CARACTERÍSTICAS GENERALES:
- Pixy2 detecta líneas, intersecciones y pequeños códigos de barras, destinados a robots que siguen líneas
- Frecuencia de imagen mejorada - 60 cuadros por segundo
- Se han añadido algoritmos de seguimiento a la detección de objetos basada en colores
- Bibliotecas mejoradas y simplificadas para Arduino, Raspberry Pi y otros controladores
- Fuente de luz integrada
- Sistema de visión pequeño, rápido, fácil de usar, de bajo coste y disponible de forma inmediata
- Aprende a detectar objetos que tú enseñas
- Se conecta al Arduino con el cable incluido. También funciona con Raspberry Pi, BeagleBone y controladores similares
- Se proporcionan todas las bibliotecas para Arduino, Raspberry Pi, etc.
- Se admite C / C ++ y Python
- Se comunica a través de una de las varias interfaces: SPI, I2C, UART, USB o salida analógica / digital
- La utilidad de configuración se ejecuta en Windows, MacOS y Linux
- Todo el software / firmware es open-source con licencia GNU
- Toda la documentación de hardware, incluidos esquemas, lista de materiales, layout de PCB, etc., se proporciona
CARACTERÍSTICAS TÉCNICAS:
- Tipo de lente: estándar M12
- Procesador: NXP LPC4330, 204 MHz, doble núcleo
- Sensor de imagen: Aptina MT9M114, resolución 1296 × 976 con procesador de flujo de imagen integrado
- Campo de visión de la lente: 60 grados en horizontal, 40 grados en vertical
- Consumo de energía: 140 mA típico
- Entrada de energía: entrada USB (5V) o entrada no regulada (6V a 10V)
- RAM: 264 K bytes
- Flash: 2M bytes
- Salidas de datos disponibles: serial UART, SPI, I2C, USB, digital, analógica
- Dimensiones: 1,5 ”x 1,65” x 0,6 ”
- Peso: 10 gramos
- Fuente de luz integrada, aproximadamente 20 lúmenes
Esta cámara inteligente es capaz de aprender a detectar objetos que tú enseñes, solo pulsando un botón. Además, el Pixy2 tiene nuevos algoritmos que detectan y rastrean líneas para su uso con robots que siguen líneas. Los nuevos algoritmos también pueden detectar intersecciones y "señales de tráfico". Las señales de tráfico pueden indicarle a tu robot qué hacer, como girar a la izquierda, girar a la derecha, reducir la velocidad, etc.
Si quieres que tu robot realice una tarea, como coger un objeto, perseguir una pelota, localizar una estación de carga, etc., y deseas que un único sensor ayude a realizar todas esas tareas, la visión es tu sensor. Los sensores de visión (imagen) son útiles porque son muy flexibles. Con el algoritmo adecuado, un sensor de imagen puede detectar prácticamente cualquier cosa. Pero hay dos inconvenientes con los sensores de imagen: 1) producen muchos datos, decenas de megabytes por segundo y 2) el procesamiento de esa cantidad de datos puede saturar a muchos procesadores. Y si el procesador puede seguir el ritmo de los datos, gran parte de tu potencia de procesamiento no estará disponible para otras tareas.
El Pixy2 resuelve estos problemas emparejando un potente procesador dedicado con el sensor de imagen. El Pixy2 procesa imágenes del sensor de imagen y envía solo la información útil (por ejemplo, dinosaurio morado detectado en x = 54, y = 103) a tu microcontrolador. Y esto ocurre a la tasa de cuadros (60 Hz). La información está disponible en una de las varias interfaces: serial UART, SPI, I2C, USB o salida digital / analógica. Por tanto, tu Arduino u otro microcontrolador puede hablar fácilmente con el Pixy2 y, además, tener bastante CPU disponible para otras tareas.
- 60 cuadros por segundo
¿Qué significa "60 cuadros por segundo"? En resumen, significa que el Pixy2 es rápido. El Pixy2 procesa un cuadro de imagen completo cada 1/60 de segundo (16,7 milisegundos). Eso quiere decir que obtienes una actualización completa de las posiciones de todos los objetos detectados cada 16,7 ms. A ese ritmo, es posible rastrear la trayectoria de la caída / el salto de la pelota. (Una pelota viajando a 64Km/h recorre menos de 30 cm en 16,7 ms). Si tu robot está siguiendo una línea, normalmente tu robot se moverá una pequeña fracción de pulgada entre cuadros.
- Parámetros de color
El Pixy2 utiliza un algoritmo de filtrado basado en colores para detectar objetos llamados Color Connected Components (CCC). Los métodos de filtrado basados en colores son populares porque son rápidos, eficientes y relativamente robustos. La mayoría de nosotros está familiarizada con RGB (rojo, verde y azul) para representar colores. El Pixy2 calcula el color (tono) y la saturación de cada píxel RGB del sensor de imagen y los usa como los principales parámetros de filtrado. El tono de un objeto permanece prácticamente inalterado con cambios en la iluminación y la exposición. Los cambios en la iluminación y la exposición pueden tener un efecto frustrante en los algoritmos de filtrado de colores, haciendo que se rompan. El algoritmo de filtrado del Pixy2 es robusto ante cambios de iluminación y exposición.
- 7 firmas de color
El algoritmo CCC del Pixy2 recuerda hasta 7 firmas de color diferentes, lo que significa que si tienes 7 objetos distintos con colores exclusivos, el algoritmo de filtrado de colores del Pixy2 no tendrá ningún problema en identificarlos. Si necesitas más de siete, puedes usar códigos de color.
- PixyMon te permite ver lo que ve Pixy
PixyMon es una aplicación que se ejecuta en Windows, MacOs y Linux. Te permite ver lo que ve Pixy, ya sea como vídeo en bruto o procesado. También te permite configurar tu Pixy, definir el puerto de salida y gestionar las firmas de color. PixyMon se comunica con Pixy mediante un cable mini USB estándar. PixyMon es ideal para depurar tu aplicación.
- Soporte
Pixy puede conectarse fácilmente a varios controladores diferentes, ya que admite varias opciones de interfaz (serial UART, SPI, I2C, USB o salida digital / analógica). Soporte Arduino, Raspberry Pi y BeagleBone
