ข่าว กล้อง

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Ochin V2 – บอร์ดฐาน Raspberry Pi CM4 ขนาดจิ่วพร้อม micro HDMI และรองรับ Fast Ethernet สำหรับใช้งานด้านหุ่นยนต์

Ochin V2 – บอร์ดฐาน Raspberry Pi CM4 ขนาดจิ่วพร้อม micro HDMI และรองรับ Fast Ethernet สำหรับใช้งานด้านหุ่นยนต์

Ochin V2 CM4 robotics carrier board USB C board

Ochin V2 เป็นบอร์ดฐาน Raspberry Pi CM4 carrier board เป็นรุ่นอัพเดต บอร์ด Ochin มีขนาดจิ่วสำหรับแอปพลิเคชันด้านหุ่นยนต์และโดรน โดยได้เพิ่มพอร์ต micro HDMI, รองรับ Fast Ethernet ผ่านแพดหรือตัวเชื่อมต่อ GHS (ไม่มีคอนเนกเตอร์ RJ45), LED สำหรับผู้ใช้ 2 ดวง และและการเปลี่ยนแปลงอื่นๆ ฟอร์มแฟคเตอร์ยังเหมือนเดิมขนาด 55 x 40 x 4.7 มม. หรือขนาดประมาณ Raspberry Pi Compute Module 4 ซึ่งเมื่อรวมกับอินเทอร์เฟส USB, UART, I2C และ SPI ที่หลากหลาย ทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับการใช้งานในพื้นที่จำกัด เช่น ระบบหุ่นยนต์หรือ UAVs (อากาศยานไร้คนขับ) สเปคของ Ochin V2 (แสดงความแตกต่างจาก Ochin V1 ด้วยตัวหนาหรือขีดทับ– โมดูลที่รองรับ – Raspberry Pi CM4 พร้อมโปรเซสเซอร์ Broadcom BCM2711 quad-core Cortex-A72, RAM สูงสุด 8GB, Fl […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน KidBright µAI ของ INEX บอร์ดสมองกลเพื่อการเรียนรู้ด้าน AI

KidBright µAI ของ INEX บอร์ดสมองกลเพื่อการเรียนรู้ด้าน AI

KidBright microAi

KidBright µAI ของ INEX เป็นบอร์ดสมองกลเพื่อการเรียนรู้ด้าน AI (Artificial Intelligence) หรือปัญญาประดิษฐ์, บอร์ด KidBright μAI (อ่านว่า คิดไบรท ไมโครเอไอ) ใช้ชิป Allwinner V831 single-core Cortex-A7 processor ความถี่ 800MHz  หน่วยความจำแรม DDR2 ความจุ 64MB, ซ็อกเก็ต microSD card มีการเชื่อมต่อ WiFi, พร้อมจอแสดงผล IPS ขนาด 1.3 นิ้ว, กล้องดิจิทัล, ไมโครโฟน, ตัวตรวจจับความเร่ง และอื่นๆ บอร์ดสามารถรันโปรแกรมด้วยชุดคําสั่งแบบบล็อกผ่าน KidBright µAI IDE  บอร์ดยังมีส่วนเชื่อมต่ออุปกรณ์อินพุตเอาต์พุตภายนอก ทั้งในแบบดิจิทัลที่ใช้สัญญาณลอจิกพื้นฐาน หรือแบบบัสข้อมูลอนุกรมทั้งแบบ UART และ I2C, รองรับการทำงานร่วมกับอุปกรณ์ภายนอก เช่น LED สวิตช์ ตัวตรวจจับแบบดิจิทัลพื้นฐาน ตัวตรวจจับปริมาณทางกายภาพ (แสง อุณหภูมิ ความชื้นสัมพ […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Waveshare เปิดตัว โมดูลกล้องถ่ายภาพความร้อน – Thermal Camera Raspberry Pi HAT หรือ USB-C

Waveshare เปิดตัว โมดูลกล้องถ่ายภาพความร้อน – Thermal Camera Raspberry Pi HAT หรือ USB-C

Waveshare Thermal 90 USB and Thermal 90 Camera HAT

Waveshare เปิดตัวโมดูลกล้องถ่ายภาพความร้อน (Thermal Imaging Camera) มีให้เลือก 2 รุ่นได้แก่ Thermal-45/90 Camera Raspberry Pi HAT และ Thermal-45/90 USB Camera ความแตกต่างที่สำคัญคือ HAT ได้รับการออกแบบมาเพื่อเชื่อมต่อกับ Raspberry Pi, Pi Zero หรือบอร์ด SBC อื่นๆ ที่มี pin layout ที่เข้ากันได้กับ Pi เช่น Sipeed Longan Pi3H, Banana Pi BPI-M4, Radxa Zero 3W SBC และอื่นๆ, และโมดูล USB สามารถเชื่อมต่อกับคอมพิวเตอร์ PC, Android หรืออุปกรณ์อื่น ๆ ที่มีการเชื่อมต่อ USB กล้องนี้มีการออกแบบโดยไม่มีชัตเตอร์ ซึ่งเป็นเหตุผลที่ทำให้สามารถสตรีมวิดีโอถ่ายภาพความร้อนได้สูงสุด 25 เฟรมต่อวินาที (FPS) นอกจากนี้ Waveshare ยังมีตัวเลือกพื้นที่การมองเห็นของภาพ (FOV) ที่แตกต่างกัน – เวอร์ชันพื้นฐานที่มี FOV 45° และเวอร์ชันมุมกว้ […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Sipeed MaixCAM – ชุดพัฒนากล้อง AI ที่ใช้ RISC-V พร้อมกล้องความละเอียดสูงสุด 5MP, จอสัมผัสสี 2.3 นิ้ว, GPIO

Sipeed MaixCAM – ชุดพัฒนากล้อง AI ที่ใช้ RISC-V พร้อมกล้องความละเอียดสูงสุด 5MP, จอสัมผัสสี 2.3 นิ้ว, GPIO

Sipeed MaixCAM

Sipeed MaixCAM เป็นกล้อง AI ที่ใช้ SOPHGO SG2002 ชิป SoC ที่มี RISC-V core, Arm core และ 8051 MCU core พร้อม NPU 1 TOPS สามารถรองรับโมดูลกล้องความละเอียดสูงสุด 5MP และมาพร้อมกับหน้าจอสัมผัสสีขนาด 2.3 นิ้ว Development kit  ยังมาพร้อมกับการเชื่อมต่อ WiFi 6 และ BLE 5.4, มีตัวเลือกในการเชื่อมต่อ Ethernet, พอร์ตอินพุตและเอาต์พุตเสียง, พอร์ต USB Type-C และ GPIO headers 14 ขา 2 แถว สำหรับการขยายที่ทำให้เหมาะสำหรับใช้งานด้าน computer vision, Smart audio และการประยุกต์ใช้ในงาน AIoT สเปคของ Sipeed MaixCAM: SoC – SOPHGO SG2002 CPU โปรเซสเซอร์ RISC-V C906 หรือ Arm Cortex-A53 core (เลือกได้ตอนบูต) 1 GHz ที่ใช้ Linux RISC-V C906 core ความเร็ว 700 MHz ที่รันบน RTOS โปรเซสเซอร์ 8051 พลังงานต่ำ 25 ถึง 300 MHz NPU – 1 TOPS @ INT […]

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 RB3 Gen 2 Platform Vision Kit

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 QCC730 dual WiFi IoT microcontroller

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 Ethos-U85

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 and AIK RA6M3 reference

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 […]