- •Введение
- •Аналитический обзор
- •Техническое зрение в автомобильной индустрии
- •Техническое зрение в мобильных роботах.
- •Техническое зрение в промышленной индустрии
- •Разработка структурной схемы и подбор компонентов.
- •Разработка алгоритма обработки видео изображения в режиме реального времени
- •Принцип работы активно-пиксельного датчика
- •Микролинзы и набор цветных фильтров.
- •Сегментация изображения в системе технического зрения
- •Бинаризация изображения в системе технического зрения
- •Нахождение контуров на изображение
- •Определение центра и ориентации контура
- •Передача данных удаленному приемнику
- •Проводная передача данных удаленному приемнику
- •Беспроводная передача данных удаленному приемнику
- •Протокол передачи данных ip
- •Использованные источники
Определение центра и ориентации контура
Для полноценной работы системы технического зрения необходим произвести обработку оставшейся информации, которая была не отсортирована на этапе бинаризации и выделении контуров. Данная информация является основной для определения центра искомого объекта. Существуют два способа поиска: геометрический и энергетически.
Геометрический центр объекта определяется только исходя из координат точек и в математическом выражение имеет вид:
|
(1) |
, где n – количество точек, для которых необходимо определить центр, xc – координаты центра по оси «X», yc – координата центра по оси «Y». Как можно видеть на положение не влияет ничего кроме координат точек.
Энергетический центр объекта определяется при помощи интенсивности на каждом пикселе. Следовательно, где ярче изображение, тем к нему ближе энергетический цент. Но как можно заметить данный способ нахождения центра нам не подходит из-за своей специфики. Так как наше изображение прошло этап бинаризации, то в наших пикселях отсутствуют значение интенсивностей, осталось лишь информация о присутствие света в данном пикселе либо о его отсутствие. Другими словами энергетический и геометрический центры на бинарном изображение находятся в одной и той же точке.
Для нахождения центра объекта в системах технического зрения нам подходит геометрический центр изображения. Так же надо помнить о том, что нам необходимо найти ориентацию объекта. Для нахождения угла наклона объекта воспользуемся методом наименьших квадратов (МНК).
Метод наименьших квадратов является стандартным подходом в регрессионном анализе для приближенного решения переопределенных систем, другими словами система, в которой уравнений больше, чем неизвестных. «Наименьший квадрат» означает, что общее решение минимизирует сумму квадратов ошибок, допущенных в результате каждого уравнения.
Широкое применение данный метод нашел в задачах связанных с аппроксимаций. Наилучшим образом подходит для минимизации сумм квадратов остатков, а разница между наблюдаемой величиной и искомой зависит от выбранной модели.
Рисунок 26 – пример построения линии при помощи метода наименьших квадратов
Для решения нашей задачи необходимо найти такую прямую, в которой квадратичное отклонение от прямой для каждой точки будет минимальным. Её решение даст нам необходимый угол отклонения объекта от нулевого положения.
После нахождения аппроксимирующей прямой, можно будет сказать на какой угол стоит повернуть изображение для нахождения крайних положений x и y. Это сделает возможным построение прямоугольника, который выделяет наш корабль. Из данного прямоугольника можно будет узнать его центр. Он и будет являться центром корабля.
Результатом данного этапа работы системы технического зрения является получения угла наклона объекта и его центра исходя из оставшихся информации после бинаризации и нахождения контуров, уменьшившие количество пикселей с которыми пришлось работать. Выходные данные имеют формат: (x, y, r).
Рисунок 27 – результат выделения корабля и нахождения центра.
