Legosortiermaschine Bildverarbeitung

Dies ist ein Unterarikel von der Legoteil Zählmaschine, welcher die aktuellen Änderungen an dem Teilgebiet der Bildverarbeitung der Lego Sortiermaschine beschreibt.

Autor: Torben Müller

Anforderungen

Basiered auf einer Liste offener Punkte aus dem Vorsemester wurden für das Wintersemester 17/18 folgende Anforderungen festgelegt:

Spezifikations-ID	Anforderungs-ID	Anforderungstitel	Beschreibung der Spezifikation
0061	REQ10.2050	Bauteile	Basissatz wird unterstützt und alle entsprechenden Teile werden erkannt
0063	REQ10.2050	Bauteile	Vorsortierung via GUI
0060.1	REQ10.2050	Bauteile	Visuelle Anleitung erstellen
0120	REQ10.2250	Bildverarbeitung	Echtzeit mit Matlab/Simulink
0120.1	REQ10.2250	Bildverarbeitung	Echtzeit mit Matlab/Simulink. Teile werden erkannt und mit Seriennummer klassifiziert
0122	REQ10.2220	Bildverarbeitung	Geschwindingkeit erhöhen: Software analysieren und den Code beschleunigen z.B. Schleifen sparen, Variablen global speichern
0123	REQ10.2220	Bildverarbeitung	Prozentsatz der erkannten Teile errechnen
0124	REQ10.2220	Bildverarbeitung	Nicht erkannte Teile in der Position des nicht erkannten Teils anlernen
0141	REQ10.2300	Teileliste	Geeignetes Format für eine Fehlteilliste planen, also welche Informationen enthalten sein müssen um eine Neubeschaffung zu ermöglichen zb Seriennummer oder Onlinelink
0181	REQ10.2330	Teach-In	Sicherstellung der vorhanden GUI- und Datenbankfunktionen
0320	REQ10.3220	Ablagestruktur für Versionsverwaltung	Geeignete Struktur für SVN definieren und einrichten
0432.1	REQ10.3272	Nachhaltigkeit	SVN-Nachhaltigkeit

Tabelle 1: Anforderungen

GUI

Die Benutzeroberfläche für dieses Projekt wurde bereits von Vorsemestern erstellt und kann verwendet werden, um das Projekt zu steuern. In diesem Semester galt es, die vorhandenen Funktionen der GUI zu prüfen und eine neue Funktion der manuellen Vorsortierung zu implementieren

Sicherstellung vorhandener Funktionen

Für die Sicherstellung der vorhandenen GUI Funktionen wurde ein Test jedes Buttons innerhalb der Software durchgeführt und dokumentiert.

Abbildung 1: Hauptseite

Der Startbildschirm (1) führt zu den Bereichen Sortierung (2), Teach-In (3) und Baukasten bearbeiten (4).

Abbildung 2: Hilfetexte

Die Hilfeknöpfe blenden einen Hilfetext für den jeweiligen Programmteil ein und beenden öffnet ein Bestätigungsfenster, welches das Programm beendet oder das Fenster wieder schließt

Abbildung 3: Sortierung starten

In dem Teilbereich der Sortierung lässt sich eine Kasten-ID auswählen, wodurch eine Tabelle mit allen in diesem Kasten enthaltenen Teilen angezeigt wird. Dort lässt sich eine manuelle Vorsortierung der Teile eintragen, wie in dem Abschnitt Vorsortierung beschrieben. Zurück führt zu dem Startbildschirm (1) und Beenden öffnet das Bestätigungsfenster zum Beenden oder abbrechen

Abbildung 4: Kontrollbildschirm bei laufender Sortierung

Mit betätigen des Speichern Knopfes kommt man nach einem Fortschrittsbalken der Kamerakalibrierung zu einem Kontrollbildschirm, wo Echtzeitinformationen der Maschine angezeigt werden und die Maschine wird gestartet. Oben links wird das Kamerabild der Bildverarbeitung angezeigt und oben rechts ein Binärbild, welches bei der Bildverarbeitung aufgenommen wird. Unten links sieht man das Kamerabild der Seperierung und unten rechts das Binärbild aus der Seperierung. Mit Drücken der Escape-Taste wird die Maschine beendet und eine Inventurliste generiert, wo die Anzahlen der erkannten Teile angezeigt werden.

Abbildung 5: Teach In

In dem Bereich Teach-In kann in dem ersten Fenster eine Bauteile-ID eingegeben werden. Zurück kehrt zu dem Startbildschirm (1) zurück und Beenden führt zu dem Bestätigungsfenster. Mit Speichern & Weiter wird die Kamera der Bildverarbeitung angezeigt. Mit Enter wird ein Foto aufgenommen und mit Space wird dieses Foto in ein Binärbild umgewandelt und neu angezeigt. Erneutes Space speichert das Teil mit der eingegebenen Nummer in der Datenbank

Abbildung 6: Baukasten bearbeiten

Bei Baukasten bearbeiten lässt sich oben im Fenster mit dem Knopf Speichern & Weiter ein neuer Baukasten erzeugen. Danach kann mit Eingaben ändern die Kasten-ID und die Anzahl der Teile nachträglich angepasst werden. In der Tabelle darunter können Teile in diesen Kasten eintragen. Änderungen speichern speichert diese Änderungen an dem Kasten in der Datenbank. Unten links kann dann Wahlweise ein Bauteil aus dem Kasten, ein Teil komplett oder ein ganzer Kasten gelöscht werden. Auswahl anwenden führt dabei die jeweils gewählte Aktion aus.

Abbildung 7: Einzelnes Teil im Baukasten bearbeiten

Unten rechts lassen sich einzelne Bauteile in dem Kasten hinsichtlich ihrer Anzahl und Fachnummer in dem Kasten bearbeiten. Diese Änderungen werden jedoch mit dem Betätigen des Knopfes Änderungen speichern nicht in die Datenbank übernommen. Diese Funktion muss somit noch implementiert werden und ist damit nicht in Ordnung.

Manuelle Vorsortierung

In der Benutzeroberfläche der Sortierung (2.1) wird nach der Auswahl einer Kasten-ID eine Liste mit Teilen angezeigt, die in dem Kasten enthalten sind zusammen mit der vorgesehenen Anzahl des Teils in diesem Kasten. In der dritten Spalte sollte dann die Möglichkeit bestehen die Anzahl der Teile einzutragen, die bereits mit der Hand vorsortiert worden sind. Dazu muss im ersten Schritt der Data Array der Tabelle, welcher die Inhalte speichert um eine dritte Nullspalte erweitert werden. Dazu wird die Funktion horzcat verwendet, die zwei Arrays horizontal miteinander verbindet:

% Datei SortierStart.m
Nullreihe = cell(size(curs.Data,1),1);
Nullreihe(:,1) = {0};
handles.uitable1.Data = horzcat(curs.Data, Nullreihe);

global GUI_vorsortierteTeile
GUI_vorsortierteTeile = handles.uitable1.Data;

Der Inhalt der Tabelle wird zuletzt in eine globale Variable gespeichert, um bei der Erstellung der Inventurliste auf die Anzahl der vorgezählten Teile zugreifen zu können. Dabei wird auf die Anzahl der automatisch gezählten Teile, gespeichert in der vierten Spalte von InventurListeContent, die Anzahl der manuell gezählten Teile, gespeichert in der dritten Spalte von GUI_vorsortierteTeile, addiert und später ausgegeben:

% Datei InventurlistenTemplateMultiKaesten.m
InventurListeContent(2:end,4) = num2cell(cell2mat(InventurListeContent(2:end,4)) + cell2mat(GUI_vorsortierteTeile(:,3)));
...
xlswrite(InventurlisteName,InventurListeContent);

Für diese hinzugefügte Funktion wurde in der Anleitung für die Gesamtanlage der entsprechende Abschnitt bearbeitet: Wiki-Artikel

Software

Die Software der Bildverarbeitung wurde in diesem Semester nur in kleinen Teilen verändert. Die wichtigste Ergänzung ist eine Bewegungserkennung in der Bildverarbeitungsbox. Dieser Alorithmus steht fast ganz am Anfang der Datei AutomatischesZaehlen.m und funktioniert, indem zwei Bilder in einem Abstand von 0,1s aufgenommen werden. Diese Bilder werden in den Graubereich konvertiert von einander subtrahiert. In dem entstehenden Differenzbild wird das Maximum ermittelt und dieses dann mit einem Threshold verglichen. Dieser Vorgang wird solange wiederholt, bis das Maximum des Differenzbildes kleiner ist als das Threshold was bedeutet, dass das Teil ruht oder nur noch sehr langsam rutscht. Durch diesen Mechanismus können Aufnahmen verhindert werden, in denen das Bauteil auf Grund von Drehung oder Bewegung verbogen aussieht und deswegen nicht korrekt analysiert werden kann.

Echtzeit

Zum Testen der Echtzeit der Bildverarbeitung wurde ein Versuch entworfen. Dabei werden Teile wie im folgenden Bild direkt vor der Bildverarbeitungsbox auf das Förderband gelegt und zeitgleich eine Zeitmessung gestartet. Sobald ein Teil in die Bildverarbeitunngsbox gefallen ist, wird an die gleiche Stelle ein neues Teil gelegt, sodass fast permanent ein Teil in der Box liegt und die Pause zwischen den Teilen minimal ist.

Abbildung 8: Einlegestelle der Teile

Um die Ausgangssituation zu bewerten, wurde dieser Test mit verschiedenen Teilearten und -mengen ausgeführt.

Test	Anzahl Teile	Anzahl erkannt	Gesamtzeit [s]	Zeit pro Teil [s]	Erkennungsrate [%]	Teileart
1	15	10	43	2,86	66,6	gemischt
2	30	16	86	2,86	53,3	gemischt
3	20	15	60	3	75	klein
4	15	9	42	2,8	60	groß

Tabelle 2: Tests und Ergebnisse zur Echtzeit

Hier kann man erkennen, dass die Zeit pro Teil nur leichte Änderungen aufweist zwischen den unterschiedlichen Teilegruppen und dadurch festgestellt werden kann, dass die Echtzeit nicht stark von der Teileart beeinflusst wird.

In einem zweiten Testdurchgang wurde dann eine zufällige Teilegruppe verwendet und keine externe Zeitmessung mehr durchgeführt, sondern nur das Ergebnis des Matlab Profilers analysiert um verschiedene Methoden zur Erhöhung der Geschwindigkeit zu testen. Dieses Tool verfolgt zur Laufzeit des Programmes die Anzahl von Funktionsaufrufen und deren Ausführungsdauer. So wird für jede ausgeführte Programmzeile die Gesamtzeit gemessen, die diese Zeile beansprucht. Außerdem wird eine Übersicht erstellt mit den zeitaufwändigsten Zeilen und wie viel Zeit diese prozentual von der Gesamtzeit beansprucht haben.

Funktionsaufrufe: 267	Funktionsaufrufe: 404
Ausgangszustand: 0,13s pro Call	Erste Iteration: imshow verschoben -> wird nur auseführt wenn Teil auch ausgewertet wird Pause bei seriellen Befehlen entfernt Lightdelay um die Hälfte reduziert 0,082s pro Call
Funktionsaufrufe: 287	Funktionsaufrufe: 297
Zweite Iteration: 0,2s Pause für Bewegungserkennung innerhalb der Bildverarbeitungsbox hinzugefügt Funktion figure(HauptFigure) entfernt 0,12s pro Call	Dritte Iteration: Pause der Bewegungserkennung auf 0,1 reduziert 0,117s pro Call

Prozentsatz nicht erkannter Teile

In der Inventurliste soll zusammen mit den Anzahlen der einzelnen Teile auch eine Prozentzahl ausgegeben werden die angibt, wie viel Prozent der analysierten Teile nicht erkannt wurden. Der Array LegoTeile enthält die Anzahlen von allen Teilen zuzüglich der Anzahl der nicht erkannten Teile. Im nächsten Schritt müssen die einzelnen Mengen addiert werden um dann die Anzahl der nicht erkannten Teile in ein Verhältnis zu der Gesamtanzahl an analysierten Teilen setzen zu können. In der letzten Zeile wird die errechnete Zahl dann in die zweite Zeile unter der Inventurliste von Teilen in dem Kasten zusammen mit etwas Text ausgegeben ausgegeben

gesamtZahlTeile = sum(LegoTeile(:,2));
prozentsatzNichtErkannterTeile = LegoTeile(1,2)/gesamtZahlTeile;

InventurListeContent(end+2,3) = {['Nicht erkannte Teile: ' num2str(prozentsatzNichtErkannterTeile*100) '%']};

Teile

Themen, die direkt auf die Teile selbst bezogen sind, werden in diesem Abschnitt behandelt.

Erkennung der Basisteile

Erkennung verbessert

Es galt zu prüfen, ob jedes Teil aus dem Basisset von der Maschine erkannt werden kann. Dazu wurde eine Liste mit allen Teilen aus dem Basisset erstellt und um verschiedene Spalten erweitert:

Teile ID	Kasten ID	In Datenbank vorhanden	Wird erkannt	Muss manuell gezählt werden	Bemerkungen

Mit Hilfe der Teileübersicht des Kastens wurde jedes Teil rausgesucht, in die Bildverarbeitungsbox gelegt und entsprechend in die Tabelle eingetragen ob es erkannt wird und es gegebenenfalls Bemerkungen gibt.

Nach dem Bearbeiten aller Teile konnte man ein Muster feststellen, dass farbige Teile fast ausschließlich in Grautönen erkannt wurden und somit nicht ihrer Teile ID zugeordnet werden konnten. Dazu zählen die Farben rot, gelb, grün, blau und schwarz. Um dieses Problem zu beheben, war eine Neukalibrierung der Farbwerte nötig.

Die Farbbeurteilung geschieht in der Datei Farberkennung. Dort sind in dem Array Farbwerte für jede der möglichen 10 Legoteilfarben Werte hinterlegt, mit denen das aktuelle Bild verglichen wird.

Farbwerte=[   0.5133 0.4578 0.4033; %'weiss'          
              0.4857 0.4154 0.3289; %'beige'         
              0.4522 0.1456 0.1868; %'rot'           
              0.1400 0.2129 0.3308; %'blau'          
              0.5817 0.4393 0.2213; %'gelb'          
              0.1637 0.1761 0.1961; %'schwarz'       
              0.1703 0.2396 0.2240; %'gruen'         
              0.3318 0.2959 0.2705; %'hellbraun'          
              0.3221 0.3228 0.3230; %'hell-grau'        
              0.2256 0.2302 0.2370; %'dunkel-grau'     
              ];

Um nun aktuelle Farbwerte für jede Farbe zu erhalten und die vorhandenen damit zu überschreiben, wurden mehrere Teile jeder Farbe von der Bildverarbeitung analysiert und die berechneten Farbwerte wurden ausgelesen. Dies geschah, indem in der Datei Farbereknnung ein break point hinter der Zeile gesetzt wurde, die die Farbwerte für das aktuelle Teil berechnet. Diese Farbwerte wurden dann in eine Tabelle eingetragen und über drei verschiedene Teile gemittelt. So konnte ein möglichst passender Wert für die jeweilige Legoteilfarbe ermittelt werden.

weiß	R	G	B
	0,5153	0,4650	0,4136
	0,5092	0,4570	0,4020
	0,5155	0,4512	0,3944
	0,5133	0,4578	0,4033

Tabelle 3: Beispielwerte für weiß

Dieses Verfahren wurde für alle Farben wiederholt und die Ergebnisse wurden in der Tabelle festgehalten. Am Ende entstand ein neuer Array mit Farbwerten, welcher in der Datei Farberkennung die alten Vergleichswerte ersetzt und somit eine bessere Erkennung der Farben ermöglicht

Nun wurden die im ersten Durchgang nicht erkannten Teile erneut getestet. Bauteile, die trotzdem nicht erkannt werden konnten, wurde über die Teach-In Oberfläche in die Datenbank eingetragen und entsprechend in der Bemerkungsspalte der Teileliste vermerkt.

Layout einer Fehlteilliste

Um nach dem erfolgreichen Sortieren eines Kastens die Nachbestellung der fehlenden Teile zu vereinfachen, sollte ein Layout erstellt werden in dem die Fehlteile ausgegeben werden. Dieses Layout sollte die Teile übersichtlich mit allen wichtigen Informationen darstellen und eine Nachbestellung dieses Teils vereinfachen. Das folgende Layout orientiert sich an den üblichen Materiallisten der Hochschule, ist aber ergänzt um die Spalte Kastenbezeichnung, wo manuell die Nummer des Kastens eingetragen werden kann, die von der Hochschule auf den Kasten geklebt wurde. Die ersten drei Spalten sollen dann von der Software selbst ausgefüllt werden, sodass die generierte Liste dann verwendet werden kann, um den Nachbestellungsprozess zu dokumentieren und zu verwalten.

Abbildung 10: Leayout der Fehlteiliste

SVN

Die Ordnerstruktur im SVN wurde größtenteils von den Vorsemestern übernommen. In dem Bereich Dokumentation wurden einige Teilbeeiche hinzugefügt um neu entstandene Dokumente sinnvoll abzuspeichern.

Die Nachhaltigkeit des SVN Ordners wurde durch verschiedene Maßnamen verbessert:

• Entfernen ungenutzter Dateien
  • Im Ordner SRC wurden alte, ungenutzte Dateien entfernt
• Löschen temporärer Dateien wie Matlab .asv Dateien oder ~$ Dateien von Office Programmen
• Ignorierliste erweitert
  • .asv Dateien
  • Inventurliste.xls
• Umbenennungen
  • FARBERKENNUNG_V2 --> Farberkennung
  • createBinary_V3 --> createBinary

Dies ist ein Unterartikel von der Legoteil Zählmaschine, welcher den genauen Aufbau der Bildbearbeitung beschreibt.