8. Harjoitus, kohteen etsintä v2

Object Find SS

• • Geometrian etsintä-algoritmi
  • Tuloksena saadaan löydettyjen kohteiden määrä, positio ja kulma
  • Voidaan käyttää toisiaan koskettavien, toisiaan osittain peittävien ja päällekkäisten kohteiden löytämiseen (silloin, kun blob tools Soft Sensoreita ei voi käyttää)
  • Warn/Pass/Fail voidaan asettaa minimikontrastin tai kohteiden minimi- ja maximimäärän perusteella
  • Algoritmi etsii piirteitä ja muodostaa kohteen mallin näiden piirteiden perusteella
  • Etsiessään algoritmi hakee samanlaisia muotoja ja piirteitä kuin muistiin tallennetussa mallissa
  • Kohdetta opetettaessa piirrä SoftSensor niin lähelle kohdetta kuin mahdollista
  • Kasvata sitten hakualuetta kattamaan koko tutkittava alue (field of view)
  • Määrittele haetaanko yhtä vai useampaa kohdetta (single or multiple objects)
  • Säädä parametrit sopiviksi

Harjoitellaan Soft Sensorin käyttöä. Käynnistä FrameWork ja valitse Emulaattori Legend 540. Kuvasarjana tässä harjoituksessa käytämme ObjectFind- hakemistosta löytyvää DINConnector001...003. Kuvasarjat voit ladata Tuubista kurssin työtilan Dokumentit- välilehdeltä.

Vedä suorakaiteen muotoinen ObjectFind Soft Sensor mahdollisimman lähelle liitintä. Voit korjata rajoja, jos ei muuten onnistu. Kun alue on sopivan kokoinen paina General-välilehdellä ’Relearn Object’. Kun kohde on opetettu, aktivoidaan Soft Sensorin kehykset ja laajennetaan hakualuetta koko kuvan alueelle. Testataan kaikilla kuvilla. Liitin pitäisi löytyä (lähes) kaikista kuvista.

Kysymys 1. Miten Object Find Soft Sensor toimii erilaisissa valaistuksissa?

Soft Sensor hakee kuvista reunoja ja merkitsee löytämänsä reunat punaisella. Löydettyjä reunoja verrataan malliin tallennettuihin reunoihin (vihreät) ja kun riittävä vastaavuus löytyy, Soft Sensor laskee kohteen paikan ja asennon. Nämä ilmaistaan pienellä vihreällä viivalla, jonka päässä on punainen piste. Tätä tietoa voidaan käyttää referenssinä muille Soft Sensoreille tai esimerkiksi kohteen paikka- ja asentotietona poimintarobotille.

Tehdään kuvaan FeatureCount Soft Sensor viereisen kuvan mukaisesti. Asetetaan Dark Features Only, Dark Feature Size mittaustulosten mukaan, Pass minimi ja maksimi = 1 ja sidotaan se äsken luodun Object Find Soft Sensorin paikkareferenssiin.

Kysymys 2. Voit joutua säätämään Thresholdin arvoa, jotta FeatureCount Soft Sensor toimisi luotettavasti. Miksi?

Ota kuvankaappaus kuvan 5 tilanteesta ja sen Result Tablesta selostukseen. Tallenna tuote ja palauta tiedosto Tuubiin. Vastaa myös yllä oleviin kysymyksiin.

Hae seuraavaksi kuvat Blob001...003 hakemistosta BlobAnalysis ja tee uusi tuote. Tee suorakaiteen muotoinen ObjectFind Soft Sensor vasemman kolmion ympärille, opeta kohde ja laajenna hakualuetta edellisen tehtävän tavoin.

Kysymys 3. Mitä havaitset? Mikä kolmio löytyy eri kuvista ja miksi?

Jos kuvasta pitää löytää useita samanlaisia kohteita, täytyy SS:n Parameters-välilhdellä valita: Multiple Objects. Ota kuvankaappaus kuvan 3 tilanteesta ja vastaavasta Result Tablesta selostukseen. Tallenna tuote ja palauta tämäkin tiedosto Tuubiin. Vastaa myös kysymyksiin.

Useita kohteita sisältävissä kuvissa voi parametreja joutua säätämään haluttuun lopputulokseen pääsemiseksi. Tämä pitää paikkansa erityisesti kun kuvassa on päällekkäisiä kohteita, kuten seuraavassa tehtävässä.

• • • Muokkaa Distance-parametria, jos on tarvetta eliminoida saman kohteen joitakin näkymiä
    • Angle, Käytä tätä parametria, kun haluat ottaa mukaan saman kohteen näkymiä,  jotka ovat annetun etäisyyden sisällä
    • Symmetria, aseta tämä parametri, jos kohteesta saadaan virheellisesti useita paikkoja rotaatiosymmetrian vuoksi
    • Edge Extraction, käytä tätä parametria eliminoimaan ei-toivottuja reunoja kohteen mallista
    • Muokkaa Scale tolerance, jos näkymässä on suurempia tai pienempiä kohteita kuin malli
    • Object Matching parameters: pienennä molempia löytääksesi kohteita häiriöisestä taustasta tai osittain toisiaan peittäviä tai päällekkäisiä kohteita
      .

• • Säästääksesi prosessointiaikaa:
    • Käytä: fixed intensity threshold
    • Aseta “skip rows” -parametri Advanced Tab -välilehdellä
    • Rajoita translaatiota ja rotaatiota

.

Harjoitellaan vielä Soft Sensorin ominaisuuksien muokkaamista: Avaa kuvasarja Nuolet001...002 ObjectFind-hakemistosta.

Muokkaa SS:a niin, että myös toisiaan peittävät nuolet löytyvät. Kiinnitä erityisesti huomiota Object Matching- parametreihin.

Kysymys 4. Mitä parametrimuutoksia toiminnan varmistaminen vaati?

Ota kuvankaappaus molempien kuvien tilanteesta ja vastaavista Result Tableista selostukseen. Tallenna tuote ja palauta tiedosto Tuubiin. Vastaa selostuksessa myös yllä oleviin kysymyksiin.