Syst m VisionLab v n ročn ch aplik ci ch strojov ho videnia Tvorba aplik ci strojov ho videnia patr v oblasti priemyselnej automatiz cie medzi zložit a n ročn činnosti. Tento odbor sa st le a veľmi r chlo vyv ja. Pomaly si zvyk me, že poč tače m žu v obraze z kamier napr. n jsť a identifikovať ľudsk tv re, orientovať sa pri jazde na ceste a zvl daj aj veľa in ch loh. Nov a st le zložitej ie algoritmy dok žu st le viac, ale tiež potrebuj st le viac v počtov ho v konu. Často sa stane, že pr ve v počtov v kon je podstatn m limitom pri realiz cii syst mov vizu lnej in pekcie. Syst my pre strojov videnie sa v poslednej dobe zjednodu ili a spr stupnili v č ej časti už vateľov. Napriek tomu tvorba aplik cii pre strojov videnie sa st le veľmi l i od prevažnej v č iny z kazkov ch rie en v priemyselnej automatiz cii. Keď potrebujeme merať procesn veličiny, pripoj me vhodn sn mače a nakonfigurujeme obrazovky oper torsk ho rozhrania, archiv ciu, alarmov stavy, ... V ber prostriedkov pre vizu lnu in pekciu je podobn v beru zariaden pre klasick aplik cie ale rozdiel je v tom, že sveteln podmienky v mieste nasadenia a ich zmena počas dňa a roka je v znamn m faktorom, ktor m že viesť k ne spechu realiz cie V čl nku sa s stred me iba na spotrebu v počtov ho v konu a na sp soby ako si vytvoriť nejak rezervy, ktor sa v priebehu tvorby aplik cie často veľmi z du. Aby sme, ale neskresľovali situ ciu st le existuje veľk množstvo jednoduch ch aplik cii, ktor maj n zku alebo aspoň veľmi presne odhadnuteľn potrebu v počtov ho v konu. Ide v č inou o vizu lne in pekcie, kde sa kontroluje napr. pr tomnosť dielu prostredn ctvom tmavej alebo svetlej kvrny, jednoduch detekciu vzorov, meranie rozmerov, č tanie textov, čiarov ch a datamatrix k dov, atď. Na druhej strane st le pozorujeme n rast skutočne komplexn ch loh s veľmi zložit mi algoritmami, ktor s jednoduch mi prostriedkami nerealizovateľn . Pri pr ci s obrazom je n ročnosť zložit ch algoritmov na v počtov v kon pochopiteľn , ale často nar žame na nutnosť realiz cie oper cii, ktor na prv pohlaď vyzeraj veľmi jednoducho a napriek tomu nie s v re lnom čase realizovateľn ani s časn mi viacjadrov mi procesormi (CPU). Oper cia s každ m obrazov m bodom nie je obyčajne pr li zložit , ale ak sa vyžaduje veľa pr stupov k in m bodom obrazu situ cia sa komplikuje. Pr ve pre tento typ pr ce s obrazom je v born m rie en m, prin aj cim podstatn zr chlenie, využitie mas vneho paraleln ho v konu grafick ho procesora (GPU). Syst m strojov ho videnia VisionLab prostredn ctvom grafick ho procesora pracuje v re lnom čase s obrazom tak, ako by to s využit m CPU nebolo dosiahnuteľn . Pokročil interpol cia farebnej mozaiky Prevažn v č ina bežn ch kamier je pri interpol cii farebnej mozaiky obmedzen na z kladn biline rnu interpol ciu, ktor je rie iteľn celoč seln mi v počtami. Na viac v kon kamier nestač . Obr. 1: Jasov obraz Bayerovej masky, biline rna interpol cia a adapt vna interpol cia v GPU Obraz je potom zaťažen v etk mi nežiaducimi artefaktami tohto postupu, ktor vypl vaj okrem in ho aj zo vz jomn ho priestorov ho posunu červen ho a modr ho farebn ho kan la. Vo v sledku potom pozorujeme v bl zkosti kontrastn ch hr n achovnicov vzory a modročerven lemovanie. Obr. 2: Artefakty biline rnej interpol cie s viditeľn na kontrastn ch hran ch Pokročil algoritmy, ktor produkuj v razne čistej a ostrej obraz, musia využ vať v počty v pl vaj cej r dovej čiarke a obsahuj viac prechodov plochou obrazu. Tak to algoritmus už nie je možn v re lnom čase na pr de d t z kamery rie iť ani procesorom vn tri kamery, ani pomocou CPU v poč tači, je v ak pr kladom ide lnej lohy pre mas vnu paraleliz ciu v GPU. Obr. 3: Rozdielov obraz medzi biline rnou a adapt vnou interpol ciou Lok lne prahovanie a ostatn obrazov filtre Mechanizmus lok lneho prahovania je naozaj veľmi jednoduch , v počtov je tu minim lne, nie je na prv pohľad plne zrejm , kde by mohol byť pri rie en pomocou CPU probl m. Probl m sa skr va v skutočnosti, že pre v počet každ ho bodu je potrebn č tať veľa pixelov z okolia. Potom schopnosť GPU a grafick ch RAM pren ať desiatky Gigapixel za sekundu je značn m pr nosom. GPU rie enie je tu v razne r chlej ie ako snaha o to ist v CPU. Obr. 4: Porovnanie glob ln ho a lok lneho prahovania Obrazov filtre vyzeraj na prv pohľad ako optim lne lohy pre rie enie v GPU. Často to nemus platiť univerz lne. Probl m m že byť v tom, že mnoho jednoduch ch kernelov ch filtrov nem pr li vysok v počtov intenzitu (a s časn viacjadrov CPU tiež nepoč taj až tak z falo pomaly). R žia na prenos obrazov ch d t medzi syst movou a grafickou pam ťou m že aj ston sobne vy iu r chlosť v počtov kernela v GPU oproti CPU znehodnotiť. Situ cia sa ale dramaticky zmen v pr pade filtrov s nutnosťou zložitej ch v počtov v pl vaj cej r dovej čiarke, ako je to napr. pri transform cii farebn ch priestorov, rie en saturačn ch mat c, umov ch filtrov atď. Využitie GPU m že zr chliť tieto kroky až o niekoľko r dov. Kalibr cia obrazu a in pravy geometrie Programovateľn grafick procesory umožňuj bez zaťažovania CPU rie iť problematiku zmien geometrie obrazu. Virtu lny pr stroj gl_camera syst mu Control Web t mto sp sobom elegantne rie i nielen kalibr ciu geometrick ch skreslen objekt vov, ale dok že napr. korigovať perspekt vne skreslenie, odstr niť natočenie obrazu, rozvin ť obraz z povrchu valca či gule. Umožňuje vyrovnať ľubovoľne neline rne deformovan obraz. Obr. 5: Tvorba obrazov ch m p pri narovnan perspekt vnych skreslen pomocou GPU Okrem požiadavky na r chlosť je podstatn aj vysok kvalita v sledn ho obrazu. Preto je tvorba v sledn ho obrazu rie en s vysokou subpixlovou presnosťou programom fragmentov ho shader‑a , ktor poskytuje zaručene kvalitn a stabiln v sledky na v etk ch GPU. Mas vne paraleln algoritmus hľadania vzorov V aplik ci ch vizu lnej in pekcie je hľadanie obrazov ch vzorov veľmi často použ van . Implement cia tohto algoritmu už ale nie je tak priamočiara, ako tomu bolo v predch dzaj cich pr padoch. Ani s časn modern GPU nemaj bohužiaľ st le toľko hrub ho v konu, aby mohli realizovať kompletn normalizovan kr žovou korel ciu pre v etky pixely obrazu so v etk mi pixelmi hľadanej vzorky. koda, rie enie hrubou silou by poskytovalo najpresnej ie v sledky, ale normalizovan kr žov korel cia je naozaj v počtovo pr li n ročn . Preto aj GPU algoritmus potrebuje niekoľko optimaliz ci v konu, ktor sp sobuj nutnosť použiť niekoľko vykresľovac ch prechodov. Krok, ktor je k dispoz cii v syst me VisionLab je optimalizovan tak, aby bolo minimalizovan množstvo pren an ch d t medzi pam ťou CPU a pam ťou grafickej karty. V kon tohto kroku je zvyčajne niekoľkokr t lep ako u porovnateľn ho CPU rie enia. Obr. 6: Porovnanie hľadania vzorky v CPU a v GPU Identifik cia objektov pomocou deskriptorov v znamn ch bodov Tieto modern algoritmy sa dost vaj k slovu až v posledn ch niekoľk ch rokoch. Prin aj veľa skvel ch vlastnost , av ak s tiež veľmi n ročn na v počtov v kon. Rozumn implement cia sa nezaob de bez čo najv č ieho využitia v konu GPU. Obr. 7: V ber regi nu na sn manie deskriptorov v znamn ch bodov Z kladnou my lienkou je nesk mať obrazov body cel ho obrazu, ale obmedziť sa iba na pixely v okol tzv. v znamn ch bodov. A navy e ani v tomto okol nepouž vame normovan kr žov korel ciu bodov obrazov, ale vz jomne porovn vame vektory č sel tzv. deskriptorov. Pre identifik ciu objektov teda postač zapam tať si len určit neveľk počet t chto deskriptorov. Proces identifik cie sa potom už viac podob hľadaniu podobnosti č seln ch radov v datab zach . Obr. 8: Objekt je n jden vo veľkom rozsahu odch lok expoz cie, farebnosti, jasu, veľkosti a natočenia V syst me strojov ho videnia VisionLab s pre využitie t chto algoritmov k dispoz cii kroky, ktor do maxim lnej miery využ vaj schopnost programovateľn ch GPU. Možnosti t chto krokov s prekvapuj ce. Okrem samozrejmej invariancie vzhľadom k jasu, mierke a neobmedzenej rot cii umožňuj s vysok m v konom vyhľad vať a identifikovať prakticky v etky typy a veľkosti objektov. Met da je veľmi odoln aj proti obrazov mu umu, zmen m ostrosti obrazu a čiastočn mu skrytiu objektov. Jej prostredn ctvom je možn s veľkou spoľahlivosťou identifikovať napr. aj ľudsk tv re atď. Z ver cieľom tohto čl nku je upozorniť irok odborn verejnosť na obrovsk v kon GPU. Ak sa tento v kon využije pri určitom type loh zo strojov ho videnia potom je možn spe ne nasadiť aj in pekčn syst my, ktor s len s využit m CPU v re lnom čase nerealizovateľn .
Patríte medzi ľudí, ktorým vyhynie aj kaktus? Vďaka moderným technológiám už nemusíte zúfať. Šikovná aplikácia v smartfóne vás nasmeruje a pomôže sa [] Príspevok 4 aplikácie, ktoré vám uľahčia záhradkárčenie je zobrazený ako prvý na Štýlové Bývanie.
prejsť na článokVolba vhodn ho objekt vu a kamery je kľ čov m rozhodnut m pri n vrhu syst mu strojov ho videnia. Aby sme V m toto rozhodnutie uľahčili, pripravili sme pre V s jednoduch ch sprievodcov, ktor V m pom žu s v počtom z kladn ch parametrov cel ho syst mu. Z k
prejsť na článokS ria UNO-3000 s vysokov konn bezventil torov PC so asi ktor pon kaj maxim lnu flexibilitu pre aplik cie v priemyselnej automatiz cii. Ide lne pre peci lne aplik cie a aplik cie strojov ho videnia "Hot-swap" dizajn pre dva disky pon ka vylep en
prejsť na článokVďaka vn troočnej tekutine, ktor neust le do oč pritek a z roveň aj odtek na e oči funguj a maj spr vny tvar. Zdrav oko si spr vnym pomerom pr toku a odtoku tekutiny udržiava vn troočn tlak na bezpečn ch rovniach. Probl my nast vaj , ak sa cirk
prejsť na článokSpráva vodoznakov v produktových obrázkoch pod kontrolou a na jednom mieste. Odstraňujte ich, alebo pridávajte pomocou aplikácie Feed Image Editor.
prejsť na článok