Способ компьютерного распознавания объектов

 

Изобретение относится к распознаванию объектов. Его использование, в частности, в системах искусственного интеллекта позволяет получить технический результат в виде повышения скорости распознавания. Способ предусматривает предварительное приведение изображения объекта, вводимого в компьютер, к нормальному, стандартному для данного способа виду - изменение масштаба, поворот в требуемое положение, центрирование, вписание в прямоугольник требуемого размера. Технический результат достигается благодаря тому, что на экран монитора выводится изображение распознаваемого объекта, преобразованное в изображение, выполненное в градациях - различных степенях яркости одного цвета, например красного, и на него последовательно, поочередно накладываются изображения хранящихся в памяти компьютера шаблонов, выполненных, например, в градациях зеленого, что позволяет увидеть в зоне перекрытия изображений изображение другого, отличного от первых двух цвета, которое и фиксируется как распознанное в случае тождественных, идентичных, а значит имеющих одинаковый контур изображений распознаваемого объекта и шаблона. 5 з.п. ф-лы.

Изобретение относится к автоматике и вычислительной технике, а более узко - к системам искусственного интеллекта.

Известен способ компьютерного распознавания объекта, изображение которого вводится телекамерой в компьютер, после определения его характеристик и перевода их в цифровую форму путем сопоставления его характеристик с характеристиками, так же в цифровой форме, ограниченного числа заранее известных компьютеру объектов-шаблонов для отыскания среди них наиболее похожего на распознаваемый. Смотри книгу "Компьютер обретает разум". Перевод с английского. Издательство "Мир". 1990 г. Стр.28. Раздел "Раскрытие загадки зрения - поиски подходящей модели".

Известны также методы нормализации, предварительной подготовки, приведение к стандартному для данной программы виду изображения распознаваемого объекта - изменение масштаба, поворот в требуемое положение, например расположение наибольшего длиннового размера распознаваемого объекта по оси X, расположенной вдоль горизонтальной стороны экрана монитора, центрирование изображения по центру экрана монитора, вписание в прямоугольник требуемого размера, широко применяемые, например, в системах автоматического компьютерного проектирования, в частности в широко известной программе AutoCad и упоминаемые в книге "Компьютер обретает разум", стр.28, данные о которой были приведены выше.

В ниже приведенных источниках также изображение распознаваемого объекта разными способами преобразуется в систему электрических импульсов, переводится в цифровую форму и в дальнейшем сравнивается с аналогично преобразованными эталонными изображениями.

Так, в устройстве для распознавания образов по авторскому свидетельству N 898465, МПК G 06 К 9/62, УДК 681.327.12 (088.8) в блок вводится изображение объекта и несколько изображений фотошаблонов, которые сравниваются, например при помощи оптического коррелятора Берджера, световая картина на экране преобразуется в последовательность электрических импульсов, которые поступают на дальнейшую обработку и при совпадении определенных характеристик происходит распознавание.

В способе распознавания по патенту US 5740266 А, МПК 6 G 06 K 9/46, выданном 14.04.98, происходит последовательное наложение масок на контур изображения распознаваемого с целью формирования контура пиксельного изображения. После первого наложения маски происходит отсечение части изображения, расположенного вне маски, формирование первого пиксельного контура из оставшейся части изображения, создание новой маски на основе первого пиксельного изображения и наложение ее на контур изображения с отсеченной частью, формирование второго контура и новой маски, сравнение второго контура с первым и т.д., пока число различий между контурами не уменьшится до заданного значения.

В способе распознавания образов по патенту US 5744743 A, МПК 6 G 06 Т 9/2, выданном 31.03.98 г., сравниваются изображения с выделением соответствующих одна другой точек в блоках изображений и затем производится распознавание.

К причинам, препятствующим достижению указанного ниже технического результата при использовании известных способов, относится то, что известными способами за приемлемое время можно сравнить распознаваемый объект с небольшим числом шаблонов, особенно если графика сложная, что резко сужает область применения таких систем.

Сущность изобретения заключается в следующем. Задача, на решение которой направлено заявляемое изобретение, заключается в том, чтобы компьютер мог быстро распознавать большое число объектов, пользуясь большим числом шаблонов, что позволило бы, например промышленному роботу-системе из телекамеры, компьютера и исполнительного механизма, выбирать не только ограниченное число деталей, расположенных преимущественно в строго определенном положении на конвейере, но и распознавать большое число объектов, сравнивая их с большим числом шаблонов, хранящихся в памяти компьютера.

Технический результат, который может быть получен при осуществлении изобретения, - резкое увеличение скорости распознавания объекта, изображение которого вводится в компьютер, среди большого количества шаблонов, хранящихся в памяти компьютера.

Указанный технический результат при осуществлении изобретения достигается тем, что если в известных способах компьютерного распознавания объектов, предусматривающих предварительную нормализацию - приведение объекта, вводимого в компьютер, к стандартному для данного способа виду - изменение масштаба, поворот в требуемое положение, центрирование, вписание в прямоугольник требуемого размера, определение характеристик, например цвета, перевод их в цифровую форму с последующим последовательным сравнением отдельных характеристик распознаваемого объекта, вводимого или хранящегося в памяти компьютера, с характеристиками шаблонов, также переведенными в цифровую форму, хранящихся в памяти компьютера, то особенностью предлагаемого изобретения является то, что на экран монитора выводится изображение распознаваемого объекта, преобразованное в изображение, выполненное в градациях - различных степенях яркости - одного цвета, например красного, и на него последовательно, поочередно накладываются изображения хранящихся в памяти компьютера шаблонов, выполненных, например, в градациях зеленого, что позволяет увидеть в зоне перекрытия изображений изображение другого, отличного от первых двух цвета, которое и фиксируется.

Кроме того, особенность способа заключается в том, что внутри контура изображения распознаваемого объекта и шаблонов некоторые выделенные детали, фрагменты изображения, которыми отличаются аналогичные объекты, имеющие одинаковый внешний контур, но различное внутреннее строение, имеют цвет, отличный как от основного цвета распознаваемого объекта, так и от основного цвета шаблонов и цвета деталей, фрагментов его изображения, и которые для дальнейшего распознавания нормализуются, приводятся к стандартному для данного способа виду. Эта особенность позволяет распознавать не только одиночные объекты, но и объекты, входящие в группы родственных объектов и даже подгруппы, отличающиеся друг от друга лишь деталями, находящимися внутри контура изображения или его фрагмента.

Другой особенностью способа является то, что по контуру изображений шаблонов и выделенных фрагментов внутри контура изображения шаблонов выполняются две эквидистантные, определенной ширины полосы, граничащие как друг с другом, так и с контурным изображением шаблонов и выделенных фрагментов их изображений, окрашенные в цвета, отличающиеся как друг от друга, так и от изображений распознаваемого объекта и его выделенных фрагментов и шаблонов с выделенными фрагментами его изображения, дающими при совмещении изображений распознаваемого объекта и шаблона достаточно контрастные цвета, чтобы их можно было зафиксировать, констатируя тождественность изображений распознаваемого объекта и шаблона или их отличие.

Еще одним отличием способа является то, что контурные полосы, проведенные вдоль контура изображений, разделены на ряд отрезков, контактирующих торцевыми поверхностями друг с другом, окрашенных в цвета, отличающиеся как друг от друга, так и от цветов изображений и их фрагментов, причем число отрезков во внутренней и наружной полосах может быть различным.

Это отличие позволяет при автоматическом распознавании объекта исключить из рассмотрения те случаи, когда первая контурная полоса засветилась другим цветом не вся.

Способ отличается еще и тем, что масштаб изображения опознаваемого объекта увеличен по сравнению с масштабом изображений шаблонов так, чтобы изображение распознаваемого объекта вышло за пределы тождественного ему изображения на шаблоне, зашло на первую контурную полосу как вокруг всего изображения, так и вокруг выделенных фрагментов изображения, но не вышло за ее пределы, что позволяет облегчить процесс распознавания объектов, так как при совмещении распознаваемого объекта с тождественным ему изображением шаблона происходит резкое изменение цвета первой контурной полосы.

Другим отличием способа является то, что на изображениях шаблонов и выделенных фрагментах этих изображений нанесены данные, характеризующие изображение объекта или его фрагмента на нем, выполненные цветом, отличным от цвета изображений распознаваемых объектов, шаблонов, выделенных фрагментов изображений и контурных полос, что позволяет в случае идентификации распознаваемого объекта и шаблона прочитать и данные, характеризующие распознанный объект.

Распознавание объектов по предлагаемому способу осуществляется следующим образом.

Предлагаемый способ позволяет производить распознавание объектов как в автоматическом режиме, так и оператору визуально. Принцип распознавания заключается в том, что программа вывода изображений на экран составлена так, что если на экране монитора наложить друг на друга два тождественных, идентичных изображения, каждое из которых выполнено в одном, отличающимся друг от друга, цвете, то мы получим на экране точно такое же изображение, но цвет этого изображения будет отличен от цветов накладываемых друг на друга изображений, что и можно зафиксировать.

В предлагаемом способе создается большая или даже очень большая библиотека шаблонов-изображений различных объектов, с которыми в дальнейшем будут сравниваться распознаваемые объекты.

Для того чтобы при наложении распознаваемого объекта на шаблон с идентичным изображением произошло совпадение их контуров, необходимо нормализовать, привести все изображения на шаблонах к стандартному для данного способа виду по определенному алгоритму, обеспечивающему наилучшее, стандартное расположение изображений на экране. Например, длинная сторона прямоугольника, в который полностью вписывается изображение объекта (в случае, когда длина объекта больше его ширины), была направлена вдоль оси X, которая, в свою очередь, направлена вдоль длинной стороны экрана монитора, площадь этого прямоугольника была бы минимальна, масштаб изображения был таков, чтобы наибольшая длина или высота изображения объекта, естественно, не превышала размеров экрана монитора (максимальные размеры прямоугольника, в который вписывается изображение, должны быть немного меньше размеров экрана монитора), наибольшая длина изображения объекта была параллельна длинной стороне этого прямоугольника, изображение должно быть центрировано - точка пересечения диагоналей этого прямоугольника должна лежать на точке пересечения диагоналей экрана. Такие преобразования изображений легко делаются в такой программе, как AutoCad.

Таким образом, получается, что высота (или длина - у тех изображений, у которых длина больше высоты) всех изображений шаблонов одинакова и изображения центрированы.

Такой же процедуре подвергается и каждое изображение распознаваемого объекта. И поэтому контур каждого распознаваемого объекта при последовательном наложении на шаблоны точно совпадает с контуром идентичного ему изображения на шаблоне, если, конечно, он есть в библиотеке шаблонов.

Для дальнейшего распознавания, если распознаваемый объект относится к классу объектов, имеющих одинаковый наружный контур, но отличающихся друг от друга фрагментами внутри контура, например у здания могут быть окна и двери разной формы, различное число этажей и т.д., внутри контура изображения распознаваемого объекта и шаблонов некоторые выделенные детали, фрагменты изображения имеют цвет, отличный как от основного цвета распознаваемого объекта, так и от основного цвета шаблонов и цвета деталей, фрагментов его изображения, которые для дальнейшего распознавания так же нормализуются, приводятся к стандартному для данного способа виду.

Для облегчения работы оператора и для автоматизации процесса распознавания по контуру изображений шаблонов и выделенных фрагментов внутри контура изображения шаблонов выполняются две эквидистантные, определенной ширины контурные полосы, граничащие как друг с другом, так и с контуром изображения шаблонов и выделенных фрагментов их изображений, окрашенные в цвета, отличающиеся как друг от друга, так и от изображений распознаваемого объекта и его выделенных фрагментов и шаблонов с выделенными фрагментами его изображения, дающими при совмещении изображений распознаваемого объекта и шаблона достаточно контрастные цвета, чтобы их можно было зафиксировать, констатируя тождественность изображений распознаваемого объекта и шаблона или их отличие.

Ширина полос выбирается из соображений легкости фиксирования и возможности распознавания объектов, контур которых имеет небольшие отличия от контура почти тождественного ему шаблона, например здание с балкончиками и карнизами предварительно можно распознать по шаблону, где на изображении находится здание без балкончиков и карнизов. В этом случае небольшие отклонения формы объекта не должны выходить за пределы первой контурной полосы шаблона.

Так как масштаб изображения распознаваемого объекта несколько больше масштаба изображения шаблона, то в случае идентичных или при незначительных отличиях совмещенных изображений изображение распознаваемого объекта выходит на первую контурную полосу, которая меняет свой цвет в зависимости от первоначального цвета полосы и цвета распознаваемого объекта. Вторая контурная полоса цвет в данном случае не меняет, что и позволяет оператору зафиксировать распознавание.

Технически для этого нужно, чтобы программа распознавания считывала в программе совмещения изображений распознаваемого объекта и очередного шаблона данные о цвете накладываемых друг на друга пикселов изображений и фиксировала, что на одну и ту же группу пикселов (с одними и теми же координатами) поступают сигналы о выводе цвета контурной полосы шаблона и изображения распознаваемого объекта и, в случае автоматического распознавания, передавала сигнал о распознавании и выводе на экран идентичный распознаваемому объекту шаблон с данными, характеризующими этот объект, или, при работе с оператором, меняла цвет контурной полосы на достаточно контрастный, чтобы оператор мог легко зафиксировать факт изменения цвета контурной полосы и констатировать распознавание. Поэтому-то и можно, поочередно накладывая друг на друга предварительно нормализованные изображения распознаваемого объекта и шаблона, распознать оператору (или в автоматическом режиме - компьютеру) этот объект, найдя идентичное ему изображение на шаблоне.

Для полной автоматизации процесса распознавания контурные полосы делятся на ряд отрезков, число которых в каждой полосе может быть разным, а каждый отрезок имеет цвет, отличный от всех остальных цветов, примененных в распознаваемых объектах и шаблонах, что позволяет программе распознавания точно знать, замкнута ли первая контурная полоса, на все ли отрезки первой контурной полосы шаблона вышло изображение распознаваемого объекта и, значит, действительно ли произошло распознание объекта.

Если же часть изображения распознаваемого объекта вышла и на вторую контурную полосу, о чем программа распознавания узнает, отметив в программе совмещения изображений распознаваемого объекта и очередного шаблона появление команд на вывод на одну группу пикселов цвета второй контурной полосы и цвета изображения распознаваемого объекта, то распознавания не происходит и дается команда на совмещение распознаваемого объекта с новым шаблоном и т.д.

Так как вторая контурная полоса также может делиться на ряд отрезков, окрашенных в различные цвета, то программа автоматического распознавания объекта может, анализируя величину выхода изображения распознаваемого объекта на вторую контурную полосу, принимать решение о окончательном исключении этого шаблона из процесса распознавания или перевести его в разряд шаблонов, требующих вторичного распознавания.

Для осуществления способа в качестве программы для компьютера, на котором производится распознание объекта, может применяться программа типа AutoCad, в которой легко может быть создан требуемый набор шаблонов, произведена их нормализация, как и нормализация распознаваемых объектов до их совмещения с шаблонами, имеется программа совмещения изображений.

Формула изобретения

1. Способ компьютерного распознавания объектов, предусматривающий предварительное приведение изображения объекта, вводимого в компьютер, к нормальному, стандартному для данного способа виду - изменение масштаба, поворот в требуемое положение, центрирование, вписание в прямоугольник требуемого размера, отличающийся тем, что на экран монитора выводится изображение распознаваемого объекта, преобразованное в изображение, выполненное в градациях - различных степенях яркости одного цвета, например красного, и на него последовательно, поочередно накладываются изображения хранящихся в памяти компьютера шаблонов, выполненных, например, в градациях зеленого, что позволяет увидеть в зоне перекрытия изображений изображение другого, отличного от первых двух цвета, которое и фиксируется как распознанное в случае тождественных, идентичных, а значит имеющих одинаковый контур изображений распознаваемого объекта и шаблона.

2. Способ по п.1, отличающийся тем, что внутри контура изображения как распознаваемого объекта, так и шаблонов некоторые выделенные детали, фрагменты изображения, которыми отличаются аналогичные объекты, имеющие одинаковый внешний контур, но различное внутреннее строение, могут иметь цвет, отличный как от основного цвета распознаваемого объекта, так и от основного цвета шаблонов и цвета деталей, фрагментов его изображения, и которые для дальнейшего распознавания также могут нормализоваться, приводиться к стандартному для данного способа виду.

3. Способ по п. 1 или 2, отличающийся тем, что по контуру изображений шаблонов и выделенных фрагментов внутри контура изображения шаблонов выполняются две эквидистантные, определенной ширины контурные полосы, граничащие как друг с другом, так и с контурным изображением шаблонов и выделенных фрагментов их изображений, окрашенные в цвета, отличающиеся как друг от друга, так и от изображений распознаваемого объекта и его выделенных фрагментов и шаблонов с выделенными фрагментами их изображений, дающими при совмещении изображений распознаваемого объекта и шаблона достаточно контрастные цвета, чтобы их можно было зафиксировать при распознавании.

4. Способ по п.3, отличающийся тем, что контурные полосы, проведенные вдоль контура изображений, разделены на ряд отрезков, контактирующих торцевыми поверхностями друг с другом, окрашенных в цвета, отличающиеся как друг от друга, так и от цветов изображений и их фрагментов, причем число отрезков во внутренней и наружной контурной полосе может быть различным.

5. Способ по п.3, отличающийся тем, что масштаб изображения распознаваемого объекта увеличен по сравнению с масштабом изображений шаблонов так, чтобы изображение распознаваемого объекта вышло за пределы тождественного ему изображения на шаблоне, но не вышло за пределы его первой контурной полосы как вокруг всего изображения, так и выделенных фрагментов изображения.

6. Способ по п.3, отличающийся тем, что на изображениях шаблонов и выделенных фрагментах этих изображений нанесены данные, характеризующие изображение объекта или его фрагмента на нем, выполненные цветом, отличным от цвета изображений распознаваемых объектов, шаблонов, выделенных фрагментов изображений и контурных полос.