Exploring Low-Cost Platforms for Automatic Chess Digitization

• Autores: Mallasén, David; María José Belda; Del Barrio, Alberto A.; Castro, Fernando; Olcoz, Katzali; Prieto-Matías, Manuel
• Año de publicación: 2025
• Idioma: inglés
• Tipo de recurso: artículo
• Materia: Ciencias Informáticas; Acceleration; Chess pieces classification; Computer vision; Neural networks; RISC-V; Aceleración; Clasificación de piezas de ajedrez; Redes Neuronales; RISC-V; Visión por computador
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

Automatic digitization of chess games through computer vision poses a considerable technological challenge. This capability holds significant appeal for tournament organizers and both amateur and professional players, enabling them to broadcast over-the-board (OTB) games online or facilitate in-depth analysis with chess engines. While existing research provides encouraging results, there’s an ongoing demand to enhance recognition accuracy and minimize processing delays, particularly when leveraging affordable hardware. In our study, we adapted these techniques specifically for cost-effective single-board computers like the Nvidia Jetson Nano. Our framework combines a swift chessboard detection method with a Convolutional Neural Network for piece recognition. Notably, it can interpret an image of a chessboard setup in under a second, achieving accuracies of 92% in piece identification and 95% in board detection. Furthermore, we assessed a custom open-hardware platform equipped with affordable, low-power RISC-V processors. On their own, these processors were inadequate for realtime tasks. However, when paired with a systolic array accelerator, their performance significantly improved, yielding promising results in both piece classification and board detection.
La digitalización automática de juegos de ajedrez mediante visión por computador plantea un importante desafío tecnológico. Esta capacidad es muy atractiva para organizadores de torneos y jugadores, permitiéndoles transmitir online juegos sobre tablero (OTB) y facilitando el análisis en profundidad con motores de ajedrez. Aunque investigaciones previas proporcionan resultados alentadores, existe una creciente demanda para aumentar la precisión en el reconocimiento y minimizar los retardos del procesamiento, particularmente al utilizar hardware económico. En nuestro estudio, hemos adaptado estas técnicas específicamente para computadores monoplaca asequibles como la Nvidia Jetson Nano. Nuestro entorno combina un rápido método de detección del tablero de ajedrez con una Red Neuronal Convolucional para el reconocimiento de piezas, interpretando una imagen de una configuración de tablero en menos de un segundo y logrando precisiones del 92% en la clasificación de piezas y del 95% en la detección del tablero. Además, hemos evaluado una plataforma open hardware equipada con procesadores RISC-V de bajo consumo y económicos. Por sí mismos, estos procesadores no son adecuados para tareas de tiempo real, pero al combinarlos con un acelerador de array sistólico incrementan su rendimiento significativamente, proporcionando resultados prometedores tanto en la clasificación de piezas como en la detección del tablero.
Facultad de Informática