OpenMV 摄像头 H7 R2
OpenMV 摄像头 H7 R2
我们不再生产此版本的 OpenMV Cam。但是,我们将保留产品网页以用于文档目的。
请在此处查看 OpenMV Cam H7 R2 的后继产品OpenMV Cam RT 。
OpenMV Cam 是一款小型、低功耗的微控制器板,可让您在现实世界中使用机器视觉轻松实现应用程序。您可以使用高级 Python 脚本(由MicroPython操作系统提供)而不是 C/C++ 对 OpenMV Cam 进行编程。这使得处理机器视觉算法的复杂输出和使用高级数据结构变得更加容易。但是,您仍然可以在 Python 中完全控制 OpenMV Cam 及其 I/O 引脚。您可以轻松触发外部事件拍照和视频,或执行机器视觉算法来找出如何控制 I/O 引脚。
OpenMV 摄像头具有以下特点:
- STM32H743VI ARM Cortex M7 处理器以 480 MHz 运行,具有 1MB SRAM 和 2MB 闪存。所有 I/O 引脚输出 3.3V 并可承受 5V 电压。该处理器具有以下 I/O 接口:
- 连接计算机的全速 USB (12Mbs) 接口。插入时,您的 OpenMV Cam 将显示为虚拟 COM 端口和 USB 闪存驱动器。
- μSD 卡插槽能够进行 100Mbs 读/写,使您的 OpenMV Cam 能够拍照并轻松地从 μSD 卡中取出机器视觉资产。
- SPI 总线的运行速度高达 80Mbs,使您可以轻松地将图像数据从系统传输到 LCD 扩展板、WiFi 扩展板或其他微控制器。
- I2C 总线(高达 1Mb/s)、CAN 总线(高达 1Mb/s)和异步串行总线(TX/RX,高达 7.5Mb/s),用于与其他微控制器和传感器连接。
- 一个 12 位 ADC 和一个 12 位 DAC。
- 三个 I/O 引脚用于伺服控制。
- 所有 I/O 引脚上都有中断和 PWM(板上有 10 个 I/O 引脚)。
- 并且,一个 RGB LED 和两个高功率 850nm IR LED。
- 可拆卸的相机模块系统允许 OpenMV Cam H7 与不同的传感器连接:
- OpenMV Cam H7 配备MT9M114图像传感器,当分辨率高于 320x240 时,能够以 40 FPS 拍摄 640x480 8 位灰度图像或 640x480 8 位 BAYER 图像,当分辨率低于 320x240 时,能够以 80 FPS 拍摄。大多数简单的算法在 QVGA (320x240) 及以下分辨率下的运行速度为 40-80 FPS。您的图像传感器在标准 M12 镜头接口上配备了 2.1 毫米镜头。如果您想在图像传感器上使用更专业的镜头,您可以轻松购买并自行安装。
- 对于专业机器视觉应用,您可以购买我们的全局快门相机模块。
- 对于热机器视觉应用,您可以购买我们的FLIR Lepton 适配器模块。
- 与 3.7V 锂聚合物电池兼容的锂聚合物电池连接器,通常在网上出售,供机器人爱好者应用。
有关 OpenMV Cam 的更多信息,请参阅我们的文档。
接口库
OpenMV Cam 内置了 RPC(远程 Python/过程调用)库,可以轻松将 OpenMV Cam 连接到您的计算机、SBC(单板计算机)(如 RaspberryPi 或 Beaglebone)或微控制器(如 Arduino)或 ESP8266/32。 RPC 接口库的工作原理:
- 异步串行 (UART) - 向上 7.5 Mb/秒。
- I2C 总线 - 最多 1 兆比特/秒。
- SPI 总线 - 速度高达80 Mb/s 。
- CAN 总线 - 最多 1 兆比特/秒。
- USB 虚拟 COM 端口 (VCP) - 高达 12 MB/秒。
- 无线网络使用 无线盾 - 最多可达 12 MB/秒。
借助 RPC 库,您可以轻松获取图像处理结果、流式传输 RAW 或 JPG 图像数据,或者让 OpenMV Cam 控制另一个微控制器以实现较低级别的硬件控制,例如驱动电机。
OpenMV 提供以下库,用于将 OpenMV Cam 连接到以下其他系统:
-
用于 USB 和 WiFi 通信的通用 Python 接口库
- 提供 Python 代码,用于使用 Python 通过 USB VCP 或以太网/WiFi(即使用套接字)以编程方式将 OpenMV Cam 连接到 Windows、Mac 或 Linux 计算机(或 RaspberryPi/Beaglebone 等)。
- 用于 I2C、SPI、CAN 和 UART 通信的 Arduino 接口库
应用领域
OpenMV Cam 目前可用于以下用途(将来会更多):
- 用于微控制器支持的 TensorFlow Lite
- TensorFlow Lite 支持让您可以在 OpenMV Cam 上运行自定义图像分类和分割模型。借助 TensorFlow Lite 支持,您可以根据所看到的内容轻松对视图中感兴趣的复杂区域进行分类并控制 I/O 引脚。 请参阅 TensorFlow 模块了解更多信息。
- OpenMV Cam 具有Edge Impulse集成功能,可在云中轻松训练 TensorFlow Lite 模型。使用 OpenMV IDE 和 Edge Impulse,您可以在15分钟内轻松训练模型! 这是一个视频,展示了它是如何工作的。
- 帧差分
- 您可以在 OpenMV Cam 上使用帧差分功能,通过查看发生的变化来检测场景中的运动。帧差分允许您将 OpenMV Cam 用于安全应用。请在此处查看该功能的视频。
- 颜色追踪
- 您可以使用 OpenMV Cam 一次检测图像中最多 16 种颜色(实际上您永远不想找到超过 4 种颜色),并且每种颜色可以有任意数量的不同斑点。然后,您的 OpenMV Cam 将告诉您每个斑点的位置、大小、质心和方向。使用颜色跟踪,您的 OpenMV Cam 可以被编程来执行诸如跟踪太阳、线路跟踪、目标跟踪等等的任务。视频演示在这里。
- 标记追踪
- 您可以使用 OpenMV Cam 来检测颜色组而不是独立的颜色。这允许您创建颜色生成器(2 个或更多颜色标签),可以将其放置在对象上,从而使您的 OpenMV Cam 能够了解标记的对象是什么。视频演示在这里。
- 人脸检测
- 您可以使用 OpenMV Cam(或任何通用对象)检测面部。您的 OpenMV Cam 可以处理 Haar Cascade 来进行通用对象检测,并配有内置的 Frontal Face Cascade 和 Eye Haar Cascade 来检测面部和眼睛。 视频演示在这里。
- 眼动追踪
- 您可以将眼动追踪与 OpenMV Cam 结合使用来检测某人的目光。例如,您可以用它来控制机器人。眼动追踪检测瞳孔正在注视的位置,而不是检测图像中是否有眼睛。
- 人员检测
- 您可以使用我们内置的人物检测器 TensorFlow Lite 模型检测视野中是否有人。 视频演示在这里。
- 光流
- 您可以使用光流来检测 OpenMV 摄像头正在查看的内容的翻译。例如,您可以在四轴飞行器上使用光流来确定其在空气中的稳定性。请在此处查看该功能的视频。
- QR码检测/解码
- 您可以使用 OpenMV Cam 读取其视野中的 QR 码。通过 QR 码检测/解码,您可以制造可以读取环境中标签的智能机器人。您可以在此处观看我们有关此功能的视频。
- 数据矩阵检测/解码
- OpenMV Cam H 7 还可以检测和解码数据矩阵二维条码。您可以在此处观看我们有关此功能的视频。
- 线性条码解码
- OpenMV Cam H 7 还可以解码一维线性条形码。特别是,它可以解码 EAN2、EAN5、EAN8、UPCE、ISBN10、UPCA、EAN13、ISBN13、I25、DATABAR、DARABAR_EXP、CODABAR、CODE39、CODE93 和 CODE128 条码。您可以在此处观看我们有关此功能的视频。
- 四月标签追踪
- 甚至比上面的 QR 码更好,OpenMV Cam H 7 还可以以 160x120 的分辨率、高达约 12 FPS 的速度跟踪 AprilTags。 AprilTags 是旋转、缩放、剪切和光照不变的最先进的基准标记。我们在这里有一个关于此功能的视频。
- 线路检测
- 您可以在 OpenMV Cam 上以接近最大 FPS 的速度快速完成无限线检测。而且,您还可以找到非无限长度的线段。您可以在此处观看我们有关此功能的视频。此外,我们支持在图像上运行线性回归,以便在像这个DIY Robo car这样的线路跟踪应用中使用。
- 圆检测
- 您可以使用 OpenMV Cam H7 轻松检测图像中的圆圈。观看此视频,亲自观看。
- 矩形检测
- OpenMV Cam H 7 还可以使用我们的 AprilTag 库的四边形检测器代码来检测矩形。 在这里查看视频。
- 模板匹配
- 您可以使用与 OpenMV Cam 匹配的模板来检测翻译后的预保存图像何时出现在视图中。例如,模板匹配可用于查找 PCB 上的基准点或读取显示器上的已知数字。
- 图像捕捉
- 您可以使用 OpenMV Cam 捕获高达 640x480灰度/ RGB565 BMP/JPG/PPM/PGM 图像。您可以直接控制如何在 Python 脚本中捕获图像。最重要的是,您可以在保存帧之前执行机器视觉功能和/或在帧上绘图。
- 视频录制
- 您可以使用 OpenMV Cam 录制高达 640x480 灰度/RGB565 MJPEG 视频或 GIF 图像( 或 RAW 视频)。您可以直接控制 Python 脚本中每一帧视频的录制方式,并完全控制视频录制的开始和结束方式。而且,与捕获图像一样,您可以在保存视频帧之前执行机器视觉功能和/或在视频帧上绘图。
最后,所有上述功能都可以在您自己的自定义应用程序中与 I/O 引脚控制一起混合和匹配,以与现实世界对话。
引脚排列
原理图和数据表
- OpenMV Cam H7 数据表 (.pdf)
- OpenMV 凸轮底座原理图 (.pdf)
- OpenMV 凸轮 MT9M114 原理图 (.pdf)
- 处理器数据表:STM32H743VI (.pdf)
- 相机数据表:MT9M114 (.pdf)
- 稳压器数据表:PAM2305AAB330 (.pdf)
方面
规格
处理器 | ARM® 32 位 Cortex®-M7 CPU 带双精度 FPU 480 MHz (1027 DMIPS) 核心分数:2400 (与 Raspberry Pi 2 比较:2340) |
内存布局 |
64KB堆栈 |
闪存布局 | 128KB 引导加载程序 128KB嵌入式闪存驱动器 1792KB 固件 (共 2MB) |
支持的图像格式 | 灰度 RGB565 JPEG(和拜耳/YUV422 ) |
支持的最大分辨率 |
灰度:640x480 及以下 |
镜头信息 | 焦距:2.1mm 光圈:F2.0 规格:1/6" 高频视场 = 60.7°,垂直视场 = 47.5° 安装座:M12*0.5 红外截止滤光片:650nm(可拆卸) |
电气信息 | 所有引脚均可耐受 5V 电压,输出为 3.3V。所有引脚均可吸收或提供高达 25mA 的电流。 P6 在 ADC 或 DAC 模式下不耐受 5V。所有引脚之间总共可灌入或拉出高达 120mA 的电流。 VIN 可以在 3.6V 和 5V 之间。请勿从 OpenMV Cam 的 3.3V 电源轨汲取超过 250mA 的电流。 |
重量 | 19克 |
长度 | 45毫米 |
宽度 | 36毫米 |
高度 | 30毫米 |
能量消耗
空闲 - 无 μSD 卡 | [email protected] |
空闲 - μSD 卡 | [email protected] |
活动 - 无 μSD 卡 | [email protected] |
主动式 - μSD 卡 | [email protected] |
温度范围
贮存 | -40°C 至 125°C |
操作 | -20°C 至 70°C |
运输信息
原产地 | 中国 |
海关编码 | 854290 |
维特 | 16.0克 |