Detección de tapa de bote mediante visión artificial

Este ejercicio es el primero en explicar el desarrollo de la detección de un sistema de piezas por visión artificial. El ejercicio a desarrollar se trata de un sistema de detección de una imagen que en este caso será un bote de jabón líquido o cualquier dosificador líquido en el cual utilizaremos la detección artificial y mediante una imagen en blanco y negro, referenciaremos primeramente una parte de la misma para detectar que estamos tratando la imagen que queremos y después nos focalizaremos en la medición de intensidad dividida en partes donde la tapa del recipiente destelle luz oscura o contraste de sombras para así poder realizar su análisis.

Este ejercicio es un ejemplo extraido de Labview Vision llamado Tutorial1. Por tanto lo primero que haremos será abrir el entorno visión builder y abriremos las imágenes que contienen nuestra pieza.

Para ello podremos entrar en National instrument desde nuestro menú de programas y seleccionar la opción visión builder. Ahí podremos encontrar diversos ejemplos.

Una vez iniciado nuestro entorno insertaremos una función, esta primera función será la encargada de recoger imágenes para su posterior tratamiento. Nuestro lo comenzaremos insertando imágenes de muestras mediante las cuales crearemos un procesamiento de la información y así una simulación de la adquisición.

            

La función mostrada en la imagen superior nos muestra la forma para adquirir una imagen desde nuestra memoria para tratarla como si fuera una imagen captada. Varias imágenes tratadas nos servirán para tratar como una secuencia o un modo ensayo error de distintas posibilidades(no hay tapa, está al revés, está deteriorado…) variables y configurables por el programador.

La función superior es la función match pattern que, como nos indica su nombre, busca una imagen que coincida con ella en escala de grises.

Para adentrarnos en crear nuestra imagen maestra, elegiremos, dentro de el cuadro de trabajo de la función, new template y elegiremos nuestro area de imagen opcional. Podemos decorar y customizar a nuestro gusto. Finalizado este procedimiento accederemos a settings, donde el usuario podrá establecer tanto las muestras que va a tomar, en este caso solo una, y el número de puntos. También se podrá customizar la radiante de grados de error o de desequilibrio que puede presentar el objeto en cuestión.

Por último, recorreremos por la pestaña Limits, que nos supondrá la opción de decir si la opción es pass o fail, si es correcto o hay un fallo en el reconocimiento correcto. Esta nos dice que muestre correcto si… encuentre, en nuestro caso, una de max y una de min. La tabla de debajo nos muestra las características de cada match.

 

Una vez insertado la imagen y seleccionado el área de reconocimiento, comenzamos a posicionarnos. Para posicionarnos debemos recurrir a una función como la que muestra la imagen superior.

Nos ubicaremos como nos indica la imagen superior. Ahí obsevamos que nuestro posicionamiento será sobre un eje cartesiano X Y.

Mediante la función superior conseguiremos medir la intensidad de una región de la imagen. Esto lo utilizaremos para ubicar nuestra tapa, sus bordes nos darán una intensidad que el resto no.

 

 

 

    Finalmente utilizaremos la función custom overlay para ubicar indicadores sobre nuestros sistema y así tener una mejor referencia de los mismos.

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