Wie erkennt eine intelligente Kamera transparente, reflektierende Objekte? SingTown OpenMV löst das Wettbewerbsproblem.

Bei Roboterwettbewerben müssen Fahrzeuge oder Roboterarme oft die Position von Zielobjekten in komplexen Hintergründen erkennen, um Pfadplanung oder Greifaufgaben durchzuführen.

Dieses Projekt erfordert die Erkennung von Zielobjekten, die aus halbtransparenten Acryl-Halbkugelhauben mit einem Durchmesser von etwa 10 cm bestehen. Diese sind mit einem 2 cm breiten Rand am Boden versehen und werden in der Raummitte auf dem Boden platziert (Raumgröße 4×4 Meter). Es können maximal drei Zielobjekte vorhanden sein, deren Positionen festgelegt sind.

Der Hintergrund ist ein nicht einfarbiger Boden mit einfachen Mustern, der leicht Reflexionen und Lichtstörungen verursachen kann.

Um eine präzise Koordinatenerkennung und Pose-Schätzung zu erreichen, plant das Team, die SingTown OpenMV intelligente Kamera als visuelles Onboard-Modul einzusetzen, um die Acrylhaube in Echtzeit zu detektieren und zu lokalisieren.

Das System muss die Positionszentrumspunkte des Ziels im Bildkoordinatensystem ausgeben und die Daten an das Hauptsteuerungssystem des Fahrzeugs übertragen, um automatische Navigation, Pfadanpassung oder Aufgabenauslösung zu ermöglichen.

Das Roboterwettbewerbsprojekt basiert auf dem transparenten Zielerkennungssystem, das auf der OpenMV-Intelligenzkamera von SingTown aufgebaut ist. Durch die Kombination von Reflexionsmerkmalerkennung, Kantenextraktion und morphologischen Analysenalgorithmen ermöglicht die Computer Vision- und Bilderkennungstechnologie eine präzise Erkennung von halbtransparenten Acrylhauben unter komplexen Lichtverhältnissen.

Aufgrund der starken Reflexion und schwachen Kantenkonturen von Acrylmaterial unterdrückt das System zunächst Störungen durch Bodenmuster mithilfe eines dynamischen Schwellenwerts und eines Hintergrundanpassungsalgorithmus. Anschließend werden durch Sobel-Kantenerkennung und morphologischen Schließungsvorgang die Kantenkonturen des transparenten Acryls extrahiert. Um Reflexionen zu behandeln, nutzt das System Helligkeitsverteilung und Glanzlichterkennung, um effektiv zwischen echten Grenzen und Lichtreflexen zu unterscheiden.

Nach Abschluss der Erkennung berechnet das Programm automatisch die Koordinaten (x, y) des Schwerpunkts der Acrylhaube im Sichtfeld der Kamera und gibt sie über die serielle Schnittstelle an die Hauptsteuerplatine des Fahrzeugs aus.

Bei der Erkennung mehrerer Ziele kann der Algorithmus anhand der Zielfläche oder -position filtern und die Abdeckungen im zentralen Bereich des Geländes als Hauptziele identifizieren.

Praktische Tests zeigen, dass dieses Konzept in gleichmäßig beleuchteten Innenräumen eine Erkennungsrate von über 93 % erreicht, mit einer Positionsabweichung von weniger als 1,5 cm (bei einer Kamerahöhe von 30 cm über dem Boden).

SingTown OpenMV Embedded Vision System bietet eine hohe Betriebsgeschwindigkeit (über 20 fps) und eignet sich für Szenarien, die Edge-Bereitstellung erfordern, wie Robotikwettbewerbe, Fahrzeugnavigation und Greifanwendungen von Roboterarmen.

Der Vorteil besteht darin, dass keine Markierungen erforderlich sind, eine hohe Anpassungsfähigkeit an transparente Objekte besteht und stabile Koordinatensignale auf verschiedenen Bodenmustern ausgegeben werden können, was dem automatischen Steuerungssystem präzise visuelle Eingaben liefert.