Sadržaj:
- Korak 1: Komponente
- Korak 2: Nabavimo mapu uma ovog projekta
- Korak 3: Modul 1- Prepoznavanje
- Korak 4: Modul dva- Konverzije koordinata
- Korak 5: Zadnji modul- Podesite položaj sisaljke i desno Dohvatite metu
- Korak 6: Ovaj video zapis izvodi cijeli proces prikupljanja novčića i njihovog razlikovanja
Video: Odabir i mjesto zasnovano na viziji sa UArm-om: 6 koraka
2024 Autor: John Day | [email protected]. Zadnja izmjena: 2024-01-30 08:08
Nedavno se većina upita koje čujemo od vas odnosi na aplikacije uArm zasnovane na viziji, poput prepoznavanja objekata, korelacije kamere-uArm itd. Zapravo smo radili na tome neko vrijeme.
S uArm-om smo proveli jednostavan projekt odabira i postavljanja zasnovan na viziji, gdje se uArm i kamera postavljaju nezavisno jedna od druge. U ovom sistemu, uArm je na neki način inteligentan da može razlikovati različite objekte, boje, veličine i automatski izvršiti zadatak odabira i postavljanja.
Korak 1: Komponente
Kratko informisanje o komponentama--
UArm, ‚Kamera, Kompjuter
Softverske platforme--
Windows
Visual Studio C ++
Biblioteke- Opencv3.0, Aruco1.3, QT5.5
Konkretno, uArm će odvojiti dvije različite vrste kovanica, 1Yuan i 1Jiao kineskih kovanica, i staviti ih u odgovarajuće prozirne male kutije (Promjer 1Yuan je oko 25 mm, a promjer 1Jiao je oko 19 mm).
Korak 2: Nabavimo mapu uma ovog projekta
Ovdje možete vidjeti tri modula koji su tri glavna koraka. O njima će biti riječi kasnije.
Korak 3: Modul 1- Prepoznavanje
Prije svega, moramo locirati novčić. Ova vizualna aplikacija zapravo nije toliko komplicirana, pa su morfologija i metode praga rubova sposobne locirati ciljani novčić.
Sljedeći korak je prepoznavanje. Veličine 1Yuan i 1Jiao lako se razlikuju. Ako imate kovanice druge boje ili drugog oblika, možete podijeliti svoju ideju s nama.:)
Korak 4: Modul dva- Konverzije koordinata
Obradom slike možemo locirati položaj novčića u koordinatama piksela, međutim potrebne su nam koordinate novčića u osi okvira uArm. Zapravo možemo dobiti te podatke na osnovu koordinata piksela i kamere.
Korak 5: Zadnji modul- Podesite položaj sisaljke i desno Dohvatite metu
Kako se nositi s problemom točnosti da bismo shvatili ciljani novčić? Da vidimo!
Nakon što se konverzije koordinata dovrše prvi put, uArm će početi izvršavati naredbe. Nakon ovog pokreta, uArm će prenijeti svoje podatke o stvarnom položaju natrag i uporediti tu stvarnu poziciju s novčićem, pa možemo dobiti grešku u stvarnosti. Na kraju, dodavanjem ove greške s istom koordinatom, uArm će primiti novu naredbu i početi se ponovno kretati. Kao rezultat toga, uArm će nastaviti s cirkulacijom sve dok se sisaljka ne pomakne u gornji desni položaj novčića!
Korak 6: Ovaj video zapis izvodi cijeli proces prikupljanja novčića i njihovog razlikovanja
Hvala na interesovanju. Nadam se da će vam ovaj video pomoći i zabaviti se!
Bilo koje pitanje, molim vas razgovarajte na forumu--
forum.ufactory.cc/
:)
Mak u uArmu
Preporučuje se:
Arduino pomoćnik pri parkiranju - svaki put parkirajte automobil na pravo mjesto: 5 koraka (sa slikama)
Arduino pomoćnik pri parkiranju - Svaki put parkirajte automobil na pravo mjesto: U ovom projektu ću vam pokazati kako izgraditi vlastitog pomoćnika za parkiranje pomoću Arudina. Ovaj pomoćnik pri parkiranju mjeri udaljenost do vašeg automobila i vodi vas da ga parkirate na pravo mjesto pomoću očitanja LCD zaslona i LED diode, koja progresivno napreduje
Dodajte idler (mjesto montaže druge osi) na mikro servosisteme za robotske projekte: 4 koraka
Dodajte Idler (druga osovina za montažu na drugu osovinu) na mikro servo za robotske projekte: U humanoidnim robotskim projektima, servo pogoni se koriste na zglobovima za pomicanje različitih segmenata robota, većinu vremena je najbolje montirati svaki segment na 2 ili više točaka na rotirajuća os servo za stabilnost i pravilan prijenos okretnog momenta..Sma
UCL - Ugrađeno - Odabir i mjesto: 4 koraka
UCL - Ugrađeno - Biranje i postavljanje: Ovo uputstvo će proći kroz način izrade 2D jedinice odabira i postavljanja i kako je kodirati
DIY 3D skener zasnovan na strukturiranoj svjetlosti i stereo viziji na jeziku Python: 6 koraka (sa slikama)
DIY 3D skener zasnovan na strukturiranoj svjetlosti i stereo viziji na jeziku Python: Ovaj 3D skener napravljen je korištenjem jeftinih konvencionalnih predmeta poput video projektora i web kamera. 3D skener sa strukturiranom svjetlošću je uređaj za 3D skeniranje za mjerenje trodimenzionalnog oblika objekta pomoću projiciranih svjetlosnih uzoraka i sistema kamere
Izgradite zum fotografsko mjesto: 9 koraka (sa slikama)
Izgradite fotografsko zoom mjesto: Zoom -mjesto fotografa stvara svjetlo sa oštrim ivicama koje se može oblikovati pomoću unutrašnjih zatvarača i fokusirati pomoću podesive cijevi. Općenito su prilično skupi, pa je ovo pokušaj izgradnje jednog za oko 100 USD