Name: Arduino UNO™ Q VLM-Bundle CSI Arduino UNO Q 2 GB 4 x 2.0 GHz inkl. Kamera-Modul, inkl. Netzteil, inkl. USB-Kabel
Brand: Arduino
SKU: 3833387

Arduino-Set mit Mikrocontroller-Board, USB-C-Kabel, Batterieset, Flachbandkabel und Stromadaptern, dargestellt als enthaltene Komponenten.

Ein kompaktes Arduino-Leiterplatte mit verschiedenen Komponenten und einem USB-C-Anschluss, entwickelt für elektronische Prototypenerstellung und Entwicklung.

Ein Arduino Uno Q Mikrocontroller, der teilweise aus seiner Schachtel herausragt und eine Leiterplatte mit verschiedenen Komponenten und Anschlüssen zeigt.

Arduino UNO Q Board mit Qualcomm-Chip, USB-C-Anschluss und mehreren I/O-Pins, entwickelt für IoT-Anwendungen und Softwareentwicklung.

Eine Mikrocontroller-Platine mit verschiedenen elektronischen Komponenten, beschriftet mit 'Arduino UNO R4', mit einem Qualcomm-Chip und Anschlussports.

Schwarzer USB-C-Hub/Dongle mit mehreren Anschlüssen, darunter USB-A, HDMI, Ethernet und ein SD-Kartensteckplatz, verbunden durch ein kurzes Kabel.

Schwarzer quadratischer Wandladegerät mit austauschbaren Steckeradaptern und Einzelhandelsverpackung auf weißem Hintergrund dargestellt.

"ARDUINO USB-C KABEL" Box mit einem schwarzen geflochtenen USB-C-Kabel, das herausragt.

Eine Raspberry Pi Kamera mit Flachbandkabel, geeignet für Projekte wie Überwachung, Robotik und Fotografie mit dem Mini-Computer.

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Highlights & Details

Arduino® UNO™ Q (2 GB / 16 GB eMMC) VLM-Bundle mit Raspberry Pi® Camera Module V2 mit CSI-Anschluss

Latenzarme Bildverarbeitung: Die direkte Anbindung über die MIPI-CSI-Schnittstelle reduziert Overhead und Latenzen bei der Erfassung von Frame-Daten.
Kompakter Formfaktor: Optimal für platzeffiziente Gehäuseintegrationen und mobile Embedded-Vision-Systeme.
Maximale Systemleistung: Durch die Auslagerung des Kamerabusses bleibt die USB-Bandbreite für weitere Datenschnittstellen vollständig frei.

Technische Daten

Mikroprozessor (MPU): Qualcomm Dragonwing™ QRB2210: Quad-Core Arm® Cortex®-A53 mit 2,0 GHz / Adreno GPU 3D-Grafikbeschleuniger: 2x ISP (13 MP + 13 MP oder 25 MP) mit 30 fps
Mikrocontroller (MCU): STM32U585 / Arm® Cortex®-M33 mit bis zu 160 MHz / 2 MB Flash-Speicher / 786 KB SRAM
Stromversorgung: Über USB-C-Anschluss 5 VDC max. bei 3 A / Eingangsspannung (VIN): 5 VDC
USB: 1× USB-C-Anschluss mit Host-/Geräte-Rollenschaltung, Stromrollenschaltung und Videoausgang
Konnektivität: Wi-Fi® 5 2,4/5 GHz mit integrierter Antenne / Bluetooth® 5.1 mit integrierter Antenne
Schnittstellen: I2C/I3C, SPI, PWM, CAN, UART, PSSI, GPIO, JTAG, ADC
Video: Videoausgabeunterstützung über USB-C, MIPI-DSI-Pins am JMEDIA-Header
Extra: 4× RGB-LEDs, vom Benutzer steuerbar / 8x13 blaue LED-Matrix / 1x QWIIC-Anschluss, Spannung 3V3, I2C / 1x Benutzer-Drucktaste / JCTL: MPU-Remote-Debug-Anschluss
Audio: Mikrofon-Eingang / Kopfhörer-Ausgang / Line-Ausgang an JMISC
Abmessungen: 68,85 mm x 53,34 mm (UNO-Formfaktor)
MPU-Betriebssystem: Linux Debian OS mit Upstream-Unterstützung
Echtzeit-Betriebssystem: Arduino Core auf Zephyr OS
Containerisierung: Docker- und Docker Compose-Unterstützung
Unterstützte Betriebssysteme für Arduino App Lab: Windows: Windows 10 oder höher (64-Bit) / macOS: macOS 11 oder höher (64-Bit) / Linux: Ubuntu 22.04 oder höher und Debian Trixie (64-Bit)

Produkt-Art: Single-Board-Computer Starter-Kit

Modell: Arduino UNO Q

Prozessor: ARM Cortex-A53

Prozessor-Kerne (Anzahl): 4 x

: 2 GB

Taktfrequenz: 2.0 GHz

Betriebssystem (Version): Linux

Speicherkapazität: 16 GB

Bluetooth® Version: 5.1

Stromversorgung: über USB
über Steckernetzteil (Optional)

Setinhalt: inkl. Kamera-Modul
inkl. Netzteil
inkl. USB-Kabel

Dokumente & Downloads

Bedienungs- und Sicherheitshinweise

Bedienungs- und Sicherheitshinweise 3833387 Arduino UNO™ Q VLM-Bundle CSI Arduino UNO Q 2 GB 4 x 2.0 GHz inkl. Kamera-Modul, inkl. Netzteil, inkl. USB-Kabel

Beschreibung

Das Arduino UNO Q VLM CSI-Kamera Bundle richtet sich an Entwickler und Ingenieure, die eine kompakte, direkt angebundene Optik für eingebettete Sehsysteme benötigen. Die Nutzung des CSI-Interfaces ermöglicht eine latenzarme Bildverarbeitung bei geringer Systembelastung.

Zielgruppen & Einsatzbereiche
Konzipiert für Ingenieure, Robotics-Entwickler und Embedded-AI-Spezialisten, die platzsparende Vision-Language-Lösungen für Robotik, Automation oder smarte Sensorik entwickeln.