Пространственное кодирование информации в задаче распознавания объемных объектов

Размещено на http: //www. allbest. ru/

МАТИ - Российский Государственный технологический университет им. К.Э. Циолковского

Пространственное кодирование информации в задаче распознавания объемных объектов

В.И. Шанин, О.В. Шанин



Аннотация

распознавание пространственный кодирование датчик

Получена 28 мая 2001 г.

В статье рассмотрены возможности метода пространственного кодирования информации с помощью решетчатых структур для решения задач распознавания объемных объектов. Здесь представлены результаты теоретических и экспериментальных исследований процессов кодирования и обработки информации применительно к этому, точностных возможностей метода, установлены требования к позиционированию объектов на входе систем распознавания, а также приведены варианты схемных решений при построении датчиков структурного освещения и систем распознавания как с электронной, так и с оптической обработкой информации.

Получены аналитические выражения для описания процесса кодирования и поведения корреляционного отклика от изменения формы распознаваемого объекта и его положения на входе системы распознавания. Установлено, что относительная точность распознавания объемных объектов находится в пределах 10-10. Для повышения точности предложено использовать дискретизацию входной информации. Результаты экспериментальных исследований достаточно хорошо согласуются с данными теоретического анализа.



План

Аннотация

Введение

1. Математическая модель кодирования с помощью решетчатых структур

2. Математическая модель процесса распознавания

3. Исследование метрологических возможностей метода

4. Требования к точности позиционирования объектов

5. Ограничения метода

6. Экспериментальные исследования метода

7. Принципы построения систем распознавания на базе пространственного кодирования информации

7.1 Датчик структурного освещения

7.2 Системы распознавания с электронной обработкой информации

7.3 Системы распознавания с оптической обработкой информации

Выводы

Литература



Введение

Внимание к методам пространственного кодирования информации обусловлено проблемой распознавания образов, а именно распознаванием трехмерных объектов [1, 2] и анализом объемных сцен по их изображениям [3]. Сложность решения этой проблемы связана, с одной стороны, с необходимостью переработки большого объема информации (для выделения основных признаков распознаваемых образов), а с другой стороны, - с недостаточной информативностью изображений трехмерных объектов. Поэтому в проблеме распознавания трехмерных образов к настоящему времени наметились два направления.

Первое направление связано с применением методов обработки информации, имеющей избыточную информативность, и оно сводится к отфильтровыванию малоинформативных составляющих [4]. Второе направление относится к ситуации, когда, наоборот, изображения обладают недостаточной информативностью, например, при высоком уровне шумов или если изображения распознаваемых образов близки между собой [3].

Известные методы пространственного кодирования информации основаны на создании вспомогательных сигналов на поверхности объемных тел, которые либо слабо связаны со свойствами распознаваемых объектов, либо вообще не связаны с ними [5].

Применительно к задачам контроля и дефектоскопии промышленной продукции, которые являются разновидностью проблемы распознавания образов, наибольшего внимания заслуживают методы пространственного кодирования информации с помощью решетчатых структур [2].

Суть этих методов состоит в получении плоского изображения, являющегося топографической картой (топограммой) поверхности исследуемого объекта. Линии на такой топограмме, называемые линиями равного уровня, - это следы сечения поверхности объекта равностоящими друг от друга плоскостями. В результате топограмма несет в себе информацию как о конфигурации изделия, так и о рельефе его поверхности. Трансформация структуры кодирующего сигнала на изображении распознаваемого объекта, обусловленная особенностями его формы, обеспечивает высокую информативность изображения при градационной его простоте - две градации (светлое и темное).

В настоящее время известны два метода пространственного кодирования информации:

- кодирование с помощью решетчатых структур [6],

- кодирование с помощью голографической интерферометрии [7,8].

В работах [6, 9] показаны перспективы применения пространственного кодирования с помощью решетчатых структур для промышленного контроля и дефектоскопии изделий со сложной формой поверхности.

Однако широкое внедрение систем распознавания на базе пространственного кодирования в практику сдерживается рядом нерешенных технических вопросов. К таким вопросам относятся метрологические возможности таких систем, требования к точности позиционирования объектов, выбор и требования к элементной базе, а также принципы построения систем распознавания с учетом особенностей обработки полученной информации. Рассмотрению перечисленных вопросов и посвящена настоящая работа.

Ниже рассматриваются математические модели процессов кодирования и анализа объектов со сложной формой поверхности в системах с корреляционной обработкой информации, теоретическая оценка метрологических возможностей таких систем и требования к позиционированию объектов на их входе, а также экспериментальные данные, варианты структурных схем систем распознавания и особенности выбора и топологии элементов в этих системах.



1. Математическая модель кодирования с помощью решетчатых структур

Принципы кодирования пространственной информации с помощью решетчатых структур поясним рис.1. Его суть состоит в пространственной модуляции плоской световой волны, освещающей объемное тело, регулярной двумерной структурой (решеткой). При этом на поверхности объемного тела формируется контрастный узор, вид которого однозначно связан с кривизной поверхности объекта, углом, под которым он освещается, и ракурсом его наблюдения. Основная особенность пространственного кодирования заключается в том, что исходная информация о форме объекта имеет вид простого по градациям (регулярных темных и светлых участков) изображения. Отсюда, как следствие, существенно снижаются требования к динамическому диапазону приемных светочувствительных приборов. Главное же достоинство такой формы представления информации состоит в ее хорошем соответствии возможностям устройствами оптической согласованной фильтрации для дальнейшего анализа [10].

Сказанное математически можно пояснить следующим образом. Любой трехмерный объект в пространстве характеризуется как поверхность

O(х, у, z)є0 (1)

Пусть этот объект наблюдается в направлении оси OZ (рис. 2). Тогда в нем можно выделить контурную и рельефную части. Контур объекта, наблюдаемого в направлении оси OZ, определим как проекцию поверхности O(x, у, z) на плоскость P, перпендикулярную к оси OZ. Обозначим его в виде функции C(x0, у0), которая представляет собой замкнутую линию в плоскости P. При этом положим, что



Рельеф объекта представим как функцию высоты Z точки M поверхности O(x, у, z) и обозначим как f (x, y), т. е. запишем

. (2)

Рис. 1 Схема пространственного кодирования информации с помощью регулярной двумерной структуры, где: 1 - решетка, 2 - трехмерный объект, 3 - оптическая система, 4 - плоскость регистрации изображения

Рис. 2 Геометрическое представление трехмерного объекта как функций контура C(x, y) и рельефа , описывающегося через высоту Z точек M поверхности объекта



При освещении объекта в соответствии с рис. 1 распределение света на выходе решетки будет иметь вид

, (3)

где X -- координата, связанная с системой освещения; b -- ширина щели; 2b -- период решетки; comb(x) -- гребенчатая функция, определяемая как

,

- функция Дирака;

rect(x) -- прямоугольная функция, определяемая как

Поскольку система координат освещения (X, Y, Z) cвязана с системой координат наблюдения (x, y, z) соотношением

, (4)

то выражение (3) можно записать как

. (5)



Если теперь в плоскость наблюдения поместить оптический носитель информации, то его амплитудное пропускание будет описываться выражением

, (6)

где -- система координат в плоскости носителя информации, -- освещенность объекта без кодирования.

Для упрощения дальнейших рассуждений примем

, .

Кроме того, положим, что освещенность E однородна внутри контура и равна 1, а также отметим [6], что

, (7)

где N -- число щелей в решетке, -- коэффициенты ряда Фурье.

Подставив (7) в (6), окончательно получим

. (8)

Из анализа выражения (8) видно, что изображение на транспаранте содержит в себе информацию как о контуре, так и о рельефе исследуемого трехмерного объекта.



2. Математическая модель процесса распознавания

Как известно [4], процесс распознавания состоит в нахождении функции взаимной корреляции эталонного и распознаваемого образов. В зависимости от физического характера информации эта операция достаточно успешно решается с помощью либо электронных [11], либо когерентно-оптических средств обработки информации [10]. При использовании последних функция взаимной корреляции имеет вид яркого светового пятна -- корреляционного отклика, распределение интенсивности света в котором математически описывается выражением

, (9)

где x,y и xў,yў -- координаты входной и выходной плоскости системы обработки информации; t и -- амплитудное пропускание транспарантов с изображением распознаваемого и эталонного образов; * -- операция корреляции.

Применительно к когерентно-оптическим системам обработки информации функция взаимной корреляции обычно находится через пространственные спектры распознаваемых образов в виде

, (10)

где



-- Фурье-спектр распознаваемого образа с пропусканием t(x, y);

-- Фурье-спектр эталонного образа с пропусканием t(x,y); Q -- отличие между распознаваемыми образами;

и

-- пространственные частоты; -- длина волны света; f -- фокусное расстояние линзы для Фурье-преобразования.

Выражение для максимума функции взаимной корреляции получается из (10) при xў = 0 и yў = 0, что соответствует физическим условиям его оценки:

. (11)

Итак, для получения зависимости поведения максимума корреляционного отклика необходимо иметь пространственные спектры амплитудного пропускания транспарантов изображений распознаваемых объектов. С учетом выражения (8) и точностью до постоянного множителя пространственные спектры запишутся как



и (12)

, (13)

где ;

-- преобразование Фурье от функции .

После подстановки (12) и (13) в (11), интегрирования, необходимых преобразований и нормирования получим выражение для максимума корреляционного отклика в виде

, (14)

где

-- отличие рельефа распознаваемых объектов; индекс "э" относится к эталонному объекту; -- функция контура эталонного объекта; -- функция рельефа поверхности эталонного объекта;

;

-- перекрестный член.

Из анализа выражения (14) следует, что: -- если распознаваемый и эталонный объекты идентичны, т. е. и , то ;

-- если объекты имеют различия в контуре, т. е. и , то

.

Видим, что корреляционный отклик содержит информацию лишь о контурных отличиях.

-- если объекты имеют одинаковые контуры, но различные рельефы поверхности, т. е.

и , то .

Видно, что корреляционный отклик содержит информацию только о рельефных отличиях.



3. Исследование метрологических возможностей метода

Как было отмечено в разделе 1, структура изображения на транспаранте определяется тремя факторами: кодирующей решеткой, геометрией изделия контроля и углом визирования. При контроле партии одинаковых изделий параметры кодирующей решетки и угол визирования постоянны и, следовательно, структура изображения всецело зависит от геометрии изделия.

Анализ существующих на практике объектов позволил установить [12-15], что изображения таких поверхностей как цилиндрическая, сферическая, коническая и всевозможные их комбинации, при освещении через кодирующую решетку в виде системы чередующихся прозрачных и непрозрачных линий представляет собой набор полос типа кривых второго порядка.

Принимая во внимание изложенное, а также то обстоятельство, что большая часть встречающихся объектов состоит из поверхностей перечисленных типов, ограничимся рассмотрением случая распознавания объектов с цилиндрической поверхностью. Вычисления будем проводить лишь для максимума корреляционного отклика, что соответствует физическим условиям его оценки.

Пусть объект расположен так, что направление освещения перпендикулярно его поверхности и образующая поверхности параллельна горизонтальной плоскости. Если радиус цилиндрической поверхности обозначить через R, а ширину линии в кодирующей решетке через , то пропускание транспаранта для одной линии на изображении поверхности можно записать так:



Такая запись пропускания предполагает стопроцентную модуляцию регистрирующей среды транспаранта, что обеспечивается надлежащим выбором времени экспонирования и режима ее обработки.

После подстановки (15) в (9), интегрирования и нормирования получим следующее выражение для определения максимума корреляционного отклика

где m=R/R; ; ; ;

; ;

- радиус эталонной поверхности и 0<<90°.

Формулы (21) и (22) соответствуют случаю распознавания объекта с радиусом меньше эталонного, а формулы (23) и (24) -- больше эталонного. На рис. 3 показаны зависимости для трех различных значений параметра А и угла визирования a=45°. Семейство кривых слева от оси ординат соответствует m<1, а справа - m>1. Из графиков видно, что чувствительность метода к выявлению отклонений формы распознаваемого объекта от эталонного повышается с уменьшением ширины линии в кодирующей решетке. Количественный анализ выражения (16-19) с учетом реальных характеристик выпускаемых объективов показал, что относительная чувствительность, определяемая как отношение размера отклонения к величине требуемого радиуса R, имеет порядок 10-10. Ее предельное значение достигается при

, (20)

где D -- размер апертуры объектива в канале обработки информации, P -- его разрешающая способность.

Характер зависимости чувствительности от параметра А для нескольких представляющих практический интерес пороговых уровней иллюстрируется рис. 4.

Переходя к имеющимся в системе отраслевого стандарта классам точности обработки поверхностей, нетрудно сделать вывод, что исследуемый метод позволяет различать трехмерные объекты, выполненные в соответствии со вторым классом точности.



Рис. 3 Зависимость максимума корреляционного отклика от изменения радиуса распознаваемого объекта

Рис. 4 Зависимость чувствительности R/R от параметра A



4. Требования к точности позиционирования объектов

До сих пор предполагалось, что положения распознаваемого и эталонного объектов совпадают. В реальных же условиях за счет дестабилизирующих факторов следует ожидать рассогласования между положениями объектов. Рассмотрим его влияние на величину максимума корреляционного отклика.

Из теории оптической согласованной фильтрации известно [13], что величина корреляционного отклика уменьшается при несовпадении угловой ориентации в горизонтальной и вертикальной плоскостях анализируемого изображения с эталонным. В нашем случае поворот изделия в горизонтальной плоскости эквивалентен изменению угла визирования ?.

Из выражения (21-24) нетрудно найти относительное уменьшение максимума корреляционного отклика, которое будет равно

. (21)

Графическое представление зависимости (21) показано на рис. 5. Видно, что отклонение изделия от требуемого положения на 10-15 приводит к уменьшению максимума корреляционного отклика на 1%, т. е. к изменению его на величину, которую из-за нестабильности и флуктуационных шумов фотоприемника достоверно зафиксировать не удается [16]. Обеспечение указанной точности ориентации объектов на входе системы распознавания существующими техническими средствами не представляет трудности.

Для определения требований к ориентации объектов в поперечной плоскости воспользуемся тем фактом [17], что корреляционный отклик оптических устройств согласованной фильтрации при изменении углового положения анализируемого изображения зависит от его конфигурации. При этом наибольшая критичность наблюдается при анализе изображения с границами в виде прямых линий. Поэтому оценка влияния точности установки объекта в поперечной плоскости на корреляционный отклик проводилась на примере объекта в виде прямоугольника. Пропускание транспаранта в этом случае имеет вид

, (22)

где h -- ширина прямоугольника, -- его длина.

После подстановки (22) в выражение (9), интегрирования и нормировки получим выражение для расчета максимума корреляционного отклика

, (23)

где -- угол поворота изделия в поперечной плоскости.

На рис. 6 представлены зависимости величины уменьшения максимума корреляционного отклика от геометрического фактора для трех значений угла . Из сопоставления кривых видно, что в случае геометрического фактора *5 уменьшение максимума корреляционного отклика на 1% достигается при отклонении изделия от требуемого положения на 10-15, обеспечить которое, как уже отмечалось, возможно.



Рис.5 Зависимость максимума корреляционного отклика от изменения угловой ориентации объекта в горизонтальной плоскости

Рис. 6 Зависимость величины уменьшения максимума корреляционного отклика от ориентации объекта в поперечной плоскости



5. Ограничения метода

В общем случае, если сигнал промодулирован несущей частотой, то для его восстановления необходима соответствующая фильтрация. Естественно, что это относится как к электрическим, так и оптическим сигналам. При этом восстановление исходного сигнала возможно, если выполняется теорема выборки [18]. Отметим, что изображение кодируется различными несущими частотами, причем распределение частот зависит от формы объекта, периода решетки и топологии схемы кодирования. Поэтому условия восстановления сигнала будут отличны от обычной теоремы Котельникова [19]. Чтобы убедиться в этом, рассмотрим для простоты случай функции рельефа, зависящей только от одной переменной X.

Пусть объект освещается системой полос с периодом (рис. 7). Если увеличение оптической системы формирования изображения равно 1, то соотношение между пространственной частотой

записанных полос и углом можно представить как

. (24)

При этом максимальная пространственная частота , соответствующая максимальному углу , и минимальная пространственная частота , соответствующая минимальному углу , будут равны



(25)

Итак, проблема восстановления сигнала заключается в определении связи между функцией рельефа , которая содержит наивысшую частоту , с ее ограничивающим углом и периодом полос на изделии. Используя обычную теорему выборки, можно описать функцию рельефа как

(26)

где -- фиксированная точка и представляет тангенциальный угол в этой точке (рис. 8). Полная функция может быть восстановлена путем собирания функции из малых сегментов длиной и выполнения суммирования по всем этим сегментам, т. е.

. (27)

Подставив (26) в (8), получим следующее выражение для амплитудного пропускания транспаранта

(28)



C учетом определения функции ее в выражении (28) можно вынести вперед экспоненциального члена. В результате (28) можно переписать как

.(29)

В частотной же плоскости системы обработки информации амплитудное распределение от такого транспаранта будет пропорционально

. (30)

Графическое представление выражения (30) показано на рис. 9. Пренебрегая фазовыми членами, которые несущественны для перекрытия порядков n, из рис. 9 видно, что суммирование индексов K является определяющим для точного разделения дифракционных порядков.

Рис. 7 Схематическое представление изменения наблюдаемого периода от угла



Рис. 8 Геометрическая связь угла рельефа с функцией рельефа

Рис. 9 Пояснение к распределению дифракционных порядков в частотной плоскости системы обработки для двух различных значений K

При этом точное разделение дифракционных порядков может быть достигнуто с учетом максимального значения и минимального значения тангенциального угла рельефа . Используя эти допущения, точное разделение дифракционных порядков n и (n + 1) возможно, если выполняется следующее условие:

. (31)



Для симметричного случая выражение (31) принимает вид

. (32)

Полученное выражение (32) является достаточно общим условием для установления связи между рельефом трехмерного объекта и топологией схемы формирования кодированного изображения.

Из анализа выражения (32) можно сделать следующие выводы:

- чтобы достичь большего ограничивающего угла , период решетки должен быть мал по сравнению с величиной дефекта функции рельефа ; в противном случае обнаружение дефекта будет невозможно;

- ограничивающий угол связан с дифракционным порядком n. Так, для n=1 и обнаружение дефекта возможно при . Ясно, что оптическая фильтрация накладывает определенные ограничения на форму объекта. Ограничения усиливаются по мере увеличения угла визирования . Но, поскольку чувствительность метода связана с углом визирования , то для каждого отдельного случая можно найти компромисс между условиями (25) и (32).



6. Экспериментальные исследования метода

Цель экспериментальных исследований заключалась в проверке данных теоретического анализа. Для этого было разработано необходимое экспериментальное оборудование. Ниже приводятся описание оборудования, методика проведения экспериментов и полученные результаты исследований, а также рассмотрены принципы построения автоматизированных систем распознавания объектов со сложной формой поверхности на базе пространственного кодирования информации.

6.1 Описание экспериментального оборудования и методики проведения экспериментов

Экспериментальные исследования возможностей метода пространственного кодирования информации для задач распознавания объектов со сложной формой поверхности проводились на двух установках: установке для получения кодированных изображений распознаваемых объектов и установке для оптической обработки информации.

Структурная схема установки для синтеза кодированных изображений объектов приведена на рис. 10. Принцип работы установки состоит в следующем. Луч лазера проходит через коллиматор, в задачу которого входит формирование плоской волны света необходимых размеров. Плоская волна света поступает на кодирующую структуру, в качестве которой использовалась линейчатая или квадратичная решетка с периодом 0,25 мм, выполненная из проволоки диаметром 0,1 мм. Прошедший через кодирующую решетку свет падает на оптическую систему, формирующую в своей задней фокальной плоскости изображение кодирующей решетки. Здесь же находится контролируемое изделие. Результат взаимодействия структурного освещения с поверхностью контролируемого изделия регистрируется фотоаппаратом типа "Зенит" на фотопленке типа "Микрат-600". После фотохимической обработки пленка поступала на вход системы обработки информации [10]. Особенность установки являлся входной узел, который представлял собой лентопротяжный механизм.

6.2 Результаты экспериментов

В первой серии экспериментов исследовалась возможность метода пространственного кодирования информации для решения задач автоматической сортировки различных деталей, подаваемых по конвейеру при их сборке. Решение этой технологической задачи имеет важное практическое значение при использовании промышленных роботов на базе систем технического зрения [20].

В качестве объектов исследования были взяты изделия, выполненные из металла в виде шара, цилиндра и конуса, имеющие один и тот же размер диаметра. Изображения этих изделий без структурного освещения показаны на рис. 11, а (1 - цилиндр со стороны торца, 2 - конус со стороны вершины, 3 - шар). Голографический фильтр был изготовлен на изображение конуса и представлен на рис. 11, б. Корреляционный отклик в выходной плоскости системы обработки информации, показанный на рис. 11, в, представляет собой три одинаковых по яркости световых пятна, т. е. изделия идентифицируются как объекты одного класса.

Применение пространственного кодирования информации для тех же изделий проиллюстрировано рис. 12, а. Голографический фильтр на изображение конуса со стороны вершины при освещении через прямоугольную решетку представлен на рис. 12, б, а корреляционные отклики - на рис. 12, в. Видно, что обнаружение конуса среди группы других объектов (шара и цилиндра) здесь происходит надежно при соотношении сигнал/шум более 30 дб.

Таким образом, применение пространственного кодирования существенно повышает информативность изображений распознаваемых объектов и тем самым позволяет надежно решить задачу сортировки объектов.

Рис. 10 Структурная схема экспериментальной установки для пространственного кодирования информации: 1 - лазер; 2 - микрообъектив; 3 - коллимирующая линза; 4 - кодирующая решетка; 5 - оптическая система; 6 - объект; 7 - фотоаппарат



Рис. 11 Изображения группы объектов, фильтра и корреляционных откликов: а - изображения объектов (1 - цилиндр, 2 - конус, 3 - шар), б - изображение фильтра, в - корреляционные отклики



Рис. 12 Кодированные изображения группы объектов, изображение фильтра и корреляционные отклики: а - изображения объектов, б - фильтр на изображение конуса, в - корреляционные отклики

Рис. 13 Изображения группы цилиндров при кодированном освещении и корреляционные отклики на них



Вторая серия экспериментов проводилась с целью установления метрологических возможностей метода пространственного кодирования информации с корреляционной обработкой выходного сигнала. Здесь в качестве объектов исследования использовался набор отличающихся по размерам металлических цилиндров. Структурное освещение формировалось с помощью кодирующей решетки с квадратной формой ячейки, параметры которой соответствовали данным раздела 4.

Кодированные изображения группы объектов и корреляционные отклики на них представлены на рис. 13, а данные результатов экспериментальных исследований - в таблице 1.

Таблица 1 Результаты экспериментальных исследований метрологических возможностей пространственного кодирования информации

	m<1	m>1	A
	m		m
1. 2. 3. 4. 5.	0,9 0,8 0,7 0,6 0,5	0,334 0,198 0,120 0,068 0,025	1,1 1,2 1,3 1,4 1,5	0,472 0,328 0,248 0,186 0,164	0,1
6. 7. 8. 9. 10.	0,9 0,8 0,7 0,6 0,5	0,512 0,328 0,224 0,152 0,100	1,1 1,2 1,3 1,4 1,5	0,672 0,504 0,432 0,380 0,360	0,2
11. 12. 13. 14. 15.	0,9 0,8 0,7 0,6 0,5	0,598 0,400 0,290 0,208 0,145	1,1 1,2 1,3 1,4 1,5	0,760 0,627 0,552 0,512 0,472	0,3



Для исследования чувствительности систем распознавания на базе пространственного кодирования информации с учетом данных теоретического анализа был изготовлен набор объектов цилиндрической формы со следующими размерами диаметра: 200 мм; 80 мм; 40 мм; 10 мм; 3,33 мм и 2,0 мм. Результаты экспериментальных исследований чувствительности систем распознавания представлены в таблице 2.

Таблица 2 Результаты экспериментальных исследований чувствительности систем распознавания

№	А	R/R
1.	1<10	3,6<10
2.	5<10	1,7<10
3.	1<10	3,6<10	0,95
4.	2<10	7,0<10
5.	6<10	2,2<10
6.	1<10	3,6<10
7.	1<10	6,0<10
8.	5<10	3,2<10
9.	1<10	6,0<10	0,93
10.	2<10	1,2<10
11.	6<10	3,9<10
12.	1<10	6,0<10
13.	1<10	0,9<10
14.	5<10	4,6<10
15.	1<10	0,9<10	0,9
16.	2<10	1,9<10
17.	6<10	5,4<10
18.	1<10	0,9<10



Для оценки влияния точности позиционирования объекта на входе системы распознавания на корреляционный отклик использовались объекты в виде прямоугольного отверстия с соотношением сторон l/h= 1; 2; 4; 6; 8; 10. Угловой поворот объекта в поперечной плоскости осуществлялся с помощью специально разработанного для этой цели приспособления.

Полученные данные сведены в таблицу 3.

Таблица 3 Результаты экспериментальных исследований влияния точности позиционирования объекта на корреляционный отклик

№	l/h	(, l/h)
1.	1	0,09<10
2.	2	0,13<10
3.	4	0,24<10	5
4.	6	0,37<10
5.	8	0,51<10
6.	10	0,65<10
7.	1	0,24<10
8.	2	0,31<10
9.	4	0,55<10	10
10.	6	0,83<10
11.	8	1,11<10
12.	10	1,40<10
13.	1	0,38<10
14.	2	0,49<10
15.	4	0,85<10	15
16.	6	1,28<10
17.	8	1,68<10
18.	10	2,09<10



Графическое отображение результатов поведения максимума корреляционного отклика от изменения радиуса объекта, параметров схемы и угловой ориентации объекта на входе системы распознавания показаны на рис. 3, 4 и6 соответственно. Сравнение полученных результатов с данными теоретического анализа свидетельствует об их достаточно хорошем согласовании.

Кроме того, исследовалась возможность метода пространственного кодирования информации для выявления дефектов на поверхности объекта [21, 22]. В результате получено аналитическое выражение для корреляционного отклика системы распознавания от величины площади дефекта

, (33)

где -- площадь дефекта, -- площадь изображения объекта.

Поведение зависимости корреляционного отклика от величины дефекта показано на рис. 14. Видно, что относительная точность при существующих возможностях фотоприемников не превышает 1%. Поэтому для повышения абсолютной точности распознавания предложено проводить поэлементный анализ поверхности объекта, для чего на входе системы вводится узел дискретизации изображения объекта, а на выходе -- матрица фотоприемников [12]. При этом на фильтре должны быть голографическим способом записаны Фурье-спектры всех участков, на которые разбивается изображение объекта.

Эффективность дискретизации объекта с дефектом (вмятиной) на его поверхности проиллюстрирована рис. 15. На рис. 15, в, и 15, г, показаны Фурье-спектры различных по размерам участков поверхности объекта с дефектом. По ним трудно заметить разницу между Фурье-спектрами. Совсем иная картина наблюдается при сравнении рис. 15, б, и 15, г. Здесь видна довольно четкая разница между спектрами.

Рис. 14 Зависимость корреляционного отклика от величины площади дефекта

Рис. 15 Изображение детали с дефектом и Фурье-спектры на него: а -- изображение детали, б -- Фурье-спектр на изображение детали, в -- Фурье-спектр на 1/2 изображения детали, г -- Фурье-спектр на 1/8 изображения детали



7. Принципы построения систем распознавания на базе пространственного кодирования информации

Реализация процесса распознавания объектов со сложной формой поверхности при использовании пространственного кодирования информации сопряжена с выполнением следующих операций:

· получением пространственно кодированных изображений распознаваемых объектов;

· сравнением текущих изображений объектов с изображением эталонного объекта;

· формированием команд управления для сортировки распознаваемых объектов.

В соответствии с этим система распознавания трехмерных объектов на базе пространственного кодирования информации должна содержать следующие основные узлы: датчик структурного освещения, устройство формирования и переноса изображения объекта на вход блока обработки информации, блок обработки информации, блок принятия решений и формирования команд управления и механизмы автоматической подачи и сортировки объектов, которые функционально должны быть увязаны схемой, показанной на рис. 16.

Рассмотрим особенности создания и выбора узлов и топологии схем построения систем распознавания на базе пространственного кодирования информации. Что касается создания механизмов позиционирования, подачи и удаления объектов со входа системы распознавания, то эта техническая задача достаточно освещена в работах [23-25].

При рассмотрении особенностей построения систем распознавания будем обращать внимание лишь на те элементы схемы, которые оказывают существенное влияние на метрологические возможности систем распознавания.



7.1 Датчик структурного освещения

Датчик структурного освещения должен включать в себя источник света, расширитель пучка света, кодирующую решетку и оптическую систему (рис. 17).

Для структурного освещения может использоваться как когерентный, так и некогерентный свет. При этом необходимо учитывать следующее:

· когерентное освещение дает систему интерференционных полос в целом секторе пространства. В то время как некогерентное освещение приводит к ограничениям из-за глубины фокусировки оптических систем;

· когерентное освещение является причиной зернистости, которое увеличивает шумы операций обработки информации.

Формирование структурно освещения может быть осуществлено либо с помощью двумерных решеток как в когерентном, так и в некогерентном свете. С практической точки зрения наибольшего внимания заслуживают линейчатые кодирующие структуры, выполненные из непрозрачных нитей. Величина периода структуры определяется из соотношения

d*l/2, (34)

где d - период структуры, l - наименьший линейный размер дефекта. Для задач контроля изделий точного приборостроения весьма привлекательным является применение голограмм кодирующих структур. Использование голограммы кодирующей структуры дает возможность проводить регулировку размера периода ячейки структуры. Достигается это применением различных длин волн при записи и восстановлении голограммы кодирующей структуры. При этом масштаб изменения размера периода структуры будет определяться отношением длин волн , где - длина волны света при записи голограммы, - длина волны света при восстановлении информации из голограммы.

Последним элементов датчика структурного освещения является оптическая система для формирования изображения кодирующей структуры. При ее выборе следует обращать внимание на разрешающую способность и глубину резко передаваемого пространства. Что касается разрешающей способности, то этот вопрос уже рассматривался в [16] и в разделе 3 настоящей работы. Глубина резко передаваемого пространства определяется разностью расстояний от объектива до задней и передней границ резко передаваемого изображения детали. Определение расстояний и осуществляется в соответствии с формулами [26]

и , (35)

где c - расстояние от объектива до плоскости фокусирования; z - допустимый кружок рассеяния, в частности равный для видикона 0,017 мм; k - значение знаменателя относительного отверстия объектива; - фокусное расстояние объектива. Используя приведенные зависимости, нетрудно подобрать с требуемыми параметрами объектив для контроля заданной группы деталей.

Из-за конкретности размеров элементов датчика структурного освещения и блока формирования и переноса изображения объекта наблюдается вполне конкретная величина угла визирования ?, ниже которой изменить его нельзя. Естественно, что это обстоятельство существенно ограничивает класс распознаваемых объектов. Проведенные в этом направлении исследования [12] позволили разработать датчик структурного освещения, лишенный отмеченного недостатка. Схема датчика приведена на рис. 18. Его особенностью является включение между объективом для формирования изображения кодирующей структуры и контролируемым изделием поворотного полупрозрачного зеркала, которое дает возможность изменять угол визирования вплоть до 0.

Рис. 16 Обобщенная структурная схема системы распознавания: ДСО -- датчик структурного освещения; ВСР - вход системы распознавания; БФПИ - блок формирования и переноса изображения распознаваемого объекта; БОИ - блок обработки информации; БРУК - блок принятия решения и выработки управляющих команд; МПО - механизм подачи объекта на вход системы распознавания; МУО - механизм удаления объекта

Рис. 17 Схема датчика структурного освещения: 1 - источник света; 2 - коллиматор; 3 - кодирующая решетка; 4 - оптическая система для формирования изображения решетки; 5 - распознаваемый объект; 6 - формирователь изображения распознаваемого объекта



Рис. 18 Схема датчика структурного освещения с регулированием угла визирования: 1 - источник света; 2 - коллиматор; 3 - кодирующая решетка; 4 - оптическая система для формирования изображения решетки; 5 - поворотное полупрозрачное зеркало; 6 - распознаваемый объект; 7 - формирователь изображения распознаваемого объекта

Предложенное схемное решение датчика структурного освещения позволяет оптимизировать его топологию применительно к особенностям рельефа распознаваемого объекта.

После того, как изображение распознаваемого объекта сформировано, оно поступает в блок обработки информации. Было установлено [15], что заслуживают внимания два варианта построения блока обработки информации: на базе электронной и оптической обработки информации.

7.2 Системы распознавания с электронной обработкой информации

Среди электронных средств обработки сигналов с учетом особенностей пространственного кодирования информации наиболее привлекательным является использование телевизионной техники [27]. Структурная схема одного из вариантов, разработанного нами [13], системы распознавания на базе телевизионной техники показана на рис. 19.

Элементы схемы с 1 по 5 представляют датчик структурного освещения. Все остальные элементы относятся к каналу обработки информации и принятия решения. Он включает в себя объектив 6, видикон 7, блок программы считывания изображения 14, схему выделения строк 8, формирователь видеоимпульсов по строке 9, синхронизатор 11, блок эталонных импульсов 12, схему сравнения 10 и блок выработки управляющих команд 13. Работа канала заключается в следующем.

Изображение детали после структурного освещения, сформированного объективом, поступает на светочувствительную мишень видикона, с которой считывается электронным лучом. Полученные электрические сигналы затем подвергаются обработке. В нашем случае эта задача решается путем сравнения длительности видеоимпульсов по каждой строке анализируемого изображения объекта с длительностью видеоимпульсов изображения эталонного образа. Для большинства задач распознавания осесимметричных объектов будет наблюдаться набор периодических импульсов по каждой строке развертки при считывании изображения распознаваемого объекта. Выработка эталонных видеоимпульсов осуществляется в блоке 12. Схема выделения строк 8 предназначена для снятия информации по группе строк. Дело в том, что вследствие нестабильности источников питания, нелинейности развертки электронного луча видикона и параметров электронных схем происходит нарушение привязки строк между текущей и эталонной информацией. Решение этой задачи значительно упрощается за счет использования усредненной информации по группе строк, для чего в канал обработки информации и были включены и блоки 8 и 14. В результате информация от эталонного и распознаваемого объектов сравнивается по одним и тем же строкам в блоке 10. В функцию синхронизатора 11 входит обеспечение одновременного запуска схем считывания информации по строкам при сравнении распознаваемого и эталонного объектов. Результат сравнения поступает на вход блока выработки управляющих команд 13, сигнал с которого приводит в действие механизм сортировки объектов.

Ясно, что разрешающая способность систем распознавания на базе телевизионной техники определяется разрешающей способностью видикона, которая для лучших образцов находится в пределах 0,02 мм, что вполне удовлетворяет современным техническим требованиям.

Вопрос анализа всей поверхности объекта может быть решен либо путем вращения объекта, либо с помощью многоканальных систем распознавания.

И здесь при создании многоканальных систем распознавания трехмерных объектов широкие возможности открывают последние достижения в области волоконной оптики [28-35]. Привлекательность волоконной оптики заключается в том, что ее использование позволяет существенно упростить схемное, алгоритмическое и конструктивное решения при построении систем контроля, а также достигнуть их функциональной гибкости и компактности.

Иллюстрацией сказанного служит система распознавания объектов типа тел вращения [12], схема которой показана на рис. 20. Ее особенностью является трехплечий волоконно-оптический разветвитель, который одновременно позволяет снять информацию о всей поверхности объекта и выполняет функции формирования, переноса и суммирования изображения поверхности распознаваемого объекта.

Такая конструкция волоконно-оптического разветвителя значительно упрощает алгоритм обработки информации, а тем самым дает возможность упростить электронную часть системы распознавания на базе пространственного кодирования информации.



Рис. 19 Структурная схема системы распознавания с электронной обработкой информации: I - датчик структурного освещения (элементы с 1 по 5); 6 - позиция контроля; 7 - телевизионная камера; II - канал электронной обработки информации (8 - схема выделения строк; 9 - формирователь видеоимпульсов; 10 - процессор; 11 - синхронизатор; 12 - блок эталонных видеоимпульсов; 13 - блок выработки управляющих команд; 14 - блок программы считывания изображения распознаваемого объекта); 15 - механизм подачи и удаления объекта

Рис. 20 Структурная схема системы распознавания с использованием волоконной оптики: 1 -- датчик структурного освещения; 2 -- распознаваемый объект; 3 -- оптическая система для формирования изображения распознаваемого объекта; 4 -- трехплечий волоконно-оптический разветвитель; 5 -- телевизионная камера; 6 -- канал электронной обработки информации; 7 -- механизм подачи и удаления объекта

Необходимо также отметить, что применение стандартной развертки здесь вряд ли возможно, так как получаемые длительности импульсов входят в наносекундный диапазон, что, естественно, приводит к серьезным техническим трудностям при создании электронной аппаратуры. Поэтому требуется разработка специализированной телевизионной аппаратуры со значительно меньшими длительностями импульсов строчной развертки. При этом длительность развертки определяется минимальным размером дефекта распознаваемого объекта. Что касается вопросов конкретного создания подобной аппаратуры, то они детально рассмотрены в работе [27]. К достоинствам систем распознавания на базе телевизионной техники следует отнести возможность распознавания объектов практически любых размеров. Однако, при этом разрешение системы распознавания будет ухудшаться по мере увеличения размеров объекта.

Разновидностью систем распознавания с электронной обработкой информации является разработанная нами компактная оптоэлектронная система дефектоскопии поверхности тел вращения с параллельной обработкой сигналов [13], структурная схема которой приведена на рис. 21.

Рис. 21 Структурная схема оптоэлектронной системы дефектоскопии поверхности тел вращения с параллельной обработкой информации: 1 - лазер; 2 - коллиматор; 3 - формирователь освещенности детали; 4 - распознаваемое тело; 5 - пространственный распределитель отраженного света; 6 - матрица фотодиодов; 7 - усилитель; 8 - компаратор; 9 - блок формирования эталонных сигналов; 10 - блок логики; 11 - исполнительный механизм



Система включает в себя источник света, например лазер, за которым последовательно расположены: коллиматор для создания плоской волны света, формирователь светового потока облучения детали с линейной функцией распределения освещенности, в качестве которого при дефектоскопии поверхности тел цилиндрической формы может служить цилиндрическая линза, и эталонное тело.

Отраженный от поверхности объекта свет поступает на волоконно-оптический пространственный распределитель, представляющий собой жгут световодов, входная плоскость которого выполнена в виде однорядной гребенки световодов, уложенных вплотную друг к другу. Выходные торцы световодов оптически связаны с матрицей фотодиодов, причем каждый световод работает только на один фотодиод. Фотодиоды предназначены для преобразования световой энергии в электрические сигналы. Электрические сигналы, пропорциональные световому отражению от поверхности объекта, пройдя усилитель, поступают на компаратор. Сюда же подаются эталонные сигналы, которые формируются в предназначенном для этого блоке. Выход компаратора через блок логики подключен к исполнительному механизму, в задачу которого входит вращение объекта и его сортировка в зависимости от принятого решения.

Такое построение систем распознавания позволяет достичь компактности конструкции, существенно повысить производительность операции распознавания и получить возможность регулировки допусков на разбраковку объектов путем изменения алгоритма обработки информации.

7.3 Системы распознавания с оптической обработкой информации

Одним из главных требований, предъявляемых к крупносерийному и массовому производству продукции, является высокая производительность. Ясно, что она напрямую зависит от производительности всех операций производственного процесса. В этой связи применительно к оценке качества изготовления изделий со сложной формой поверхности пристального внимания заслуживает вариант построения систем распознавания с оптической обработкой информации. Дело в том, что устройства с голографической обработкой информации позволяют проводить параллельную обработку больших массивов данных со скоростью света. В результате появляется возможность осуществлять одновременно анализ нескольких объектов. Правда, эта возможность достигается при обязательном использовании устройств ввода информации, работающих в режиме реального времени. Другими словами, здесь операции записи стирания и сравнения изображения распознаваемого объекта с эталоном должны выполняться в темпе подачи объектов на вход системы распознавания. Среди разработанных к настоящему времени оперативных устройств ввода двумерной информации для нашего случая практический интерес представляют пространственные модуляторы света на жидких кристаллах [36], на основе электрооптической керамики и особо на базе светоклапанных устройств, выполненных в виде электронно-лучевых трубок [37].

Примером построения систем распознавания с оптической обработкой информации является разработанная когерентнооптическая система бесконтактного контроля формы поверхностей на базе пространственного кодирования информации и оптической согласованной фильтрации [13], структурная схема которой показана на рис. 22. Она включает в себя датчик структурного освещения (элементы схемы с 1 по 5), устройство формирования и переноса изображения объекта на вход канала обработки информации (элементы 8, 9) и канал когерентно-оптической обработки информации (элементы с 10 по 15). Остальные элементы схемы относятся к электронной части системы контроля.



Рис. 22 Структурная схема системы распознавания с оптической обработкой информации: 1 - источник света; 2, 11 - коллиматор; 3 - диффузный рассеиватель; 4 - кодирующая решетка; 5 - оптическая система для формирования изображения кодирующей решетки; 6 - контролируемое изделие; 7 - вход системы; 8 - телевизионная камера; 9 - видеоусилитель; 10 - лазер; 12 - устройство ввода двумерной информации; 13 - линза для выполнения прямого преобразования Фурье; 14 - голографический фильтр; 15 - линза для выполнения обратного преобразования Фурье; 16 - фотоприемник; 17 - усилитель постоянного тока; 18 - пороговая схема; 19 - блок выработки управляющих команд; 20 - электромеханический манипулятор; ОС - отклоняющая система; ГР - генератор развертки; ССИ - строчный синхроимпульс; КСИ - кадровый синхроимпульс

Сформированное телекамерой 8 изображение объекта переносится на светочувствительную поверхность оперативного носителя информации, в качестве которого использовалась проекционная электронно-лучевая трубка 12 типа скиатрон (6ЛК1Б). Изображение на ней записывается электронным лучом, промодулированным сигналом от передающей камеры модернизированной промышленной телевизионной установки типа ПТУ-29. Распределение электрического потенциала на экране скиатрона соответствует распределению лучистого потока принятого изображения, т. е. имеет всего две градации. Естественно, что такое представление информации существенно снижает требования к динамическому диапазону оперативного носителя информации.

Оперативный носитель информации (в нашем случае экран скиатрона) является узлом ввода информации в когерентно-оптический коррелятор, работа которого рассмотрена в [37].

Измерение интенсивности корреляционного отклика и принятие решения о соответствии распознаваемой поверхности эталонной входит в функцию электронной части системы распознавания. В ней фотоприемник 16, в качестве которого был выбран фотоэлектронный умножитель типа ФЭУ-68, осуществляет преобразование световой энергии в электрический сигнал. Этот сигнал подается на электронное решающее устройство, состоящее из усилителя постоянного тока 17, пороговой схемы 18 и блока выработки управляющих команд 19. Выход решающего устройства подключен к электромеханическому манипулятору сортировки объектов 20.

При разработке решающего устройства были использованы микросхемы типа К1УТ221 и К1ТШ221.

Размер исследуемого объекта определяется оптической системой датчика структурного освещения, быстродействие контроля - скоростью подачи на вход системы распознавания.

Длина волны лазерного излучения находится в диапазоне 0,48-0,7 мкм, потребляемая мощность - 2,5 кВт.

Рассмотренная схема распознавания имеет ряд практически важных особенностей, среди которых следует выделить: простоту алгоритма обработки информации; технологичность изготовления; простоту и надежность эксплуатации; высокую производительность при объективности распознавания; удобство сопряжения со средствами автоматики; оперативность перестройки для исследования новой партии объектов (заменяется фильтрголограмма и механизм ввода информации).



Выводы

1. Показана возможность и перспективность использования методов пространственного кодирования информации для решения задач автоматического распознавания трехмерных объектов сложной формой поверхности.

2. Приведены математические модели процессов кодирования пространственной информации с помощью решетчатых структур и распознавания с применением методов корреляционного анализа сигналов.

3. Проведены анализ метрологических возможностей систем дефектоскопии формы и поверхности трехмерных объектов, а также требований к точности их ориентирования на входе датчика структурного освещения.

4. Установлено, что методы пространственного кодирования информации обладают относительной чувствительностью порядка 10-10, т. е. позволяют проводить сортировку объектов, выполненных по второму классу точности. Отклонение объекта от заданного положения на 10-15 практически не сказывается на качестве операции распознавания и такая точность ориентирования вполне обеспечивается существующими техническими средствами.

5. Рассмотрены концепции построения систем распознавания объектов со сложной формой поверхности как с электронной, так и с оптической обработкой информации.



Литература

1. Мировицкий Д.И., Самсонов Г.А., Шанин В.И. Интерференционно-теневое маркирование объемных моделей. - Радиотехника и электроника, 1972, т. 17, N 6, с. 1280-1285.

2. Will P.M., Pennington K.S. Grid Coding: A novel technologue for image processing. -Proc.JEEE, 1972, v. 60, N 6, p. 669-680.

3. Катыс Г.П. Обработка визуальной информации. -М.: Машиностроение, 1990. - 320 с.

4. Патрик Э. Основы теории распознавания образов. Пер. с англ. -М.: Сов. радио, 1980. - 408 с.

5. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. Пер. c англ. - М.: Мир, 1978. - 411 c.

6. Benoit P., Mathieu E., Hormiere J. Characterization and control of threedimmational objects using fringe projection techniques. Nouv.Rev.Optique, 1975, v. 6, ? 2 p. 67-86.

7. Бекетова А.К., Белозеров А.Ф., Березкин А.Н. и др. Голографическая интерферометрия фазовых объектов. - Л.: Машиностроение, 1979. - 232 с.

...