M5Stack UnitV2 M12 Version är en kraftfull AI-igenkänningsmodul som är perfekt för en mängd olika tillämpningar såsom industriell visuell igenkänning, maskinsynslärande och anpassade AI-projekt. Här är en steg-för-steg-guide för att komma igång med denna mångsidiga enhet.
Uppackning och installation
När du får din M5Stack UnitV2 M12-version ingår i paketet:
-
1x M5Stack UnitV2 M12
-
1x 16GB TF-kort
-
1x USB-C-kabel (50 cm)
-
1x Fäste
-
1x Bakre klämma
-
1x Objektiv med normal brännvidd (FOV: 85°)
-
1x Vidvinkel-fisheye-objektiv (FOV: 150°)
Börja med att packa upp alla komponenter. Fäst antingen den vanliga objektivet med normal brännvidd eller vidvinkel-fisheye-objektivet, beroende på dina behov.
Starta upp
Anslut UnitV2 M12 till en strömkälla med den medföljande USB-C-kabeln. Enheten kräver en ingångsspänning på 5V @ 500mA för att fungera.
Ansluta till Wi-Fi
UnitV2 M12 stöder Wi-Fi på 2,4 GHz. För att ansluta enheten till ditt Wi-Fi-nätverk, följ dessa steg:
-
Slå på enheten.
-
Få åtkomst till enhetens inställningar via webbgränssnittet eller en seriell anslutning.
-
Ange dina Wi-Fi-uppgifter och spara inställningarna.
Använd Inbäddad Linux Operativsystem
UnitV2 M12 levereras med ett inbyggt Linux OS som erbjuder en rik uppsättning utvecklingsverktyg. Du kan använda OpenCV, SSH eller JupyterNotebook för att utveckla dina AI-applikationer. För att få åtkomst till Linux-systemet:
-
Anslut till enheten med SSH.
-
Använd OpenCV för bildbehandlingsuppgifter.
-
Använd JupyterNotebook för interaktiv databehandling.
AI Bildfunktioner
UnitV2 M12 stöder olika AI-bildfunktioner, inklusive:
-
QR-kodigenkänning
-
Ansiktsdetektion
-
Linjespårning
-
Rörelsedetektion
-
Formmatchning
-
Bildströmning
-
Klassificering
-
Färgspårning
-
Ansiktsigenkänning
-
Målspårning
-
Formdetektion
-
Anpassad objektigenkänning
Använd de medföljande AI-biblioteken och verktygen för att implementera dessa funktioner i dina projekt.
Förhandsgranska och styra
Du kan förhandsgranska AI-igenkänningsresultaten och styra enheten via webbgränssnittet eller med UIFlow. För att komma åt webbgränssnittet:
-
Anslut UnitV2 M12 till din dator.
-
Öppna en webbläsare och ange enhetens IP-adress.
-
Använd gränssnittet för att konfigurera inställningar och visa AI-igenkänningsresultat i realtid.
Utveckling och integration
För avancerade användare erbjuder UnitV2 M12 flexibla utvecklings- och integrationsmöjligheter. Du kan använda enhetens UART-, Type-C- och TFCard-gränssnitt för att ansluta ytterligare hårdvarutillbehör.
Användningsområden
M5Stack UnitV2 M12 är idealisk för:
-
Industriell visuell igenkänning
-
Maskinsynslärande
-
Utveckling av anpassad AI-igenkänningsfunktion
Hur man använder M5Stack UnitV2 M12-versionen
Objektigenkänning med Edge Impulse: Detta projekt innebär att bygga en objektigenkänningsapplikation med M5Stack UnitV2 och Edge Impulse. Projektet använder TensorFlow Lite-modeller tränade med Edge Impulse Studio för att upptäcka objekt som glas och flaskor. M5Stack UnitV2:s kamera fångar bilder som sedan bearbetas av den tränade modellen för att identifiera objekt.
AI-driven QR-kodskanner: Använd M5Stack UnitV2 M12 för att skapa en QR-kodskanner som kan användas i olika tillämpningar, såsom lagerhantering eller evenemangsregistreringar. Enhetens AI-kapaciteter gör att den snabbt och noggrant kan känna igen QR-koder och bearbeta informationen.
Ansiktsigenkänning och detektion: Utveckla ett system för ansiktsdetektion och igenkänning med M5Stack UnitV2 M12. Detta projekt kan användas för säkerhetssystem, närvaroregistrering eller personliga användarupplevelser. Enhetens AI-funktioner gör det möjligt att upptäcka och känna igen ansikten i realtid.
Linjespårningsrobot: Skapa en linjeföljande robot med M5Stack UnitV2 M12. Enhetens linjespårningsfunktioner gör att den kan följa en fördefinierad bana, vilket gör den idealisk för automatiserings- och robotikprojekt.
Anpassad objektigenkänning: Träna M5Stack UnitV2 M12 att känna igen anpassade objekt för specifika tillämpningar. Detta projekt kan användas i industriella miljöer för att identifiera och sortera produkter, eller i detaljhandelsmiljöer för att förbättra kundupplevelser.
