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PYNQ image version2.4（New) がリリースされました。
PYNQ imageがversion2.4（New) に更新されました。
PYNQ version 2.4 Highlights
Board Additions
o RFSoC support added in the new ZCU111-PYNQ repository in collaboration with partners from the University of Strathclyde.
Programmable Logic Updates
o Partial reconfiguration support added in collaboration with partners from Brigham Young University. Expanded metadata parsing using the Vivado HWH file format
o All bitstreams built using Vivado 2018.3
SDBuild Updates
o Yocto recipes added for including PYNQ in PetaLinux root file systems
o Vagrant configuration file for users building their own SDCard images
o Boot partition built on Petalinux 2018.3
o SDSoC 2018.3 support added
*新たにRF回路を持ったZCU111ボードへの対応が追加されています。ZCU111ボードは高性能 RF アプリケーションに対応する RF クラスのアナログ設計を実現させる事ができる高性能な評価システムです。
ZCU111ボードに関してはXilinx社の製品ページこちらをご覧下さい。
オフィシャルにサポートされています各ボード（PYNQ-Z1,PYNQ-Z2、ZCU104及びZCU111)のBoot imageはPYNQ.ioよりダウンロードできます。 PYNQ-Z2ボードのBoot imageはTul社のWebサイトからもダウンロード可能です。
PYNQ製品に関してのお問合せはお問合せページ よりご連絡をお願い致します。
グース ショッピングサイトではクレジットカード、コンビニ払いのご購入にも対応しております。
What is PYNQ?
PYNQ（Python Productivity for Zynq）はXilinxからのオープンソースプロジェクトです。
Python及びライブラリを使用し、Zynqのプログラマブルロジックとマイクロプロセッサの利点を利用し
より多くの機能を搭載したエキサイティングな組み込みシステムを構築することができます。
PYNQによって公式にサポートされているZynqボードは現在２つのボードが供給されています。
各ボードはPYNQイメージが利用可能で、ボードごとにダウンロードできます。
Tul社はPYNQ-Z2ボードを日本向けBASIC KIT （型番：1M1-M000127DJB）で販売を開始しています。
BASIC KITには以下の物が含まれます。
• PYNQ-Z2ボード
• MicroSD card 8GB（v2.2 Boot image書込み済）
• USB type-A to Micro USB cable
• Ethernet cable
PYNQに関わる情報を入手出来ます。 各ボードのSetup Guideやドキュメントもここから入手できます。
Communityでは様々なアプリケーション例が記載されています。
その他、納期、価格等に関してはお問合せページ よりお気軽にご連絡下さい。
グースのECサイトではクレジットカード、コンビニ払い等をご利用頂けます。
OpenMVカメラの新製品 ～ OpenMV Cam M7 ～
Kickstarterで人気を集めたOpenMVカメラの新製品OpenMV Cam M7が販売されました。
(こちらの記事も参照下さい。）
OpenMV Camは小型、低消費電力のマイクロコントローラボードで、マシンビジョンを使用してアプリケーションを簡単に実装できます。
C / C ++でプログラミングするのではなくPythonスクリプト（MicroPythonオペレーティングシステム ）でプログラミングする事でマシンビジョンアルゴリズムの複雑な出力や高レベルのデータ構造を扱うことが容易になります。
CPU
- STM32F765VI(ARM Cortex M7）
- I / Oピンは3.3Vを出力、5Vトレラント
- フルスピードUSB（12Mbs）インターフェイス
- プラグインするとOpenMV Camが仮想COMポートとUSBフラッシュドライブとして表示
- 100Mbsの読み込み/書き込みが可能なμSDカードソケットにより、OpenMV Camはビデオを記録し、マシンビジョンアセットをμSDカードから簡単に取り出しが可能
- 54Mb（max）で動作可能なSPIバスで、LCDシールド、WiFiシールド、または他のマイクロコントローラのいずれかにシステムから画像データを簡単に転送できます
- I2Cバス、CANバス、および他のマイクロコントローラおよびセンサとのインタフェース用の非同期シリアルバス（TX / RX）
- 12ビットADCと12ビットDAC
- サーボ制御用の3つのI / Oピン
- すべてのI / Oピンの割り込みとPWM（10個のI / Oピン）
- RGB LEDと2つの高出力850nm IR LED
Camera
- OV7225イメージセンサ
- 640 x 480で8 bitのグレースケール、もしくは320 x 240で16 bitのRGB565を30 FPSでキャプチャ
- レンズ: 2.8 mm（他のサイズも搭載可能）
各種資料はメーカーサイトより入手出来ます
Pythonで完全に制御できるので、外部イベントをトリガーにした写真撮影・ビデオ撮影や、マシンビジョンアルゴリズムでI/Oピンを扱うことが容易に可能です。
納期、価格のお問合せは
http://www.goose-pc.net/inquiry
よりお願い致します。
近日中にグースショッピングサイトからのご購入にも対応致します。
PYNQ-Z1 ボード 型番：6003-410-017
PYNQはXilinxのオープンソースプロジェクトでFPGAをPythonから使えるようにします。
PYNQの詳細はPYNQ: PYTHON PRODUCTIVITY FOR ZYNQ(pynq.io)というサイトが
開設されています。
PYNQプロジェクトを正式にサポートしているボードが、PYNQ-Z1 Boardです。
HDMIのIN/OUTも持っているため、画像やビデオ処理などの開発用途としても便利です。
ボードを動作させるには上記サイトにアクセスしGet Startedのページのセットアップします。
PYNQはJupyter Notebookを使っています。Jupyter Notebook上でPythonのプログラムを行います。
Jupyter Notebookのセットアップ方法も同ページあります。
動作にはまずイメージをダウンロードし、SDカードにインストールする事が必要ですが
PYNQ-Z1 boot imageプリロードしたSDカード（型番：240-114）も供給しています。
Accessory Kit（型番：410－114）は
・Micro USB cable
・Ethernet cable
・microSD card pre-loaded with PYNQ-Z1 boot image(型番：240-075-1）
・12V, 3A power supply with US and EU plug adapters
をセットにしています。
XilinxがBNN-PYNQというプロジェクトを公開し、Deep LearningをFPGAで実行することも注目されています。
価格、納期を含めご要求の際は”お問合せページ”より連絡をお願い致します。
ショッピングサイトからはクレジットカード、コンビニ払いでの対応が可能です。
アクセサリーKitのご購入はこちらからお願いします。
