CMUcam4#

La CMUcam4 è un sensore di visione artificiale embedded completamente programmabile. Il processore principale è il Parallax P8X32A (Propeller chip), collegato a un modulo sensore fotocamera CMOS OmniVision 9665. Per maggiori informazioni, consulta la wiki.
Funzionalità#
Completamente open source e riprogrammabile utilizzando il Propeller Tool
Compatibile con shield Arduino
con librerie di interfaccia di supporto e applicazioni demo per Arduino e BASIC Stamp
Sensore di colore VGA (640x480) RGB565/YUV655
Velocità di elaborazione delle immagini di 30 fotogrammi al secondo
Dump di immagini grezze tramite seriale o su scheda flash
risoluzione immagine (640:320:160:80)x(480:240:120:60)
Spazio colore RGB565/YUV655
Elaborazione dell’immagine a bordo (QQVGA 160x120)
Traccia blob di colore definiti dall’utente nello spazio colore RGB/YUV
Raccolta di dati di media, mediana, moda e deviazione standard – campionati da una risoluzione 40x120
Acquisizione di immagini segmentate (con soglia) per la visualizzazione del tracciamento (tramite seriale o su scheda flash)
risoluzione immagine 80x60
Spazio colore monocromatico
Generazione di istogrammi (fino a 128 intervalli) – campionati da una risoluzione 40x120
Ritaglio arbitrario dell’immagine (finestratura)
Slot per schede flash µSD/µSDHC con supporto completo del driver del file system FAT16/32
con manipolazione di directory e file
Interfacce I/O
Controller servo a due porte (pan e tilt con risoluzione di 1us a una frequenza di aggiornamento di 50 Hz)
I canali servo di Pan e/o Tilt possono essere configurati come GPIO
LED indicatore controllabile dall’utente (rosso) e LED di alimentazione (verde)
TTL UART (fino a 250,000 baud – 19,200 baud per impostazione predefinita)
Uscita video analogica in banda base monocromatica (NTSC/PAL) a risoluzione 160x120 per la visualizzazione del tracciamento (immagine segmentata (con soglia) con centroide del colore e sovrapposizione del riquadro di delimitazione a 30 FPS)
GUI della CMUcam4 per visualizzare le immagini sul PC
Scarica l’elenco delle funzionalità in formato PDF qui.
Ringraziamenti#
Questo progetto è stato supportato grazie alla generosità di Parallax, Lextronic, SparkFun e della Semiconductor Research Corporation. Proviene dal The Electrical and Computer Engineering Department e dall”Undergraduate Research Office della Carnegie Mellon University.