Arduino カラーセンサープロトタイプ — ニューラルネットで色名を識別・表示

概要

RGB LED と CdS セル（フォトレジスタ）を遮光チューブ内で組み合わせ、赤・緑・青の各光を対象物に照射・反射光を測定して RGB 値を取得。事前学習済みの多層パーセプトロン（MLP）で 10 色（赤、緑、青、黄、シアン、マゼンタ、白、黒、オレンジ、紫）を分類し、LCD に色名を表示するプロトタイプです。ニューラルネットライブラリ Neurona を Arduino 上で動作させます。

原理：RGB 色空間と MLP 分類

• RGB 各成分 0-255 の 3 次元空間（1677 万色）において、学習データで各色領域を超平面で分離
• ネットワーク構成：入力 3（R/G/B 正規化 0-1）、隠れ層 6 ニューロン、出力 10（色クラス数）
• 出力は最大値を 1、他を 0 に二値化（argmax）してクラス決定
• 学習データ：75 サンプル（各色複数）、0-255 を 255 で除算し 0-1 正規化

電子回路

• Arduino UNO
• RGB LED（共通アノード）＋ 抵抗：赤 150 Ω、緑/青 100 Ω ×2（アノード共通に 1 本で代用可能だが、正確性重視なら各カソードに個別抵抗）
• CdS セル（光センサー）＋ 10 kΩ プルダウン → アナログピン
• 16x2 LCD（LiquidCrystal ライブラリ互換）
• タクトスイッチ（校正/測定トリガー用）＋ 10 kΩ プルダウン
• 重要： RGB LED と CdS セルを古いフィルムケース等で完全遮光し、外乱光を排除

動作シーケンス

1. 校正（初回のみ）： 白色物体・黒色物体を順に提示し、各 RGB 光での最大/最小反射値を取得 → 0-255 / 0-1 へのスケーリング係数を決定
2. 測定： 赤→緑→青の順に LED 点灯、CdS 値安定待ち（500 ms 程度）後アナログ読み取り → 正規化 → MLP 推論 → 色名表示
3. スイッチ押下で校正・測定モード切替（LCD プロンプトに従う）

ソフトウェア構成

• Arduino IDE ライブラリマネージャから Neurona をインストール
• 学習済み重み・バイアスをスケッチ内配列として埋め込み（Neurona::MLP で初期化）
• GitHub リポジトリ：moretticb/ColorSensor に全コード・学習用データセット・MLP Topology Workbench 用ファイルを公開

テスト結果（抜粋）

インクジェット印刷色紙で評価。75 サンプル中、誤分類は僅少（黄↔オレンジ、シアン↔青 等、スペクトル隣接色で発生）。マット紙・均一照明下では高精度。

既知の制限・改善余地

• 共通アノード 1 本抵抗駆動のため、色再現性にばらつき → 各カソード個別抵抗化推奨
• 遮光不十分で外乱光混入 → 3D プリント遮光ケースやブラックボックス化で改善
• 光沢面・透明物体は鏡面反射で誤動作 → 拡散反射面のみ対象
• 学習データ領域外の色入力時の挙動未定義 → 信頼度閾値導入や「不明」クラス追加で対処可能
• Neurona ライブラリは float 演算使用、UNO (2 KB RAM) でギリギリ動作 → より大規模ネットなら ESP32 等推奨

応用アイデア

• 色選別機（コンベア＋エアジェット）への組み込み
• 塗料調色支援ツール
• 色覚サポートデバイス（音声出力付き）
• MLP を CNN や決定木に置き換え、精度・速度向上