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[资料] 【国外开源】STM32 机器人视觉摄像机OpenMV Cam设计(硬件+固件源码
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 楼主 | 发布于 2018-08-15 | 只看楼主
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【国外开源】STM32 机器人视觉摄像机OpenMV Cam设计(硬件+固件源码等)

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技术交流群:124545085 

OpenMV Cam概述:
OpenMV项目旨在通过开发开源的低成本机器视觉摄像机,为业余爱好者和制造商提供机器视觉。OpenMV项目于2015年成功通过Kickstarter资助。第一代OpenMV摄像机基于STM的STM32F ARM Cortex-M MCU和Omnivision OV7725传感器。OpenMV摄像机可以在Python3中进行编程,并附有大量的图像处理功能,如面部检测和跟踪,关键点描述符,彩色斑点跟踪,QR和条形码支持,AprilTags,GIF和MJPEG记录等等。

OpenMV摄像机板内置RGB和红外LED,用于编程和视频流的USB FS,uSD插座和I / O头,可以分解PWM,UART,SPI和I2C。此外,OpenMV还支持使用诸如WiFi,BLE,Thermal(FIR)和LCD屏蔽等I / O头的扩展模块(屏蔽)。

OpenMV配备了专门用于支持OpenMV摄像机的跨平台IDE(基于QT创建者)。IDE允许查看帧缓冲区,访问传感器控制,上传脚本并通过串行通过USB(或WiFi / BLE(如果可用))在相机上运行它们。

STM32 机器人视觉摄像机OpenMV Cam实物截图:



STM32 机器人视觉摄像机OpenMV Cam特性:

  • 所有I / O引脚输出3.3V并具有5V容限。
  • 在标准的M12镜头座上配有一个2.8mm镜头,便于其他镜头交换。
  • 全速USB(12Mbs)接口到您的计算机。您的OpenMV摄像机在插入时将显示为虚拟COM端口和USB闪存驱动器。
  • 一个能够100Mb读/写的微型SD卡插槽,允许您的OpenMV摄像头记录视频并轻松拉取机器视觉资产从微型SD卡。
  • SPI总线可以运行高达45Mbs,使您可以轻松地将系统中的图像数据传输到LCD屏蔽,WiFi屏蔽或另一个微控制器。
  • I2C总线,CAN总线和异步串行总线(TX / RX),用于与其他微控制器和传感器接口。
  • 12位ADC和12位DAC。
  • 两个用于伺服控制的I / O引脚。
  • 所有I / O引脚上的中断和PWM(板上有9个I / O引脚)。
  • 另外还有一个RGB LED和两个高功率的850nm红外LED。
  • 由MacroFab在美国制造的OpenMV LLC

OpenMV Cam M4 与 M7区别:

STM32 机器人视觉摄像机OpenMV Cam应用:


  • 标记跟踪
  • 您可以使用您的OpenMV Cam来检测组的颜色,而不是独立的颜色。这允许您创建可以放置在对象上的色彩制作者(2个或更多颜色标签),允许您的OpenMV Cam了解标签对象的内容。视频演示这里。

  • 人脸检测
  • 您可以使用OpenMV Cam(或任何通用对象)检测Faces。您的OpenMV Cam可以处理Haar Cascades进行通用对象检测,并配有内置的Frontal Face Cascade和Eye Haar Cascade来检测脸部和眼睛。

  • 眼睛追踪
  • 您可以使用眼动跟踪与您的OpenMV摄像头来检测某人的注视。然后,您可以使用它来控制机器人。眼睛跟踪检测瞳孔的位置,同时检测图像中是否有眼睛。

  • 光流
  • 您可以使用光流来检测您的OpenMV摄像机正在查看的翻译。例如,您可以使用四通孔上的光流来确定其在空气中的稳定性。

  • QR码检测/解码
  • 您可以使用OpenMV Cam在其视野中读取QR码。通过QR码检测/解码,您可以使智能机器人能够读取环境中的标签。您可以在此处查看我们的视频。

  • 边缘/线路检测
  • 您可以通过Canny Edge Detector算法或简单的高通滤波进行边缘检测,然后进行阈值处理。在您拥有二进制图像后,您可以使用霍夫检测器查找图像中的所有行。通过边缘/线检测,您可以使用OpenMV Cam来轻松检测对象的方向。

  • 模板匹配
  • 您可以使用与OpenMV Cam模板匹配来检测翻译的预先保存的图像何时被视图。例如,可以使用模板匹配来查找PCB上的基准或读取显示器上的已知数字。

  • 图像捕获
  • 您可以使用OpenMV摄像头捕获多达320x240 RGB565(或640x480灰度)BMP / JPG / PPM / PGM图像。您可以直接控制如何在Python脚本中捕获图像。最重要的是,您可以在保存机器视觉功能和/或绘制框架之前进行预设。

  • 视频录制
  • 您可以使用OpenMV摄像机记录多达320x240 RGB565(或640x480灰度)MJPEG视频或GIF图像。您可以直接控制如何将每个视频帧记录在Python脚本中,并完全控制视频录制的开始和结束。而且,像拍摄图像一样,您可以在保存机器视觉功能和/或绘制视频帧之前对其进行预处理。

人脸识别演示:

PCB截图:

原理图+PCB+bom,用eagle打开

附件内容截图:




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回复于 2018-08-15 沙发

感谢分享;
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回复于 2018-08-15 2#

謝謝大神分享....最近我也在學習OpenMV機器視覺等應用
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回复于 2018-08-15 3#

支持一下 顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶
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回复于 2018-08-16 4#

多谢分享!!!!
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回复于 2018-08-16 5#

666
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回复于 2018-08-16 6#

学习一下
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回复于 2018-08-17 7#

陆陆陆啊!
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回复于 2018-08-17 8#

多谢分享
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回复于 2018-08-17 9#

谢谢分享

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回复于 2018-08-17 10#

谢谢分享~~~~
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