Video!

Her ser vi roboten i aksjon som pakkesorterer, med to typer klosser som flyttes til hvert sitt bånd.

Tema: Vision

I robotlaben bruker vi et kamera for å ta bilder av innbåndet så roboten vet hvor klossene befinner seg. Programvaren som gjør at bildene som blir tatt resulterer i data roboten kan bruke, heter Scorpion Vision. Denne programvaren gjør at selv det relativt billige webkameraet vi har blir til et ganske fullverdig vision-system, og vi har klart å få bedre nøyaktighet enn det både vi og leverandøren av programvaren trodde var mulig.

Her kommer en kjapp howto på hvordan vi setter opp Scorpion til å kjenne igjen et mønster og posisjonen i bildet
 

Start scorpion vision software.  Gå inn på Setup-menyen ved å bruke kode 911.

Sjekk at kameraet er operativt ved å ta et snapshot av mønsteret du ønsker å analysere:

Legg til et TemplateFinder3-verktøy i verktøylisten. Dobbelklikk TF3-verktøyet og naviger til Templates->Resampling.

Trykk «Acquire resampled picture». Eksperimenter med pikselstørrelse fra 0,5 – 1,0 for å få best resultat.

Marker ut mønsteret du ønsker å gjenkjenne og trykk «Copy selection to clipboard»:

Naviger til Templates->Templates. Trykk «+» for å legge til det nye mønsteret. Trykk OK.

Verifiser at mønstergjenkjenningen virker ved å ta et Snapshot og trykke Inspect:

På bildet gjenkjenner Scorpion to klosser med samme mønster som vi la inn tidligere, mens klossen i midten ikke gjenkjennes da den har et annet mønster. X- og Y- posisjonen til mønsteret står i parantes, mens mønsterets «score» (hvor godt den matcher referansemønsteret) indikeres som en verdi fra 0-255 før parantesen. Det beste mønsteret er markert i grønt, øvrige i gult.

For å sikre optimal gjenkjenning med lav feilrate må man eksperimentere med minimumsscore og «malen» TF3 leter etter.