OpenMV Cam RT1062 摄像头
¥799.00
OpenMV摄像头是一款小巧,低功耗,低成本的电路板,它帮助你很轻松的完成机器视觉(machine vision)应用。
如果是需要连接以太网,应用到工业或者直接集成到行业产品里,需要WiFi的同时使用更多的引脚,需要集成的电源充放电管理,准确的RTC时间,需要用户和电源按键,那么OpenMV RT1062就是你的选择~
项目主页:http://openmv.cc
描述
描述
OpenMV摄像头是一款小巧,低功耗,低成本的电路板,它帮助你很轻松的完成机器视觉(machine vision)应用。你可以通过高级语言Python脚本(准确的说是 MicroPython )编程,而不是C/C++。Python的高级数据结构使你很容易在机器视觉算法中处理复杂的输出。但是,你仍然可以完全控制OpenMV。你可以很容易的使用外部终端触发拍摄或者或者执行算法,也可以把算法的结果用来控制IO引脚。
OpenMV摄像头的特点:
- RT1062-ARM Cortex M7处理器,主频600MHz,外置32MB SDRAM+内置1MB SRAM,外置16MB Flash。所有的I/O引脚输出3.3V并且3.3V耐受。这个处理器有以下的I/O接口:
- 高速 USB-C(480Mbs)接口,连接到电脑。当插入OpenMV摄像头后,你的电脑会出现一个虚拟COM端口和一个“U盘”。
- 1.5A电流限制。
- 具有EMI滤波和TVS保护。
- μSD卡插槽拥有25MB/s读写这允许你的0penMV摄像头录制视频,并轻松地把机器视觉的素材从SD卡提取出来
- 具有EMI滤波和TVS保护。
- 一个SPI总线高达60Mb/s,允许你简单的把图像流数据传给LCD扩展板或者其他控制器。
- 一个12C总线(高达1Mb/s),CAN总线(高达1Mb/s)和一个异步串口总线(TX/RX,高达20Mb/s),用来连接其他控制器或者传感器。
- -个 12-bit ADC(3.3V 耐受)。
- 三个I/O 引脚用于舵机控制。
- 一个I/O引脚用于帧同步/触发(或舵机控制)。
- 一个板载RTC,当系统处于低功耗模式时保持运行(系统在低功耗模式下的功耗小于30uA)。
- 一个I/O引脚,用于低功耗唤醒。
- 还有一个引脚用于设备电源按钮,支持ON/OFF。
- 所有的IO口都可以用于中断(板上有14个I/O引脚)。
- 具有EMI滤波和TVS保护。
- 一个用户可控制/可调光的RGB三色LED灯。
- 另一个RGB LED灯用于充电、USB供电和VIN电源指示灯。
- 32M外置的16-bit SDRAM,160 MHz的时钟,达到320 MB/s的带宽。
- 16M外置的 QuadSpi Flash,133 MHz的时钟,4-bit SDR模式达到66 MB/s的带宽。
- 一个12位X/Y/Z加速度计(2/4/8g)位于摄像头模组下方中心。
- 板载WiFi(a/b/g/n – 11/54/65 Mb/s)和蓝牙(v5.1- BR/EDR/BLE)模块,带芯片天线。
- 可选择使用U.FL天线代替。
- 板载10/100 Mb/s以太网。
- 需要外接支持PoE的以太网插口扩展板。
- 通过SE050C1HQ1提供强大的加密身份验证安全元件支持。
- 高速 USB-C(480Mbs)接口,连接到电脑。当插入OpenMV摄像头后,你的电脑会出现一个虚拟COM端口和一个“U盘”。
-
可拆卸的摄像头模块系统,允许OpenMV Cam RT1062与不同的感光元件模组连接:
- OpenMV Cam RT1062默认配置的OV5640 感光元件处理2592×1944 (5MP)图像。在QVGA (320×240)及以下的分辨率时,大多数简单的算法可以运行40FPS。你的 OpenMV 摄像头有一个2.8mm焦距镜头在一个标准M12镜头底座上。如果你想使用更多的特殊的镜头,你可以很容易的安装。
- 对于专业的机器视觉应用,你可以购买我们的全局快门摄像头模组mt9V034。
- 对于红外热成像机器视觉应用,您可以购买我们的FLIR Lepton 红外热成像模组。
- 3.7V 锂离子电池接口,并支持通过USB 进行电池充电。您可以购买我们的锂离子电池3.7V-1000MAH
- 100mA快速充电电流。
- 具有TVS保护。
- 一个 ARM 10Pin的与 SEGGER J-Link设备兼容的JTAG接口,用于调试和编程。
- 具有EMI滤波和TVS保护。
- 具有反向电源保护的外部5V VIN。
- 具有TVS保护。
资料请看: https://singtown.com/openmv/
应用
目前OpenMV摄像头可以用来做一下的事情 (未来会更多):
- 神经网络目标点检测
- 你可以使用0penMV自行训练神经网络进行目标点检测,训练任何你想要检测的目标。比如不同的数字、不同的水果、不同的标志物、不同的零件甚至任何特定的不规则目标等,都可以训练识别得到特定目标的数量、坐标以及物体种类名称等。
- 可以根据我们的视频教程检测我们实际道路中的交通标志,比如禁止鸣笛、禁止停车、限速80等。https://singtown.com/learn/50918/
- 神经网络分类
- 你可以使用OpenMV自行训练神经网络进行分类,使用TensorFlow Lite框架,运行MobileNet分类任务,训练任何你想要分类的物体或图像。比如不同的数字、不同的水果、不同的标志物、不同的零件甚至任何特定的不规则目标等,都可以训练识别得到特定物体种类名称等。
- 可以根据我们的视频教程,分类人是否佩戴口罩。https://singtown.com/learn/50872/
- TensorFlow Lite for Microcontrollers
- TensorFlow Lite支持使你可以在OpenMV Cam上运行自定义图像分类和分割模型。借助TensorFlow Lite,你可以轻松分类画面中复杂的区域,并根据所看到的内容控制1/0引脚。
- Frame Differencing帧差分算法
- 你可以使用OpenMV Cam上的帧差分算法来查看场景中的运动情况。帧差分算法可以将OpenMV用于安全应用。
- Color Tracking颜色追踪
- 你可以使用OpenMV在图像中同时检测多达16种颜色(实际上永远不会想要找到超过4种颜色),并且每种颜色都可以有任意数量的不同的色块。OpenMV会告诉您每个色块的位置,大小,中心和方向。使用颜色跟踪,您的OpenMV Cam可以进行编程,以跟踪太阳,线跟踪,目标跟踪等等。视频演示:https://singtown.com/learn/49993/
- Marker Tracking标记跟踪
- 您可以使用OpenMV Cam来检测颜色组的颜色,而不是单独的颜色。这允许你在对象上放置颜色标签(2种或多种颜色的标签),OpenMV会获取标签对象的内容。
- Face Detection人脸检测
- 你可以使用OpenMV Cam(或任何通用对象)检测脸。你的OpenMV摄像头可以处理Haar模板进行通用对象检测,并配有内置的Frontal Face 模板和Eye Haar模板来检测人脸和眼睛。https://singtown.com/learn/50013/
- Eye Tracking眼动跟踪
- 你可以使用眼动跟踪来检测某人的注视方向。你可以使用它来控制机器人。眼睛跟踪检测瞳孔的位置,同时检测图像中是否有眼睛。
- Person Detection人检测
- 你可以使用内置的人检测器(TensorFlow Lite模型)检测视野中是否有人。
- Optical Flow光流
- 你可以使用光流来检测您的OpenMV摄像机面前的画面。例如,您可以使用四旋翼上的光流来控制在空中的稳定性。
- QR Code Detection/Decoding二维码检测/解码
- 您可以使用OpenMV Cam在其视野中读取QR码。通过QR码检测/解码,您可以使智能机器人能够读取环境中的标签。
- Data Matrix Detection/Decoding矩阵码检测/解码
- OpenMV Cam 也可以检测和解码矩阵码(2D条形码 Data Matrix)。您可以在此处查看我们的视频。
- Linear Barcode Decoding条形码
- OpenMV Cam 还可以处理1D条形码。它可以解码 EAN2, EAN5, EAN8, UPCE, ISBN10, UPCA, EAN13, ISBN13, I25, DATABAR, DARABAR_EXP, CODABAR, CODE39, CODE93, 和 CODE128。在此处查看我们的视频:https://singtown.com/learn/50017/
- AprilTag Tracking标记跟踪
- 甚至比上面的QR码更好,OpenMV Cam 也可以追踪AprilTags。AprilTags是旋转不变,尺度不变,剪切不变和照明不变的最先进的基准标记。在此处查看我们的视频: https://singtown.com/learn/49590/
- Line Detection直线检测
- OpenMV Cam可以在几乎跑满帧率的情况下,快速完成无限长的直线检测。而且,也可以找到非无限长的线段。您可以在这里看到我们的视频:https://singtown.com/learn/50009/
- Circle Detection圆形检测
- 你可以使用OpenMV很容易的检测图像中的圆形。
- Rectangle Detection矩形检测
- OpenMV也可以检测矩形,它使用了AprilTag库中的方形检测代码。
- Template Matching模板匹配
- 您可以使用OpenMV模板匹配来检测视野中是否有模板相似的图片。例如,可以使用模板匹配来查找PCB上的标记,或读取显示器上的已知数字。
- Image Capture图像捕捉
- 你可以使用OpenMV捕获RGB565/灰度的 BMP / JPG / PPM / PGM图像。可以直接在Python脚本中控制如何捕获图像。最重要的是,使用机器视觉的算法,进行绘制直线,绘制字符,然后保存。
- Video Recording视频录制
- 你可以使用OpenMV摄像机记录RGB565/灰度的MJPEG视频或GIF图像(或者RAW视频)。你可以在Python脚本中直接控制如何将每个视频帧记录,并完全控制视频录制的开始和结束。而且,像拍摄图像一样,您可以使用机器视觉的算法,进行绘制直线,绘制字符,然后保存。
最后,所有上述功能都可以混合IO引脚的控制,来配合你自己的自定义应用,以与现实世界交谈。
引脚定义
电路图 & 数据手册
- 电路图(pdf):
- base.pdf (.pdf)
- ov5640.pdf(.pdf)暂无
- 电路图(eagle):
- 不提供
- ov5640(brd, sch)暂无
- 处理器手册: MIMXRT106FCVL5B (.pdf)
- 感光元件手册: OV5640 (.pdf)
- 稳压芯片手册: AP61300(.pdf)
- SDRAM手册:IS42S16160G (.pdf)
- FLASH手册:IS25LPWP064D (.pdf)
- WiFi/BLE SOC手册: LBEE5K1DX (.pdf)
- WiFi/BLE 芯片手册: CYW4334WKUBGT (.pdf)
- 加速度传感器芯片手册: MXC4005XC (.pdf)
- GPIO EMI 滤波和 TVS 手册: EMIF06-1005M12 (.pdf)
- USB EMI 滤波和 TVS 手册: EMIF02-4CMX8 (.pdf)
尺寸
规格
处理器 | ARM® 32-bit Cortex®-M7 CPU w/ Double Precision FPU 600 MHz (1284 DMIPS) Core Mark Score: 3020 (compare w/ Raspberry Pi 3:3800) |
RAM Layout | 32KB Stack 480KB .DATA/.BSS/Heap/DMA 32MB Frame Buffer/Stack 512KB SDRAM Cache |
Flash Layout | 256KB Bootloader 3.768MB Firmware 4MB Embedded Flash Drive 8MB Reserved |
支持的图像格式 | Grayscale RGB565 JPEG (BAYER/YUV422) |
最大支持的像素 | Grayscale: 2592×1944 (5MP) and under RGB565: 2592×1944 (5MP) and under Grayscale JPEG: 2592×1944 (5MP) and under RGB565 JPEG: 2592×1944 (5MP) and under |
镜头信息 | 焦距: 2.8mm 光圈: F2.0 尺寸: 1/3″ HFOV = 70.8°, VFOV = 55.6° 安装: M12*0.5 红外滤光片(截断红外光): 650nm (可拆卸) |
电气信息 | 所有引脚均可承受3.3V电压,输出电压为3.3V。所有引脚都可以提供最高4mA的拉电流(source)或灌电流(sink)。VIN可以在3.6V和5V之间。不要从0penMV Cam的3.3V引脚输出超过250mA的电流。 |
重量 | 20g |
长度 | 45mm |
宽度 | 36mm |
高度 | 29mm(不含针脚) |
功耗
空闲 | 100mA @ 5V |
运行 | 130mA @ 5V |
温度范围
存储 | -25°C to 85°C |
运行 | 0°C to 70°C |