Обзор истории развития и применения компьютерного зрения для промышленности и производства. Областью интереса машинного зрения являются цифровые устройства ввода/вывода и компьютерные сети, предназначенные для контроля производственного оборудования.
компьютерный машинный зрение производственный Основную часть информации о внешнем мире человек получает по зрительному каналу и далее весьма эффективно обрабатывает полученную информацию при помощи аппарата анализа и интерпретации визуальной информации. Поэтому встает вопрос о возможности машинной реализации данного процесса. За счет возрастания сложности решаемых научно-технических задач, автоматическая обработка и анализ визуальной информации становятся все более актуальными вопросами. Далее мы будем использовать термин «машинное зрение» (Machine vision) как понятие, наиболее полно объемлющее круг инженерных технологий, методов и алгоритмов, связанных с задачей интерпретации визуальной информации, а также как практическое использование результатов этой интерпретации. 1. История развития машинного зрения Компьютерное зрение оформилось как самостоятельная дисциплина к концу 60х годов. В ней автор выдвинул теоретическую идею оснащения компьютера средствами распознавания звука и изображения. К началу 60-х годов задачи компьютерного зрения в основном охватывали область космических исследований, требовавших обработки большого количества цифровой информации. Начали развиваться различные подходы к распознаванию объектов на изображении, например структурные, признаковые и текстурные. · 1979 г. - профессор Ганс-Хельмут Нагель из Гамбургского университета заложил основы теории анализа динамических сцен, позволяющей распознавать движущиеся объекты в видеопотоке. [Визильтер и др., 2007] · В середине 90-х годов появились первые коммерческие системы автоматической навигации автомобилей. Однако машинное зрение позволяет решать множество задач, которые условно можно разделить на четыре группы (Рис.2) [Лысенко, 2007]: Рис.2. Ниже приведена структура рыночного спроса по проектной тематике (Рис.3) [Бобровский, 2004]: Рис.3. · Выделение связанных областей: Связная область изображения - это, с одной стороны, тип объекта, все еще очень близко связанный с растровым изображением, и в то же время - это уже некая самостоятельная семантическая единица, позволяющая вести дальнейший геометрический, логический, топологический и любой другой анализ изображения · Бинаризация: преобразует изображение в серых тонах в бинарное (белые и черные пиксели).
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
