Projets:Read For Me
Description du projet
Le but est de créer une petite machine à lire portable capable d’acquérir le texte à partir d'une capture d'image et de le lire au moyen d’une synthèse vocale.
Équipe
- François, ArianeGroup, porteur de projet
- Lucie, MHK, coordination
- Leyla, ArianeGroup
- Aldrick, ArianeGroup
- Evan, stagiaire MHK, étudiant Epitech
- Baptiste, IMT
- Célia, designer
- Théo, fabmanager Eesab
- Laurent, Floss Manuals, documentation
Résumé
Le Fabrikarium a permis d'avancer sur de nombreux aspects mais nous n'avons pas eu le temps de recoller les briques ensemble afin de disposer d'un prototype complètement fonctionnel :
- Christophe a fait fonctionné sa machine à lire sur un raspberry pi en ajoutant la prise en charge de la prise de vue et de l'autofocus
- Aldrick et Evan ont développé toute l'interface logicielle et électronique pour le contrôleur de la machine à lire :gestion des boutons poussoirs et encodeurs rotatifs d'une part et action pour la prise de vue et le déclenchement des raccourcis clavier nécessaire au contrôle de la lecture d'autre part)
- Baptiste a ajouté la lecture en français et perfectionné l'expérience utilisateur d'un prototype existant basé sur PiTextReader (voir plus bas)
- Lucie, Lydia, Théo et Célia ont développé un nouveau prototype matériel en soignant le design de la machine et l'interface du contrôleur adapté pour des personnes mal-voyantes (boutons en relief)
Cahier des charges
Fonctionnalités principales
- Lecture audio sur un haut parleur
- Lecture d'une page A4 multicolonnne en langue française
Fonctionnalités secondaires
- réglage du débit / de la vitesse de lecture
- réglage du volume sonore
- éclairage
- possibilité de mettre en pause
- bouton de mise en marche et de mise à l'arrêt
- prise de vue autofocus
Les contraintes
- Fonctionnement hors ligne : fonctionnement hors ligne ne nécessitant pas de connexion internet
- Portable : fonctionnement sur batterie
- Facile à prendre en main : ne nécessite pas de formation
- Rapidité : 10 secondes d'attente maximum
Analyse de l'existant
Des solutions performantes existent déjà pour smartphone, par exemple l'application seeing-ai de Microsoft. Elles ne sont cependant pas satisfaisantes dans tous les cas, en effet :
- Tout le monde ne dispose pas d'un smartphone ou ne souhaite pas en disposer car ils peuvent être difficiles à prendre en main, notamment pour des personnes agées ou déficientes mentales et ce d'autant plus si celles-ci sont mal-voyants.
- Leur usage n'est pas forcément adapté dans le cadre d'école ou de centre d'accueil.
- Les services utilisés ne fonctionne généralement pas hors ligne et cela pose question par rapport au respect de la vie privée et à la divulgation possible d'informations sensibles ou confidentielles sur les serveurs des entreprises qui fournissent ces solutions.
Solutions commerciales
Il semble d'autant plus pertinent de développer une solution "tout en 1" que ce genre de dispositifs est effectivement disponible dans le commerce, à des prix qui peuvent cependant paraître relativement élevés (à partir de 1000€ sur le site www.mieux-voir.fr)
- image machines à lire du commerce::
Projets DIY existant
Machine à lire AccessDVLinux
AccessDVLinux est une distribution linux pour déficients visuels développé par Christophe. Dans ce cadre, Christophe a également dévellopé un logiciel de machine à lire : [1].
Ce logiciel fonctionne en mode bureau à l'aide d'un scanner.
Pour répondre à notre cahier des charges, certaines adaptations sont nécessaires :
- Le logiciel doit pouvoir fonctionner à partir d'une caméra à la place du scanner.
- Il doit pouvoir fonctionner sans environnement de bureau, c'est à dire sans écran et sans interaction avec la souris et le clavier.
- Le contrôle de la prise de vue et de la lecture doit se faire à partir de boutons "physiques"
- Il faut pouvoir installer tous les composants logiciels sur un raspberry pi, ce qui n'est pas évident car celui ci n'a sur la même base matériel qu'un ordinateur de bureau ou qu'un ordinateur portable (en particulier son processeur basé sur l'architecture ARM)
Machine à lire sur Raspberry Pi
En amont du Fabrikarium, Lucie et Delphine de MHK ont produit un prototype de machine à lire à partir du projet documenté sur la plateforme Instructables PiTextReader.
Ce prototype (documenté sur ce wiki : Projets:Machine_a_lire_Mémo) est fonctionnel mais la partie synthèse vocale ne fonctionne que pour l'anglais.
Durant le Fabrikarium, une partie de l'équipe va travailler à faire fonctionner le français et améliorer l'expérience utilisateur de ce prototype.
Solutions logicielles
Au niveau logiciel, la machine à lire consiste à faire fonctionner successivement deux processus : la transformation de l'image en texte, qu'on appelle l'OCRisation, et la transformation du texte en son à l'aide de synthèse vocale.
Matériel nécessaire
Electronique
- raspberry pi 4
- carte sd
- arducam caméra pour raspberry pi, 5Mp, autofocus (gotronic)
- batterie de secours ("power bank") USB, 5V
- boutons poussoirs (x6)
- encodeur rotatif (x2)
- bande de leds
- ampli audio DF Robot
- haut parleur
- un morceau de cable USB (alimentation ampli)
Fabrication du boitier
- contreplaqué 5mm
- fil PLA impression 3d
- PMMA diffusant ou transparent
Outils nécessaires
Électronique
- fer à souder
Fabrication
- Découpeuse laser
- Imprimante 3d
Coût
+ Légende du tableau | |||
Référence | coût unitaire | nombre | coût |
---|---|---|---|
Raspberry pi 4 | 60€ | 1 | 60€ |
Arducam | 18,90€ | 1 | 18,90€ |
https://www.gotronic.fr/art-module-camera-5-mpx-autofocus-b0176-31619.htm
Délai estimé
Fichiers source
Étape de fabrication pas à pas
Schéma de cablage
Installation du raspberry pi
- configuration du raspberry pi
- installation des dépendances logicielles
- démarrage autimatique
Réalisation du boitier
Déroulement du fabrikarium
Prototypade d'une version portable
/photo de François avec le prototype en main/
Développement
Contrôle d'orca
Pour contrôler le lecteur d'écran orca, on utilise l'émulation d'événement clavier à partir de l'utilitaire xdotool
- Ins+Maj+KP_PageUp
- augmenter le volume
- Ins+Maj+KP_PageDown
- diminuer le volume