Effect of marker position and size on the registration accuracy of HoloLens in a non-clinical setting with implications for high-precision surgical tasks

Acknowledgments: We are grateful to Mike Whyment for the purchase of the holographic headset used in this study and to Rute Vieira and Fiona Saunders for their advice on statistics. We would also like to thank Denise Tosh and the Anatomy staff at the University of Aberdeen for their support. This research was funded by The Roland Sutton Academic Trust (RSAT 0053/R/17) and the University of Aberdeen (via an Elphinstone Scholarship, IKEC Award and Medical Sciences Honours project funding). Funding: This study was funded by The Roland Sutton Academic Trust (RSAT 0053/R/17) and the University of Aberdeen (via an Elphinstone Scholarship, IKEC Award and Medical Sciences Honours project funding).Peer reviewedPublisher PD

Desenvolvimento de algoritmo para remoção da distorção causada por lente olho de peixe/ Development of algorithm to remove distortion caused by fisheye lens

O Total Sky Imager é um equipamento que captura fotos do céu e, a partir do processamento das imagens e geralmente de redes neurais artificiais, faz previsões de curto prazo da radiação solar incidente na região. Como parte da proposta de criar um Sky Imager de baixo custo no IFPE Campus Pesqueira, foram realizados testes para aquisição das imagens através de uma lente olho de peixe acoplada a um smartphone. Contudo, essa lente introduz uma distorção indesejada na imagem adquirida, dificultando o aprendizado da rede neural artificial em etapas posteriores. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um algoritmo capaz de remover tal distorção, baseado na física óptica da lente olho de peixe e com a aplicação de ferramentas matemáticas da geometria espacial e trigonometria. Foram estudadas opções para o algoritmo e a implementação foi em Matlab, por uma questão de disponibilidade da ferramenta, mas a implementação poderia ter sido realizada em qualquer software que implemente operações trigonométricas básicas. No algoritmo desenvolvido, a imagem é expandida (esticada) sem perdas de informações. Como a imagem final tem mais pixels do que a original, esta imagem resultante do processo contém pixels sem informações, sem prejuízos para o processamento da imagem nas etapas posteriores. Em relação ao custo computacional, basta executar o algoritmo uma vez para que as informações da distorção de uma determinada lente sejam armazenadas. A partir deste ponto, uma tabela de mapeamento de pixels pode ser implementada (look-up table) de forma a permitir a implementação do algoritmo em qualquer sistema embarcado (incluindo smartphone). Conclui-se que, com o desenvolvimento do algoritmo, é viável remover a distorção da imagem introduzida pela lente olho de peixe no desenvolvimento do protótipo do Total Sky Imager de baixo custo

Development of a low-cost multi-camera star tracker for small satellites

This thesis presents a novel small satellite star tracker that uses an array of low-cost, off the shelf imaging sensors to achieve high accuracy attitude determination performance. The theoretical analysis of improvements in star detectability achieved by stacking images from multiple cameras is presented. An image processing algorithm is developed to combine images from multiple cameras with arbitrary focal lengths, principal point offsets, distortions, and misalignments. The star tracker also implements other algorithms including the region growing algorithm, the intensity weighted centroid algorithm, the geometric voting algorithm for star identification, and the singular value decomposition algorithm for attitude determination. A star tracker software simulator is used to test the algorithms by generating star images with sensor noises, lens defocusing, and lens distortion. A hardware prototype is being assembled for eventual night sky testing to verify simulated performance levels. Star tracker flight hardware is being developed in the Laboratory for Advanced Space Systems at Illinois (LASSI) at the University of Illinois at Urbana Champaign for future CubeSat missions

Superimposition of eye fundus images for longitudinal analysis from large public health databases

In this paper, a method is presented for superimposition (i.e. registration) of eye fundus images from persons with diabetes screened over many years for diabetic retinopathy. The method is fully automatic and robust to camera changes and colour variations across the images both in space and time. All the stages of the process are designed for longitudinal analysis of cohort public health databases where retinal examinations are made at approximately yearly intervals. The method relies on a model correcting two radial distortions and an affine transformation between pairs of images which is robustly fitted on salient points. Each stage involves linear estimators followed by non-linear optimisation. The model of image warping is also invertible for fast computation. The method has been validated (1) on a simulated montage and (2) on public health databases with 69 patients with high quality images (271 pairs acquired mostly with different types of camera and 268 pairs acquired mostly with the same type of camera) with success rates of 92% and 98%, and five patients (20 pairs) with low quality images with a success rate of 100%. Compared to two state-of-the-art methods, ours gives better results.Comment: This is an author-created, un-copyedited version of an article published in Biomedical Physics \& Engineering Express. IOP Publishing Ltd is not responsible for any errors or omissions in this version of the manuscript or any version derived from it. The Version of Record is available online at https://doi.org/10.1088/2057-1976/aa7d1

Sistema de vis?o de m?quina para detec??o e localiza??o autom?tica de pe?as utilizando raspberry pi

Na perspectiva da ind?stria 4.0, a tomada de decis?o est? cada vez mais descentralizada devido a inser??o de sistemas inteligentes no contexto industrial, que tornam vi?vel o desenvolvimento de linhas de produ??o mais flex?veis. Os sistemas de vis?o de m?quina (VM) s?o sistemas inteligentes compostos por c?meras, hardwares de processamento, perif?ricos de comunica??o e podem ser classificados como sensores de alto n?vel, dado que s?o capazes de extrair informa??es complexas de um determinado cen?rio. Quando associados a rob?tica, a VM e capaz de auxiliar na captura autom?tica de diferentes tipos de objetos por manipuladores rob?ticos, atividade conhecida como pickand place. Neste trabalho e implementado um sistema de VM dedicado a detec??o e localiza??o das coordenadas dos objetos cil?ndricos posicionadas aleatoriamente sobre uma plataforma, em seguida o sistema embarcado envia as coordenadas ao controlador de um bra?o rob?tico industrial. A c?mera utilizada est? disposta acima da plataforma e captura uma imagem da vista superior dos objetos, a partir desta imagem, os objetos s?o detectados e seus centroides s?o localizados. No ?mbito desta pesquisa, s?o utilizados apenas objetos cil?ndricos de mesmas dimens?es com cores distintas. A arquitetura do sistema de VM e baseada no uso de tecnologias acess?veis, por exemplo, os hardwares Raspberry Pi e PiCamera, assim como o framework OpenCV, que disponibiliza um conjunto de funcionalidades open source para o desenvolvimento de sistemas de Vis?o Computacional e Processamento Digital de Imagens. Distor??es inerentes ? a lente da c?mera digital foram corrigidas e a homografia entre o plano do rob? e o da imagem foi estabelecida aplicando o m?todo DLT (Direct Linear Transform). Foram testados seis m?todos de detec??o diferentes e seus resultados s?o analisados e comparados. Al?m disso, foram realizados testes de captura, repetibilidade do sistema e erro. Os resultados experimentais indicam que um manipulador rob?tico equipado com o sistema de detec??o e localiza??o proposto possui uma taxa de erro m?ximo na coordenada de 2,65mm que permite a captura autom?tica das pe?as-alvo, no entanto ao usar imagem do tipo ?RAW esse erro cai para 0,157 mm