ข่าว กล้อง

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน แพลตฟอร์ม Qualcomm RB3 Gen 2 ที่ใช้ชิป AI SoC ของ Qualcomm QCS6490

แพลตฟอร์ม Qualcomm RB3 Gen 2 ที่ใช้ชิป AI SoC ของ Qualcomm QCS6490

Qualcomm ประกาศ 2 รายการ ที่งาน Embedded World 2024 ได้แก่ Qualcomm QCC730 ชิปไมโครคอนโทรลเลอร์ที่ใช้พลังงานต่ำ (micro-power) รองรับ WiFi 4 สำหรับอุปกรณ์ IoT ที่ใช้พลังงานจากแบตเตอรี่ และโซลูชันฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ แพลตฟอร์ม Qualcomm RB3 Gen 2 ที่ออกแบบมาสำหรับอุปกรณ์ IoT และแอปพลิเคชันแบบฝังตัว ที่ใช้โปรเซสเซอร์ QCS6490 ของ Qualcomm ซึ่งเราจะกล่าวถึงในบทความนี้ ชุดคิทนี้ประกอบด้วยโมดูล QCS6490 ที่มี Cortex-A78/A55 octa-core พร้อมประสิทธิภาพ AI 12 TOPS, RAM 6GB และUFS flash 128GB ที่เชื่อมต่อกับบอร์ดหลัก Qualcomm RBx ที่เป็นไปตามมาตรฐาน 96Boards ผ่านอินเทอร์โพเซอร์ (interposer) รวมถึงกล้องที่เป็นอุปกรณ์เสริม, อาร์เรย์ไมโครโฟน และเซนเซอร์ โปรเซสเซอร์ Qualcomm QCS6490/QCM6490 สำหรับอุปกรณ์ IoT สเปค: CPU – Octa-c […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Qualcomm QCC730 ชิป SoC ที่ใช้ Arm Cortex-M4F รองรับ WiFi 4 ใช้พลังงานต่ำ สำหรับอุปกรณ์ IoT ที่ใช้แบตเตอรี่

Qualcomm QCC730 ชิป SoC ที่ใช้ Arm Cortex-M4F รองรับ WiFi 4 ใช้พลังงานต่ำ สำหรับอุปกรณ์ IoT ที่ใช้แบตเตอรี่

Qualcomm เปิดตัว QCC730 เป็นชิปไมโครคอนโทรลเลอร์ใช้พลังงานต่ำ (micro-power) ที่ใช้ Arm Cortex-M4F รองรับ dual-band WiFi 4 สำหรับอุปกรณ์ IoT ที่เน้นใช้ในแอปพลิเคชันที่คล้ายกับไมโครคอนโทรลเลอร์ Espressif ESP32 แต่ใช้พลังงานต่ำกว่าโดยอ้างว่าใช้พลังงานต่ำกว่ารุ่นก่อนถึง 88% ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานในอุตสาหกรรม เชิงพาณิชย์ และผู้บริโภคที่ใช้พลังงานจากแบตเตอรี่ เพื่อเน้นย้ำถึงการใช้พลังงานต่ำ บริษัทยังกล่าวด้วยว่าอุปกรณ์ที่ใช้ QCC730 อาจกลายเป็นทางเลือกที่มีประสิทธิภาพสูงแทนโซลูชัน Bluetooth IoT ด้วยการเชื่อมต่อไปยังคลาวด์โดยตรง สเปคของ Qualcomm QCC730: CPU core – Arm Cortex-M4F @ 60 MHz หน่วยความจำ/ที่เก็บข้อมูล RAM 1.5 MB รวมถึง 600KB สำสำหรับแอปพลิเคชันของผู้ใช้ (มี RRAM (NVM) บนชิปเพื่อโฮสต์แอปพลิเคชันโดยไม่ต้อง […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Arm Ethos-U85 NPU ให้ประสิทธิภาพสูงสุด 4 TOPS นำไปใช้ใน SoC สำหรับงานด้าน Edge AI

Arm Ethos-U85 NPU ให้ประสิทธิภาพสูงสุด 4 TOPS นำไปใช้ใน SoC สำหรับงานด้าน Edge AI

Arm เปิดตัว Arm Ethos-U85 เป็นตัวประมวลผล NPU (Neural Processing Unit) รุ่นที่สามสำหรับงานด้าน Edge AI  ซึ่งมีการปรับขนาดจาก 256 GOPS เป็น 4 TOPS หรือเพิ่มขึ้นถึงสี่เท่าของประสิทธิภาพสูงสุดของ Ethos-U65 microNPU รุ่นก่อนพร้อมทั้งยังส่งผลให้มีประสิทธิภาพในการใช้พลังงานสูงขึ้นถึง 20% Arm microNPU รุ่นก่อนใช้คู่กับคอร์ Cortex-M ระดับไมโครคอนโทรลเลอร์ แต่ Ethos-U85 รุ่นใหม่นี้ใช้ร่วมกันกับไมโครคอนโทรลเลอร์ คอร์ Cortex-M และ Cortex-A application processor ที่มี Armv9 Cortex-A510/A520, Arm คาดว่า Ethos-U85 จะถูกกนำไปใช้ใน SoC ที่ออกแบบมาสำหรับระบบอัตโนมัติในโรงงาน และกล้องเชิงพาณิชย์หรือบ้านอัจฉริยะ โดยรองรับเครือข่าย Transformer Networks และ Convolutional Neural Networks (CNN) Arm Ethos-U85 รองรับ MAC 128 ถึง 2,048 […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน บอร์ดพัฒนา Renesas AIK-RA4E1 และ AIK-RA6M3 ออกแบบมาเพื่อเร่งการพัฒนา AI/ML

บอร์ดพัฒนา Renesas AIK-RA4E1 และ AIK-RA6M3 ออกแบบมาเพื่อเร่งการพัฒนา AI/ML

Renesas AIK-RA4E1 และ AIK-RA6M3 เป็นบอร์ดพัฒนาใหม่สองตัวที่ใช้ชิปไมโครคอนโทรลเลอร์ 32 บิต RA-series ซึ่งมาพร้อมฟังก์ชันการเชื่อมต่อที่สามารถปรับแต่งได้หลายอย่างเพื่อเร่งเวลาในการออกแบบและพัฒนา AI และ ML บอร์ดทั้งสองมีลักษณะคล้ายกัน แต่ AIK-RA4E1 ใช้ชิป R7FA4E110D2CFM MCU มีพอร์ต Pmod จำนวน 3 พอร์ต และไม่รองรับ Ethernet ในขณะที่ AIK-RA6M3 ใช้ชิป R7FA6M3AH3CFC MCU มีพอร์ต Pmod จำนวน 6 พอร์ต แลมีการรองรับ Ethernet ทั้งสองบอร์ดรองรับ USB ความเร็วเต็มที่และ CAN bus สเปคของ Renesas AIK-RA4E1 และ AIK-RA6M3 reference kits): คุณสมบัติของชิปไมโครคอนโทรลเลอร์ RA4E1: รุ่น: R7FA4E110D2CFM แพ็คเกจ: 64-pin LQFP คอร์: Arm Cortex-M33 ความเร็ว 100 MHz SRAM: 128 KB บนชิป หน่วยความจำ Code Flash : 512 MB บนชิป หน่วยความจำ Data Flas […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Duo S บอร์ด SBC ที่ใช้ Sophgo SG2000 SoC (RISC-V/Arm) รองรับ Ethernet, WiFi 6, และ Bluetooth 5

Duo S บอร์ด SBC ที่ใช้ Sophgo SG2000 SoC (RISC-V/Arm) รองรับ Ethernet, WiFi 6, และ Bluetooth 5

Duo S ของ Shenzhen MilkV Technology เป็นบอร์ด SBC ขนาดเล็กที่ใช้ Sophgo SG2000 Arm Cortex-A53 และ RISC-V SoC ที่ความเร็ว 1 GHz พร้อม DDR3 (SiP) 512MB , Fast Ethernet, การเชื่อมต่อ WiFi 6 และ Bluetooth 5 และโดยมีสวิตช์ในการเลือกสถาปัตยกรรม Arm หรือ RISC-V ก่อนที่จะเปิดเครื่อง เราเคยกล่าวถึงบอร์ด SG2002 (RISC-V/Arm) ที่มี RAM 256MB ได้แก่ LicheeRV Nano และ Duo 256M แต่สำหรับผู้ที่ต้องการหน่วยความจำมากขึ้น Duo S มีอีกทางเลือกหนึ่งที่มีคอนเกนเตอร์ MIPI CSI 2-lane สองตัว นั่นคือ พอร์ต USB 2.0 host และ pin-headers 26 ขา 2 แถวสำหรับการขยาย ฟอร์มแฟคเตอร์นี้ทำให้เรานึกถึง NanoPi NEO ของ FriendlyELEC และตระกูลที่ใช้โปรเซสเซอร์ Allwinner ที่เปิดตัวไปแล้ว สเปคของ Duo S: SoC – SOPHGO SG2000 Main core – RISC-V C906 64 บิต  ห […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน TinyVision – บอร์ด Linux ขนาดเล็กที่ใช้ Allwinner V851S/V851S3 สำหรับแอปพลิเคชันการมองเห็น

TinyVision – บอร์ด Linux ขนาดเล็กที่ใช้ Allwinner V851S/V851S3 สำหรับแอปพลิเคชันการมองเห็น

บอร์ดพัฒนา TinyVision ไม่ใช่ TinyVision.ai แต่เป็นบอร์ด Computer Vision จาก YuzukiTsuru นักพัฒนาชาวจีน โดยใช้ Allwinner V851S หรือ V851S3 และได้โฆษณาว่าเป็น “โซลูชันครบวงจรที่รวมอยู่ในบอร์ดเดียวสำหรับเมนบอร์ด Linux, IPC, เซิร์ฟเวอร์, เราเตอร์ และอื่น ๆ” บอร์ดมาพร้อมฟีเจอร์ต่างๆ เช่น Cortex-A7 core ที่ทำงานที่ความเร็ว 1200MHz, อินพุต MIPI CSI 2 ช่อง และ Independent image signal processor (ISP) ที่แยกออกมา สามารถรองรับความละเอียดสูงสุด 2560 x 1440 ในรูปแบบขนาดเล็ก สเปคของ TinyVision: โปรเซสเซอร์ – Allwinner V851SE / V851s3 พร้อม Cortex-A7 core @ 1200MHz และ RISC-V E907GC core @ 600MHz NPU: 0.5 TOPS (tera operations ต่อวินาที) ที่ความแม่นยำ INT8 หน่วยความจำ – 64MB DDR2 (สำหรับ V851se), 128MB DDR3L (สำห […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Arducam KingKong – กล้อง Edge AI ที่ใช้ Raspberry Pi CM4 พร้อมเซนเซอร์กล้อง global shutter และ Myriad X AI accelerator

Arducam KingKong – กล้อง Edge AI ที่ใช้ Raspberry Pi CM4 พร้อมเซนเซอร์กล้อง global shutter และ Myriad X AI accelerator

ArduCam KingKong เป็นกล้อง Smart Edge AI ที่ใช้ Raspberry Pi CM4 และโมดูล Intel Myriad X AI accelerato ซึ่งออกตามหลังกล้อง Arducam PiNSIGHT ที่ใช้ Raspberry Pi 5 ที่เปิดตัวเมื่อต้นปี การเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่มีเป้าหมายเพื่อให้กล้องที่ใช้ Raspberry Pi ที่สมบูรณ์แบบมากกว่าการเป็นอุปกรณ์เสริมสำหรับ Raspberry Pi 4/5 กล้องอัจฉริยะที่สร้างขึ้นด้วย Raspberry Pi CM4 ไม่ใช่สิ่งใหม่ ก่อนหน้านี้เราเคยเขียนบทความเกี่ยวกับ EDATEC ED-AIC2020 กล้อง AI Edge อุตสาหกรรมระดับ IP67  และกล้อง StereoPi v2 stereoscopic camera เพื่อใช้ในการสร้างวิดีโอ 3 มิติและแผนที่ความลึก 3 มิติ, ArduCam KingKong เป็นอีกหนึ่งตัวเลือกที่เหมาะสำหรับนำไปใช้งานด้าน computer vision พร้อมโมดูล global shutter AR0234 รองรับ PoE และอยู่ในเคสโลหะ CNC สเคของ Ard […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน FLIR Si2 – กล้องถ่ายภาพเสียง Acoustic ที่มีไมโครโฟน 124 ตัว สำหรับงานอุตสาหกรรม

FLIR Si2 – กล้องถ่ายภาพเสียง Acoustic ที่มีไมโครโฟน 124 ตัว สำหรับงานอุตสาหกรรม

Teledyne FLIR เป็นที่รู้จักกันในกล้องอินฟราเรดถ่ายภาพความร้อน แต่ FLIR Si2 นั้นแตกต่างกัน เนื่องจากไม่ได้วัดอุณหภูมิ กล้องถ่ายภาพเสียง (Acoustic imaging camera) มาพร้อมกับไมโครโฟนที่มีความไว 124 ตัวที่มีความไวต่อการตรวจจับรอยรั่ว, การคายประจุไฟฟ้า และความผิดพลาดทางกลไกในระยะไกลถึง 200 เมตร กล้องถ่ายภาพเสียง Acoustic ยังมาพร้อมกับจอแสดงผลขนาด 5 นิ้ว และกล้อง RGB ความละเอียด 12MP โดยมีจำหน่าย 3 รุ่น: FLIR Si2-PD สำหรับการตรวจจับการคายประจุบางส่วน, Si2-LD สำหรับการตรวจจับการรั่วไหลของอากาศและข้อบกพร่องทางกลไก และ Si2 Pro ที่รวมจัดการทั้งสองอย่าง สเปคของ FLIR Si2: จอแสดงผล – หน้าจอ TFT PCB ระบบสัมผัสแบบ Resistive ขนาด 5 นิ้ว ความละเอียด 1280 × 720 การวัดและการวิเคราะห์ FLIR Si2-LD เกณฑ์การตรวจจับ 20 kHz: -7 dB SPL […]

Exit mobile version