Умная AI-камера технического зрения HuskyLens (DFRobot Gravity)

HuskyLens — это легкий в освоении и мощный сенсор машинного зрения со встроенными алгоритмами искусственного интеллекта от компании DFRobot. Модуль оснащен двухъядерным процессором Kendryte K210, цветным IPS-дисплеем диагональю 2.0 дюйма и объективом 2 Мп. Камера способна автономно (без подключения к ПК или стороннему облаку) распознавать лица, объекты, следовать по линии, определять цвет, считывать штрихкоды и QR-коды, а также метки AprilTag. Все вычисления выполняются на самом чипе K210, а результат выдается на контроллер через интерфейсы UART или I2C.

## Технические характеристики

| Параметр | Значение |

| --- | --- |

| Процессор | Kendryte K210 (Dual-Core RISC-V 64bit 400 MHz с KPU/FPU) |

| Сенсор камеры | OV2640 (2.0 Мегапикселя) |

| Дисплей | 2.0" IPS экран (разрешение 320 × 240) |

| Напряжение питания | DC 3.3V – 5.0V |

| Ток потребления | ~ 320 mA при 3.3V / ~ 230 mA при 5.0V (с включенной подсветкой и алгоритмами) |

| Интерфейсы связи | UART (9600–115200 baud) / I2C |

| Органы управления | 3-позиционное колесо навигации (Function Button), кнопка обучения (Learn Button) |

| Дополнительно | Встроенные белые светодиоды подсветки, слот для microSD карт |

| Совместимые платформы | Arduino, micro:bit, Raspberry Pi, ESP32, STM32 |

| Графическая среда | MakeCode, Mind+, Arduino IDE, Python/MicroPython |

| Габариты | 52 × 44.5 мм |

### Ключевые особенности

• Обучение в одно нажатие (One-Click Learn): Для распознавания нового объекта или лица достаточно навести камеру и зажать физическую кнопку обучения — не требуется написать ни строчки кода.
• Встроенный IPS-экран: Позволяет визуализировать рамки захвата объектов, метки и параметры алгоритма прямо во время работы без подключения внешнего монитора.
• Нейросетевой процессор K210: Аппаратный ускоритель нейросетей позволяет обрабатывать алгоритмы машинного зрения со скоростью до 30 кадров в секунду.
• Интеграция с образовательными средами: Поддерживается графическими языками программирования (Mind+, MakeCode) и стандартным C++/Python для применения в школьной и университетской робототехнике.

### Встроенные алгоритмы и функции

• Face Recognition: Распознавание и запоминание лиц людей.
• Object Tracking: Отслеживание заданных объектов по контуру в реальном времени.
• Object Recognition: Классификация и определение объектов (автомобили, животные, предметы).
• Line Tracking: Высокоточное следование по линиям любого цвета (для роботов-линейщиков).
• Color Recognition: Определение цвета поверхности или маркированных меток.
• Tag / Barcode Recognition: Считывание и распознавание кодов AprilTag, QR-кодов и штрихкодов.

### Применение

• Автономные мобильные роботы (слежение за лицом, движение по линии, объезд препятствий).
• Учебные и соревновательные проекты STEM/STEAM (Kazakhstan Robotics, WRO, FIRST).
• Сортировочные конвейеры и промышленные макеты с сортировкой по цветам или QR-кодам.
• Системы контроля доступа (СКУД) по распознаванию лиц.

---

## Ключевые слова

• AI-камера HuskyLens DFRobot
• сенсор технического зрения HuskyLens
• камера машинного зрения K210 HuskyLens
• Gravity HuskyLens AI Vision Sensor
• модуль распознавания лиц и объектов Arduino
• умная камера HuskyLens для micro bit Raspberry Pi
• HuskyLens K210 OV2640 I2C UART
• камера с экраном для обучения ИИ в робототехнике