Камера зрения. Подробное описание

Введение

Интернет вещей (IoT) и искусственный интеллект (ИИ) - это бурно развивающаяся область науки. Распознавание изображений является важной областью искусственного интеллекта. Как часть системы машинного зрения, распознавание изображений реализует визуальное взаимодействие робота, которое не может быть достигнуто посредством других сенсоров. Датчики зрения - это сердце машинных сенсорных систем. Визуальная функция дает роботу возможность автономного интеллекта. Небольшой датчик зрения MU использует модуль Lexin ESP32-WROOM-32. Модуль включает в себя ESP32 SoC, вспышку, прецизионные дискретные компоненты . Благодаря двухъядерному процессору с тактовой частотой 240 МГц ESP32-WROOM-32 предлагает больший объем памяти, более быструю обработку, более высокую скорость распознавания и возможность интеграции большего количества визуальных алгоритмов.
 CAM opisanie 1
 
Маленький датчик зрения может определять различные целевые объекты, такие как определение человека, сферы, цвета, дорожной карты, цифровой карты и так далее. Результат может быть выведен через UART и IIC порт. Датчик может обрабатывать информацию локально без сетевого подключения. С помощью этого датчика робот может автономно запускать соответствующее поведение при столкновении со случайными событиями в окружающей среде и обладает высоким уровнем искусственного интеллекта. Этот маленький датчик зрения отлично подойдет для обучения искусственному интеллекту, в учебной программе STEAM , как дополнение к изучению платформы microbit и программного обеспечения MAKECODE.
 
CAM opisanie 2
 
Высокопроизводительный процессор ESP32 в сочетании с собственной технологией распознавания изображений обеспечивает высокоточные и быстродействующие функции маленького датчика зрения MU. Модуль также может быть использован отдельно для поддержки связи с основными платами, что снижает сложность приложений технологии визуального распознавания. Датчик поддерживает режимы связи UART, IIC и WIFI. Этот маленький датчик зрения MU поможет вам в создании интеллектуальных приложений, например, интеллектуального робота. Кроме того, он может широко использоваться в интеллектуальных игрушках и других инструментах для обучения искусственному интеллекту. Распознавание изображений в значительной степени зависит от всех факторов окружающей среды, включая источник света, цвет, фон и т. д.
Чтобы получить более точный результат обнаружения, мы предлагаем:
  • Старайтесь избегать использования датчика зрения в темной комнате, под одним прямым освещением или к сильной задней подсветке (например, свет из окон)
  • Не направляйте камеру на источник яркого света
  • Не допускайте попадания яркого света или яркого солнечного света непосредственно на объекты, которые вы хотите обнаружить, чтобы избежать бликов
  • Избегайте использования цветных ламп, лучше всего использовать стабильный, равномерно распределенный источник белого света
  • Цветовые алгоритмы вашей программы не должны использоваться на фоне с аналогичным цветом. Например, зеленый теннисный мяч не следует ставить на зеленый ковер
  • Избегайте похожих предметов. Например, оранжевый рядом с мячом для пинг-понга.

Спецификация

  • Процессор: двухъядерный, 240 МГц
  • Камера: Omnivision ov7725
  • Разрешение камеры: 640x480
  • Поле зрения: 90 ° (диагональная линия)
  • 2 светодиода подсветки и индикации действий
  • Размер: 3,2 3,2 1,2 см / 1,26 1,26 0,47 ”
  • Вывод данных: UART / IIC порт
  • Электропитание: 3,3-5V

Обнаруживает следующие объекты:

  • силуэт человека (выше талии)
  • пинг-понг или теннисный мяч
  • 20 индивидуальных карт
  • Цвет
  • Передача изображений
  • WiFi (эта функция находится в стадии разработки)
  • Обнаружение движения (обнаружение движения руки сверху вниз, слева направо и т. д., без учета жестов)
  • Распознавание лиц
  • Распознавание
  • QR-кода

Распиновка

CAM opisanie raspin

CAM opisanie raspin2

Схема подключения для I2C порта

cam makecode 1

Кроме того, датчик зрения также поддерживает обновления прошивки, а алгоритм визуального распознавания постоянно оптимизируется и обогащается.

Описание меток распознавания

CAM opisanie black

Обнаружение мяча

 CAM opisanie ball

Обнаружение цвета

CAM opisanie color

Обнаружение карт

CAM opisanie map1

CAM opisanie map2

CAM opisanie map3

Протокол связи модуля

Формат протокола

  • START: начальный код, всегда 0xFF
  • LEN: длина, общее количество байтов от START до END
  • ADDR: адрес устройства. Диапазон: 0x60 ~ 0x63. 0x00 - широковещательный адрес, который может быть получен любым устройством
  • CMD: код команды / код ответа
  • ДАННЫЕ: данные
  • CHK: контрольная сумма, сумма всех байтов от START до DATA. Например: FF 08 60 01 20 03 8B ED, 8B - контрольная сумма, 0xFF + 0x08 + 0x60 + 0x01 + 0x20 + 0x03 = 0x8B
  • END: код конца, всегда 0xED

Установить адрес устройства

Установите адрес устройства датчика MU с помощью DIP-переключателя.

Установить режим вывода

Установите режим коммутации с помощью DIP-переключателя, см. Выбор режима вывода.

Проверка версии

Прочтите регистр PROTOCOL_VER и FIRMWARE_VER

Настройка оборудования

Установите аппаратные регистры в соответствии с фактическим применением и требованиями, в основном, включая регистры CAMERA_CONF1, LED1, LED2.

Настройка Vision

Алгоритм для каждого VISION_ID имеет свои регистры конфигурации. Установите VISION_ID перед настройкой параметров алгоритма.

CAM opisanie vision

Получить результаты через регистры

CAM opisanie rez

Список включенных алгоритмов видения

CAM opisanie enable

Данные о результатах обнаружения:

(1) ID: Vision ID

(2) num: количество результатов обнаружения [0 или 1]

(3) x: нормализованная горизонтальная координата центра [0 ... 100]

(4) y: нормализованная вертикальная координата центра [0 ... 100]

(5) ширина: нормализованная ширина объекта [0 ... 100]

(6) высота: нормализованная высота объекта [0 ... 100]

(7) этикетка: классификационный номер этикетки

CAM opisanie end




Рейтинг@Mail.ru

 

Первый Каталог - Предложения продавцов, каталог цен

Яндекс.Метрика