โครงการ CMUcam#

เซนเซอร์การมองเห็นสีแบบฝังตัวที่โปรแกรมได้แบบโอเพนซอร์ส

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).

OpenMV Cam เติบโตขึ้นโดยตรงจากสายวงศ์นั้น: แนวคิดเดียวกันของเซนเซอร์การมองเห็นแบบโอเพนซอร์สที่เป็นระบบในตัวเองสำหรับระบบฝังตัว ถูกส่งต่อไปยังไมโครคอนโทรลเลอร์สมัยใหม่และ MicroPython ความเชื่อมโยงนี้เป็นไปโดยตรง -- ประสบการณ์ลงมือทำที่อยู่เบื้องหลัง CMUcam รุ่นหลัง ๆ ได้ถูกนำไปใช้ในการสร้าง OpenMV Cam โดยตรง

เว็บไซต์ดั้งเดิม cmucam.org ได้ออฟไลน์ไปแล้ว หน้าเหล่านี้เก็บรักษาภาพรวมกล้อง วิกิ และดาวน์โหลดของมันไว้เพื่อวัตถุประสงค์ทางประวัติศาสตร์ เพื่อไม่ให้ผลงานสูญหาย ข้อความถูกทำซ้ำจากเว็บไซต์ดั้งเดิมโดยมีการทำความสะอาดเพียงเล็กน้อย

ภาพรวม#

เป้าหมายของโครงการ CMUcam คือการมอบความสามารถในการมองเห็นอย่างง่ายให้กับระบบฝังตัวขนาดเล็กในรูปแบบของเซนเซอร์อัจฉริยะ เซนเซอร์การมองเห็นสีแบบฝังตัวที่โปรแกรมได้แบบโอเพนซอร์สของ CMUcam เป็นเซนเซอร์ต้นทุนต่ำ พลังงานต่ำ สำหรับหุ่นยนต์เคลื่อนที่ คุณสามารถใช้ระบบการมองเห็น CMUcam เพื่อทำงานประมวลผลการมองเห็นแบบเรียลไทม์บนบอร์ดหลากหลายชนิด

CMUcam5 (Pixy)

CMUcam5 (Pixy) 2014

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

Explore →
CMUcam4

CMUcam4 2012

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

Explore →
CMUcam3

CMUcam3 2007

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

Explore →
CMUcam2

CMUcam2 2003

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

Explore →
CMUcam1

CMUcam1 2002

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

Explore →

กิตติกรรมประกาศ#

โครงการนี้ได้รับการสนับสนุนผ่านความเอื้อเฟื้อของโครงการ NASA Ames Intelligent Systems, Parallax, Lextronic, SparkFun และ Semiconductor Research Corporation โครงการนี้มาจาก ภาควิชาวิศวกรรมไฟฟ้าและคอมพิวเตอร์, The Robotics Institute (ส่วนหนึ่งของ School of Computer Science) และ สำนักงานวิจัยระดับปริญญาตรี ที่ Carnegie Mellon University