M5Stack UnitV2 M12 Version er en kraftfuld AI-genkendelsesmodul, perfekt til en række anvendelser såsom industriel visuel genkendelse, maskinsynslæring og tilpassede AI-projekter. Her er en trin-for-trin guide til at komme i gang med denne alsidige enhed.
Udpakning og opsætning
Når du modtager din M5Stack UnitV2 M12 Version, indeholder pakken:
-
1x M5Stack UnitV2 M12
-
1x 16GB TF-kort
-
1x USB-C-kabel (50 cm)
-
1x Beslag
-
1x Bagklips
-
1x Almindeligt brændviddeobjektiv (FOV: 85°)
-
1x Vidvinkel fiskeøjeobjektiv (FOV: 150°)
Start med at pakke alle komponenterne ud. Monter enten objektivet med normal brændvidde eller det vidvinklede fisheye-objektiv, afhængigt af dine behov.
Opstart
Tilslut UnitV2 M12 til en strømkilde ved hjælp af det medfølgende USB-C-kabel. Enheden kræver en indgangsspænding på 5V @ 500mA for at fungere.
Forbindelse til Wi-Fi
UnitV2 M12 understøtter Wi-Fi ved 2,4 GHz. For at forbinde enheden til dit Wi-Fi-netværk, følg disse trin:
-
Tænd for enheden.
-
Få adgang til enhedsindstillingerne via webgrænsefladen eller en seriel forbindelse.
-
Indtast dine Wi-Fi-oplysninger og gem indstillingerne.
Brug af Indbygget Linux Operativsystem
UnitV2 M12 leveres med et indlejret Linux OS, der tilbyder et rigt sæt udviklingsværktøjer. Du kan bruge OpenCV, SSH eller JupyterNotebook til at udvikle dine AI-applikationer. For at få adgang til Linux-systemet:
-
Opret forbindelse til enheden via SSH.
-
Brug OpenCV til billedbehandlingsopgaver.
-
Udnyt JupyterNotebook til interaktiv databehandling.
AI Billedfunktioner
UnitV2 M12 understøtter forskellige AI-billedfunktioner, herunder:
-
QR-kodegenkendelse
-
Ansigtsgenkendelse
-
Linjesporing
-
Bevægelsesdetektion
-
Formmatchning
-
Billedstreaming
-
Klassificering
-
Farvesporing
-
Ansigtsgenkendelse
-
Målsporing
-
Formgenkendelse
-
Brugerdefineret objektgenkendelse
Brug de medfølgende AI-biblioteker og værktøjer til at implementere disse funktioner i dine projekter.
Forhåndsvisning og styring
Du kan forhåndsvise AI-genkendelsesresultaterne og styre enheden via webgrænsefladen eller ved at bruge UIFlow. For at få adgang til webgrænsefladen:
-
Tilslut UnitV2 M12 til din computer.
-
Åbn en webbrowser og indtast enhedens IP-adresse.
-
Brug interfacet til at konfigurere indstillinger og se AI-genkendelsesresultater i realtid.
Udvikling og integration
For avancerede brugere tilbyder UnitV2 M12 fleksible udviklings- og integrationsmuligheder. Du kan bruge enhedens UART-, Type-C- og TFCard-interfaces til at tilslutte yderligere hardwareperiferiudstyr.
Anvendelser
M5Stack UnitV2 M12 er ideel til:
-
Industriel visuel genkendelse
-
Maskinsynslæring
-
Udvikling af brugerdefinerede AI-genkendelsesfunktioner
Sådan bruger du M5Stack UnitV2 M12-versionen
Objektdetektion med Edge Impulse: Dette projekt involverer opbygning af en objektdetekteringsapplikation ved hjælp af M5Stack UnitV2 og Edge Impulse. Projektet bruger TensorFlow Lite-modeller trænet med Edge Impulse Studio til at detektere objekter som briller og flasker. M5Stack UnitV2's kamera optager billeder, som derefter behandles af den trænede model for at identificere objekter.
AI-drevet QR-kode scanner: Brug M5Stack UnitV2 M12 til at skabe en QR-kodeskanner, der kan anvendes i forskellige applikationer, såsom lagerstyring eller eventcheck-in. Enhedens AI-kapaciteter gør det muligt hurtigt og præcist at genkende QR-koder og behandle informationen.
Ansigtsgenkendelse og -detektion: Udvikl et system til ansigtsdetektion og -genkendelse ved hjælp af M5Stack UnitV2 M12. Dette projekt kan bruges til sikkerhedssystemer, tilstedeværelsesregistrering eller personlige brugeroplevelser. Enhedens AI-funktioner gør det muligt at opdage og genkende ansigter i realtid.
Linjesporingsrobot: Skab en linjefølgende robot ved hjælp af M5Stack UnitV2 M12. Enhedens linjesporingsevner gør det muligt at følge en foruddefineret sti, hvilket gør den ideel til automatiserings- og robotprojekter.
Brugerdefineret objektgenkendelse: Træn M5Stack UnitV2 M12 til at genkende brugerdefinerede objekter til specifikke anvendelser. Dette projekt kan bruges i industrielle miljøer til at identificere og sortere produkter eller i detailmiljøer for at forbedre kundeoplevelser.
