à tout moment")
 
−
print(f"🔠 Texte par défaut : {texte}")
 
−
print("📌 Appuyez sur le bouton 'Suivant' pour parcourir le texte, ou choisissez un mode.")
 
−
 
 
−
# Boucle principale pour maintenir le programme actif
 
−
try:
 
−
    while True:
 
−
        time.sleep(0.1)
 
−
except KeyboardInterrupt:
 
−
    print("\n🛑 Arrêt du programme.")
 
−
    GPIO.cleanup()
 
−
</syntaxhighlight>- regardez un tuto pour crée un fichier pour inséré le code Raspberry Pi et l'executer et avant de lancer le fichier il faut crée un environment virtuel regardez un tuto pour ça aussi====</translate>
 
−
|Step_Picture_00=Syst_me_de_traduction_et_d_apprentissage_du_Braille_nm_arduino-front.jpg
 
−
|Step_Picture_01=Syst_me_de_traduction_et_d_apprentissage_du_Braille_91zSu44_34L._AC_UF1000_1000_QL80_.jpg
 
−
|Step_Picture_02=Syst_me_de_traduction_et_d_apprentissage_du_Braille_images_1_.jpeg
 
−
|Step_Picture_02_annotation={"version":"3.5.0","objects":[{"type":"image","version":"3.5.0","originX":"left","originY":"top","left":-41,"top":7,"width":251,"height":200,"fill":"rgb(0,0,0)","stroke":null,"strokeWidth":0,"strokeDashArray":null,"strokeLineCap":"butt","strokeDashOffset":0,"strokeLineJoin":"miter","strokeMiterLimit":4,"scaleX":2.7,"scaleY":2.7,"angle":0,"flipX":false,"flipY":false,"opacity":1,"shadow":null,"visible":true,"clipTo":null,"backgroundColor":"","fillRule":"nonzero","paintFirst":"fill","globalCompositeOperation":"source-over","transformMatrix":null,"skewX":0,"skewY":0,"crossOrigin":"","cropX":0,"cropY":0,"src":"https://wikifab.org/images/7/7e/Syst_me_de_traduction_et_d_apprentissage_du_Braille_images_1_.jpeg","filters":[]}],"height":478.15384615384613,"width":600}
 
 
}}
 
}}
 
{{Tuto Step
 
{{Tuto Step
−
|Step_Title=<translate>Système d'interface homme-machine</translate>
+
|Step_Title=<translate>Test des codes</translate>
−
|Step_Content=<translate>Le système est équipé de '''5 boutons physiques''' qui permettent de contrôler les différents modes d'apprentissage et la détection du texte.  
+
|Step_Content=<translate>-Alimenter les 2 carte électroniques.
 +
 
 +
-Attendre quelques instants que la raspberry se lance.
  
−
-Brancher les bouton aux broches gpio correspondantes grâce au code inséré précédement
+
-Tester les boutons:
  
−
-Lancer le code</translate>
+
*Bouton 1:  Début du mode leçon ( Lettre dans l'ordre alphabétique)
−
|Step_Picture_00=Syst_me_de_traduction_et_d_apprentissage_du_Braille_raspberry-pi-camera-module-3-12mp-objectif-standard-haute-resolution-sc0872.jpg
+
*Bouton 2: Début du mode exercice ( Lettre dans le désordre)
−
|Step_Picture_01=Syst_me_de_traduction_et_d_apprentissage_du_Braille_images.jpeg
+
*Bouton 3: Lancement de la caméra:
 +
*#Positionner le capteur de distance à environ 15cm, +/- 1cm d'un texte
 +
*#Ne plus bouger
 +
*#Attendre quelques secondes que la raspberry pi reconnaisse des lettres
 +
*Bouton 4: Lettre suivante( Du texte détecté via la caméra)
 +
*Bouton 5: Lettre précédente (Du texte détecté via la caméra)</translate>
 +
|Step_Picture_00=Syst_me_de_traduction_et_d_apprentissage_du_Braille_thumbnail_Sujet_6_.png
 
}}
 
}}
 
{{Tuto Step
 
{{Tuto Step
−
|Step_Title=<translate>Système de détection de texte</translate>
+
|Step_Title=<translate>Assemblage</translate>
−
|Step_Content=<translate>===='''Le système utilise une caméra et un capteur à ultrasons pour détecter du texte .'''====
+
|Step_Content=<translate>-Assembler les composants dans le boitier afin de les protéger.
−
-Se munir du Capteur ultrason et le brancher sur la broche gpio (regardez le code rasperypi pour savoir )
 
−
 
 
−
- Brancher la camera à la Raspberry Pi, il y a un tuto [https://www.gotronic.fr/pj2-tutopicam-1585.pdf?srsltid=AfmBOorFOpsASuNtAhuMkrhdSImstiAlyNY9y20oJxfODo4Vyu3Cx9X6 ici]
 
  
−
-Lancer le code</translate>
+
-Utiliser des vis pour un meilleur maintien des composants si possible.</translate>
−
|Step_Picture_00=Syst_me_de_traduction_et_d_apprentissage_du_Braille_capteur-de-distance-ultrason-hc-sr04.jpg
+
|Step_Picture_00=Syst_me_de_traduction_et_d_apprentissage_du_Braille_thumbnail_Sujet_4_.png
−
|Step_Picture_01=Syst_me_de_traduction_et_d_apprentissage_du_Braille_raspberry-pi-camera-module-3-12mp-objectif-standard-haute-resolution-sc0872.jpg
+
|Step_Picture_01=Assemblage 2 Braille.png
 
}}
 
}}
 
{{Tuto Step
 
{{Tuto Step
−
|Step_Title=<translate></translate>
+
|Step_Title=<translate>Test final</translate>
−
|Step_Content=<translate></translate>
+
|Step_Content=<translate>-Tester les boutons et valider les actions engendrées.</translate>
 +
|Step_Picture_00=Syst_me_de_traduction_et_d_apprentissage_du_Braille_thumbnail_Sujet_5_.png
 
}}
 
}}
 
{{Notes
 
{{Notes

Version actuelle datée du 26 mai 2025 à 22:29

Présentation d'un tutoriel notre projet de classe de terminale STI2D afin de le reproduire chez soi

Auteur avatarGOACOLO | Dernière modification 26/05/2025 par Yawen

Difficulté
Difficile
Durée
72 heure(s)
Catégories
Électronique, Bien-être & Santé
Coût
250 EUR (€)
Présentation d'un tutoriel notre projet de classe de terminale STI2D afin de le reproduire chez soi
Difficulté
Difficile
Durée
72 heure(s)
Catégories
Électronique, Bien-être & Santé
Coût
250 EUR (€)
Licence : Attribution (CC BY)

Matériaux

Matériaux pour le boitier

-Planche en bois 3mm d'épaisseur / 30cm de large / 60 cm de long

-Plastique pour découpeuse laser ( ici du PLA) environ (100g)


Composants électroniques

-1x Raspberry pi 3

-6x Servo moteurs linéaires

-1x Mini Haut parleur (Module haut-parleur SKU00101)

-1x Cordon Jack CA35M

- 1x Carte Arduino Uno

- 5x boutons poussoirs

- 1x Capteur Ultrason

- 1x Caméra compatible Raspberry pi disponible chez Kubii

-40x Fils de connexion électronique

Outils

-Découpeuse laser

-Imprimante 3D (ici la Ultimaker 2+)

-Ordinateur

support servomoteur .stl
joint servomoteur .stl
lettre braille 1.stl
lettre braille 2.stl
lettre braille 3.stl
Piece_arriere_file.dxf
Piece_base_1.dxf
Piece_base_2.dxf
Piece_bouton_d.dxf
Piece_camera.dxf
Piece_enceinte.dxf
Arduino_code.ino
Raspberry_code.docx

Étape 1 - Découpe des pièces en bois du boitier

-Connecter l'ordinateur à la découpeuse laser.

-Ouvrir le logiciel Trotek ( Nécessaire à la découpe).

-Ouvrir les pièces à découper en format dxf dans le logiciel.

-Optimiser l'espace sur la planche afin d'avoir les moins de perte de matière et déplaçant les pièces.

-Lancer la découpe.

-Nettoyer les pièces afin d'éviter des tâches dues au bois brûlé.

Découpe.jpg




Étape 2 - Assemblage des pièces en bois

-Assembler les pièces découpées grâce aux images ci-contre.

-Les coller via de la colle à bois.

Assemblage.jpg




Étape 3 - Configuration de la carte électronique Raspberry pi v3

-Configurer votre carte Raspberry pi.

-Alimenter la carte Raspberry pi via son câble d'alimentation à l'ordinateur et en hdmi à l'écran.

-Copier le code "Raspberry_code" dans un fichier python au même nom.

-Avant de lancer ce fichier, vous devez d’abord créer et démarrer un environnement virtuel à l’aide du terminal. Cela permet de préparer un espace propre pour faire fonctionner votre programme.

-Dans le terminal, tapper "python3 Raspberry_code.py".

-Le code devrait se lancer.

-Si c'est le cas, débrancher la carte raspberry pi, sinon regarder un tutoriel sur internet.

Raspberry.jpg




Étape 4 - Configuration de la carte électronique Arduino Uno

-Alimenter la carte Arduino Uno via son câble d'alimentation à ordinateur.

-Ouvrir Le logiciel Arduino IDE.

-Ouvrir le fichier "Arduino_code.ino".

-Uploader le code.

-Si le code parvient à s'uploader, débrancher la carte Arduino, sinon regarder un tutoriel sur internet.

Syst me de traduction et d apprentissage du Braille 61AvdQOxFzL.jpg
Arduino ide image.jpg
Code.png


Étape 5 - Branchement des composants

-Une fois les 2 cartes débranchées, les connecter en I2C via 3 fils de connexion M>F.(SDA; SCL; GND)

-Bancher la caméra à la carte raspberry pi.

-Connecter le capteur de distance via 4 fils de connexion F>F à la carte Raspberry pi(VCC; GND; TRIG; ECHO)

-Connecter les boutons sur les GPIO {17; 22; 23; 24; 27} de la Raspberry pi et les alimenter via la carte Arduino

-Connecter le haut-parleur via 2 fils de connexion F>F.(VCC; GND) et le câble jack


Caméra.jpg
Capteur distance.jpg
Syst me de traduction et d apprentissage du Braille 5-mini-bouton-poussoir.jpg
Syst me de traduction et d apprentissage du Braille thumbnail Afficher les photos re centes.jpg


Étape 6 - Branchement des servo-moteurs

-Connecter en PWM les 6 servo-moteurs linéaires à la carte Arduino en utilisant son alimentation et via les ports {3; 5; 6; 9; 10; 11}.

Servomoteur.jpg




Étape 7 - Test des codes

-Alimenter les 2 carte électroniques.

-Attendre quelques instants que la raspberry se lance.

-Tester les boutons:

  • Bouton 1: Début du mode leçon ( Lettre dans l'ordre alphabétique)
  • Bouton 2: Début du mode exercice ( Lettre dans le désordre)
  • Bouton 3: Lancement de la caméra:
    1. Positionner le capteur de distance à environ 15cm, +/- 1cm d'un texte
    2. Ne plus bouger
    3. Attendre quelques secondes que la raspberry pi reconnaisse des lettres
  • Bouton 4: Lettre suivante( Du texte détecté via la caméra)
  • Bouton 5: Lettre précédente (Du texte détecté via la caméra)
Syst me de traduction et d apprentissage du Braille thumbnail Sujet 6 .png




Étape 8 - Assemblage

-Assembler les composants dans le boitier afin de les protéger.

-Utiliser des vis pour un meilleur maintien des composants si possible.

Syst me de traduction et d apprentissage du Braille thumbnail Sujet 4 .png
Assemblage 2 Braille.png



Étape 9 - Test final

-Tester les boutons et valider les actions engendrées.

Syst me de traduction et d apprentissage du Braille thumbnail Sujet 5 .png




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