Реализация и исследование системы распознавания трехмерных объектов с использованием видео-датчиков, расположенных под углом

 

Министерство образования  и науки Российской Федерации

Муромский институт (филиал)

федерального государственного бюджетного образовательного учреждения

высшего профессионального  образования

«Владимирский государственный университет 

имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых»

(МИ (филиал) ВлГУ)

 

 

Факультет      ИТ    

Кафедра         ИС    

УТВЕРЖДАЮ

Зав. кафедрой 

                  Андрианов Д. Е.

’’       ‘’                     2013г. 

 

ДИПЛОМНАЯ

РАБОТА

Тема       Реализация и исследование системы распознавания трехмерных объектов с использованием видео-датчиков, расположенных под углом

 

Руководитель                             

Садыков С. С.                           

(инициалы, фамилия)                         

                                                   

(подпись)                          (дата)

Консультант                             

Терехин А.В..                           

(инициалы, фамилия)                  

                                                   

(подпись)                         (дата)

Студент             ИС-108            

(группа) 

Григорьев Г.А.                            

(инициалы, фамилия)                    

                                                   

(подпись)                          (дата)

 

 

Муром 2013 

Министерство образования  и науки Российской Федерации

Муромский институт (филиал)

федерального государственного бюджетного образовательного учреждения

высшего профессионального  образования

«Владимирский государственный университет 

имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых»

(МИ (филиал) ВлГУ)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Тема       Реализация и исследование системы распознавания трехмерных объектов с использованием видео-датчиков, расположенных под углом          

Лист утверждения

МИВУ.230201.02.000 ЛУ

 

 

 

СОГЛАСОВАНО

Консультанты по разделам:

 

Проектный раздел                                       С. С. Садыков

(подпись)     (дата)

Экономический раздел                                     А. В. Свистунов

(подпись)     (дата)

Техника безопасности                                      Н. Ф. Киселев

(подпись)     (дата)

Нормоконтроллер                                       М. М. Толенгутова

(подпись)     (дата)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Муром 2013

№ строки	Формат	Обозначение	Наименование	Кол. листов	№ экз.	Приме-чание
1			Документация общая
2
3			Вновь разработанная
4
5	А4	МИВУ.230201.02.000 ПЗ	Пояснительная записка	113	-	*) А4
6	А1	МИВУ.230201.02.000 Д1	Постановка задач для	1	-
			разработки
7	А1	МИВУ.230201.02.000 Д2	Схема алгоритма	1	-
			распознавания трехмерных
			объектов
8	А1	МИВУ.230201.02.000 Д3	Результат распознавания	1	-
			трехмерного объекта
9	А1	МИВУ.230201.02.000 Д4	Выводы	1	-

 

 

Министерство образования  и науки Российской Федерации

Муромский институт (филиал)

федерального государственного бюджетного образовательного учреждения

высшего профессионального образования

«Владимирский государственный университет 

имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых»

(МИ (филиал) ВлГУ)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ

ЗАПИСКА

 

 

 

 

 

Тема       Реализация и исследование системы распознавания трехмерных объектов с использованием видео-датчиков, расположенных под углом    

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Муром 2013 
 
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Дипломный проект посвящен разработке системы распознавания  трехмерных объектов. В проекте реализована однозначная идетификция объекта по двум снимкам, расположенных под углом. Распознавание объектов основывается на современных алгоритмах обработки изображения, а также модернизированном под конкретную задачу алгоритма вычисления оценок.

Объём пояснительной записки составляет 115 листов. Количество рисунков – 48, таблиц – 11, источников – 11.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

The degree project is devoted to development of the system of recognition of three-dimensional objects. In the project the single-digit idetifiktion of object on two pictures, located at an angle is implemented. Recognition of objects is based on the modern algorithms of processing of the image, and also upgraded under a specific objective of algorithm of computation of estimates.

The volume of the explanatory note makes 115 sheets. Quantity of figures – 48, tables – 11, sources – 11.

 

 

Содержание

 

Введение

В настоящее время остается открытым вопрос по распознаванию двумерных  и трехмерных объектов. Существует небольшое количество фирм и предприятий, занимающихся этой проблемой. Разработанные  программы и системы не отвечают современным требованиям и нуждаются в серьезной доработке, а зачастую они морально устарели. Во многих развивающихся странах требуется замена ручного труда машинным, особенно остро нехватка подобных систем ощущается на конвейерных производствах, а также в сортировочных цехах.

Особенностью и главным минусом  существующих систем является их узкоспециализированная направленность. Самым ярким представителем и разработчиком является компания SICK/IVP, которая существует на рынке уже более 10 лет. Система данной компании занимается обработкой трехмерных объектов, но направленность узкая – программа определяет лишь объем идущих по конвейеру объектов. Ещё одним представителем является российская компания VOCORD. Разработки данной компании по распознаванию трехмерных объектов основываются на работе по идентификации лиц. Данный программный продукт не является завершенным, а лишь внедряется и дорабатывается, но уже сейчас видны минусы данной системы. Идентификация происходит фактически по одной части объекта, из-за чего алгоритм сильно упрощается. Спрос предприятий на данные системы сильно ограничен, что уменьшает область их применения. Идентификация трехмерных объектов широко применяется в робототехнике и смежных науках.

Задач, поставленных на дипломную работу несколько:

1. Подробно рассмотреть и проанализировать существующие системы, занимающиеся распознаванием трехмерных объектов;
2. Рассмотреть алгоритмы предварительной обработки и выбрать оптимальные из них;
3. Рассмотреть признаки, применяемые для распознавания трехмерных объектов, а также выбрать оптимальные из них для реализации в ИС;
4. Сформировать структурно-функциональную схему СТЗ для распознавания объектов;
5. Реализовать алгоритм вычисления оценок;
6. Реализовать нахождение значений признаков объектов;
7. Реализовать построение моделей октодеревьев объектов;

 

 

1 Анализ существующей ситуации  связанной с распознаванием трехмерных  объектов

1.1. Обзор существующих систем   технического зрения (СТЗ), применяемых для распознавания трехмерных объектов

 

Компания SICK AG специализируется в  области промышленной автоматизации и выпускает широкий спектр датчиков и систем для самых различных отраслей производства. В настоящее время SICK AG объединяет несколько подразделений — SICK/Stegmann, SICK/Netzer, SICK/Maihak, SICK/IVP, которые ранее были широко известными независимыми компаниями. Подразделение SICK/IVP специализируется на машинном зрении. Шведская компания IVP была образована еще в 1985 году. В ее состав вошли сотрудники университета из небольшого шведского городка, занимающиеся проблемами трехмерного сканирования. В 1987 году их научные разработки были реализованы в виде первого коммерческого CMOS-датчика, а затем на базе этого сенсорного элемента в 1996 году был создан и первый коммерческий продукт макро-уровня — камера Ranger, ставшая революционным для того времени техническим решением в области трехмерного сканирования. Сотрудничество с немецкой компанией SICK AG началось в 1999 году. В 2003 году IVP вошла в состав компании SICK, что дало небольшой шведской компании новые рынки сбыта, маркетинговые и технические возможности — реализовывать новые технологии, получать и использовать новые технические и экономические ресурсы. В настоящее время в мире наблюдается огромные интерес к системам машинного зрения, продвижением которых на мировой рынок занимается подразделение SICK/IVP.[1]

Компания VOCORD занимается идентификацией как двумерных, так и трех мерных снимков. Одной из разработанных систем является программный комплекс по распознаванию лиц. Распознавание в системе VOCORD FaceControl 3D основано на синхронных снимках стереокамерами с разных ракурсов, построении 3D-модели лица и сравнении 3D-модели с 3D-моделью или обычной фотографией. Такая технология решает основные проблемы традиционных систем биометрической идентификации по 2D-изображению лица: чувствительность к повороту головы, мимике, макияжу и неконтролируемым условиям освещения.[2]

1. Техническое обеспечение СТЗ

 

В шведском подразделении Sick /IVP используются высокоскоростные 3D-камеры на базе компьютера. Данные приборы не имеют собственных вычислительных ресурсов и требуют постоянного соединения с компьютером или контроллером. Камеры Ruler E (рисунок 1.1) Ranger и требуют серьезного программирования под определенные задачи, обычно выполняемого на языке высокого уровня.

Рисунок 1.1 - 3D-камера Ruler

 

Ruler E — это высокоскоростная  камера, способная обрабатывать  до 10 000 профилей в секунду и  посылать информацию по сетевому  интерфейсу Gigabit Ethernet в компьютер  (рисунок 1.2).

Рисунок 1.2 - Состав системы машинного зрения на базе Ruler E

 

Наиболее передовой видеокамерой является Ranger (рисунок 1.3) — самая быстрая камера на рынке со скоростью обработки данных до 35 000 профилей в секунду. В отличие от остальных камер, данная система машинного зрения формируется из отдельных компонентов (камера, подсветка, объектив, лазер, плата обработки).

Рисунок 1.3 - 3D-камера Ranger

 

В отличие от Ruler E, данная камера позволяет  одновременно выполнять сразу три  функции и получать информацию о  трехмерном профиле объекта, яркости  его поверхности и степени  рассеивания лазера в материале объекта (возможность обнаружения таких дефектов, как сучки и т.п.), используя одну камеру и несколько лазеров (рисунок 1.4). Данное свойство называется мультисканированием.[1]

Рисунок 1.4 - Состав системы машинного зрения на базе Ranger

 

Состояние и техническое обеспечение  системы Sick остается достаточно высоким, но существуют и более современные камеры для снимков и получения профилей изображений. Также существуют недоработки по количеству составных частей системы. Отдельное размещение подсветки, камеры, сканирующего луча увеличивает возможные погрешности для выполнения задачи распознавания. Любые смещения этих компонентов друг относительно друга увеличивают процент ошибки, что недопустимо для данных систем, внедренных на предприятиях. Выход из строя хотя бы одного устройства влечет за собой корректировку и настройку остального оборудования.

VOCORD NetCam4 предназначены для систем  распознавания номеров и лиц.  Для корректной работы таких  систем камера должна формировать  качественное изображение при разных условиях освещенности: днем и ночью, в солнечную и пасмурную погоду. При неблагоприятных условиях VOCORD NetCam4 автоматически адаптируется к освещенности сцены, чтобы максимально улучшить качество изображения. Полноценная система, состоящая из металлодетектора, турникета и стереокамер представлена на рисунке 1.5.