Разработка метода формирования математических моделей физических объектов для управления процессами механической и физико-технической обработки и контроля

• Автор: Коневский, Олег Леонидович
• Шифр специальности: 05.13.07
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1998
• Место защиты: Новгород
• Количество страниц: 164 с.

СОДЕРЖАНИЕ

Введение
Глава 1. Анализ современного состояния
проблемы, цель и задачи исследования
1.1. Область использования систем
искусственного зрения и требования к ним
1.2. Классификация систем распознавания
1.3. Структура СТЗ, типы видеодатчиков
1.4. Существующие реализации процессора изображений
1.5. Выводы и постановка цели исследования 43 Глава 2. Методы локальных растровых
преобразований
2.1. Алгоритм сглаживания
2.2. Алгоритм утончения 53 Глава 3. Метод векторизации растровых
изображений и нахождения узловых точек
3.1. Место векторизации в общей концепции метода формирования векторных моделей и требования
к входным данным и результатам работы
3.2. Метод первичного распознавания векторов
3.3. Метод ’’сшивки” векторов
3.4. Совместное использование алгоритмов
первичного распознавания и ’’сшивки” векторов
3.5. Метод нахождения узловых точек
Глава 4. Распознавание дуг и окружностей
4.1. Задачи метода распознавания дуги окружностей

4.2. Метод первичного распознавания дуг
и окружностей
4.3. Метод “сшивки” дуг и окружностей
4.4. Алгоритм изменения узловой и векторной модели с учетом информации, содержащейся
в списке дуг и окружностей
Глава 5. Результаты тестирования алгоритмов
Общие выводы
Список литературы
Приложения

ВВЕДЕНИЕ
Комплексная автоматизация проектирования и производства позволяет кардинально повысить
производительность труда, технологический уровень и эффективность производства, существенно сократить его издержки. Эффективным средством решения многих задач комплексной автоматизации являются робототехнические комплексы (РТК), работающие по принципу гибкой “безлюдной” технологии под управлением ЭВМ.
Существенное расширение функциональных возможностей РТК достигается за счет введения в его систему управления элементов адаптации и искусственного интеллекта. Такие РТК с адаптивным управлением могут автоматически
приспосабливаться к непредсказуемым изменениям производственной обстановки и условий эксплуатации. Необходимость в адаптации возникает при механической обработке, сварке, окраске, сборке и многих других операциях.
Одним из главных условий адекватной реакции робота на изменившуюся внешнюю обстановку является наличие у него достоверной информации об окружающем мире, на основании которой система управления может принять то или иное решение. Известно, что более 90% от всей совокупности информации, получаемой здоровым человеком составляет видеоинформация, и нет причин для того, чтобы изменять данное соотношение для машин, наделенных искусственным интеллектом [9, 10]. Но для этого требуется преобразовать информацию, передаваемую видеодатчиками к виду, в котором

только зоной поиска и пороговыми значениями.
Рис. 1.13. Нахождение линий методом кругового поиска.
Начиная от конечной точки (<3) программа пытается обнаружить новую линию, сканируя изображение по концентричным окружностям.
Прослеживание - это процедура, при которой происходит медленное продвижение вперед от заданного исходного отрезка в поисках конца линии. Требования к процедуре прослеживания таковы: линия не должна потеряться из-за встречи с другими линиями или воздействия шума и процедура должна заканчивать работу как можно точнее на конце этой линии. Эти требования являются взаимоисключающими: нечувствительность к шуму порождает также нечувствительность к окончанию линии. Процедура основана на прогнозировании местоположения характерной точки и поиске ее около