OpenMV4 Cam H7 Plus

Die OpenMV Cam ist eine kleine, energieeffiziente Mikrocontroller-Platine, mit der Sie Anwendungen mit maschinellem Sehen in der realen Welt einfach umsetzen können. Sie programmieren die OpenMV Cam mit hochwertigen Python-Skripten (dank des MicroPython-Betriebssystems) anstelle von C/C++. Dies erleichtert den Umgang mit den komplexen Ausgaben von Maschinensehen-Algorithmen und das Arbeiten mit hochwertigen Datenstrukturen. Dennoch behalten Sie die vollständige Kontrolle über Ihre OpenMV Cam und deren I/O-Pins in Python. Sie können problemlos das Aufnehmen von Bildern und Videos durch externe Ereignisse auslösen oder Maschinensehen-Algorithmen ausführen, um zu bestimmen, wie Sie Ihre I/O-Pins steuern.

Die OpenMV Cam bietet folgende Funktionen:

• STM32H743IIARM Cortex M7 Prozessor mit 480 MHz, 32 MB SDRAM + 1 MB SRAM und 32 MB externem Flash + 2 MB internem Flash. Alle I/O-Pins geben 3,3 V aus und sind 5 V tolerant. Der Prozessor verfügt über die folgenden I/O-Schnittstellen:
• • Eine USB-Schnittstelle mit voller Geschwindigkeit (12 Mbit/s) zu Ihrem Computer. Ihre OpenMV-Kamera erscheint als virtueller COM-Port und als USB-Speicherstick, wenn sie angeschlossen wird.
  • Ein μSD-Kartensteckplatz mit Lese-/Schreibgeschwindigkeiten von bis zu 100 Mbit/s, der es Ihrer OpenMV-Kamera ermöglicht, Bilder aufzunehmen und maschinelle Bildverarbeitungsdaten mühelos von der μSD-Karte zu laden.
  • Ein SPI-Bus, der mit bis zu 80 Mbit/s betrieben werden kann, ermöglicht es Ihnen, Bilddaten problemlos vom System zum LCD-Shield, zum WiFi-Shield oder zu einem anderen Mikrocontroller zu streamen.
  • Ein I2C-Bus (bis zu 1 Mb/s), ein CAN-Bus (bis zu 1 Mb/s) und ein asynchroner serieller Bus (TX/RX, bis zu 7,5 Mb/s) zur Anbindung an andere Mikrocontroller und Sensoren.
  • Ein 12-Bit-ADC und ein 12-Bit-DAC.
  • Zwei I/O-Pins zur Servosteuerung.
  • Unterbrechungen und PWM an allen I/O-Pins (das Board verfügt über 10 I/O-Pins).
  • Und eine RGB-LED sowie zwei Hochleistungs-850-nm-IR-LEDs.
  • 32 MB externer 32-Bit-SDRAM mit 100 MHz Taktung für eine Bandbreite von 400 MB/s.
  • 32 MB externer Quad-SPI-Flash-Speicher mit 100 MHz Taktung im 4-Bit-DDR-Modus für eine Bandbreite von 100 MB/s (Lesegeschwindigkeit).
• Ein abnehmbares Kameramodulsystem mit Unterstützung für 8-Bit-Parallelschnittstelle, das es der OpenMV Cam H7 ermöglicht, mit verschiedenen Sensoren zu kommunizieren:
• • Die OpenMV Cam H7 Plus ist mit einemOV5640Der Bildsensor ist in der Lage, 2592x1944 (5MP) Bilder aufzunehmen. Die meisten einfachen Algorithmen laufen mit 25-50 FPS bei QVGA-Auflösungen (320x240) und darunter. Ihr Bildsensor ist mit einem 2,8-mm-Objektiv auf einer standardmäßigen M12-Objektivfassung ausgestattet. Wenn Sie speziellere Objektive mit Ihrem Bildsensor verwenden möchten, können Sie diese problemlos selbst kaufen und anbringen. Für den Einsatz speziellerer Objektive können Sie diese einfach installieren.
  • Für professionelle Machine-Vision-Anwendungen können Sie unserGlobal Shutter Kameramodul MT9V034SingTown.
  • Für Infrarot-Thermografie-Anwendungen im Bereich der maschinellen Bildverarbeitung können Sie unserFLIR Lepton Wärmebildmodul.
• 3,7-V-Lithium-Ionen-Batterieanschluss, Sie können unseren SingTown erwerben.3,7-V-1000-mAh-Lithium-Ionen-Akku

Dokumentation:https://singtown.com/openmv/

Anwendungen

Derzeit kann die OpenMV-Kamera Folgendes leisten (weitere Funktionen folgen):

• Neuronales Netzwerk Objekterkennung
• • Mit OpenMV können Sie neuronale Netze für die Objekterkennung trainieren und dabei beliebige Ziele trainieren, die Sie erkennen möchten. Beispielsweise können verschiedene Zahlen, verschiedene Früchte, verschiedene Markierungen, verschiedene Teile oder beliebige spezifische unregelmäßige Ziele trainiert werden, um die Anzahl, die Koordinaten und den Objekttypnamen spezifischer Ziele zu identifizieren.
  • Sie können Verkehrsschilder auf unseren tatsächlichen Straßen anhand unserer Video-Tutorials erkennen, wie beispielsweise Hupverbot, Parkverbot, Geschwindigkeitsbegrenzung 80 usw./learn/50918
• Neuronale Netzwerk-Klassifizierung
• • Mit OpenMV können Sie neuronale Netze für die Objekterkennung trainieren und dabei beliebige Ziele trainieren, die Sie erkennen möchten. Beispielsweise können verschiedene Zahlen, verschiedene Früchte, verschiedene Markierungen, verschiedene Teile oder beliebige spezifische unregelmäßige Ziele trainiert werden, um die Anzahl, die Koordinaten und den Objekttypnamen spezifischer Ziele zu identifizieren.
  • Es kann anhand unseres Video-Tutorials klassifizieren, ob eine Person eine Maske trägt./learn/50872
• TensorFlow Lite für Mikrocontroller
• • Die TensorFlow Lite-Unterstützung ermöglicht es Ihnen, benutzerdefinierte Bildklassifizierungs- und Segmentierungsmodelle auf der OpenMV Cam auszuführen. Mit TensorFlow Lite können Sie komplexe Bereiche im Bild mühelos klassifizieren und die 1/0-Pins basierend auf dem, was Sie sehen, steuern.

• Frame Differencing
• • Sie können den Frame-Differenzierungs-Algorithmus auf Ihrer OpenMV-Kamera verwenden, um Bewegungen in einer Szene zu erkennen. Die Frame-Differenzierung ermöglicht es Ihrer OpenMV, in Sicherheitsanwendungen eingesetzt zu werden.
• Farbverfolgung
• • Mit OpenMV können Sie bis zu 16 Farben gleichzeitig in einem Bild erkennen (obwohl Sie nie mehr als 4 Farben finden möchten), und jede Farbe kann eine beliebige Anzahl verschiedener Blobs aufweisen. OpenMV informiert Sie über die Position, Größe, den Mittelpunkt und die Ausrichtung jedes Blobs. Durch Farbverfolgung kann Ihre OpenMV Kamera so programmiert werden, dass sie die Sonne verfolgt, Linien folgt, Ziele anvisiert und mehr. Videodemo:/learn/49993

• Marker Tracking
• • Sie können Ihre OpenMV-Kamera verwenden, um Farbgruppen anstelle einzelner Farben zu erkennen. Dadurch können Sie Farbmarkierungen (2 oder mehr Farbetiketten) an Objekten anbringen und OpenMV erfasst den Inhalt der markierten Objekte.
• Gesichtserkennung
• • Sie können Ihre OpenMV-Kamera zur Gesichtserkennung (oder zur Erkennung beliebiger Objekte) verwenden. Ihre OpenMV-Kamera kann Haar-Vorlagen zur allgemeinen Objekterkennung verarbeiten und verfügt über integrierte Frontalgesichts- und Augen-Haar-Vorlagen zur Erkennung von Gesichtern und Augen./learn/50013

• Eye Tracking
• • Mit Eye-Tracking können Sie die Blickrichtung einer Person erfassen. Dies können Sie zur Steuerung von Robotern nutzen. Eye-Tracking erfasst die Pupillenposition und erkennt gleichzeitig, ob Augen im Bild vorhanden sind.
• Personenerkennung
• • Sie können den integrierten Personendetektor (TensorFlow Lite-Modell) verwenden, um festzustellen, ob sich Personen im Sichtfeld befinden.

• Optical Flow
• • Sie können optischen Fluss verwenden, um Bewegungen vor Ihrer OpenMV-Kamera zu erkennen. Beispielsweise kann optischer Fluss bei einem Quadrocopter zur Stabilisierung in der Luft eingesetzt werden.

• QR-Code-Erkennung/-Decodierung
• • Sie können Ihre OpenMV-Kamera verwenden, um QR-Codes in ihrem Sichtfeld zu lesen. Mit QR-Code-Erkennung/-Decodierung können Sie intelligente Roboter dazu befähigen, Etiketten in ihrer Umgebung zu lesen.

• Data Matrix Erkennung/Dekodierung
• • OpenMV Cam kann auch Data-Matrix-Codes (2D-Barcodes) erkennen und decodieren. Das Video können Sie hier einsehen.
• Lineare Strichcode-Entschlüsselung
• • Die OpenMV Cam kann auch 1D-Barcodes verarbeiten. Sie kann EAN2, EAN5, EAN8, UPCE, ISBN10, UPCA, EAN13, ISBN13, I25, DATABAR, DARABAR_EXP, CODABAR, CODE39, CODE93 und CODE128 decodieren. Sehen Sie sich hier unser Video an:/learn/50017

• AprilTag-Verfolgung
• • Noch besser als die oben genannten QR-Codes kann die OpenMV Cam auch AprilTags verfolgen. AprilTags sind hochmoderne Referenzmarkierungen, die rotationsinvariant, skalierungsinvariant, scherungsinvariant und beleuchtungsinvariant sind. Sehen Sie sich hier unser Video an:/learn/49590

• Linienerkennung
• • OpenMV Cam kann unendliche Linien nahezu mit voller Bildrate schnell erkennen. Zudem kann es auch nicht-unendliche Liniensegmente finden. Sehen Sie sich hier unser Video an:/learn/50009
• Kreiserkennung
• • Mit OpenMV können Sie problemlos Kreise in Bildern erkennen.

• Rechteckerkennung
• • OpenMV kann auch Rechtecke erkennen, indem es den Quadrat-Erkennungscode aus der AprilTag-Bibliothek verwendet.
• Vorlagenerkennung
• • Sie können OpenMV-Vorlagenabgleich verwenden, um zu erkennen, ob sich vorlagenähnliche Bilder im Sichtfeld befinden. Beispielsweise kann Vorlagenabgleich eingesetzt werden, um Markierungen auf Leiterplatten zu finden oder bekannte Zahlen auf Displays zu lesen.

• Bildaufnahme
• • Sie können OpenMV verwenden, um RGB565/Graustufen-BMP/JPG/PPM/PGM-Bilder aufzunehmen. Sie können direkt in Python-Skripten steuern, wie Bilder erfasst werden. Am wichtigsten ist es, maschinelle Bildverarbeitungsalgorithmen zu nutzen, um Linien zu zeichnen, Zeichen darzustellen und anschließend zu speichern.

• Video-Aufnahme
• • Sie können die OpenMV-Kamera verwenden, um RGB565/Graustufen-MJPEG-Videos oder GIF-Bilder (oder RAW-Videos) aufzunehmen. Sie können direkt in Python-Skripten steuern, wie jedes Videobild aufgezeichnet wird, und haben vollständige Kontrolle darüber, wann die Videoaufnahme beginnt und endet. Außerdem können Sie, ähnlich wie beim Fotografieren, Maschinenseh-Algorithmen verwenden, um Linien zu zeichnen, Zeichen zu schreiben und diese dann zu speichern.

Schließlich können alle oben genannten Funktionen mit der IO-Pin-Steuerung kombiniert werden, um mit Ihren eigenen benutzerdefinierten Anwendungen zusammenzuarbeiten und mit der realen Welt zu interagieren.