Kompiuterinė erdvinė rega - tai erdvinės informacijos gavimas iš skaitmeninių vaizdų. Ši mokslo sritis yra ganėtinai nauja ir jos populiarumas auga. Kompiuterinė erdvinė rega naudojama robotikoje, pramonėje, buityje ir kitose srityse. Pagrindinis magistro darbo tikslas yra išanalizuoti ir palyginti erdvinio vaizdo algoritmus. Šiam tikslui pasiekti yra keliami šie uždaviniai: suklasifikuoti erdvinio vaizdo algoritmus, apžvelgti jų sudarymo metodus, sukurti erdvinio vaizdo algoritmų įvertinimo metodiką ir vadovaujantis ja įvertinti erdvinio vaizdo algoritmus. Vadovaujantis kitų autorių moksliniais darbais, erdvinės regos algoritmai, pagal jų veikimo principus buvo suklasifikuoti ir išskirti i dvi grupės: lokalinius ir globalius. Iš kiekvienos grupės buvo išskirti keli algoritmai, su kuriais ir buvo atliekamas tyrimas. Iš lokalinių buvo išrinktas bazinis lokalinis algoritmas su skirtingais matematiniais sprendimais, o iš globalių buvo paimtas dinaminis programavimas. Išvardintų algoritmų palyginimui buvo sukurta įvertinimo metodika. Pagrindiniai jos kriterijai yra koreliacijos koeficientas ir algoritmo atlikimo laikas. Visi išvardinti algoritmai buvo išbandyti vadovaujantis įvertinimo metodika. Remiantis bandymų rezultatais ir metodika buvo išrinkti geriausi rezultatai. Atliktų eksperimentinių tyrimų rezultatai parodo, kad išbandyti algoritmai nėra tobuli, bet ir jie tinka vartojimui, nors ir su tam tikrais apribojimais. Taip pat algoritmų netobulumas parodo, kad ne... [toliau žr. visą tekstą] / Computer stereo vision is a receiving of stereo information from digital images. This field of science is rather new and its popularity is increasing rapidly. Computer stereo vision is applied in robotics, manufacturing industry, everyday life and other spheres. The aim of the Thesis is to analyze and compare the stereo vision algorithms. In order to achieve the aim of the Research, the following tasks are determined: to classify the stereo vision algorithms, to study the methods of algorithm design, to create the method of assessment of stereo vision algorithms and to assess the stereo vision algorithms basing on the ground of this method. Basing on academic works of various authors, the stereo vision algorithms are classified and divided into two groups in accordance with the modes of their functioning: local and global algorithms. Several algorithms are chosen from each group. A based local algorithm with different mathematical solutions is chosen from the group of local algorithms, and the dynamic programming is chosen from the group of the global algorithms. The chosen algorithms are tested in the course of the Research. To compare the mentioned algorithms, the assessment method is prepared, the main criteria of which are the correlation index and the running time of algorithm. All abovementioned algorithms are tested by the means of the method of assessment. The best results are chosen basing on the method and results of the tests. The results of the conducted... [to full text]

In the industrial area, robots are an important part of the technological resources available to perform manipulation tasks in manufacturing, assembly, the transportation of dangerous waste, and a variety of applications. Specialized systems of computer vision have entered the market to solve problems that other technologies have been unable to address. This document analyzes a stereo vision system that is used to provide the center of mass of an object in three dimensions. This kind of application is mounted using two or more cameras that are aligned along the same axis and give the possibility to measure the depth of a point in the space. The stereoscopic system described, measures the position of an object using a combination between the 2D recognition, which implies the calculus of the coordinates of the center of mass and using moments, and the disparity that is found comparing two images: one of the right and one of the left. This converts the system into a 3D reality viewfinder, emulating the human eyes, which are capable of distinguishing depth with good precision.The proposed stereo vision system is integrated into a 5 degree of freedom pneumatic robot, which can be programmed using the GRAFCET method by means of commercial software. The cameras are mounted in the lateral plane of the robot to ensure that all the pieces in the robot's work area can be observed.For the implementation, an algorithm is developed for recognition and position measurement using open sources in C++. This ensures that the system can remain as open as possible once it is integrated with the robot. The validation of the work is accomplished by taking samples of the objects to be manipulated and generating robot's trajectories to see if the object can be manipulated by its end effector or not. The results show that is possible to manipulate pieces in a visually crowded space with acceptable precision. However, the precision reached does not allow the robot to perform tasks that require higher accuracy as the one is needed in manufacturing assembly process of little pieces or in welding applications. / En el área industrial los robots forman parte importante del recurso tecnológico disponible para tareas de manipulación en manufactura, ensamble, manejo de residuos peligrosos y aplicaciones varias. Los sistemas de visión computacional se han ingresado al mercado como soluciones a problemas que otros tipos de sensores y métodos no han podido solucionar. El presente trabajo analiza un sistema de visión estereoscópico aplicado a un robot. Este arreglo permite la medición de coordenadas del centro de un objeto en las tres dimensiones, de modo que, le da al robot la posibilidad de trabajar en el espacio y no solo en un plano. El sistema estereoscópico consiste en el uso de dos o más cámaras alineadas en alguno de sus ejes, mediante las cuales, es posible calcular la profundidad a la que se encuentran los objetos. En el presente, se mide la posición de un objeto haciendo una combinación entre el reconocimiento 2D y la medición de las coordenadas y de su centro calculadas usando momentos. En el sistema estereoscópico, se añade la medición de la última coordenada mediante el cálculo de la disparidad encontrada entre las imágenes de las cámaras inalámbricas izquierda y derecha, que convierte al sistema en un visor 3D de la realidad, emulando los ojos humanos capaces de distinguir profundidades con cierta precisión. El sistema de visión computacional propuesto es integrado a un robot neumático de 5 grados de libertad el cual puede ser programado desde la metodología GRAFCET mediante software de uso comercial. Las cámaras del sistema de visión están montadas en el plano lateral del robot de modo tal, que es posible visualizar las piezas que quedan dentro de su volumen de trabajo. En la implementación, se desarrolla un algoritmo de reconocimiento y medición de posición, haciendo uso de software libre en lenguaje C++. De modo que, en la integración con el robot, el sistema pueda ser lo más abierto posible. La validación del trabajo se logra tomando muestras de los objetos a ser manipulados y generando trayectorias para el robot, a fin de visualizar si la pieza pudo ser captada por su garra neumática o no. Los resultados muestran que es posible lograr la manipulación de piezas en un ambiente visualmente cargado y con una precisión aceptable. Sin embargo, se observa que la precisión no permite que el sistema pueda ser usado en aplicaciones donde se requiere precisión al nivel de los procesos de ensamblado de piezas pequeñas o de soldadura.

In the industrial area, robots are an important part of the technological resources available to perform manipulation tasks in manufacturing, assembly, the transportation of dangerous waste, and a variety of applications. Specialized systems of computer vision have entered the market to solve problems that other technologies have been unable to address. This document analyzes a stereo vision system that is used to provide the center of mass of an object in three dimensions. This kind of application is mounted using two or more cameras that are aligned along the same axis and give the possibility to measure the depth of a point in the space. The stereoscopic system described, measures the position of an object using a combination between the 2D recognition, which implies the calculus of the coordinates of the center of mass and using moments, and the disparity that is found comparing two images: one of the right and one of the left. This converts the system into a 3D reality viewfinder, emulating the human eyes, which are capable of distinguishing depth with good precision.The proposed stereo vision system is integrated into a 5 degree of freedom pneumatic robot, which can be programmed using the GRAFCET method by means of commercial software. The cameras are mounted in the lateral plane of the robot to ensure that all the pieces in the robot's work area can be observed.For the implementation, an algorithm is developed for recognition and position measurement using open sources in C++. This ensures that the system can remain as open as possible once it is integrated with the robot. The validation of the work is accomplished by taking samples of the objects to be manipulated and generating robot's trajectories to see if the object can be manipulated by its end effector or not. The results show that is possible to manipulate pieces in a visually crowded space with acceptable precision. However, the precision reached does not allow the robot to perform tasks that require higher accuracy as the one is needed in manufacturing assembly process of little pieces or in welding applications. / En el área industrial los robots forman parte importante del recurso tecnológico disponible para tareas de manipulación en manufactura, ensamble, manejo de residuos peligrosos y aplicaciones varias. Los sistemas de visión computacional se han ingresado al mercado como soluciones a problemas que otros tipos de sensores y métodos no han podido solucionar. El presente trabajo analiza un sistema de visión estereoscópico aplicado a un robot. Este arreglo permite la medición de coordenadas del centro de un objeto en las tres dimensiones, de modo que, le da al robot la posibilidad de trabajar en el espacio y no solo en un plano. El sistema estereoscópico consiste en el uso de dos o más cámaras alineadas en alguno de sus ejes, mediante las cuales, es posible calcular la profundidad a la que se encuentran los objetos. En el presente, se mide la posición de un objeto haciendo una combinación entre el reconocimiento 2D y la medición de las coordenadas y de su centro calculadas usando momentos. En el sistema estereoscópico, se añade la medición de la última coordenada mediante el cálculo de la disparidad encontrada entre las imágenes de las cámaras inalámbricas izquierda y derecha, que convierte al sistema en un visor 3D de la realidad, emulando los ojos humanos capaces de distinguir profundidades con cierta precisión. El sistema de visión computacional propuesto es integrado a un robot neumático de 5 grados de libertad el cual puede ser programado desde la metodología GRAFCET mediante software de uso comercial. Las cámaras del sistema de visión están montadas en el plano lateral del robot de modo tal, que es posible visualizar las piezas que quedan dentro de su volumen de trabajo. En la implementación, se desarrolla un algoritmo de reconocimiento y medición de posición, haciendo uso de software libre en lenguaje C++. De modo que, en la integración con el robot, el sistema pueda ser lo más abierto posible. La validación del trabajo se logra tomando muestras de los objetos a ser manipulados y generando trayectorias para el robot, a fin de visualizar si la pieza pudo ser captada por su garra neumática o no. Los resultados muestran que es posible lograr la manipulación de piezas en un ambiente visualmente cargado y con una precisión aceptable. Sin embargo, se observa que la precisión no permite que el sistema pueda ser usado en aplicaciones donde se requiere precisión al nivel de los procesos de ensamblado de piezas pequeñas o de soldadura.

In the industrial area, robots are an important part of the technological resources available to perform manipulation tasks in manufacturing, assembly, the transportation of dangerous waste, and a variety of applications. Specialized systems of computer vision have entered the market to solve problems that other technologies have been unable to address. This document analyzes a stereo vision system that is used to provide the center of mass of an object in three dimensions. This kind of application is mounted using two or more cameras that are aligned along the same axis and give the possibility to measure the depth of a point in the space. The stereoscopic system described, measures the position of an object using a combination between the 2D recognition, which implies the calculus of the coordinates of the center of mass and using moments, and the disparity that is found comparing two images: one of the right and one of the left. This converts the system into a 3D reality viewfinder, emulating the human eyes, which are capable of distinguishing depth with good precision.The proposed stereo vision system is integrated into a 5 degree of freedom pneumatic robot, which can be programmed using the GRAFCET method by means of commercial software. The cameras are mounted in the lateral plane of the robot to ensure that all the pieces in the robot's work area can be observed.For the implementation, an algorithm is developed for recognition and position measurement using open sources in C++. This ensures that the system can remain as open as possible once it is integrated with the robot. The validation of the work is accomplished by taking samples of the objects to be manipulated and generating robot's trajectories to see if the object can be manipulated by its end effector or not. The results show that is possible to manipulate pieces in a visually crowded space with acceptable precision. However, the precision reached does not allow the robot to perform tasks that require higher accuracy as the one is needed in manufacturing assembly process of little pieces or in welding applications. / En el área industrial los robots forman parte importante del recurso tecnológico disponible para tareas de manipulación en manufactura, ensamble, manejo de residuos peligrosos y aplicaciones varias. Los sistemas de visión computacional se han ingresado al mercado como soluciones a problemas que otros tipos de sensores y métodos no han podido solucionar. El presente trabajo analiza un sistema de visión estereoscópico aplicado a un robot. Este arreglo permite la medición de coordenadas del centro de un objeto en las tres dimensiones, de modo que, le da al robot la posibilidad de trabajar en el espacio y no solo en un plano. El sistema estereoscópico consiste en el uso de dos o más cámaras alineadas en alguno de sus ejes, mediante las cuales, es posible calcular la profundidad a la que se encuentran los objetos. En el presente, se mide la posición de un objeto haciendo una combinación entre el reconocimiento 2D y la medición de las coordenadas y de su centro calculadas usando momentos. En el sistema estereoscópico, se añade la medición de la última coordenada mediante el cálculo de la disparidad encontrada entre las imágenes de las cámaras inalámbricas izquierda y derecha, que convierte al sistema en un visor 3D de la realidad, emulando los ojos humanos capaces de distinguir profundidades con cierta precisión. El sistema de visión computacional propuesto es integrado a un robot neumático de 5 grados de libertad el cual puede ser programado desde la metodología GRAFCET mediante software de uso comercial. Las cámaras del sistema de visión están montadas en el plano lateral del robot de modo tal, que es posible visualizar las piezas que quedan dentro de su volumen de trabajo. En la implementación, se desarrolla un algoritmo de reconocimiento y medición de posición, haciendo uso de software libre en lenguaje C++. De modo que, en la integración con el robot, el sistema pueda ser lo más abierto posible. La validación del trabajo se logra tomando muestras de los objetos a ser manipulados y generando trayectorias para el robot, a fin de visualizar si la pieza pudo ser captada por su garra neumática o no. Los resultados muestran que es posible lograr la manipulación de piezas en un ambiente visualmente cargado y con una precisión aceptable. Sin embargo, se observa que la precisión no permite que el sistema pueda ser usado en aplicaciones donde se requiere precisión al nivel de los procesos de ensamblado de piezas pequeñas o de soldadura.

Three-dimensional information is often used in robotics and 3D-mapping. There exist several ways to obtain a three-dimensional map. However, the time of flight used in the laser scanners or the structured light utilized by Kinect-like sensors sometimes are not sufficient. In this thesis, we investigate two CNN based stereo matching methods for obtaining 3D-information from a grayscaled pair of rectified images.While the state-of-the-art stereo matching method utilize a Siamese architecture, in this project a two-channel and a two stream network are trained in an attempt to outperform the state-of-the-art. A set of experiments were performed to achieve optimal hyperparameters. By changing one parameter at the time, the networks with architectures mentioned above are trained. After a completed training the networks are evaluated with two criteria, the error rate, and the runtime.Due to time limitations, we were not able to find optimal learning parameters. However, by using settings from [17] we train a two-channel network that performed almost on the same level as the state-of-the-art. The error rate on the test data for our best architecture is 2.64% while the error rate for the state-of-the-art Siamese network is 2.62%. We were not able to achieve better performance than the state-of-the-art, but we believe that it is possible to reduce the error rate further. On the other hand, the state-of-the-art Siamese stereo matching network is more efficient and faster during the disparity estimation. Therefore, if the time efficiency is prioritized, the Siamese based network should be considered.