Como Turbinar uma Calculadora TI-84 com ESP32-S3 e Visão Computacional em Python
Integrar hardware legado com tecnologias modernas de inteligência artificial é um dos desafios mais fascinantes da engenharia de computação. A clássica calculadora gráfica TI-84 Plus, amplamente utilizada em ambientes acadêmicos, possui recursos computacionais limitados pelo hardware de sua época. No entanto, ao acoplar um microcontrolador ESP32-S3 e um sensor de imagem OV5640, é possível transformar esse dispositivo em um nó inteligente capaz de capturar imagens de equações, processá-las em um backend Python e retornar resoluções estruturadas em tempo real.
Neste artigo, vamos analisar a arquitetura necessária para implementar essa solução, cobrindo o fluxo de captura, transmissão de frames, inferência com modelos de visão computacional em Python e envio de dados para exibição.
Arquitetura do Sistema: Da Captura ao Processamento
O fluxo de dados do projeto opera em três camadas principais:
- Camada de Captura (Edge Hardware): O sensor OV5640 conectado ao ESP32-S3 captura o frame da equação manuscrita ou impressa em formato JPEG bufferizado.
- Camada de Transporte: O ESP32-S3 atua como cliente HTTP/WebSocket enviando os bytes da imagem via Wi-Fi para uma API local ou em nuvem.
- Camada de Inteligência (Python Backend): Um serviço Python recebe a imagem, aplica filtros com OpenCV, realiza OCR especializado em fórmulas matemáticas (ou aciona um modelo de visão multimodal) e sintetiza a resposta.
