РАСПОЗНАВАНИЕ ОБЪЕКТОВ МЕТОДОМ ВЫЧИСЛЕНИЯ ОЦЕНОК С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДИАГОНАЛЬНЫХ ПРИЗНАКОВ ФОРМЫ

Актуальность и цели. Интенсивное развитие современного технического обеспечения в области контроля производства, совершенствование вычислительных мощностей современных ЭВМ, высокие требования к качеству продукции, активная конкурентная борьба, необходимость в повышении качества и темпов производства делают актуальным решение задач автоматизации промышленного производства. Многообразие систем технического зрения не исключает того факта, что все они разработаны для конкретных задач. Все они оперируют различными признаками и реализуют различные алгоритмы распознавания. При этом задача идентификации трехмерных объектов пока еще является довольно новой, и для ее решения все еще используются средства и алгоритмы плоской геометрии. В связи с этим разработка новых алгоритмов распознавания трехмерных объектов все еще является актуальной. В данной статье описывается новый подход к распознаванию трехмерных объектов по двум снимкам методом вычисления оценок с использованием диагональных признаков формы и моделей окто-деревьев Материалы и методы. Для проведения исследований была разработана программа для ЭВМ распознавания трехмерных объектов. Для тестирования на вход программы подавались сгенерированная ортогональная и соответствующая ей косоугольная проекции рассматриваемых объектов. Было произведено 1500 испытаний – каждая из 60 проекций (10 объектов по 6 проекций) генерировалась 25 раз. Для распознавания использовался алгоритм вычисления оценок. Перед вычислением диагональных признаков формы выполнялась предварительная обработка снимков (фильтрация, бинаризация, выделение контуров). Результаты. Исследовано влияние количества признаков на вероятность верного распознавания проекций, а также влияние использования косоугольной проекции на вероятность верной идентификации трехмерного объекта в целом. Экспериментально доказано, что средняя вероятность верного распознавания трехмерных объектов по двум снимкам с использованием всего набора рассматриваемых признаков равна 100 %. Выводы. Предложенный подход можно использовать в системах технического зрения на сборочных конвейерах, где необходимо распознавать произвольно расположенные трехмерные объекты даже в тех случаях, когда у некоторых из них могут быть похожие проекции.

• Терехин А.В.

• Общий отдел

• Технические науки. Промышленность
• Физико-математические науки