OAK-D-Pro, 12 MP, OpenCV AI-Maschinenvision-Kit, Tiefenmessung, Bilderkennung
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Produktinformationen "OAK-D-Pro, 12 MP, OpenCV AI-Maschinenvision-Kit, Tiefenmessung, Bilderkennung"
Tiefenmessung / Bilderkennung & Ortung / Sicherheits- & Überwachung Intelligentes Fahren / Robotik / Objektverfolgung

OAK ist eine eingebettete, hochleistungsfähige 3D-AI+CV-Plattform, die aus einem Open-Source-Hardware-, Firmware- und Software-Ökosystem besteht und eine vollständige und einsatzbereite eingebettete 3D-AI + hardwarebeschleunigte Computer Vision bietet.
Der OAK-D-Pro ist eine verbesserte Version des OAK-D mit strukturierter Lichtreichweite, ausgestattet mit einem IR-Laserpunktd Projektor (aktive Tiefenwahrnehmung) und einer IR-Beleuchtungs-LED (für „Nachtsicht“). Er ist auch kleiner, leichter und genauer als der OAK-D. Ausgestattet mit der leistungsstarken Myriad X VPU, nutzt er aktive binokulare Sehtechnologie und strukturiertes Licht, was die Positioniergenauigkeit auf den Submillimeter-Bereich verbessert und den Anforderungen an hochpräzise Nahbereichs-Positionierung und -Identifizierung entspricht, wie z. B. bei automatischen Schweißrobotern, Positionierung, Identifizierung und Kalibrierung von Oberflächendefekten von Bauteilen usw., was die Wahrnehmung des Roboters verbessern kann.

| TIEFENMESSBEREICH | 0,2 ~ 35 m |
|---|---|
| TIEFENKAMERA | Global Shutter 120 fps |
| RGB-KAMERA | 12 MP 60 fps |
| MAX. BILDFREQUENZ | 60 fps (RGB), 120 fps (Tiefe) |
| AI-CHIP | Intel Myriad X 4 TOPS Rechenleistung |
| VIDEO-PLUG-FLOW | 4K 30 fps H.265 Plug-Flow |
| ANSCHLUSS | USB3.0 Typ-C |
| ERWEITERUNGSSCHNITTSTELLEN | GPIO, SPI, UART |
| UNTERSTÜTZTE NN-PLATTFORM | alle Plattformen |
| STROMVERBRAUCH | 2 W ~ 5,5 W |
| ENTWICKLUNGSSPRACHE | Python, C++ |
| GEHÄUSE | Aluminiumgehäuse |
| GEWICHT | 61 g |
Der OAK bietet bis zu 4 TOPS Rechenleistung, 10-mal so viel wie OpenMV, 40-mal so viel wie Raspberry Pi 4B


Wahrnehmen der realen 3D-Welt und Verleihen von Augen an Roboter


Echtzeit-Datenverarbeitung auf dem Chip, geringe Leistungsanforderungen an den Host

Kantenerkennung

Merkmalsverfolgung
Ausführen von neuronalen Netzwerkmodellen direkt auf dem Gerät und Unterstützung eigener Modelle für OAK

Objekterkennung

Semantische Segmentierung

OCR

Haltungserkennung
Rund-um-die-Uhr-Einsatz in Innen- und Außenbereichen

Unterstützt fast alle gängigen Plattformen, Programmiersprachen und neuronalen Netzwerk-Frameworks (Das offizielle OpenCV AI Kit plant die Unterstützung von Java und befindet sich in der Entwicklung)

Der Kernchip mit 4 TOPS Rechenleistung verfügt über integrierte Funktionen wie Tiefenmessung, Beschleunigung der neuronalen Netzwerk-Inferenz und OpenCV-Bildverarbeitungsbeschleunigung. Die Entwicklungsumgebung kann mit einem Klick installiert werden, und sie verfügt über Open-Source-Hardware ähnlich wie Raspberry Pi, massiven Anwendungsfallbibliotheken und kostenlose industrietaugliche vortrainierte neuronale Netzwerkmodelle, sodass Sie schnell Ihre eigenen Produkte entwickeln können.

Entlastete CPUDie Verarbeitung von künstlicher Intelligenz und Tiefensicht auf OAK kann auf dem Chip abgeschlossen werden, ohne dass der Host involviert ist.

Einfache EntwicklungEs dauert weniger als 30 Sekunden, um die 3D-AI-Funktion von OAK auszuführen.

Open-Source-ÖkosystemHardware und Software von OAK sind Open-Source, sodass Benutzer Prototypen entwickeln und Lösungen mit geringem Risiko produzieren können.


* Ressourcen für verschiedene Produkte können variieren, bitte überprüfen Sie die Wiki-Seite, um die tatsächlich bereitgestellten Ressourcen zu bestätigen.
| Modell | OAK-D-Lite | OAK-D | OAK-D-S2 | OAK-D-Pro | OAK-D-POE | OAK-D-S2-POE |
|---|---|---|---|---|---|---|
| IMU | - | unterstützt | ||||
| RGB-KAMERA | 13 MP (4208×3120) | 12 MP (4032×3040) | ||||
| Binokulare Tiefenkamera | 480P (640×480) | 1 MP (1280×800) | ||||
| FOV (RGB) | 81°D / 69°H /54°V | 81°D/ 69°H / 55°V | ||||
| FOV (Tiefe) | 86° D/ 73° H/58°V | 89°D/ 80° H/ 55°V | 82°D/ 72° H/ 50°V | 89°D/ 80° H/ 55°V | ||
| IR-Empfindlichkeit | - | unterstützt | - | |||
| Tiefentechnologie | Binokulares Sehen | Strukturiertes Licht + Binokulares Sehen | Binokulares Sehen | |||
| Tiefengenauigkeit | Niedrig | Mittel | Hoch | Mittel | ||
| ANSCHLUSS | USB Typ C | PoE | ||||
| Wasserdichtigkeitsklasse | - | IP67 | IP65 | |||
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