Caractéristiques

La caméra OpenMV est une petite carte microcontrôleur à faible consommation qui vous permet de mettre en œuvre facilement des applications utilisant la vision artificielle dans le monde réel. Vous programmez la caméra OpenMV avec des scripts Python de haut niveau (grâce au système d'exploitation MicroPython) plutôt qu'en C/C++. Cela facilite la gestion des sorties complexes des algorithmes de vision artificielle et le travail avec des structures de données de haut niveau. Cependant, vous conservez un contrôle total sur votre caméra OpenMV et ses broches d'entrée/sortie en Python. Vous pouvez facilement déclencher la prise de photos et de vidéos sur des événements externes ou exécuter des algorithmes de vision artificielle pour déterminer comment contrôler vos broches d'entrée/sortie.

L'appareil photo OpenMV présente les caractéristiques suivantes :

• RT1062Processeur ARM Cortex M7 fonctionnant à 600 MHz avec 32 Mo de SDRAM + 1 Mo de SRAM et 16 Mo de mémoire flash programme/stockage. Toutes les broches d'entrée/sortie délivrent une tension de 3,3 V et sont compatibles 3,3 V. Le processeur dispose des interfaces d'entrée/sortie suivantes :
• • Une interface USB-C haute vitesse (480 Mbit/s) vers votre ordinateur. Votre caméra OpenMV apparaîtra comme un port COM virtuel et une clé USB lorsqu'elle sera branchée.
  • • Limite de courant de 1,5 A.
    • Avec filtrage EMI et protection TVS.
  • Une prise pour carte μSD capable de lectures/écritures à 25 Mo/s, permettant à votre caméra OpenMV de prendre des photos et de récupérer facilement les ressources de vision artificielle depuis la carte μSD.
  • • Avec filtrage EMI et protection TVS.
• Un bus SPI pouvant atteindre jusqu'à 60 Mb/s, vous permettant de transmettre facilement les données d'image du système vers le bouclier LCD ou un autre microcontrôleur.
• Un bus I2C (jusqu'à 1 Mb/s), un bus CAN (jusqu'à 1 Mb/s) et un bus série asynchrone (TX/RX, jusqu'à 20 Mb/s) pour l'interfaçage avec d'autres microcontrôleurs et capteurs.
• Un convertisseur analogique-numérique 12 bits (tolérant 3,3 V).
• Trois broches d'entrée/sortie pour le contrôle des servomoteurs.
• Une broche d'E/S pour la synchronisation/déclenchement de trame (ou commande de servo).
• Une broche d'E/S pour le réveil basse consommation.
• Il y a également une broche pour la prise en charge du bouton d'alimentation de l'appareil ON/OFF.
• Interruptions sur toutes les broches d'entrée/sortie (il y a 14 broches d'entrée/sortie sur la carte).
• Un RTC embarqué qui continue de fonctionner lorsque le système est en mode basse consommation (le système consomme moins de30 µAen mode basse consommation).
• Une LED RVB contrôlable et gradable par l'utilisateur.
• Une autre LED RVB pour l'indication de charge, d'alimentation USB et d'alimentation VIN.
• 32 Mo de SDRAM externe 16 bits cadencée à 160 MHz pour une bande passante de 320 Mo/s.
• 16 Mo de mémoire flash quadspi pour programme/storage cadencée à 133 MHz en mode SDR 4 bits pour une bande passante de 66 Mo/s (vitesse de lecture).
• Un accéléromètre 12 bits X/Y/Z (2/4/8g) centré sous le module de la caméra.
• Module WiFi embarqué (a/b/g/n - 11/54/65 Mb/s) et Bluetooth (v5.1 - BR/EDR/BLE) avec antenne puce.
• • Option d'utiliser une antenne U.FL à la place.
• Intégration Ethernet 10/100 Mb/s.
• • Prise Ethernet avec support PoE via un blindage externe.
• Authentification cryptographique robuste avec support d'élément sécurisé via le SE050C1HQ1.
• Un système de module caméra amovible permettant à l'OpenMV Cam RT1062 d'interfacer différents capteurs :
• • LeOpenMV Cam RT1062est livré avec unOV5640Le capteur d'image est capable de capturer des images de 2592x1944 (5MP). La plupart des algorithmes simples fonctionneront à environ 40 IPS sur des résolutions QVGA (320x240) et inférieures. Si vous souhaitez utiliser des objectifs plus spécialisés avec votre capteur d'image SingTown, vous pouvez facilement les acheter et les fixer vous-même.
  • Pour les applications professionnelles de vision industrielle, vous pouvez acheter notre SingTownMT9V034 Module de Caméra à Obturateur Global SingTownSingTown.
  • Pour les applications de vision thermique, vous pouvez acheter notre SingTown.Module d'imagerie thermique infrarouge FLIR LeptonSingTown.
• Interface de batterie lithium-ion 3,7 V, prenant en charge la charge de la batterie via USB. Vous pouvez acheter notre SingTown3,7 V - 1000 mAh batterie lithium-ionSingTown.
• • Courant de charge rapide de 100 mA
  • Avec la Protection TVS.
• Un en-tête JTAG ARM à 10 broches compatible avec les appareils SEGGER J-Link pour le débogage et la programmation.
• • Avec Filtrage EMI et Protection TVS.
• Alimentation externe 5V VIN avec protection contre l'alimentation inverse.
• • Avec la Protection TVS.

Pour plus d'informations, veuillez visiter :https://singtown.com/openmv/

Applications

Actuellement, la caméra OpenMV peut être utilisée pour les tâches suivantes (d'autres à venir) :

• Détection d'Objets par Réseau Neuronal
• • Vous pouvez utiliser OpenMV pour entraîner des réseaux neuronaux à la détection d'objets, en entraînant toute cible que vous souhaitez détecter. Par exemple, différents chiffres, différents fruits, différents marqueurs, différentes pièces, ou toute cible spécifique irrégulière peuvent être entraînés à identifier le nombre, les coordonnées et le nom du type d'objet des cibles spécifiques.
  • Vous pouvez détecter les panneaux de signalisation sur nos routes réelles en suivant nos tutoriels vidéo, tels que l'interdiction de klaxonner, l'interdiction de stationner, la limitation de vitesse à 80 km/h, etc./learn/50918
• Classification par Réseau Neuronal
• • Vous pouvez utiliser OpenMV pour entraîner des réseaux neuronaux à la détection d'objets, en entraînant toute cible que vous souhaitez détecter. Par exemple, différents chiffres, différents fruits, différents marqueurs, différentes pièces, ou toute cible spécifique irrégulière peuvent être entraînés à identifier le nombre, les coordonnées et le nom du type d'objet des cibles spécifiques.
  • Il peut classer si une personne porte un masque sur base de notre tutoriel vidéo./learn/50872
• TensorFlow Lite pour microcontrôleurs
• • TensorFlow Lite permet d'exécuter des modèles personnalisés de classification et de segmentation d'images sur la caméra OpenMV. Grâce à TensorFlow Lite, vous pouvez facilement classifier des zones complexes dans l'image et contrôler les broches 1/0 en fonction de ce que vous voyez.

• Algorithme de Différenciation d'Images
• • Vous pouvez utiliser l'algorithme de différence d'images sur la caméra OpenMV pour détecter les mouvements dans la scène. Cet algorithme peut être employé dans des applications de sécurité.
• Suivi des couleurs
• • Vous pouvez utiliser OpenMV pour détecter jusqu'à 16 couleurs simultanément dans l'image (vous ne voudrez jamais en trouver plus de 4), et chaque couleur peut comporter n'importe quel nombre de blocs de couleur différents. OpenMV vous indiquera la position, la taille, le centre et l'orientation de chaque bloc de couleur. Grâce au suivi des couleurs, votre OpenMV Cam peut être programmée pour suivre le soleil, effectuer un suivi de ligne, un suivi de cible, et bien plus encore. Démonstration vidéo :/learn/49993
• Suivi de marqueur
• • Vous pouvez utiliser la caméra OpenMV pour détecter des groupes de couleurs plutôt que des couleurs individuelles. Cela vous permet de placer des étiquettes de couleur (étiquettes avec 2 couleurs ou plus) sur des objets, et OpenMV obtiendra le contenu de l'objet étiqueté.

• Détection Faciale
• • Vous pouvez utiliser la caméra OpenMV (ou tout objet général) pour détecter des visages. Votre caméra OpenMV peut traiter des modèles Haar pour la détection générale d'objets et est livrée avec des modèles Haar de visage frontal et de yeux intégrés pour détecter les visages et les yeux./learn/50013

• Suivi oculaire
• • Vous pouvez utiliser le suivi oculaire pour détecter la direction du regard d'une personne. Vous pouvez l'utiliser pour contrôler des robots. Le suivi oculaire détecte la position de la pupille tout en vérifiant la présence d'yeux dans l'image.
• Détection de Personnes
• • Vous pouvez utiliser le détecteur de personnes intégré (modèle TensorFlow Lite) pour détecter la présence de personnes dans le champ de vision.

• Flux Optique
• • Vous pouvez utiliser le flux optique pour détecter la scène devant votre caméra OpenMV. Par exemple, vous pouvez utiliser le flux optique sur un quadricoptère pour contrôler la stabilité en vol.

• Détection/Décodage de Code QR
• • Vous pouvez utiliser la caméra OpenMV pour lire les codes QR dans son champ de vision. Grâce à la détection et au décodage des codes QR, vous pouvez permettre aux robots intelligents de lire les étiquettes dans l'environnement.

• Détection/Décodage de Matrice de Données
• • L'OpenMV Cam peut également détecter et décoder les codes Data Matrix (codes-barres 2D). Vous pouvez visionner notre vidéo ici.
• Décodage de codes-barres linéaires
• • La caméra OpenMV peut également traiter les codes-barres 1D. Elle peut décoder EAN2, EAN5, EAN8, UPCE, ISBN10, UPCA, EAN13, ISBN13, I25, DATABAR, DATABAR_EXP, CODABAR, CODE39, CODE93 et CODE128. Regardez notre vidéo ici :/learn/50017

• Suivi AprilTag
• • Mieux encore que le code QR ci-dessus, la caméra OpenMV peut également suivre des AprilTags. Les AprilTags sont des marqueurs fiduciaires de pointe invariants à la rotation, à l'échelle, au cisaillement et à l'éclairage. Regardez notre vidéo ici :/learn/49590

• Détection de Ligne
• • La caméra OpenMV peut réaliser rapidement une détection de lignes infinies à un débit d'images quasi complet. Elle est également capable de localiser des segments de ligne de longueur finie. Visionnez notre vidéo ici :/learn/50009
• Détection de cercle
• • Vous pouvez facilement détecter des cercles dans l'image en utilisant OpenMV.

• Détection de rectangle
• • OpenMV peut également détecter des rectangles, en utilisant le code de détection de carrés de la bibliothèque AprilTag.
• Correspondance de Modèle
• • Vous pouvez utiliser la correspondance de modèles OpenMV pour détecter si des images similaires à un modèle sont présentes dans le champ de vision. Par exemple, la correspondance de modèles peut être utilisée pour repérer des marques sur des circuits imprimés ou lire des chiffres connus sur des affichages.

• Capture d'image
• • Vous pouvez utiliser OpenMV pour capturer des images BMP/JPG/PPM/PGM en RGB565 ou en niveaux de gris. Vous pouvez directement contrôler la manière de capturer les images dans des scripts Python. Plus important encore, en utilisant des algorithmes de vision par ordinateur, vous pouvez tracer des lignes, dessiner des caractères, puis les enregistrer.

• Enregistrement vidéo
• • Vous pouvez utiliser la caméra OpenMV pour enregistrer des vidéos MJPEG RGB565/échelle de gris ou des images GIF (ou des vidéos RAW). Vous pouvez directement contrôler comment chaque trame vidéo est enregistrée dans des scripts Python et avoir un contrôle total sur le début et la fin de l'enregistrement vidéo. De plus, comme pour la capture d'images, vous pouvez utiliser des algorithmes de vision par ordinateur pour tracer des lignes, dessiner des caractères, puis les enregistrer.

Enfin, toutes les fonctions ci-dessus peuvent être combinées avec le contrôle des broches d'entrée/sortie pour correspondre à vos applications personnalisées et interagir avec le monde réel.