O projeto CMUcam

Sensores de Visão a Cores Programáveis Incorporados 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 autónomo e de código aberto para sistemas incorporados, levada para os microcontroladores modernos e para o MicroPython. A ligação é direta – a experiência prática por detrás das últimas CMUcams foi diretamente para a construção da OpenMV Cam.

O site original, cmucam.org, entretanto ficou offline. Estas páginas preservam as suas visões gerais das câmaras, wikis e transferências para fins históricos, para que o trabalho não se perca. O texto é reproduzido a partir do site original com apenas pequenas limpezas.

Visão Geral

O objetivo do projeto CMUcam é fornecer capacidades de visão simples a pequenos sistemas incorporados sob a forma de um sensor inteligente. Os sensores de visão a cores incorporados, programáveis e de código aberto CMUcam são sensores de baixo custo e baixo consumo para robôs móveis. Pode utilizar os sistemas de visão CMUcam para realizar muitos tipos diferentes de tarefas de processamento de visão a bordo, em tempo real.

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 através da generosidade do NASA Ames Intelligent Systems Program, da Parallax, Lextronic, SparkFun e da Semiconductor Research Corporation. Este projeto é do Departamento de Engenharia Elétrica e de Computadores, do The Robotics Institute (parte da School of Computer Science) e do Gabinete de Investigação de Licenciatura da Carnegie Mellon University.