Введение к работе
нкігіу'зльиосїїіь. оздачи совершенствования технологии й производства, нацеленные на повышение производительности производственны/: комплексов, а также на получение возможности их быстрой перенастраиваемое при переходе на выпуск новой продукции, сегодня в основном решаются за 'счет разработки и внедрения гибких, быстро перенастраиваемых производственных систем. Основой таких систем являются интеллектуальные адаптивные робототехккческие комплексы.
Анализ технических характеристик современных
робототехкичеекпх комплексов показывает, что сегодня направление работ по разработке и созданию такой техники требует решения еще многих инженерных и научных задач. Одним из направлений, требующих серьезных научно-технических проработок, является направление, связанное с разработкой адаптивных систем, повышающих интеллектуальные возможности роботов, наличие которых позволит роботам з автоматическом режиме адекватно и оперативко реагировать на изменения окружающей производственной: среды.
Известно, что одним из основных средств очувствления роботоЕ является техническое зрение. Изучение состояния вопроса по оценке возможностей современных систем технического зрения (CTS) показывает, что несмотря на то, что к настоящему времени в данной области разработано много методов и способов восстановления и распознавания объектов, все-таки з этой области существует необходимость проведения дальнейших исследований. Причем этот же анализ показывает, что новые исследования и разработки должны быть нацелены в первую очередь на повышение уровня их интеллектуальности. Сказанное в полной мере относится и к СТЗ, предназначенным для обработки изображений плоских объектов. Особенно это касается систем, которые должны обрабатывать информацию по плоским объектам сложной формы. Следует отметить, что автоматизация операций по взаимодействию роботов., с плоскими объектами сложной формы встречается на производств в довольно-таки большом количестве. Особенно в таких отраслях, как авиационная, швейная, обувная, судостроительная и др.
На основании вышесказанного можно сделать вывод о том, что
- г -
задача по исследованию и разработке методов восстановления формы плоских объектов и их распознаванию по цифровым изображениям яеляєтся одной из актуальных.
Целью диссертационной работы является исследование и разработка методов и способов обработки цифровых изображений, создание автоматизированной системы восстановления и распознавания плоских объектов сложной формы, автоматизирующей весь цикл работ от ввода до распознавания.
Сформулированные проблемы и поставленная цель требуют анализа существующих способов обработки изображений, усовершенствования некоторых из них, разработки новых методов и способов, позволяющих решить новые научно-технические задачи в области создания интеллектуальных средств очувствления робототехнических комплексов. С этой целью необходимо разработать новые способы сжатия информации по цифровым изображениям плоских объектов, восстановления объектов сложной формы и разработать. эффективную методику распознавания частично видимых объектов.
Научная новизна работ заключается в следующем:
усовершенствована структура модулей математического и программного обеспечения автоматизированной системы восстановления и распознавания плоских объектов сложной формы по цифровым изображениям. Практическая реализация этой структуры в виде программы позволила создать систему с высокой степенью автоматизации процессов восстановления и распознавания.
разработана методика формирования точек по контуру изображения объекта, основанная на модифицированном методе Фримена, а также разработана методика выделения и корректировки точек излома;
разработана методика моделирования контура цифрового изображения объекта сложной формы обводом первого порядка гладкости из однородных дуг. Методика базируется на принципе построения лекальных кривых;
решена и программно реализована аналитическая задача по выделению из пучка окружностей, касающихся прямой в заданной точке, элемента, касающегося произвольной кривой;
- разработаны способы перезадания обвода ломаной и радиусографическим обводом, учитывающие наперед заданное
— О —
допустимое отклонение;
разработаны методика определения точностных характеристик СТЗ и методика определения оптимальных условий съемки и оптимального порога бинаризации;
разработана методика по вычислению значений кривизны зубчатообразного контура цифрового изображения:
разработана методика распознавания частично видимых плоских объектов сложной формы, основанная на совмещении контуров распознаваемого и эталонного объектов по точкам с равной кривизной и сравнением степени совпадения контуров с использованием колоколообразной функции.
При разработке системы для решения поставленных задач были
использованы методы начертательной, дифференциальной,
вычислительной геометрий, положения теории искусственного интеллекта, методы теории вычислений, численные методы и методы программирования. Задачи решались на базе работ ЧетЕерухпка Н.Ф., Котова й.й. , Тевлина A.M., Иванова ~.С. Якунина E.J1., Фролова С.А. , Найханова В.Б., Ситника Н.Е. . а также на метола-:, предложенных зарубежными учеными А. Пью, Т.Павлидисом, Р.Гонсалесом, Б.Хорном и другими учеными.
Практическая значимость. Разработанные методы п способы
обработки цифровых изображений, реализованные в программном
виде, позволили создать реально действующую систему технического
зрения, позволяющую автоматизировать весь процесс обработки
цифровых изображений плоских деталей сложной формы. Особенность
разработанной системы заключается е том, _ что результатом ее
работы является состав информации, пригодный для использования в
подсистемах геометрического моделирования, системах
автоматизированного проектирования и искусственного интеллекта. Созданная система может найти применение на предприятиях авиационной, швейной и обувной промышленностей. Кроме того, результаты исследований и система могут быть использованы в учебном курсе на специальностях ЭВМ и программирования, а также на обувных, швейных и других технологических специальностях. На базе этой системы разработана система исследования влияния условий съемки на точность ввода и восстановления изображения. Разработана надежная методика распознавания частично видимых плоских объектов. Полученные в диссертационной работе
теоретические и практические результаты могут быть применены для решения- ряда научных и производственных задач. Так, например, методика перезадания сложных кривых радиусографическим обводом первого порядка гладкости позволяет повысить качество и производительность при обработке деталей сложной формы на оборудовании с числовым програмным управлением (ЧПУ).
Реализация работы. Реально действующая система и пакеты программного обеспечения используются на производстве и в научно-исследовательских институтах, а также в учебном процессе в виде лабораторных работ. Имеются акты внедрения.
Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались на следующих конференциях:
V-я' международная конференция "Compugraphics'95"
(Париж,1936г.)
Конференция "Нейроинформатика и ее приложения" (Красноярск, КГЇУ, 1995г.)
Всероссийские научно-технические конференции "Роль геометрии в искусственном интеллекте и САПР" (г.Улан-Удэ, 1993,1996 г.г.)
Публикации. По результатам исследований опубликовано 16 статей и тезисов докладов. Результаты исследований также отражены в двух отчетах по госбюджетной теме единого заказа-наряда ЕСТТУ N 1.4.96.
На защиту выкисятся:
методики выделения и корректировки положения точек излома;
методика моделирования однородного обвода первого порядка гладкости по контуру цифрового изображения сложной формы, использующая принцип построения лекальных кривых;
решение задачи выделения из пучка окружностей, касащихся прямой в заданной точке, элемента, касающегося произвольной кривой;
способы перезадания обвода ломаной и радиусографическим обводом, учитывающие наперед заданное допустимое отклонение;
методики определения точностных характеристик СТЗ, определения оптимальных условий съемки и порога бинаризации;
способ вычисления значений кривизны плоского контура, смоделированного по зубчатообразному массиву точек;
методика распознавания частично видимых плоских объектов сложной формы, основанная на совмещении контуров и на сравнении
степени их совпадения.
Структура и о5ъзм работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения. Работа изложена на ... страницах основного текста, содержит 52 рисунка, 7 таблиц. Список литературы включает 155 наименовании.