Как мы видим то, что мы видим

Органом зрения мы издавна привыкли считать глаз. Однако, чтобы установить истину, нам придется отказаться от этого заблуждения. Человек видит отнюдь не глазами. А чем же, спросит недоуменный читатель, датчиками, что ли? Нет, человек видит мозгом! Действительно, глаз участвует в процессе видения, однако распознавание зрительных картин настолько тонкий и интеллектуальный процесс, что сказать "мы видим глазами" так же наивно, как "мы говорим языком".

Посмотрите вокруг. Мы видим разноцветные пятна на пестром фоне, и только мозг сообщает нам, что это деревья, дома и осенняя листва на мостовой.

Чтобы научиться видеть, человек затрачивает несколько лет жизни. Рассмотреть фотографию не так-то просто, нужно научиться воспринимать цветное объемное изображение в виде плоскостного предмета, заполненного серо-белыми пятнышками. Индейцу одного из американских племен показали фотографию животного, которое он встречал каждый день, - лошади. Он увидел в изображении нечто таинственное и бесконечно далекое от данного животного.

"Из всех органов чувств, связывающих наше сознание с внешним миром, зрение является важнейшим, ибо оно дает 80-90 процентов информации об окружающей нас действительности, - говорит заведующая кафедрой глазных болезней Новосибирского медицинского института, доцент Н. Орлова. - Где бы мы ни были - у себя дома, на улице, на рабочем месте, на отдыхе, - весь период бодрствования человек совершает колоссальную зрительную работу. Он рассматривает форму и детали предмета - это центральное зрение; ориентируется в пространстве - это периферическое зрение; воспринимает различную освещенность - светоощущение; распознает спектральный состав света, что создает впечатление многоцветности мира; фокусирует рассматриваемый объект; определяет расстояние до предметов и между ними, что дает впечатление глубины, стереоскопичности. И все это одномоментно и связно - воистину неоценимая деятельность. Глаза приспособлены к видению даже при ничтожно слабом свете - ночью. Кроме того, глаз, как и сердце, успевает отдохнуть в процессе работы, во время коротких миганий".

Как научить робота "видеть"? У нас нет нужды приделывать ему "голову с глазами". Глаз мы можем поместить, например, на потолке, а затем сообщать роботу название и форму детали, и он будет собирать их. В другом варианте мы могли бы поместить глаз робота ему на "ладонь".

Допустим, что при сварке различных конструкций робот должен помещать их металлические части в разные положения. Если его "глаз" расположен на "ладони", автомат сам сможет "видеть", где именно и как должна происходить сварка. Есть проект робота - упаковщика шоколада. Сейчас на обычной шоколадной фабрике работницы сидят за столом, а перед ними движется поток пустых коробок. Шоколадки подаются конвейерной линией. Работницы укладывают их в коробки по две штуки в секунду. Планируется установить у линии два небольших манипулятора и телекамеру. Камера будет сообщать манипуляторам, что делать их "пальцам" для укладки шоколадок. В данном случае у манипуляторов есть некое зачаточное "зрение". Но это крайне упрощенный случай - темные шоколадки на светлом фоне. Если сказать такому роботу: "Прошу тебя пойти и собрать букет белых лилий", для него невозможно было бы выполнить столь сложный приказ.

До настоящего времени оснащение зрением какого-либо устройства из металла требовало талантов поистине нечеловеческих. Однако усовершенствование технологии компьютеров радикальным образом изменило ситуацию. Разработка видеосистем для роботов началась с создания телекамер. Изображение объекта превращается в тысячи точек, из которых состоит телевизионное изображение. Эти черные и белые точки вводятся в ЭВМ, управляющую роботом, в виде цифровой информации в двоичном коде (0,1). Черную точку отображает единица, белую - ноль. Изображение предмета преобразуется в электронной памяти компьютера в серию нолей и единиц. Теперь робот может "увидеть" предмет, то есть сравнить его цифровую кодограмму с набором цифр, хранящихся в памяти, и "узнать" его, то есть определить, к классу каких объектов он относится. Там, где нули переходят в единицы, компьютер отмечает силуэт объекта и его ориентацию. После этого он немедленно вычисляет многие из его характеристик, например площадь, периметр, диаметр и т. д., и сравнивает их с характеристиками объекта, хранящимися в его памяти. Когда ЭВМ отыщет в своей памяти подобный набор цифр, робот узнает, что же он видит перед собой. Сказав на электронном языке "ага!", он даст команду своим "пальцам" сделать с предметом то, что нужно, например схватить за край, поднять и перевернуть.

Поскольку робот не может различать многочисленные оттенки серого цвета, необходимо высококонтрастное освещение, а как его осуществить для изделий, движущихся на сборочном конвейере?

Сейчас разрабатываются более совершенные системы, которые будут различать много оттенков яркости. Создаются приборы, способные формировать изображение с помощью так называемой "серой шкалы", где яркость может быть выражена в диапазоне величин от 0 до 15 или даже от 0 до 255. С такими "способностями" компьютер сможет различить малейшие изменения яркости и обеспечить точное опознавание объектов. Однако системы с "серой шкалой" столь сложны, что время распознавания даже для мощной ЭВМ оказывается очень большим. Если имеется сотня уровней "серости" в широком поле зрения, то для распознавания образца компьютер должен выполнить огромное количество вычислений, и чем беспорядочней и хаотичней "сцена", тем сложнее задача ЭВМ. Таким образом, будущее систем со "зрением" зависит как от продолжающегося прогресса в компьютерной технике, так и от создания лучших устройств распознавания.

Однако, чтобы быть таким же эффективным, как человеческий глаз, "глаз" робота должен опираться на соответствующий интеллект компьютера, который работает в миллион раз быстрее, чем любой из современных. И хотя некоторым ученым это не кажется фантастичным, особенно учитывая головокружительный прогресс микроэлектроники, даже современное состояние вычислительной техники позволяет делать весьма оптимистические прогнозы. В конце концов робот может "видеть" гораздо лучше человека и сегодня, ведь человеческому глазу доступна для восприятия лишь оптическая часть спектра электромагнитных волн. А соответствующее электронное устройство свободно от биологических ограничений, его можно сделать чувствительным к инфракрасным и ультрафиолетовым лучам. К электронному глазу можно подключить радар или сонар, он сможет видеть в темноте и при сверхъярком свете в печи телескопически или микроскопически, фиксировать процессы, проистекающие или очень быстро, или чересчур медленно. Тогда станет возможным то, что "и не снилось" зрению человека, например спектрографический анализ вещества объекта путем простого "осматривания".

На очувствленном роботе Токийского университета проводятся эксперименты с движущимися предметами. Робот оснащен подсистемой "визуального очувствления", или, попросту говоря, зрения на телекамере. Это позволяет ему весьма точно определять координаты предмета. Управляющее устройство на базе микрокомпьютера осуществляет пересчет из системы координат рабочей зоны в систему координат манипулятора и вырабатывает управляющее воздействие на приводы манипулятора. Управление осуществляется в так называемом реальном времени.

Вот по рабочему полю катится шарик. Робот сможет захватить его и аккуратно опустить в движущийся по транспортеру стаканчик. Для облегчения визуального контроля все предметы, за которыми наблюдает глаз робота: шарик, стаканчик, схват робота, - окрашены контрастной ярко-белой по отношению к серому фону краской. А вот другой эксперимент, в котором робот ловко бросает шары в специальную коробку, расположенную в полутора метрах. Под конец робот выполняет ряд явно рекламных манипуляций: зажигает спичку и даже играет на ксилофоне.