Figuur 4: Herkennen van een huisdak
3-Dimensionale objecten, onbekende positie en oriëntatie
- Herkennen van eenvoudige objecten
Het assembleren van producten is in de industrie al verregaand geautomatiseerd.
Robots grijpen de onderdelen en schroeven en lassen ze tot een geheel. De
robots zijn hiervoor tot in het detail geprogrammeerd. Bijvoorbeeld: een schroef
ligt op een zekere plaats en moet door een robot worden gegrepen en op een
andere plaats onder een bepaalde hoek in een voorgeboord gat worden
geschroefd. Wanneer de onderdelen niet exact op de aangegeven plaatsen liggen,
leidt deze werkwijze tot productiefouten. Dit stelt hoge eisen aan de absolute
precisie van de positionering van de onderdelen en de bewegingen van de robot.
Eenvoudiger zou het zijn, wanneer de robot zou kunnen zien, zelf de plaats en
oriëntatie van de onderdelen zou kunnen bepalen en op grond daarvan zou
kunnen grijpen.
Om dit te realiseren moet op de arm van de robot een CCD-camera worden
gemonteerd. Deze digitaliseert het te grijpen object. In dit voorbeeld zijn dit twee
aan elkaar vast zittende blokjes (figuur 5a). Het model van het object en de
inwendige oriëntatie van de camera's zijn gegeven. Met elementaire beeld
verwerkingsalgoritmen worden uit het grijswaardebeeld punten, lijnen en vlakken
afgeleid (figuur 5b). Deze segmentatie wordt nog verbeterd door bepaalde lijnen
door te trekken (figuur 5c).
Wanneer geen benaderde waarden voor de positie en oriëntatie bekend zijn, kan
geen van de eerder beschreven methoden voor de herkenning worden gebruikt.
Omdat de projectieparameters onbekend zijn, kan er geen 2-dimensionaal masker
worden gegenereerd. Ook een Hough transformatie is uitgesloten, omdat de
369
d. uitsnede digitale beeld e. kanten met contrast (dun),
240 x 240 pixels a 20 /tm kanten van het huis (dik)
