震源方位探测装置

设计并制作震源方位探测装置,采用realsense深度相机获取深度图和彩色图,通过帧间匹配法检测砝码的坠落并计算其坐标位置。系统要求在砝码坠落时显示震动和位置,误差需小于3mm。经过测试,深度相机的测距误差满足设计要求,系统能够有效检测运动目标并进行深度测距。

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摘要
采用纯视觉的方案来解决,使用realsense深度相机获取深度图和彩色图(640*480),彩色图通过帧间匹配法检测下坠的砝码,并获取相对位置信息,进而使用该相对位置信息获得该位置对应的深度距离特征。使用仿射变换将摄像机视角转化为全局俯视视角,并以五合板左下顶点作为平面直角坐标系的原点,建立坐标系,进而计算出砝码坠落点在坐标系中的坐标位置。
Abstract
A pure vision scheme is adopted to solve the problem. The depth map and color map (640 * 480) are obtained by real sense depth camera. The color image detects the falling weight through the frame matching method, and obtains the relative position information, and then uses the relative position information to obtain the depth distance feature corresponding to the position. Affine transformation is used to transform the camera perspective into the global top view, and the left lower vertex of the pentagonal plate is taken as the origin of the plane rectangular coordinate system, and then the coordinate position of the weight falling point in the coordinate system is calculated.
一、设计要求
设计并制作一个震源方位探测装置,震源探测区域如图1所示。探测区域是边长为500mm的正方形,沿水平和垂直方向的边沿标注了XY坐标系,O点为坐标原点。探测区域包括2个部分:其中传感器布置区在右下角,是边长100mm的正方形区域,区内安放的探测传感器类型和数量不作限制;其余区域为震源产生区,震动由10g、5g和2g的标准砝码在100mm高度自由坠落产生。
  1. 基本要求
    1. (1)在震源产生区内有10g砝码坠落时,探测装置能够显示有震动产生;
      (2)在震源产生区内有10g砝码坠落时,探测装置能够显示砝码坠落点在图1坐标系内的坐标位置,要求误差小于≤3mm;
      (3)在震源产生区内有5g砝码坠落时,探测装置能够显示砝码
      坠落点在图1坐标系内的坐标位置,要求误差小于≤3mm。
  1. 发挥部分
    1. (1)在震源产生区内先后各有一枚10g和5g的砝码坠落,探测
      装置能够显示两枚砝码坠落点的直线距离d,要求误差小于≤5mm;
      (2)在震源产生区内先后各有一枚5g和2g的砝码坠落,探测装置能够显示两枚砝码坠落点的直线距离d,要求误差小于≤5mm;
      (3)其他。
二、系统方案
采用纯视觉的方案来解决,使用realsense深度相机获取深度图和彩色图(640*480),彩色图通过帧间匹配法检测下坠的砝码,并获取相对位置信息,进而使用该相对位置信息获得该位置对应的深度距离特征。使用仿射变换将摄像机视角转化为全局俯视视角,并以五合板左下顶点作为平面直角坐标系的原点,建立坐标系,进而计算出砝码坠落点在坐标系中的坐标位置。
经过测试,深度相机的测距误差在3mm以内,满足设计要求。并且深度测距信息与可见光信息经过标定,输出坐标一致。
三、理论分析与计算
  1. 视觉运动目标检测
    1. 采用帧差法的方案来解决帧差法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间采用基于像素的时间差分并且闽值化来提取图像中的运动区域。
      采用混合高斯模型对图像背景进行建模,使用K(基本为3到5个)个高斯模型来表征图像中各个像素点的特征,在新一帧图像获得后更新混合高斯模型。之后初始化预先定义的几个高斯模型,对高斯模型中的参数进行初始化,并求出之后将要用到的参数。其次,对于每一帧中的每一个像素进行处理,看其是否匹配某个模型,若匹配,则将其归入该模型中,并对该模型根据新的像素值进行更新,若不匹配,则以该像素建立一个高斯模型,初始化参数,代理原有模型中最不可能的模型。最后选择前面几个最有可能的模型作为背景模型,为背景目标提取做铺垫。
  1. 砝码测距
    1. 采用结构光三角视差测距,将结构光投射至物体表面,再使用摄像机接收该物体表面反射的结构光图案,由于接收图案必会因物体的立体型状而发生变形,故可以通过该图案在摄像机上的位置和形变程度来计算物体表面的空间信息。
  1. 图像与坐标系变换
    1. 将摄像机视角变化为鸟瞰图视角,需要利用仿射变换的原理,将原图映射到另一个平面上,这样就会得到二维平面视角,进一步计算全局位置坐标。
      鸟瞰图的本质就是将图像平面中的信息“重投影”到地平面上,所以,首先要获取两个平面间的投影变换关系H。在程序中,是通过在地平面上放置标定板图像,然后获得地平面上棋盘格图像上四个顶点的坐标(0,0),(width-1,0),(0,height -1),(width-1,height-1);同时,在拍摄的图像平面提取角点,并获得与地平面上四个点对应的角点在图像空间中的坐标值,通过四个坐标点间的对应关系,基于getPerspectiveTransform()函数,获得地平面到图像平面间的投影变换关系H;最后,通过warpPerspective()函数对图像进行逆向映射到地平面空间中。
  1. 电路与程序设计
  1. 帧差法检测运动目标
    1. 深度测距
      五、测试方案
      1. 采用realsense d435摄像头采集可见光和深度信息。实物图如下
        1. notion image
      1. 采用Jetson TX2进行数据处理和帧间运动目标检测。实物图如下
        1. notion image
      1. 系统整体布局
        1. 我们将realsense双目相机部署在图示中,通过Jetson TX2接收相机数据并处理,并通过HDMI显示器显示数据。如图:
          notion image
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