So wie versprochen das "gesuchte" Objekt Abgelichtet.
Ich hoffe es ist jetzt klar was gesucht wird. Bei der Pflanze mit dem Fahrrad handelt es sich um eine Pfl. im fühen Stadium - ich meine damti, dass man ab so einer Größe die Pfl. erkennen müsste damit man Sie bekämpfen kann.
Grex,
das 1. Foto zeigt ja sehr schön, dass man am besten die Frequenz/Struktur/Rauheit des Bildes untersucht, wie oc2k1_ und ich ja bereits geschrieben hatten.
Die Auswertung sollte so nicht zu schwer sein.
Sigo
Jetzt, wo es draußen auch wieder angenehmer ist wird sich hoffentlich auch jemand finden der die Ultraschallreflexion von so unterschiedlichen Pflanzen einmal nachmisst.
Ist eigentlich auch klar wie genau die Stelle in Position und Größe für einen Eingriff bestimmt werden soll?
Manfred
Noch einfacher als eine FFT wäre folgender Algorimus:
Führe einen Kantenhervorhbungalgoritmus durch (Laplace)
Einen Tiefpass drüberlaufen lassen
Dann Kontrast anpassen
Die Blätter sind jetzt als große schwarze Bereiche zu sehen (Siehe anhang)
Verbesserung: Das Bild invetieren und die Farbe aus dem Originalbild übernemen (Helligkeit aus unserenm Filter) Dann wären die Pflanzen als grüne bereiche sichbar.
Anschließend müssen die größe der Bereiche nur noch zusammengezählt werden und die Pflanze ist erkannt. Der Robioter würde aber alle bekämpfen was kene feinen Strukturen hat und grün ist.... (Tja scheint so als wenn der Roboter dann ein Dual-Use gegenstand wäre und nicht umbedingt überall hin exportiert werden dürfte...)
@ manf
die Position sollte zumindest so genau erkannt werden dass man gleich nach dem erkenne ein chemisches Spritzmittel anwenden kann. Wobei er Durchmesser des Anwendungsbereiches immer gleich ist.
@ oc2k1_
Wie kann ich jetzt weitergehen. Wenn ich da recht verstehe (habe noch keine Erfahrung auf dem Gebiet) müsste ich hier mit Bildauswertung arbeiten? Wie siehts aus mit Sichtwinkel (d.h. welche Arbeitsbreite habe ich dann). Wie schnell ist dieses Verfahren? Kann man dann nur 2-3km/h fahren oder vielleicht auch 5-6km/h oder mehr?
Wo bekommt man so Kameras kostengünstig? Ist die Umsetzung sehr schwer?
Fragen über Fragen... (man wächst mit der Herausforderung)
Solnag die Bilder nicht durch bewegungunschäfe unbrauchbar werden sollte es beim Fahren keine Probleme geben. Allerdings muss auch der Rechner hinter her kommen...
Für erste Experimente würde ich ein Laptop und eine Webcam benutzten, allerdings müsste die Erkennungssoftware selbst geschrieben werden, wobei das Programm mindestends auf die Kamera zugreifen können muss
Ja, Texturanalyse bringt Dich weiter. Ansatz kann wie oc2k1_ gexschrieben hat sein. Schau mal nach Gabor-Filtern, die können Dir da weiter helfen. 32x32 Pixel halte ich aber für zu groß. Probier mal 8x8 (macht jpeg IIRC auch so) Aber Schlussendlich ist das auch eine Frage der Kameraauflösung.
Leider bin ich, wie gesagt, auf dem Gebiet noch nicht sehr Sattlfest!
Das heißt, ich sollte dann das Angezeichte Bild der Kamera verarbeiten. Funktioniert dass dann noch mit einem herkömmlichen Mikrocontroller (z.B. CControl) oder muss dass dann mit einem PC erledigt werden?
Wie kann ich jetzt weiter vorgehen?
Kenne mich da jetzt noch nicht ganz aus!
Würde es andere Varianten auch noch geben - die ich "testen" könnte (ich denke an Ultraschall oder mit einem Farbsensor?)
Wenns an Bildverarbeitung geht, ist sicher ein PC die einfachste Lösung, da es dafür einfach schon viel fertiges gibt, von der Webcam, über Software bis hin zur günstigen Rechenleistung.
Für einen Microcontroller hab ich deshalb den Zeilensensor vorgeschlagen, da dieser sehr sehr viel weniger Daten liefert.
Der Sensor betrachtet sich eine Zeile, die kann aus 128 bis >5000 punkten bestehen und ich denke, dass es ruhig auch nur 128 bis 512 sein können..
Die werden recht einfach "rausgetaktet" und mit einem AD-Wandler des Controllers" ausgewertet. Wenn du nun die Rauheit wie beschrieben feststellst, lässt sich das mit einem Microcontroller gut machen, ohne ihn zu überfordern. NUn kann es sein, dass man sich einen umgeknickten Grashalm ausgerechnet längs ansieht, also eben nicht so viele Wechsel.
Hierzu kann man aber einfach die Ergebnisse mehrer Zeilen nehmen. Wenn mehrmals ein grobes Muster mit wenigen Polariätswechsln gelesen wird, hat mans..
Der große Vorteil der Zeile ist einfach, dass man nicht gleich 320000pixel hat, sondern eben nur 128 bis 1024..
Solche Sensoren sind z.B. in Scannern verbaut (dann eher mit ca. 5000 pix)
Wie groß dein Scanbereich ist, kannst du dir ja ausrechnen.
Überleg dir halt wie fein du die hell-dunkel-kontraste auflösen kannst/musst. also feinster Abstand der Halme...je mehr pixel, desto breiter kannste Scannen...
Da die Auswertung im einfachsten Fall mit einem Tiefpass (running Average) erfolgen kann und du die Polwechsel messen musst oder sie sogar basis-elektronisch analog mit nem echten Tiefpass unterschieden kannst (würd ich aber per Software machen, wegen Flexibilität), hat die CPU nicht sooo viel zu tun.
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