ワゴンＲのエアコンが効かない

毎日。あほみたいに暑い日が続いています。家内のスズキのワゴンＲ（22年式）、1年前に中古で購入したときから、前の車のようにはエアコン効かないと思ってました。
　この連日の暑さで、エアコン全開でも車内は冷えず、「お金をかけずに、なんとかして！」という命令が家内よりくだされました。その時の顛末です。

詳しい現象
　　・エアコンの動作時、冷えるのだが、冷えが悪い。前の車（ホンダライフ）ほど冷えない
　　・エアコン用コンプレッサーは休まず動いてる
　　・ベルトも新しくて滑ってる様子なし
　　・社内で誰もタバコ吸わないのでフィルター詰まりでない。そもそもフィルターが無い
　　・一年前、ガスを補充してもらった
　　・現在のエアコンのガスの状態は不明（のぞき窓が見当たらない）
　　・左側の送風口はよく冷えて右側はあまり冷えない。

以上のことから、エバポレーター（エアコン室内機）の掃除をしてみようと、ネットでやり方を調べていました。
　その時に、ある修理工場のＨＰで「ワゴンＲのエバポレーターの保証期間延長」というのがあると知りました。
http://www.suzuki.co.jp/about/recall/2015/1218b/index.html
 車検証を見ると、うちのがあてはまります。

そこで、いつも世話になってる修理工場に電話して
　　「エアコンの効きが悪い」
　　「 ワゴンＲのエバポレーターの保証期間延長の対象車両である」
事を告げて、調べてほしいといいました。

　修理工場から、１泊2日で帰ってきて、 次のようになりました。
　　「ガスが２割減ってました。
　　　無償修理対象ですので１週間入院してもらい、交換します。
　　　今は修理がいっぱいなので９月になります。
　　　それまでは、ガスを補充して対応します」

ガスが２割減ると、エアコンの効きがどれくらい悪くなるのかは私にはわかりませんが、少し暑さも和らいできたこともあり、ガスの補充で、車内はすこし快適になりました。

ワゴンＲのエアコンがあまり効かないで困っておられる方は、高いお金をかけたり、こんなものとあきらめる前に、対象車両に当てはまらないのか一度調べてみてはいかがでしょうか？



　

奈良オクトーバーフェストに行ってきました。

毎年恒例で行ってます、奈良オクトーバーフェスト。今年は初めて平日の火曜日に行ってきました。

 平日の17時とあってさすがに席はまばらです。
　でも生演奏が始まると人も増え、少しずつ盛り上がってきます。

 モスクワから来たという夫婦と少ししゃべりました。
東京、大阪、姫路、奈良と観光してるそうです。ちょっとプーチンに似てました。
下の写真真ん中右よりのアロハシャツです。

 かなり外国人観光客が多いです。毎年外国人観光客が増加してるのが実感できます。
気候もちょうど良く、楽しいひと時を過ごしました。

長浜製作所のバランシングマシンのエンコーダ

またしても我が職場の古いバランシングマシン（バランサー）が調子悪くなった。
長浜製作所からは「はよ捨てなはれ」と言われ続けてるやつです。
修正穴の角度決めで角度がずれてしまう。との事。
エンコーダを予備品（それも中古）と入れ替えて現象が収まったようである。

ではエンコーダが悪いのか？
外したエンコーダを調べてみる。

メーカー名、品番もわからない。
蓋を開けてみる。

 ５ｖで動作するタイプのロジックIC(インバータ）があるので、VCに５Ｖをつないでみる。

USBぶった切り電源　　　　　
５Ｖの実験回路を組む時には、これが大変便利。いちいち電源装置を準備しなくて済む。
回路を組み、出力（A,B,Z)を10ｋΩの抵抗で５Ｖにプルアップ し、オシロで確認してみた。

A相、B相を表示し、指でエンコーダの軸をクリっと回すと、位相が1/4ずれた波形が現れる。速く回してもきれいに出ている。おそらく１周で1024パルスです。１パルスが0.35度くらいになります。
　Ｂ相が必要なのは回転方向がわかるからです。
　角度の絶対値はＺ相のパルスからA相で何パルス目という風に計算します。

次にA相とZ相を表示させる。何度やっても１周に１か所山ができる。速く回しても逆転させても同じところに出ます。
　Ｚ相は円盤のある1個所のみにくると反射光の強さが変化してパルスを出す縞です。
これではＺ相のパルスの位置が変わることはありえません。

 隙間からは少し分厚いＣＤみたいな円盤が回るのが見えます。
円盤上には３本の縞があります（A,B,Z相）。円盤の裏には発光素子が見当たらないので、発光素子と受光素子が同じ側についてるようです。
　当然、円盤をゆびで押さえると軸を回そうとしても動かず、軸と円盤はしっかりと固定されてるようです。

　この結果、バランシングマシンの修正角度がずれたり、また、その後原点の角度がずれてしまうのは、エンコーダ内部では 考えられません。

　考えられるのは　　　
　　　　　　　　　１　エンコーダの取り付け金具がゆるむ。
　　　　　　　　　２　エンコーダの軸とカップリングの固定がゆるむ。
　　　　　　　　　３　カップリングと、エンコーダ側プーリーの軸の固定がゆるむ。
　　　　　　　　　４　 エンコーダ側プーリーと軸の固定がゆるむ。
　　　　　　　　　５　 エンコーダ側プーリーと、タイミングベルトの山が飛ぶ。
　　　　　　　　　６　主軸側プーリとタイミングベルトの山が飛ぶ。
　　　　　　　　　７　主軸とプーリの固定がゆるむ。

このいずれかとなります。
　可能性の高いのはタイミングベルトの摩耗で山が飛ぶことです。こちらでもベルトを取り寄せて交換する予定です。
　また、先日、上の２が発生し、場所の特定に時間がかかりました。

まだまだ古いバランシングマシンでお困りの方は多いと思います。何かのお役に立つことがあるかもしれませんね。

初めてのはじめての深層学習プログラミング その5

 「はじめての深層学習プログラミング」を買って、自分にもできるのかどうか挑戦中です。

tiny.pyの作成方法です。初心者向け解説書でもそこまでは書いてくれてません。
　　UbuntuのFilesを開いて　Home/deel/example/のディレクトリを開きます。

 そこのtest.pyを同じ場所にコピーし、tiny.pyとrenameします。
それをダブルクリックしてエディタで開きます。

 この画面で本に書いてある通りに書き換えるのが手っ取り早いと思いました。
それを上書き保存して Home/deel/へ移動またはコピーします。
これで Home/deel/tiny.pyが焼きあがります。

tiny.pyを実行します。

 toruosada@toruosada-VirtualBox:~/deel$ python tiny.py
Loading bvlc_alexnet.caffemodel
Converting from bvlc_alexnet.caffemodel
(u'data', 5)
(u'conv1', 4)
(u'relu1', 18)
(u'norm1', 15)
(u'pool1', 17)
(u'conv2', 4)
(u'relu2', 18)
(u'norm2', 15)
(u'pool2', 17)
(u'conv3', 4)
(u'relu3', 18)
(u'conv4', 4)
(u'relu4', 18)
(u'conv5', 4)
(u'relu5', 18)
(u'pool5', 17)

(u'fc6', 14)
(u'relu6', 18)
(u'drop6', 6)
(u'fc7', 14)
(u'relu7', 18)
(u'drop7', 6)
(u'fc8', 14)
(u'loss', 21)
#1 | loupe, | 22.5%
#2 | hook, | 10.0%
#3 | corkscrew, |  5.2%
#4 | combination |  4.2%
#5 | stethoscope |  4.1%
#6 | buckle |  4.0%
#7 | face |  3.3%
#8 | stopwatch, |  2.5%
#9 | cassette |  2.0%
#10 | analog |  1.4%
#11 | knot |  1.4%
#12 | digital |  1.4%
#13 | chain |  1.2%
#14 | padlock |  1.2%
#15 | muzzle |  1.1%
#16 | magnetic |  1.0%
#17 | lens |  1.0%
#18 | sunglasses, |  0.9%
#19 | whistle |  0.8%
#20 | nail |  0.8%
toruosada@toruosada-VirtualBox:~/deel$ 
本の確率との間にばらつきがありますがそれなりの結果がでました。

次に20ページのプログラムの改造です。今回freePhotoから犬とわかりやすそうな写真を見つけてダウンロードし、 Home/deel/へ置き、dog.jpegとしました。
プログラムの”test.jpg"を”dog.jpeg"と変更しtiny.pyを実行しました。
見せた写真と結果です。

 #1 | German | 61.8%
#2 | Norwegian | 27.3%
#3 | kelpie |  3.8%
#4 | malinois |  1.9%
#5 | Eskimo |  1.6%
#6 | malamute, |  0.7%
#7 | Siberian |  0.7%
#8 | timber |  0.3%
#9 | groenendael |  0.3%
#10 | schipperke |  0.2%
#11 | dingo, |  0.2%
#12 | African |  0.1%
#13 | Cardigan, |  0.1%
#14 | Border |  0.1%
#15 | dhole, |  0.1%
#16 | tennis |  0.1%
#17 | Australian |  0.0%
#18 | Pembroke, |  0.0%
#19 | collie |  0.0%
#20 | white |  0.0%
toruosada@toruosada-VirtualBox:~/deel$
さすがにジャーマンシェパードが一位に来てます。その後も強そうな犬の名前が並びます。
では応用編です。うちのトイプードルが鏡餅の帽子をかぶらされてます。

 #1 | Maltese | 29.3%
#2 | toy | 22.3%
#3 | West | 11.5%
#4 | French |  9.6%
#5 | miniature |  7.1%
#6 | Chihuahua |  7.1%
#7 | cocker |  1.3%
#8 | teddy, |  1.3%
#9 | standard |  0.9%
#10 | Norfolk |  0.8%
#11 | kuvasz |  0.7%
#12 | boxer |  0.6%
#13 | Labrador |  0.5%
#14 | cairn, |  0.5%
#15 | toy |  0.3%
#16 | Shih-Tzu |  0.3%
#17 | seat |  0.3%
#18 | Bedlington |  0.3%
#19 | Pekinese, |  0.2%
#20 | Lhasa, |  0.2%
可愛い犬の名前がズラリと並びます。ほっとしました。
中でも面白いのが＃14、日本語でケルンです。鏡餅がAIにはケルンに見えるらしいです。
なかなか楽しませてくれます。

　　　　　　　　　　　　　　　ケアン - Wikipediaより

 調子に乗ってDEEPな日本をアメリカ生まれのAIに「これなーんだ」します。

 奈良でお馴染みのせんとくんです。
 #1 | knee | 11.4%
#2 | teddy, |  7.5%
#3 | ski |  5.7%
#4 | swing |  5.4%
#5 | horizontal |  4.2%
#6 | parallel |  4.1%
#7 | neck |  3.4%
#8 | wombat |  3.3%
#9 | bonnet, |  3.0%
#10 | swimming |  2.9%
#11 | koala, |  2.2%
#12 | bucket, |  2.1%
#13 | diaper, |  1.7%
#14 | sweatshirt |  1.7%
#15 | cowboy |  1.5%
#16 | stole |  1.5%
#17 | toyshop |  1.2%
#18 | poncho |  1.2%
#19 | hamper |  1.2%
#20 | sarong |  1.2%

膝が気になるらしいです。角は帽子（bonnet)に見えるのかも

信楽町観光協会より

 #1 | toyshop | 61.3%
#2 | saltshaker, |  6.4%
#3 | oil |  5.6%
#4 | breastplate, |  5.6%
#5 | cuirass |  3.8%
#6 | thimble |  1.8%
#7 | piggy |  1.0%
#8 | knee |  0.9%
#9 | shield, |  0.8%
#10 | milk |  0.6%
#11 | football |  0.4%
#12 | go-kart |  0.3%
#13 | mask |  0.3%
#14 | padlock |  0.3%
#15 | motor |  0.3%
#16 | coffeepot |  0.3%
#17 | carousel, |  0.3%
#18 | teapot |  0.3%
#19 | chain |  0.2%
#20 | bubble |  0.2% 
おもちゃ屋に塩入れが並んでるように見えるそうです。

　　　

初めてのはじめての深層学習プログラミング その4

「はじめての深層学習プログラミング」を買って、自分にもできるのかどうか挑戦中です。


必要な事は
　１ Ubuntuのインストール
　２　Gitのインストール
　３　pipのインストール
　４　OpenCVのインストール
　５　CUDAのインストール　（現在、ここの途中です）
　６　Chainerのインストール
　７　Deelのインストール
　８　tiny.pyの実行
先ずはここまでを目指します。

 5　CUDAのインストール
　　　どうしてもうまくいかず、諦めました。
　　　　CUDAは必要性を感じてから再考する事にします。



もう一度最初からやり直します。

まずUbuntuのインストールです。
3通りあります。
　１　Windows上でのサブシステムでUbuntu（Linax）を動かす
 　2  WindowsとUbuntuをデュアルブートする
 　３　 クリーンインストールしてしまう
 　
　　　 １　Windows上でのサブシステムでUbuntu（Linax）を動かす
　　　今度は 仮想環境（VirtualBox)を使用してUbuntuをインストールしてみます。

     特に注意点
              日本語を選ぶと後でコマンドの画面で困るので英語を選ぶ。
　　　　　bios上アドバンスでvirtualなんとかをenableにする。
　　　　　　　　　　Ubuntuの64ビット版が表示されない。
　　　　　Ubuntuのデスクトップにターミナルを起動する時、 Ctrl+Alt+Tをクリックする。出てきたら、端末アイコンを右クリックしてLauncherに登録」をクリックする。


　６　Chainerのインストール
　７　Deelのインストール
　８　tiny.pyの実行
　ですが、なかなかうまくいきません。
　　　tiny.pyの実行中のエラーの例です。　　　
                                         Import Error:cannot import name Function Set
                                         Import Error:No module named protobuf3
　　　　　　　　　              memory error
                                         Raise EOF Error
                                         Alexnet()が見つからない
　　　Chainerのインストール中のエラー
　　　　　　　　　　　　　　numpyがアンインストールできない
　　　　　　　　　　　　　　sixがアンインストールできない



試行錯誤の結果、各プログラムのインストール順とバージョンの関係が大切とわかりました。
最終的にうまくChainerのインストールができた時の順番です。
　　　　①　VirtualBoxを使用　バージョン 5.1.34 r121010 (Qt5.6.2)
　　　　②　Ubuntuをインストール（14.04）
　　　　③　Gitのインストール
　　　　④　python2.7のインストール
　　　　⑤　pipのインストール（1.5.4）
　　　　⑥　pythonバージョンアップ→（2.7.12）
　　　　⑦　OpenCVのインストール（最新版はエラーがでるので2.4.10を指定してインストール）
　　　　⑧　python-devのインストール
　　　　⑨　Chainerのインストール（1.17.0）
　　　　⑩　Deelのインストール
　　　　⑪　tiny.pyの作成
　　　　⑫　tiny.pyの実行

　　　
                                               



　　　　　

初めてのはじめての深層学習プログラミング その3

「はじめての深層学習プログラミング」を買って、自分にもできるのかどうか挑戦中です。


必要な事は
　１ Ubuntuのインストール
　２　Gitのインストール
　３　pipのインストール
　４　OpenCVのインストール
　５　CUDAのインストール
　６　Chainerのインストール
　７　Deelのインストール
先ずはここまでを目指します。

 　５　CUDAのインストール
　　　 CUDAのインストールは次の順に行います。
　　　　　　　①CUDAドライバーをダウンロードする。
　　　　　　　②GUIを無効化する。
　　　　　　　③blacklistを設定する。
　　　　　　　④ CUDAドライバーをインストールする。

　　　　 ①CUDAドライバーをダウンロードする。
　　　　　　　これは書いてある通りにすればできた。
　　　　 ②GUIを無効化する。
                     ここからが問題です。
　　　　　　　$ sudo pico /etc/default/grub
 　　　　　　　を入力するが、何も表示されない。
　　　　　　　 /etc/default/内のファイルを表示させると

　　　　　　　 ls /etc/default/
　　　　　　　acpid         console-setup  dbus    halt        locale      networking  　　　　　　　　pollinate  rsyslog  useradd
　　　　　　　apport        cron           devpts  irqbalance  lxd-bridge  nss         　　　　　　　　　rcS        ssh
　　　　　　　bsdmainutils  cryptdisks     grub.d  keyboard    mdadm       open-　　　　　　　　iscsi  rsync      ufw
　　　　　　　と表示され、grubというファイルは存在していない。 
 　　　　　　　調べ倒した結果、etc/default/grub.dのフォルダ内の50-cloudimg-settings.cfgというファイルがあった。
　　　　　　　そのファイルの中を見てみる。
 　　　　　　　$ sudo nano /etc/default/grub.d/50-cloudimg-settings.cfg
　　　　　　　その中の　
　　　　　　　　 GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULTを
　　　　　　　　GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="text”
　　　　　　　と強引に書き換えた。 
　　　　　　　　書き換えた後は「reboot」しないと反映されない。
 　　　　　　　　$ reboot
　　　　　　　　Failed to connect to bus: No such file or directory
 　　　　　　　しかしどうしても失敗してしまう。
　　　　　　　rootユーザーに切り替えても
　　　　　　　　　 $  sudo -i
　　　　　　　　　[sudo] password for toruosada:
　　　　　　　　　root@DESKTOP-LF789D0:~# reboot
　　　　　　　　　 Failed to connect to bus: No such file or directory
　　　　　　　　　Failed to talk to init daemon.
　　　　　　　　 だめでした。
　　　　　　　　　そこで、強制終了「X」してWindowsのメニューからUbuntuを起動させます。

はたしてこれでrebootになるのかな？コマンドプロンプトをたちあげたのと何も変わらないように思います。boot内容がテキスト表示されません。

　　　　　　　　　 ③blacklistを設定する。
　　　　　　　　　　気を取り直してblacklistの設定に進みます。
　　　　　　　　　　Ubuntuに最初から入っているディスプレイドライバを停止させないとCUDAが動作しないそうです。そのため blacklistに指定して止めてしまいます。
　　　　　　　　　 $ sudo cat - > /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
　　　　　　　　　-bash: /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf: Permission denied
 　　　　　　　　　と、うまくいきませんでした。ネットで調べて以下のコマンドを実施し、
　　　　　　　　　 ~$ sudo sh -c "cat << ETX > /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
　　　　　　　　　　> blacklist nouveau
　　　　　　　　　　> blacklist lbm-nouveau
　　　　　　　　　　> options nouveau modeset=0
　　　　　　　　　　> alias nouveau off
　　　　　　　　　　> alias lbm-nouveau off
　　　　　　　　　　> ^C
　　　　　　　　　　とコントロールCで抜けました。　 
 　　　　　　　　　　 nouveau-kms.confの設定も同じようにします。
　　　　　　　　　　 $ sudo sh -c "cat << ETX > /etc/modprobe.d/nouveau-kms.conf
　　　　　　　　　　> options nouveau modeset=0
　　　　　　　　　　> ^C
　　　　　　　　　　同じくコントロールCで抜けました。
　　　　　　　　　　 Initramfsを更新します。
　　　　　　　　　　$ sudo update-initramfs -u
　　　　　　　　　　[sudo] password for toruosada:　
　　　　　　　　　　相変わらず「reboot」はできません。再起動？します。
　　　　　　　　　　邪魔者は消えたでしょうか。

　　　　　　　　　 ④ CUDAドライバーをインストールする。
 　　　　　　　　　　CUDAのインストールにはいく通りかあります。

　　　　　　　　　　　1.　直接NVidiaからファイルをダウンロードする 
　　　　　　　　　　　2.　Ubuntuの公式リポジトリからパッケージとしてインストールする
　　　　　
　　　　　　　　　　　1.　直接NVidiaからファイルをダウンロードする
　　　　　　　　　　　　ファイルを指定してダウンロードします。
　　　
　　　　　　　　　　　toruosada@DESKTOP-LF789D0:~$ wget　http://jp.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/340.104/NVIDIA-Linux-x86_64-340.104.run

　　　　　　　　　　　　dkmsパッケージをインストールします。

　　　　　　　　　　　 $ sudo apt install dkms

 　　　　　　　　　　　Linax－sourceというのも必要だそうです。

　　　　　　　　　　　 toruosada@DESKTOP-LF789D0:~$ sudo apt-get install linux-source

 　　　　　　　　　　　　属性を変更して実行しますが・・・

　　　　　　　　　　　 toruosada@DESKTOP-LF789D0:~$ chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-340.104.run
　　　　　　　　　　　toruosada@DESKTOP-LF789D0:~$ sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-340.104.run -a --disable-nouveau

 　　　　　　　　　[sudo] password for toruosada:
　　　　　　　　　　Verifying archive integrity... OK
　　　　　　　　　　　Uncompressing NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　340.104.........................................................
　　　　　　　　　　　Received signal SIGSEGV; aborting.

どうしてもエラーで止まってしまいます。
　　　　　　　　　　　違う方法でやってみます。

初めてのはじめての深層学習プログラミング その2

「はじめての深層学習プログラミング」を買って、自分にもできるのかどうか挑戦中です。


必要な事は
　１ Ubuntuのインストール
　２　Gitのインストール
　３　pipのインストール
　４　OpenCVのインストール
　５　CUDAのインストール
　６　Chainerのインストール
　７　Deelのインストール
先ずはここまでを目指します。

２ 　Gitのインストール
　　 「sudo apt-get install git」を打ち込めばインストールしてくれました。

  toruosada@DESKTOP-LF789D0:~$ sudo apt-get install git
[sudo] password for toruosada:
Reading package lists... Done
Building dependency tree
Reading state information... Done
git is already the newest version (1:2.7.4-0ubuntu1.2).
The following package was automatically installed and is no longer required:
  libfreetype6
Use 'sudo apt autoremove' to remove it.
0 upgraded, 0 newly installed, 0 to remove and 0 not upgraded.



３　pipのインストール
 　　　「 sudo apt-get install python-pip python-dev」と打ち込めば良いとのことでしたが、以下のコマンドの入力が必要でした。

 　　　　sudo apt-get install software-properties-common
　　　　 sudo apt-add-repository universe
             sudo apt-get update
             sudo apt-get install python-pip

  この後、かなりの時間がかかって（一晩ほっときましたので時間はわかりません）コマンド受け付け状態になったのですが、pipはインストールされたのでしょうか？
　　pipのヴァージョンを確認するコマンド「 pip -V」を実行します。

どうやらインストールできたようです。

　４　OpenCVのインストール

以下のコマンドを実行します。
　　　　　　git clone https://github.com/jayrambhia/install-OpenCV.git
　　　　　　cd install-OpenCV/Ubuntu
　　　　　　/install-OpenCV/Ubuntu$ ./opencv_latest.sh
途中で聞かれるパスワードは unix usernameのパスワードでした。（Ubuntuのインストール時に設定したやつです。
　インストールが始まったのですが、後半に 大量のエラーが出ました。
再度、上と同じ3行のコマンドを実行しますと今度は成功したようです。
画面表示の最後に
　　　　　OpenCV 3.4.1 ready to be used
と表示されて、コマンド受け付け状態になりました。