Progetto e Realizzazione di un Sensore Ibrido Omnidirezionale/pin ...

More documents

Recommendations

Info

Nel nostro caso si è scelto di utilizzare campioni presi da otto direttrici equidistanti angolarmente. Per quanto riguarda la rilevazione delle coppie di campioni, questa è un’operazione che viene fatta con l’ausilio di un pattern di regioni bianche e nere che si alternano regolarmente lungo un direzione (si veda l’immagine in figura 2.12). Attualmente questa rilevazione viene fatta manualmente tramite l’osservazione di immagini rappresentanti il pattern in posizioni specifiche. Per velocizzare e rendere più efficiente il processo di calibrazione, un dei possibili sviluppi futuri riguarda l’automatizzazione dell’intero processo. Infatti, indipendentemente dal posizionamento dei campioni, questa tecnica di calibrazione ha lo svantaggio di richiedere una nuova completa calibrazione ad ogni modifica del sistema visivo (che non sia una semplice variazione di altezza del sensore nel suo complesso). In figura 2.12 è mostrato il pattern utilizzato per la calibrazione. Nelle figure 2.13, 2.14 e 2.15 si possono osservare i risultati ottenuti utilizzando un numero crescente di rette direttrici (una, quattro e otto) per l’acquisizione di coppie di campioni. Figura 2.12 Figura 2.13 42
Figura 2.14 Figura 2.15 Dall’osservazione dell’ultima immagine si può notare come in molte regioni siano presenti ancora notevoli distorsioni locali (si noti ad esempio la base della porta sulla destra dell’immagine). Queste distorsioni sono da attribuire in gran parte alla linearità dell’interpolazione utilizzata: usare un’interpolazione lineare equivale ad approssimare la forma dello specchio tramite un insieme di quadrilateri, superfici piane che accostate generano una superficie a gradiente discontinuo. In realtà lo specchio ha una superficie molto più continua e proprio per permettere al modello implicito dello specchio che viene generato nel processo di calibrazione di preservare questa continuità, si è adottata una terza tecnica di calibrazione che costituisce un buon compromesso tra l’approccio analitico della tecnica esplicita e l’approccio empirico di quella implicita. 43
Page 1 and 2: Università degli Studi di Parma Fa
Page 3 and 4: 3.2. Soluzione roto-traslazionale 7
Page 5 and 6: sensore HOPS, nel terzo (brevemente
Page 7 and 8: Capitolo 1. La visione artificiale
Page 9 and 10: 1.2. Le fasi di elaborazione delle
Page 11 and 12: 1.3. La visione artificiale e la ro
Page 13 and 14: una ricostruzione tridimensionale c
Page 15 and 16: 1.4. Obiettivi generali e introduzi
Page 17 and 18: Capitolo 2. Calibrazione di un sens
Page 19 and 20: misurare la risoluzione dell’imma
Page 21 and 22: Figura 2.1 Nel processo descritto l
Page 23 and 24: calibrazione deve individuare) e I(
Page 25 and 26: 2.2. Sensore catadiottrico per la v
Page 27 and 28: Tutti questi aspetti fanno sì che
Page 29 and 30: 2.2.2. Realizzazione del prototipo
Page 31 and 32: egione centrale e una esterna dello
Page 33 and 34: 2.2.3.1. Tecnica di calibrazione ge
Page 35 and 36: dell’equazione f(R) con R distanz
Page 37 and 38: 160 140 120 d (pixel) 100 80 60 40
Page 39 and 40: Figura 2.9 Questa interpolazione li
Page 41: Scegliere in questo modo i punti ca
Page 45 and 46: Figura 2.16 Invece di eseguire ques
Page 47 and 48: Nelle figure è mostrato il confron
Page 49 and 50: Figura 2.25 Figura 2.26 49
Page 51 and 52: 2.3.1. Variante della tecnica di ca
Page 53 and 54: Figura 2.29 Qui si può notare come
Page 55 and 56: y c = round( C(Y a ) ) x c = round[
Page 57 and 58: 2.4.1. Analisi dei requisiti Dato u
Page 59 and 60: Figura 2.32 59
Page 61 and 62: Figura 2.33 IMAGELAB utilizza le ta
Page 63 and 64: Ed ora passiamo ai moduli del siste
Page 65 and 66: Uses MATRICI; -- qui MATRICI viene
Page 67 and 68: Figura 2.34 Figura 2.35 Si può not
Page 69 and 70: di destra, ad essa competerà una l
Page 71 and 72: 3.2. Soluzione roto-traslazionale C
Page 73 and 74: Figura 3.2 Figura 3.3 Figura 3.4 73
Page 75 and 76: 4.2. Algoritmi utilizzati e risulta
Page 77 and 78: Figura 4.2 La prima operazione che
Page 79 and 80: La seconda operazione è una trasfo
Page 81 and 82: Figura 4.8 Figura 4.9 Figura 4.10 8
Page 83 and 84: Nell’immagine ottenuta dal confro
Page 85 and 86: Figura 4.14 85
Page 87 and 88: tutte le altre vengono calcolati un
Page 89 and 90: successiva fase di matching: if { [
Page 91 and 92: Per commentare l’esempio, secondo
Page 93 and 94:
Le regioni differenza che non risul
Page 95 and 96:
Mentre i primi due indicatori si fo
Page 97 and 98:
Utilizzando i seguenti valori di so
Page 99 and 100:
Figura 4.19 I tempi medi di esecuzi
Page 101 and 102:
Figura 4.20 Acquisizione frontale A
Page 103 and 104:
Acquisizione frontale Acquisizione
Page 105 and 106:
4.3. Sviluppi futuri In questa prim
Page 107 and 108:
5.2. Definizione dei requisiti Il m
Page 109 and 110:
sistema R1.5 Identificare il campo
Page 111 and 112:
5.3. Analisi dei requisiti e modell
Page 113 and 114:
Feature Robot Ogni elemento di cui
Page 115 and 116:
Suddividiamo i concetti tra queste
Page 117 and 118:
5.4. Progetto del modulo visivo Com
Page 119 and 120:
Package Coordinamento Generale Comu
Page 121 and 122:
Vediamo poi il processo di start up
Page 123 and 124:
ImmagineRGB ImmagineRGB Ricostruita
Page 125 and 126:
5.5. Sviluppi futuri Nello svolgime
Page 127 and 128:
Gli sviluppi futuri si concentreran
Page 129 and 130:
Bertozzi M., Broggi A. Real Time La
Page 131 and 132:
Mallot H.A., Zielke T., Storjohann
show all

Progetto e Realizzazione di un Sensore Ibrido Omnidirezionale/pin ...

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

Delete template?

Save as template?