автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.07, диссертация на тему:Разработка и исследование автоматизированной визуальной системы управления рабочими органами и подвижными объектами

МОСКОВСКИЙ ШСШВШ£0-(ШЮШЖШНЙ ИНСТИТУТ

На правах рукописи

АФГАНИ САЛЬНАЯ

РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ АВТ0ИАТИЗИР0&ШН0Й ВИЗУАЛЬНОЙ СИСШИ УПРАВЛЕНИЯ РАБОЧИМИ ОРГАНА!® И ДОДВИШШ ОБЪЕКТАМИ

Специальность: 05.13.07 - автоматизация технологических

процессов и производств

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание учёной степени кандидата технических паук

Москва, 1992 г.

Работа выполнена на кафедра Общей и специальной алектротех-ники Российского университета дружбы народов.

Научный руководитель Официальные оппоненты

Оппонирующая организация

- профессор, доктор технических наук САЛИКОВ Л.М.

- профессор, доктор технических наук АЛЕКСЕЕВ К.Б.

- кандидат технических наук доцент ЗДКОРШШ В.Б.

- Российский институт ыониторинп зеыедь

Защита диссертации состоится 1991г. в

аудитории 30//У час. 00 ыин. на заседании специализированного Совета К 064.02.01. ПАСИ Московского автомобально-строаталь-ного института.

Отзыв на автореферат в двух экземплярах о заверенной подписи просии направить по адресу: 109068, Москва, £-68, Автозаводская уа

16, учёному секретари Совета К 064.02,

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Ш.СИ. Автореферат разослан " " _________ 199 г.

УЧЁНЫЙ СЕКРЕТАРЬ СШЩЛКЗИРОВАННОГО СОВЕТА

К 064.02.01

N

и

V)

• "... Г-Г-.-П ■ ■

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА. РАБОТЫ Актуальность -работы

Интенсификация современного производства на основе комплексной автоматизации и применения гибких автоматизированных систем управления технологическими процессами представляет собой одно •из основных направлений научно-технического програесса в машиностроении. В связи с этим важное значение приобретает проблема повышения эффективности работы таких систем управления поскольку в настоящее время на представляется возможным полностью исключить человека из их структуры. Решение этоЗ проблемы связано о получением, обработкой и использованием первичной информации,/ как о ходе технологического или производственного процесса, так и об окружающей, нередко недетерминированной,, среде, а танке с организацией взаимодейотвия человека с системой управления на основе учета егр психофизиологических свойств. Для получения первичной информации о состоянии управляемого процесса и окружавшей среды применяются различные датчики, принципы действия которых основаны на использовании тех шш иных физических эффектов. В существующем многообразии таких датчиков пирокое распространение получили сенсорные устройства, из которых наиболее уникальным, непревзойденным по своим возможностям является человеческий глаз.

Информативность видеоинформации и способность человека распознавать, исходя из опыта и обучения; предметы рабочей сцены облегчают ему, с одной стороны, принятие решений, необходимых для реализации поставленной цели управления, • а с другой - позволяют сократить аппаратно-программные средства системы управления.

Вместе с тем, движение зрачка глаза человека, которое в целом ряде ва.'шшс технических применений человвко-мааинных систем

представляет собой задающей воздействие для следующей системы управления, может служить источником и дополнительной информацией, позволяющей,в частности, реализовать процесс управления в реальном масштабе времени.

Применение в системах управления различных процессов в машиностроении, медицине, робототехнике методов и средств обработки информации о движении зрачка глаза и их включение в состав информационного и программного обеспечения систем управления, представляет собой крайне актуальную проблему.

В данной работе решение этой проблемы даётся на примере визуально-следящей системы с использованием информации о движении зрачка человеческого глаза. Изображение зрачка, получаемого о номощыо телекамеры, обрабатывается и анализируется на компьютере Ш РС АТ, на основе разработанных аппаратно-программных средств. Это позволяет автоматическим образом сформировать управляющее воздействие, обеспечивающее слежение за движущимся производственным объектом.

В настоящее время нет достаточно аффективных средств обработки изображений на персональном компьютере для быстроменяющейс обстановки гибкого производства в реальном масштабе времени, что обусловлено большим обьёмом информации, содержащейся в нзоб ражениях и диалоговой специфике большинства задач.

Соотношение объёма информации и скорости её обработки дум обеспечения функционирования автоматизированных систем управления, к которым предъявляются жёсткие требования, как по достовэ! ности конечных результатов, так и по быстродействию, зависит от целого ряда факторов.

Получить необходимую скорость обработки изображений на персональном компьютера в условиях ограниченного объёма оперативно! памяти и сравнительно .низкой скорости вычислений можно яищь за

счет рациональной организация вычислительного процесса и выбора типа операций и структур данных, соответствующих его возможностям.

Цель работы

Разработка принципов построения и проведения исследований автоматизированной следящей системы, в которой используется видеоинформация о движении зрачка глаза человека, для организации процесса управления, а такяе для контроля за этим процессом.

Для достижения этой цели поставлены и решены следующие задачи:

- проведено, исследование различных классов визуальных систем управления и обосновала принятая структура системы;

- разработана методика обработки изображения, для визуальной следящей системы;

- разработана структура двухкоординатной автоматизированной следящей системы и сформулирована ее математическая модель

- разработаны структуры данных дам представления изображений и операций для их обработки, направленных на эффективное решение задач анализа изображений в модульной системе на основа персонального компьютера, зклвченного в структуру визуальной системы управления слежением;

- разработано базовое программное обеспечение и пакет прикладных программ анализа изображений для реализации работы визуальной системы управления слежением в реальном масатабэ времени на базе персонального компьютера;

- разработана схема сопряжения привода "шаговый двигатель -

зеркало" с компьютером, обеспечивающая динамический диапазон обработки изображений о движении зрачка глаза;

- разработаны макетные установки для практического исследования основных характеристик и показателей работы визуальной системы.

Методы исследования. В работе используется теория и автоматического регулирования, теория цифровых и микропроцессорных систем управления, аналитические метода распознавания образов, математическая логика, статистика и т.д.

Научная новизна диссертации состоит в следующем:

- разработана структура визуальной следящей системы, математическая модель и алгоритмы функционирования, обеспечивающие работу в реальном масштабе времени в условиях повышенных вибраций и помех, инвариантные по отношению к изменениям освещения;

- предложена методика обработки изображения зрачка глаза, разработан программный пакет, который благодаря модульной структуре является универсальным, подстрасваемым программным средством для решения различных задач анализа изображений;

- с целью ускорения процесса анализа изображений, существенного сокращения объема задействованной памяти, предложены адекватные структуры данных и операций над ними;

- разработана методика повышения степени автономности роботизированных установок и систем на основе шумозащиценных адаптивных программных блоков визуально следящей системы;

- реализованы макеты визуально следящей системы, на которых исследованы посредством слежения за движением зрачка глаза особенности. предложенной в работе схемы управления и определены точностные характеристики системы;

- разработанные аппаратно-программные средства за счет своей открытой структуры являются эффективным инструментарием для проверки и отладки новых алгоритмов системы технического зрения.

Практическая ценность и реализация результатов работы. Предложенная визуальная следящая система расширяет класс человеко-машинных систем управления, функционирующих в недетерминированной окружающей среде. Разработанные методики обработки изо^-

раяенш зрачка глаза, базовое программное обеспечение системы обработки изображения дня персонального компьютера позволяет решать задачи анализа изображения в составе человеко-машинных систем управления в различных отраслях производства. Для предложенной автоматизированной системы управления слезением, на основе теоретических и экспериментальных исследований, разработана комплексы программ дня ропекия целого ряда практических задач. Реализация результатов диссертационной работы и виде макета, комплекса прикладных програмл проведена в Российском институте мониторинга земель. Проведённые эксперименты показали высокую надёжность разработанного оборудования.

Апробация работы и публдсации основ!мх положений. Диссертационная работа и отдельные еа частя докладывались и обсуждались на семинарах кафедры "Общей и специальной электротехники", на Учёной совете Университета друкбы народов, на кафедре "Автоматика и системы управления3 Московского автомобилестроительного института.

По теме диссертационной работы опубликованы 3 печатные работы.

Струптура в объём работа. Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа содерки? 156 страниц основного текста?, 40 рисунков и фотографий, список литературы, включающий ИЗ наименований и приложения на 8 страницах.

Содержание диссертация

В первой глава изложены основные теоретические результаты проведённого исследования. Рассмотрен комплекс работ российских и зарубеашх учёных, носвящённых изучению проблем построения визуальных систем управления. Рассматриваются назначение и

принципы построения визуальных систем управления, анализируется

структура программного обеспечения некоторое существующих отечественных и зарубежных систем обработки изображений. Рассматриваются структуры данных для представления изображений,.основные операции над изображениями и архитектурные особенности систем обработки изображений. Делается вывод о целесообразности ориентации на локальные операции системы морфологического анализа изображений, основанной на микро-ЗШ.

При рассмотрении методов распознавания характерных признаков видеоизображения применительно к поставленной задаче особое внимание уделяется вопросу обеспечения адаптации визуально'}} следящей системы при ее функционировании в недетерминированной среде.

Проведенный анализ позволил обосновать принципы построения визуальных систем и сформулировать цели и задачи настоящего исследования.

Во второй главе предложены и описана принципиальная схема, принцип действия и аппаратная реализация макета визуальной системы управления слежением в двух модификациях. В 1-ой модификации - задающее воздействие на систему реализуется посредством перемещения светового пятна, создаваемого прожектором на матовом экране, а во 2-ой - перемещением зрачка глаза человека. Обобщенная схема макета следящей системы представлена на рисунке I.

Макет первой модификации включает в себя:

- экран для проектирования светового пятна, определяющего движение объекта;

- видеокамеры, воспринимающей изображение объекта;

- компьютер, осуществляющий обработку изображения объекта;

КАДРОВОЕ ЗАПШИНАВДЕЕ УСТРОЙСТВО К37

иу 'л л? ЙР ::ЖЬ=а

У1 т -

\

т -N

1 ЗЕРКАЛО 1

СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ "ЗЕРКАЛО" СУЗ

-ЛАЗЕР-

ГЧ

КОМПЬЮТЕР

ПОДПРОГРАММА ДЛЯ КЗУ ПОДПРОГРАММА ДЛЯ СУЗ

ПАКЕТ ПРОГРАММ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ .ВЕКТОРА СДВИГА

Рис.1. Обобщенная схема макета следящей системы

-. двухкоординатное мачоинерционное устройство "шаговый дви- > гатель-зеркало", обеспечивающее поворот зеркала по двум координатам и управляемое по сигналам, формируемым по результатам обработки изображения телекамеры. Вторая модификация отличается назначением видеокамеры, которая определяет перемещение зрачка глаза, а управляющие сигналы на устройство "шаговый двигатель - зеркало" формируются по результатам обработки изображения зрачка.

Центральной проблемой в реализации визуальной слещпщй:. системы является определение по изображению зрачка глаза его перемещения, воспринимаемого видеокамерой в дискретные моменты времени. Для решения этой проблемы в работе последовательная идентификация изображения зрачка в указанные моменты временя, т.е. идентификация характерных признаков на основе разработанного программного обеспечения.

В качестве характерных признаков в работе используются локальные экстремумы текущего изображения, устанавливаемого выбором определенного порога.

Работа визуальной системы содержит два этапа. На первом этапе, предусматривается выход системы на режим слежения теле-* камерой и обработки изображения. На втором этапе элемент визуальной обстановки идентифицируется, например, посредством луча лазера, который отражается зеркалом. Изображение локального динамичного элемента визуальной обстановки, идентифицируемого лучом лазера наблюдается на экране оператором. В качестве системы: "видеокамера - экран" может быть рассмотрена любая система передачи визуальной информации (например, оптический микроскоп в системе проведения операций на глазе, или в системе определения дефектности микросхем СБИР и т.д.). В реализованном нами макете использовано непосредственное восприятие визуальной информации.

Отображённая на экране визуальная информация непосредственно воспринимается органами зрения оператора.

Информация о положении зрачка оператора и окологлазной области поступает посредством видеокамеры в ввде аналогового сигнала па управляющий элемент . В управляющем элементе информация преобразуется посредством ввдеосигнального кадрового запоминающего устройства, где реализуется преобразование аналогового сигнала в цифровой код и компановка для восприятия стандартным персональным коьашзтерсм типа АТ 386. После обработка посредством разработанного комплекса прсгра^шо-катематяческого обеспечения работы Еязуалькой системы управления слехеняя, он поступает на прявод зеркала. При повороте зеркала изменяется направление распространения луча лазера. Долее процесс сложения представляет собой перемещение направления взглвда оператора (посредством движения его зрачка) на отслежяваеный объект, если отсутствует его совмещение с "пятном" от луча лазера на экрана. Следствием двиаения зрачка является изменение управляющего напряжения, поступающего на двухксордопатноо устройство, приводящее к изменения направления луча лазера посредством поворота зеркала.

Последующие движения отслеживаемого обьекта приведут к воспроизводству однотипного заглшутого цикла управления идентпфяцп-рукцим лучом вплоть до совмещения "пятна" от этого луча п идентифицируемого объекта. Свзтовзя ицдексацзя объектов, реализованная в системе з&чыкаэт визуальную систему управления слегэнзе?л, где в качестве мэтка используется световое пятно от луча лазера. Таким образом достигается идентификация динамического локальпго элемента экрана.

Аппаратное обеспечение управляющего канала кадета включает ввдеокалгеру, вэдеосигнальное кадровое запомшпшцеэ устройство,

компьютер АТ 386 и интерфейс ориентации двухкоординатного шагового малоинерционного устройства. Основной блок построен на основе четырех одинарных печатных плат типа "Еврокард": платы преобразования данных и согласования сигналов, имещив в своем составе генератор видеосигналов; платы управления, которые совмещают функции интерфейсной платы компьютера; платы статического 037, емкостью 64 Кбайт; платы источника питания. Дополнительное запоминающее устройство, арифметический логический блок и схема ■управления добавлены в схему для того, чтобы манипулировать изображением в режиме реального времени, или производить временное усреднение снижения шумов.

Интерфейс главного компьютера состоит из восьми линий управления и восьми линий данных, которые присоединяются к восьмиразрк-ному выходному порту. Блок памяти обменивается информацией о восьмиразрядным двунаправленным портом.

Следящая система в случае управления объектами на плоскости должна перемещать объект управления по двум координатам Х1 и Х2. Следовательно, она должна иметь двухкоординатную структуру. Структурная схема двухкоординатной автоматизированной визуальной следящей системы цриведена на рис.2.

Человек-оператор, зрительный канвл которого описывается приведенными на рис.2 соотношениями, может рассматриваться как блок № I визуальной следящей системы.

Визуальная обстановка, наблюдаемая оператором, отражается на экране (Эк) видеомонитора, информация на который поступает от видеокамеры, фиксирующей визуальную обстановку (Тк2). Видеокамера (Тк2) закрепляется на управляемом объекте и таким образом ее оптическая ось в процессе управления стремится к совмещению с напраялейием на цель.

Рас.2. Математическая модель визуально-следящей системы

Оптическая ось телекамера (Тк2) соответствует перекрытию на экране монитора Эк.

В процессе управления происходит совмещение цели и перекрытие на экране Эк, за счет команды возникающей из-за движения зрачка глаза оператора, совмещающего посредством этого движения перекрестье с целью.

Считывание информации о движении зрачка оператора осуществляется телекамерой ТКГ, закрепленной на голове оператора.

Информация от телекамеры Тк1 поступает на блок СДЗ, представляющий собой систему девизуализации визуальной информации и превращения ее (о помощью алгоритмов, заложенных в компьютер) в два задащих управлявших сигнала Хп ^ и Хп 2 ДЛЯ управления по каждой из двух координат на. плоскости.

Управляющие сигналы Хп г и Хп 2 действуют на шаговые двигатели Ш1 и Ш2 с передаточным отношением %1 и ^12

Р Р '

которые в свою очередь воздействуют на управляемые элементы системы XI и Х2 с передаточными отношениями ^12 и ^22 ^

ТхР+1 Т^+Г '

учитывающие инерционность системы управления. Для стабилизации работы системы двигатель -управляемый элемент она охвачена обратной связью: дифференциальной (^^Р и К^Р) и пропорциональной (К13 и К23) по каждой из координат.

Вследствие воздействия управляющих сигналов возникает угловой сдвиг по каждой из координат ( сС р! и о(, ^» приводящий к сдвигу перекрестия на экране монитора Эк в ннправлении цели. Таким образом заикается обратная связь всей визуальной следящей системы.

3 третьей главе описаны структура и состав комплекса программно-математических средств для анализа ситуации слежения методом корреляций. С целью общей обработки изображений, на первом этапе преобразования контурных изображений в систему бинарных скелетов, разработан метод дифференцирования "СЛАЙС".

СЛАЙС - это метод поиска информационно- богатых срезов в полутоновом изображении. Метод дифференцирования "СЛАЙС" отличается от гистограммного порогового метода повышения быстродействия и надежности. Его особенность заключается в том, что этот метод особенно хорошо выделяет информацию даже из очень неравномерно освещенных сцен.-Метод "СЛАЙС", хотя и может быть отнесен к классу методов бинаризации основанных на гистограммном анализе, существенно отличается по своей концепции от существующих методов данного класса. Если классические методы гистограммного анализа и его модификации считают пороговым уровнем тот уровень яркости, при которой содержится минимальное количество пикселов (и соблюдается бимодальность гистограммы), то метод "СЛАЙС" наоборот, считает пороговым уровень яркости, при котором количество пикселов максимально. Этот уровень яркости содержит максимальную информацию о контурах изображенного объекта.

'i if G(i.j)>GU,j)-.I)(ij) -

[О if NOT

б(чР =

где, б(^) - функция яркости:

Дальнейшая обработка изображения, автоматический поиск оптимального коэффициента расширения осуществляется по предложенному в работе методу "АМЕБА". Подавление помех включает операции: расширение: Оц-.- У0Ч*1,} УС!^ )/СИ,)-< \/0с,}+{ \ сжатия: СЦ.рг СК-д Дйс] /\Qi.j-l А0.

При этом маска свертки для определения суммарной длины контуров на изображении определяется соотношением:

С

А оС в

х>

г55 ¿55

5Р| ■ £ X и

кг х''

^ « (х.у) АМЭДхЗДог (Щу) сг, (х.у^т) ог(х,д71)}

А 8 .С

Метод ".АМЕБА" базируется на том факте, что при линейном расширении пикселов областей, составляющих изображения объекта (КО), дли на контуров ИО изменяется нелинейно. Эти изменения длины контура носят скачкообразный характер. Наблюдается и линейный рост, и резкое снижение длины-конутров ИО. Это объясняется тем, что при расширении пикселов ИО общая длина конутров безусловно увеличивается, но как только две или несколько областей, составляющие ИО начинают сливаться между собой, происходит резкое сокращение общей длины контуров (ОДК). 3 основном из-за неравномерности по распределению областей, составляющих ИО, сокращение в ОДК'происходит неоднократно. Каждое такое сокращение в ОДК имеет свою величину, соответствупцую определенной степени расширения пикселов ИО. Та степень коэффициента расширения, при которой величина сокращения ОДК максимальна, представляет собой пороговое значение, так как на этом этапе основная масса мелких незначительных областей стыкуются между собой, сливаясь в одну или несколько больших областей, обладающих хорошими параметрическими и геометрическими характеристиками. Данная степень расширения пикселов ОИ является оптимальной, поскольку ниже или выше него увеличивается вероятность нарастания помех и потеря информации.

Скелетизация изображения осуществляется методом, ориентированным на построчную обработку растра, что увеличивает его быстродействие.

Почти все современные практические метода прослеживания и кодирования контуров бинарных изображений представляют изобра^е-

нив как множество замкнутых областей, т.е. любая точка начала на контуре конкретной области является конечной точкой контура этой области. Исходя из этого, общая стратегия действий при прослеживании и кодировании бинарных изображений состоит из следующих последовательностей: построчное сканирование до контакта с первым контуром; фиксация этой точки начала, в массиве "Адрес-область". Эта точка начала действительно может представлять эту область, так как ее место расположения на данном контуре единственно. Точка начала всегда автоматически будет самой верхней -левой точкой на данном контуре. С момента контакта с контуром области, построчное сканирование прекращается г переходит к контурному сканированию (прослеживанию),

Описанный выше способ себя оправдывает при кодировании обыч-кнх бинарных изображений, но этого нельзя сказать о кодировании околетизированных изображений. Это связано с тем, что узлы (пересечения контура) являются характерной чертой скадотированных изображений. Известные методы кодирования их но учитывают. Нельзя утверждать, что эти методы кодирования изображения нэ будут работать в скелетизированных изображениях, однако эффективность будет снижена по сравнению со случаем учета существования узло~ вых точек.

Модифицировать существующие метода практически невозможно потому,что семо представление, что бинарное изображение состоит из отдельных областей противоречит существованию узловых точек. В связи с этим предложен новый метод прослеживания (кодирования), который разбивает скелетизированяне изображения на отдельные части контура (свободные от узлов и пересечений) п кодирует их непосредственно.

Хотя мотод специатизпровал на обработка скелетизированных изображений, он успешно кодирует и обычные бинарные изображения.

Любая фигура задается множеством 3= (Зр 32, ... 3 ) граничных точек в совокупности., образующих ее контур. При этом от способа представления контура фигур з существенной степени зависит компактность представления изображения в целом и эффективность его обработки. Обычно контур аппроксимируется ломаной линией или задается параметрически. Существует большое число алгоритмов аппроксимации контуров, но концептуально., основные методы, эффективные с точки зрения робототехники, можно разделить на две группы: полигональная агшроксимизация, заключающаяся в представлении фигуры в виде многоугольника, который задается множеством вершин, называемых узлами аппроксимации.

Метод аппроксимации, разработанный в диссертации относится к методам, основанным на полигональной аппроксимации. Метод отличается от себе подобных быстродействием и точностью. В существующих методах полигональной аппроксимации попек каздой второй точки отрезка ломаной осуществляется итеративно, приводя к большим временным затратам. Второй недостаток состоит в том, что эти точки отрезка ломаной обычно не соответствуют изгибам контуров (таким как утлы), поскольку новый отрезок ломаной начинается только тогда, когда ошибка итеративного поиска второй точки отрезка превысит порог.

Метод КОРНЕР сосредоточен на преодолении выше названных недостатков, концепция метода заключается в том, что вторая точка ломаной ставится не на максимально возможном удалений, а через равное количество пикселов аппроксимирующего контура. После фиксации каждой новой точки строится отрезок от предыдущей точки до последущей и каждый раз вычисляется разница между количеством пикселов построенного прямого отрезка и самого контура в промежутке последней и предпоследней точки. Если разница не превышает заранее зыбранного порогового значения, то аппроксима-

ция контура между этими двумя точками считается правильной и строится следувдий отрезок, и т.д. В противном случае (т.е. если разница превышает порог), аппроксимация считается неправильной. Координаты представленной точки регистрируются в массиве коррекции и строится следующий отрезок и т.д. Коррекцию можно было бы провести обычно сразу, но тогда этот метод потеряет гибкость. По этому методы аппроксимируется каждый контур изображения в отдельности и новые отрезки строятся пока при поиске последней точки строящегося отрезка не будет достигнута самая первая точка на данном контуре.

Далее происходит идентификация контуров и распознавания зрачка. С этой целью осуществляется идентификация динамических элементов изображения.

На основе предположения, что глаз и среда его ближайшего окружения стационарны, а динамичным элементом является только зрачок, перемещение которого должно отслеживаться, определяется вектор перемещения,

В четвертой главе приведены результаты экспериментальной апробации функционирования разработанных элементов на примере макета визуальной системы управления слежением. Проведены исследования критических режимов работы макета в реальном масштабе времени.

Реальная визуальная система управления слежением, реализованная в виде действущего макета, работающего в реальном масштабе времени, исследовалась с точки зрения ее работоспособности, также и при критических режимах функционирования. Одним из критических параметров является непреодаленная инерционность еэ механической составляющей, С целью изучения влияния этого параметра исследован режим отслеживания колебательного объекта на макете системы. Эксперимент показал, что для частоты 3 Гц састе-

ма работает устойчиво и срыва сопровождения не наблюдается. То есть макет показал свою работоспособность в реальном-режиме времени.

Второй позицией, по которой работа макета визуальной системы управлений слежением могла носить неустойчивый характер, являлось существование периодов, в которые зрачок оператора оказался бы "неподвижным" в пределах точности фиксации его движения. В этом случае при отсутствии команд на управляющий элемент обратная связь, реализованная в макете, не сработает. С этой целью в программном обеспечении макета предусмотрена программа запоминания последнего из векторов сдвига, стабилизирующая работу макета в данном режиме. Экспериментальная проверка показала, что с точностью до возможной стабилизации движения зрачка оператора на неподвижном объекте система сохраняла свою работоспособность за все время проведения эксперимента.

Кроме описанных случаев иногда наблюдался срыв работы макета при слипании век (моргании глаза) продолжительностью более секунды. Этот физиологйческий эффект имел место не у всех операторов и в принципе может быть преодолен заменой камеры, фиксирующей зрачок на инфракрасную, способную "видеть" зрачок даже при закрытом веке.

Существенной стороной работоспособности системы, влиякщей на параметры визуальной системы управления слежением является оперативность "захвата" зрачка глаза оператора в начале работы или после срыва управления. Программное обеспечение макета предполагает первоначальный захват следящей системы зрачка оператора за счет движения зрачка. В диссертации проведена оценка времени "захвата" следящей системой зрачка оператора для реального масштаба временя. Эксперимент проводился по следующей схеме: непрозрачной

шторкой закрывалась камера слежения, перед зрачком; следующим этапом являлось открытие шторки и фиксация времени, необходимого для "захвата" зрачка, что осуществлялось за счет встроенных часов в компьютере. В результате проведенных измерений на основании статистического анализа экспериментальных данных, где среднее значение и среднеквадратное отклонение определялись по известным формулам, показано, что в реализованном макете среднее время захвата зрачка составляет 0,5 + 0,1 сек. Для случая реальных визуальных ситуаций временной интервал "захвата" зрачка вполне достаточен для работы макета в реальном режиме времени в пределах физиологических возможностей оператора.

Проведенные исследования критических режимов работы макета визуальной системы управления слежением показали его устойчивую работу в пределах физиологических возможностей оператора. Вместе с тем, центральным вопросом является сравнение характеристик работы макета с характеристиками работы оператора, отслеживающего сложно-динамическую визуальную обстановку "вручную", в отсутствии "поддержки" со стороны системы управления слежением.

Оценка погрешности экспериментов в вышеописанных случаях проводилась при использовании соотношений для функциональных зависимостей от многих переменных:

где: А = ((Оп • • • » ; А) = т(£(|огГ'

2 а ,г £ £Ш

Nэ9= —р §1 ■ зн(ш) :

Ц] Ш + *

На основании проведенных экспериментов показано, что для случая сопровождения визуальной системы упраачения среднеквад-

ратичное отклонение цели от следящего пятна на десять процентов меньше, чем в случае "ручного" сопровождения "объекта" и при этом их доверительные границы не перекрываются. Эта разница возрастает с ростом скорости "объекта" до двадцати и более процентов

Зсе описанные выше результаты получены в предложенной работе на основе пакета програтм, адаптированного для использования на персональном компьютере 1Ш 386, являщегося управляющим элементом макета визуальной системы управления слежением работающего в реальном масштабе времени.

Заключение.

На основе теоретических и экспериментальных исследований разработана автоматизированная следящая система с использованием для формирования управляющих воздействий, видеоинформации о движении зрачка глаза оператора. При разработке этой системы получены следуицие результаты:

1. Разработана методика обработки изображения для визуальной следящей системы, основанная на избирательном выборе характерных признаков специфических характеристик отображенного объекта. Сжатие информации на основе предложенной методики табуляции характерных признаков сокращает затраты времени на идентификацию элементов изображения зрачка.

2. Разработана структура 2-х координатной автоматизированной визуальной следящей системы и сформулирована ее математическая модель.

3. Предложена структура модулей схемного решения программного пакета, основанная на универсализации решаемых задач обработки изображения. Каждый из входящих в пакет блоков по решению задач бинаризации, скелетязацил, выделения признаков п идентификации изображения представляет собой законченный элемент программного пакета с возможностью работы в структурных схемах

других пакетов программных комплексов, что позволяет расширить класс решаемых задач.

4. Разработан аппаратно-программный комплекс для анализа новых алгоритмов в системах технического зрения с точки зрения возможностей их работы в режиме реального времени, надежности и устойчивости в условиях повышенного шума..

5. С целью повышения уровня автономности роботозированных установок и систем предложены шумозащитные адаптивные программные блока визуальной следящей системы, построенные на принципе автоматического выбора порога срабатывания и использования программного фильтра механических вибраций.

6. Для обеспечения динамического диапазона обработки управляющего сигнала, соизмеримого с реальным временем обработки изображений о движении зрачка глаза, разработана схема сопряжения "ЕЩ-зеркало" с компьютером.

7. На шкете визуальной следящей системы исследованы точностные характеристики системы и выявлены особенности управления отслеживания движущегося объекта, посредством зрачка глаза. Подтверждена устойчивость работы визуальной следящей системы.

Основное содержание диссертации опубликовано в работах:

1. Афгани Сальман, Саликов I.M. "Метод восстановления бинарного изображения для визуально следящей сиотемы УДК".

621.965.681.3 Сборник трудов УДЯ стр. 35-37, 1991 г.

2. Афгани Сальман, Саликов Л.М. "Метод разбиения скелетизирован-ных изображений по сегментам и их кодирование и хранение в отдельных массивах для визуально следящей системы, УДК".

621.965.8.681.3.6798. Сборник трудов УДН, стр. 15-18, 1991г •

3. Salman /Afghani 'Robots in cuss rooms" ELECTOR INT'L, Pakistan, V.W. 1332, PB. 51-f6.