Pripenjanje znane geometrije na varjenecPIŠKUR, JOŽICA (Avtor) Munih, Marko (Mentor) značilne točkestrojni vidkameraMOTOSensevarjenjerobotPri robotskem varjenju s sistemom MOTOSense sledimo 4 značilnim točkam laserske linije čelnega preseka. Uporabili smo čelni presek spoja valjastega varjenca s tipom utora V. Da lahko sledimo značilnim točkam linije, moramo razpoznati geometrijo utora, ki ima trapezno obliko. Z dosedanjim načinom razpoznave značilnih točk dobimo le zgornji dve točki. Ti točki dobimo z algoritmom odvoda po osi y in iskanjem najkrajših razdalj od središčnice do vsake točke linije. Pogosto je spoj varjenca tudi predhodno točkovno zvarjen in ima nedefinirano pripravo spoja zvara, kar otežuje razpoznavo značilnih točk. Ker želimo razpoznati vse značilne točke, smo razpoznavo in analizo naredili z algoritmom odvoda po osi x in diagonalnima filtroma ter algoritmom naleganja polinomov. Pri tem smo uporabili programske knjižnice, ki so podprte za programski jezik Python. S 1. algoritmom smo iskali prelome linije v želenem delu slike in jih preverjali z diagonalnima filtroma. Z 2. algoritmom smo spreminjajoče dele linije definirali z naleganjem polinomov 1. reda. Pri razpoznavi značilnih točk je bil uspešnejši 2. algoritem, saj je zagotavljal razpoznavo točk z manjšimi absolutnimi napakami. 2. algoritem je bil natančnejši in zanesljivejši od 1. algoritma in dosedanjega načina razpoznave. Pri 1. algoritmu so bile značilne točke zamaknjene navzdol oziroma navzgor. Kljub uspešni razpoznavi bi bilo treba 2. algoritem še nadgraditi in preskusiti na širši množici slik, da bi lahko zagotovili robustnost delovanja. Možnost izpopolnitve razpoznave značilnih točk se razbere tudi iz geometrijskih preslikav in poravnav oblik.20182018-03-14 11:17:59Magistrsko delo/naloga100193VisID: 40722sl