QVGA Mono DVP Camera for Arduino GIGA R1

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RS Best.-Nr.:
286-366
Herst. Teile-Nr.:
B0460
Hersteller:
Arducam
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Marke

Arducam

Produktname

QVGA Mono DVP Kamera für Arduino GIGA R1

Kit-Klassifizierung

Arduino-Platine

Teilenummer des Prozessors

HM01B0

Ursprungsland:
CN
Das Arduino Monochrom DVP Kameramodul für Arduino Giga basiert auf dem HM01B0 QVGA monochromen Rolling Shutter Bildsensor. Dieser Sensor ist ein Bildsensor mit extrem niedrigem Stromverbrauch, der für ständig aktive Bildverarbeitungsgeräte und -anwendungen entwickelt wurde. Die hohe Lichtempfindlichkeit und der integrierte Selbstoszillator sorgen für eine bessere Bildqualität bei unterschiedlichen Lichtverhältnissen. Das Kameramodul mit geringem Stromverbrauch ist mit einem 60-Grad-D-Objektiv ausgestattet und unterstützt das Ausgabeformat RAW6/8. Die Standard-Betriebstemperatur reicht von -30 bis 85°C, mit einer stabilen Bildtemperatur zwischen 0 und 50°C. Vollständig kompatibel mit dem Arduino Giga R1 Board und dem Arduino Giga Display Shield, einer neuen Ergänzung der professionellen Mikrocontroller-Entwicklungsboards von Arduino. Durch die nahtlose Integration kann das Kameramodul vielseitige Bilderfassungs- und -verarbeitungsfunktionen freischalten.

Effiziente und kompakte MCU-Lösung mit extrem niedrigem Stromverbrauch
Arduino Giga Display Shield und Giga R1 Wifi Board kompatibel
Einfache Einrichtung und Zugang für alle mit einfacher Bedienung
Hochempfindliche 36μ Bright Sense Pixel Technologie für hohe Lichtempfindlichkeit
Ultra niedriger Stromverbrauch, um mehr Energie zu sparen
Kontaktieren Sie salesarducamcom für Anweisungen vor der Verwendung
Kostengünstige Bildverarbeitungslösung, erschwinglich und kompakt, ideal für budgetfreundliche Projekte mit integrierten Bildverarbeitungsfunktionen
Vereinfachte eingebettete Bildverarbeitung für alle, die leicht einzurichten und zu bedienen sind
So können Sie Ihr Giga r1 Board ohne großen Aufwand mit Machine Vision ausstatten
Hohe Empfindlichkeit bei schwachem Licht 36μ Bright Sense Pixel Technologie mit On-Chip Selbstoszillator
Extrem niedriger Stromverbrauch und effiziente Energienutzung, daher geeignet für batteriebetriebene und energieeffiziente Anwendungen

Anwendungsbereich


Maschinelles Sehen oder Computer Vision
Robotik
IoT
Digitale Fabrikation
Verarbeitung in Echtzeit

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