Отчёт по практике на тему Разработка роботизированной системы сортировки на основе технического зрения (учебная практика)

Содержание:

Введение. 3

1
Анализ задачи автоматической сортировки продукции. 5

2
Анализ методов распознавания образов, которые можно использовать в системе машинного
зрения для задач сортировки. 8

2.1
Формализация задачи и понятия «распознавание образов». 8

2.2
Виды математических подходов к задаче распознавания образов. 10

2.2.1
Методы математической статистики. 11

2.2.2
Методы искусственного интеллекта. 13

2.3
Сравнительный анализ методов распознавания. 22

3
Анализ возможностей современного программного обеспечения для задач машинного
зрения. 25

Заключение. 28

Список
использованных источников. 29

Введение:

В связи с бурным развитием компьютерной техники, которая
используется как интеллектуальная составляющая автоматических роботизированных систем,
а также ввиду значительного улучшения характеристик датчиков и исполнительных
устройств, в последние десятилетия самые разные отрасли народного хозяйства подлежат
тотальной автоматизации. Не исключением является и автоматическая сортировка,
которая встречается во многих задачах, где обработке подлежит однородная (а
иногда и разнородная) продукция. Сортировка может осуществляться по типу
элементов, их размеру, цвету, каким-либо другим конкретным внешним признакам.
При условии обустройства сортировочной линии соответствующими устройствами
сортировка может осуществляться также и по другим, не только визуальным,
признакам: весу, плотности, степени повреждения оболочки, объему, температуре,
химическому составу и т.п.

В примитивном случае сортировку из большой совокупности
однородных объектов (кучи) можно производить вручную, однако первой ступенью
автоматизации данного процесса является использование автоматизированной линии
для непрерывной подачи сортируемых объектов; саму сортировку при этом проводят
люди. Следующей ступенью является автоматическая сортировка на основе
какого-либо простого физического признака (например, массы), которую можно
реализовывать в частности электромеханическими способами (т.е. даже без
использования электронной техники и числового программного управления). Наконец
наиболее интеллектуальной является сортировка с помощью системы распознавания
образов, настроенной на правильную идентификацию сортируемых объектов.

Именно последний способ – сортировка на основе систем
машинного зрения и будет рассматриваться в данной работе.

Целью работы является предметный анализ процесса
роботизированной сортировки с помощью машинного зрения и выделение его особенностей,
на основании которых может быть построено схематическое строение системы (общая
схема расположения, структурная схема, принципиальная схема и т.д., и т.п.).

Заключение:

Таким образом, в данной работе рассмотрены вопросы,
связанные с построением системы технического зрения, предназначенной для
решения задач сортировки продукции на основе визуальных признаков. Подробно
анализируются математические методы, которые могут быть для этого применены (в
частности математической статистики и искусственного интеллекта на базе
нейронных сетей). Рассмотрены варианты программного обеспечения, которые могут
применяться для решения подобный задач: популярные библиотеки OpenCV и AForge.
Разработана структура и особенности такой системы сортировки на основе
технического зрения.

Фрагмент текста работы:

1 Анализ задачи автоматической сортировки продукции Итак, при автоматической сортировке происходит регулярная
подача анализируемых объектов в рабочую зону (туда, где функционируют
манипуляторы, непосредственно выполняющие сортировку). Подача может
осуществляться в непрерывном режиме, когда объекты располагаются на устройстве
конвейерного типа или подаваться порциями (большего или меньшего размера). Рабочая
зона может быть разделена на две области – рис. 1.1:

— в первой области производится фотографирование (в
дискретном режиме – путем формирования статических изображений, или в
динамическом режиме – путем видеосъемки) – будем называть эту область «зона
распознавания»;

— во второй области рабочей зоны объекты с помощью
соответствующего манипулятора (или часто – с помощью нескольких/многих
манипуляторов) из общей совокупности распределяются по отдельным емкостям –
сборникам объектов различных классов; эту область будем называть «зоной
действия».

Указанные области могут быть полностью разделены в
пространстве (как на рис. 1.1), но могут частично или даже полностью
перекрываться, что определяется конструкцией конкретной системы сортировки.