6125495286

Identyfikacja i rekonstrukcja elementów rurowych w instalacjach przemysłowych na potrzeby inwentaryzacji

3.3.    Segmentacja II poziomu w obrębie pojedynczego klastra

Kolejnym etapem przetwarzania jest interpretacja wyników zwróconych przez funkcję grupującą. Kryterium zakończenia iteracji na etapie segmentacji w obrębie klastra związane jest z liczbą punktów pozostałych i nieprzypisanych w klastrze. Istnieje możliwość wprowadzenia dowolnej wartości określającej zakończenie przetwarzania, jednak domyślnie obligatoryjnie przyjęto, że przetwarzanie wykonywane jest do momentu aż liczba nieprzypisanych punktów nie będzie mniejsza niż 5% wszystkich punktów w danym segmencie. Określono dodatkowo drugie kryterium na wypadek, gdyby dane zawierały dużą liczbę błędnych pomiarów, a liczba nieprzypisanych punktów przekracza zadaną wartość. Określa ono liczbę prób (np. dwie), które kończą się niepowodzeniem wyszukiwania obiektu przy zadanym pierwszym kryterium.

Początkowo dla każdego z obiektów następuje wyszukanie odcinków z użyciem transformaty Hougha [13]. Kluczowym elementem w implementacji metody Transformaty Hougha jest sposób implementacji tablicy akumulacji [12]. Tablica akumulacji jest dwuwymiarową tabelą, w której jednym z wymiarów jest liczba punktów zaś drugim liczba kroków kwantyzacji.

Największym problemem podczas korzystania z Transformaty Hougha jest rozmiar tablicy akumulacji, problem ten rozwiązano dzięki wieloetapowej segmentacji w efekcie, czego obiekty, dla których wykonywane jest przetwarzanie mają niewielkie rozmiary sięgające zwykle maksymalnie do kilkuset punktów. Dodatkowo w tablicy przechowywane są wartości zmiennoprzecinkowe co również rozszerza zapotrzebowanie na pamięć.

Analitycznie problem wyszukania odcinka w przestrzeni Hougha sprowadza się do wyszukania maksimum w przestrzeni akumulacyjnej. Na etapie głosowania, czyli wyszukiwania punktów, dla których odległość od początku układu współrzędnych oraz danego kąta jest jednakowa, należy uwzględnić odchyłkę dla pomiaru odległości na poziomie ±0,01 % wartości. Odchyłka na tym poziomie pozwala odfiltrować przypadkowe błędy pomiarowe. Wartość ta wynika z odchylenia standardowego odległości punktu od mierzonego obiektu dla najczęściej badanych typów powierzchni. Wartość maksymalna w tablicy głosowania określa liczbę punktów leżących na wyszukiwanej prostej. Na chwilę obecną w opracowanym algorytmie nie zaimplementowano metody automatycznie dopasowującej minimalną liczbę punktów, aby zakwalifikować grupę punktów, jako odcinek. Przyjęto założenie, że odcinek musi się składać z minimum 25 punktów leżących na jednej prostej. Wartość tę wyznaczono przy założeniu, że minimalna odległość skanera od badanego obiektu wynosi 5 m dla tej odległości 25 punktów generuje odcinek o długości około 1 cm. Skany wykonane z bliższej odległości dla większości powierzchni obarczone są znacznym szumem. W celu ograniczenia segmentów nadmiarowych jest to najmniejsza możliwa długość wyszukiwanego elementu.

3.4.    Proponowana struktura danych

W wyniku wielopoziomowej segmentacji zostaje utworzona struktura danych, którą można porównać do struktury odwróconego drzewa. Na pierwszym poziomie znajdują się wszystkie dane. Nie jest tu istotne czy dane są w formacie XYZ, XYZ + Intensywność, XYZ +