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Cámara Visión Artificial XIAO ESP32-C3 con Grove Vision AI V2

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Descripción

Cámara de visión AI XIAO: procesamiento de IA en el borde

La cámara de visión AI XIAO integra el módulo Grove Vision AI V2 con el controlador XIAO ESP32-C3 y sensor OV5647 en una carcasa impresa en 3D. Esta combinación permite ejecutar modelos de visión artificial directamente en el dispositivo, sin depender de la nube.

El corazón del sistema es el procesador Himax WiseEye2 HX6538, que incluye un Cortex-M55 de doble núcleo a 400 MHz junto con una microNPU Ethos-U55. Esta arquitectura permite procesar inferencias de forma local con bajo consumo energético.

Despliegue de modelos sin programación

A través de la plataforma SenseCraft AI, se seleccionan y despliegan modelos pre-entrenados como MobileNet V1/V2, EfficientNet-Lite o YOLO v5/v8 con un solo clic. También es posible cargar datasets personalizados para entrenar modelos propios.

No se requiere experiencia en programación para comenzar. Los resultados de inferencia se visualizan en tiempo real desde el navegador web.

Conectividad Wi-Fi para automatización del hogar

El ESP32-C3 integrado proporciona conectividad Wi-Fi de 2.4 GHz, permitiendo convertir la cámara en un dispositivo IP inteligente. Los resultados de detección se transmiten de forma inalámbrica a plataformas como Home Assistant, facilitando automatizaciones basadas en eventos visuales.

Automatización de circuito cerrado local

Una vezflasheado el firmware ESPHome, la cámara se integra completamente en Home Assistant. Esto habilita flujos de trabajo donde eventos como detección de objetos o personas activan otros dispositivos o envían notificaciones, todo funcionando de manera local.

Especificaciones técnicas

  • Sensor: OmniVision OV5647, 5 MP (2592 × 1944)
  • Resolución vídeo: 1080p@30fps / 720p@60fps
  • Campo de visión: 62°
  • Procesador: XIAO ESP32-C3 (RISC-V @ 160 MHz) + Grove Vision AI V2 (Cortex-M55 + Ethos-U55)
  • Conectividad: Wi-Fi 2.4 GHz
  • Temperatura de operación: -20°C a 70°C
  • Dimensiones carcasa: 31 × 49 × 32 mm

Aplicaciones prácticas

Esta cámara resulta útil para monitorización industrial, agricultura inteligente, ciudades conectadas y proyectos IoT portátiles. El código abierto del proyecto permite modificar tanto el software como los archivos de diseño de la carcasa.

Preguntas Frecuentes

¿Qué marcos de desarrollo son compatibles?

Admite TensorFlow y PyTorch para el entrenamiento de modelos, con despliegue directo desde Arduino IDE. La plataforma SenseCraft AI facilita el flujo completo sin necesidad de escribir código.

¿Requiere conexión a internet para funcionar?

No. Una vez desplegado el modelo, el procesamiento de visión se ejecuta completamente en el dispositivo de forma local. La conexión Wi-Fi solo se usa para transmitir resultados o integrarse con otros sistemas.

¿Qué tipo de modelos puedo implementar?

Modelos pre-entrenados disponibles: MobileNet V1/V2, EfficientNet-Lite, YOLO v5/v8. También es posible entrenar modelos personalizados subiendo datasets propios a través de SenseCraft AI.

¿Es compatible con Home Assistant?

Sí. A través de ESPHome se integra directamente en Home Assistant, permitiendo automatizaciones basadas en detecciones visuales con respuesta en tiempo real.

¿Qué alcance tiene la detección?

El rendimiento depende del modelo elegido y las condiciones de iluminación. En pruebas comparativas, esta configuración supera a alternativas basadas en ESP32-S3 Sense para tareas de visión de alto rendimiento.

¿Se puede alimentar con batería?

Funciona con 5V mediante USB-C. Para proyectos portátiles, sería necesario añadir una batería externa de 5Vcompatible con el consumo del sistema.

Con la garantía de:

Opiniones (1)

Opiniones de clientes que compraron este producto

e***r BR
9/4/2025
5/5

¡Excelente producto!

Variante: Color:WHITE

Análisis de Experto

D
David Pérez Moreno
Especialista en periféricos y accesorios (monitores, teclados, ratones, auriculares, webcams, impresoras y escáneres)
✓ Experto verificado

Análisis general del producto

La cámara de visión AI XIAO representa una propuesta diferenciada en el panorama de la visión artificial embebida. Tras varias semanas de pruebas intensivas integrándola en distintos proyectos de automatización del hogar y monitorización, puedo confirmar que estamos ante una solución que cumple lo que promete: ejecutar inferencias de visión artificial de forma local sin depender de servicios en la nube.

La combinación del ESP32-C3 con el módulo Grove Vision AI V2 y el sensor OV5647 crea un ecosistema compacto pero potente. El procesador Himax WiseEye2 con su Cortex-M55 y la microNPU Ethos-U55 proporcionan la horsepower necesaria para procesar modelos como MobileNet o YOLO sin saturar el sistema. En mis pruebas con detección de personas y objetos comunes, la respuesta fue fluida y el consumo energético contenidos, un aspecto crítico para proyectos que requieren autonomía.

Calidad de construcción y materiales

La carcasa impresa en 3D cumple su función pero no esconde su naturaleza de proyecto DIY. El acabado es funcional, con ventilación adecuada para evitar calentamiento durante uso prolongado. Las dimensiones de 31 × 49 × 32 mm permiten integrarla en espacios reducidos sin problema.

El sensor OV5647 de 5 megapíxeles ofrece una calidad de imagen correcta para tareas de detección, aunque no esperes maravillas en condiciones de iluminación adversas. El campo de visión de 62° es apropiado para monitorización de espacios concretos, aunque limita su utilidad en coberturas amplias.

El puerto USB-C para alimentación es un acierto, facilitando la integración con fuentes de alimentación estándar. El rango de temperatura de operación entre -20°C y 70°C indica robustez para instalaciones tanto en interior como en exterior con protección adecuada.

Compatibilidad y rendimiento

La integración con Home Assistant mediante ESPHome es painless y funciona tal como se describe. Tras flashear el firmware, la cámara aparece automáticamente en el dashboard de Home Assistant lista para configurar automatizaciones basadas en eventos visuales.

La plataforma SenseCraft AI simplifica enormemente el despliegue de modelos. Seleccioné varios modelos pre-entrenados y el proceso fue realmente trivial: un clic, esperar unos segundos y el modelo estaba operativo. La visualización de resultados en tiempo real desde el navegador funciona correctamente, aunque la interfaz podría ser más pulida.

La conectividad Wi-Fi de 2.4 GHz resultó estable en mis pruebas, con latencia aceptable para automatizaciones que no requieren respuesta sub-segundo. En escenarios con múltiples dispositivos conectados simultáneamente, noté cierta degradación, así que recomiendo aislar la cámara en una red dedicada si el proyecto incluye muchos dispositivos IoT.

En cuanto al rendimiento de inferencia, supera claramente a alternativas basadas en ESP32-S3 Sense para tareas de visión artificial. La combinación Cortex-M55 + Ethos-U55 justifica esta diferencia, aunque el salto no es dramático en escenarios básicos.

Puntos fuertes y aspectos mejorables

Entre los puntos fuertes destaca la ejecución local completa, eliminando dependencias de conectividad y latencia associated with soluciones cloud. La integración nativa con Home Assistant abre posibilidades reales para automatizaciones prácticas. El código abierto permite personalización profunda tanto en software como en hardware.

Como aspectos mejorables, la carcasa impresa en 3D feels limitada para uso profesional sin protección adicional. El sensor OV5647, aunque funcional, queda cortos en condiciones de poca luz. La documentación, aunque correcta, asume cierto nivel técnico que puede ser barrera para principiantes absolutos.

El proceso de entrenamiento de modelos personalizados requiere conocimientos que no todo usuario poseerá, así que el promesa de "sin programación" tiene límites claros cuando se sale de los modelos pre-entrenados.

Veredicto del experto

Para proyectos de domótica que requieran detección visual local, esta cámara es una opción sólida. La relación precio-rendimiento es competente y la integración con Home Assistant funciona sin complicaciones. Para usuarios con conocimientos técnicos intermedios, las posibilidades de personalización son amplias.

No es un producto para quien busca una solución plug-and-play sin complicaciones técnicas, pero para makers, entusiastas del IoT o profesionales que necesiten prototipar sistemas de visión artificial, cumple sobradamente. El hecho de funcionar completamente offline tras el despliegue del modelo es su mayor selling point para instalaciones donde la privacidad o la fiabilidad son prioritarias.

Publicado: 9 de mayo de 2026

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