- •Вопрос 1:классификация автоматизированных ведеоинформационных систем(авис).Особенности представления сигналов в авис по сравнению с другими видами телевизионных систем
- •Вопрос 2. Дваварианта архитектуры авис и связанные с ним способы организации обмена между тд и эвм
- •Вопрос 3.Структура блока предвар обработки.Назначение и работа его функциональных узлов.
- •Вопрос 4. Структура блока предвар обработки.Назначение и работа его узлов
- •Вопрос 5.Программный ввод данных из бзу в эвм
- •Вопрос 6. Ввод данных в режиме прерывания.Способы идентификации источника прерывания(несколько видеодатчиков)
- •Вопрос 7. Программный и аппаратный способы решения задачи распределения приоритетов в обслуживании источников в прерывании.
- •Вопрос 8. Ввод данных в режиме прямого доступа к памяти
- •Вопрос 1: этап предварительной обработки
- •Вопрос 2:простой пороговый метод нелинейной фильтрации импульсных.Анизотропная фильтрация.Рекуррентный алгоритм анизотропной фильтрации.
- •Вопрос 3:медианная фильтрация.Понятие Медианы, одномерного и двумерного медианного фильтра.
- •Вопрос 4:алгоритмы определения интегральных параметров дискретных изображений .Гистограмма отсчетов освещенности.Средняя освещенность и среднеквадратическое отклонение освещенности в изображении.
- •Вопрос 5: дифференциальные алгоритмы обработки изображений.Способы определения норм градиента освещенности в изображении.
- •Вопрос 6:. Выделение границ контролируемых объектов.
- •Вопрос 7: Алгоритмы трансформирования исходных изображений на основе ортогональных преобразований.
- •Вопрос 8: Алгоритмы выделения признаков контролируемых объектов. Определение прощади,периметра параметров вписан.И описанных фигур
- •Вопрос 9: Определение моментов инерции изображения объекта.
- •Вопрос 10: Определение числа и взаимного положения углов.
- •Вопрос 11: идентификация и классификация изображений. Метод прямого сравнения с эталоном
- •Вопрос 12: Корреляционный метод
- •Вопрос 13: Методы распознавания, основанные на использовании системы признаков. Понятие дерева-графа распознавания
- •Вопрос 14: Об измерении параметров объектов наблюдения.Определение геометрического и энергетического центров, угла разворота
- •Вопрос 15. Алгоритм определ координат макс освещенности в изображении точечного объекта при интерполяции видеосигнала по методу наименьших квадратов
- •Вопрос 16. Моделирования, математическое и физическое,особенности
- •Вопрос 17 Применение алгоритма обучения в оптико_электронном угломере.
- •Вопрос 18 Принцип построения обучаемой телевизионной системы для автоматизации контроля заготовок микросхем.
Вопрос 16. Моделирования, математическое и физическое,особенности
Методы моделирования на этапе проектирования АТСН
Методы математического и физического моделирования проектируемой системы помогают решать задачи, связанные с уточнени"
ем параметров решающих правил при реализации различных алгоритмов обработки сигналов в АТСН. Они способствуют выявлению
обоснованных требований к отдельным звеньям системы особенно
в тех случаях, когда аналитические расчётные методики оказываются мало эффективными или достаточно сложными.
На начальном этапе разработки АТСН самым доступным, дешёвым, но вместе с тем достаточно гибким и эффективным средством представляется математическое (имитационное) компьютерное моделирование. В качестве непосредственного объекта исследования оно предполагает использование некоторой программы, представляющей собой комплексную математическую модель. Эта модель обычно включает в себя модели основных звеньев системы: изображения объекта, оптической системы, фотоприёмного узла (анализатора изображения), различных дестабилизирующих факторов (помех) и др., а также модель используемого алгоритма цифровой обработки сигнала. К числу несомненных достоинств метода математического моделирования следует отнести возможность получения за короткое время и без существенных материальных затрат большого объема данных, характеризующих поведение будущей системы, её метрологические характеристики (характеристики обнаружения, распознавания объектов) в зависимости от каждого из интересующих параметров в отдельности. Однако математическое моделирование не может полностью гарантировать от ошибок, связанных с неточным заданием исходных данных и с некоторыми упрощениями, допущенными при формировании модели. Наибольшее приближение к реальным условиям функционирования проектируемой системы даёт физическое моделирование. Физическая модель АТСН обычно реализуется на базе универсальных технических средств, включающих реальный телевизионный датчик, блок АЦП, контроллер сопряжения, ЦВУ (например, персональный компьютер), другие функциональные узлы, а также образцы наблюдаемых объектов (или хотя бы их изображений). Заметим, что физическая модель, как правило, не является конструктивной моделью, макетом или тем более опытным образцом проектируемой системы (прибора). К такой модели не предъявляется особых требований минимизации габаритов и энергопотребления, она может быть достаточно громоздкой. Важно лишь, чтобы модель обеспечивала максимум функциональных возможностей и позволяла достаточно легко получать объективные результаты испытаний, сопоставимые с результатами математического моделирования. К недостаткам физического моделирования можно отнести недостаточную гибкость и меньшую информативность по сравнению с математическим моделированием. При физическом моделирова55 нии, например, не удаётся исследовать влияние параметров различных звеньев в отдельности на качественные характеристики проектируемой системы. Не удаётся исключить или существенно уменьшить влияние отдельных дестабилизирующих факторов, влияющих на качественные характеристики системы. Это связано с тем, что вфизической модели используются реальные функциональные узлы: телевизионный датчик, блок АЦП и другие, улучшить параметры которых можно только путём их замены, что часто сопряжено со значительными материальными затратами. Однако, путём сопоставления некоторых частных результатов, полученных при физическом моделировании с соответствующими результатами, полученными при математическом компьютерном моделировании, можно с высокой степенью вероятности доказать адекватность обеих моделей. Таким образом, именно совокупность обоих методов моделирования может дать наибольший эффект с точки зрения сочетания достоверности и полноты полученной информации. Практические навыки по применению методов моделирования АТСН могут быть получены в процессе выполнения специального комплекса лабораторных работ, посвященных этой теме [6]__