Алгоритм определение геометрических параметров объектов

В статье рассматривается алгоритм автоматического выделение, определение и распознавание соответствие параметров контролируемого объекта, параметрам эталонного образца для данной продукции. Исследования выполнены в соответствии с программой «Целевое развитие университетской науки, ориентированной на инновационный результат». 

Оценка качества многих сельскохозяйственных продуктов является необходимым шагом для успешного проведения селекционной работы. В настоящее время контроль качества и измерение морфологических признаков осуществляется вручную с помощью механических измерительных приборов. Результаты измерений записываются вручную или вводится в компьютер с последующим определением параметров объектов исследований. Общим недостатком существующих измерительных приборов является низкая производительность, невысокая точность, необходимость ручной регистрации и последующая обработка полученных результатов. Вместе с тем, в настоящее время разработаны и широко применяются в различных отраслях методы машинного зрения и цифровой обработки изображений. В статье рассматривается алгоритм автоматического выделение, определение и распознавание соответствие параметров контролируемого объекта, параметрам эталонного образца для данной продукции. Предварительные исследования показали, что предполагаемая система обеспечивает повышение производительности процесс оценки параметров клубней сортового картофеля, инкубационных яиц в три раза и создает предпосылки для автоматизации технологического процесса сортировки продуктов по показателям качества  и соответствии их требованиям стандартов.

Нами разработан экспериментальный вариант устройства для определения показателей качества клубней картофеля и яиц с использованием достижений информационных технологий [1, 2].

Экспериментальная установка включает рабочая поверхность, захватывающее устройство (вебкамера), персональный компьютер с программным обеспечением.

В качестве захватывающего устройства выбрано вебкамера марки Logitech HD Webcam C310со следующими техническими характеристиками:

Запись видео: Разрешение до 1280 x720 пикселов; Сертифицировано для высокоскоростного интерфейса USB 2.0. В программное обеспечение входят две программы:

  1. LabVIEW 2012;
  2. Microsoft Office

 

Алгоритм получение и обработки изображений разработан в среде LabVIEW (Laboratory Virtual Instrumentation Engineering Workbench) на графическом языке программирования «G» фирмы National Instruments (США) [3]. Программа LabVIEW является виртуальным прибором (англ. Virtual Instrument) и состоит из двух частей:

  • блочной диаграммы, описывающей логику работы виртуального прибора;
  • лицевой панели, описывающей внешний интерфейс виртуального прибора.

LabView идеально подходит для создания алгоритмов определения геометрических параметров исследуемого объекта.

Блок-схема    алгоритма    определение          геометрических           параметров    объекта        условно разделена на пять этапов, показанных на рисунке 1.

 

Захват изображения объекта

 

Калибровка изображения

 

Оцифровка полученного изображения

 

             

Рисунок 1 – Блок-схема алгоритма

 

Захват изображения объекта.

Захват изображения с камеры производится автоматически.

На рисунке 2 показана блок-диаграмма программы по захвату изображения исследуемого объекта.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рисунок 2 – Блок-диаграмма программы захвата изображения Программа состоит из:

  • Библиотеки IMAQ, которая отвечает за процесс коммутации вебкамеры и программы[4].

 

 

 

  • Библиотеки  IMAQDxopencamera                                      , позволяющая выбрать номер камеры если на компьютере стоит две и более вебкамеры.
  • Библиотеки IMAQDxopenattributes, в которой устанавливаются такие параметры камеры, как цветность, яркость, контраст, интервал между захватами изображения.

 

  • Библиотеки IMAQsequence , непосредственный захават кадров с камеры.

 

  • Контроллера , в котором задается количество захватываемых изображений.
  • Библиотеки закрывающей камеру .

После того, как программа собрана, на фронтальной панели мы получаем интерфейс для захвата изображения.

Далее полученные изображения в пикселях калибруется, то есть переводится в метрическую систему измерение (мм, см, м).

Процесс калибровки включает:

  • Блок-диаграмму переноса полученных изображений с вебкамеры в блок-схему калибровки (рис.3).

Рисунок 3 – Блок-диаграмма программы переноса изображения

 

  • Блок-диаграмм эталонного изображения, в котором указывается сохраненное изображения с установленными параметрами размерности (например круг с известным диаметром), которая показана на рисунке

Рисунок 4 – Блок-диаграмма программы эталонного изображения

 

  • Блок-диаграмма непосредственной калибровки изображения, то есть сравнивание параметров эталона и полученного изображения, с последующей передачей его на оцифровку

показана  на

рисунке                                                                                                                                 5[4].

 

 

 

 

 

 

 

 

Рисунок 5 – Блок-диаграмма программы калибровки изображения

 

Далее откалиброванное изображение попадает в процесс оцифровки и измерения параметров объекта, который состоит из:

  • Блок-диаграммы переноса откалиброванного изображения (рис.6).

Рисунок 6 – Блок-диаграмма программы переноса изображения

 

  • Блок-диаграммы перевода изображения в монохромный вид.

Рисунок 7 – Блок-диаграмма программы перевода изображения в монохромный вид

 

  • Библиотеки выделения исследуемого объекта от фона изображения.
  • Блок-диаграммы процесса измерения параметров объекта, показанной на рисунке

 

 

Рисунок 8 – Блок-диаграмма программы процесса измерения параметров объекта

 

Следующий этап создание отчета, вывод его на экран с возможностью создания базы данных и распечатки результатов измерения параметров объекта.

Блок-схема создания отчета и вывода данных на монитор показан на рисунке 9.

Рисунок 9 – Блок-схема создания отчета и вывода данных на монитор

 

Заключение. Алгоритм определение геометрических параметров объектов обеспечивает повышение производительности процесса измерение геометрических параметров объектов и может быть использован для создание базы данных о параметрах различных продуктов в цифровом формате.

 

Литература

 

  • Алиханов Д.М. Экспериментальная установка для определения параметров яиц с использованием IT технологий / Молдажанов А.К.// Исследования, результаты КазНАУ.- - С.45-47 №2 (50)
  • Алиханов Д.М. Обоснование информативных признаков сортирования семенного картофеля по морфологическим признакам / Цонев Р.С., Шыныбай Ж.С. //Научные труды Том 50, Электротехника, электроника и автоматика.- Болгария, Русе.- 2011.-Е.50. - С. 175-
  • Блюм П. LabVIEW - Стиль программирования /Пер. с англ.; под ред. Михеева П.М.-М.:ДМК: Пресс, 2008.- 400с.
  • Федосов В. П. Цифровая обработка сигналов в LabVIEW / Нестеренко А.- М.:ДМК Пресс, 2007.- 256с
Фамилия автора: Д.М. Алиханов, Ж.С. Шыныбай, А.К. Молдажанов
Год: 2012
Город: Алматы
Категория: Информатика
Получить доступ
Чтобы скачать её, вам необходимо зарегистрироваться.
Яндекс.Метрика