OpenMV Cam là một bo mạch vi điều khiển kích thước nhỏ, mức tiêu thụ điện năng thấp, cho phép bạn dễ dàng triển khai các ứng dụng sử dụng Machine Vision trong thế giới thực. Ngôn ngữ lập trình cho OpenMV Cam bằng Python(cụ thể là MicroPython) thay vì C/C ++. Điều này giúp dễ dàng xử lý các đầu ra phức tạp của thuật toán Machine Vision và làm việc với cấu trúc dữ liệu mức cao. Tuy nhiên, bạn vẫn có điều khiển OpenMV Cam và các chân I/O của nó bằng Python. Bạn có thể dễ dàng sử dụng tính năng chụp ảnh và quay video cũng như triển khai các thuật toán Machine Vision và điều khiến các chân I/O.

GIAO DIỆN KẾT NỐI & THƯ VIỆN

OpenMV Cam được tích hợp sẵn thư viện RPC (Remote Python / Procedure Call) giúp dễ dàng kết nối OpenMV Cam với máy tính của bạn, SBC (máy tính bảng đơn) như RaspberryPi hoặc Beaglebone hoặc vi điều khiển như Arduino hoặc ESP8266/32. Thư viện giao diện RPC hoạt động trên:

+ Async Serial (UART) - tốc độ lên tới 7,5 Mb / giây.

+ I2C Bus - với tốc độ lên đến 1 Mb / giây.

+ SPI Bus - với tốc độ lên đến 80 Mb / giây.

+ CAN Bus - với tốc độ lên đến 1 Mb / giây.

+ Cổng COM ảo USB (VCP) - lên đến 12 Mb / giây.

+ WiFi sử dụng WiFi Shield - với tốc độ lên đến 12 Mb / giây.

+ Thư viện giao diện Python chung cho USB và WiFi Comms

+ Cung cấp code Python để kết nối OpenMV Cam của bạn với máy tính Windows, Mac hoặc Linux (hoặc Raspberry Pi / Beaglebone, v.v.) với python được lập trình qua USB VCP hoặc Ethernet / WiFi (i.e. with sockets).

+ Thư viện giao diện Arduino cho I2C, SPI, CAN và UART Comms

+ Bộ xử lý STM32H743II ARM Cortex M7 tốc độ 480 MHz cùng với 32 MB SDRAM + 1 MB SRAM và 32 MB flash ngoài + 2 MB flash trong. Tất cả các chân I/O đều xuất ra 3.3V và chịu được mức điện áp 5V. Bộ xử lý có các giao diện I/O sau:

+ Giao diện USB Full Speed (12Mbs) 

+ Một khe cắm thẻ μSD có khả năng đọc/ghi 100Mbs

+ SPI với tốc độ lên tới 80Mbs cho phép bạn dễ dàng truyền dữ liệu hình ảnh ra khỏi hệ thống tới LCD, WiFi hoặc một bộ vi điều khiển khác.

+ ADC 12 bit và DAC 12 bit

+ Hai chân I/O để điều khiển servo.

+ Ngắt và PWM trên tất cả các chân I/O (có 10 chân I/O trên bo mạch).

+ 1 LED RGB và 2 LED IR 850nm công suất cao.

+ TensorFlow Lite để hỗ trợ vi điều khiển:

Hỗ trợ TensorFlow Lite cho phép bạn chạy các mô hình phân loại hình ảnh (image classification) và phân đoạn hình ảnh (image segmentation) có thể custom trên OpenMV Cam của bạn. Với sự hỗ trợ của TensorFlow Lite, bạn có thể dễ dàng phân loại các vùng quan tâm phức tạp( Complex Regions of Interest) trong chế độ View và điều khiển các chân I/O một cách trực quan.

+ Phát hiện chuyển động:

Bạn có thể sử dụng Tính năng về sự khác biệt giữa các khung hình trên OpenMV Cam của mình để phát hiện chuyển động trong một cảnh bằng cách xem những gì đã thay đổi giữa hai khung hình. Phát hiện chuyển động cho phép bạn sử dụng OpenMV Cam của mình cho các ứng dụng bảo mật.

+ Theo dõi màu sắc:

Bạn có thể sử dụng OpenMV Cam của mình để phát hiện tối đa 16 màu cùng một lúc trong một hình ảnh và mỗi màu có thể có bất kỳ số lượng đốm màu riêng biệt nào. Sau đó, OpenMV Cam của bạn sẽ cho bạn biết vị trí, kích thước, tâm và hướng của mỗi đốm màu. Sử dụng theo dõi màu sắc OpenMV Cam của bạn có thể được lập trình để thực hiện những việc như theo dõi mặt trời, theo dõi đường thẳng, theo dõi mục tiêu và nhiều hơn nữa.

+ Marker Tracking: 

Bạn có thể sử dụng OpenMV Cam của mình để phát hiện các nhóm màu thay vì các màu độc lập. Điều này cho phép bạn tạo các bộ tạo màu (2 hoặc nhiều thẻ màu) có thể được đặt trên các đối tượng cho phép OpenMV Cam của bạn hiểu các đối tượng được gắn thẻ là gì.

+ Phát hiện khuôn mặt:

Bạn có thể phát hiện Khuôn mặt bằng OpenMV Cam của mình (hoặc bất kỳ đối tượng chung nào). OpenMV Cam của bạn có thể xử lý Haar Cascade để phát hiện đối tượng chung và đi kèm với một Frontal Face Cascade và Eye Haar Cascade tích hợp sẵn để phát hiện khuôn mặt và mắt.

+ Eye Tracking:

Bạn có thể sử dụng Eye Tracking với OpenMV Cam của mình để phát hiện ánh nhìn của ai đó. Sau đó, bạn có thể sử dụng nó để điều khiển Robot. Theo dõi mắt phát hiện vị trí đồng tử đang nhìn so với phát hiện xem có con mắt nào trong hình ảnh hay không.

+ Phát hiện người:

Bạn có thể phát hiện xem có một người trong tầm quan sát hay không bằng cách sử dụng mô hình TensorFlow Lite để phát hiện người trong khu hình.

+ Optical Flow:

Bạn có thể sử dụng Optical Flow để phát hiện sự dịch chuyển của OpenMV Cam. Ví dụ: bạn có thể sử dụng Optical Flow trên một Quadcopter để xác định mức độ ổn định của nó trong không khí.

+ QR Code Detection/Decoding:

Bạn có thể sử dụng OpenMV Cam để đọc Mã QR trong tầm quan sát của nó. Với tính năng Phát hiện / Giải mã QR Code, bạn có thể tạo ra các Robot thông minh có thể đọc các nhãn(Label) trong môi trường.

+ Data Matrix Detection/Decoding: 

OpenMV Cam H7 cũng có thể phát hiện và giải mã Barcodes 2D.

+ Linear Barcode Decoding:

OpenMV Cam H7 cũng có thể giải mã Linear Barcodes 1D. Đặc biệt, nó có thể giải mã mã vạch EAN2, EAN5, EAN8, UPCE, ISBN10, UPCA, EAN13, ISBN13, I25, DATABAR, DARABAR_EXP, CODABAR, CODE39, CODE93 và CODE128.

+ Theo dõi AprilTag:

Thậm chí tốt hơn so với Mã QR ở trên, OpenMV Cam H7 cũng có thể theo dõi AprilTags ở 160x120 với tối đa khoảng 12 FPS( AprilTags are rotation, scale, shear, and lighting invariant state-of-the-art fidicual markers).

+ Line Detection:

Infinite Line Detection có thể được thực hiện nhanh chóng trên OpenMV Cam của bạn ở FPS gần tối đa. Và, bạn cũng có thể tìm thấy các đoạn thẳng có độ dài không vô hạn (Nnon-Infinite)

+ Circle Detection:

Bạn có thể sử dụng OpenMV Cam H7 để dễ dàng phát hiện các vòng tròn trong ảnh.

+ Rectangle Detection:

OpenMV Cam H7 cũng có thể phát hiện các hình chữ nhật bằng cách sử dụng mã phát hiện quad của thư viện AprilTag.

+ Template Matching:

Bạn có thể sử dụng đối sánh mẫu với OpenMV Cam của mình để phát hiện khi nào một hình ảnh đã dịch trước được lưu trong chế độ xem. Ví dụ, đối sánh mẫu có thể được sử dụng để tìm fiducials trên PCB hoặc đọc các chữ số đã biết trên màn hình.

+ Chụp ảnh:

Bạn có thể sử dụng OpenMV Cam để chụp ảnh lên tới 640x480 thang độ xám / RGB565 BMP / JPG / PPM / PGM. Bạn trực tiếp kiểm soát cách hình ảnh được chụp trong tập lệnh Python của mình. Hơn hết, bạn có thể định dạng trước các chức năng Machine Vision hoặc vẽ trên khung trước khi lưu chúng.

+ Quay video:

Bạn có thể sử dụng OpenMV Cam để ghi video hoặc ảnh GIF tối đa 640x480 Grayscale / RGB565 MJPEG (hoặc video RAW). Bạn trực tiếp kiểm soát cách từng khung video được ghi trong tập lệnh Python của mình và có toàn quyền kiểm soát cách bắt đầu và kết thúc quá trình quay video. Và, giống như chụp ảnh, bạn có thể định dạng trước các chức năng Machine Vision hoặc vẽ trên khung video trước khi lưu chúng.

- ARM® 32-bit Cortex®-M7 CPU

- w/ Double Precision FPU

- 480 MHz (1027 DMIPS)

- Core Mark Score: 2400 (compare w/ Raspberry Pi 2: 2340)

- 64KB Stack

- 256KB .DATA/.BSS/Heap

- 32MB Frame Buffer/Stack

- 512KB SDRAM Cache

- 256KB DMA Buffers

- 128KB Bootloader

- 16MB Embedded Flash Drive

- 1792KB Firmware

- Output/Input:3.3v/5v

- Power Consumption

      +  Idle - μSD Card 140mA @ 3.3V

      +  Active - No μSD Card 230mA @ 3.3V

      +  Active - μSD Card 240mA @ 3.3V

- Temperature Range

      + Storage -40°C to 125°C

      +  Operating -20°C to 70°C