FRISCHER, Robert, Ondřej GRYCZ, Tomáš PRÁŠIL and Jiří NOVÁK. Systém pro měření vzájemné polohy pracující na základě digitálního zpracování obrazu (Reciprocal positioning system based on digital image processing). 2023.
Other formats:   BibTeX LaTeX RIS
Basic information
Original name Systém pro měření vzájemné polohy pracující na základě digitálního zpracování obrazu
Name (in English) Reciprocal positioning system based on digital image processing
Authors FRISCHER, Robert, Ondřej GRYCZ, Tomáš PRÁŠIL and Jiří NOVÁK.
Edition 2023.
Other information
Original language Czech
Type of outcome Outcomes put into operation (prototype, working sample)
Field of Study 20200 2.2 Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering
Country of publisher Czech Republic
Confidentiality degree is not subject to a state or trade secret
Organization unit Institute of Technology and Business in České Budějovice
Keywords in English Raspberry; digital camera; image processing; mutual position
Technical parameters Napájení minipočítač: 5,0 V / 3A síťový zdroj Napájení Laser: Akumulátor 7,4 V / 5,2 Ah Materiál: Kryt 3D tisk PLA, šroubové spojení, lepení a vkládané vložky
Changed by Changed by: Barbora Kroupová, učo 25655. Changed: 10/11/2023 10:54.
Abstract
Systém je založen na digitálním zpracování obrazu pomocí vlastních algoritmů a má větší dopad na výsledek projektu než původně zamýšlený online monitor elektrické sítě. Přesný systém pro měření dilatace dvou vztažných soustav má potenciál k samostatné ochraně ODV. Jedná se o dvojici vysílač / přijímač, kdy vysílačem je laserová dioda emitující monochromatický, koherentní svazek světla s průměrem svazku pod 1 cm. Laserový svazek je namířen na stínítko druhé části systému. Druhá část obsahuje digitální kameru a minipočítač. Kamera snímá světelný bod promítaný na stínítko senzoru a mapuje jeho pozici. Zdroj světla je fyzicky ukotven několik metrů od kamery, resp. na jiném podloží, než kamerový systém. Pokud dojde k pohybu zdroje světla vůči kameře, je tento pohyb zachycen změnou pozice promítaného bodu na stínítku senzoru. Pokud bereme v úvahu, že kamera je na stabilnějším podloží, je možné přesně říci, o kolik mm se pohnul zdroj světla vůči kalibrovanému výchozímu bodu. Pro stanovení pozice světelného bodu budou použity vlastní algoritmy pro binarizace a hranování obrazu a pro stanovení středu shluku. Předpokládáme přesnost stanovení pozice, resp. změny pozice světelného bodu na úrovni 0,025 mm a lepší. Tato hodnota je naprosto dostatečná pro kalibraci robotického ramene, které není vůči dilataci podlahy imunní, protože implementátor linky nemá k dispozici podobné zařízení, které by dilataci měřilo. Výstup výsledku bude sloužit k verifikaci pozice robotického ramene, kdy budou generovaná data průběžně ukládána do databáze kvůli stanovení míry dilatace podlahy v čase. Funkční vzorek bude využíván do konce projektu a stane se součástí výrobní linky MAKINO. Předpokládáme jeho využití minimálně po celou dobu udržitelnosti a taktéž jeho další rozvoj. Senzorické zařízení skládá z vysílače laserového svazku a vyhodnocovacího zařízení se software a digitální kamerou. Výzkumná nejistota spočívá v předpokládaném principu funkce, dále pak ve vyhodnocovacích algoritmech pro digitální obraz a mechanické odolnosti vůči vnějším vlivům. Princip funkce je uveden v popisu zařízení, komplikací by mohl být nezávislý pohyb nejen laserového emitoru, ale také vyhodnocovacího zařízení. Potom by byly obě soustavy v nespecifikovatelném stavu a výsledek dilatace by byl sice numericky velmi přesný, nicméně prakticky nepoužitelný. Nic podobného se ale nestalo, proto jsme nemuseli podobné situace řešit. Vyhodnocovací algoritmy vychází z již realizovaných projektů a byly vhodně upraveny. Komplikace by mohla nastat v případě, že by obraz na stínítku nebyl dostatečně kontrastní, popř. by byl rozmazaný vlivem přítomnosti vibrací, popř. byl ovlivněn vnějším světlem. Jedná se o technologii, kterou máme zvládnutou a je zde potřebné know-how. Uvedená komplikace nenastala, resp. nastala, ale bez jakéhokoliv vlivu na výsledek. Použité algoritmy byly dostatečně robustní na to, aby si s danou situací poradily. Vnější vlivy byly pravděpodobně největší neznámou. Předpokládali jsme vliv oleje, který je ve výrobě všudypřítomný a jeho eliminace je velmi obtížná. Předpokládáme periodické čištění senzoru, popř. softwarovou korekci případných vlivů (např. periodickou kalibraci, ideálně automatickou). Předpokládáme testy v komoře za různých teplot a sledování vlivů dilatace konstrukce senzoru – zde byl využit 3D tisk. Dále pak vliv teploty na objektiv kamery, resp. deformaci obrazu a vliv kondenzace par na objektivu při změně okolní teploty. Uvedené vlivy byly testovány v laboratoři pro dlouhodobé testy a nepotvrdil se žádných z uvedených vlivů.
Abstract (in English)
The system is based on digital image processing using proprietary algorithms and has a greater impact on the outcome of the project than the originally intended online electrical network monitor. A precise system for measuring the dilation of two reference systems has the potential for stand-alone ODV protection. It is a transmitter/receiver pair where the transmitter is a laser diode emitting a monochromatic, coherent beam of light with a beam diameter of less than 1 cm. The laser beam is directed at the shield of the other part of the system. The second part contains a digital camera and a minicomputer. The camera captures a point of light projected onto the sensor shield and maps its position. The light source is physically anchored several meters away from the camera, or on a different substrate than the camera system. If the light source moves relative to the camera, this movement is captured by changing the position of the projected point on the sensor shield. Considering that the camera is on a more stable substrate, it is possible to tell exactly how many mm the light source has moved relative to the calibrated starting point. Proprietary algorithms for image binarization and edging and for determining the cluster center will be used to determine the position of the light point. We assume an accuracy of 0.025 mm or better in determining the position or change in position of the light point. This value is perfectly adequate for calibrating the robotic arm, which is not immune to floor dilation because the line implementer does not have a similar device to measure dilation. The output of the result will be used to verify the position of the robotic arm, where the generated data will be continuously stored in the database to determine the degree of floor expansion over time. The functional sample will be used until the end of the project and will become part of the MAKINO production line. We foresee its use for at least the entire sustainability period and its further development. The sensing equipment consists of a laser beam transmitter and an evaluation device with software and a digital camera. The research uncertainty lies in the assumed principle of operation, as well as in the evaluation algorithms for the digital image and the mechanical resistance to external influences. The principle of operation is given in the description of the device, a complication could be the independent movement of not only the laser emitter but also the evaluation device. Then both systems would be in an unspecified state and the dilation result would be numerically very accurate, but practically unusable. However, nothing like this happened, so we did not have to deal with similar situations. The evaluation algorithms are based on already implemented projects and have been adapted appropriately. A complication could arise if the image on the screen was not sufficiently contrasty, or if it was blurred due to the presence of vibrations, or if it was affected by external light. This is a technology that we have mastered and the know-how is needed. The complication mentioned did not occur, or did occur, but without any effect on the result. The algorithms used were robust enough to cope with the situation. External influences were probably the biggest unknown. We assumed the influence of oil, which is ubiquitous in manufacturing and very difficult to eliminate. We assumed periodic cleaning of the sensor, or software correction of possible influences (e.g. periodic calibration, ideally automatic). We assume tests in the chamber at different temperatures and monitoring of the effects of the dilatation of the sensor structure - here 3D printing was used. Furthermore, the effect of temperature on the camera lens, or image deformation and the effect of vapour condensation on the lens when the ambient temperature changes. The above effects were tested in a long-term test laboratory and none of the effects were confirmed.
PrintDisplayed: 11/6/2024 12:20