тобто кути повороту в системі координат, пов'язаної з камерою і виводимо результати в консоль (малюнок 24).
Малюнок 24 - Висновок результатів в консоль
У даному прикладі видно, що QR код повернений навколо трьох осей: на кут рівний 2 градуси навколо осі х, на 3 градуси - навколо осі у і на 5 градусів в картинній площині, тобто навколо осі z. У ході численних тестів програми встановлено, що відносна похибка вимірювання кутів повороту площини коду щодо камери становить 20%.
4. Застосування розробленого програмного забезпечення
Розроблене програмне забезпечення може бути застосоване для створення систем технічного зору, необхідного компонента для організації адаптивного управління. Ці системи володіють наступними ознаками:
) можливістю виділення суттєвої інформації з безлічі незалежних ознак;
) здатністю до навчання на прикладах і узагальнення цих знань з метою їх застосування в нових ситуаціях;
) можливістю відновлення подій по неповної інформації;
) здатністю визначати цілі і формулювати плани для досягнення цих цілей.
В основі технічного зору лежить аналітична формалізація, спрямована на вирішення конкретних завдань. У нашому випадку дані, отримані на виході програми, будуть використовуватися роботом для пошуку певних об'єктів. Маніпулятор робота буде позиціонуватися при захопленні об'єкту, маркованого QR кодом на основі інформації, зашифрованою в QR коді та інформації про просторової орієнтації площини QR коду.
Висновок
У ході виконання роботи був розроблений і програмно реалізований на мові C + + і за допомогою бібліотеки OpenCV алгоритм виявлення QR коду. На основі специфікації ISO / IEC 18004 Information technology - Automatic identification and data capture techniques - Bar code symbology - QR Code вивчений і програмно реалізований алгоритм розшифровки QR коду. Також був розроблений алгоритм визначення кутів зсуву QR коду на основі даних про координати ключових точок QR коду, отриманих при його розпізнаванні. Значення певних кутів є приблизними, можливі відхилення від дійсних значень у розмірі 20%, що встановлено експериментальним шляхом. Розроблене програмне забезпечення може бути використане для позиціонування маніпуляторів роботів у випадках, коли не потрібна висока точність.
Список використаних джерел
1. Детектування QR Code за допомогою засобів OpenCV [Електронний ресурс] - Режим доступу: # «justify">. Gary Bradski, Adrian Kaehler. Learning OpenCV.: Видавництво O'Reilly, 2008. - 577с.
. ISO / IEC 18004 Information technology - Automatic identification and data capture techniques - Bar code symbology - QR Code.- 122c.
4. ФРАЙД Дж. Сучасні датчики. Довідник.- М.: видавничий центр Техносфера, 2006 - 801 с.
. Назаров А.С. Фотограмметрія: навч. посібник для студентів вузів.- Мн.: ТетраСистемс, 2006. - 368 с.
. Форсайт Девід А. Комп'ютерне зір. Сучасний підхід.- М.: видавничий дім «Вільямс», 2004. - 928с.
