ข่าว กล้อง

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Kyocera เปิดตัวกล้องวัดความลึก AI แบบเลนส์สามตัว สามารถตรวจจับวัตถุบาง กึ่งโปร่งใส และสายไฟได้

Kyocera เปิดตัวกล้องวัดความลึก AI แบบเลนส์สามตัว สามารถตรวจจับวัตถุบาง กึ่งโปร่งใส และสายไฟได้

Kyocera tri lense AI camera

Kyocera เปิดตัวกล้องวัดความลึก AI แบบเลนส์สามตัว (Triple Lens AI Depth Camera) ที่สามารถตรวจจับวัตถุที่โปร่งแสง บางมาก หรือมีลักษณะเป็นเส้นเล็ก ๆ ซึ่งมองเห็นได้ยากด้วยตาเปล่าหรือกล้องสเตอริโอทั่วไป กล้องรุ่นนี้สามารถวัดระยะห่างและขนาดของวัตถุที่มีความหนาเพียง 0.3 ถึง 1 มม. ได้อย่างแม่นยำ ซึ่งคาดว่าจะมีประโยชน์ในงานด้านหุ่นยนต์สำหรับการผลิต การแพทย์ และเกษตรอัจฉริยะ   สเปคของ Preliminary : เซนเซอร์ กล้องซ้าย-กลาง, กลาง-ขวา และซ้าย-ขวา ระยะโฟกัส – ประมาณ 10 ซม. ใช้อัลกอริทึม AI เฉพาะของบริษัทในการผสานข้อมูลพารัลแลกซ์หลายชุดจากเซนเซอร์ต่าง ๆ ใช้งานได้เหมาะกับ วัตถุเส้นบางหรือรูปร่างไม่สม่ำเสมอ เช่น สายรัด (harness) หรือเส้นลวดที่เล็กมากถึง 0.3 มม. วัตถุที่มีผิวสะท้อนแสง เช่น โลหะ วัตถุกึ่งโปร่งแสง เช่น พลาสติ […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน บอร์ด RA8P1 Titan ที่ใช้ MCU Cortex-M85 ความถี่ 1 GHz สำหรับการประยุกต์ใช้งาน AIoT และการพัฒนา RT-Thread

บอร์ด RA8P1 Titan ที่ใช้ MCU Cortex-M85 ความถี่ 1 GHz สำหรับการประยุกต์ใช้งาน AIoT และการพัฒนา RT-Thread

RA8P1 Titan board

ก่อนหน้านี้ ถ้าต้องการทดสอบไมโครคอนโทรลเลอร์ Renesas RA8P1 Cortex-M85 ที่ทำงานที่ความถี่ 1 GHz คุณอาจจะต้องจ่ายเกือบ $200 (~6,500฿) เพื่อซื้อบอร์ด EK-RA8P1 evaluation kit แต่ตอนนี้มีบอร์ด RT-Thread RA8P1 Titan ในราคาประมาณ $50(~1,600฿)  ด้วย บอร์ด RA8P1 Titan ได้รับการออกแบบมาเป็นหลักเพื่อใช้สำหรับการพัฒนาและทดสอบระบบปฏิบัติการเรียลไทม์ RT-Thread โดยมาพร้อมกับหน่วยความจำ HyperRAM ขนาด 32MB, HyperFlash ขนาด 64MB, อินเทอร์เฟซสำหรับจอแสดงผลและกล้อง, พอร์ต Gigabit Ethernet จำนวนสองพอร์ตที่รองรับ Time Sensitive Networking (TSN), การเชื่อมต่อ WiFi 4 และ Bluetooth 4.1, พอร์ต USB 2.0 Type-C, การเชื่อมต่อ CAN Bus, Serial และ RS485, GPIO header แบบ 40-pin ที่เข้ากันได้กับ Raspberry Pi, ตัวดีบักเกอร์ในตัว และตัวเลือกการจ่ […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน บอร์ดพัฒนา Allwinner A733 พร้อมพอร์ต HDMI Input, eDP และรองรับ Android 15

บอร์ดพัฒนา Allwinner A733 พร้อมพอร์ต HDMI Input, eDP และรองรับ Android 15

Allwinner X733 Development Board Android 15

ขณะกำลังดูสินค้าบน AliExpress เราสะดุดตากับบอร์ดพัฒนา Allwinner A733 (A733MAIBORADBV1) ที่มีราคาถึง $149 (~4,800฿), ซึ่งถือว่าสูงกว่าบอร์ด A733 รุ่นอื่น ๆ มาก เช่น Orange Pi 4 Pro หรือ Radxa Cubie A7Z/A7A ที่มีราคาเริ่มต้นที่ $35 (~1,100฿) แต่บอร์ดรุ่นนี้รองรับหน่วยความจำ RAM สูงสุดถึง 16GB  และรองรับ Android 15 อีกทั้งยังมาพร้อมฟีเจอร์อย่าง HDMI input/output, MIPI-CSI/DSI, eDP, หน้าจอสัมผัสแบบ capacitive, และช่องขยาย M.2 ทำให้มันถูกออกแบบมาเพื่อเป็นแพลตฟอร์มพัฒนาสำหรับแท็บเล็ต, แล็ปท็อป, และ ต้นแบบ AI มากกว่าจะเป็นบอร์ดราคาประหยัดสำหรับนักสร้าง (maker) ทั่วไป สเปคของบอร์ด A733MAIBORADBV1 : SoC – Allwinner A733 CPU Dual-core Arm Cortex-A76 @ สูงสุด 2.00 GHz Hexa-core Arm Cortex-A55 @ สูงสุด 1.79 GHz Single-core […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน CamThink NeoEyes NE301 – กล้อง Edge AI พลังงานต่ำมากที่ใช้ STM32N6

CamThink NeoEyes NE301 – กล้อง Edge AI พลังงานต่ำมากที่ใช้ STM32N6

CamThink NeoEyes 301

CamThink NeoEyes NE301 เป็นกล้อง Edge AI ที่ใช้พลังงานต่ำมาก (ultra-low-power) ที่ใช้ไมโครคอนโทรลเลอร์ STM32N6 Arm Cortex-M55 พร้อม Neural-ART NPU ซึ่งให้คุณสมบัติและประสิทธิภาพที่ดียิ่งขึ้นกว่า เมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า ESP32-S3-based NeoEyes NE101 กล้องรุ่นนี้มาพร้อมกับกล้อง MIPI CSI ความละเอียด 4MP เป็นค่าเริ่มต้น แต่ก็สามารถเชื่อมต่อกับกล้อง USB ได้ นอกจากนี้ยังมีหน่วยความจำ PSRAM ขนาด 64MB, Hyperflash ขนาด 128MB, การเชื่อมต่อไร้สาย WiFi 6 และ Bluetooth 5.4, รองรับโมดูล 4G LTE (แบบ Global หรือเฉพาะสหรัฐฯ) เป็นอุปกรณ์เสริม, รองรับเสียงผ่าน Audio wafer ,พอร์ต USB-C และ UART debug, GPIO header 16 พิน รองรับการจ่ายไฟได้หลายแบบทั้งผ่าน USB, แบตเตอรี่, หรือ PoE (Power over Ethernet) สเปคของ CamThink NeoEyes 301 : […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน HUSKYLENS 2 – LLM และกล้อง AI vision ที่ใช้ชิป Kendryte K230 พร้อม AI accelerator 6 TOPS 

HUSKYLENS 2 – LLM และกล้อง AI vision ที่ใช้ชิป Kendryte K230 พร้อม AI accelerator 6 TOPS 

Huskylens 2 6 TOPS Edge AI camera

DFRobot HUSKYLENS 2 เป็น LLM และกล้อง AI vision ที่ใช้ชิป Kendryte K230 dual-core RISC-V  พร้อม AI accelerator 6 TOPS  โดยออกแบบมาให้ใช้งานง่ายสำหรับเมกเกอร์ ครูผู้สอน ทีมแข่งขัน และผู้ที่สนใจด้าน AI เป็นรุ่นอัปเกรดจาก HUSKYLENS กล้อง AI รุ่นแรกที่เปิดตัวในปี 2019 ซึ่งใช้ชิป Kendryte K210 ตัวกล้องมาพร้อมกับหน่วยความจำ LPDDR4 ขนาด 1GB, eMMC flash 8GB, ช่องใส่ microSD card slot, , เซนเซอร์กล้องความละเอียด 2MP, ขั้วต่อขยายแบบ Gravity 4 พิน และพอร์ต USB-C สำหรับจ่ายไฟและเชื่อมต่อโปรแกรม นอกจากนี้ HUSKYLENS 2 ยังมาพร้อมโมเดล AI สำเร็จรูปกว่า 20 แบบ เช่น การติดตามวัตถุ การจดจำมือ และการแบ่งส่วนวัตถุ (instance segmentation) โดยผู้ใช้ยังสามารถฝึกและนำโมเดล AI ของตนเองมาใช้งานได้ผ่านฟีเจอร์ self-learning classifier อีกด […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Firefly EC-AGXOrin – ระบบ AI inference ที่ใช้ Jetson AGX Orin 64GB รองรับกล้อง GMSL2 สูงสุด 8 ตัว

Firefly EC-AGXOrin – ระบบ AI inference ที่ใช้ Jetson AGX Orin 64GB รองรับกล้อง GMSL2 สูงสุด 8 ตัว

EC-AGXOrin NVIDIA Jetson 275 TOPS Edge AI Computer

Firefly EC-AGXOrin เป็นระบบประมวลผล AI inference ที่ใช้ NVIDIA Jetson AGX Orin 64GB มีลักษณะคล้ายกับ AAEON BOXER-8645AI และ Vecow RAC-1000 เป็นระบบ Edge AI แบบ Rugged ที่ออกแบบมาสำหรับงาน Edge AI เช่น การควบคุมหุ่นยนต์, ระบบตรวจจับภาพในอุตสาหกรรม (machine vision), การวิเคราะห์วิดีโออัจฉริยะ (intelligent video analytics) และหุ่นยนต์เคลื่อนที่ อุปกรณ์นี้มาพร้อมกับคอนเนกเตอร์ GMSL2 จำนวน 8 พอร์ต (อินพุตผ่านอินเทอร์เฟซ Mini FAKRA แบบ 4 พิน จำนวน 2 ชุด) รองรับการถอดรหัสวิดีโอสูงสุด 22 ช่องสัญญาณความละเอียด 1080p หรือวิดีโอระดับ 8K ที่ 30fps แบบ H.265 ให้ประสิทธิภาพการประมวลผล AI สูงถึง 275 TOPS ด้วยโมดูลของ NVIDIA และติดตั้งหน่วยความจำ LPDDR5 ขนาด 64GB, หน่วยความจำ eMMC 64GB, รวมถึงช่องสำหรับ M.2 NVMe และ MicroSD สำ […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน โมดูล AI Vision ที่ใช้ชิป Rockchip RV1126B-P แบบ Quad-core Cortex-A53

โมดูล AI Vision ที่ใช้ชิป Rockchip RV1126B-P แบบ Quad-core Cortex-A53

Boardcon MINI1126B-P system on module

Boardcon MINI1126B-P เป็นโมดูล System-on-Module (SoM) ที่ใช้ชิป Rockchip RV1126B-P ซึ่งเป็น SoC สถาปัตยกรรม Arm 64 บิต มาพร้อม NPU ประสิทธิภาพ 3 TOPS และตัวเข้ารหัส/ถอดรหัสวิดีโอ 4K H.264/H.265 ออกแบบมาเพื่อการประมวลผลด้าน AI Vision Rockchip RV1126 เป็นชิป  SoC แบบ quad-core Arm Cortex-A7 ที่มี AI accelerator กำลังประมวลผลได้ 2 TOPS มีการเปิดตัวมาตั้งแต่ปี 2021 แล้ว แต่ RV1126B(-P) เป็นชิปใหม่ที่อัปเกรดเป็น Cortex-A53 จำนวน 4 คอร์ และ NPU 3 TOPS, โมดูล MINI1126B-P SoM จึงถือเป็นหนึ่งในแพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์รุ่นแรกที่ใช้ SoC รุ่นใหม่นี้ และเป็นการอัปเดตต่อยอดจากโมดูล MINI1126 เดิมที่ใช้ชิป RV1126 SoC นั่นเอง Rockchip RV1126B-P : ชิป AI camera เมื่อ Boardcon เปิดตัวโปรเซสเซอร์รุ่นใหม่จาก Rockchip เราสามารถสรุปคุณสมบั […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน บอร์ดฐานสำหรับโมดูล NVIDIA Jetson T5000 รองรับการเชื่อมต่อกล้องผ่านอินเทอร์เฟซ GMSL3, GMSL2, FPD-Link III, SDI หรือ MIPI CSI-2

บอร์ดฐานสำหรับโมดูล NVIDIA Jetson T5000 รองรับการเชื่อมต่อกล้องผ่านอินเทอร์เฟซ GMSL3, GMSL2, FPD-Link III, SDI หรือ MIPI CSI-2

Jetson T5000 Carrier board

NVIDIA เปิดตัวโมดูล AI Jetson T5000 อย่างเป็นทางการแล้วในสัปดาห์นี้ ซึ่งเป็นโมดูลที่ใช้ใน Jetson AGX Thor Developer Kit และมีหลายบริษัทประกาศหรือเผยโฉมผลิตภัณฑ์ที่พัฒนาบนระบบ System-on-Module ประสิทธิภาพ 2070 TOPS รุ่นใหม่นี้ ทาง Connect Tech ได้เปิดตัว Gauntlet carrier board สำหรับโมดูล Jetson T5000 โดยรองรับการเชื่อมต่อกล้องผ่านอินเทอร์เฟซ GMSL3, GMSL2, FPD-Link III, SDI และ MIPI CSI-2 ผ่านคอนเนกเตอร์ขยายแบบ 16 เลน พร้อมทั้งมีเอาต์พุตวิดีโอ DisplayPort, พอร์ตเครือข่าย Gigabit Ethernet และ 10GbE, พอร์ต USB และ I/O ต่าง ๆ บอร์ดนี้ถูกออกแบบมาเพื่อการใช้งานด้าน AI ทางกายภาพ, หุ่นยนต์, ระบบอัตโนมัติ และ AI ที่ขอบเครือข่าย (AI at the edge) สเปคของ Gauntlet (AGX301-09T) carrier board : โมดูลที่รองรับ – NVIDIA Jetson […]

ภูมิใจนำเสนอโดย WordPress