Prepoznavanje predmetov s pomočjo kamere

Lep pozdrav!

Zanima me še se kdo ukvarja z prepoznavanjem predmetov!!

Rabil bi zato da bi lahko prepoznal krompir od kamenja, tako nebi bilo potrebnega dela.

Rabil bi program oziroma kje se to dela. Hardwer ni problem!!

V kolikor se kdo na to kaj spozna mi pišite na e-mail Marko.koritnik@siol.net

Ja tehtanje imam rešeno kakor tudi pakiranje

mal bi se pozabaval z kamero, mislil sem da bi krompir bil v nekem žlebu tako bi padal eden in po eden tako bi vsakega kamera posnela in v kolikor nebi bil po nekih specifikacijah, bi ga ena lopita (pnevmatski cilinder) porinila v drugo smer ta cilinder bi dubu komando prek lpt porta.
Jaz rabim nek softwer da mi bo prepoznal kamenje in bo dal komando na lpt port da aktivira loputo.
Kasneje bi blo to tdeba nardit za 8 cilindrov da bi slo to hitreje vendar je treba probat z enim!!

Nisem mislil tehtanja krompirja zato da boš vedel koliko je težek posamezen krompir.

Kamni in krompirji se daleč najbolj ločijo po teži - kamni so bistveno težji, kot krompirji.

ne ker jaz bi rad da bi ločeval krompir od kamenja.

Aja pa teža kamenja in krompirja je podobna! Krompir vi dobro da se ga NAMAKA v vodo.

V kolikor si mogoče že kaj izdeloval v tej smeri se priporočam.

Sem mislil da bi lahko če bi gledal s kamero vsak krompir primerja glede na barvo, saj barva je drugačna.
Podoben sistem imajo za jabolka, vendar tam še gledajo če je kaj deformirano!

Pri jabolkih bi slo, saj so dost kontrastne barve (napram zemlji in ostali sari).

Kaksen je krompir? Navaden (rjavkast) ali rdec?

Recimo kaj uporablja industrija:

The solution
Supercomputing Systems AG developed a classificator for color, shape and splitting in a feasibility test. The system assumes that the potatoes can be checked from all sides by two color cameras while they are on a roller table. The classificators run on a DSP IT platform. Pre-preparation at 75 mpixels is done by FPGA, the main processing is carried out by DSP with 4.8 GIPS of computing power. The ejector mechanism is controlled by an industry interface.

ja krompir je tudi umazan vendar bi lahko gledal, v kolikor je toliko površine take barve (rumene, svetlo rumene) bi zaznal da je to še krompir

V kolikor je pa manjši odstotek take rumene bi pa ga zavrgel oziroma dal signal

Zato mislim da bi moral gledati povšino enega krompirja ter oceniti koliko je prisotne te barve (nastavljivo seveda)

Jaz mislim da je okol 20% površine krompirja umazanega

kakšen homemade sistem... senzor ala tekoči trak med dvema ploščama - kondenzator, kamen ima manj vlage kot krompir... sprememba dielektrika... če vse skup fino umeriš... hitrost traku je konstantna in izmet... dober študnetski projekt mogoče.

Narediš ene vilice, ki ti vsako reč poskušajo nabost in prestavit v gajbico. Krompir bo z lahkoto, kamenja pač ne. Edino luknjico v vsakem krompirju boš potem imel...

Hehe, evo ti space-tech rešitev:

Naštelaš tekoči trak, kjer komadi ležijo en za drugim in ga spelješ skozi mikrovalovko. Krompir bi se moral bol segret kot kamenje ali strjene suhe grude zemlje. Ob izhodu iz mikrovalovke zato naštelaš eno IR kamero in sliko spelješ na kompjuter, kjer ti softver naračuna povprečno temperaturo tega kar vidi. Če je prenizka, se je stvar očitno premalo segrela -> mamo kamen al pa zemljo. Nucaš še en vzvod, ki take zadeve butne dol iz tekočega traku. Seveda stvari naštelaš tako, da se krompir segreje vsega za par stopinj.

Na klasični računalniški vid pa zaenkrat še pozabi.

Mogoče bi pa poskusil s preprostim histogramom?

Če imaš na enkrat na sliki samo po en predmet (krompir ali kamen), bi se morala histograma razlikovati. Mogoče je to že dovolj za uspešno prepoznavo v večini primerov.

Najbolj splača se ti narediti par primerkov slik ter poigrat s kakšnim programom ala Photoshop.

Za kakšne dodatne indikatorjem pa se potem stvar zaplete - treba bi bilo iskat kakšne elipse na sliki ipd. Kar je pa precej več dela, kot obdelava histogramov!

Pa ne pozabi: brez dobre (primerne) osvetlitve ni nobene aplikacije s strojnim vidom!

Še najenostavnejši je IMHO termični test.

Skuhaš zadevo in jo stisneš. Če rata pire, je bil to krompir in ne kamen...

Nekaj osnov na temo 'computer vision': http://www.societyofrobots.com/programming_computer_vision_tutorial.shtml.

Drugače pa se na FE v Lj dosti ukvarjajo s tem. Njihov največji projekt je bil, da so naredili mašino za sortirat tablete/kapsule in taka mašina sedaj stoji v Leku in Krki.
Ma pa neko matrico tam, da gredo zadeva ena po ena in potem tableti poslika s več kameram.

Najprej moraš zadevo naučit - posnameš pač par tablet in potem pokažeš kaj je ok in kaj ni. Potem pa lahko še mal meje na histogramih popravljaš.

Ti rabiš nekaj podobnega - ampak veliko bolj enostavnega.

Hm... Prvo narediš zaznavanje objektov (glej un tutorial, ki sem ti ga dal), potem pa piksle (barve) vržeš v nevronsko mrežo (prej naučeno!). Bi moral bit dost uspešno. Bo že nevronska mreža pogruntala v čem se razlikuje slika kamna od slike krompirja.

mogoče bi se dalo kaj rešiti glede el. prevodnosti (ali kapacitivnosti)?

Jaz bi poskušal s kakšno foro s svetlobo in rastlinskimi barvili. Mogoče obstaja kakšna valovna dolžina svetlobe, pri kateri se barvila v krompirju drugače odzovejo!?

Ultrazvok ni slaba ideja, zato ker se gostota kamna pa (suhe) zemlje močno razlikuje od gostote (suhega) krompirja, oziroma se to razmerje po moje ohranja (wild guess): Bolj ko je vlažna zemlja, bolj je vlažen tud krompir.

Sicer bi blo treba stvar itak vedno pred začetkom dela kalibrirat (ga naučit kaj je zemlja).
Pred zvočnik daš zaslonko (kos pleha z luknjo) da bo vse skupaj bolj usmerjeno.

Laser odpade, ker bi moral vedno čistit tisto reč, pa še dovolj močan laser rabiš, da presvetli krompir. Pobiralec krompirja ni ravno laboratorijsko okolje, ane?

Mogoče ti bo ustrezala kakšna industrijska rešitev ali pa dobiš vsaj idejo. National Instruments Vision

Kaj pa test prožnosti . Recimo da kamni niso ravno najbolj prožni.
Torej vsak kamen ali krompir bi šel skozi neko merilno napravo ki bi s pomočjo pnevmatike merila prožnost in kamenje zavrgla .
Sem hotel najprej predlagat UZ pa ste me prehiteli :P