ข่าว computer Vision

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Qualcomm เปิดตัวชิป Dragonwing IQ-X สำหรับพีซีอุตสาหกรรมที่ใช้ Windows

Qualcomm เปิดตัวชิป Dragonwing IQ-X สำหรับพีซีอุตสาหกรรมที่ใช้ Windows

Qualcomm Dragonwing IQ-X Windows industrial PC

Qualcomm Dragonwing IQ-X เป็นตระกูลชิปที่ประกอบด้วย IQ-X7181 และ IQ-X5181 มาพร้อมคอร์ Oryon แบบ 8 และ 12 คอร์ ความเร็วสูงสุด 3.4 GHz, GPU Adreno และประสิทธิภาพ AI สูงสุด 45 TOPS ออกแบบมาสำหรับพีซีอุตสาหกรรมที่ใช้ Windows LTSC โดยเป็นรุ่นอัปเกรดจากชิป Dragonwing IQ9/IQ8/IQ6 SoCs ที่เปิดตัวไปเมื่อปีที่แล้ว โดยชิปรุ่นใหม่ให้คอร์ที่เร็วขึ้น อินเทอร์เฟซความเร็วสูงกว่า และคุณสมบัติเพิ่มเติมอื่น ๆ ชิปตระกูล IQ-X รองรับหน่วยความจำ LPDDR5x สูงสุด 64GB, สตอเรจ UFS 4.0 และ SD 3.0, อินเทอร์เฟซจอภาพแบบ eDP และ USB-C, รองรับกล้องสูงสุด 6 ตัว, การเชื่อมต่อ PCIe Gen4 สำหรับออปชัน Ethernet, WiFi 7 และเครือข่ายเซลลูลาร์ 5G พร้อมพอร์ต USB ทั้งหมด 11 พอร์ต และ GPIO จำนวน 221 ขา ในฐานะชิประดับอุตสาหกรรมจึงรองรับการทำงานในสภาพแวดล้อ […]

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 Grinn Genioboard : บอร์ด SBC สำหรับงาน Edge AI ที่ใช้โมดูล MediaTek Genio 510 หรือ 700

Grinn Genioboard : บอร์ด SBC สำหรับงาน Edge AI ที่ใช้โมดูล MediaTek Genio 510 หรือ 700

GenioBoard SBC MediaTek Genio 510 700 SoM

Grinn เปิดตัวบอร์ด SBC ขนาดเท่าบัตรเครดิต ที่ใช้โมดูล (SoM) MediaTek Genio 510 หรือ Genio 700 ซึ่งมีซีพียู Cortex-A78/A55 ออกแบบมาสำหรับงาน Edge AI โดยมาพร้อมการรองรับ Thistle Security Platform ผ่านชิปความปลอดภัย Infineon OPTIGA Trust M ที่ติดตั้งอยู่บนบอร์ด เพื่อช่วยให้เป็นไปตามข้อกำหนดของ EU Cybersecurity Resilience Act (CRA) บอร์ด Genioboard มีขนาดและรูปแบบคล้ายกับ Raspberry Pi 3 Model B มาพร้อมกับหน่วยความจำ RAM 4GB, ที่เก็บข้อมูล eMMC 16GB, พอร์ต Gigabit Ethernet, พอร์ต USB 3.0/2.0 จำนวน 4 ช่อง, ช่องแสดงผลภาพ HDMI และ DisplayPort, ขั้วต่อกล้อง MIPI CSI จำนวน 2 ช่อง, GPIO header 40 พิน, พอร์ต USB-C สำหรับดีบัก, ระบบจ่ายไฟผ่าน USB-C PD และที่ด้านล่างของบอร์ดยังมีช่อง M.2 จำนวน 2 ช่องสำหรับติดตั้ง AI accelera […]

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 การ์ด M5Stack LLM-8850 : โมดูล AI accelerator แบบ M.2 M-Key ที่ใช้ชิป Axera AX8850, 24 TOPS

การ์ด M5Stack LLM-8850 : โมดูล AI accelerator แบบ M.2 M-Key ที่ใช้ชิป Axera AX8850, 24 TOPS

M5Stack LLM AX8850 Card

การ์ด M5Stack LLM-8850 เป็นโมดูล AI acceleration แบบ M.2 M-Key ขนาด 2242 ที่ใช้ Axera AX8850 SoC ให้ประสิทธิภาพสูงสุด 24 TOPS (INT8) รองรับการใช้งานร่วมกับอุปกรณ์โฮสต์ เช่น Raspberry Pi 5, บอร์ด SBC ที่ใช้ Rockchip RK3588 รวมถึง พีซี x86 อย่างมินิพีซีที่มีสล็อต M.2 Key-M ว่างอยู่ การ์ดนี้มาพร้อมกับ RAM ขนาด 8GB, SPI NOR flash ขนาด 32Mbit, และรองรับการเข้ารหัสวิดีโอ H.265/H.264 ความละเอียด 8Kp30 รวมถึงการถอดรหัสวิดีโอ 8Kp60 โดยรองรับได้สูงสุด 16 ช่องสำหรับวิดีโอระดับ 1080p นอกจากนี้ยังติดตั้ง ระบบระบายความร้อนแบบแอคทีฟ เพื่อรักษาอุณหภูมิให้คงที่และป้องกันการเสื่อมสภาพจากความร้อนภายในตัวเครื่อง สเปคของ M5Stack LLM‑8850 card : SoC – Axera AX8850 CPU – โปรเซสเซอร์ Octa-core Cortex-A55 ความเร็ว 1.7 GHz NPU – 24 TOPS […]

เขียนวันที่ โดย Kumpee Teeravech - ไม่มีความเห็น บน รีวิว Particle Tachyon และทดสอบประสิทธิภาพ AI

รีวิว Particle Tachyon และทดสอบประสิทธิภาพ AI

particle tachyon cover photo

สวัสดีครับ วันนี้ผมจะมารีวิว Particle Tachyon ซึ่งเป็นคอมพิวเตอร์บอร์ดเดี่ยว (Single-Board Computer: SBC) ขนาดกะทัดรัดที่ออกแบบมาเพื่อรองรับงาน Edge AI, IoT และการเชื่อมต่อความเร็วสูง โดยภายในใช้ Octa-core Qualcomm Kryo CPU, Adreno GPU และ DSP Hexagon นอกจากนี้ยังรองรับการเชื่อมต่อไร้สายครบครัน ไม่ว่าจะเป็น 5G, Wi-Fi 6E และ Bluetooth 5.2 Particle Tachyon ถูกออกแบบให้มีรูปแบบเดียวกับ Raspberry Pi และมาพร้อมกับพอร์ต I/O หลากหลาย เช่น 40-pin GPIO header ที่รองรับ Raspberry Pi HATs รวมถึงตัวเลือกขยายการเชื่อมต่อสำหรับเซนเซอร์และอุปกรณ์เสริมต่าง ๆ อีกทั้งยังมี Qwiic connector สำหรับใช้งานร่วมกับอุปกรณ์ของ SparkFun และ Adafruit และยังมีพอร์ต MIPI-CSI/DSI สำหรับกล้องและจอแสดงผลอีกด้วย หากต้องการรายละเอียดเพิ่มเติมสามา […]

ภูมิใจนำเสนอโดย WordPress