390 likes | 547 Views
SYSTÉMY POČÍTAČOVÉHO VIDĚNÍ ROBOTŮ. Co je POČÍTAČOVÉ VIDĚNÍ ?. Počítačové vidění jsou technické prostředky, které se snaží napodobit schopnosti lidského vidění. Jaké úlohy řeší POČÍTAČOVÉ VIDĚNÍ ?. Navigace v prostoru Rozpoznání tvaru porozumění scéně Kontrola rozměrů.
E N D
Co je POČÍTAČOVÉ VIDĚNÍ ? Počítačové vidění jsou technické prostředky, které se snaží napodobit schopnosti lidského vidění. Jaké úlohy řeší POČÍTAČOVÉ VIDĚNÍ ? • Navigace v prostoru • Rozpoznání tvaru porozumění scéně • Kontrola rozměrů
Je POČÍTAČOVÉ VIDĚNÍ složité? • Ztráta informace o perspektivě • Jas v obraze závisí na mnoha parametrech (odrazivost, orientaci povrchu,..) • Velké množství dat • Šum • Obtížné globální zpracování - detail
SYSTÉMY POČÍTAČOVÉHO VIDĚNÍ Modulární Kamera PC PLC Osvětlovač Kompaktní Inteligentní kamery Kamera IMG.P/PLC Kamera Osvětlovač Osvětlovač Obecné systémy Dle strategie výrobců Dedikované systémy
ČIDLA PRO SNÍMÁNÍ OBRAZOVÉ INFORMACE CCD (Charge Coupled Device) Princip činnosti Provedení [Obrázky převzaty z literatury č.4]
UKÁZKY USPOŘÁDNÍ SYSTÉMŮ PRO PV Modulární systém s analogovou kamerou [Obrázek převzat z literatury č.3] AK – analogová snímací kamera, SO – snímač obrazu, US – úprava signálu, U – napájecí napětí kamery, PO – převodník obrazu (framegrabber), P – mikroprocesor, ADC – převodník A/D, RAM – paměť, FPGA – programovatelné hradlové pole, V/V– digitální vstupy/výstupy, trig – spouštění kamery, FLASH – vybavení záblesku
Modulární systém s digitální kamerou [Obrázek převzat z literatury č.3] DK – digitální snímací kamera, SO – snímač obrazu, P – mikroprocesor, ADC – převodník A/D, RAM – paměť, FPGA – programovatelné hradlové pole, V/V – digitální vstupy/výstupy, TRIG – spouštění kamery, FLASH – vybavení záblesku, ADAPT – adaptační deska, U – napájecí napětí kamery
OSVĚTLOVAČE SYSTÉMŮ PV Dle funkce: • odrazivé • protisvětlo Dle provedení: • LED • Výbojka • Žárovky • Zářivky Parametry: • Barva světla • Polarizace • Tvar světla • Stálost [Obrázek převzat z literatury č.3]
Koaxiální osvětlení [Obrázky převzaty z literatury č.5]
[Obrázky převzaty z literatury č.5] Vliv barvy světla na zpracování obrazu
LEGEND je firma DVT z USA (Inteligentní kamery) [Obrázek převzat z literatury č.3] • Integrace – kamery, jednotky pro zprac., řídící jednotky • Procesor Texas Instruments DSP • 24V DC, 8 konfigurovatelných I/O
IMAGECHECKER P400 od firmy MATSUSHITA (modulární systém) • připojení 12 kamer • Intel Pentium • Otevřená architektura • 512MB • 20GB HDD • LAN Port 10/100 Mbit • Multikamerové zpracování
KOMPAKTNÍ SYSTÉMY PV Compact Vision SystemsNI CVS-145x • Fire-wire pro připojení 3 kamer • Ethernet , RS232 • 15 I/14 O • 128MB DRAM • 256MB FLASH • Další rozšiřující sběrnice (PXI)
Základní parametry Oblasti použití: Měření vzdálenosti, navádění při pohybu,
FUNKCE OBECNÝCH SYSTÉMŮ 2D - měření Segmentace Třídění Detekce pozice [Obrázky převzaty z literatury č.5] Čtení kódů Kontrola montáže Kontrola chybějících částí OCR Měření natočení
ZÁKLADNÍ PŘÍSTUPY PŘI ZPRACOVÁNÍ OBRAZŮ Půběh zpracování obrazu Snímání Předzpracování Hledání příznaků Porozumění objektům • Filtrace • Transformace měřítka • Detekce hran • Segmentace • Rozpoznávání • Srovnání se vzorem • Relační modely
ZÁKLADNÍ ÚLOHY PV Rozpoznání vzoru v obraze Rozpoznání vzoru v obraze podle barev [Obrázky převzaty z literatury č.5]
Detekce hran [Obrázky převzaty z literatury č.5]
Využití detekce hran při měření rozměrů Segmentace objektů [Obrázky převzaty z literatury č.5]
Detekce defektů na povrchu [Obrázky převzaty z literatury č.5]
Detekce tvaru skenováním [Obrázky převzaty z literatury č.5]
Měření intenzity [Obrázky převzaty z literatury č.5]
PŘÍLKAD NASAZENÍ PV V ROBOTICE [Obrázek: Centrum Strojového vidění ČVUT] Na jeden z dílů je při měření promítnuta sada proužků měřícího laseru a poté vyhodnocena jeho poloha i jeho náklon vůči robotu. Výsledkem oměření je stanovení korekcí pro svařovací program robota.
KONCEPCE KOGNITIVNÍCH ROBOTŮ [Obrázek převzat z literatury č.3]
Literatura : [1] Schmid D. a kol.: Řízení a regulace pro strojírenství a mechatroniku. Europa Sobotáles.Praha, 2005. [2] Talácko J., Matička R.: Konstrukce průmyslových robotů a manipulátorů. ČVUT. 1995. [3] Trinkl A.: Robotizované třídění strojních součástí s využitím kamerového systému na školním robotizovaném pracovišti Turbo Scara SR60. Dipl. práce. ČZU TF. Praha, 2005. [4] Ďaďo S., Kreidl M.: Senzory a měřicí obvody. ČVUT, 1999. [5] WWW.KEYENCE.COM