OPTOMECHATRONIKA

Sprawozdanie z ćwiczenia 4:

WYBRANE ZAGADNIENIA WIDZENIA MASZYNOWEGO

Wykonał zespół B4 z gr.21:

Marcin Ogorzałek

Bartosz Łączyński

Marcin Kaźmierczak

Cel ćwiczenia:

Celem ćwiczenia było przeprowadzenie analizy obrazu badanej sceny z zastosowaniem technik używanych w kontroli procesów wytwarzania. Należało stosując odpowiednie algorytmy, służące do rozpoznawania obiektów w widzeniu maszynowym, wydzielić z obrazu przedmioty wskazane przez prowadzącego.

Stanowisko:

1 - komputer z kartą akwizycji danych

2 - kamera przemysłowa

3 - badane przedmioty

4 - źródło światła

Przedmioty znajdujące się w polu widzenia kamery podświetliliśmy od dołu. Tło stanowiła biała kartka papieru, rozpraszająca dodatkowo światło. Przedmioty pozostawały dzięki takiemu oświetleniu w bardzo dużym kontraście z tłem. Pozwoliło to na późniejsze oddzielenie ich od niego.

Wykonanie ćwiczenia:

1. Po dobraniu odpowiedniego sposobu oświetlenia uzyskaliśmy obraz obiektów na maksymalnie jednorodnym tle.

2. Wykonaliśmy zdjęcie za pomocą kamery przemysłowej.

3. Zwiększając kontrast zdjęcia uzyskaliśmy jeszcze większe ujednolicenie tła oraz przedmiotów.

4. Dokonaliśmy binaryzacji obrazu w celu oddzielenia przedmiotów od tła.

5. Aby zlikwidować niewielkie szumy na tle zastosowaliśmy trzykrotnie gaussowski filtr dolnoprzepustowy. Spowodowało to rozmycie pojedynczych pikseli szumów.

6. Dokonując kolejny raz binaryzacji pozbyliśmy się rozmytych szumów, dzięki temu, że ich piksele były teraz o wiele mniej intensywne niż te należące do przedmiotów.

7. Dokonaliśmy segmentacji obrazu, czyli podzielenia obrazu na obiekty o określonych parametrach. Na tym etapie obraz wyglądał następująco:

8. Cechą oddzielającą dwa interesujące nas obiekty od pozostałych było posiadanie przez nie otworu, największego pola powierzchni oraz określona zwartość. Dwie ostatnie cechy zostały podane przez program w postaci wartości. Występowanie otworu natomiast określała Liczba Eulera (równa 0 w przypadku pojawienia się otworu bądź 1 gdy go nie było).

9. Podając przedziały wartości parametrów/cech interesujących nas obiektów wyodrębniliśmy je od pozostałych.

Wnioski:

W badanym przez nas przykładzie widzenia maszynowego, jak i w każdym innym przypadku, bardzo duże znaczenie ma zastosowanie odpowiedniego oświetlenia. Ważne jest aby możliwe było dzięki niemu późniejsze oddzielenie obiektów od tła. Obiekt musi być w tym celu oświetlony możliwie jednolicie.

Kolejnym elementem na który należy zwrócić uwagę jest odpowiedni dobór przysłony i zachowanie ostrości obrazu kamery. Dzięki temu do analizy trafia obraz dobrej jakości, o ostrych krawędziach co jest bardzo istotne przy późniejszej jego obróbce. Zastosowanie odpowiedniej przysłony pozwala na uzyskanie możliwie dużego na tym etapie kontrastu.

---