Sensor de Imagen Pixy 2 CMUcam5

Sensor de Imagen Pixy 2 CMUcam5

El Sensor de Image Charmed Labs Pixy 2 CMUcam5 es más pequeño, más rápido y más capaz que el Pixy original. Al igual que su predecesor, Pixy2 puede aprender a detectar objetos con solo presionar un botón. Además, Pixy2 tiene nuevos algoritmos que detectan y rastrean líneas para usar con robots de seguimiento de línea. Los nuevos algoritmos también pueden detectar intersecciones y "señales de tráfico". Las señales de tráfico pueden decirle a su robot qué hacer, como girar a la izquierda, girar a la derecha, reducir la velocidad, etc.

Si desea que su robot realice una tarea como recoger un objeto, perseguir una pelota, ubicar una estación de carga, etc., y desea un solo sensor para ayudar a realizar todas estas tareas, la visión es su carta de triunfo. Los sensores de Vision (Imagen) son útiles porque son muy flexibles. Con el algoritmo correcto, un Sensor de Imagen puede detectar casi cualquier cosa. Pero hay dos desventajas con los sensores de imagen: producen una gran cantidad de datos, decenas de megabytes por segundo, y procesar esa cantidad de datos puede afectar a muchos procesadores. Y si el procesador puede mantenerse al día con los datos, gran parte de su poder de procesamiento no estará disponible para otras tareas.

El Pixy2 resuelve estos problemas emparejando un potente procesador con el sensor de imagen. Pixy2 procesa imágenes del sensor de imagen y envía solo información útil (p. ej., dinosaurio púrpura detectado en x=54, y=103) a su microcontrolador. La información está disponible a través de una de varias interfaces: UART serie, SPI, I2C, USB o salida digital/analógica. Por lo tanto, su Arduino u otro microcontrolador puede comunicarse fácilmente con Pixy2 y aún así tener suficiente CPU disponible para otras tareas.

60 Fotogramas por Segundo

¿Qué significa "60 fotogramas por segundo"? Significa que Pixy2 es rápido. Pixy2 representa un fotograma completo cada 1/60 de segundo (16,7 milisegundos). Esto significa que obtiene una actualización completa de las posiciones de todos los objetos detectados cada 16,7 ms. A este ritmo, es posible seguir la trayectoria de la bola que cae o rueda.

Dinosaurios Morados (Y Otras Cosas)

Pixy2 utiliza un algoritmo de filtrado basado en el color para detectar objetos denominado algoritmo de componentes conectados por color (CCC). Los métodos de filtrado basados ​​en colores son populares porque son rápidos, eficientes y relativamente robustos. La mayoría de nosotros estamos familiarizados con RGB (Rojo, Verde y Azul) para representar colores. Pixy2 calcula el color (tono) y la saturación de los píxeles RGB de cada sensor de imagen y los utiliza como parámetros de filtrado principales. El tono de un objeto permanece prácticamente sin cambios con los cambios en la iluminación y la exposición. Los cambios en la iluminación y la exposición pueden tener un efecto frustrante en los algoritmos de filtrado de color y hacer que se rompan. El algoritmo de filtrado de Pixy2 es sólido cuando se trata de cambios de iluminación y exposición.

Siete Posibilidades

El algoritmo CCC de Pixy2 recuerda hasta 7 posibilidades de color diferentes, lo que significa que si tienes 7 objetos diferentes con colores únicos, el algoritmo de filtrado de color de Pixy2 no tendrás problema en identificarlos.

PixyMon te Permite ver lo que ve Pixy

PixyMon es una aplicación que se ejecuta en Windows, MacOs y Linux. Te permite ver lo que ve Pixy. También te permite configurar tu Pixy, configurar el puerto de salida y administrar los colores. PixyMon se comunica con Pixy a través de un cable MiniUSB estándar.

Compatibilidad con el Controlador

El Pixy se puede conectar fácilmente a muchos controladores diferentes porque admite varias opciones de interfaz (UART serie, SPI, I2C, USB o salida digital/analógica), pero el Pixy comenzó con Arduinos. Recientemente se ha agregado soporte para Arduino Due, Raspberry Pi y BeagleBone Black.

Características:

• Nuevas Funciones Añadidas a Pixy2:

• Pixy2 detecta líneas, intersecciones y códigos de barras pequeños, destinados a robots que siguen líneas;
• Velocidad de fotogramas mejorada: 60 fotogramas por segundo;
• Algoritmos de seguimiento agregados a la detección basada en objetos de color;
• Bibliotecas mejoradas y simplificadas para Arduino, Raspberry Pi y otros controladores;
• Fuente de luz integrada.

• Funciones de Duendecillo:

• Sistema de visión pequeño, rápido, fácil de usar, de bajo costo y fácilmente disponible;
• Aprende a detectar objetos;
• Se conecta a Arduino con el cable incluido. También funciona con Raspberry Pi, BeagleBone y controladores similares;
• Todas las bibliotecas para Arduino, Raspberry Pi, etc. se proporcionan;
• C/C++ y Python son compatibles;
• Se comunica a través de una de varias interfaces: SPI, I2C, UART, USB o salida analógica/digital;
• La utilidad de configuración se ejecuta en Windows, MacOS y Linux;
• Todo el software/firmware tiene licencia de GNU Open Source;
• Se proporciona toda la documentación del hardware, incluidos esquemas, lista de materiales, PCB, etc.

Especificaciones:

• Tipo de lente: M12 estándar;
• Procesador: NXP LPC4330, 204 MHz, doble núcleo;
• Sensor de imagen: Aptina MT9M114, resolución de 1296x976 con procesador de flujo de imágenes integrado;
• Lente Campo de visión: 60 grados horizontales, 40 grados verticales;
• Consumo de energía: 140 mA típico;
• Entrada de energía: Entrada USB (5V) o entrada no regulada (6V a 10V);
• RAM: 264 KBytes;
• Flash: 2 MBytes;
• Salidas de datos disponibles: UART serie, SPI, I2C, USB, Digital, Analógico;
• Dimensiones: 1,5"x1.65"x0.6";
• Peso: 10 gramos;
• Fuente de luz integrada, aproximadamente 20 lúmenes.

Incluye:

• 1x Sensor de Imagen Pixy 2 CMUcam5.