Электронная библиотека Веда
Цели библиотеки
Скачать бесплатно
Доставка литературы
Доставка диссертаций
Размещение литературы
Контактные данные
Я ищу:
Библиотечный каталог российских и украинских диссертаций

Вы находитесь:
Диссертационные работы России
Технические науки
Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления

Диссертационная работа:

Титов Дмитрий Витальевич. Метод и модели создания встраиваемых оптико-электронных устройств распознавания изображений в многомерном пространстве признаков: автореферат дис. ... кандидата технических наук: 05.13.05 / Титов Дмитрий Витальевич;[Место защиты: Юго-Западном государственном университете].- Курск, 2012.- 20 с.

смотреть введение
Введение к работе:

Актуальность работы. Задачей любого государства является обеспечение военной, продовольственной, экологической безопасности, технологической независимости, охраны здоровья. Все эти задачи сложно решить без применения современных технических средств, среди которых оптико-электронные устройства (ОЭУ), входящие в состав систем управления, предназначенных для машиностроения и приборостроения (высокоточные линейные и угловые измерения деталей, узлов; фотометрические приборы; геодезические приборы), геологии, геодезии, картографии (спектральные приборы; спектрозональная тепловизионная аппаратура; фотограмметрические приборы для обнаружения и распознавания), научных исследований, медицины (офтальмологические приборы для клинических исследований глазных сред, подбора и назначения средств коррекции зрения), экологии (многоспектральные оптико-электронные системы).

Современный этап развития методов обработки изображений и ОЭУ, входящих в системы автоматического управления, обусловлен усилением степени влияния тенденций, действующих в этой области техники на протяжении последних 20-25 лет, которые можно условно поделить на две группы.

К первой группе относятся тенденции алгоритмической, системотехнической интеграции устройства управления и объекта. Тенденции такого рода проявляются в широком применении устройств управления, разработанных с ориентацией на определенный класс или группу объектов. Одними из перспективных аппаратных платформ являются встраиваемые системы, вычислительными средствами в которых служат микроконтроллеры, микросхемы с программируемой структурой или их гибриды, цифровые сигнальные процессоры, что обеспечивает достижение рекордных массогабаритных показателей устройства управления и возможность гибкого изменения алгоритма управления. Область применения таких встраиваемых систем довольно широка - автоматика, средства связи, медицинское оборудование, бытовая техника и др. Использование специализированных вычислительных систем устанавливает дополнительные ограничения на допустимую производительность вычислений, а также предъявляет ряд требований к процессу проектирования.

Ко второй группе относятся тенденции вовлечения в сферу практического использования так называемых «сложных» объектов. К этому классу принадлежат объекты с высоким порядком уравнений в математическом описании, не полностью наблюдаемые объекты, системы, функционирующие в условиях не полностью определенной внешней среды, системы с не полностью определенными целями управления и критериями оценки качества их функционирования. К этой же группе относятся тенденции роста требований к качеству управления объектами, предъявление новых ограничений к режимам эксплуатации систем автоматического управления.

Для решения указанных задач широко применяются методы теории

интеллектуальных систем (нечеткие и нейросетевые технологии, генетические алгоритмы и другие).

Следовательно, необходима трансформация методов обработки видеоинформации, содержащейся в изображениях, и оптико-электронных устройств, учитывающая особенности встраиваемости, что, в конечном счете, должно обеспечить сочетание интеллектуальных и встраиваемых технологий (простота, высокая надежность, минимизированные массогабаритные, стоимостные, энергетические показатели). Наряду с этим, следует предусмотреть возможность анализа изображений в широком диапазоне частот, так как, зачастую, информация одного частотного диапазона (только видимого, инфракрасного или ультрафиолетового) не обеспечивает решение задачи распознавания или измерения параметров объекта. При этом анализ нескольких частотных диапазонов обуславливает использование нескольких оптико-электронных датчиков, что, в свою очередь, требует разработки методов взаимной калибровки с учетом особенностей встраиваемых ОЭУ и специфики решаемых задач; а комплексирование информации, полученной от разных оптико-электронных датчиков (ОЭД), вызывает необходимость решения задачи принятия решения при нескольких источниках данных, сводимую к двухальтернативной классификации.

Таким образом, противоречие между требуемыми быстродействием и достоверностью распознавания образов на основе оптико-электронных устройств и оперативно-техническими возможностями существующих средств определяет актуальность работы.

Указанное противоречие определяет следующую научно-техническую задачу: разработка метода и алгоритмов распознавания изображений путем анализа изображений в широком диапазоне частот, формирования признакового пространства и решающего правила на основе обработки данных двухальтернативных классификаторов.

Диссертационная работа выполнена в соответствии с грантом Фонда Содействия Развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере по программе «У.М.Н.И.К.» (государственный контракт №6076р/8555 от 28.06.2008), а также в рамках аналитической ведомственной целевой программы Министерства образования и науки РФ «Развитие научного потенциала высшей школы», тема 1.1.10 «Разработка фундаментальных основ алгоритмического конструирования адаптивных высокоточных систем технического зрения широкого назначения для поддержки информационных технологий средств вычислительной техники, распознавания образов и обработки изображений» (№ государственной регистрации 0120115099).

Целью диссертационной работы является разработка метода, алгоритма предварительной обработки, распознавания изображений и встраиваемых оптико-электронных устройств на базе твердотельных матричных приемников излучения, обеспечивающих требуемую достоверность распознавания образов на основе

формирования признакового пространства и анализа изображений в широком спектральном диапазоне.

Научно-техническая задача диссертационной работы декомпозируется на следующие частные задачи:

  1. Анализ состояния вопроса создания встраиваемых оптико-электронных устройств на основе твердотельных матричных приемников излучения (ТМПИ). Обоснование направления исследований.

  2. Разработка математической модели распознавания образов и анализа изображений на основе обработки спектров ультрафиолетового, видимого и инфракрасного диапазонов и принятия решений с использованием аппарата нечеткой логики.

  3. Разработка метода и алгоритма распознавания образов с учетом двухальтернативной классификации в условиях разных спектральных диапазонов получаемых изображений.

  4. Разработка метода автоматической калибровки ОЭД, входящих в состав встраиваемого оптико-электронного устройства (ВОЭУ).

  5. Разработка структурно-функциональной организации ВОЭУ на основе ТМПИ и совокупности двухальтернативных классификаторов.

Методы исследования. В работе для решения поставленных задач используются проектная геометрия, теория распознавания образов и анализа изображений, математическое моделирование, теория нечеткой логики.

Новыми научными результатами и положениями, выносимыми на защиту, являются:

  1. Математическая модель функционирования ВОЭУ распознавания образов, особенностями которой является учет априорной неопределенности рабочей сцены и внутренних параметров оптико-электронных устройств.

  2. Метод автоматической калибровки, отличающийся возможностью выполнить калибровку трех ОЭД при их различных внутренних параметрах (оптической системы и ТМПИ) по априори неизвестному эталонному объекту, выбираемому из объектов рабочей сцены.

  3. Метод и алгоритм распознавания образов, особенностью которых являются анализ спектров ультрафиолетового, видимого и инфракрасного диапазонов и дополнительное введение операций коррекции дисторсии, достоверного выделения контуров и автокалибровки, позволяющие распознавать объекты при наблюдении в различных спектральных диапазонах и изменяющихся параметрах ОЭУ.

  4. Структурно-функциональная организация ВОЭУ распознавания образов, особенностью которой является введение оптико-электронных каналов обработки информации ультрафиолетового, видимого и инфракрасного диапазонов излучения; двухальтернативного модуля распознавания; модуля обработки нечетких данных; решающего устройства и связей между ними, позволяющая обеспечить решение

задачи распознавания в условиях разнородной информации различных спектральных диапазонов.

Объект исследования - встраиваемые оптико-электронные устройства, работающие в ультрафиолетовом, видимом и инфракрасном диапазонах излучения.

Предмет исследования - математические модели, методы, алгоритмы и средства создания встраиваемых оптико-электронных устройств.

Практическая ценность работы заключается в том, что

- разработанные метод, алгоритм и ВОЭУ на базе ТМПИ позволяют
обеспечивать требуемую достоверность распознавания образов на основе
формирования признакового пространства и анализа изображений в широком
спектральном диапазоне, а также могут служить основой для разработки широкого
класса ВОЭУ многофункциональных систем управления;

- разработанная структурно-функциональная организация ВОЭУ,
построенного по модульной архитектуре, и декомпозиция общей задачи на частные
задачи позволяют в широком диапазоне варьировать функционально-стоимостные
параметры созданного ВОЭУ и конфигурировать его в зависимости от целевой
задачи.

Реализация и внедрение. Результаты диссертационных исследований
внедрены в ООО «Корпорация Ред Софт» (г. Москва) при разработке подсистем
безопасности; при выполнении научно-исследовательской работы №41-10
Рязанским государственным радиотехническим университетом, проводимой в
рамках реализации аналитической ведомственной целевой программы «Научные и
научно-педагогические кадры инновационной России на 2009-2013 годы» (контракт
№16.740.11.0086); при выполнении проекта (код 2.1.2/12.356) Томским
государственным университетом управления и радиоэлектроники «Исследование и
разработка методов коррекции искажений в телевизионных датчиках при
экстремальных условиях контроля и наблюдения» в рамках АВЦП «Развитие
научного потенциала высшей школы (2009-2011 годы)»; при выполнении научно-
исследовательской работы Юго-Западным государственным университетом -
опытно-конструкторской работы «Разработка научно-технических путей

построения мобильной системы сбора, обработки и хранения информации», научно-исследовательских работ «Исследование научно-технических путей построения встраиваемых систем распознавания изображений объектов» и «Разработка научно-методического обеспечения профилактики чрезвычайных и кризисных ситуаций потенциально-опасных объектов с использованием трехмерного моделирования».

Научно-методические результаты, полученные в диссертационной работе, внедрены в учебный процесс кафедры «Вычислительная техника» Юго-Западного государственного университета и использованы при постановке учебных курсов «Основы теории распознавания образов», «Основы теории управления».

Соответствие паспорту специальности. Согласно паспорту специальности 05.13.05 - Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления, проблематика, рассмотренная в диссертации, соответствует пунктам 1 и 2 паспорта специальности.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и получили положительную оценку на Международных и Российских конференциях: IV, V, VI международные научно-технические конференции «Информационные и телекоммуникационные технологии в интеллектуальных системах» (Италия, 2006 г.; Испания, 2007 г.; Греция, 2008 г.); XXXIV Вузовская научно-техническая конференция «Молодежь и XXI век» (г. Курск, 2006 г.); Всероссийская научно-техническая конференция «Интеллектуальные и информационные системы» (г. Тула, 2007 г., 2009 г., 2011 г.); VIII международная научно-техническая конференция «Новые информационные технологии» (г. Йошкар-Ола, 2007 г.); IX международная научно-техническая конференция «Распознавание образов и анализ изображения: новые информационные технологии» (г. Нижний Новгород, 2008 г.); «Информационно-измерительные, диагностические и управляющие системы» (г. Курск, 2009 г., 2011 г.); XII, XIV международные научно-технические конференции «Медико-экологические информационные технологии» (г. Курск, 2009 г., 2011 г.); IX международная научно-техническая конференция «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации» (г. Курск, 2010 г.); конкурс научно-исследовательских работ аспирантов и молодых ученых в области стратегического партнерства ВУЗов и предприятий радиоэлектронной промышленности (г. Санкт-Петербург, 2010 г.); VI международная научно-техническая конференция «Электронные средства и системы управления» (г. Томск, 2010 г.); VIII международная научно-техническая конференция «Телевидение: передача и обработка изображений» (г. Санкт-Петербург, 2011 г.); международная научно-техническая конференция «Информационные технологии и математическое моделирование систем» (г. Москва, 2011 г.) и научно-технических семинарах кафедры вычислительной техники Юго-Западного государственного университета с 2008 по 2012 гг.

Публикации. Основные результаты выполненных исследований и разработок опубликованы в 28 печатных работах, среди них 9 статей в рецензируемых научных журналах и изданиях, а также 7 патентов Российской Федерации и 1 свидетельство регистрации программы для ЭВМ.

Личный вклад автора. Все выносимые на защиту научные результаты получены соискателем лично. В работах, опубликованных в соавторстве, лично соискателем предложены: в [1,2,23,26,28] - структурно-функциональная организация встраиваемых оптико-электронных систем; в [3,5,6,9-14,20,27] -оптико-электронные устройства для коррекции и распознания изображения; в

[12,15,19,21] - методы и способы коррекции изображения; в [4,8,16-18,22] - методы и средства испытания оптико-электронных устройств.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 94 наименования, и приложения, изложена на 139 страницах машинописного текста и поясняется 49 рисунками и 20 таблицами.


© Научная электронная библиотека «Веда», 2003-2013.
info@lib.ua-ru.net