Метод идентификации плоских геометрических фигур с использованием диагональных признаков формы и d-функции Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Внедрение системы документооборота электронного генерального плана промышленного предприятия способно обеспечить полноценное ведение инженерной документации и способствовать автоматизации бизнес-процессов, выделяемых при управлении инженерной инфраструктурой.

Список литературы:

1. Геоинформационные технологии мониторинга инженерных сетей: монография / Ю.Б. Гриценко, Ю.П. Ехлаков, О.И. Жуковский. - Томск: ТУ-СУР, 2010. - 148 с.

МЕТОД ИДЕНТИФИКАЦИИ ПЛОСКИХ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ФИГУР С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДИАГОНАЛЬНЫХ ПРИЗНАКОВ ФОРМЫ И Б-ФУНКЦИИ

© Терехин А.В.*

Муромский институт (филиал) Владимирского государственного университета, г. Муром

Предложен алгоритм идентификации плоских геометрических фигур с использованием диагональных признаков формы и Б-функции.

В современном мире во многих областях науки ставится задача обработки информации для ее удобного восприятия. Это связано с ежедневным возрастанием ее объемов. На промышленных предприятиях, где используются системы технического зрения, эта задача является актуальной, так как от выбора набора признаков и их качественной предварительной обработки зависит скорость и корректность распознавания, что в свою очередь влияет на пропускную способность СТЗ [1, 2]. С увеличением объемов производства возрастает и необходимость в разработке новых алгоритмов и технологий, позволяющих осуществлять более точное распознавание и идентификацию отдельных объектов.

В данной статье алгоритм идентификации плоских геометрических фигур с использованием диагональных признаков формы и ^функции объекта.

При идентификации фигур важным моментом является выбор набора признаков, по которым будет происходить распознавание [3, 4]. Прежде чем рассматривать Б-функцию объекта, необходимо описать вектор признаков, к которым она будет применяться.

Вектор признаков:

1. Прямоугольный коэффициент формы - отношение ширины к длине описанного вокруг фигуры прямоугольника (диапазон значений от 0 до 1).

* Ассистент кафедры «Информационные системы», аспирант.

Данный признак позволяет вычислить пропорции объекта, и представить их в виде коэффициента с диапазоном значений от 0 до 1:

а

КР=ь

где а, Ь - соответственно ширина и длина описываемого вокруг фигуры прямоугольника.

Ь

2

Рис. 1. Пример фигуры № 1, вписанной в прямоугольник. а, Ь - стороны описанного прямоугольника

2. Два диагональных коэффициента формы - отношение длины объекта (максимального расстояния между двумя точками контура фигуры) к длине диагонали описанного прямоугольника (диапазон значений от 0 до 1). Для фигуры, изображенной на рис. 2, диагональные коэффициенты будут выглядеть следующим образом:

к

Д1

е , й

=-; кд1 =-с с

где с, й - длины диагоналей описанного прямоугольника; е - длина объекта (фигуры).

М

D'

N Е' Е

Рис. 2. Пример фигуры № 2, вписанной в прямоугольник 3. Коэффициенты диагональных отрезков.

Максимальный отрезок фигуры - отрезок, соединяющий две максимально удаленные точки контура фигуры.

Диагональный коэффициент - отношение длины максимального отрезка к длине одной из диагоналей описанного вокруг объекта прямоугольника. Различают первый и второй диагональные коэффициенты. При вычислении

а

первого используется диагональ описанного прямоугольника, выходящая из его левой верхней вершины. Соответственно второй использует оставшуюся диагональ.

М ^_____ N

'ХГ^

D' - >< -) Е'

I

г _

й " Е

Рис. 3. Пример фигуры № 2, вписанной в прямоугольник. с^ - диагонали описанного прямоугольника, е - длина объекта (фигуры)

Для фигуры, изображенной на рис. 3, диагональными отрезками будут эллипса: НС, ИБ, ИБ', НС; описанного прямоугольника: ИМ, НМ, НБ, НЕ. Их длины можно условно обозначить как I с индексом соответствующего отрезка:

к _ 1ИО . к _ 1ИР . к _ 1ИР" . к _ 1ИО'" к ДО 1 , ' кДО 2 , ; кДО 3 , ; кДО 4 ,

1Ж 1ИМ 1ИМ ИЕ

где кдО1, кДО2, кдО3, кДО4 - коэффициенты диагональных отрезков фигуры.

4. Масштабный коэффициент - отношение площади объекта к площади сцены.

= ^^

где - площадь сцены; - площадь фигуры.

Таким образом формируется вектор признаков (значения каждого признака находится в диапазоне (0,1]):

V ~ {кпр' кД1' кД2'кДО 1' кДО2'кДО3'кДО4' кт}

Диагональная функция или Б-функция - среднее арифметическое от суммы отношений значений признаков не известной фигуры к признакам эталонов:

уМ

=1 к.

Х1) =-^

' М

где М - длина вектора признаков;

х - /-й признак рассматриваемого объекта; к - /-й признак эталона.

Каждый признак xt и к, должны быть нормализованы и представлены в виде коэффициентов с диапазоном значений от 0 до 1.

Идеальная величина D-функции = 1. Это значит что эталон, признаки которого использовались при расчете, по всем параметрам подходит к неизвестному объекту. При сравнении неизвестной фигуры с эталоном, возможны две ситуации - когда величина признаков x, больше к,, и наоборот. В связи с этим диапазон значений D(x,) находится в диапазоне (0,2].

Для нахождения вероятности распознавания фигуры P рассматриваются обе ситуации:

1. Когда 0 < D(x) < 1; P = D(x) x 100 %.

2. Когда 1 < D(x) < 2; P = (2 - D(x)) x 100 %.

Одним из достоинств данной функции является то, что при необходимости вектор признаков можно расширять, например, при рассмотрении реальных объектов учитывать отверстия и их признаки.

Рис. 4. Схема классификации эталонов фигур

В базе эталонов хранятся векторы признаков для каждого объекта. Б-функция вычисляется для каждого эталона.

Для сокращения времени идентификации вектор признаков, как и эталоны, выставляются в определенном порядке.

V = {{хь ..., х,}, {хт, ..., х„}}

где {х1, ..., х,} - множество основных классифицирующих признаков (пропорции объекта, размеры, масштабный коэффициент и другие);

{х/+1, ..., хя} - множество дополнительных идентифицирующих признаков.

Основные признаки отвечают за принадлежность объекта к классам (рис. 4). Каждый из них разбивается на классы.

Схема сортировки эталонов представлена на рис. 4.

При идентификации не известного объекта, основные признаки анализируются в первую очередь для определения классов по каждому из них (на рис. 4 этот процесс изображен обведенными окружностями). После чего вычисляется Б-функция только для фигур из выделенных классов.

Данная сортировка позволяет сократить время вычислений при большом количестве рассматриваемых фигур.

Предложенный метод может быть применен в СТЗ для идентификации проекций трехмерных объектов на конвейере. При этом в базе данных нужно будет хранить только значения вектора признаков и информацию о классах.

Список литературы:

1. Хорн Б.К П. Зрение роботов: gер. с англ. - М.: Мир, 1989. - 487 с.: ил.

2. Охоцимский Д.Е. Роботизация сборочных процессов - М.: Наука, 1985. - 251 с.: ил.

3. Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс. -М.: Техносфера, 2005. - 1072 с.

4. Розенфельд А. Распознавание и обработка изображений с помощью вычислительных машин. - М.: Мир, 1972. - 232 с.: ил.

ТЕХНОЛОГИЯ КЛАССИФИКАЦИИ ПЛОСКИХ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ФИГУР С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДИАГОНАЛЬНЫХ ПРИЗНАКОВ ФОРМЫ

© Терехин А.В.*

Муромский институт (филиал)

Владимирского государственного университета, г. Муром

Предложена технология классификации плоских геометрических фигур по диагональным признакам формы.

* Ассистент кафедры «Информационные системы», аспирант.