Robot résolveur de Sudoku autonome – Vision par ordinateur et bras robotisé

Matériel requis

Raspberry Pi 3 Modèle B	1
Module caméra Raspberry Pi	1
Arduino UNO	1
Imprimante 3D (pour le châssis type plotter)	1

Logiciels et bibliothèques

• Python 3
• OpenCV (traitement d'image)
• TensorFlow / Keras (réseau de neurones pour la reconnaissance des chiffres)
• Arduino IDE (pour le contrôle des moteurs)

Fonctionnement global

Ce robot autonome effectue trois tâches séquentielles :

1. Analyse : La caméra du Pi photographie la grille. L'image est prétraitée (correction de perspective, suppression des artefacts, segmentation en 81 cases).
2. Résolution : Un réseau de neurones convolutif (CNN) reconnaît les chiffres présents. L'algorithme de backtracking résout la grille.
3. Remplissage : Le Pi pilote l'Arduino (via liaison série) qui commande les moteurs pas-à-pas du plotter pour écrire les chiffres manquants.

Pipeline de vision par ordinateur

1. Redressement de la grille (transformation homographique)
2. Détection des contours de la grille
3. Amélioration du contour (masque combiné)
4. Segmentation en 81 cases individuelles
5. Reconnaissance de chaque chiffre par CNN (entraîné sur MNIST ou dataset personnalisé)

Architecture matérielle

• Raspberry Pi 3 : Cerveau principal – capture image, traitement, résolution, envoi commandes G-code simplifié à l'Arduino.
• Arduino UNO + Shield CNC (ou drivers pas-à-pas) : Contrôle temps-réel des 3 axes (X, Y, Z pour le stylo).
• Châssis imprimé 3D : Structure type CoreXY ou cartésien, rigidity suffisante pour l'écriture.

Compétences requises

• Vision par ordinateur (OpenCV)
• Apprentissage profond (TensorFlow/Keras)
• Programmation Python & C++
• Électronique (drivers moteurs, alimentation)
• Mécanique / Impression 3D

Références utiles

• Algorithmes de résolution Sudoku
• Tutoriels TensorFlow (reconnaissance chiffres)
• Code source complet : GitHub Sanahm/Sudoku-robot

Améliorations possibles

• Ajout d'un éclairage annulaire pour une détection robuste
• Interface web pour visualiser la résolution en temps réel
• Support de grilles de tailles variables (4×4, 16×16)