phyBOARD®-Pollux KI-Kit

Entwicklungsplattform zur Nutzung von Machine Learning auf Embedded Systemen

  • i.MX 8M Plus Quad mit 4x 1,6 GHz
  • HDR fähiger Image Signal Processor
  • Erfassung und Verarbeitung von Daten durch ISP und phyCAM-M Kamera
  • NXP eIQ Machine Learning SW im BSP integriert
  • Nutzung neuronaler Netzwerke zum Objektvergleich
  • Direkt einsetzbar durch Unterstützung von pytorch, TensorFlow Lite und ONNX Format
  • Keine extra Tools (SDK, NDK) für den Einsatz von neuronalen Netzwerken nötig
  • Zeit- und Kosteneffizienz durch Datenverabeitung at the Edge
  • NPU Performance: Inferenzzeit 96x schneller als die GPU
  • Ansprechen der NPU direkt über Treiber API
  • Optimales Verhältnis von Performance und Energieverbrauch

Kitinhalte:

  • phyBOARD-Pollux mit phyCORE-i.MX 8M Plus Modul
  • Linux Yocto BSP
  • VM-016-COL-M-M12 (HD Auflösung, phyCAM-M, mit M12 Objektivhalter)
  • Objektiv, M12 (S-Mount), f=12 mm
  • Vorinstalliertes Software-Image mit fertig installiertem Kameratreiber
  • Software-Bibliotheken OpenCV, GStreamer vorinstalliert
  • Ethernet-Kabel
  • USB-Kabel
  • Netzteil 24 V inkl. Steckerset
  • Quickstart Instructions
  • Inbetriebnahmegarantie
  • Workshop Gutschein

Beschreibung:

Das phyCORE-i.MX 8M Plus KI Kit dient gleichermaßen als Lernplattform wie als Referenzdesign, um die Embedded Vision und Machine Learning Funktionalitäten des i.MX8M Plus Prozessors zu erschließen.

Zur Erfassung der Bilddaten ist eine kostengünstige und industrietaugliche VM-016 HD Kamera mit MIPI CSI-2 Interface im Kit enthalten. Die Verarbeitung der Daten erfolgt durch den internen Image Signal Processor des i.MX 8M Plus, weshalb eine Nachbearbeitung der Bilddaten nicht erforderlich ist. 

Die Entwicklungsumgebung für NXPs eIQ-Machine-Learning-Software ist bereits im BSP integriert. Durch die Unterstützung von gängigen Modellen wie pytorch, TensorFlow Lite und ONNX Format können Sie direkt mit Ihrer Anwendung starten. Eine speziell für Machine Learning ausgelegte Hardware oder weitere Tools für den Einsatz von neuronalen Netzwerken sind nicht erforderlich.

Die Datenverarbeitung erfolgt ausschließlich at the Edge, wodurch ein zusätzlicher Zeitvorteil gewährleistet ist.
Mit dem phyCORE-i.MX 8M Plus können nun Embedded-Designs für KI- und Machine Learning-Applikationen genutzt werden, die Hochleistungs-Datenverarbeitungen für eine schnelle Durchführung von KI-Prozessen erfordern.

Demoapplikation Gesichtserkennung

Am Beispiel einer Demoapplikation wird demonstriert, wie sich anhand von Machine- und Deep Learning Algorithmen neuronale Netze zum Objektvergleich nutzen lassen. 
Dabei werden aus aufgenommen Live-Bildern von Gesichtern durch verschiedene neuronale Netzwerke spezifische Gesichtsmerkmale extrahiert, die anschließend mit vortrainierten Gesichtern Prominenter verglichen werden. Das Gesicht mit den geringsten Abweichungen zum eigenen Gesicht wird als bester Treffer angezeigt.

Module phyCORE-i.MX 8M Plus
SOM Mounting Connector insertion
Processor i.MX 8M Plus Quad
Architecture ARM Cortex-A53 / Cortex-M7
Frequency 4x 1.6 GHz + 800 MHz
SPI NOR Flash 64 MB
eMMC 8 GB
LPDDR4 RAM 4 GB
EEPROM 4 kB
Ethernet 2x 10/100/1000 Mbit/s
WiFi 802.11 b/g/n (ac) 2.4 GHz / 5 GHz (via optional WiFi Adapter)
Bluetooth BLE 4.2
USB 2x 3.0 Host
Serial 1x RS-232/RS-485 Full Duplex/RS-485 Half Duplex
CAN 2x CAN FD
Digital I/O optional via Expansion Connector
PCle 1x miniPCIe
Mass Memory microSD Card Slot
Display 2x LVDS 4-lanes, 1x MIPI DSI 4-lanes, HDMI
Audio SAI via A/V Connector
Camera 2x MIPI CSI-2 (phyCAM-M)
Expansion Bus I²C, SPI, SDIO (8-bit), UART, JTAG, USB
JTAG via Expansion Connector
User Control Elements 1x Reset Button, 1x On/Off, 1x Boot source select
Boot Source eMMC, SD Card, NOR, USB Serial Download, Internal Fuses
RTC Real Time Clock (mounted on SoM) with Gold Cap Backup
Power supply 12 V - 24 V
Dimensions 160 mm x 77 mm
Temperature range -40°C to +85°C
Betriebssystem Linux
Distribution Yocto

phyBOARD-Pollux KI Kit

Kernel Bezeichnung
Release Name Release Version Release Notes BSP Manual Yocto Manual Development Env. Guide Miscellaneous

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