Принципы функционирования систем машинного зрения

3.3. Принципы функционирования систем машинного зрения

Последовательность действий, выполняемых системой машинного зрения, можно представить в следующем виде:

Рис.5. Последовательность действий системы машинного зрения

Изображение, полученное с камеры, попадает в захватчик кадров или в память компьютера. Захватчик кадров - это устройство, которое преобразует выходные данные с камеры в цифровой формат (как правило, это двумерный массива чисел) и размещает изображения в памяти компьютера, так чтобы оно могло быть обработано с помощью программного обеспечения для машинного зрения.

Программное обеспечение, как правило, совершает несколько шагов для обработки изображений. Часто изображение для начала обрабатывается с целью уменьшения шума или конвертации множества оттенков серого в простое сочетание черного и белого (бинаризации). После первоначальной обработки программа будет считать, производить измерения и/или определять объекты, размеры, дефекты и другие характеристики изображения. В качестве последнего шага, программа пропускает или забраковывает деталь в соответствии с заданными критериям. Если деталь идет с браком, программное обеспечение подает сигнал механическому устройству для отклонения детали; другой вариант развития событий, система может остановить производственную линию и предупредить человека работника для решения этой проблемы, и что привело к неудаче. Хотя большинство систем машинного зрения полагаться на «черно-белые» камеры, использование цветных камер становится все более распространенным явлением. Кроме того, все чаще системы машинного зрения используют цифровые камеры прямого подключения, а не камеры с отдельным захватчиком кадров, что сокращает расходы и упрощает систему.

4. Смежные области

Машинное зрение относится к инженерным автоматизированным системам визуализации в промышленности и на производстве, и в этом качестве машинное зрение, связано с самыми разными областями компьютерных наук: компьютерное зрение, оборудования для управления, базы данных, сетевые системы и машинное обучение.

Не стоит путать машинное и компьютерное зрения. Компьютерное зрение является более общей областью исследований, тогда как машинное зрение является инженерной дисциплиной связанной с производственными задачами.

Рассмотрим подробнее смежные науки и их взаимодействие с машинным зрением.

4.1. Компьютерное зрение

Компьютерное зрение представляет собой научную дисциплину, изучающую теорию и базовые алгоритмы анализа изображений и сцен.

Машинное зрение следует рассматривать как гораздо более комплексную и технологическую область научных и инженерных знаний, охватывающую все проблемы разработки практических систем: выбор схем освещения исследуемой сцены, выбор характеристик датчиков, их количества и геометрии расположения, вопросы калибровки и ориентирования, выбор или разработка оборудования для оцифровки и процессорной обработки, разработка собственно алгоритмов и их компьютерная реализация – то есть весь круг сопутствующих задач.

Кроме того, фигурирует такое понятие как зрение роботов. Это более узкая область технологий машинного зрения, а именно часть, которая обеспечивает функционирование систем машинного зрения в условиях жестких временных ограничений. Например, оборудуя роботов нового поколения мобильными камерами и алгоритмами стереовидения, многие компании работают над созданием интеллектуальных роботов, способных не только свободно ориентироваться в квартире и узнавать своих хозяев, но и выполнять определенные задачи по дистанционно подаваемым командам.

4.2. Обработка и анализ изображений

Обработка изображений - любая форма обработки информации, для которой входные данные представлены изображением, например, фотографиями или видеокадрами. Обработка изображений может осуществляться как для получения изображения на выходе, так и для получения другой информации (например, распознание текста, подсчёт числа и типа клеток в поле микроскопа и т. д.). Кроме статичных двухмерных изображений, обрабатывать требуется также изображения, изменяющиеся со временем, например видео.

 В последнее время традиционный термин «обработка изображений» чаще употребляется не как обозначение научной дисциплины, а как указатель на предметную область. Наметилась также тенденция использования этого термина для обозначения обработки нижнего уровня, когда результатом обработки изображения снова является изображение. В то же время термин «понимание изображений» употребляется для обработки верхнего уровня.

Цифровая фотограмметрия, бурно развивающаяся в последние годы дисциплина, пришла на смену аналитической фотограмметрии. В то время как классическая аналитическая фотограмметрия изучала в основном метрические соотношения между точками снимков и реальной сцены, современная цифровая фотограмметрия ставит самые сложные задачи анализа и 3D'описания сцены по видеоданным оптических сенсоров. Цифровая фотограмметрия концентрируется прежде всего не на вопросах «понимания» сцены или обнаружения объектов, а на вопросах высокоточного измерения различных ее элементов и реконструкции форм трехмерных поверхностей с использованием стерео и многокамерной съемки, а также специального структурированного подсвета.

4.3. Машинное обучение

Машинное обучение - обширный подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться. Целью машинного обучения является частичная или полная автоматизация решения сложных профессиональных задач в самых разных областях человеческой деятельности. Машинное обучение имеет широкий спектр приложений, среди которых есть приложения распознавания изображений - область, которой занимается машинное зрение.