Введение
    1 Общие сведения о системах технического зрения
    2 Технические средства формирования изображений
    3 Методы и подходы, используемые в системах технического зрения
    Заключение
    Список источников

    В настоящее время роботостроение превратилось в развитую отрасль промышленности: тысячи промышленных роботов работают на различных предприятиях мира, подводные манипуляторы стали непременной принадлежностью подводных исследовательских и спасательных аппаратов, изучение космоса опирается на широкое использование роботов с различным уровнем интеллекта.
    Оснащение роботов системами технического зрения обеспечивает существенное расширение их технологических и функциональных возможностей. Восприятие и обработка визуальной информации о текущем состоянии технологического процесса, об относительном расположении и ориентации схвата робота и объектов манипулирования позволяет автоматизировать такие операции, как сварка, сборка, окраска, сортировка и др. Основные функции СТЗ в работе систем управления промышленными роботами сводятся к локации рабочего пространства, распознаванию образов, измерению статических и динамических характеристик различных объектов и т.д.

    Система технического зрения (СТЗ) предназначена для приема и обработки большого объема аналоговой информации.
    Общий принцип действия СТЗ такой:
    В СТЗ используется видеодатчик с линейкой фотодетекторов, который считывает одномерные образы, соответствующие узкой полосе, перпендикулярной направлению движения ленты конвейера. Лента движется, и двухмерный образ перемещаемой детали может быть построен накапливанием последовательности одномерных образов. Равномерность считывания одномерных линейных образов достигается с помощью датчика положения ленты, который в определенные моменты подает в вычислительное устройство сигналы начала считывания.
    На ленту транспортера направляется плоский поперечный пучок яркого света. Линейка фотодетекторов располагается так, что сигнал считывается с освещенного участка ленты, имеющею форму узкой полосы. Объект, попадающий в узкий световой пучок, перекрывает его (рис. 2).

При рассмотрении сверху в местах пересечения с деталью освещенная линия имеет разрывы. Таким образом, там, где камера видит освещенную прямую линию, находится не закрытая деталью поверхность ленты; там, где камера прямую линию не видит, находится деталь.
    К сожалению, образование тени может приводить к тому, что объект прерывает пучок света до того, как он достигнет линии считывания, искажая образ детали. Чтобы избавиться от этого, можно использовать два источника света, направленные на одну полосу поперек ленты конвейера. Когда пучок одного источника перекрывается, с пучком другого этого не происходит. Используя несколько источников света и подбирая для каждого угол наклона, можно полностью избавиться от мешающего воздействия теней.

     В качестве технических средств формирования изображений можно выделить:
    — датчики излучения оптического, теплового, радиолокационного, ультразвукового, проникающего излучения — рентгеновского;
    — тактильные поверхности;
    — машинная графика;
    — щуп (многоточечный, контурный).
    Наиболее распространенные приемники - датчики видеоизображения:
    — вакуумные передающие трубки;
    — видеокамера;
    — web-камера;
    — мишень пироэлектрического видикона;
    — твердотельные устройства видеосигналов - линейки и матрицы;
    — планшетные устройства.

    1) Прием изображения, который осуществляется:
    — сканированием луча (электронного, оптического, ...);
    — «жестким растром» — привязкой элемента изображения к приемной ячейке.
    2) Подавление шумов, помех аппаратно достигается использованием фильтров и оформлением подсветки таким образом, чтобы более четко выявить край изображения и избежать «бликов» — паразитных переотражений. Программно подавление шумов осуществляется установлением порогового уровня параметров излучения.
    3) Сжатие данных, геометрическое и временное необходимо для увеличения быстродействия. Различают аппаратное и программное сжатия.
    4) Распознавание изображений, которое предусматривает:
    — описание изображения определенным набором чисел, цепочкой символов или граф;
    — преобразование изображения;
    — нормализацию — отнесение к определенному классу.
    5) Описание изображений: чем качественнее изображение (больше дискретов), тем больший объем памяти занимает его описание. Таким образом, дискретизация состоит из:
    — выборки — выборе некоторого множества точек-пикселов на поле наблюдения;
    — и квантования — характеристики пиксела конечным числом символов.
     К аппаратным методам относятся использование:
    — дорогих быстродействующих процессоров,
    — многопроцессорных ВУ с параллельной обработкой сигнала,
    — датчиков с малым числом дискретов передаваемого изображения.
     К программным методам сжатия данных (2-ого этап) относятся следующие приемы преобразования описания:
    — уменьшение числа дискретов с помощью локальных операций;
    — сегментация изображения;
    — метод «масок» (выделение характерных точек эталонных фигур);
    — вычисление параметров изображения.
    6) Преобразование описания изображения производится с помощью локальных операций. Локальное окно заменяет пиксел в описании изображения, уменьшая его объем.
     Отдельно следует упомянуть о сегментации, т. е. топологическом анализе изображения. Сегментация является одним из основных элементов работы автоматизированной системы технического зрения, так как именно на этой стадии обработки объекты выделяются из сцены для дальнейшего распознавания и анализа.
     При сегментации возможны преобразования изображений:
    — оконтуривание (выделение из массива информации контуров);
    — стирание контура, позволяет отделить изображения соприкасающихся объектов известной геометрии, например, движущихся на конвейере, и пересчитать их;
    — скелетизация (выделение средней линии области однородности);
    — удаление изолированных одинарных и двойных точек;
    — масштабирование: сжатие, расширение;
    — выравнивание краев.
    7) Нормализация изображений подразумевает разделение образов на классы при сравнении с эталоном по характерным признакам.
    8) Распознавание произвольно расположенного объекта.
    9) Метод «масок» для определения положения детали предполагает определенное сочетание показаний датчиков - пикселей (или локальных окон) и может использоваться и для фотоэлектрической матрицы или планшетного устройства.

     Область технического зрения стала примером сложной технологии, в которой быстрое появление новых усовершенствованных анализаторов визуальной информации постоянно вызывает моральное старение уже существующих.
     В настоящей работе были рассмотрены технические средства формирования изображений, а также основные подходы и методы, используемые в системах технического зрения роботов. К этим методам можно отнести: приём изображений, подавление шумов, сжатие данных, распознавание, описание, преобразование и нормализация изображений, выбор способа их распознавания. Основное внимание уделено понятиям и методам технического зрения, применяемым в промышленных приложениях. Сегментация является одним из наиболее важных процессов на ранней стадии распознавания образов системой технического зрения.
     Следующей задачей системы технического зрения является образование набора дескрипторов, который полностью идентифицирует объекты определенного класса. Обычно стремятся выбирать дескрипторы, наименее зависящие от размеров объекта, его ориентации и расположения. Хотя зрение и является трехмерной задачей, большинство современных промышленных систем работает с данными, которые часто упрощаются с помощью методов специального освещения или строго определенной геометрии наблюдения.

     1  Пью А. Техническое зрение роботов // М.: Машиностроение, 1987. — 320 с.
     2  Янг Дж. Ф. Робототехника // Л.: Машиностроение, 1979. — 300 с.
     3  Хорн Б. К. П. Зрение роботов // М.: Мир, 1989. — 487 с.
     4   http://www.bestreferat.ru/referat-67092.html