OpenMV4 Cam H7 Plus

La fotocamera OpenMV è una scheda microcontrollore piccola e a basso consumo che consente di implementare facilmente applicazioni di visione artificiale nel mondo reale. Si programma la fotocamera OpenMV utilizzando script Python di alto livello (grazie al sistema operativo MicroPython) anziché C/C++. Ciò semplifica la gestione degli output complessi degli algoritmi di visione artificiale e l'utilizzo di strutture dati di alto livello. Tuttavia, si mantiene il controllo completo sulla propria fotocamera OpenMV e sui suoi pin I/O in Python. È possibile attivare facilmente la cattura di immagini e video in base a eventi esterni o eseguire algoritmi di visione artificiale per determinare come controllare i propri pin I/O.

La fotocamera OpenMV offre le seguenti caratteristiche:

• STM32H743IIProcessore ARM Cortex M7 funzionante a 480 MHz con 32 MB di SDRAM + 1 MB di SRAM e 32 MB di memoria flash esterna + 2 MB di memoria flash interna. Tutti i pin di I/O erogano 3,3 V e sono tolleranti ai 5 V. Il processore dispone delle seguenti interfacce di I/O:
• • Un'interfaccia USB a piena velocità (12 Mbps) per il computer. La tua OpenMV Cam apparirà come una Porta COM Virtuale e un'Unità Flash USB quando collegata.
  • Una presa per schede μSD in grado di leggere e scrivere a 100 Mbps, che consente alla tua OpenMV Cam di scattare foto e recuperare facilmente risorse di visione artificiale dalla scheda μSD.
  • Un bus SPI in grado di operare fino a 80 Mbps, che consente di trasmettere facilmente i dati immagine dal sistema allo schermo LCD Shield, allo scudo WiFi o a un altro microcontrollore.
  • Un bus I2C (fino a 1 Mb/s), un bus CAN (fino a 1 Mb/s) e un bus seriale asincrono (TX/RX, fino a 7,5 Mb/s) per l'interfacciamento con altri microcontrollori e sensori.
  • Un ADC a 12 bit e un DAC a 12 bit.
  • Due pin I/O per il controllo del servo.
  • Interruzioni e PWM su tutti i pin I/O (sulla scheda sono presenti 10 pin I/O).
  • E, un LED RGB e due LED IR ad alta potenza da 850 nm.
  • 32 MB di SDRAM esterna a 32 bit con clock a 100 MHz per una larghezza di banda di 400 MB/s.
  • 32 MB di memoria flash quadspi esterna con clock a 100 MHz in modalità DDR a 4 bit per una larghezza di banda di 100 MB/s (velocità di lettura).
• Un sistema di modulo fotocamera removibile, con supporto per parallelo a 8 bit, che consente alla OpenMV Cam H7 di interfacciarsi con diversi sensori:
• • La fotocamera OpenMV Cam H7 Plus è dotata di unOV5640Il sensore di immagine è in grado di acquisire immagini da 2592x1944 (5MP). La maggior parte degli algoritmi semplici funzionerà tra 25-50 FPS su risoluzioni QVGA (320x240) e inferiori. Il sensore di immagine è dotato di una lente da 2,8 mm su un supporto standard per lenti M12. Se si desidera utilizzare lenti più specializzate con il sensore di immagine, è possibile acquistarle e montarle facilmente in autonomia. Per utilizzare lenti più specializzate, è possibile installarle facilmente.
  • Per applicazioni professionali di visione artificiale, è possibile acquistare il nostro SingTownmodulo fotocamera global shutter mt9V034SingTown è un'azienda tecnologica innovativa che si concentra sullo sviluppo di soluzioni di intelligenza artificiale avanzate. La nostra missione è rendere la tecnologia più accessibile e utile per tutti, migliorando la vita quotidiana attraverso prodotti intelligenti e intuitivi. Con un team di esperti dedicati, ci impegniamo a spingere i confini dell'innovazione, garantendo al contempo la massima qualità e affidabilità in ogni nostro progetto. Crediamo nel potere della tecnologia di creare un futuro migliore e lavoriamo instancabilmente per trasformare questa visione in realtà.
  • Per le applicazioni di visione artificiale con imaging termico a infrarossi, è possibile acquistare il nostro SingTownModulo di imaging termico FLIR Lepton.
• Interfaccia per batteria agli ioni di litio da 3,7 V, è possibile acquistare la nostraBatteria agli ioni di litio 3.7V-1000MAH

Documentazione:https://singtown.com/openmv/

Applicazioni

Attualmente, la fotocamera OpenMV può eseguire le seguenti operazioni (con ulteriori funzionalità in arrivo):

• Rilevamento Oggetti con Rete Neurale
• • È possibile utilizzare OpenMV per addestrare reti neurali per il rilevamento di oggetti, addestrando qualsiasi obiettivo che si desidera individuare. Ad esempio, diversi numeri, diversi frutti, diversi marcatori, diverse parti o qualsiasi obiettivo specifico irregolare possono essere addestrati per identificare il numero, le coordinate e il nome del tipo di oggetto degli obiettivi specifici.
  • È possibile rilevare i segnali stradali sulle nostre strade reali seguendo i tutorial video, come ad esempio divieto di suonare il clacson, divieto di sosta, limite di velocità 80, ecc./learn/50918
• Classificazione delle Reti Neurali
• • È possibile utilizzare OpenMV per addestrare reti neurali per il rilevamento di oggetti, addestrando qualsiasi obiettivo che si desidera individuare. Ad esempio, diversi numeri, diversi frutti, diversi marcatori, diverse parti o qualsiasi obiettivo specifico irregolare possono essere addestrati per identificare il numero, le coordinate e il nome del tipo di oggetto degli obiettivi specifici.
  • Può classificare se una persona indossa una mascherina in base al nostro video tutorial./learn/50872
• TensorFlow Lite per Microcontrollori
• • Il supporto TensorFlow Lite consente di eseguire modelli personalizzati di classificazione e segmentazione delle immagini sulla fotocamera OpenMV. Con TensorFlow Lite, è possibile classificare facilmente aree complesse nell'immagine e controllare i pin 1/0 in base a ciò che si osserva.

• Frame Differencing
• • È possibile utilizzare l'algoritmo di differenza tra fotogrammi sulla vostra OpenMV Cam per rilevare il movimento in una scena. La differenza tra fotogrammi consente alla vostra OpenMV di essere impiegata in applicazioni di sicurezza.
• Color Tracking
• • È possibile utilizzare OpenMV per rilevare fino a 16 colori simultaneamente in un'immagine (sebbene non si desideri mai trovare più di 4 colori), e ciascun colore può avere un numero qualsiasi di blob diversi. OpenMV vi indicherà la posizione, le dimensioni, il centro e l'orientamento di ogni blob. Utilizzando il tracciamento dei colori, la vostra OpenMV Cam può essere programmata per seguire il sole, seguire linee, tracciare bersagli e altro ancora. Dimostrazione video:/learn/49993

• Marker Tracking
• • È possibile utilizzare la fotocamera OpenMV per rilevare gruppi di colori anziché singoli colori. Ciò consente di posizionare etichette colorate (2 o più marcatori di colore) sugli oggetti e OpenMV otterrà il contenuto degli oggetti etichettati.
• Rilevamento del Volto
• • È possibile utilizzare la fotocamera OpenMV per rilevare volti (o qualsiasi oggetto generico). La fotocamera OpenMV è in grado di elaborare modelli Haar per il rilevamento generico di oggetti e include modelli Haar integrati per volti frontali e occhi, consentendo il rilevamento di volti e occhi./learn/50013

• Eye Tracking
• • È possibile utilizzare il tracciamento oculare per rilevare la direzione in cui qualcuno sta guardando. Questo può essere impiegato per controllare i robot. Il tracciamento oculare rileva la posizione della pupilla mentre verifica la presenza degli occhi nell'immagine.
• Rilevamento Persone
• • È possibile utilizzare il rilevatore di persone integrato (modello TensorFlow Lite) per rilevare la presenza di persone nel campo visivo.

• Flusso Ottico
• • È possibile utilizzare il flusso ottico per rilevare il movimento davanti alla fotocamera OpenMV. Ad esempio, è possibile impiegare il flusso ottico su un quadricottero per controllarne la stabilità in volo.

• Rilevamento/Decodifica Codice QR
• • È possibile utilizzare la fotocamera OpenMV per leggere i codici QR nel suo campo visivo. Con il rilevamento/decodifica dei codici QR, è possibile abilitare i robot intelligenti a leggere le etichette nel loro ambiente.

• Rilevamento/Decodifica Data Matrix
• • OpenMV Cam può anche rilevare e decodificare codici Data Matrix (codici a barre 2D). È possibile visualizzare il nostro video qui.
• Decodifica Codice a Barre Lineare
• • OpenMV Cam può anche elaborare codici a barre 1D. È in grado di decodificare EAN2, EAN5, EAN8, UPCE, ISBN10, UPCA, EAN13, ISBN13, I25, DATABAR, DARABAR_EXP, CODABAR, CODE39, CODE93 e CODE128. Guarda il nostro video qui:/learn/50017

• Rilevamento AprilTag
• • Ancora meglio dei codici QR sopra, OpenMV Cam può anche tracciare AprilTags. AprilTags sono marcatori fiduciali all'avanguardia che sono invarianti alla rotazione, alla scala, al taglio e all'illuminazione. Guarda il nostro video qui:/learn/49590

• Rilevamento Linee
• • OpenMV Cam può completare rapidamente il rilevamento di linee infinite mentre opera a una frequenza di fotogrammi quasi massima. Inoltre, può individuare segmenti di linea non infiniti. È possibile visualizzare il nostro video qui:/learn/50009
• Rilevamento del Cerchio
• • È possibile utilizzare facilmente OpenMV per rilevare cerchi nelle immagini.

• Rilevamento Rettangolare
• • OpenMV può anche rilevare rettangoli, utilizzando il codice di rilevamento quadrato della libreria AprilTag.
• Corrispondenza dei Modelli
• • È possibile utilizzare il riconoscimento di modelli OpenMV per rilevare la presenza di immagini simili al modello nel campo visivo. Ad esempio, il riconoscimento di modelli può essere impiegato per individuare marcatori su circuiti stampati o per leggere numeri noti su display.

• Acquisizione Immagine
• • È possibile utilizzare OpenMV per acquisire immagini BMP/JPG/PPM/PGM in formato RGB565 o in scala di grigi. È possibile controllare direttamente come acquisire le immagini negli script Python. Soprattutto, utilizzare algoritmi di visione artificiale per tracciare linee, disegnare caratteri e quindi salvare.

• Registrazione Video
• • È possibile utilizzare la fotocamera OpenMV per registrare video MJPEG in formato RGB565/scala di grigi o immagini GIF (o video RAW). È possibile controllare direttamente in script Python come viene registrato ogni fotogramma video e avere il pieno controllo sull'inizio e la fine della registrazione. Inoltre, come per scattare foto, è possibile utilizzare algoritmi di visione artificiale per tracciare linee, disegnare caratteri e successivamente salvare.

Infine, tutte le suddette funzionalità possono essere combinate con il controllo dei pin IO per funzionare con le proprie applicazioni personalizzate per interagire con il mondo reale.