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Pixy2 스마트 비전 센서 CMUcam5 -물체 트래킹, 픽시2 (Pixy2 Smart Vision Sensor - Object Tracking Camera for Arduino, Raspberry Pi, BeagleBone Black) (해외배송 가능상품)

기본 정보
판매가(VAT별도) 118,000원
상품코드 P0000TSJ
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상품요약정보 스마트 비전 센서 Pixy의 두번째 버전인 Pixy2입니다.
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Pixy2 스마트 비전 센서 CMUcam5 -물체 트래킹, 픽시2

(Pixy2 Smart Vision Sensor

- Object Tracking Camera for Arduino, Raspberry Pi, BeagleBone Black)

Pixy tracking coloured balls


개요

  • 본 제품은 스마트 비전 센서 Pixy의 두번째 버전인 Pixy2입니다.
  • 버전 1에 비하여 좀더 빠르고 작으며, 라인 트래킹 알고리즘 및 아래와 같은 추가적인 기능이 지원됩니다. 물론 Pixy1에서 지원되는 기능도 다 지원합니다.
    • Pixy2 detects lines, intersections and small barcodes, intended for line-following robots
    • Improved framerate – 60 frames-per-second
    • Tracking algorithms have been added to color-based object detection
    • Improved and simplified libraries for Arduino, Raspberry Pi and other controllers
    • Integrated light source
  • 아래는 Pixy1 설명입니다.
  • 카메라와 같은 이미지 센서를 이용하여 물체를 검출하고자 하시나요?
  • 그리고 이미지 센서가 내보내는 막대한 이미지 정보를 가공하는 효율적인 알고리즘을 작성하시는데 골머리를 앓으시고,
  • 또 센서의 이러한 연산이 프로세서의 파워를 대부분 소비하여 결국에는 프로세서가 다른일을 할 수 없을 정도이신가요?
  • 본 제품 Pixy는 이러한 문제를 해결하기 위해 출시된 제품입니다.
  • 이미지 센서와 이미지 센서 데이터를 전용으로 처리하기 위한 강력한 프로세서를 탑재한 제품으로 이미지 센서에서 들어오는 이미지 정보를 가공하여 아주 가볍고 유용한 정보(예, purple dinosaur detected at x=54, y=103)만을 뽑아 마이크로컨트롤러로 보내줍니다.
  • 게다가 이러한 정보 추출 및 전송을 50hz의 frame rate로 수행을 할수 있는 빠른 이미지 처리능력을 자랑합니다.
  • 마이크로컨트롤러에서는 UART, SPI, I2C, 디지털 출력, 아날로그 출력으로 이러한 정보를 접근할 수 있습니다.
  • 이런 점은 아두이노와 같이 프로세싱 파워가 부족한 마이크로컨트롤러에서도 Pixy를 이용하여 쉽게 이미지 처리를 할 수 있게 하여 줍니다.
  • 여러개의 Pixy를 마이크로컨트롤러에 연결할 수 있으며, 또한 마이크로컨트롤러 없이 Pixy의 디지털 출력이나 아날로그 출력을 사용하여 이벤트나 스위치, 서보 등등을 트리거 할 수 있습니다.
  • 물체를 탑지하는 Pixy의 장점 중 하나는 hue-based color filtering 알고리즘을 사용한다는 점입니다.
  • 대부분의 이미지 센서는 RGB를 주 필터링 파라메터로 사용하는데 이 파라메터는 빛의 밝기 및 노출에 따라 값이 변해 사용이 어려운 점이 있습니다.
  • 하지만 Hue 값은 빛의 노출등에 변화가 없어 물체를 안정적으로 검출할 수 있게 하여 줍니다.
  • Pixy는 수백개의 물체를 한번에 찾아낼수 있으며, 각각의 물체의 크기와 위치를 SPI와 같은 인터페이스를 통해 전송하여 줄수 있습니다.
  • 또한 Pixy는 학습기능이 있어 탐지하고자하는 물체를 가르쳐 줄 수 있습니다.
  • 보라색 공룡을 탐지하고 싶으신가요? 공룡을 Pixy앞에 놓고 상단 버튼을 누르십시오.
  • 오렌지 공을 탐지하고 싶으신가요? 공을 Pixy앞에 놓고 상단 버튼을 누르십시오.
  • Pixy는 자신 앞에 놓여 있는 물체의 statistical model of colors를 생성하여 플래쉬에 저장하여 놓고 이 정보를 이용하여 비슷한 값의 물체를 탐지하여 냅니다.
  • Pixy는 7개의 color signature(1번부터 7번)를 학습할 수 있으며 Color signature 1번이 기본 signature값입니다.
  • 2번에서 7번 signature를 학습시키려면 물체를 Pixy앞에 놓고 버튼을 눌러 학습시키면 됩니다.
  • PixyMon은 PC에서 실행시키는 어플리케이션으로 Pixy가 보는 것을 raw형태나 가공된 비디오 형태로 볼 수 있게 하여 줍니다.
  • 또한 Pixy를 설정하거나 출력 포트를 셋팅하거나 컬러 signature를 관리하는 일을 수행할 수 있습니다.
  • PC와는 mini USB 케이블을 이용하여 연결 할 수 있습니다.
  • PixyMon는 어플리케이션 작성시 디버깅에 유용합니다. Pixy의 뒷면에 USB 케이블을 연결한 후 PixyMon을 실행하면 아두이노와 같은 마이크로컨트롤러와 연결되어 있는 상태에서도 Pixy가 보는 화면을 볼수 있습니다.
  • PixyMon은 오픈소스로 Qt framework로 작성되었습니다.

특징

  • Processor: NXP LPC4330, 204 MHz, dual core
  • Image sensor: Aptina MT9M114, 1296×976 resolution with integrated image flow processor
  • Lens field-of-view: 60 degrees horizontal, 40 degrees vertical
  • Power consumption: 140 mA typical
  • Power input: USB input (5V) or unregulated input (6V to 10V)
  • RAM: 264K bytes
  • Flash: 2M bytes
  • Available data outputs: UART serial, SPI, I2C, USB, digital, analog
  • Dimensions:1.5” x 1.65” x 0.6”
  • Weight: 10 grams
  • Integrated light source, approximately 20 lumens
  • pixy2_front_labeled.jpg pixy2_back_labeled.jpg

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