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Módulo de Cámara IA ESP32-S3 – Reconocimiento de Imágenes Edge, Visión Nocturna y Voz con ChatGPT
S/135.00
Módulo de cámara con IA basado en ESP32-S3, fabricado por DFRobot. Incluye visión nocturna infrarroja, reconocimiento de imágenes en el borde (EdgeImpulse, YOLOv5, OpenCV) e interacción por voz con ChatGPT. Ideal para makers, seguridad y proyectos de IoT con IA embebida.
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El Módulo de Cámara IA ESP32-S3 (SKU DFR1154) es un dispositivo de visión artificial embebida fabricado por DFRobot, construido alrededor del chip ESP32-S3R8 de doble núcleo a 240 MHz con 8 MB de PSRAM y 16 MB de Flash. Está diseñado para llevar procesamiento de video e inteligencia artificial directamente al borde del dispositivo (edge AI), sin depender de un servidor externo para las tareas básicas de reconocimiento.
Su sensor OV3660 de gran angular (160°) captura imágenes de hasta 3 megapíxeles y es sensible tanto a luz visible como a infrarrojo de 940 nm, lo que sumado a su LED IR incorporado le permite operar con visión nocturna en total oscuridad. El módulo soporta frameworks de reconocimiento de imágenes como EdgeImpulse, YOLOv5 y OpenCV, permitiendo detectar personas, objetos, rostros o clasificar escenas directamente desde el propio ESP32-S3.
Además de la cámara, integra un micrófono I2S PDM y un amplificador MAX98357 con salida para altavoz (conector MX1.25-2P), lo que habilita reconocimiento de voz (ASR) y diálogo interactivo con ChatGPT mediante el SDK de OpenAI Realtime que DFRobot publica en GitHub. Cuenta con conectividad Wi-Fi 802.11 b/g/n y Bluetooth 5.0 (incluye BLE y Mesh), ranura para tarjeta microSD, puerto USB Type-C para alimentación y programación, y un conector Gravity de 4 pines para ampliar el sistema con sensores externos DFRobot mediante I2C o UART.
Gracias a su combinación de cámara, micrófono, altavoz y conectividad inalámbrica en un solo módulo de 42×42 mm, es una base compacta para construir mirillas electrónicas inteligentes, cámaras de seguridad con IA, monitores de bebés o mascotas, gafas inteligentes y juguetes robóticos con reconocimiento de imágenes y voz.
Características destacadas
- Chip ESP32-S3R8: doble núcleo Xtensa LX7 a 240 MHz, 8 MB de PSRAM y 16 MB de Flash para ejecutar modelos de IA en el borde.
- Cámara OV3660 gran angular: hasta 3 MP, campo de visión de 160° y sensibilidad a infrarrojo 940 nm.
- Visión nocturna real: LED IR integrado controlado por GPIO47 para captura en oscuridad total.
- Reconocimiento de imágenes edge: compatible con EdgeImpulse, YOLOv5 y OpenCV.
- Interacción por voz con ChatGPT: micrófono I2S PDM y amplificador MAX98357 con soporte para el SDK OpenAI Realtime de DFRobot.
- Conectividad completa: Wi-Fi 802.11b/g/n y Bluetooth 5.0 (BLE y Mesh) integrados.
- Expandible: conector Gravity I2C/UART para sumar sensores DFRobot y ranura microSD para almacenamiento local.
Aplicaciones
- Mirillas electrónicas y videoporteros inteligentes
- Cámaras de seguridad con detección de personas u objetos
- Monitores de bebés y de mascotas con visión nocturna
- Reconocimiento de placas vehiculares
- Gafas inteligentes y wearables con IA embebida
- Juguetes robóticos con reconocimiento de voz e imagen
- Proyectos educativos de IA edge (EdgeImpulse, OpenCV, YOLOv5)
Contenido del paquete
- 1× Módulo ESP32-S3 AI Camera (DFR1154) con cámara OV3660 integrada
- 1× Altavoz compatible (conector MX1.25-2P)
- 1× Cable de conexión de sensores Gravity-4P I2C/UART
Especificaciones técnicas
| # | Parámetro | Valor |
|---|---|---|
| 1 | Chip principal | ESP32-S3R8, Xtensa doble núcleo 32-bit LX7 @ 240 MHz |
| 2 | Memoria | 512 KB SRAM, 384 KB ROM, 16 KB SRAM RTC, 8 MB PSRAM, 16 MB Flash |
| 3 | Sensor de cámara | OV3660, hasta 3 MP |
| 4 | Campo de visión | 160° (gran angular) |
| 5 | Sensibilidad | Luz visible e infrarroja 940 nm |
| 6 | Apertura / Distorsión | F/2.0 ±5% / <8% |
| 7 | Wi-Fi | 802.11 b/g/n, 2.4 GHz (Station/SoftAP/Dual/Promiscuo) |
| 8 | Bluetooth | BLE 5.0 y Bluetooth Mesh (125 Kbps–2 Mbps) |
| 9 | Audio | Micrófono I2S PDM, amplificador MAX98357, salida para altavoz MX1.25-2P (4Ω 1.5W u 8Ω 1W) |
| 10 | Sensor de luz ambiental | LTR-308 (ALS) |
| 11 | Iluminación IR | LED IR en GPIO47 (máx. 75 mW) |
| 12 | Almacenamiento | Ranura para tarjeta microSD |
| 13 | Conector Gravity | (+) 3.3V, (–) GND, IO44/TX, IO43/RX (I2C/UART) |
| 14 | Interfaz de programación | USB Type-C (USB 2.0 OTG Full-Speed) |
| 15 | Voltaje de operación | 3.3V |
| 16 | Alimentación | USB Type-C 5V DC o pin VIN 3.7–15V DC |
| 17 | Botones | RST (reset) y BOOT (GPIO0) |
| 18 | LED de estado | GPIO3 |
| 19 | Dimensiones | 42 × 42 mm |
| 20 | Temperatura de operación | -10 a 60 °C |
| 21 | Certificaciones | CE, FCC, RoHS |
Cómo empezar rápido
- Instala el Arduino IDE (versión 1.8.19 o superior, o Arduino IDE 2.x) desde el sitio oficial de Arduino.
- Agrega el soporte para ESP32: ve a Archivo → Preferencias → «URLs adicionales de gestor de tarjetas» y añade el paquete de placas ESP32 de Espressif; luego instala «esp32» desde el Gestor de Tarjetas.
- Conecta el módulo a tu PC con un cable USB Type-C.
- Selecciona la placa correcta: en Herramientas → Placa, elige «ESP32S3 Dev Module».
- Configura las opciones de la placa en el menú Herramientas: «USB CDC On Boot» en Enabled (para ver datos por el puerto serie vía USB) y el «Partition Scheme» adecuado para 16 MB de Flash.
- Selecciona el puerto COM correspondiente al módulo en Herramientas → Puerto.
- Prueba con un ejemplo simple subiendo este código para hacer parpadear el LED incorporado (GPIO3):
int led = 3;
void setup() { pinMode(led, OUTPUT); }
void loop() { digitalWrite(led, HIGH); delay(1000); digitalWrite(led, LOW); delay(1000); } - Haz clic en «Upload» y confirma que el LED del módulo parpadea; esto valida que la placa y los drivers están correctamente configurados.
- Prueba la cámara: abre el ejemplo «CameraWebServer» incluido en los ejemplos de DFRobot para el DFR1154, ingresa tus credenciales Wi-Fi en el código y súbelo al módulo.
- Abre el Monitor Serial a 115200 baudios; el módulo mostrará su dirección IP una vez conectado a la red Wi-Fi.
- Ingresa esa IP en el navegador de tu PC o celular (en la misma red Wi-Fi) y haz clic en «Start Stream» para ver el video en vivo desde la cámara.
- Para IA en el borde, continúa con los ejemplos de reconocimiento de imágenes con EdgeImpulse, o el SDK de OpenAI Realtime publicado por DFRobot para habilitar la interacción por voz con ChatGPT.
Documentación
Para proyectos de visión nocturna continua o streaming prolongado, alimenta el módulo por el pin VIN (3.7–15V DC) en lugar del USB Type-C, y considera una fuente estable con al menos 1A para evitar caídas de voltaje cuando el LED IR y el Wi-Fi trabajan simultáneamente.
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