4. Программная реализация

4.1 Схема программного обеспечения

Приложение разработано на языке программирования C# в среде разработки Visual Studio 2015. В этом проекте разработка происходила под OS Windows.

4.2 Описание функций и методов

Класс Recognition имеет следующие методы:

- OpenPicture – выполняет загрузку изображения;

- FindArea – позволяет получить области для распознавания;

- Binarization – выполняет бинаризацию полученных областей;

- Bug – выполняет выделение контура;

- Centering – выполняет центрирование контуров.

Класс Perseptron имеет следующие методы:

- Preparation – подготовка таблиц А-элементов и λ;

- Studying – обучение персептрона;

- SaveChanges – запись настроенных λ в XML файл.

Класс Next neighbor имеет следующие методы:

- Distance – производит расчет евклидового расстояния.

4.3 Тестирование и руководство для пользователя

После запуска приложения пользователь увидит главное окно приложения на рисунке 4.1.

Рис 4.1 – Главное окно

13

Рис 4.2 – Открытие изображения чертежа с помощью кнопки Open

Затем пользователь увидит, что изображение загружено в главное окно. Результат выполнения приведен на рисунке 4.3.

Рис 4.3 – Изображение загружено в главное окно

Далее необходимо выполнить последовательную обработку этого изображения, нажав следующие кнопки: Find Areas, Binarization, Bug, Centering.

14

Пользователь увидит в PictureBox полученные и обработанные контуры, которые осталось распознать. Это можно сделать двумя способами: с помощью персептрона, нажав кнопку Full Answer или с помощью метода ближайшего соседа, нажав Next neighbor. Также персептрон можно предварительно обучить на основании эталонов, нажав Perseptron.

Результат работы приведен на рисунке 4.4.

Рис 4.4 – Результат распознавания

Результат работы программы можно сбросить, нажав Reset и загрузить изображение чертежа снова.

15

Заключение

В процессе работы над курсовым проектом были опробованы различные методы обработки изображения и распознавания из изображения чертежа.

Было разработано приложение под OS Windows с помощью среды разработки Visual Studio 2015 на объектно-ориентированном языке программирования C#. Проанализировав полученные результаты, можно сделать вывод о том, что данная программа позволяет распознавать такие обозначения сборочного чертежа как вид и габаритные размеры на изображении чертежа.

Тестирование приложения позволило сделать следующие выводы:

1. Метод бинаризации с заданием порога подходит для перевода полутонового изображения в бинарное.

2. Персептрон работает неплохо, так как результат его работы зависит от качества бинаризации.

Разработанное приложение работает не на 100%, так как результат зависит от подаваемого на вход изображения.

Результат распознавания зависит от качества сканирования чертежа. Улучшить результат распознавания можно путем комбинирования порога бинаризации.

Разработанное приложение для оцифровки чертежей актуально в настоящее время, так как это связано с развитием систем автоматизированного проектирования, которые способны интерпретировать векторный формат. Данное приложение позволяет распознавать такие обозначения сборочного чертежа как вид и габаритные размеры, что может быть весьма полезным в случае возникновения необходимости учета этой информации в базе данных.

16