Цена электронного варианта: 378,3 руб.
Овсяницкая, Л.Ю. Машинное зрение в среде Lego Mindstorms EV3 с использованием камеры Pixy (CMUcam5) / Л.Ю. Овсяницкая, Д.Н. Овсяницкий, А.Д. Овсяницкий. – Электронная книга, 2016. – 168 с.
Книга распространяется только в электронном виде
Внимание! В электронном варианте файл для скачивания не доступен!
Скачать программу "Робот-счетовод"
Дорогие друзья! Книга посвящена машинному зрению, реализуемому в среде Lego Mindstorms EV3 с помощью камеры Pixy (CMUcam5) Image Sensor, которая разработана и выпускается компанией Charmed Labs в Техасе, США.
Камера Pixy (CMUcam5) отличается малыми размерами и весом, простотой в использовании и достаточно быстрой системой технического зрения, способной анализировать изображения до 50 раз в секунду! На момент выхода книги камера Pixy (CMUcam5) является единственной камерой, работающей в среде программирования Lego Mindstorms EV3.
Возможности среды Lego Mindstorms EV3 и камеры Pixy в плане реализации машинного зрения ниже возможностей текстовых языков программирования с подключенными библиотеками машинного зрения или среды LabView с модулями машинного зрения, которые позволяют реализовывать сложнейшие технические задачи выделения геометрических форм, определения объектов, заданных эталонами, проведения бесконтактных измерений, считывания и распознавания символьных изображений и многое другое.
Совместное использование среды Lego Mindstorms EV3 и камеры Pixy позволяет:
- обучать камеру определять и соотносить со словесными подписями семь отдельных цветов (красный, оранжевый, желтый, зеленый, голубой, синий, фиолетовый);
- обучать камеру определять и соотносить со словесными обозначениями сочетания находящихся рядом двух и более цветов. Это даёт возможность закодировать тысячи вариантов сочетаний цветов и соотносить их с определенными объектами;
- определять угол наклона предметов, содержащих сочетания цветов. Анализ угла наклона позволит определить не только положение в пространстве объектов или камеры и робота, но и ответить на вопрос, находятся ли предметы разных цветов в том порядке, в котором были представлены камере для обучения, поменялись местами или поставлены один над другим;
- определять размер цветного объекта относительно расстояния до камеры;
- определять центр цветного объекта относительно расположения камеры;
- определять количество объектов заданного цвета;
- реализовывать алгоритмы пропорционального управления для реализации слежения или следования за объектом или объектами и принятия решений в зависимости от результата;
- использовать встроенный алгоритм пропорционального интегрального дифференциального управления (ПИД-регулятор) для реализации следования роботом за объектом или следова
ния роботом вдоль цветной линии.
Полное название камеры – Pixy CMUcam5 Image Sensor – Датчик изображения Pixy CMUcam5. Работа с камерой в среде Lego Mindstorms EV3 напоминает работу со стандартными датчиками EV3 и не требует дополнительного программирования. Pixy (CMUcam5) представляет собой программируемый встроенный датчик компьютерного зрения.
В книге приведены примеры задач, которые позволяют роботу распознавать объекты и определять их свойства, следовать за ними, двигаться по линии на основании изображений, получаемых камерой, и многое другое.
Работа с камерой выгодно отличается простотой программной настройки, предусмотренными конструктивными элементами крепления камеры к деталям Лего, интуитивному интерфейсу управления камерой в дружественной среде программирования Lego Mindstorms EV3.
Таким образом, так же, как робот EV3, совместно со средой программирования Lego Mindstorms EV3, рассматриваются как первый шаг в изучении детьми робототехники, так и работа с камерой Pixy (CMUcam5) может быть рассмотрена как первый шаг в изучении машинного зрения.
В книге предложены задания для самостоятельной работы на основе разобранных примеров, приведены проекты различной сложности, которые могут служить для дальнейшего развития творческого потенциала детей.
Книга будет полезна педагогам начального, среднего, высшего и дополнительного образования, учащимся, студентам и всем, интересующимся вопросами машинного зрения в робототехнике.