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 .
Čas veľmi rýchlo letí, pripomínam vám, kým prvá adventná sviečka zasvieti, že v Dome Svitania máme originálne vecičky, pre mamičky aj detičky. Krásny vianočný darček pre vás sa tu nachádza, poďte rýchlo, lebo čas sviatočný už prichádza.
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 článokLuna Oculus poskytuje cyklistom spätný priamy prenos s jednoduchým a nerušivým vizuálnym varovaním. Luna Systems, špecialista na bezpečnostné riešenia pre mikromobilitu poháňané umelou inteligenciou, s hrdosťou oznamuje spustenie crowdfundingovej kampane
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 článok