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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.
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Acquisizione delle immagini (Percezione)
Telecamere
TUBO VIDICON
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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
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Sensori CCD
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Standard video
CCIR 625 righe per quadro - 25 quadri al secondo (Europa, Australia)
RS170 525 righe per quadro - 30 quadri al secondo (USA, Giappone)
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Immagine digitale
)1,1()1,1()0,1(
)1,1()1,1()0,1(
)1,0()1,0()0,0(
),(
MNfNfNf
Mfff
Mfff
yxf
Digitalizzazione delle coordinate spaziali (x, y)= campionamento di immagine
Digitalizzazione in ampiezza = quantizzazione dell’intensità o dei livelli di grigio
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Esempi : Campionamento di immagini
256 x 256
128 x 128
64 x 64 32 x 32
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Esempi : Livelli di grigio
32 16
8 4
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Tecniche di illuminazione
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Geometria dell’immagine
Traslazione
0
0
0
*
*
*
ZZZ
YYY
XXX
1100
010
001
*
*
*
0
0
0
Z
Y
X
Z
Y
X
Z
Y
X
TvvZ
Y
X
Z
Y
X
Z
Y
X
*
11000
100
010
001
1
*
*
*
0
0
0
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Trasformazione di scala
SvvZ
Y
X
S
S
S
Z
Y
X
z
y
x
*
11000
000
000
000
1
*
*
*
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100
0cossen
0sencos
)(
kjiRz
cos0sen
010
sen0cos
)( kjiRy
cossen1
sencos0
001
)( kjiRx
Rk(-) = RkT() con k = x, y, z
Rotazione
1
01
010
1 To
oRA
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Trasformazione di prospettiva
Z
Yy
Z
Xx
Z
Y
Z
YyZ
X
Z
Xx
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Matrice di trasformazione della prospettiva
k
kZ
kY
kX
w
Z
Y
X
w homogenee coordinateIn
11
00
0100
0010
0001
P
Z
k
kZ
kY
kX
kkZkZ
kY
kX
k
kZ
kY
kX
Pwc hh
11
00
0100
0010
0001
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z
y
x
Z
ZZ
YZ
X
Zk
kZ
kY
kX
Zk
zk
cc h
1
Z
Yy
Z
Xx
Traformazione inversa wh = P-1ch,
11
00
0100
0010
0001
1
P
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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.
1
0
1
00
1
00
0
0
0
0
0
y
x
cY
X
w
k
ky
kx
kw
k
ky
kx
c hhh
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,).
)(
)(
0
0
Zyy
ZxX
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Soluzione
z
zZ
z
yY
z
xX
z
zz
yz
x
w
Zkkz
ky
kx
cPw
k
kz
ky
kx
c hhh
0
0
0
0
0
0
10
0
1
)(
La ricostruzione di un punto 3D dall’immagine bidimensionale richiede la conoscenza di almeno una delle coordinate del punto nel sistema di riferimento.
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Modello della telecamera
Z
Yy
Z
Xx
• 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
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Modello della telecamera
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