Каталог
 |
|
|
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 объём памяти, более быструю обработку, более высокую скорость распознавания и возможность интеграции большего количества визуальных алгоритмов.
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.
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 тёмной 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 распределённый источник белого света;
• Цветовые алгоритмы вашей программы не должны использоваться на фоне с аналогичным цветом. Например, зелёный теннисный мяч не следует ставить на зелёный ковёр;
• Избегайте похожих предметов. Например, оранжевый рядом с мячом для пинг-понга.
Спецификация:
• Процессор: Двухъядерный, 240 МГц;
• Камера: Omnivision ov7725;
• Разрешение камеры: 640x480 пикселей;
• Поле зрения: 90 градусов (диагональная линия);
• 2 светодиода подсветки и индикации действий;
• Размер: 32 х 32 х 12 мм (1,26 х 1,26 х 0,47 Дюйма);
• Вывод данных: UART / IIC порт;
• Электропитание: DC 3,3...5 В.
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
Схема подключения для I2C порта
Кроме того, датчик зрения также поддерживает обновления прошивки, а алгоритм визуального распознавания постоянно оптимизируется и обогащается.
Описание меток распознавания
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.
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
М-камера машинного зрения
В настоящее время в области STEAM наук и в сфере образования потребность в изучении искусственного интеллекта очень высока, но не хватает доступных учебных пособий.
Этот датчик - отличное решение и дополнение ваших проектов для платформы microbit и программного обеспечения MAKECODE в учебной программе STEAM, он значительно уменьшает сложность внедрения технологии визуального распознавания. Ваши ученики с удовольствием и интересом освоят настоящий искусственный интеллект и сосредоточатся на разработке своих новых роботов и приложений.
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 даёт роботу возможность автономного интеллекта.
Маленький датчик зрения может определять различные целевые объекты, такие как определение человека, сферы, цвета, дорожной карты, цифровой карты и так далее.
С помощью этого датчика робот может автономно запускать соответствующее поведение при столкновении со случайными событиями в окружающей среде и он обладает высоким уровнем искусственного интеллекта.
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.
Работа с датчиком зрения в программе MAKECODE ->
Уроки и проекты для датчика зрения ->
Идеи для твоих проектов ->
Видео работы с камерой
Видео: Камера + микробит
Видео: Игра для камеры + микробит
------------------
ЬКИЕ028:6768