Диссертация (1152212), страница 13
Текст из файла (страница 13)
Система использует библиотеки программных средств технического зрения, а так же съемный РС1- модуль видеопроцессора для обработки видеосигнала. До использования систем компьютерного зрения на данном предприятии имелась проблема падения бутылок на бок в упаковочной машине. Следствием данного дефекта производства в дальнейшем являлось некомплектность упаковки с бутылками, поэтому при решении данной задачи потребовалась автоматизированная система компьютерного зрения„ которая позволяла полностью осуществлять контроль качества процесса. Для более подробного рассмотрения сути проблемы необходимо более детально рассмотреть процесс упаковки.
Операция по упаковыванию бутылок происходит в упаковочной машине ЯЫпепа Моде1 800 1рис. 1.24), которая формирует упаковку из двенадцати бутылок по четыре бутылки в три ряда. Рис. 1.24 промышленная упаковочная машина ЯЫпепа Затем, после прохождения упаковки с бутылками через нагревательную камеру, упаковка транспортируется на инспекционную станцию, в которой осуществляется видеосъемка упаковки видеокамерой, расположенной на небольшом расстоянии над бутылками.
Система СЬес1сро1п1 производит съемку упаковки и последующий анализ полученных кадров. Определяются края упаковки, рассчитываются координаты опорных точек, по которым формируется заключение о качестве формы упаковки. Одним из важных влияющих факторов является освещение, которое было настроено таким образом, чтобы 80 минимизировать блики, создаваемые глянцевой поверхностью натянутой на упаковку полиэтиленовой пленки.
Для такой настройки была использована инфракрасная подсветка, а сам процесс съемки производился при помощи видеокамеры, снимающей в инфракрасном диапазоне. При анализе полученного изображение система генерирует сигнал для программируемого логического контроллера для дальнейшего снятия бракованной упаковки с конвейерной линии. Система имеет возможность дистанционного мониторинга процесса, изображение выводится на монитор оператора, что позволяет следить за всеми операциями в зоне контроля. 1.8 Описание задач технологии компьютерного зрения при помощи математических, программньи и алгоритмических средств. Теории и методы обработки аналоговых изображений активно применялись еще в середине ХХ века, но благодаря высокому темпу роста компьютерных технологий и производительности технических средств такие методы обработки аналоговых изображений постепенно заменялись на методы обработки цифровых изображений, которые показали себя как более точные, надежные и практичные инструменты.
Основные задачи технологий компьютерного зрения, которые на сегодняшний день решаются посредством различных языков программирования: — идентификация и обнаружение определенных объектов на изображении. — распознавание символов на изображении. — слежение за перемещениями объекта. - восстановление, нормализация, фильтрация изображения. - определение геометрических размеров объекта по изображению.
- компрессия исходного изображения с минимизацией потерь качества для хранения и архивации в базе данных. - спектральный анализ объекта по изображению. Существует порядка двадцати наиболее значимых англоязычных реферируемых журналов ~71, посвященных задачам обработки изображений и вопросам, связанных с технологиями компьютерного зрения: СотрШег Ч!8юп, ОгарЬ1с8, апс! 1шаяе Ргосе881пд; Сотрщет Ч181оп апг! 1таде 1)пг)етз!апйпд; Аг!11!с!а! 1пге!!!депсе; Ра!тегп Кесодп!йоп; Рассегп Кесодш6оп 1.ецегз; Уоигпа! оГ гЬе Орекса! Кос!е!у оГ Атепса (до 1984 г.); Лопгпа! о!' гЬе Орйса! Яос!егу оГ Атег1са — А: ОРйсгч !таке Яс1епсе апс! Ч18!оп; ОРйса! Еп8!пееппд; АРР!1ед ОРйся — 1пГоппапоп Ргосезв!пд; 1оигпа! о1' Е!есггоп1с 11па81п8; журналы Института инженеров электротехники и электроники (1пзйШе оК Е!ес!пса! апд Е!есггоп1сз Еп8!песта): Тгапзасйопвоп 1та8е Ргосе881п8; Тгапаасбопз оп Ранегп Апа!ув!8 апд МасЬ1пе 1пге!!18епсе; Тгапзасгюпз оп Яуягешз, Мап апд СуЬегпебсз; Тгапвасйопв оп Мейса! 1ша8!п8; Тгапаасгюпя оп 1пГогшаг!оп ТЬеогу; Тгапзасйопз оп Сошпшп1сабопз; Тгапзасйопз оп Асопвйсз, БреесЬ апс1 Ядпа! Ргосе881пд; Ргосеейпдя оГ гЬе 1ЕЕЕ; Стоит отметить, что ежегодно проводится большое количество научных конференций и симпозиумов посвященных математическим методов обработки изображения и смежным темам !7б1.
Данные конференции проводятся в США, Чили, Великобритании, Испании, Франции, России, Японии и других странах. Среди проводимых в России научных конференций по обработки и анализу изображений можно выделить наиболее значимые!74, 77-79): — конференция «1 !!Ь 1п!егпайопа! СопГегепсе оп Ра!тегп В.есо8п!боп апс! 1та8е Апа1уз!8», прошедшая в 2013 г.
в г. Самара. Основные направления конференции: математическая теория распознавания паттернов; математическая теория обработки, анализа, распознавания и идентификации изображений; программное обеспечение и информационные технологии в решении проблем распознавания образов; автоматизированная разработка, тестирование и адаптация методов распознавания образов в информационных технологиях; применение алгоритмического и программного обеспечение в интеллектуальных географических, картографических и геоинформационных системах; использование нейронных сетей для обработки, анализа и интерпретации данных; обработка и анализ видеоданных.
— конференция «201б 1птегпайопа1 СопГегепсе оп КоЬойс8 апд МасЬ!пе Ч1яоп», прошедшая в 201б г., в г. Москва. Основные направления конференции: 82 компьютерное зрение и фотография; анализ и обработка изображений; проектирование и управление робототехникой; автоматизация и механическое управление; методы калибровки для системы стереокамер с лазерной подсветкой; оценка шума для цветной визуализации мультиспектральных изображений; компенсация искажений видеоданных; алгоритмы кодирования изображений; управление и позиционирование промышленной робототехники; коллективное обучение в технологиях машинного зрения н робототехнике.
конференция "1шегпайопа1 СопГегепсе оп 1пКоппа6оп Тесово!оду апд Хапо1ес1шо1оду - 2017", прошедшая в 2017 г., г. Самара. Основные направления конференции: компьютерная оптика и нанофотоника; оптические информационные технологии и системы; обработка изображений н геоинформационные технологии; обработка и анализ сигналов и изображений; компьютерное зрение; визуальное распознавание образов; геоинформационные технологии; обработка и анализ данных дистанционного зондирования; математическое моделирование информационных процессов; интеллектуальный анализ данных.
Поэтому можно сделать вывод, что в настоящее время увеличилось количество математических направлений, используемых в качестве инструмента анализа объектов на изображениях. Помимо научных конференций и симпозиумов так же стоит выделить диссертационные работы, в которых решались вопросы и задачи разработки математических методов анализа и обработки изображения: обнаружения, идентификации объектов на цифровом изображении с определенными требованиями по времени работы алгоритмов н погрешностям распознавания; преобразования и выравнивания освещенности, контраста изображения 14, 6, 141.
- разработки математических методов и алгоритмов выделения признаков на цифровом изображении для формирования структурной, текстурной и параметрической моделей объектов; разработка алгоритмов обработки видеоинформации для распознавания объектов и сцен с участием живых объектов~161. разработки математических методов анализа многоградационных растровых изображений объектов; методов преобразования и бинаризации изображения; методов сегментации изображения; методов определения скорости движения объекта по цифровому изображению в системах компьютерного зрения~11. — разработки математических методов штриховой сегментации для граничноскелетного представления формы объекта на цифровом изображении; разработки алгоритмов распознавания и идентификации сложных многопараметрических объектов в лабораторной микроскопии [23, 36).
разработка методов и моделей алгоритмов анализа изображений шероховатой поверхности и микроструктуры металлов, сплавов, усталостных изломов деталей; разработка методов анализа поверхности по эталонам; разработка методов анализа поверхности объекта на цифровом изображении по двумерным признакам; методов анализа изображения поверхности хлебобулочных изделий при помощи спектральной квалиметрии с целью автоматизации контроля цветовых показателей качества ~22, 26, 371.
1.9 Выводы по 1 главе. Первая глава посвящена анализу технологического процесса производства гранулированного комбикорма как объекта автоматизации. В главе произведена систематизация, классификация основных технологических операций производства гранулированного комбикорма, дано обобщение основных ключевых особенностей данного производства, определены факторы, влияющие на эффективность этих операций производства гранулированного комбикорма. Анализ научно-технической литературы показывает, что не проводилась разработка методов и алгоритмов для автоматизации органолептических показателей гранулированного комбикорма и гранулированных пищевых продуктов.
Постепенно расширяются области использования цифровых видеокамер в различных отраслях пищевой промышленности, В научнотехнических источниках информации существует крайне скудное количество сообщений об использовании систем компьютерного зрения в решении задач автоматизации технологического процесса, а так же в решении задач автоматизированного контроля качества в различных отраслях пищевой промышленности. Выделены параметры сырья и полуфабрикатов, влияющие на качество готового продукта.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
