এটি একটি অত্যন্ত কঠিন সমস্যা। আমি এমন একটি দলের অংশ ছিল যা বেশ কয়েক বছর ধরে এটির উপরে কাজ করেছিল এবং দীর্ঘদিন ধরে এ জাতীয় অ্যাপ্লিকেশনগুলি বিকাশ ও সমর্থন করে আমি বলতে পারি যে দাঁত সনাক্তকরণ একটি বিশেষ জটিল সমস্যা এবং এটি প্রথম দেখার চেয়ে অনেক বেশি শক্ত।
ল্যাব অবস্থার অধীনে বা পরিচিত চিত্রগুলিতে একটি অ্যালগরিদমের কাজ করা একটি জিনিস; এমন একটি সিস্টেম বিকাশ করা যা "প্রাকৃতিক" চিত্রগুলির জন্য যথাযথ এবং শক্তিশালী, যেমন পার্কিংয়ে দেখা গাড়িগুলি সম্ভবত বেশ কয়েক বছর ধরে কাজ করার একটি টিমের প্রয়োজন হতে পারে। অ্যালগরিদম তৈরির মূল সমস্যাটি ছাড়াও অন্যান্য প্রকৌশল সমস্যা রয়েছে।
আপনার পরীক্ষা করা নমুনা কোডটি কোনও খারাপ শুরু নয়। আপনি যদি ডান্টের অন্ধকার ডান পাশের চারপাশে প্রান্তগুলি খুঁজে পান তবে আপনি একই প্রান্তের সাথে একই আলো থেকে একই কোণে চিহ্নিত একটি ভাল ভাল গাড়ীটির প্রান্ত মানচিত্রে ডিংয়ের সাথে গাড়ির প্রান্তের মানচিত্রটি তুলনা করতে পারেন। আলো নিয়ন্ত্রণ করা বেশ খানিকটা সহায়তা করবে।
বিবেচনা করতে সমস্যাগুলির মধ্যে নিম্নলিখিতগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে:
- আলোকসজ্জা (এটি প্রথমে মনে হয় তার চেয়ে অনেক বেশি কঠিন)
- একত্রিত বাইরের প্যানেলের প্রত্যাশিত 3D পৃষ্ঠ (যেমন সিএডি ডেটা থেকে)
- একটি দাঁত চিহ্নিতকরণের মানদণ্ড: ক্ষেত্র, গভীরতা, প্রোফাইল ইত্যাদি
- মিথ্যা নেতিবাচক এবং মিথ্যা ধনাত্মকতার জন্য মানদণ্ড
- গাড়ির মডেল (বা প্রজাপতি বিন্যাস) এর উপর ডেন্ট ডেটা এবং / অথবা মানচিত্রের ডেন্টগুলি সংরক্ষণ করার অর্থ
- "সত্য" ডেন্ট বৈশিষ্ট্যগুলি পরিমাপ করার পদ্ধতি এবং ডিভাইস: গভীরতা, ক্ষেত্র ইত্যাদি measure
- যানবাহনের এলোমেলো নমুনা থেকে ডেন্টের বিস্তৃত ডাটাবেস
- বিভিন্ন পেইন্ট রঙ এবং সমাপ্তি সঙ্গে ডিল
১. আলো
যেমন মার্টিন বি উপরে সঠিকভাবে উল্লেখ করেছেন, সঠিক আলো এই সমস্যার জন্য গুরুত্বপূর্ণ। এমনকি ভাল কাঠামোগত আলো সহ, আপনাকে বৈশিষ্ট্য লাইনের নিকটে ছোট পেন্টগুলি, প্যানেলগুলির মধ্যে ফাঁক, হ্যান্ডলগুলি এবং আরও অনেকগুলি সনাক্ত করতে খুব অসুবিধা হতে চলেছে।
কাঠামোগত আলোর জন্য উইকিপিডিয়া এন্ট্রি কিছুটা পাতলা, তবে এটি নীতিটি বোঝার জন্য একটি সূচনা:
http://en.wikedia.org/wiki/Structured_light
ইন-ডিংস (ডেন্টস) এবং আউট ডিংস (পিম্পলস) সনাক্ত করতে হালকা ফিতে ব্যবহার করা যেতে পারে। একটি ডিং দেখতে আপনার হালকা উত্স এবং গাড়ির মধ্যে আপেক্ষিক গতি দরকার। হয় আলো + ক্যামেরা গাড়ীর সাথে আপেক্ষিকভাবে সরানো হয়, বা গাড়িটি আলো + ক্যামেরায় চলে যায়।
যদিও হালকা ফিতেটির প্রান্তে দেখা যায় ইন-ডিংস এবং আউট ডিংসগুলির বৈশিষ্ট্যযুক্ত উপস্থিতি রয়েছে তবে প্রদত্ত ডেন্টের সনাক্তকরণটি হালকা স্ট্রাইপের প্রস্থের তুলনায় ডেন্টের আকার এবং গভীরতার উপর নির্ভর করে। একটি গাড়ির বক্রতা জটিল, সুতরাং একটি ক্যামেরায় একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ হালকা স্ট্রাইপ উপস্থাপন করা বেশ কঠিন। গাড়ির দেহ জুড়ে যেমন হালকা স্ট্রাইপ সরানো হবে, বক্রতা এবং এমনকি আলোর স্ট্রাইপের তীব্রতাও পৃথক হবে।
একটি আংশিক সমাধান হ'ল এটি নিশ্চিত করা যে ক্যামেরা এবং হালকা স্ট্রাইপটি সর্বদা সামঞ্জস্যপূর্ণ কোণে তলতলের অংশের স্বাভাবিক (3 ডি লম্ব) এর সাথে সম্পর্কিত হয়। অনুশীলনে একটি রোবট শরীরের পৃষ্ঠের তুলনায় সঠিকভাবে ক্যামেরাটি সরানো প্রয়োজন। রোবটটি সঠিকভাবে সরানোর জন্য গাড়ির বডিটির পোজ (অবস্থান এবং 3 ডি কোণ) সম্পর্কে জ্ঞান প্রয়োজন যা এটি নিজেই একটি বাজে সমস্যা।
মোটরগাড়ি অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য কোনও পরিদর্শন করার জন্য, আপনাকে পুরোপুরি আলোক নিয়ন্ত্রণ করতে হবে। এর অর্থ জ্ঞাত অবস্থানগুলিতে কেবল আপনার পছন্দের আলো স্থাপন করা নয়, অন্যান্য সমস্ত আলোও অবরুদ্ধ। এর অর্থ মোটামুটি বড় ঘের। যেহেতু গাড়ির প্যানেলগুলি বাইরের দিকে বাঁকানো (প্রায় একটি গোলাকার পৃষ্ঠের মতো), তারা চারপাশের উত্স থেকে আলো প্রতিফলিত করবে। এই সমস্যাটি ব্যাপকভাবে সরল করতে আপনি কালো মখমল দিয়ে কাটা একটি ঘেরের মধ্যে একটি উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি ফ্লোরসেন্ট বার ব্যবহার করতে পারেন। বেশিরভাগ ক্ষেত্রে পরিদর্শন অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য এর মতো চূড়ান্ত দিকে যাওয়া প্রয়োজন।
2. 3 ডি পৃষ্ঠ
একটি গাড়ির বাইরের পৃষ্ঠ জটিল বাঁক দ্বারা গঠিত। সন্দেহজনক স্পটটি একটি ডিং কিনা তা জানতে, আপনাকে সেই স্পটটি গাড়ির পরিচিত বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে তুলনা করতে হবে। এর অর্থ আপনার একটি ক্যামেরা থেকে একটি নির্দিষ্ট কোণে দেখা একটি 3D মডেলের সাথে 2D চিত্রের মিল করতে হবে। এটি কোনও সমস্যা দ্রুত সমাধান করা হয় না এবং কিছু সংস্থাগুলি এতে বিশেষীকরণ করে এমনটি করা যথেষ্ট পক্ষে কঠিন।
৩. ত্রুটিযুক্ত বৈশিষ্ট্য
একাডেমিক গবেষণা বা ল্যাব পরীক্ষার জন্য এটি একটি অ্যালগরিদম বিকাশ করার পক্ষে যথেষ্ট হতে পারে যা বিদ্যমান পদ্ধতিতে প্রতিশ্রুতি দেয় বা উন্নত করে। প্রকৃত বাণিজ্যিক বা শিল্প ব্যবহারের জন্য এই সমস্যাটিকে সঠিকভাবে সমাধান করার জন্য, আপনি যে আকারের ডিেন্টগুলি সনাক্ত করতে চান তার জন্য আপনার একটি অত্যন্ত বিশদ বিবরণ প্রয়োজন।
যখন আমরা এই সমস্যাটি মোকাবিলা করেছি, সেখানে কোনও যৌক্তিক শিল্প বা জাতীয় মানক ছিল না (ডেন্টি ডিফোর্ডেশন) for এটি হ'ল তার অঞ্চল, গভীরতা এবং আকারের সাহায্যে ছিদ্রকে চিহ্নিত করার জন্য কোনও সম্মত কৌশল নেই। আমাদের সবেমাত্র এমন নমুনা ছিল যা শিল্প বিশেষজ্ঞরা সম্মত হন যে খারাপ, খুব খারাপ নয় এবং তীব্রতার দিক থেকে প্রান্তিক। একটি ডিং এর "গভীরতা" সংজ্ঞায়িত করাও মুশকিল, যেহেতু একটি ডিং একটি 3 ডি ইনডেন্টেশন (সাধারণত) 3 ডি পৃষ্ঠের বাইরের দিকে বাঁকানো।
বড় ডিঙগুলি সনাক্ত করা সহজ, তবে সেগুলিও কম সাধারণ। একজন অভিজ্ঞ অটো কর্মী একটি প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত পর্যবেক্ষকের চেয়ে অনেক বেশি দ্রুত - একটি গাড়ি বডি স্ক্যান করতে পারেন এবং দ্রুত আপনার গোলাপী আঙুলের আকারে অগভীর ডিংস খুঁজে পান find একটি স্বয়ংক্রিয় সিস্টেমের ব্যয়টিকে ন্যায়সঙ্গত করতে আপনাকে অভিজ্ঞ অভিজ্ঞ দর্শকের দক্ষতার সাথে মিল রাখতে হবে।
৪. ত্রুটি সনাক্তকরণের মানদণ্ডের
প্রথমদিকে আপনাকে গ্রহণযোগ্য মিথ্যা নেতিবাচক এবং মিথ্যা ধনাত্মক মানদণ্ড নির্ধারণ করা উচিত। এমনকি আপনি যদি এই সমস্যাটিকে কেবল গবেষণা ও উন্নয়ন প্রকল্প হিসাবে অধ্যয়ন করেন এবং কোনও পণ্য বিকাশের উদ্দেশ্যে না করেন তবে আপনার সনাক্তকরণের মানদণ্ডটি সংজ্ঞায়নের চেষ্টা করুন।
মিথ্যা নেতিবাচক: ডেন্ট উপস্থিত, কিন্তু মিথ্যা ধনাত্মক সনাক্ত করা হয়নি: নিরবচ্ছিন্ন অঞ্চলটি একটি ডেন্ট হিসাবে চিহ্নিত identified
সাধারণত একটি ট্রেডঅফ থাকে: সংবেদনশীলতা বাড়ান এবং আপনি আরও ডিংস খুঁজে পাবেন (মিথ্যা নেতিবাচক হ্রাস), তবে আপনি সেখানে আরও ডিংস পাবেন যা সেখানে নেই (মিথ্যা ধনাত্মক বৃদ্ধি)। নিজেকে বোঝানো বেশ সহজ যে কোনও অ্যালগরিদম তার চেয়ে ভাল সম্পাদন করে: আমাদের প্রাকৃতিক পক্ষপাত হ'ল অ্যালগরিদমের দ্বারা সনাক্ত হওয়া ত্রুটিগুলি লক্ষ্য করে এবং এটি সনাক্ত না করে সেগুলি ব্যাখ্যা করে। অন্ধ, স্বয়ংক্রিয় পরীক্ষা করানো। যদি সম্ভব হয় তবে অন্য কাউকে ডিঙগুলি পরিমাপ করুন এবং তীব্রতা নির্ধারণ করুন যাতে প্রকৃত পরিমাপ কী তা আপনি জানেন না।
৫. ডেটা সংরক্ষণ করুন এবং / বা এটি মানচিত্র করুন
একটি ছিদ্র তার তীব্রতা এবং গাড়ির বডিতে এর অবস্থান দ্বারা চিহ্নিত করা হয়। এর অবস্থানটি জানতে, আপনাকে অবশ্যই উপরে উল্লিখিত 2D-to-3D চিঠিপত্রের সমস্যাটি সমাধান করতে হবে।
6. ডেন্টগুলির "সত্য" আকৃতি নির্ধারণ করা
ডেন্টগুলি পরিমাপ করা শক্ত। একটি তীক্ষ্ণ দাঁত এবং একই পৃষ্ঠের ক্ষেত্রফল এবং গভীরতার একটি বৃত্তাকার ছিদ্র আলাদাভাবে উপস্থিত হবে। যান্ত্রিক উপায়ে তাঁবুগুলি পরিমাপ করার ফলে বিষয়গত বিচারের দিকে পরিচালিত হয় এবং গভীরতা মাপার, শাসকগণ ইত্যাদির ব্যবহার করাও বেশ ক্লান্তিহীন, যখন আপনাকে সম্ভবত আরও কিছু না হলেও কয়েক ডজন ব্যবস্থা করতে হবে।
উত্পাদনের জন্য যে কোনও ত্রুটি সনাক্তকরণ প্রকল্পটির সমাধান করার জন্য এটি ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের অন্যতম কঠিন সমস্যা: কোনওটি কীভাবে একটি ত্রুটি পরিমাপ করে এবং এর বৈশিষ্ট্য নির্ধারণ করে? যদি এটি করার জন্য কোনও মান থাকে তবে মানটি কি পরিদর্শন ব্যবস্থার ব্যবস্থাগুলির কোনও কিছুর সাথে ভালভাবে সম্পর্কযুক্ত? যদি পরিদর্শন সিস্টেমটি একটি ডিং না খুঁজে এটি "খুঁজে পাওয়া উচিত ছিল", কে দোষ দেবে?
এটি বলেছিল, যদি একটি তদন্ত সিস্টেম জ্ঞাত ত্রুটিগুলির নমুনার জন্য যথেষ্ট ভাল কাজ করে, তবে ব্যবহারকারীরা শেষ পর্যন্ত এটির উপর নির্ভর করতে পারে এবং ত্রুটি তীব্রতার সংজ্ঞা দেওয়ার জন্য সিস্টেমটি নিজেই মানক হয়ে ওঠে।
D. ডেন্টের বিস্তৃত ডাটাবেস আদর্শ
উত্পাদনকারীদের যানবাহনে বিভিন্ন স্থানে বিভিন্ন তীব্রতাগুলির ডেন্টের হাজার হাজার নমুনা চিত্র যদি আপনার কাছে না থাকে। যদি আপনি সমাবেশ প্রক্রিয়া চলাকালীন দুর্ঘটনার কারণে ডেন্টগুলি সন্ধান করতে আগ্রহী হন, তবে এই জাতীয় ডেটা সংগ্রহ করতে দীর্ঘ সময় নিতে পারে। সমাবেশ প্রক্রিয়া চলাকালীন ডেন্টগুলি সাধারণ নয়।
যদি আপনি কেবল দুর্ঘটনা বা পরিবেশগত ক্ষতির কারণে ডেন্টগুলি সন্ধান করতে আগ্রহী হন তবে এটি আলাদা বিষয়। একটি অটো সমাবেশ প্ল্যান্টের ভিতরে দুর্ঘটনাজনিত বাধাজনিত কারণে ডেন্টের ধরণগুলি পৃথক হবে।
৮. বিভিন্ন রঙের রঙের সাথে লেনদেন করা এ
কথা সত্য যে প্রান্ত ডিটেক্টরগুলি বিভিন্ন ধরণের বৈপরীত্যের চিত্রগুলির প্রান্তগুলি সনাক্ত করতে যথাযথভাবে দৃ rob় হতে পারে তবে এটি "বিপরীতে বিভিন্ন মাত্রা" বলতে কী বোঝায় তা হতাশাজনক হতে পারে যে বিভিন্ন গাড়িচালক রং এবং সমাপ্তির জন্য সত্যই কী বোঝায়? । একটি হালকা স্ট্রাইপ যা একটি চকচকে কালো গাড় দেখতে দুর্দান্ত দেখায় এটি পুরানো পেইন্টের সাথে একটি সাদা গাড়িতে খুব সহজেই সনাক্ত করা যায়।
বেশিরভাগ ক্যামেরার তুলনামূলকভাবে সীমিত গতিশীল পরিসীমা থাকে, তাই কালো চকচকে পৃষ্ঠ এবং সাদা নিস্তেজ পৃষ্ঠ উভয় জন্য ভাল বৈসাদৃশ্য অর্জন করা জটিল। এটি সম্ভবত সম্ভবত আপনাকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে আলোকের তীব্রতা নিয়ন্ত্রণ করতে হবে। এটাও খুব শক্ত।
