यह एक अत्यंत कठिन समस्या है। मैं उस टीम का हिस्सा था जिसने कई वर्षों तक इस पर काम किया, और लंबे समय तक इस तरह के अन्य अनुप्रयोगों को विकसित और समर्थन किया, मैं कह सकता हूं कि डेंट डिटेक्शन एक विशेष रूप से मुश्किल समस्या है, और पहले की तुलना में बहुत कठिन है।
प्रयोगशाला स्थितियों के तहत या ज्ञात छवियों पर एक एल्गोरिथ्म काम करना एक बात है; ऐसी प्रणाली विकसित करना जो "प्राकृतिक" छवियों के लिए सटीक और मजबूत हो, जैसे कि पार्किंग पर देखी गई कारों में कई वर्षों तक काम करने वाली टीम की आवश्यकता होती है। एल्गोरिथ्म बनाने की मुख्य समस्या के अलावा, कई अन्य इंजीनियरिंग कठिनाइयां हैं।
आपने जिस सैंपल कोड का परीक्षण किया है वह खराब शुरुआत नहीं है। यदि आप दांते के अंधेरे दाईं ओर किनारों को पा सकते हैं तो आप कार के किनारे के नक्शे की तुलना एक ही प्रकाश के साथ एक ही कोण से imaged एक ज्ञात अच्छी कार के किनारे के नक्शे के साथ कर सकते हैं। प्रकाश व्यवस्था को नियंत्रित करने में काफी मदद मिलेगी।
समस्याओं पर विचार करने के लिए निम्नलिखित शामिल हैं:
- प्रकाश व्यवस्था (पहले जितना प्रतीत होता है उससे कहीं अधिक कठिन)
- इकट्ठे बाहरी पैनल की अपेक्षित 3D सतह (जैसे CAD डेटा से)
- एक दांत की विशेषता मानदंड: क्षेत्र, गहराई, प्रोफ़ाइल, आदि।
- झूठी नकारात्मक और झूठी सकारात्मक के लिए मानदंड
- कार के एक मॉडल (या तितली लेआउट) पर डेंट डेटा और / या मैप डेंट को बचाने का मतलब
- "सही" दंत विशेषताओं को मापने के लिए पद्धति और उपकरण: गहराई, क्षेत्र, आदि।
- वाहनों के यादृच्छिक नमूने से डेंट का व्यापक डेटाबेस
- विभिन्न रंगों के रंगों और फिनिश के साथ काम करना
1. लाइटिंग
जैसा कि मार्टिन बी ने ठीक से ऊपर उल्लेख किया है, इस समस्या के लिए सही प्रकाश व्यवस्था महत्वपूर्ण है। यहां तक कि अच्छी संरचित प्रकाश व्यवस्था के साथ, आपको फीचर लाइनों, पैनल, हैंडल और इतने पर के बीच अंतराल के पास छोटे डेंट का पता लगाने में बहुत कठिनाई हो रही है।
संरचित प्रकाश व्यवस्था के लिए विकिपीडिया प्रविष्टि थोड़ी पतली है, लेकिन यह सिद्धांत को समझने के लिए एक शुरुआत है:
http://en.wikipedia.org/wiki/Structured_light
हल्की धारियों का उपयोग इन-डिंग्स (डेंट) और आउट-डिंग्स (पिम्पल्स) का पता लगाने के लिए किया जा सकता है। एक डिंग देखने के लिए, आपको प्रकाश स्रोत और कार के बीच सापेक्ष गति की आवश्यकता होगी। या तो प्रकाश + कैमरा कार के सापेक्ष एक साथ चलते हैं, या कार प्रकाश + कैमरा को पीछे ले जाती है।
हालाँकि, जब एक हल्की पट्टी के किनारे पर देखा जाता है, तो इन-डिंग्स और आउट-डिंग्स की विशेषता दिखाई देती है, लेकिन किसी दिए गए डेंट की पहचान प्रकाश पट्टी की चौड़ाई के सापेक्ष डेंट के आकार और गहराई पर निर्भर करती है। एक कार की वक्रता जटिल है, इसलिए एक कैमरा के लिए लगातार प्रकाश पट्टी पेश करना काफी मुश्किल है। जैसे-जैसे प्रकाश पट्टी कार के शरीर के पार जाती है, वक्रता और यहां तक कि प्रकाश पट्टी की तीव्रता अलग-अलग होती जाएगी।
एक आंशिक समाधान यह सुनिश्चित करना है कि सतह के हिस्से के सामान्य (3 डी लंबवत) के सापेक्ष एक सुसंगत कोण पर हमेशा कैमरा और प्रकाश पट्टी। व्यवहार में शरीर की सतह के सापेक्ष कैमरे को सही ढंग से स्थानांतरित करने के लिए एक रोबोट की आवश्यकता होगी। रोबोट को सही ढंग से ले जाने के लिए कार बॉडी के पोज़ (स्थिति और 3 डी कोण) के ज्ञान की आवश्यकता होती है, जो अपने आप में एक बुरा समस्या है।
मोटर वाहन अनुप्रयोगों के लिए किसी भी निरीक्षण के लिए, आपको पूरी तरह से प्रकाश व्यवस्था को नियंत्रित करने की आवश्यकता है। इसका मतलब है कि न केवल ज्ञात स्थानों पर अपनी पसंद की रोशनी रखना, बल्कि अन्य सभी प्रकाश को भी अवरुद्ध करना। इसका मतलब काफी बड़ा बाड़े होगा। चूंकि कार के पैनल बाहर की ओर घुमावदार होते हैं (लगभग एक गोलाकार सतह की तरह), वे चारों ओर के स्रोतों से प्रकाश को प्रतिबिंबित करेंगे। इस समस्या को बहुत सरल करने के लिए, आप काले मखमल से घिरे एक बाड़े के अंदर एक उच्च आवृत्ति के उत्कर्ष पट्टी का उपयोग कर सकते हैं। काफी बार निरीक्षण अनुप्रयोगों के लिए इस तरह चरम पर जाना आवश्यक है।
2. 3 डी सतह
एक कार की बाहरी सतह जटिल घटता से बना है। यह जानने के लिए कि क्या कोई संदिग्ध स्थान एक डिंग है, आपको उस स्थान की तुलना कार की ज्ञात विशेषताओं से करनी होगी। इसका मतलब है कि आपको कैमरे से 2 डी छवि को एक निश्चित कोण पर देखे जाने वाले 3D मॉडल से मेल खाना होगा। यह जल्दी से हल की गई समस्या नहीं है, और यह अच्छी तरह से करना मुश्किल है कि कुछ कंपनियां इसमें विशेषज्ञ हैं।
3. दोष लक्षण वर्णन
अकादमिक अनुसंधान या प्रयोगशाला परीक्षण के लिए यह एक एल्गोरिथ्म विकसित करने के लिए पर्याप्त हो सकता है जो मौजूदा पद्धति पर वादा या सुधार दिखाता है। वास्तविक वाणिज्यिक या औद्योगिक उपयोग के लिए इस समस्या को ठीक से हल करने के लिए, आपको उस आकार के डेंट के लिए एक विस्तृत विवरण की आवश्यकता होगी जिसका आप पता लगाना चाहते हैं।
जब हमने इस समस्या से निपटा, तो डेंट (3 डी विकृति) के लिए कोई उचित उद्योग या राष्ट्रीय मानक नहीं थे। यही है, अपने क्षेत्र, गहराई और आकार द्वारा एक दांत को चिह्नित करने के लिए कोई सहमत-तकनीक नहीं थी। हमारे पास सिर्फ नमूने थे कि उद्योग के विशेषज्ञ सहमत थे कि बुरा नहीं है, बहुत बुरा नहीं है, और गंभीरता के मामले में सीमांत है। एक डिंग की "गहराई" को परिभाषित करना मुश्किल है, भी, क्योंकि एक डिंग में एक 3 डी इंडेंटेशन है (आमतौर पर) एक 3 डी सतह से बाहर की ओर घुमावदार।
बड़े डंगों का पता लगाना आसान है, लेकिन वे भी कम सामान्य हैं। एक अनुभवी ऑटो कार्यकर्ता एक अप्रशिक्षित पर्यवेक्षक की तुलना में कार बॉडी को जल्दी से स्कैन कर सकता है - और उथली डंक को अपनी पिंकी उंगली के आकार को जल्दी से खोज सकता है। स्वचालित प्रणाली की लागत को उचित ठहराने के लिए, आपको एक अनुभवी पर्यवेक्षक की क्षमता का मिलान करना होगा।
4. त्रुटियों का पता लगाने के लिए मानदंड
प्रारंभिक पर आपको स्वीकार्य झूठी नकारात्मक और गलत सकारात्मकता के लिए मानदंड निर्धारित करना चाहिए। यहां तक कि अगर आप इस समस्या का अनुसंधान और विकास परियोजना के रूप में अध्ययन कर रहे हैं और उत्पाद विकसित करने का इरादा नहीं रखते हैं, तो अपने पहचान मानदंड को परिभाषित करने का प्रयास करें।
झूठी नकारात्मक: दंत वर्तमान, लेकिन गलत नहीं पता सकारात्मक: बेदाग क्षेत्र एक दंत चिकित्सा के रूप में पहचाना
आम तौर पर एक ट्रेडऑफ़ है: संवेदनशीलता में वृद्धि और आप अधिक नृत्य (झूठी नकारात्मक घटाएँ) पाएंगे, लेकिन आपको और भी ऐसे नृत्य मिलेंगे जो वहाँ नहीं हैं (झूठी सकारात्मक वृद्धि करें)। अपने आप को यह समझाना काफी आसान है कि एक एल्गोरिथ्म वास्तव में इससे बेहतर प्रदर्शन करता है: हमारे प्राकृतिक पूर्वाग्रह एल्गोरिदम द्वारा पाए गए दोषों को नोटिस करते हैं और उन लोगों को समझाते हैं जिन्हें यह पता नहीं चला है। अंधे, स्वचालित परीक्षणों का संचालन करें। यदि संभव हो, तो किसी और व्यक्ति को मापें और गंभीरता प्रदान करें ताकि आपको पता न चले कि सही माप क्या हैं।
5. डेटा सहेजें और / या इसे मैप
करें कार के शरीर पर एक दंत इसकी गंभीरता और इसके स्थान की विशेषता है। इसके स्थान को जानने के लिए, आपको ऊपर बताई गई 2D-to-3D पत्राचार समस्या को हल करना होगा।
6. डेंट्स के "सही" आकार को निर्धारित करना
डेंट्स को मापना मुश्किल है। एक ही सतह क्षेत्र और गहराई का एक तेज दंत और एक गोल दांत अलग दिखाई देगा। यांत्रिक तरीकों से डेंट को मापने से व्यक्तिपरक निर्णय होता है, और जब आप अधिक नहीं तो दर्जनों उपाय करने की संभावना होगी, जब आप गहराई गेज, शासक, आदि का उपयोग करने के लिए बहुत थकाऊ हैं।
यह विनिर्माण के लिए किसी भी दोष का पता लगाने की परियोजना के लिए कठिन इंजीनियरिंग समस्याओं में से एक है: एक दोष को कैसे मापता है और इसे कैसे चिह्नित करता है? यदि ऐसा करने के लिए एक मानक है, तो क्या मानक निरीक्षण प्रणाली के उपायों के लिए मानक को अच्छी तरह से सहसंबंधित करता है? अगर निरीक्षण प्रणाली को यह पता नहीं चलता है कि "ऐसा होना चाहिए", तो किसे दोष देना चाहिए?
उस ने कहा, यदि एक निरीक्षण प्रणाली ज्ञात दोषों के नमूने के लिए पर्याप्त रूप से काम करती है, तो उपयोगकर्ता अंततः इस पर भरोसा कर सकते हैं, और सिस्टम स्वयं ही दोष की गंभीरता को परिभाषित करने का मानक बन जाता है।
7. डेंट का व्यापक डेटाबेस
आदर्श रूप से आपके पास सैकड़ों होगा यदि मुश्किल निर्माताओं से वाहनों पर विभिन्न स्थानों पर विभिन्न गंभीरता के डेंट के हजारों नमूना चित्र नहीं हैं। यदि आप असेंबली प्रक्रिया के दौरान होने वाली दुर्घटनाओं के कारण डेंट खोजने में रुचि रखते हैं, तो उस तरह के डेटा को एकत्र करने में लंबा समय लग सकता है। असेंबली प्रक्रिया के दौरान होने वाले डेंट आम नहीं हैं।
यदि आप केवल दुर्घटनाओं या पर्यावरणीय क्षति के कारण डेंट खोजने में रुचि रखते हैं, तो यह एक अलग बात है। डेंट के प्रकार एक ऑटो विधानसभा संयंत्र के अंदर आकस्मिक धक्कों के कारण अलग होंगे।
8. अलग-अलग रंग के रंगों से निपटना
यह सच है कि इसके विपरीत स्तरों के अलग-अलग स्तरों की छवियों में किनारों का पता लगाने में किनारे डिटेक्टर काफी हद तक मजबूत हो सकते हैं, लेकिन यह देखने के लिए काफी निराशाजनक हो सकता है कि "अलग-अलग स्तरों के विपरीत" वास्तव में विभिन्न मोटर वाहन पेंट्स और फिनिश के लिए क्या मतलब है। । एक चमकदार पट्टी जो चमकदार काले रंग की कार पर बहुत अच्छी लगती है, वह पुरानी पेंट वाली सफेद कार पर शायद ही पहचानी जा सकती है।
अधिकांश कैमरों में अपेक्षाकृत सीमित गतिशील रेंज होती है, इसलिए काले चमकदार सतहों और सफेद सुस्त सतहों दोनों के लिए अच्छा विपरीत प्राप्त करना मुश्किल है। यह काफी संभावना है कि आपको प्रकाश की तीव्रता को स्वचालित रूप से नियंत्रित करना होगा। यह कठिन भी है।
