книги / Оптоэлектронные сенсорные системы

Таблица 2. Технические характеристики видеокамер на ПЗС» выпускаемых УЕВ Studiotechnik Berlin

31

Выносная приемная часть устройства содержит объектив, линей­ ку ПЗС, электронный модуль местного управления и модуль подго­ товки видеосигналов для их дальнейшей обработки в управляющем блоке STE (контроллере), который обеспечивает сопряжение вынос­ ной приемной части с микроЭВМ.

Пороги компарирования ZX

Адреса элементов изо­ бражения

Блок управления STE

Рис. 9. Состав и функции блоков видеокамер ZFK 1021 и 1040.

Управляющая электроника

Время интегрирования задается счетчиком (датчиком времени), программно управляемым микроЭВМ. Схема организации совмест­ ной работы отдельных счетчиков в режиме задатчика времени при­ ведена на рис. 10. Отдельные каналы датчика времени работают в режиме прерывания, причем канал 2 (С/ TRG2) может управлять каналами 0 и 1. Сигналы прерывания, формируемые на выходах

32

Рис. 10. Схема датчика времени.

счетчиков (каналов) 0 и 1 при их обнулении, управляют /^-тригге­ ром, длительность выходного сигнала которого и определяет время интегрирования. По упомянутым сигналам прерывания, передан­ ным в виде соответствующих команд через шину прерывания маги­ страли микропроцессора, могут быть вызваны и выполнены неко­ торые сервисные программы. Время интегрирования определяется формулой

где VT — время пересчета импульсов предварительным делителем их числа; TCj.o — время пересчета импульсов счетчиками, причем эти импульсы поступают от высокостабильного кварцевого такто­ вого генератора ЭВМ с частотой / sys = l//sys.

На рис. 11 приведена временная диаграмма совместной работы контроллера STE и микроЭВМ. Скорость ввода цифровых данных в ЭВМ зависит от быстродействия ее каналов ввода. Начало считы­ вания информации обозначаемся двумя «пустыми» байтами и ини-

КО

К1

KZ

гВАТ

КО,К1

Рис. 11. Временная диаграмма работы контроллера видеокамеры в режиме внешнего управления (от микроЭВМ).

Команды IEO, IE1, IE2 задают циклы прерывания, определяемые сигналами обнуления КО, KI, К2 счетчиков датчика времени (ДВ).

— ДВ активен; -* переход ДВ через нуль; — возврат ДВ; Q активизация ЭВМ; ЕЭ обработка данных.

33

241—3

циируется командой INI. Время считывания данных можно оценить выражением

где Ки — коэффициент пересчета; N — количество сенсорных эле­ ментов; поэтому время цикла получения кадра составляет

где t„ — время машинной обработки (восстановления) изображения.

Видеоусилитель

Видеосигнал каждого сенсорного элемента усиливается. Видео­ усилитель содержит цепи коррекции дрейфа нулевого уровня, обус­ ловленного временньш фактором и изменениями температуры окружающей среды. В отсутствие излучения (в темноте) выходной сигнал усилителя равен нулю, а при белом свете достигает величи­ ны 0,7—1 В.

Дискретизация Форматирование

Рис. 12. Блок-схема дискретизации видеосигнала и форматирования кода.

34

2.5.3. Шинное соединение

Управляющий блок STE содержит два компаратора, образую­ щих схему двухпорогового детектора и фиксирующих попадание уровня видеосигнала в тот или иной интервал («окно») напряжений (рис. 12). Границы интервала в виде соответствующих кодов задает ЭВМ, которые цифро-аналоговыми преобразователями (ЦАП) пре­ образуются в эквивалентные пороговые напряжения. Эти напряже­ ния регулируются программными средствами ЭВМ в соответствии с изменяющейся освещенностью сенсорных элементов, видеосигна­ лы с выходов которых последовательно передаются на измеритель­ ные входы компараторов. Дискретизированная таким образом ин­ формация кадра (уровни яркости элементов кадра определяет ЭВМ «подбором» Пороговых напряжений) преобразуется (форматирует­ ся) сдвиговым регистром в 8-разрядные параллельные слова, кото­ рые через буферный регистр по магистрали передаются в ЭВМ. Синхронизация формирования слов и их чтения осуществляется сиг­ налами с частотой /к = 0 ,5 /r^/sy S, где /г — тактовая частота раз­ вертки элементов кадра. Данные могут считываться непосредствен­ но в память ЭВМ.

3. ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ

З.1.- Общие принципы идентификации объектов

При измерениях исследуемому признаку объекта приписывают количественную оценку. При контроле (он часто основывается на результатах измерений) определяют, находятся ли признаки данно­ го класса испытуемого (наблюдаемого) объекта в заданных грани­ цах или нет!). Основные операции контроля (распознавания) объек­ та отражены в блок-схеме на рис. 13. При контроле весь большой объем исходной информации сводится к высказыванию, представля­ емому одноразрядным двоичным числом. При отрицательном со­ бытии (высказывании) исследуется соответствие объекта качествен­ ным признакам соседнего класса более низкого уровня.

0 Результатом измерения является случайная величина, а результатом контроля

— случайное событие. — Прим, перев.

35

Система автоматического контроля (распознавания) объектов (образов) помимо мер, воспроизводящих те или иные требуемые физические величины должна содержать наборы признаков одного или ряда классов с их полями допусков. Затраты на создание систе­ мы быстро увеличиваются с ростом числа векторов признаков.

При автоматизации процесса распознавания образов их призна­ ки необходимо описать качественно и количественно. Если при ви­ зуальном распознавании допустимы некоторые отклонения установ­ ленных отдельных стандартных признаков, мало искажающих об­ щую мозаику изображения, то для автоматов подобные погреш­ ности признаков нежелательны. При этом необходимо учитывать

Рис. 13. Блок-схема операций контроля.

36

искажения восприятия признаков, обусловленные как внешними факторами, так и старением элементов автомата, способствующие возрастанию погрешности распознавания. Хранящийся в памяти ав­ томата «образ» (образец, опорная модель) испытуемого объекта позволяет при определенных последовательностях искаженных при­ знаков рассортировать их должным образом и восстановить изо­ бражение этого объекта.

При визуальном контроле человеком-оператором также допу­ стимы некоторые отклонения восприятия элементов изображения. Однако в автоматах подобные искажения должны вычисляться. Затраты тем меньше, чем большие допуски отклонений разрешены при распознавании объекта. При этом возможно смещение распре­ деления погрешностей, с тем чтобы вычислять все погрешности с большей достоверностью.

При контроле универсальность человеческого зрения часто ока­ зывается недостаточной. Технические средства позволяют оцени­ вать также специфические характеристики изображения, например энергетические.

Глаз содержит около 7 • 106 цветочувствительных элементов и примерно 120 • 10б элементов, остро воспринимающих черно-белое изображение. Фотоприемная матрица или линейка содержит лишь 102—106 светочувствительных элементов.

Для светового воздействия достаточна энергия 10“ 16 Вт*с. В чувствительной области глаза каждый или несколько цветочувстви­ тельных элементов (рецепторов) связаны с нервным окончанием со­ ответствующего светового нерва. Чувствительность участков глаза возрастает с ростом числа рецепторов, «работающих» на один нерв. Адаптация глаза к изменениям яркости осуществляется не только изменением размеров зрачка, но и благодаря некоторым (относительно продолжительным) химическим процессам. Это при­ водит к тому, что человеческий глаз мгновенно различает только около 20 градаций яркости, а при длительном отображении около 100. Из-за инерционности зрения достигается кинематографический эффект при частоте сканирования кадров около 20 в 1 с. Влияние длительности нейрохимических процессов компенсируется парал­ лельной работой системы нервов и соответствующих участков го­ ловного мозга.

Оптоэлектронные сенсорные системы характеризуются, как пра­ вило, последовательной передачей сигналов. В ряде случаев это со­ здает определенные преимущества. Например, при необходимости выделить определенную часть изображения.

37

Устройства технического зрения позволяют детектировать боль­ ше градаций цветности, нежели различает человеческий глаз, и, кроме того, они позволяют определять абсолютную яркость объек­ та. Еще одним их достоинством является снижение «субъективиз­ ма» при обработке и восстановлении изображений, что особенно важно для управления роботами, в медицинской диагностике, на­ блюдениях за движущимися объектами и др.

Образцы (опорные модели) объектов являются многомерными, и с точки зрения распознавания различаются методами измерения их характерных параметров, как правило одномерных.

Оптические модели характеризуются как минимум длиной, ши­ риной, яркостью, цветностью или спектральным распределением и временем. Многообразие объектов не позволяет обеспечить полно­ ту сбора и обработки их признаков. Поэтому важной задачей инже­ нерного проектирования систем обнаружения является поиск мини­ мально достаточного соответствующего класса признаков. Таким простым классом является, например, яркость поверхности, кон­ тролируемой на чистоту, т. е. на отсутствие дефектов, по ее отра­ жательному или поглощающему излучение свойству.

Человеческие органы зрения имеют следующие преимущества: большое поле обзора, параллельное восприятие элементов изобра­ жения и непосредственное его распознавание (идентификация), се­ лективность, хорошую различимость цветности, длительность за­ поминания изображения (инерционность зрения), приспособляе­ мость к окружающей среде.

К достоинствам оптрэлектронных сенсорных систем можно от­ нести: геометрическую точность, высокую частоту последователь­ ного сканирования элементов изображения, способность к измере­ ниям, широкую спектральную чувствительность, быструю реакцию на изменения яркости освещенности, сохранение точности заданных моделей, длительное постоянство производительности.

3.2. О бработка информации при распознавании изображений

3.2.1. Основные этапы обработки данных

Подобно обработке визуально воспринимаемой информации че­ ловеком, оптоэлектронные сенсорные системы должны, преобразо­ вав и уменьшив относительно большой исходный объект данных, «построить» образ, приемлемо близкий отображаемому объекту.

38

При измерениях и контроле это сводится к количественному анализу векторов признаков при помощи скалярных величин. Век­ торное (сжатое) представление признаков объекта есть его модель, используемая автоматом для распознавания. Сжатие воспринимае­ мой исходной информации обычно выполняется несколькими опера­ циями, что отображено в табл. 3. Производительность системы во многом определяется скоростью восстановления исходной ин­ формации.

Таблица 3. Операции сжатия информации при обработке изображений

39