Das Global Shutter Kameramodul ermöglicht es Ihrer OpenMV Cam, hochwertige Graustufenbilder ohne Bewegungsunschärfe aufzunehmen. Das Modul ist mit dem MT9V034 Global Shutter Kameramodul ausgestattet, das Momentaufnahmen auf Abruf erstellen kann und mit 80 FPS im QVGA-Modus, 200 FPS im QQVGA-Modus und 400 FPS im QQQVGA-Modus arbeitet. Das Global Shutter Kameramodul ist der ultimative Sensor für Machine-Vision-Enthusiasten, die ihre OpenMV Cam in professionellen Produkten einsetzen möchten. Progressive Scan (Global Shutter) im Vergleich zu Rolling Shutter - GraftekImaging Anwendungen Die Global-Shutter-Kamera ist äußerst nützlich für Tracking-Anwendungen mit hohen Bildraten (FPS) und für die Aufnahme von Präzisions-Snapshots, die durch ein externes Ereignis ausgelöst werden. Bei Betrieb mit hohen FPS und niedriger Belichtung ermöglicht der Sensor das Erfassen sehr schneller Bewegungen von beleuchteten Objekten. Im Trigger-Modus können Sie problemlos Schnappschüsse genau zu dem Zeitpunkt machen, an dem sich ein Objekt im Sichtfeld befindet. Produktparameter Prozessor: ARM® 32-Bit Cortex®-M7 CPU mit Double Precision FPU. Taktfrequenz: 480 MHz (1027 DMIPS). Core Mark Score: 2400 (vergleichbar mit Raspberry Pi 2). RAM-Layout (insgesamt 1 MB): 256 KB für .DATA/.BSS/Heap/Stack. 512 KB für Frame Buffer/Stack. 256 KB für DMA-Puffer. Flash-Layout (insgesamt 2 MB): 128 KB Bootloader / 128 KB eingebettetes Flash-Laufwerk / 1792 KB Firmware. Bildunterstützung: Formate: Graustufen, RGB565, JPEG und BAYER. Max. Auflösung: Bis zu 640x480 für Graustufen und JPEG; bis zu 320x240 für rohes RGB565. R2 Objektiv-Spezifikationen: Brennweite: 2,1 mm | Blende: F2.0 | Format: 1/6". Sichtfeld: HFOV 60,7°, VFOV 47,5°. Anschluss: M12 * 0,5. Filter: Abnehmbarer 650nm IR-Sperrfilter. Elektrische Informationen: I/O-Pins sind 5V-tolerant; die Ausgangsspannung beträgt 3,3V. Maximaler Strom pro Pin: 25mA (Source oder Sink). Zusammenfassung der Hauptmerkmale Linienverfolgung Erkennt automatisch die Kontinuität von Linien und ermöglicht visuelle Linienverfolgung für intelligente Roboter und Fahrzeuge. Farbverfolgung Kann bis zu 16 Farben gleichzeitig erkennen und Daten über Position, Größe, Zentrum und Ausrichtung des Objekts (Blob) ausgeben. Kreiserkennung Erkennt mit OpenMV mühelos kreisförmige Formen im Bild. Rechteckerkennung Nutzt den Quadrat-Erkennungscode aus der AprilTag-Bibliothek zur Identifizierung rechteckiger Formen. Ziffernerkennung Identifiziert numerische Ziffern im Bildausschnitt und zeigt den Inhalt in der IDE an. QR-Code-Erkennung Liest und dekodiert QR-Codes, sodass intelligente Roboter Etiketten in ihrer Umgebung scannen und erkennen können. Objekterkennung Unterstützt benutzerdefinierte Objekterkennung durch das Aufnehmen von Fotos zum Lernen, wonach spezifische Gegenstände automatisch identifiziert werden können. Gesichts- & Augen-Tracking Erkennt menschliche Gesichter und Augen mit der Fähigkeit, die Blickrichtung basierend auf der Pupillenbewegung zu bestimmen.
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