Legoteil Zählmaschine 2016 2017: Unterschied zwischen den Versionen
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Damit die Farbe erkannt werden kann, wird das Auflichtverfahren angewendet. | Damit die Farbe erkannt werden kann, wird das Auflichtverfahren angewendet. | ||
Die Funktion "[https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum_2015/trunk/SRC/Bildverarbeitung/Durchlicht_Auflicht_Verfahren\FARBERKENNUNG_V2.m FARBERKENNUNG_V2]" bekommt als Übergabewerte zwei Matrizen: | Die Funktion "[https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum_2015/trunk/SRC/Bildverarbeitung/Durchlicht_Auflicht_Verfahren\FARBERKENNUNG_V2.m FARBERKENNUNG_V2]" bekommt als Übergabewerte zwei Matrizen: |
Version vom 5. Januar 2017, 22:05 Uhr
Bei der HSHL Lego® Zählmaschine handelt es sich um eine Maschine, die automatisch Legoteile zählen und sortieren kann, um gegebenen Falls fehlende Lego®-Steine nachbestellen zu können. Es ist ein studentisches Projekt, welches in Rahmen des System-Entwurf-Praktikums des Studiengangs Mechatronik mit Schwerpunkt System Design Engineering im 7. Semester durchgeführt wurde. [1] [2]
Autoren: Adam Fankhauser, Christo Tsibadze, Kevin Penner, Niklas Lingenauber, Sergej Krause, Simon Hanemann
Betreuer: Prof. Schneider, Prof. Goebel
Aufgabenstellung
Die vorhandene Legoteilzählmaschine (siehe Legoteilzählmaschine_2016 ) soll Soft- und Hardwaremäßig modifiziert werden, um drei wichtigsten Anforderungen zu erfüllen. Die Vereinzelung bzw. Separierung der Legoteile soll verbessert werden damit in Bildverarbeitungsbox nur einzelne Legoteile zugeführt werden. Für die Bildverarbeitung bzw. Legoteilerkennung soll ein neuer Ansatz entwickelt werden. Bisherige Ansätze konnten Merkmale bei einigen Legoteilen teilweise ungenau ermitteln. Die größten Probleme gab es bei schwarzen und braunen Legoteilen, sowie an Licht-reflektierenden Flächen der Legoteile und bei Schattenbildung. Nach der Legoteilerkennung wurde bisher nur binär sortiert, erkannt und nicht erkannt. In diesem Semester soll ein Konzept aufgestellt und zum Teil realisiert werden.
[1]
Aufgabenteilung
Die in der Aufgabenstellung genannten wichtigsten Arbeitspakete wurden wie folgt in drei Teams aufgeteilt:
- Adam Fankhauser, Niklas Lingenauber:
- Separierung:
- asdf
- asdf
- asdf
- Weitere Aufgaben:
- Elektronik, Steuerplatine
- ...
- Separierung:
- Kevin Penner, Christo Tsibadze:
- Bildverarbeitung: Neuer Ansatz für bessere Farb- und Merkmalerkennung der Teile
- Ablauf der Bildverarbeitung / Legoteilerkennung
- Schnittstellen
- Mechanischer Aufbau Neuer BV-Box
- Matlabimplementierung
- Ablaufplan
- Parametrisierung der Kamera
- Automatische Kalibrierung der Kamera
- Legoteilerkennung
- Weitere Aufgaben:
- "Abflussrohr", Transportsrohr für Legoteile (Bildverarbeitungsbox --> Sortierung)
- "Drosselklappe", Prototyp für Separierung in Y-Richtung
- Kommunikation mit Arduino
- Bildverarbeitung: Neuer Ansatz für bessere Farb- und Merkmalerkennung der Teile
- Simon Hanemann, Sergej Krause:
- Sortierung:
- asdf
- asdf
- asdf
- Weitere Aufgaben:
- Sortierung:
Projektplan
Meilensteine für das 7. Semester mit oder ohne Deadlines: UNTER BEARBEITUNG
Realisierung
Gruppe: Separierung
Gruppe: Bildverarbeitung/Legoteil-Erkennung
[1]
[4]
Im vorherigen Semster stellte sich heraus, dass bei dem bestehenden Konzept zur Erkennung von Legoteilen Probleme aufgetaucht sind. Darunter die Erkennung von schwarzen und braunen Legoteilen. Aber auch Schattierungen und Lichtrefelxionen an Legoteilen verfälschten die Merkmale so(z.B. Flächeninhalt), dass oftmals keine Klassifikation stattfinden konnte aufgrund von Nichtübereinstimmungen zwischen gemessenen Merkmalen und hinterlegten Merkmalen in der Datenbank (siehe Semster 2016 Fazit). So wurde ein neues Konzept mit einer neu angefertigten Kamerabox geplant und realisiert, da die Probleme softwaretechnisch nicht zu lösen waren.
Schnittstellen
Damit die Bilverarbeitung und damit auch das Erkennen der Legoteile erfolgreich verlaufen kann, müssen zunächst die Legoteile vereinzelt in die Bildverarbeitungsbox gelangen (Link zum Wikiteil mit der Separierung einfügen!!!). Sobald ein Legoteil erkannt wurde, wird es aus der Box per Druckluft gefördert und muss anschließend sortiert werden. Damit das Legoteil richtig sortiert wird, wird dem jeweiligen Legoteil anhand der ID eine Box zugeorndet. Der Schnittstellenplan lässt sich zusammengefasst folgendermaßen darstellen:
Mechanischer Aufbau
Grober Ablauf der Legoteilerkennung
Matlabimplementierung
Parametrisierung der Kamera:
Für die Einstellungen der Paramter wurde das Matlabtool Image Acquisition Toolbox benutzt. Dort wurden einzelne Parameter so ausgetestet/eingestellt, dass sich zum einen die Legoteile beim Durchlichtverfahren gut vom Hintergrund abgrenzen und zum anderen die unterschiedlichen Legofarben beim Auflichtverfahren erkennen lassen. Folgende Einstellungen wurden getroffen:
cam.BacklightCompensation = 0;
cam.Tilt = 0;
cam.Sharpness = 128;
cam.Pan = 0;
cam.Saturation = 128;
cam.Brightness = 128;
cam.Contrast = 128;
cam.Gain = 0;
cam.ExposureMode = 'manual';
cam.FocusMode = 'manual';
cam.WhiteBalanceMode = 'manual';
cam.WhiteBalance = 4000;
cam.Focus = 10;
cam.Exposure = -3;
Kamera-Kalibrierung:
Obwohl die Parameter der Kamera konstant und unverändert waren, stellte sich heraus, dass das Bild der Kamera bei einigen Programmstarts trotzdem heller war. Um Neustarts des Programms zu vermeiden wurde so eine Kalibrierfunktion geschrieben, welche anhand eines aufgenommenen Bildes erkennt, ob die Kameraeinstellungen korrekt vorgenommen.
Dabei wird in einer Schleife ein Kameraobjekt erzeugt und mit den oben aufgeführten Einstelllungen/Parametern versehen. Nun wird ein Bild mit diesen Einstellungen geschossen (im Auflichtverfahren) und mit einem zuvor gespeicherten Bild (siehe Abbildung 4), welches die richtigen Einstellungen beinhaltet, verglichen. Sollten sich die durchschnittliche Helligkeiten der Bilder Unterschiede aufweisen, wird das Kameraobjekt neu erzeugt und der Vorgang wiederholt sich, bis die richtigen Einstellungen getroffen wurden.
Zusammenfassend beschreibt folgendes Diagramm den Ablauf der Selbstkalibrierung:
Das Kalibrierbild befindet sich im folgenden Ordner: Calib_Img und die Kalibrierfunktion hier: Cam_Configuration_Check_V1
Legoteilerkennung:
Die Legoteilerkennung erfolgt in einer Schleife, in welcher jeder einzelne Frame ausgewertet wird. Zum Beenden der Schleife und damit des Programms muss hier die Escape-Taste gedrückt werden.
Vorverarbeitung, Segmentierung & Nachverarbeitung:
Zunächst wird das im Durchlichtverfahren aufgenommene Bild zugeschnitten, damit unnötige Bildregionen nicht bearbeitet werden müssen. Die Anzahl an Pixeln, welche in Höhe und Breite weggeschnitten werden, wurde experimentell ermittelt und so ausgelegt, dass sich das größte Legoteil immer im Blickfeld befindet.
Daraufhin erfolgt die Binarisierung bzw. Segmentierung. Die Schwellwerte für die jeweiligen Farbkanäle und die Funktion zur Binarisierung wurden mithilfe des Matlabtools Color Thresholder ermittelt. Sollte sich im Laufe des Projektes die Kamerabox verändern (z.B. mehr LEDs eingebaut oder ein anderer Lichteinfall) muss diese Funktion ersetzt werden, da es sonst zu Segmentierungsfehlern kommen kann.
Die Funktion zur Segmentierung findet man hier: createBinary_V3
Im Anschluss werden noch kleine, einzelne Pixel im Hintergrund und im Legoteil gelöscht. Damit ist das Bild bereinigt und vollständig segmentiert.
Legoteilerfassung:
Damit ein Legoteil erfasst werden kann, müssen folgende Kriterien eingehalten werden:
- Legoteil muss sich an der Kante befinden
- Legoteil muss sich in einer Ruhelage befinden
- Es darf nur ein Legoteil im Bild vorhanden sein
Sollte mehr als ein Legoteil ein Bild sein, werden alle vorhandenen Legoteile in der Box herausgepustet und als "nicht erkannt" deklariert.
Farbliches Merkmale extrahieren:
Damit die Farbe erkannt werden kann, wird das Auflichtverfahren angewendet. Die Funktion "FARBERKENNUNG_V2" bekommt als Übergabewerte zwei Matrizen:
- RGB-Bild aus Auflichtverfahren und Binärbild vom erkannten Objekt
- mit Hilfe der Übergabeparameter wird eine 3D-Farbmaske erstellt (3D --> RGB).
- Farbmaske: Aus dem Originalbild werden nur die Pixel in die Masken übernommen, die im Binärbild dem Objekt zugeordnet werden können (weiße Pixel)
- Anschließend werden Mittelwerte für Rot-, Grün- und Blau-Anteil berechnet.
Zuordnung zur nächstgelegenen Farbe:
- Es werden die RGB-Mittelwerte mit einer Farbtabelle verglichen:
- die Differenzen von jedem Farbanteil zur Farbtabelle werden ermittelt. Davon werden die Differenzen des Farbanteils mit dem größten Wert (Abweichung) gespeichert.
- Anschließend wird der minimalste Wert von den maximalen Abweichungen ermittelt --> Es wird genau die Farbe ermittelt, welches die kleinste Abweichung zu der Legoteil-Farbe hat.
Die ermittelte Farbe wird als String zurückgegeben
Teach In
Gruppe: Sortierung
Evaluation der Druckluftdüsen
Der vollständige Bericht befindet sich im SVN unter
...\Dokumentation\16_Pneumatik\Evaluation_der_Druckluftdüsen.docx
Im ersten Test wurden verschiedene Legoteile und den unten in der Tabelle genannten Düsen getestet. Ziel des Versuches war es heraus zu finden, welche Legoteile sich am besten für den Test der Düsen eigen. In dem Test stellte sich heraus, dass sie Komplexität der Form der Legoteile kaum Einfluss auf das Ergebnis hat. Dies ist auf das geringe Gewicht und die großen Oberflächen der Legoteile zurückzuführen.
Im zweiten Test wurden getestet wie weit die Düsen die Legoteile bei einmaligen betätigen bewegen können. Ein Teil muss dabei mindestens eine Strecke von 20 cm überwinden können. In dem Test zeigte sich, dass die Testergebnisse von der punktuellen Düse nur dann sinnvolle Ergebnisse erzielen, wenn das Objekt mit einem optimalen Angriffswinkel getroffen wird. Deshalb schwanken die Messwerte auch sehr stark im Test. Dies ist sehr ungünstig da die Lage der Teile im laufenden Prozess der Legoteilzählmaschine sehr variabel ist. Das optimalste Ergebnis haben die spitzen Luftdruck-Düsen erzielt, da selbst mit geringen Drücken viel Kraft auf die Legoteile übertragen werden konnte.
Elektronik/Arduino-Kommunikation
Arduino-Kommunikation
Zum Ansteuern der Aktoren mithilfe des Arduino Mega, wurde ein Kommunikationsprogramm geschrieben. Dieses ermöglicht dem Nutzer über den PC einen seriellen Befehl an den Arduino zu schicken, der daraufhin den Befehl ausführt. Zu den Befehlen gehören:
- Ansteuern der LED's in den Kameraboxen für die Erkennung bzw. Separierung
- Ventilsteuerung für die Druckluftdüsen für die Erkennung bzw. Separierung
- Einstellung der Drosselklappenstellung für die Sortierung
- Ansteuern der Förderbandmotoren
- Ansteuern des Linearläufers für die Sortierung
Für die Botschaften wurde ein einheitliches Framework herausgearbeitet. So besitzt jede serielle Botschaft folgende kodierte Inhalte:
- Am Anfang jeder Botschaft steht ein B
- Eine 1-stellige ID, welche die oben aufgeführten Aufgaben repräsentiert
- Eine 2-stellige Nummer (NR), welche einen bestimmten Aktor beinhaltet
- Eine 3-stellige Zusatzzahl, welche z.B. den Motoren eine relative Geschwindigkeit vorgibt, den LEDs bzw. Ventilen an/auf und aus/zu vorgibt oder die Sollposition für den Linearläufer bzw. Drosselklappe beinhaltet
- Die Botschaft wird mit einem E beendet
Eine detalierte Beschreibung der Kommunikation findet sich in folgender Tabelle:
Beschreibung | ID | NR | ZUSATZ | Gesamtstring | Beispielstring (ohne Leerzeichen) |
---|---|---|---|---|---|
Drosselklappe | D | 00 (nur eine Drosselklappe vorhanden) | Z: Stellung (0 oder 1) | B ID NR Z E | B D 00 001 E (Drosselklappe in Stellung 1) |
LED's | L | 00: Erkennung oben 1: Erkennung unten 2: Sortierung |
Z: Status (0=aus; 1 = an) | B ID NR Z E | B L 01 001 E (Erkennung unten an) |
Förderbandmotoren | M | 00: Bunker 01: Förderband |
Z: Power in % | B ID NR Z E | B M 01 080 E (Förderband mit 80%) |
Schrittmotor Sortierung (Linearläufer) | S | 00 - 08: Position | Z: 0 (kein Zusatz) | B ID NR Z E | B S 08 000 E (Linearläufer auf Position 8) |
Ventile | V | 00: Vereinzelung pusten (1) 01: Vereinzelung pusten (2) 02: Erkennung pusten |
Z: Status (0=aus; 1 = an) | B ID NR Z E | B V 02 001 E (Erkennung pusten) |
Das Programm auf dem Arduino beobachtet dauerhaft den seriellen Eingang und reagiert bei einem Eintreffen einer Botschaft mit einem jeweiligen Ansteuern der digitalen Ausgänge. Das Programm befindet sich im folgenden Ordner:
Serielle_Kommunikation_Arduino_Matlab
Autor/Verantwortlicher: [4]
HSHL-Wiki-Dokumentation
Die HSHL-Wiki-Dokumentation wurde von der gesamten Gruppe bearbeitet. Jedes Themenabschnitt unterliegt der bereits oben genannten Verantwortlichkeiten. [1]
Ergebnisse
Anleitung Programmstart
Fazit
Abgeschlossene Punkte
Offene Punkte
Ausblick/ Planung der Aufgaben für das Folgesemester
Dokumentation
UNTER BERARBEITUNG