Açıklama
Özellikler
- Makine görme uygulamalarını gerçekleştirmek için STM32H743II işlemci
- Robotik projelerde kolay dağıtım için kompakt boyut
- Uzun süreli kullanım için düşük güç tüketimi
- Hızlı ve pratik proje entegrasyonu için kullanımı kolay OpenMV IDE ile Micropython desteği
- Daha iyi görüntü işleme için yüksek çözünürlüklü OV5640 görüntü sensörü (2592×1944/ 5MP)
- Gelişmiş uygulamaları gerçekleştirmek için çıkarılabilir kamera modülü sistemi
- Projelerinizi daha da genişletmek için çeşitli shield’lar desteği
- Bilgisayarınızla tam hız USB (12Mbs) arayüzü – OpenMV Cam’ınız takıldığında Sanal COM Portu ve USB Flash Sürücü olarak görünecektir.
- OpenMV Cam’ınızın video kaydedebilmesi ve μSD karttan makine görme varlıklarını kolayca çekebilmesi için 100Mbs okuma/yazma kapasitesine sahip bir μSD Kart yuvası.
- Sistemdeki görüntü verilerini LCD Shield, Wi-Fi Shield veya başka bir mikrodenetleyiciye kolayca akıtmanızı sağlayan 100Mbs hızında çalışabilen bir SPI veri yolu.
- Diğer mikrodenetleyiciler ve sensörlerle arayüz sağlamak için bir I2C Veri Yolu, CAN Veri Yolu ve Asenkron Seri Veri Yolu (TX/RX).
- Robotik projelerde servo kontrol desteği ile iki I/O pini
- Projelerin genişletilebilirliği için kartta 10 I/O pini ile tüm I/O pinlerinde kesme ve PWM
- Durum göstergesi için bir RGB LED ve iki yüksek güçlü 850nm IR LED
Açıklama
OpenMV Cam, 480MHz’de çalışan STM32H743II Arm® Cortex® M7 işlemcisine sahip küçük, düşük güç tüketimli bir mikrodenetleyici kartıdır. Bu, makine görme uygulamalarını gerçek dünyada kolayca uygulamanızı sağlar. 32MB SDRAM, 1MB RAM ve 2MB flash ile donatılmıştır. OpenMV Cam’ı C/C++ yerine yüksek seviyeli Python betikleri ile programlarsınız (MicroPython İşletim Sistemi sayesinde). Bu, makine görme algoritmalarının karmaşık çıktılarıyla başa çıkmayı ve yüksek seviyeli veri yapılarıyla çalışmayı kolaylaştırır. Ancak Python’da OpenMV Cam’ınız ve I/O pinleri üzerinde tam kontrolünüz vardır. Dış olaylar üzerinde fotoğraf ve video çekmeyi kolayca tetikleyebilir veya I/O pinlerinizi kontrol etmek için makine görme algoritmalarını çalıştırabilirsiniz.
Tüm bu programlama OpenMV IDE üzerinde yapılabilir, bu da OpenMV Cam’ınızı programlamayı kolaylaştırır. OpenMV IDE, modern bir Python çoklu dosya metin düzenleyici, şık bir seri terminal ve OpenMV Cam’ınızın gerçek zamanlı olarak gördüklerini görselleştirmek için bir çerçeve tamponu içerir.
OpenMV Cam, 2592×1944 (5MP) görüntüler çekme kapasitesine sahip OV5640 görüntü sensörü ile birlikte gelir. En basit algoritmalar, QVGA (320×240) çözünürlüklerde ve altındaki çözünürlüklerde 30 FPS’nin üzerinde çalışacaktır. Görüntü sensörünüz, standart bir M12 lens montajında 2.8mm lens ile birlikte gelir.
Ayrıca, farklı sensörlerle arayüz sağlamak için çıkarılabilir bir kamera modülü sistemine sahiptir. FLIR Lepton Adaptör Modülü ve Global Shutter Kamera Modülü gibi farklı kamera modülleri daha gelişmiş projeler için kullanılabilir. Ayrıca, görüntü sensörünüzle daha özel lensler kullanmak isterseniz, bunları kendiniz kolayca takabilirsiniz.
Bu, projelerinizi daha da genişletmek için Proto Shield, LCD Shield, Wi-Fi Shield, Servo Shield ve Motor Shield gibi farklı shield’ların eklenmesini de destekler.
OpenMV Cam Ailesi Arasındaki Karşılaştırma
Geçmişte iki farklı OpenMV Cam ürünü piyasaya sürdük ve aşağıdaki tablo, bunlar ile yeni piyasaya sürülen OpenMV Cam H7 Plus arasındaki farkları göstermektedir.
| OpenMV Cam M7 | OpenMV Cam H7 | OpenMV Cam H7 Plus | |
|---|---|---|---|
| İşlemci | ARM® 32-bit Cortex®-M7 CPU 216 MHz (462 DMIPS) Core Mark Skoru: 1082 |
ARM® 32-bit Cortex®-M7 CPU 480 MHz (1027 DMIPS) Core Mark Skoru: 2400 |
ARM® 32-bit Cortex®-M7 CPU 480 MHz (1027 DMIPS) Core Mark Skoru: 2400 |
| RAM Yapısı | 128KB .DATA/.BSS/Heap/Stack 384KB Çerçeve Tamponu/Yığın |
256KB .DATA/.BSS/Heap/Stack 512KB Çerçeve Tamponu/Yığın 256KB DMA Buffers |
256KB .DATA/.BSS/Heap/Stack 32MB Çerçeve Tamponu/Yığın 256KB DMA Buffers |
| Flash Yapısı | 32KB Bootloader 96KB Gömülü Flash Sürücü 1920KB Firmware |
128KB Bootloader 128KB Gömülü Flash Sürücü 1792KB Firmware |
128KB Bootloader 16MB Gömülü Flash Sürücü 1792KB Firmware |
| Maksimum Desteklenen Çözünürlükler |
Gri tonlama: 640×480 ve altı RGB565: 320×240 ve altı Gri tonlama JPEG: 640×480 ve altı RGB565 JPEG: 640×480 ve altı |
Gri tonlama: 640×480 ve altı RGB565: 320×240 ve altı Gri tonlama JPEG: 640×480 ve altı RGB565 JPEG: 640×480 ve altı |
Gri tonlama: 2952×1944 (5MP) ve altı RGB565: 2952×1944 (5MP) ve altı Gri tonlama JPEG: 2952×1944 (5MP) ve altı RGB565 JPEG: 2952×1944 (5MP) ve altı |
Not
OpenMV Cam hakkında daha fazla bilgi edinmek için blogumuzu kontrol etmeyi unutmayın OpenMV Cam Nedir? Makine Görmenin Arduino’su!
Teknik Özellikler
| İşlemci | ARM® 32-bit Cortex®-M7 CPU |
|---|---|
| Çift Hassasiyet FPU ile | |
| 480 MHz (1027 DMIPS) | |
| Core Mark Skoru: 2400 | |
| (Raspberry Pi 2 ile karşılaştırıldığında: 2340) | |
| RAM Yapısı | 256KB .DATA/.BSS/Heap/Stack |
| 32MB Çerçeve Tamponu/Yığın | |
| 256KB DMA Buffers | |
| 100 MHz’de çalışan 32 MB dış 32-bit SDRAM 400 MB/s bant genişliği için. |
|
| Flash Yapısı | 128KB Bootloader |
| 16MB Gömülü Flash Sürücü | |
| 1792KB Firmware | |
| 32 MB (şu anda 16 MB kullanılabilir) 100 MHz’de çalışan dış quadspi flash 4-bit DDR modunda 100 MB/s bant genişliği için. |
|
| Desteklenen Görüntü Formatları | Gri tonlama: 2952×1944 (5MP) ve altı |
| RGB565: 2952×1944 (5MP) ve altı | |
| Gri tonlama JPEG: 2952×1944 (5MP) ve altı | |
| RGB565 JPEG: 2952×1944 (5MP) ve altı | |
| Lens Bilgisi | Odak Uzaklığı: 2.8mm |
| Diyafram: F2.0 | |
| Format: 1/3″” | |
| HFOV = 70.8°, VFOV = 55.6° | |
| Montaj: M12*0.5 | |
| IR Kesme Filtre: 650nm (çıkarılabilir) | |
| Çevresel Birimler | 12-bit ADC ve 12-bit DAC |
| 2 x I/O pini ile servo kontrol desteği | |
| Tüm I/O pinlerinde kesme ve PWM (kartta 10 I/O pini) | |
| Bir RGB LED ve iki yüksek güçlü 850nm IR LED | |
| Elektrik Bilgisi | Tüm pinler 5V toleranslıdır ve 3.3V çıkışı vardır. Tüm pinler 25mA kadar akım çekebilir veya verebilir. P6, ADC veya DAC modunda 5V toleranslı değildir. Tüm pinler arasında toplamda 120mA kadar akım çekilebilir veya verilebilir. VIN 3.6V ile 5V arasında olabilir. OpenMV Cam’ınızın 3.3V hattından 250mA’dan fazla akım çekmeyin. |
| Güç Tüketimi | Boşta – μSD Kart yok: 140mA @ 3.3V |
| Boşta – μSD Kart: 140mA @ 3.3V | |
| Aktif – μSD Kart yok: 230mA @ 3.3V | |
| Aktif – μSD Kart: 240mA @ 3.3V | |
| Depolama Sıcaklığı | -40°C ile 125°C |
| Çalışma Sıcaklığı | -20°C ile 70°C |
| Ağırlık | 17g |
| Boyutlar (U*G*Y) | 45 x 36 x 29mm |
Uygulamalar
Kare Farkı
OpenMV Cam’ınızı bir sahnedeki hareketi tespit etmek için değişikliklere bakarak Kare Farkı kullanarak kullanabilirsiniz. Kare Farkı, OpenMV Cam’ınızı güvenlik uygulamaları için kullanmanıza olanak tanır. Özelliğin videosuna buradan ulaşabilirsiniz.
Renk Takibi
OpenMV Cam’inizi bir görüntüde aynı anda 16 renge kadar tespit etmek için kullanabilirsiniz (gerçekte 4’ten fazla bulmak istemezsiniz) ve her renk herhangi bir sayıda belirgin blob’a sahip olabilir. OpenMV Cam’iniz, her blob’un konumunu, boyutunu, merkez noktasını ve yönünü size bildirecektir. Renk takibi kullanarak OpenMV Cam’iniz, güneşi takip etme, çizgi izleme, hedef takibi gibi şeyler yapmak için programlanabilir ve çok daha fazlasını yapabilir. Video demosu burada.
İşaretçi Takibi
OpenMV Cam’inizi bağımsız renkler yerine renk gruplarını tespit etmek için kullanabilirsiniz. Bu, nesnelerin üzerine yerleştirilebilen renk işaretçileri (2 veya daha fazla renk etiketi) oluşturmanıza olanak tanır ve OpenMV Cam’iniz etiketli nesnelerin ne olduğunu anlamasını sağlar. Video demosu burada.
Yüz Tespiti
OpenMV Cam’inizle yüzleri (veya herhangi bir genel nesneyi) tespit edebilirsiniz. OpenMV Cam’iniz, genel nesne tespiti yapmak için Haar Cascade’leri işleyebilir ve yüzleri ve gözleri tespit etmek için yerleşik bir Frontal Yüz Cascade ve Göz Haar Cascade ile birlikte gelir. Video demosu burada.
Göz Takibi
OpenMV Cam’inizle birinin bakışını tespit etmek için Göz Takibi kullanabilirsiniz. Daha sonra, örneğin, bunu bir robotu kontrol etmek için kullanabilirsiniz. Göz Takibi, gözbebeğinin nereye baktığını tespit eder, görüntüde bir göz olup olmadığını tespit etmek yerine.
İnsan Tespiti
Görüş alanında bir kişinin olup olmadığını, yerleşik insan tespit cihazımız olan TensorFlow Lite modeli ile tespit edebilirsiniz. Video demosu burada.
Optik Akış
OpenMV Cam’inizin baktığı şeyin hareketini tespit etmek için Optik Akış kullanabilirsiniz. Örneğin, bir quad-kopterde Optik Akış kullanarak havada ne kadar stabil olduğunu belirleyebilirsiniz. Özelliğin videosunu burada izleyin.
QR Kod Tespiti/Çözümü
OpenMV Cam’inizi görüş alanındaki QR Kodları okumak için kullanabilirsiniz. QR Kod Tespiti/Çözümü ile çevredeki etiketleri okuyabilen akıllı robotlar yapabilirsiniz. Bu özelliğin videosunu burada görebilirsiniz.
Data Matrix Tespiti/Çözümü
OpenMV Cam H7 Plus, veri matrisli 2D barkodları da tespit edip çözebilir. Bu özelliğin videosunu burada görebilirsiniz.
Lineer Barkod Çözümü
OpenMV Cam H7 Plus, 1D lineer barkodları da çözebilir. Özellikle, EAN2, EAN5, EAN8, UPCE, ISBN10, UPCA, EAN13, ISBN13, I25, DATABAR, DARABAR_EXP, CODABAR, CODE39, CODE93 ve CODE128 barkodlarını çözebilir. Bu özelliğin videosunu burada görebilirsiniz.
AprilTag Takibi
Yukarıdaki QR Kodlardan daha iyi olan OpenMV Cam H7 Plus, AprilTag’leri de takip edebilir. AprilTag’ler, döndürme, ölçek, kayma ve aydınlatma değişikliklerine dayanıklı, son teknoloji fiducial işaretlerdir. Bu özelliğin videosunu burada izleyebilirsiniz.
Çizgi Tespiti
Sonsuz çizgi tespiti, OpenMV Cam’inizde neredeyse maksimum FPS’de hızlı bir şekilde yapılabilir. Ayrıca, sonsuz olmayan uzunlukta çizgi segmentlerini de bulabilirsiniz. Bu özelliğin videosunu burada görebilirsiniz. Ayrıca, görüntü üzerinde lineer regresyonlar çalıştırmayı destekliyoruz, bu da bu tür çizgi izleme uygulamaları için kullanılabilir DIY Robocar.
Daire Tespiti
OpenMV Cam H7 Plus’ı görüntüde daireleri kolayca tespit etmek için kullanabilirsiniz. Bunu videoda kendiniz görebilirsiniz.
Dikdörtgen Tespiti
OpenMV Cam H7 Plus, AprilTag kütüphanemizin dörtgen tespit kodunu kullanarak dikdörtgenleri de tespit edebilir. Videoyu burada izleyin.
Şablon Eşleştirme
OpenMV Cam’inizle, önceden kaydedilmiş bir görüntünün görünümde olduğunu tespit etmek için şablon eşleştirme kullanabilirsiniz. Örneğin, şablon eşleştirme, bir PCB üzerindeki fiducial’leri bulmak veya bir ekrandaki bilinen rakamları okumak için kullanılabilir.
Görüntü Yakalama
OpenMV Cam’inizi Grayscale/RGB565 BMP/JPG/PPM/PGM görüntülerini yakalamak için kullanabilirsiniz. Görüntülerin nasıl yakalandığını Python script’inizde doğrudan kontrol edebilirsiniz. En iyi yanı, makine görme işlevlerini yerine getirebilir ve/veya görüntüleri kaydetmeden önce çerçeveler üzerinde çizim yapabilirsiniz.
Video Kaydı
OpenMV Cam’inizi Grayscale/RGB565 MJPEG video veya GIF görüntüleri kaydetmek için kullanabilirsiniz (veya RAW video). Her bir video çerçevesinin nasıl kaydedileceğini Python script’inizde doğrudan kontrol edebilir ve video kaydının nasıl başlayıp biteceği üzerinde tam kontrol sahibi olabilirsiniz. Ve, görüntüleri yakalamada olduğu gibi, video çerçeveleri üzerinde makine görme işlevlerini yerine getirebilir ve/veya kaydetmeden önce çizim yapabilirsiniz.
Microcontroller’lar için TensorFlow Lite Desteği
TensorFlow Lite desteği, OpenMV Cam’inizde özel görüntü sınıflandırma ve segmentasyon modellerini çalıştırmanıza olanak tanır. TensorFlow Lite desteği ile görünümdeki karmaşık ilgi alanlarını kolayca sınıflandırabilir ve gördüğünüze göre I/O pinlerini kontrol edebilirsiniz. Daha fazla bilgi için TensorFlow modülüne bakın.
Pinout Diyagramı
Not
Yukarıdaki pinout diyagramının daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayın.
Boyutlar
Parça Listesi
- 1 x OpenMV Cam H7 Plus
- 2 x 8-Pin Dişi Header
- 1 x Micro-USB Kablo
- 1 x Delik Plakası
- 1 x Proto PCB Kartı
- 1 x Sağ Açı Sabitleme Plakası
- 4 x Destek Vida
- 4 x Somun
- 4 x Conta
Değerlendirmeler
Henüz değerlendirme yapılmadı.