Configuración de reloj FIFO para detector CMOS

Cuando intento construir un perfilador de rayos láser en miniatura con el detector Omnivision OV7740 CMOS y un Arduino Due, tengo algunos problemas con la lectura/escritura FIFO. Según la hoja de datos, parece que solo puedo establecer una velocidad FIFO, alternar un modo válido FIFO, alternar un modo manual FIFO o establecer un retraso FIFO. El chip usa el SCCB para la comunicación, que entiendo que es muy similar a I2C.

Según mi comprensión previa del funcionamiento de la memoria FIFO, debería haber pines asociados con la habilitación de escritura y un reloj de búfer de salida FIFO. Para tomar una imagen, se debe habilitar la escritura FIFO, leer los bytes de píxeles de los pines de salida y pulsar el reloj del búfer de salida para obtener el siguiente byte. Después de tomar la imagen, la memoria se puede borrar apagando.

¿Estoy entendiendo correctamente el funcionamiento de la memoria FIFO? ¿Qué estrategias puedo tomar para leer datos de imagen del FIFO al microcontrolador con esta configuración?

Como está escrito actualmente, esto puede ser dos preguntas. SCCB se usa solo para la configuración, no puede usarlo para leer datos de imagen. Es casi seguro que querrá un micro diferente, algo con una interfaz de cámara digital integrada. Por ejemplo, los procesadores STM32 tienen un DCMI .
¡Gracias, estudiaré el uso de DCMI en la placa Discovery STM32F4!
Si quieres algo más parecido a Arduino, echa un vistazo a las placas ST Nucleo. Tienen encabezados compatibles con Arduino.

Respuestas (1)

FIFO puede ser demasiado lento.

Deberá utilizar el acceso DMA.

El módulo de cámara M5Stack ESP32 está usando un OV2640 con un "truco" de la interfaz I2S porque este subsistema ESP32 puede DMA para los datos. Leí que la opción m5stack-grey ID for board en "platformio. PICO-8 cartridges se puede guardar.

https://m5stack.com/products/esp32-camera $8.39

ingrese la descripción de la imagen aquí

Con suerte, esto lo ayudará a comenzar con M5Camera usando su teléfono.

Código abierto https://github.com/m5stack https://github.com/m5stack/Applications-cam

también reconocimiento facial https://github.com/m5stack/m5stack-cam-psram/tree/master/face_recognize