Программно-алгоритмическое обеспечение систем технического зрения для автономных манипуляционных роботов

Современный период развитая экономики промышленно развитых стран характеризуется переходом ко второму этапу научно-технической революции — научно-технологическому, на основе компьютеризации и информатизации всего общественного производства. Для реализации этого этапа во всем мире приняты широкие программы разработки компьютеров пятого и роботов третьего поколений. Последние представляют собой адаптивные системы, гибко программируемые, снабженные средствами очувствления для получения информации об окружающей среде и предметах производства. Перед обществом встают задачи комплексной механизации и автоматизации всего хозяйства, освобождения человека от тяжелого физического и многих аспектов умственного труда с предоставлением широких возможностей для творческой деятельности.

На данном этапе развития производства промышленные роботы первого поколения широко используются в самых различных отраслях народного хозяйства на операциях погрузки-разгрузки, сборки, обслуживания технологического оборудования и т. п. Однако применение роботов этого класса требует жесткой организации среды их функционирования, что приводит к необходимости создания специализированного вспомогательного оборудования (остнаски) — накопителей, укладчиков, устройств точ.

————.— ной ориентации и подачи деталей и т. д. Довольно часто затраты на ост-наску превосходят стоимость самого робота и обслуживаемого им оборудования и составляет основную часть расходов связанных с внедрением всего робототехнического комплекса. Вспомогательное оборудование трудно поддается переналадке и часто приходится разрабатывать его заново даже при незначительных изменениях технологии производства и номенклатуры выпускаемых изделий. Таким образом создание гибких, легко переналаживаемых автоматизированных производственных систем сталкивается с рядом трудностей, обусловленных ограниченными возможностями роботов первого поколения.

Допущение недетерминированного характера рабочей обстановки приводит к необходимости разработки средств анализа состояния и внешней среды в автоматизированных системах, т. е. средств очувствления, позволяющих в зависимости от конкретной ситуации управлять ходом технологического процесса. Поэтому решение актуальных задач автоматизации производства требует серьезной перестройки существующей структуры парка промышленных роботов с учетом необходимости разработки отмеченных средств. Наряду с преобладающими сегодня простейшими промышленными роботами, функционирующими по жестким программам, в широкую практику должны войти робототехнические системы качественно иного класса, обладающие адаптивными возможностями и элементами искусственного интеллекта. Адаптивные роботы, снабженные различными средствами очувствления действующими в реальном времени и способные гибко перестраивать свои действия в соответствии с воспринимаемой информацией о рабочей среде, являются одним из важнейших компонентов гибких производственных систем (ГПС). Способность к адаптации также очень важна при проведении работ в космосе, под водой и в других экстремальных средах.

При создании адаптивных роботов весьма существенная роль среди возможных средств очувствления отводится системам технического зрения (СТЗ), обеспечивающим восприятие видеоинформации об окружающей среде, автоматическую обработку и анализ изображений рабочих сцен в целях формирования команд управления роботом в процессе его работы. К преимуществам СТЗ относятся — бесконтактный способ получения информации, возможность работы в опасных производственных условиях, высокая информативность и гибкость методов обработки информации.

СТЗ позволяет роботу работать в условиях неполной определенности производственной среды и применять его на операциях контроля процесса механообработки, сборки и качества выпускаемых изделий. Сочетание визуального и силомоментного очувствления позволяет успешно автоматизировать различные многооперационные точные сборочные one- * рации.

Диапазон применения СТЗ достаточно широк и продолжает расширятся благодаря дальнейшему совершенствованию самих систем. Развитие СТЗ позволило на принципиально новой основе решать многие задачи современного производства. Системы нашли широкое применение в области автоматизированного контроля и управления технологическими процессами, при изготовлении изделий машиностроения, электронной техники, оптико-механики, дефектоскопического контроля изделий, для считывания и обработки графической и символьной информации, зрительного очувствления различных манипуляторов, составляющих основу робото-технических комплексов нового поколения, при решении многочисленных задач идентификации объектов и полей электромагнитного излучения, астроориентации и навигации, для автоматизации научного эксперимента и т. д. В этой связи актуальной является задача создания достаточно гибких и эффективных систем технического зрения, предназначенных для использования в различных отраслях народного хозяйства. При этом специфика робототехнических приложений требует развития оригинальных подходов к созданию СТЗ с учетом новых функциональных задач, конкретных возможностей реализации и условий работы в составе робототехнических систем.

Целью данной диссертационной работы является разработка алгоритмического и программного обеспечения СТЗ для роботов, функционирующих в недетерминированных условиях внешней среды.

В соответствии с этим в работе решались следующие задачи:

1. Разработка алгоритма выделения контуров при неравномерной освещенности сцены.

2. Разработка процедуры сегментации контуров, работоспособность которой не зависит от размеров изображения объектов.

3. Разработка алгоритмов аппроксимации контурных линий независимо от их типа.

4. Разработка алгоритмов интерпретации результатов первичной аппроксимации контурных линий, позволяющих получить полное описание объекта.

5. Разработка программного обеспечение для реализации рассмотренных алгоритм ов.

6. Проведение математического моделирования и экспериментальных исследований работоспособности разработанных алгоритмов и программного обеспечения на изображениях реальных объектов.

Научная новизна работы заключается:

— в разработке усовершенствованного алгоритма для выделения контуров объектов с использованием глобального порога бинаризации, позволяющий сократить время предварительной обработки и получить качественные результаты как при неравномерной освещенности сцены так и при изменении освещенности во время работы;

— в разработке процедуры сегментации изображения на основе анализа направления градиентов яркости, которая позволяет выполнить качественную сегментацию изображения независимо от размеров изображений рассматриваемых объектов;

— в разработке методик и алгоритмов аппроксимации участков контура объекта, позволяющих сформулировать общий подход для аппроксимации контурных линии независимо от их вида;

— в разработке обобщенного алгоритма интерпретации, позволяющего получить описание контуров объекта на основе анализа параметров аппроксимации отдельных участков.

В результате применения алгоритмов аппроксимации и интерпретации выполняется преобразование исходного растрового изображения в векторное. Новизна такого преобразования заключается в том, что при его использовании сохраняется характер контурных линий, что обеспечивает однозначность описания объектов и их распознавание, сокращается объем обрабатываемой видеоинформации и соответственно уменьшается общее время обработки.

Практическое значение диссертационной работы заключается в создании эффективных алгоритмов обработки изображения и программного обеспечения, реализующего эти алгоритмы, позволяющего повысить качество обработки изображения и расширить область применения СТЗ. Разработанный комплекс алгоритмического и программного обеспечения может быть непосредственно использован в реальных робототехнических системах, а также для решения других задач, связанных с идентификацией объектов с помощью СТЗ.

Внедрение результатов работы: Основные научные и практические результаты диссертации внедрены в «М НТК-РОБОТ» при проектировании многоцелевого робота по техническому заданию № 540−08/80 для Смолен-скАтомТехЭнерго г. Деснагорск. Созданный программный пакет используется в Научно-Учебном Центре «Робототехника» МГТУ им. Н. Э. Баумана при выполнении научно-исследовательских работ и в учебном процессе.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и были обсуждены на следующих научно-технических конференциях и совещаниях:

1. 7-ой Российской научно-технической конференции «Экстремальная робототехника «, г. Ст.-Петербург, Россия, 1996 г.

2. 14-ой Российской научно-технической конференции «Контроль и диагностика», г. Москва, Россия, 1996 г.

3. 9-ой научно-технической конференции «Экстремальная робототехника», г. Ст.-Петербург, Россия, 1999 г.

4. на семинарах Научно-учебного центра «Робототехника» МГТУ им. Н. Э. Баумана в 1995;1998гг.

Публикации. Основные результаты диссертационной работы нашли 9 отражение в 6 научных трудах, среди которых 3 статьи [50, 51, 55] и 3 отче та по НИР [52, 53, 54].

5. ОБЩИЕ ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ.

В результате проведенных исследований:

1. Предложен усовершенствованный алгоритм для выделения контуров объектов с использованием глобального порога бинаризации, позволяющий сократить время предварительной обработки и получить качественные результаты как при неравномерной освещенности сцены так и при изменении освещенности во время работы.

2. Разработана процедура сегментации изображения на основе анализа направления градиентов яркости, которая позволяет выполнить качественную сегментацию изображения независимо от размеров изображений рассматриваемых объектов.

3. Предложены методика и алгоритмы аппроксимации участков контура объекта позволяющих сформулировать общий подход для аппроксимации контурных линии независимо от их вида.

4. Разработан обобщенный алгоритм интерпретации позволяющий получить описание контуров объекта на основе анализа параметров аппроксимации отдельных участков. В результате применения алгоритмов аппроксимации и интерпретации выполняется преобразование исходного растрового изображения в векторное. Новизна такого преобразования заключается в том, что при его использовании сохраняется характер контурных линий, что обеспечивает однозначность описания объектов и их распознавание, сокращается объем обрабатываемой видеоинформации и соответственно уменьшается общее время обработки.

5. Разработан алгоритм выделения объектов, лежащих сверху навала, работа которого основана не на анализе заранее известных фрагментов контуров, а на анализе связности и замкнутости контурных линий. В результате данный алгоритм можно использовать при работе с заранее неизвестными объектами.

6. Для реализации предложенных алгоритмов разработано ПО.

7. Проведены моделирование и экспериментальные исследования с реальными объектами которые подтвердили работоспособность разработанных алгоритмов и программного обеспечения.

Таким образом разработанные для СТЗ универсальные алгоритмы и ПО, позволяют работать с неизвестными объектами сложной формы, с частичным перекрытием и при неравномерной освещенности. Следовательно результаты данной работы можно использовать в СТЗ автономных роботов функционирующих в недетерминированной среде.