OpenMV Cam 完全技術ガイド：MicroPythonで動くスマートビジョンカメラの機能・接続・応用

スマートビジョンカメラは、内蔵イメージセンサで画像を取得し、精密な電気情報を抽出。デジタル画像フィルタ処理に基づきイベント記述を生成し、自律判断を行うビジョンシステムです。OpenMV Camは、通信インターフェース、I/Oライン、低コストを兼ね備えた代表的なスマートビジョンカメラです。

OpenMV Cam とは

OpenMV Camプロジェクトは、低コスト・オープンソース・ユーザーフレンドリーなプラットフォームで、機械視覚を学習者に届けることを目的としています。MicroPython（Python3ベース）でプログラミング可能で、豊富な画像処理・機械学習関数を内蔵：

• GIF/MJPEG動画録画
• AprilTag検出
• QRコード/バーコードデコード

• 色追跡（Color Tracking）
• キーポイント記述子
• 顔検出

Qt CreatorベースのOpenMV IDE（クロスプラットフォーム）により、プログラマブルカメラとして強化：

• カメラフレームバッファのリアルタイム表示
• センサコントロールアクセス
• BLE/Wi-Fi/USBシリアル経由でスクリプトアップロード

画像処理ツール（閾値設定、キーポイント抽出、タグ生成等）もIDEに統合。

OpenMV Cam 仕様・機能概要

定義

MicroPythonでプログラム可能な強力なマイコンボード搭載カメラ。

主な機能

• カメラ上で機械視覚アルゴリズム実行（顔検出、色追跡等）
• 組み込み機能によりI/Oピンを現実世界で直接制御。外部イベント/機械視覚アルゴリズム実行トリガーで動画/静止画撮影可能
• C/C++ではなく高水準MicroPythonスクリプトで開発可能。機械視覚アルゴリズムから生成される高度なデータ構造/出力を扱いやすい

OpenMV Cam M7（現行主力モデル）

定義

低消費電力・コンパクトなマイコンボードで、機械視覚アプリケーションの実世界導入を支援。

機能

OpenMV Camと同様に色検出、顔追跡等を実行。

OpenMV Cam（Cortex-M7搭載モデル）主な仕様・特徴

• 12bit DACモード、12bit ADC搭載
• 高出力850nm IR LED ×2、RGB LED ×1 内蔵
• I/Oピン ×10（PWM/割り込み対応、うち3ピンはサーボ制御専用）
• SPIバス最大54Mbps（画像データストリーミングに最適）
• I/O出力 3.3V（5V非耐圧、レベルシフタ必要）
• 216MHz駆動、外部フラッシュ 2MB、RAM 512KB
• イメージセンサ OV7725：320×240 16bit / 640×480 8bit グレースケール、30FPS
• 非同期シリアル（TX/RX）、CANバス、I2Cバスで他センサ/マイコンと接続可能
• 標準M12レンズマウント（2.8mmレンズ付属）、microSDソケット（100Mbps R/W）、専門レンズ追加可能
• フルスピードUSB（12Mbps）でPC接続。USBメモリ & バーチャルCOMポートとして認識

インターフェースライブラリ：RPC（Remote Python/Procedure Call）

OpenMV CamをArduino、Raspberry Pi、SBC、PC等と接続するための内蔵RPCライブラリを提供。

RPC 対応トランスポートと最大速度

• Wi-Fi（Wi-Fiシールド経由）：最大12Mbps
• USB VCP（バーチャルCOMポート）：最大12Mbps
• CANバス：最大1Mbps
• SPIバス：最大54Mbps（短配線で40/80Mbpsも可能）
• I2Cバス：1Mbps（プルアップ抵抗必須）
• UART（非同期シリアル）：7.5Mbps

JPG/RAW画像データストリーミング、画像処理結果取得、下位ハードウェア制御（モータドライバ等）への委譲もRPC経由で可能。

主要インターフェースライブラリ

Arduino インターフェースライブラリ（I2C/UART/SPI/CAN対応）

• CAN対応：ESP32内蔵CANペリフェラル、またはMCP2515 SPI経由
• 全Arduinoバリアントで動作

汎用Pythonインターフェース（SPI/I2C、Kvaser CAN、UART、Ethernet/Wi-Fi、USB VCP対応）

OpenMV CamをLinux（BeagleBone/Raspberry Pi）、macOS、Windows PCと接続するPythonコードを提供。

対応詳細：

• Linux SBC上のSPI/I2C（BeagleBone/Raspberry Pi等）
• Kvaser CAN（Linux/Windows）
• Wi-Fi/Ethernet（全システム）
• USB VCP（全システム、USB直結）
• TTL/RS485/RS422/RS232 UART（全システム）

シリアルポート使用時の注意点

OpenMV Cam VCPを開き、シリアルポートのテキスト行を読み取るコード例：

Linux/macOS/Windowsで動作。ポート名を環境に合わせて変更（Linux/Macでは /dev/ 形式）。

重要： USB VCPを他言語/シリアルライブラリで開く際、DTRラインを false に設定必須。未設定だとOpenMV Camが出力を上書きしてしまう現象発生。

主な応用アプリケーション

• ライン/エッジ検出
• フレーム差分（動体検知）
• 動画録画
• AprilTag追跡
• マルチブロブ色追跡（異色範囲のカラーマーカー作成）
• 画像取得
• テンプレートマッチング
• 形状検出（長方形、円等）
• 円検出
• リニアバーコードデコード
• データマトリックス検出/デコード
• QRコード検出/デコード
• オプティカルフロー
• TensorFlow Lite for Microcontrollers モデルサポート
• 眼球追跡
• 顔検出/認識

• マーカー追跡

まとめ

OpenMV Camは、顔検出、RAW動画録画、カラーコード検出等の機械視覚機能を、MicroPythonの手軽さで実現します。優れた仕様と豊富な応用範囲で、エッジAIビジョンの入り口として最適です。スマートビジョンカメラ、特にOpenMV Camについて更なるご質問はお気軽にお問い合わせください。