tailieunhanh - Nhận dạng vị trí tải trên cầu trục container bằng camera

Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đề xuất một giải thuật xử lý ảnh để xác định độ dài dây của cầu trục container (khoảng cách từ hệ camera đến vị trí ngàm kẹp container) và góc lắc của ngàm kẹp container làm cơ sở cho việc thiết kế thuật toán điều khiển chống lắc cho cầu trục container. Giải thuật xử lý ảnh bao gồm các bước chính: chuyển đổi từ không gian màu BGR sang không gian màu HSV, nhị phân ảnh nhằm trích xuất vùng đối tượng đã được đánh dấu (marker). | JST Engineering and Technology for Sustainable Development Vol. 1 Issue 2 April 2021 065-071 Nhận dạng vị trí tải trên cầu trục container bằng camera Load Position Detection of Container Crane Using Camera Ngô Quang Hiếu Lê Văn Lẻ Nguyễn Hữu Quang Trương Quốc Bảo Nguyễn Hữu Cường Đại học Cần Thơ Cần Thơ Việt Nam Email nqhieu@ Tóm tắt Trong nghiên cứu này nhóm tác giả đề xuất một giải thuật xử lý ảnh để xác định độ dài dây của cầu trục container khoảng cách từ hệ camera đến vị trí ngàm kẹp container và góc lắc của ngàm kẹp container làm cơ sở cho việc thiết kế thuật toán điều khiển chống lắc cho cầu trục container. Giải thuật xử lý ảnh bao gồm các bước chính chuyển đổi từ không gian màu BGR sang không gian màu HSV nhị phân ảnh nhằm trích xuất vùng đối tượng đã được đánh dấu marker . Tiếp theo kỹ thuật dò biên Canny và xác định đường bao được áp dụng để xác định vị trí của các điểm được đánh dấu trên ngàm kẹp container. Cuối cùng tâm của các điểm đánh dấu được xác định và được sử dụng để tính toán khoảng cách từ hệ camera đến vị trí ngàm kẹp container. Độ chính xác của giải thuật xác định khoảng cách là 99 79 đáp ứng được yêu cầu đo đạc cho điều khiển. Từ khóa Xử lý ảnh độ dài dây cầu trục container điểm định vị góc lắc. Abstract In this study the authors proposed an image processing algorithm to detect measure the rope length of container crane distance from camera system to container spreader and sway angle of the spearder container . This measurement will be the main input to design the anti-sway control system for container cranes. The image processing algorithm includes the main steps converting from BGR color space to HSV color space then binary image is used to extract the marker area. Next the Canny boundary detection technique is applied to determine the boundary of the markers in the container spreader. The center location of each marker is determined and used to calculate the distance from the camera system to the container spreader is .