Site Map

Homepage

Last updated: 2010, March 30

/ 251 pages
что такое изображение
распознавание образов и особенности его применения к роботам
реальный мас­штаб времени
микропроцессоры или мини-ЭВМ с ограниченным быстродействием и ограниченным количе­ством ЗУ
результаты интерпретации изображения
распознавание образов
метод распознавания
извлекаемая информация
выбор типа датчиков
датчики и восстановление вида объекта
случай вогнутых объектов
информация о рельефе и метод 2D
информация о рельефе и метод
информация о рельефе и метод 3D
датчики изображения
камеры типа «телевизионных»
устройство развертки с бегущим лучом
трубки типа «видикон»
фото-МОП структуры
фотодиоды
преобразователи изображений
преобра­зователи с электронной адресацией
активные оптические датчики изображения
стереовидение
Эхография типа A
эхография типа В
эхография типа С
недостатки оптических датчиков (телевизионных трубок и ПЗС)
нелинейность между возбуждаемым током и интенсивностью света
инерционность
явление засветки
спектральный диапазон
диффузное рассеяние света и аберрация линз
параболическое искажение
выводы
задача создания технического зрения для роботов
улучшение изображения
улучшение изображения на уровне датчика
фильтрация аналогового изображения
пространственная регуляризация
преобразование аналогового изображения в цифровую форму
основные искомые величины
логические величины
топологические величины
величины основанные на измерениях
фильтрация цифрового изображения
пространственное дифференцирование
обнаружение контуров
выбор порогового значения
слежение за контурами
другие методы восстановления контуров
оператор Хюкеля
сегментация или связность
определение характеристических параметров
представление геометрических параметров
параметры положения
параметры ориентации изображения
параметры, способствующие распознаванию объекта
преобразование и разложение в ряд Фурье
полярные моменты
декартовы моменты
представление с помощью топологических характеристик
информация, содержащаяся в представлении изображения
объем эталонного представления
зависимость от вида конкретных предметов
использование датчика 3D
стратегии сравнения эталонного и измеряемого представлений
сравнение с эталоном
сравнение с моделями пересечения
расстояние между эталонными и измеряемыми величинами
стратегии принятых решений
классификатор Байеса
параметрические модели
непараметрические модели
расстояние и принятие решений о присвоении
выбор порогового значе­ния
метод принятия решений
простой пример
некоторые выводы
матрица представления
существенные для задачи элементы
оптические иллюзии и «понимание» роботом изображений
статические иллюзии
оптическая иллюзия
распределение информации
скачкообразный характер увеличения информации
возврат к разделяющим функциям
использование камер
функциональный анализ применительно к роботу
элементы камеры робота
время и достоверность принятия решений
время выполнения задачи
достоверность решений
стоимость
надежность
этапы обучения
способы получения изображений
представление изображений
стадия интерпретации
определение положения деталей
сложный метод распознава­ния
вставка роботом стержня прямо­угольного сечения в отверстие
опи­сания объекта в полярной системе координат
обобщение приведенных примеров
сборка призматических дета­лей
сегментация на зоны в соответ­ствии с битами равной величины
захват эталонов в условиях оптимального освещения
Состав  измерительных  и  вычислительных средств
некоторые замечания
вычислительные средства и время распознавания
освещенность сцены
анализ трехмерных сцен
анализ на основе контуров
кодирование двойственного представления
представление системами линейных уравнений
объекты, не имеющие многогранной формы
замечания, касающиеся упомянутых подходов
эксперименты с неподвижной и подвижной камерами
система распознавания объектов, связанная с неподвиж­ной камерой
автоматическое создание дерева принятия решений
использование на микропроцессорах INTELL-8085 алго­ритма
отбор деталей
наблюдение детали со всех возможных направлений
деталь устанавливается на подвижное основание
детали неподвижны, а камера подвижна
детали перемещаются с помощью робота
возможность захвата детали
пример захвата предмета
захват объекта
затраты времени
некоторые ограничения
учет коор­динируемых действий между различными частями робота