Điều khiển cánh tay robot Thu ảnh Tiền xử lý: Giảm nhiễu Phân ngƣỡng Phân biệt nhóm đối tƣợng cần tính toán Tính toán vị trí các đối tƣợng Kiểm tra;Tác động
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Hình 3.6: Camera Eye- RIC
Đặc điểm kỹ thuật, thông số kỹ thuật: + Tốc độ bắt ảnh: 10000fps + Độ phân giải: 176 x 144 pixels + Optics: C-mount 1/2’’
+ Kích thƣớc: 47x47x26.53mm3
+ Phạm vi hoạt động:
o > 50dB tích hợp
o Lên đến 120dB lập trình
+ Cảm biến đọc: Tích hợp 4ADCs and 4DACs (8-bit at 50MHz) cho ảnh xám.
+ Hệ thống nhúng thông minh cho mỗi điểm ảnh: Lƣu trữ đến đến 6 hình ảnh màu xám và 4 hình ảnh nhị phân.
+ Điều khiển và xử lý hình ảnh: Sử dụng chip Altera Nios II 32bit RISC bộ vi xử lý chạy ở 100MHz, 16MB SDRAM cho chƣơng trình và hình ảnh / lƣu trữ dữ liệu, EPC flash 8MB.
+ Các cổng vào/ra: USB 2.0, UART…
+ Ống kính, Pentax CCTV Lenses tiêu cự 50mm f1.4. Ống kính có thể thay đổi bằng cách xoawys ren để thay.
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ Phần mềm điều khiển Eye-RIS ADK 10.2
- ADK Eye-RIS là môi trƣờng phát triển phần mềm đƣợc cung cấp với Eye-IS hệ thống phát triển ứng dụng.
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Hình 3.7: Cài đặt phần mềm ứng dụng
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Hình 3.9: Kết thúc quá trình cài đặt
Hình 3.10: Giao diện chính của phần mềm Eye-RIS ADK 10.2 3.4. Xác định vị trí đối tƣợng bằng xử lý ảnh
3.4.1. Xác định vị trí đối tượng hình tròn
+ Thông tin yêu cầu xác định: Do hình tròn có đặc điểm đối xứng nên chỉ cẩn xác định tâm và đƣờng kính của chi tiết hình tròn để cung cấp cho máy tính công nghiệp.
0 Ymax Xmax Xmin X Y M N XO, YO Ymin
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Hình 3.11: Tìm tâm hình học của một hình bất kỳ
+ Thuật toán: Tìm đối tƣợng hình tròn
o Thuật toán 1: Tìm điểm cực trái của đối tƣợng theo phƣơng Ox. B1. Thu ảnh từ camera
B2. Chia ảnh MxN thành từng mảng MM có N phần tử
B3. Trên từng mảng MM tìm điểm đem đầu tiên từ trái sang. Nếu có thì cập nhật vị trí của điểm đó vào mảng Mngang1
B4. Trên từng mảng Mngang1 tính giá trị min(MM). Đây chính là vị trí của điểm cực trái của đối tƣợng.
o Thuật toán 2: Tìm điểm cực phải của đối tƣợng trong ảnh theo phƣơng Ox.
B1. Thu ảnh từ camera
B2. Chia ảnh MxN thành từng mảng MM có N phần tử
B3. Trên từng mảng MM tìm điểm đem đầu tiên từ phải sang. Nếu có thì cập nhật vị trí của điểm đó vào mảng Mngang2
B4. Trên từng mảng Mngang2 tính giá trị min(MM). Đây chính là vị trí của điểm cực phải của đối tƣợng.
o Thuật toán 3: Tìm điểm của đối tƣợng có tọa độ gần trục Ox nhất (Ymin) B1. Thu ảnh từ camera
B2. Chia ảnh MxN thành từng mảng NN có M phần tử
B3. Trên từng mảng NN tìm điểm đem đầu tiên từ trên xuống. Nếu có thì cập nhật vị trí của điểm đó vào mảng Ndọc1
B4. Trên từng mảng Ndọc1 tính giá trị min(NN). Đây chính là vị trí của điểm có tọa độ gần trục Ox nhất của đối tƣợng.
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
o Thuật toán 4: Tìm điểm của đối tƣợng có tọa độ xa trục Ox nhất (Ymax) B1. Thu ảnh từ camera
B2. Chia ảnh MxN thành từng mảng NN có M phần tử
B3. Trên từng mảng NN tìm điểm đem đầu tiên từ phía dƣới lên. Nếu có thì cập nhật vị trí của điểm đó vào mảng Ndọc2
B4. Trên từng mảng Ndọc2 tính giá trị min(NN). Đây chính là vị trí của điểm có tọa độ gần trục Ox nhất của đối tƣợng.
3.4.2. Xác định vị trí đối tượng hình vuông
+ Thông tin yêu cầu xác định: Giả thiết đã biết kích thƣớc chi tiết hình chữ nhật. Do biên của hình vuông không đối xứng với tâm nên cần xác định tâm và góc lệc của cạnh với trục tọa độ (đứng hoặc ngang) để cung cấp cho máy tính công nghiệp.
+ Thuật toán: O X Y A B C D Xmax Xmin Ymin Ymax θ
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Hình 3.12: Tìm đỉnh và góc lệch của hình vuông
Để xác định các đỉnh của hình vuông dựa trên thuật toán tìm đối tƣợng hình tròn. Sau đó tính dọc lệch θ giữa cạnh AD với trục Oy.
Trƣờng hợp góc lệch θ = 0o
thì cạnh AD song song với trục Oy. Trƣờng hợp góc lệch θ = 90o
thì cạnh AD song song với trục Ox.
3.4.3. Xác định vị trí đối tượng hình tròn lẫn với các đối tượng hình vuông trong mặt phẳng chi chi tiết máy
Thông tin yêu cầu xác định: Giả thiết các chi tiết không đè lên nhau và đã biết kích thƣớc chi tiết hình tròn. Trƣớc hết cần phân biệt hình vuông với các hình khác. Sau đó thực hiện tìm tọa độ tâm và và góc lệch của cạnh với trục tọa độ (đứng hoặc ngang) để cung cấp cho máy tính công nghiệp.
Giả thiết: Các đối tƣợng hình tròn có kích thƣớc đã biết và bằng nhau.
Hình 3.13: Không gian thực
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Hình 3.14: Không gian thực chỉ còn hình tròn
+ Điều khiển cánh tay robot gắp dần từng chi tiết theo chiều từ dƣới lên. + Thuật toán xác định vị trí các đối tƣợng hình tròn.
Hình 3.15: Thuật toán chung
+ Với trƣờng hợp đặc biệt nhƣ hình vẽ dƣới đây:
Y Begin Thu ảnh Tìm đối tƣợng hình tròn để gắp Có đối tƣợng Xác định vị trí đối tƣợng Máy tính điều khiển tay robot
Tiếp tục?
Kết thúc
N
N
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Hình 3.16: Các đuối tƣợng hình tròn nằm đối xứng nhau
+ Để điều khiển cánh tay robot gắp từng đối tƣợng nhƣn trong hình vẽ trên, điều khiển cánh tay robot gắp đối tƣợng từ dƣới lên và từ trái sang (Xmin,Ymax) hoặc gắp đối tƣợng từ trên xuống và từ trái sang (Xmin,Ymin).
3.4.4. Kết quả thực nghiệm
+ Kết quả thực nghiệm 1: Tìm đối tƣợng hình tròn
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Hình 3.18: Kết quả sau khi xử lý
Hình 3.19: Kết quả tính toán
+ Kết quả thực nghiệm 2: Tìm đối tƣợng hình vuông đặt song song với trục OY.
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Hình 3.21: Kết quả sau khi xử lý
Hình 3.22: Kết quả tính toán
+ Kết quả thực nghiệm 3: Tìm đối tƣợng hình vuông đặt lệch góc với trục OY.
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Hình 3.24: Kết quả thu đƣợc sau quá trình xử lý
Hình 3.25: Kết quả tìm tọa độ các đỉnh và góc lệch
Trên hình 3.25 là kết quả thu đƣợc sau khi xử lý ảnh hình 3.24. Tọa độ các điểm ảnh hay chính là các đỉnh của hình vuông lần lƣợt là A(107, 23), B(140,111), C(53, 140), D(20, 52) và góc lệch của hình vuông với trục tọa độ Oy là 71,5650520
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
KẾT LUẬN
Phƣơng pháp sử dụng biến đổi Hough trong xử lý ảnh để phân biệt các chi tiết máy có hình dạng khác nhau sau đó xác định vị trí của chi tiết để điều khiển cánh tay robot trình bày trong luận văn là một phƣơng pháp có độ chính xác cao và thƣờng đƣợc áp dụng trong thực tế sản xuất công nghiệp. Phƣơng pháp này đƣợc áp dụng trong trƣờng hợp camera đặt vuông góc và chính tâm của mặt phẳng làm việc chứa các chi tiết. Nếu vì lý do kỹ thuật camera không đặt đƣợc vuông góc và chính giữa mặt phẳng làm việc thì cần có các phép biến đổi để hiệu chỉnh.
Việc nghiên cứu ứng dụng xử lý ảnh trong công nghiệp hiện nay cần phải đƣợc đẩy mạnh hơn nữa để đáp ứng đƣợc các nhu cầu của thực tiễn. Hƣớng cứng hóa các thuật toán và các bƣớc xử lý trên các mạch FPGA là một bƣớc đi nhiều tiềm năng tạo ra các sản phẩm có thể ứng dụng trong thực tế; nhất là trong công nghiệp và quân sự.
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt:
[1]. Đỗ Năng Toàn, Phạm Việt Bình, Giáo trình xử lý ảnh, Khoa công nghệ thông tin – Đại học Thái Nguyên, 2007.
[2]. Lƣơng Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy, Nhập môn xử lý ảnh số, NXB Khoa học và kỹ thuật, 2002.
[3]. Võ Đức Khánh, Hoàng Văn Kiếm, Giáo trình xử lý ảnh số, NXB Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh, 2008.
[4]. Phạm Việt Bình, "Phương pháp xử lý biên và ứng dụng trong nhận dạng đối
tượng ảnh", Luận án tiến sĩ, 2006.
[5]. Nguyễn Thiện Phúc, Robot công nghiệp, NXB Khoa học và Kỹ thuật, 2005. [6]. Nguyễn Mạnh Tiến, Điều khiển Robot công nghiệp, NXB Khoa học và kỹ
thuật, 2007.
[7]. Nguyễn Quang Hoan, Giáo trình xử lý ảnh, Học viện công nghệ bƣu chính viễn thông. [8]. Phạm Đức Long, "Xác định vị trí các giá đỡ hàng cho xe tự động bốc xếp trong kho
cảng",Tạp chí Tin học và Điều khiển học, tập 26 số 3, năm 2010, tr. 267-277.
Tiếng Anh:
[9]. Richard O. Duda, Peter E. Hart, "Use of the Hough Transformtion to detect
lines and curves in pictures" Comm. ACM, Vol 15, No.1, 1972.
[10]. Cl´audio Rosito Jung and Rodrigo Schramm, "Rectangle Detection based on a
Windowed Hough Transform" UNISINOS, 950. S˜ao Leopoldo, RS, Brasil, 2004.
[11]. Zeyun Yu and Chandrajit Bajaj, “Detecting circular and rectangular particles
based on geometric feature detection in electron micrographs” Journal of