การใช้ไม้สต๊าฟแบบบาร์โค้ดและการวัดระดับอัตโนมัติ

การใช้ไม้สต๊าฟแบบบาร์โค้ดและการวัดระดับอัตโนมัติ

การวัดระดับความสูงมีความสำคัญอย่างยิ่งในงานสำรวจและวิศวกรรมต่างๆ เครื่องมือวัดระดับแบบดิจิทัลสามารถลดข้อผิดพลาดจากมนุษย์ได้ แต่ยังมีข้อจำกัดในด้านต้นทุนและระยะทางการวัด งานวิจัยนี้นำเสนอการใช้เว็บแคมและอัลกอริธึมประมวลผลภาพบน Raspberry Pi ร่วมกับรหัสแท่งแนวนอน (Horizontal Barcodes) เพื่อวัดระดับความสูงโดยอัตโนมัติ ผลการทดลองพบว่าแท่งวัดที่มีความละเอียด2 มม. มีค่าความคลาดเคลื่อนในการปิดระดับ 4 มม. และวัดได้ไกลถึง45 ม.ส่วนแท่งวัด 5 มม. มีค่าความคลาดเคลื่อน 20 มม. และวัดได้ไกลถึง 60 ม. จึงสรุปได้ว่า วิธีการนี้ให้ความแม่นยำในระดับที่น่าพึงพอใจ และมีต้นทุนต่ำ สามารถประยุกต์ใช้ในระบบเปิด (Open-Source) ได้

การวัดระดับหรือ Leveling เป็นกระบวนการที่ใช้ในการหาค่าความสูงของจุดใหม่ เปรียบเทียบกับ Benchmark ซึ่งเป็นจุดที่ทราบค่าความสูงมาก่อนแล้ว งานเช่น การคำนวณปริมาณดิน, การออกแบบทางหลวง, ทางรถไฟ และคลอง ต่างต้องอาศัยข้อมูลความสูงที่ถูกต้องและเชื่อถือได้ ปัจจุบันมีเครื่องมือวัดระดับหลายประเภท ตั้งแต่ Dumpy Levels, Tilting Levels,Automatic Levels ไปจนถึง Digital Levels ซึ่งมีความสามารถต่างกัน แต่เครื่องมือวัดระดับแบบออปติคอลก็ยังคงมีโอกาสเกิดข้อผิดพลาดจากมนุษย์ ขณะที่เครื่องมือวัดระดับดิจิทัลถึงแม้จะลดข้อผิดพลาดได้แต่ก็ยังมีราคาสูง งานวิจัยนี้จึงมุ่งพัฒนาระบบดิจิทัลเลเวลแบบใหม่ ที่ใช้กล้องเว็บแคมและเทคนิคการประมวลผลภาพ เพื่อให้ได้ความแม่นยำสูงขึ้นในราคาที่เข้าถึงได้

Zetsche (1966) ได้วางแนวคิดเบื้องต้นของการวัดระดับแบบดิจิทัล ก่อนที่ Technical University of Dresdenร่วมกับ Carl Zeiss จะพัฒนาเครื่องมือระดับดิจิทัลในปี ค.ศ. 1982 นอกจากนี้บริษัทรายใหญ่เช่น Leica, Sokkia, และ Topcon ยังได้พัฒนาลายบาร์โค้ดมาตรฐานสำหรับใช้ร่วมกับเครื่องมือวัดระดับของตนเอง ในปี ค.ศ. 2010 Liqing Geng และ Shanfeng Shao ได้เสนอการเข้ารหัสบาร์โค้ดแบบ double sinusoidal code เพื่อยกระดับความแม่นยำ ในงานนี้จึงเลือกใช้หลักการเข้ารหัสแบบใหม่ที่สร้างเป็น “บาร์โค้ดแนวนอน” เนื่องจากช่วยลดข้อผิดพลาดเมื่อแท่งวัดเอียงเล็กน้อย และพัฒนาอัลกอริธึมถอดรหัสโดยอาศัย Computer Vision ร่วมกับ Adaptive Thresholding เพื่อปรับปรุงความทนทานต่อแสงเงาต่างๆ

วิธีการวิจัยและอุปกรณ์ที่ใช้

งานวิจัยใช้ Raspberry Pi 3 Model B+ ต่อกับ เว็บแคมสำหรับจับภาพแท่งบาร์โค้ดแนวนอน ซึ่งสร้างขึ้นจากลำดับของบิต (Binary Code) ในขนาดละเอียดต่างกัน เช่น 1 มม., 2 มม., และ 5 มม.ข้อมูลภาพจะถูกส่งเข้า OpenCVในภาษา Python เพื่อทำการถอดรหัส โดยมีขั้นตอนสำคัญดังนี้

1. การสร้างแท่งบาร์โค้ด (Encoding)
- ใช้ลำดับของเลขฐานสองที่กำหนดไว้ เพื่อแทนค่าความสูงทีละแถบ
- แต่ละแถบ (row) มีขนาด N มม. หากต้องการความแม่นยำสูง แถบก็จะมีความยาวและจำนวนบิตมากขึ้น
2. การถอดรหัส (Decoding)
- กล้องจับภาพบาร์โค้ดและแปลงภาพเป็นขาวดำ
- ใช้ Thresholding Algorithm แปลงเป็นบิต 0 หรือ 1
- แปลงเลขฐานสองไปเป็นเลขฐานสิบ (Binary to Decimal) เพื่อระบุตำแหน่งความสูงที่แท้จริง
3. การประเมินผล (Evaluation)
- ทดสอบด้วยการวัดแบบ closed-loop leveling และเปรียบเทียบค่าความคลาดเคลื่อน (Closing Error) ของการปิดระดับ

การทดลองและผลลัพธ์

มีการทดลอง 5 ครั้ง โดยใช้แท่งบาร์โค้ดที่มีความละเอียด 1 มม., 2 มม. และ 5 มม. ผลลัพธ์พบว่า
- แท่งความละเอียด 2 มม. วัดได้ไกล 45 ม. และมีค่าความคลาดเคลื่อนในการปิดระดับประมาณ4 มม.
- แท่งความละเอียด 5 มม. วัดได้ไกล 60 ม. และมีค่าความคลาดเคลื่อนในการปิดระดับประมาณ 20 มม.

จากการเปรียบเทียบระหว่างการใช้ Adaptive ThresholdingกับThresholding แบบคงที่ พบว่า Adaptive Thresholding ช่วยลดข้อผิดพลาดจากแสงที่ไม่สม่ำเสมอได้อย่างมีนัยสำคัญ ตารางผลการวัดยังยืนยันว่าค่าความแม่นยำและระยะวัดสูงสุดขึ้นอยู่กับความละเอียดของแท่งรหัสเป็นหลัก

สรุปผลการวิจัย

งานวิจัยนี้ได้พัฒนาระบบวัดระดับแบบดิจิทัล ซึ่งใช้เทคนิคการเข้ารหัสแท่งแนวนอนและอัลกอริธึมถอดรหัสบน Raspberry Pi ได้อย่างมีประสิทธิภาพ สามารถลดข้อผิดพลาดของมนุษย์และมีต้นทุนต่ำกว่าเครื่องมือวัดระดับดิจิทัลเชิงพาณิชย์ นอกจากนี้ยังพบว่า
1. การใช้บาร์โค้ดแนวนอนช่วยลดปัญหาการเอียงของแท่งวัด เมื่อเทียบกับบาร์โค้ดแนวตั้ง
2. การประยุกต์ Adaptive Thresholding ช่วยเพิ่มความเสถียรของระบบต่อความเปลี่ยนแปลงของแสง
3. ความละเอียดของแท่งบาร์โค้ดเป็นปัจจัยสำคัญต่อระยะวัดและค่าความคลาดเคลื่อนในการปิดระดับ

ด้วยเหตุนี้ ระบบวัดระดับที่พัฒนาขึ้นจึงมีศักยภาพในการใช้งานสำหรับโครงการก่อสร้างและงานสำรวจต่างๆ ที่ต้องการความแม่นยำสูงและสามารถปรับใช้งานในลักษณะ Open-Source เพื่อการปรับปรุงและต่อยอดในอนาคต

เอกสารอ้างอิง
1. Charles D. Ghilani และ Paul R. Wolf,Elementary Surveying: An Introduction to Geomatics, 2008.
2. Hilmar Ingensand, The Evolution of Digital Leveling Techniques, 1999.
3. Xiao Zhang et al., Positioning Algorithm of a New Periodic Bar Code Ruler, 2006.