18. Практическая работа «Программирование робота с элементами машинного зрения»

Модуль: Системы восприятия в робототехнике

Тема урока: 18. Практическая работа «Программирование робота с элементами машинного зрения»

Цель урока: Сформировать практические навыки настройки и программирования робота с системой машинного зрения для идентификации и сортировки объектов.

Планируемые результаты:

Предметные:

• Знать принципы работы датчиков цвета и камер в робототехнике
• Понимать основы калибровки оптических систем
• Уметь программировать алгоритмы распознавания простых объектов
• Владеть навыками настройки робота для сортировки по цвету или форме

Метапредметные:

• Регулятивные УУД: умение настраивать параметры системы, отлаживать программу, контролировать результаты
• Познавательные УУД: понимание принципов обработки визуальной информации, анализ результатов распознавания
• Коммуникативные УУД: умение работать в команде, обсуждать и решать технические проблемы

Личностные:

• Развитие инженерного мышления
• Формирование внимательности и точности при работе с техническими системами
• Воспитание настойчивости при решении практических задач

Задачи урока:

1. Актуализировать знания о системах машинного зрения
2. Научить калибровать датчик цвета/камеру с учетом условий освещения
3. Сформировать навыки программирования алгоритмов распознавания объектов
4. Научить создавать программы для сортировки предметов по заданным признакам
5. Развить умение оптимизировать и отлаживать алгоритмы распознавания

Тип урока: Практическая работа

Учебно-методическое и материально-техническое обеспечение:

• Робототехнические наборы с контроллерами (по числу групп)
• Датчики цвета или камеры для роботов
• Объекты для сортировки разных цветов и форм (кубики, шары, цилиндры)
• Компьютеры с установленной средой программирования
• Инструкционные карты по настройке и калибровке датчиков
• Примеры программного кода для распознавания объектов
• Схема полигона для тестирования робота-сортировщика
• Лампы для создания различных условий освещения
• Измерительные инструменты (для измерения размеров объектов)

Образовательные технологии: Проектная деятельность, работа в малых группах, проблемное обучение, практико-ориентированное обучение

Межпредметные связи:

• Физика: калибровка оптической системы, учет условий освещения, оптические явления
• Математика: реализация алгоритмов обработки изображения, пороговые значения для распознавания
• Информатика: программирование, обработка данных, алгоритмы
• Технология: конструирование механизмов для сортировки

Таблица для записи результатов калибровки:

Влияние различного освещения:

// Функция определения цвета объекта
функция ОпределитьЦвет()
    // Получаем данные с датчика
    R = Датчик.КрасныйКомпонент()
    G = Датчик.ЗеленыйКомпонент()
    B = Датчик.СинийКомпонент()
    
    // Нормализация значений с учетом освещения
    коэффициент = ОпределитьКоэффициентОсвещения()
    R = R * коэффициент
    G = G * коэффициент
    B = B * коэффициент
    
    // Определение цвета по пороговым значениям
    если R > (G+B)*1.5 тогда
        вернуть "Красный"
    иначе_если B > (R+G)*1.5 тогда
        вернуть "Синий"
    иначе_если G > (R+B)*1.5 тогда
        вернуть "Зеленый"
    иначе_если (R+G) > B*2 И R > 100 И G > 100 тогда
        вернуть "Желтый"
    иначе_если (R+G+B) < 50 тогда
        вернуть "Черный"
    иначе_если (R+G+B) > 200 тогда
        вернуть "Белый"
    иначе
        вернуть "Неизвестный"
    конец_если
конец_функции

// Функция определения коэффициента освещения
функция ОпределитьКоэффициентОсвещения()
    // Измерение эталонной поверхности (белый лист)
    ИзмеритьЭталон()
    
    эталонная_сумма = ЭталонR + ЭталонG + ЭталонB
    
    если эталонная_сумма > 700 тогда
        вернуть 0.8  // яркий свет
    иначе_если эталонная_сумма < 500 тогда
        вернуть 1.3  // слабый свет
    иначе
        вернуть 1.0  // нормальное освещение
    конец_если
конец_функции

// Основная программа сортировки
процедура СортироватьОбъекты()
    пока Истина выполнять
        // Ожидаем появления объекта
        пока НЕ ДатчикРасстояния.ОбъектОбнаружен() выполнять
            ждать(10)
        конец_цикла
        
        // Измеряем цвет объекта
        цвет = ОпределитьЦвет()
        
        // Выводим информацию о распознанном цвете
        Дисплей.Вывод("Обнаружен: " + цвет)
        
        // Сортируем по цвету
        если цвет == "Красный" тогда
            ДоставитьВКонтейнер(1)
        иначе_если цвет == "Синий" тогда
            ДоставитьВКонтейнер(2)
        иначе_если цвет == "Зеленый" тогда
            ДоставитьВКонтейнер(3)
        иначе_если цвет == "Желтый" тогда
            ДоставитьВКонтейнер(4)
        иначе
            ДоставитьВКонтейнерНеизвестных()
        конец_если
        
        // Возврат в исходное положение
        ВернутьсяНаПозициюОжидания()
    конец_цикла
конец_процедуры

// Процедура доставки объекта в указанный контейнер
процедура ДоставитьВКонтейнер(номер_контейнера)
    // Подъем объекта
    Манипулятор.Опустить()
    Манипулятор.Захватить()
    Манипулятор.Поднять()
    
    // Перемещение к нужному контейнеру
    ПовернутьсяККонтейнеру(номер_контейнера)
    Двигаться(расстояние_до_контейнера)
    
    // Выгрузка объекта
    Манипулятор.Опустить()
    Манипулятор.Отпустить()
    Манипулятор.Поднять()
    
    // Подтверждение выполнения операции
    ЗвуковойСигнал()
конец_процедуры

Задача: Создать робота, который сортирует объекты по цвету (красный, синий, зеленый) и доставляет их в соответствующие контейнеры. Требования:

• Распознавать не менее трех разных цветов
• Стабильно работать при одинаковом освещении
• Сортировать минимум 5 объектов подряд без ошибок

Задача: Создать робота, который адаптируется к изменениям освещения и сортирует объекты по цвету. Требования:

• Распознавать не менее четырех разных цветов
• Адаптироваться к изменению условий освещения
• Использовать калибровку по эталонной поверхности
• Сигнализировать о неопределенности при низкой уверенности распознавания

Задача: Создать робота, который сортирует объекты по комбинации цвета и формы. Требования:

• Распознавать как цвет, так и форму объекта (используя дополнительные датчики)
• Реализовать двухуровневую сортировку (сначала по цвету, затем по форме)
• Создать статистику распознавания на дисплее робота

1. Подготовка эталонных образцов:

   • Подготовьте объекты всех цветов, которые требуется распознавать
   • Подготовьте белый лист бумаги для калибровки освещения

2. Базовая калибровка:

   • Разместите датчик на расстоянии 1-2 см от поверхности
   • Направьте датчик перпендикулярно поверхности
   • Измерьте показания для белого листа (эталон освещенности)

3. Измерение цветовых образцов:

   • Для каждого цвета произведите несколько измерений
   • Запишите средние значения RGB-компонентов
   • Вычислите стандартное отклонение для оценки стабильности

4. Определение пороговых значений:

   • На основе измерений определите диапазоны для каждого цвета
   • Задайте условия распознавания с запасом
   • Проверьте разделимость соседних цветов

5. Проверка калибровки:

   • Протестируйте на всех цветах несколько раз
   • Проверьте при разном положении объектов
   • При необходимости скорректируйте пороги

Конструкция робота (0-3 балла):

• Правильное расположение датчика цвета/камеры (0-1)
• Функциональность механизма сортировки (0-1)
• Устойчивость и надежность конструкции (0-1)

Калибровка датчика (0-5 баллов):

• Точность определения пороговых значений (0-2)
• Учет условий освещения (0-2)
• Документирование результатов калибровки (0-1)

Алгоритм распознавания (0-5 баллов):

• Корректность распознавания различных цветов (0-2)
• Устойчивость к изменениям условий (0-1)
• Обработка неопределенных случаев (0-1)
• Оптимизация кода (0-1)

Работа системы в целом (0-7 баллов):

• Точность сортировки (0-2)
• Скорость работы (0-1)
• Надежность работы (0-2)
• Работа при изменении условий освещения (0-1)
• Наглядность демонстрации (0-1)

Максимальный балл: 20 Шкала перевода в оценку:

• 18-20 баллов - “5”
• 14-17 баллов - “4”
• 10-13 баллов - “3”
• менее 10 баллов - “2”

Фамилия, имя: _________________________
Группа: _______

Что получилось лучше всего?
_________________________________________________
_________________________________________________

С какой проблемой было труднее всего справиться?
_________________________________________________
_________________________________________________

Что бы вы сделали по-другому, если бы начали сначала?
_________________________________________________
_________________________________________________

Моя оценка работы нашей группы (от 1 до 5): _______