Details

Данная работа посвящена разработке двух алгоритмов обработки видеоматериала для частичной автоматизации проверки оборудования после испытаний: для видеозаписей с вращением ротора ультразвукового пьезодвигателя необходимо определить скорость вращения, для видеозаписей с работой шторочного механизма - характер движения шторки. По ходу работы решались следующие задачи: 1. Выбор методов обработки видеоматериала после его визуального просмотра. 2. Отладка выбранных методов по результатам работы. 3. Фильтрация полученных результатов от выбросов и шумов. В связи с конструктивными особенностями исследуемых устройств в основе обоих алгоритмов лежит преобразование Хафа: для видеозаписей с пьезодвигателем преобразование Хафа для окружностей, для видеозаписей со шторным механизмом - преобразование Хафа для прямых линий. Для фильтрации шумов использовался упрощенный фильтр Калмана, который позволяет выбрать уровень доверия между модельными данными и данными полученными от сенсора. Работа алгоритмов обработки видеоматериала проверена на тестовом наборе видеозаписей, результаты визуализированы в удобной форме, а также показана точность вычислений.

This work is devoted to the development of two video processing algorithms for partial automation of equipment verification after testing: for videos with rotation of the rotor of an ultrasonic piezoelectric motor, it is necessary to determine the speed of rotation, for videos with the curtain mechanism, the nature of the movement of the curtain. In the course of work, the following tasks were solved: 1. The choice of methods for processing video after visual viewing. 2. Debugging the selected methods according to the results of the work. 3. Filtering the results from emissions and noise. In connection with the design features of the devices under study, both algorithms are based on the Hough transform: for videos with a piezoelectric motor, the Hough transform for circles, for videos with a curtain mechanism, the Hough transform for straight lines. To filter the noise, a simplified Kalman filter was used, which allows to choose the level of confidence between the model data and the data received from the sensor. The operation of video processing algorithms was tested on a test videos, the results are visualized in a convenient form, and the accuracy of calculations is also shown.

• Определение параметров механического движения по видеоматериалу
  • Введение
  • 1. Теоретическое обоснование выбранных методов обработки видеоматериала
  • 2. Алгоритмы определения параметров механического движения по видеоматериалу
  • 3. Результаты обработки видеоматериала
  • Заключение
  • Список использованных источников
  • Приложение 1. Примеры графиков с разным коэффициентом Калмана
  • Приложение 2. Примеры графиков с разным коэффициентом Калмана для видеозаписи с остановками шторки