Controllo dei Robot A. Rizzo Visione Artificiale La visione del robot può essere definita come il...

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Controllo dei Robot A. Rizzo

Visione ArtificialeLa visione del robot può essere definita come il processo di estrazione, caratterizzazione e interpretazione delle informazioni provenienti dalle immagini di un mondo tridimensionale.

La percezione è il processo che fornisce un’immagine visiva. La preelaborazione si occupa di tecniche come la riduzione del rumore e il

miglioramento dei particolari. La segmentazione è il processo che divide le immagini in oggetti di interesse. La descrizione tratta il calcolo delle caratteristiche (per esempio dimensioni,

forme) utilizzabili per differenziare un tipo di oggetto da un altro. Il riconoscimento è il processo che identifica questi oggetti. L’interpretazione conferisce un significato agli oggetti riconosciuti.

Acquisizione delle immagini (Percezione)

Telecamere

TUBO VIDICON

Sensori CCD Sensori lineari. Il componente di base di un CCD lineare

consiste in una riga di elementi sensibili di silicio, detti fotoelementi. I fotoni dell’immagine attraversano una struttura di Gate di silicio policristallino trasparente e vengono assorbiti dal cristallo di silicio, creando così coppie lacune – elettroni. I fotoelettroni risultanti sono raccolti nei fotoelementi e l’entità delle carica raccolta da ogni fotoelemento è proporzionale all’intensità luminosa in quel punto.

Sensori di area. I sensori di area sono simili ai sensori lineari, con la differenza che i fotoelementi sono disposti in forma matriciale e che esiste un registro di trasferimento tra le colonne dei fotoelementi

Sensori CCD

Standard video

CCIR 625 righe per quadro - 25 quadri al secondo (Europa, Australia)

RS170 525 righe per quadro - 30 quadri al secondo (USA, Giappone)

Immagine digitale

)1,1()1,1()0,1(

)1,0()1,0()0,0(

MNfNfNf

Digitalizzazione delle coordinate spaziali (x, y)= campionamento di immagine

Digitalizzazione in ampiezza = quantizzazione dell’intensità o dei livelli di grigio

Esempi : Campionamento di immagini

256 x 256

128 x 128

64 x 64 32 x 32

Esempi : Livelli di grigio

Tecniche di illuminazione

Geometria dell’immagine

Traslazione

Trasformazione di scala

0cossen

0sencos

cos0sen

sen0cos

)( kjiRy

cossen1

sencos0

)( kjiRx

Rk(-) = RkT() con k = x, y, z

Rotazione

Trasformazione di prospettiva

Matrice di trasformazione della prospettiva

w homogenee coordinateIn

Pwc hh

Traformazione inversa wh = P-1ch,

Indeterminazione del punto

Supponiamo che un dato punto dell’immagine abbia coordinate (x0, y0, 0), dove lo 0 nella posizione di z sta ad indicare che ci stiamo muovendo nel piano z = 0.

Il punto d’immagine di coordinate (x0, y0) corrisponde all’insieme dei punti 3D allineati che giacciono sulla retta che passa per i punti (x0, y0, 0) e (0, 0,).

Soluzione

La ricostruzione di un punto 3D dall’immagine bidimensionale richiede la conoscenza di almeno una delle coordinate del punto nel sistema di riferimento.

Modello della telecamera

• Questa equazione (e la sua inversa) caratterizza la formazione di un’immagine attraverso la proiezione di punti 3D sul piano della telecamera

• Questo modello si basa sulla considerazione che il sistema di coordinate della telecamera e quello di riferimento coincidano

• Nella realtà tali SDR possono essere distinti

Modello della telecamera

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