Проєкт CMUcam#

Програмовані вбудовані датчики кольорового зору з відкритим кодом

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 виріс безпосередньо з цієї лінійки: та сама ідея самодостатнього датчика зору з відкритим кодом для вбудованих систем, перенесена на сучасні мікроконтролери та MicroPython. Зв’язок прямий – практичний досвід, що стоїть за пізнішими CMUcam, пішов прямо на створення OpenMV Cam.

Оригінальний сайт cmucam.org з того часу став офлайн. Ці сторінки зберігають його огляди камер, вікі та завантаження для історичних цілей, щоб робота не була втрачена. Текст відтворено з оригінального сайту лише з незначним очищенням.

Огляд#

Мета проєкту CMUcam — надати прості можливості зору малим вбудованим системам у формі інтелектуального датчика. Програмовані вбудовані датчики кольорового зору CMUcam з відкритим кодом — це недорогі, малопотужні датчики для мобільних роботів. Ви можете використовувати системи зору CMUcam для виконання багатьох різних видів вбудованих завдань оброблення зображення в реальному часі.

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 →

Подяки#

Цей проєкт було підтримано завдяки щедрості програми NASA Ames Intelligent Systems Program, Parallax, Lextronic, SparkFun та Semiconductor Research Corporation. Цей проєкт створено Факультетом електротехніки та комп’ютерної інженерії, Інститутом робототехніки (частиною Школи комп’ютерних наук) та Відділом студентських досліджень в Університеті Карнегі-Меллона.