STMicroelectronics STEVAL-CAM-M0I P-Board MIPI CSI-2套件是一款多功能硬件工具包，可将任何ST BrightSense图像传感器以专业模块的形式无缝集成到嵌入式处理平台中。此全面的开发解决方案包括一个带MIPI CSI-2输出的专业模块板和一根带状电缆。P-Board具有MIPI CSI-2输出和I^2^C通信接口，可与嵌入式视觉平台原生兼容。只需将P-Board提供的标准FFC电缆插入嵌入式处理板，即可实现硬件的快速集成。软件集成与使用可免费下载的各种Linux驱动程序一样简单。这种硬件和软件工具的组合使得P-Board成为Linux环境的理想开发解决方案。

数据手册：*附件：STMicroelectronics STEVAL-CAM-M0I P-Board MIPI CSI-2套件数据手册.pdf

STMicroelectronics STEVAL-CAM-M0I P-Board MIPI CSI-2套件依靠FFC到板输入连接器，使用户能够以即插即用的方式立即集成交钥匙产品模块。所有ST专业模块共享的通用连接器和引脚分配允许用户将P-Board与任何专业模块配合使用。通过这种便捷的方法，用户可以随时重复使用此经济实惠的套件，将不同的传感器和镜头组合集成为评估摄像头模块。借助P-Board，用户只需插拔摄像头模块即可灵活测试或集成各种传感器。

特性

• 全面的硬件套件，包括：
  • 带输入连接器的Promodule板，用于摄像头模块和FFC输出连接器
  • 带状电缆，可直接连接嵌入式处理板。
• 即时集成到嵌入式处理平台：
  • 原生MIPI CSI-2输出和I^2^C通信接口
  • 提供FFC连接器和相关电缆，用于直接实现与平台的即插即用连接
• 集成所有ST BrightSense解决方案的单一、可重复使用解决方案：
  • 单个输入连接器，支持所有ST专业模块
  • 即插即用型输入连接器，可即时更换传感器或镜头

示意图

STEVAL-CAM-M0I MIPI CSI-2套件技术解析与应用指南

一、核心硬件架构解析

STEVAL-CAM-M0I P-Board是STMicroelectronics推出的专业级MIPI CSI-2开发套件，其硬件架构包含三大核心模块：

1. ‌Promodule接口板‌
   • 采用30pin板对板/FFC连接器（BM28B0.6-30DP/2-0.35V型号）
   • 支持MIPI CSI-2视频传输协议与I²C控制总线
   • 兼容CAM-55G0/CAM-55G1/CAM-56G3/CAM-66GY等评估工具
2. ‌FFC传输系统‌
   • 22pin扁平电缆（FH12-24S-0.5SH(55)连接器）
   • 可选1或2通道MIPI CSI-2传输模式
   • 标准10cm长度电缆（Würth 687722050002型号）
3. ‌扩展接口‌
   • 独立GPIO连接器用于外设控制
   • 可选照明板供电接口
   • 机械尺寸30×35×11mm（L×H×W）

二、关键技术特性

1. 即插即用架构设计

• ‌模块化兼容‌：通过标准化输入接口支持所有ST BrightSense promodule
• ‌热插拔支持‌：无需重新配置即可更换传感器或镜头模组
• ‌驱动生态‌：Linux驱动程序可从官网免费获取，支持主流嵌入式平台

2. 传输协议特性

参数类别	规格说明
视频接口	MIPI CSI-2 (D-PHY 1.2兼容)
控制接口	I²C标准协议(400kHz)
通道配置	可切换1/2数据通道模式
线缆扩展	支持15pin等非标配置替换

3. 典型应用场景

• ‌嵌入式视觉开发‌：配合Raspberry Pi/NVIDIA Jetson等平台快速构建原型
• ‌多传感器评估‌：通过更换promodule对比不同CMOS传感器性能
• ‌工业视觉系统‌：利用GPIO接口触发同步采集

三、开发实践要点

1. ‌硬件集成流程‌
   a) 将promodule插入P-Board输入连接器
   b) 通过FFC电缆连接处理平台CSI-2接口
   c) 可选连接照明板供电线
2. ‌软件配置建议‌
   • 下载对应Linux驱动（V4L2框架兼容）
   • 修改设备树配置CSI-2通道数
   • 通过v4l2-ctl工具验证视频流
3. ‌调试注意事项‌
   • 检查I²C从设备地址是否匹配传感器规格
   • 测量MIPI差分信号眼图质量
   • 确保FFC电缆插入方向正确（防反插设计）

四、扩展应用方案

1. ‌多相机同步系统‌
   通过GPIO连接多个P-Board实现硬件触发同步
2. ‌自定义光学评估‌
   搭配不同焦距镜头模组进行MTF测试
3. ‌嵌入式AI视觉‌
   结合TensorFlow Lite实现实时目标检测