Detektering og klassificering af kimplanter ved brug af computer vision

Recommendations

Info

2 Opbygning og planlægning 2.1 Opbygning 2 Opbygning og planlægning 2.1 Opbygning Formålet med afsnittet er, at give et overblik over hvordan det samlede system skal bygges op. Overordnet set skal der laves et system, der består af et kamera og en computer. Computeren skal interfaces med kameraet, som skal tage billeder af kimene. Billederne overføres fra kameraet til computeren, og på computeren afvikles et program, som har til formål at analysere billedet. I projektet skal der laves en forsøgsopstilling, der ikke er optimeret, så den kan indgå i produktionssammenhæng. Der skal laves et program, der har til formål at analysere kimene i billedet. Dette skal skrives i C++, da det vurderes at være hurtigt i afviklingen af koden og er objekt-orienteret. Samtidigt har gruppen erfaring med C++, og på den måde undgås det at bruge tid på den overhead, der ligger i at lære nye sprog. MatLab vil bruges til at supplere i opbygning og debugging af algoritmer, hvor det findes nødvendigt. Gruppen skal udvikle, undersøge og programmere alle algoritmer, der kan være relevante i løsning af opgaven. Ydermere skal der også udvikles et user interface, hvor en bruger kan ændre indstillinger og se resultater fra programmet. Interfacet skal være konsolbaseret og kun implementere de mest simple funktionaliteter. Det er ikke gruppens fokus at udarbejde et avanceret GUI. Kamera Figur 2.1 Generel opbygning FireWire protokol Computer: Afvikling af C++-program Det er aftalt, sammen med vejleder, at anvende et kamera, der benytter FireWire-protokollen. Samtidigt anvendes der software af navnet ”Fire-i API”. Denne software kan interface med kameraer, der anvender FireWire-protokollen (figur 2.1). Fordelen ved at anvende dette kamera, er at det er muligt at tilgå kamerafunktioner, som f.eks. at tage et billede, direkte via et API i skrevet i C++. Gruppen tildeles indledende et 640x480 pixel S/Hkamera, som kan anvendes til opsætnings- og interfacing-test med Fire-i API. Gruppen vil dog senere i projektforløbet blive tildelt et 1280x960 pixel farve-kamera, som forventes at være det primære kamera. Side 7 af 131
2 Opbygning og planlægning 2.1 Opbygning 2.1.1 Program I projektets begyndelse er programmets vigtigste komponenter blevet bestemt i samarbejde med vejleder. Årsagen til dette er, at gruppen har en meget begrænset viden inden for computer vision. Senere i forløbet har gruppen tilføjet komponenter og processer, som har vist sig at være nødvendige for programmet. Der er ikke lavet en metodisk gennemgang af alternative sammensætninger af algoritmer og programkonstruktioner, da dette blev vurderet som værende for stor en opgave, set i lyset af gruppens begrænsede tid i projektet. Programstrukturen er blevet bestemt til at være følgende (figur 2.2): 1. I Del I skal programmet kunne loade et farvebillede ind fra harddisken. Dette er nødvendigt, for at kunne udvikle på programmet, uden at der anvendes kamera. Billedet skal kunne gøres tilgængeligt for alle andre dele af programmet, som kan have brug for tilgang til det. Det skal på samme måde være muligt, at hente billedet direkte fra kameraet. Dette billede skal herefter gøres tilgængeligt på samme måde som med billeder hentet ind fra harddisken. Når et billede er hentet ind, enten på den ene eller anden måde, skal det være muligt at gemme det på disken igen, således det kan bruges som dokumentation eller i forbindelse med debugging. Det skal være muligt på et hvert tidspunkt i løbet af programmet at kunne gemme billedet. 2. Når billedet er hentet ind og gjort tilgængeligt, er det næste skridt, at det skal konverteres til et gråtonebillede. 3. Gråtonebilledet skal danne grundlag for et binært billede, hvor baggrunden er sort og kimene i forgrunden er hvide. Der skal altså sættes Figur 2.2 Blokdiagram over programmets opbygning en grænse, for hvilket gråtoneniveau der er baggrund og hvilket der er forgrund. Hertil anvendes et histogram. Alt som enten ligger over eller under denne grænse bliver Side 8 af 131
Page 1 and 2: Detektering og klassificering af ki
Page 3 and 4: 1 Indledning 1.1 Indledning Læseve
Page 5 and 6: 1 Indledning 1.1 Indledning 10.3.3
Page 7: 1 Indledning 1.3 Kravspecifikation
Page 11 and 12: 2 Opbygning og planlægning 2.2 Pla
Page 13 and 14: 3 Beskrivelse af kim 3.4 Klassifice
Page 15 and 16: 4 Kamera 4.1 Indledning 4 Kamera 4.
Page 17 and 18: 4 Kamera 4.4 Sammenfatning stadig v
Page 19 and 20: 5 Color 5.1 Indledning 5 Color 5.1
Page 21 and 22: 5 Color 5.4 Sammenfatning Herefter
Page 23 and 24: 6 GrayScale 6.5 Sammenfatning 6.4.2
Page 25 and 26: 7 Binary 7.2 Teori Som det ses af h
Page 27 and 28: 7 Binary 7.3 Test 7.3 Test Figur 7.
Page 29 and 30: 8 BlobDetection 8.1 Indledning 8 Bl
Page 31 and 32: 8 BlobDetection 8.3 Test Figur 8.8
Page 33 and 34: 8 BlobDetection 8.3 Test svarer næ
Page 35 and 36: 9 EllipseApproximation 9.1 Indledni
Page 37 and 38: 9 EllipseApproximation 9.2 Teori De
Page 39 and 40: 9 EllipseApproximation 9.3 Test 9.3
Page 41 and 42: 9 EllipseApproximation 9.3 Test 9.3
Page 43 and 44: 9 EllipseApproximation 9.4 Sammenfa
Page 45 and 46: 10 ExpandShrink 10.1 Indledning 10
Page 47 and 48: 10 ExpandShrink 10.2 Teori 10.2.3 E
Page 49 and 50: 10 ExpandShrink 10.4 Sammenfatning
Page 51 and 52: 11 TopDetection 11.2 Teori punktet,
Page 53 and 54: 11 TopDetection 11.3 Test 12 Alle a
Page 55 and 56: 12 Symmetry 12.1 Indledning 12 Symm
Page 57 and 58: 12 Symmetry 12.2 Teori 12.2.1 Rotat
Page 59 and 60:
12 Symmetry 12.3 Test Blobid Ellips
Page 61 and 62:
13 Quality 13.1 Indledning 13 Quali
Page 63 and 64:
13 Quality 13.2 Teori På figur 13.
Page 65 and 66:
13 Quality 13.2 Teori Figur 13.6 3-
Page 67 and 68:
13 Quality 13.3 Test 13.3.2 Anden d
Page 69 and 70:
13 Quality 13.4 Sammenfatning 13.4
Page 71 and 72:
14 Implementering 14.3 Programstruk
Page 73 and 74:
14 Implementering 14.4 User interfa
Page 75 and 76:
15 Sammenfatning 15.1 Samlet test v
Page 77 and 78:
15 Sammenfatning 15.1 Samlet test P
Page 79 and 80:
15 Sammenfatning 15.3 Konklusion kv
Page 81 and 82:
15 Sammenfatning 15.4 Videreudvikli
Page 83 and 84:
16 Litteraturliste 15.4 Videreudvik
Page 85 and 86:
18 Appendiks 18.1 Klasseoversigt 18
Page 87 and 88:
18 Appendiks 18.1 Klasseoversigt -u
Page 89 and 90:
18 Appendiks 18.4 Tidsplan 18.4 Tid
Page 91 and 92:
18 Appendiks 18.5 Orientering i pla
Page 93 and 94:
18 Appendiks 18.6 Bestemmelse af el
Page 95 and 96:
18 Appendiks 18.7 Valg af TopDetect
Page 97 and 98:
Page 99 and 100:
Page 101 and 102:
18 Appendiks 18.8 Kodestandard Ekse
Page 103 and 104:
18 Appendiks 18.9 Implementering 18
Page 105 and 106:
18 Appendiks 18.9 Implementering }
Page 107 and 108:
Page 109 and 110:
18 Appendiks 18.9 Implementering }
Page 111 and 112:
Page 113 and 114:
18 Appendiks 18.9 Implementering
Page 115 and 116:
Page 117 and 118:
Page 119 and 120:
18 Appendiks 18.9 Implementering r
Page 121 and 122:
18 Appendiks 18.9 Implementering fl
Page 123 and 124:
Page 125 and 126:
18 Appendiks 18.10 Test af Binary 1
Page 127 and 128:
18 Appendiks 18.10 Test af Binary B
Page 129 and 130:
18 Appendiks 18.11 Test af TopDetec
Page 131 and 132:
18 Appendiks 18.11 Test af TopDetec
show all

Detektering og klassificering af kimplanter ved brug af computer vision

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?