This project was chosen by the students themselves. The idea behind the proposed system was tooffer an alternative method to control robotics in remote places and harsh environments using avision-based approach. The purpose of the project is to introduce a more natural way of humanto-computer interaction and also to make humans working in hazardous environments still performtheir duties remotely.The components used in the project are a mechanic hand, a Raspberry Pi, a Raspberry Pi cameramodule v2, servos, a servo driver, and a Raspberry Pi display. The code is written in C++, and thelibraries used were OpenCV for the computer vision part and wiringPi for the servo control. Theimage processing is divided into four parts, finding the region of interest, which is responsible forsegmenting the hand region, locating fingertips and the palm center, calculating the distances inorder to detect movements of the user’s hand, and finally a part responsible for the servo control.With respect to the specification and the goals of the projects, the project resulted in a successfulworking system, with some limitations. However, the system proposed relies on the binary maskcreated in one of the first steps in the image processing part. Results show that the creation of thebinary mask is heavily dependent on good lighting conditions of the scene. There is still room formore improvements regarding image processing and alternative methods in order to achieve betterresults.

Detta projekt valdes av studenterna själva, och tanken bakom det föreslagna systemet var atterbjuda en alternativ metod för att möjliggöra styrning av robotar på avlägsna platser och i tuffamiljöer med hjälp av datorseende. Syftet med projektet var att introducera ett mer naturligt sätt förinteraktion mellan människa och dator och att flytta människor ifrån farliga miljöer men samtidigtkunna utföra sina arbetssysslor. Komponenterna som använts i projektet består av en mekanisk hand, en Raspberry Pi, en RaspberryPi-kameramodul v2, servo, ett kort för servostyrning och en Raspberry Pi-skärm. Koden är skriven i C ++, och biblioteken som använts är OpenCV för bildanalysen och wiringPi för styrning av servo. Bildbehandlingen är uppdelad i fyra delar, varav en är ansvarig för att avgöra inom vilket områdesom handen befinner sig i, lokalisera fingertopparna och handflatans centrum, beräkna avstånden för att upptäcka rörelser hos användaren och slutligen en del som är ansvarig för kontrollen av servo. När det gäller kravspecifikationen och målen för projekten resulterade projektet i ett framgångsrikt fungerande system med vissa begränsningar. Det föreslagna systemet är dock beroende av den binära masken som skapats i ett av de första stegen i bildbehandlingsdelen. Resultaten visaratt skapandet av den binära masken är starkt beroende av scenens ljusförhållanden. Det finnsfortfarande utrymme för fler förbättringar av bildbehandling och alternativa metoder för att uppnå bättre resultat.