04.12.2012 Views

gemini på pdf - NTNU

gemini på pdf - NTNU

gemini på pdf - NTNU

SHOW MORE
SHOW LESS

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

YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.

■ NYHETER<br />

Robot med argusøyne<br />

Et finstilt robotblikk<br />

avslører kvalitetsfeil <strong>på</strong><br />

rogn og fisk. Raskere enn<br />

noe menneskeøye.<br />

Roboter som ser like godt som det menneskelige<br />

øye, er <strong>på</strong> full fart inn i fiskeindustrien. En<br />

maskin som kan sortere lakse- og ørretrogn, er<br />

allerede <strong>på</strong> markedet. Snart kommer roboter<br />

som kan alt fra å kvalitetssortere og trimme fiskefileter,<br />

til å plukke ut skadde linekroker.<br />

Vi kaller det maskinsyn.<br />

OM Å FORSTÅ SAMMENHENGER • Maskinsyn<br />

skapes ved hjelp av digitale kameraer og en datamaskin.<br />

Fagområdet omfatter datateknikk, optikk,<br />

mekanikk og industriell automasjon. Teknologien<br />

er velkjent, men utvikles og får nye anvendelser<br />

i takt med at kameraer og datamaskiner<br />

blir mer avanserte.<br />

Slik har det blitt mulig å finstille robotblikket<br />

så det kan skille ut ett enkelt skadd fiskeegg<br />

fra mange tusen friske.<br />

John Reidar Mathiassen har tatt de tekniske<br />

løsningene bak rognsorteringa flere steg videre.<br />

I sin doktoravhandling viser han hvordan<br />

maskinsyn kan brukes til flere arbeidsoppgaver<br />

innenfor fiskeindustrien.<br />

Mathiassen sammenligner maskinsynteknologien<br />

med en kasse lego. Klossene er kjent –<br />

det er anvendelsen, eller hva man bygger med<br />

klossene, som er kreativ og nyskapende.<br />

– Det handler om å se og forstå sammenhenger:<br />

hva som er problemer og hva som er<br />

løsninger, forklarer forskeren.<br />

6<br />

KYBERNETIKK<br />

DATATEKNIKK • MEKANIKK<br />

KONTAKT: John Reidar Mathiassen, Institutt for teknisk<br />

kybernetikk, <strong>NTNU</strong><br />

TLF: 934 53 696 E-POST: johnreidarmathiassen@gmail.com<br />

RASK, RASKERE: En erfaren rognsorterer kan ta unna drøyt 4000 egg i timen, maskinen klarer over 100 000.<br />

HVORDAN SYNET FUNGERER • – For å lære roboter<br />

å se, må jeg først skjønne hvordan mitt<br />

eget syn fungerer. Hvordan ser jeg for eksempel<br />

den koppen der, sier Mathiassen og peker<br />

mot en grønn kaffekopp <strong>på</strong> bordet foran oss.<br />

– Først må jeg greie å beskrive koppen, <strong>på</strong><br />

en måte som kjennetegner den og skiller den<br />

fra alle andre gjenstander i omgivelsene. Det<br />

kan være farge, størrelse, form eller avstand til<br />

objektet. Når jeg har klart å beskrive hvordan<br />

jeg finner koppen med mitt eget syn, gir jeg<br />

datamaskinen denne beskrivelsen <strong>på</strong> et språk<br />

som den forstår – et programmeringsspråk. På<br />

den måten tar digitale kameraer bilder, sender<br />

bildene til datamaskinen, og datamaskinen<br />

kjører programmet som får den til å finne koppen<br />

i bildet.<br />

ØYNENE AVSLØRER: Friske fiskeegg har to øyne. Egg med avvik kan ikke brukes til oppdrett.<br />

<strong>gemini</strong> • nr. 4 • desember 2009<br />

FARGE, FORM, STØRRELSE • Rommet vi sitter<br />

i, er spartansk møblert og har få gjenstander.<br />

Bare to ting er grønne – den omtalte koppen og<br />

en plante. Planten er mye mørkere enn koppen.<br />

Dette gjør det enkelt å bestemme at det er fargen<br />

som skal få en robot med maskinsyn til å<br />

kjenne igjen koppen.<br />

– Jeg trenger bare å programmere en kode for<br />

lysegrønn. Da vil roboten gå etter alt som kameraene<br />

fanger inn av lysegrønt. Om det hadde<br />

vært flere lysegrønne gjenstander, så måtte jeg<br />

ha lagt til noen detaljer som kan skille ut koppen.<br />

Det kunne for eksempel vært størrelsen eller<br />

formen, forklarer Mathiassen.<br />

Å glemme å ta høyde for sånt kan bli katastrofalt.<br />

Mathiassen har sett en konkurranse der robotene<br />

ble programmert til å sparke en oransjefarget<br />

ball. Uheldigvis hadde en publikummer<br />

en t-skjorte med nøyaktig samme farge som ballen.<br />

Dermed stanset roboten mot kanten av banen<br />

i et forgjeves forsøk <strong>på</strong> å sparke publikummeren.<br />

GJENKJENNE AVVIK • Eksemplet med å finne<br />

den eneste grønne kaffekoppen høres enkelt<br />

nok. Men hvordan få roboter til å finne bevegelige<br />

objekter i urolige omgivelser der mye foregår?<br />

Eller skille mellom bitte små objekter som<br />

er nesten kliss like, for eksempel fiskerogn?<br />

Prinsippet er akkurat det samme og starter<br />

med en beskrivelse. Kjennetegnet <strong>på</strong> friske egg

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!