Este artículo es una guía detallada para convertir tu dispositivo Unihiker K10 en una cámara al estilo Polaroid potenciada por IA. Sin enlaces iniciales, se presenta un análisis técnico accesible y educativo en español de España, con un enfoque en TinyML, electrónica, software y experiencia de usuario. Se explican los componentes requeridos, el montaje físico, la configuración del firmware con Arduino IDE, el servidor backend basado en Python para procesamiento con Google Gemini e ImageRouter, y cómo lograr una interfaz fluida e interactiva. El texto busca no solo informar, sino también inspirar a makers y entusiastas a combinar nostalgia fotográfica con tecnologías emergentes, usando un tono semiformal que equilibre precisión técnica y claridad divulgativa.

¿Qué es el proyecto y qué tecnología utiliza?

El proyecto describe cómo Pham Binh ha transformado el Unihiker K10, una placa educativa con ESP32‑S3, pantalla de 2,8 », cámara integrada, conectividad Wi‑Fi/Bluetooth, acelerómetro, iluminación RGB y sensores varios, en una cámara fotográfica estilo Polaroid con procesamiento IA en tiempo real. Al capturar una imagen, se envía a un backend que aplica efectos artísticos usando Google Gemini e ImageRouter, para luego mostrar el resultado en la pantalla tras interactuar físicamente con el dispositivo.

Componentes y montaje hardware

Para replicar el proyecto, se requiere:

• La placa Unihiker K10, base del dispositivo con todos sus sensores y pantalla.

• Partes impresas en 3D: cuerpo principal, tapa trasera y botón para capturar imágenes, diseñadas para alojar la placa, ranura SD y botón de control .

• Una tarjeta SD formateada en FAT32 con la estructura de carpetas storage/polaroid/ y archivos gráficos y de sonido (por ejemplo, imagen de inicio, efecto de carga, sonido de obturador..

El montaje físico consiste en encajar la placa en la carcasa, insertar el botón interactivo y colocar la SD antes de encender. Todo el conjunto simula la experiencia clásica de una cámara instantánea.

Configuración del software y la comunicación IA

El firmware se desarrolla usando Arduino IDE: se configuran las credenciales Wi‑Fi, se carga el sketch de proyecto Polaroid, y se ajusta la URL del servidor backend con la IP local del ordenador. El servidor, basado en Python y FastAPI, se instala mediante el gestor uv, y requiere claves API tanto de Google Gemini como de ImageRouter, que permiten aplicar los efectos visuales artísticos a la imagen capturada.

Una vez el servidor está en marcha (uv run main.py), la ecuación es clara: la cámara envía la imagen; el backend la procesa con IA; el resultado vuelve a la placa para mostrarse tras agitar el dispositivo. La estructura modular permite también experimentar con otros modelos de TinyML y personalizar los efectos.

Experiencia de usuario y feedback visual

La interacción es intuitiva: pulsar el botón “A” activa el modo cámara, otra pulsación toma la fotografía, aparece una animación de carga, y tras agitar (gracias al acelerómetro), se revela la imagen IA. La pantalla muestra distintas etapas del flujo: inicio, carga, revelado, y se puede alternar entre imagen original y procesada usando el botón “B”. Además, las luces RGB ofrecen señales visuales: luces púrpura y azul durante la carga, destello blanco al revelar; y los sonidos (shutter, loading) refuerzan la experiencia inmersiva.

Conclusión

Este proyecto fusiona nostalgia y tecnología, demostrando cómo un dispositivo educativo como el Unihiker K10 puede transformarse en una cámara Polaroid moderna con inteligencia artificial. Permite a makers aprender sobre TinyML, electrónica y backend web al mismo tiempo que crean una experiencia visual memorable. La modularidad del diseño invita a ampliar funciones: integrar reconocimiento facial, títulos generados automáticamente, o incluso imprimir físicamente la imagen con una impresora térmica DIY.