Wiznet makers

Overview

CN112529043A describes an online stored-grain pest identification system based on an MDRN deep-learning network. The WIZnet angle is the data path: pest images are captured near the grain pile, sent through a W5500 Ethernet module to a PC terminal, and then uploaded to a cloud GPU server for recognition.

The patent splits the system into three parts. The hardware module acquires images using an MCU-controlled light strip, a CMOS camera, and a DCMI interface. The PC software displays and stores the received images. The cloud algorithm module runs the MDRN recognition workflow and returns feedback to the PC interface.

Generated illustration: camera-to-Ethernet-to-cloud workflow.

Why This Belongs on WIZnet Maker

The useful WIZnet angle is the handoff between image acquisition and software processing. In the patent's detailed embodiment, the data transmission module is described as an Ethernet transmission module W5500 that sends image data to the PC terminal. That makes the W5500 the wired transport bridge between the capture node and the PC/cloud stack.

This detail should be read carefully. The numbered claim text describes the data transmission module more generally as an Ethernet transmission module, while the detailed embodiment names W5500. So this curation treats W5500 as source-backed implementation evidence from the disclosed embodiment, not as a legal conclusion about claim scope.

The W5500 role is also narrower than the AI story. It does not run the MDRN model. It moves image data reliably from a local embedded capture module into the PC software path. That is exactly the kind of practical role a hardwired TCP/IP Ethernet controller can play in edge-AI systems: keep network transport stable while heavier compute happens somewhere else.

Source-derived image: official Figure 1 from CN112529043A.

System Architecture and Data Flow

The patent's Figure 1 shows a familiar edge-to-cloud pattern. The image acquisition block sits near the grain sample. A light strip is switched by the MCU to attract stored-grain pests, then a CMOS camera captures the image through a DCMI interface. The MCU sends image data toward the network transmission module over the local hardware path shown in the figure.

From there, the W5500 Ethernet module moves the image data to the PC terminal over TCP/IP. The PC-side human-computer interaction software displays the incoming pest images, stores them locally, and uploads them to the cloud server. The cloud server is described as a GPU computer carrying the MDRN deep-learning algorithm. After recognition, feedback returns to the PC interface.

Generated illustration: W5500 bridge between the camera node and PC dashboard.

Role of the WIZnet W5500

For WIZnet readers, the most concrete line is the image-transfer path. Stored-grain pest monitoring is not just a temperature or humidity telemetry problem. Images are larger, more timing-sensitive, and less tolerant of unstable transport if the operator wants repeated online recognition. A wired Ethernet hop gives the capture hardware a predictable route into the PC software layer.

The patent does not disclose firmware, socket calls, buffer sizing, PCB layout, or test logs. So this article does not speculate about driver implementation details. What is public is the system-level role: W5500 is the Ethernet image-data bridge from the embedded hardware module to the PC.

The generated illustration above turns that handoff into a simpler visual cue. W5500 is the transport bridge in the middle of the scene, not the camera, PC, or AI model.

MDRN Algorithm Context

The algorithm side is also interesting, but it should be separated from the W5500 evidence. The patent describes an MDRN recognition algorithm running on the cloud server. It uses residual blocks, convolution, normalization, activation functions, pooling, and classifier output to identify stored-grain pests from collected images.

A closely related paper, "Identification of stored grain pests by modified residual network," was published in Computers and Electronics in Agriculture in 2021 by Yingying Zhang, Weibo Zhong, and Hui Pan. It gives model-level context for the MDRN approach and stored-grain pest image recognition. However, model-paper results should not be treated as verified performance of the complete hardware system in this patent. The public patent page does not provide a reproducible W5500 firmware test, physical device photos, or an end-to-end benchmark package.

Generated illustration: MDRN recognition dashboard context.

Source-derived image: official Figure 2 from CN112529043A.

What Is Strong and What Is Missing

The strongest part of this disclosure is the clean partitioning. The camera node captures images, W5500 handles the wired transfer to the PC, and the cloud server performs recognition. That is a practical split for agricultural monitoring systems, because the hardware near the grain pile can stay focused on capture and transport while the deep-learning model runs on a more capable GPU machine.

The missing pieces are equally important. There is no public source code, no board design, no bill of materials, no PC software screenshot, and no independent hardware validation. The patent page also should not be used as legal advice about current patent status or ownership. For Maker purposes, the value is the disclosed engineering pattern: W5500 can serve as the reliable wired image-transfer link inside an AI-assisted grain-storage monitoring pipeline.

Related WIZnet Maker Projects

How to Add WIZnet W5500 Ethernet to K210 Camera Nodes on a Raspberry Pi Measurement System? is the closest Maker comparison. Both systems use camera-side embedded nodes and W5500 Ethernet to move image-related data into a host system. The difference is the application: the K210 project is a camera measurement system around Raspberry Pi, while this patent is a stored-grain pest recognition architecture with cloud MDRN inference.

Construction of a Wireless Sensing Network System for Leisure Agriculture for Cloud-Based Agricultural Internet of Things is useful as an agriculture and cloud-IoT bridge. It shares the agricultural monitoring context and STM32/W5500 style of embedded networking, but it focuses on sensing-network infrastructure rather than visual pest identification.

etherView is a good technical neighbor for Ethernet image transport. It receives RAW image data over Ethernet and shows why wired links matter when the payload is visual data. The hardware differs because etherView uses W55RP20-EVB-Pico and WIZPoE-P1, but the transport problem is similar.

FAQ

Q. Is this a build guide? No. It is a patent disclosure, so this article treats it as an architecture reference rather than a step-by-step build.

Q. What exactly is the WIZnet part? The detailed embodiment names W5500 as the Ethernet transmission module that sends stored-grain pest image data from the embedded capture hardware to the PC terminal.

Q. Does W5500 run the AI model? No. The patent places MDRN recognition on a GPU cloud server. W5500 handles the wired Ethernet image-transfer path.

Q. What are the source limits? The public patent page does not include firmware, a verified PCB design, or an end-to-end hardware benchmark. The useful takeaway is the system architecture.

Q. What should a maker learn from this? The architecture is a practical pattern: keep image capture and Ethernet transport at the edge, then move heavier recognition to a PC/cloud layer.

한국어

개요

CN112529043A는 MDRN 딥러닝 네트워크를 기반으로 한 저장 곡물 해충 온라인 식별 시스템에 관한 중국 공개 특허 출원입니다. WIZnet 관점의 핵심은 데이터 경로입니다. 곡물 더미 근처에서 해충 이미지를 촬영하고, W5500 이더넷 모듈로 PC 단말에 전송한 뒤, 클라우드 GPU 서버에서 인식을 수행합니다.

특허는 시스템을 세 부분으로 나눕니다. 하드웨어 모듈은 MCU가 제어하는 조명, CMOS 카메라, DCMI 인터페이스로 이미지를 취득합니다. PC 소프트웨어는 수신 이미지를 표시하고 저장합니다. 클라우드 알고리즘 모듈은 MDRN 인식 과정을 수행하고 결과를 PC 인터페이스로 돌려줍니다.

생성 일러스트: 카메라-이더넷-클라우드 흐름.

WIZnet Maker에서 의미 있는 이유

WIZnet 관점의 핵심은 이미지 취득부와 소프트웨어 처리부 사이의 연결입니다. 특허의 상세 실시예에는 데이터 전송 모듈이 이더넷 전송 모듈 W5500이며, 이미지 데이터를 PC 단말로 전송한다고 설명되어 있습니다. 즉 W5500은 촬영 노드와 PC/클라우드 스택 사이의 유선 전송 브리지 역할을 합니다.

다만 이 부분은 정확히 읽어야 합니다. 청구항 본문은 데이터 전송 모듈을 더 넓게 이더넷 전송 모듈이라고 표현하고, W5500이라는 명칭은 상세 실시예에서 등장합니다. 그래서 이 글은 W5500을 특허의 공개 실시예에 근거한 구현 증거로 다루며, 법적 청구범위에 대한 판단으로 다루지 않습니다.

또한 W5500의 역할은 AI 자체가 아닙니다. MDRN 모델을 실행하는 장치는 클라우드 GPU 서버입니다. W5500은 로컬 임베디드 촬영 모듈에서 PC 소프트웨어 경로로 이미지 데이터를 안정적으로 보내는 유선 네트워크 경로를 담당합니다.

소스 기반 이미지: CN112529043A의 공식 Figure 1입니다.

시스템 구조와 데이터 흐름

특허의 Figure 1은 에지에서 클라우드로 이어지는 전형적인 구조를 보여줍니다. 이미지 취득 블록은 곡물 샘플 가까이에 있습니다. MCU가 조명을 켜 해충을 유인하고, CMOS 카메라가 DCMI 인터페이스를 통해 이미지를 촬영합니다. 이후 MCU는 도면에 표시된 로컬 하드웨어 경로를 통해 네트워크 전송 모듈로 이미지 데이터를 보냅니다.

그 다음 W5500 이더넷 모듈이 TCP/IP로 PC 단말에 이미지 데이터를 전달합니다. PC 측 인간-컴퓨터 상호작용 소프트웨어는 들어온 해충 이미지를 표시하고 저장하며, 이를 클라우드 서버로 업로드합니다. 클라우드 서버는 MDRN 딥러닝 알고리즘을 탑재한 GPU 컴퓨터로 설명되어 있습니다. 인식 결과는 다시 PC 인터페이스로 돌아옵니다.

생성 일러스트: 카메라 노드와 PC 대시보드 사이의 W5500 브리지.

WIZnet W5500의 역할

이 특허에서 가장 구체적인 WIZnet 포인트는 이미지 전송 경로입니다. 저장 곡물 해충 모니터링은 단순 온도나 습도 텔레메트리와 다릅니다. 이미지는 데이터량이 크고, 반복적인 온라인 인식을 하려면 전송 안정성이 중요합니다. 유선 이더넷은 촬영 하드웨어가 PC 소프트웨어 계층으로 들어가는 예측 가능한 경로를 제공합니다.

특허에는 펌웨어, 소켓 호출, 버퍼 설정, PCB 레이아웃, 테스트 로그가 공개되어 있지 않습니다. 따라서 이 글은 드라이버 구현 세부를 추정하지 않습니다. 공개된 것은 시스템 수준의 역할입니다. W5500은 임베디드 하드웨어 모듈에서 PC로 이미지 데이터를 보내는 이더넷 브리지입니다.

생성 일러스트는 이 전달 구조를 더 쉽게 읽도록 돕습니다. 장면의 가운데에 있는 W5500 이더넷 전달부는 카메라나 PC, AI 모델이 아니라 전송 브리지입니다.

MDRN 알고리즘 맥락

알고리즘 부분도 흥미롭지만, W5500 근거와는 분리해서 봐야 합니다. 특허는 클라우드 서버에서 MDRN 인식 알고리즘을 실행한다고 설명합니다. 수집된 곡물 해충 이미지를 식별하기 위해 잔차 블록, 합성곱, 정규화, 활성 함수, 풀링, 분류 출력 등이 사용됩니다.

2021년에 Computers and Electronics in Agriculture에 게재된 관련 논문 "Identification of stored grain pests by modified residual network"는 MDRN과 저장 곡물 해충 이미지 인식에 대한 모델 수준의 배경을 제공합니다. 그러나 논문의 모델 성능 수치를 이 특허의 전체 W5500 하드웨어 시스템에서 검증된 성능으로 해석하면 안 됩니다. 공개 특허 페이지에는 W5500 펌웨어 테스트, 실제 장치 사진, 엔드투엔드 벤치마크 패키지가 포함되어 있지 않습니다.

생성 일러스트: MDRN 인식 대시보드 맥락.

소스 기반 이미지: CN112529043A의 공식 Figure 2입니다.

강점과 한계

이 공개 자료의 강점은 역할 분리가 선명하다는 점입니다. 카메라 노드는 이미지를 취득하고, W5500은 PC로 유선 전송을 맡고, 클라우드 서버는 인식을 수행합니다. 곡물 저장 모니터링 같은 농업 시스템에서는 현실적인 구조입니다. 곡물 더미 근처의 하드웨어는 촬영과 전송에 집중하고, 무거운 딥러닝 연산은 더 강한 GPU 장비에서 처리할 수 있기 때문입니다.

한계도 분명합니다. 공개 소스 코드, 보드 설계, BOM, PC 소프트웨어 화면, 독립적인 하드웨어 검증 자료가 없습니다. 또한 특허 페이지를 현재 법적 상태나 소유권에 대한 조언으로 사용해서는 안 됩니다. Maker 관점의 가치는 공개된 엔지니어링 패턴입니다. W5500은 AI 기반 곡물 저장 모니터링 파이프라인 안에서 신뢰성 있는 유선 이미지 전송 링크가 될 수 있습니다.

관련 WIZnet Maker 프로젝트

How to Add WIZnet W5500 Ethernet to K210 Camera Nodes on a Raspberry Pi Measurement System? 는 가장 가까운 비교 대상입니다. 두 시스템 모두 카메라 쪽 임베디드 노드와 W5500 이더넷을 통해 이미지 관련 데이터를 호스트 시스템으로 보낸다는 공통점이 있습니다. 차이는 적용 분야입니다. K210 글은 Raspberry Pi 중심의 카메라 측정 시스템이고, 이 특허는 저장 곡물 해충 인식과 클라우드 MDRN 추론 구조입니다.

Construction of a Wireless Sensing Network System for Leisure Agriculture for Cloud-Based Agricultural Internet of Things 는 농업 및 클라우드 IoT 맥락에서 연결됩니다. 농업 모니터링과 STM32/W5500 기반 임베디드 네트워킹이라는 접점이 있지만, 시각 기반 해충 식별보다는 센싱 네트워크 인프라에 초점이 있습니다.

etherView 는 이더넷 이미지 전송이라는 기술 문제에서 가까운 이웃입니다. RAW 이미지 데이터를 이더넷으로 받아 표시하며, 시각 데이터 전송에서 유선 링크가 왜 중요한지 보여줍니다. 하드웨어는 W55RP20-EVB-Pico와 WIZPoE-P1이라 다르지만, 전송 문제는 비슷합니다.

FAQ

Q. 빌드 가이드인가요? 아닙니다. 특허 공개 자료이므로, 이 글은 단계별 제작 가이드가 아니라 구조 참고 사례로 다룹니다.

Q. WIZnet 부품은 정확히 무엇인가요? 상세 실시예에서 W5500이 이더넷 전송 모듈로 명시되어 있으며, 저장 곡물 해충 이미지 데이터를 임베디드 촬영 하드웨어에서 PC 단말로 보냅니다.

Q. W5500이 AI 모델을 실행하나요? 아닙니다. MDRN 인식은 GPU 클라우드 서버에서 수행됩니다. W5500은 유선 이더넷 이미지 전송 경로를 담당합니다.

Q. 이 자료의 한계는 무엇인가요? 공개 특허 페이지에는 펌웨어, 검증된 PCB 설계, 엔드투엔드 하드웨어 벤치마크가 포함되어 있지 않습니다. 핵심 가치는 시스템 구조입니다.

Q. 메이커가 배울 점은 무엇인가요? 이미지 취득과 이더넷 전송은 에지에서 처리하고, 무거운 인식은 PC/클라우드 계층으로 넘기는 실용적인 구조를 배울 수 있습니다.