ПРИКАСПИЙСКИЙ ЖУРНАЛ

УПРАВЛЕНИЕ И ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ

Распознавание наложенных реальных плоских объектов по безразмерным признакам контуров их изображений

Читать

Садыков С.С., Кульков Я.Ю. Распознавание наложенных реальных плоских объектов по безразмерным признакам контуров их изображений // Прикаспийский журнал:  управление и высокие технологии. — 2016. — №4. — Стр. 10-20.

Садыков С.С. - доктор технических наук, профессор, Муромский институт (филиал) Владимирского государственного университета имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых, 602264, Российская Федерация, г. Муром, ул. Орловская, 23, sadykovss@yandex.ru

Кульков Я.Ю. - аспирант, Муромский институт (филиал) Владимирского государственного университета имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых, 602264, Российская Федерация, г. Муром, ул. Орловская, 23, y_mail@mail.ru

Целью работы является экспериментальное исследование эффективности распознавания класса наложенных плоских объектов методом «ближайших соседей» на основе безразмерных признаков контуров их бинарных изображений. Для проведения исследования были использованы изображения плоских объектов и деталей. Приведено описание процесса генерации тестовой выборки для каждого объекта. Сначала изображение каждого исходного объекта вращается на 360 градусов с шагом в 1 градус. Далее с использованием полученных «повернутых» изображений формируются варианты наложения одного объекта на другой в поле зрения камеры системы технического зрения, по 2000 изображений для каждого класса (т.е. для попарных сочетаний объектов). Для каждого изображения, содержащего два объекта, вычисляется набор первичных параметров, формируемых по их контурам. Полученные параметры используются для вычисления безразмерных признаков и формирования из них вектора признаков. Следующим шагом является этап обучения системы. На основе использования критерия среднеквадратичного отклонения среди сформированных «векторов признаков» отдельно для каждого класса отбирается набор эталонов. Формируется база эталонных векторов. Распознавание класса неизвестного объекта заключается в получении его контура, вычислении первичных параметров и формировании вектора безразмерных признаков. Далее вычисляются среднеквадратичные отклонения его вектора безразмерных признаков от всех эталонных. Минимальное значение отклонения будет указывать на вероятную принадлежность к соответствующему классу. В статье приведены результаты распознавания, а также обоснована возможность использования данного метода в системах технического зрения.

Ключевые слова: система технического зрения, конвейер, изображение, распознавание, плоский объект, детали, наложенные объекты, безразмерные признаки, среднеквадратичное отклонение, метод ближайших соседей, machine vision system, conveyor, image recognition, flat object,