









DFRobot原廠 UNIHIKER K10 AI 人工智能開發板 電腦視覺 離線語音辨識
NT$1,100 未稅
UNIHIKER K10 AI 編碼板專為 K12 STEM 教育和初學者設計,將視覺 AI、語音控制和 TinyML 機器學習結合在一個緊湊的設備中。
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商品說明
DFRobot原廠 UNIHIKER K10 AI 人工智能開發板 電腦視覺 離線語音辨識
UNIHIKER K10 AI 編碼板專為 K12 STEM 教育和初學者設計,將視覺 AI、語音控制和 TinyML 機器學習結合在一個緊湊的設備中。這款 AI 學習編碼板具有 2.8 吋彩色顯示器、雙無線連接(Wi-Fi/藍牙)以及全面的感測器套件,包括 2MP 相機、麥克風、揚聲器、RGB 燈以及用於測量溫度、濕度、光線和運動的環境偵測器。透過其邊緣連接器和Gravity IO 接口,使用者可以輕鬆連接和控制各種數位/類比感測器、I2C/UART 執行器和其他週邊設備,因此無需額外的硬體即可創建完整的物聯網解決方案。
4 個適用於初學者專案的預先載入視覺 AI 模型
UNIHIKER K10 板非常適合首次進行 AI 探索,它配備四種即用型視覺模型:人臉偵測、寵物辨識(貓/狗)、二維碼掃描和運動感應。整合的 2MP 相機使初學者可以立即創建安全系統、互動式顯示器和智慧監控專案 – 無需任何程式設計經驗。
UNIHIKER K10 AI 支援離線語音識別
UNIHIKER K10 配備內建麥克風和預先安裝語音模型,支援離線語音辨識。這使得用戶無需互聯網連接即可創建語音激活應用程序,例如自定義語音命令和互動式 AI 系統。
不僅僅是內建模型
UNIHIKER K10 支援 TinyML,讓使用者訓練自己的自訂視覺和感測器模型。透過為特定任務開發個人化 AI 模型的能力,使用者可以探索更深入的 AI 應用,並根據其獨特的專案自訂開發板的功能。無論是處理影像辨識、感測器資料或其他基於人工智慧的任務,TinyML 都能靈活地突破電路板功能的界限。
BT、Wi-Fi 與 AI 結合,創造更多可能
透過將藍牙 5.0 和 Wi-Fi 2.4G 與板載 AI 功能結合,UNIHIKER K10 提供了廣泛的連線選項,可用於建立更具互動性和資料驅動的應用程式。無論是建構物聯網系統、遠端控制應用程式或資料傳輸項目,UNIHIKER K10 都能實現 AI 與無線通訊協定的無縫整合。
UNIHIKER K10 AI 支援物聯網
UNIHIKER K10 的設計充分考慮了物聯網應用。它支援長期數據收集和遠端監控,非常適合需要持續數據記錄和分析的項目。憑藉其豐富的傳感器(溫度、濕度、光線、加速度計)和連接選項(Wi-Fi、藍牙),用戶可以輕鬆地將 UNIHIKER K10 整合到物聯網生態系統中,實現即時監控、遠端設備控制和數據驅動的應用。
將其與Gravity:BME688 AI 環境感測器(VOC、溫度、濕度、壓力)配對,以創建先進的空氣品質監測專案。
內建2.8吋彩色螢幕,資料視覺化
UNIHIKER K10 配備 2.8 吋彩色螢幕,使用戶能夠直觀地查看來自感測器、AI 模型和專案的即時數據。此螢幕非常適合直接在板上顯示感測器讀數、AI 輸出和項目結果,提供即時回饋。
介面豐富,擴充性強
UNIHIKER K10 擁有一系列 I/O 端口,包括 USB Type-C、MicroSD、Gravity 3pin/4pin 和邊緣連接器,可提供豐富的可擴展性,用於連接額外的感測器、致動器和配件。
支援圖形化和MicroPython編程
UNIHIKER K10同時支援圖形化程式設計和MicroPython,滿足不同等級使用者的需求。它還相容於 Mind+,這是一種拖放式程式設計工具,可以簡化使用區塊的編碼。圖形程式設計介面允許初學者快速建立專案而無需編寫程式碼,而 MicroPython 為經驗豐富的開發人員提供了更高級的程式設計環境。
該工具還提供各種範例項目來幫助用戶入門,例如:
- 人工智慧人臉辨識
- QR 圖碼掃描
- 感測器控制
UNIHIKER K10 AI產品參數
MCU:ESP32-S3 32位 雙核 240MHz
內存:512KB
硬盤:16MB
Wi-Fi:2.4G
藍牙:5.0
板載元件:
攝像頭
麥克風 * 2
揚聲器
數字環境光感測器
溫濕度感測器
加速度感測器
RGB燈 * 3
實體按鍵 * 2
接口:
USB Type-C * 1
microSD卡座 * 1
3Pin Gravity I/O * 2
3Pin Gravity I2C * 1
2Pin 電池接口
金手指:17路I/O(支持I2Cx1、ADCx2、PWMx2)
供電電壓:
Type-C 5V
電池口 3.0-4.2V
工作電壓:3.3V
功耗:典型0.5W、峰值0.8w
教學檔案
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