Arduino Nicla Vision板载传感器的功能测试
Arduino Nicla Vision 作为一款专为边缘计算和视觉应用设计的微型开发板,凭借其小巧尺寸、强大性能及丰富的传感器配置,成为机器人、物联网设备、可穿戴技术等领域的理想选择。本文将基于 OpenMV 官方入门教程核心逻辑,为你提供从硬件认知到实战上手的完整指引,帮助你快速解锁 Nicla Vision 的开发潜力。
一、开发板核心特性速览
在开始实操前,先熟悉 Nicla Vision 的核心配置,这能让你更精准地规划开发需求:
² 主控芯片:搭载 ARM Cortex-M7 内核的微控制器,主频高达 480 MHz,具备强大的运算能力,可高效处理图像数据和复杂算法。
² 视觉传感器:集成全局快门摄像头,支持最高 1280×720 分辨率图像采集,搭配硬件加速的图像信号处理(ISP),能快速捕捉清晰画面。
² 辅助传感器:内置加速度计、陀螺仪、磁力计及环境光传感器,可实现多维度数据融合,适配运动检测、姿态识别等场景。
² 通信接口:支持 I2C、SPI、UART 等主流通信协议,同时兼容 Bluetooth Low Energy(BLE)和 Wi-Fi(部分版本),方便与其他设备或云端交互。
² 尺寸与功耗:采用超小尺寸设计(兼容面包板),低功耗模式下功耗仅几毫安,适合便携式和电池供电项目。

二、Arduino Nicla Vision 开发模式
Arduino Nicla Vision 开发板兼具 OpenMV 固件开箱即用的计算机视觉开发优势,以及 Arduino IDE 兼容传统嵌入式生态的特性。
开发模式 | 核心优势 | 适用场景 |
OpenMV 固件(OpenMV IDE) | 视觉处理功能强大、API 简洁、开箱即用 | 专注于计算机视觉项目(如物体识别、追踪)、快速原型验证 |
Arduino IDE | 兼容 Arduino 生态库、开发流程熟悉、硬件扩展性强 | 需结合多传感器联动、物联网集成、传统嵌入式控制逻辑的项目 |
三、OpenMV 固件模式
1. 开箱即用的 OpenMV 开发体验
OpenMV 是专注于嵌入式计算机视觉的开源平台,Nicla Vision 出厂预装该固件,无需额外烧录即可快速启动开发:
(1) 用 USB-C 数据线将 Nicla Vision 连接至电脑,开发板会被识别为 OpenMV 设备;
(2) 下载并安装 OpenMV IDE(支持 Windows/macOS/Linux);
(3) 打开 OpenMV IDE 后,软件自动识别开发板,可直接加载官方示例程序(如 [face_detection.py](face_detection.py)),点击运行即可实现视觉功能。
2. OpenMV 模式下板载传感器测试代码
运行方式:将 Nicla Vision 连接电脑 → 打开 OpenMV IDE → 复制代码到 IDE → 点击绿色运行按钮;
输出说明:摄像头代码输出实时帧率,IMU 代码输出加速度/陀螺仪数据,ToF 代码输出距离值,音频代码在 LCD 显示频谱。
以下代码可验证 OpenMV 模式下摄像头、IMU、ToF 距离传感器、音频传感器的基础功能,均适配 OpenMV IDE 运行环境。
(1)摄像头传感器测试代码
import sensor import time
sensor.reset() # Reset and initialize the sensor. sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # Set pixel format to RGB565 (or GRAYSCALE) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # Set frame size to VGA (640x480) sensor.skip_frames(time=2000) # Wait for settings take effect. clock = time.clock() # Create a clock object to track the FPS.
while True: clock.tick() # Update the FPS clock. img = sensor.snapshot() # Take a picture and return the image. print(clock.fps()) # Note: OpenMV Cam runs about half as fast when connected # to the IDE. The FPS should increase once disconnected.
|

(2)LSM6DSOX IMU 传感器测试代码
import time from lsm6dsox import LSM6DSOX from machine import Pin from machine import SPI
lsm = LSM6DSOX(SPI(5), cs=Pin("PF6", Pin.OUT_PP, Pin.PULL_UP))
while True: print("Accelerometer: x:{:>8.3f} y:{:>8.3f} z:{:>8.3f}".format(*lsm.accel())) print("Gyroscope: x:{:>8.3f} y:{:>8.3f} z:{:>8.3f}".format(*lsm.gyro())) print("") time.sleep_ms(100)
|

(3)VL53L1X ToF 距离传感器测试代码
from machine import I2C from vl53l1x import VL53L1X import time
tof = VL53L1X(I2C(2))
while True: print(f"Distance: {tof.read()}mm") time.sleep_ms(50)
|

(4)音频传感器测试代码
import image import audio from ulab import numpy as np from ulab import utils
CHANNELS = 1 SIZE = 256 // (2 * CHANNELS)
raw_buf = None fb = image.Image(SIZE + 50, SIZE, image.RGB565, copy_to_fb=True) audio.init(channels=CHANNELS, frequency=16000, gain_db=24, highpass=0.9883)
def audio_callback(buf): # NOTE: do Not call any function that allocates memory. global raw_buf if raw_buf is None: raw_buf = buf
# Start audio streaming audio.start_streaming(audio_callback)
def draw_fft(img, fft_buf): fft_buf = (fft_buf / max(fft_buf)) * SIZE fft_buf = np.log10(fft_buf + 1) * 20 color = (0xFF, 0x0F, 0x00) for i in range(0, SIZE): img.draw_line(i, SIZE, i, SIZE - int(fft_buf[i]), color, 1)
def draw_audio_bar(img, level, offset): blk_size = SIZE // 10 color = (0xFF, 0x00, 0xF0) blk_space = blk_size // 4 for i in range(0, int(round(level / 10))): fb.draw_rectangle( SIZE + offset, SIZE - ((i + 1) * blk_size) + blk_space, 20, blk_size - blk_space, color, 1, True, )
while True: if raw_buf is not None: pcm_buf = np.frombuffer(raw_buf, dtype=np.int16) raw_buf = None
if CHANNELS == 1: fft_buf = utils.spectrogram(pcm_buf) l_lvl = int((np.mean(abs(pcm_buf[1::2])) / 32768) * 100) else: fft_buf = utils.spectrogram(pcm_buf[0::2]) l_lvl = int((np.mean(abs(pcm_buf[1::2])) / 32768) * 100) r_lvl = int((np.mean(abs(pcm_buf[0::2])) / 32768) * 100)
fb.clear() draw_fft(fb, fft_buf) draw_audio_bar(fb, l_lvl, 0) if CHANNELS == 2: draw_audio_bar(fb, r_lvl, 25) fb.flush()
# Stop streaming audio.stop_streaming()
|

四、心得体会
通过对Arduino Nicla Vision开发板OpenMV模式的实操体验,深刻感受到其在嵌入式计算机视觉开发中的便捷性与高效性。该模式最大的优势在于“开箱即用”,无需复杂的固件烧录与环境配置,连接电脑后借助OpenMV IDE即可快速上手,对新手友好度极高。其简洁的API接口的让视觉功能开发门槛大幅降低,无论是基础的摄像头图像采集,还是结合IMU、ToF传感器的数据融合测试,都能通过简短代码实现,极大提升了原型验证的效率。
同时也发现,OpenMV模式更适合聚焦视觉核心需求的场景,其封闭性的固件生态虽降低了使用难度,但在个性化硬件扩展上略逊于Arduino IDE模式。总体而言,对于追求高效开发、专注嵌入式视觉应用的开发者,OpenMV模式无疑是Arduino Nicla Vision开发板的最优选择,既能满足快速验证想法的需求,也能为后续复杂项目奠定基础。