Defektoskopie. 1 Teoretický úvod. Cíl cvičení: Detekce měřicího stavu a lokalizace objektu



Podobné dokumenty
Spektrální charakteristiky

Jasové transformace. Karel Horák. Rozvrh přednášky:

(Umělé) osvětlování pro analýzu obrazu

Termovizní měření. 1 Teoretický úvod. Cíl cvičení: Detekce lidské kůže na snímcích z termovizní i klasické kamery

Moderní metody rozpoznávání a zpracování obrazových informací 15

Rozvoj tepla v betonových konstrukcích

ZPŮSOBY NASVÍCENÍ v počítačovém vidění. Ing. Tomáš Gřeš, Zdeněk Šebestík, ATEsystem s.r.o.

Současné trendy návrhu vnitřního osvětlení

Světlo jako elektromagnetické záření

Příloha C. zadávací dokumentace pro podlimitní veřejnou zakázku Mikroskopy pro LF MU TECHNICKÉ PODMÍNKY (technická specifikace)

Fyzika Pracovní list č. 7 Téma: Měření závislosti intenzity osvětlení na čase Mgr. Libor Lepík Student a konkurenceschopnost

Měření parametrů světelných zdrojů a osvětlení

Š E D O T Ó N O V Á A B A R E V N Á K A L I B R A C E

VOLTAMPÉROVÉ CHARAKTERISTIKY DIOD

Měření průtoku kapaliny s využitím digitální kamery

OBRAZOVÁ ANALÝZA. Speciální technika a měření v oděvní výrobě

Automatické rozpoznávání dopravních značek

SNÍMAČE PRO MĚŘENÍ TEPLOTY

Automatické ostření. 1 Teoretický úvod. Cíl cvičení: Automatické řízení ostření objektivu podle snímku

4 Měření nelineárního odporu žárovky

III/ 2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Úloha č. 1: CD spektroskopie

Energetická efektivnost osvětlení v průmyslu Ing. Petr Žák, Ph.D. ČVUT FEL, Praha

Úloha č.9 Měření optických kabelů metodou OTDR (Optical Time Domain Reflectometry)

Kalibrační proces ve 3D

PROTOKOL O ZKOUŠCE 101 / 2009

SPEKTROSKOPICKÉ VLASTNOSTI LÁTEK (ZÁKLADY SPEKTROSKOPIE)

Aplikace bin picking s použitím senzorové fúze

Spotřeba pouhých 8,6W poskytuje světelný tok 400lm, čímž jsou velmi energeticky účinné a vhodné pro různé vnitřní instalace.

Optika v počítačovém vidění MPOV

Obrazové snímače a televizní kamery

Obrazové snímače a televizní kamery

Základní pojmy Zobrazení zrcadlem, Zobrazení čočkou Lidské oko, Optické přístroje

Měření optických vlastností materiálů

Světlo 1) Světlo patří mezi elektromagnetické vlnění (jako rádiový signál, Tv signál) elmg. vlnění = elmg. záření

Jménem celého našeho týmu Vás vítám na naší prezentaci týmového projektu. Petr Kolář, Jan Šír, Kristýna Juchelková, Jakub Vraný

Analýza pohybu. Karel Horák. Rozvrh přednášky: 1. Úvod. 2. Úlohy analýzy pohybu. 3. Rozdílové metody. 4. Estimace modelu prostředí. 5. Optický tok.

Optický záznam zvuku

Měření fotometrických parametrů světelných zdrojů

11. Odporový snímač teploty, měřicí systém a bezkontaktní teploměr

HDTV kamera do auta černá skříňka

Stanovení korozní rychlosti elektrochemickými polarizačními metodami

HD IP kamera Venkovní 1280x720 Hliník

Pokročilé robotické technologie pro průmyslové aplikace

Fotoelektrické snímače

Spektrální analyzátor Ocean optics

METODICKÝ NÁVOD. Aplikace logaritmických veličin pro výpočet útlumové bilance optické trasy. Ing. Bc. Ivan Pravda, Ph.D.

III/ 2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Počítačová grafika a vizualizace I

Video mikroskopická jednotka VMU

Ukázkové snímky pořízené bleskem SB-700. V této brožuře jsou představeny různé metody použití blesku SB-700 a ukázky snímků.

Měření optických vlastností materiálů

nano.tul.cz Inovace a rozvoj studia nanomateriálů na TUL

Sklářské a bižuterní materiály 2005/06

MCDVR31H. Mini DVR s vestavěnou HD kamerou a displejem. Uživatelský manuál

MULTIMEDIÁLNÍ A HYPERMEDIÁLNÍ SYSTÉMY

LABORATORNÍ CVIČENÍ Z FYZIKY

Měření odrazu světla

Zdroje optického záření

Praktikum školních pokusů 2

Hardwarové zpracování obrazu

Základy digitální fotografie

4. Stanovení teplotního součinitele odporu kovů

Úloha D - Signál a šum v RFID

DPZ Dálkový Průzkum Země. Luděk Augusta Aug007, Vojtěch Lysoněk Lys034

OPTICKÉ PŘÍSTROJE O PROFILPROJEKTORECH MIKROSKOP NEBO PROFILPROJEKTOR?

Zpráva z termovizního měření Rodinný dům v lokalitě, Ostrava Vítkovice

Vyhodnocení 2D rychlostního pole metodou PIV programem Matlab (zpracoval Jan Kolínský, dle programu ing. Jana Novotného)

příloha C zadávací dokumentace pro veřejnou zakázku malého rozsahu Mikroskopy pro LF MU TECHNICKÉ PODMÍNKY (technická specifikace)

Derivační spektrofotometrie a rozklad absorpčního spektra

Střední průmyslová škola elektrotechnická a informačních technologií Brno

Smartphone Gimball. Uživatelská příručka (Česky)

MĚŘENÍ Laboratorní cvičení z měření. Měření parametrů operačních zesilovačů, část 3-7-5

Spektrální fotometr VIS Kat. číslo

DEO1 Stavební světelná technikavybrané

Laboratorní práce č. 4: Srovnání osvětlení a svítivosti žárovky a úsporné zářivky

Defektoskopie a defektometrie

Vlastnosti standardní laserového popisovacího zařízení SIC-MARKING ve verzi pracovní stanice L-Box

Základní tvary žárovek A55 T55 P45 B35 BXS35 BW35. R50 G120 Stick Spiral R63 PAR16 A 55. Průměr v mm. Tvar (mezinárodní norma)

Helmer carcam FULL HD (Černá skříňka do auta)

Spektrální charakteristiky světelných zdrojů a světla prošlého

ZÁKLADY OBECNÉ A KLINICKÉ BIOCHEMIE

diogram III. II. Úvod: Elektrokardiografie elektrod) potenciálu mezi danou a svorkou Amplituda [mv] < 0,25 0,8 1,2 < 0,5 Elektrická

PŘECHODOVÁ CHARAKTERISTIKA

ZÁKLADNÍ ČÁSTI SPEKTRÁLNÍCH PŘÍSTROJŮ

Technická specifikace předmětu veřejné zakázky

Výukové texty pro předmět Měřící technika (KKS/MT) na téma

VÍŘIVÉ PROUDY DZM

knové senzory v geotechnice a stavebnictví

Počítače a grafika. Ing. Radek Poliščuk, Ph.D. Přednáška č.7. z předmětu

Hodnocení termodegradace PVC folií

Výpočet umělého osvětlení dle ČSN EN

HILGER s.r.o., Místecká 258, Ostrava-Hrabová, Telefon: (+420) , (+420) ,

DETEKCE HRAN V BIOMEDICÍNSKÝCH OBRAZECH

ZJIŠŤOVÁNÍ DOHLEDNOSTI NA CHODCE ZA VIDITELNOSTI SNÍŽENÉ TMOU PŘÍLOHA Č. 2

PROGRAMY PRO GIS. Formovat/formulovat problém pro aplikaci v počítači. Fungování GIS programů na základní úrovni - "uvažovat" jako počítač

Osvětlení StRojoVého Vidění

Měření a analýza mechanických vlastností materiálů a konstrukcí. 1. Určete moduly pružnosti E z ohybu tyče pro 4 různé materiály

Systém, který na základě stavu světla detekuje snímání pohybu. vzorová úloha (SŠ) Jméno Třída Datum

MĚŘENÍ Laboratorní cvičení z měření. Měření parametrů operačních zesilovačů, část 3-7-4

Transkript:

Defektoskopie Cíl cvičení: Detekce měřicího stavu a lokalizace objektu 1 Teoretický úvod Defektoskopie tvoří v počítačovém vidění oblast zpracování snímků, jejímž úkolem je lokalizovat výrobky a detekovat vady materiálu. Z pohledu pořízení snímků je zásadní správně vyřešit metodu snímání a zdroj osvětlení. Podle transparentnosti snímaného materiálu se obvykle volí jedna ze dvou základních metod snímání: Reflexní metoda vhodná pro netransparentní a nezrcadlové materiály Transmisní metoda vhodná zpravidla pro transparentní materiály Rozdíl mezi reflexní a transmisní metodou spočívá ve vzájemném uspořádání kamery, snímaného objektu a zdroje osvětlení tak, jak ukazuje obrázek pro případ snímání potravinářské láhve. Snímek hrdla je pořízen reflexní metodou, zatímco snímek dna transmisní. Obr. 1: Reflexní a transmisní metoda pořízení snímku

Podle charakteru snímaného materiálu a účelu měření je třeba zvolit vhodný typ osvětlení. V tomto případě není situace tak jednoduchá jako v případě volby metody snímání, protože zdroj osvětlení lze vybírat z rozsáhlé řady dostupných zařízení jak pro laboratorní účely tak i průmyslové nebo někdy i domácí využití. Při řešení konkrétních průmyslových aplikací se zpravidla navrhuje speciální zdroj osvětlení vyhovující dané aplikaci. Mezi nejčastěji používané typy patří: vláknové žárovky výbojky směsové, rtuťové, indukční, sodíkové halogenové žárovky kompaktní nebo lineární zářivky LED prvky lasery Z hlediska spektrálních vlastností se zdroje osvětlení dělí na zdroje viditelného, UV a IR záření popř. jejich vzájemné kombinace. Pro detekci kontur na kovových materiálech je vhodný např. zdroj ultrafialového záření, pro detekci podpovrchových vad na skleněném materiálu naopak infračerveného záření. Zdroj osvětlení lze provozovat ve dvou základních režimech - zábleskový a kontinuální. Obr. 2: Rozdílné optické vlastnosti výrobků jsou pro kompaktní zpracování obrazu nežádoucí

V případě transparentních materiálů je obvykle třeba kompenzovat jejich odlišné optické vlastnosti, aby bylo dosaženo získání jasově uniformních snímků pro kvalitní zpracování obrazu. V případě lahví je třeba kompenzovat širokou škálu barev a odstínů skla. V reálném provozu je kompenzace řešena změnou expoziční doby za pomocí optického vlákna a řídicí karty v PC. Řízení expoziční doby se používá v případě transmisního neboli průchozího osvětlení, které je v laboratorní úloze použito pro pořízení snímku stěny láhve. Při zábleskovém osvětlení je naopak expoziční doba konstantní a expozice je dána amplitudou záblesku. V případě detekce vad na transparentním materiálu lahví se transmisní metoda s řízením expozice používá pro pořízení snímku dna a stěny, reflexní pak pro pořízení snímku hrdla. Obr. 3: Snímek dna pořízený transmisní metodou a hrdla reflexní metodou Na takto pořízených jasově uniformních snímcích jsou metodami zpracování obrazu hledány nehomogenity představující skutečné vady, jejichž charakteristické vlastnosti závisí na typu řešené úlohy. V případě defektoskopie na skle láhve se jedná např. o cizí předměty, poškrábaný nebo znečistěný materiál, špatné rozměry objektu apod. Detekce a klasifikace nehomogenit odpovídajících skutečným vadám materiálu se provádí zpravidla základními metodami zpracování obrazu. Základním krokem při pořízení obrazu je synchronizace snímání, čili stanovení správného okamžiku otevření závěrky podle přítomnosti výrobku v měřicím místě pomocí optických čidel. V úloze se synchronizace řeší stavovým automatem pomocí detekce pohybu. Kamera pořizuje snímky kontinuálně v tzv. volnoběžném režimu a softwarově se vyhodnocuje jeden ze tří možných stavů: dynamická scéna (vkládání nebo odebírání láhve), statická scéna bez láhve (prázdný stolek), statická scéna s lahví (lahev umístěna na stolek). Poslední stav je stavem měřicím, kdy je analyzován snímek. Snímky z ostatních stavů se používají jen pro určení aktuálního stavu automatu. Pro rozlišení stavu scény lze snadno použít metodu rozdílových snímků s vhodnými parametry. Prvním krokem zpracování defektoskopického obrazu pořízeného z měřicího stavu je přesná lokalizace pozice láhve na snímku, díky níž je možné určit oblasti pro další kontrolu např. detekci nehomogenit. Lokalizace láhve lineární aproximací je druhou částí úlohy.

2 Seznam vybavení 1. kamera ImagingSource DFK 41BU02 2. napařované zrcadlo nedotýkat se povrchu! 3. plošný transmisní zdroj osvětlení 4. platforma Standa 440x440 5. sada měřených lahví č.1 - č.5 6. vertikálně stavitelná plošina Standa 3 Úkoly 1. Zapněte PC a zdroj plošného kontinuálního osvětlení. Spusťte Matlab a dále jen doplňujte mfile soubor. 2. V souboru je vytvořena smyčka kontinuálního snímání, do které doplňte jednak algoritmus detekce měřicího stavu (tj. rozpoznání přítomnosti či nepřítomnosti láhve před matnicí) a poté vlastní algoritmus lokalizace láhve pomocí nalezení její osy. Aktuální stav měření indikujte graficky ve vykreslovacím okně podle vlastního uvážení a na konci prezentujte vyučujícímu. 3. Láhve se postupně vkládají do snímaného prostoru na stolek mezi napařovaným zrcadlem a matnicí, proto musí být ošetřeno správné vyhodnocení osy láhve i při mírném naklonění a posunu láhve z přesně středové polohy. 4. Úlohu řešte následovně: ručně si stanovte hranice ymin a ymax spodní lineární části láhve, ve kterých budete detekovat její levý a pravý okraj (snímky dále z prostorových důvodů otočeny o 90 proti směru hodinových ručiček, proto xmin a xmax). Obr. 5: Vymezení hranic lokalizačního algoritmu

5. Pomocí výpočtu horizontálního/vertikální gradientu nalezněte po kroku 10 pxl levý (b 2 ) a pravý (b 1 ) vektor hraničních bodů láhve. Pro výpočet velikosti gradientu v bodě (x,y) použijte jednorozměrnou konvoluční masku [1 1 1 0-1 -1-1]. Obr. 6: Levý a pravý vektor hraničních bodů 6. Z hraničních vektorů b 1 a b 2 vypočtěte vektor c, jehož hodnoty odpovídají středu láhve. Z vektoru c pak vypočítejte pomocí regresní funkce polyfit parametry přímky osy láhve ve směrnicovém tvaru y=k x+q. Obr. 7: Určení a vykreslení osy láhve 7. Pomocí funkce line([x 1 x 2 ],[y 1 y 2 ]) barevně zobrazte na jednom snímku současně průběh hledání hranic obou (Obr.6) a osu láhve (Obr.7). 8. Zkontrolujte funkčnost algoritmu se všemi předloženými láhvemi. 9. Výsledky prezentujte vyučujícímu. Zařízení vypněte a ukliďte pracoviště.