De M5Stack UnitV2 M12 Versie is een krachtige AI-herkenningsmodule die perfect is voor verschillende toepassingen zoals industriële visuele herkenning, machine vision learning en op maat gemaakte AI-projecten. Hier is een stapsgewijze handleiding om je op weg te helpen met dit veelzijdige apparaat.
Uitpakken en instellen
Wanneer je je M5Stack UnitV2 M12 Versie ontvangt, bevat het pakket:
-
1x M5Stack UnitV2 M12
-
1x 16GB TF-kaart
-
1x USB-C kabel (50cm)
-
1x Beugel
-
1x Achterclip
-
1x reguliere brandpuntslenzen (FOV: 85°)
-
1x groothoek fisheye-lens (FOV: 150°)
Begin met het uitpakken van alle componenten. Bevestig of de reguliere brandpuntslens of de groothoek fisheye-lens, afhankelijk van uw behoeften.
Opstarten
Verbind de UnitV2 M12 met een voedingsbron met behulp van de meegeleverde USB-C-kabel. Het apparaat heeft een invoerspanning van 5V @ 500mA nodig om te functioneren.
Verbinding maken met wifi
De UnitV2 M12 ondersteunt Wi-Fi op 2,4GHz. Volg deze stappen om het apparaat met uw Wi-Fi-netwerk te verbinden:
-
Zet het apparaat aan.
-
Toegang tot de apparaatsinstellingen via de webinterface of een seriële verbinding.
-
Voer uw Wi-Fi-inloggegevens in en sla de instellingen op.
Met behulp van de Ingebed Linux Besturingssysteem
De UnitV2 M12 wordt geleverd met een ingebed Linux-besturingssysteem, dat een rijke set ontwikkeltools biedt. Je kunt OpenCV, SSH of JupyterNotebook gebruiken om je AI-toepassingen te ontwikkelen. Om toegang te krijgen tot het Linux-systeem:
-
Verbind met het apparaat via SSH.
-
Gebruik OpenCV voor beeldverwerkingstaken.
-
Maak gebruik van JupyterNotebook voor interactieve computing.
KI Afbeeldingsfuncties
De UnitV2 M12 ondersteunt verschillende AI-afbeeldingsfuncties, waaronder:
-
QR-code herkenning
-
Gezichtsdetectie
-
Lijn volgen
-
Bewegingsdetectie
-
Vormmatching
-
Beeldstreaming
-
Classificatie
-
Kleur volgen
-
Gezichtsherkenning
-
Doel volgen
-
Vormdetectie
-
Aangepaste objectherkenning
Gebruik de beschikbare AI-bibliotheken en -tools om deze functies in je projecten te implementeren.
Voorvertoning en controle
Je kunt de AI-herkenningsresultaten bekijken en het apparaat bedienen via de webinterface of met UIFlow. Om toegang te krijgen tot de webinterface:
-
Verbind de UnitV2 M12 met je computer.
-
Open een webbrowser en voer het IP-adres van het apparaat in.
-
Gebruik de interface om instellingen te configureren en real-time AI-herkenningsresultaten te bekijken.
Ontwikkeling en Integratie
Voor gevorderde gebruikers biedt de UnitV2 M12 flexibele ontwikkelings- en integratiemogelijkheden. U kunt de UART-, Type-C- en TFCard-interfaces van het apparaat gebruiken om extra hardwareperipherals aan te sluiten.
Toepassingen
De M5Stack UnitV2 M12 is ideaal voor:
-
Industriële visuele herkenning
-
Machine vision leren
-
Ontwikkeling van aangepaste AI-herkenningsfuncties
Hoe M5Stack UnitV2 M12 Versie te Gebruiken
Objectdetectie met Edge Impulse: Dit project omvat het bouwen van een objectdetectie-applicatie met de M5Stack UnitV2 en Edge Impulse. Het project maakt gebruik van TensorFlow Lite-modellen die zijn getraind met Edge Impulse Studio om objecten zoals glazen en flessen te detecteren. De camera van de M5Stack UnitV2 legt beelden vast, die vervolgens door het getrainde model worden verwerkt om objecten te identificeren.
AI-Aangedreven QR-code Scanner: Gebruik de M5Stack UnitV2 M12 om een QR-code scanner te maken die in verschillende toepassingen kan worden gebruikt, zoals voorraadbeheer of evenementregistraties. De AI-capaciteiten van het apparaat stellen het in staat om QR-codes snel en nauwkeurig te herkennen en de informatie te verwerken.
Gezichtsdetectie en -herkenning: Ontwikkel een gezichtsdetectie- en herkenningssysteem met de M5Stack UnitV2 M12. Dit project kan worden gebruikt voor beveiligingssystemen, aanwezigheidsregistratie of gepersonaliseerde gebruikerservaringen. De AI-functies van het apparaat stellen het in staat om gezichten in real-time te detecteren en te herkennen.
Line Tracking Robot: Maak een lijnvolgende robot met de M5Stack UnitV2 M12. De lijnvolgcapaciteiten van het apparaat stellen het in staat om een vooraf gedefinieerd pad te volgen, waardoor het ideaal is voor automatisering en robotica-projecten.
Aangepaste Objectherkenning: Train de M5Stack UnitV2 M12 om aangepaste objecten te herkennen voor specifieke toepassingen. Dit project kan worden gebruikt in industriële omgevingen om producten te identificeren en te sorteren, of in retailomgevingen om de klantervaringen te verbeteren.
