Módulo de reconocimiento visual Yahboom K210 (1TOPS) con cámara OV2640 2MP & Pantalla táctil LCD de 2.0", UART
Módulo de reconocimiento visual Yahboom K210 (1TOPS) con cámara OV2640 2MP & Pantalla táctil LCD de 2.0", UART
Yahboom
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Descripción
El Módulo de Reconocimiento Visual Yahboom K210 es un módulo de reconocimiento visual AI para procesamiento de imágenes embebidas e inferencia visual local. Se basa en el Kendryte K210 (RISC-V de doble núcleo de 64 bits) con aproximadamente 1TOPS de potencia de cálculo equivalente, e integra una interfaz de puerto serie para conectarse a controladores como STM32, Raspberry Pi Pico, Arduino, Micro:bit, MSPM0 y PC.
Los recursos de hardware incluyen una cámara de 2MP (OV2640), una pantalla táctil capacitiva LCD de 2.0 pulgadas incorporada (320*240), luces RGB programables, botones y una ranura para tarjeta TF a bordo (tarjeta TF opcional) para almacenar datos y archivos de modelo. Soporta código MicroPython de código abierto, entrenamiento con un solo clic y entrenamiento/exportación de modelos personalizados en formato kmodel.
Características Clave
- Chip AI Kendryte K210: dual-core 64-bit RISC-V; aproximadamente 1TOPS de potencia de cálculo equivalente; unidades de aceleración de hardware integradas (KPU/FPU/FFT)
- Cámara HD de 2MP (OV2640) para tareas de reconocimiento visual AI
- 2.0 pulgadas LCD pantalla táctil capacitiva, resolución 320*240
- Comunicación serial: transmitir resultados/datos de reconocimiento a controladores externos a través del puerto serie
- Funciones visuales de IA mostradas: reconocimiento de código QR, reconocimiento de código de barras, reconocimiento de AprilTag, reconocimiento de dígitos manuscritos, reconocimiento de matrículas
- Funciones relacionadas con humanos mostradas: detección de rostros, detección de características faciales, reconocimiento de máscaras, reconocimiento facial, reconocimiento de cuerpos humanos, reconocimiento de palmas (el rostro en las demostraciones está difuminado)
- Aprendizaje autónomo: reconocimiento de objetos, clasificación de autoaprendizaje, modelo de autoentrenamiento (soporte de plataforma de entrenamiento en la nube mostrado)
- Reconocimiento de colores: reconocimiento de múltiples colores; seguimiento visual de línea para escenarios de patrullaje de línea
- Soporte para tarjeta TF (opciones de paquete mostradas: con o sin tarjeta TF; tarjetas TF de mala calidad pueden ser incompatibles)
- Conexión de datos MicroUSB mostrada para actualización de firmware en tiempo real
- Soporte de montaje: agujeros fijos; compatible con agujeros de ladrillos Lego; soportes de montaje opcionales y accesorio PTZ eléctrico 2DOF mostrado
Especificaciones
| Chip | Kendryte K210 |
| Proceso | TSMC 28nm |
| CPU | RISC-V de doble núcleo de 64 bits |
| Poder de computación equivalente | Alrededor de 1TOPS |
| Frecuencia principal | Máximo 400MHz |
| Cámara | Cámara HD de 2MP, OV2640 |
| Display | 2.0 pulgadas LCD pantalla táctil capacitiva |
| Resolución de pantalla | 320*240 |
| Tasa de reconocimiento | QVGA@60fps; VGA@30fps |
| Interfaz a bordo | Interfaz de puerto serie |
| Conexión de red | No soporta |
| Entrenamiento de modelo | Soporte |
| Casos de reconocimiento visual AI | 16 casos de reconocimiento visual AI |
| Consumo de energía / corriente de trabajo | 0.8W / 0.16A |
| Tamaño | 57.3*41.2*17.4mm |
| Almacenamiento | Slot para tarjeta TF a bordo; tarjeta TF opcional para almacenar datos y archivos de modelo |
Qué incluye
- Módulo de visión K210
- Opciones de paquete mostradas: Sin tarjeta TF (los usuarios preparan la tarjeta TF y el lector de tarjetas) o Con tarjeta TF (la lista de envío incluye una tarjeta TF + lector de tarjetas)
Aplicaciones
- Proyectos de visión AI embebidos y prototipos de hardware inteligente
- Robots y coches inteligentes que requieren salida en serie de resultados de detección/reconocimiento
- Escenarios de seguimiento de línea de color y reconocimiento de bloques de color
- Uso de montaje opcional: soporte fijo, soporte ajustable en ángulo, soporte ajustable en ángulo elevado (1.2-9.5cm), y aplicaciones de PTZ eléctrico de 2DOF mostradas
Para asesoramiento sobre selección de productos, soporte de integración o ayuda postventa, contacte https://rcdrone.top/ o envíe un correo electrónico a [email protected].
Tutoriales
Módulos de Reconocimiento Visual Yahboom K210 Tutoriales
Detalles
Traiga visión AI de borde a proyectos integrados con un módulo Kendryte K210 que combina una cámara de 2MP, una pantalla táctil de 2.0 pulgadas y salida UART.
La placa compacta integra la cámara, LCD táctil y controles a bordo para prototipos rápidos y demostraciones.
Elija un paquete con o sin tarjeta TF, y agregue soportes o un accesorio de inclinación y panorámica de 2DOF para robótica e instalaciones fijas.
Kendryte K210 ofrece inferencia local rápida para tareas de visión utilizando aceleración incorporada (KPU/FPU/FFT) mientras mantiene bajo el consumo de energía.
Una comparación rápida ayuda a elegir entre K210 y opciones de mayor rendimiento basadas en interfaces, tamaño de pantalla y casos de uso soportados.
Las demostraciones integradas cubren tareas comunes de visión por computadora como escaneo de QR/códigos de barras, detección de AprilTag y reconocimiento de caracteres.
Las demostraciones relacionadas con humanos incluyen características de detección y seguimiento, con resultados entregados a través del puerto serie a un controlador externo.
Utilice el aprendizaje autónomo para objetos personalizados, luego amplíe proyectos con reconocimiento de múltiples colores y capacidades de seguimiento de líneas.
Un flujo de trabajo guiado soporta entrenamiento con un clic y exportación de modelos en formato kmodel para implementación en el módulo.
La pantalla LCD táctil capacitiva soporta interfaces interactivas, habilitando controles en el dispositivo, vistas de estado y paneles de control simples.
Las características clave de hardware incluyen LEDs RGB, botones, actualización de firmware por MicroUSB, almacenamiento en tarjeta TF y orificios de montaje compatibles con construcciones estilo Lego.
Conéctese a controladores populares como STM32, Raspberry Pi Pico, Arduino y Micro:bit para enviar resultados de reconocimiento a través de UART.
Los proyectos de ejemplo van desde coches controlados por QR y seguimiento de etiquetas hasta reconocimiento de señales de tráfico y experimentos de conducción autónoma.
Un mapa de placa etiquetado facilita la localización de la cámara, la ranura TF, MicroUSB, botones, LEDs RGB y el conector de puerto serie externo.
Yahboom proporciona una guía de tutoriales en línea para el módulo de cámara AI K210 que cubre la configuración de MaixPy, el uso de LCD y cámara, y la comunicación UART.
El módulo de visión Yahboom K210 viene con documentos de tutorial organizados y código de ejemplo en MicroPython que cubre módulos básicos, de visión AI y de comunicación.
La ruta de aprendizaje del curso K210 cubre los conceptos básicos del chip, la configuración del entorno de desarrollo, casos experimentales, operación de GUI, casos de uso de visión AI y aplicaciones ampliadas.
El módulo de visión Yahboom K210 y sus soportes de montaje se proporcionan con dimensiones detalladas en milímetros para ayudar a planificar la instalación y el ajuste.
Las dimensiones del soporte ajustable en ángulo y de la plataforma eléctrica 20DF ayudan a planificar el espaciado de los agujeros de montaje y el ajuste general durante la instalación.
La lista de parámetros del chip K210 incluye detalles clave como velocidad de reloj de 400MHz (hasta 600MHz), 8MB de SRAM, proceso de 28nm y interfaces comunes que incluyen UART, SPI e I2C.
El kit del módulo de reconocimiento de visión K210 incluye la placa, cable micro USB, cables de conexión y tarjeta TF opcional, lector de tarjetas y soporte de montaje dependiendo del paquete.
El kit del módulo de reconocimiento de visión K210 incluye el módulo principal más cables de conexión, tarjeta TF y lector, y opciones de montaje en soporte o PTZ para la configuración.
El módulo de visión K210 combina una cámara OV2640 con una pantalla LCD táctil compacta de 2.0 pulgadas para visualización y control en el dispositivo.
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