Исследование систем управления манипулятором MR-999Е
Диссертация - Компьютеры, программирование
Другие диссертации по предмету Компьютеры, программирование
мерений радиус должен быть по возможности большим;
-малые изменения длины радиуса не должны сильно влиять на угловые координаты точек пересечения;
-малые изменения длины радиуса не должны приводить к исчезновению или появлению новых точек пересечения.
Последние два пункта необходимы для снижения влияния малых искажений во входном представлении образа.
Чтобы однозначно определить ориентацию детали или отличить ее от другой такой же детали, может оказаться необходимым задать более одной окружности. Тогда точки пересечения, найденные при обходе контура, будут представлены в виде упорядоченного списка пар значений радиус - угол.
Сравнение значений измеренных углов необходимо выполнять только в случае полного совпадения списков обозначений радиусов. Это упрощает процедуру сравнения. Когда установлено соответствие обоих списков, могут быть вычислены разности абсолютных угловых координат для каждой пары смежных точек пересечения. Эти шесть значений предназначены для определения ориентации одного объекта относительно другого. Еще одним свойством модели, использующей окружности, является возможность фиксировать случай, когда деталь лежит обратной стороной вверх. Таким образом, модель с использованием окружностей представляет собой мощное средство определения особых точек на очерковом контуре объекта произвольной формы. Эти точки могут использоваться при распознавании и определении ориентации. Размер памяти, используемой для хранения модели-эталона составляет всего два слова на каждую точку пересечения, а необходимые данные о сканируемой детали могут быть получены из информации, генерируемой процедурой EDGETRACE. В сочетании с моделью, использующей отверстия, она использовалась на низшем уровне распознавания и определения ориентации деталей в управляющей системе робота-сборщика.
Таким образом, в первой части магистерской аттестационной работы проанализированы методы обработки информации в системах технического зрения роботов. Процесс идентификации объектов, находящихся в рабочей зоне робота, включает два этапа, такие как выделение характерных признаков объектов и распознавание объектов по найденной совокупности характерных признаков. Основными методами обработки информации являются сегментация (процесс подразделения сцены на составляющие части или объекты), определение порогового уровня, областно-ориентированная сегментация, дескрипторы границ и областей изображений, описание трехмерных сцен и структур, обработка визуальной информации
2. МЕТОДЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ В РОБОТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМАХ
2.1 Метод сравнения с эталоном
Идентификация объектов в СТЗ чаще всего производится методами сравнения с эталоном. При этом, как правило, СТЗ решают одну из двух задач. Первая задача заключается в получении изображения одного объекта и сравнении со всеми эталонами заданного класса. По совпадению выбирается наилучший эталон и осуществляется идентификация объекта, а затем при необходимости находятся параметры его положения и ориентации [20].
Вторая задача заключается в получении изображения нескольких объектов и поочередном их сравнении с эталоном того объекта, который необходимо выделить. После этого вычисляются его положение и ориентация в рабочей зоне робота.
Метод состоит в установлении совпадения двух точечных изображений. Если совпадение имеет место, считается, что предмет опознан. Преимущество метода наложения эталона заключается в независимости от конкретного вида и сложности объекта. В случае двумерных систем распознать ключ не сложнее, чем круг или любую другую фигуру. С другой стороны, этот метод распознавания может отнять много времени при использовании вычислительной машины. Покажем возникающие затруднения на примере. На рисунке изображены контуры, соответствующие кубу и пирамиде. Пусть ставится задача методом совпадения изображений определить, содержит ли эта фигура где-нибудь квадрат. Изготовим эталон из ряда черных клеток, образующих квадрат, окруженный снаружи и внутри белыми клетками. Наложим его на фигуру и будем перемещать до установления совпадения. Могут возникнуть затруднения по многим причинам:
-эталон должен иметь правильный размер, иначе необходимо изготовить множество эталонов, отличающихся друг от друга лишь масштабным увеличением;
-неизвестно, в каком месте фигуры находится предполагаемый квадрат. Поэтому поиск необходимо проводить двояко - по сдвигу и вращению;
-сказывается пространственное квантование. Даже при правильном наложении эталона совпадение не идеальное, а лучшее из возможных. По этим причинам метод сравнения с эталоном для роботов представляет интерес лишь при наличии информации, позволяющей заранее вычислить размер эталона и привести число сравнений к реально осуществимому.
Метод сравнения с эталоном оказывается интересным в отдельных случаях. Благодаря тому, что способы изготовления оптических корреляторов (и даже электронных корреляторов, например диссектора изображений) известны, до сих пор этот метод применялся в оптических устройствах, которые на роботах не устанавливались. Однако при этом всегда заранее известны размеры используемых эталонов, а предметы расположены и ориентированы надлежащим образом. Речь идет лишь о том, чтобы опознать объект из заданного множества объектов. Робот должен решать более сложные задачи. Полное совпадение объекта с эталоном в пространстве выбранных признако