Smart 初始化設定(學習手冊)
請先進入 Webduino 雲端平台，
註冊帳號並登入：https://cloud.webduino.io/
更新完 Smart 之後，透過 Smart 開發板自動設定 WebEye 的 Wi-Fi：
Smart | WebEye |
VCC | 5V |
GND | GND |
TX | IO13 |
開啟 Wi-Fi 搜尋，若連線成功可以找到與 WebEye 上貼紙相同的 SSID (如右圖)，
Wi-Fi 名稱為 SSID_IP : wdxxx_192.168.xx.xx (如左圖)，記下後面的 IP。
注意：IP 並非永遠固定，請在每次 WebEye 連上網路後重新查詢。
P.42 範例一
打開瀏覽器，網址列輸入 192.168.xx.xx ，在後方加上 /jpg，
送出後有顯示鏡頭畫面代表設定成功 (如下圖)。
最後可以將所有杜邦線移除，開始進入組裝教學囉！
新增.....
WebEye 新版本設定畫面
都要用這個網址：
如果測不成功，可參考以下積木：
測試參考：
WebEye 網路串流
https://webeyes.webduino.io/api/view/cam04
網頁燒錄與測試 [連結]
以上為新增
先找出兩塊木板 ( 右圖 ) 與兩個減速馬達，
減速馬達上有 “ 螺絲 ” 及 “ 圓點凸起處 ” 朝向外側。
將減速馬達平整面貼緊木板，插入長螺絲。
螺絲尾端以螺母固定，並拴緊螺絲。
找出車底板 ( 右圖 )，將馬達卡榫分別卡進車底板前方的凹槽。
找出車頂板，將車頂板翻至反面，
將定向輪安裝至車頂板下方，以短螺絲、螺母固定。
以螺絲起子拴緊螺絲，完成定向輪安裝。
接下來要將車頂板與車底板相接在一起。
拿出車底板，將馬達的線分別穿到車頂板兩側的方形孔洞上。
將馬達的上卡榫勾住車頂板後向前推。
找出ㄇ形卡榫 ( 右圖 )，插上車頂板固定。
防止馬達在車子移動時會偏移。
找出固定板卡榫 ( 右圖 )，由後側插入，將車頂板和車底板固定。
找出循跡板，兩孔分別裝上短螺絲，螺母鎖在上方，
螺母與循跡板間需預留空間，保留約兩個螺母厚度 ( 5mm 左右 )，勿鎖緊。
插上五條長杜邦線 ( 20cm )，並分別將線穿出車頂板的方形孔洞。
左邊穿兩條，右邊穿三條。
由下方頂住循跡板的兩側螺絲，
將循跡板的螺絲扣住車底板的小凹槽處。
固定循跡板螺母，由下方鎖緊螺絲，
確保循跡板與車底板牢牢固定。
將三樣零件 ( 右圖 ) 安裝在車頂板。馬達驅動板會在下一步驟加以固定。
找出 L 形卡榫，將卡榫插入馬達驅動板右方的孔洞。
依下列圖示完成馬達與循跡板接線：
將第二顆螺絲轉鬆，扣上鏡頭底座。
鎖緊螺絲鏡頭底座，並將 WebEye 安置底座上。( 記得撕下鏡頭前的保護膜哦！)
依下列圖示完成鏡頭與開發板接線：
裝上兩側輪胎。
接下來，為了將行動電源放進車子內，
請先壓平循跡板內兩側的線，完成後如右圖。
將行動電源從後方插入車子內部。
請確認行動電源正反方向，USB 孔在上方、Micro USB 孔在下方。
推到底後，找出後卡榫 ( 右圖 )，並插入卡榫固定。
最後插上 USB 電源線就組裝完成囉！
請先進入 Webduino 雲端平台，
註冊帳號並登入：https://cloud.webduino.io/
接著，點選 Webduino Blockly 程式積木
在 Blockly 畫面中，於右上找到並開啟【網頁互動區域】，
在互動方式的下拉選單中選擇『遙控器』。
最後執行程式時，會用遙控器來控制無敵小車。
找尋左側的積木，放入開發板及無敵車的積木 ( 如下圖 )，將開發板設定為「 Smart 」。
在綠色積木輸入Smart 的【Device ID】，可以在右上角輸入 ID，並查看 Smart 狀態，
若為綠色閃電代表開發板已上線。
使用「遙控器按鍵」的積木，設定『按下』向上的圖案時，無敵車會往前移動，
設定『放開』，無敵車就會停止。
加入 WebEye 積木，輸入 IP 位址 (可參考 P.6 )，遙控器即可顯示影像。
注意：正在使用積木編輯平台的『電腦』要和『 WebEye』 在同一個 Wi-Fi。
注意：由於新版的 chrome 對於 http 載入有限制而需調整設定才能顯示影像，請參考影片 :
依序將剩下的左轉、右轉和後退的行為放入遙控器的動作裡，就完成囉！
進入 Webduino 雲端平台，
註冊帳號並登入：https://cloud.webduino.io/
接著，點選 Webduino Blockly 程式積木。
進入專案畫面後，
於畫面右上角點選【兌換券按鈕】。
輸入影像分類兌換券的序號後，按下確定進行兌換。( 序號會附在 WebEye 盒子裡 )
新建一個專案，名稱為 “ 無敵車 ( 影像分類 ) ”。
進入程式積木平台後，已兌換的「影像分類」積木會在編輯器的「擴充功能」裡。
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使用「影像分類」裡的設定積木，並在積木上按右鍵選擇小工具，
就會進入影像訓練平台。
影像分類的運作流程
接下來，會以計程車司機為範例進行影像分類訓練。
首先點選【訓練資料管理】新增資料集，使用電腦擷取要訓練的影像，
訓練時翻轉不同角度、靠近和遠離鏡頭、更換不同背景和擷取影像數量越多 ( 建議 70 張以上，數量上限為 100 張 ) 所訓練的精準度也會越高哦！
上傳後，可以在【訓練資料管理】看到自己的資料集。
接著，請依序新增「出發」手勢及「背景」的資料集
接下來建立影像模型，選擇【模型管理】新增模型。
完成訓練後，點選「辨識影像」，測試不同手勢所對應的辨識名稱是否一致，信心度越高代表辨識到準確度越高，建議信心度在 80% 以上為佳。
回到 Blockly 頁面，加入開發板積木，開發板選擇「Smart 」，並載入模型到積木中使用，
填入 WebEye 的IP ( 可參考 P.6 ) 。
注意：正在使用積木編輯平台的電腦要和 WebEye 在同一個 Wi-Fi
在右上角找到【網頁互動區域】選擇『 顯示文字』，並新增以下影像分類積木。
在綠色積木輸入 Smart 的【Device ID】，按下執行後可以透過無敵小車看到辨識的結果。
新增循跡積木，當辨識到攔車手勢時停止循跡 ( 車子停止 )，辨識到出發手勢則啟動循跡 ( 車子前進 )。
循跡，是透過循跡板內的 IR 循線感測器來感應路面上的路線狀況。感測器會根據路面狀況產生反應，並在感測器上方相對應位置的紅色 LED 反映出偵測結果。
循跡功能
取出材料盒中的循跡膠帶，依照下圖的路線貼上膠帶，直線長度約1公尺，在直線上辨識的成功率較高，貼完膠帶後就可以執行程式囉！
若發現車子辨識的準確度不高，可能有以下這些因素：
F＆Q
若無法顯示影像畫面可能有以下原因：