שילוב SOLIDWORKS ומדפסות תלת-ממד במערכי שיעור בתיכון דרכא ע"ש מנחם בגין

/0 תגובות/ב /על ידי

תיכון דרכא ע"ש מנחם בגין, גדרה, משלב תכנון ועיצוב מודלים וחלקים, עם הדפסה בתלת-ממד במגמת מערכות ייצור ממוחשבות. בעזרת תוכנת SOLIDWORKS לתכנון ועיצוב חלקים ומודלים ושימוש במדפסות תלת-ממד מקצועיות של חברות Formlabs, Markforged ו-Makerbot, התלמידים יכולים לייצר בקלות את החלקים הנדרשים להם בהדפסה בתלת-ממד ולהגיע בסופו של דבר למוצר שעליו הם "חלמו".

שחר עמי מזרחי, סמנכ"ל טכנולוגיה רשת דרכא, משתף:
רשת דרכא הינה רשת בתי ספר שהוקמה במטרה לחזק את בתי הספר בפריפריה הגאו-חברתית של מדינת ישראל, בדרכם להפוך לבתי הספר המובילים ביותר במדינה. אנו דוגלים במתן שיוויון הזדמנויות מלא לכל התלמידים, לא משנה מאיזה איזור גיאוגרפי של הארץ הם מגיעים.

רוחלה טל, מנהלת תיכון דרכא בגין וטובי אברהם, רכז הנתיב הטכנולוגי בתיכון זה, מוסיפים:
בית הספר מונה כ- 1,300 תלמידים, ב-41 כיתות. הייחודיות הבית סיפרית שלנו הינה בית ספר לאומנויות וחדשנות טכנולוגית כגון מערכות ייצור ממוחשבות, הנדסת מכונות ועיצוב.

התלמידים לומדים את כל הנושא של סטטיקה, בניית מכונות, חלקי מכונות, לומדים שרטוט ממוחשב בעזרת תוכנת SOLIDWORKS ובשילוב עם מדפסות תלת-ממד, הם בסופו של דבר יוצרים גם מגוון של פרויקטים.

מתן דלי, תלמיד י"ב במגמת מערכות ייצור ממוחשבות מספר:
אנחנו עושים כל מיני שירטוטים, שירטוט ידני, שרטוט במחשב, SOLIDCAM, לוגיקות, סטטיקה, חישובי חוזק ומאמצים. מאז שהתחלתי, שזאת תקופה אומנם קצרה אבל די ארוכה של 3 שנים, הצלחתי להבין שאני יכול לחשוב על משהו, ואז פשוט לייצר אותו.

>> למידע נוסף על מדפסות תלת-ממד מקצועיות והשימוש בהן לטובת הדפסת אבות טיפוס וחלקים

תיכון דרכא ע"ש מנחם בגין קיבל ממשרד החינוך 7 מליון שקלים ובעזרת רשת דרכא שחברה לתקציב של משרד החינוך, הצליחו לשלב בבית הספר מערכות טכנולוגיות מתקדמות שקיימות ומוכרות בעולמות ההיי-טק ובתעשייה – כגון תוכנת SOLIDWORKS – פתרונות תוכנה לתכנון מכני, אנאליזות וניהול מידע הנדסי, ומגוון של מדפסות תלת-ממד מובילות ומקצועיות של חברות formlabs, Markforged ו-Makerbot שעונות על צרכים רבים עבור התלמידים הצעירים והמורים במגמת מערכות ייצור ממוחשבות.

טובי אברהם, רכז הנתיב הטכנולוגי משתף:
לעיתים קרובות אנחנו צריכים לייצר חלקים ולכן התלמידים משרטטים את החלקים הללו בתוכנת SOLIDWORKS ולאחר מכן הם מייצרים את החלקים בעזרת מדפסות התלת-ממד. הם מגיעים בסופו של דבר למוצר שעליו הם "חלמו".

שחר מגן, תלמידת י"ב במגמת מערכות ייצור ממוחשבות, שיתפה בדוגמא של פרויקט משמעותי שהתלמידים ייצרו באמצעות שילוב מדפסות תלת-ממד – בשנה שעברה הקימו פרויקט של רחפן, כשהמטרה שלו הייתה לאתר רחפנים שעזה שולחת לעוטף עזה ולישראל ובעצם לנטרל אותם לפני שהם פוגעים בשדות.

>> ספרו לי על יישומים בהדפסה בתלת-ממד לתהליכי פיתוח, עיצוב וייצור מוצרים – הקליקו

בתי ספר תיכוניים משתמשים בהדפסה תלת-ממדית ללימודי מדעים, לפיתוח מחשבה יזמית וחדשנית, ללימודי העיצוב וגם כחלק מלימודי הטכנולוגיה המתקדמת והעתידית. הדפסה תלת-ממדית מפתחת את היצירתיות והיצרנות של התלמידים ומשדרת חדשנות בתהליכי הלמידה, תוך למידה חווייתית ומעשית והכרת מקצועות העתיד. תלמידי י"ב במגמת ייצור ממוחשבות משתפים מנקודת מבטם האישית:

מתן דלי (תלמיד י"ב, מגמת מערכות ייצור ממוחשבות):
היו בי חששות של "מה אני אעשה בעתיד?", פשוט ברגע שהגעתי למקצוע הזה, באמת התחלתי לראות שיפור, שכיף לי לבוא פתאום לבית הספר, כיף לי פתאום להתעניין.

שחר מגן (תלמידת י"ב, מגמת מערכות ייצור ממוחשבות) מוסיפה:
לעומת שיעורים עיוניים, זה מרגיש הרבה יותר פרקטי, דברים שכן יכינו אותי לעתיד.

>> ספרו לי עוד על פתרונות של הדפסה בתלת-ממד בתחום החינוך, מחקר ואקדמיה
 

שחר עמי מזרחי (סמנכ"ל טכנולוגיה רשת דרכא) ורוחלה טל (מנהלת תיכון דרכא בגין) מסכמים:
אנחנו בעצם מאפשרים לתלמידים שלנו לפתח חשיבה יצירתית, לעבוד בצוות, הם הופכים להיות מורים צעירים, הם מלמדים אחד את השני וזה משהו שכיף לראות. התלמיד הופך להיות הרבה יותר מחובר, הרבה יותר מעורב בתהליך הלמידה שלו, הוא לוקח אחריות על הלמידה.

אנו מאמינים ששימוש בטכנולוגיות מתקדמות, מפתח אצל התלמידים גם את היצירתיות, גם את החוש הטכני ואת האינטואיציה הטכנולוגית, ובעינינו זה העתיד של מדינת ישראל, שתלמידים יהיו הומניים, מדעיים ושיהיו פתוחים לטכנולוגיה. חינוך צריך להתקדם בקצב של טכנולוגיה, החלום שלנו הוא שהחינוך הטכנולוגי יתקדם באותו הקצב ואולי יותר.

לסיכום:

הדפסה תלת-ממדית הינה תחום מתפתח בעולם העסקי והמקצועי, כמו גם בתחום האקדמיה, המחקר, החינוך וההעשרה לילדים ובני נוער. צרו השראה בקרב התלמידים והסטודנטים שלכם עם טכנולוגיות מתקדמות, קלות לשימוש ולניהול. האיצו את תהליכי המחקר עם כלים עוצמתיים, שיכולים להתאים לכל שולחן עבודה או מעבדה.

פתרונות ההדפסה של חברת סיסטמטיקס מאפשרים לך ולארגונך ללמד הדפסה תלת-ממדית, לשלב מדפסת תלת-ממדית במסגרת תוכנית לימודים קיימת או לבנות תוכניות לימוד חדשניות וכן להשתמש במדפסת התלת-ממדית ככלי מחקר בתחומים שונים כגון: מחקר רפואי, מחקר חומרים וכימיה, מיבנים פיזיים ועוד.

>> למידע נוסף על תיכון דרכא ע"ש מנחם בגין גדרה – לחצו כאן!

>> למידע נוסף על רשת דרכא: לחצו כאן!

 

ALTIUM CIS: כיצד לבנות ספריית Database ב-ALTIUM

/0 תגובות/ב /על ידי

החלק הראשון יהיה יצירה של ספריית database, קובץ DbLib כפי שמופיע בתמונה הבאה:


כעת לאחר שפתחתי את העתק ה- Access חשוב שאבין כמה עקרונות לגבי הנתונים שמופיעים בו.
השדות השונים יציגו לי את המידע בהתאם למוצג בתמונה הבאה:

*חשוב להדגיש שבדוגמא שלנו אנחנו משתמשים בקובץ  Access (*.MDB), אך זו היא לא חובה.
ניתן להתחבר גם לקובץ excel כאשר הקטגוריות השונות לרכיבים יוגדרו על ידי הגיליונות, או אפילו להתחבר אל קובץ SQL.

כעת, לאחר שהבנו את מבנה הנתונים בתוך המסמך, אגדיר את הקישוריות בין קובץ ה- Dblib באלטיום לבין קובץ ה- Access עם כל הנתונים.

 

לאחר שסיימנו להגדיר את הקישור לספרייה עלינו להגדיר את הקישור ל- symbol וה- Footprint.

נעשה זאת על ידי שימוש במילים שמורות:

  • [Footprint Ref → [Footprint Ref– מגדיר את ה- footprint הרלוונטי לאותו הרכיב
  • [Footprint Path → [Footprint Path – מגדיר את נתיב ה- footprint הרלוונטי לאותו הרכיב
  • [Library Ref → [Library Ref – מגדיר את שם ה- Symbol
  • [Library Path → [Library Path – מגדיר את נתיב ה- Symbol
    כל מילה שמורה כזו תוגדר יחד עם סוגריים מרובעים על מנת שהתוכנה תדע לקחת את אותו הנתון ולא להזין אותו כפרמטר אלא כ – symbol, Footprint וכו'. כל נתון בטבלה ללא סוגרים יוגדר באופן אוטומטי כפרמטר (ניתן כמובן גם להסירו בהגדרות).
    צריך לקחת בחשבון ש- [Footprint Path] ו- [Library Path] הן לא שדות חובה במידה ומגדירים נתיב כללי לכל ה- symbols וה- footprints. בעיני אגב, הגדרת נתיב כללי יותר יעילה וחוסכת בזמן.

    בתמונה הבאה נראה דוגמא להגדרות אלו:

לאחר שסיימנו להגדיר את הספרייה, נוכל לשמור אותה ולהוסיף אותה לרשימת הספריות הזמינות שלנו.
הסבר בתמונה הבאה.

 

כעת נוכל למשוך רכיבים יחד עם ה- footprint (אם קיים) וכל הפרמטרים בטבלה, ישירות מהספריה שהגדרנו מתוך חלון ה- Components.

אם יש לכם שאלות נוספות על הגדרת ספריות אתם מוזמנים לפנות אלינו.
בתחתית נשאיר קישור לספריית דוגמא שניתן להוריד ולדומנטציה של אלטיום עם מידע מפורט יותר.
בנוסף, לאלטיום קיימת מערכת מתקדמת לניהול רכיבים וממשק עם מכניקה שנקראת Altium Concord Pro. קישור לוובינר בתחתית.

קישור לספריית דוגמא להורדה

קישור למידע נוסף על הגדרת ספריית Database מהדוקומנטציה של אלטיום

וובינר – ניהול רכיבי ספרייה עם  Altium Concord Pro

SOLIDWORKS Toolbox- Part 1

/0 תגובות/ב /על ידי

Toolbox זו אפליקציה שמכילה ספריה של חלקים סטנדרטיים, master parts, ועל בסיס חלקים אלו היא בונה את הקשיחים. האפליקציה היא Add-In בחבילת SOLIDWORKS Professional & Premium וניתן לגשת לאפליקציה הזו מכמה מקומות

אדמיניסטרטורים של Toolbox יכולים להגדיר את ספריית חלקי ה- Toolbox כך שהיא תכיל את התקנים שבהם נהוג להשתמש בחברה שלכם, ולמאגר חלקים הזה אנחנו יכולים להוסיף מידע שיהיה לנו שימושי (Part No, Material, Description ועוד מאפיינים מותאמים אישית). Toolbox תומכת בסטנדרטים בינלאומיים אשר מתממשקים בצורה מלאה עם תוכנת SOLIDWORKS

כל תקן כזה מכיל את ספריית הקשיחים הבאה:

  • Bearings
  • Bolts
  • Cams
  • Gears
  • Jig bushings
  • Nuts
  • PEM® inserts
  • Pins
  • Retaining rings
  • Screws
  • Sprockets
  • Structural shapes, including aluminum and steel
  • Timing belt pulleys
  • Unistrut®
  • Washers

האם כל אחד יכול לנהל את ה- Toolbox בחברה?

התשובה היא כן! כל אדם יכול לנהל את ספריית הקשיחים בחברה שלו. על האדמיניסטרטור להכיר את התקנים ואת הרכיבים עצמם שאיתם החברה עובדת (אומים, ברגים מסבים, פינים וכו'..) כמו גם מאפיינים אחרים כמו המק"טים שלהם והחומר ממנו הם עשויים. המטרה היא לנהל רק את הרכיבים שאתם צריכים ומשתמשים בהם מתוך כל רכיבי הספריה (מעל 2000 סוגי רכיבים, מליוני קומפוננטות) ולאפשר למשתמשים אחרים בחברה גישה מוגבלת אך ורק לרכיבים שמאושרים לשימוש ע"י החברה. צמצום גודל הספריה, לא רק יעזור לכם לנהל אותה בקלות יותר, אלא גם יפחית את העומס בעבודה המשותפת ואת הזמן שלוקח למערכת לאתר את הקשיחים מתוך הספריה.

על מנהל האפליקציה לבחור באיזו שיטת עבודה הארגון יעבוד, האם העבודה תהיה עם קונפיגורציות או באמצעות יצירת חלקים חדשים.

לפני שאתחיל להסביר כל אחת מהשיטות, אני רוצה לדבר על תיקיית ה- SOLIDWORKS Data, מה זו התיקייה הזו ומה יש בה. כשנבין איך והיכן מאוכסנים חלקי Toolbox, יהיה לנו הרבה יותר פשוט להבין את שתי שיטות העבודה.

חלקי מאסטר הם החלקים (sldprt.*) שמגיעים בהתקנה ומבוססים על נוסחאות. כל קובץ כזה מכיל טבלאות שמכילות את הנתונים של התקן. פעם, (2015) הנוסחאות היו בקובץ swbrowser.sldedb וכיום הן עברו לתוך הקבצים עצמם, מה שאיפשר את שיפור הביצועים. כיום בקובץ swbrowser.sldedb נמצא כל המידע שקשור ל- Hole Wizard.

תיקיית CopiedParts נוצרת גם היא בהתקנה והיא ריקה. אם נבחר לעבוד בשיטה של יצירת חלקים חדשים, התיקייה מיועדת לקלוט את החלקים האלו (חלקים נפרדים מקבצי המאסטר).

תיקיית Updates והקבצים ToolboxStandards.xml ו- ToolboxVersion.dat (קובץ תכולת סטנדרטים וקובץ ניהול גרסאות) אלו קבצים שהמערכת צריכה כדי לדעת באיזו גרסה אתם עובדים ואיזה עדכונים כבר יש לכם. אין צורך לגעת בקבצים האלו כלל.

שימו לב שה- Database הזה רגיש לגרסאות ולא ניתן לעבוד אחורה או קדימה אלא בגרסה המתאימה לגרסת ה- SOLIDWORKS.

*אם תרצו שאסביר בפוסטים הבאים לגבי שדרוג נכון של ה- Toolbox תכתבו לנו בבקשה בתגובות.

והנה הגענו להסבר לגבי שתי שיטות העבודה:

  • Create Configurations– בכל פעם שמכניסים בורג להרכבה, נוספת קונפיגורציה לחלק מאסטר. זאת אומרת שחלק המאסטר הוא החלק שעליו מבוסס הבורג שנמצא כרגע בהרכבה.
  • Create Parts– בכל פעם שמכניסים בורג להרכבה, SOLIDWORKS לוקחת את חלק המאסטר ומשכפלת אותו אל תוך תיקיית CopiedParts (או לנתיב אחר שננתב אליו את האפליקציה). אם אני אפתח את החלק שנוצר בתיקייה הזו, CopiedParts, ואשנה את הגודל שלו, יווצר לי מיד, באותה התיקייה, עוד עותק של הקשיח עם המידות החדשות. בשיטה הזו כל חלק הוא חד חד ערכי והשם שלו בדיסק מתאים לשם שלו בהרכבה וקל לאתר אותו. זו גם הצורה המועדפת והמומלצת לעבוד עם Toolbox, ולא רק עבור משתמשי PDM, גם בגלל הפשטות בניהול החלקים, וגם כי להרכבות יותר פשוט לאתר את הברגים שלהן כשהם יושבים בקבצים נפרדים לעומת קונפיגורציות בחלקי מאסטר.

בואו ניקח לדוגמה את הבורג Hex Screw Grade AB ISO 4014 ונכניס אותו להרכבה פעמיים, בפעם הראשונה כשאני עובדת בשיטת Create Configurations ובפעם השניה אגדיר לעבוד בשיטת Create Parts.

 

 

אם אתם רוצים לדעת מאיפה ההרכבה שלכם מושכת את הקשיח, הכי פשוט להכנס ל- Find References ולהסתכל על הנתיב של הקשיחים. למשל בדוגמה הבאה ערבבתי שתי שיטות עבודה (במטרה להמחיש לכם בתמונה אחת- בבקשה תבחרו שיטת עבודה אחת אחידה לארגון שלכם)

מצליחים לזהות לפי הנתיבים את שיטת העבודה לכל חלק? (תשובה: צהוב מסמן עבודה עם קונפיגורציות בחלקי המאסטר ואדום מסמן עבודה עם קבצים עצמאיים)

הנה טיפ נוסף בחינם 🙂

אם אני לא משנה את הגדרות ברירת המחדל, אראה שמות שונים לחלקים בתוך ההרכבות. בשיטת Create Parts נוצר חלק עצמאי והשם שלו מכיל את הגדלים שבחרנו עבורו ובשיטת Create Configurations לחלק בהרכבה יהיה את שם חלק המאסטר והקונפיגורציה שלו תכיל את הגדלים שבחרתי להרכבה. ז"א שאם אני אסתכל על חלק בהרכבה ולא אראה את הגדלים שלו בשם, זה אומר שאני עובדת בשיטה של יצירת קונפיגורציות.

 

והנה שאלת בונוס לחרוצים- מה יקרה אם עבדתי במחשב אחד בשיטת Create Parts ונשמרו לי חלקים חדשים בתיקיית CopiedParts ואז עברתי לעבוד על אותה ההרכבה עם מחשב אחר שאין לו את אותם הקבצים בתיקייה הזו והוא מוגדר לעבוד בשיטת Create Configurations?

אותה שאלה גם בצד השני, אם המצב הפוך, ועבדתי בשיטת Create Configurations ופתחתי את ההרכבה במחשב שבו שיטת העבודה היא Create Parts, מאיפה ההרכבה תמשוך את הקבצים?

מוזמנים להגיב לי מה אתם חושבים ואני אכתוב, כמובן, את התשובה בפוסט הבא שיהיה חלק 2 לפוסט הזה ויתמקד בשאר האופציות שקיימות באפליקציית Toolbox.

 

חידושים בעיבוד תמונה וראיה ממוחשבת בגרסת R2019b של MATLAB

/0 תגובות/ב /על ידי

גרסת R2019b של כלי MathWorks, אשר שוחררה לאחרונה, כוללת יכולות חדשות רבות ותיקוני באגים בכלים הקיימים בסביבות MATLAB ו-Simulink, ואף שני כלים חדשים (לסקירת יכולות הגרסה – לחצו פה). מבחינת תחומי עיבוד התמונה והראיה הממוחשבת – ניתן בגרסה החדשה פוקוס מיוחד.

 

אז…מה נשתנה בתחומי עיבוד התמונה והראיה הממוחשבת בגרסת R2019b?

להלן החידושים המרכזיים:

  1. עבודה עם תמונות גדולות במיוחד – התווסף אובייקט bigimage שנועד לעבודה עם תמונות גדולות במיוחד, כמו צילומי לווין ותמונות רפואיות ברזולוציה גבוהה. יחד עם פקודת התצוגה החדשה bigimageshow והפקודה החדשה bigimageDatastore המשמשת לקבלת כל הבלוקים מתוך אובייקט/י bigimage, יש כעת ב-MATLAB מענה מעולה לטעינה, עיבוד, ניהול, הצגה וייצוא של תמונות ענקיות. הנ"ל רלוונטי גם לתחום ה-Deep Learning, ואף נוספה דוגמה הממחישה כיצד ניתן לאמן מסווג עבור תמונות שכאלה (לחצו לדוגמה). לסקירה בעברית של חידושים בתחום ה-Deep Learning – לחצו פה.
  2. Datastores – שימוש ב-datastores מאוד מקל על עבודה עם אוספים גדולים של מידע, דבר הנפוץ במיוחד בתחום ה-Deep Learning. לרשימת ה-datastores השימושיים בתחום (קישור) נוסף בגרסה החדשה ה-boxLabelDatastore, שמאפשר ליצור datastore עבור ה-bounding boxes של מידע תיוג של class-ים שונים. בנוסף, הפונקציות trainFasterRCNNObjectDetector ,trainFastRCNNObjectDetector ,trainYOLOv2ObjectDetector ,evaluateDetectionPrecision ו-evaluateDetectionMissRate  תומכות כעת ב-datastores.
  3. חילוץ patch-ים אקראיים – הפקודה randomPatchExtractionDatastore, אשר נוספה לפני כשנה במטרה לאפשר חילוץ של patch-ים במיקומים רנדומליים בדו-מימד מתוך תמונות רגילות או תמונות המתויגות ברמת הפיקסל, תומכת כעת גם בתלת-מימד וכן ב-datastores שעברו טרנספורמציה (אשר בבסיסם הינם imageDatastore או pixelLabelDatastore), ותהליך האימון שמשתמש בתוצר שלה ניתן כעת להאצה בעזרת ה-Parallel Computing Toolbox.
  4. שיפורים ב-ROI Tools – לעשרת אובייקטי יצירת ה-region of interest שהיו קיימים עד לגרסה החדשה נוסף אובייקט חדש – כוונת צלב (לרשימה המלאה של כל הצורות שניתן כעת לצייר – לחצו פה). בנוסף, כל הקלאסים ליצירת ROI תומכים כעת במתודת wait, כך שניתן לשלבם בתוך script-ים (MATLAB ימתין עד לקליק-כפול של המשתמש על אובייקט ה-ROI שאותו הוא מעוניין להגדיר). חלק מהאובייקטים אף תומכים כעת במתודת reduce, אשר משתמשת באלגוריתם Douglas-Peucker כדי להפחית את מספר הנקודות המשמשות להגדרת ה-ROI. ניתן כעת גם לשלב הגדרה של ROI בתוך Apps המפותחים בעזרת ה-App Designer (מהגרסה החדשה – זו הסביבה המומלצת לפיתוח GUIs בעזרת MATLAB, ולא GUIDE).
  5. Inpainting – ניתן כעת להסיר אובייקטים מתמונה או לתקן אזורים פגומים בתמונה ("למלא חורים") בעזרת exemplar-based inpainting המיושם באמצעות הפקודה החדשה inpaintExemplar. את האזור שבו רוצים להפעיל את הפקודה ניתן להגדיר בצורה נוחה באמצעות הפונקציות השונות להגדרת ROIs אשר נדונו בסעיף הקודם. לדוגמאות לשימוש ב-inpaintExemplar – לחצו פה.

    לפני שימוש ב-Inpainting (טור שמאלי) ואחרי (טור ימני), עבור תיקון אזורים פגומים בתמונה (תמונה שמאלית-עליונה) ועבור הסרת אובייקט מתמונה (תמונה שמאלית-תחתונה)

  6. צפייה בפרוסות מתוך נפחים תלת-מימדיים – sliceViewer מאפשרת להציג פרוסות מתוך נפח תלת-מימדי, לפי מישור הניצב לאחד משלושת הצירים (שהוגדר בעת הקריאה לפונקציה). orthosliceViewer מאפשרת להציג באותו חלון את שלושת המישורים האורתוגונלים לצירים העוברים דרך נקודה (x,y,z) מתוך הנפח, כאשר ניתן ללחוץ על "כוונת הצלב" באחת התמונות ולהזיז אותה על מנת לנוע אל נקודות אחרות מתוך הנפח (שתי התצוגות של המישורים האחרים יתעדכנו בהתאם). בשני ה-viewer-ים הללו ניתן במהלך הניווט ללחוץ על התמונה ולגרור את העכבר אנכית או אופקית, על מנת לשנות את הבהירות או הקונטרסט, בהתאמה.

    משמאל – תצוגת ה-sliceViewer. מימין – שלושת המישורים שמציג ה-orthosliceViewer

  7. בניית נפח איזוטרופי מתוך תמונות DICOM – פקודת dicomreadVolume המשמשת מזה כשנתיים לבניית
    נפח 4-מימדי מתוך אוסף של תמונות DICOM מאפשרת כעת לייצר נפח איזוטרופי.
  8. הצגת תמונות ונפחים – imshow מאפשרת כעת להגדיר את שיטת האינטרפולציה בה יבוצע שימוש בעת ביצוע scaling לתמונה המוצגת באמצעותה. הפונקציה מאפשרת לבחור בין אינטרפולציה בילינארית לבין nearest neighbor (האחרונה, אשר עד לא מזמן היתה גם האפשרות היחידה, הינה ברירת המחדל). לחצו כאן לפוסט שממחיש את משמעות החידוש. בנוסף, volshow, שנוספה בגרסה הקודמת ומשמשת להצגת נפחים, מאפשרת כעת שליטה על התאורה, בדומה לזו שמאפשר ה-Volume Viewer. ב-App האחרון, שמשמש להצגת מידע נפחי תלת-מימדי (בתור נפח שאפשר לסובב אותו במרחב או באמצעות אוסף של פרוסות דו-מימדיות), נוספו מספר יכולות גם כן. למשל, לחצן New Session שמאפשר למחוק את כל המידע אשר ב-App, לחצן Export שמאפשר לשמור את תצורות המצלמה והרינדור (כדי לשחזר את התצוגה – יש להעביר את ה-struct שנוצר אל פקודת volshow), ומספר Alpha maps שבהן ניתן להשתמש בעת צפיה במידע מ-CT ו-MRI.
  9. חיתוך תמונות של נפחים תלת-מימדיים ותמונות דו-מימדיות – התווספה הפונקציה imcrop3, שהיא המקבילה של imcrop לעולם התלת-מימדי. imcrop עצמה יכולה לקבל כעת בתור קלט חלון חיתוך שמוגדר על ידי ייחוס מרחבי (למשל – "חלון של 200×150 סביב מרכז התמונה"; לחצו לדוגמה), וכמוה גם הפונקציה החדשה.
  10. הצגה של תמונות שעברו Warping – הפונקציה החדשה affineOutputView מאפשרת לשלוט על אופן ההצגה של תמונות שעברו warping על ידי טרנספורמציה אפינית, על ידי יצירת אובייקט אשר ניתן להכניסו לתוך הפקודה imwarp (שמפעילה טרנספורמציה גיאומטרית רצויה על תמונה).
  11. תמיכה במידע קטגוריאלי – imcrop ,imresize ,imresize3 ו-imwarp מסוגלות לקבל בתור קלט מטריצת מידע קטגוריאלית ולהוציא פלטים מטיפוס מידע זה.
  12. הבהרת אזורים לא-מוארים בתמונה – הפונקציה החדשה imlocalbrighten פועלת לוקאלית על אזורים חשוכים בתמונה ו"מאירה" אותם.

    לפני שימוש ב-imlocalbrighten לצורך הארת אזורים חשוכים (בצד שמאל) ואחרי (בצד ימין)

  13. ענני נקודות – הפונקציה velodyneFileReader לטעינת מידע lidar מהתקני Velodyne תומכת כעת גם ב-VLS-128. שופרו ביצועיה של הפקודה pcregisterndt המבצעת רגיסטרציה של שני ענני נקודות בעזרת אלגוריתם normal-distributions transform. הורחבה התמיכה בהמרה אוטומטית של קוד MATLAB לקוד ++C/C עבור תחום ענני הנקודות, בהמשך להתקדמות המשמעותית בנושא בגרסה הקודמת (מידע מפורט – בסעיף הבא).
  14. תמיכה בווידאו ברזולוציה נמוכה על ידי ה-macvideo adaptor – כידוע, ה-Image Acquisition Toolbox מאפשר רכישת תמונות, וידאו וענני נקודות lidar מתוך מגוון חומרות סטנדרטיות, והכנסה שלהם לתוך MATLAB ו-Simulink בצורה נוחה. בגרסה החדשה ה-adaptor ל-Mac החל לתמוך ברכישת ווידאו ברזולוציה הנמוכה מזו של פורמט ברירת המחדל של המצלמה (ה-adaptors למערכות ההפעלה Windows ו-Linux תמכו בכך עוד לפני R2019b).
  15. המרה אוטומטית של קוד MATLAB לקוד ++C/C – הפונקציה imregcorr (לשערוך טרנספורמציה גיאומטרית שמיישרת שתי תמונות דו-מימדיות באמצעות phase correlation) נתמכת כעת על ידי ה-MATLAB Coder (הכלי אשר ממיר קוד MATLAB לקוד ++C/C בצורה אוטומטית). כמו כן נתמכות כעת גם פונקציות נוספות מתחום ענני הנקודות – pcregisterndt שהוזכרה בסעיף הקודם, pointCloud (אובייקט לאחסון ענן נקודות תלת-מימדי), findNearestNeighbors (למציאת שכנים קרובים לנקודה בענן נקודות), findNeighborsInRadius (למציאת שכנים בטווח של רדיוס מסוים מנקודה בענן נקודות), findPointsInROI (למציאת נקודות בתוך אזור עניין בענן נקודות), removeInvalidPoints (להסרת נקודות מענן נקודות) ו-select (לבחירת נקודות בענן נקודות).
  16. יצירה אוטומטית של קוד VHDL/Verilog מתוך אלגוריתמי עיבוד וידאו/תמונה וראיה ממוחשבת הכתובים ב-MATLAB – ה-Vision HDL Toolbox, אשר מספק מימושים לאלגוריתמי עיבוד וידאו/תמונה וראיה ממוחשבת המיועדים לפעול על FPGA ,ASIC או SoC, כולל כעת יכולת עיבוד מקבילי ייחודית המאפשרת עיבוד יעיל יותר של וידאו ברזולוציה גבוהה ובקצבים גבוהים (דוגמה). ממשק הזרמת הוידאו למעשה יכול כעת לעבד 4 או 8 פיקסלים בכל מחזור, והדברים אמורים הן לגבי בלוקים והן לגבי System Objects (הערה – עבור האחרונים היכולת הינה לצרכי סימולציה בלבד, כלומר עדיין לא לצרכי יצירת קוד HDL). אגב System Objects, ניתן כעת להאיץ אותם על ידי הפעלת תצורת סימולציה העושה שימוש ביצירת קוד (לחצו לדוגמה בה זה מבוצע). פרט לשני החידושים הללו נוספו לכלי יכולות אחרות, למשל – בלוק ההיסטוגרמה (לחישוב פילוג ערכי הפיקסלים באות הוידאו) תומך כעת במספר bin-ים גבוה מבעבר (עד 4096, ובכל מקרה – חזקה של 2).

ויש כמובן עוד חידושים עליהם ניתן לקרוא בתיעוד…

והכל בנוסף ליכולות השימושיות הרבות שהתווספו בגרסאות הקודמות בתחומי עיבוד התמונה והראיה הממוחשבת, אשר ניתן לראות סקירה עליהן של כשעה בעברית באמצעות לחיצה פה.

 

מה הלאה?

ההשקעה של MathWorks בתחומי עיבוד התמונה והראיה הממוחשבת נמשכת, וצפויים חידושים משמעותיים גם בשנת 2020. אם יש יכולות שאתם זקוקים להן והן עדיין לא נכללות בכלים – אתם מוזמנים לכתוב זאת למטה בתגובה ואשמח לבדוק עבורכם האם הן מתוכננות (ובמידה ולא – אעביר אותן לצוות הפיתוח על מנת שישקול לעבוד עליהן).

רוצים לעבור קורס מזורז בעיבוד תמונה בסביבת MATLAB  ללא התחייבות, בזמנכם החופשי, ומבלי להתקין שום דבר על המחשב? אתם מוזמנים לנסות את ה-Hands On Tutorial החינמי באתר MathWorks . לא צריך רישיון ל-MATLAB  בשביל לעבוד איתו, הכל מבוצע דרך הדפדפן. ה-Hands On אמור לקחת לכם כשעתיים, וניתן לעצור אותו בכל שלב ולהמשיך כאשר אתם רוצים. לכניסה – לחצו פה.

למידע בנוגע לקורס "Computer Vision עם MATLAB" של יום שלם – לחצו פה.

אתם גם מוזמנים להצטרף לאירועים הציבוריים החינמיים שעורכת חברת סיסטמטיקס – לחצו לרשימת האירועים הקרובים.

לשיחה עם מהנדס מכירות לצורך קבלת מידע נוסף ו/או תיאום פגישת הדגמה – התקשרו לטלפון 03-7660111 או שלחו מייל אליי ל- royf@systematics.co.il.