Identyfikatory
Warianty tytułu
Stereovision methods in granulometric analysis
Języki publikacji
Abstrakty
Stereowizja jest jednym ze sposobów akwizycji obrazów trójwymiarowych, opartym na naśladownictwie funkcjonowania ludzkiego układu wzrokowego. W artykule przedstawiono podstawowe zasady stereowizji oraz koncepcję zastosowania tej metody do analizy powierzchniowej warstwy strumienia materiału ziarnistego na ruchomej taśmie przenośnika. Dzięki wykorzystaniu ruchu taśmy możliwa jest realizacja prostego układu stereowizyjnego z wykorzystaniem tylko jednej kamery o wysokiej rozdzielczości, wykonującej zdjęcia w krótkim odstępie czasu. Przedstawiono wyniki wstępnych badań przeprowadzonych na stanowisku laboratoryjnym. Przeanalizowano zalety i wady metod stereowizyjnych w porównaniu z innymi sposobami akwizycji obrazów trójwymiarowych. Podstawową zaletą jest mała złożoność sprzętowa i stosunkowo niski koszt oraz wysoka rozdzielczość uzyskiwanych obrazów, natomiast podstawową wadą – wysoka złożoność obliczeniowa w przypadku obrazów obejmujących dużą liczbę ziarn (drobne sortymenty), związana z koniecznością identyfikacji odpowiadających sobie punktów w sekwencji dwóch kolejnych obrazów .
Stereovision is a way of three-dimensional image acquisition based on the imitating the operation of the human visual system. The article discusses basic stereovision principles and the concept of application of this method to the granulometric analysis of the surface layer of a particulate material stream on a moving conveyor belt. Through the use of of the belt movement it is possible to design a simple stereovision system with a single high resolution camera, recording two pictures within a short time interval. There have been presented some results of preliminary tests performed on a laboratory stand. There have been also described the advantages and disadvantages of stereovision methods compared with other types of three-dimensional images acquisition methods. The main advantage is a low hardware complexity, relatively low cost and high resolution of recorded images, but the main drawback - high computational complexity for images involving a large number of particles (fine granulometric classes), associated with the need to identify the corresponding points in the sequence of two successive images.
Wydawca
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
103--113
Opis fizyczny
Bibliogr. 5 poz.
Twórcy
autor
- Politechnika Śląska, Wydział Górnictwa i Geologii. Katedra Elektryfikacji i Automatyzacji Górnictwa, ul. Akademicka 2, 44-100 Gliwice, Polska
Bibliografia
- 1. H. Bay, A. Ess, T. Tuytelaars. „SURF: Speeded Up Robust Features.” Computer Vision and Image Understanding (CVIU), vol. 110, no. 3, pp. 346-359, 2008.
- 2. B. Cyganek. „Wprowadzenie do pomiaru głębi obrazu za pomocą stereoskopowego układu kamer.” Przegląd Spawalnictwa, nr 3, pp. 38-43, 2013.
- 3. K. Dawson-Howe. A Practical introduction to Computer Vision with OpenCV. Chichester: Wiley, 2014.
- 4. R. Hartle, A. Zissermann. Multiple View Geometry in Computer Vision, 2nd edition. Cambridge: CUP, 2003.
- 5. J. Sanders, E. Kandrot. CUDA w przykładach. Wprowadzenie do ogólnego programowania procesorów GPU. Gliwice: Helion, 2012.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-f0fdc7c4-bd60-4658-91f4-81919e8dd9c6