O projeto CMUcam

Sensores de Visão de Cor Embarcados Programáveis de Código Aberto

Before the OpenMV Cam, there was the CMUcam. Beginning in 2000 at Carnegie Mellon University, the CMUcam line put real-time machine vision into a small, low-cost, low-power sensor – something a hobby robot or an 8-bit microcontroller could talk to over a plain serial port. Five generations followed over the next fourteen years, from the original CMUcam1 through to CMUcam5 (Pixy).

A OpenMV Cam surgiu diretamente dessa linhagem: a mesma ideia de um sensor de visão de código aberto e autossuficiente para sistemas embarcados, levada adiante para microcontroladores modernos e MicroPython. A conexão é direta – a experiência prática por trás das CMUcams posteriores foi diretamente para a construção da OpenMV Cam.

O site original, cmucam.org, ficou offline desde então. Estas páginas preservam suas visões gerais de câmeras, wikis e downloads para fins históricos, para que o trabalho não se perca. O texto é reproduzido a partir do site original com apenas pequenas correções.

Visão Geral

O objetivo do projeto CMUcam é fornecer capacidades simples de visão a pequenos sistemas embarcados na forma de um sensor inteligente. Os sensores de visão de cor embarcados, programáveis e de código aberto da CMUcam são sensores de baixo custo e baixo consumo para robôs móveis. Você pode usar os sistemas de visão da CMUcam para realizar muitos tipos diferentes de tarefas de processamento de visão em tempo real e embarcado.

CMUcam5 (Pixy) 2014

Small, fast, and teachable — the Kickstarter hit that carried the CMUcam name to pixycam.com.

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CMUcam4 2012

A Parallax Propeller-based, Arduino-shield-compatible tracking camera with a microSD card slot.

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CMUcam3 2007

An ARM7 fully programmable vision sensor — write custom C with the open-source CC3 library.

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CMUcam2 2003

Faster colour- and motion-tracking with servo control, image windowing, and analog video output.

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CMUcam1 2002

A low-cost, low-power serial vision sensor for mobile robots — tracks a colour blob at 17 frames per second.

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Agradecimentos

Este projeto foi apoiado pela generosidade do NASA Ames Intelligent Systems Program, Parallax, Lextronic, SparkFun e da Semiconductor Research Corporation. Este projeto é do Departamento de Engenharia Elétrica e de Computação, do The Robotics Institute (parte da School of Computer Science) e do Escritório de Pesquisa de Graduação da Carnegie Mellon University.