OpenMV Cam :Guide technique sur la caméra Smart Vision

Les caméras de vision intelligentes sont des systèmes de vision avec des capteurs d'image intégrés qui capturent des images et obtiennent des informations électriques précises. Ensuite, les caméras génèrent une description de l'événement et prennent des décisions en fonction des filtres d'image numériques. OpenMV Cam est un exemple de caméra de vision intelligente. Il en est un en raison de ses interfaces de communication, de ses lignes d'E/S et de son faible coût.

Restez dans les parages pendant que nous en apprenons plus sur le système de caméra.

Qu'est-ce qu'openmv ?

Un projet de caméra OpenMV rend la vision des machines accessible aux apprenants via une plateforme peu coûteuse, open source et conviviale.

Caméra OpenMV

Souvent, vous pouvez programmer OpenMV Cam en Python3. De plus, la caméra dispose de fonctions étendues de traitement d'image et d'apprentissage automatique. Les fonctions incluent ;

• Enregistrement vidéo GIF et MJPEG,
• Balises d'avril
• Décodage QR et code-barres,

(QR et code-barres)

• Suivi des couleurs
• Descripteurs des points clés, et
• Détection de visage.

De plus, basée sur les créateurs de Qt, une caméra OpenMV a IDE (multiplateforme), renforçant les caméras programmables. Un IDE OpenMV fonctionne par :

• Tout d'abord, permettre à l'utilisateur de visualiser le tampon d'image de la caméra,
• Ensuite, accédez à ses commandes de capteur,
• Enfin, utilisez un BLE/Wi-Fi/série sur USB pour télécharger les scripts de progression sur la caméra.

Il dispose également d'outils de traitement d'images qui aident à produire des points clés, des seuils, des balises, etc.

OpenMV Cam décrit

Objectif ultra grand-angle OpenMV

Définition

OpenMV Camera est une puissante carte microcontrôleur avec une caméra programmable via MicroPython.

Fonction OpenMV CAM

• L'exécution d'algorithmes de vision artificielle sur la caméra permet de détecter les visages, de suivre les couleurs, etc.
• De plus, il dispose d'une fonctionnalité intégrée, ce qui facilite l'orientation des broches d'E/S dans le monde réel. Le contrôle des broches d'E/S peut nécessiter que vous déclenchiez la prise de vidéos et de photos de l'exécution d'algorithmes de vision industrielle ou d'événements externes.
• De plus, au lieu de programmer OpenMV Camera en C/C++, vous pouvez le faire dans des scripts MicroPython de haut niveau. De cette façon, vous travaillerez facilement avec des structures de données de haut niveau et des sorties sophistiquées générées à partir d'algorithmes de vision industrielle.

OpenMV Cam m7 description

Définition 

OpenMV Cam M7 est également une carte microcontrôleur compacte à faible consommation qui aide à mettre en œuvre l'utilisation d'applications de vision industrielle dans le monde réel.

Fonction Openmv cam m7

La caméra intelligente OpenMV M7 Cam Vision fonctionne de la même manière que OpenMV Cam, c'est-à-dire qu'elle détecte les couleurs, suit les visages, etc.

Caractéristiques de la caméra OpenMV

Certaines fonctionnalités et spécifications du processeur OpenMV Cam Cortex M7 incluent ;

• Tout d'abord, il dispose d'un mode DAC 12 bits et d'un ADC 12 bits.
• Ensuite, il comprend deux LED IR haute puissance de 850 nm et une LED RVB.
• Troisièmement, il a dix broches d'E/S. Sur les dix broches, il y a PWM et les interruptions et trois broches d'E/S pour l'asservissement. Le bus SPI peut donc fonctionner jusqu'à 54 Mbs, ce qui permet une diffusion facile des données d'image.
• La sortie de la broche d'E/S est de 3,3 V, mais elle ne peut pas tolérer 5 V.
• En outre, il fonctionne à 216 MHz avec 2 Mo de mémoire flash externe et 512 Ko de RAM.
• Le capteur d'image (OV7725) peut générer des images en niveaux de gris 320 × 240 16 bits ou 640 × 480 8 bits à 30 FPS.
• En outre, il peut s'interfacer avec d'autres capteurs et microcontrôleurs à l'aide d'un bus série asynchrone (TX/RX), d'un bus CAN et d'un bus I2C.
• Il dispose d'une monture d'objectif M12 standard avec un objectif de 2,8 mm et d'une prise pour carte microSD de 100 Mbs en écriture/lecture. Vous pouvez également acheter des objectifs experts et les lier à l'OpenMV Cam.
• Enfin, il dispose d'un port USB à pleine vitesse (à 12 Mbs) qui s'interface avec un ordinateur. Ainsi, lorsque vous branchez votre caméra, cela ressemblera à une clé USB et à un port COM virtuel.

Bibliothèque d'interfaces

OpenMV possède une bibliothèque Remote Python/Procedure Call (RPC) intégrée qui permet la connexion de la Cam aux appareils. Les appareils électroniques peuvent aller d'un microcontrôleur, par exemple Arduino, Raspberry Pi, un ordinateur à carte unique (SBC) ou un ordinateur.

Bibliothèque d'interface (Python distant/Appel de procédure) Opération

Cela fonctionne sur :

• Wi-Fi via un bouclier Wi-Fi jusqu'à 12 Mbs,
• Port COM virtuel USB (VCP) jusqu'à 12 Mbs,
• Bus CAN jusqu'à 1Mbs,
• Bus SPI jusqu'à 54Mbs (vous pouvez également avoir 40Mb/s ou 80Mb/s avec des fils courts),
• Bus I2C =1Mbs (lors de l'utilisation de résistances de rappel) et
• UART (série asynchrone) =7,5 Mbs.

Vous pouvez également diffuser facilement des données d'image JPG ou RAW et obtenir des résultats de traitement d'image à l'aide de la bibliothèque RPC. De plus, lors du contrôle de matériel de niveau inférieur, par exemple, la commande de moteur, vous pouvez utiliser OpenMV pour contrôler un microcontrôleur différent.

Enfin, vous pouvez choisir l'une des bibliothèques ci-dessous d'OpenMV pour permettre l'interfaçage avec d'autres systèmes.

Bibliothèque d'interface Arduino pour les communications I2C, UART, SPI et CAN

Fonctionnalités

• CAN prend en charge via le périphérique CAN sur l'ESP32 ou le MCP2515 via SPI.
• Cela fonctionne dans toutes les variantes d'Arduino.

Utilisation de l'interface Python générique sur les communications SPI/I2C, Kvarser CAN, UART, Ethernet/Wi-Fi et USB VCP

Il donne le code Python qui connecte une caméra OpenMV à votre ordinateur Linux (ou Beaglebone/RaspberryPi), Mac ou Windows.

BeagleBone

Autres fonctionnalités

Il prend en charge les éléments suivants :

• SPI/I2C sur les SBC Linux, par exemple, Beaglebone/Raspberry Pi.
• Kvarser PEUT fonctionner sous Linux et Windows.
• Wi-Fi/Ethernet sur tous les systèmes.
• USB VCP sur tous les systèmes puisque les USB se connectent directement aux OpenMV Cams.
• UART TTL/RS485/RS422/RS232 sur tous les systèmes.

Précautions pour les ports série

Vous pouvez ouvrir OpenMV Cam VCP et lire les lignes de texte du port série en utilisant le code ci-dessous.

Heureusement, le code fonctionne sous Linux, Mac ou Windows. Modifiez simplement le nom du port pour qu'il corresponde au nom du port USB VCP. L'affichage de la caméra apparaîtra sous la forme /dev/ sous Linux ou Mac.

Remarque ;

Assurez-vous de définir la ligne DTR sur false lors de l'ouverture du port du VCP USB avec une bibliothèque de langue/série différente. Si vous ne le faites pas, l'OpenMV Cam peut surcharger la sortie imprimée.

Applications

OpenMV a les applications suivantes :

• Détection de lignes ou de bords,
• Différenciation de trame,
• Enregistrement vidéo,
• Suivi AprilTag,
• Suivi des couleurs multi-blobs (pour créer des colorimètres de différentes gammes de couleurs),
• Capture d'image,
• Correspondance de modèle,
• Détection de forme, par exemple, rectangle, 
• Détection de cercle,
• Décodage de code-barres linéaire,
• Détection/décodage de matrice de données,
• Détection/décodage de code QR,
• Flux optique,
• Modèles TensorFlow Lite pour la prise en charge des microcontrôleurs 
• Suivi oculaire
• Détection des visages, et

(détection et reconnaissance de visage) 

• Suivi des marqueurs.

Conclusion

OpenMV aide à réaliser des fonctions de vision artificielle telles que la détection de visage, l'enregistrement vidéo RAW ou la détection de codes de couleur. Sa large gamme d'applications découle de ses caractéristiques exceptionnelles.

Si vous souhaitez en savoir plus sur les caméras de vision intelligente, en particulier OpenMV Cam, n'hésitez pas à nous contacter.