OpenMVCam H7 Plus – DFR0833

Nota introduttiva: OpenMV Cam H7 Plus verrà rifornito entro giugno 2024. OpenMV Cam è una piccola scheda microcontroller a basso consumo che consente di implementare facilmente applicazioni utilizzando la visione artificiale nel mondo reale. Programmi OpenMV Cam in script Python di alto livello (per gentile concessione del sistema operativo MicroPython) anziché in C/C++. Ciò semplifica la gestione dei complessi risultati degli algoritmi di visione artificiale e il lavoro con strutture dati di alto livello. Ma hai ancora il controllo totale sulla tua OpenMV Cam e sui suoi pin I/O in Python. Puoi facilmente scattare foto e registrare video su eventi esterni o eseguire algoritmi di visione artificiale per capire come controllare i pin I/O. Libreria di interfaccia: OpenMV Cam è dotata di una libreria RPC (Remote Python/Procedure Call) integrata che semplifica il collegamento di OpenMV Cam al computer, a un SBC (computer a scheda singola) come RaspberryPi o Beaglebone o a un microcontrollore come Arduino o ESP8266/32. La libreria di interfaccia RPC funziona su: Async Serial (UART) – fino a 7,5 Mb/s. Bus I2C – fino a 1 Mb/s. Bus SPI – fino a 80 Mb/s. CAN Bus – fino a 1 Mb/s. Porta COM virtuale USB (VCP): fino a 12 Mb/s. WiFi utilizzando WiFi Shield – fino a 12 Mb/s. OpenMV fornisce le seguenti librerie per interfacciare OpenMV Cam con altri sistemi indicati di seguito: Libreria di interfaccia Python generica per comunicazioni USB e WiFi Fornisce il codice Python per connettere OpenMV Cam a un computer Windows, Mac o Linux (o Raspberry Pi/Beaglebone, ecc.) con Python a livello di programmazione su USB VCP o Ethernet/WiFi (ovvero con socket). Libreria di interfaccia Arduino per comunicazioni I2C, SPI, CAN e UART Caratteristiche Il processore ARM Cortex M7 STM32H743II funziona a 480 MHz con 32 MB di SDRAM + 1 MB di SRAM e 32 MB di flash esterno + 2 MB di flash interno. Tutti i pin I/O emettono 3,3 V e tollerano 5 V. Il processore dispone delle seguenti interfacce I/O: Un’interfaccia USB a piena velocità (12 Mbs) per il computer. Un socket per scheda μSD con capacità di lettura/scrittura di 100 Mb. Un bus SPI che può funzionare fino a 80 Mb che consente di trasmettere facilmente i dati di immagine dal sistema allo schermo LCD, allo schermo WiFi o a un altro microcontrollore. Un ADC a 12 bit e un DAC a 12 bit Due pin I/O per il servocontrollo. Interrupt e PWM su tutti i pin I/O (sulla scheda sono presenti 10 pin I/O). Inoltre, un LED RGB e due LED IR da 850 nm ad alta potenza. Applicazioni Supporto TensorFlow Lite per microcontrollori Il supporto TensorFlow Lite ti consente di eseguire modelli personalizzati di classificazione e segmentazione delle immagini sulla tua OpenMV Cam. Con il supporto di TensorFlow Lite puoi classificare facilmente regioni complesse di interesse da visualizzare e controllare i pin I/O in base a ciò che vedi. Differenza fotogrammi Puoi utilizzare la Differenza fotogrammi sulla tua OpenMV Cam per rilevare il movimento in una scena osservando cosa è cambiato. La differenziazione dei fotogrammi ti consente di utilizzare la tua OpenMV Cam per applicazioni di sicurezza. Tracciamento del colore Puoi utilizzare OpenMV Cam per rilevare fino a 16 colori alla volta in un’immagine (realisticamente non vorresti mai trovarne più di 4) e ciascun colore può avere un numero qualsiasi di macchie distinte. La tua OpenMV Cam ti dirà quindi la posizione, la dimensione, il baricentro e l’orientamento di ciascun blob. Utilizzando il tracciamento del colore, la tua OpenMV Cam può essere programmata per eseguire operazioni come tracciare il sole, seguire la linea, tracciare il bersaglio e molto, molto, altro ancora. Tracciamento dei marcatori Puoi utilizzare OpenMV Cam per rilevare gruppi di colori anziché colori indipendenti. Ciò ti consente di creare creatori di colori (2 o più tag colore) che possono essere applicati sugli oggetti consentendo alla tua OpenMV Cam di capire quali sono gli oggetti taggati. Rilevamento volti Puoi rilevare i volti con la tua OpenMV Cam (o qualsiasi oggetto generico). La tua OpenMV Cam può elaborare Haar Cascades per eseguire il rilevamento di oggetti generici e viene fornita con Frontal Face Cascade e Eye Haar Cascade integrate per rilevare volti e occhi. Eye Tracking Puoi utilizzare Eye Tracking con la tua OpenMV Cam per rilevare lo sguardo di qualcuno. Puoi quindi, ad esempio, usarlo per controllare un robot. L’Eye Tracking rileva dove sta guardando la pupilla invece di rilevare se c’è un occhio nell’immagine. Rilevamento di persone Puoi rilevare se c’è una persona nel campo visivo utilizzando il nostro rilevatore di persone integrato modello TensorFlow Lite. Flusso ottico Puoi utilizzare il flusso ottico per rilevare la traslazione di ciò che sta guardando la tua OpenMV Cam. Ad esempio, puoi utilizzare il flusso ottico su un quadricottero per determinare quanto è stabile in aria. Rilevamento/decodifica del codice QR È possibile utilizzare OpenMV Cam per leggere i codici QR nel suo campo visivo. Con il rilevamento/decodifica del codice QR puoi creare robot intelligenti in grado di leggere le etichette nell’ambiente. Rilevamento/decodifica Data Matrix OpenMV Cam H7 può anche rilevare e decodificare anche codici a barre 2D Data Matrix. Decodifica codici a barre lineari OpenMV Cam H7 può anche decodificare codici a barre lineari 1D. In particolare, può decodificare codici a barre EAN2, EAN5, EAN8, UPCE, ISBN10, UPCA, EAN13, ISBN13, I25, DATABAR, DARABAR_EXP, CODABAR, CODE39, CODE93 e CODE128. Tracciamento AprilTag Ancora meglio dei codici QR sopra, OpenMV Cam H7 può anche tracciare AprilTag a 160×120 fino a circa 12 FPS. AprilTag sono marcatori fidicali all’avanguardia invarianti di rotazione, scala, taglio e illuminazione. Rilevamento della linea Il rilevamento della linea infinita può essere eseguito rapidamente sulla tua OpenMV Cam quasi al massimo FPS. Inoltre, puoi anche trovare segmenti di linea di lunghezza non infinita. Rilevamento dei cerchi È possibile utilizzare OpenMV Cam H7 per rilevare facilmente i cerchi nell’immagine. Rilevamento di rettangoli OpenMV Cam H7 può anche rilevare rettangoli utilizzando il codice di rilevamento quad della nostra libreria AprilTag. Corrispondenza del modello È possibile utilizzare la corrispondenza del modello con OpenMV Cam per rilevare quando è visualizzata un’immagine tradotta pre-salvata. Ad esempio, la corrispondenza dei modelli può essere utilizzata per trovare fiducial su un PCB o leggere cifre note su un display. Acquisizione immagine È possibile utilizzare OpenMV Cam per acquisire immagini fino a 640×480 in scala di grigi/RGB565 BMP/JPG/PPM/PGM. Puoi controllare direttamente il modo in cui le immagini vengono catturate nel tuo script Python. Meglio ancora, puoi eseguire funzioni di visione artificiale e/o disegnare sui fotogrammi prima di salvarli. Registrazione video È possibile utilizzare OpenMV Cam per registrare video MJPEG fino a 640×480 in scala di grigi/RGB565 o immagini GIF (o video RAW). Puoi controllare direttamente il modo in cui ogni fotogramma del video viene registrato nel tuo script Python e hai il controllo totale su come inizia e termina la registrazione del video. Inoltre, come quando si acquisiscono immagini, è possibile eseguire funzioni di visione artificiale e/o disegnare su fotogrammi video prima di salvarli. Specifiche CPU ARM® Cortex®-M7 a 32 bit con FPU a doppia precisione 480 MHz (1027 DMIPS) Punteggio Core Mark: 2400 (confrontare con Raspberry Pi 2: 2340) Stack da 64 KB 256 KB .DATA/.BSS/Heap 32 MB Buffer/stack frame 512 KB Cache SDRAM 256 KB Buffer DMA 128 KB Bootloader Unità flash incorporata da 16 MB 1792 KB Uscita/Ingresso firmware: 3,3 V/5 V Consumo energetico Inattivo – Nessuna scheda μSD 140 mA a 3,3 V Inattivo – Scheda μSD 140 mA a 3,3 V Attiva – Nessuna scheda μSD 230 mA a 3,3 V Attiva – Scheda μSD 240 mA a 3,3 V Intervallo di temperatura Conservazione Da -40°C a 125°C In funzione Da -20°C a 70°C Elenco di spedizione OpenMV Cam H7 Plus x1 Documenti Guida per l’utente