Подпишитесь на рассылки о научных публикациях
к.т.н., Кормановський С.І., к.т.н., Скорюкова Я.Г., Марков Д.С.
Вінницький національний технічний університет
ОБРОБКА І РОЗПІЗНАВАННЯ ОБРАЗНОЇ ІНФОРМАЦІЇ В АВТОМАТИЗОВАНИХ СИСТЕМАХ УПРАВЛІННЯ
Підвищення ефективності виробництв, що потребують автоматизації, припускає модернізацію існуючих і створення нових автоматизованих систем управління (АСУ) і перетворення інформації [1]. В даний час значно збільшився клас АСУ різного прикладного призначення, що мають у своєму складі системи, засновані на сприйнятій і переробленій образній інформації (ОІ). До таких прикладних задач відносяться: оглядово-пошукові операції; аналіз і розпізнавання зображень об'єктів і сцен; дистанційний контроль і вимірювання параметрів; спостереження за складними об'єктами на різному фоні, кодування кольорових і чорно-білих штрихових і напівтонових зображень; розпізнавання документів і маркірувальних написів; дистанційний контроль виробничих процесів в умовах підвищеної небезпеки (хімічної, радіаційної), при низьких і високих температурах, у вакуумі і т.д. Фактором, що обмежує область застосування таких АСУ, є недостатня ефективність. Крім того, засоби обробки зображень є, як правило, проблемно-орієнтованими і призначені для обробки тільки одного специфічного класу зображень.
Підвищення ефективності виробництв, що потребують автоматизації, припускає модернізацію існуючих і створення нових автоматизованих систем управління (АСУ) і перетворення інформації [1]. В даний час значно збільшився клас АСУ різного прикладного призначення, що мають у своєму складі системи, засновані на сприйнятій і переробленій образній інформації (ОІ). До таких прикладних задач відносяться: оглядово-пошукові операції; аналіз і розпізнавання зображень об'єктів і сцен; дистанційний контроль і вимірювання параметрів; спостереження за складними об'єктами на різному фоні, кодування кольорових і чорно-білих штрихових і напівтонових зображень; розпізнавання документів і маркірувальних написів; дистанційний контроль виробничих процесів в умовах підвищеної небезпеки (хімічної, радіаційної), при низьких і високих температурах, у вакуумі і т.д. Фактором, що обмежує область застосування таких АСУ, є недостатня ефективність. Крім того, засоби обробки зображень є, як правило, проблемно-орієнтованими і призначені для обробки тільки одного специфічного класу зображень.Поширення таких систем обумовлене тим, що з їхньою допомогою можна на підставі образної інформації, що представляється, виділити істотні, представницькі характеристики систем, об'єктів, процесів, оцінити їхній стан, виробити в разі потреби сигнали керування процесом, об'єктом. Та обставина, що останні десятиліття значна частина прикладних задач з обробки інформації і аналізу даних у деяких галузях техніки пов'язана з ОІ і, зокрема, із двовимірними зображеннями, стала причиною як появи нових технічних засобів сприйняття й обробки ОІ, так і інтенсивного розвитку методів і засобів інтерпретації, ідентифікації і класифікації. Зростання числа АСУ, в яких здійснюється переробка й аналіз ОІ, пояснюється такими факторами:
- якісним зростанням систем сканування (зокрема, оптико-електронного приладобудування), досягненнями в області апаратних засобів збору інформації;
- зрослими можливостями обчислювальної техніки;
•- тим фактором, що візуальна інформація є найбільш значимою інформацією (80% інформації про навколишній світ людина сприймає за допомогою зору).
Застосування системи обробки та розпізнавання образної інформації (СОРОІ) дозволяє вирішувати як традиційні задачі на якісно новому рівні, так і принципово нові задачі. На розробку методологій, методів, методик, підходів, спрямованих на підвищення ефективності обробки й аналізу ОІ і на створення методів обробки ОІ загального призначення спрямовані зусилля численних колективів дослідників. СОРОІ як складова комплексної автоматизації виробництва використовується в різних галузях промисловості для вирішення таких задач: вимірювання і контроль лінійних і кутових розмірів нерухомих об'єктів, та тих що рухаються, обрахунок об'єктів і облік продукції, контроль форми виробів і визначення відхилень від еталонних форм. Особливо ефективне використання СОРОІ в тих випадках, коли безпосередня взаємодія з об'єктом контролю може викликати погіршення його якості, коли об'єкт рухається з високою швидкістю, нагрітий до високої температури, знаходиться в агресивному середовищі і т.д. На підставі аналізу сучасного стану теорії і практики АСУ запропоновано узагальнену функціональну схему системи, що має у своєму складі СОРОІ.
СОРОІ складається із операційного екрану, що містить у собі датчики, пристрої нагромадження і відображення візуальної інформації, і око-процесора. Система базується на оптоелектронних однорідних обчислювальних середовищах (ОООС). Результати обробки надходять у систему прийняття рішень (СПР) в автоматичному режимі, або систему підтримки прийняття рішень (СППР) в автоматизованому режимі. В останньому випадку рішення приймає людина-оператор (або особа, що приймає рішення). На базі прийнятого рішення формується управлінський вплив, що безпосередньо впливає на об'єкт керування.
СОРОІ побудована за принципами оптико-електронних паралельно-ієрархічних технологій таких засобів, які здатні імітувати функції зорової системи людини, на оптичному рівні самостійно сприймати, обробляти та аналізувати відеоінформацію в реальному часі, з можливістю самоналагодження на конкретні умови експлуатації та оптимальною апаратно-програмною реалізацією. СОРОІ виконує послідовність перетворень з метою добування корисної інформації про властивості аналізованих об'єктів чи процесів у кількості необхідній для забезпечення ефективного керування і контролю [2].
Висновки:
Запропоновано узагальнену функціональну схему АСУ, що має у своєму складі систему обробки та розпізнавання образної інформації, яка побудована за принципами оптико-електронних паралельно-ієрархічних технологій таких засобів, що здатні імітувати функції зорової системи людини, на оптичному рівні самостійно сприймати, обробляти та аналізувати відеоінформацію в реальному часі, з можливістю самоналагодження на конкретні умови експлуатації та з оптимальною апаратно-програмною реалізацією.
Література:
•1. Абакумов В.Г., Антощук С.Г., Крылов В.Н. Распознавание визуальной информации в автоматизированных системах // Электроника и связь. - 2003. - № 19. - С. 46-48.
•2. Кормановський С.І., Кожем'яко В.П. Око-процесорна обробка та розпізнавання образної інформації за геометричними ознаками. Монографія. - Вінниця: «УНІВЕРСУМ - Вінниця», 2007. - 160 с.
e-mail: kormanovski@ukr.net