Usuwanie odblasków linii laserowej

• Autorzy: Fiertek P. , Niedźwiecki M. , Ściebwa D.

Warianty tytułu

EN

Elimination of ghost reflections in 3D imaging

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W nowoczesnych zrobotyzowanych systemach produkcyjnych coraz częściej stosuje się różnego rodzaju czujniki montowane na ramieniu robota, umożliwiające automatyczne rozpoznawanie położenia i kształtu obiektów znajdujących się w polu roboczym. Pozwala to na adaptacyjne dostosowywanie procesu technologicznego do zaistniałej sytuacji. Wyposażając robota w kamerę oraz linijkę laserową możliwe jest stworzenie zrobotyzowanego skanera 3D. Ważnym etapem tworzenia trójwymiarowego modelu obiektu jest rozpoznanie linii lasera na obrazie uzyskanym z kamery. W momencie, gdy skanowany obiekt zbudowany jest z materiałów odbijających promienie świetlne, na obrazie pojawiają się odblaski, które w znacznym stopniu przeszkadzają a czasem wręcz uniemożliwiają prawidłową lokalizację linii laserowej. Może być to źródłem poważnych błędów modelowania rozpoznawanego obiektu. Niniejszy artykuł opisuje metodę pozwalającą poradzić sobie z wyżej wymienionym problemem, przy zachowaniu wysokiej wydajności numerycznej przetwarzania obrazu.

EN

Modern robotic industrial systems, equipped with machine vision, are capable of analyzing their workspace and making decisions that are adapted to the current situation, c.g. to the presence, location and orientation of different objects encountered there. The simplest vision of the system that can be used for such purposes consists of a line laser, which projects a laser stripe onto the analyzed objects, and a digital camera that captures the resulting image. Detection of reflection of the laser line from the explored surface is an important part of all 3D scanning procedures. When the illuminated surface is specular, such a detection is a nontrivial task as the system musi automatically distinguish between primary reflections and ghost (secondary) reflections. In this paper we describe a simple but efficient method of eliminating ghost reflections, based on several heuristic rules.

Słowa kluczowe

PL

system produkcyjny; robotyzacja produkcji; roboty przemysłowe; linia laserowa; odblask

EN

production system; robotization of production; industrial robots; laser line; ghost reflection

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej
• Czasopismo: Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Elektronika
• Rocznik: 2010
• Tom: z. 175, t. 1
• Strony: 221--230
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Fiertek P.

autor

Niedźwiecki M.

autor

Ściebwa D.

• Politechnika Gdańska, Wydział Elektroniki Telekomunikacji i Informatyki, Katedra Systemów Automatyki, ul. Narutowicza 11/12, 80-952 Gdańsk,

Bibliografia

• [1] F. Bernardini and H. Rushmeier. The 3D model acquisition pipeline. Computer Graphics Forum, 2002, 21(2), s. 149-172.
• [2] J. Clark, E. Trucco and B. Wolff. Using light polarization in laser scanning. Image and Vision Computing, 1997, 15, s. 107-117.
• [3] P. Fiertek. System wizyjny zrobotyzowanego stanowiska spawania wymienników ciepła. In: K. Malinowski and L. Rutkowski, editors, Sterowanie i Automatyzacja: aktualne problemy i ich rozwiązania, EXIT, Warsaw, 2008, s. 571-582.
• [4] P. Fiertek and K. Olejnik. Wyznaczanie położenia trójwymiarowego sita w przestrzeni roboczej robota. In: K. Tchoń and C. Zieliński, editors, Problemy robotyki, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2008, s. 101-119.
• [5] R. Jain, R. Kasturi and B.G. Schunck. Machine Vision. McGraw-Hill, 1995.
• [6] J. Park and A.C. Kak. Multi-peak range imaging for accurate 3D reconstruction of specular objects. In: 6th Asian Conference on Computer Vision, 2004.
• [7] J. Park and A.C. Kak. Specularity elimination in range sensing for accurate 3D modeling of specular objects. Proc. 2nd IEEE International Symposium on 3D Data Processing, Visualization and Transmission, 2009, s. 1-8.
• [8] J. Reiner, M. Stankiewicz and M. Wójcik. Predictive segmentation method for 3D inspection accuracy and robustness improvement. SPIE Optical Measurement Systems for Industrial Inspection, 2009.
• [9] R.D. Trier and A.K. Jain. Goal-directed evaluation of binarization methods. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1995, vol. 17, s. 1191-1201.
• [10] F. Zhou and G. Zhang. Complete calibration of a structured light stripe vision sensor through planar target of unknown orientation. Image and Vision Computing, 2005, 23, s. 59-67.