Практикум "Современные системы автоматизации научных исследований"

M.5.O.Создание прецизионных весов с возможностью определения центра масс и системой видеонаблюдения Г.В.Головин, П.М.Михеев Лаборатория-практикум "Современные системы автоматизации научных исследований" Физический факультет и МЛЦ Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова http://labview.ilc.edu.ru, mikheev@femto.phys.msu.ru Введение Современный уровень развития технологий требует качественной и разносторонней подготовки специалистов, способных грамотно и быстро автоматизировать экспериментальную установку, для чего могут потребоваться самые разнообразные знания. Это, во-первых, понимание способов измерения различных физических величин (массы, освещенности, расстояния, температуры, напряжения и др.) и принципов работы соответствующих устройств или датчиков. Во-вторых, умения сопрячь эти датчики с компьютером для управления ими и обработки показаний. В-третьих, способность написать программную среду, руководящую всем процессом измерений. Получение всех этих знаний невозможно без практического опыта, в связи с чем возникает задача создания практикумов, включающих в себя все перечисленные моменты. Одним из направлений деятельности нашей лаборатории-практикума является разработка систем технического зрения, в этой области уже имеется несколько готовых задач. Создавая новую, представляемую в этой работе задачу, было решено придерживаться данного направления. Однако для расширения круга затрагиваемых вопросов мы добавили ввод-вывод аналоговых сигналов, сделав задачу более сложной и интересной. Использованное оборудование: Датчики усилия (3 шт.): Honeywell FSG15N1A Видеокамера IEEE-1394: ImagingSource DFK 21F04 (или USB аналог) Плата ввода-вывода: NI USB-6008 или NI PCI-6040E Использованное программное обеспечение NI LabVIEW 7.1 NI IMAQ ( + IMAQ for 1394) NI DAQmx Постановка задачи Целью задачи является создание прецизионных весов на базе 3-х датчиков давления, видеокамеры и платы ввода-вывода, обладающих следующими возможностями: Распознавание положения груза и датчиков видеокамерой Измерение массы груза Определение центра масс груза (или системы грузов) Вывод всей информации (показания датчиков, расстояние от груза до датчиков, центр масс груза) поверх реального изображения платформы Обеспечение стабильной работы системы технического зрения в различных условиях освещенности, и динамическая подстройка параметров видеокамеры при их изменении. Конструкция установки jpg" name="graphics2" align=left hspace=12 width=223 height=341 border=0> Основанием установки является подставка с регулируемыми по высоте ножками, на которой в вершинах равностороннего треугольника закреплены 3 датчика усилия. Питание датчиков происходит через плату ввода-вывода. Выходное напряжение с них подается на три аналоговых ввода этой же платы и измеряется в дифференциальном режиме. На датчиках покоится платформа для груза, изображение которой захватывается установленной на штативе видеокамерой и передается в управляющую программу. Положение датчиков усилия отмечено на верхней части платформы для определения их видеокамерой. Измерение массы объекта В установке использовано 3 датчика усилия Honeywell FSG15N1A, имеющие чувствительность 0,12 мВ/г при напряжении питания 5 В. Датчики работают в линейном режиме при нагрузке на один датчик не превышающей 1,5 кг. Фрагмент кода, выполняющий считывание показаний датчиков Ввод данных с датчика в компьютер осуществляется с помощью платы ввода-вывода. Изначально были сформулированы следующие требования к характеристикам системы ввода данных: минимальная частота оцифровки 100 Гц (для проведения усреднения данных), разрешение по напряжению от 10 бит, количество каналов аналогового ввода – от 3 штук. Этим требованиям удовлетворяют практически все платы ввода-вывода данных National Instruments. Мы использовали платы NI USB-6008 и NI PCI-6040E. Для питания датчиков было решено использовать стандартные 5 В, взятые с платы ввода-вывода. При последующей программной обработке точность показаний датчиков удалось довести до 1 грамма, тем самым отпала необходимость в применении стабилизированного внешнего источника питания. Для этого оцифровка сигнала производилась с частотой в 1 кГц, и выбирался оптимальный диапазон измерений. Система технического зрения Цель использования видеокамеры в данной работе состояла в нахождении координат положения датчиков для дальнейшего определения центра масс системы грузов на основе данных о нагрузке на каждый датчик. Для этого необходимо распознать на чашке весов 3 метки, соответствующих установленным под ними датчикам усилия. Сопоставляя найденные координаты с показаниями самих датчиков, можно рассчитать координаты центра масс. Таким образом, камера должна предоставлять изображение, удобное для анализа и вывода результата, что при переводе на объективные характеристики означает низкий уровень шумов и геометрических искажений. Этим требованиям лучше всего удовлетворяют камеры с цифровым интерфейсом Fireware (IEEE-1394). Более дешевый вариант – использование бытовых web-камер с интерфейсом USB, но малый размер их светочувствительных матриц приводит к высокому уровню шумов. В задаче используется Firewire камера DFK 21F04 производства ImagingSource с объективом Pentax, обеспечивающим низкий уровень геометрических искажений. Параметр Значение Размер матрицы 1/4 " Максимальное разрешение 640x480 Частота обновления при максимальном разрешении 30 Гц Тип развертки прогрессивная Чувствительность при выдержке 1/30 с 4 лк Разрешение АЦП 8 бит Характеристики видеокамеры ImagingSource DFK 21F04 Еще одним достоинством Firewire камер является возможность программного управления такими их характеристиками, как уровень усиления (gain), яркость(brightness), четкость (sharpness), и многими другими. В обсуждаемой работе реализовано два варианта такого управления. Первый вариант – ручной, в нем экспериментатор сам выставляет необходимые значения указанных выше параметров, руководствуясь получаемой картинкой. Второй вариант – автоматический, он сложнее, но позволяет получить более качественную картинку при динамическом изменении освещенности стенда. Необходимость введения автоматических настроек показала практика. Проблема заключается в непостоянстве внешнего освещения: настроив камеру один раз и добившись оптимального распознавания меток и груза, при изменении уровня освещенности, например появление на платформе тени от человека, алгоритмы распознавания могут перестать работать. Это вынуждает нас либо настраивать камеру еще раз, либо использовать автоматическую подстройку. Предложенный в данной работе алгоритм исходит из анализа гистограммы получаемого изображения. Один раз настроив камеру, экспериментатор, таким образом, калибрует его, задавая эталонную гистограмму. Если в дальнейшем условия освещения меняются, меняются параметры гистограммы – среднее значения, стандартное отклонение, границы. Сопоставляя их с эталонными, алгоритм регулирует уровень усиления камеры, а также яркость и четкость, возвращая гистограмму к эталонному виду. Обработка изображения Конечной целью обработки изображения, как уже говорилось выше, является распознавание положения груза и 3-х меток датчиков усилия. Предложенная в данной работе последовательность действий включает в себя несколько нетривиальных шагов, улучшающих распознавание. Рассмотрим все шаги по порядку. Сначала изображение бинаризуется. Далее программа выделяет на изображении круглую платформу весов и в дальнейшем обрабатывает объекты, находящиеся только на этой площади. После фильтрации мелких объектов, являющихся следствием шума камеры или неоднородностей освещения, на изображении останутся только метки датчиков и изображение груза. По их взаимному расположению объекты идентифицируются и измеряются все расстояния между ними. Все операции с видеокамерой и изображением производились с помощью пакета NI IMAQ с модулем NI IMAQ for Fireware, являющегося дополнением к среде NI LabVIEW. Программная среда Центральную часть программы занимает получаемое с видеокамеры изображение. Поверх него рядом с каждым датчиком выводятся его показания, выделяется геометрический центр груза, обозначаются расстояния от него до датчиков, а также рассчитанное положение центра масс груза (или системы грузов) с суммарным весом. Существует возможность, в соответствии с написанным выше при рассмотрении последовательности обработки изображения, включать или выключать обрезание внешней относительно платформы области. Также присутствуют переключатель управления настройками камеры (ручное/автоматическое) и кнопка калибровки, назначающая текущее изображение в качестве эталонного для алгоритма автоматической коррекции параметров видеокамеры. Окно настройки датчиков позволяет устанавливать их чувствительность, максимально допустимый вес, а также независимо калибровать нулевое положение датчиков, автоматически вводя в последующие вычисления соответствующую поправку. В окне настройки видеокамеры присутствуют регуляторы ее яркости, четкости и уровня усиления, а также уровней бинаризации. Все вносимые изменения в режиме реального времени влияют на получаемую с камеры картинку. Для удобства в окне также выводится гистограмма изображения. Заключение Итогом проведенной работы стало создание задачи практикума автоматизации эксперимента современного уровня, затрагивающей следующие вопросы: Ввод аналоговых сигналов Захват изображение с Firewire видеокамеры Управление параметрами Firewire видеокамеры Обработка и анализ изображения В процессе работы были выявлены неочевидные с первого взгляда проблемы, устранение которых потребовало следующих шагов: Автоматическая коррекция параметров камеры (уровень усиления сигнала, яркость, контраст) для корректной работы программы в условиях изменяющегося освещения Преобразование изображения на основе анализа его гистограммы для оптимального распознавания объектов Выделение интересующего фрагмента изображения криволинейной формы для последующей работы только внутри него

Похожие:

	Современные технологии автоматизированных исследований в клинической лабораторной диагностике Технологические принципы автоматизации клинико-биохимических исследований с использованием методологии жидкой химии		Использование автоматизированной системы научных исследований в научных и лабораторных условиях
	Практикум по биофизике под ред. Рубина; Блохина М. Е. и др. Руководство к лабораторным работам по медицинской и биологической физике; Глава Современные методы биологических исследований. Практикум по биофизике под ред. Рубина		Программа : 14 Вычислительная физика и автоматизированные системы научных исследований Руководитель программы: проф. С. Л. Яковлев Программа: 14 Вычислительная физика и автоматизированные системы научных исследований
	I. современные архивные технологии проблема автоматизации архивного дела Iii. Совершенствование автоматизации информационных технологий отдела комплектования гато		"Современные средства автоматизации администрирования" можно переформулировать Сформулировать тему до 31. 10. 2007 и отнести Мустафину Н. А. Примерная тема: "Современные средства автоматизации администрирования"...
	Гранты фцп "Кадры": Поддержка научных исследований, проводимых группами под руководством кандидатов наук Еские кадры инновационной России» проводится конкурсный отбор на предоставление грантов в форме субсидий для юридических лиц на поддержку...		Положение о порядке организации и проведения приоритетных научных исследований Одной из основных задач вуза является организация и проведение фундаментальных и (или) прикладных научных исследований, направленных...
	Правительство Республики Башкортостан Академия Наук Республики Башкортостан Цель концепции: ускорение перехода научных достижений из фундаментальной в прикладную плоскость, внедрение результатов научных исследований...		Бюллетень управления научных исследований эб №9 (208) 2 марта 2011 года Участника размещения заказа (ПетрГУ) о намерении принять на работу аспиранта после окончания аспирантуры. Также можно представить...