haku: @instructor Terho, Sami / yhteensä: 21
hakutulos-lista
viite: 3 / 21
« edellinen | seuraava »
Tekijä:Mutanen, Erkka
Työn nimi:Three-dimensional Measurement of a Lifted Load using Machine Vision
Kolmiulotteinen mittaus nostetusta taakasta konenäköavusteisesti
Julkaisutyyppi:Diplomityö
Julkaisuvuosi:2014
Sivut:x + 109 s. + liitt. 13      Kieli:   eng
Koulu/Laitos/Osasto:Sähkötekniikan ja automaation laitos
Oppiaine:Älykkäät tuotteet   (ETA3006)
Valvoja:Kyrki, Ville
Ohjaaja:Terho, Sami
Elektroninen julkaisu: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201411022969
OEVS:
Sähköinen arkistokappale on luettavissa Aalto Thesis Databasen kautta.
Ohje
sulje

Digitaalisten opinnäytteiden lukeminen Aalto-yliopiston Harald Herlin -oppimiskeskuksen suljetussa verkossa

Oppimiskeskuksen suljetussa verkossa voi lukea sellaisia digitaalisia ja digitoituja opinnäytteitä, joille ei ole saatu julkaisulupaa avoimessa verkossa.

Oppimiskeskuksen yhteystiedot ja aukioloajat: https://learningcentre.aalto.fi/fi/harald-herlin-oppimiskeskus/

Opinnäytteitä voi lukea Oppimiskeskuksen asiakaskoneilla, joita löytyy kaikista kerroksista.

Kirjautuminen asiakaskoneille

  • Aalto-yliopistolaiset kirjautuvat asiakaskoneille Aalto-tunnuksella ja salasanalla.
  • Muut asiakkaat kirjautuvat asiakaskoneille yhteistunnuksilla.

Opinnäytteen avaaminen

  • Asiakaskoneiden työpöydältä löytyy kuvake:

    Aalto Thesis Database

  • Kuvaketta klikkaamalla pääset hakemaan ja avaamaan etsimäsi opinnäytteen Aaltodoc-tietokannasta. Opinnäytetiedosto löytyy klikkaamalla viitetietojen OEV- tai OEVS-kentän linkkiä.

Opinnäytteen lukeminen

  • Opinnäytettä voi lukea asiakaskoneen ruudulta tai sen voi tulostaa paperille.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi tallentaa muistitikulle tai lähettää sähköpostilla.
  • Opinnäytetiedoston sisältöä ei voi kopioida.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi muokata.

Opinnäytteen tulostus

  • Opinnäytteen voi tulostaa itselleen henkilökohtaiseen opiskelu- ja tutkimuskäyttöön.
  • Aalto-yliopiston opiskelijat ja henkilökunta voivat tulostaa mustavalkotulosteita Oppimiskeskuksen SecurePrint-laitteille, kun tietokoneelle kirjaudutaan omilla Aalto-tunnuksilla. Väritulostus on mahdollista asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Väritulostaminen on maksullista Aalto-yliopiston opiskelijoille ja henkilökunnalle.
  • Ulkopuoliset asiakkaat voivat tulostaa mustavalko- ja väritulosteita Oppimiskeskuksen asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Tulostaminen on maksullista.
Sijainti:P1 Ark Aalto  2353   | Arkisto
Avainsanat:stereo vision
depth triangulation
lifted load
3-D surface mapping
stereonäkö
syvyyskolmiointi
nostettu taakka
3-D-pintakartoitus
Tiivistelmä (fin):Nosturin taakan kolmiulotteinen mittaus vaaditaan uusien automaattisten toimintojen mahdollistamiseksi nosturiympäristössä.
Uusia toimintoja ovat esimerkiksi reitinsuunnittelu-, törmäystarkastelu-, ja törmäyksenestotoiminnot.
Edellä mainittujen toimintojen kehittäminen voi helpottaa käsiohjatun nosturin käyttöä ja mahdollistaa turvallisemman taakan siirtämisen tilassa.

Taakan mittauksen tuottamiseksi valittiin 3-D-konenäkömenetelmä, joka käyttää passiivista stereokolmiointimenetelmää.
Työn toteutuksessa käytettiin kahta korkean dynamiikan kameraa, jotka tallensivat kuvadataa nosturiympäristöstä.
Kuvadata prosessoitiin 3-D-pistepilviksi, jotka kuvaavat ympäristön pintamallia ajan funktiona.

Taakan kolmiulotteinen rajoittava tilavuusmittaus laskettiin Point Cloud Library -kirjaston(PCL) avulla 3-D-pintamallidatasta.
Mittausohjelmisto toteutettiin C++ -ohjelmointikielellä ja Robot Operating Systemillä(ROS).
Taakan valinta kuvadatasta tehtiin 2-D-kuvaseurannalla, ja joissain tapauksissa taakan valinta suoritettiin 3-D-datasta yksinkertaisella etäisyyskriteerillä.

Konenäkömittausta analysoitiin 25:llä aineistolla, jotka oli teollisuusympäristöistä tallennettu.
Sisätiloissa olevan teollisuusympäristön aineistoilla tuotettiin taakan tilavuusmittaus, jonka tarkkuus oli tilastollisesti $\pm 15\%$ etäisyydellä halutusta tuloksesta.
Sylinterimäisiä kappaleita mitattiin ulkotiloissa kaapatusta aineistosta 2-D-kuvaseurantaa ja parametrisovitusmenetelmää (RANSAC) käyttäen.
Taakan tilavuusmittaus toimi myös ulkotiloissa tallennetuilla aineistoilla, mutta ulkotilamittausten tarkkuutta ei analysoitu.
Tiivistelmä (eng):In crane environments, a three-dimensional measurement of the load object is required to develop new automated features, such as route planning, collision detection, and collision avoidance technology.
The incentives for developing such features are improved easiness of operation in manually operated crane systems and an increase in goods handling safety.

A 3-D machine vision process was selected to produce a load object measurement using passive stereographic triangulation.
A perception platform with two high dynamic range cameras was used to perceive the environment and acquire image data.
The acquired image data was processed into 3-D point clouds that represented the surface model of the environment in a time series.

A 3-D bounding volume measurement of the load object was acquired from the surface model using Point Cloud Library(PCL) processing.
The measurement software was implemented using C++ programming language and Robot Operating System(ROS).
The load object was classified from the image data using a 2-D image tracker, and in some cases a 3-D classification using a proximity-based criterion was used.

Machine vision measurement was analysed using 25 offline datasets from two different industrial environments.
In an indoor environment, a measurement from the offline data was achieved with an accuracy of $\pm 15\%$ of the actual load object dimension value.
Cylindrical load objects were detected from an outdoor environment using a 2-D image tracker and a RANSAC parameter fitting technique.
The load object measurement was successful for cylindrical load objects detected from outdoor offline data.
The accuracy of the outdoor application was not analysed.
ED:2014-11-02
INSSI tietueen numero: 49998
+ lisää koriin
« edellinen | seuraava »
INSSI