Вычислительный модуль с камерой (арт. D1201000107) на базе двухъядерного чипа Kendryte K210 с архитектурой RISC-V и производительностью 1 TOPS. Оснащён основной камерой 2 МП, сменным объективом (8 / 12 / 16 мм), встроенным Wi-Fi 2.4 ГГц и слотом для microSD. Идеальное решение для систем распознавания лиц, умного доступа, IoT-устройств и образовательных проектов, где требуются компактные размеры (50×50×46 мм) и низкое энергопотребление (чип — 300 мВт).
Ключевые особенности
Модуль объединяет нейросетевой ускоритель K210, камеру и Wi-Fi в одном корпусе. Питание 5 В DC, все необходимые интерфейсы выведены на разъёмы.
Нейросетевой процессор K210
- 1 TOPS производительности — аппаратное ускорение алгоритмов машинного зрения и классификации.
- Энергоэффективность — чип потребляет всего 300 мВт, что позволяет питать модуль от USB-порта или батареи.
- Два ядра RISC-V — параллельная обработка задач и низкая задержка.
Камера и оптика
- Основная камера 2 МП — подходит для распознавания лиц, объектов и жестов.
- Сменные объективы — в комплекте или опционально: 8 мм, 12 мм, 16 мм (угол обзора и дистанция распознавания выбираются под задачу).
- Модульная конструкция — камера крепится на шлейфе, возможна замена на 5 МП (по отдельному заказу).
Беспроводная связь и хранение
- Встроенный Wi-Fi 2.4 ГГц — передача данных, потоковое видео, интеграция в IoT-инфраструктуру.
- Слот microSD — логирование, хранение снимков, моделей нейросетей; максимальный объём зависит от файловой системы.
- 16/32 МБ Flash на борту — достаточно для прошивки и базовых приложений.
Программирование и интеграция
Модуль поддерживает разработку на C/C++ (SDK Kendryte) и MicroPython. Доступны библиотеки для:
- детекции и распознавания лиц;
- классификации объектов (MobileNet, YOLO);
- обработки изображений и видео;
- управления GPIO, I2C, SPI, UART.
Для быстрого старта в комплект входит адаптер питания 5В. Подключение к ПК — через microUSB (питание и UART). Среда разработки — Arduino IDE или официальный IDE Kendryte.
Применение
- Системы контроля доступа — распознавание лиц, бесконтактный вход.
- Умный дом — детекция присутствия, умные замки, охранные датчики.
- Промышленное зрение — контроль качества, чтение штрихкодов.
- Образовательные проекты — изучение нейросетей, робототехника.
Совместимые аксессуары и комплектующие
Для полноценной работы с вычислительным модулем рекомендуется использовать перечисленные ниже компоненты.
| Тип оборудования | Рекомендуемые модели / спецификации | Примечание |
|---|---|---|
| Карты памяти microSD | microSDHC / microSDXC, класс 10 (от 8 до 64 ГБ), формат FAT32/exFAT | Для хранения снимков, логов и моделей |
| Объективы (M12) | 8 мм / 12 мм / 16 мм с креплением M12, с ИК-коррекцией (IR cut) | Подбираются под угол обзора и дистанцию распознавания |
| Адаптеры питания | 5 В DC, microUSB, 2 А (например, блоки питания для Raspberry Pi) | В комплекте уже есть адаптер — можно использовать его |
| USB-кабель | microUSB — USB-A, длина 1–2 м | Для прошивки и связи с компьютером |
| Антенна для Wi-Fi (опционально) | Интегрирована на плате; внешняя антенна не требуется | — |
Аналоги вычислительного модуля D1201000107
Если данная модель недоступна или требуется сравнение, рассмотрите следующие альтернативы.
| Производитель | Модель | Ключевые отличия / сходство |
|---|---|---|
| Sipeed | Maix Bit (M1) с K210 | Аналогичный чип, камера OV2640 (2 МП), Wi-Fi ESP8266 (внешний), цена ниже, но меньше Flash. |
| Sipeed | Maix Dock M1W | K210 + 2 МП камера, встроенный Wi-Fi (ESP8285), расширенный набор портов, размеры 60×50 мм. |
| Seeed Studio | SenseCap A1101 (K210) | K210, 2 МП камера, LoRa + Wi-Fi, предназначен для LoRaWAN шлюзов, более высокая цена. |
| M5Stack | M5Stack Core2 (ESP32) | ESP32, 2 МП камера (в некоторых версиях), цветной экран, Wi-Fi/Bluetooth, но без нейросетевого ускорителя. |
| Espressif | ESP32-CAM | ESP32 + OV2640, MicroSD, Wi-Fi/Bluetooth, низкая цена, но без K210 и значительно слабее по обработке изображений. |
| Jetson Nano (NVIDIA) | Jetson Nano 2GB Developer Kit | GPU-ускоритель 0,5 TOPS, 4K видео, Linux, значительно дороже и больше по размерам. |
Рекомендация: Для задач машинного зрения и быстрого прототипирования оптимален K210. Если нужен Wi-Fi и камера «всё в одном», модуль D1201000107 обеспечивает минимальные размеры и готовую оптику. Для более сложных сценариев (4K, GPU) стоит рассмотреть Jetson Nano.
Кому подойдёт модуль D1201000107
Рекомендуется, если вам нужно:
- Разработать систему распознавания лиц или объектов на базе K210.
- Получить компактное устройство (50×50×46 мм) с камерой и Wi-Fi на борту.
- Снизить энергопотребление — до 300 мВт без активной передачи данных.
- Использовать сменную оптику (8–16 мм) для различных дистанций.
- Быстрое прототипирование через MicroPython или Arduino IDE.
- Встроить модуль в умный замок, турникет или IoT-датчик.
Вероятно, не подойдёт, если:
- Требуется обрабатывать видео в 4K без сжатия — K210 ограничен разрешением 2 МП.
- Нужен Bluetooth или Ethernet — модуль поддерживает только Wi-Fi 2.4 ГГц.
- Необходима высокая производительность CPU (например, работа с Linux) — K210 не предназначен для сложных вычислений общего назначения.
- Планируется использовать без microSD — встроенной Flash достаточно для базовых примеров, но для хранения моделей понадобится карта.
- Требуется сертификация FCC/CE — модуль не имеет заводской сертификации, её необходимо проходить самостоятельно.
Условия эксплуатации и конструкция
Компактный корпус
Размеры 50×50×46 мм. Плата и камера защищены пластиковым корпусом. Для установки в конечное изделие предусмотрены отверстия под винты (нанесены на плате). Рекомендуется монтаж на DIN-рейку или в монтажную коробку.
Диапазон рабочих температур
- Эксплуатация: от 0°C до +50°C (без конденсата).
- Хранение: от -20°C до +60°C.
- Влажность: 10–85% (без конденсата).
Модуль предназначен для использования внутри помещений. Избегайте прямого попадания воды и сильной запылённости.
Технические характеристики
| Артикул | D1201000107 |
| Чип/процессор | Kendryte K210 |
| Архитектура | RISC-V |
| Количество ядер | 2 |
| Производительность | 1 TOPS (нейросетевой ускоритель) |
| Потребляемая мощность (чип) | 300 мВт |
| Камера основная | 2 МП |
| Фокусное расстояние | 8 мм / 12 мм / 16 мм (сменные объективы M12) |
| Wi-Fi | 2.4 ГГц, 802.11 b/g/n |
| Встроенная Flash | 16/32 МБ (в зависимости от версии) |
| Слот для microSD | да (до 32 ГБ класс 10, FAT32/exFAT) |
| Питание | 5 В DC (вход через microUSB) |
| Интерфейсы | UART, I2C, SPI, GPIO |
| Габариты | 50 × 50 × 46 мм |
| Вес нетто | ≈ 60 г |
| Комплект поставки | Вычислительный модуль с камерой – 1 шт., адаптер питания 5 В DC – 1 шт. |
| Производитель | Canaan / Kendryte |
| Сайт производителя | canaan.io |
Часто задаваемые вопросы
Какой язык программирования использовать?
Поддерживаются C/C++ (SDK Kendryte) и MicroPython (прошивка MaixPy). Для начала рекомендуется MicroPython — быстрый запуск и меньший порог входа.
Можно ли работать без microSD?
Да, на борту есть 16/32 МБ Flash, которой достаточно для прошивки и простых примеров. Но для хранения нейросетей, снимков и логов microSD обязательна.
Какое максимальное разрешение камеры?
Основная камера имеет разрешение 2 МП (1600×1200). Можно установить другую камеру с матрицей 5 МП, совместимую с разъёмом DVP (по отдельному заказу).
Дальность распознавания лиц?
Зависит от объектива: 8 мм — до 2 м; 12 мм — до 4 м; 16 мм — до 6 м. Рекомендуется для дверей и турникетов.
Поддерживает ли модуль потоковое видео через Wi-Fi?
Да, можно передавать сжатые JPEG-кадры по HTTP или MJPEG-поток. Производительность — до 15 кадров/с при разрешении QVGA.
Какой тип антенны Wi-Fi?
Встроенная PCB-антенна. Дальность связи — до 30 метров в прямой видимости. Внешняя антенна не предусмотрена.
Нужен ли дополнительный радиатор?
При работе на полной нагрузке (нейросеть + Wi-Fi) чип может нагреваться до 60°C. Рекомендуется установка радиатора или обеспечение вентиляции в корпусе.
Можно ли подключить внешний датчик?
Да, на плате выведены GPIO, UART, I2C, SPI. Уровень сигнала 3.3 В. Для подключения 5 В логики потребуется преобразователь.
Совместим ли модуль с Arduino?
Да, для K210 существует пакет Arduino, доступный через менеджер плат в Arduino IDE. Все порты и периферия работают стандартно.
Как обновить прошивку?
Через microUSB-кабель с помощью утилиты kflash (Python) или встроенного загрузчика в Arduino IDE. Обновление занимает около 10 секунд.
Основные характеристики
Нет вопросов об этом товаре.
