автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.13, диссертация на тему:Исследование принципов организации вычислительных процессов и структур в системе технического зрения в промышленных роботизированных комплексах

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ СИСТЕМ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ В ПРОМЫШЛЕННЫХ РОБОТИЗИРОВАННЫХ КОМПЛЕКСАХ И СРЕДСТВ ИХ СОЗДАНИЯ

1.1 Состояние современных систем технического зрения для промышленного применения

1.2 Структура системы технического зрения

1.3 Современная база вычислительной техники для анализа визуальной информации

1.3.1 Вычислительные системы для анализа визуальной информации

1.3-2 Вычислительные системы для обработки символьной информации

1.4 Постановка задачи диссертационной работы

ГЛАВА 2. ИНФОРМАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОГО

ЗРЕНИЯ И ЯЗЫКИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИИ ОБ ОКРУЖАЮЩЕЙ РАБОЧЕЙ СРЕДЕ В ПРОМЫШЛЕННЫХ КОМПЛЕКСАХ

2.1 Информационная модель системы технического зрения

2.2 Фреймы-формализм представления знаний в системе технического зрения промышленного роботизированного комплекса б

2.3 Языки представления знаний в системе технического зрения

2.3.1 Язык для символического описания трехмерных объектов с криволинейными очертаниями

2.3.2 Язык для описания сцены окружающей рабочей среды промышленного роботизированного комплекса

ГЛАВА 3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ АЛГОРИТМИЧЕСКИХ И ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ОБРАБОТКИ ВИЗУАЛЬНОИ ИНФОРМАЦИИ НА ВЕРХНИХ УРОВНЯХ СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ В ПРОМЫШЛЕННЫХ РОБОТИЗИРОВАННЫХ КОМПЛЕКСАХ

3.1 Разработка алгоритмов построения описания сцены окружающей рабочей среды промышленного роботизированного комплекса на верхних уровнях системы технического зрения

3.1.1 Алгоритмизация построения символического описания сцены из трехмерных деталей с криволинейными очертаниями

3.1.2 Алгоритмизация построения описания трехмерной сцены окружающей рабочей среды промышленного роботизированного комплекса

3.1.3 Алгоритмизация построения описания двумерной сцены окружающей рабочей среды промышленного робота

3.2. Программная реализация алгоритмов построения описания окружающей рабочей среды промышленного роботизированного комплекса

3.2.1 Выбор программной среды для моделирования построения описания трехмерной сцены окружающей рабочей среды

3.2.2 Разработка программной модели построения символического описания трехмерных объектов с криволинейными очертаниями

CWO'J.

3.2.J Разработка программной модели построения описания трехмерной сцены окружающей рабочей среды промышленного роботизированного комплекса

3.2.4 Программная реализация алгоритма построения описания двумерной сцены окружающей рабочей среды промышленного робота 1^

ГЛАВА 4. АНАЛИЗ ВОЗМОЖНОСТЕЙ РЕАЛИЗАЦИИ СИСТЕМЫ

ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ОПИСАНИЯ СЦЕНЫ ОКРУЖАЮЩЕЙ РАБОЧЕЙ СРЕДЫ В ПРОМЫШЛЕННОМ РОБОТИЗИРОВАННОМ КОМПЛЕКСЕ

4.1 Требования к системе технического зрения в промышленном роботизированном комплексе

4.2 Анализ информационной модели системы технического зрения

4.3 Анализ вычислительных процессов на верхних уровнях обработки информации в системе технического зрения

4.4 Рекомендации к архитектуре вычислительной структуры системы технического зрения промышленного роботизированного комплекса

Актуальность работы. Вопросы использования систем технического зрения (СТЗ) в промышленных условиях в качестве средств комплексной автоматизации и гибкого автоматизированного производства образуют важную область исследовательской и инженерной деятельности. При помощи СТЗ расширяются области применения промышленных автоматов, манипуляторов и роботов, заменяющих человека при выполнении работ в опасных для его здоровья и жизни средах и освобождающих его от монотонного, физически тяжелого и низкопроизводительного труда. Этим решаются некоторые проблемы, поставленные XXVI съездом КПСС и XII съездом БКП, в отношении улучшения условий труда, организации производства на основе безлюдной технологии, ускорения роста производительности труда и улучшения качества продукции. В связи с этими сложными задачами возникла проблема оснащения промышленного роботизированного комплекса (ПРК) разнообразными информационными системами и, в первую очередь, СТЗ. Чем более высокоразвитой информационной системой оснащен ПРК, тем больше у него потенциальных возможностей использовать поступающую в его систему управления информацию для реализации оптимального поведения. Для определения тактики поведения необходима соответствующая система анализа и управления, обладающая способностью анализировать возникающие непредвиденные ситуации и принимать решения к эффективным действиям в этих условиях. Подобные задачи могут решаться только системами, обладающими некоторым уровнем искусственного интеллекта (ИИ).

Анализ советской и иностранной периодической и патентной литературы указывает на возросший интерес к СТЗ в ПРК различных промышленных фирм и научно-исследовательских лабораторий. На настоящем этапе в мире СТЗ применяют в разных областях промышленного производства при выполнении .таких операций, как идентификация и измерение деталей, автоматическая сварка, окраска или сборка. В будущем значение СТЗ будет возрастать. По данным промышленных обозревателей, 50% всех продаваемых ежегодно промышленных роботов (ПР) к концу нынешнего десятилетия будут оснащены техническим зрением. Несмотря на большой объем исследовательских работ и серийно выпускаемых СТЗ, изучение вопросов технического зрения и проектирования эффективных СТЗ находится еще в начальной стадии.

Одна из основных задач, возникающих при управлении средствами гибкого автоматизированного производства (СГАП) при помощи ЭВМ, состоит в изучении рабочей среды. Для этого СТЗ, наряду с другими информационными системами, должна выполнять анализ изображения рабочей среды, являющейся, обычно, трехмерной сценой. Трехмерность анализируемой сцены определяет основное отличие этой задачи от других задач по автоматической обработке изображений на базе ЭВМ. При помощи СТЗ строится описание окружающей рабочей среды (ОРС), необходимое для управления остальными СГАП в ПРК.

Объектом исследования в настоящей диссертационной работе является СТЗ в ПРК, предназначенная для идентификации несложных деталей, определения их положения и ориентации в трехмерной ОРС и построения ее описания.

Класс рассматриваемых объектов можно дефинировать как промышленные детали с несложной формой, т.е. их число и характер ограничены. Обычно промышленные детали проектируют при помощи несложных геометрических форм в зависимости от их функциональной сущности. Контур объектов этого класса состоит из прямых и криволинейных участков, характеризующихся следующими свойствами: симметричностью по отношению к одной или двум координатным осям, аппроксимируемостью прямолинейных участков контура прямыми линиями, аппроксимируемостью криволинейных участков контура дугами характерных кривых второго порядка (окружностей, эллипс и др.).

Анализ литературных источников показал, что:

- на фоне многочисленных сообщений о СТЗ со средними возможностями, решающих проблемы определения типа, позиции и ориентации плоских (двумерных) промышленных деталей, малое количество работ обращает внимание на нерешенные проблемы распознавания объемных трехмерных) промышленных деталей, определения их позиции и ориентации ;

- множество работ, посвященных СТЗ в промышленных условиях, описывают анализ бинарных изображений, одиночных центрированных в поле зрения камеры объектов;

- некоторые работы освещают решение следующих проблем СТЗ в ПРК, а именно, высокую стоимость и недостаточное для работы в реальном времени быстродействие СТЗ при решении задач "вынимание из бункера" и распознавания трехмерных объектов по их двумерным изображениям;

- почти полностью отсуствуют работы, иллюстрирующие использование методов искусственного интеллекта в СТЗ в ПРК, т.е. решающих проблемы представления знаний в СТЗ и, особено, вопросы символического представления и его семантической интерпретации, которые представляют интерес в связи с разработкой и внедрением в промышленных условиях все более и более эффективных СТЗ. В рамках данной проблемы в настоящее время проводятся многочисленные исследования по методам, представлению, приобретению и использованию знаний. Однако отсуствие общей теории ведет к тому, что разработки имеют частичный характер и могут быть использованы лишь в ограниченном классе задач;

- мало работ освещают возможности проектирования эффективных СТЗ с определенной архитектурой, программным обеспечением, системной организацией, алгоритмами анализа и представлениями знаний, которые могли бы решать задачи построения модели внешнего мира в реальном времени.

Цель диссертационной работы заключается в исследовании принципов организации вычислительных процессов и структур в СТЗ, создающей описание трехмерной окружающей рабочей среды в промышленном роботизированном комплексе, и в разработке соответствующих способов представления знаний, алгоритмов для обработки информации о трехмерной сцене и рекомендаций к архитектуре вычислительной структуры СТЗ, реализующей их.

На базе методики системного проектирования вычислительных комплексов для распознавания образов, рассмотренной В.И.Тимохиным в работе /72/, для достижения цели диссертационной работы необходимо решить следующие основные задачи:

- исследование и разработка вопросов организации вычислительных процессов анализа визуальной информации о трехмерной ОРС на базе информационной модели СТЗ;

- выбор способа и разработка языков для представления знаний на верхних уровнях анализа трехмерной сцены ПРК при помощи методологии ИИ;

- исследование и разработка алгоритмов обработки визуальной информации о трехмерной сцене ПРК;

- выбор программной среды и разработка программной модели анализа трехмерной сцены ПРК;

- разработка рекомендаций по архитектуре, программному обеспечению и системной организации вычислительной структуры СТЗ с учетом современных тенденций развития средств ВТ.

Методы исследования в диссертационной работе основаны на положениях методологии искусственного интеллекта, теории вычислительных структур, теории множеств, теории формальных грамматик и языков, теории графов и структурно-лингвистических методов разпозна-вания образов.

Научная новизна заключается в том, что рассмотрен комплекс вопросов разработки и исследований структуры вычислительных средств СТЗ ПРК, ориентированный на решения конкретного класса задач.

Вследствие проведенных исследований получен ряд новых результатов :

- предложена информационная модель системы технического зрения и определены ее элементы;

- разработаны языки для представления знаний на верхних уровнях обработки информации в системе технического зрения;

- разработаны алгоритмы построения символических языковых описаний сцены, а также анализа этих описаний с целью формального представления информации об ОРС в ПРК, ориентированные на использовании специализированных ЛИСП-процессоров;

- разработана архитектура вычислительных средств системы технического зрения с использованием современных достижений вычислительной техники.

Практическая ценность диссертационной работы состоит в следующем :

-разработан комплекс программ для моделирования процессов описания трехмерных сцен ОРС, содержащих промышленные детали заданного класса;

- получены оценки требований к ресурсам вычислительных средств (объем памяти и производительность процессоров), реализующих основные этапы обработки информации в СТЗ ПРК;

- произведен сравнительный анализ современных СТЗ для промышленного применения и предложена их классификация;

- достоверность предложенных алгоритмов обработки информации о трехмерной сцене и построения описания ОРС продемонстрирована вычислительным экспериментом по моделированию этих алгоритмов при помощи интерпретатора ЛИСП для мини-ЭВМ СМ-4.

Реализация результатов. Исследования и разработки, выполненные в рамках диссертационной работы, являются частью научно-исследовательских работ Научно-исследовательского центра робототехники при Высшем машинно-электротехническом институте им.В.И.Ленина в Софии - HP Болгария.

Апробация работы. Работа в целом и отдельные ее результаты докладывались и обсуждались на 2-й Международной конференции "Искусственный интеллект и информационно-управляющие системы для роботов", 1982, Смоленице-ЧССР; 1-й и 2-й Международной конференции "Проблемы управления промышленными роботами", 1983, Варна-НРБ; 1-й Международной конференции "Искусственный интеллект - методология - системы - применения", 1984, Варна-НРБ; семинарах кафедры Математического обеспечения и применения ЭВМ ЛЭТИ им.В.И.Ульянова (Ленина) и семинарах Научно-исследовательского центра робототехники Высшего машинно-электротехнического института им.В.И.Ленина в Софии.

Публикации. По материалам диссертационной работы опубликовано б работ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы из 174 наименований и приложения. Основная часть изложена на 130 страницах машинописного текста и иллюстрирована 42 рисунками и 4 таблицами.

Выводы к главе.

1. Сформулированы основные требования к системе технического зрения промышленного роботизированного комплекса.

2. Проведен анализ информационной модели СТЗ, на базе которого определены конкретные требования к вычислительной структуре СТЗ.

3. Проведен анализ вычислительных процессов на верхних уровнях обработки информации в СТЗ и рассмотрены возможности распараллеливания анализа информации.

Разработана архитектура вычислительной части системы технического зрения и предложены вычислительные структуры системы в целом и отдельных модулей на верхних уровнях обработки информации в СТЗ на базе ЛИСП-процессоров. Предложена в общем виде структура ЛИСП-процессора, реализующего обработку списковой информации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенных исследований по теме диссертационной работы получены следующие основные теоретические и практические результаты:

1. Предложена информационная модель системы технического зрения и определены ее элементы.

2. Разработаны языки для представления знаний на верхних уровнях обработки информации в системе технического зрения.

3. Предложены алгоритмы обработки информации для построения и интерпретации символического описания трехмерной сцены, состоящей из объектов заданного класса, ориентированные на использование специализированных ЛИСП-процессоров.

4. Разработана архитектура вычислительных средств системы технического зрения с использованием современных достижений вычислительной техники.

5. Разработан набор алгоритмов и программных продуктов для обработки информации на верхних уровнях системы технического зрения и построения описания окружающей рабочей среды, содержащей заданный класс объектов.

6. Получены оценки требований к ресурсам вычислительных средств (объем памяти и производительность процессоров), реализующих основные этапы обработки информации в системе технического зрения промышленного роботизированного комплекса.

7. Достоверность предложенных алгоритмов обработки информации о трехмерной сцене и построения описания окружающей рабочей среды продемонстрирована вычислительным экспериментом по моделированию этих алгоритмов на языке ЛИСП.

1. АНДРЕЕВ В.П.

2. АФАНАСЬЕВ А.Н. ИВАНОВ В.А., ИВАНОВ И.К., КУТУЕВ Р.Ш., ЛЯХОВ А.П., ЦУККЕРМАН И.И.

3. АХО А., УЛЬМАН ДЖ.

АХО А., ХОПКРОФТ ДЖ., УЛЬМАН ДЖ.

5. БАЙЦЕР Б.

6. БОРИСЮК А.А.

7. ВОРОВСКИ Б., ГОЧЕВ Г., ДРАГАНОВ М.

8. БРАИС К.Р., ФЕННЕМА К.Л.

1. Автоматическая телевизионная система воспроя-тия для роботов. Сб.Межвузовский, Л., ЛПИ, 1977.

2. Теория синтаксического анализа, перевода и компиляции. Том I. Синтаксический анализ.,М., Мир, 1978.

3. Построение и анализ вычислительных алгоритмов. Пер.с англ., М., Мир, 1979

4. Архитерктура вычислительных комплексов, ч.1, М., Мир, 1974 г.

5. Матричные системы отображения информации. Киев, TEXHIKA, 1980.

6. Машинно описание и анализ на сцени от тримерни изображения. сп.Автоматика и изчислителна техника, № 2, 1981.

7. Анализ сцены при помощи выделения областей.-сб. Интегральные роботы, Вып.2, М., Мир, 1975.

8. БЭРРОУ Х.Дж., ТЕНЕНБАУМ Дж.10. ВАИНШТЕИН ,Г.Г:

9. ВОЛЬФЕНГАГЕН В.Э., Фреймы в системе представления знаний. - Мат ВЯЗЬМИН С Асем."Информационно-программное обеспечение1. РЫБИНА Г.В.систем искусственного интеллекта", М., 1978.

10. Вопросы Кибернетики, под ред.Г.С.ПОСПЕЛОВА, М., 1980, вып.61,с.5 12.15. ГЛАДКИЙ А.В.16. ГЛУШКОВ В.М.17. ГОСХОРН Л.А.

11. Формальные грамматики и языки. М., Наука, 1973.

12. Основные архитектурные принципы повышения производительности ЭВМ. Спец.вып."Проблемы вычислительной техники", М., 1981.

13. Системы технического зрения с многопроцессорными архитектурами, обезпечивающими работу в реальном времени, сп.Электроника, 1983, № 25/26, с.30-36.18. ГОЧЕВ Г,19. ГУЗМАН А.20. ГУЗМАН А.

14. Интегральные роботы, Сборник статей, Вып.2, Под ред.ПОЗДНЯКА Г.Е.

15. КЕЛЛИ Р.Б., МАРТИНШ Э.А., БЕРК Дж.Р., ДЕССИМОС Ж.Д.37. КОУЛМЭН Г.Б. Эндрюс Х.С.38. КОХОНЕН Т.39. КРУГЕР Р.П., ТОМПСОН У.Б.

16. КУЗИН Е.П., ПОЗДНЯК Г.Е., ЦУКЕРМАН И.И.

17. Мат.сем."Информационно-программное обеспечение систем искусственного интеллекта", М., 1978.

18. КУЗИН Л.Т., ПРЕОБРАЖЕНСКИЙ А.Б. ШУКИН Б.А.

19. МАРИНОВ Юл.П., ВЕНКОВ П.Г., МИНКОВА Н.А.44. МАНУЭЛЬ Т.45. МАНУЭЛЬ Т., ЭВАНЧУК С.46. МИНКОВА Н.А.47. МИНКОВА Н.А.48. МИНСКИЙ М.49. Мультипроцессорные

20. ПОЛ Р., ФАЛЬК Дж., ФЕЛЬДМАН Дж.54. ПОПОВ Э.В., ФРИДМАН Г.Р.55. ПОСПЕЛОВ Г.С56. ПОСПЕЛОВ Д.А.57. ПОСПЕЛОВ Д.А.58. ПРАНГИШВИЛИ И.В, и др.59. ПРЭТТ У.60. ПУПКОВ К.А., ПУТИЛОВ Г.П.

21. Алгоритмические основы интеллектуальных роботов и искусственного интеллекта, М., Наука, 1978.

22. Системный анализ и искусственный интеллект, спец.вып."Проблемы вычислительной техники", М., 1981.

23. ТИМОХИН В.И. 73- ФАЛЬК Дж.

24. Думающий компьютер, М., Мир, 1979. Распознавание и обработка изображений, М., Мир, 1972.

25. Сегментация и модели изображения, ТИИЭР, т.67, № 5, 1979.

26. Распознавание изображений, ТИИР, т.69, № 5, 1981.

27. Автоматическое восприятие трехмерных объектов, Сб.Интегральные роботы. Вып.1, М., Мир, 1973

28. Гетерархическая программа распознавания многогранников, Сб.Интегральные роботы, Вып.2, М., Мир, 1975.

29. СМ-4 Експлоатационна документация. ЦВМ, Под ред.В.Б.СМОЛОВА, М., Выс.школа, 1981. Роботы и искусственный интеллект, М., Наука, 1978.

30. Определение формы по данным о полутонах, Сб.Психология машинного зрения, М.,Мир,1978г. Оператор нахождения контуров на кодированных изображениях, Сб.Интегральные роботы, Вып.1, Мир, 1973.

31. Робот MIT, Сб.Интегральные роботы, Вып.2, Мир, М., 1975.

32. ШИРАИ И. Выделение контуров, их сегментация и опознавание сложных объектов, Кн.Труды IV Межд. Объединенной конф.по искусственному интеллекту, М., АН СССР, 1975.

33. Электроника, с.99, № 16, 1981.

34. ALEKSANDER, Kogan Page, 1983. 94. ARMSTRONG J.L. Programming a parallel computer for Robot Vision

35. Computer, 21,3, pp.215-218, 1978.- "Sight-1: A computer vision system for automated 1С chip manifacture" IEEE Trans.Syst. Man Cybern., vol. SMC-8, 1978.- Computer Vision, Prentice Hall, 1982.91. ЯКУБАИТИС92. AGIN G.

36. ALEKSANDER I STONHAM T.Y. WILKIE В.A.95. BAIRD M.L.96. BALLARD D., BROWN C.

37. BOLLES R.C. HORAUD P., HANNAH M.J.103. BOROVSKY B. GOTCHEV G.104. BRADY M.

38. BRITANAK V., SLOBODA F., TREBATICKY I106. BROOKS R.A.107. BROOKS R.A.

39. BROOKS R.A. , GREINER R. , BINFORD T.O,109. BROWN C.M.

40. Survey of model based image - understanding systems - Intern.Joint Robotics Research 1 (1), 1982.

41. KRL: Another perspective Cognitive Science, vol.3, 1979.

42. A modular system for inpection, materials handling and assembly Proc.II Inter.Conf. on AI and Information control systems of robots, Smolenice, 1982.

43. Model-Based Three-Dimensional Interpretation of Two-Dimensional Images IEEE Trans, on Pattern Analysis and Machine Itellig., vol. РАМ I- 5, No.2 , 1983.

44. Symbolic Reasoning Anong 3-D Models and 2-D Images AI, vol . 17, 1981.

45. The ACRONYM model! based Vision System Proc. the 6 IJCAI (Tokyo), 1979.

46. Some mathematical and representational aspects of solid modelling IEEE Trans. PAMI, vol. PAMI-3, No.4, 1981.

47. CARLISLE В., GLEASON J. Mc CHIE D.111. CHIANG Y.T., FU K.S.112. DUFF M.J.B.115.DYER С. R. , ROSENFELD114. FISHER R.В.115. GLEASON G.J., AGIN G.J.116. GOTCHEV G.117. GOTCHEV G., MINKOVA N.118. HANSON A.R., RISEMAN E.M.119. HAROW C.A.,

48. CAL183, pp ; 989-995 , 1 983.- A modular vision system for sensor controlled manipulation and inspection Proc.9-th ISIR, pp.57-70 , Washington, 1979.- Computer Linguistic Analysis of Line Drowings,

49. HOLLAND S.W., ROSSOL L . , WARD M.R.123. HORN В.К.P.124. HUNDT E., LANG M.125. JARVIS J.F.

50. JUETTEN P., ALLEN G., HOU В., REDDY P.127. KAY R.N. , TODD O.D.128. KLINGER A,- Efficient 3-D Object Representations for Industrial Vision Systems IEEE Trans. PAMI, vol.PAMI-5, No.6, pp.609-618, 1983.- Precision of Digital Vision Systems IEEE

51. Forschungsbericht, IPA, 1 977 .1.age Processing on ZMOD, IEEE Trans.Сотр., vol .C-31, No.10, Oct. 1982 , pp.943-951 .

52. Generating Object Descriptions for Model Retrieval IEEE Trans.PAMI, vol.PAMI-5, No.5, pp.462-471, 1983.

53. Model-driven Vision for Industrial Automation-Advances in Digital Image Processing, Ed.Stucki P., Pienum, pp235-246, 1979.• A Syntactic Approach to 3-D Object Representation, IEEE Trans PAMI, vol.PAMI-6, No.3, pp.351 -364, May, 1984.

54. SP for PDP 11/40 Programmer's Manual, ITC SAC, 1981.

55. D Vision for robotic systems 1-st Int. Conf. on Robot Vision and Sensory Controls, pp.303-312, 1981.

56. Robot control and ispection by multiple camera vision system Proc.11 ISIR, Japan, 1981.

57. Westinghouse visual inspection and industrial robot control system Proc. 1-st Int. Conf. Robot-Vision and Sensory Controls, UK, 1981.

58. Using vision in electric motor assembly -Assembly Automation, vol.1, No.3, 1981.140. MARR D.

59. Mc KEE J.W., AGGARWAL J.K,142. MINKOVA N.143. NITZAN D.144. NUDD G.R.145. OSHIMA M., SHIRAI Y.146. PAVLIDIS T.147. PERKINS W.A.148. PLANDER I.

60. Representing visual information-in Computer Vision Systems, Eds,Hanson A.R., Riseman E.M., N.Y., Academie Press, pp.61-80, 1978.

61. Computer recognition of partial views of curved objects IEEE Trans. Computer, vol.C-22, pp.790-800 , 1977 .

62. Work Space Description in Industrial Robotized Enterprise with Computer Vision System-Computers and Arti ficial\Intel 1 igence, vol.4, (In.Press).

63. Assessment of robotic sensors Proc.1-st Int.Conf. Robot Vision and Sensory Controls (ICRV SC) pp.1-12, 1981.

64. CCD-s Image processingcircuitry Proc.Image Understanding Workshop Science Application, 1977.

65. Object recognition using 3-D Information -IEEE Trans.PAMI, vol.PAMI-5, No.4, pp.353361, 1983.

66. Segmentation of pictures and maps through functional approximation Computer Graphics and Image Processing, vol.1, pp. 360-372 , 1972.

67. A model-based vision system for Industrial parts IEEE Trans.Comput., vol .C-27,pp.126-149, 1978.

68. Parallel and problem-oriented processors for artificial intelligence and robots Computers and Artificial Intelligence, vol.1, No.1,1982.

69. POPPELSTONE R.J AMBLER A.P., BELLOS I.M.

70. RANADE S., ROSENFELD A., SAMET H.151. REDDY D.R., HON R.W.152. REEVES A.P.153. RIEGER C.,1. ROSENFELD J. , SAMET H.154.155. ROSEN С.A,156. ROSEN C.A., NITZAN D.157. ROSENFELD A,158. ROSENFELD A, КАК A.G.159. ROSSOL L.160. RUMMEL P.

71. An interpreter for a language for describing assemblies AI, vol.14(1),1980.

72. Shape approximation using quadtrees Pattern Recognition, vol.15 (1), pp.31-40, 1 982 .

73. Computer architectures for vision Computer vision and sensor-based robots,pp. 169-186, N.Y., London, 1979.

74. Computer architectures for image processingin the USA Signal processing , No.3, 1981.

75. Artificial intelligence programming languagefor computer aided manufacturing IEEE

76. Trans. Man Cybern., vol.SMC-9, pp.205-226, 1979.

77. Robot Vision, Ed. by P.Alan, Springer Verl.1983.

78. Machine Vision and Robotics: Industrial Requirements-Computer vision and Sensor-Based Robots, N.Y., London, 1979. Use of sensor in programmable automation-Comput., pp.12-23, 1977.

79. Quadtree and pyramids for pattern recognition and image processing Proc.5-th Int. Conf.Pattern Recognition,. Miami Beach,pp.802-806 , 1980 .

80. Digital picture processing AP, N.Y., 1976.

81. Vision and adaptive robots in General Motors Proc. 1-st Int.Conf. Robot Vision and Sensory Contr., 1981.

82. A Model-Based Visual Sensor System for

83. Complex Industrial Scenes Si mens For-schungs- und Entwicklungsberichte, Bd.13,1984, Nr.3, pp.151-154.161. SAMEL H.,1. ROSENFELD A,

84. SCHONBORN W. FRITZSCH K., NEUMANN A., SCHRODRE U.163. SHIRAI Y.164. STOYAN H.

85. TENENBAUM J.M, BARROW H.G.

86. SIEGEL H.Y., SIEGEL L.J., KEMMERER F.C., MOLLER P.Т., SAMALLEY H.E., SMITH S.D.16?. THOMAS A.F., STOUT K.J.

87. WARD M.R. , ROSSOL L., HOLLAND S.W.

88. WARPENBURG M.R, SIEGEL L.J.170. WILLET T.J., BLUZZER N.171. WINSTON P.A.

89. Quadtree representation of binary images -5-th Int.Conf. on Pattern Recognition, Miami Beach, 1980.

90. MAVIS: a practical robot vision system -Proc.2.nd Int.Conf. on AI and Contr.Syst. of Robots, Smolenice, 1982.3.dimensional computer vision CVSBR, N.Y., pp. 187-205 , 1979.

91. SP Programmierhandbuch, Academie Verlag, Berlin, 1978.

92. Experiments in interpretation quided segmentation, AI, vol.8, No.3, 1977. PASM: A Partitionable SIMD/MIMD System for Image Processing and Pattern Recognition -IEEE Trans. Comput., vol.C-30, pp.934.946,1981.

93. Robot vision Engineering, 220(5), pp.533537, 1980.

94. CONSIGHT a practical vision-based robot quidance system - Proc. 9-th ISIR, pp.195211, 1979.