"Разумное" кадровое ЗУ

Реализовать указанные возможности на практике удалось лишь недавно благодаря созданию так называемого "разумного" (программируемого) кадрового запоминающего устройства (ЗУ); в сущности, оно представляет собой компьютерную память особого типа, которая позволяет запоминать цифровую информацию, описывающую один кадр изображения, и выполнять программы обработки этой информации до поступления данных относительно следующего кадра. (Именно применение кадровых ЗУ лежит в основе многих впечатляющих и оригинальных приемов, которыми развлекает зрителей современное телевидение.) Задачу выявления наиболее характерных особенностей изображения можно несколько упростить, уменьшив размер матрицы элементов (многие простые картины вполне воспринимает даже глаз человека, если они представлены сеткой 64x64 элемента отображения) и снизив частоты развертки. Возникающее в результате этого мерцание экрана компьютеру, в отличие от человека, не мешает.

На экране видеомонитора системы машинного зрения, разработанной компанией ASEA, четко видна 'зарисовка' зубчатого колеса (расположенного на переднем плане). Такие эскизные изображения в значительной мере упрощают распознавание объектов

Основной вопрос, разумеется, заключается в том, какого рода информацию следует извелекать из огромной массы цифр, записанных в память, чтобы выяснить заложенный в них смысл. Эту сложную задачу приходится решать во многих областях науки и техники. Действительно, они столь же актуальны для неврологов и психологов, как и для специалистов по робототехнике, поскольку от палочек и колбочек, имеющихся в сетчатке человеческого глаза, в мозг поступает информация, весьма сходная с той, о которой говорилось выше. Следует отметить, что ученые только начинают постигать механизмы преобразования этой информации в восприятия и ощущения, позволяющие нам узнавать, например, знакомые лица и предметы.

Наиболее распространенный метод решения данной задачи основан на выделении характерных особенностей изображения. Такой процесс, как принято считать, соответствует тому, что происходит в мозге человека: отбрасывается вся лишняя и непонятная информация, в результате чего формируется "зарисовка", которая представляет собой своего рода обобщение, содержащее лишь основные особенности конкретного изображения.

Система машинного зрения фирмы GMF рассчитывает параметры отклонения объекта от 'нормального' положения, определяя местоположение центра объекта. (Надпись на экране видеомонитора говорит о том, что средние отклонения объекта по осям х, у и полярному углу составляют соответственно 1,6799 мм,-2,7400 мм и -2,3199°)

Процедуры формирования зарисовок сложны и меняются в зависимости от характера задачи, поставленной перед системой. Обычно такие процедуры начинаются с выполнения программы, действующей как "детектор контуров"; она определяет координаты линий, по которым происходит изменение цвета или яркости элементов отображения, выделяя таким образом контуры или края воспроизводимых объектов. Детектирование (выделение) контуров и само по себе весьма сложная задача, для решения которой требуются значительные ресурсы. На практике "помехи" того или иного вида всегда приводят к неправильному воспроизведению некоторых элементов изображения; поэтому, чтобы получить "осмысленную" интерпретацию нечеткого изображения, программа не должна принимать во внимание микроискажения и исчезновение отдельных элементов.

Один из методов, уже используемых для ускорения этой процедуры, основан на применении компьютера новейшего типа, который называется параллельным матричным процессором. Среди наиболее совершенных ЭВМ данного класса можно отметить машину CLIP (Cellular Logic Image Processor- процессор изображений, построенный на принципах сотовой логики), разработанную специалистами университетского колледжа в Лондоне. В компьютере CLIP в отличие от традиционных вычислительных машин нет единого центрального процессора, выполняющего арифметические и логические операции. Эта машина состоит из целого массива специализированных микросхем, каждую из которых можно запрограммировать так, чтобы она осуществляла самые разнообразные логические действия. Как правило, на любой процессор изображений одновременно поступает несколько битов двоичной информации, описывающих один элемент воспроизводимой картины; однако оригинальность системы CLIP заключается в ее архитектуре, благодаря которой каждый процессор может взаимодействовать со своими непосредственными "соседями". Работая в параллель, такие процессоры способны решать свои задачи (например, выделять контуры объекта или отбрасывать то, что находится на периферии изображения) действительно очень быстро - гораздо быстрее, чем обычный компьютер, которому приходится последовательно обрабатывать поступающие данные. Думается, что система типа CLIP проявит себя с лучшей стороны как устройство предварительной обработки, способное оперативно выявлять основные особенности изображения и передавать соответствующие данные на другие компьютеры, которые смогут решать, что же "означают" эти данные.

Систему машинного зрения IVS-100 можно применять также для оптического распознавания знаков и сверки их с эталоном. В данном случае система считывает показания светодиодного индикатора