Sensor de Visión 3D Binocular con IA para (Rostro, Vena de la Palma y Código QR) SEN0677

INFORMACIÓN

El Sensor de Visión 3D Binocular con IA SEN0677 es un módulo inteligente diseñado para realizar reconocimiento facial, detección de venas de la palma y lectura de códigos QR. Utiliza una cámara binocular que genera imágenes en 3D, lo que le permite capturar la profundidad y las características biométricas con mayor exactitud que una cámara tradicional. Su procesador de inteligencia artificial integrado permite ejecutar algoritmos de reconocimiento directamente en el dispositivo, sin depender de una computadora externa.

Este sensor se utiliza ampliamente en proyectos de control de acceso, seguridad biométrica, robótica y sistemas interactivos, donde se requiere identificar personas o autenticar usuarios mediante rostro o palma. Además, su capacidad para leer códigos QR lo hace ideal para sistemas de registro o validación. Es compatible con microcontroladores y placas de desarrollo como Arduino, ESP32 y Raspberry Pi, facilitando su integración en aplicaciones IoT y de automatización.

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ESPECIFICACIONES Y CARACTERÍSTICAS 

• Marca: DFROBOT
• Matrícula: SEN0677
• Voltaje de alimentación: de 5 V a 12 V DC
• Consumo:
  • Operación: 320–330 mA a 8 V
  • Modo de espera: 120–130 mA (con detección automática activa)
• Procesador principal (SoC): CPU ARM de 900 MHz, NPU con potencia de 0.5 TOPS y coprocesador RISC-V de 600 MHz
• Memoria: 64 MB DDR2 y 32 MB de memoria flash
• Cámaras: Sistema dual CMOS de 1/5″, resolución de 2 MP, con interfaces MIPI dobles para transmisión de imagen binocular
• Lente: Campo de visión diagonal de 83°, con distancia de enfoque óptima de 60 cm
• Iluminación integrada: LEDs IR de 850 nm y RGB de 650 nm, con cobertura de 90°
• Conectividad USB: Compatible con transmisión de video UVC, ampliable a UAC; salida en formato MJPEG, con posibilidad de ampliación a H.264/YUY2
• Comunicación serie: Interfaz UART configurada a 115200 baudios
• Tiempo de arranque: de 0.9 s a 2.5 s, dependiendo del número de usuarios registrados
• Capacidad de almacenamiento: Hasta 1,000 rostros y 1,000 patrones de venas de la palma
• Algoritmos integrados:
  • Detección de vida binocular (anti-spoofing)
  • Reconocimiento facial con aprendizaje profundo (IA)
  • Reconocimiento de venas de la palma
  • Lectura de códigos QR
• Presencia en vivo:
  • Tasa de falsa aceptación (FAR): ≤ 1 %
  • Tasa de falsos rechazos (FRR): ≤ 1 %
• Reconocimiento facial:
  • Precisión: 98.85 %
  • FAR (error de aceptación): 0.001 %
  • Ángulo de reconocimiento: ± 20° (cabeceo y guiñada), admite registro multiángulo
• Distancia de detección:
  • Rostro: 30 – 120 cm
  • Vena de la palma / código QR: hasta 15 cm
• Temperatura:
  • Funcionamiento: –20 °C a +60 °C
  • Almacenamiento: –30 °C a +70 °C
• Dimensiones: 57.8mm x 20mm x 10.12mm
• Peso: 38g

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DOCUMENTACIÓN Y RECURSOS

• Wiki
• Manual de software
• Interfaz gráfica de usuario (GUI)
• Dimensiones

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INFORMACIÓN ADICIONAL

Características destacadas

• Detección de vida 3D binocular: El sistema distingue entre un rostro real y una imagen o video, evitando intentos de suplantación mediante fotografías o grabaciones.
• Procesamiento con inteligencia artificial: Utiliza algoritmos avanzados basados en redes neuronales para realizar reconocimiento facial, detección de venas en la palma de la mano y lectura de códigos QR con alta precisión.
• Almacenamiento local integrado: Permite registrar hasta 1,000 rostros y 1,000 patrones de venas de la palma directamente en el módulo, sin necesidad de servidores externos.
• Operación en diversas condiciones de luz: Funciona correctamente en completa oscuridad gracias a sus LEDs infrarrojos, y mantiene un desempeño estable en exteriores siempre que no reciba luz solar directa.
• Procesamiento autónomo: No requiere conexión a una computadora o procesamiento adicional; todas las tareas de reconocimiento e inteligencia artificial se ejecutan de forma local y sin conexión a internet.

El Sensor de Visión Binocular con IA SEN0677 es un módulo de reconocimiento multimodal diseñado para autenticar identidades de forma segura y versátil. Incorpora un procesador de inteligencia artificial que realiza todo el procesamiento localmente, utilizando cámaras duales a color e infrarrojas.

Integra tres funciones principales en un solo dispositivo: reconocimiento facial, reconocimiento de venas de la palma y lectura de códigos QR, con detección de vida 3D avanzada que previene intentos de suplantación. Ofrece almacenamiento local para hasta 1,000 usuarios y funcionamiento totalmente offline, sin requerir procesamiento adicional en el sistema host. Gracias a su interfaz UART, puede integrarse fácilmente en sistemas de control de acceso, automatización y terminales inteligentes.

Biometría de alta seguridad con detección de vida 3D

La seguridad es primordial en los sistemas de autenticación. Este sensor de reconocimiento facial emplea un sistema de cámara binocular (RGB + infrarrojo) para capturar información de profundidad 3D, lo que permite un sofisticado algoritmo de detección de vida. Esta tecnología distingue eficazmente a una persona real de una representación 2D, proporcionando una sólida protección contra intentos de suplantación de identidad mediante fotos o vídeos. Con una tasa de falsos positivos (FAR) de reconocimiento facial de tan solo el 0,001 % , el módulo ofrece un nivel de seguridad idóneo para aplicaciones críticas de control de acceso.

Capacidad de reconocimiento versátil 3 en 1

El sensor de visión binocular con IA ofrece una flexibilidad sin precedentes al combinar tres métodos de reconocimiento distintos. El reconocimiento facial basado en aprendizaje profundo proporciona un acceso rápido y sin contacto. Para mayor seguridad, el algoritmo de reconocimiento de venas y huella de la palma identifica los patrones únicos de las venas subcutáneas, un marcador biométrico extremadamente difícil de replicar. Por último, la decodificación de códigos QR integrada ofrece una solución práctica para otorgar acceso temporal, procesar pagos o emparejar dispositivos, lo que hace que el sensor sea adaptable a una amplia gama de requisitos operativos.

Potente procesamiento de IA sin conexión en el módulo

Equipada con un sistema en chip (SoC) dedicado que incluye una unidad de procesamiento neuronal (NPU) de 0,5 TOPS, la cámara de visión con IA gestiona internamente todos los algoritmos complejos de IA. Este diseño de computación en el borde significa que no requiere recursos computacionales del dispositivo anfitrión, lo que permite controlarla con cualquier microcontrolador, incluidos modelos básicos como Arduino Uno . Todos los datos del usuario, incluidas 1000 plantillas de rostros y 1000 de venas de la palma de la mano , se almacenan y procesan localmente, lo que garantiza el rendimiento del sistema, la privacidad de los datos y la funcionalidad incluso sin conexión de red.

Integración perfecta mediante UART y USB

Diseñada para una fácil implementación, la cámara binocular comunica los resultados de reconocimiento mediante un sencillo protocolo serie UART, lo que facilita su integración en diseños de productos nuevos y existentes. Además, la interfaz USB es compatible con el protocolo UVC (USB Video Class), lo que permite que el módulo transmita vídeo como una webcam estándar. Esta doble funcionalidad resulta invaluable para aplicaciones que requieren señales de vídeo para monitorización, confirmación visual o sistemas de videoportero.

Aplicaciones

• Sistemas de control de acceso inteligente y asistencia.
• Robots interactivos con reconocimiento de usuarios.
• Cajeros, kioscos o dispositivos de pago con autenticación biométrica.
• Sistemas de seguridad domésticos o industriales con IA.
• Lectura de códigos QR en entornos automatizados.

Recomendaciones de uso

• Instala el sensor en una posición estable y con buena visibilidad hacia el usuario o el objeto a reconocer, evitando reflejos o fuentes de luz directa.
• Mantén una distancia de 30 a 120 cm para reconocimiento facial y de 15 cm para lectura de venas de la palma o códigos QR.
• Asegúrate de que la lente esté limpia y libre de polvo para evitar interferencias en la detección de profundidad o el reconocimiento.
• Alimenta el módulo con una fuente estable entre 5 V y 12 V DC, asegurando una corriente suficiente según el consumo especificado.
• Evita exponer el sensor a humedad o condensación superior al 93 %, así como a temperaturas fuera del rango de operación.
• Utiliza las interfaces UART o USB según el dispositivo de control (Arduino, ESP32, Raspberry Pi, etc.) y verifica la configuración de baudios antes de conectar.
• Implementa algoritmos de verificación adicionales o cifrado de datos cuando se use en sistemas de acceso o autenticación biométrica.
• Actualiza el firmware y los parámetros de calibración cuando sea necesario para mantener la precisión del reconocimiento.
• Realiza pruebas de detección en distintos ángulos y condiciones de iluminación para optimizar el rendimiento en la aplicación final.
• Evita cubrir los LEDs infrarrojos o el área de las cámaras, ya que esto puede afectar la detección de vida o el reconocimiento facial.

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ENLACES EXTERNOS

• Demostración de funcionamiento – Video