Características

La cámara OpenMV es una pequeña placa de microcontrolador de bajo consumo que permite implementar fácilmente aplicaciones utilizando visión por computadora en el mundo real. Se programa la cámara OpenMV con scripts de Python de alto nivel (cortesía del sistema operativo MicroPython) en lugar de C/C++. Esto facilita el manejo de las salidas complejas de los algoritmos de visión por computadora y el trabajo con estructuras de datos de alto nivel. Sin embargo, aún se tiene control total sobre la cámara OpenMV y sus pines de E/S en Python. Se puede activar fácilmente la captura de imágenes y video ante eventos externos o ejecutar algoritmos de visión por computadora para determinar cómo controlar los pines de E/S.

La cámara OpenMV incluye:

• RT1062Procesador ARM Cortex M7 funcionando a 600 MHz con 32 MB de SDRAM + 1 MB de SRAM y 16 MB de memoria flash para programa/almacenamiento. Todos los pines de E/S emiten 3.3V y son tolerantes a 3.3V. El procesador cuenta con las siguientes interfaces de E/S:
• • Una interfaz USB-C de alta velocidad (480 Mbps) hacia su computadora. Su cámara OpenMV aparecerá como un Puerto COM Virtual y una Unidad Flash USB al conectarse.
  • • Límite de corriente de 1.5A.
    • Con filtrado EMI y protección TVS.
  • Un zócalo para tarjeta μSD capaz de lecturas/escrituras de 25 MB/s que permite a su cámara OpenMV tomar fotografías y extraer fácilmente recursos de visión artificial de la tarjeta μSD.
  • • Con filtrado EMI y protección TVS.
• Un bus SPI que puede operar hasta 60 Mb/s, permitiéndole transmitir fácilmente datos de imagen desde el sistema hacia el LCD Shield u otro microcontrolador.
• Un bus I2C (hasta 1 Mb/s), un bus CAN (hasta 1 Mb/s) y un bus serie asíncrono (TX/RX, hasta 20 Mb/s) para la interfaz con otros microcontroladores y sensores.
• Un ADC de 12 bits (tolerante a 3.3V).
• Tres pines de E/S para control de servos.
• Un pin de E/S para sincronización de cuadro/disparo (o control de servo).
• Un pin de E/S para activación de bajo consumo.
• También hay un pin para soporte de encendido/apagado del botón de encendido del dispositivo.
• Interrupciones en todos los pines de E/S (hay 14 pines de E/S en la placa).
• Un RTC integrado que continúa funcionando cuando el sistema está en modo de bajo consumo (el sistema consume menos de30 μAen modo de bajo consumo).
• Un LED RGB controlable/regulable por el usuario.
• Otro LED RGB para indicación de carga, alimentación USB y alimentación VIN.
• 32 MB de SDRAM externa de 16 bits sincronizada a 160 MHz para un ancho de banda de 320 MB/s.
• 16 MB de memoria flash quadspi de programa/almacenamiento a 133 MHz en modo SDR de 4 bits para un ancho de banda de 66 MB/s (velocidad de lectura).
• Un acelerómetro X/Y/Z de 12 bits (2/4/8g) centrado debajo del módulo de la cámara.
• Módulo WiFi integrado (a/b/g/n - 11/54/65 Mb/s) y Bluetooth (v5.1 - BR/EDR/BLE) con antena de chip.
• • Opción de utilizar una antena U.FL en su lugar.
• A bordo Ethernet 10/100 Mb/s.
• • Conector Ethernet con soporte PoE mediante una cubierta externa.
• Autenticación Criptográfica Fuerte con soporte de Elemento Seguro mediante el SE050C1HQ1.
• Un sistema de módulo de cámara extraíble que permite a la OpenMV Cam RT1062 conectarse con diferentes sensores:
• • ElOpenMV Cámara RT1062viene con unOV5640El sensor de imagen es capaz de capturar imágenes de 2592x1944 (5MP). La mayoría de los algoritmos simples funcionarán a aproximadamente 40 FPS en resoluciones QVGA (320x240) e inferiores. Si desea utilizar lentes más especializados con su sensor de imagen, puede comprarlos y acoplarlos fácilmente usted mismo.
  • Para aplicaciones profesionales de visión artificial, puede adquirir nuestro SingTown.Módulo de Cámara de Obturador Global MT9V034 SingTownSingTown.
  • Para aplicaciones de visión artificial térmica, puede adquirir nuestroMódulo de imagen térmica infrarroja FLIR LeptonSingTown.
• Interfaz de batería de iones de litio de 3.7V, compatible con carga de batería a través de USB. Puede adquirir nuestro SingTownBatería de iones de litio 3.7V-1000MAHSingTown.
• • Corriente de Carga Rápida de 100 mA
  • Con Protección TVS.
• Un cabezal JTAG de 10 pines ARM compatible con dispositivos SEGGER J-Link para depuración y programación.
• • Con Filtro EMI y Protección TVS.
• Entrada VIN externa de 5V con protección contra suministro inverso.
• • Con Protección TVS.

Para obtener más información, por favor visite:https://singtown.com/openmv/

Aplicaciones

Actualmente, la cámara OpenMV puede utilizarse para las siguientes tareas (más en el futuro):

• Detección de Objetos por Red Neuronal
• • Puede utilizar OpenMV para entrenar redes neuronales para la detección de objetos, entrenando cualquier objetivo que desee detectar. Por ejemplo, diferentes números, diferentes frutas, diferentes marcadores, diferentes partes o cualquier objetivo irregular específico pueden ser entrenados para identificar el número, las coordenadas y el nombre del tipo de objeto de objetivos específicos.
  • Puede detectar señales de tráfico en nuestras carreteras reales basándose en nuestros tutoriales en video, como prohibido tocar la bocina, prohibido estacionarse, límite de velocidad 80, etc./learn/50918
• Clasificación de Redes Neuronales
• • Puede utilizar OpenMV para entrenar redes neuronales para la detección de objetos, entrenando cualquier objetivo que desee detectar. Por ejemplo, diferentes números, diferentes frutas, diferentes marcadores, diferentes partes o cualquier objetivo irregular específico pueden ser entrenados para identificar el número, las coordenadas y el nombre del tipo de objeto de objetivos específicos.
  • Puede clasificar si una persona lleva puesta una mascarilla basándose en nuestro tutorial en video./learn/50872
• TensorFlow Lite para Microcontroladores
• • El soporte de TensorFlow Lite le permite ejecutar modelos personalizados de clasificación y segmentación de imágenes en la cámara OpenMV. Con TensorFlow Lite, puede clasificar fácilmente áreas complejas en la imagen y controlar los pines 1/0 según lo que ve.

• Algoritmo de Diferenciación de Marcos
• • Puede utilizar el algoritmo de diferencia de cuadros en la cámara OpenMV para detectar el movimiento en la escena. Este algoritmo puede emplearse en aplicaciones de seguridad.
• Seguimiento de Color
• • Puede utilizar OpenMV para detectar hasta 16 colores en la imagen simultáneamente (nunca necesitará encontrar más de 4 colores), y cada color puede tener cualquier cantidad de bloques de color diferentes. OpenMV le informará la posición, tamaño, centro y dirección de cada bloque de color. Con el seguimiento de color, su OpenMV Cam puede programarse para rastrear el sol, seguir líneas, realizar seguimiento de objetivos y más. Demostración en video:/learn/49993
• Seguimiento de Marcadores
• • Puede utilizar la cámara OpenMV para detectar grupos de colores en lugar de colores individuales. Esto le permite colocar etiquetas de color (etiquetas con 2 o más colores) en objetos, y OpenMV obtendrá el contenido del objeto etiquetado.

• Detección Facial
• • Puede utilizar la cámara OpenMV (o cualquier objeto general) para detectar rostros. Su cámara OpenMV puede procesar plantillas Haar para la detección general de objetos y viene con plantillas Haar de rostros frontales y de ojos integradas para detectar rostros y ojos./learn/50013

• Seguimiento Ocular
• • Puede utilizar el seguimiento ocular para detectar la dirección de la mirada de una persona. Puede usarlo para controlar robots. El seguimiento ocular detecta la posición de la pupila mientras verifica si hay ojos en la imagen.
• Detección de Personas
• • Puede utilizar el detector de personas integrado (modelo TensorFlow Lite) para detectar si hay personas en el campo de visión.

• Flujo Óptico
• • Puede utilizar el flujo óptico para detectar la escena frente a su cámara OpenMV. Por ejemplo, puede emplear el flujo óptico en un cuadricóptero para controlar la estabilidad en el aire.

• Detección/Decodificación de Código QR
• • Puede utilizar la cámara OpenMV para leer códigos QR en su campo de visión. Con la detección/decodificación de códigos QR, puede habilitar a robots inteligentes para leer etiquetas en el entorno.

• Detección/Decodificación de Matriz de Datos
• • La cámara OpenMV también puede detectar y decodificar códigos de barras Data Matrix (2D). Puedes ver nuestro video aquí.
• Decodificación de Código de Barras Lineal
• • La cámara OpenMV también puede manejar códigos de barras 1D. Puede decodificar EAN2, EAN5, EAN8, UPCE, ISBN10, UPCA, EAN13, ISBN13, I25, DATABAR, DATABAR_EXP, CODABAR, CODE39, CODE93 y CODE128. Vea nuestro video aquí:/learn/50017

• Seguimiento de AprilTag
• • Mejor aún que el código QR anterior, la cámara OpenMV también puede rastrear AprilTags. Los AprilTags son marcadores fiduciales de última generación que son invariantes a la rotación, invariantes a la escala, invariantes al cizallamiento e invariantes a la iluminación. Vea nuestro video aquí:/learn/49590

• Detección de Línea
• • La cámara OpenMV puede completar rápidamente la detección de líneas de longitud infinita a casi la velocidad de fotogramas completa. También puede encontrar segmentos de línea de longitud no infinita. Vea nuestro video aquí:/learn/50009
• Detección de Círculos
• • Puede detectar fácilmente círculos en la imagen utilizando OpenMV.

• Detección de Rectángulos
• • OpenMV también puede detectar rectángulos, utilizando el código de detección de cuadrados de la biblioteca AprilTag.
• Coincidencia de Plantillas
• • Puede utilizar la coincidencia de plantillas de OpenMV para detectar si hay imágenes similares a plantillas en el campo de visión. Por ejemplo, la coincidencia de plantillas puede usarse para encontrar marcas en PCB o leer números conocidos en pantallas.

• Captura de Imagen
• • Puede utilizar OpenMV para capturar imágenes BMP/JPG/PPM/PGM en RGB565 o escala de grises. Puede controlar directamente cómo capturar imágenes en scripts de Python. Lo más importante es que, mediante algoritmos de visión artificial, puede dibujar líneas, escribir caracteres y luego guardarlos.

• Grabación de Video
• • Puede utilizar la cámara OpenMV para grabar videos MJPEG en RGB565/escala de grises o imágenes GIF (o videos RAW). Puede controlar directamente cómo se graba cada fotograma del video en scripts de Python y tener control total sobre el inicio y fin de la grabación de video. Además, al igual que al capturar imágenes, puede usar algoritmos de visión artificial para dibujar líneas, escribir caracteres y luego guardarlos.

Finalmente, todas las funciones anteriores pueden combinarse con el control de pines de E/S para adaptarse a sus aplicaciones personalizadas e interactuar con el mundo real.