6,258 matches
-
tip de material textil. Această adaptare se obține prin procesarea intervențiilor de corecție a operatorului uman asupra deciziilor sistemului de verdict “defect real”. Proiectul VIRTINS se distinge prin cinci aspecte de noutate: - În primul rând este prevăzută utilizarea unor noi algoritmi de detecție combinată a defectelor de material și a celor rezultate în urma tratamentelor de vopsire, sistemul realizat fiind unul flexibil, cu grad înalt de adaptabilitate la cerințele beneficiarului. Această caracteristică este esențială pentru reducerea efortului agenților economici de profil în
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
rulării în timp real. - În al patrulea rând, sistemul poate fi utilizat fără modificări structurale în controlul interfazic, datorită versatilității conferite de procedura soft de inspecție. - În al cincilea rând, suplimentarea funcției îndeplinite de filtrul electrostatic F, prin introducerea unui algoritm de înlăturare a erorilor introduse de depunerile de impurități textile pe lentila camerei video, mărește rata de depistare a defectelor reale. 2. Arhitectura sistemului de comandă a sursei de iluminare În vederea asigurării unui reglaj automat a intensității de iluminare s-
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
în evidență modul specific de abordare a fiecărei strategii. De asemenea este prezentat distinct aparatul matematic implicat în analiza și modelarea procesului de recunoaștere în cazul fiecăreia din cele patru abordări. Clasificarea sintetică unitară, pe strategii și modele, a tuturor algoritmilor folosiți în recunoaștere, este prezentată în tabelul de mai jos. Parcurgerea acestuia pe linii și pe coloane permite realizarea de corelații între modelul matematic și strategia de recunoaștere folosite de un algoritm și etapa din procesul de recunoaștere la care
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
sintetică unitară, pe strategii și modele, a tuturor algoritmilor folosiți în recunoaștere, este prezentată în tabelul de mai jos. Parcurgerea acestuia pe linii și pe coloane permite realizarea de corelații între modelul matematic și strategia de recunoaștere folosite de un algoritm și etapa din procesul de recunoaștere la care acel algoritmul este adecvat, stabilindu-se astfel locul și rolul lui practic. Procedura software de inspecție video dezvoltată pentru sistemul VIRTINS este alcătuită din două module principale, independente și selectabile în funcție de existența
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
în recunoaștere, este prezentată în tabelul de mai jos. Parcurgerea acestuia pe linii și pe coloane permite realizarea de corelații între modelul matematic și strategia de recunoaștere folosite de un algoritm și etapa din procesul de recunoaștere la care acel algoritmul este adecvat, stabilindu-se astfel locul și rolul lui practic. Procedura software de inspecție video dezvoltată pentru sistemul VIRTINS este alcătuită din două module principale, independente și selectabile în funcție de existența sau nu, a unui model repetitiv la nivelul materialului textil
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
dintre cele două module de inspecție specifice materialului textil investigat: - modul UNI, pentru materialele monocromatice; - modulul MR, pentru materialele care conțin model repetitiv. Modulul UNI La nivelul acestui modul se realizează procesarea imaginilor pentru inspecția materialele de tip uni. Dezvoltarea algoritmului a fost bazată pe implementarea funcției IMAQ Count Objects (Vision Development Module - LabView), a cărei structură utilizează tehnici de detecție a muchiilor. Diagrama funcțională cuprinde: (1) Stabilirea parametrilor de achiziție video, în conformitate cu dispozitivul video utilizat pentru prelevarea informației, (2) Lansarea
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
pentru prelevarea informației, (2) Lansarea în execuției a procedurii de achiziție și (3) Procesarea video a imaginii achiziționate prin IMAQ Count Objects. Modulul MR La nivelul acestui modul se realizează procesarea imaginilor pentru inspecția materialele care conțin model repetitiv. Dezvoltarea algoritmului a fost bazată pe implementarea funcțiilor Pattern Matching și Golden Template (Vision Development Module - LabView). Conceptual, algoritmul presupune realizarea comparației dintre un template de referință care conține modelul repetitiv (stabilit de operatorul uman) și celulele repetitive ale materialului care conțin
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
achiziționate prin IMAQ Count Objects. Modulul MR La nivelul acestui modul se realizează procesarea imaginilor pentru inspecția materialele care conțin model repetitiv. Dezvoltarea algoritmului a fost bazată pe implementarea funcțiilor Pattern Matching și Golden Template (Vision Development Module - LabView). Conceptual, algoritmul presupune realizarea comparației dintre un template de referință care conține modelul repetitiv (stabilit de operatorul uman) și celulele repetitive ale materialului care conțin modelul repetitiv. Pentru a se putea realiza această comparația este necesar în prealabil determinarea coordonatelor celulelor repetitive
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
presupune realizarea comparației dintre un template de referință care conține modelul repetitiv (stabilit de operatorul uman) și celulele repetitive ale materialului care conțin modelul repetitiv. Pentru a se putea realiza această comparația este necesar în prealabil determinarea coordonatelor celulelor repetitive. Algoritmul cuprinde două ramuri distincte, una de calibrare pe modelul repetitiv fără defect, având drept scop determinarea parametrilor globali de potrivire și una de inspecție propriu-zisă. Diagrama funcțională cuprinde pe ramura de calibrare: (4) Stabilirea parametrilor de achiziție video, (5) Lansarea
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
niveluri de gri. Nivelul 0 corespunde pentru negru iar nivelul 255 corespunde pentru alb. În figura 4.3 este prezentată fereastra interactivă de selectare a ariei rectangulare, pentru care se va determina intensitatea medie a fundalului. După determinarea intensității medii, algoritmul intră automat în procedura de inspecție, prin achiziționarea de frame-uri în mod continuu. Procedura de inspecție utilizează funcții de detectare a muchiilor pe direcții de căutare de tip grid, pentru a descoperi eventualele abateri de la intensitatea medie. În figura 4
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
este dată în nivele de gri și se referă la abaterea minimă impusă a intensității defectului față de nivelul de referința al intensității medii pentru care acesta se înregistrează. Apariția unui defect la nivel de material este percepută la nivel de algoritm ca o perturbare a matricei de intensitate. Aplicarea detecției muchiilor de tip grid conduce la localizarea defectului și la posibilitatea marcării, clasificării și numerotării acestuia. În figura 4.5 este prezentat panoul frontal al instrumentului virtual în condițiile apariției defectelor
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
Seungil Huh, Sungeun Eom, Sandbothe, M.F., Mei Chen, Cell image analysis: Algorithms, system and applications, Applications of Computer Vision (WACV), 2011 IEEE Workshop on, Page(s): 374 - 381, 2011 footnote>. Elementul definitoriu al sistemelor video cu aplicații industriale îl reprezintă algoritmul de potrivire a imaginilor care permite identificarea elementului supus investigării. Pentru aplicațiile video industriale scopul urmărit este detectarea regiunii de defect din imaginile investigate prin compararea acestora cu o imagine de referință. Algoritmul de potrivire a imaginilor (image matching sau
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
sistemelor video cu aplicații industriale îl reprezintă algoritmul de potrivire a imaginilor care permite identificarea elementului supus investigării. Pentru aplicațiile video industriale scopul urmărit este detectarea regiunii de defect din imaginile investigate prin compararea acestora cu o imagine de referință. Algoritmul de potrivire a imaginilor (image matching sau pattern matching) poate fi definit astfel: pentru o imagine P cu dimensiunea (p1 x p2) pixeli, denumită imagine referință sau pattern, trebuie să se găsească în imaginea investigată I cu dimensiunea (i1 x
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
și i2>p2, o fereastră F de potrivire de aceeași dimensiune cu P, astfel încât diferențele (cuantizate după diferite criterii) dintre P și F să fie sub un anumit prag impus. De-a lungul timpului au fost dezvoltați o multitudine de algoritmi destinați potrivirii imaginilor. Aceștia pot fi clasificați în două categorii majore, în funcție de informațiile preluate de la imaginea de referință P (pattern-ul): - algoritmi cu potrivirea totală; - algoritmi cu potrivirea bazată pe extragerea de trăsături caracteristice. Algoritmii de potrivire totală utilizează întreaga
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
F să fie sub un anumit prag impus. De-a lungul timpului au fost dezvoltați o multitudine de algoritmi destinați potrivirii imaginilor. Aceștia pot fi clasificați în două categorii majore, în funcție de informațiile preluate de la imaginea de referință P (pattern-ul): - algoritmi cu potrivirea totală; - algoritmi cu potrivirea bazată pe extragerea de trăsături caracteristice. Algoritmii de potrivire totală utilizează întreaga informație a imaginii pattern referitoare la intensitatea pixelilor constituenți iar procedura de potrivire se realizează prin glisarea imaginii pattern peste imaginea investigată
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
un anumit prag impus. De-a lungul timpului au fost dezvoltați o multitudine de algoritmi destinați potrivirii imaginilor. Aceștia pot fi clasificați în două categorii majore, în funcție de informațiile preluate de la imaginea de referință P (pattern-ul): - algoritmi cu potrivirea totală; - algoritmi cu potrivirea bazată pe extragerea de trăsături caracteristice. Algoritmii de potrivire totală utilizează întreaga informație a imaginii pattern referitoare la intensitatea pixelilor constituenți iar procedura de potrivire se realizează prin glisarea imaginii pattern peste imaginea investigată, după cele două axe
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
fost dezvoltați o multitudine de algoritmi destinați potrivirii imaginilor. Aceștia pot fi clasificați în două categorii majore, în funcție de informațiile preluate de la imaginea de referință P (pattern-ul): - algoritmi cu potrivirea totală; - algoritmi cu potrivirea bazată pe extragerea de trăsături caracteristice. Algoritmii de potrivire totală utilizează întreaga informație a imaginii pattern referitoare la intensitatea pixelilor constituenți iar procedura de potrivire se realizează prin glisarea imaginii pattern peste imaginea investigată, după cele două axe de coordonate. Deși este o metodă cu rezultate foarte
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
cele două axe de coordonate. Deși este o metodă cu rezultate foarte bune, aceasta necesită o alocare mare de resurse ca urmare a numărului mare de operații implicate în procesul de prelucrare a imaginilor. Cercetările realizate pentru acest tip de algoritm sunt îndreptate către reducerea timpului de prelucrare <footnote Xiao, C., Liu M., Yongwei, N., Dong, Z., Fast exact nearest patch matching for patch-based image editing and processing, IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 17, 1122-1134, 2011 footnote><footnote Yousef
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
Exhaustive-Search Equivalent Pattern Matching through Norm Ordering, J. Vis. Commun. Image R.,2013 footnote><footnote Ouyang, W., Cham, W. K., Fast algorithm for walsh hadamard transform on sliding windows, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 32 (1), 165-171, 2010 footnote>. Algoritmii bazați pe extragerea de trăsături caracteristice utilizează informații limitate ale imaginii pattern, fiind centrate pe elemente definitorii ale imaginii precum: muchii, contururi, intersecții, puncte, curbe cu rază mică de curbură etc. Astfel, au fost dezvoltați algoritmi bazați pe caracteristici liniare
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
1), 165-171, 2010 footnote>. Algoritmii bazați pe extragerea de trăsături caracteristice utilizează informații limitate ale imaginii pattern, fiind centrate pe elemente definitorii ale imaginii precum: muchii, contururi, intersecții, puncte, curbe cu rază mică de curbură etc. Astfel, au fost dezvoltați algoritmi bazați pe caracteristici liniare <footnote Shi, W., Shaker, A., The line-based transformation model (LBTM) for image-to-image registration of high-resolution satellite image data, Int J Remote Sensing, 27 (14) pp. 3001- 3012, 2006 footnote><footnote Wang, Z., Wu, F., Hu, Z
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
cu ajutorul grafurilor <footnote Yuan Yuan, Yanwei Pang, Kongqiao Wang, Mianyou Shang, Efficient image matching using weighted voting, Pattern Recognition Letters, Volume 33, Issue 4, Pages 471-475, 2012 footnote>. Rutina standard utilizată în aplicațiile de inspecție/asistare video industriale bazate pe algoritmi de potrivire a imaginilor este prezentată în figura 1. Rutina identifică în fluxul de imagini investigate (I), preluate în timp real, elementele de interes ale unei faze de execuție tehnologica (fereastra F), pe baza pattern-urilor (P) ale acestor elemente
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
condițiile în care acestea sunt afectate sever de factorii perturbatori. Soluția constă în segmentarea paternului inițial în mai multe sub-paternuri, denumite în cele ce urmează Mini-pattern, și aplicarea unei rutine de evaluare a gradului de potrivire a fiecăruia dintre acestea. Algoritmul este implementabil atât pentru operațiile de inspecție finală a produselor cât și în fazele intermediare de asamblare a detaliilor și a semifabricatelor textile, cu rolul de verificare dimensională. Acest algoritm are rolul de a asista confecționerii textili în stabilirea poziției
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
de evaluare a gradului de potrivire a fiecăruia dintre acestea. Algoritmul este implementabil atât pentru operațiile de inspecție finală a produselor cât și în fazele intermediare de asamblare a detaliilor și a semifabricatelor textile, cu rolul de verificare dimensională. Acest algoritm are rolul de a asista confecționerii textili în stabilirea poziției de coasere a diferitelor elemente textile (detalii, semifabricate) în procesul interfazic de realizare a produselor textile dar și de inspecție a corectitudinii de realizare a asamblărilor, furnizând procesului tehnologic avantaje
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
Mini-pattern conduce la refacerea pattern-ului inițial. Refacerea este posibilă deoarece în etapa de segmentare se stabilește poziționarea fiecărui Mini-pattern relativ la pattern-ul inițial. Este evident faptul că segmentarea pattern-ului inițial intr-un număr mare de Mini-pattern-uri va asigura algoritmului o imunitate ridicată la influența factorilor perturbatori. Ținând cont de structura geometrică a detaliilor textile cât și textura acestora, se impune utilizarea a 2 tipuri diferite de segmentări: - Segmentarea primară presupune împărțirea Pattern-ului P în Mini-Patern-urile P1-Pn pe baza
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
arterelor de circulație. În această ultimă configurație, una dintre camere trebuie să dețină un drum optic transversal centrului intersecției prin montarea acesteia pe un punct diametral opus conjuncției dintre artera monitorizată și intersecție. Calculatorul de proces reprezintă suportul hardware al algoritmilor și rutinelor destinate procesării de imagine și controlului în logică fuzzy. Teletransmisia datelor între calculatorul de proces, videocamere și elementele de execuție se realizează cablat sau radio, în funcție de configurația intersecției vizate. Arhitectura software a sistemului este alcătuită din rutina fundamentală
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]