Hvordan kan intelligente kameraer gjenkjenne gjennomsiktige og reflekterende objekter? SingTown Technology OpenMV løser konkurranseproblemet

I robotkonkurranser må kjøretøy eller robotarmer ofte gjenkjenne posisjonen til målobjekter i komplekse bakgrunner for å fullføre ruteplanlegging eller plukkeoppsoppgaver.

Dette prosjektet krever at målet for gjenkjenning er en halvgjennomsiktig akryl halvkule med en diameter på ca. 10 cm, med en 2 cm bred kant i bunnen, plassert i midten av gulvet i et innendørs område (områdestørrelse 4×4 meter). Det kan være opptil tre mål, og posisjonene er faste.

Bakgrunnen er en ikke-ensfarget gulv med enkle mønstre, som lett kan forårsake refleksjoner og lysforstyrrelser.

For å oppnå nøyaktig koordinatgjenkjenning og posisjonsestimering, planlegger laget å bruke SingTown OpenMV smartkamera som bilens visuelle modul for å utføre sanntidsdeteksjon og lokalisering av akrylglasset.

Systemet må utgi informasjon om senterpunktet til målets posisjon i bildesystemet og overføre dataene til hovedkontrollsystemet for den lille bilen for å oppnå automatisk navigasjon, rutejustering eller oppgaveutløsning.

Robotikkonkurranseprosjektet er basert på SingTowns transparente måldeteksjonssystem bygget med OpenMV smartkamera. Dets datamaskinsyn- og bildegjenkjennings-teknologi, gjennom en kombinasjon av refleksjonsegenskap-deteksjon, kantekstraksjon og morfologisk analysealgoritmer, kan oppnå presis gjenkjenning av gjennomsiktige akrylkapsler under komplekse lysforhold.

På grunn av akrylplaters sterke refleksjoner og svake kantkonturer, bruker systemet først dynamisk terskelverdi og bakgrunnstilpasningsalgoritmer for å redusere forstyrrelser fra gulvmønstre. Deretter brukes Sobel-kantdeteksjon og morfologisk lukking for å trekke ut kantkonturene til gjennomsiktig akryl. For å håndtere refleksjoner, utnytter systemet lysfordeling og glansdeteksjon for effektivt å skille mellom ekte grenser og lysrefleksjoner.

Etter identifiseringen er fullført, beregner programmet automatisk senterkoordinatene (x, y) til akrylglasset i kameraets synsfelt og sender dem via seriell port til hovedkontrollkortet på bilen.

Når flere mål blir oppdaget, kan algoritmen filtrere basert på målområde eller posisjon, og identifisere dekselet i sentralområdet av banen som hovedmålet.

Praksis viser at denne løsningen i et innendørs miljø med jevn belysning kan oppnå en gjenkjenningssuksessrate på over 93 %, med en posisjonsfeil på mindre enn 1,5 cm (kameraet er plassert 30 cm over bakken).

SingTown OpenMV innebygd visuelt system opererer raskt (over 20 fps) og er egnet for scenarier som krever kantdistribusjon, for eksempel robotkonkurranser, bilnavigasjon og robotarmgripering.

Fordelen er at den ikke trenger markører, har sterk tilpasningsevne til gjennomsiktige objekter, og kan levere stabile koordinatsignaler under ulike gulvmønstre, noe som gir presis visuell inndata til automatiske kontrollsystemer.