Skip to content

Модуль стереозрения SVCAM

Описание

Модуль SVCAM – система технического зрения производства компании ООО «Прикладная робототехника» , является сенсорным устройством для исследования окружающего пространства путем обработки и анализа изображения со встроенной видеокамерой. Представляет из себя установку, состоящие из двух камер для съемки и микрокомпьютера для обработки данных. Основная цель модуля SVCAM – это определение расстояния до объектов, т.е. видеть глубину. Устройство формирует объёмное (трёхмерное) изображение сцены — это основа зрения в роботах, дронах, автомобилях и системах безопасности.

Основные элементы модуля

НаименованиеЗначениеЕд. изм.
Модуль стереозрения, представляющий собой модульное устройство на основе микрокомпьютера, периферийного контроллера и интегрированных модулей технического зрения1шт.
Модуль стереозрения обеспечивает формирование массива данных дальномера о расстоянии до ближайших поверхностей окружающих объектов, находящихся в диапазоне действияНаличие
Встроенный опциональный микрокомпьютерНаличие
Встроенный интерфейс WiFi и BluetoothНаличие
Встроенный модуль технического зрения2шт.
Количество вычислительных процессорных ядер4шт.
Тактовая частота процессорного ядра1,2ГГц
Оперативная память512МБ
Интерфейс USB для настройки модуля технического зрения1шт.
Разрешение видеопотока, передаваемого по интерфейсу USB640x480пикселей
Угол обзора в горизонтальной плоскости70угловых градусов
Угол обзора в вертикальной плоскости45угловых градусов
Число градаций цветовой палитры65535

Изображение, полученное с камер после обработки, называется стереоскопическим, а модуль – стереокамерой. Модуль SVCAM предназначен для работы в образовательном направление совместно с робототехническими системами. Основные функции устройства – распознавать и анализировать объектов по ряду признаков: цвету, размеру, расстоянию и форме. Распознавание по цвету происходит в спектре RGB, путем захвата волн, которые прошли через фильтр, путем интерполяции возникают и другие цветовые оттенки.

alt text

Модель RGB

В свою очередь, модуль SVCAM позволяет получать расстояние до объекта или глубину кадра .

alt text

alt text

Изображение со стереокамеры

Для этого используются алгоритмы, которые находят ключевые точки на изображениях, сделанных на каждой камере и при корректном совпадении массивов данных, находится глубина изображения

alt text

Алгоритмы поиска реперных точек

Для обработки данных с камер используется электронно-вычислительный модуль – NanoPi-AR. Он необходим для получения изображения глубины. Микрокомпьютер NanoPi-AR представляет собой встраиваемый одноплатный микрокомпьютер с размещенными на одной плате вычислительным процессором, оперативной памятью, блоком энергонезависимой памяти, а также набором беспроводных интерфейсов, таких как: Bluetooth и Wi-Fi. Микрокомпьютер NanoPi-AR является аналогом популярного микрокомпьютера NanoPi, производимого FriendlyArm, но выполненного с рядом улучшений и доработок. Производством микрокомпьютера NanoPi-AR занимается ООО «Прикладная робототехника». Причем, как его аппаратной частью, так и программной – для совместимости разрабатываемых решений компания также разрабатывает и поддерживает свою сборку операционной системы.

Технические характеристики микрокомпьютера следующие:

  • Процессор: Allwinner H3, Quad-core Cortex-A7 Up to 1.2GHz
  • Оперативная память: 512MB DDR3 RAM
  • Встроенная энергонезависимая память: 8GB eMMC
  • WiFi: 802.11b/g/n
  • Bluetooth: 4 dual mode
  • Интерфейс DVP камеры: 0.5mm pitch 24 pin FPC seat
  • Интерфейс MicroUSB: OTG and power input
  • Разъем для подключения MicroSD карты: 1 шт
  • Отладочный последовательный порт: 4Pin,2.54mm pitch pin header
  • Линии GPIO1: 2.54mm spacing 24pin,It includes UART,SPI,I2C,GPIO
  • Линии GPIO2: 2.54mm spacing 12pin,It includes USBx2,IR,SPDIF,I2S
  • Габариты: 40 x 40 мм
  • Количество слоев печатной платы: 6
  • Требуемое питание: DC 5V/2A
  • Диапазон рабочих температур: от -20 ⁰С до 70 ⁰С
  • Поддержка ОС: u-boot, UbuntuCore, eflasher, YoctoBased Linux Kernel5.16

alt text

Микрокомпьютер NanoPi-AR

ДокументацияВидеоматериалы