Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightElde edilen bulgular, önerilen sistemin düşük maliyetine rağmen milimetre altı tekrarlanabilirlik ile milimetre seviyesinde doğruluk sunduğunu ve statik ile düşük hızlı uygulamalar için endüstriyel hareket yakalama sistemlerine uygulanabilir bir alternatif oluşturduğunu göstermektedir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışmada, endüstri standardı kabul edilen yüksek maliyetli ticari sistemlere alternatif olarak, düşük maliyetli pasif işaretleyicili bir optik hareket yakalama sistemi geliştirilmiş ve deneysel olarak doğrulanmıştır Geliştirilen sistem, IR modunda çalışan çoklu IP kameralar, pasif yansıtıcı işaretleyiciler ve bilgisayarlı görü tabanlı görüntü işleme algoritmalarından oluşmaktadır. Kamera kalibrasyonu 0.02–0.04 piksel yeniden projeksiyon hatalarıyla tamamlanmış; işaretleyiciler alt piksel hassasiyetle tespit edilerek üç boyutlu konumları üçgenleme yöntemiyle hesaplanmıştır. Sistemi değerlendirmek amacıyla aralarında 10 cm mesafe bulunan dört pasif işaretleyici, bir platform üzerine yerleştirilmiştir. Platformun X, Y ve Z eksenleri boyunca sabit ve el ile hareket ettirilmesiyle deneyler gerçekleştirilmiştir. İşaretleyiciler arasındaki üç boyutlu mesafeler; RMSE, MAE, işaretli ortalama hata (bias) ve standart sapma metrikleri kullanılarak analiz edilmiştir. Statik durumda hesaplanan mesafelerin kareler arası standart sapması 0.086–0.204 mm aralığında kalmış; RMSE değerleri ise 0.222–3.360 mm arasında bulunmuştur. Hatanın baskın kaynağının ölçüm gürültüsü değil, işaretleyicilerin elle yerleştirilmesinden ve referans cihazın toleransından kaynaklanan sabit ofsetler olduğu belirlenmiştir. Elde edilen bulgular, önerilen sistemin düşük maliyetine rağmen milimetre altı tekrarlanabilirlik ile milimetre seviyesinde doğruluk sunduğunu ve statik ile düşük hızlı uygulamalar için endüstriyel hareket yakalama sistemlerine uygulanabilir bir alternatif oluşturduğunu göstermektedir.
Abstract
In this study, a low-cost passive marker-based optical motion capture system was developed and experimentally validated as an alternative to high-cost commercial systems that are widely regarded as the industry standard. The proposed system consists of multiple IP cameras operating in IR mode, passive reflective markers, and computer vision-based image processing algorithms. Camera calibration was completed with reprojection errors ranging from 0.02 to 0.04 pixels. The markers were detected with sub-pixel accuracy, and their three-dimensional positions were calculated using triangulation. To evaluate the system, four passive markers with 10 cm spacing were mounted on a platform. Experiments were conducted while the platform remained stationary and while it was moved by hand along the X, Y and Z axes. The three-dimensional distances between the markers were analysed using RMSE, MAE, signed mean error (bias), and standard deviation metrics. Under static conditions, the frame-to-frame standard deviation of the calculated distances ranged from 0.086 to 0.204 mm, while the RMSE values ranged from 0.222 to 3.360 mm. The dominant source of error was found to be fixed offsets caused by the manual placement of the markers and the tolerance of the reference measurement device, rather than measurement noise. The findings demonstrate that, despite its low cost, the proposed system provides sub-millimeter repeatability and millimeter-level accuracy, making it a feasible alternative to industrial motion capture systems for static and low-speed applications.