ПОИСК Статьи Чертежи Таблицы Системы управления адаптивных промышленных роботов и их программное обеспечение из "Системы очувствления и адаптивные промышленные работы " Процесс идентификации объектов, находящихся в рабочей зоне робота, обычно включает два этапа выделение характерных признаков объектов собственно распознавание объектов по найденной совокупности характерных признаков.. В соответствии с такой структурой процесса идентификации алгоритмы обработки информации в СТЗ принято делить на алгоритмы предварительной обработки и алгоритмы распознавания, что носит в известной степени условный характер, так как в некоторых практических приложениях одни и те же по математической сути алгоритмы могут быть использованы на обоих этапах рассматриваемого процесса. [c.102] В дальнейшем под изображением будем понимать именно функциональную зависимость х, у). С учетом принятой терминологии задачей предварительной обработки является поиск каких-либо особенностей функции / х, у), которые могли бы указать на тип объекта, находящегося в рабочего зоне. [c.102] Дискретизация изображения. Первый шаг предварительной обработки изображения на ЭВМ состоит в квантовании исходного изображения / х, у). Квантование ведется как в пространстве по координатам х я у, так и по значению функции изображения / (х, у). [c.102] На каждом этапе формирования изображений вносятся аппаратурные помехи (шумы), искажающие функцию / (х, у) по пространственным признакам. [c.103] Поскольку шум пространственно не коррелирован, его спектр содержит более высокие пространственные частоты, чем снектр изображения. В связи с этим широкое распространение получили методы сглаживания шумов, основанные на низкочастотной пространственной фильтрации, например, методы яничотропной и рекуррентной фильтрации. [c.103] Отдельно следует остановиться на построений сглаживающего массива W. [c.104] Если анализируемый элемент находится в центре программного окна, то при сканировании слева иаираво и сверху вниз в программное окно вводятся элементы из массива В, если к = —N12,. .., 1 п I = —N12,. .., гЛ . 2, или из массива Р — для всех других позиций окна. [c.104] Экономия необходимого объема памяти ЭВМ достигается при записи элементов отфильтрованного изображения В в ячейки, где хранились соответствующие элементы массива Р, поскольку при рекуррентной фильтрации они больше не используются. Сглаживающий массив выбирается из тех же соображений, что и при анизотропной фильтрации. [c.104] В практике построения СТЗ встречаются случаи, когда основной вклад в общую погрешность изображения вносит один элемент системы тогда не применяют фильтрацию шумов всего изображения, а предусматривают только компенсацию погрешностей этого элемента. Примером может служить геометрический шум, свойственный твердотельным полупроводниковым приемникам — приборам с зарядовой связью и фотодиодным матрицам. Чтобы скомпенсировать погрешность любого элемента фотоприемника, целесообразно использовать двойное считывание каждого кадра — темповое и с изображением. Скорректированное изображение получается вычитанием сигналов каждого элемента, полученных при двух считываниях. [c.104] Применение выражений (4.9) и (4.10) позволяет свести вычисление двумерного преобразования Фурье (4.6) к последовательному определению одномерных преобразований. [c.106] Основной недостаток дискретного преобразования Фурье — сравнительно большой объем вычислений. По этой причине довольно часто используются другие интегральные преобразования, проигрывающие преобразованию Фурье в наглядности и точности результатов, по отличающиеся большей простотой. [c.106] Значения коэффициентов (/) определяют по следующему правилу. Коэффициент bJ (/) равен значению /-го разряда числа I, записанного в двоичной системе счисления. Если, например, / = 5, то в двоичной системе I = 101 и (5) = 1, Ь. (5) = О, (5) = 1. [c.106] Величины коэффициентов bj (/) находятся в соответствии с правилом их определения в преобразовании Уолша. [c.106] Дифференциальные алгоритмы основаны на следующей предпосылке. Считается, что такие характеристики, как границы плоских объектов и отверстий в них, ребра трехмерных объектов и т. п., соответствуют максимумам нормы градиента функции изображения / (х, у). Поиск градиента связан с определением производных функции / (х, у), поэтому данные алгоритмы называют дифференциальными. Приведенные далее способы приближенных вычислений нормы градиента дискретного изображения т, п) отличаются друг от друга количеством значений дискретного изображения, используемых на каждом шаге вычислений. Границы плоских объектов, ребер трехмерных объектов и т. п. могут быть определены любыми известными методами поиска максимума функции. [c.106] Простейшая схема вычислений нормы градиента сводится к следующему. [c.106] Следует отметить, что использование выражений (4.14) и (4.15) позволяет не только определять значения нормы градиента, но также по величинам 0 (т, п) и Оу (от, п) оценивать вектор градиента на плоскости. [c.107] Решающее влияние на выбор конкретного алгоритма предварительной обработки оказывают результаты анализа требований, предъявляемых к СТЗ. [c.108] Алгоритмы выделения признаков изображении. На этапе предварительной обработки стремятся создать сжатое описание объекта в выбранной системе признаков, а затем проводится обработка полученного образа. [c.108] Выбор признаков осуществляется на основе анализа класса объектов, возможностей датчиков изображения по разрешению, требований к скорости обработки. Наиболее используемыми можно считать геометрические (топологические) признаки, к которым относятся площадь и периметр изображения, число отверстий, размеры вписанных и описанных относительно изображения фигур, число и расположение углов и т. п. В некоторых случаях наибольшее различие заключается в моментах инерции изображений заданного класса, тогда их выбирают в качестве признаков. [c.108] Вернуться к основной статье