スマートカメラはどのように透明・反射物体を識別するのか？SingTownテクノロジーOpenMVが競技課題を解決

ロボット競技において、カートやロボットアームは、複雑な背景の中で目標物体の位置を識別し、経路計画やピッキングタスクを遂行する必要があります。

本プロジェクトでは、半透明アクリル製半球カバーを識別対象とします。直径約10センチメートル、底部に2センチメートルの縁取りがあり、室内床面中央（敷地面積4×4メートル）に設置されます。最大3つの対象物があり、位置は固定されています。

背景は無地の地面ではなく、シンプルな模様があり、反射や光の干渉が生じやすいです。

精密な座標認識と姿勢推定を実現するため、参加チームは車載視覚モジュールとしてSingTownのOpenMVスマートカメラを採用し、アクリルカバーのリアルタイム検出と位置特定を行う計画です。

システムは画像座標系におけるターゲットの位置中心点情報を出力し、そのデータを小型車両のメイン制御システムに送信し、自動ナビゲーション、経路調整、またはタスクトリガーを実現する必要があります。

ロボット競技プロジェクトは、星瞳科技のOpenMVスマートカメラを基盤に構築された透明目標検出システムであり、そのコンピュータビジョンと画像認識技術は、反射特性検出、エッジ抽出、形態解析アルゴリズムを融合させることで、複雑な照明条件下において半透明アクリルカバーの高精度な識別を実現します。

アクリル素材は反射が強く、エッジ輪郭が弱いため、システムはまず動的閾値と背景適応アルゴリズムを用いて床の模様の干渉を抑制し、その後Sobelエッジ検出と形態学的クロージング演算を適用することで、透明アクリルのエッジ輪郭を抽出します。反射に対しては、システムは輝度分布とハイライト検出を活用し、実際の境界と光の反射を効果的に区別しています。

識別完了後、プログラムは自動的にアクリルカバーのカメラ視野内における重心座標（x, y）を計算し、シリアルポートを通じて小型車のメイン制御ボードに出力します。

複数の目標を検出する際、アルゴリズムは目標の面積または位置に基づいてフィルタリングを行い、フィールド中心エリア内のカバー体を主要目標として識別します。

実測によると、この方式は照明が均一な室内環境において、認識成功率が93%以上、位置誤差が1.5センチメートル未満（カメラは地面から30センチメートルの高さ）を達成できることが示されています。

SingTownのOpenMV組込み視覚システムは動作速度が速く（フレームレート20fps以上）、ロボット競技、カーナビゲーション、ロボットアームの把持など、エッジデプロイメントが必要なシナリオに適しています。

その利点は、マーカーを必要とせず、透明体に対して強い適応性があり、異なる床面模様の下でも安定して座標信号を出力し、自動制御システムに正確な視覚入力を提供することです。