Cтраница 1
Распознавание предметов характеризуется способностью глаза различать разницу в яркостях точек предмета. При малом различии яркостей между фоном, на котором расположен рассматриваемый объект, и объектом, соответствующим порогу различения, глаз будет воспринимать объект в виде бесформенного светового пятна. Эта стадия зрительного наблюдения называется видимостью объекта. При дальнейшем увеличении различия яркостей между фоном и объектом достигается узнаваемость: объекта и эту стадию наблюдения называют различимостью объекта. [1]
Для распознавания предмета, область местонахождения которого определена, прежде всего следует найти положение предмета. [2]
Для распознавания предметов внешнего мира необходимо не только выделить их по яркости или цвету на окружающем фоне, но и различить в них отдельные детали. [3]
При распознавании предметов необходимо прежде всего выделить контурное изображение объекта, которое может достаточно полно выразить его отличительные черты. Поэтому здесь используется метод выделения контурных линий предмета на основе анализа информации о светлых и темных участках изображения. Далее выделенный контур используется для распознавания предмета. [4]
Основываясь на результатах распознавания предмета, находят направление захвата и положение, в котором этот предмет должен быть схвачен. Здесь предполагается, что предмет лежит в уже известной плоскости, и местоположение предмета определяют с помощью одной ТВ-камеры. [5]
Алгоритм распознавания представляет систему операций по распознаванию предмета, явления по признакам. [6]
Тем не менее, ввиду того что распознавание предметов проводилось по данным об их контуре, было введено ограничение, что предметы не должны перекрывать друг друга. Этого ограничения, по предположению, должно быть достаточно для операции по классификации предметов, транспортируемых ленточными конвейерами, и для некоторых других случаев. [7]
Непосредственно в систему автоматического производства входят подсистемы: I - подсистема распознавания предметов труда, приспособлений, инструмента; 2 - подсистема складирования; 3 - подсистема транспортировки; 4 - подсистема манипулирования ( перемещение предметов труда, приспособлений, инструмента); 5 - подсистема обработки предметов труда ( станки и оборудование для основных технологических операций); 6 - подсистема контроля; 7 - подсистема удаления стружки. [8]
Различают падающие тени, возникающие от предметов, находящихся на пути светового пучка, и собственные тени, которые обусловливаются расположением освещаемых поверхностей по отношению падающего света. Правильное расположение теней облегчает распознавание предметов, неправильное расположение теней создает мешающее действие. Чем больше по размерам источники света, и чем их больше, тем получаются мягче тени и тем постепеннее переход от тени к полутени. Отношение освещенности в затененной части какой-нибудь точки поверхности к освещенности в незатененной точке называется затенением освещения. [9]
Подбор цветов может воздействовать на эффективность систем освещения посредством влияния на отражаемую часть света. Но цвет также играет ключевую роль при распознавании предметов. Мы можем использовать яркие и привлекающие внимание цвета или цветовые контрасты для выделения ситуаций или предметов, которые требуют особого внимания. В табл. 46.7 приведены некоторые коэффициенты отражения для различных цветов и материалов. [10]
Цветоощущение в основном является функцией желтого пятна. Ближайшие к нему участки сетчатки, хотя и воспринимают цвета, но значительно слабее, периферическая зона ахроматична. Восприятие цвета способствует лучшему распознаванию предметов, ориентировке в пространстве. [11]
При распознавании предметов необходимо прежде всего выделить контурное изображение объекта, которое может достаточно полно выразить его отличительные черты. Поэтому здесь используется метод выделения контурных линий предмета на основе анализа информации о светлых и темных участках изображения. Далее выделенный контур используется для распознавания предмета. [12]
В соответствии с программой LINES определяют координаты вершин и уравнения прямых, составляющих контурные линии верхней части предмета. Далее по программе SCAN-44 вводят данные, касающиеся нижней части предмета, и таким же образом получают координаты вершин и уравнения прямых, составляющих контур нижней части предмета. Суммируя полученные результаты, находят координаты вершин, число прямых линий, составляющих контур предмета, и уравнения для них; на основании этого проводят распознавание предмета. [13]
При манипулировании предметами весьма велика роль визуальной информации о положении, величине и других признаках предметов, существенных для опознания их формы. Однако ввиду того, что на практике стремились прежде всего к выяснению различных вопросов, возникающих при совместной работе руки и глаза, и, кроме того, особое внимание обращалось на работу в реальном масштабе времени, для системы ЭТЛ-глаз-рука, которая является лишь первым шагом к созданию адаптивных систем с развитыми возможностями, алгоритм распознавания был по мере возможности упрощен. В качестве операции, объединяющей работу глаза и руки, была выбрана операция сортировки по форме предметов, помещенных на плоскости в пределах рабочей зоны; при этом роль глаза должна быть значительной при определении местонахождения предмета, распознавании предмета и формировании сообщения руке робота о положении и ориентации предмета, который должен быть взят. [14]