OpenMV Cam:Technischer Leitfaden zur Smart Vision-Kamera

Smart-Vision-Kameras sind Vision-Systeme mit eingebauten Bildsensoren, die Bilder erfassen und präzise elektrische Informationen erhalten. Anschließend generieren die Kameras eine Ereignisbeschreibung und treffen Entscheidungen basierend auf den digitalen Bildfiltern. OpenMV Cam ist ein Beispiel für eine intelligente Vision-Kamera. Aufgrund seiner Kommunikationsschnittstellen, E/A-Leitungen und niedrigen Kosten qualifiziert es sich als solches.

Bleiben Sie dabei, während wir mehr über das Kamerasystem erfahren.

Was ist openmv?

Ein OpenMV-Cam-Projekt macht die Vision von Maschinen für Lernende über eine kostengünstige, quelloffene und benutzerfreundliche Plattform zugänglich.

OpenMV-Kamera

Oft können Sie OpenMV Cam in Python3 programmieren. Darüber hinaus verfügt die Kamera über umfangreiche Bildverarbeitungs- und maschinelle Lernfunktionen. Zu den Funktionen gehören:

• GIF- und MJPEG-Videoaufzeichnung,
• AprilTags,
• QR- und Barcode-Decodierung,

(QR und Strichcode)

• Farbverfolgung,
• Keypoints-Deskriptoren und
• Gesichtserkennung.

Darüber hinaus verfügt eine OpenMV-Kamera basierend auf Qt-Erstellern über eine IDE (plattformübergreifend), die programmierbare Kameras verstärkt. Eine OpenMV-IDE funktioniert mit;

• Erstens, dem Benutzer zu ermöglichen, den Bildspeicher der Kamera anzuzeigen,
• Greifen Sie dann auf die Sensorsteuerung zu,
• Verwenden Sie schließlich ein BLE/WLAN/seriell über USB, um Fortschrittsskripte auf die Kamera hochzuladen.

Es verfügt auch über Tools, die Bilder verarbeiten, die dabei helfen, Schlüsselpunkte, Schwellenwerte, Tags usw. zu erstellen.

OpenMV Cam beschreibt

OpenMV-Ultraweitwinkelobjektiv

Definition

OpenMV Camera ist ein potentes Mikrocontroller-Board mit einer programmierbaren Kamera über MicroPython.

OpenMV CAM-Funktion

• Das Ausführen von Bildverarbeitungsalgorithmen auf der Kamera hilft dabei, Gesichter zu erkennen, Farben zu verfolgen usw.
• Außerdem verfügt es über eine eingebettete Funktionalität, die es einfach macht, I/O-Pins in der realen Welt zu steuern. Die Steuerung von I/O-Pins kann erfordern, dass Sie das Aufnehmen von Videos und Bildern von der Ausführung von Bildverarbeitungsalgorithmen oder externen Ereignissen auslösen.
• Anstatt die OpenMV-Kamera in C/C++ zu programmieren, können Sie dies auch in High-Level-MicroPython-Skripten tun. Auf diese Weise arbeiten Sie problemlos mit High-Level-Datenstrukturen und anspruchsvollen Ausgaben, die von Bildverarbeitungsalgorithmen generiert werden.

OpenMV Cam m7 beschreiben

Definition 

OpenMV Cam M7 ist auch ein kompaktes Mikrocontroller-Board mit geringem Stromverbrauch, das bei der Umsetzung der Nutzung von Bildverarbeitungsanwendungen in der realen Welt hilft.

Openmv cam m7-Funktion

Die OpenMV Intelligent M7 Cam Vision Kamera funktioniert ähnlich wie OpenMV Cam, d. h. sie erkennt Farben, verfolgt Gesichter usw.

Funktionen der OpenMV-Kamera

Einige Funktionen und Spezifikationen des OpenMV Cam Cortex M7-Prozessors umfassen:

• Erstens hat es einen 12-Bit-DAC-Modus und einen 12-Bit-ADC.
• Dann umfasst es zwei leistungsstarke 850-nm-IR-LEDs und eine RGB-LED.
• Drittens hat es zehn E/A-Pins. Von den zehn Pins gibt es PWM und Interrupts und drei I/O-Pins für die Servosteuerung. Der SPI-Bus kann daher mit bis zu 54 Mbs betrieben werden, was ein einfaches Streamen von Bilddaten ermöglicht.
• Der Ausgang des I/O-Pins beträgt 3,3 V, aber sie können 5 V nicht tolerieren.
• Außerdem läuft es mit 216 MHz mit 2 MB externem Flash und 512 KB RAM.
• Der Bildsensor (OV7725) kann 320 × 240 16-Bit- oder 640 × 480 8-Bit-Graustufenbilder bei 30 FPS erzeugen.
• Außerdem kann es über einen asynchronen seriellen Bus (TX/RX), CAN-Bus und I2C-Bus mit anderen Sensoren und Mikrocontrollern verbunden werden.
• Es hat eine standardmäßige M12-Objektivfassung mit einem 2,8-mm-Objektiv und einen microSD-Kartensteckplatz mit 100 Mbs Schreib-/Lesegeschwindigkeit. Sie können zusätzlich Expertenobjektive kaufen und diese mit der OpenMV Cam verknüpfen.
• Zu guter Letzt hat es einen USB mit voller Geschwindigkeit (bei 12 Mbs), der mit einem Computer verbunden ist. Wenn Sie also Ihre Kamera anschließen, erscheint sie wie ein USB-Flash-Laufwerk und ein virtueller COM-Anschluss.

Schnittstellenbibliothek

OpenMV verfügt über eine eingebaute Remote Python/Procedure Call (RPC)-Bibliothek, die die Verbindung der Kamera mit Geräten ermöglicht. Die elektronischen Geräte können von einem Mikrocontroller, z. B. Arduino, Raspberry Pi, einem Einplatinencomputer (SBC) oder einem Computer reichen.

Schnittstellenbibliothek (Remote-Python/Prozeduraufruf) Betrieb

Es funktioniert über:

• WLAN über ein Wi-Fi-Schild mit bis zu 12 Mbit/s
• Virtueller USB-COM-Port (VCP) bis zu 12 MB/s
• CAN-Bus bis zu 1 MB/s
• SPI-Bus bis zu 54 Mbit/s (Sie können auch 40 Mbit/s oder 80 Mbit/s mit kurzen Kabeln haben),
• I2C-Bus =1 Mbs (bei Verwendung von Pull-up-Widerständen) und
• UART (Async Serial) =7,5 Mbs.

Mit der RPC-Bibliothek können Sie auch problemlos JPG- oder RAW-Bilddaten streamen und Bildverarbeitungsergebnisse abrufen. Auch bei der Steuerung von Hardware auf niedrigerer Ebene, z. B. Motorantrieb, können Sie OpenMV verwenden, um einen anderen Mikrocontroller zu steuern.

Schließlich können Sie eine der folgenden Bibliotheken von OpenMV auswählen, um die Schnittstelle zu anderen Systemen zu ermöglichen.

Arduino-Schnittstellenbibliothek für I2C-, UART-, SPI- und CAN-Kommunikation

Funktionen

• CAN unterstützt über das CAN-Peripheriegerät auf dem ESP32 oder MCP2515 über SPI.
• Es funktioniert in allen Varianten von Arduino.

Verwenden der generischen Python-Schnittstelle auf SPI/I2C, Kvarser CAN, UART, Ethernet/Wi-Fi und USB VCP Comms

Es enthält den Python-Code, der eine OpenMV-Kamera mit Ihrem Linux- (oder Beaglebone/RaspberryPi), Mac- oder Windows-Computer verbindet.

BeagleBone

Weitere Funktionen

Es unterstützt Folgendes:

• SPI/I2C auf Linux-SBCs, z. B. Beaglebone/Raspberry Pi.
• Kvarser KANN unter Linux und Windows funktionieren.
• WLAN/Ethernet auf allen Systemen.
• USB VCP auf allen Systemen, da USBs direkt mit OpenMV Cams verbunden sind.
• TTL/RS485/RS422/RS232 UARTs auf allen Systemen.

Vorsichtsmaßnahmen für serielle Anschlüsse

Sie können das OpenMV Cam VCP öffnen und die Textzeilen der seriellen Schnittstelle mit dem folgenden Code lesen.

Glücklicherweise funktioniert der Code unter Linux, Mac oder Windows. Ändern Sie einfach den Namen des Ports so, dass er mit dem Namen des USB-VCP-Ports übereinstimmt. Die Cam-Anzeige erscheint unter Linux oder Mac als /dev/.

Hinweis;

Stellen Sie sicher, dass Sie die DTR-Leitung auf „false“ setzen, wenn Sie den Port des USB-VCP mit einer anderen Sprache/Serienbibliothek öffnen. Andernfalls kann die OpenMV-Kamera die gedruckte Ausgabe überlasten.

Anwendungen

OpenMV hat die folgenden Anwendungen;

• Linien- oder Kantenerkennung,
• Frame-Unterscheidung,
• Videoaufnahme,
• AprilTag-Tracking
• Multi-Blob-Farbverfolgung (bei der Erstellung von Farbgeneratoren für verschiedene Farbbereiche)
• Bilderfassung,
• Vorlagenabgleich,
• Formerkennung, z. B. Rechteck 
• Kreiserkennung,
• Lineare Barcode-Decodierung,
• Data-Matrix-Erkennung/-Decodierung,
• QR-Code-Erkennung/Decodierung,
• Optischer Fluss,
• TensorFlow Lite-Modelle für Mikrocontroller-Unterstützung, 
• Eye-Tracking
• Gesichtserkennung und

(Gesichtserkennung und -erkennung) 

• Markerverfolgung.

Schlussfolgerung

OpenMV hilft bei der Realisierung von Bildverarbeitungsfunktionen wie Gesichtserkennung, RAW-Videoaufzeichnung oder Erkennung von Farbcodes. Sein breites Anwendungsspektrum ergibt sich aus herausragenden Eigenschaften.

Wenn Sie mehr über Smart-Vision-Kameras, insbesondere OpenMV Cam, erfahren möchten, zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren.