Bộ trải nghiệm trí tuệ nhân tạo trực quan – mô-đun thị giác AI Sengo2 KT0351

Tổng quan về thiết bị

Keyestudio Sengo2 Smart AI Vision Card Maker Extension Kit (mã KT0351) là bộ mô-đun thị giác máy tính và học máy trực quan chuyên dụng trong giáo dục STEM. Thiết bị được xây dựng trên nền tảng cảm biến thị giác AI Sengo2 tích hợp bộ vi xử lý Canaan K210 với nhân xử lý nơ-ron NPU, cho phép chạy trực tiếp các thuật toán thị giác máy tính tại biên một cách độc lập và ổn định.

Mặt sau của mô-đun trang bị sẵn màn hình màu LCD 1.3 inch sắc nét, giúp học sinh và giáo viên quan sát trực tiếp góc nhìn của camera và kết quả nhận diện thời gian thực mà không cần phụ thuộc vào màn hình máy tính ngoài.

Tính năng nhận diện AI nổi bật

• Nhận diện thẻ mã và biểu tượng trực quan: Bộ kit đi kèm hệ thống thẻ nhận diện phong phú (thẻ màu, biển báo giao thông, mã nhận diện chuyên dụng), hỗ trợ học sinh thực hành các bài toán phân loại và điều khiển tự động.
• Xử lý AI độc lập tại biên: Tích hợp sẵn các thuật toán AI cốt lõi: nhận dạng khuôn mặt, theo dõi chuyển động, bám vạch sa hình và phân biệt màu sắc.
• Phím chức năng tiện lợi trên bo: Nút chuyển đổi thuật toán và phím chọn chế độ giao tiếp được bố trí trực tiếp trên thân vỏ, hỗ trợ học sinh huấn luyện nhanh mẫu vật chỉ bằng thao tác bấm giữ đơn giản.
• Giao tiếp ngoại vi linh hoạt: Hỗ trợ chuẩn UART và I2C, tương thích hoàn toàn với các bo mạch vi điều khiển phổ biến như micro:bit, Arduino UNO, ESP32 và Raspberry Pi.

Ứng dụng trong dạy học và Chương trình GDPT 2018

• Phục vụ môn Tin học và Công nghệ cấp Tiểu học & THCS (chủ đề Làm quen với Trí tuệ nhân tạo và Thị giác máy tính).
• Giúp học sinh hiểu trực quan quy trình: Thu nhận hình ảnh ➔ Trích xuất đặc trưng ➔ Nhận diện và ra quyết định hành động.
• Ứng dụng trong các dự án STEM: Trạm kiểm soát ra vào tự động, xe tự hành nhận diện biển báo giao thông, cánh tay robot phân loại sản phẩm theo màu.

Định hướng triển khai tại lớp học

• Phù hợp trang bị tại không gian thực hành STEM, câu lạc bộ Robotics - AI trường học.
• Học sinh làm việc theo nhóm 2–3 em, kết hợp với các bộ kit vi điều khiển hoặc robot bánh xe để xây dựng các kịch bản tương tác thực tế.
• Giáo viên chuẩn bị các bộ thẻ sa hình mẫu để học sinh luyện tập kiểm thử và đánh giá độ chính xác của mô hình AI.