Главный редактор — д-р техн. наук, проф. В. Ю. Кнеллер
УДК 681.586:621.397.611.62-52
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ВИДЕОДАТЧИКИ СИСТЕМ МАШИННОГО ВИДЕНИЯ
П.Г. Катыс, Г.П. Катыс
Рассмотрены принципы построения и основные характеристики интеллектуальных видеодатчиков систем машинного видения (СМВ), предназначенных для автоматической обработки и анализа изображений. Проанализированы основы функционирования, особенности програмного обеспечения и выбора эффективных структурных схем интеллектуальных видеодатчиков СМ В, предназначенных для распознавания и интерпретации изображений.
ЖУРНАЛ В ЖУРНАЛЕ
Измерения [Контроль
Автоматизация: СОСТОЯНИЕ, ПРОБЛЕМЫ, ПЕРСПЕКТИВЫ
ВВЕДЕНИЕ
Различные видеодатчики, применяемые в СМ В, можно разделить на два основных класса. К первому из них могут быть отнесены видеодатчики, в которых фотодетекторные матрицы имеют неизменную стационарную структуру связей элементов и постоянные параметры считывания информации со всех элементов видеодатчика без ее предварительной обработки. Ввдеодатчики этого класса были разработаны для телевизионных систем и в настоящее время широко используются в современных СМВ. Отметим, что в таких видеодатчиках не осуществляется никакой предварительной обработки информации на сенсорном уровне и не производится никаких изменений их параметров в процессе работы.
Ко второму классу относятся ввдеодатчики, которые условно можно назвать интеллектуальными. В них в процессе восприятия визуальной информации осуществляется ее предварительная обработка на сенсорном уровне и производятся целенаправленное изменение и самонастройка параметров в соответствии с алгоритмами, в определенной степени копирующими принципы об-
работки информации в биологических зрительных системах. В процессе анализа сцены в таких видеодатчиках автоматически может изменяться пространственное положение оптической оси, причем объекты контролируемой сцены могут наблюдаться под разными ракурсами, с разным разрешением и с различных расстояний. Очевидно, что при этом должны перестраиваться (автоматически и синхронно с изменением ориентации оптической оси видеодатчика) некоторые его параметры, такие как фокусировка, разрешающая способность, динамический диапазон и др. Применение видеодатчиков данного класса и СМВ особенно актуально в мобильных робототехниче-ских системах, способных к самоорганизации, адаптации и функционированию в неструктурированных средах [ 1, 2].
При создании таких СМВ и видеодатчиков для них возникают следующие основные проблемы:
• поиск оптимальных способов комплексного управления процессами считывания, восприятия и предварительной обработки;
• разработка многофункциональных видеодатчиков с оптимально перестраиваемыми пара-
метрами и структурой, реализующей свойства адаптации к изменениям внешних условий; • создание алгоритмов оптимальной обработки визуальной информации в процессе считывания [3].
В общем случае интеллектуальные видеодатчики должны осуществлять такой предварительный анализ изображений, который максимально упрощает решение конкретных задач, выполняемых СМ В. В настоящее время разработаны разнообразные оригинальные схемные решения интеллектуальных видеодатчиков, и можно ожидать, что на базе интенсивно развивающейся микропроцессорной техники в ближайшем будущем будут созданы видеодатчики этого класса с характеристиками и стоимостью, приемлемыми для широкого практического применения. В этом случае может быть реализована СМ В, в которой все элементы от видеодатчика до процессора будут взаимодействовать таким образом, чтобы обеспечить наиболее эффективный режим восприятия и обработки визуальной информации.
ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ВИДЕОДАТЧИКОВ
Для более подробного анализа свойств и характеристик интеллектуальных видеодатчиков разделим их натри группы: видеодатчики с перестраиваемыми параметрами и архитектурой; ввдео-датчики, реализующие предварительную или даже полную обработку изображений; ввдеодатчики, использующие технологию foveal-vision.
Видеодатчики с перестраиваемыми параметрами могут выполнять адаптивную автоматическую регулировку таких параметров как фокусировка, разрешающая способность, динамический диапазон, время экспозиции и др. Системы машинного видения, в которых изменяется пространственное положение оси видеодатчика соответственно с оперативной подстройкой его основных параметров, применяются, в основном, в робототехнике — на мобильных автономных роботах [1,2]. Именно в таких мобильных системах, где СМ В должна работать при быстрых изменениях пространственной ориентации оптической оси, очень важно иметь видеодатчики, способные быстро изменять свои параметры, оперативно приспосабливаясь к любым изменениям внешних условий.
В последнее время созданы разнообразные матричные видеодатчики высокого разрешения, способные изменять свои параметры и структуру в зависимости от внешних условий [4]. Так, например, созданы видеодатчики типа CMOS (complementary metal-oxide-silicon), в которых проце-
дура считывания сигнала может изменяться в широком диапазоне в соответствии с управляющими сигналами. В таком видеодатчике могут быть реализованы различные процедуры считывания сигналов с элементов матрицы, и в том числе процедура одновременного считывания с элементов, расположенных в столбцах матрицы [5]. Это позволяет реализовать ряд новых оригинальных способов обработки изображений. Созданы также различные активные матричные датчики типа CMOS, позволяющие формировать интегральные системы анализа изображений, объединенные с микропроцессорами [6], и адаптивные матричные видеодатчики, например, способные осуществлять в реальном времени коррекцию гистограммы [7].
Группа видеодатчиков, осуществляющих предварительную обработку визуальной информации, представлена разнообразными схемными решениями [8...12]. В таких ввдеодатчиках при считывании изображения одновременно с формированием выходного сигнала осуществляются некоторые операции предварительной обработки изображений. Причем в некоторых новейших вариантах таких видеодатчиков осуществляется и более полная обработка изображений. Это позволяет реализовать оптимальное распределение объема вычислительных операций между нижними и верхними уровнями системы и снизить требования к производительности центрального процессора и объему оперативной памяти.
Такие видеодатчики предназначены для выполнения различных операций предварительной обработки изображений: подавления шумов и локальных помех, выделения контуров, повышения контрастности и др. Некоторые из датчиков этой группы могут выполнять и более сложные операции обработки изображений: сегментацию, выделение объектов с заданными свойствами, распознавание и др. В этих датчиках, как правило, используются фоточувствительные матрицы, объединенные со схемами обработки визуальной информации. Интеллектуальные видеодатчики этой группы в настоящее время интенсивно развиваются и находят применение в различных областях техники.
Создан класс интеллектуальных видеодатчиков, в которых видеоматрицы выполнены интегрально со специализированными визуальными микропроцессорами. В таких видеодатчиках в качестве входных фотоматриц обычно используются матричные структуры типа CMOS [8...10]. При этом фотосенсорная матрица в процессе анализа способна в широких пределах изменять свои параметры под действием управляющих сигналов, поступающих с микропроцессора. Подобные ин-
тегральные микропроцессорные схемы, объединенные с программируемыми матрицами, позволяют в режиме реального времени решать разнообразные задачи обработки и распознавания изображений [11].
Особенный интерес вызывают новейшие разработки интегральных (объединенных с фотоматрицами) визуальных микропроцессоров, выполненных на основе нейронных сетевых структур и предназначенных для решения широкого ряда задач по предварительной или полной обработке изображений в реальном времени. Так, например, создан интегральный микропроцессор, представляющий собой объемный силиконовый блок, совмещенный с видеоматрицей. Этот микропроцессор функционирует на основе нейронно-сетевых технологий и может производить базовые логические действия по распознаванию изображений [12].
Группа видеодатчиков, действующих на основе технологии foveal-vision, может быть отнесена к так называемым антропоморфным ретиноподоб-ным визуальным анализаторам, в которых реализована переменная по полю зрения разрешающая способность. При разработке таких видеодатчиков эффективно используются результаты исследований функционирования биологических зрительных систем. Видеодатчики этого типа имеют специальную центрально-симметричную кольцевую схему размещения чувствительных элементов на фотодетекторной матрице. В них реализована схема размещения массива чувствительных элементов в виде нескольких кольцевых областей, расположенных концентрично относительно небольшой круглой центральной области (fovea), имеющей наиболее высокое разрешение. Элементы в каждой кольцевой области одинаковы по размеру и по чувствительности. Размеры элементов каждой кольцевой области увеличиваются экспоненциально от центра видеодатчика к его периферии.
В таких датчиках применяется пространствен-но-вариантный способ анализа рассматриваемой сцены, позволяющий реализовать основные принципы интеллектуального зрительного восприятия визуальной информации [13]. Такая технология, названная foveal-vision, основана на одновременном использовании пространственно-вариантной чувствительности и возможности выбора оптимального направления наблюдения. Эта технология зрительного восприятия обладает рядом достоинств, среди которых отметим возможность реализации широкого поля зрения при высоком разрешении в центральной области видеодатчика. В последнее время проведены интенсивные ис-
следования свойств и ограничений фовеальных видеодатчиков, совмещенных с процессорами предварительной обработки изображений [13].
При разработке СМ В, использующей технологию &¥еа1-у18юп, важным вопросом является активное управление камерой с фовеальным видеодатчиком, т. е. выбор оптимального метода пространственной ориентации оптической о
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.