【CS创世 SD NAND】SD NAND芯片的测评与使用（基于卷积神经网络的数字识别）

只看该作者 · 2024-7-24 18:19

前言：

简介：

对照：

测试：

使用：

照片存储：

基于卷积神经网络的数字识别：

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前言：

感谢深圳雷龙公司寄送的样品，其中包括两张2代的4gbit和32gbit的SD NAND FLASH芯片以及一份测试板卡。

简介：

根据官方文档的描述，这款芯片采用LGA-8封装，具有标准SDIO接口，并同时兼容SPI和SD接口。因此，可以直接移植标准驱动代码，支持使用SD NAND FLASH的SOC也可以用于TF卡启动。

以下是该芯片的主要参数（以CSNP32GCR01-BOW手册为准）：

接口：符合标准SD Specification Version 2.0规范，包括1-I/O和4-I/O两种模式。

默认模式：在默认模式下，时钟频率可变范围为0-25 MHz，接口速度高达12.5 MB/sec（使用4条并行数据线路）。

高速模式：在高速模式下，时钟频率可变范围为0-50 MHz，接口速度高达25 MB/sec（使用4条并行数据线路）。

对照：

下面是SD NAND芯片和传统TF卡的一些对比：

目前，一些树莓派和一些国产的微处理器经常通过SD卡进行系统的移植，但一些设计不合理的卡槽经常不能保护SD卡，反而会损坏折断。相比之下，SD NAND可以通过贴片直接嵌入嵌入式设备中，更适合嵌入式环境的开发。同时，裸露的SD卡槽和松动的SD卡时常会影响系统的稳定性，因此一个可以反复擦拭的稳定存储芯片显得十分重要。

通过将测试板和芯片进行简单的焊接，我们可以像使用SD卡一样对SD NAND FLASH进行测试。

测试：

首先，我们使用CrystalDiskMark 8.0.4c对这款储存器进行了测试：

本次测试的是512MB的容量的产品，容量是真实的。我们可以看出，在包括顺序读取、顺序写入、随机读取和随机写入的四个测试方式下，SD NAND取得了不错的测试结果，接近官方数据，可以成功进行高速存储。

使用：

此外，我们还利用k210与SD NAND进行了照片的存储和基于卷积神经网络的数字识别。

1.照片存储：

通过向SD NAND内烧录micropython代码，实现了k210对照片的拍摄和存储。存储速度非常快。

import sensor, lcd

from Maix import GPIO

from fpioa_manager import fm

from board import board_info

import os, sys

import time

import image

#### image size ####

set_windowing = (224, 224)

#### sensor config ####

sensor.reset(freq=22000000, dual_buff=False)

sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)

sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 320x240

try:

sensor.set_jb_quality(95) # for IDE display quality

except Exception:

pass # no IDE support

if set_windowing:

sensor.set_windowing(set_windowing)

# sensor.set_auto_gain(False)

# sensor.set_auto_whitebal(False, rgb_gain_db=(0x52,0x40,0x4d))

# sensor.set_saturation(0)

# sensor.set_brightness(4)

# sensor.set_contrast(0)

# sensor.set_hmirror(True) # image horizonal mirror

# sensor.set_vflip(True) # image vertical flip

# sensor.set_auto_whitebal(False)

sensor.skip_frames()

#### lcd config ####

lcd.init(type=1, freq=15000000)

lcd.rotation(2)

#### boot key ####

boot_pin = 16 # board_info.BOOT_KEY

fm.register(boot_pin, fm.fpioa.GPIOHS0)

key = GPIO(GPIO.GPIOHS0, GPIO.PULL_UP)

######################################################

#### main ####

def capture_main(key):

def draw_string(img, x, y, text, color, scale, bg=None , full_w = False):

if bg:

if full_w:

full_w = img.width()

else:

full_w = len(text)*8*scale+4

img.draw_rectangle(x-2,y-2, full_w, 16*scale, fill=True, color=bg)

img = img.draw_string(x, y, text, color=color,scale=scale)

return img

def del_all_images():

os.chdir("/sd")

images_dir = "cap_images"

if images_dir in os.listdir():

os.chdir(images_dir)

types = os.listdir()

for t in types:

os.chdir(t)

files = os.listdir()

for f in files:

os.remove(f)

os.chdir("..")

os.rmdir(t)

os.chdir("..")

os.rmdir(images_dir)

# del_all_images()

os.chdir("/sd")

dirs = os.listdir()

images_dir = "cap_images"

last_dir = 0

for d in dirs:

if d.startswith(images_dir):

if len(d) > 11:

n = int(d[11:])

if n > last_dir:

last_dir = n

images_dir = "{}_{}".format(images_dir, last_dir+1)

print("save to ", images_dir)

if images_dir in os.listdir():

img = image.Image()

img = draw_string(img, 2, 200, "please del cap_images dir", color=lcd.WHITE,scale=1, bg=lcd.RED)

lcd.display(img)

sys.exit(1)

os.mkdir(images_dir)

last_cap_time = 0

last_btn_status = 1

save_dir = 0

save_count = 0

os.mkdir("{}/{}".format(images_dir, save_dir))

while(True):

img0 = sensor.snapshot()

if set_windowing:

img = image.Image()

img = img.draw_image(img0, (img.width() - set_windowing[0])//2, img.height() - set_windowing[1])

else:

img = img0.copy()

# img = img.resize(320, 240)

if key.value() == 0:

time.sleep_ms(30)

if key.value() == 0 and (last_btn_status == 1) and (time.ticks_ms() - last_cap_time > 500):

last_btn_status = 0

last_cap_time = time.ticks_ms()

else:

if time.ticks_ms() - last_cap_time > 5000:

img = draw_string(img, 2, 200, "release to change type", color=lcd.WHITE,scale=1, bg=lcd.RED)

else:

img = draw_string(img, 2, 200, "release to capture", color=lcd.WHITE,scale=1, bg=lcd.RED)

if time.ticks_ms() - last_cap_time > 2000:

img = draw_string(img, 2, 160, "keep push to change type", color=lcd.WHITE,scale=1, bg=lcd.RED)

else:

time.sleep_ms(30)

if key.value() == 1 and (last_btn_status == 0):

if time.ticks_ms() - last_cap_time > 5000:

img = draw_string(img, 2, 200, "change object type", color=lcd.WHITE,scale=1, bg=lcd.RED)

lcd.display(img)

time.sleep_ms(1000)

save_dir += 1

save_count = 0

dir_name = "{}/{}".format(images_dir, save_dir)

os.mkdir(dir_name)

else:

draw_string(img, 2, 200, "capture image {}".format(save_count), color=lcd.WHITE,scale=1, bg=lcd.RED)

lcd.display(img)

f_name = "{}/{}/{}.jpg".format(images_dir, save_dir, save_count)

img0.save(f_name, quality=95)

save_count += 1

last_btn_status = 1

img = draw_string(img, 2, 0, "will save to {}/{}/{}.jpg".format(images_dir, save_dir, save_count), color=lcd.WHITE,scale=1, bg=lcd.RED, full_w=True)

lcd.display(img)

del img

del img0

def main():

try:

capture_main(key)

except Exception as e:

print("error:", e)

import uio

s = uio.StringIO()

sys.print_exception(e, s)

s = s.getvalue()

img = image.Image()

img.draw_string(0, 0, s)

lcd.display(img)

main()

2.基于卷积神经网络的数字识别：

我们向SD NAND内烧录了功能代码、模型参数和模型结构。SD NAND可以很好地存储以上内容，并通过k210正确加载模型。在使用过程中，SD NAND表现出了出色的稳定性，没有出现崩溃或弹出的情况。

# generated by maixhub, tested on maixpy3 v0.4.8

# copy files to TF card and plug into board and power on

import sensor, image, lcd, time

import KPU as kpu

import gc, sys

input_size = (224, 224)

labels = ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8']

anchors = [0.45, 1.55, 1.46, 2.54, 1.22, 1.55, 1.58, 2.59, 1.47, 2.78]

def lcd_show_except(e):

import uio

err_str = uio.StringIO()

sys.print_exception(e, err_str)

err_str = err_str.getvalue()

img = image.Image(size=input_size)

img.draw_string(0, 10, err_str, scale=1, color=(0xff,0x00,0x00))

lcd.display(img)

def main(anchors, labels = None, model_addr="/sd/m.kmodel", sensor_window=input_size, lcd_rotation=0, sensor_hmirror=False, sensor_vflip=False):

sensor.reset()

sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)

sensor.set_framesize(sensor.QVGA)

sensor.set_windowing(sensor_window)

sensor.set_vflip(1)

sensor.run(1)

lcd.init(type=1)

lcd.rotation(lcd_rotation)

lcd.clear(lcd.WHITE)

if not labels:

with open('labels.txt','r') as f:

exec(f.read())

if not labels:

print("no labels.txt")

img = image.Image(size=(320, 240))

img.draw_string(90, 110, "no labels.txt", color=(255, 0, 0), scale=2)

lcd.display(img)

return 1

try:

img = image.Image("startup.jpg")

lcd.display(img)

except Exception:

img = image.Image(size=(320, 240))

img.draw_string(90, 110, "loading model...", color=(255, 255, 255), scale=2)

lcd.display(img)

try:

task = None

task = kpu.load(model_addr)

kpu.init_yolo2(task, 0.5, 0.3, 5, anchors) # threshold:[0,1], nms_value: [0, 1]

while(True):

img = sensor.snapshot()

t = time.ticks_ms()

objects = kpu.run_yolo2(task, img)

t = time.ticks_ms() - t

if objects:

for obj in objects:

pos = obj.rect()

img.draw_rectangle(pos)

img.draw_string(pos[0], pos[1], "%s : %.2f" %(labels[obj.classid()], obj.value()), scale=2, color=(255, 0, 0))

img.draw_string(0, 200, "t:%dms" %(t), scale=2, color=(255, 0, 0))

lcd.display(img)

except Exception as e:

raise e

finally:

if not task is None:

kpu.deinit(task)

if __name__ == "__main__":

try:

# main(anchors = anchors, labels=labels, model_addr=0x300000, lcd_rotation=0)

main(anchors = anchors, labels=labels, model_addr="/sd/model-54796.kmodel")

except Exception as e:

sys.print_exception(e)

lcd_show_except(e)

finally:

gc.collect()

通过以上两个实验，SD NAND代替传统的SD/TF卡进行数据存储表现出了极大的优势和稳定性。

【CS创世 SD NAND】SD NAND芯片的测评与使用（基于卷积神经网络的数字识别）

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