Виртуальный компьютерный  музей Кафедра "Вычислительной техники" МЭИ (ТУ) Виртуальная школа компьютерных технологий

Системы машинного зрения НТЦ «Модуль»

К.т.н. с.н.с. Акcенов О.Ю.

В настоящее время наблюдается растущий интерес к системам машинного зрения. Это в значительной мере объясняется тем, что прогресс цифровой техники привел к доступности систем машинного зрения, способных решать актуальные задачи, возникающие в промышленности, в транспорте, в области безопасности и в других приложениях. Тем не менее, судя по печати, спрос на такие системы сегодня не удовлетворяется. В значительной мере это объясняется существенной ресурсоемкостью подобных систем, приводящей к тому, что использование распространенных аппаратных средств, таких, как РС, зачастую не позволяет обеспечить требуемые потребительские свойства, например, в части точности работы, габаритов и мобильности аппаратуры. Однако создание специализированных аппаратных средств – дело достаточно трудоемкое и дорогостоящее.

Ниже рассматривается один из возможных подходов к созданию систем машинного зрения. Этот подход отработан в НТЦ «Модуль» (www.module.ru). В значительной мере он определен направлениями деятельности НТЦ «Модуль» к которым относятся:

·        проектирование интегральных схем, таких как процессор Л1879ВМ1 (NM6403) для цифровой обработки сигналов, СБИС 1879BM3 для аналоговой и цифровой обработки сигналов;

·        разработка и изготовление аппаратуры, в том числе встраиваемых и бортовых вычислителей, модулей обработки сигналов, в том числе и многопроцессорных, некоторые из которых представлены на рисунке;

·        создание программного обеспечения, обеспечивающего функционирование разрабатываемой аппаратуры и решение конкретных прикладных задач.

 Следует отметить, что задача обеспечить эффективную работу с изображениями ставилась (и была решена) еще при разработке упомянутого процессора. Таким образом, наличие высокопроизводительных вычислительных средств, создаваемых с учетом потребностей конкретных прикладных задач позволило достичь определенных успехов в такой ресурсоемкой области цифровой обработки сигналов, как  машинное зрение. В том числе, в создании систем, работающих с изображениями естественных сцен в реальном масштабе времени. Последнее подразумевает, что обработка изображений проводится с темпом их поступления, например, от телевизионной камеры. Именно об этой разновидности систем машинного зрения и пойдет речь в дальнейшем.

Задача обработки изображения, как правило, сводится к обнаружению объектов на изображении, а зачастую и к распознаванию их класса.  Можно предложить следующую классификацию таких систем (в порядке возрастания сложности):

·        неподвижная камера, подвижный объект;

·        подвижная камера, подвижный объект;

·        неподвижная камера, неподвижный объект;

·        подвижная камера, неподвижный объект.

В двух первых случаях обнаружение возможно по факту движения. В двух последних случаях – в зависимости от конкретной постановки (в порядке возрастания сложности):

·        по отличию объекта от фона по яркости;

·        на базе исследования текстуры;

·        на основании анализа формы объекта.

Для систем, работающем в видимом диапазоне спектра, наиболее перспективным, очевидно, является использование анализа формы объекта.

Работа с изображениями естественных сцен сопряжена с необходимостью преодоления ряда трудностей, к числу которых принадлежат, в частности:

·        сложный характер изображения, получаемого в естественных условиях;

·        неопределенность условий наблюдения, в том числе масштаба, ракурса;

·        низкое качество исходных изображений, например, по пространственному разрешению, контрастности.

Решение указанных проблем должно базироваться на знаниях конкретной предметной области, учитывающих специфику получения изображений и использования  их результатов.  Не меньшую роль имеет эффективность аппаратно-программной реализации обработки изображений. Практика показала, что получение положительных результатов в реализации систем машинного зрения связано с:

·        использованием адаптации и обучения для обеспечения работы в меняющихся и трудно формализуемых условиях соответственно, а также при низком качестве исходных изображений;

·        выбором схемы обработки информации, обеспечивающей последовательное снижение размерности информации, и, в конечном итоге, переход от изображения к его инвариантному (условиям наблюдения) описанию, как средство преодоления ограничений, связанных с реализацией систем реального времени на относительно небольших аппаратных средствах;

·        применением специально разработанного парка универсальных аппаратных средств, позволяющих собрать вычислительную систему, в том числе и многопроцессорную, из готовых компонентов для реализации сжатых сроков отработки и создания систем машинного зрения;

·        использование параллельных вычислений, в том числе, деления разрядной сетки процессора Л1879ВМ1 (NM6403) для получения эффективной аппаратной реализации;

·        накоплением и использованием программных реализаций, обеспечивающих эффективное решение наиболее трудоемких этапов обработки изображений.

Полностью статья будет опубликована в ближайшем номере журнала PC\WEEK\RE

www.computer-museum.ru Виртуальный  компьютерный  музей [О музее] [Новости] [Календарь событий] [Галерея славы] [Документы и публикации] [Англо-русский компьютерный словарь] [Вычисления в докомпьютерную эпоху] [Технологии] [Компьютерные игры] [История развития ПО] [История отечественной вычислительной техники] [История вычислительной техники за рубежом] [Книги и пресса] [Ссылки] [Поиск] [Контакты] [Гостевая книга]

Виртуальная школа компьютерных технологий О проекте  |  Партнерство | Ссылки |  Контакты

Кафедра  "Вычислительная техника"  О кафедре  |  Контакты