La WL0F00088000BGXAANA00 de WINSTAR est une carte de développement IA au format bar de 8,8 pouces basée sur le microcontrôleur STM32N657 de la série STM32N6. Il s'agit également de la première carte de développement HMI au format bar de 8,8 pouces du secteur. Conçue pour le développement Embedded AI et STM32 AI, elle intègre un écran tactile IPS ultra-large, des interfaces caméra MIPI CSI-2 et parallèle ainsi que le traitement IA embarqué sur une plateforme unique destinée aux applications Edge AI Vision et HMI.
Optimisée pour les applications AI Vision et HMI ultra-large
L'écran IPS tactile PCAP intégré de 8,8 pouces sert d'interface de visualisation pour les images de la caméra et les résultats de l'inférence IA. Grâce à sa résolution de 1920 × 480 et à son format bar au ratio 4:1, il convient parfaitement aux applications AI Vision et HMI ultra-large nécessitant un affichage étendu dans un espace d'installation réduit. Il permet d'afficher simultanément les images de la caméra, les résultats de l'IA, l'état du système, les commandes et les alertes sur une seule interface.
Les applications typiques incluent les appareils électroménagers intelligents, les panneaux de commande industriels, les véhicules tout-terrain, les systèmes de surveillance d'équipements et les systèmes Embedded AI Vision.
Traitement Edge AI sur une plateforme MCU
Équipée du microcontrôleur STM32N657 avec Neural-ART Accelerator™ (jusqu'à 600 GOPS), la plateforme offre des performances graphiques fluides et une inférence IA embarquée sans connexion au cloud ni MPU sous Linux. Compatible avec les interfaces caméra MIPI CSI-2 et parallèle, elle permet l'acquisition d'images en temps réel et le traitement IA local afin d'améliorer la réactivité, le fonctionnement hors ligne et la protection des données. Elle prend en charge des charges de travail IA telles que la classification d'images, la détection d'objets, la détection d'anomalies et les interactions intelligentes avec l'utilisateur.
État du produit : La validation de la fiabilité est en cours. Des échantillons de production en série devraient être disponibles dans un délai d'environ 2 à 3 mois.