Вопрос или проблема
Мне нужно определить вращение кабеля (градус) вокруг оси X с высокой точностью [0.2 (или более) градуса].
Подробное описание:
- У меня есть кабель, который установлен в своем исходном состоянии.
- Система повернула кабель вокруг оси X.
- Я хочу знать, на сколько градусов кабель был повернут от своего исходного состояния.
Пример:
Есть следующие изображения для конкретного кабеля в разных положениях (углах) [0, 0.4, 0.6, 0.8]:
1)
2)
3)
4)
[Первое изображение показывает исходное состояние кабеля; следующие три изображения показывают 0.4, 0.6 и 0.8 вращения от его исходного состояния соответственно].
Важные факты:
- Невозможно сделать фотографии в лучшем разрешении.
- Невозможно сделать фотографии с лучшим контрастом.
- Кабели могут различаться (различные позиции светодиодных лент на кабеле).
Можно ли решить эту задачу с помощью компьютерного зрения, нейронных сетей или других методов/техник?
Ответ:
Поскольку разницу не видно невооруженным глазом, вам, возможно, придется попытаться обучить алгоритм различать её.
Вы можете попробовать два подхода:
-
Обучить 1 модель на каждый кабель, определяя исходное состояние неявно
-
Обучить модель с использованием тройной потери для определения якоря в исходном состоянии.
Наблюдение:
Я настоятельно рекомендую хранить изображения в виде оригинальных файлов или использовать сжатие без потерь для такого рода обработки изображений, так как это поможет избежать добавления артефактов, которые уменьшат вашу точность. Если ваша система сбора данных не может справиться с нагрузкой по передаче оригинальных изображений, я рекомендую использовать PNG или jpeg2000 (используется NASA для сжатия изображений, намного эффективнее, а используемая трансформация служит основой для множества алгоритмов обнаружения объектов)
Ответ или решение
Ответ:
Для эффективного измерения угла поворота кабеля вокруг оси x с высокой точностью (0.2 градуса или больше) может быть использовано несколько подходов. Поскольку визуальные различия между изображениями могут быть недостаточно заметны для человеческого глаза, необходимо применять методы компьютерного зрения и машинного обучения. Вот несколько рекомендаций по решению этой задачи:
Подходы:
-
Обучение одной модели для каждого кабеля с неявным определением исходного состояния:
- Суть этого метода заключается в том, чтобы создать отдельную модель для каждого типа кабеля, используемого в исследованиях. Модель будет обучена на изображениях, где исходное состояние кабеля будет представлено как точка отсчета. Так как различные кабели могут иметь разные паттерны, важно, чтобы каждая модель учитывала уникальные особенности конкретного кабеля.
- Для получения данных можно использовать изображения различного качества. Однако крайне важно сохранять изображения в высоком разрешении и без потерь, чтобы избежать артефактов, которые могут исказить данные.
-
Обучение модели с использованием трёхпотерейной функции:
- Этот подход подразумевает использование метода, при котором изображение исходного состояния кабеля (якорь) будет сравниваться с изображениями с различными углами поворота. Модель будет стремиться минимизировать расстояние в векторном пространстве между изображением исходного состояния и конкретным изображением, а также максимизировать расстояние между подобиями различных углов.
- Это особенно полезно для получения более точного измерения угла поворота даже в условиях низкого контраста и разрешения.
Важные замечания:
-
Изображения: Рекомендуется сохранять изображения в формате без потерь, например, PNG или JPEG2000, чтобы исключить потенциальные артефакты, которые могут повлиять на точность алгоритма. Обработка изображений в виде необработанных файлов является наилучшей практикой, но если система захвата не может обеспечить такой режим, используйте упомянутое сжатие.
-
Обработка данных: Рассмотрите возможность использования библиотек компьютерного зрения (например, OpenCV) и фреймворков для глубокого обучения (например, TensorFlow или PyTorch) для создания и обучения моделей. Вам также потребуется собрать датасет с изображениями различных углов поворота для каждой модели.
-
Аугментация данных: Важным аспектом в обучении моделей будет также аугментация изображений, что поможет увеличить размер обучающего набора и улучшить устойчивость модели к различным условиям освещения и качеству изображений.
Заключение:
С учетом изложенного, проблема определения угла поворота кабеля может быть эффективно решена с помощью компьютерного зрения и нейронных сетей. Несмотря на ограниченности в качестве изображений и разнообразии кабелей, правильно подобранный подход к обучению моделей и обработке данных может привести к успешным результатам в обнаружении и точном измерении углов поворота.