Aperçu
Le module de reconnaissance visuelle Yahboom K210 est un module de reconnaissance visuelle AI pour le traitement d'images embarqué et l'inférence visuelle locale. Il est basé sur le Kendryte K210 (RISC-V 64 bits double cœur) avec une puissance de calcul équivalente à environ 1TOPS, et intègre une interface de port série pour se connecter à des contrôleurs tels que STM32, Raspberry Pi Pico, Arduino, Micro:bit, MSPM0 et PC.
Les ressources matérielles incluent une caméra 2MP (OV2640), un écran tactile capacitif LCD intégré de 2,0 pouces (320*240), des lumières RGB programmables, des boutons et un emplacement pour carte TF intégré (carte TF en option) pour stocker des données et des fichiers de modèle. Il prend en charge le code MicroPython open-source, la formation en un clic et la formation/exportation de modèles personnalisés au format kmodel.
Caractéristiques principales
- Puce AI Kendryte K210 : double cœur 64 bits RISC-V ; puissance de calcul équivalente à environ 1TOPS ; unités d'accélération matérielle intégrées (KPU/FPU/FFT)
- Caméra HD 2MP (OV2640) pour les tâches de reconnaissance visuelle AI
- 2.Écran tactile capacitif LCD de 0 pouces, résolution 320*240
- Communication série : transmettre les résultats de reconnaissance/données aux contrôleurs externes via le port série
- Fonctions visuelles AI présentées : reconnaissance de code QR, reconnaissance de code-barres, reconnaissance AprilTag, reconnaissance de chiffres manuscrits, reconnaissance de plaques d'immatriculation
- Fonctions liées à l'humain présentées : détection de visage, détection de caractéristiques faciales, reconnaissance de masque, reconnaissance faciale, reconnaissance du corps humain, reconnaissance de la paume (visage flouté dans les démos)
- Apprentissage autonome : reconnaissance d'objets, classification auto-apprenante, modèle d'auto-formation (support de plateforme de formation cloud montré)
- Reconnaissance des couleurs : reconnaissance de multiples couleurs ; suivi de ligne visuel pour les scénarios de patrouille de ligne
- Support de carte TF (options de package montrées : avec ou sans carte TF ; les cartes TF de mauvaise qualité peuvent être incompatibles)
- Connexion de données MicroUSB montrée pour la mise à jour du firmware en temps réel
- Support de montage : trous fixes ; compatible avec les trous de briques Lego ; supports de montage optionnels et accessoire PTZ électrique 2DOF montré
Spécifications
| Puce | Kendryte K210 |
| Processus | TSMC 28nm |
| CPU | RISC-V 64 bits double cœur |
| Puissance de calcul équivalente | Environ 1TOPS |
| Fréquence principale | Maximum 400MHz |
| Caméra | Caméra HD 2MP, OV2640 |
| Affichage | 2.0-inch écran tactile capacitif LCD |
| Résolution d'affichage | 320*240 |
| Taux de reconnaissance des images | QVGA@60fps; VGA@30fps |
| Interface embarquée | Interface de port série |
| Connexion réseau | Non supporté |
| Entraînement du modèle | Supporté |
| Cas de reconnaissance visuelle AI | 16 cas de reconnaissance visuelle AI |
| Consommation d'énergie / courant de travail | 0.8W / 0.16A |
| Taille | 57.3*41.2*17.4mm |
| Stockage | Emplacement pour carte TF à bord ; carte TF optionnelle pour stocker les données et les fichiers modèles |
Ce qui est inclus
- Module de vision K210
- Options de package montrées : Sans carte TF (les utilisateurs préparent la carte TF et le lecteur de carte) ou Avec carte TF (la liste d'expédition inclut une carte TF + un lecteur de carte)
Applications
- Projets de vision AI embarqués et prototypes de matériel intelligent
- Robots et voitures intelligentes nécessitant une sortie série des résultats de détection/reconnaissance
- Scénarios de suivi de ligne de couleur et de reconnaissance de blocs de couleur
- Utilisation de montage optionnelle : support fixe, support réglable en angle, support réglable en angle surélevé (1.2-9.5cm), et applications PTZ électriques 2DOF montrées
Pour des conseils sur la sélection de produits, le support d'intégration ou l'aide après-vente, contactez https://rcdrone.top/ ou envoyez un email à [email protected].
Tutoriels
Tutoriels du module de reconnaissance visuelle Yahboom K210
Détails

Apportez la vision IA de pointe aux projets embarqués avec un module Kendryte K210 qui combine une caméra 2MP, un écran tactile de 2,0 pouces et une sortie UART.

La carte compacte intègre la caméra, l'écran tactile LCD et les commandes embarquées pour un prototypage rapide et des démonstrations.

Choisissez un package avec ou sans carte TF, et ajoutez des supports ou un accessoire de panoramique-inclinaison 2DOF pour la robotique et les installations fixes.

Kendryte K210 offre une inférence locale rapide pour les tâches de vision en utilisant l'accélération intégrée (KPU/FPU/FFT) tout en maintenant une faible consommation d'énergie.


Une comparaison rapide aide à choisir entre le K210 et des options de performance supérieure basées sur les interfaces, la taille de l'écran et les cas d'utilisation pris en charge.



Les démos intégrées couvrent des tâches courantes de vision par ordinateur comme la numérisation de QR/barcodes, la détection d'AprilTag et la reconnaissance de caractères.

Les démos liées à l'humain incluent des fonctionnalités de détection et de suivi, avec des résultats transmis via le port série à un contrôleur externe.

Utilisez l'apprentissage autonome pour des objets personnalisés, puis étendez les projets avec des capacités de reconnaissance multi-couleurs et de suivi de ligne.

Un flux de travail guidé prend en charge la formation en un clic et l'exportation de modèles au format kmodel pour le déploiement sur le module.

L'écran tactile capacitif LCD prend en charge les interfaces utilisateur interactives, permettant des contrôles sur l'appareil, des vues d'état et des tableaux de bord simples.

Les principales caractéristiques matérielles incluent des LED RGB, des boutons, une mise à jour du firmware via MicroUSB, un stockage sur carte TF et des trous de montage compatibles avec les constructions de style Lego.

Connectez-vous à des contrôleurs populaires tels que STM32, Raspberry Pi Pico, Arduino et Micro:bit pour envoyer les résultats de reconnaissance via UART.


Les projets d'exemple vont des voitures contrôlées par QR et du suivi d'étiquettes à la reconnaissance de panneaux routiers et aux expériences de conduite autonome.

Une carte de la carte étiquetée facilite la localisation de la caméra, de l'emplacement TF, du MicroUSB, des boutons, des LED RGB et de l'en-tête de port série externe.

Yahboom fournit un guide de tutoriel en ligne pour le module de caméra AI K210 couvrant la configuration de MaixPy, l'utilisation de l'écran LCD et de la caméra, et la communication UART.

Le module de vision Yahboom K210 est livré avec des documents de tutoriel organisés et un code d'exemple MicroPython couvrant les modules de base, de vision AI et de communication.

Le parcours d'apprentissage du cours K210 couvre les bases des puces, la configuration de l'environnement de développement, les cas expérimentaux, l'opération GUI, les cas d'utilisation de la vision AI et les applications étendues.

Le module de vision Yahboom K210 et ses supports de montage sont fournis avec des dimensions détaillées en millimètres pour aider à planifier l'installation et l'ajustement.

Les dimensions du support réglable en angle et de la plateforme électrique 20DF aident à planifier l'espacement des trous de montage et l'ajustement global lors de l'installation.

La liste des paramètres de la puce K210 comprend des détails clés tels que la vitesse d'horloge de 400MHz (jusqu'à 600MHz), 8MB de SRAM, un processus de 28nm et des interfaces courantes incluant UART, SPI et I2C.

Le kit de module de reconnaissance de vision K210 comprend la carte, le câble micro USB, les fils de connexion, et en option la carte TF, le lecteur de carte et le support de montage selon le package.

Le kit de module de reconnaissance visuelle K210 comprend le module principal ainsi que des câbles de connexion, une carte TF et un lecteur, et des options de montage sur support ou PTZ pour l'installation.

Le module de vision K210 associe une caméra OV2640 à un écran tactile compact de 2,0 pouces pour la visualisation et le contrôle sur l'appareil.
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