Hallo,
vielleicht kann mir jemand weiterhelfen.
Ich suche einen Abstand-Sensor.
Der Sensor soll mir Abstände von Pflastersteinen zu einen Fahrzeug (Größe: Wie ein Rasenmäher-Robi) übermitteln.
Es geht darum die Fugen in den Pflastersteinen zu erkennen.
Der Abstand von den Pflastersteinen zum Fahrzeug beträgt ungefähr bis 3-6 Zentimeter Senkrecht.
Der Sensor soll eine Quer-Linie von zirka 3-5cm Scannen und etwa 30-50 Abstandwerte mitteilen.
Ich habe schon einiges probiert, leider nicht mit befriedigendem Erfolg.
z.B. Farbscanner: Leider zu langsam und zu ungenau bei dunklen Pflaster. Kein eindeutiger Vektor.
z.B. Ultraschall: Leider keine eindeutige Punktzuordnung. Kein eindeutiger Vektor.
z.B. Kamera(Bildverarbeitung): Leider keine eindeutige Zuordnung bei dunklen oder defusen Bild. Kein eindeutiger Vektor.
Inzwischen bin ich bei einem Abstand-Laser gelandet, habe aber noch kein passendes Modul gefunden.
Ideal wäre ein Lidar mit einen Scan-Winkel von zirka 45° und einen Abstand von 0-50mm mit einer Auflösung im Millimeterbereich.
Wichtig vielleicht noch: Das Modul sollte auch draußen arbeiten, also Sonnenlicht sollte kein Einfluss haben.
Ganz schön anspruchsvoll, oder? Aber vielleicht hat ja jemand eine Idee oder Tipp. Wäre sehr dankbar.
Der Abstand von den Pflastersteinen zum Fahrzeug beträgt ungefähr bis
3-6 Zentimeter Senkrecht.
Der Sensor soll eine Quer-Linie von zirka 3-5cm Scannen und etwa 30-50
Abstandwerte mitteilen.
Gibt's dazu ein Bild? Prosa ist manchmal nicht wirklich aussagekräftig.
Vergiss es, vergiss es, er will mit Dreck VERFÜLLTE ehemalige Fugen zwischen dreckigen (mit Flechten bewachsenen) Pflastersteinen erkennen, das geht weder mit Distanzmessung noch mit Bildauswertung sondern einfach gar nicht da Glaskugeln noch nicht mit USB Anschluss hergestellt werden und ihm ein XRay Scatter zu teuer ist.
Typische Frage von ich mach mir ein Problem weil ich schon vorher in den Gedankenwegen falsch abgebogen bin.
Ich ging davon aus dass die Abstaende der verschiedenene Pflastersteine nacheinander gemessen werden sollen.
Aber da muss sich der TO wohl nochmal auessern und die Aufgabe etwas praezisieren.
Ich ging davon aus, dass die Abstaende der verschiedenene Pflastersteine nacheinander gemessen werden sollen.
Aber da muss sich der TO wohl nochmal auessern und die Aufgabe etwas praezisieren.
Hallo Gemeinde,
bis dahin vielen Dank für die Teilnahme und Antworten.
@laberkopp: Warum so negative? Die Aufgabe eines Ingenieurs ist es doch auch herauszufinden, wenn es nicht geht. Das geht aber erst, wenn mans mal gemacht hat.
Das mit der Mechanik ist vielleicht nicht der richtige weg. Es würde meine feinmechanischen Möglichkeiten überfordern. Trotzdem Danke für den Gedanken.
Der GP2Y0A51SK0F ist interessant, allerdings bin ich mir nicht sicher ob Sonnenlicht den nicht beeinflusst. Außerdem brauche ich zirka 50 Punkte in einer Reihe quer zur Fahrtrichtung, damit ich die Steinfuge finde. Ist das Teil nicht ein Ein-Punkt-Sensor?
Aber es gibt doch bestimmt noch andere Vorschläge.
@bitverdreher: Gerne weitere Details, ist ja nur eine Idee und soll kein Patent oder Geld daraus werden.
Vorab: Ein Rasen-Robi fährt kreuz und quer über den Rasen und mäht. Wenn er irgendwo anstößt (oder Begrenzungsdraht oder GPS) nimmt er eine andere Richtung und weiter geht's.
Die Idee: So ein Fahrzeug wie der Rasen-Robi, nur nicht mit einen Messer sondern mit einen Laser, der entlang den Steinfugen das Unkraut in den Fugen wegbrennt. Voraussetzung: Das Ding muss die Fugen finden und möglichst genau darauf langfahren. Fahr-Begrenzung ist eine spätere Aufgabe.
Kann mir nicht vorstellen dass man mit etwas schlauer Bilderkennung die Fuge nicht identifizieren kann, vor allem wenn das ganze nur auf einem bestimmten Pflaster gehen muss. Wenn es der Unkrautvernichtung dient kann man ja z.B. nur nach "grün" filtern.
Davon abgesehen ist das mit dem Laser sicherheitstechnisch natürlich fraglich, aber das wird sicher noch weiter kommentiert werden ;)
damit ich die Steinfuge finde.
Ist das Teil nicht ein Ein-Punkt-Sensor?
Wenn Du die Fugen finden möchtest, dann geht das nicht mit einem Abstands-Sensor. Das sollte besser mit einer optischen Erkennung (Auswertung) gehen. Bei Störungen durch Sonnenlicht vieleicht über UV Licht und Sensoren nachdenken.
z.B. Kamera(Bildverarbeitung): Leider keine eindeutige Zuordnung bei
dunklen oder defusen Bild. Kein eindeutiger Vektor.
Wie wärs denn mit Beleuchtung? Kamera ist sicher das universelle. Damit und deinem Laserschwert kann dann auch das freilebende Gänseblümchen gefällt werden.
erst mal vielen Dank für die gutgemeinten Ratschläge.
Und OK, Fotos sagen mehr aus, also hier einige.
Ein Foto von vielen Pflastersteinen mit Fugen die es zu erkennen sind.
Wie erwähnt, habe ich schon einiges probiert, auch Bilderkennung.
Aber Bilderkennung, oder besser Linienverfolgung, erfolgt mit Graustufen Bild.
Nicht ganz einfach bei dem Bild.
Das Fahrzeug kann bereits Linienverfolgung, auch hervorragend, wenn der Hintergrund hell und die Linie möglichst schwarz ist.
Aber bis jetzt reicht alles nicht um die Fugen im Steinbild zu erkennen.
Bilderkrennung mit Farbfilter.
Suche die Lichtwellenlänge, bei der der Kontrast der Fugen im Vergleich zu den Pflastersteinen am stärksten ist.
Die Wellenlänge benutzt Du zur Beleuchtung und zusätzlich noch eine Filterscheibe vor die Kameralinse, die nur diese Wellenlänge durchlässt.
Es kann sein, dass der Kontrast im nahen Infrarot besonders gut ist.
Der hohe Kontrast hilft der Bildauswertung zu verlässlichen Ergebnissen.
Wenn alles nass ist (Regenwetter), kann die Situation völlig anders sein.
Mit einem Lichtschnittsensor kann man die Fugen erkennen, der liefert ein 2D Profil. Es wird eine Laserlinie projiziert und im Kamerabild über Triangulation die Höhe berechnet. Kenne ich aus kommerziellen Produkten, die möchte man allerdings für ein Bastelprojekt nicht bezahlen...
Aber 3D Scanner mit Drehscheibe verwenden so etwas auch, da wird man auch DIY Projekte finden.
Zum Finden von Wildkraut gibt es KI die so etwas kann, aber das ist auch etwas anspruchsvoller.
Farbfilter habe ich auch schon drüber nachgedacht. Allerding: Andere Steine, andere Witterung, bedeutet neu justieren.
Vielleicht nicht das richtige.
Aber Lichtschnittsensor kannte ich noch nicht! Das kommt der Sache schon ziemlich nahe. Danke für den Profi-Tipp. Schau mir das mal genauer an. Vielleich finde ich auch eine einfache und Kostengünstige Methode. An das Prinzip mit Laserlinie / Kamera / Triangulation mit Hilfe von sinus/cos/tan Funktion bin ich noch nicht gekommen, aber, da war doch mal was....
Übrigens: KI scheidet aus, da nicht kontinuierlich Netzwerk zur Verfügung.
Danke.
Dann könntest Du doch auch versuchen, die Blumen direkt zu detektieren und zu lasern, oder soll zwingend die ganze Fuge gegrillt werden?
Im gewerblichen Bereich sind die autonomen Robbis bzw. die smarten Feldspritzen ja auch in der Lage, die guten von den Bösen Blumen zu unterschieden und mit entsprechenden Mitteln zu bearbeiten.
Ich glaube, neben Videoerkennung wird hier auch die IR-Signatur der Gewächse zur Entscheidungsfindung herangezogen.
Bilderkrennung mit Farbfilter.
Suche die Lichtwellenlänge, bei der der Kontrast der Fugen im Vergleich
zu den Pflastersteinen am stärksten ist.
Die Fugen entstehen aus dem gleichen Material, wie die Steine, falls du nicht auf vereinzelt vorhandenes Chlorophyll von Algen oder Einschwemmung von Fremdmaterial abzielst.
Fugen stellen primär einen Bruch der Textur der Betonfläche dar, d.h. ihrer Erscheinungsbild ist abhängig von der Beleuchtungsrichtung. Bei streifender Beleuchtung quer zu Fuge erscheint diese wegen des Schattenwurfes sehr dunkel, bei Beleuchtung in Längsrichtung wird eine Fuge gut ausgeleuchtet. Die Änderung der Verschattung der Fugen bei Umschaltung der Beleuchtungsrichtung kann die Bildauswertung nutzen.
Vielen Dank für die Kommentare und Anregungen.
Ich habe jetzt zwei Themen herausgenommen, die vielversprechend sind.
Zum einen die Triangulation zur Abstandserkennung, zum anderen, was mich sehr interessiert, die Verwendung von einem Raspberry Pi mit Kamera und eigener Auswertung mit Hilfe von OpenCV. Die Seite "Wie erkennt man Linien in OpenCV?" im StackOverflow enthält richtig gute Informationen.
Auch Google-Colab hört sich sehr interessant an und kannte ich noch nicht. Hat sich doch schon eine Menge getan seit dem ich raus bin.
Übrigens: KI scheidet aus, da nicht kontinuierlich Netzwerk zur
Verfügung.
Das geht auch lokal.
ST bietet für Mikrocontroller KI-Tooling an. Die rechnen die KI allerdings auf der CPU, d.h. die Netze sind eher klein bzw. die Framerate nicht so hoch. Es gibt aber auch größere CPUs, die eine NPU mit onboard haben, z.B. STM32MP257 mit 1,2TOPS Rechenleistung und es gibt für den Raspberry PI 5 verschiedene Hats mit der Hailo-8 NPU, die je nach Modell 13 oder 26TOPS hat.
Es gibt da aber noch viel mehr Möglichkeiten.
Interessant kann auch eine hyperspektrale Kamera sein. Eine normale Farbkamera hat ja wie das menschliche Auge nur 3 Wellenlängenbereiche für rot, grün und blau. Eine hyperspektrale Kamera hat bis 24 verschiedene Wellenlängenbereiche als 2D-Kamera oder bis zu 150 als Zeilenkamera. Damit kannst Du verschiedene Wellenlängen viel besser unterscheiden als jedes Auge es könnte.
Speziell in der Landwirtschaft ist das interessant. Verschiedene Pflanzen absorbieren verschiedene Wellenlängenbereiche, und damit kann man ziemlich genau den Zustand feststellen. Da sieht man genau, ob ein Moos noch lebt oder nicht.
Was es auch gibt, sind polarisationsempfindliche Kameras. Die haben keinen RGGB-Bayer-Farbfilter, sondern in einem 2*2 Raster Polarisationsfilter, die jeweils um 45° gedreht sind. Das ist jetzt für Dich nicht interessant, sei hier aber nur mal der Vollständigkeit halber genannt.
Solche Kameras werden gerne mit NVidia Jetson Boards gepaart, weil die ziemlich fette, CUDA-taugliche GPUs mit an Bord haben und trotzdem recht energieffizient sind. Selbst ein Pi5 kann da nicht mithalten.
