Материал: Системы технического зрения. Литвиненко А.М., Машаров А.В

позволяет существенно расширить функциональные возможности Lid, осуществлять адаптацию алгоритма обработки к изменяющимся условиям, например, к ориентации объекта, его удалению от рабочих органов робота и т. п.

Программно-управляемые СТЗ на базе универсальных и специализированных вычислительных средств.

Наибольшая гибкость в выборе обработки видеоинформации, его адаптации к изменяющимся внешним условиям обеспечивается при построении электронного тракта СТЗ на основе универсальной или специализированной ЭВМ. В этом случае электронный тракт содержит специальные аппаратные и программные средства (интерфейсы) для связи ЭВМ с видеосенсорами и исполнительными или управляющими устройствами робота.

В электронных трактах СТЗ роботов хранение видеоинформации после ее преобразования в цифровую форму представления, а также наборов команд (программ), определяющих алгоритм функционирования узлов обработки видеоинформации, осуществляется в оперативных запоминающих устройствах (ОЗУ), постоянных (ПЗУ), программируемых и репрограммируемых ЗУ (ППЗУ и РПЗУ), в долговременных внешних ЗУ (ДЗУ). Кратковременное хранение информации, например, на период выполнения одного или нескольких циклов работы СТЗ осуществляется в регистрах. Несколько регистров общего назначения (РОН) образуют сверхоперативное запоминающее устройство (СОЗУ). В виде ИМС средней степени интеграции выпускаются универсальные регистровые 'схемы, позволяющие осуществлять: последовательную и параллельную запись информации; сдвиг информации вправо и влево; логические действия над записанной в регистр информацией.

Регистры и ОЗУ являются энергозависимыми устройствами. При отключении электропитания информация, записанная в ОЗУ, теряется. ПЗУ сохраняют информацию при отключении питания, поэтому их используют для хранения не видеоинформации, а программного обеспечения СТЗ. ПЗУ программируются путем введения или удаления токопроводящих перемычек.

Масочные ПЗУ, например микросхемы серий 145, 505, 586, 1801, 1809 и др., используются и в тех случаях, когда требуется достаточно много микросхем с идентичной «прошивкой», например, для хранения информации о микрокомандах микропроцессора,

148

набора символов печатающего устройства или дисплея, интерпретатора диалогового языка. Программирование масочных ПЗУ осуществляется путем создания матрицы токопроводящих перемычек с помощью заказных фотошаблонов (масок).

Для записи информации в универсальных и специализированных вычислительных устройствах используются электрически программируемые ПЗУ—ППЗУ, которые выполняются, например, на основе транзисторных матриц, содержащих плавкие перемычки. В процессе программирования соответствующие плавкие перемычки пережигаются импульсами тока. На аналогичных принципах

.строятся программируемые логические матрицы (ПЛМ) — специализированные ПЗУ для хранения информации о логических операциях над входными операндами. Схемы ПЛМ содержат две матрицы: первая хранит информацию о логических произведениях, а вторая — о логических суммах.

РПЗУ допускают многократное повторение циклов «запись— стирание» и выполняются в основном на структурах «металл—ни- трид—оксид—полупроводник» (МНОП), состояние которых можно изменять с помощью импульсов напряжения или путем облучения ультрафиолетовым светом.

На первом этапе развития программно-управляемых СТЗ роботов они были ориентированы на использование достаточно высокопроизводительных больших ЭВМ. Основной тенденцией развития робототехнических систем управления на современном этапе является переход от централизованных систем, реализованных на базе большой ЭВМ, к децентрализованным, к использованию автономных управляющих устройств на все более низких уровнях управления. Автоматизация управления на нижних уровнях повышает надежность и живучесть систем робота. Известно, что решение задач на ЭВМ сопряжено о минимальными затратами, если она имеет наименьшую производительность из ряда ЭВМ, удовлетворяющих заданным условиям. Широкая номенклатура микроЭВМ, микроконтроллеров и микропроцессоров, выпускаемых отечественной промышленностью, позволяет осуществить выбор вычислительных средств с минимальной производительностью, удовлетворяющих требованиям к СТЗ.

Ввод видеоинформации в ЭВМ осуществляется тремя основными способами: по прерываниям, когда ЭВМ прерывает процесс

149

выполнения программы для ввода видеоинформации по инициативе специального устройства, например таймера, через заданные промежутки времени; при исполнении специальной команды или группы команд в процессе выполнения программы — программно; в результате прямого доступа к памяти ЭВМ.

Средства самоконтроля, самодиагностирования, резервирования и программной реконфигурации. Сложность структуры СТЗ роботов в сочетании с жесткими требованиями к надежности (времени безотказной работы, времени поиска неисправности и ее устранения) требует оснащения этой системы специальными средствами самоконтроля, самодиагностирования, резервирования и программной реконфигурации.

Средства самоконтроля фиксируют наличие неисправности или недопустимого отклонения какого-либо параметра характеристики

отдельных узлов или подсистемы в целом. Самоконтроль оптико-механической подсистемы осуществляется с помощью датчиков

положения подвижных элементов или датчиков состояния оптических элементов (коэффициенты отражения, пропускания и т. п.), а также путем регистрации тестовых объектов (эталонных изображений).

Сигналы, снимаемые с датчиков, анализируются с помощью соответствующих аналоговых и цифровых схем. Результаты восприятия эталонных изображений оцениваются аппаратными или программными средствами Соответствующий анализ результатов самоконтроля выполняет блок БСК, выдающий сигналы на блок индикации И: ОСВЕТИТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА (НЕ)ИСПРАВНА, ОПТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА (НЕ)ИСПРАВНА.

Наибольшее количество отказов и сбоев в СТЗ приходится на электронные узлы, которые содержат множество элементов. Самоконтроль аналоговых узлов и цепи электропитания СТЗ осуществляется путем сравнения уровней напряжения и силы тока с эталонными (номинальными) значениями. Например, самоконтроль электронных узлов обработки видеоинформации основан на контроле четности. Результат самоконтроля отображается элементами индикации на панели самоконтроля инженерного пульта управления СТЗ, одновременно осуществляется вызов оператора-

150

наладчика звуковыми и оптическими сигналами. В необходимых случаях работа СТЗ и робота принудительно прерывается.

Средства самодиагностирования выявляют причину неисправности, что позволяет существенно сократить время восстановления работоспособности СТЗ. Различают аппаратные встроенные блоки анализа и генерации тест-сигналов и программные средства самодиагностирования.

Для осуществления программного самоконтроля, самодиагностирования СТЗ оснащается специальными служебными программами. Наиболее удобным способом является постоянное размещение таких программ в ПЗУ вместе с рабочими программами. Аппаратные затраты при этом, как правило, невелики: один-два кристалла ПЗУ. Если такое решение нецелесообразно, например, из соображений экономии адресного пространства ЗУ или ограничений на потребляемую мощность, то используют принцип «наложения» служебной программы на рабочие программы. Недостатком такого способа является то, что область памяти, занятая служебной программой, не проверяется.

Если некоторые модули рабочей программы выполнены в виде подпрограмм, то программа самодиагностирования может обращаться к ним, что экономит объем программной памяти. Наиболее распространенным примером является использование подпрограммы управления вводом-выводом основной программы.

Для более точной локализации и устранения неисправностей в СТЗ, как правило, приходится использовать дополнительную аппаратуру: логический анализатор, сигнатурный анализатор, осциллограф и т.п. В этом случае многократное непрерывное исполнение любой из подпрограмм программы самодиагностирования дает необходимые контрольные сигналы.

Резервирование осуществляется введением в структуру СТЗ функционально избыточных элементов и узлов: включенных постоянно (нагруженный резерв); включаемых оператором-наладчи- ком или автоматически (ненагруженный резерв). Резервирование осуществляется также мажорированием функциональных устройств: ОЗУ, ПЗУ, центрального процессора и т. д. При мажорировании (голосовании) результат выполнения любой операции формируется по правилу: m из n, например, два из трех. Здесь n — кратность резервирования, причем, как правило, нечетная. Мажорирование

151

обеспечивает непрерывную работу СТЗ при возникновении отказов отдельных модулей или их узлов, однако требует резкого увеличения аппаратных затрат при умеренном увеличении надежности.

Средства программной реконфигурации позволяют осуществлять программно-управляемое отключение неисправных и включение резервных блоков и элементов СТЗ по результатам самоконтроля и самодиагностирования, а также повторять алгоритмические процедуры при фиксации сбоя в процессе работы СТЗ. Операции самоконтроля, самодиагностирования и программной реконфигурации осуществляются одновременно с выполнением рабочих операций или в специально выделенные интервалы времени. Например, наблюдение и анализ характеристик изображения тестовых объектов, как правило, требуют выделения соответствующего временного интервала в цикле работы СТЗ.

Операции самоконтроля, самодиагностирования и программной реконфигурации осуществляются одновременно с выполнением рабочих операций или в специально выделенные интервалы времени. Например, наблюдение и анализ характеристик изображения тестовых объектов, как правило, требуют выделения соответствующего временного интервала в цикле работы СТЗ.

ГЛАВА 2 2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОБРАБОТКИ И

РАСПОЗНАВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ

2.1. Области и сегментация изображения

Многие алгоритмы машинного видения рассчитаны на применение к изображению какой-либо одной поверхности. Если изображение поверхности не заполняет всего поля зрения, то внимание необходимо сосредоточить на той области, которая соответствует этой поверхности. В данной главе мы изучим методы

151

сегментации изображений на области, которые должны представлять собой изображения различных поверхностей. Для этого мы прежде всего обратимся к гистограммам полутоновых уровней и попытаемся использовать проявляющуюся на изображениях пространственную взаимосвязь объектов. Задача выделения различных областей изображения упрощается, если имеется возможность получить интересующие нас изображения в разных областях спектра. Иными словами, информация о цвете помогает делу.

Мы отличаем методы[31,32,33], основанные на подразделении имеющихся областей, от методов, комбинирующих эти области. Во многих случаях только после выделения существенной информации об изображенных объектах можно достаточно надежно произвести сегментацию. К сожалению, большинство методов извлечения подобной информации, как правило, требует, чтобы изображение уже было сегментировано. Мы кратко затронем эту проблему.

1.3.5. Методы порогового разделения

Даже простые силуэты способны нести в себе большой объем информации о трехмерных объектах. Удачный выбор художником точки наблюдения и наше знание об изображенном предмете благоприятствуют такому впечатлению. Силуэты незнакомых объектов, представленные со случайно выбранных точек наблюдения, как правило, интерпретировать довольно трудно. Чтобы получить бинарное изображение из полутонового, необходимо установить пороговое значение. Элементы изображения, в которых уровень яркости выше порогового, в соответствующих позициях бинарного изображения дают единицы, а элементы, в которых уровень ниже, — нули (или наоборот). Как выбрать это пороговое значение? По-видимому, нам нужно придумать метод автоматического выбора порога, учитывающий как изменения освещенности, так и особенности изображенной поверхности. Один из путей состоит в анализе распределения полутоновых уровней независимо от их положения на изображении.

В случае непрерывного изображения мы можем определить

153

величина p(x) x — доля той части изображения, в которой яркость больше или равна х, но меньше х + dх. Интегрирование дает интегральную функцию распределения яркости Р(х). Для заданного значения х величина Р(х) — доля той части изображения, в которой яркость меньше или равна х:

x

P(x) p(t)dt

0

В дискретном случае мы можем построить

(дифференциальную) гистограмму распределения полутонов,

которая дает число элементов изображения, имеющих заданный уровень яркости. Интегральная гистограмма распределения полутонов получается из нее последовательным суммированием.

1.3.6. Построение гистограммы

Представьте себе идеальный случай, когда объект и фон обладают равномерной яркостью. В этом случае порог выбрать очень легко, если только значения яркости объекта и фона различны. Можно взять любую величину, заключенную между этими значениями, например их среднее арифметическое.

В действительности элементы изображения (пикселы), соответствующие объекту, не будут иметь точно один и тот же уровень яркости. Это обусловлено рядом факторов, в частности наличием шума. Определение уровня яркости включает измерение относительно небольшого числа электронов, освобождаемых падающими фотонами, что приводит к некоторым флуктуациям в измеряемых токах. Большой шум вносит усилитель тока. Этот шум проявляется в размывании функции распределения вероятности; точнее: плотность распределения вероятности, которую бы мы получили при отсутствии шума, свертывается с плотностью распределения аддитивного шума. Кроме того, датчики в различных точках обычно реагируют по-разному, а объекты не обладают в

точности постоянной отражательной способностью или равномерным освещением. В силу этих и других причин мы должны ожидать наличия разброса в уровнях яркости, как для объекта, так и для фона.

Если нам повезет, то этот разброс окажется настолько малым, что все равно будет существовать пороговое значение, разделяющее две группы уровней. Его можно найти, если построить гистограмму уровней.

На гистограмме можно увидеть два всплеска, грубо соответствующих объекту и фону, и впадину между ними. В идеале между всплесками будет полный провал, но если даже две группы уровней несколько перекрываются, за пороговое значение можно принять минимальный уровень, соответствующий минимуму гистограммы. Это позволит произвести бинаризацию изображения лишь с незначительным числом ошибок.

Если «сигнал» (разность между уровнями яркости объекта и фона) ненамного превосходит «шум» (разброс в распределении уровней яркости), то подобным образом успеха, конечно, добиться нельзя. В этом случае может помочь усреднение значений соседних элементов. Это снизит шум пропорционально квадратному корню из числа усредненных элементов. На уровень сигнала такая процедура не повлияет, но пространственное разрешение ухудшится.

До сих пор мы предполагали, что каждое значение гистограммы отвечает одному уровню яркости. Можно построить

какова должна быть ширина интервалов? Каждому интервалу соответствует число элементов изображения, уровень яркости которых лежит между его нижней и верхней границами. Если интервалы слишком широки, разрешающая способность в

пределе почти все интервалы, кроме некоторых, не содержат ни одного измерения). В этом последнем случае трудно локализовать положение минимума. Естественно, что подобный эффект выражен слабее, когда объект занимает значительную площадь.

Гистограмму часто приходится сглаживать, объединяя соседние интервалы, но это ухудшает разрешающую способность.

Имеет место и другая трудность, связанная с элементами изображения, расположенными на границе объекта. Такие элементы будут иметь промежуточные значения уровней, что приведет к смазыванию и слиянию краев двух всплесков. Степень проявления эффекта зависит от доли элементов изображения, попадающих на границы. В свою очередь эта доля обратно пропорциональна квадратному корню из отношения площади объекта к площади одного элемента изображения. Таким образом, проблема не столь остра при высокой разрешающей способности изображения объекта. И наоборот, она усугубляется при применении метода усреднения, предложенного выше для увеличения отношения сигнал — шум.

Другая проблема возникает, когда площадь части изображения, занимаемой объектом, много больше или много меньше площади фона. При этом меньший всплеск на гистограмме может оказаться подавленным краем основного всплеска. Минимального значения, соответствующего порогу, может не оказаться. Необходимо также помнить, что гистограмма будет «зашумленной» из-за того, что число имеющихся отсчетов конечно. Поэтому, если даже распределение яркости, лежащее в основе изображения, представляет собой гладкую функцию с ярко выраженными максимумами, нельзя ожидать того же самого по отношению к гистограмме уровней.

Рис. 2.1. Возможность получения бинарного изображения путем порогового разделения карты дальностей, которая в свою очередь строится с помощью своего рода структурной подсветки.

Если известна доля площади, занимаемой объектом, то возможна простая модификация нашего метода. Прежде всего, построим интегральную гистограмму суммированием значений дифференциальной гистограммы. Как упоминалось выше, интегральная гистограмма для каждого значения яркости дает число элементов изображения с тем же или меньшим значением яркости. Положим пороговое значение таким, чтобы число элементов изображения, имеющих пороговую или меньшую яркость, составляло заданную долю от всего числа элементов. Заметьте, что теперь уже мы не можем воспользоваться вычисленным значением площади бинарного изображения, поскольку мы ее задали при определении порога!

Некоторые из наиболее четких бинарных изображений получают вообще не из обычных оптических снимков. Так, мы можем измерить расстояние от некоторой заданной плоскости до точек на поверхности объекта. Бинарное изображение получается пороговым разделением этой «карты дальностей». Таким путем можно определить силуэт объекта, лежащего на столе или ленте конвейера.

Сам принцип измерения расстояния может быть оптическим (рис. 2.1). На рисунке два источника с цилиндрическими линзами испускают полоски света, которые пересекаются по прямой, лежащей на поверхности конвейерной ленты. Камера над лентой сориентирована так, что эта прямая воспринимается рядом последовательно расположенных фотодатчиков (фотолинейкой). Если объект отсутствует, то все фотодатчики освещаются одинаково ярко. Если часть объекта загораживает падающий свет, то соответствующая область фотолинейки оказывается затененной. Движение конвейера приводит к тому, что объект проходит под фотолинейкой, порождая второе измерение изображения. Ширина полоски света и характеристики оптических приборов подобраны так, что неизбежные малые вертикальные смещения ленты конвейера не приводят к существенной потере света,