Kit de desarrollo Arducam Pico4ML TinyML

El kit de desarrollo Arducam Pico4ML TinyML es un sistema compacto de placa única energizado por el microcontrolador Raspberry Pi RP2040. Es capaz de ejecutar todos los pequeños ejemplos de aprendizaje automático de Tensorflow Lite Micro y tiene un módulo de cámara QVGA con un consumo de energía ultrabajo. Este kit también incluye una interfaz serial de datos de video configurable de 1 bit y un sensor monocromático para facilitar el procesamiento de imágenes en aplicaciones de visión artificial.

El kit de desarrollo Pico4ML TinyML está equipado con un chip de audio que puede emitir señales PDM (modulación de densidad de pulso) directamente. Esta característica permite que el RP2040 reciba entrada de audio. El kit también incluye una función de seguimiento de movimiento con una IMU de 9 ejes y baja potencia de 2,5 mW.

Hay una pequeña pantalla TFT en la parte posterior del Pico4ML, una pantalla LCD de 160×80, que está conectada a la placa a través de la interfaz SPI. Esto permite una vista previa en vivo de la cámara o una visualización en tiempo REAL de los resultados de sus modelos de aprendizaje automático.

Pico4ML de Arducam es completamente de código abierto. Esto significa que todos sus códigos, archivos de diseño y esquemas están disponibles para que cualquiera pueda usarlos, modificarlos o reconstruirlos.

Características:

• Microcontrolador Raspberry Pi RP2040
• Unidad de Medición Inercial ICM-20948 (baja potencia)
• Micrófono de canal mono con salida PCM directa
• Botones de reinicio y arranque
• Módulo de cámara: HiMax HM01B0, hasta QVGA (320 x 240)
• Pantalla: Pantalla LCD SPI de 2,44 cm (160 x 80, ST7735)
• Voltaje de funcionamiento: 3,3 V.
• Consumo de corriente: 40 mA (en espera), 60 mA (modelos ML en ejecución)
• Voltaje de entrada: VBUS: 5 V +/- 10 %, VSYS máx.: 5,5 V
• Dimensiones: 51 mm x 21 mm

Documentos:

• Manual de usuario de Pico4ML
• Ejemplos de Pico y Pico4ML Arducam
• Esquemático
• Controlador de cámara SPI para Pico
• Tablero modelo 3D
• Modelo 3D de recinto