Izbor hitroslikovne kamere za izvajanje kinematičnih ...tudi na področju športa čedalje več dejavnosti povezanih z uporabo informacijske infrastrukture, se ti dejavnosti bolj

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA ORGANIZACIJSKE VEDE

Diplomsko delo visokošolskega strokovnega študija Smer informatika v organizaciji in managementu

Izbor hitroslikovne kamere za izvajanje kinematičnih analiz gibanja

Mentor: red. prof. dr. Vladislav Rajkovič Kandidat: Matej Lekše

Kranj, september 2006

ZAHVALA Zahvaljujem se mentorju, red. prof. dr. Vladislavu Rajkoviču za pomoč in nasvete pri izdelavi diplomskega dela. Hvala Stanislavu Štuhcu, prof.šp.vzg. s Fakultete za šport za pomoč pri izdelavi diplomskega dela. Posebna zahvala družini pri spodbudi in pomoči v času študija ter izdelavi diplomskega dela.

POVZETEK V diplomskem delu je predstavljen proces izbire hitroslikovne kamere za potrebe izvedbe kinematične analize gibanja športnikov. Proces izbire je izveden s pomočjo ekspertnih sistemov. Pri izgradnji hierarhičnega modela za izbor kamere smo izbrali kriterije, ki so pomembni za uspešno izvedbo kinematične analize. Za pomoč pri odločanju smo uporabili programsko orodje za večparametrsko odločanje DEXi, s katerim smo dobili takojšnjo primerjavo med izbranimi modeli in s tem vpogled v razlike v kriterijih med kamerami. Z uporabo ekspertnih sistemov nismo dobili samo končnega rezultata kot izbiro najugodnejšega ponudnika, temveč tudi jasnejšo sliko problema, ki nam je olajšala njegovo reševanje. KLJUČNE BESEDE

- kinematika, - hitroslikovne kamere, - izbor kamere, - večparametrsko odločanje, - DEXi.

ABSTRACT Selection of high speed camera for kinematic analysis of human motion In this diploma we present the process of selection of high-speed camera for kinematic analysis of human motion. The process of selection was made with expert systems. In the hierarchic model building process for the selection of the camera we used those criteria which are important for successful kinematic analysis. For help in decision making we used the programme DEXi for multi-parameter hierarchical decision-making, which gave us instant comparison between selected models and by that clear insight in criteria differences between cameras. Using the expert systems led us not only to optimal offerer, but also get us clearer picture of the problem and by that easier solving of it. KEYWORDS

- kinematic analysis, - high-speed camera, - camera selection, - multi- attribute decision making, - DEXi.

KAZALO 1. Uvod ................................................................................................... 6

1.1. Predstavitev problema................................................................................ 6 1.2. Predstavitev okolja ..................................................................................... 7

2. Odločitveni proces in metodologija DEX ........................................ 9 2.1. Odločanje ................................................................................................... 9 2.2. Večparametrsko odločanje......................................................................... 9 2.3. Faze odločitvenega procesa .................................................................... 10

2.3.1. Identifikacija problema...................................................................................... 11 2.3.2. Identifikacija kriterijev ....................................................................................... 11 2.3.3. Funkcija koristnosti - odločitvena pravila.......................................................... 11 2.3.4. Opis variant ...................................................................................................... 12 2.3.5. Vrednotenje in analiza variant .......................................................................... 12

2.4. Sistemi za podporo odločanju .................................................................. 12 2.4.1. Uvod ................................................................................................................. 12 2.4.2. Uporaba programa DEXi .................................................................................. 12

3. Kinematika ....................................................................................... 15 3.1. Uvod ......................................................................................................... 15 3.2. Snemanje in postavitev kamer ................................................................. 17 3.3. Razvoj opreme ......................................................................................... 21 3.4. Sistemi z višjo frekvenco snemanja ......................................................... 23

4. Opis variant...................................................................................... 24 4.1. Mikrotron MotionBLITZ Cube ECO-1 ....................................................... 24 4.2. Weinberger SpeedCam MiniVis ECO-2 ................................................... 25 4.3. Fastec Imaging TrubleShooter 1000 ........................................................ 26 4.4. Basler A504kc kamera in National Instruments NI PCIe-1429

Frame Grabber ......................................................................................... 27 5. Odločitveni model ........................................................................... 28

5.1. Izbira kriterijev .......................................................................................... 28 5.2. Opis posameznih kriterijev in zalog vrednosti .......................................... 28 5.3. Funkcija koristnosti................................................................................... 33

6. Opis in analiza odločitve................................................................. 36 7. Zaključek .......................................................................................... 41 8. Literatura in viri ............................................................................... 43

8.1. Priloge ...................................................................................................... 44 8.2. Kazalo slik ................................................................................................ 44 8.3. Kazalo tabel.............................................................................................. 44 8.4. Kratice in akronimi.................................................................................... 45

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede Diplomsko delo visokošolskega strokovnega študija

Matej Lekše: Izbor hitroslikovne kamere za izvajanje kinematičnih analiz gibanja stran 6 od 45

1. UVOD Za doseganje vrhunskih rezultatov v športu, velikokrat odločajo malenkosti, saj so si danes športniki že zelo izenačeni, tako po telesni pripravljenosti, kot tudi tehniki. Trener lahko pripelje športnika do določenega nivoja, ko tehniko gibanja opazuje še brez tehničnih pripomočkov. Za prehod na naslednji nivo se uporablja klasična video oprema, s pomočjo katere posnamemo športnika, in potem v počasnem posnetku analiziramo gibanje. Še vedno pa gre pri tem za opazovanje gibanja »na oko«, kar pomeni, da je takšna analiza bolj ali manj približna in odvisna od trenerjeve natančnosti in izkušenosti. Za preboj med najboljše je potrebna podpora stroke in natančna kinematična analiza gibanja, kjer se športnikovo gibanje posname s kamero ali večjim številom kamer, odvisno od gibanja v prostoru in zahtevnosti analize. Video posnetek shranimo v računalnik, kjer z namenskim programom opravimo postopek digitalizacije, katerega rezultat je pridobitev numeričnih podatkov o gibanju športnika skozi prostor. Ti podatki predstavljajo osnovo za nadaljnje izračune in analizo športnikovega gibanja. Tako lahko subjektivno interpretacijo gibanja, zamenja objektivna ocena podprta s konkretnimi podatki za vrednotenje parametrov tehnike. To je ena izmed storitev, ki jo nudi Fakulteta za šport v podporo vrhunskemu športu in na katero se bomo osredotočili v tem diplomskem delu. Za zahtevnejše analize in analizo hitrega gibanja, potrebujemo kamere z večjim številom posnetkov na sekundo, tako imenovane hitroslikovne (high-speed) kamere. Zato smo se na Fakulteti za šport odločili nabaviti komplet hitroslikovnih kamer. Zaradi velikega števila parametrov, ki odločajo o izbiri najugodnejše (ne nujno najcenejše) ponudbe, smo v diplomskem delu razvili model ekspertnega sistema, ki bo pomagal pri oceni najugodnejše ponudbe. Za pomoč pri rešitvi problema smo uporabili program za pomoč pri odločanju DEXi, ki je nastal v sodelovanju med Fakulteto za organizacijske vede iz Kranja in Inštitutom Jožef Štefan iz Ljubljane. Končni rezultat diplomskega dela je ocena posameznih ponudnikov in izbira najugodnejšega dobavitelja opreme. 1.1. PREDSTAVITEV PROBLEMA Fakulteta za šport, v okviru katere deluje Inštitut za šport, se ukvarja s proučevanjem gibanja oziroma kinematičnimi analizami vrhunskih športnikov. Vse te analize se opravljajo s klasičnimi kamerami, ki so omejene s televizijskim PAL standardom, katere omogočajo snemanje s 25 posnetki na sekundo. Pri hitrem gibanju ali pri proučevanju detajlov gibanja, pa to ne zadostuje več. Potrebujemo



kamere z večjim številom posnetkom na sekundo, od 100 do 1000 slik/s, odvisno od hitrosti gibanja. Digitalna video tehnologija je v zadnjih letih zelo napredovala in je praktično popolnoma izpodrinila analogne video naprave. Pred nekaj leti so bile na voljo le drage analogne hitroslikovne kamere, v zadnjem času pa so tudi te nadomestile digitalne kamere, ki so povečale kvaliteto slike in znižale ceno opreme. Namen diplomskega dela je izdelava odločitvenega modela s pomočjo programa DEXi, ki bo v pomoč pri izbiri najugodnejšega kompleta opreme. Z modelom želimo opredeliti vse pomembne parametre, ki vplivajo na izbor opreme, ter tako pripraviti pregledno podlago za končno odločitev. Pri takšnih nakupih, kjer je potrebno biti pozoren na več parametrov, je brez ustreznega ocenjevalnega modela skoraj nemogoče izbrati optimalno ponudbo, še posebej, če je ponudnikov več. Zbrali smo potrebno dokumentacijo, pregledali ponudbo, ki je v svetu na voljo, ter definirali zahteve, ki jih mora oprema izpolnjevati. Na podlagi zbranih podatkov smo oblikovali odločitveni model s programom DEXi, ki temelji na večparametrskem modeliranju. Najpomembnejši kriteriji so poleg cene, ki predstavlja osnovno omejitev, še število slik na sekundo, resolucija slike in enostavnost uporabe. Definirali smo še ostale pomembne parametre, ki so potrebni za odločitev. Sestavili smo drevo atributov, jim določili funkcijo koristnosti ter opisali in ovrednotili variante. 1.2. PREDSTAVITEV OKOLJA Fakulteta za šport Univerze v Ljubljani, poleg pedagoškega in raziskovalnega dela, preko svoje organizacijske enote, Inštituta za šport, nudi tudi podporo vrhunskemu športu. Tu se opravlja vrsta meritev, testiranj in svetovanj vrhunskim športnikom. Tako lahko Fakulteta za šport, ki zaposluje veliko število vrhunskih strokovnjakov s področja športa in z njim povezanih dejavnosti, nudi strokovno pomoč športnikom, trenerjem in drugim delavcem v športu, v reševanju problemov, odpravi napak in nadaljnjem napredku športnika v praktično celotnem spektru različnih športov. Oddelek za računalništvo in informatiko, ki deluje v okviru Fakultete za šport, nudi informacijsko podporo celotni fakulteti in vsem njenim organizacijskim delom. Ker je tudi na področju športa čedalje več dejavnosti povezanih z uporabo informacijske infrastrukture, se ti dejavnosti bolj in bolj združujeta. To še posebej velja pri zahtevnejših računalniških obdelavah, kot je na primer pretvorba športnikovega gibanja iz video posnetka v koordinate v prostoru, s katerimi lahko izračunamo pot, hitrost, in pospešek športnikovega gibanja. Ravno tako se tudi video tehnologija z uvedbo digitalne tehnike čedalje bolj združuje z informacijsko tehnologijo. Že malo bolj resne obdelave video posnetka si danes ne moremo več predstavljati brez uporabe računalnika in za to namenjene programske opreme.



DEKAN

KNJIŽNICA

UPRAVNI ODBOR

KATEDRE

ŠTUDENTSKI SVET

INŠTITUT ZA KINEZIOLOGIJO

TAJNIŠTVO

Finančno-računovodska službaKadrovska službaSlužba za upravljanje in vzdrževanje objektov fakulteteReferat za študentske zadeve

ODDELKI

Oddelek za znanost in tehnologijoOddelek za podiplomski specialistični študijOddelek za podiplomski magistrski in doktorski študijOddelek za računalništvo in informatiko

LABORATORIJI

Laboratorij za multimedijsko tehnologijo

REFERAT

Referat za podiplomski študij

TAJNIŠTVO FAKULTETE

AKADEMSKI ZBOR

CENTER ZA PEDAGOŠKO DEJAVNOST

ODDELKI

Oddelek za izobraževanje profesorjev športne vzgojeOddelek za izobraževanje diplomiranih trenrjevOddelek za stalno strokovno izpopolnjevanje

REFERAT

Referat za dodiplomski študij

INŠTITUT ZA ŠPORT

PANOŽNI STROKOVNI TIMI

ODDELKI

Oddelek za športno treniranje, meritve in svetovanjaOdd. za športno rekreacijo in fitnes, meritve in svetovanjaOddelek za usposabljanje strokovnih delavcev v športuOddelek za založništvo

LABORATORIJI

Laboratorij za biomehanikoLaboratorij za psihodiagnostikoLaboratorij za fiziologijo športaLaboratorij za biodinamiko telesnega naporaLaboratorij za motorično obnašanjeLaboratorij za športno-medicinsko diagnostiko in nutricistiko (z ambulanto za medicino športa)

KATEDRE

Katedra za organizacijo in management športaKatedra za pedagogiko športaKatedra za športno treniranjeKatedra za šolsko športno vzgojoKatedra za predšolsko športno vzgojoKatedra za športno dejavnost posameznikov s posebnimi potrebamiKatedra za športno rekreacijo in zdravjeKatedra za motorično obnašanje, kontrolo in učenjeKatedra za biomehaniko športaKatedra za kineziologijoKatedra za fiziologijo športaKatedra za medicino športaKatedra za psihologijo športaKatedra za sociologijo in zgodovino športaKatedra za filozofijo športaKatedra za informatiko športa in statistikoKatedra za gorništvo, športno plezanje in aktivnosti v naraviKatedra za atletikoKatedra za plavanje, vodne aktivnosti v naravi in vodne športeKatedra za alpsko smučanjeKatedra za nordijsko smučanjeKatedra za gimnastikoKatedra za pleseKatedra za fitnes in aerobikoKatedra za košarko Katedra za odbojkoKatedra za rokomet in nogometKatedra za športne igre z loparjemKatedra za šport na univerzi

KOMISIJE

Komisija za dodiplomski študijKomisija za podiplomski študijKomisija za znanstveno in strokovno delo ter mednarodno sodelovanjeKomisija za svetovalno in razvojno delokomisija za samoocenjevanje kakovosti študijaKomisija za izrazoslovje v športuEtična komisija na področju športaHabilitacijska komisija fakulteteNostrifikacijska komisija fakultete

SENAT

TAJNIK FAKULTETE PRODEKAN ZA PEDAGOŠKO DEJAVNOST

PRODEKAN ZA ZNANSTVENO IN RAZISK.

DEJAVNOST

VODJA INŠTITUTA ZA ŠPORT

PRODEKAN ZA GOSPODARSKE ZADEVE

Slika 1: Organigram fakultete (vir: FŠ)



2. ODLOČITVENI PROCES IN METODOLOGIJA DEX

2.1. ODLOČANJE Odločanje je proces, v katerem je potrebno izmed več variant izbrati tisto, ki najbolj ustreza postavljenim ciljem, oziroma zahtevam. Poleg izbora najboljše variante, želimo v nekaterih primerih variante tudi rangirati od najboljše do najslabše. Pri tem so variante objekti, akcije, scenariji ali posledice enakega oziroma primerljivega tipa. Kadar kupujemo na primer novo stanovanje, so variante različna stanovanja. Pri strateškem planiranju v podjetju so lahko variante različni razvojni ali investicijski scenariji. V našem primeru so variante različne hitroslikovne kamere. Odločanje je običajno del splošnega reševanja problemov in nastopa kot pomembna mentalna aktivnost na praktično vseh področjih človekovega delovanja. Težavnost odločitvenih problemov je zelo raznolika in sega od enostavnih vsakdanjih rutinskih odločitev, ki se jih večinoma sploh ne zavedamo, do težkih problemov skupinskega odločanja pri na primer vodenju, upravljanju in planiranju v podjetjih, kadrovskem odločanju, medicinski diagnostiki in podobno. Najpomembnejši problemi, ki nastopajo pri težjih odločitvenih problemih, izvirajo iz:

• velikega števila dejavnikov, ki vplivajo na odločitev, • številnih oziroma slabo definiranih ali poznanih variant, • zahtevnega in pogosto nepopolnega poznavanja odločitvenega problema in

ciljev odločitve, • obstoja več skupin odločevalcev z nasprotujočimi si cilji, • omejenega časa in drugih virov za izvedbo odločitvenega procesa.

2.2. VEČPARAMETRSKO ODLOČANJE Večparametrske metode pomembno prispevajo k bolj sistematičnemu in bolje organiziranemu odločanju. Odločevalca usmerjajo k poglobljenemu razmišljanju in zbiranju informacij o problemu ter zmanjšajo možnost, da bi spregledal dejavnike, ki bistveno vplivajo na končno odločitev. Končna odločitev dobljena na podlagi večparametrskega odločanja je praviloma kvalitetnejša. Po navadi se odraža tudi v kvalitetnejši realizaciji odločitve, pri kateri lahko koristno uporabimo informacije, dobljene pri vrednotenju. Večparametrsko odločanje temelji na razgradnji odločitvenega problema na manjše podprobleme. Variante razgradimo na posamezne parametre (kriterije, atribute) in jih ločeno ocenimo, glede na vsak parameter. Končno oceno variante dobimo z nekim postopkom združevanja. Tako izpeljana vrednost je potem osnova za izbor najustreznejše variante.



Slika 2: Večparametrski odločitveni model (vir: Bohanec, Rajkovič)

Vrednotenje variant pri večparametrskem odločanju poteka (Slika 2) na osnovi večparametrskega odločitvenega modela, ki je sestavljen iz treh komponent. Vhod v model predstavljajo parametri (atributi, kriteriji) Xi. To so spremenljivke, ki ponazarjajo podprobleme odločitvenega problema, se pravi tiste dejavnike, ki opredeljujejo kvaliteto variant. Funkcija koristnosti F je predpis, po katerem se vrednosti posameznih parametrov združujejo v spremenljivko Y, ki ponazarja končno oceno ali koristnost variante. Variante opišemo po osnovnih parametrih z vrednostmi ai. Na osnovi teh vrednosti funkcija koristnosti določi končno oceno vsake variante. Varianta, ki dobi najvišjo oceno, je praviloma najboljša. 2.3. FAZE ODLOČITVENEGA PROCESA Odločitveni proces je proces sistematičnega zbiranja in urejanja znanja. Zagotovil naj bi dovolj informacij za primerno odločitev, zmanjšal možnost, da kaj spregledamo, pospešil in pocenil proces odločanja ter dvignil kakovost same odločitve. Koraki procesa odločanja potekajo po fazah, ki se lahko med seboj prepletajo ali ponavljajo:

• identifikacija problema, • identifikacija kriterijev,



• definicija funkcije koristnosti, opis variant, • vrednotenje in analiza variant.

2.3.1. Identifikacija problema Ta faza je rezultat spoznanja, da je nastopil odločitveni problem, ki je dovolj težak, da ga je smiselno reševati na sistematičen in organiziran način. V tej fazi poskušamo definirati problem ter opredeliti cilje in zahteve. Oblikujemo odločitveno skupino, katere jedro sestavljajo lastniki problema, to so tisti, ki se morajo v končni fazi odločiti in so odgovorni za odločitev. 2.3.2. Identifikacija kriterijev V tej fazi določimo kriterije, na osnovi katerih ocenjujemo izbrane variante in oblikujemo strukturo odločitvenega drevesa. Posebej pomembno je, da ne spregledamo kriterijev, ki bistveno vplivajo na odločitev (načelo polnosti). Pri oblikovanju modela skušamo tudi izpolniti nekatere druge zahteve, kot so strukturiranost, ortogonalnost, neredundantnost in operativnost (merljivost) kriterijev. Postopek identifikacije kriterijev je do neke mere odvisen od uporabljene metodologije, v prikazanem primeru, ki poteka v naslednjih korakih:

• Spisek kriterijev: sami ali z drugimi v skupini oblikujemo nestrukturiran seznam kriterijev, ki ga upoštevamo pri odločanju.

• Strukturiranje kriterijev: kriterije hierarhično uredimo, upoštevajoč medsebojne odvisnosti in vsebinske povezave. Kriterije, ki so nepomembni zavržemo in po potrebi oblikujemo nove. Rezultat je drevo kriterijev.

• Merske lestvice: vsem kriterijem, ki se nahajajo v drevesu, določimo merske lestvice oziroma zalogo vrednosti, ki jih lahko zavzamejo pri vrednotenju.

2.3.3. Funkcija koristnosti - odločitvena pravila Funkcija koristnosti je kriterijska funkcija, s katero določamo koristnost variant na osnovi posameznih kriterijev. Pri večparametrskem odločanju predpostavljamo opisljivost variant in obstoj ustrezne funkcije koristnosti. Funkcijo koristnosti v praksi postavi človek, ki se odloča na podlagi izkušenj in znanja. V tej fazi definiramo funkcije, ki opredeljujejo vpliv nižjenivojskih kriterijev na tiste, ki ležijo višje v drevesu, vse do korena drevesa, ki predstavlja končno oceno variant. Oblika funkcij in način njihovega zajemanja je odvisna od uporabljene metode. Najpogosteje se uporabljajo preproste funkcije, kot so utežna vsota in razna povprečja, srečamo pa tudi zahtevnejše funkcije, ki imajo večjo izrazno moč, vendar so nekoliko zahtevnejše za praktično uporabo: funkcije zvezne logike, funkcije na osnovi Bayesovega pravila ali mehkih množic, odločitvena pravila. Prav tako so pestre računalniško podprte metode za podporo odločevalcev v tej fazi, ki segajo od neposrednega analitičnega izražanja funkcij, do možnosti izbiranja oziroma parametrizacije vnaprej pripravljenih funkcij, definiranja funkcij po točkah, zajemanja v grafični obliki in raznih dialogov, ki jih vodi računalniški program.



Sestavljenim kriterijem določimo funkcijo koristnosti oziroma odločitvena pravila. Pri določanju lahko odločitvena pravila določimo z utežmi, če se določeni kriteriji zdijo pomembnejši ali pa jih določimo točkovno. 2.3.4. Opis variant Vsako varianto opišemo z vrednostmi osnovnih kriterijev, ki ležijo na listih drevesa. Do tega opisa nas vodita bolj ali manj zahtevno proučevanje variant in zbiranje podatkov o njih. Pri tem se pogosto srečujemo s pomanjkljivimi ali nezanesljivimi podatki. Nekatere metode v tem primeru odpovedo, druge pa omogočajo, da takšne podatke opišemo v obliki intervalov ali verjetnostnih porazdelitev. Preizkus modela naredimo na primeru izbranih variant hitroslikovnih kamer. Namen modela je ovrednotiti in analizirati različne variante hitroslikovnih kamer. 2.3.5. Vrednotenje in analiza variant Vrednotenje variant je postopek določanja končne ocene variant na osnovi njihovega opisa po osnovnih kriterijih. Vrednotenje poteka od listov proti korenu drevesa kriterijev v skladu s strukturo drevesa in z definirano funkcijo koristnosti. Po vrednotenju variant na osnovi njihovega opisa po kriterijih dobimo končno oceno variant. Končna ocena variante predstavlja vrednost, ki jo dobimo v korenu drevesa. Ta navadno ne zadostuje za celovito sliko o posamezni varianti, zato moramo variante analizirati. Z analizo variant ugotovimo razloge za rezultate vrednotenja, tako da najboljšo varianto primerjamo z nekaj najbolje ocenjenimi preostalimi variantami. 2.4. SISTEMI ZA PODPORO ODLOČANJU 2.4.1. Uvod Sistemi za podporo odločanju (SPO) pomagajo olajšati odločitve, ne morejo pa se odločiti namesto odločevalca. Definicija SPO je, da so splet modelov, algoritmov, programskih orodij, podatkovnih zbirk in tehnik, ki z ustrezno računalniško podporo pomagajo odločevalcu v posameznih fazah odločanja. Od SPO se pričakuje, da so prilagodljivi, enostavni, robustni (niso zelo občutljivi na majhne spremembe vhodnih atributov), obvladljivi, popolni ter zmožni ponovljivosti postopkov. Posebej pomembno je vprašanje, kako pomagati odločevalcu, da bi na sistematičen, organiziran in čim lažji način prišel do kvalitetne odločitve. V ta namen je bilo razvitih mnogo metod in računalniških programov za podporo odločanja (ang. Decision Support Systems - DSS). 2.4.2. Uporaba programa DEXi DEXi je eden najbolj znanih programov za večparametrsko odločanje. Sloni na metodologiji DEX. Glavna značilnost je kvalitativen pristop in neposredno določanje funkcij koristnosti več spremenljivk, kar poveča transparentnost izgradnje in uporabe odločitvenih modelov.



Bazo znanja predstavlja drevo kriterijev, ki ga je potrebno za vsak posamezni primer ponovno izgraditi ali pa funkcija koristnosti v obliki logičnih pravil. Predstavljena je z logičnimi pravili ali tako imenovano tabelo pravil, poudarek je na agregaciji pravil. Prednost DEXi-ja je njegova enostavna uporaba, ki omogoča kvalitativne zaloge vrednosti kriterijev in s tem tudi kvalitativno ocenjevanje, kar omogoča večjo preglednost v sam odločitveni model. Vrednotenje lahko poteka tudi ob netočnih ali nepopolnih podatkih. Omogoča tudi »kaj-če« analizo, s katero dobimo popolni pregled nad odločitvenim problemom. DEXi je zelo zmogljiv program, saj je bil uporabljen tudi v zelo kompleksnih odločitvenih primerih. Odlikuje ga enostavna uporaba in pa tudi gradnja samega odločitvenega problema ni posebej komplicirana, saj nam program ves čas pomaga pri izgradnji. Ima enostaven in razumljiv uporabniški vmesnik v slovenskem jeziku, povezati pa ga je mogoče tudi z drugimi programi za večparametrsko odločanje. Prednost programa DEXi je tudi izdelava zelo preglednih poročil vseh faz odločitvenega problema. Lahko jih kopiramo ali natisnemo glede ha našo izbiro. Če definiramo zaloge vrednosti kriterijev od slabih proti dobrim, lahko kriterije tudi različno obtežimo. To je zelo pomembno tam, kjer končna ocena ni enakomerno odvisna od vseh kriterijev, ampak določeni kriteriji nosijo večjo težo. Če tabelo funkcij koristnosti dodatno spreminjamo, nam program sam ponovno izračuna vrednost novih uteži in o njih pripravi tudi poročilo. DEXi je računalniški program za podporo odločanja, ki sloni na metodologiji DEX (Decision EXpert) in je lupina ekspertnega sistema za večparametrsko odločanje. Glavni namen tega programskega orodja je podpora odločevalcu pri sprejemanju kompleksnih večparametrskih odločitev. Programsko orodje DEXi podpira teorijo, ki temelji na večparametrskem odločanju, pri katerem je v procesu odločanja poudarjena pomembnost odločevalca. Orodje odločevalca spodbuja k raziskovanju problema odločanja. Odločevalec raziskuje problem z odločanjem kriterijev, ki so pomembni in z določanjem njegovih vrednosti. Namesto matematičnih formul, ki so običajno vključene v program za izračun različnih možnosti, programsko orodje izlušči znanje o odločanju iz samega uporabnika. DEXi je v osnovi sestavljen iz dveh delov: 1. Pridobivanje in urejanje znanja Uporabniku pomaga pri oblikovanju drevesa kriterijev in pravil odločanja za obravnavani problem. Dejansko je to proces strukturiranja odločitvenega problema in izražanja preferenc, pri čemer se konsistentnost podanih odločitvenih pravil tudi sproti računalniško preverja.



2. Ocena in analiza variant Pridobljeno bazo znanja se uporabi za oceno in analizo variant. Na začetku je vsaka varianta opisana z vrednostmi kriterijev, ki predstavljajo liste drevesa. DEXi vsako varianto oceni v skladu z bazo znanja, z drevesom kriterijev in odločitvenimi pravili. Za vsako varianto tako dobimo oceno primernosti oziroma ustreznosti. Temu postopku sledi analiza rezultatov, ki je sestavljena iz ene ali več naslednjih aktivnosti.



3. KINEMATIKA 3.1. UVOD Interes za upodobitev gibanja človeka in živali izvira že iz prazgodovine in je bil izražen s slikami v jamah, kipi in risbami. Takšni posnetki pa so bili prepuščeni subjektivni oceni umetnika. Začetki sodobnega proučevanja gibanja segajo v konec 19. stoletja, ko so bile objavljene tri pomembnejše publikacije. Francoski znanstvenik E.J. Marey je leta 1885 s pomočjo »fotografske puške«, s katero je lahko sledil gibajoči tarči, posnel gibanje človeka med gibanjem. Z uporabo rotirajoče fotografske plošče je uspel snemati s hitrostjo 12Hz. Pozneje je izboljšal fotografije s tem, da je uvedel prve pasivne kinematične markerje tako, da je pritrdil bele trakove med glavne sklepe ekstremitet, ki so odbijali svetlobo na fotografsko ploščo. Za izboljšanje kontrasta, je bil merjenec oblečen v črno obleko. Približno v istem času je Muybridge v ZDA s pomočjo sekvenčno proženih 24 fotoaparatov posnel vzorec človeškega teka. Wilhelm Braune in Otto Fisher sta opisala izboljšan proces za proučevanje človeškega gibanja v seriji publikacij izdanih od leta 1895 naprej. Na segmente telesa (npr. glava, nadlaket, podlaket, stegno, golen in stopalo) sta pritrdila dolge tanke svetilne cevi in s pomočjo pulzov električnega toka generirala kratke svetlobne bliske, ki so bili sinhronizirani s fotografsko opremo. Ta pristop predstavlja začetek razvoja uporabe sistemov z aktivnimi markerji, ki se uporabljajo danes pri kinematičnih raziskavah. Kot zanimivost: za eno meritev sta potrebovala približno 12 ur in potem še 3 mesece za analizo rezultatov. Od takrat naprej je bil napredek v tehnologiji zajema gibajoče slike izredno hiter. Tako lahko danes posnamemo in analiziramo praktično karkoli, od gibanja otroka s cerebralno paralizo, do nastopov vrhunskih športnikov. Skupen termin za opis človeškega gibanja je kinematika. Kinematika se ne ukvarja s silami, notranjimi ali zunanjimi, ki povzročajo gibanje, temveč s podrobnostmi gibanja samega. Kvaliteten in natančen kvantitativen opis že enostavnega gibanja v prostoru pa zahteva veliko število podatkov in izračunov, ki zajemajo linearne in kotne premike ter hitrosti in pospeške v vseh treh ravninah (xy, xz in yz). V osnovi definiramo, da je človeško telo sestavljeno iz 12 segmentov: stopali, goleni, stegni, telo, glava, nadlakti in podlakti. Za popolno kinematiko kateregakoli segmenta telesa potrebujemo 15 spremenljivk, ki so odvisne od časa:

• pozicija (x, y, z) težišča segmenta • hitrost (vx, vy, vz) težišča segmenta • pospešek (ax, ay, az) težišča segmenta • kot segmenta v dveh ravninah (θxy, θyz) • kotna hitrost segmenta v dveh ravninah (ωxy, ωyz) • kotni pospešek segmenta v dveh ravninah (αxy, αyz)



Podatki o tretjem kotu so redundantni, saj lahko smer katerega koli segmenta popolnoma opišemo z dvema ravninama. Tako za kompleten opis gibanja celega telesa v 3D prostoru potrebujemo 12x15=180 podatkovnih spremenljivk. (Povzeto po Winter 1990). Za potrebe proučevanja gibanja posameznih segmentov zgornji model popolnoma zadostuje. Pri proučevanju gibanja celega telesa, kjer dobimo realnejšo sliko, pa izhajamo iz podatkov, koordinat, osnovnih točk telesa. Povezave med točkami definiramo kot segmente telesa:

• stopalo (levo in desno): vrh stopala - gleženj, • golen (leva in desna): gleženj - koleno, • stegno (levo in desno): koleno - kolk, • kolčna os: levi kolk - desni kolk, • trup levo in desno: trup levo (desno) - rame levo (desno), • ramenska os: levo rame - desno rame, • nadlaket (leva in desna): rame - komolec, • podlaket (leva in desna): komolec - zapestje, • glava: brada - teme.

Točka težišča telesa se iz podatkov izračuna.

Slika 3: Kinematični model človeka



3.2. SNEMANJE IN POSTAVITEV KAMER Za 3D analizo gibanja športnika v prostoru, uporabimo par kamer, ki sta medsebojno postavljeni pot kotom 90° in časovni usklajeni (sinhronizirani). To pomeni, da kameri hkrati, se pravi ob istem trenutku posnameta sliko. Pred samim snemanjem športnika (ali športnikov) je potrebno umeriti prostor, kar naredimo tako, da na mesto snemanja postavimo dve kocki s stranicami 1m, kar nam kasneje pri obdelavi posnetka služi za referenco.

kamera 2

kamera 1

X osZ os

Y os

Slika 4: Shema postavitve kamer in fotografija s snemanja kjer je razvidna postavitev kamer in referenčnih kock

Po končanem snemanju posnetke shranimo na računalnik, odstranimo odvečne dele (npr. premore med posameznimi nastopi) in pripravimo pare posnetkov (posnetka z leve in desne kamere) za nadaljnjo obdelavo. Nadaljnja obdelava, ki jo imenujemo digitalizacija, je še do nedavnega potekala izključno ročno. Tako se z namenskim programom, na fakulteti uporabljamo Ariel Performance Analysis System – APAS, na posameznih slikah (polslikah) ročno z miško poklika pomembne točke na sliki. Te točke predstavljajo sklepe na športnikovem telesu in glavo, ter izhodiščno točko na sliki, za kar si ponavadi izberemo nek fiksen in dobro viden element na sliki. Tako je potrebno za vsako sekundo gibanja obdelati 50 slik za eno kamero, za obe skupaj torej 100 slik.



Slika 5: APAS - digitalizacija leve in desne slike

V zadnjem času se eksperimentira z avtomatsko digitalizacijo, ki pa je zaenkrat uporabna predvsem v laboratorijskih pogojih dela. Tekmovalcu je potrebno na telo pritrditi markerje, ki jih potem program sam prepozna za točke, katere mora spremljati in tako prihranimo kar precej časa. Seveda sistem še ni popoln in je potrebno na samem začetku kar nekaj nastavljanja v računalniškem programu. Občasno program »izgubi« točko in jo je potrebno ročno določiti, da lahko nadaljuje z delom. Kljub temu je ta možnost veliko boljša, kot popolnoma ročno delo. Tako si s pomočjo avtomatske digitalizacije lahko privoščimo opazovanje in analizo gibanja pri daljšem ponavljajočem gibanju, kot npr. pri suhem treningu veslanja na ergometru.

Slika 6: Avtomatska digitalizacija



Potrebno je omeniti tudi omejitev pri digitalizaciji posnetkov hitroslikovnih kamer, ki ni povezana samo s tehničnimi karakteristikami kamer. Sekunda gibanja pri kameri s hitrostjo snemanja 1000 slik/s pri uporabi dveh kamer, predstavlja 2000 slik, ki bi jih bilo potrebno ročno obdelati, kar pa je časovno zelo zahtevno in s tem tudi drago delo. Zato se je potrebno že v samem načrtovanju analize osredotočiti na kratek segment gibanja, znižati število slik na sekundo ali uporabiti avtomatsko digitalizacijo. Končni rezultat digitalizacije so numerični podatki, ki predstavljajo koordinate (x, y, z) vsake točke v tridimenzionalnem prostoru. Po drugi strani pa predstavljajo ti podatki šele osnovo za začetek kinematične analize gibanja. 3D File 02_1.3d #Pts 20,00 #Frames 86,00 Speed 50,00 Pt #1 Pt #1 Pt #1 Pt #2 Pt #2 Pt #2 Pt #3 Pt #3 Pt #3 R.FOOT R.FOOT R.FOOT R.ANKLE R.ANKLE R.ANKLE R.KNEE R.KNEE R.KNEETime[sec] Dx Dy Dz Dx Dy Dz Dx Dy Dz

0,02 -0,31 0,02 -0,63 -0,28 0,09 -0,78 -0,28 0,53 -0,700,04 -0,30 0,02 -0,61 -0,28 0,09 -0,78 -0,28 0,54 -0,700,06 -0,30 0,02 -0,59 -0,28 0,09 -0,78 -0,28 0,54 -0,700,08 -0,30 0,02 -0,59 -0,29 0,09 -0,78 -0,28 0,54 -0,700,10 -0,31 0,02 -0,59 -0,29 0,10 -0,78 -0,29 0,53 -0,700,12 -0,32 0,02 -0,59 -0,29 0,10 -0,78 -0,29 0,52 -0,700,14 -0,32 0,02 -0,58 -0,29 0,10 -0,78 -0,29 0,52 -0,700,16 -0,32 0,01 -0,58 -0,29 0,09 -0,79 -0,29 0,52 -0,710,18 -0,32 0,02 -0,59 -0,29 0,09 -0,79 -0,29 0,52 -0,710,20 -0,33 0,02 -0,60 -0,29 0,09 -0,79 -0,29 0,52 -0,710,22 -0,33 0,02 -0,60 -0,30 0,09 -0,79 -0,29 0,52 -0,710,24 -0,33 0,02 -0,60 -0,30 0,09 -0,79 -0,29 0,52 -0,710,26 -0,34 0,02 -0,59 -0,29 0,09 -0,78 -0,28 0,52 -0,710,28 -0,34 0,02 -0,58 -0,29 0,09 -0,78 -0,28 0,52 -0,710,30 -0,34 0,01 -0,58 -0,29 0,09 -0,78 -0,28 0,52 -0,710,32 -0,34 0,01 -0,59 -0,29 0,09 -0,78 -0,27 0,52 -0,710,34 -0,34 0,01 -0,60 -0,29 0,09 -0,78 -0,27 0,52 -0,710,36 -0,35 0,01 -0,60 -0,29 0,09 -0,78 -0,27 0,53 -0,710,38 -0,35 0,01 -0,60 -0,29 0,09 -0,78 -0,27 0,53 -0,720,40 -0,35 0,01 -0,60 -0,28 0,09 -0,77 -0,28 0,53 -0,720,42 -0,35 0,01 -0,60 -0,28 0,09 -0,77 -0,28 0,53 -0,72

Tabela 1: Izsek dela numeričnih podatkov (koordinat) po opravljeni digitalizaciji za točke: desno stopalo, desni gleženj in desno koleno

Iz koordinat izračunamo pot točke (npr. desnega kolena) med dvema zaporednima slikama v katerikoli ravnini (xy, xz, yz) ali v prostoru. Iz poti in pretečenega časa med dvema slikama (pri hitrosti snemanja 50Hz je čas med slikama 1/50=0,02s), je razmeroma enostavno izračunati hitrost in nato pospešek. Podobno velja tudi za kote, kotne hitrosti in kotne pospeške. Zaradi velikega števila podatkov je tabelaričen izpis numerike nepregleden, zato se pomembni podatki prikažejo v obliki grafa, kar je veliko bolj razumljivo za končne uporabnike analize. Na grafu lahko prikažemo tudi medsebojno primerjavo večjega števila različnih športnikov ali pa več nastopov istega športnika. Iz numeričnih podatkov lahko naredimo animacijo gibanja športnika. Ker gibanja na papirju ne moremo natisniti, se poslužujemo izdelave kinogramov, kjer je človek prikazan zelo poenostavljeno, vendar so tako najbolje vidne značilne pozicije pri gibanju.



Slika 7: Kinogram tekmovalca pri celotnem golf udarcu s strani, od spredaj in od zgoraj



3.3. RAZVOJ OPREME Film z visoko ločljivostjo je predstavljal zanimiv medij za zajem podatkov o gibanju. Snemanje in razvijanje filma je razmeroma preprosto (čeprav časovno zahtevno) v primerjavi s procesom digitalizacije. Človek, ki analizira film, potrebuje natančno optično projekcijo in kurzor, ki odčitava X in Y koordinate. Takšni sistemi so bili v uporabi okrog leta 1970. Največja pomanjkljivost je bila poraba časa za ročno digitalizacijo koordinat in nezanesljivost človeka, ki je to delo opravljal. Kot primer, popolna 3D analiza s štirimi kamerami zamaha pri golfu s 17. markerji dolžine posnetka dveh sekund in pri hitrosti snemanja 200 slik/s pomeni 17x4x2x200=27.200 točk, ki jih je potrebno ročno označiti. Pri hitrosti označevanja 1 točko/s to pomeni več kot 7 ur nepretrganega dela. Z razvojem video opreme, se je uporaba filma počasi opustila. Prodor video opreme se je začel z uporabo VHS (Video Home System) kamer predstavljenih leta 1976 in kasneje kvalitetnejših S-VHS (Super VHS) predstavljenih leta 1987. Leta 1996 so na trg prišle digitalne (DV – Digital Video) video kamere, ki so prinesle boljšo sliko in enostavnejši prenos posnete slike v računalnik s pomočjo vmesnika Firewire (IEEE 1394). Pojavila sta se še dva digitalna standarda za profesionalno uporabo, DVCAM (Sony) in DVCPRO (Panasonic), ki nudita še boljšo sliko. Vsi ti standardi pa so na žalost omejeni s starim televizijskim standardom (PAL (1967), ki se uporablja v Evropi (delno tudi SECAM) ali NTSC, ki je v uporabi v ZDA in Japonskem), ki predpisuje sliko sestavljeno iz 625 vrstic (576 vidnih) s frekvenco osveževanja 50Hz s prepletanjem (velja za PAL).

Slika 8: Razdelitev sveta po televizijskih standardih (vir: Wikipedia)

Prepletanje pomeni, da se končna slika na zaslonu sestavi iz dveh polslik od katerih ena predstavlja lihe vrstice na zaslonu druga pa sode. Tako realno dobimo samo 25 celih slik na sekundo. Slika zajeta z računalnikom ima ločljivost 720x576 točk in frekvenco 25Hz. Ker sta obe polsliki med seboj časovno zamaknjeni za 0,02 sekunde, dobimo pri hitrem gibanju neostro sliko, ker so lihe in sode vrstice med seboj zamaknjene.



Slika 9: Slika posneta v prepletenem načinu in nato razdeljena v dve sliki

Ravno ta časovni zamik med polslikami se uspešno izkorišča pri kinematični analizi gibanja, saj namesto cele slike uporabimo posamezne polslike in tako povečamo frekvenco zajema slike iz 25Hz na 50Hz. Novi standard, ki se počasi uveljavlja tudi v Evropi, HDTV (high-definition television – televizija z visoko ločljivostjo), prinaša kar nekaj izboljšav: uvedbo novih, višjih ločljivosti in večjo frekvenco osveževanja slike. Obstaja več variant HDTV slike: 720i, 720p in 1080i. Številke predstavljajo število vrstic v televizijski sliki, črki »i« in »p« pa pomenita način prikaza slike (i – interlaced: s prepletanjem oz. p –progressive – brez prepletanja). Za potrebe kinematične analize je zanimiv predvsem 720p, kjer dobimo 50 polnih slik na sekundo pri ločljivosti 1280x720 točk.

VGA 640X480

PAL 720X576

HDTV 1280X720p

HDTV 1920X1080i

Slika 10: Razlika v ločljivosti slike med posameznimi video formati



3.4. SISTEMI Z VIŠJO FREKVENCO SNEMANJA Ena izmed metod za pridobitev večjega števila slik na sekundo je, da razdelimo video sliko na dva ali več delov po vertikali. Če razdelimo sliko npr. na štiri dele, ima tako vsak tak del samo 1/4 vertikalne ločljivosti. Če ima video slika pri 50Hz 288 vidnih linij (1/2 od 576 linij pri polni sliki pri 25Hz), potem dobimo pri frekvenci 200Hz samo še 72 vidnih linij, kar pa je za resno kinematično analizo premalo, razne v primeru, ko analiziramo nek točno določen detajl. Prednost teh sistemov je v tem, da uporabljajo standardno video opremo in so zato cenovno razmeroma ugodni, potrebujemo samo dovolj »pametno« programsko opremo, ki nam zajeto video sliko ustrezno obdela. Za resnejše delo pa potrebujemo namensko video opremo, ki ni več omejena s televizijskimi standardi, kar pa na žalost pomeni, da je tudi veliko dražja, saj se izdeluje v manjših serijah. V zadnjem času so to skoraj izključno digitalne video kamere, ki jih lahko v grobem razdelimo v dva segmenta: v video kamere, ki imajo interni pomnilnik za shranjevanje posnetka in video kamere, ki za shranjevanje potrebujejo zunanji pomnilnik, katerega v veliki večini predstavlja računalnik z dovolj hitrim in velikim diskovnim sistemom. Vse kamere med katerimi smo izbirali, delujejo v neprepletenem (noninterlaced) načinu, tako da vedno dobimo ven cele slike s polno ločljivostjo, ki jo kamera podpira.



4. OPIS VARIANT Po analizi opreme, ki je dostopna na trgu, smo v ožji izbor vključili 4 modele barvnih hitroslikovnih kamer: Mikrotron MotionBLITZ Cube ECO-1, Weinberger SpeedCam MiniVis ECO2, Fastec Imaging TrubleShooter in kombinacijo National Instruments - Basler. Osnovni pogoji so bili vsaj VGA ločljivost, vsaj 500 posnetkov na sekundo ter seveda cena. 4.1. MIKROTRON MOTIONBLITZ CUBE ECO-1 Mikrotron je nemško podjetje ustanovljeno leta 1977, ki ima sedež v mestu Unterschleissheim blizu Münchna. Osredotočeno je na razvoj, proizvodnjo in prodajo elektronskih komponent za avtomatiko proizvodnje v industriji, ter rešitve za hitroslikovne video sisteme. Prvi kontakti s podjetjem so bili zelo obetavni, saj je bil odziv hiter in kljub temu, da so se prvič srečali s takšnim namenom uporabe njihovih izdelkov in s tem nekaj specifičnimi zahtevami, so se bili pripravljeni poglobiti in odgovoriti na vsa tehnična vprašanja, na katera iz dokumentacije dosegljive na internetu nismo dobili zadovoljivih pojasnil. Nezanemarljiva ni tudi relativna bližina sedeža podjetja, saj bi to olajšalo morebitno odpravo napak ali težav z opremo. MotionBLITZ ECO-1 spada v začetek njihove ponudbe tovrstne opreme. Gre za digitalno kamero z vgrajenim pomnilnikom. Ločljivost kamere je 640x512 točk, hitrost snemanja pa do 1000 posnetkov na sekundo. Pri ločljivosti 640x512 in hitrosti 1000 slik/s je največji čas snemanja 6 sekund, kar popolnoma ustreza zahtevam. Pri nižji hitrosti snemanja, ki jo lahko poljubno nastavimo, se čas ustrezno podaljša. Ločljivost je podobna kot ločljivost klasičnih PAL digitalnih video kamer (720x576), s tem, da tu dobimo ven cele slike brez prepletanja, kar pomeni skoraj enkrat višjo vertikalno ločljivost glede na PAL video sliko.

Slika 11: Mikrotron MotionBLITZ Cube ECO-1 (vir: Mikrotron, 2006)



Kamera ima vgrajeno baterijo, ki omogoča do 30 minut avtonomije oziroma do ene ure v stanju pripravljenosti, kar v osnovi zadošča za izvedbo meritve. Pri daljših oziroma zahtevnejših meritvah je napajanje iz električnega omrežja nujno tudi zaradi spremljajoče opreme. Povezava kamere z računalnikom je izvedena preko standardnega Ethernet omrežja s hitrostjo 1Gb/s, ki je dovolj hitro za prenos takšne količine podatkov. Za povezavo dveh kamer potrebujemo gigabitno stikalo in seveda računalnik (najbolje prenosnik) z omrežnim gigabitnim priključkom. Celoten nadzor nad kamerama se vrši preko prenosnika z nameščeno priloženo programsko opremo. Sinhronizacija med kamerama je izvedena preko posebnega kabla, tako da ena kamera diktira takt drugi (master/slave). Priključek poleg tega omogoča tudi zunanje proženje začetka snemanja. Zunanje proženje je lahko izvedeno ročno (tipka) ali preko fotocelice, ki sproži začetek snemanja ko športnik prekine žarek. Kamera je majhna in kompaktna ter zato zelo primerna tudi za mobilno uporabo. Ima standardni C-mount navoj za dodatne objektive, kar omogoča široko izbiro dodatnih objektivov in posledično optimalne pogoje za snemanje. 4.2. WEINBERGER SPEEDCAM MINIVIS ECO-2 Weinberger je švicarski proizvajalec hitroslikovne video opreme s sedežem v Zürichu, svoje podružnice pa ima še v Nemčiji in ZDA. Ustanovljeno je bilo leta 1946 in ima dolgo tradicijo pri izdelavi specialne video in fotografske opreme. Weinberger ponuja večji nabor hitroslikovnih kamer kot Mikrotron, njihov začetni izbor, ki za naše potrebe že zadostuje, pa je (zanimivo) zelo podoben izdelkom podjetja Mikrotron. Kdo je izvirni proizvajalec opreme, sicer uradno nismo uspeli izvedeti, predvidevamo pa, da je to Weinberger ali pa celo nekdo tretji. Zanimivo je, da so cene podjetja Weinberger občutno višje. Kot primerjavo smo izbrali model ECO-2, ki nudi boljše zmogljivosti glede na Mikrotronov model ECO-1.

Slika 12: Weinberger SpeedCam MiniVis ECO-2 (vir: Weinberger, 2006)



Osnovne karakteristike kamere so enake kot pri prej opisanem Mikrotronovem modelu, razlikuje pa se v zmogljivejši vgrajeni elektroniki. Tako kamera ponuja višjo ločljivost (1280x1024 pik) pri hitrosti 500 slik/s, z nižanjem ločljivosti pa hitrost celo do 32.000 slik/s. 4.3. FASTEC IMAGING TRUBLESHOOTER 1000 Podjetje Fastec Imaging je ameriški proizvajalec hitroslikovnih kamer, ki ima svoje najbližje predstavništvo v Italiji. V svojem programu pa ima zelo zanimiv izdelek, ki je še posebej uporaben pri delu na terenu. Model TrubleShooter ima namreč vgrajen LCD zaslon, kar omogoča lažje nastavljanje optike kamere in tudi takojšen predogled posnetega materiala. Osnovni model z 1GB razširjenega spomina ponuja VGA ločljivost 640x480 točk pri hitrosti 1000 slik/s in 4,4 sekunde snemanja videa. Ravno tako omogoča priklop zunanjega sprožilca za začetek snemanja in možnost medsebojne sinhronizacije kamer. Kamera ima vgrajeno baterijo, možen pa je priklop preko ustreznega pretvornika na napajanje iz električnega omrežja.

Slika 13: Fastec Imaging TroubleShooter (vir: Fastec Imaging, 2006)

Kamera je zelo kompaktna in idealna za transport ter terensko delo. Največja pomanjkljivost kamere pa je USB 2.0 vmesnik za prenos podatkov na računalnik. Največja dolžina kabla po USB 2.0 specifikaciji (vir: http://www.usb.org) znaša 5m, kar za laboratorijske pogoje sicer zadostuje, za snemanje npr. odriva skoka v daljino na atletskem stadionu, kjer je potrebno opremo umakniti, da ne ovira tekmovalcev, pa je to seveda veliko premalo.



Kljub temu smo želeli kamero preizkusiti, ker bi jo lahko uporabili tudi kot samostojno napravo. Na žalost italijanski prodajalec za testiranje opreme računa 1000€, kar pri kasnejšem nakupu sicer odšteje, vendar je izvedba tega pri javnih institucijah kot je Fakulteta za šport razmeroma zapletena. 4.4. BASLER A504KC KAMERA IN NATIONAL INSTRUMENTS NI

PCIE-1429 FRAME GRABBER Zadnja varianta je kamera proizvajalca Basler, ki potrebuje za delovanje posebno kartico, katero vgradimo v računalnik in le-ta skrbi za zajem videa, ter za njegovo shranjevanje izkorišča spominske kapacitete računalnika. Kartic za zajem je na tržišču veliko, izbrali pa smo kartico, ki je zgrajena na sodobni platformi, saj ena redkih (če že ne edina) uporablja sodoben PCI Express (PCIe) vmesnik. Večina ostalih proizvajalcev uporablja starejši PCI 66 ali PCI-X vmesnik, ki ga standardni PC računalniki nimajo. Najdemo jih le pri zmogljivejših delovnih postajah ali strežnikih. PCIe je vgrajen v praktično vsakem sodobnem računalniku, s čimer se nam močno poveča izbor primernih računalnikov za delo.

Slika 14: Basler A504kc in National Instruments NI PCIe-1429 (vir: Basler in National Instruments, 2006)

Kamera omogoča zajem 500 slik/s pri ločljivosti 1280x1024 točk, dolžina snemanja pa je odvisna od zmogljivosti računalnika. Omogoča sinhronizacijo dveh kamer in proženje kamere z zunanjim signalom. Tudi tu je problem dolžina kabla, ki znaša največ 10m. Druga pomanjkljivost pa je, da za uporabo potrebujemo stacionarni računalnik zaradi vgradnje PCIe kartice za zajem videa, kar močno zmanjša mobilnost sistema. Sistem je sicer zelo zanimiv za laboratorijsko uporabo, za terensko delo pa nekoliko manj primeren.



5. ODLOČITVENI MODEL Osnovne najnižje kriterije, ki jih morajo izpolnjevati kamere, smo upoštevali že pred izborom kamer, ki so prišle v najožji izbor. Skušali smo čimbolj doseči zadani cilj, ne da bi kupili nujno najcenejšo opremo, temveč opremo, ki nam bo najbolje služila dlje časa, kar predstavlja tudi najoptimalnejši nakup. Pozornost smo posvetili tudi enostavnosti uporabe ter mobilnosti opreme. Veliko meritev se izvaja na terenu, kar so pokrite dvorane (npr. meritve v gimnastiki) ali pa odprti stadioni (npr. atletika) ali druga igrišča (npr. golf). Zato je enostavnost, s čimer je po navadi povezana tudi zanesljivost, priklopa toliko bolj pomembna. Ker so nekatere meritve zunaj, je zaželeno, da je oprema vsaj minimalno odporna na različne vremenske pogoje (temperatura, vlaga, ...). 5.1. IZBIRA KRITERIJEV Pri določitvi kriterijev smo upoštevali tako osnovne fizične lastnosti kamer, kot sta npr. teža in velikost, karakteristike elektronskim sklopov, ter seveda tudi ceno. Nekateri kriteriji so bolj subjektivni in ocenjeni s stališča uporabnikov, saj jih ni mogoče izmeriti. Kriterije smo v osnovi razdelili na dva dela: tehnične karakteristike in ceno kompleta. 5.2. OPIS POSAMEZNIH KRITERIJEV IN ZALOG VREDNOSTI Ocena kamer je predstavljena kot kriterij Kamera, ki predstavlja celotno in tako glavno oceno hitroslikovne kamere. Ocena kamere je tako lahko:

• Nesprejemljiva – kamera ne zadošča osnovnim predpisanim potrebam za izvedbo kinematične analize. Ravno tako tudi cena ne ustreza oz. presega dovoljeni znesek namenjen za nakup.

• Zadovoljiva – kamera zadovoljuje nekatere osnovne kriterije, še vedno pa ne izpolnjuje vseh kriterijev. Izvedba meritve oz. nekaterih meritev bi bila s to kamero že mogoča.

• Dobra – osnovni kriteriji so izpolnjeni. Kamera ustreza kriterijem in je primerna za uporabo.

• Solidna – kamera dosega in v nekaterih delih presega osnovne kriterije. Cena kamere je v mejah načrtovanega.

• Odlična – kamera v večini dosega najvišje kriterije. Tudi cena kamere ustreza načrtovanemu znesku.

Model je sestavljen iz več kriterijev, ki so hierarhično strukturirani v drevo kriterijev. Na vrednost hierarhično višje postavljenega kriterija vplivajo določila nižje postavljenih kriterijev in postavitev uteži. TEHNIČNE KARAKTERISTIKE je kriterij, ki predstavlja skupno oceno vseh tehničnih značilnosti hitroslikovne kamere. Kriterij lahko zavzame vrednosti: nesprejemljive, zadovoljive, dobre, solidne ali odlične. Na njegovo vrednost vplivajo



hierarhično podrejeni kriteriji: fizične lastnost, prenosljivost, lastnosti elektronike in dodatna oprema. Fizične lastnosti predstavljajo opis fizičnih lastnosti kamere, ki so natančno določene in en nekoliko bolj subjektiven kriterij imenovan odpornost na tresljaje.

• Velikost – dimenzije kamere skupaj z osnovno dodatno opremo, kar je pomembno pri transportu. Kriterij lahko zavzame vrednost: velika, sprejemljiva ali majhna.

• Teža – teža kamere z osnovno dodatno opremo. Kriterij lahko zavzame vrednost: velika, sprejemljiva ali majhna.

• Odpornost na vremenske pogoje – temperaturno območje delovanja kamere. Kriterij lahko zavzame vrednost: slaba, dobra, odlična.

• Odpornost na tresljaje – subjektivna ocena odpornosti kamere na tresljaje in udarce, ki lahko nastanejo med transportom. Kriterij lahko zavzame vrednost: slaba, sprejemljiva, dobra.

Pri večini dražjih modelov kamer, ki so namenjeni težjim delovnim pogojem (npr. izvedbi tako imenovanih »crash« testov avtomobilov) so celo podane vrednosti kakšen pospešek/pojemek kamera prenese. Naše izbrane kamere so namenjene delovanju v normalnih pogojih, zato teh podatkov ni. Še vedno pa bodo izbrane kamere namenjene tudi delu na terenu, kjer pride pri transportu do vibracij in udarcev. Zato smo poskušali glede na dosedanje izkušnje z opremo kamere čimbolj objektivno oceniti kako bodo prenašale takšne pogoje. Prenosljivost predstavlja skupen kriterij za samo avtonomijo delovanja kamere in medsebojno povezljivost kamer ter spremljajoče opreme (računalnik). Boljša avtonomija je posebej pomembna pri delu na terenu, kjer se lahko pojavi problem z napajanjem iz električnega omrežja ali pa pride do občasnih izpadov napajanja zaradi različnih vzrokov (npr. iztaknjen kabel). Kriterij lahko zavzame vrednost: slaba, sprejemljiva ali dobra. Sestavljen je iz naslednjih kriterijev:

• Enostavnost priklopa – predstavlja subjektivno oceno, ki je bila podana na podlagi pridobljenih tehničnih podatkov o načinu povezovanja celotnega sistema za snemanje, ki zajema v osnovi dve kameri in računalnik. Kriterij lahko zavzame vrednost: slaba, sprejemljiva, dobra.

• Avtonomija – določa avtonomijo delovanja kamer. Avtonomija spremljajoče opreme (npr. računalnika) tu ni zajeta. V večini primerov je največji problem zagotoviti napajanje za kamere, ker morajo biti postavljene na določenem prostoru glede na objekt merjenja, kjer ni nujno tudi električnega napajanja. Zato je možnost delovanja kamere na baterijo zelo dobrodošla. Postavitev računalnika in ostalo spremljajočo opremo lahko vsaj delno prilagodimo glede na možnost napajanja iz električnega omrežja. Kriterij lahko zavzame vrednost: slabo, dobro, odlično

• LCD – ali ima kamera vgrajen zaslon LCD (Liquid Cristal Display – zaslon s tekočimi kristali). Za lažjo nastavitev kamere kamor spada usmeritev kamere na območje snemanja in nastavitev ostrine. Če kamera nima vgrajenega zaslona, je potrebno izvesti nastavitve s pomočjo računalnika, kjer se prikazuje slika s kamere, kar je pri večji medsebojni oddaljenosti kamere od



računalnika lahko precej težavno. Kriterij lahko zavzame vrednost: brez ali vgrajen.

• Max razdalja – največja razdalja med dvema kamerama. Ker morata biti kameri med seboj postavljeni pod kotom 90° se njuna medsebojna razdalja z oddaljenostjo od objekta snemanja hitro veča. Upoštevati je potrebno tudi to, da kabli ne potekajo vedno po najkrajši možni razdalji, saj je potrebno npr. pri snemanju na atletskem mitingu kable ustrezno skriti, da nikogar ne ovirajo. Ravno tako tudi ni vedno možno postaviti računalnik točno na sredino med kamerama, kar pomeni, da je en kabel daljši od drugega in moramo zaradi tega upoštevati dolžino daljšega kabla. Kriterij lahko zavzame vrednost: slabo, dobro, odlično.

• Tip povezave s PC – način povezave kamere z računalnikom. Kamere se z računalnikom povezujejo preko različnih priključnih kablov. Zaželeno je, da so ti priključki čimbolj standardizirani in po možnosti na voljo že kot standardna oprema računalnika. Najbolj pogosti načini priklopa so preko USB ali FireWire vmesnika ter preko omrežne povezave. Ker je danes omrežna oprema s hitrostjo 1Gb/s že zelo dostopna, gigabitne mrežne kartice pa so vgrajene že v malo zmogljivejše računalnike (tako prenosnike kot namizne računalnike), obenem pa omogoča doseganje dovolj velikih razdalj (do 100m/kamero – skupaj torej do 200m), je to ena izmed bolj zaželenih povezav. Kriterij lahko zavzame vrednost: slabo, dobro, odlično.

Lastnosti elektronike je kriterij, ki opisuje zmogljivosti delovanja elektronskih sklopov hitroslikovne kamere in je eden pomembnejših kriterijev pri opisu kamere. Kriterij lahko zavzame vrednost: nesprejemljiva, zadovoljiva, dobra, solidna, odlična. Predstavljajo ga naslednji kriteriji:

• Ločljivost – predstavlja največjo ločljivost (resolucijo) senzorja kamere. Ločljivost naj bi bila vsaj v razredu sedanjih klasičnih digitalnih kamer. Kriterij je razmeroma pomemben tako pri ročni digitalizaciji, kot tudi avtomatski digitalizaciji, saj omogoča lažje in natančnejše prepoznavanje objektov na posneti sliki. Na žalost z višjo ločljivostjo močno raste tudi cena, saj je za zajem slike pri višji ločljivosti in enaki hitrosti (npr. 1000slik/s) potrebna zmogljivejša elektronika in večja količina pomnilnika. Kriterij lahko zavzame vrednost: 320x240, 640x480, 1024x768 ali več.

• Prepletanje – opisuje način delovanja zajemanja slike. Kamera lahko zajema sliko v prepletenem načinu, posebej lihe in posebej sode vrstice slike z medsebojnim časovnim zamikom ali pa celotno sliko naenkrat. Zaželeno je, da zajame celotno sliko hkrati. Kriterij lahko zavzame vrednost: s prepletanjem, brez prepletanja.

• Hitrost – kriterij se nanaša na hitrost snemanja kamere v številu posnetih slik na sekundo. Kriterij lahko zavzame vrednost: 200, 500, 1000, 2000.

• Čas snemanja – nanaša se na najdaljši čas snemanja pri največji hitrosti in največji ločljivosti. Če je največja hitrost kamere 1000slik/s pri ločljivosti 640x480 točk, potem je čas snemanja število sekund posnetka, ki ga je kamera sposobna naenkrat posneti. Večina kamer ima za shranjevanje posnetka vgrajen pomnilnik, ki je razmeroma drag in so zato kapacitete precej omejene. Po končanem snemanju se vsebina prenese na računalnik in se pomnilnik sprosti za naslednji posnetek. Kriterij lahko zavzame vrednost: <2s, 2-4s, 4-6s, 6-8s, >8s.



Dodatna oprema predstavlja opis dodatne opreme in nekaterih opcij, ki jih ima kamera vgrajene ter so potrebne za uspešno in natančno izvedbo meritev. Kriterij lahko zavzame vrednost: nesprejemljiva, dobra, odlična. Predstavljajo ga naslednji kriteriji:

• Sinhronizacija – ali ima kamera možnost sinhronizacije slike z drugo kamero ali večjim številom kamer. Pri kasnejši analizi je pomembno, da so slike iz obeh strani oziroma obeh kamer posnete v istem trenutku, saj se le tako dobljeni podatki nanašajo na isti časovni trenutek. Brez možnosti sinhronizacije, je pri 3D analizi napaka veliko večja. Takšna kamera je potem uporabna edino za 2D analizo, ki jo lahko izvedemo že z eno samo kamero. Pa tudi tu se, če je le mogoče, poslužujemo snemanja z dvema sinhroniziranima kamerama, ker dobimo natančnejše podatke. Kriterij lahko zavzame vrednost: ne, da.

• Zunanji prožilec – predstavlja možnost proženja začetka/konca snemanja z zunanjim signalom. Zaradi časovne omejitve vgrajenega pomnilnika, optimizacije pri samem prenosu posnetka iz kamere v računalnik (velika količina podatkov zahteva določen čas za prenos) ter seveda zanesljivosti, da bomo posneli pravi časovni interval, je zaželena možnost proženja s pomočjo ročnega sprožilca (tipke) ali pa s pomočjo foto celic, ki sprožijo začetek snemanja, ko tekmovalec prekine svetlobni snop. Kriterij lahko zavzame vrednost: ne, da.

• Zahtevana dodatna oprema – opisuje potrebno dodatno opremo za delovanje kamere. Zaradi lažjega dela s kamere in lažjega transporta je zaželeno, da je kamera čimbolj samostojna in za svoje delovanje ne potrebuje večje dodatne opreme. Kriterij lahko zavzame vrednost: da, ne.

CENA je kriterij, ki se mu pri kateremkoli nakupu ne moremo izogniti. Vedno smo nekako omejeni z zneskom, ki ga lahko porabimo za določen nakup. Na žalost je bilo tako tudi v našem primeru, zato smo se morali omejiti na modele kamer, ki so prišle ali pa se vsaj močno približale cenovnemu razredu, ki je predstavljal še realne okvire za nakup opreme. Kriterij lahko zavzame vrednost: visoka, sprejemljiva, nizka. Predstavljata ga naslednja kriterija:

• Cena kompleta kamer – prestavlja znesek za nakup kompleta dveh kamer. Kriterij lahko zavzame vrednost: >10MSIT, 8-10MSIT, <8MSIT.

• Cena dodatne opreme – se nanaša na nujno dodatno opremo, ki jo potrebujemo za uspešno izvedbo meritev, ki jo predstavljajo povezovalni kabli, objektivi, računalnik in podobno. Kriterij lahko zavzame vrednost: visoka, sprejemljiva, nizka.



Slika 15: Izgradnja modela s programskim orodjem DEXi

Slika 16: Določanje zaloge vrednosti kriterijev v programskem orodju DEXi



5.3. FUNKCIJA KORISTNOSTI Vpliv kriterijev na končno oceno smo razdelili glede na pomembnost kriterijev pri zagotavljanju uspešnega dela pri izvedbi kinematične analize gibanja športnika. Dolgoletne izkušnje pri delu za video in računalniško opremo ter poznavanje zahtev kinematične analize so bistveno olajšale in izboljšale ocenjevanje pomembnosti kriterijev. Odločitveni model je zgrajen iz kriterijev, ki so med seboj hierarhično povezani. Določanje funkcije koristnosti smo začeli od spodaj navzgor, kar pomeni, da določimo vrednosti najprej za najnižje ležeče kriterije, tako imenovane osnovne kriterije in gremo potem tako po korakih do vrha. Kot najvišji kriterij je kriterij z nazivom Kamera, ki predstavlja končno oceno o primernosti kamere. Ta ocena je sestavljena iz dveh podrejenih kriterijev, kriterija Tehnične karakteristike, ki predstavlja 53% ocene in kriterija Cena, ki predstavlja 47%. S takšno razdelitvijo smo hoteli poudariti predvsem tehnične karakteristike kamere, zaradi omejenosti finančnih sredstev pa cena ni smela imeti prenizkega vpliva na končno oceno.

Kamera - funkcija koristnosti

53%

47%

44% 46% 48% 50% 52% 54%

Tehnične karakteristike

Cena

%

Slika 17: Funkcija koristnosti glavnega kriterija Kamera

Ceno smo razdelili na dva kriterija: kriterij Cene nakupa kompleta kamer, ki predstavlja 67% ocene in kriterij Cene dodatne opreme, ki predstavlja preostanek, to je 33% ocene. Logično je, da največji strošek predstavlja nakup obeh kamer, vendar pri nakupih opreme pogosto zanemarimo strošek spremne opreme, ki potem lahko doseže zelo visoke zneske. Zato smo v izogib neprijetnim presenečenjem vključili tudi najnujnejšo dodatno opremo.



Cena - funkcija koristnosti

67%

33%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80%

Cena kompleta kamer

Cena dodatne opreme

%

Slika 18: Funkcija koristnosti kriterija Cena

Pri Tehničnih karakteristikah kamere smo dali večjo težo Prenosljivosti in Lastnostim elektronike (30 in 28%), malo manjšo pa Fizičnim lastnostim in Dodatni opremi (21%). Za kvalitetno sliko in izpolnjevanje osnovnih pogojev sta vsekakor najbolj pomembna oba kriterija z večjo težo. Lastnosti elektronike za samo kvaliteto slike, Prenosljivost pa za mobilnost in samostojnost delovanja kamere.

Tehnične karakteristike - funkcija koristnosti

21%

30%

28%

21%

0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35%

Fizične lastnosti

Prenosljivost

Lastnosti elektronike

Dodatna oprema

%

Slika 19: Funkcija koristnosti kriterija Tehnične karakteristike

Funkcije koristnosti podkriterijev Tehničnih karakteristik so najbolj razvidne iz spodnjih grafikonov.



Dodatna oprema - funkcija koristnosti

50%

25%

25%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60%

Sinhronizacija

Zunanji prožilec

Zahtevana dodatnaoprema

%

Lastnosti elektronike - funkcija koristnosti

29%

23%

28%

20%

0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35%

Ločljivost

Prepletanje

Hitrost

Čas snemanja

%

Prenosljivost - funkcija koristnosti

11%

21%

14%

33%

21%

0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35%

Enostavnost priklopa

Avtonomija

LCD

Max razdalja

Tip povezave s PC

%

Fizične lastnosti - funkcija koristnosti

21%

21%

36%

21%

0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40%

Velikost

Teža

Odpornost navremenske pogoje

Odpornost na tresljaje

%

Slika 20: Funkcija koristnosti podkriterijev Tehničnih karakteristik

Vrednosti posameznih uteži se v programu DEXi nastavijo s pomočjo drsnikov.

Slika 21: Določanje uteži kriteriju Lastnosti elektronike v programskem orodju DEXi



6. OPIS IN ANALIZA ODLOČITVE Izbrani kriteriji so bili določeni na osnovi zahtev, ki jih ima laboratorij za biomehaniko za izdelavo kinematičnih analiz, cene kamer, ki so bile omejene z višino zneska ter dosedanjih izkušenj in prihajajočih trendov v razvoju video in računalniške opreme. Kriteriji so se izkazali za primerne, uporabljene funkcije koristnosti pa dajejo primerne rezultate vrednotenja. Ocene glavnih kriterijev so prikazane za vse izbrane variante hitroslikovnih kamer. Vse kamere ustrezajo minimalnim zahtevam, s tem, da imajo slabše ocenjene določene pomanjkljivosti, ki so razvidni iz podrobnih grafikonov v nadaljevanju. Najbolje je bila ocenjena kamera proizvajalca Mikrotron, ki ustreza vsem kriterijem, kar nekaj pa jih celo presega. Poleg tega je tudi cena razmeroma ugodna. Na drugem mestu je kamera proizvajalca Weinberger, ki je po nekaterih tehničnih značilnostih celo boljša od Mikrotronove, vendar na žalost bistveno dražja. FastecImaging in kombinacija Basler – National Instruments si delita tretje mesto. Oba izdelka sta zanimiva, vendar imata ožji segment področja uporabe.

Basler - National

FastecImaging

Weinberger

Mikrotron

Nesprejemljiva Zadovoljiva Dobra Solidna Odlična

Slika 22: Prikaz ocen vseh štirih variant v programu DEXi

Podatke smo prenesli še v program Vredana, ki natančneje ovrednoti dobljene rezultate. Iz grafikona je razvidno, da ima FastecImaging-ov izdelek celo nekaj malega boljšo oceno od kombinacije Basler-National Instruments. Prvo in drugo mesto ostajata nespremenjeni.



Slika 23: Natančnejši prikaz ocen vseh štirih variant v programu Vredana

Slika 24: Grafični prikaz rezultatov vrednotenja najboljše variante po podkriterijih v programu DEXi



Slika 25: Grafični prikaz rezultatov vrednotenja po dodatni opremi

Slika 26: Grafični prikaz rezultatov vrednotenja po lastnostih elektronike



Slika 27: Grafični prikaz rezultatov vrednotenja po prenosljivosti

Slika 28: Grafični prikaz rezultatov vrednotenja po fizičnih lastnostih



<8MSIT

Visoka Sprejemljiva Nizka

>10MSIT

8-10MSIT

Cena

kom

plet

a ka

mer

Cena dodatne opreme

Slika 29: Grafični prikaz rezultatov vrednotenja razmerja med ceno kamer in ceno dodatne opreme v programu DEXi



7. ZAKLJUČEK Na podlagi dobljenih rezultatov smo se odločili preizkusiti kamero proizvajalca Mikrotron, model MOTIONBLITZ CUBE ECO-1. Zaradi relativne bližine, smo testiranje opravili na sedežu podjetja. Največji poudarek je bil na točnosti kamere, se pravi, če kamera dejansko zajema sliko s frekvenco 1000Hz in kako točno sta kameri med seboj sinhronizirani. Pojavil se je problem referenčnega objekta, ki bi se moral premikati z dovolj visoko in konstantno hitrostjo, da je mogoče izmeriti eventualno napako. Proizvajalec je na demonstraciji kamer točnost prikazoval z digitalno uro, ki je prikazovala tisočinke. Tudi sami smo na začetku razmišljali v tej smeri, vendar je pomanjkljivost tega v tem, da je referenca v istem razredu natančnosti kot merjenec. smo želeli imeti natančnejši

Slika 30: Pripomoček za merjenje točnosti kamer

Na koncu smo se odločili za »doma« izdelano napravo, katere osnova je bil pokvarjen trdi disk iz računalnika. Disk smo razstavili, odstranili bralno-pisalno glavo in obdržali samo najnujnejše kar je bilo potrebo za vrtenje plošč. Na ploščo smo pritrdili nalepko z natisnjenim markerjem, na ohišje pa pritrdili merilno skalo, kjer je vsak razdelek predstavljal 10°. Tako smo dobili poln krog (360°) s katerim smo lahko na posneti sliki točno določili za koliko stopinj se je plošča diska zavrtela glede na prejšnjo sliko. Disk se je vrtel s konstantno hitrostjo 7226 vrtljajev/min, kar je bilo večkrat izmerjeno z laserskim merilcem hitrosti vrtenja. Na podlagi dobljenega



rezultata smo lahko natančno izračunali čas med dvema slikama in primerjali usklajenost delovanja obeh kamer.

Slika 31: Testiranje kamer na obisku v podjetju Mikrotron

Ugotovili smo manjše odstopanje, vendar je bilo tako majhno, da ga lahko pri meritvi praktično zanemarimo. Zato je bil končni zaključek, da kamere Mikrotron MOTIONBLITZ CUBE ECO-1 popolnoma ustrezajo postavljenim kriterijem in jih lahko priporočimo za nakup.



8. LITERATURA IN VIRI Allard, P., Stokes, I.A.F, Blanchi, J.-P. (1995) Three-Dimensional Analysis of Human

Movement, Human Kinetics, Champaign. Jereb, E., Bohanec, M., Rajkovič, V. (2003) DEXi – Računalniški program za

večparametrsko odločanje, Moderna organizacija, Kranj Winter, D.A. (1990) Biomechanics and Motor Control of Human Movement –

Second edition, Wiley Interscience, New York Teršek, R., Štuhec, S., Čoh, M. (2003) Navodila za video analizo tehnike meta

kopja. Sodobna tehnika in metodika meta kopja, Fakulteta za šport, Inštitut za šport, Ljubljana.

Rajkovič, V. (2001) Tim in sodobna informacijska tehnologija. Skrivnost ustvarjalnega tima – izbrana poglavja (Mayer, J., Bečaj, J., Kneževič, A.N., Košir, M., Kovač, B., Pisani, L., Praper, P., Rajkovič, V., Trstenjak, A., Velikonja, M., avtorji), strani 90-102, Dedalus, Ljubljana.

Škof, B., Štuhec, S. (2004) Kinematic analysis of Jolanda Ceplak's 800m racing, IAAF New Studies in Athletics, 19(1), strani 23-31.

Čoh, M., Štuhec, S. (2005) 3-D kinematic analysis of the rotational shot put technique, IAAF New Studies in Athletics, 20(3), strani 57-66.

Rajkovič, V. (2006) Zapiski predavanj: Sistemi za podporo odločanju. USB Implementers Forum. http://www.usb.org/developers/docs/, 20.8.2006 Basler AG, http://www.baslerweb.com/beitraege/beitrag_en_17693.html, 20.8.2006 National Instruments, http://sine.ni.com/nips/cds/view/p/lang/en/nid/14518, 20.8.2006 Mikrotron GmbH, http://www.mikrotron.de/content/pdf/motionblitzcube_eco_dsh.pdf,

20.8.2006 Weinberger AG, http://www.weinbergervision.com/SpeedCam-MiniVis-ECO-l3cat84.html,

20.8.2006 Fastec Imaging, http://www.fastecimaging.com/product.html, 20.8.2006 Rajkovič, V., Sistemi za podporo odločanju, gradivo za predavanja,

http://www1.fov.uni-mb.si/programiranje/uros/files/SPO/SPO.zip, 21.08.2006



8.1. PRILOGE Priloga 1: Izpis iz programa DEXi 8.2. KAZALO SLIK Slika 1: Organigram fakultete (vir: FŠ) ..................................................................................... 8 Slika 2: Večparametrski odločitveni model (vir: Bohanec, Rajkovič) ..................................... 10 Slika 3: Kinematični model človeka........................................................................................ 16 Slika 4: Shema postavitve kamer in fotografija s snemanja kjer je razvidna

postavitev kamer in referenčnih kock........................................................................ 17 Slika 5: APAS - digitalizacija leve in desne slike.................................................................... 18 Slika 6: Avtomatska digitalizacija ........................................................................................... 18 Slika 7: Kinogram tekmovalca pri celotnem golf udarcu s strani, od spredaj in od zgoraj..... 20 Slika 8: Razdelitev sveta po televizijskih standardih (vir: Wikipedia)..................................... 21 Slika 9: Slika posneta v prepletenem načinu in nato razdeljena v dve sliki ........................... 22 Slika 10: Razlika v ločljivosti slike med posameznimi video formati ...................................... 22 Slika 11: Mikrotron MotionBLITZ Cube ECO-1 (vir: Mikrotron, 2006).................................... 24 Slika 12: Weinberger SpeedCam MiniVis ECO-2 (vir: Weinberger, 2006) ............................ 25 Slika 13: Fastec Imaging TroubleShooter (vir: Fastec Imaging, 2006).................................. 26 Slika 14: Basler A504kc in National Instruments NI PCIe-1429 (vir: Basler in National

Instruments, 2006) .................................................................................................. 27 Slika 15: Izgradnja modela s programskim orodjem DEXi..................................................... 32 Slika 16: Določanje zaloge vrednosti kriterijev v programskem orodju DEXi ........................ 32 Slika 17: Funkcija koristnosti glavnega kriterija Kamera........................................................ 33 Slika 18: Funkcija koristnosti kriterija Cena............................................................................ 34 Slika 19: Funkcija koristnosti kriterija Tehnične karakteristike............................................... 34 Slika 20: Funkcija koristnosti podkriterijev Tehničnih karakteristik ........................................ 35 Slika 21: Določanje uteži kriteriju Lastnosti elektronike v programskem orodju DEXi........... 35 Slika 22: Prikaz ocen vseh štirih variant v programu DEXi .................................................... 36 Slika 23: Natančnejši prikaz ocen vseh štirih variant v programu Vredana........................... 37 Slika 24: Grafični prikaz rezultatov vrednotenja najboljše variante po podkriterijih v

programu DEXi........................................................................................................ 37 Slika 25: Grafični prikaz rezultatov vrednotenja po dodatni opremi....................................... 38 Slika 26: Grafični prikaz rezultatov vrednotenja po lastnostih elektronike ............................. 38 Slika 27: Grafični prikaz rezultatov vrednotenja po prenosljivosti .......................................... 39 Slika 28: Grafični prikaz rezultatov vrednotenja po fizičnih lastnostih ................................... 39 Slika 29: Grafični prikaz rezultatov vrednotenja razmerja med ceno kamer in ceno

dodatne opreme v programu DEXi ......................................................................... 40 Slika 30: Pripomoček za merjenje točnosti kamer ................................................................. 41 Slika 31: Testiranje kamer na obisku v podjetju Mikrotron..................................................... 42 8.3. KAZALO TABEL Tabela 1: Izsek dela numeričnih podatkov (koordinat) po opravljeni digitalizaciji

za točke: desno stopalo, desni gleženj in desno koleno........................................ 19



8.4. KRATICE IN AKRONIMI DEX: Decision EXpert: ekspertno odločanje DV: Digital Video: digitalni video HDTV: High-Definition Television: televizija z visoko ločljivostjo USB: Universal Serial Bus: univerzalno serijsko vodilo

Documents

Izbor hitroslikovne kamere za izvajanje kinematičnih ...tudi na področju športa čedalje več dejavnosti povezanih z uporabo informacijske infrastrukture, se ti dejavnosti bolj