книги из ГПНТБ / Виноградов Р.И. Автоматическое опознавание электрических сигналов

100

го опознавания. Однако для решения отдельных специальных задач онн ногут с успехом использоватьоя.

Все фотоэлектронные сканирующие следящие системы в свою очередь делятся не типы. Перечислим некоторые из них.

Прежде всего, это устройстве следящей развертки (ри с.3 .4 ,а), использующие электронно-лучевую трубку I и фотоэлектронный уы-

Рис.3.4

ножитель 2 или диссектор 4 (рис.3 .4 ,б). Устройство управления разверткой обозначено цифрой 3.

Эти устройства следящей развертки имеют общий недостаток, который заключается в поэлементном анализе изображений, что, конечно, ограничивает скорость ввода информации.

К сожалению, следящие устройства с диссекторами не нашли

г

IOI

широкого применения, хотя и обладаю рядом положительных ка­ честв по сравнению с трубками, работающими с накоплением за­ рядов. Диссектор позволяет вести развертки с переменным направ­

лением и увеличить точность измерения освещенности в связи с одинаковыми условиями работы всех участков фотоквтодз. Кроме того, здесь обеспечивается ввод информации непосредственно от объектов, а не с фотографии или рисунков.

Начиняют находить применение устройства следящей развертки, использующие электронно-оптический преобразователь 5 совместно с волоконно-оптическим преобразователен 6 и фотоэлектронными умножителями. Основным преимуществом денного устройстве ввода

с помощью телевизионных передающих устройств или электроннолюминисцентных и полупроводниковых сканирующих устройств 8. Рэзвертка же изображения осуществляется в результате последо­ вательного логического анализа элементов оперативной памяти ЭВМ в соответствии с заранее составленной программой, обеспе­ чивающей моделирование работы любого типа разверток. Недостат­ ком этой системы является зависимость скорости обработки исход­ ной информации от быстродействия ЭВМ.

Однако в процессе разработки опознающих устройств исполь­ зование такой системы является обязательным, так как позволяет сократить до минимума расходы на изготовление эксперименталь­ ных образцов, необходимых для проверки различных гипотез, на­ правленных на решение проблемных вопросов автоматического опо­ знавания образов.

На наш взгляд, наиболее перспективными являются устройства следящей развертки, использующие электронно-оптические преоб­ разователи и волоконно-оптические преобразователи. Электронно­ оптические преобразователи позволяют усилить яркость и контраст­ ность изображения, а также осуществить поворот и отклонение изображения объента относительно оптической оси устройства вво­ да. Использование же волоконной оптики в режиме трансформато­ ров позволяет осуществлять одновременную обработку анализируе­ мого поля несколькими устройствами, которые могут выполнять различные функции.

102

В традиционных однонэнзлвных сладящих сканирующих системах слежение га контуром изображений, а также выделение контуров осуществляется или за счет круговой развертки малой зоны поля

большого числа каналов при вводе с помощью электронно-оптиче­ ских преобразователей позволяет иначе решить эту задачу. Скомпановав стекловолокна в виде сотовой матрицы и соединив выходы фотоэлектронных умножителей с логическим устройством, можно осуществить решение следующих задвч.

1. Выделение контурных линий анализируемых изображений.

2. Поиск информации и определение направления поиска.

3. Обеспечение прослеживающего движения матрицины по кон­ турной линии изображения, а также предсказание направления движения.

на прямолинейных участках'контурной линии с блокировкой запи­ си координат промежуточных точек прямолинейных отрезков.

7. Запись координат концевых точек отрезков.

8. Устранение случайных разрывов контурных линий и филь­ трация отдельных точек и тонких линий, появившихся вследствие помех.

Приведенный, хотя и неполный, перечень задач дзет возмож­ ность оценить преимущество такого метода ввода для получения координатных описаний изображений геометрических фигур.

Возможная структурная схема опознающего автомата представ­ лена на рис.3 .5 . Порядок работы опознающего автомата следующий. Осуществляется поиск субкадра I с подозрительными местями по косвенным "грубым" признакам с помощью электронно-оптического преобразователя 2 и блока программного поиска 3. После обнару­ жения таного субкадра производится поиок контурной линии с по­ мощью следящего логического устройства 4 и блона предпрограммного поиска 5. После обнаружения контура объекта производится слежение по контурной линии с пересылкой в блок вычисления ин­ вариантных признаков ^координат особых точек контура, а также значений текущей кривизны контурной линии.

ю з

Блок вычисления инвариантных признаков в соответствии о очередностью поступления значений с логического устройства и после проведения предварительной фильтрации производит вычис­ ление расстояний L, между смежными особыми точками. Одновре­ менно вычисляются инвариантные признаки, Инвариантными признаками по отношению к группе подобных преобразований (сдвиг, поворот, мэсщтабные преобразования) будут:

1)углы иокривпения кон­ турной линии 6- ;

2)отношения длин рас­ стояний между тремя смежны­ ми особыми точками

Ь L +1

Блок формирования групповых признаков 7 обеспечивает на­ копление признаков и их одновременную выдачу в блок опознава­ ния 8. При этом количество накопленных признаков определяется желаемым запасом надежности опознавания, практически же надеж­ ные опознавания получаются уже при использовании пэр смежных признаков

ICft

где О означает упорядоченность признаков. Строгая упорядочен­ ность признаков является характерной чертой групповых призна­ ков.

Блок опознавания производят сравнение кортежа признаков опознаваемого объекта с кортежем признаков эталонов, представ­ ляющих в совокупности геометрические описания. Эта операция сравнения производится с определенной точностью, которая зави­ сит от величины воздействия ожидаемых или измеренных помех.

Постоянное запоминающее устройство 9 предназначено для хранения эталонных описаний объектов, блок 10 осуществляет контроль результатов, а блок I I регистрацию и отображение опо­ знанных объектов. Блок координации очередности работы блоков опознающего автомата 12 'осуществляет общую синхронизацию ра­ боты системы, а также выбор режимов.

Быстродействие такого опознающего автомата во многом за­ висит от структуры принципиальных схем, а также используемых элементов. Положительным фактором является то, что используе­ мый метод позволяет оперировать с числами, не превышающими пять двоичных разрядов, что дает возможность при сравнительно небольшом увеличении оборудования реализовать параллельный метод обработки информации.

Конструктивное выполнение рассмотренной схемы опознающего автомата представляет сложную задачу. Но "простых" опознающих автоматов, способных решвть сложные задачи, не существует.Воз­ можность же построения устройств ввода с электронно-оптическим преобразователем и жгутом световодов Подтверждена экепериментэльно

§ 3 .5 . Постановка экспериментов и их результаты

Для проверки разработанных алгоритмов были составлены программы и проведены эксперименты, которые проводились на ЭЦВМ М-20. Отсутствие устройств сопряжения ЭЦВМ М-20 с уст­ ройством ввода информации об изображениях фигур вызвало необ­ ходимость подготовки всей исходной информации в виде перфо­ карт. В процессе предварительной подготовки все изображения геометрических фигур подвергались ручной кодировке согласно методике, описанной в § k данной главы.

В нэчестве геометрических фигур использовались всевозмож-

105

ныв предметы, а также силуэты различных типов самолетов.В про­ цессе проведенных экспериментов было произведено более 5 тысяч опознаваний изображений различных фигур.

Многочисленность вопросов, нуждающихся в проверке, выну­ дила выделить из них лишь основные. Перечислим те вопросы, ко­ торые были исследованы:

-плотность распределения эталонных инвариантных признаков

взависимости от их величины и выбранного алфавита фигур;

-точность опознавания изображений фигур, подвергнутых различным преобразованиям;

-надежность опознавания в зависимости от применяемых алго­

ритмов и ширины доверительного интервала;

-точность и надежность опознавания изображений фигур, искаженных помехами;

-необходимая точность измерения параметров изображений опознаваемых фигур;

-надежность опознавания в зависимости от сложности изобра­ жений опознаваемых фигур;

-точность опознавания в зависимости от целостности кон­ тура опознаваемой фигуры;

-возможность опознавания изображений фигур, эталонные описания которых отсутствуют;

-возможность классификации фигур по алфавитам;

-возможность опознавания фигур, расположенных под различ­ ными ракурсами относительно оптической оси опознающего авто­ мата.

Методика проведения экспериментов сводилась к следующему.

Взапоминающее устройство вычислительной машины М-20 по про­

грамме "обучение" вводились и обрабатывались эталонные изобра­ жения различных геометрических фигур, число которых не превы­ шало 50, после чего производилось предъявление ЭВМ опознавае­ мых изображений фигур. Под словом "предъявление" следует по­ нимать ввод в машину закодированной информации об опознавае­ мой фигуре. Введенная информация подвергалась обработке по программе "опознавание", в результате чего на печать выдавал­ ся номер опознанной фигуры и процент ее опознанных групповых признаков.

Исследования надежности опознавания изображений геометри­ ческих фигур, подвергнутых различным групповым преобразова­ ниям, проводились в следующем порядке:

107

номере некоторых других этэяонных фигур, часть признаков кото­ рых совпала. В дальнейшей, чтобы не загромождать графиков, бу­ дем приводить лишь огибающую линию, ноторая на данном риоунке показана пунктирной линией. Разность ординат между огибающей

Рис.3.7 Рис.3 .8

и линией, полученной от признаков опознаваемой фигуры, образу­ ет линию, характеризующую запас надежности опознавания Д0 (ри с.3 .7 ):

& 0 (я) = 0(к) _ 0„г(я) •

Вначале была исследовэна надежность опознавания изображе­

108

Анализируя результаты экспериментов,, убеждаемся в том, что усложнение программы введением дополнительных условий повышает запао надежности опознавания.

Были проведены эксперименты и при других связностях при­ знаков. На ри с.3 .15, в качестве примера приведена зависимость

надежности опознавания от величины связности признаков фигуры ШI . Из приведенного графика видно, что с возрастанием величи­ ны связности признаков запас надежности опознавания увеличи­ вается.

При исследовании надежности опознавания изображений фигур, искаженных помехами, ввод эталонов и предъявление опознаваемых изображений производится обычным путем. Введенная информация об опознаваемой фигуре по специально составленной программе подвергалась искажениям. Величина искажений определялась по­ стоянным коэффициентом эе , а также величиной помехи, которая получалась с помощью программы случайных чисел, имеющих нор­ мальный закон распределения.

109

В результате проведенных экспериментов получены зависимо­ сти точности и запасе надежности опознавания изображений фигур от ширины доверительного интервала и величины коэффициента х , характеризующего интенсивность помех. В качестве примера на

Также была получена зависимость запасе надежности опознавания от связности признаков и коэффициента модуляции помехой.

Анализ полученных результатов показал, что предлагаемый способ обладает достаточной надежностью опознавания даже при значительных искажениях изображений опознаваемых фигур. С по­ вышением связности признаков надежность опознавания возрастает при условии расширения доверительного интервала.

Практически, в большинстве случаев работа при связности признаков г = 3 и ширине доверительного интервала к = 0,4 * 0,6 обеспечивает хорошие результаты при опознавании изображений фигур.