Для авторов
Найти
Результаты поиска
Найдено результатов: 12.
-
РАЗРАБОТКА РОБОТИЗИРОВАННОГО ИМИТАТОРА ПОДВОДНОГО АППАРАТА ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ СПОСОБОВ АВТОНОМНОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ РЕЗИДЕНТНЫХ АНПА С ОБЪЕКТАМИ ПОДВОДНОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ
А.М. Маевский , И.А. Печайко , М. А. Алексеев , Н. М. Буров2025-04-27Аннотация ▼Представлен процесс разработки имитатора подводного аппарата (ИПА) с установленным
5-степенным подводным манипуляторным комплексом (МК). Имитатор предназначен для ком-
плексной отработки автономного взаимодействия морского робототехнического комплекса
(МРТК) с объектами подводной инфраструктуры. В частности, рассматривается пример реше-
ния задач работы имитатора с макетом подводной панели подводного добычного комплекса
(ПДК) и решение задачи определения конкреции и их автономного забора при помощи имитатора
и МК. Современные тенденции развития подводной робототехники ориентированы на создание
резидентных автономных систем, способных работать в удаленных и труднодоступных районах
Мирового океана в круглогодичном режиме. Развитие резидентных технологий связано с необхо-
димостью снижения операционных затрат, минимизации рисков для персонала и увеличения вре-
мени автономного функционирования подводных комплексов. Применение таких технологий осо-
бенно актуально в условиях освоения дальнего шельфа, где традиционные методы эксплуатации
подводных аппаратов сталкиваются с техническими и экономическими ограничениями. Необхо-
димость проведения работ на дальнем шельфе обусловлена возрастающим спросом на углеводо-
родные ресурсы и исчерпанием легко доступных месторождений на континентальном шельфе.
Согласно прогнозам, перспективные глубоководные районы, расположенные на глубинах более
1000 м, обладают значительным потенциалом добычи нефти и газа. По оценкам специалистов,
объем извлекаемых запасов в таких районах может составлять сотни миллиардов баррелей угле-
водородного сырья, что делает разработку эффективных автономных решений стратегически
важной задачей для нефтегазовой отрасли. В работе представлены программно-аппаратные
решения, используемые при реализации ИПА. Приведена структурная схема конструкции, описана
архитектура программного обеспечения и особенности применения систем искусственных ней-
ронных сетей (ИНС) в составе системы технического зрения (СТЗ) ИПА. Использование ИНС
позволяет значительно повысить автономность работы подводных манипуляторов при выполне-
нии сложных технологических операций, таких как захват объектов с грунта, работа с объекта-
ми донной инфраструктуры и др. В заключении продемонстрированы полученные результаты,
подтверждающие работоспособность принятых конструктивных, программных и аппаратных
решений при выполнении реальных работ в автономном режиме с макетами рабочих инструмен-
тов hot-stab и torque-tool и ответными частями, расположенными на макете панели ПДК. -
ПРОГРАММНО-АППАРАТНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ БОРТОВЫХ СИСТЕМ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПОДВИЖНЫХ СРЕДСТВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СТЗ
С.М. Соколов, А. А. Богуславский, С. А. Романенко2020-07-10Аннотация ▼Целью исследования является повышение эффективности информационного обеспе-чения автономных подвижных средств с использованием зрительных данных и технологий его разработки за счёт рационального использования нетрадиционных вычислителей и специальной подготовки алгоритмического обеспечения. Использование нетрадиционных, гетерогенных вычислительных средств позволяет существенно расширить круг задач об-работки зрительных данных в масштабе реального времени и, тем самым, увеличить си-туационную осведомлённость автономных РТК и оперативность её получения. Рацио-нальное использование нетрадиционных вычислителей требует существенной переделки алгоритмического обеспечения. Большинство алгоритмов применяемых при обработке изображений, были разработаны в расчёте на реализацию на традиционных, фон-Неймановских архитектурах вычислителей и требуют существенных усилий для реализа-ции на параллельных структурах и разработки специальных инструментальных средств программирования. В работе сделан акцент на исследования в области использовании ПЛИС и рассмотрен ряд подходов в специальной подготовке необходимого алгоритмического обеспечения. В качестве модельных, демонстрационных примеров использования не-традиционных вычислителей рассмотрена реализация таких алгоритмов обработки зри-тельных данных, которые активно используются в широком круге задач информационного обеспечения целенаправленных перемещений мобильных РТК. Описана подготовка и реали-зация на ПЛИС таких алгоритмов, как построение гистограмм, вычисление оптического потока, сегментация изображений. Приведены результаты экспериментов на действующих макетах бортовых вычислителей. В качестве исходных данных использованы зрительные данные, собранные при движении мобильных средств в условиях естественной среды. Всё используемое программное обеспечение выполнено на основе унифицированного каркаса программного обеспечения систем технического зрения реального времени отечественной разработки. В заключении обсуждаются дальнейшие шаги в указанном направлении, с учё-том стремления к использованию отечественных программно-аппаратных средств.
-
КЛАССИФИКАЦИЯ ЗОНЫ МАНЕВРИРОВАНИЯ РТК НА ОСНОВЕ ТАКТИЛЬНОЙ И ЗРИТЕЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ
В. П. Носков, И.В. Рубцов, К.Ю. Машков , А.В. Вазаев2021-04-04Аннотация ▼Для повышения возможностей и расширения области применения робототехниче-
ских комплексов специального и военного назначения предлагается переходить сначала от
принимаемых в настоящее время на вооружение систем дистанционного управления к полу-
автономным системам, осуществляющим контроль за действиями оператора и выполняю-
щим часть его функций. А затем – к автономным системам управления, способным функ-
ционировать в режиме “молчания”, в экранированных зонах и за пределами дальности
средств радиосвязи. Такая интеллектуализация бортовых систем управления позволит ис-
ключить принципиальные ограничения и недостатки, обусловленные каналом связи, и обеспе-
чивает реализацию группового управления. Показано, что основой повышения автономности
робототехнических комплексов через интеллектуализацию бортовых систем управления, как
при управлении движением, так и при управлении навесным оборудованием, является решение
бортовыми средствами задач формирования модели внешней среды и определения координат
объекта управления. Наличие модели внешней среды и текущих координат объекта управле-
ния позволяет автоматизировать планирование и отработку траектории движения, что и
обеспечивает автономное функционирование робототехнических комплексов. Рассмотрена
сложная проблема классификации зоны маневрирования по критериям геометрической и
опорной проходимости с учетом характеристик движителя, геометрии рельефа и опорных
свойств грунта. Описаны существующие методы и алгоритмы, а также приведены резуль-
таты экспериментальных исследований по решению следующих основных задач данной про-
блемы: – классификации зоны маневрирования по критерию геометрической проходимости
по данным бортовой системы технического зрения на основе 3D-лазерного сенсора; – распо-
знавания типов грунтов по данным комплексированной системы технического зрения, со-
стоящей из взаимно-юстированных 3D-лазерного сенсора, цветной видеокамеры и теплови-
зора, имеющих общую зону обзора; – использования аппарата нейронных сетей для повыше-
ния достоверности распознавания типов грунтов; – определения опорных характеристик
грунта по измерениям реакций движителя в процессе движения. Сформулированы перспек-
тивные направления дальнейших исследований в части комплексирования тактильной и зри-
тельной информации для повышения достоверности классификации участков зоны маневри-
рования по комплексному критерию геометрической и опорной проходимости. -
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ ПРЕПЯТСТВИЙ И ПРЕДСКАЗАНИЯ ПОВЕДЕНИЯ ДВИЖУЩИХСЯ ОБЪЕКТОВ НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ ПУТЯХ
Д.Л. Шишков , М.Н. Зарипов , Р.А. Горбачев2022-04-21Аннотация ▼В настоящее время повышение качества предоставляемых транспортных и логи-
стических услуг напрямую связано с внедрением новых и модернизацией существующих
технологий информатизации и цифровизации. Одной из наиболее актуальных задач, ре-
шаемых с помощью внедрения цифровых технологий в существующие технологические
процессы, является повышение безопасности движения поездов. Анализ отечественных и
зарубежных работ, посвящённых разработке систем повышения безопасности движения
поездов показал, что одним из методов решения поставленной задачи является разработ-
ка и внедрение систем технического зрения для обнаружения объектов инфраструктуры и
препятствий по ходу движения поезда. Это особенно актуально при увеличении скоростей
движения поездов, когда машинисту бывает сложно правильно оценить сложившуюся
ситуацию и принять оперативное решение. В данной работе описана реализация системы
технического зрения для беспилотных поездов. В ее рамках был реализован новый подход к
обучению узкоспециализированной масочной нейронной сети. Основной задачей этой сис-
темы является распознавание препятствий и фигур человека на фоне железнодорожной
инфраструктуры, определения их местоположения относительно рельсовых путей и оцен-
ки этой ситуации с точки зрения безопасности движения. Для получения более качествен-
ной маски был использован подход одновременного использования изображений стандарт-
ных камер CVS и камер с более высоким разрешением. Данный метод способен повысить
качество распознавания, особенно на больших расстояниях, когда интересующий объект
не заметен в сложной среде окружающей его обстановки. Выполненная работа показала
хорошие результаты по идентификации объектов на железнодорожных путях. Создание
прототипа такой системы и оснащение ей тягового подвижного состава позволит реали-
зовать своевременное обнаружение препятствий и людей на пути поезда, что способству-
ет повышению уровня безопасности движения поездов. -
ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И ОБЕСПЕЧЕНИЕ АВТОНОМНОСТИ ДЛЯ МОБИЛЬНОГО ДВУХКОЛЕСНОГО РОБОТА
А. А. Ткаченко , Д.Д. Девяткин2022-04-21Аннотация ▼Управление с прогнозированием (Model Predictive Control) – это усовершенствован-
ный метод управления процессами, который используется при соблюдении набора ограни-
чений. С инженерной точки зрения MPC-метод проектирования систем управления явля-
ется привлекательным, т.к. является сравнительно простым при проектировании, в том
числе для решения сложных производственных задач. Данный метод схож с классическим
синтезом системы управления на основе линейно-квадратичного регулятора (LQR). Ключе-
вое различие между MPC и LQR заключается в том, что управление с прогнозированием
решает задачу оптимизации в пределах скользящего временного горизонта, в то время как
линейно-квадратичный метод используется для решения той же задачи фиксированное
временное окно. В работе рассматривается способ построения системы управления для
двухколесного мобильного робота с использованием Model Predictive Control. Приведен про-
цесс построения математической модели механической системы робота, а также выпол-
нена линеаризация полученной модели. Представлены основные принципы построения сис-
темы управления на основе MPC для линейных систем без внешних возмущений, а также с
использованием наблюдателя для оценки состояний модели при влиянии аддитивных белых
гауссовских шумов. Рассмотрен вариант синтеза системы управления с накладываемыми
ограничениями на входной сигнал. Также представлен способ определения положения двух-
колесного робота в пространстве с помощью системы технического зрения, которая ос-
нована на использовании искусственной нейронной сети. Приведена архитектура модели,
использующаяся совместно со стереокамерой, с помощью которой реализуется построе-
ние карты глубины изображения. В качестве архитектуры нейронной сети используется,зарекомендовавшая себя модель YOLOv3. В работе описываются модели, которые неспо-
собны проводить обработку данных в режиме реального времени. Помимо вышеперечис-
ленного в работе подробно описывается принцип работы модели глубокого обучения –
YOLOv3, которая основана на нескольких блоках обработки входных данных. Представле-
но подробное описание реализации стереокамеры в связке с моделью искусственной ней-
ронной сети с помощью языка программирования Python и библиотек для работы с видео-
данными и стереокамерой. -
АВТОМАТИЗАЦИЯ ПОСАДКИ БЕСПИЛОТНОГО ВЕРТОЛЕТА НА НЕОБОРУДОВАННУЮ ПЛОЩАДКУ
Н. В. Ким, В.П. Носков, И.В. Рубцов, В.А. Аникин2020-07-10Аннотация ▼Многие целевые задачи, решаемые беспилотными вертолетами, выполняются в сложных условиях функционирования. При этом вертолеты подвержены воздействию различных дестабилизирующих факторов, существенно влияющих на безопасность поле-тов. В представленной работе рассмотрены основные проблемы, возникающие при экс-плуатации беспилотных вертолетов, показано, что недостаточный уровень безопасности полетов обусловлен, в частности, высокой частотой крушений при вынужденных посад-ках. Обоснована необходимость создания бортовых средств автоматической посадки беспилотного вертолета. С учетом предъявляемых Федеральными авиационными правила-ми требований к местам посадки, сформулированы параметры-ограничения, позволяющие формализовать выбор пригодных для посадки участков рельефа по данным бортовой сис-темы технического зрения. На основе сравнительного анализа, показано, что в настоящее время при формировании исходных видеоданных для решения поставленной задачи целесо-образно использовать комплексированную систему технического зрения па базе взаимно юстированных и имеющих общую зону обзора 3D-лазерного сенсора, цветной видеокамеры и тепловизора. Предложены алгоритмы распознавания мест посадки по видеоданным бортовой комплексированной системы технического зрения с использованием критериев геометрической и опорной проходимости. Распознавание пригодных для посадки мест по критерию геометрический проходимости предлагается выполнять в два этапа: сначала формировать по данным 3D-лазерного сенсора карту высот рельефа, попавшего в зону обзора сенсора, затем путем сравнения перепадов высот данного рельефа с допустимыми для данного беспилотного вертолета выделять пригодные и непригодные для посадки участки. Распознавание пригодных для посадки мест по критерию опорной проходимости предлагается выполнять путем вычисления евклидова расстояния между формируемыми комплексированной системой технического зрения данными и заранее известными эталонами различных типов грунтов в шестимерном пространстве признаков (дисперсия высоты, интенсивность отраженного сигнала, три цвета и температура). Окончательный выбор пригодных для посадки мест предлагается выполнять путем пересечения участков, удовлетворяющих обоим критериям. Приведены результаты работы соответствующих программно-аппаратных средств в реальных условиях, подтверждающие корректность и эффективность предлагаемых алгоритмов.
-
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА РАННЕГО ОПОВЕЩЕНИЯ И МОНИТОРИНГА РАСТЕНИЙ
А.А. Кочкаров , А. К. Куликов , В.А. Ольхова , А. С. Стахмич , А.Н. Рыбак2025-04-27Аннотация ▼Настоящее исследование направлено на систематизацию научных знаний о заболеваниях сель-
скохозяйственных культур с последующей интеграцией полученных данных в системы автоматизиро-
ванного управления агропроизводством. Актуальность работы обусловлена необходимостью миними-
зации экономических потерь в растениеводстве за счёт ранней диагностики патологий и оптимизации
фитосанитарного контроля. В рамках исследования проведена классификация заболеваний растений.
В качестве модельного объекта выбрано растение базилик (Ocimum basilicum L.), характеризующееся
высокой восприимчивостью к фитопатогенам в условиях интенсивного выращивания. Для создания
инструмента автоматизированной диагностики осуществлён сбор специализированного датасета,
включающего 214 изображений базилика на различных стадиях вегетации. Съёмка проводилась в кон-
тролируемых условиях с использованием RGB-камеры. Каждый образец аннотирован с локализацией
повреждения , площади поражения. Особое внимание уделено методологическим аспектам формиро-
вания банков данных для биологических систем. Установлено, что ключевыми проблемами являются
высокая вариабельность морфологических признаков у растений, влияние факторов окружающей сре-
ды на визуальные проявления заболеваний. На основе анализа полученных данных предложена архитек-
тура системы раннего оповещения, включающая три модуля: Сенсорный блок – малогабаритные каме-
ры и датчики микроклимата. Алгоритмический блок – нейросетевая модель для семантической сег-
ментации изображений и алгоритмы оценки динамики развития патологий. Интерфейс принятия
решений и оповещения – рекомендации по корректировке режимов полива, внесения пестицидов и мик-
роэлементов. Обучение свёрточной нейронной сети выполнено на основе фреймворка YOLOv11 с при-
менением методов аугментации данных (гауссовский шум, аффинные преобразования) и трансферного
обучения. Валидация модели на тестовой выборке показала точность детекции 74.7%
(F1-score = 0.72). Для снижения ложноположительных срабатываний реализована постобработка
предсказаний с учётом пространственно-временной корреляции данных. Разработанный прототип
демонстрирует потенциал интеграции компьютерного зрения и агрономии для создания предиктивных
систем управления. Дальнейшие исследования планируется направить на расширение датасета и уве-
личение измеряемых параметров, а также внедрение алгоритмов обработки данных на edge-
устройствах для уменьшения задержек в принятии решений. Полученные результаты могут быть
адаптированы для других культур закрытого грунта, что способствует развитию точного земледелия
и снижению антропогенной нагрузки на агроэкосистемы -
МЕТОДИКА И ПРАКТИКА ПОВЫШЕНИЯ АВТОНОМНОСТИ НАЗЕМНЫХ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ
С.М. Соколов , A.A. Богуславский2025-04-27Аннотация ▼Тенденции развития современной робототехники и потребности практики требуют повы-
шения степени автономности робототехнических комплексов. Повышение степени автономно-
сти, в свою очередь, требует увеличения ситуационной осведомлённости и, как следствие, увели-
чение объёма данных и эффективности их обработки в масштабе реального времени на бортовых
ресурсах. При этом сохраняется требование экономической целесообразности предлагаемых ре-
шений. С учётом того, что в отечественной практике в большинстве случаев используются те-
леуправляемые роботы, возникает необходимость наращивания их автономности, с использова-
нием уже имеющихся технических решений. Такое направление развития робототехнических ком-
плексов называется переходом от телеуправления к супервизорному управлению. На этом пути
осуществляется передача всё большего количества информационно- управляющих функций от
оператора к бортовой информационно-управляющей системе. На основе анализа мирового и соб-
ственного опыта разработок робототехнических комплексов, авторской методики создания ро-
ботов с повышенной степенью автономности, нами выделен ключевой элемент обеспечения ин-
теллектуальной автономности мобильных средств. Предложен унифицированный программно-
аппаратный модуль информационного обеспечения мобильных роботов. Основу модуля образует
система технического зрения с открытой программно-аппаратной архитектурой. Этот модуль
позволяет наращивать степень автономности наземных робототехнических комплексов в части
интеллектуальной автономности постепенно, оставаясь в рамках экономической целесообразно-
сти. Открытая программная архитектура модуля учитывает имеющееся де-факто разнообразие
аппаратных решений в существующих телеуправляемых подвижных средствах и позволяет про-
изводить увеличение степени автономности – переходить от режима телеуправления к суперви-
зорному управлению пошагово, сообразно решаемым задачам и доступным средствам. Предлага-
ется методика создания новых или реинжиниринга уже существующих образцов РТК. Методика
включает анализ общей компоновки РТК с акцентом на программно-алгоритмическую часть бор-
товой информационно-управляющей системы. При этом учитываются условия согласования тре-
бований к сенсорной и вычислительной частям. В работе рассмотрены примеры применения этой
методики к усовершенствованию уже существующих образцов наземных РТК. Приводятся по-
становки практических задач и примеры их решения с помощью предлагаемого модуля -
РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ СЕМАНТИЧЕСКОЙ СЕГМЕНТАЦИИ RTC-SAM ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПРЕПЯТСТВИЙ НА ПУТИ МОБИЛЬНОГО РОБОТА
В.Д. Матвеев , А. Е. Архипов , И. С. Фомин2025-04-27Аннотация ▼Задача определения препятствий перед мобильным роботом успешно и давно решена с примене-
нием лазерных и ультразвуковых датчиков. Однако, препятствия, не обнаруживаемые такими видами
датчиков, могут угрожать безопасности робота. Для их обнаружения в работе предлагается исполь-
зовать систему технического зрения (СТЗ), информацию с которой обрабатывает нейронная сеть
семантической сегментации, возвращающая маску препятствия на кадре и его класс. Основой для та-
кой сети стала сеть универсальной сегментации SAM, требующая доработки для применения к задаче
семантической сегментации. Особенность данной сети состоит в ее универсальной применимости, то
есть возможности выделения любых объектов в произвольных условиях съемки. При этом SAM не
предсказывает семантику объекта. В данной работе предложен дополнительный модуль, позволяю-
щий реализовать семантическую сегментацию за счет классификации признаков выделяемых объек-
тов. Обоснована возможность использования такого модуля для решения задачи дополнения выхода
сети новой информацией. Результат классификации далее поступает в тот же алгоритм фильтра-
ции, что и маски, чтобы гарантировать соответствие между полученным результатом универсаль-
ной сети и дополняющего модуля. После интеграции модуля с моделью получена новая модель семанти-
ческой сегментации, названная в работе RTC-SAM. С ее помощью проведена семантическая сегмента-
ция общедоступного набора данных с изображениями открытой местности. Полученный результат в
45 % по метрике IoU превосходит результат существующих методов на 13 %. Показанные в работе
изображения результатов применения новой сети позволяют убедиться в ее работоспособности.
Также описано тестирование разработанного решения с проведением исследования быстродействия
разработанной модели на ПК и мобильном вычислителе. Алгоритм на мобильном вычислителе показы-
вает недостаточную скорость для выхода в режим реального времени – больше 3,5 секунд на обра-
ботку одного кадра. В связи с этим, одно из направлений дальнейших исследований в области повыше-
ния быстродействия системы. -
БОРТОВАЯ АКТИВНО-ИМПУЛЬСНАЯ СИСТЕМА ПОДВОДНОГО ВИДЕНИЯ ЧЕРЕЗ ГРАНИЦУ РАЗДЕЛА «ВОЗДУХ-ВОДА»
Ю. К. Грузевич , Ю.Н. Гордиенко , П. С. Альков , Д. В. Волков , М.С. Ходаковская2025-04-27Аннотация ▼Целью данной работы является создание системы обнаружения подводных объектов, пред-
назначенная для установки на надводные платформы (летательные аппараты или дистанционно
пилотируемые летательные аппараты). Системы такого типа могут применяться для решения
широкого спектра задач в различных областях народного хозяйства: поиск редких рыб и морских
млекопитающих, определение путей их миграции, диагностика и прокладка подводных трубопро-
водов и сетей волоконных кабелей, контроль загрязнения толщи морских вод, поиск затонувших
кораблей и археологических ценностей, проведение спасательных работ. Для решения данной за-
дачи был описан процесс распространения лазерного излучения до объекта через границу раздела
«воздух-вода», смоделирована взволнованная морская поверхность, предложен ряд математиче-
ских допущений и приближений. В практической части была разработана структурная схема
лазерной оптико-телевизионной активно-импульсной системы подводного видения, включающая в
себя приемный и передающий каналы, а также устройство управления, состоящее из блока обра-
ботки изображений и контроллера управления. В состав приемного канала вошел электронно-
оптический преобразователь III+ поколения, высокочувствительный в спектральном диапазоне
прозрачности морской воды. Основным элементом передающего канала является высокоэффек-
тивный импульсный лазер, излучающий в спектральном диапазоне прозрачности морской воды.
Собранный прибор прошел полевые испытания, в результате которых стало понятно, что обна-
ружение и распознавание подводных целей с борта летательного аппарата через границу раздела
«воздух-вода» по сформированному изображению возможно, предельная дальность обнаружения
и распознавание подводных целей активно-импульсной системы подводного видения с борта ле-
тательного аппарата через границу раздела «воздух-вода» в основном определяется: затуханием
оптического излучения в морской воде и мощностью подсвечивающего лазерного импульсного из-
лучения, При этом, отличительной особенностью работы активно-импульсной системы подвод-
ного видения является то, что увеличение дальности обнаружения и распознавания практически
прямо пропорционально до определенного уровня мощности лазерного излучения, а дальнейшее
увеличение мощности приводит к незначительному увеличению дальности -
РАСПРЕДЕЛЕННАЯ СИСТЕМА РАСПОЗНАВАНИЯ ШТРИХКОДОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОСЕТЕЙ
А.Ю. Юрченко , М.Ю. Поленов70-792025-10-01Аннотация ▼Представлена распределённая программно-аппаратная система для автоматизированного распознавания штрихкодов на движущихся объектах в условиях производственной среды. Целью исследования является разработка надёжного и адаптивного решения, обеспечивающего устойчивое считывание штрихкодов вне зависимости от положения, скорости или высоты объектов, перемещающихся по транспортной ленте. Основной акцент сделан не на максимальной скорости обработки, а на обеспечении широкого угла обзора и надёжности распознавания при движении объектов. В отличие от традиционных сканеров, требующих точного позиционирования и дорогостоящего оборудования, предложенное решение базируется на использовании одной сетевой камеры и сервера с нейросетевыми модулями обработки. Это делает систему более универсальной и доступной для широкого круга предприятий. Ключевым элементом архитектуры выступает нейросетевой модуль восстановления изображений, основанный на модели MPRNet, способной устранять размытие и оптические искажения в кадрах видеопотока. После этапа предобработки изображения поступают в модуль детекции объектов, построенный на базе архитектуры YOLO, адаптированной под задачи распознавания штрихкодов. Распознанные данные сохраняются в базе с использованием ORM-интерфейса, что обеспечивает гибкую интеграцию в существующие информационные системы. Для предотвращения потери кадров и обеспечения высокой пропускной способности используется система асинхронной обработки с применением потоков и буферизованных очередей. Актуальность исследования обусловлена широкой распространённостью штрихкодов как основного средства промышленной маркировки и необходимостью автоматизации процессов учёта и отслеживания продукции в условиях гибкого производства. Несмотря на наличие решений в области сканирования и компьютерного зрения, большинство из них не рассчитаны на работу с нестабильным или низкокачественным видеопотоком. Предложенная система демонстрирует устойчивость к ряду искажений и может быть реализована на бюджетном оборудовании, что открывает перспективы для её применения в промышленности, логистике и складском хозяйстве
-
ВЫЧИТАНИЕ ПОМЕХИ ОБРАТНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ НА ОСНОВЕ ПОЛЯРИЗАЦИИ В СИСТЕМАХ ПОДВОДНОГО ВИДЕНИЯ ДЛЯ РАБОТЫ В МУТНОЙ ВОДЕ
Н.А. Будко , А.Ю. Будко , М.Ю. Медведев2022-08-09Аннотация ▼Исследование морских глубин в целях обеспечения безопасности, эффективного использо-
вания подводных ресурсов является актуальной задачей. В первой части статьи кратко рас-
смотрены физические феномены и ограничения, возникающие при распространении электро-
магнитных волн видимого диапазона в подводной среде. Показано, что системы подводного
видения (как класс специализированных систем технического зрения, - СТЗ) на основе обычных
ПЗС матриц сталкиваются с рядом фундаментальных ограничений в вопросе повышения эф-
фективности функционирования в природной воде низкой прозрачности. В частности, исполь-
зование искусственных источников освещения в составе систем подводного видения в мутной
воде приводит к возникновению помехи обратного распространения (ПОР), приводящей к пара-
зитной засветке матрицы оптического прибора. В качестве перспективного направления раз-
вития систем подводного видения предлагается использовать методы вычитания ПОР на ос-
нове информации о поляризации света. В обзорной части статьи рассмотрены последние дос-
тижения в данной области. В основной части статьи представлена методология исследования
предлагаемого метода вычитания ПОР на основе сравнения с результатами, получаемыми при
обработке изображений известными методами оценки параметров вектора Стокса DoLP и
AoLP, позволяющими получать информацию о степени поляризации и преобладающих углах
поляризации света соответственно. Представлены экспериментально полученные резуль-
таты обработки данных съемок подводной сцены в воде различной степени мутности
посредством алгоритмов DoLP, AoLP и предлагаемым методом вычитания ПОР. Отли-
чительными особенностями является использование при расчетах четырех, а не двух на-
правлений поляризации, а также оригинальный математический аппарат обработки сиг-
налов матрицы камеры машинного зрения.
1 - 12 из 12 результатов
