- Nowość!
Opis produktu: reComputer Industrial R2235-12 - Edge AI / IoT NVR z Raspberry Pi CM5 i Hailo-8 26 TOPS - 16 GB - Seeedstudio 100077451
reComputer Industrial R2245-12 to zaawansowany przemysłowy komputer Edge AI / IoT NVR zaprojektowany do analizy obrazu, monitoringu IP, automatyki oraz systemów inteligentnej infrastruktury. Bazuje na module Raspberry Pi CM5 i jest wyposażony w akcelerator AI Hailo-8, który zapewnia wydajność do 26 TOPS w zadaniach sztucznej inteligencji. Oferuje 16 GB pamięci RAM, co pozwala na płynną obsługę aplikacji AI, przetwarzanie danych z wielu źródeł i stabilną pracę wielozadaniową. Dzięki 4 portom Gigabit Ethernet z obsługą PoE PSE oraz dodatkowemu portowi Gigabit Ethernet komputer może jednocześnie zasilać i obsługiwać kamery IP, czujniki oraz urządzenia sieciowe. Aluminiowa obudowa IP40, pasywne chłodzenie, watchdog sprzętowy i szeroki zakres temperatury pracy sprawiają, że reComputer R2245-12 dobrze sprawdza się w wymagających środowiskach przemysłowych.
reComputer Industrial R2235-12 - Edge AI / IoT NVR z Raspberry Pi CM5 i Hailo-8 26 TOPS - 16 GB - Seeedstudio 100077451.
Główne cechy reComputer Industrial R2235-12
- Raspberry Pi CM5: wydajny moduł obliczeniowy z czterordzeniowym procesorem Arm Cortex-A76 2,4 GHz do obsługi aplikacji Edge AI, IoT i NVR
- Akcelerator Hailo-8 26 TOPS: sprzętowe przyspieszenie modeli AI, detekcji obiektów, rozpoznawania obrazu, OCR i analizy wideo w czasie rzeczywistym
- 4 porty Gigabit Ethernet z PoE PSE: bezpośrednie podłączenie i zasilanie kamer IP z mocą do 12 W na port
- Dodatkowy port Gigabit Ethernet: oddzielne połączenie z siecią nadrzędną, routerem, serwerem lub systemem sterowania
- Izolowane interfejsy przemysłowe: 2x RS485, 1x RS232, 1x CAN FD oraz 4 wejścia DI i 4 wyjścia DO do integracji z czujnikami, sterownikami PLC i automatyką
- Rozbudowana łączność: WiFi 2,4 GHz / 5 GHz, BLE 5.0, Nano SIM, Mini-PCIe oraz M.2 B-key dla modułów 4G / 5G LTE, LoRa i ZigBee
- Praca przemysłowa: aluminiowa obudowa IP40, pasywne chłodzenie i zakres temperatury pracy od -20°C do 50°C
- Wszechstronny montaż: obsługa montażu na szynie DIN oraz montażu ściennego w szafach sterowniczych, systemach monitoringu i instalacjach przemysłowych
Raspberry Pi CM5 i Hailo-8 w przemysłowym komputerze Edge AI
Sercem reComputer Industrial R2245-12 jest Raspberry Pi Compute Module 5, czyli wydajna platforma obliczeniowa przeznaczona do pracy w systemach wbudowanych, automatyce i rozwiązaniach IoT. Moduł wykorzystuje czterordzeniowy procesor Arm Cortex-A76 2,4 GHz, który zapewnia odpowiednią moc do obsługi systemu operacyjnego, usług sieciowych, aplikacji użytkownika i przetwarzania danych. Wbudowana pamięć eMMC 32 GB oraz pamięć RAM 16 GB ułatwiają uruchamianie bardziej rozbudowanych aplikacji i pracę wielozadaniową. Zastosowany akcelerator Hailo-8 M.2 AI Acceleration oferuje wydajność do 26 TOPS, dzięki czemu komputer może wykonywać lokalną analizę obrazu bez konieczności przesyłania wszystkich danych do chmury. Pozwala to skrócić czas reakcji systemu, zmniejszyć obciążenie sieci i zwiększyć prywatność przetwarzanych danych.

W automatyce przemysłowej może integrować dane z czujników, sterowników PLC, liczników i urządzeń wykonawczych, wykorzystując porty RS485, RS232, CAN FD oraz wejścia i wyjścia cyfrowe.
Łączność i wyprowadzenia reComputer Industrial R2245-12
reComputer Industrial R2245-12 został wyposażony w zestaw interfejsów, który pozwala połączyć kamery, czujniki, sterowniki, sieci przemysłowe oraz urządzenia peryferyjne w jednym systemie brzegowym. Cztery porty Gigabit Ethernet z obsługą PoE PSE umożliwiają jednoczesną transmisję danych i zasilanie kamer IP, co znacząco upraszcza instalację monitoringu AI. Dodatkowy port Gigabit Ethernet może służyć do połączenia z siecią lokalną, serwerem, routerem lub nadrzędnym systemem zarządzania. Do komunikacji przemysłowej dostępne są izolowane porty RS485, RS232, CAN FD, DI i DO, które pozwalają podłączać sterowniki PLC, liczniki, moduły I/O, czujniki, przekaźniki oraz elementy wykonawcze. Komputer oferuje także porty HDMI 2.0, USB typu A 3.0, USB typu C 2.0 do flashowania systemu i debugowania, złącze audio 3,5 mm, gniazdo nano SIM oraz punkty antenowe dla modułów bezprzewodowych. Dzięki slotom M.2 i miniPCIe komputer można rozbudować o pamięć NVMe, komunikację 4G / 5G LTE, LoRa lub ZigBee.
Programowanie i wdrażanie aplikacji AI
reComputer Industrial R2245-12 obsługuje systemy Raspbian i Debian, dlatego może być programowany z użyciem popularnych narzędzi znanych z ekosystemu Raspberry Pi. Możesz tworzyć aplikacje w Pythonie, C, C++, Node.js lub innych językach wspieranych przez system Linux, a także korzystać z usług sieciowych, kontenerów Docker i bibliotek do obsługi urządzeń przemysłowych. Dostęp do USB typu C 2.0 umożliwia flashowanie systemu operacyjnego oraz debugowanie urządzenia podczas uruchamiania projektu. Platforma dobrze nadaje się do pracy z frameworkami AI i narzędziami do widzenia komputerowego, takimi jak TensorFlow, PyTorch, ONNX, OpenCV czy rozwiązania kompatybilne z akceleratorem Hailo-8. Modele można przygotowywać, optymalizować i wdrażać lokalnie, a następnie wykorzystywać do analizy obrazu z wielu kamer w czasie rzeczywistym. Dzięki temu reComputer może pełnić funkcję autonomicznego węzła Edge AI, który przetwarza dane blisko źródła i wysyła do systemu nadrzędnego tylko wyniki analizy lub alarmy.
Konstrukcja chłodzenia bez wentylatora umożliwia stabilną pracę w szerokim zakresie temperatur od -20°C do 50°C.
Zawartość zestawu
- 1x reComputer Industrial R2235-12 16 GB
- 2x Uchwyt montażowy
- 4x Śruby do uchwytów
- 1x Klips na szynę DIN
- 1x Adapter z gniazda żeńskiego do złącza śrubowego
- 1x Zasilacz 19 V / 4,7 A
- 1x Złącze zaciskowe męskie 11 x 2-pin
- 5x Rezystor 120 Ω
- 1x Antena WiFi / BLE
| Specyfikacja techniczna reComputer Industrial R2235-12 | |
|---|---|
| Platforma obliczeniowa | Raspberry Pi Compute Module 5 |
| Procesor | czterordzeniowy 64-bitowy Arm Cortex-A76 2,4 GHz |
| Akcelerator AI | Hailo-8 M.2 AI Acceleration |
| Wydajność AI | do 26 TOPS |
| Pamięć RAM | 16 GB |
| Pamięć eMMC | 32 GB |
| Obsługiwane systemy operacyjne | Raspbian, Debian |
| Zasilanie | od 9 V do 36 V DC, 2-pin złącze śrubowe |
| PoE | 4 x PoE PSE, maksymalnie 12 W na port |
| Przełącznik zasilania | nie |
| Przycisk reboot | tak |
| Przycisk reset | 1 |
| Ethernet | 4 x 10 / 100 / 1000 Mb/s z obsługą PoE PSE, 1 x 10 / 100 / 1000 Mb/s IEEE 802.3 / 802.3u |
| USB | 4 x USB typu A 3.0 Host, 1 x USB typu C 2.0 do flashowania systemu i debugowania |
| RS485 | 2 x RS485, izolowane |
| RS232 | 1 x RS232, izolowane |
| CAN | 1 x CAN FD, izolowane |
| Wejścia cyfrowe DI | 4 x izolowane DI, napięcie wejściowe od 5 V do 24 V DC |
| Wyjścia cyfrowe DO | 4 x izolowane DO, napięcie wyjściowe <60 V DC |
| Gniazdo SIM | 1 x Nano SIM |
| Sloty M.2 | 2 x M.2 M-key 2280 dla NVMe SSD, 1 x M.2 M-key 2280 dla akceleratora AI, 1 x M.2 B-key 3042 / 3052 dla 5G / 4G LTE |
| Akcelerator w zestawie | 1 x Hailo-8 M.2 AI Acceleration 26 TOPS, zainstalowany fabrycznie |
| Mini-PCIe | 1 x Mini-PCIe dla modułu LoRa |
| LED | 4 x wskaźnik LED |
| Buzzer | 1 |
| Audio | 1 x gniazdo audio 3,5 mm |
| HDMI | 2 x HDMI 2.0 |
| WiFi | 2,4 GHz / 5 GHz, moduł wbudowany |
| BLE | BLE 5.0, moduł wbudowany |
| LoRa | USB LoRa lub SPI LoRa, moduły opcjonalne |
| 4G / 5G Cellular | 4G LTE / 5G, moduły opcjonalne |
| ZigBee | USB ZigBee, moduł opcjonalny |
| EMC - ESD | EN61000-4-2, Level 3 |
| EMC - EFT | EN61000-4-4, Level 2 |
| EMC - Surge | EN61000-4-5, Level 2 |
| Stopień ochrony | IP40 |
| Temperatura pracy | od -20°C do 50°C |
| Wilgotność pracy | od 10% RH do 95% RH |
| Temperatura przechowywania | od -40°C do 85°C |
| Superkondensator UPS | SuperCAP UPS LTC3350 Module, opcjonalnie |
| Watchdog sprzętowy | od 1 s do 255 s |
| RTC | wysokiej dokładności RTC |
| Zabezpieczenia | TPM 2.0 opcjonalnie, ATECC608A |
| Chłodzenie | pasywne, bez wentylatora |
| Obudowa | aluminiowa, przemysłowa |
| Montaż | szyna DIN, montaż ścienny |
| Rozstaw otworów montażowych | 75 x 75 mm |
| Wymiary obudowy | 155 x 120 x 68,5 mm |
| Wymiary z uchwytami montażowymi | 187,52 x 120 x 68,5 mm |
Przydatne linki |


