Câmara inteligente c/ sensor de seguimento de objectos - Pixy2 CMUcam5

CARACTERÍSTICAS GERAIS:
- O Pixy2 detecta linhas, interseções e pequenos códigos de barras, destinados a robôs que seguem linhas
- Frame rate aprimorado - 60 quadros por segundo
- Algoritmos de rastreamento foram adicionados à detecção de objetos com base em cores
- Bibliotecas melhoradas e simplificadas para Arduino, Raspberry Pi e outros controladores
- Fonte de luz integrada
- Sistema de visão pequeno, rápido, fácil de usar, de baixo custo e prontamente disponível
- Aprende a detectar objetos que você ensina
- Conecta-se ao Arduino com cabo incluído. Também funciona com Raspberry Pi, BeagleBone e controladores similares
- Todas as bibliotecas para Arduino, Raspberry Pi, etc. são fornecidas
- C / C ++ e Python são suportados
- Comunica-se através de uma das várias interfaces: SPI, I2C, UART, USB ou saída analógica / digital
- O utilitário de configuração é executado no Windows, MacOS e Linux
- Todo software / firmware é open-source GNU-licensed
- Toda a documentação de hardware, incluindo esquemas, lista de materiais, layout de PCB, etc., é fornecida

CARACTERÍSTICAS TÉCNICAS:
- Tipo de lente: padrão M12
- Processador: NXP LPC4330, 204 MHz, dual core
- Sensor de imagem: Aptina MT9M114, resolução 1296 × 976 com processador de fluxo de imagem integrado
- Campo de visão da lente: 60 graus na horizontal, 40 graus na vertical
- Consumo de energia: 140 mA típico
- Entrada de energia: entrada USB (5V) ou entrada não regulada (6V a 10V)
- RAM: 264 K bytes
- Flash: 2M bytes
- Saídas de dados disponíveis: serial UART, SPI, I2C, USB, digital, analógico
- Dimensões: 1,5 ”x 1,65” x 0,6 ”
- Peso: 10 gramas
- Fonte de luz integrada, aproximadamente 20 lúmens

 

Esta câmera inteligente é capaz de aprender a detectar objectos que você ensine, apenas pressionando um botão. Além disso, o Pixy2 possui novos algoritmos que detectam e rastreiam linhas para uso com robôs que seguem linhas. Os novos algoritmos também podem detectar intersecções e "sinais de trânsito". Os sinais de trânsito podem dizer ao seu robô o que fazer, como virar à esquerda, virar à direita, desacelerar, etc.

 

Se você quiser que seu robô realize uma tarefa, como pegar num objecto, perseguir uma bola, localizar uma estação de carga, etc., e desejar que um único sensor ajude a realizar todas essas tarefas, a visão é o seu sensor. Os sensores de visão (imagem) são úteis porque são muito flexíveis. Com o algoritmo certo, um sensor de imagem pode detectar praticamente qualquer coisa. Mas há dois inconvenientes com os sensores de imagem: 1) eles produzem muitos dados, dezenas de megabytes por segundo e 2) o processamento dessa quantidade de dados pode sobrecarregar muitos processadores. E se o processador puder acompanhar os dados, muito do seu poder de processamento não estará disponível para outras tarefas.

 

 

O Pixy2 resolve esses problemas pareando um poderoso processador dedicado com o sensor de imagem. O Pixy2 processa imagens do sensor de imagem e envia apenas as informações úteis (por exemplo, dinossauro roxo detectado em x = 54, y = 103) para o seu microcontrolador. E isso acontece na taxa de quadros (60 Hz). As informações estão disponíveis em uma das várias interfaces: serial UART, SPI, I2C, USB ou saída digital / analógica. Portanto, seu Arduino ou outro microcontrolador pode falar facilmente com o Pixy2 e ainda ter bastante CPU disponível para outras tarefas.

 

 

- 60 quadros por segundo

O que significa “60 quadros por segundo”? Em suma, isso significa que o Pixy2 é rápido. O Pixy2 processa um quadro de imagem inteiro a cada 1/60 de segundo (16,7 milissegundos). Quer dizer que obtém uma actualização completa das posições de todos os objetos detectados a cada 16,7 ms. Nesse ritmo, é possível rastrear o caminho da queda / salto da bola. (Uma bola viajando a 64Km/h movimenta menos de 30 cm em 16,7 ms). Se o seu robô estiver executando a seguinte linha, seu robô normalmente moverá uma pequena fração de polegada entre os quadros.

 

- Parâmetros de cor

O Pixy2 usa um algoritmo de filtragem com base em cores para detectar objetos chamados de algoritmos Color Connected Components (CCC). Os métodos de filtragem baseados em cores são populares porque são rápidos, eficientes e relativamente robustos. A maioria de nós está familiarizada com RGB (vermelho, verde e azul) para representar cores. O Pixy2 calcula a cor (matiz) e a saturação de cada pixel RGB do sensor de imagem e usa-os como os principais parâmetros de filtragem. A matiz de um objeto permanece praticamente inalterado com mudanças na iluminação e na exposição. Alterações na iluminação e na exposição podem ter um efeito frustrante nos algoritmos de filtragem de cores, fazendo com que eles se quebrem. O algoritmo de filtragem do Pixy2 é robusto quando se trata de alterações de iluminação e exposição.

 

- 7 assinaturas de cores

O algoritmo CCC do Pixy2 lembra até 7 assinaturas de cores diferentes, o que significa que se você tiver 7 objetos diferentes com cores exclusivas, o algoritmo de filtragem de cores do Pixy2 não terá nenhum problema em identificá-los. Se precisar de mais de sete, você pode usar códigos de cores.

 

 

- PixyMon permite que você veja o que Pixy vê

PixyMon é um aplicativo que roda no Windows, MacOs e Linux. Ele permite que você veja o que Pixy vê, seja como vídeo bruto ou processado. Ele também permite que você configure seu Pixy, defina a porta de saída e gerencie as assinaturas de cores. PixyMon se comunica com Pixy através de um cabo mini USB padrão. O PixyMon é ótimo para depurar seu aplicativo.

 

 

- Suporte

Pixy pode facilmente se conectar a vários controladores diferentes, pois suporta várias opções de interface (serial UART, SPI, I2C, USB ou saída digital / analógica). Suporte Arduino, Raspberry Pi e BeagleBone