автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.05, диссертация на тему:Устройства цифровой обработки видеосигнала в реальном времени для управления движением транспортного робота

Направахрукописи

ЖУКОВСКИИ ДЕНИС ВЛАДИМИРОВИЧ

л

УСТРОЙСТВА ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ ВИДЕОСИГНАЛА В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ДВИЖЕНИЕМ ТРАНСПОРТНОГО РОБОТА

05.13.05 - Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

КУРСК- 2004

Работа выполнена на кафедре вычислительной техники Курского государственного технического университета

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор,

заслуженный деятель науки РФ Титов B.C.

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Атакищев О.И.

кандидат технических наук, профессор Шлыков В. А.

Ведущая организация: Тульский государственный университет

Защита состоится 28 декабря 2004 г. в 1400 часов на заседании диссертационного совета Д212.105.02 при Курском государственном техническом университете по адресу: 305040 Курск, ул. 50 лет Октября, 94 (конференц-зал).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета. Автореферат разослан 26 ноября 2004 г.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью, просим направлять по адресу: 305040 Курск, ул. 50 лет Октября, 94, КурскГТУ, ученому секретарю диссертационного совета Д212.105.02.

Ученый секретарь диссертационного совета ^хО*' Титенко Е.А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В настоящее время в различных отраслях промышленности, в частности, в системах управления движением транспортных роботов широкое применение находят системы технического зрения (СТЗ), предназначенные для работы в условиях искусственно подготовленных сред и обладающие такими преимуществами как возможность дистанционных измерений при больших расстояниях между измерительным устройством и объектом; отсутствие сил, воздействующих на объект измерения; высокое быстродействие; возможность организации многопараметрического контроля; широкого варьирования разрешающей способности и диапазона измерения; достижения высокой точности и стабильности измерений.

Как правило СТЗ состоит из следующих основных устройств: датчик оптической информации (ДОИ); устройство аналоговой обработки видеосигнала (УАОВ) и устройство цифровой обработки видеосигнала (УЦОВ). Для большинства СТЗ ДОИ и УАОВ являются стандартными, тогда как УЦОВ для различных СТЗ имеют разную структуру, а также выполняют различные алгоритмы обработки цифрового видеосигнала.

По мере увеличения степени интеграции элементной базы расширяются функциональные возможности и повышается производительность УЦОВ за счет аппаратно-программной или полностью аппаратной обработки сигналов. Разработка комплекса новых процедур и алгоритмов синтеза УЦОВ необходима для сокращения аппаратных затрат на реализацию УЦОВ для малогабаритных переносных и бортовых СТЗ, СТЗ миниатюрных транспортных роботов, а также транспортных роботов двойного назначения.

Для адекватного реагирования СТЗ на изменения внешней среды и своевременной выработки управляющих сигналов необходима разработка УЦОВ. выполняющих обработку видеоинформации в реальном времени.

В связи с этим актуальной является научно-техническая задача снижения временных затрат на обработку цифрового видеосигнала и аппаратной сложности устройств цифровой обработки видеосигнала.

Диссертационная работа выполнялась в рамках тем: - 2.95 (№ гос. регистрации 01970002558) "Адаптивная оптико-электронная система для контроля изделий микро- и радиоэлектроники";

1.11.98 (№ гос. регистрации 01980006840) "Исследование принципов алгоритмического конструирования высокоточных оптических датчиков на базе приборов с зарядовой связью".

Целью работы является разработка аппаратно-ориентированных алгоритмов обработки цифрового видеосигнала, позволяющих сократить временные и аппаратные затраты в устройствах цифровой обработки видеосигнала систем управления движением транспортного робота.

Основные задачи в соответствии с целью работы: анализ устройств цифровой обработки видеосигнала, современных методов и алгоритмов синтеза УЦОВ; определение требований к характеристикам и структурно-функциональной организации УЦОВ систем управления движением транспортных роботов в современных условиях;_

- разработка аппаратно-ориентированных алгоритмов работы УЦОВ для аппаратных вычислений управляющих воздействий в реальном времени;

- разработка теоретико-множественной модели УЦОВ и их компонентов;

- создание на основе теоретико-множественной модели УЦОВ процедуры синтеза УЦОВ и алгоритма его реализации;

- синтез структурно-функциональных схем УЦОВ систем управления движением транспортных роботов со сниженными временными затратами для выполнения аппаратно-ориентированных алгоритмов обработки цифровой видеоинформации и анализ аппаратной сложности реализации этих алгоритмов;

- экспериментальные исследования УЦОВ для подтверждения соответствия полученных результатов заданным алгоритмам обработки цифрового видеосигнала.

Объект исследования - УЦОВ систем управления движением транспортного робота, предназначенных для работы в условиях искусственно подготовленных сред.

Предмет исследования - аппаратно-ориентированные алгоритмы работы УЦОВ, методы и алгоритмы синтеза УЦОВ с заданными функциями обработки цифрового видеосигнала, а также полученные с их помощью структурно-функциональные схемы УЦОВ.

Методы исследования. В процессе выполнения работы применялись теория проектирования ЭВМ, теория автоматического управления, аналитические и экспериментальные методы исследований, а также аппарат матричной алгебры, математического и схемотехнического моделирования с применением ПЭВМ.

Научная новизна работы:

1. Разработаны аппаратно-ориентированные однопроходные алгоритмы вычисления в реальном времени величин управляющих воздействий путем цифровой обработки видеосигнала, позволяющие формировать управляющие воздействия за один период сканирования информационной области путем выполнения набора типовых действий, что позволяет снизить аппаратные затраты для их реализации.

2. Разработана теоретико-множественная модель УЦОВ, позволяющая описывать компоненты УЦОВ, сложные функционально завершенные блоки УЦОВ и УЦОВ в целом, использование которой существенно упрощает процедуру формализованного описания УЦОВ.

3. На основе теоретико-множественной модели УЦОВ предложена процедура структурного синтеза УЦОВ позволяющая синтезировать структуры УЦОВ обеспечивающие снижение временных затрат на выполнение аппаратно-ориентированных алгоритмов вычислений величин управляющих воздействий.

Практическая ценность состоит в том, что реализация предлагаемой процедуры синтеза СТЗ позволяет создать комплекс управляющих малогабаритных переносных и бортовых СТЗ для систем управления транспортным роботом. Разработаны различные варианты аппаратно-ориентированных алгоритмов для работы УЦОВ в режиме реального времени. С помощью разработанной процедуры синтеза УЦОВ получены четыре различных варианта УЦОВ с минимальным числом компонентов для работы с различными светоконтрастными трассами и соответствующими им алгоритмами обработки цифрового видеосигнала.

Положения выносимые на защиту:

1. Аппаратно-ориентированные алгоритмы работы УЦОВ для вычисления управляющих воздействий в реальном времени.

2. Теоретико-множественная модель УЦОВ.

3. Процедура структурного синтеза УЦОВ на основе теоретико-множественной модели УЦОВ.

4. Структурно-функциональные схемы УЦОВ систем управления движением транспортного робота.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и получили положительные оценки на: III международной конференции "Распознавание - 97" (Курск, 1997г.); X Российской НТК "Материалы и упрочняющие технологии - 2003" (Курск, 2003г.); VI международной конференции "Распознавание - 2003" (Курск, 2003г.); Всероссийской конференции по проблемам математики, информатики, физики и химии (Москва, РУДН, 2004), XVI НТК с участием зарубежных специалистов, "Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления" (Судак, 2004г.); научно-технических семинарах кафедры вычислительной техники КурскГТУ в течение 19972004 гг.

Публикации. Основные результаты выполненных исследований и разработок опубликованы в 10 печатных работах. В работах, опубликованных в соавторстве, лично соискателем разработаны: в [3,4,10] аппаратно-ориентированные алгоритмы обработки цифрового видеосигнала, в [5,7,9] - процедура и алгоритм синтеза структур УЦОВ систем управления движением транспортного робота, в [6,8] - структурно-функциональная организация УЦОВ. Также по результатам исследований получено положительное решение на патентную заявку [11] и свидетельство Российской Федерации о регистрации программы для ПЭВМ [12].

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка, включающего 107 наименований, и приложений, изложена на 135 страницах и поясняется 37 рисунками и 5 таблицами.

Краткое содержание работы.

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цель и задачи исследований, отмечены научная новизна, практическая ценность и результаты реализации работы.

В первой главе приведен сравнительный анализ существующих алгоритмов цифровой обработки видеосигнала в реальном времени и аппаратных затрат на их реализацию в УЦОВ систем управления движением транспортных роботов, а также процедур синтеза УЦОВ. Сформулирован перечень основных требований к УЦОВ и основных функций, выполняемых УЦОВ. Приведен сравнительный анализ существующих ДОИ, на основании которого выбран ДОИ на линейном фоточувствительном приборе с зарядовой связью (ЛФПЗС) обеспечивающий уменьшение аппаратных затрат в связи с обработкой меньшего, по сравнению с матричным фоточувствительным прибором с зарядовой связью, объема видеоинформации, получаемой путем сканирования информационной области СТЗ по одной координате.

Сравнительный анализ существующих аппаратно-ориентированных алгоритмов обработки цифрового видеосигнала показал, что их существенным недостатком является

высокая сложность аппаратной реализации, из-за преимущественно программной реализации алгоритма обработки цифрового видеосигнала.

На основе проведенного анализа и в результате схожести функций УЦОВ и первичных преобразователей информации разработана процедура синтеза на основе теоретико-множественных моделей. Анализ существующих процедур структурного синтеза первичных преобразователей информации показал, что их основным недостатком является отсутствие комплексного подхода к преобразованиям характеристик, происходящим в процессе работы УЦОВ.

Проведен выбор информативных признаков рабочей области СТЗ, на основании которого в качестве основного информативного признака выбрано распределение яркости.

Во второй главе на основе требований к основному информативному признаку, сформулированным в первой главе, разработаны варианты светоконтрастных трасс для управления движением транспортного робота и соответствующие им аппаратно-ориентированные алгоритмы обработки цифрового видеосигнала, отражающего распределение яркости в информационном поле СТЗ транспортного робота. На рис.1 приведена обобщенная структурная схема системы управления движением транспортного робота. Видеосигнал с ДОИ поступает в УАОВ, где усиливается и преобразуется в цифровую форму, после чего обрабатывается с помощью УЦОВ и через интерфейсный блок (ИБ) выдается на исполнительные механизмы (ИМ) транспортного робота, которые реагируют на полученные управляющие сигналы в результате чего картина в поле зрения ДОИ изменяется.

ДОИ УАОВ уцов ИБ им

Рис.1. Обобщенная структурная схема системы управления движением транспортного

робота

Принцип действия СТЗ основан на отображении поперечного размера светоконтрастной трассы и ее координаты по оси X информационного поля в вид.; выходного напряжения датчика оптической информации, его преобразовании и дальнейшей цифровой обработке видеосигнала от светоконтрастной трассы информационного поля СТЗ.

Обосновано, что используемое в работе математическое описание процесса преобразования видеосигнала в цифровой код представляется следующим образом: сигнал на выходе датчика оптической информации ]-того сканирования имеет вид:

(1)

где Щ1) - импульсный сигнал с амплитудой ит, начальный момент которого однозначно соответствует координате левого края светоконтрастной трассы, (Еф) - помеха вызванная общим фоном освещенности на фоточувствительном слое ЛФПЗС ДОИ, обусловленная аддитивной погрешностью измерения.

Для выделения полезного сигнала Щ1) осуществляется вычитание из А,(1) порогового напряжения (Еф), превышающего (Еф). Затем выделенный сигнал и(1) преобразуется в цифровой:

= Г1,если Л, (О ^(Я*) ' {ЬеспиА^Оки^У

УЦОВ системы управления движением транспортного робота предназначейо для цифровой обработки видеосигнала в реальном времени. Цифровой видеосигнал, получаемый на входе УЦОВ, имеет импульс единичной амплитуды, с длительностью соответствующей поперечному размеру светоконтрастной трассы на ]-том сканировании. Для точного определения характеристик данного импульса на всем протяжении периода сканирования информационного поля СТЗ вырабатываются импульсы заполнения, имеющие существенно меньший период следования. Таким образом, цифровой видеосигнал за период сканирования соответствует сумме всех импульсов заполнения за тот же период:

(3)

где - одиночный импульс заполнения, п - число импульсов заполнения за один период сканирования информационного поля.

В типовом случае УЦОВ предназначено для обнаружения отклонения транспортного робота от заданной траектории движения и выработки сигнала «СТОП» - остановки транспортного робота. Основные виды светоконтрастной трассы представлены на рис.2.

1И1

а) б) в) г)

Рис.2. Светоконтрастная трасса

Для получения ДС) - отклонения оптической оси СТЗ транспортного робота от эталонной координаты середины светоконтрастной трассы на основании вычисленной координаты левого края светоконтрастной трассы:

(4)

где Ь - количество импульсов заполнения от начала сканирования до переднего фронта цифрового видеосигнала и правого края О^д светоконтрастной трассы:

(5)

где Л - количество импульсов заполнения от начала сканирования до заднего фронта цифрового видеосигнала вычисляется середина светоконтрастной трассы на .¡-том сканировании:

Затем найденной значение С^ суммируется с Сэт - эталонной координатой центра светоконтрастной трассы в дополнительном коде:

ДС,=Су + С,г. (7)

На основании вычисленных координат Олч> Ощд вычисляется ширина светоконтрастной трассы настом сканировании

0^=0^+0^, (8)

где О^ - координата левого края светоконтрастной трассы в дополнительном коде, которая для выработки управляющего сигнала «СТОП» сравнивается с О« - эталонной величиной маркера «СТОП» (рис.2.б) и в случае равенства вырабатывается управляющий сигнал «СТОП».

Для снижения вычислительной сложности данного алгоритма, а тем самым и сокращения аппаратных затрат, необходимо уменьшить количество выполняемых арифметических действий. Для этого предложена модифицированная светоконтрастная трасса (рис.3), где центром является середина между двумя светоконтрастными полосами, а ширина управляющего маркера «СТОП» соответствует полной ширине светоконтрастной трассы (рис.3.б).

а) б) в) г)

Рис.3. Сдвоенная светоконтрастная трасса

Цифровой видеосигнал, соответствующий данной светоконтрастной трассе, имеет вид двух импульсов единичной амплитуды в обычном случае или одного импульса единичной амплитуды соответствующего ширине светоконтрастной трассы на j-том сканировании в случае управляющего маркера «СТОП». УЦОВ вычисляет координату заднего фронта первого единичного импульса:

где - количество импульсов заполнения от начала сканирования до заднего фронта первого единичного сигнала.

Затем для получения отклонения оптической оси СТЗ транспортного робота от эталонной координаты центра светоконтрастной трассы полученное значение Cj суммируется с Сэт в дополнительном коде (7), а в случае равенства полученного значения Cj и Сст эталонной величины управляющего маркера «СТОП» вырабатывает управляющий сигнал «СТОП».

Для расширения функций УЦОВ и вырабатываемых им управляющих сигналов, а также соответствующего ей аппаратно-ориентированного алгоритма, разработана светоконтрастная трасса (рис.4).

а) б) в) г) д) е)

Рис.4. Светоконтрастная трасса для УЦОВ с расширенными функциями

УЦОВ для обработки светоконтрасгной трассы (рис.4) наряду с управляющими сигналами отклонения и остановки вырабатывает дополнительные управляющие сигналы увеличения или уменьшения линейной скорости движения транспортного робота в случае обнаружения соответствующих управляющих маркеров составляющие отличительную новизну УЦОВ, реализующего алгоритм цифровой обработки видеосигнала (рис.4.д,е). Для цифровой обработки используется .¡-ый видеосигнал и ()-1) - видеосигнал задержанный на один период сканирования информационного поля. По формуле (4) вычисляются 0Лкд и Олч.1 - координата левого края светоконтрасгной трассы на предыдущем сканировании. Аналогично вычисляется Опч и О™^. Затем по (6) находятся С] - центр светоконтрасгной трассы на .¡-том сканировании и С^ - центр светоконтрастной трассы на (¡-1) сканировании. Отклонение оптической оси СТЗ транспортного робота на текущем такте от координаты центра светоконтрастной трассы на предыдущем такте:

А С,=С,+С^, (10)

где См - координата центра светоконтрастной трассы на (¡-1) сканировании в дополнительном коде. Затем находятся значения рассогласований координат левого

А0^=0^+0^, (11)

и правого

(12)

краев светоконтрастной полосы настом и 0-1) сканированиях, где Олв_, - координата левого края светоконтрастной полосы на (¡-1) сканировании в дополнительном коде, Ощл -координата правого края светоконтрастной полосы на 0*1) сканировании в дополнительном коде, которые сравниваются с Оиэт - эталонным значением величины управляющего маркера. В том случае если АОм^Оют УЦОВ вырабатывает управляющий сигнал «уменьшение линейной скорости движения транспортного робота», если ДОпч=Ошт - «увеличение линейной скорости движения транспортного робота», если Юш)= Д0П1у=0Ш1 - управляющий сигнал «СТОП».

Для сокращения аппаратных затрат разработана модификация алгоритма цифровой обработки видеосигнала При этом арифметические процедуры суммирования заменяются непосредственным подсчетом необходимых значений, т.е. центр светоконтрастной трассы на текущем сканировании находится с помощью деления строчного импульса видеосигнала на два и вычисления количества импульсов заполнения до середины периода сканирования информационного поля:

С, =¿4- (13)

ы

Отклонение оптической оси СТЗ транспортного робота от эталонной координаты центра светоконтрастной трассы вычисляется далее по формуле (7). Рассогласования координат левого и правого краев светоконтрастной трассы на .¡-том и (¡-1) сканированиях находятся подсчетом количества импульсов заполнения прошедших соответственно для левого края между передними фронтами цифровых видеосигналов, а для правого края между задними фронтами цифровых видеосигналов:

АО*- £ • (14)

м

Л!"Л1- Т

м

где (Лу&Луч) - количество импульсов заполнения между передними фронтами цифровых видеосигналов, чАн) - количество импульсов заполнения между задними фронтами цифровых видеосигналов. Далее алгоритм выработки управляющих сигналов выполняется аналогично предыдущему.

На основании разработанных аппаратно-ориентированных алгоритмов обработки цифрового видеосигнала создан обобщенный алгоритм обработки цифрового видеосигнала для УЦОВ работающих в составе СТЗ для искусственно подготовленных сред, который заключается в заполнении полученного цифрового видеосигнала импульсами заполнения с длительностью импульса меньшей, чем длительность цифрового видеосигнала, подсчете импульсов заполнения до переднего и заднего фронтов цифрового видеосигнала, что соответствует левому и правому краям контрастного изображения в информационной области СТЗ и обработке полученных координат краев контрастного изображения с целью получения таких характеристик изображения как координата центра и наличие управляющих маркеров. Реализация данного обобщенного алгоритма позволяет разработать целый класс УЦОВ для определения вышеперечисленных характеристик искусственных сред.

Таким образом показано, что для выработки управляющих воздействий УЦОВ достаточно набора типовых действий, выполняемых за время не превышающее периода сканирования информационной области транспортного робота, с помощью аппаратной реализации вышеприведенных алгоритмов. Новизна разработанных аппаратно-ориентированных алгоритмов заключается в том, что при существенном снижении аппаратных затрат на реализацию цифровой обработки видеосигнала не теряется адекватность работы УЦОВ их реализующих заданным условиям работы.

В третьей главе на основе анализа существующих теоретико-множественных моделей разработана теоретико-множественная модель УЦОВ, позволяющая описывать как компоненты УЦОВ, так и УЦОВ в целом:

МУЦ0В = ^щов. сщов .рУиов.А мцов. хтов ^ _ (16)

где куцов - множество компонентов УЦОВ; суцов - множество детерминированных связей, необходимых для образования Муцов из Куцов; Руцоа - множество функций, определяющих допустимую комбинацию компонентов и детерминированных связей между ними; А71(08 -

ю

множество методов обработки и преобразования входных характеристик УЦОВ; х7110® -множество характеристик УЦОВ, состоящее из следующих подмножеств: Х1ПУЦ0В -подмножество входных характеристик УЦОВ; ХоиУЦОВ - подмножество выходных характеристик УЦОВ; Х«мУЦ0В - подмножество дополнительных характеристик УЦОВ; ХйиУЦОВ - подмножество свободных выходных характеристик УЦОВ:

у УЦОВ _ / уЩОВ у УЦОВ у УЦОВ уУЦОВ\ /17\

л -\лт ,лт1 ,лш ,лГт j. (Ч)

Любой элемент множества характеристик УЦОВ описывается следующим образом:

где - характеристика УЦОВ; 0^ов - оператор текущей характеристики; К,540" -значение текущей характеристики, п - общее количество характеристик синтезируемого УЦОВ При этом в случае описания элементов множеств входных, выходных и свободных выходных характеристик УЦОВ значения О, и V, будут пустыми.

Различие между теоретико-множественными моделями УЦОВ и компонента будет в том, что для компонента множество методов обработки и преобразования Ак будет состоять из одного элемента, множество функций FK и множество связей Ск будут пустыми, а множество Кк будет иметь только один элемент.

На основе теоретико-множественной модели УЦОВ разработана итерационная процедура синтеза УЦОВ. На каждой итерации процесс синтеза проходит в несколько шагов. На первом шаге из множества К7400 компонентов УЦОВ отбираются те, у которых го множестве входных характеристик Х1ШКП присутствует хотя бы один элемент множества входных характеристик УЦОВ Х,,,/403, т.е. все те компоненты, для которых Данное подмножество называется подмножеством компонентов -претендентов и обозначается Ккп (Ккп е КЩОБ). На следующем шаге отбираются такие компоненты - претенденты из множества К*", для которых X™ -> шах. В случае,

если Х11ПКП не полностью участвует в покрытии множества Х„„уц(®, элементы множества Х,„,кп, не участвующие в покрытии множества Хщ,*408, добавляются во множество Хщ,71108 для того, чтобы в процессе дальнейшего синтеза обеспечить нормальную работу отобранных компонентов:

уТООВ _ уУЦОВ . . уКП п<31

Л1т У1У>

где Хцв&ес7408 - множество входных характеристик УЦОВ, не покрытых на текущей итерации, Хил»«101 - множество входных характеристик компонента - претендента, не участвующих в покрытии. Под покрытием подразумевается операция пересечения соответствующих множеств. Рациональным является тот компонент - претендент, который кроме максимального покрытия множества входных характеристик УЦОВ на данном этапе, обеспечивает минимальное добавление собственных входных характеристик, не участвующих в покрытии, в это множество' Х™,„, -* min.

Рациональным по критерию покрытия множества выходных характеристик Хи»иУЦ0В УЦОВ множеством выходных характеристик XoutKn компонента - претендента также будет считаться компонент - претендент, обеспечивающий максимальное покрытие множества Х,муцов: Л" ™ r\ ->тах, при этом не участвующие в покрытии элементы множества выходных характеристик компонента - претендента ХмиГгееКП не объединяются с

непокрытыми элементами множества выходных характеристик ХоикгссУ"0а УЦОВ, а добавляются во множество свободных выходов УЦОВ Х;ггсеуцов. По этому критерию рациональным будет считаться компонент - претендент, обеспечивающий минимальное добавление собственных выходных характеристик XioutKn во множество свободных выходов XiSce511108 УЦОВ, т.е. min, где X^a«*11 - выходные характеристики компонента -

претендента, не участвующие в покрытии.

Рациональным по критерию покрытия множества дополнительных характеристик УЦОВ Хмиуцов будет тот компонент - претендент, для которого L'^Of е > и ПРИ этом

2 не противоречит соответствующему У|миуцов с учетом соответствующего О,««740®, ы

С точки зрения выполняемых методов рациональным будет считаться компонент -претендент, покрывающий собственным множеством методов обработки и преобразования А|КП заданный элемент множества А[УЦ0В на заданном этапе обработки входных характеристик в процессе работы УЦОВ:

А,"" г\ А^цав, где i е Х™в, (20)

i - заданный номер этапа обработки, на котором должен выполниться конкретный метод обработки или преобразования А™ входных характеристик.

Разработан алгоритм, реализующий процедуру синтеза УЦОВ, основной частью которого является алгоритм нахождения рационального компонента-претендента на каждой итерации (рис.5).

С помощью полученного алгоритма синтезированы структуры УЦОВ, одна из которых, соответствующая аппаратно-ориентярованному алгоритму для светоконтрастной трассы представленной на рис.1, показана на рис.6 где ДО^ - величина рассогласования текущей ширины светоконтрастной трассы с эталонной шириной управляющего маркера «СТОП». В процессе синтеза в качестве дополнительной характеристики „для „получения _ варианта УЦОВ использовалось время обработки цифрового видеосигнала, не превышающее период строчного импульса видеосигнала.

В четвертой главе рассматриваются варианты структурно-функциональных схем УЦОВ для систем управления движением транспортного робота, построенные на основе аппаратно-ориентированных алгоритмов, разработанных во второй главе и структур, синтезированных в третьей главе. На рисунке 7 в качестве примера приведен один из четырех разработанных вариантов структурно-функциональной схемы УЦОВ, предназначенный для выполнения алгоритма обработки цифровой видеоинформации, разработанного по светоконтрастной трассе, показанной на рис. 1.

На вход УЦОВ подаются сигналы: - цифровой видеосигнал соответствующий распределению яркости в информационном поле СТЗ настом сканировании, Unt - строчный импульс видеосигнала определяющий период одного сканирования информационного поля СТЗ. Импульсы заполнения вырабатываются тактовым генератором (ТГ) и подсчитываются счетчиком (СЧ).

Рис 5. Алгоритм выбора рационального компонента-претендента

Центр светоконтрастной трассы вычисляется на сумматоре (СУМ1), а отклонение оптической оси транспортного робота от эталонной координаты центра светоконтрастной трассы на сумматоре (СУМЗ) Для получения координаты левого края светоконтрастной полосы используется двоичный регистр (РГ1), запоминающий информация по переднему фронту цифрового видеосигнала

«СТОП» «ОТКЛОНЕНИЕ»

Рис.6. Структура УЦОВ системы управления движением транспортного робота

■С ТСП» Отклонение

Рис.7. Структурно-функциональная схема УЦОВ

Аналогично для получения координаты правого края светоконтрастной полосы используется двоичный регистр (РГ2), запоминающий информацию по заднему фронту цифрового видеосигнала.

Для аппаратной реализации алгоритма обработки цифрового видеосигнала введено пороговое значение а, определяющее допустимую погрешность вычислений управляющих сигналов в УЦОВ.

Устройство сравнения (УС2) сравнивает полученное значение отклонения с пороговой величиной и в случае, если оно превышает пороговую величину выдает на выход УЦОВ управляющий сигнал для исполнительных механизмов, отработкой которого транспортный робот возвращается на заданную траекторию. На сумматоре (СУМ2) вычисляется ширина светоконтрастной полосы на текущем сканировании, а на сумматоре (СУМ4) складывается с эталонной шириной светоконтрастной полосы в дополнительном коде. Полученная сумма на устройстве сравнения (УС1) сравнивается с пороговым значением случае если оно не превышает порогового значения вырабатывается

управляющий сигнал «СТОП».

Показано, что структурно-функциональные схемы УЦОВ, полученные на основе синтезированных структур УЦОВ, полностью удовлетворяют заданным светоконтрастным трассам и соответствующим им алгоритмам цифровой обработки видеосигнала

Также приведены результаты экспериментальных исследований УЦОВ. Цель эксперимента заключалась в подтверждении соответствия характеристик УЦОВ синтезированного с помощью разработанной процедуры, требуемым алгоритмам обработки цифрового видеосигнала.

С целью эмуляции движения транспортного робота подвижная поверхность с нанесенной светоконтрастной трассой равномерно перемещалась перед неподвижно закрепленным ДОИ.

Для проведения эксперимента была разработана следующая методика: для каждого значения линейной скорости перемещения подвижной поверхности вычислялось количество отсчетов на единицу длины светоконтрастной трассы. На этих равноотстоящих отсчетах осуществлялись эталонные измерения параметров светоконтрастной трассы, на основании которых выполнялись вычисления отклонения ДСу Затем эталонные и измеренные значения сравнивались.

Исследования проводились при следующих параметрах экспериментальной установки: размер одного светочувствительного элемента ДОИ Ц=12 мкм; высота установки ДОИ от уровня светоконтрастной трассы Н=0,063 м; расстояние от объектива до рабочего поля а=0,21 м; ширина информационного поля, попадающего на чувствительную область камеры <1=0,110 м; ширина светоконтрастной трассы 0„=0,01 м; ширина маркера «СТОП» 0стоп=0,03 м; угол наклона оси камеры о«=55°; расстояние от СТЗ до места сьема информации ' Ь=0,2 м; частота сканирования информационной области га«г=24 Гц; частота тактового генератора га18=5760Гц. Структурно-функциональная схема УЦОВ, показанная на рис.7, реализована на ПЛИС производства фирмы ХИтх семейства ХС4003РС84, позволяющей реализовать в одном корпусе большее количество элементов "жесткой" логики (логические вентили, регистры, счетчики и т.д.), что сокращает номенклатуру используемых элементов. ПЗУ выбрано типа АМ27543А, которое удовлетворяет требованиям достаточного быстродействия, малой стоимости и высокой технологичности. Моделирование УЦОВ проводилось с помощью программного пакета ХШпх Рошк)а1юп, позволяющего задать внутреннюю структуру ПЛИС и обработать с помощью заданной внутренней структуры цифровые видеосигналы, поступающие на вх->д УЦОВ.

Для согласования единиц измерения, полученных в результате эксперимента с единицами измерения эталонных значений использовалась формула:

где - отклонение координаты центра светоконтрастной полосы на текущем

сканировании в единицах, полученных на выходе УЦОВ.

На рис.8 представлен график рассогласования результатов эталонных и экспериментальных значений.

Наибольшее рассогласование результатов эталонных и экспериментальных измерений — 0,04*10"3 м, что составляет 0,04% от измеряемой величины.

Анализ результатов эксперимента показывает, что количественные оценки параметров светоконтрастной трассы, определенные УЦОВ, соответствуют реальным параметрам и отражают их изменения. По результатам экспериментального исследования принципиальной схемы УЦОВ определено, что количество элементов принципиальной схемы необходимых для реализации УЦОВ составляет 12 корпусов, что меньше чем в устройстве аналоге на 4 корпуса, а также суммарное время срабатывания всех элементов

Рис.8. Рассогласование результатов эталонных и экспериментальных измерений

В приложениях приведены экранные формы и перечень классов программы автоматизированного построения линейных цепей в устройствах управления, реализующей разработанную процедуру синтеза УЦОВ, а также принципиальная схема УЦОВ, схемы конфигурируемых логических блоков ПЛИС для реализации УЦОВ и временные диаграммы работы УЦОВ.

В заключении сформулированы основные результаты диссертационной работы: 1. Разработаны аппаратно-ориентированные алгоритмы обработки цифрового видеосигнала за время, не превышающее период строчного импульса видеосигнала, в которых уменьшено число действий, требуемых для выработки управляющих сигналов, что

позволяет снизить аппаратные затраты для их реализации и как следствие время необходимое для обработки видеосигнала.

2. Разработана теоретико-множественная модель УЦОВ системы управления движением транспортного робота, которая позволяет существенно упростить процесс формализованного описания устройств цифровой обработки видеосигнала основанных на разработанных алгоритмах цифровой обработки видеосигнала.

3. Разработаны процедура и алгоритм синтеза УЦОВ системы управления движением транспортного робота, позволяющие на основе теоретико-множественной модели УЦОВ синтезировать структуры УЦОВ, а также задавать дополнительные характеристики, определяющие выбор варианта структуры УЦОВ.

4. С помощью разработанного алгоритма синтезированы структуры четырех вариантов УЦОВ систем управления движением транспортного робота, соответствующие разным светоконтрастным трассам и алгоритмам обработки цифрового видеосигнала. Разработаны структурно-функциональные и принципиальные схемы УЦОВ, реализующие алгоритмы цифровой обработки видеосигнала в реальном времени и не требующие больших аппаратных затрат (достаточно одной микросхемы ПЛИС ХС4003РС84).

5. В результате проведенных экспериментальных исследований показано, что разработанные устройства цифровой обработки видеосигнала в составе СТЗ имеют снижение аппаратных и временных затрат на реализацию алгоритмов цифровой обработки видеосигнала порядка 20%.

По теме диссертации автором опубликованы следующие работы:

1. Жуковский Д.В., Дегтярев СВ., Рубанов А.Ф. Автоматизированное измерение малых угловых величин с помощью ОМЭВМ // Распознавание-97: Сборник материалов III Международной конференции. Курск, 1997. С.173-175.

2. Жуковский Д.В., Дегтярев СВ. Методы повышения точности обработки изображений в устройстве для управления движением транспортного робота // Распознавание-2003: Сборник материалов VI Международной конференции. Курск, 2003. С.31-32.

3. Жуковский Д.В., Дегтярев СВ. Повышение точности обработки изображений для управления движением транспортного робота // Материалы и упрочняющие технологии: Материалы X НТК. Курск, 2003. С.36-38.

4. Жуковский Д.В., Дегтярев С В. Распознавание образов в системах технического зрения // Всероссийская конференция по проблемам математики, информатики, физики и химии: Тез. Докл. Москва, РУДН, 2004. СДОЗ-104.

5. Жуковский Д.В., Дегтярев СВ. Моделирование структур оптико-электронных устройств // Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления: Сборник материалов XVI НТК с участием зарубежных специалистов. Под ред. проф. В.Н. Азарова М.: МГИЭМ, 2004. С.63-64.

6. Жуковский Д.В., Дегтярев СВ., Рубанов А.Ф. Оптико-электронное устройство для управления движением транспортного робота// Датчики и системы.-2004.- №7. С.25-27.

7. Жуковский Д.В., Дегтярев СВ., Рубанов А.Ф. Математическое моделирование оптико-электронного устройства для управления движением транспортного робота- методом списочных моделей // Телекоммуникации.- 2004.- №8. С.32-34.

8. Жуковский Д.В., Дегтярев СВ. Датчик обработки изображений для управления движением транспортного робота // Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления: Сборник материалов XVI НТК с участием зарубежных специалистов. Под ред. проф. В.Н. Азарова М: МГИЭМ, 2004. С.57-59.

9. Жуковский Д.В. Моделирование управления транспортным роботом на основе математического аппарата нечеткой логики // Распознавание-2003: Сборник материалов VI Международной конференции. Курск, 2003. С.214-216.

10. Zhukovskiy D.V., Degtyarev S.V., Rubanov A.F. The automated design of systems oftechnical vision // Conference proceedings of 7-th international conference on Pattern recognition and image analysis: new information technologies PRIA-7-2004, V. 2, St. Petersburg, 2004. PP.576577.

11. Заявка №2003123705 Россия. Устройство для управления движением транспортного робота/Д.В.Жуковский, С.В.Дегтярев, В С.Титов Решение о выдаче от 11.03.2004.

12. Свидетельство № 2004611966 РОСПАТЕНТа об официальной регистрации программы для ЭВМ Программа автоматизированного построения линейных цепей в устройствах управления: программа /Д.В.Жуковский, С.В.Дегтярев (РФ).

Соискатель

Д.В.Жуковский

ИД №06430 от 10.12.01

Подписано в печать

Формат 60x84 1/16 .

Печатных листов 1 . Тираж 100 экз. Заказ 303 Курский государственный технический университет, 305040, Курск, ул. 50 лет Октября, 94.

4 4 09

Введение.

Глава 1 Анализ устройств цифровой обработки видеосигнала и реализуемые ими алгоритмы в системах управления движением транспортного робота.

1.1 Устройства и алгоритмы цифровой обработки видеосигнала.

1.2 Классификация и выбор датчика оптической информации.

1.3 Выбор процедуры синтеза устройств цифровой обработки видеосигнала.

Выводы.

Глава 2 Аппаратно-ориентированные алгоритмы цифровой обработки видеосигнала.

2.1 Структура системы управления движением транспортного робота

2.2 Алгоритмы цифровой обработки видеосигнала.

2.3 Обобщенный алгоритм цифровой обработки видеосигнала.

Выводы.

Глава 3 Теоретико-множественная модель устройств цифровой обработки видеосигнала и процедура структурного синтеза на ее основе.

3.1 Теоретико-множественная модель устройств цифровой обработки видеосигнала.

3.2 Теоретико-множественная модель компонентов ' устройств цифровой обработки видеосигнала.

3.3 Формирование теоретико-множественной модели устройств цифровой обработки видеосигнала.

3.4 Процедура структурного синтеза устройств цифровой обработки видеосигнала.

3.5 Реализация процедуры структурного синтеза устройств цифровой обработки видеосигнала.

Выводы.

Глава 4 Устройства цифровой обработки видеосигнала.

4.1 Структурно-функциональные схемы устройств цифровой обработки видеосигнала.

4.2 Погрешности устройств цифровой обработки видеосигнала.

4.3 Вероятность ошибочных срабатываний устройств цифровой обработки видеосигнала.

4.4 Экспериментальное исследование устройства цифровой обработки видеосигнала.

Выводы.

Актуальность. Глобальный технологический скачок, произошедший за последние десятилетия, привел к резкому увеличению числа роботизированных технологических процессов. Одним из важнейших компонентов любого технологического процесса является транспортная система. В связи с этим, актуальность приобрела задача построения систем управления движением транспортных роботов, способных работать в условиях искусственно подготовленной среды.

Доказано, что человек максимальное количество информации получает с помощью глаз, т.е. наиболее информативным является визуальный поток. Поэтому наибольшее развитие за последние годы получили системы технического зрения (СТЗ).

Существенным отличием СТЗ транспортных роботов, используемых в условиях искусственно подготовленной среды, является то, что информационная область, предназначенная для их работы, содержит меньшее количество информативных признаков, чем при работе в естественных условиях, и при этом информация, заданная в данных признаках, максимальна.

Такой подход является одним из наиболее выгодных с точки зрения компромисса между затратами на подготовку среды функционирования робота и затратами на синтез СТЗ робота под конкретный технологический цикл. Наиболее адекватным по этому критерию является разработка минимального набора искусственных максимально контрастных признаков, несущих необходимую и достаточную информацию и легко распознаваемых СТЗ транспортного робота.

Процесс функционирования СТЗ разделяется на квантование и бинаризацию видеоинформации, ее предварительную обработку, ввод видеоинформации в ЭВМ, определение информативных признаков изображения и выдачу на основании обработки полученных цифровых кодов требуемой информации в зависимости от назначения СТЗ (управляющее воздействие, измерительная информация, диагноз и т.д.). Исходя из перечисленных функций основными устройствами СТЗ являются датчик оптической информации (ДОИ), устройство аналоговой обработки видеосигнала (УАОВ) и устройство цифровой обработки видеосигнала (УЦОВ).

Одной из важнейших является задача выделения информативного признака, или совокупности таковых признаков, отслеживание изменений данных признаков и обработка цифрового видеосигнала соответствующего этим признакам с помощью УЦОВ.

В УЦОВ должны рационально сочетаться аппаратные и программные методы обработки, что позволит создать высокоэффективные и быстродействующие УЦОВ, отвечающие следующим требованиям:

- обеспечение достоверности при слежении за объектами в информационном поле;

- простота конструкции;

- надежность в эксплуатации;

- простота перенастраивания;

- функционирование в реальном масштабе времени.

Одним из факторов сдерживающих развитие систем технического зрения является сложность алгоритмов цифровой обработки видеосигнала следствием которой являются большие аппаратные и временные затраты на реализацию УЦОВ.

На данный момент разработки как отечественных, так и иностранных исследователей сосредоточены на разработке алгоритмов позволяющих сократить аппаратные и временные затраты в устройствах цифровой обработки видеоинформации реализующих алгоритмы цифровой обработки видеосигнала [1-4].

В настоящее время отсутствуют завершенные научно-исследовательские работы и проекты УЦОВ, с комплексным рассмотрением и разработкой алгоритмов и технических средств, способных минимизировать аппаратные и временные затраты на цифровую обработку видеосигнала.

Перспективное направление в подобных разработках — структурный синтез УЦОВ, реализующих аппаратно-ориентированные алгоритмы цифровой обработки видеосигнала, работающих в составе систем управления движением транспортных роботов.

По мере увеличения степени интеграции элементной базы расширяются функциональные возможности и повышается производительность УЦОВ за счет аппаратно-программной или полностью аппаратной обработки сигналов. Разработка новых процедур и алгоритмов синтеза УЦОВ необходима для сокращения аппаратных, а как следствие и временных затрат, на реализацию УЦОВ для малогабаритных переносных и бортовых СТЗ, СТЗ миниатюрных транспортных роботов, а также транспортных роботов двойного назначения.

Научно-технической задачей диссертационной работы является снижение временных затрат на обработку цифрового видеосигнала и аппаратной сложности устройств цифровой обработки видеосигнала.

Диссертационная работа выполнялась в рамках тем: - 2.95 (№ гос. регистрации 01970002558) "Адаптивная оптико-электронная система для контроля изделий микро- и радиоэлектроники";

- 1.11.98 (№ гос. регистрации 01980006840) "Исследование принципов алгоритмического конструирования высокоточных оптических датчиков на базе приборов с зарядовой связью".

Целью работы является разработка аппаратно-ориентированных алгоритмов обработки цифрового видеосигнала, позволяющих сократить временные и аппаратные затраты в устройствах цифровой обработки видеосигнала систем управления движением транспортного робота.

Основные задачи в соответствии с целью работы:

- анализ устройств цифровой обработки видеосигнала, современных методов и алгоритмов синтеза УЦОВ; определение требований к характеристикам и структурно-функциональной организации УЦОВ систем управления движением транспортных роботов в современных условиях;

- разработка аппаратно-ориентированных алгоритмов работы УЦОВ для аппаратных вычислений управляющих воздействий в реальном времени;

- разработка теоретико-множественной модели УЦОВ и их компонентов;

- создание на основе теоретико-множественной модели УЦОВ процедуры синтеза УЦОВ и алгоритма ее реализации;

- синтез структурно-функциональных схем УЦОВ систем управления движением транспортных роботов со сниженными временными затратами для выполнения аппаратно-ориентированных алгоритмов обработки цифровой видеоинформации и анализ аппаратной сложности реализации этих алгоритмов;

- экспериментальные исследования УЦОВ для подтверждения соответствия полученных результатов заданным алгоритмам обработки цифрового видеосигнала.

Методы исследования. В процессе выполнения работы применялись теория проектирования ЭВМ, теория автоматического управления, аналитические и экспериментальные методы исследований, а также аппарат матричной алгебры, математического и схемотехнического моделирования с применением ПЭВМ.

Научная новизна работы:

1. Разработаны аппаратно-ориентированные однопроходные алгоритмы вычисления в реальном времени величин управляющих воздействий путем цифровой обработки видеосигнала, позволяющие формировать управляющие воздействия за один период сканирования информационной области путем выполнения набора типовых действий, что позволяет снизить аппаратные затраты для их реализации.

2. Разработана теоретико-множественная модель УЦОВ, позволяющая описывать компоненты УЦОВ, сложные функционально завершенные блоки УЦОВ и УЦОВ в целом, использование которой существенно упрощает процедуру формализованного описания УЦОВ.

3. На основе теоретико-множественной модели УЦОВ предложена процедура структурного синтеза УЦОВ позволяющая синтезировать структуры УЦОВ обеспечивающие снижение временных затрат на выполнение аппаратно-ориентированных алгоритмов вычислений величин управляющих воздействий.

Практическая ценность состоит в том, что реализация предлагаемой процедуры синтеза СТЗ позволяет создать комплекс управляющих малогабаритных переносных и бортовых СТЗ для систем управления транспортным роботом. Разработаны различные варианты аппаратно-ориентированных алгоритмов для работы УЦОВ в режиме реального времени. С помощью разработанной процедуры синтеза УЦОВ получены четыре различных варианта УЦОВ с минимальным числом компонентов для работы с различными светоконтрастными трассами и соответствующими им алгоритмами обработки цифрового видеосигнала.

Результаты проведенных в диссертационной работе теоретических исследований доведены до уровня инженерных формул и алгоритмов, что позволяет их использовать для синтеза УЦОВ. Оригинальность предложенных технических решений защищена патентом РФ [5].

Реализация результатов работы. Результаты диссертационной работы использованы на ОАО «Белинфогаз» при создании устройства автоматической регистрации и отслеживания параметров магистральных газопроводов и внедрены в учебный процесс на кафедре вычислительной техники Курского Государственного Технического Университета.

Акты внедрения прилагаются к материалам диссертации.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и получили положительные оценки на: III международной конференции "Распознавание - 97" (Курск, 1997г.); X Российской НТК "Материалы и упрочняющие технологии - 2003" (Курск, 2003 г.); VI международной конференции "Распознавание - 2003" (Курск, 2003г.); Всероссийской конференции по проблемам математики, информатики, физики и химии (Москва, РУДН, 2004); XVI НТК с участием зарубежных специалистов, "Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления" (Судак, 2004г.); научно-технических семинарах кафедры вычислительной техники КурскГТУ в течение 19972004 гг.

Публикации. Основные результаты выполненных исследований и разработок опубликованы в 10 печатных работах. В работах, опубликованных в соавторстве, лично соискателем разработаны: в [6,7,13] аппаратно-ориентированные алгоритмы обработки цифрового видеосигнала, в [8,10,12] - процедура и алгоритм синтеза структур УЦОВ систем управления движением транспортного робота, в [9,11] -структурно-функциональная организация УЦОВ. Также по результатам исследований получено положительное решение на патентную заявку [14] и свидетельство Российской Федерации о регистрации программы для ПЭВМ [15].

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка, включающего 107 наименований, и приложений, изложена на 135 страницах и поясняется 37 рисунками и 5 таблицами. На защиту выносятся:

Выводы

1. Разработаны структурно-функциональные схемы УЦОВ, соответствующие аппаратно-ориентированным алгоритмам цифровой обработки видеосигнала и синтезированным структурам УЦОВ, позволяющие аппаратно выполнять обработку цифрового видеосигнала путем выполнения набора типовых действий, что привело к существенному снижению временных затрат на обработку.

2. Выведены аналитическим способом формулы расчета погрешности работы УЦОВ и вероятности отклонения значений управляющих воздействий в зависимости от зашумленности информационной области СТЗ, которые позволяют провести априорный расчет указанных параметров.

3. Проведены экспериментальные исследования с целью подтверждения соответствия характеристик УЦОВ синтезированных с помощью разработанной процедуры, требуемым алгоритмам цифровой обработки видеосигнала, анализ которых показал что разработанные УЦОВ адекватно обрабатывают количественные характеристики светоконтрастной трассы и их изменения, а также позволяют сократить временные и аппаратные затраты на обработку цифрового видеосигнала на 20% по сравнению с известными отечественными и зарубежными аналогами.

Заключение

На основе проведенного анализа алгоритмов цифровой обработки видеосигнала показано, что их существенным недостатком являются высокие аппаратные затраты на реализацию в связи с преимущественно программной обработкой видеосигнала.

Сравнительный анализ существующих ДОИ показал, что наименьший объем видеоинформации без потери адекватности дает ДОИ на основе ЛФЗС.

Анализ современных подходов к структурному синтезу УЦОВ показал, что их основным недостатком является отсутствие комплексного подхода к преобразованиям характеристик в процессе работы УЦОВ.

В соответствии с целью данной работы получены следующие результаты:

1. Разработаны аппаратно-ориентированные алгоритмы обработки цифрового видеосигнала за время, не превышающее период строчного импульса видеосигнала, в которых уменьшено число действий, требуемых для выработки управляющих сигналов, что позволяет снизить аппаратные затраты для их реализации и как следствие время необходимое для обработки видеосигнала.

2. Разработана теоретико-множественная модель УЦОВ системы управления движением транспортного робота, которая позволяет существенно упростить процесс формализованного описания устройств цифровой обработки видеосигнала основанных на разработанных алгоритмах цифровой обработки видеосигнала.

3. Разработаны процедура и алгоритм синтеза УЦОВ системы управления движением транспортного робота, позволяющие на основе теоретикомножественной модели УЦОВ синтезировать структуры УЦОВ, а также задавать дополнительные характеристики, определяющие выбор варианта структуры УЦОВ.

4. С помощью разработанного алгоритма синтезированы структуры четырех вариантов УЦОВ систем управления движением транспортного робота, соответствующие разным светоконтрастным трассам и алгоритмам обработки цифрового видеосигнала. Разработаны структурно-функциональные и принципиальные схемы УЦОВ, реализующие алгоритмы цифровой обработки видеосигнала в реальном времени и не требующие больших аппаратных затрат (достаточно одной микросхемы ПЛИС ХС4003РС84).

5. В результате проведенных экспериментальных исследований показано, что разработанные устройства цифровой обработки видеосигнала в составе УЦОВ имеют снижение аппаратных и временных затрат на реализацию алгоритмов цифровой обработки видеосигнала порядка 20%.

1. Murray D., Basu A. Motion tracking with an active camera, //IEEE Trans. Pattern Anal. March. Intell. 1994. - №16 -PP.449-459.

2. Skiestad K., Jain R. Illumination independent change detection for real word image sequences. // Comput. Vision Graph. Image Process. -1989. -№46 -PP.3 87-399.

3. Ahmand M.O., Sandararajan D.A. Fast algorithm for two-dimensional median filtering // IEEE Transactions on circuits and system. 1988. - Vol. 35, №6.-PP. 1364-1374.

4. Kasprzak W. Adaptive methods of moving car detection in monocular image sequencas // Machine GRAPHICS&VISION. 2000. - vol 9, №. 1/2. - PP. 167-185.

5. Жуковский Д.В., Дегтярев C.B. Методы повышения точности обработки изображений в устройстве для управления движением транспортного робота // Распознавание-2003: Сборник материалов VI Международной конференции. Курск, 2003. С.31-32.

6. Жуковский Д.В., Дегтярев С.В. Повышение точности обработки изображений для управления движением транспортного робота // Материалы и упрочняющие технологии: Материалы X НТК. Курск,2003. С.36-38.

7. Жуковский Д.В., Дегтярев С.В. Распознавание образов в системах технического зрения // Всероссийская конференция по проблемам математики, информатики, физики и химии: Тез. Докл. Москва, РУДН,2004. С.103-104.

8. Жуковский Д.В., Дегтярев С.В., Рубанов А.Ф. Оптико-электронное устройство для управления движением транспортного робота // Датчики и системы.-2004.- №7. С.25-27.

9. Ю.Жуковский Д.В., Дегтярев С.В., Рубанов А.Ф. Математическое моделирование оптико-электронного устройства для управления движением транспортного робота методом списочных моделей // Телекоммуникации.- 2004.- №8. С.32-34.

10. Жуковский Д.В. Моделирование управления транспортным роботом на основе математического аппарата нечеткой логики // Распознавание-2003: Сборник материалов VI Международной конференции. Курск, 2003. С.214-216.

11. Свидетельство № 2004611966 РОСПАТЕНТа об официальной регистрации программы для ЭВМ Программа автоматизированного построения линейных цепей в устройствах управления: программа / Д.В .Жуковский, С.В.Дегтярев (РФ).

12. Системы технического зрения / В.И.Сырямкин, В.С.Титов, Ю.Г. Якушенков и др. Под общей редакцией В.И. Сырямкина, B.C. Титова. -Томск: МГП «РАСКО», 1992.-367с.

13. Хасанов П.Ф., Киселев О. Д. Адаптивные роботы и системы технического зрения: Учебное пособие. Ташкент: Изд. ТашПИ, 1986-96с.

14. Тимофеев А.В. Роботы и искусственный интеллект. — М.: Наука, 1978.-200с.

15. Янг Дж.Ф. Робототехника. JL: Машиностроение, 1979.-157с.

16. Власов А.В., Шамис A.JI Экспериментальные системы зрительного восприятия/Интегральные роботы. М.: Мир, 1975.-234с.

17. Устройство промышленных роботов./Юревич.Е.И., Аветиков Б.Г., Корытко О.Б. и др. JT.: Машиностроение, 1980.-ЗЗЗс.

18. Промышленные системы технического зрения.// Экспресс-информация.ВИНИТИ. Сер. Робототехника-1983.-№42.-С.1-5.

19. Пупков К.А., Путилов Г.П. Принципы построения систем технического зрения./ Научные проблемы робототехники. М.: Наука, 1980.-287с.

20. Соколов С.М. Использование фотометрической информации в комплексе интегрального локомоционого робота / Управление робототехническими системами и их очувствление. М.: Наука, 1983.-178с.

21. Катыс Г.П. Оптические информационные системы роботов манипуляторов. М.: Машиностроение, 1977.-272с.

22. Робот PUMA с системой технического зрения VS-100//3Kcnpecc-информация. ВИНИТИ. Сер. Робототехника-1983.-№37.-С.6-9.

23. Detection and three-dimensional localization by stereoscopic visual sensor and application to a robot for piching asparagus.//Baylou P., B. El Hadj Amor, Monsion M., Bouvet C., Bousseau G. "Pattern Recogn".-1984.-№4.-PP.377-384.

24. Дегтярев C.B. Оптоэлектронные устройства для управления хлопкоуборочной машиной: Дис. канд. тех. наук: 20.10.1991/Т. -Ташкентский политехнический институт. Ташкент, 1991.-173 с.

25. Петров А.А. Алгоритмическое обеспечение информационно-управляющих систем адаптивных роботов/ Итоги науки и техники. ВИНИТИ. -М.: Радио и связь, 1981.-237с.

26. OMRON F-150 Vision Controller PROFIBUS-DP Unit /Omron Germany. -2003. -P.4

27. Дуда P. Распознавание образов и анализ сцен/ Дуда Р., ., Харт П. М.: Мир, 1976.-512с.

28. Каблуков В.К. Случайный поиск и распознавание. Ташкент, 1985.-264с.

29. Абдуллаев Д.А. Оперативная обработка измерительной информации. -Ташкент: Фан, 1985.-128с.

30. Васильев В.И. Распознающие системы. Киев: Наукова думка, 1983.-420с.

31. Многозвенный робот для визуального контроля/Экспресс-информация. ВИНИТИ. Сер. Робототехника.-1984.-№7.-С. 1-7.

32. Системы очувствления и адаптивные промышленные роботы. /Под общ. Ред. Попова Е.П. -М.: Машиностроение, 1985.-256с.

33. Титов B.C., Госьков П.И. Оптоэлектронные развертывающие полупроводниковые преобразователи / Томск: ТПИ, 1980.- 95с.

34. Катьтс Г.П. Визуальная информация и зрение роботов. М.: Энергия, 1979.-178с.

35. Пресс Ф.П. Формирование видеосигнала на приборах с зарядовой связью. — М.: Радио и связь, 1981.-169с.

36. Капустян В.М., Махотенко Ю.А. Конструктору о конструировании атомной техники М, Атомиздат, 1981 .-124с.

37. Глазунов В.Н. Поиск принципов действия технических систем М.: 1990.-2 Юс.

38. Кандырин Ю.В.,Шкурина Г.Л. Процедуры генерации и выбора при проектировании технических объектов Волгоград, 1999.-146с.

39. Крутиков Г.И. и др. Основы технического творчества М, Народное образование, 1995.-278с.

40. Половинкин А.И. Основы инженерного творчества М, Машиностроение, 1988.-187с.45.3арипов М.Ф. Элементы теории информационных моделей преобразователей с распределенными параметрами / Зарипов М.Ф., Никонов А.Н., Петрова Ю.И. Уфа: БФАН СССР, 1983.-156с.

41. Дегтярев С.В. Метод обработки визуальной информации для роботизации ХУМ/ Оптические сканирующие устройства и измерительные приборы на их основе. Тез. докл. IV Всесоюзн. совещ. -Барнаул.- 1988.- Ч.1-С.32.

42. Киселев О. Д. Преобразователи оптической информации об агротехническом фоне хлопкового поля: Дис. канд. тех. наук: 10.09.86/Т. Ташкентский политехнический институт. - Ташкент, 1986.-135с.

43. Киселев О.Д., Дегтярев С.В., Бекмухамедов Б.Н. ПОИ и способ ее обработки для роботизации ХУМ/ ПРОБЛЕМЫ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ УСТРОЙСТВ И МЕТОДОВ ПРИЕМА, ПЕРЕДАЧИ И ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ. М.: 1988.-С.99-101.

44. Хасанов А.Ф., Киселев О.Д., Дегтярев С.В. ПОИ для оценки урожайности хлопкового поля/ Оптические сканирующие устройства и измерительные приборы на их основе. Тез. докл. III Всесоюзн. совещ. -Барнаул.-1986.-Ч. 1 .-С. 17-18.

45. Носов Ю.Р. Полупроводниковые приборы с зарядовой связью/ Носов Ю.Р., Шилин В .А. М.: Сов. Радио, 1976.-144с.

46. Карпов О.Г., Раводин О.М. Оптические управляемые транспаранты // Корреляционно-экстремальные системы. Томск: ТГУ.-1981.-№6.-С.79-102.

47. Елисеев С.В. Геодезические инструменты и приборы. Основы расчета, конструкции и особенности изготовления. // Изд. 3-е, перераб. и доп. М.: «Недра», 1973.-392с.

48. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Высш. шк., 1999. - 576с.

49. Кнушев Д.А. ПЛИС фирмы "XILINX": описание структуры основных семейств. М.: Додека-ХХ1, 2001. - 238с.

50. Шипулин С.Н., Храпов В.Ю. Особенности проектирования цифровых схем на ПЛИС // Chip News. 1996. - № 5.- С. 40-43.

51. Шипулин С.Н., Храпов В.Ю. Основные тенденции развития ПЛИС // Электронные компоненты. 1996. -№ 3-4. - С. 26.

52. Стешенко В. Школа разработки аппаратуры цифровой обработки сигналов на ПЛИС. // Chip News 1999. -№8. С. 37-39

53. Стешенко В. Школа разработки аппаратуры цифровой обработки сигналов на ПЛИС. // Chip News.- 1999. -№9. С. 35-38

54. Стешенко В. Школа разработки аппаратуры цифровой обработки сигналов на ПЛИС. // Chip News.- 1999. -№10. С. 32-40

55. Стешенко В. Школа разработки аппаратуры цифровой обработки сигналов на ПЛИС. // Chip News.- 2000. -№1. С. 41-45

56. Стешенко В. Школа разработки аппаратуры цифровой обработки сигналов на ПЛИС. // Chip News.- 2000. -№3. С. 36-39

57. Стешенко В. Школа разработки аппаратуры цифровой обработки сигналов на ПЛИС. // Chip News.- 2000. -№4. С. 31 -37

58. Геометрическая оптика //http://www.nature.ru/db/msg.html?mid= 1165054&s=.-( 10.06.2004)

59. Система визуального позиционирования микросхем// http://inftech.webservis.ru/it/conference/scm/1999/session8/davidov.html.-(15.07.2004)

60. Проектирование системы сбора данных // http://www.referatfrom.rU/watch/l 7492/1 .html. -(07.11.2003)

61. Распознавание образов: состояние и перспективы/Под ред. К.Верхаген.- М.: Радио и связь, 1985.-114с.

62. Петраков А.В. Автоматические телевизионные комплексы для регистрации быстропротекающих процессов. М.: Энергоатомиздат, 1987.- 152с.

63. Казанцев Г.Д., Курячий М.И., Пустынский И.Н. Измерительное телевидение.-М.:Высш. шк., 1994.-288с.

64. Chen F. Et al. Overview of three-dimensional shape measurement using optical methods. //Opt. Eng. 2000, vol. 32. N1. PP. 10-32.

65. Абламейко C.B., Лагуновский Д-М. Обработка изображений технология, методы, применение. Мн.: Амалфея, 2000. -304с.

66. Претт У. Цифровая обработка изображений. В 2 т.: Пер. с англ. — М.: Мир, 1982. -2 т.-578с.

67. Павлидис Т. Алгоритмы машинной графики и обработки изображений: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1986. - 400с.

68. Чэн Ш. -К. Принципы проектирования систем визуальной информации: Пер. с англ. М.: Мир, 1994. - 408с.

69. Цифровая обработка телевизионных и компьютерных изображений / Под. ред. Ю.Б.Зубарева, В.П.Дворковича М., 1997. - 212с.

70. Левшин В.Л. Обработка информации в оптических системах пеленгации. М.: Машиностроение, 1978. 168с.

71. Якушенков Ю.Г. Теория и расчет оптико-электронных приборов: Учебник для студентов вузов. М.: Логос, 1999. - 480с.

72. Ярославский Л.П. Введение в цифровую обработку изображений. -М.: Сов. радио, 1979.-312с.

73. Бутаков Е.А., Островский В.И., Фадеев И.П. Обработка изображений на ЭВМ. М.: Радио и связь, 1987. - 232с.

74. Методы и алгоритмы цифровой обработки изображений / С.С. Садыков, М.Н. Маликов и др.; Под ред. С.С. Садыкова. — Ташкент: НПО «Кибернетика» АН Руз, 1992. 296с.

75. Аггарвал Дж. К., Нандхакумар Н. Определение параметров движения по последовательности изображений // ТИИЭР. 1988. - №8. - С. 7388.

76. Мамиев Г.В. Стереотелевизионные устройства отображения информации. М.: Радио и связь, 1983. — 96с.

77. Марр Д. Зрение. Информационный подход к изучению представления и обработки зрительных образов/ Пер. с англ. М.: Радио и Связь, 1987. -297с.

78. Мамаева Т.Ю. Разработка и исследование методов и алгоритмов оценки параметров движения фрагментов изображения в цифровых телевизионных системах: Дисс. канд. техн. наук. СПб., 2000. - 107с.

79. Курочкин Е.П., Муминов Н.А., Копейкин С.В. Адаптивные методы обработки измерительной информации. Ташкент: Фан, 1986. - 204с.

80. Alexander S.T. Adaptive Signal Processing. Theory and Applications. -N.Y.: Springer-Verlag, 1986.- 179p.

81. Сальников И.И. Растровые пространственно-временные сигналы в системах технического зрения. Пенза: Издательство ЦНТИ, 1999. -254с.

82. Секен К., Томпсет М. Приборы с переносом заряда. Пер. с англ. М.: Мир, 1978.-327с.

83. Куафе Ф. Взаимодействие робота с внешней средой: Пер. с франц. — М.: Мир, 1985.-285с.

84. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений / Т.С. Хуанг, Дж. О. Эклунд. Г. Дж. Нусбаумер и др.: Под ред. Т.С. Хуанга; Пер. с англ. под ред Л.П. Ярославского. М. Радио и связь, 1984. - 221с.

85. Егорова С.Д., Колесник В.А. Оптико-электронное цифровое преобразование изображений. М.: Радио и связь, 1991. - 208с.

86. Катыс Г.П. Восприятие и анализ оптической информации автоматической системой. — М.: Машиностроение, 1986. 416с.

87. Кориков A.M., Сырямкин В.И., Титов B.C. Корреляционные зрительные системы роботов. Томск: Радио и связь. Томское отд. 1990.-264с.

88. Amizi-Sadjadi M.R., Ваппоиг S. Two dimensional recursive parameter identification for adaptive Kalman filtering // IEEE Transactions on circuits and system. 1995.-Vol. 57, №9.-PP. 1077-1081.

89. Baraldi A. Contextual clustering for image segmentation // Optical Engineering. 2000. - Vol. 39, № 4. - PP. 907-923.

90. Beghdadi A., Negrate A.L. Contrast enhancement technique based on local detection of edges // Computer vision, and image prosseing. 1989. -№46.-PP. 162-174.

91. Edmund Scientific Industrial Optics Division: Optics and Optical Instruments Catalog. 2000. - № 007A. - PP. 202, 204-205.

92. Hall D., Crowley J.L., Colin de Verdiere V. View invariant object recognition using coloured receptive fields // Machine GRAPHICS&VISION. 2000. - vol 9, №. 1/2. - PP. 341-352.

93. Kasprzak W. Adaptive methods of moving car detection in monocular image sequencas // Machine GRAPHICS&VISION. 2000. - vol 9, №. 1/2. -PP. 167-185.

94. Nishida H., Mori S., Algebraic description of curve structure // IEEE Trans. On PAMI. 1992. - №14(5) . - PP. 517-533.

95. Osberger W. and Maeder A.J. Automatic identification of perceptually important regions in an image // Pattern Recognition: Proc. 14th Int. Conf. -Brisbane, Australia, 1998.-PP. 701-704.

96. Peli T. A study of edge detection algorithms // Comput. graphics and image processing. 1982. - Vol. 20, №1. - PP. 1-21.

97. Pizer S.M., Amburn P. Adaptive histogram equalization and its variations // Computer vision, graphics, and image procesing. 1987. - Vol. 39. - PP. 355-368.