Методы распознавания, идентификации и измерения расстояния до объектов в СТЗ ПР

Обзор методов распознавания и идентификации объектов

Распознавание – процесс разметки сцены, представляющей собой проекцию трёхмерного рабочего пространства ПР на плоскость объектива, регистрирующего устройства – цифровую камеру (ЦК) или ультразвуковой модуль (УЗМ). В процессе разметки происходит выделение информации относительно объектов расположенных в поле зрения УЗМ. Обычно в промышленных системах УЗМ расположен перпендикулярно рабочей поверхности рассматриваемых объектов, чем достигается уменьшение вероятности перекрытия одних объектов другими. Такое упрощение приводит к уменьшению вариации признаков в зависимости от расположения УЗМ и упрощает процесс сегментации и описания сцены в целом.

Распознавание наиболее сложный процесс, поскольку тесно связан с методами предварительной обработки изображения. Зачастую качество распознавания зависит от эффективности множества процессов, начиная от процесса ввода изображения и заканчивая формированием признаков объекта. Наиболее важной задачей при распознавании является задача описания свойств объекта – дескрипторов, для последующей идентификации объекта.

Непосредственно с задачей распознавания возникает задача идентификации объектов – процесс тесно связанный с распознаванием, заключающийся в объединении всей полученной информации от процесса распознавания в единое целое с целью классифицировать объект. Большинство известных методов не проводят чёткой границы между процессом распознавания и идентификации, поскольку выделение признаков происходит за счёт модификации исходного изображения.

Методы описания объектов

Конечной целью распознавания сцены, является процесс формирования дескрипторов для объектов сцены. Дескрипторы представляют собой структуру описания свойств объекта. Описание является основным результатом при конструировании СТЗ, поскольку дескрипторы должны влиять не только на сложность алгоритмов распознавания, но и на их работу. Существует три основные категории дескрипторов [1]: дескрипторы границы, дескрипторы области, дескрипторы для описания трёхмерных структур.

Дескрипторы границы включают в себя ряд наиболее распространённых методов: цепные коды, сигнатуры, аппроксимация многоугольниками, дескрипторы Фурье.

Цепные коды применяются для представления границы в виде последовательности отрезков прямых линий определённой длины и направления. В основе этого представления лежит 4- или 8- связная решётка. Длина каждого отрезка определяется разрешением решётки, а направления задаются выбранным кодом. Для порождения цепного кода заданной границы сначала выбирается решётка. Тогда, если площадь ячейки, расположенной внутри границы, больше определённого числа, ей присваивается значение 1; в противном случае этой ячейке присваивается значение 0. В данном методе основное место занимает процедура разбиения границы объекта на составляющие части. Недостатком метода является то, что цепной код данной границы зависит от начальной точки. Однако некоторые разработчики СТЗ применяли в этом методе нормирование, тем самым, обходя данный недостаток.

Сигнатуры представляют собой одномерное функциональное представление границы. Наиболее простым способом создания сигнатур является построение отрезка из центра к границе как функции угла. Такие сигнатуры являются зависимыми от периметра области и начальной точки отрезка. Применение такого дескриптора границы возможно только при его нормировании. Непосредственное применение сигнатур не представляется возможным, поскольку несколько сигнатур для разных объектов должны быть различимы. Для введения параметров различия наибольшее распространение получил способ описания сигнатур посредством вычисления её моментов. Целесообразность применения данного дескриптора заключается в получаемых выходных данных – одномерные функции, которые проще обрабатывать при описании объекта.

Другим видом разложения границы объекта в дескриптор является представление её в виде многоугольников – аппроксимация многоугольниками. При использовании цифровой обработки изображения границу объекта можно аппроксимировать с произвольной точностью. Для замкнутой границы аппроксимация многоугольниками является точной, тогда когда число сегментов в многоугольнике равно числу точек границы, так что каждая пара соседних точек определяет сегмент многоугольника. Целью такой аппроксимации является качественное определение формы границы с помощью минимального числа многоугольных сегментов. Долгое время практическое применение данного метода было невозможно из-за сложности задачи и ограниченности ресурсов вычислительных средств СТЗ. С появлением аппаратных средств воспроизведения графической информации данный метод был оптимизирован и реализован аппаратно. Наибольшее применение получил алгоритм построения триангуляции Делоне [2], в основе которого положен принцип аппроксимации многоугольниками множества точек границы объекта. Наряду с алгоритмом триангуляции Делоне применяются и более простые алгоритмы: наименьшего периметра, интуитивного объединения и разбиения.

При построении СТЗ основным требованием всегда является гибкость системы. Выше приведенные дескрипторы границы объекта практически сложно автоматически генерировать при обучении новому объекту. Оператор должен производить корректировку дескрипторов выборки обучения, вводимых в общую базу данных СТЗ для последующего процесса идентификации. Перенастройка СТЗ на распознавание новых объектов зачастую связа