ЛИСТОК СРОКА ВОЗВРАТА

КНИГА ДОЛЖНА БЫТЬВОЗВРАЩЕНА НЕ ПОЗЖЕУКАЗАННОГО ЗДЕСЬ СРОКА

勿力%

G 8 /. 5 •

W5S

[П.ШИБАНОВ

В\СПОЗНАВАНИЕВ СИСТЕМАХ

АВТОКОНТРОЛЯ

Под редакцией д-ра техн, наук проф.Ф. Е ТЕМНИКОВА

й

МОСКВА «МАШИНОСТРОЕНИЕ» 1973

Ш55

УДК 62—506 : 621.391.193

Шибанов Г. П. Распознавание в системах автоконтроля. М., «Машиностроение», 1973, 424 с.

В книге систематизированы основные методы распознавания образов, применение которых представляется целесообразным в системах автоконтроля. Рассмотрены вопросы технической реализации данных методов примените чыю к решению задач классификации информационного .материала и ситуаций, воз- никающих при управлении производственными процессами. Существенное внимание уделено вопросам распознавания речевых* команд, а также вопросам распознавания технического состояния сложных объектов контроля. Описано большое число новых схемных и конструктивных решений как выполненных автором, так и опубликованных в отечественных и зарубежных патентных материалах, мало знакомых широкой инженерной аудитории.

Структура построения книги такова, что в основном материале рассмотрены алгоритмы реализации н конкретные системы, а в приложении — теоретические аспекты проблемы распознавания.

Книга предназначена для научных работников и инженеров, работающих в области прикладной кибернетики н автоматизации производства. Она также может оказаться полезной для студентов и аспирантов, специализирующихся в этих областях.

Табл. 8. Ил. 158. Список лит. 176 назв.

"8196

П^ТОРОСТГОИТг льный *

1ЗАЕЬП

НАУЧНО — IE； 1：ИЧЕСКАЯБИБЛИОТЕКА

Рецензент д-р техн, наук проф. Л. Л. Растригин

山3313—325038(01)—73山3313—325038(01)—73325—73325—73

山3313—325038(01)—73

山3313—325038(01)—73

325—73

325—73

© Издательство «Машиностроение», 1973 г.

ПРЕДИСЛОВИЕ

При современном уровне развития народного хозяйства дальнейший научно-технический прогресс в значительной мере зависит от степени автоматизации процессов контроля и управления. Эффективность такой автоматизации определяется в основном тем, насколько удобно н быстро информация, характеризующая состояние и поведение объектов контроля и управления, может быть воспринята вычислительными системами.

В существенной степени эффективность автоматизации указанных процессов зависит и от удобства общения человека-оператора с объектами управления. В оптимальном случае было бы желательно представлять исходную информацию в таком виде, чтобы она была в равной степени удобна для восприятия как человеком-оператором, так и машиной. Одпако в силу различия физической природы контролируемых и управляемых процессов исходная информация используется, как правило, в самой различной форме. Так, например, в автоматизированных системах управления производством она представляется в виде речевых команд, цифрО'буквенных знаков н символов, нанесенных на финансовые чеки, счета, ведомости, учетные карточки и другие первичные документы, а также в виде рисунков, фотографий, схем и объемных визуальных изображений (при контроле пространственного положения движущихся объектов). В автоматизированных системах контроля динамических характеристик разомкнутых и замкнутых систем управления исходная информация

выводится в виде эксперимента л ьных графиков или в виде комбинации электрических сигналов, выраженных в дискретной или аналоговой форме. В системах контроля технического состояния сложных объектов в качестве исходной информации часто используются акустические, электромагнитные и тепловые поля.

Естественно, что для оперативного решения задач контроля и управления необходимо указанную информацию преобразовать к виду, удобному для ее восприятия оператором и вычислительной машиной в реальном масштабе времени. Это приводит к необходимости автоматизировать процесс классификации исходной информации по определенным признакам, что наиболее эффективно может быть решено на основе использования методов распознавания образов.

В целом каждая распознающая система состоит из трех основных частей: рецепторной, селекторной и эффекторной. Над ними надстраиваются устройства задания образов, управления и памяти. Рецепторная часть осуществляет сбор информации, селекторная ——избирание признаков, идентификацию и классификацию объектов, эффекторная ——заключительные действия, следующие за распознаванием (регистрацию, распределение по каналам, управление производственными процессами). Вторая (селекторная) часть может быть интерпретирована как многослойный самонастраивающийся фильтр признаков, синтезирующий образ воспринимаемого объекта, затем — самонастраивающийся генератор задаваемого образа и, наконец, механизм сопоставления, разделения и отнесения объекта к тому или иному классу ожидаемых образов. Для каждого признака распознаваемого объекта существует свой фильтр, фиксирующий присутствие или отсутствие данного признака. Отклики этих фильтров могут иметь различные веса в зависимости от влиятельности признаков, которые при формировании образа учитываются в соответствии с уст а нов ленны м и критериями.

Теория распознавания вначале укладывалась в узкие рамки классификационных задач, связанных с разнесением объектов по классам. Затем она обогатилась статистическими задачами классификации с обучением и адаптацией. В связи с возникновением сложных задач адаптивно-самоорганизующегося распознавания неопределяемых и удаленных объектов привлечены логические и теоретико-множественные методы. Обращено серьезное внимание на чисто информационные аспекты распознавания, что вызвало быстрое развитие новой (несвязистской) теории информации. Теория распознавания теперь имеет ряд ветвей, и только одну из них (и далеко не самую важную) составляет теория классификации. Другими ее ветвями являются теории восприятия, прогнозирования, решений, обучения самоорганизации и представления (кодирования и отображения) образов. Особенно большое значение имеет теория восприятия, освещающая вопросы получения необходимого и достаточного количества

н качества информации для достижения и преодоления порога выявления данного объекта.

Проблема информационного обеспечения распознающей системы существенно изменяет условия применения статических методов. Процесс распознавания в целом является принципиально нестационарной задачей, так как этот процесс практически сводится к последовательному нахождению все новых и новых порций информации (часто в условиях непрерывного изменения состояния объекта) до тех пор, пока объект не будет идентифицирован. Это означает, что функция плотности распределения вероятностей и ее главные параметры (матемэтическое ожидание и дисперсия) будут непрерывно изменяться. Разрабатываются специальные статистические методы, в которых используются динамические статистические характеристики (динамическая энтропия) или метастатистики, т. е. функции над функциями плотности распределения вероятностей. Используемую при распознавании информацию можно разделить на виды:

прямая (текущая, влиятельная, о первичных признаках, получаемых непосредственно от объекта);

косвенная (текущая, сопутствующ а я, о других объектах, вторичных признаках, условиях среды, аналогиях, экспертизе);

рассеянная (микроэлементиая информация, рассредоточенная во времени, пространстве и отношениях, неощутимая по частям, но решающая задачу в совокупности);

экспериментальная (проверка догадки, гипотезы, случая; целен а п р авленный эксперимент, побуждающий приток дополнительной информации);,

генетическая (родовая, начальная» базовая информация, определяющая признаки и свойства объекта);

априорная (предварительная, отвечающая цели, заранее ха・ рактеризующая объект);,

теоретическая (подсказанная общими законами, теорией, выводами, решениями уравнений);

гипотетическая (гипотезы на строгих основаниях или слабо мотивированные гипотезы);

эвристическая (творческая, умозрительная, интуитивная, дога дочная) ;,

случайная (наугад выбранные предположения).

В распознавании, как и в других областях кибернетики, наметились четыре формы: механическая, органистическая, мате- магическая и системотехническая. Первая форма характеризуется интуитивным подходом и практическим конструированием простейших распознающих приспособлений и приборов; вторая—заимствованием опыта живой природы, созданием примитивной теории, адаптивных и обучающихся устройств; третья — развитием сильной абстрактной теории (теории автоматов, математики); четвертая ——разработкой общей теории систем и методологии научного синтеза сложных систем.

В связи с разработкой информационных аспектов теории распознавания изыскиваются новые программы обработки данных, в которых используются (в той степени, в какой они раскрыты) механизмы эвристики, воображения, творчества и композиции.

Отбор информации при распознавании имеет пассивный («что есть») или активный («что нужно») характер. Второй случай предполагает специальную организацию сбора необходимой информации с высокой степенью целенаправленности. Такой активный характер восприятия позволяет, например, решать задачи распознавания с воссозданием признаков из рассеянной информации методами поиска и интеграции.

В СССР и за рубежом ведется большая работа по теории и практике распознавания образов. Относительно высокий уровень общей теории распознавания, достигнутый к настоящему времени, нс соответствует, к сожалению, современному состоянию конкретных разработок и реализаций, научно-технических обобщений и систематизации в этой области. Отсутствуют инженерные методы анализа, расчета и проектирования. Отстают исследования принципиальных решений, типичных конструкций, путей развития и возможностей распознавательной техники. Между тем инженерно-технические поисковые работы имеют большое народнохозяйственное значение и оказывают благотворное влияние на развитие теории, открывая новые важные ес стороны.

На широком фоне общнх работ по распознаванию образов книга Г. П. Шибанова выступает как первая систематизированная сводка конкретных методов и средств распознавания знаков, изображений, графиков, сигналов и технических объектов. При написании этой книги переработан громадный массив «черновой» информации, накопленной в виде патентной литературы ведущих стран мира, авторских свидетельств и описаний изобретений отечественных авторов, обзоров и обобщений в различных изданиях, теоретических и методических материалов ряда учреждений. Книга заполняет существующий пробел в литературе, описывающей конкретные технические решения и практические реализации распознающих устройств. Вместе с тем в книге рассмотрены и теоретические вопросы, имеющие непосредственное отношение к инженерным разработкам.

Для полноты книги было признано целесообразным включить в нее в виде приложения сводку достижений теории. Нелегкий труд составления такой сводки любезно приняла па себя сотрудница Московского авиационного института нм. С. Орджоникидзе канд. техн, паук А. В. Мевис. Ею выполнена большая работа по подытоживанию теоретических методов в области распознавания образов. Это даст возможность практическим работникам приобрести первую ориентировку в подходах и приемах современной теории распознавания.

Ф. Е・ ТЕМНИКОВ

РАСПОЗНАВАНИЕ ЗНАКОВ И СИМВОЛОВ

f ①

Эффективность работы современных предприятий зависит от степени комплексной механизации и автоматизации систем управления производственными процессами. В свою очередь, автоматизацию систем управления производством невозможно осуществить без автоматизации процессов оперативно-диспст- чсрского контроля ii своевременной обработки технико-экономической информации, по результатам которой отрабатываются рекомендации на принятие решений в различных звеньях автоматизированной системы управления (АСУ).

Наиболее трудоемким и ответственным этапом процесса получения исходных данных, па основе которых АСУ формирует управляющее воздействие, является этап переноса информации с первичных письменных документов (финансовых чеков, ведомостей, корешков авиабилетов, учетных карточек, накладных, заявок и т. д.) на используемые для ввода в ЦВМ носители информации: перфоленты, перфокарты и магнитные ленты. Реализация этого этапа, как правило, требует применения ручного труда квалифицированных операторов и не позволяет осуществить полную автоматизацию процесса управления производством (промышленными, транспортными, торговыми предприятиями, отраслью народного хозяйства и т. л.). Исключить данный этап можно лишь путем использования в составе АСУ читающих устройств, которые позволяют осуществлять считывание, распознавание и ввод в ЦВМ цифро-буквенной информации нспосредст-

венпо с первичных письменных документов, минуя стадию ее перезаписи на перфокарты, перфоленты н магнитные ленты. В свете сказанного проблема распознавания знаков и символов приобретает особое значение, так как без ее решения практически невозможно создание высокоэффективных систем автоматического управления производственпыми процессами.

Без автоматизации процессов распознавания знаков н символов невозможно также решение ряда частных задач автоматического контроля и управления, например, задачи автоматического считывания показаний стрелочных индикаторов и сопоставления этих показаний со значениями выходных сигналов соответствующих датчиков, что необходимо для предотвращения аварийных ситуаций, которые могут возникнуть при управлении быстро протекающими процессами из-за ошибочных действий оператора, связанных с отказом или неисправностью индикаторов.

За последние годы в связи с несомненной эффективностью использования оптических читающих устройств в автоматизированных системах управления [69] существенно возрос интерес специ а л истов к вопросам практического внедрения данных устройств в различные отрасли народного хозяйства. Повышенный интерес специалистов к указанным вопросам вызван также и широким внедрением повой системы планирования н экономического стимулирования, потребовавшей коренного улучшения управления производством и создания для этой цели комплекса методов и средств, позволяющих автоматизировать процессы планирования, учета и выработки управляющих воздействий, направленных на снижение издержек производства, получение максимальной прибыли, повышение рентабельности при выполнении плана по основной номенклатуре и т. д.

В настоящее время читающие устройства с успехом применяются в торговле * гидрологии, системах сетевого планирования н управления, используемых в строительстве [66], на заводах по производству алюминия [50], на железнодорожном транспорте [34], в системе гидрометеослужбы [54]. Разрабатываются автоматизированные системы управления процессом морских перевозок [41], комплексом предприятий производственного объединения швейной промышленности {8} и т. д.

Работы по созданию промышленных образцов устройств и систем, обеспечивающих считывание и распознавание знаков н символов, ведутся широким фронтом как в СССР, так и за рубежом. Только в США находятся в эксплуатации более 300 тн- пов таких устройств и систем [53]. Из отечественных наибольшего внимания заслуживают читающие устройства 《РУТА-701》и «РУТА-711» [10], «ВИНИТИ-2» [2], «ЧАРС» и «Север~3» [15]. Эти и другие читающие устройства отечественного производства являются оптическими, обеспечивающими считывание знаков и

1 Патент США № 3.246.297, кл. 340-149.

символов, написанных обычными чернилами или напечатанными типографской краской.

За рубежом в составе систем контроля и управления используются также и читающие устройства, предназначенные для работы в инфракрасном спектре излучения н для считывания символов, наносимых на документы специальными магнитными чернилами или флуоресцирующим веществом . В последние годы сушественное внимание уделяется голографическим методам распознавания символов [130, 133] и построения для этой цели голографических запоминающих устройств с быстрой выборкой эталонов [11, 14].

Из всего многообразия используемых в настоящее время методов распознавания символов и знаков наибольшее распространение получили методы зондов, фрагментов [141], матричного сопоставления 4, квазитопологический {127] и корреляционный [57J. Весьма эффективны комбинированные методы распознавания, такие как структурно-корреляционный, используемый в устройстве «ВИНИТИ-2», и комбинация квазитопологического метода с методом матричного сопоставления («РУТА-701»).

Следует отметить, что многообразие существующих в настоящее время методов и алгоритмов распознавания вызвано чрезвычайной сложностью получения необходимой для систем контроля и управления достоверности результатов распознавания, особенно при написании знаков и символов от руки произвольным почерком. Пока нс существует проверенных на практике алгоритмов, которые бы могли решать такую задачу, хотя в этом направлении имеются определенные успехи [60, 158].

Тем не менее можно надеяться на успешное решение указанной задачи в самом ближайшем будущем, так как в этом направлении работают значительные научные силы как в нашей стране, так и за рубежом. Сейчас, к сожалению, исследования в данной области носят в основном академический характер или в лучшем случае заканчиваются моделированием процесса распознавания на ЦВМ.

Конструктивные решения читающих устройств, в той или иной мере удов летво р я ющи е потребностям практики по достоверности результатов распознавания, стоимости, надежности работы,

массе и габаритным размерам, доведены до промышленных образцов лишь применительно к считыванию и распознаванию стандартных знаков. При этом с целью дальнейшего повышения эффективности работы читающих устройств существенное внимание уделяется вопросам стилизации алфавитов и шрифтов [24, 36, 50, 59, 70, 170], разработке адаптивных алгоритмов распознавания [77, 152], применению схем, обеспечивающих коррекцию ошибок и подавление помех , а также выделению систем наиболее информативных признаков [18, 39, 67, 82, 89, 123].

При использовании читающих устройств в системах контроля н управления большое внимание уделяется вопросам считывания цифро-буквенной информации с непрерывно движущегося носителя [1б7]з, а также вопросам автоматической подстройки порога квантования видеосигналов. Рассмотрению указанных вопросов и посвящена данная глава.

МЕТОДЫ РЛСПОЗНАВАЫИЯ. ВЫДЕЛЕНИЕ ПРИЗНАКОВ

Среди упомянутых выше специализированных методов распознавания знаков наиболее простыми, с точки зрения их технической реализации, являются широкоизвестиые методы зондов и фрагментов. Меньшее распространение из-за сложности их реализации получили топологические, матричные методы и методы масок. Тем нс менее в комбинации с другими методами их применение может оказаться весьма полезным.

Среди методов, обладающих «некоторой универсальностью» по отношению к распознаваемому материалу, особого внимания заслуживают корреляционные методы как наиболее полно исследованные теоретически н показавшие весьма высокие результаты распознавания на практике .

Метод зондов. Сущность данного метода состоит в том, что на рецепторном поле, куда проектируются подлежащие распознаванию знаки, размещается ряд зондов, выполненных в виде фотопроводящих полосок, или маска, изготовленная в форме зондов.

Каждый из зондов используется в качестве признаков, совокупность которых однозначно описывает знаки, подлежащие распознаванию. Другими словами, каждому распознаваемому знаку соответствует своя комбинация определенным образом расположенных зондов, электронроводимость которых увеличивается при освещении. Зонды подключены к декодирующему устройству, осуществляющему идентификацию распознаваемых знаков.

На практике метод зондов был использован для распознавания арабских цифр в целом ряде разработок [30, 58, 91, 114]. При этом использовались три основные схемы расположения зондов в поле зрения читающего устройства (рис. 1), которые обеспечивали работу декодирующего устройства в соответствии с кодовыми таблицами, приведенными на рис. 1 справа от схем расположения зондов. В таблице «1》обозначает ситуацию, когда контур цифры пересекается с зондом;《0» — когда цифра зондом не пересекается;《——》——зонд не нужен для распознавания цифры. В общем процесс распознавания сводится к выявлению того, какие из зондов пересекают (или не пересекают) контуры предъявленного к распознаванию знака, и сравнению полученных данных с данными кодовой таблицы по каждому из знаков. Идентификация знака осуществляется по полному совпадению полученного кода с кодом одной из строк кодовой таблицы. Рассмотрим кратко наиболее интересные варианты технической реализации метода зондов. В читающем устройстве [30, 59] система зондов (рис. 1, б) была выполнена в виде щелей на непрозрачной маске, установленной перед фотоумножителями. Устройство было реализовано в соответствии с блок-схемой, прнве- денной на рис. 2.

Принцип его работы заключается в следующем. Электроннолучевая трубка ЭЛТ с бегущим лучом прочерчивает растр, проектирующийся в уменьшенном виде через объектив О на распознаваемый знак. При этом движение светящейся точки на бумаге полностью соответствует движению луча трубки. Отраженный от бумаги световой поток воспринимается фотоумножителем ФУ. При попадании светящейся точки на контуры знака напряжение на выходе фотоумножителя изменяется. Это изменение через анодный повторитель АП и триггер Шмидта ТгШ воздействует на модулятор электроннолучевой трубки ЭЛТ2. приводя к соответствующему изменению напряжения на данном модуляторе. Луч трубки ЭЛГ2 движется по экрану синхронно с лучом трубки ЗЛТ】. Синхронизация осуществляется за счет использования для обеих трубок одних и тех же генераторов строк ГС и кадров ГК・

a)a)Рис. /. Схемы расположения зондов и кодовые таблицы: /ю Даймонду; б — по рекомендациям Института кибернетики ЛИУССР; в — 〃о ШтейнбухуРис. /. Схемы расположения зондов и кодовые таблицы: /ю Даймонду; б — по рекомендациям Института кибернетики ЛИУССР; в — 〃о Штейнбуху

a)

a)

Рис. /. Схемы расположения зондов и кодовые таблицы: /ю Даймонду; б — по рекомендациям Института кибернетики ЛИ

УССР; в — 〃о Штейнбуху

Рис. /. Схемы расположения зондов и кодовые таблицы: /ю Даймонду; б — по рекомендациям Института кибернетики ЛИ

УССР; в — 〃о Штейнбуху

В результате воздействия на модулятор сигналов, полученных от фотоумножителя ФУ, на экране трубки 3〃厶 возникает негативное изображение распознаваемого знака, которое через маску Л1 со щелями (зондами) проектируется на матрицу фотоумножителей М0. Число и расположение фотоумножителей одного относительно другого определяется соответственно числом н расположением щелей на маске М. По комбинации сигналов на выходе фотоумножителей матрицы МФ в соответствии с таблицей, приведенной на рис. 1, 6, осуществляется идентификация зафиксированного на экране ЭЛТ2 изображения. Процесс идентификации выполняется дешифратором 〃以.Результат идентификации воспроизводится индикатором Ин.

В читающих устройствах, предложенных Г. П. Катысом и В. А. Строковым, используется набор зондов. приведенный на рис. I, Q. В этих устройствах чувствительные элементы зондов выполнеяы из сегнетоэлектрического материала, помещенного в среду с температурой выше температуры Кюри. Работа таких элементов основана на их широкоизвестном свойстве изменять свое емкостное сопротивление при

изменении интенсивности падающего на них светового потока.Р〃С. 2. Блок-схема читаю-

гчпгчпРис. 3. Модификации схем включения сегнетоэлектриков при реализации метода зондов: а — резонансные частоты фильтров разнесены по оси частот： 6 — используется один фильтр; 8 — фильтры. настроены, яа одну резонансную частотуРис. 3. Модификации схем включения сегнетоэлектриков при реализации метода зондов: а — резонансные частоты фильтров разнесены по оси частот： 6 — используется один фильтр; 8 — фильтры. настроены, яа одну резонансную частотуФИФИ—0力 JUUL—0力 JUULгчпгчп.ОФ.ОФа)а)0000I財т%I財т%6)6)На рис. 3 представлены некото- 14Go устройства, реализую- рыс модификации упомянутых выше "什°° мето^ зондов устройств. В первой из модификаций (рис. 3, а) зонды 3], 3^ ..., Зп включены в узкополосные частотные фильтры, частоты резонанса которых разнесены по оси частот. При изменении емкости сегнетоэлектрического зонда полоса пропускания фильтра будет смещаться по оси частот. Вес фильтры соединены параллельно и подключены к выходу генератора частотной пилы ГЧП. На выходе фильтров установлен фазоинвертор ФИ. меняющий полярность получаемого на выходе фильтров фазоимнульсного сигнала. Далее сигнал поступает на детектор Д, который не пропускает сигнал с фазоинвертора в том случае» когда на зонд не

гчп

гчп

Рис. 3. Модификации схем включения сегнетоэлектриков при реализации метода зондов: а — резонансные частоты фильтров разнесены по оси частот： 6 — используется один фильтр; 8 — фильтры. настроены, яа одну резонансную частоту

Рис. 3. Модификации схем включения сегнетоэлектриков при реализации метода зондов: а — резонансные частоты фильтров разнесены по оси частот： 6 — используется один фильтр; 8 — фильтры. настроены, яа одну резонансную частоту

ФИ

ФИ

—0

力 JUUL

—0

力 JUUL

гчп

гчп

.ОФ

.ОФ

а)

а)

0

0

0

0

I財т%

I財т%

6)

6)

попадает изображения спроектированного знака. Выходы генератора частотной пилы и фазоинвертора соединены один с другим через параллельно включенные фильтры с постоянными резонансными частотами, сигнал с выхода которых пропускается нврез детектор. Эти фильтры настроены на тс резонансные час« тоты, которые имеют фильтры с переменной частотой, когда на нх зонд не попадает изображение от спроектированного знака, т. е. зонды засвечиваются равномерно. Фильтры, настроенные да постоянную частоту, изготовляются из тех же материалов (имеющих одинаковые номинальные значения), что и фильтры с переменной резонансной частотой. Сегнетоэлектрики обоих ти- нов фильтров освещаются от одного источника излучения. Спроектированное изображение вызывает изменение резонансных частот тех переменных фильтров, на зонды которых падает изображение знака. При этом зонды засвечиваются неравномерно- На входе детектора появляются сигналы от соответствующих постоянных и переменных фильтров, а на выходе детектора возникает кодированный сигнал, в котором каждому засвечиваемому зонду соответствует определенный импульс кода.

Во второй модификации читающего устройства (рис. 3, б) зондовые сегнетоэлектрики соединены так же, как и в первой,—— параллельно — и включены в узкополосный частотный фильтр. Последний параллельно с опорным фильтром ОФ подключен к ГЧП, начальная и конечная частоты которой перекрывают весь диапазон изменения полосы пропускания частот фильтра. Полоса пропускания частот фильтра изменяется в зависимости от того, сколько и какие сегнетоэлектрики зондов перекрываются изображением знака. Зондовые сегнетоэлектрики подбираются так，чтобы каждому знаку соответствовал а своя частотная характеристика фильтра, причем смещение частотных характеристик при проектировании на зонд изображения знаков указывает на наличие того или иного знака. При подаче на опорный и рабочий фильтры «частотной пилы» на выходе устройства появляются два импульсных сигнала, величина относительного смещения которых позволяет однозначно классифицировать распознаваемый знак.

Схема включения зондов в третьей из модификаций читающего устройства приведена на рис. 3, в. В данной схеме каждый нз семи зондов 3】一3? включен в свой узкополосный фильтр. Эти фильтры, настроенные на одну и ту же частоту резонанса, соединены параллельно и возбуждаются от генератора синусоидальных колебаний ГСК на частоте f. В фильтры параллельно с зондами включены однотипные электролюминесцентные элементы ЭЛ, расположенные в пространстве в виде фигуры, подобной восьмерке, как показано на рис. 4. Такое расположение электролюминесцентных элементов соответствует схеме расположения зондов, приведенной на рис. 1, а. Каждому зонду, перекрываемому проекцией знака, соответствует электродюмине-

сцептный элемент, который должен загореться. При отсутствии изображения знака зонды засвечиваются равномерно, а фильтр находится вне резонанса под воздействием частоты f синусоидальных колебаний. При проектировании изображения знака световой поток, попадающий на зонды, уменьшается, емкость соответствующих зондов увеличивается, что вызывает резонанс в соответствующих фильтрах. При резонансе резко увеличивается напряжение на электролюминесцентных элементах, в результате чего они начинают светиться. Таким образом, возникает стандартно преобразованное изображение знака с яркостью свечения, значительно превышающей яркость фона.

Основное положительное качество схем, реализующих метод зондов с использованием сегнетоэлектриков, состоит в их конструктивной простоте.

Метод фрагментов. В соответствии с дан-

Р〃с. 4. Схема расположения электролюминесцентных элементов при реализации метода зондовР〃с. 4. Схема расположения электролюминесцентных элементов при реализации метода зондовным методом в распознаваемых знаках выделяются определенные области и осуществл я ется проверка совпадения этих областей с выбранными фиксированными областями поля изображения (фрагментами). Метод фрагментов был реализован в ряде отечественных [2] и зарубежных читающих устройств L

Р〃с. 4. Схема расположения электролюминесцентных элементов при реализации метода зондов

Р〃с. 4. Схема расположения электролюминесцентных элементов при реализации метода зондов

В отечественном читающем устройстве, рассчитанном на распознавание 30 букв русского или 26 латинского алфавитов и 10 цифр, использовано 20 основных и 6 дополнительных фрагментов. Выбор фрагментов осуществляется с учетом возможности перекосов и сдвигов знаков относительно исходной координатной сетки в горизонтальном и вертикальном направленных до 5%. Выбранные фрагменты фиксируются на сердечниках ферритовой матрицы в виде прошивок ее выходных обмоток.

1 Патент США № 3165718, кл. 340-146.3.1 Патент США № 3165718, кл. 340-146.3.Паз2 Заказ 6|Паз2 Заказ 6|Патент США № 3258751, кл. 340-146-3.Патент США № 3258751, кл. 340-146-3.(G06f).МОТСРОС ；Р0ЦТЕ /1ЬНЬ而7 Р(G06f).МОТСРОС ；Р0ЦТЕ /1ЬНЬ而7 Р[т Англии № 97502, кл.[т Англии № 97502, кл.ЗАВОАЗАВОАНАУЧНО — ТЕХНИЧЕСКАЯ5ИБ/1И0ТЕКДНАУЧНО — ТЕХНИЧЕСКАЯ5ИБ/1И0ТЕКД"2196"2196На рис. 5 показана функциональная схема данного читающего устройства. Документы с подлежащим считыванию и распознаванию машинописным текстом помещаются в подающую кассету 〃К читающего устройства. Для развертки знака по вертикали используется линейчатый растр типа «бегущий луч», формируемый на экране электроннолучевой трубки ЭЛТ. С помощью оптической системы О осуществляется проектирование луча на документ, который из подающей кассеты ЛК переносится на поверхность барабана Б и фиксируется на #ней посредством пневматической системы ПС так, чтобы строки текста размеща-

1 Патент США № 3165718, кл. 340-146.3.

1 Патент США № 3165718, кл. 340-146.3.

Паз

2 Заказ 6|

Паз

2 Заказ 6|

Патент США № 3258751, кл. 340-146-3.

Патент США № 3258751, кл. 340-146-3.

(G06f).

МОТСРОС ；Р0ЦТЕ /1ЬНЬ而7 Р

(G06f).

МОТСРОС ；Р0ЦТЕ /1ЬНЬ而7 Р

[т Англии № 97502, кл.

[т Англии № 97502, кл.

ЗАВОА

ЗАВОА

НАУЧНО — ТЕХНИЧЕСКАЯ5ИБ/1И0ТЕКД

НАУЧНО — ТЕХНИЧЕСКАЯ5ИБ/1И0ТЕКД

"2196

"2196

лись перпендикул я рно оси вращения барабана. За один оборот барабана производится считывание только одной строки. Переход к следующей строке документа сопровождается поступательным перемещением барабана вдоль оси его вращения на один шаг, соответствующий межстрочному интервалу. Таким образом, при числе строк м за время считывания всего документа барабан совершает п оборотов вокруг своей оси и п——1 поступательных пошаговых перемещений вдоль нее. Скорость вращения барабана и частота развертки выбираются такими, чтобы обеспечить разложение каждого знака на 32 X 24 элементарных точки. Отраженный от каждой элементарной точки свет воспринимается фотоумножителем ФУ и преобразуется в последовательность электрических импульсов, которые через усилитель У подаются на матрицу центрирования знака МЦЗ. На матрице МЦЗ с помощью устройств управления УУХ и УУу осуществляется корректировка положения знака в поле изображения по отношению к выбранной системе координат и набору фрагментов. При этом началом знака служит наличие трех черных точек изображения.

Разделение знаков в строке производится программным путем. Окончание одного слова и начало другого фиксируется по отсутствию сигналов на выходе усилителя У при очередном цикле развертки и появлению таковых на следующем цикле.

Работа электронно-оптического узла развертки и матрицы центрирования знака МЦЗ синхронизируется блоком программного управления БПУ. Считываемый знак записывается на матрицу центрирования в соответствии с его положением под считывающим растром. Положение знака под растром определяется с помощью устройства управления центрированием УУЦ. Если знак выходит за границу растра, то вырабатывается сигнал, запрещающий перезапись знака с матрицы центрирования на матрицы фрагментов МФг (русский алфавит) или МФ2 (латинский

Рис. 5. Упрощенная функциональная схема читающего устройства^ реализующая метод фрагментов

алфавит). Этот же сигнал вместе с сигналами поправки поступает на шаговый двигатель ШД, управляющий поступательным движением барабана Б. При этом положение строки под раст

ром нормализуется, и данная строка считывается снова.

постоянство его положенияпостоянство его положенияЕсли знак находится в пределах растра, устройство управле-

постоянство его положения

постоянство его положения

центрированием обеспечивает

на матрице фрагментов.

Правильно установленный в поле изображения знак переписывается с матрицы МЦЗ на матрицы МФ^ или МФ2 по фрагментам и фиксируется там. Конструктивно матрицы фрагментов

могут быть выполнены в соответствии с существующими рекомендациями [2]. Матрицы имеют одну и ту же систему управления по столбцам СУу и.строкам СУХ, подключенную к ним через коммутаторы К】，управляемые от блока БПУ. Считывание информации производится через коммутатор Кг-

Аиализ знаков осуществляется по степени зачерненности фрагментов их изображений с помощью блока анализа БА, выполненного на основе пороговых схем усилителей, дешифратора и ком мути ру ющих элементов. Результаты анализа выходным устройством ВУ регистрируются на перфоленте.

Квазитопологический метод. Данный метод основан на ис

пользовании характерных признаков распознаваемых знаков, носящих топологическую структуру» таких, например, как начало и конец линий знака, их расщепление, изломы или соединение, изменение направления и длины. Учитывая взаимосвязи этих признаков и последовательность их расположения, для каждого знака можно сформировать код, зависящий только от топологии данного знака и не зависящий от пространственного расположения последнего. Как правило, читающие устройства, реализующие квазитопологический метод, состоят из блока следящей или прогрессивной развертки, цифрового преобразователя, кодирующего устройства и устройства для сравнения кодов [137, 154, 155, 164]. Характерной особенностью всех этих устройств является наличие в них специальных схем, обеспечивающих такую ориентацию распознаваемых знаков в поле зрения читающего автомата, что развертка каждого знака всегда начинается с одной и той же точки его контура. В ряде случаев указанные схемы заменяются дешифраторами, обеспечивающими декодирование кодовых комбинаций с помощью циклических перестановок. Промышленные образцы таких читающих устройств получили распространение в США , ФРГ , Швейца- рии и Лнглии .

Рис. 6. Блок-схема читсаощег、 устройства, реализующего ква- зитапологический метод рас-Рис. 6. Блок-схема читсаощег、 устройства, реализующего ква- зитапологический метод рас-В СССР данный способ распознавания не нашел широкого применения из-за сложности технической реализации, а также из-за того, что он принципиально не обеспечивает полного разделения букв русского алфавита, так как некоторые изо； бражения букв гомеоморфны одному и тому же эталонному графу. Это характерно, например, для букв П, С и Г, требующих для распознавания дополнительных признаков (30]. Кроме того, при использовании данного метода достоверность результатов распознавания сущест-

Рис. 6. Блок-схема читсаощег、 устройства, реализующего ква- зитапологический метод рас-

Рис. 6. Блок-схема читсаощег、 устройства, реализующего ква- зитапологический метод рас-

〃口,”“°“г“"• венпо снижается при плохом качест**

ве пропечатки знаков и загрязнении документов, что неизбежно в условиях промышленного производства.

На рис. 6 приведена блок-схема одного из вариантов читающего устройства, реализующего квазитопологический метод. В этом устройстве по сигналам, снимаемым с фотоумножителя @У и усиленным в усилителе У, блок следящей развертки БСР вырабатывает токи, изменение которых во времени заставляет электронный луч 3〃Т следовать по контурам распознаваемого знака.

Одновременно блоком анализа положения БАП определяется положение знака в поле зрения читающего устройства и по командам генератора тактовых нмнульсов ГТИ выдаются сигналы в блок формирования кодов признаков БФП, Сформированные коды признаков подаются на дешифратор признаков ДП. По сигналам, формируемым этим дешифратором, блоком принятия решений БПР производится идентификация знака.

Матричные методы. Стандартные печатные знаки и символы могут быть представлены в виде нормированных матриц, являющихся совокупностью белых н черных точек. Распознавание осуществляется либо путем непосредственного параллельного сопоставления матрицы, полученной при считывании подлежащего распознаванию знака, с каждой из эталонных матриц всего алфавита, либо путем последовательного сравнения статистических характеристик знака (например, математического ожидания или дисперсии числа черных точек) по каждой из строк и (или) столбцов с соответств}^ющими эталонными характеристиками матриц каждого из знаков алфавита. В первом случае считывание распознаваемого знака осуществляется за один просмотр с помощью рецепторов, состоящих из мозаичного набора фотоэлементов. Эти фотоэлементы собраны в виде прямоугольной матрицы, имеющей размеры, сопоставимые с размерами 20

проектируемого на нее знака L Во втором случае развертка знака осуществляется последовательно строка за строкой. В качестве развертывающих систем используются электромеханические системы или передающие телевизионные электроннолучевые трубки. Вторые получили большее распространение, так как они позволяют без дополнительного конструктивного усложнения осуществлять центрирование распознаваемых знаков н имеют значительно большую скорость считывания. Последнее особенно важно при использовании распознаваемой информации для принятия решений оператором в процессе контроля объектов управления.

С точки зрения простоты технической реализации читающего устройства наиболее эффективным признаком распознавания является математическое ожидание числа черных точек в каждой строке и каждом столбце разложения, полученных по одному уровню контрастности при многократном разложении различных изображений, относящихся к одному н тому же знаку (символу). В этом случае отпадает необходимость в применении преобразователей уровней напряжения в код, существенно уменьшается необходимый объем запоминающего устройства и упрощается сравнивающее устройство, в качестве которого может использоваться, в частности, реверсивный счетчик.

Вся процедура распознавания может быть разбита на два этапа: этап формирования матриц эталонных значений признаков и этап непосредственного распознавания данного знака.

Первый этап сводится к тому, что по представительной выборке различных изображений каждого знака определяется математическое ежндатше т числа черных точек отдельно для каждой из строк и для каждого столбца разложения. При числе строк щ и столбцов 〃2 для каждого знака будет определено по 几1 + 九2 эталонных значений матемэтического ожидания иг, причем при числе распознаваемых знаков л в память читающего устройства будет записано всего п X (п\ + Мг) значений т.

На втором этапе распознавания последовательно по каждой строке и каждому столбцу разложения определяют число черных точек и затем это число точек в каждой из строк (столбцов) сравнивают с номиналом (их математическим ожиданием) для каждого знака по данной строке (столбцу). Полученные в результате сравнения разности записываются в буферное запоминающее устройство. Затем методом последовательного перебора отыскивается минимальная величина разности и фиксируется номер знака, к которому относится эта разность.

Патент США № 3167741, кл. 340-146.3.

Патент США № 3176171, кл. 340-146.3.

Патент США № 3182290, кл. 340-146.3.

Патент США № 3201751, кл. 340-146.3.

Патент США № 3239811, кл. 340-146.3.

Патент США № 3246296, кл. 340-146.3.

Корреляционная таблица

Таблица /

Образцы

R (*'・ у')-срав・ ненне

V (*'■ у')-срав・ ненне

V* (*', у*)-сравнение

Эталон

Эталон

Эталон

е 1

К

Л

в

R

Л

8

R

А

1,000

0,930

0,931

1,000

0,493

0,525

1,000

0,044

0,079

И《еаль-в

0,930

1,000

0,982

0,493

1,000

0,700

0,044

1,000

0,323

НЫИr

0,931

0,982

1.000

0,525

0,700

1.000

0,079

0,323

1,000

А

0,965

0,940

0,948

0.620

0,388

0.424

0,190

—0.025

-0,024

1 В

0,919

0,973

0,969

0,415

0,643

0,510

—0,030

0,251

0,112

sR

0,915

0,959

0,978

0,441

0.482

0,648

0,002

0,098

0,233

0,885

0,905

0.916

0,430

0,351

0,363

0,069

—0,011

—0.023

и 2 В

0.868

0.916

0,923

0,355

0,449

0,405

—0.006

0,091

0,052

0,864

0.911

0.926

0,363

0,396

0,461

0,035

0,081

0.116

5А

0,925

0,944

0,953

0,367

0,378

0,332

0.111

0,034

0,092

=36

0,906

0,947

0,953

0,394

0,582

0,496

0,042

0,169

0,080

R

0,899

0.940

0.952

0,337

0.458

0,524

0,004

0,027

0,142

Если в результате сравнения в одной н той же строке (столбце) разложения получится несколько равных минимальных значений разностей, соответствующих различным знакам, то все эти значения записываются в буферное запоминающее устройство со своими признаками, определяющими принадлежность каждой минимальной разности к определенному знаку. После этого из всех минимальных значений разностей (или групп разностей), соответствующих суммарному числу строк и столбцов разложения, определяют, какое число минимальных разностей принадлежит одному и тому же знаку. При этом распознаваемое изображение приписывается тому знаку, которому принадлежит максимальное число минимальных разностей по всем строкам и столбцам разложения.

Описанный матричный метод распознавания может быть реализован с помощью читающего устройства, блок-схема которого показана па рис. 7. В состав данного устройства входят: блок развертки изображений БРИ со схемами управления разверткой по горизонтали СРГ и по вертикали СРВ, блок БЗР формирования сигналов запуска схем развертки, пороговое устройство ПУ,

22

Рис. 7. Блок-схема читающего устройства, реализующего матричный метод

устройство управления УУ, клапан К】 дискретного съема информации с блока развертки» усилитель У, счетчик строк (столбцов) С%, счетчик Сч2 числа «черных» точек в строке (столбце), клапаны % переноса информации, буферное запоминающее устройство БЗУ9 устройство сравнения УС, долговременное запоминающее устройство ДЗУ, клапаны Кз н &•

Предварительно для всех подлежащих распознаванию знаков в ДЗУ записывают по каждой строке н каждому столбцу развертки присущее им среднее (номинальное) значение числа черных точек. Затем с целью обеспечения независимости результатов распознавания от изменения освещенности распознаваемых изображений определяют минимальный уровень контрастности распознаваемого изображения, условно соответствующий наличию черной точки при данной освещенности. Для этого в поле зрения читающего устройства помещают изображение, соответствующее нижнему предельному значению контрастности (например, сплошную затемненную фигуру в виде круга), и фиксируют получившееся на входе порогового устройства значение сигнала. По данному значению сигнала устанавливается нижний предел срабатывания 〃V, в результате чего импульсы на выходе 〃У появляются лишь при прохождении развертывающего луча через точки изображения, соответствующие установленному уровню контрастности или больше его на заранее установленную допустимую величину.

Процесс распознавания изображений сводится к следующему. С выхода блока развертки изображений БРИ снимают по-

23

тенциал, пропорциональный контрастности распознаваемого изображения, н через усилитель V и клапан Ki подают на вход порогового устройства 〃У с дискретностью, определяемой тре» буемой степенью различимости распознаваемых знаков. При наличии черной точки пороговое устройство формирует импульс, поступающий на вход счетчика Сч2 числа черных точек в строке (столбце). По окончании развертки очередного столбца (строки) по команде устройства управления УУ производится перенос информации через клапаны К2 в БЗУ с фиксацией номера строки, которой принадлежит данная информация, и одновременно с этим сброс счетчика С〃2 в нуль. Г1осле окончания развертки распознаваемого изображения в горизонтальном направлении и записи в БЗУ 25 чисел в счетчике строк С% будет записано число 25 (число строк разложения) н он выдаст импульсную команду перехода с горизонтальной развертки на вертикальную, по которой блок формирования сигналов запуска схем развертки БЗР сбросит счетчик строк Сч\ в нуль, закроет клапан Кз, откроет клапан Ка и осуществит перестройку схем горизонтальной СРГ и вертикальной СРВ разверток на развертку распознаваемого изображения в вертикальном направлении. С переходом к каждому очередному столбцу развертки со схемы СРВ через клапан К4 будет записываться 1. Одновременно с этим будет сбрасываться в 0 счетчик Сч^ числа черных точек, а записанпое в нем число через клапаны ^2 будет считываться в 63У. По окончании развертки распознаваемого изображения в вертикальном направлении в счетчике Сч\ окажется записанным число 25 (число столбцов разложения) и он выдаст на устройство управления УУ команду окончания цикла развертки распознаваемого изображения (как по горизонтали, так и по вертикали).

В 63У после полного цикла развертки окажутся записанными 50 двоичных чисел, каждое из которых будет представлять собой количество черных точек в соответствующей строке (столбце) разложения.

При поступлении на устройство управления VV сигнала об окончании полного цикла развертки оно переводит читающее устройство в режим последовательного сравнения каждого нз пятидесяти записанных в БЗУ чисел с соотвстствующими эталонными значениями количества черных точек для каждой строки всех подлежащих распознаванию знаков. В этом режиме на регистр устройства сравнения УС подастся из 63У число, определяющее количество черных точек в первой строке разложения. Затем это число последовательно сравнивается с поступающими из ДЗУ (в дополнительном коде) эталонными значениями количества черных точек в первой строке разложения всех подлежащих распознаванию знаков. Полученные разности записывают в БЗУ, а затем методом последовательного перебора отыскивают минимальную величину разности н фиксируют номер знака> к которому относится эта разность, или, если в результате срав-

нения в одной и той же строке (столбце) разложения окажется несколько равных минимальных значений разностей, соответст- вуклцнх различным знакам, все эти значения записывают в БЗУ со своими признаками, определяющими принадлежность каждой минимальной разности к определенному знаку.

Такой же комплекс операций проделывают и с информацией по всем остальным 24 строкам н 25 столбцам развертки распознаваемого изображения.

После этого из всех записанных в БЗУ минимальных значений разностей (или групп разностей), соответствующих суммарному числу строк и столбцов разложения, определяют, какое число минимальных разностей принадлежит одному и тому же знаку (символу), причем, как указывалось выше, распознаваемое изображение приписывается тому знаку, которому принадлежит максимальное число мнннмальнмх разностей по всем строкам и столбцам разложения.

Метод оптических масок. В качестве эталонов знаков нсполь- зустся набор масок, конфигурация н оптическая плотность которых подбираются в соответствии с заданным для распознавания алфавитом. В настоящее время известно несколько конструктивных решений читающих устройств, реализующих этот метол. Эффективными являются разработки, в которых используются комбинации объединяющих и разделяющих масок или позитивных и негативных масок . Среди отечественных устройств такого типа весьма эффективным является устройство, в котором использован набор только негативных масок.

В первом случае весь алфавит, подлежащий распознаванию, разбивается на несколько групп, каждой из которых ставится в соответствие система объединяющих н разделяющих масок. Например, Ш и Щ относятся к одной группе. Для этих букв объединяющими масками являются их негативные изображения, а разделяющей маской — хвост у Щ. Решение принимается схемой, сравнивающей значения сигналов от всех групп масок и выделяющей максимальный сигнал.

Во втором случае распознаваемое изображение знака проектируется на вращающийся диск, на котором попарно смонтированы группы позитивных н негативных масок. Позитивная маска имеет вырезы в форме распознаваемого знака, а негативная — вырезы, дополняющие позитивное изображение. На выходе пары масок получается максимальный сигнал, отмечающий соответствие знака на документе и на данной позитивной маске, в случае, если фотоэлемент негативной маски даст сигнал наличия белых участков на отверстиях негативной маски. Сигнал соот-

ветствия при первом повороте диска записывается на магнитную дорожку, находящуюся на этом же диске. При втором повороте диска (или любом л-м повороте) записанные сигналы считываются, сравниваются между собой, и из них выбирается сигнал наибольшего соответствия. Одновременно считывается двоичный код знака н заносится в регистр.

Для повышения достоверности результатов распознавания используются дополнительные маски, которые могут накладываться на отдельные участки как позитивных, так и негативных масок.

Третье из упомянутых читающих устройств, реализующих метод масок, целесообразно использовать для распознавания изображений символов, удаленных на расстояние в несколько метров от места расположения пульта управления или блока индикации результатов распознавания. Это имеет место, например, при необходимости визуального контроля показаний приборов, имеющих вращающуюся шкалу с неподвижным индексом отсчета н находящихся в герметически закрытых камерах или в других помещениях, где присутствие лиц, осуществляющих контроль, затруднено, а результаты распознавания необходимо вводить в ЦВМ практически безынерционно.

На рис. 8 представлена блок-схема данного устройства.

Изображение распознаваемого знака (символа) по световоду 2 поступает на торец, расположенный под блоком оптического размножения 3. Блок 3 состоит из набора автономных ячеек пар объективов и призм, число которых равно числу подлежащих распознаванию символов. На выходе каждой ячейки формируется световое изображение распознаваемого символа, идентичное изображению, полученному на торце световода 2. Сформированное изображение одновременно со всех ячеек блока 3 через пучок волоконных световодов 4 подается на эталонную маску 5,

Рис. & Блок-схема читающего устройства, реализующего метод масок:

7 — плоскость считывания распознаваемого символам 2 — go- локонный световод; 3 — блок оптического размножения, распознаваемых изобра^сений; 彳—пучок волоконных световодов： 5 — эталонная маска на все символы; 6 — блок фотоэлементов и усилителей; 7 — блок определения экстремума по минимуму;

8 — блок индикаций результатов распознавания

где в негативном исполнении нанесены все подлежащие распознаванию символы. Изображение символа, поступившее с каждого из световодов пучка 4, накладывается на прозрачный знак сопряженной с ним ячейки эталонной маски 5. На выходе каждой ячейки эталонной маски появляется световой поток, интенсивность которого обратно пропорциональна степени перекрытия прозрачного поля знака ячейки темным полем опознаваемого изображения. Совокупность световых потоков воспринимается блоком 6, и полученные уровни напряжения сего выхода подаются на блок 7 определения экстремума по минимуму.

Опознаваемое изображение приписывается тому эталонному символу, через ячейку которого на блок 6 прошел световой поток минимальной интенсивности, т. е. символу, для которого степень перекрытия эталонного знака распознаваемым изобра- жепием оказалась максимальной и, следовательно, уровень напряжения на выходе блока 6 минимальным.

Выработанный в блоке 7 сигнал подается в блок 8 индикации результатов распознавания, где загорается соответствующий светоиндикатор и формируется код номера символа, которому приписано опознанное изображение. Данный код может быть использован для ввода в ЦВМ.

Координатно-матричный метод. При данном методе совокупности распознаваемых знаков представляются в виде матриц векторов с координатами X, У,屮 н К, где под X н У понимаются координаты точки контура знака, в которой данный контур имеет кривизну К и текущий угол <р наклона к оси х. Практически 》та совокупность признаков была использована для распознавания десяти арабских цифр L Выяснилось, что даже в трехмерном пространстве описаний с координатами X, У и ф обнаруживаются очень четкие различия там, где при обычном подходе с усреднением в плоскости ху различия между отдельными реалнза- циями разных знаков полностью теряются. Прн построении же процедуры распознавания с использованием совокупности признаков X, У, <р н К можно добиться высокой достоверности результатов распознавания даже при весьма грубом квантовании их значений. Эксперименты показали, что указанные признаки могут быть приняты независимыми, хотя в принципе для каждой из распознаваемых реализаций в каждой точке (X, У), принадлежащей линии, образующей эту реализацию, ср н К являются функциями X и У. Это объясняется тем, что, во-первых, такая зависимость существует лишь для данных точек и устраняется при усреднении, реализуемом в процессе формирования эталона, а, во-вторых, ее устранению способствует грубое квантование X н У для ср и 屮 ——для ^. Было выяснено, что координаты X и У

1 Переверзев — Орлов В. С. н Кайнер М. 3. Способ распознавания рукописных цифр. Авторское свидетельство № 251.962, кл. 42m6, 9/00. «Открытия. Изобретения. Промышленные образцы. Товарные знакн》，№ 28, 1969.

27

в поле знака достаточно квантовать соответственно на 6 и 8 частей, ф — на 4 (горизонталь, две диагонали н вертикаль), а К — всего на 3 (наличие или отсутствие скачка и его знак). При этих условиях число различных сочетаний координат X, Y, ц> и К или, что то же самое, число точек или элементов объема, на которых задается распределение вероятностей для каждого из десяти знаков, составляет 6Х8Х4ХЗ = 576.

Определение эталонного распределения вероятностей для каждой из десяти цифр производится в процессе обработки одноименных реализаций в обучающей выборке и заключается в том, что для каждого сочетания признаков X, У, <р и ^ определяется число реализаций, обладающих этим сочетанием, после чего полученные распределения нормируются.

Полученные таким образом эталоны могут быть непосредственно использованы для опознания по максимуму корреляционной функции, однако более эффективным является использование вместо нормированных скалярных произведений опознавае- мых реализаций с эталонами (коэффициентов корреляции) самих скалярных произведений, если считать эталоны неким базисом. Тогда в пространстве эталонов для реализации обучающей выборки любым из известных методов могут быть определены собственные области десяти классов, используемые в дальнейшем для опознавания реализаций при экзамене или в процессе эксплуатации соответствующего устройства.

При использовании в качестве признаков распознавания совокупности значений X, У, <р и ^ координатно-матричный метод распознавания может быть реализован с помощью устройства, блок-схема которого приведена на рис. 9.

В соответствии с этой схемой распознаваемый знак / через объектив 3 воспринимается электронно-оптическим преобразо-

Рис.夕 Блок-схема читающего устройства, реализующего координатно-матричный метод распознаванияРис.夕 Блок-схема читающего устройства, реализующего координатно-матричный метод распознавания

Рис.夕 Блок-схема читающего устройства, реализующего координатно-матричный метод распознавания

Рис.夕 Блок-схема читающего устройства, реализующего координатно-матричный метод распознавания

вателем изображения в электрический сигнал 4. В качестве такого преобразователя может использова гься, например, одна из известных систем следящей развертки. Преобразователь 4 позволяет определить минимальный описанный около опознаваемого знака (габаритный) прямоугольник 2, ограничивающий поле знака. Относительно габаритного прямоугольника преобразователем 4 для каждой точки линии опознаваемого знака определяются четыре числа: координаты X и У, угол наклона <р и кривизна К- Полученные величины квантуются (например, в соответствии со сказанным выше: X — на 6 частей, У — на 8, <р— на 4, а К — на 3) и с выхода преобразователя 4 подаются на коммутатор 5. Каждому из допустимых входных состояний коммутатора соответствует появление сигнала на одном из его N выходов (для отмеченного способа квантования А' = 576). К выходам коммутатора 5 подключена матрица 6, состоящая из N бистабильных запоминающих ячеек, причем к каждому из выходов коммутатора подключена одна ячейка.

Матрица необходима по двум причинам: во-первых, ее возбужденные ячейки к моменту окончания считывания распознаваемого знака хранят всю информацию о чстырехмерной конфигурации этого символа в виде набора точек с координатами X, У,屮 н К (каждая из ячеек соответствует одной из возможных таких точек или, точнее, одному из элементарных кубиков в чстырехмерной области допустимых значений, X, У,屮 и К) и, во-вторых, при этом достигается уменьшение избыточности описания распознаваемого знака, так как повторение некоторого набора чисел Х〃 У/, ^г м К не приводит к увеличению числа возбужденных ячеек. Повторение набора координат возможно, если например, участок тонкой линии, контур которой считывается следящей разверткой, оказывается в пределах одной клеточки растра по X н У, налагаемого на знак.

Информация, запасенная в матрице 6 в виде некоторого сочетания номеров возбужденных и невозбужденных ячеек, используется затем для распознавания считанного знака. Само опознание производится путем определения принадлежности полученного сочетания ячеек к одному из 10 классов. Эту функцию, например, с помощью одной из известных процедур осуществляет блок 70, принимающий решение по совокупности скалярных произведений вектора с двоичными координатами, описывающего состояния запоминающей матрицы 6, с векторами-эталонами распознаваемых знаков, реализованными с помощью матриц 7, 8 н 9 взвешивающих проводимостей, отражающих распределение вероятностей появления у опознаваемого символа тех или иных элементов. Каждое из необходимых скалярных произведений отыскивается путем суммирования взвешенного (с помощью соответствующей матрицы весов) распределения возбужденных ячеек запоминающей матрицы 6. При этом каждый эталон состоит из N проводимостей, подключенных к общему выходу.

Корреляционные методы. В настоящее время для распознавания символов н знаков, напечатанных стандартным шрифтом (машинопись, типографский текст), широко применяются методы, базирующиеся на корреляционном анализе их изображений. При этом в качестве признаков распознавания используются либо значения коэффициентов корреляции между заранее сформированными эталонами и подлежащим распознаванию изображением знака [57], либо значения ординат автокорреляционных функций [154] и производных от них.

В первом случае процедура распознавания неизвестного изображения S знака сводится к вычислению коэффициента корреляции г этого изображения с каждым из преобразованных эталонов и нахождению наибольшего из полученных значений г по всем В преобразованиям (смещения и др.) н всем эталонам в соответствии с формулой

»sm（b）—《£&2匕（В）

где Sf н Vi — компоненты распознаваемого изображения знака и эталона соответственно (i = 1, 2, ..., 〃). Распознаваемое изображение знака отождествляется с тем эталоном, для которого коэффициент корреляции г оказался максимальным.

Во втором случае процедура распознавания сводится к следующему. Распознаваемый знак предварительно представляется в виде матрицы дискретных площадей, имеющих координаты (х, у), с преобладанием либо черных, либо белых участков в зависимости от расположения линий знака. Значение функций f (х, у) для каждого участка, где площадь вокруг координат (х, у) черная, принимается равным 1, а там, где эта площадь белая,——равным 0. Автокорреляционная функция определяет число пар перекрываемых черных участков, распознаваемых изображений и эталона.

Если (х, у)——некоторая точка на распознаваемом изображении знака, а (х + %', у + К) — другая точка, то произведение (х, ')•(% + /, у + /) будет равно 1 лишь там, где обе точки черные. Так как этот процесс осуществляется на каждой паре точек распознаваемого изображения S, автокорреляционная функция Rs(x, у) определяется из выражения

Rs(%', /)= У /(%,必f(х +』，У + /)•(О

^м^

х,у

Затем автокорреляционная функция Rs(%'，夕)распознаваемого изображения S сравнивается точка за точкой с автокорре-

30

ляционными функциями Rv(x', у') всех контрольных изображений V.

Результаты сравнения нормализуются путем их деления на квадратный корень из суммы квадратов элементов автокорреляционной функции соответствующего эталона. Распознаваемое изображение приписывается тому эталону, для которого сумма

%', у'%', у'Rs— /)— К)1/、Wv(x'W)FRs— /)— К)1/、Wv(x'W)F

%', у'

%', у'

Rs— /)— К)

1/、Wv(x'W)F

Rs— /)— К)

1/、Wv(x'W)F

оказалась максимальной, т. е. Rs(%', у') = Rv(x', у').

С целью повышения достоверности результатов распознавания кроме нормализованной автокорреляционной функции часто используют различные функции, являющиеся производными от нее. Такие производные функции могут быть разбиты на классифицирующие и сглаживающие. Классифицирующие функции способствуют распознаванию в случае небольшого различия между буквами (например, между Ш и Щ)、а сглаживающие функции позволяют исключить влияние штрихов, помарок, шумов н т. д. на результат распознавания.

Одной из к л ассифи цирующих функций, усиливающих отличительные признаки распознаваемого изображения, является «вторично-разностная» функция от автокорреляционной функции. Эта функция V(x', у') определяется как функция, значение которой в точке (%', у') получается при умножении значения автокорреляционной функции в этой точке на четыре с последующим вычитанием значений автокорреляционной функции в четырех точках:(Xх + 1, /), (/— 1, /), (х\ / + 1) н (х', /— 1), т. е.

V(/, >) = 4R(/, y、一R(/ + 1, /)—R(，一 1,式)_

—R(x', / + 1)—R(%', "'—1)・(2)

Сказанное может быть продемонстрировано более наглядно представлением автокорреляционной функции в матричной форме:

R(—n, m). • •/?( — 2, m)

R(—. 2).. - /? (— 2, 2)

R(—小!).../?(—2, 1)

R(—小 0)...R(—2, 0)

R(-V 1)…R(-2, -1)

r(丁1,加)

R(二 1,2)

R(-l, 1) R(-i,o)

R(-1, -1)

R(0, m)

R(6, 2)

R(0, 1)

R。0)

R。-1)

⑶

R(—% —2).・.R( —2, —2)

R( — l, -2)

R(o, -2)

R(—几,一m). •./?(— 2, —m)

R(—1, —m)

R(6, —/и)

R( + 1, m)R(2, m).・.R(n,机)

R(i,2)R(5,2)…R(",2)

R(l, 1)R(2, l).../?(n,1)

⑶⑶R(1,O)R(2,0)…RS,0)

⑶

⑶

R(l,—1) R(2,—1) •. -R(nr—1)

R(C —2) R(2, —2). ..R(", —2)

R(i, —m) R(2, —m)...R(n, —m)・

Значение каждой точки вторично-разностной функции определяется перемножением точки на точку этой матрицы н матрицы вторично-разностного оператора

0 —10

—14 —1

0 —1о.

где центральная точка матрицы оператора размещается в координатах, соответствующих координатам точки вторич^-разност- ной функции. Например, значение вторично-разностной функции в точке (3, 4) получается перемножением точки на точку опера

тора

и матрицыи матрицы0—10—14 —10—10R(2, 5)R(3, 5)R(4, 5)R(2, 4)R(3, 4)R(4, 4)R(2, 3)R(3, 3)R(4, 3),0—10—14 —10—10R(2, 5)R(3, 5)R(4, 5)R(2, 4)R(3, 4)R(4, 4)R(2, 3)R(3, 3)R(4, 3),

и матрицы

и матрицы

0

—10

—1

4 —1

0

—10

R(2, 5)

R(3, 5)

R(4, 5)

R(2, 4)

R(3, 4)

R(4, 4)

R(2, 3)

R(3, 3)

R(4, 3),

0

—10

—1

4 —1

0

—10

R(2, 5)

R(3, 5)

R(4, 5)

R(2, 4)

R(3, 4)

R(4, 4)

R(2, 3)

R(3, 3)

R(4, 3),

и значение V (3, 4) поэтому получается следующим:

V(3, 4) = 4R(3, 4)—R(3, 5)—R(2, 4)—R(4, 4)—R(3, 3).

Вторично-разностная функция содержит больше точек, чем та первоначальная автокорреляционная функция, от которой она была получена, поскольку в случае, когда матрица оператора центрируется вдоль строк (т + 1) и (——т +1) н вдоль столбцов (九 + 1) И (—п + l)m X 九 матрицы автокорреляционной функции, результаты оказываются нетривиальными. Естественно, что другим классифицирующим функциям соответствуют другие операторные матрицы. Следует отмстить, что характерные признаки распознаваемых знаков усиливаются в еще большей степени при использовании некоторых нелинейных весовых

функций от вторично-разностной функции. Использование таких функций, кроме того, способствует упрощению распознающей системы. Их получение связано с проведением процедуры нелинейного взвешивания, состоящей в том, что всем положительным значениям вторично-разностной функции, величина которых выше установленного порога, приписывается вес +1, а всем отрицательным значениям, величина которых ниже установленного порога, —вес —1. При этом значениям между отрицательным и положительным порогами приписывается нулевой вес. Весовая вторично-разностная функция от автокорреляционной функции R(K у') обозначается как V* (V, /).

Функция 吸(/, yf) объекта S затем сравнивается точка за точкой с каждым аналогичным преобразованием V； (х, у) вторично-разностной функции Уу(х\ д') от автокорреляционной функции каждого эталона V.

Идентификация изображений знаков осуществляется путем вычисления и оценки нормализованной суммы

瞑(k力m(n力М(К Л]2瞑(k力m(n力М(К Л]2

瞑(k力m(n力

М(К Л]2

瞑(k力m(n力

М(К Л]2

Распознаваемое изображение приписывается тому эталону, для которого Ss,卩 имеет максимальное значение, т. е. эталону, для которого V* (/, /) = V； (/, /).

Идентификация может также осуществляться на основе максимизации суммы

%—/)•/?汕,广)Г х，、7%—/)•/?汕,广)Г х，、7

%—/)•/?汕,广)

Г х，、7

%—/)•/?汕,广)

Г х，、7

где R( (/, /) и R； (/, yf) —любые нелинейные функции от автокорреляционной функции Rs(x', yf) соответственно для распознаваемого изображения и эталона знака в точках с координатами л/, у'.

Сглаживающие функции используются в случаях, когда подлежащие распознаванию знаки имеют существенные изъяны типа помарок, дефектов печати и др. Эти функции определяются формой рассмотренных выше классифицирующих функций. Для их получения необходимо матрицу (3) заменить матрицей, нс содержащей отрицательных элементов, и по ней вычислить авто- корреляционную функцию.

Рассмотрим процесс формирования автокорреляционных функций и вторично-разностных 兩ункии/ от автокорреляционных применительно к какому-либо конкретному знаку или сим- волу. В качестве такого знака возьмем, например, цифру 3. 3 Заказ 677 33

Рис. 10. Примеры расположения распознаваемого знака в рецепторномполе относительно его положения, принятого за номинальное, 〃 автокор-реляционная функция цифры 3, заданная в табличной форме

И так как автокорреляционная функция любого изображения есть мера корреляции этого изображения с самим собой, то для ес получения осуществим пошаговое сравнение признаков изображения при сдвиге последнего относите*пьно положения, принятого за номинальное, во всех направлениях и в пределах размеров всего рецепторного поля. Примеры такого рода сдвигов показаны на рис. 10, о, 6, 8, г, 0, е, ж, з. На этом же рисунке (рис. 10, и) приведена и автокорреляционная функция цифры 3, представленная в табличной форме.

Для упрощения последующих рассуждений цифра 3 изображена на участке рецепторного поля, представляющего собой матрицу 3X5, хотя в реальных распознающих системах число строк и столбцов такой матрицы значительно больше L

Номинальное или исходное положение цифры 3 на всех позициях рис. 10 изображено в виде совокупности площадок, за-

】Патент США № 3.196394, кл. 340-146.3.

34

штрихованных линиями с наклоном влево, а ее положения, сдвинутые относительно исходного,——в виде площадок, заштрихованных линиями с наклоном вправо. На рис. 10, а приведен случай, который условно назовем «0-сдвигом». При этом модель цифры 3 с левой штриховкой полностью накладывается на модель с правой штриховкой. Если считать, что дискретные площадки матрицы имеют показанные на рис. 10, а значения координат х н у, то в случае《0-сдвнга》(х, у) равна 1 для площадок» имеющих координаты (3, 9); (4, 9); (5, 8); (4, 7); (5, 6); (4, 5); (3, 5). При всех других значениях х и у f(x, у) = 0.

При условии «0-сдвига» / =式=0 н сумма в правой части выражения (1) находится путем подсчета числа перекрывающихся площадок матрицы, заштрихованных одновременно линиями с правым и левым наклоном. В этом случае f(х, у) *f(x + 0, у + 0) = 1 всякий раз, когда f(x, у) = 1. Поэтому R(x'; у') = 7. Эта сумма размещена в положении «0-сдвига», соответствую- щем позиции Л таблицы, изображенной на рис. 10, 〃.

Рассмотрим случай сдвига модели цифры 3 относительно ее исходного положения на один шаг вправо (/ = 1, ^ = 0). В результате такого сдвига на матрице появились две пары перекрывающихся дискретных площадок, что зафиксировано в виде цифры 2 в позиции Б таблицы. Такой же результат получается и при сдвиге модели цифры 3 относительно ее исходного положения влево на один шаг (х'=——1; у'=0). Поэтому в позиции 5’ таблицы также записана цифра 2. Аналогичным путем заполняются все остальные позиции указанной таблицы, являющейся, таким образом, табличной записью автокорреляционной функции цифры 3.

Соответствующие значения вторично-разностной функции V(x‘，yf} от автокорреляционной функции 7?(х', у') по каждой из точек находятся путем последовательного перемножения матрицы вторично-разностного оператора и части матрицы автокорреляционной функции с последующим суммированием полученных произведений. Сказанное может быть пояснено па примере (см. рис. 11). Здесь матрица вторично-разностного оператора центрируется относительно точки (х' = +1, у' = —2) матрицы автокорреляционной функции.

Перемножение чисел дает сумму произведений в следующем виде:

(4 -1)—(Ь 2)—(Ь3)—(1 0)—(1-1)= —2.

Этот результат появляется в ячейке (х7 = +1, у' = —2) матрицы вторично-разностной функции. Остальная часть матрицы мо~ жет быть рассчитана посредством сдвига матрицы оператора в соответствующие положения и выполнения указанных выше арифметических действий. Обе матрицы обеих функций (автокорреляционной и вторично-разностной) являются симметричными относительно центральных точек.

функция R(S(ру^ция V(x\yr)

Рис. //. Пояснение к принципам формирования значений «s『op〃q- но-разностной» функции

■■яга^

同同日同同 阳口口同刃 m血瓦何耐

■"州] UMUMU

шж

Заменяя затем в матрице вторично-разностной функции

Vv(x\ уг) все положительные числа на +1, а отрицательные

гуг?

ГШ1ШМ

1也而初口也I

丽而■而

"鹤"" 口抬取"也

*■ 夕г■ ♦■z 金受力

ШШ

на —1, получим для цифры 3 соответственно мат, нелинейно-весовой вторично-разностной функции 1

рицу значений V； (/, К). На

рис. 12 приведены таблицы автокорреляционных, вторично-разностных и нелинейно-весовых вторично-разностных функций для остальных девяти арабских цифр. Следует отметить, что все функции показаны в сокращенном виде (без «отражающих» участков). На основе полученных матриц нелинейно-весовых вто- рично-разиостных функций находятся компоненты правой части выражения (4). При этом для упрощения вычислительных операций находится обычно значение, обратное коэффициенту нормализации, т. е. значение

1/ £m ("产

Поскольку V： (х\ /) есть +1, 0 или ——1 при всех значениях х\ /, то [V； (х- у')? есть либо 1, либо 0, и сумма S(V^ (х\ у'р оказывается равной числу единиц в функции V； (х\ у')・ Эта сумма для цифры 3, например, равна 59 (30 единиц изображено на рис. 12, а остальные 29 представляются на отраженной части матрицы, которая здесь не показана).

36

1ПММНМ

№шииа

1^И

в

拄5

Рис, 72

шцл

■«Isa1ИИИНМ

мммии NHUUM 飽 аишн

⑴14[4]

в

рКйы анион

馳肘Н口阿

\U\0\i\1\ 7]

1НЫЙ1

ШШ

матнм

1010狂也10]

р^в^^

Б1К1ягаягаиипзпягамI以切切访初因刨

■№аш 质目勖&也胤 annsastd an&u&Msi 也哉同EiM刃血 协闘W司йын

■№3S^маа^вагааниаимпмимви»мIs切方同1初岡|

■■^^ авная»» яннннин ИНЯИМЙН ИМЯМШ^Ы

{0\0\D]ri\(ло\й\

иаииягаа 血悶纟口-"& SIBMMQMM I物И窗H由MW

pMlag^ 腰丽m牝司口 因胴嚣盟由“因 岡口司pa制电 анииаига 版 sia^ftiMw

PBH^S^ msaaas sk同ns剧м 侬国嚣N"X，d sr"岡圏a収 l口!3应班就购以

рм^гш ■^日必⑨台 вы^нгав» 国田。"司日図 Pi^auuM» Йди■財5W

^№Ш^ 匿豳口口以医 SQUUU^Sl 闷翻口副❺盟S 闷口對П黑切以 回，血図初也Ri]

WW)

\fVi\o\oY

以修嗣口х口刃 也口sauz词就

1^ Vг/ 7п\0\0\

u^saasa 打離打，Е1也也

阿丽匐以阿切

КВ7ШПМЯ г^яняпа» 物励казаян打

|7р91л|

шюяааа гаа^шяам иии^пии мгшииям 脳物»:，詠@暇

МАЕШ以切0 гагааняшм &例也/m1旧s

[7T7T7RI

|яааййва1

Заa添相破狙

QUHBSaQM

[以乱豆因❾岡以1

Бшаига&и н^уяопм П1^ЛШЛ^1 暇@回財胃^№1

7

7

7

7

Т

7

-7

7

7

7

7

7

-7

71

7

7

7

А

/

т

0

7

7

7

V

7

7

7

■■以"UU aasnsafi »ИЯИЙ№ яиникии з之或国内立阿

и 7 7 刁

и 7 7

77

»»амияа ftlE№J£l図副物

17 HH

^ОйЕ№ОЯ詛也口也口/図

ъшшхшш

脳/弘對也打飽

1/^/)

Таблицы автокорреляционных функций, его?

рично-разностных и нелинейных весовых вторично-разностных функций от автокорреляционнььхдля арабских цифр

P〃c 14. Блок-схема читающего автомата ЧАРС：P〃c 14. Блок-схема читающего автомата ЧАРС：■ — —механическая связь;二воздуХОПроеоды.■ — —механическая связь;二воздуХОПроеоды.световой поток;электрическая связьсветовой поток;электрическая связь

P〃c 14. Блок-схема читающего автомата ЧАРС：

P〃c 14. Блок-схема читающего автомата ЧАРС：

■ — —механическая связь;

二воздуХОПроеоды.

■ — —механическая связь;

二воздуХОПроеоды.

световой поток;

электрическая связь

световой поток;

электрическая связь

иню переноса строки и преобразование изображения в электрические сигналы, а вторая — кодирование элементов изображения, запоминание н сдвиг изображения относительно эталонов, вычисление значений коэффициентов корреляции н поиск максимального из них, разделение знаков в строке и формирование ответов. Блоки, входящие в первую группу, образуют устройство считывания документов, а входящие во вторую ——устройство распознавания. ”

Устройство считывания работает следующим образом. В бун- кер автомата вкладывается стопка листов с текстами или числовыми таблицами, подлежащими чтению. По команде с пульта управления ПУ устройство управления УУ вырабатывает ент^на— лы, по которым механизм подачи документов МПД при помощи вакуумной установки ВУ отделяет по одному листу из стопки н подает их к вращающемуся барабану с синхронизатором БПС. Лнс™ на барабане крепятся с помощью вакуумных присосок н размещаются на нем так, что строки занимают положение, перпендикулярное к образующей барабана. После попадания края документа на фиксированное место барабана последний останавливается в положении, при котором зона маркеров оказывается повернутой к головке считывания ГС. При этом поиск строки сводится к поиску соответствующего ей маркера. Он ведется пу- тем перемещения головки ГС совместно с эталонной маской мар- кера вдоль образующей барабана. При совпадении эталонной маски маркера с его изображением на выходе головки считыва- ння появляется сигнал, пропорциональный коэффициенту корреляции между ними. При значении корреляции, превышающем заданный порог, головка считывания останавливается.

По окончании поиска маркера барабан с закрепленным на нем документом совершает один оборот. При вращении барабана

40

знаки одной строки проходят мимо головки считывания, которая остается при этом почти неподвижной. Небольшое перемещение требуется лишь для компенсации возможного перекоса строки. Эта компенсация осуществляется механизмом перемещения головки МП Г под воздействием сигналов рассогласования, поступающих через УУ от блока управления распознающего устройства БУРУ и учитывающих расположение распознаваемого знака относительно верхнего и нижнего краев поля зрения.

После остановки барабана вновь начинается процесс поиска маркера. Поиск и вращение чередуются, пока не будет прочитана последняя строка документа. При этом головка ГС возвращается в исходное положение, и на барабане БПС осуществляется смена документа. В связи с тем, что в состав головки ГС входит «линейка» из 18 фотодиодов, считывание изображения производится параллельно по целому вертикальному столбцу, состоящему из 18 элементов. Сигналы, характеризующие значения яркости для элементарных участков изображения, с фотодиодов считывающей головки ГС подаются через блок усилителей фототока БУФ на блок кодирования ВК・ Последний по командам блока БУРУ осуществляет преобразование сигналов усилителей фототока в двоичные коды, которые затем посылаются в сдвиговый регистр СР2, обеспечивающий запоминание и сдвиг закодированного изображения относительно эталонов.

При каждом сдвиге блок эталонов БЭ вычисляет значения коэффициентов корреляции между изображениями, хранящимися в регистре СР2, и эталонами, представленными матрицами сопротивлений. В процессе сдвигов указатель экстремума УЭ определяет, какой эталон дал наибольшую корреляцию с распознаваемым изображением за время прохождения этого изображения через регистр. Код номера эталона, давшего нанболь- тую корреляцию с распознаваемым изображением, формируется в блоке выдачи ответа БВО н является результатом распознавания данного знака. Входящие в распознающее устройство блоки схемно могут быть выполнены в соответствии с рекомендациями, приведенными в работе [32].

Следует отметить, что значение нормированного коэффициента корреляции г между эталоном и распознаваемым изображением конструктивно наиболее просто может быть получено с помощью оптических средств, например, устройства, разработанного А. Н. Свенсоном 1 и схематично показанного на рис. 15. В данном устройстве результирующий сигнал, пропорциональный по величине нормированному коэффициенту корреляции г, формируется в виде взвешенной разности сигналов корреляции рас-

【Свенсон А. Н. Устройство апертурной фильтрации корреляционной системы автоматического опознавания образов. Авторское свидетельство № 217755, кл. 42m* 9/08. «Изображения. Промышленные образцы. Товарные знаки», № 16, 1968.

Рис. 15. Схема оптического устройства для определения знаРис. 15. Схема оптического устройства для определения значений коэффициента корреляциичений коэффициента корреляции

Рис. 15. Схема оптического устройства для определения зна

Рис. 15. Схема оптического устройства для определения зна

чений коэффициента корреляции

чений коэффициента корреляции

познаваемого изображения с позитивным н негативным эталонами. С этой целью используется предварительное цветовое разделение линий и фона эталонной маски и последующее разделение светового потока, прошедшего “срез двухцветную маску, па два одноцветных потока («негативный» и «позитивный»).

Выделение результирующего сигнала взаимной корреляции между эталоном и распознаваемым изображением осуществляется следующим образом. Изображение /, предъявляемое для опознавания на некотором фоне 2, проектируется на сканирующий диск 3 (типа диска Нипкова, используемого в оптнко-меха- пических системах телевидения). Отверстия в диске 3 закрыты масками, апертуры которых соответствуют набору распознаваемых знаков. Каждая маска выполняется из двух цветных светофильтров 4 н 5, причем их полосы пропускания не должны перекрываться. Изображение, соответствующее эталону опознаваемого знака, может быть выполнено, например, из красного светофильтра, а фон — из синего.

Отношение площадей знака и фона для всех эталонов должно быть одинаковым. Для обеспечения этого площади отверстий в диске 3 могут несколько различаться между собой. Свет, прошедший через двухцветную маску н конденсор 6, попадает на полупрозрачное зеркало 7, расположенное под углом 45° к оптической оси конденсора 6. Световой поток расщепляется конденсором на два потока примерно равной интенсивности. Эти потоки в соответствии с положением зеркала 7 относительно оптической оси конденсора 6 ориентируются один к другому под прямым углом и через светофильтры 8 H 9 поступают на фотокатоды определенным образом ориентированных фотоумножителей 10 if 1L На выходе фотоумножителя 10 появится сигнал, пропорциональный количеству света, прошедшего через светофильтр 4 изображения эталона, а на выходе фотоумножителя 11 — сигнал,

пропорциональный количеству света, прошедшего через светофильтр 5 фона.

Получение двух раздельных сигналов от изображения (Un) и фона (17ф) позволяет с помощью обычной линейной вычитающей схемы 12 сформировать разностный сигнал

□вых = Uh "U©’ который будет иметь максимум в случае совпадения контуров опознаваемого изображения и эталона.

При использовании в качестве признаков распознавания значений ординат автокорреляционных функций и производных от них распознающая система может быть построена по блок-схеме, приведенной на рис. 16. В данной системе считывание распознаваемого знака (на блок-схеме в координатной плоскости х, у изображена цифра 3) производится с помощью электроннолучевой трубки ЗЛТ. Луч ЭЛТ под воздействием блока развертки БР осуществляет последовательную построчную развертку знака. При этом световой поток, отраженный от элементов знака, воспринимается фотоумножителем ФУ. Поступающий с выхода ФУ электрический сигнал после усиления усилителем У подается на определитель автокорреляционной функции О АФ. Данный определитель формирует значения Rs(x‘，д') н передает их на входы операторной матрицы ОМ, которая, в свою очередь, формирует вторично-разностную функцию Vs(x‘，/) от автокорреляционной функции. Сигналы, пропорциональные значениям %■ /), поступают далее на группу нелинейных цепей НЦ, генерирующих весовые вторично-разностные функции 嗯(%', /)• На основе последних в матрице эталонов МЭ вырабатываются сигналы, пропорциональные нормированным суммам Ss,v- Идентификация распознаваемого знака осуществляется с помощью

Рас. 16. Блок-схема корреляционной системы распознавания знаков с использованием автокорреляционных функций и производных от них

板I

瞿筆

123^56 78510...

'абление снаниродания

45

Сдвигобый. регистр

° 7 2 3 4 5 夕 7 身夕 1GH12131351617総 1920212?

33

，〃冬场"义

/?(Х\уг)

Р〃с. /7. Диаграмма, иллюстрирующая работу генератора автокорреляционной функции

индикатора максимального сигнала ИМС по максимуму значения Ss, р・

В определитель автокорреляционной функинн входит регистр сдвига, число разрядов которого на единицу* меньше числа элементарных площадок рецепторного поля. Единичный выход трнг. гера каждого разряда подсоединен к одному из входов сочлепеиной с триггером схемы И на два входа. Вторые входы всех схем И подключены, в свою очередь, к входу триггера разряда регистра.

Таким образом, на последние входы схем И подастся информация о распознаваемом знаке непосредственно с выхода усилителя У без задержки по времени. На первые входы поступает та же информация о распознаваемом знаке, но со сдвигом по времени. •

Определитель О АФ выдает пачки импульсов, которые при суммировании образуют соответствующие значения автоко р рсл яцион- ной функции. Эти значения в виде параллельного кода снимаются с выходов схем И после каждого такта сдви

га содержимого регистра.

В рассмотренном примере значения автокорреляционной функции были получены посредством сдвига образца на различные величины (%7, /) по отношению к исходному положению и вычисления той площади, на которой сдвинутый и не сдвинутый образцы совпали. Автокорреляционная функция может быть получена также при помощи сдвига векторов по всей матрице и вычисления площади, где оба конца векторов оказались совмещенными. Именно этот процесс и воспроизводится определителем О АФ. На рис. 17 представлена диаграмма, иллюстрирующая работу определителя автокорреляционной фракции О АФ.

Для получения функции f (х, у) луч обегает матрицу слева направо и сверху вниз, как показано стрелками. Интервал времени сканирования одной строки матрицы делится на 45 равных частей, соответствующих 45 элементарным матричным площадкам рецепторного поля.

Функция f(x, у) в виде унитарного кода вводится в регистр сдвига и затем, как показано на диаграмме штриховкой с пра- вым наклоном» потактно сдвигается в сторону старших разрядов. В первой колонке диаграммы, обозначенной через 0, записывается информация, имеющаяся на входе в регистр. Эта информация представляет собой значение автокорреляционной функции при пулевом смещении распознаваемого знака относительно его положения, принятого за номинальное. Строки диаграммы, которые содержат полезную информацию о знаке в первой колонке, заштрихованы линиями с левым наклоном. Элементарные площадки диаграммы, заштрихованные одновременно справа налево и слева направо, указывают, какие из схем И определителя ОАФ открыты в данный момент. Так как последний входной бит информации появляется в позиции 29 по оси времени, то после этого момента на выходе схем И сигналы появляться не будут.

Внизу диаграммы по каждой из колонок указаны значения автокорреляционной функции и соответствующие им координаты рецепторного поля (матрицы, приведенной на рис. 10, и). Суммирование информации осуществляется по каждой из колонок диаграммы с помощью интеграторов, входящих в состав операторной матрицы ОМ.

В состав данной матрицы кроме интеграторов входят усилители УО—У22 (рис. 18), формирующие сигналы отрицательной и положительной полярности, и резисторные делители напряжения, через которые указанные сигналы подаются на входы соответствующих интеграторов.

Распределение выходов усилителей УО——У22 по соответствующим входным резисторам интеграторов осуществляется через кабель согласно обозначениям на проводниках, подключающих эти резисторы к кабелю. Так, например, к интегратору, формирующему значение V (1, 0), сигналы отрицательной полярности подводятся от усилителей УО, У2, У4, УЗ и положительной ——от усилителя У/, т. е. в соответствии с рис. 11 и формулой (12) имеет место выражение

V(L0) = 4R(l,0)-R(0, 0)—R(2, 0)—R(l, !)—/?(!, — I).

Таким образом, подвод сигналов ко входу интегратора осуществлен через пять резисторов. При этом вес омического сопротивления резистора, на который подан сигнал от《+》усилителя У1, принят за 1, а относительные веса оь!ических сопротивлений всех остальных резисторов за 4.

Некоторые из интеграторов имеют меньше пяти входов. Это евнзано с тем, что вторично-разностный оператор в случаях, 45

BOROVS0 ahzsdn △oxdaLQnmad * IqFldn 匸 OHdais.,0 §s§s^o^ Dwax。-^ 6HdBOROVS0 ahzsdn △oxdaLQnmad * IqFldn 匸 OHdais.,0 §s§s^o^ Dwax。-^ 6Hd

BOROVS0 ahzsdn △oxdaLQnmad * IqFldn 匸 OHdais.,0 §s§s^o^ Dwax。-^ 6Hd

BOROVS0 ahzsdn △oxdaLQnmad * IqFldn 匸 OHdais.,0 §s§s^o^ Dwax。-^ 6Hd

когда строка или столбец его матрицы центрируется за пределами матрицы автокорреляционной функции (см. рис. 11), дает число произведений меньше пяти. Например, интегратор, формрь рующий значения У(2,0) и V(——2,0), имеет четыре входа, так как

У(2, 0) = V(-2, 0) = 42(2, 0)-R(2, -!)-/?(!, 0)—R(2, 1).

Интегратор же, формирующий значение V(0,0), имеет три входа, так как в сумму 4R(0,0) —R(l,0) — R(—1,0) — R(0,l)— 7? (0, —1) входят две пары идентичных произведений: пара значений R(l,0) и R(—1,0) и пара R(0,l) и Л(0,—1). Данные пары тождественны из-за симметричности матрицы автокор ре л я цион - ной функции. В связи с этим входные резисторы интегратора, подключенные к выходам《——》усилителей У1 и У5, имеют относительные значения сопротивлений, равные 2.

Значения V(—3, —5); У (3, —5) и их эквиваленты V (3, 5) и V(——3, 5) не генерируются, поскольку они всегда равны нулю.

Аналогичные сигналы V(/, /) с выходов матрицы ОМ подаются на нелинейные цепи НЦ, где каждое из значений V(x\ у') преобразуется в сигналы V*(х\ д'), представляющие собой уровни напряжения, условно принимаемые за +1, 0 и —1.

Блок-схема нелинейной цепи 〃〃 приведена на рис. 19. Сигналы V* (/,，)формируются следующим образом. Если на вход цепи подается сигнал V(x,, д') положительной полярности, вели

чина которого ниже установленного порогового значения, то срабатывает мультивибратор Mi и дифференциальный усилитель ДУ формирует на выходе сигнал положительной полярности. При сигналах V(x\ yf) отрицательной полярности мультивибратор М] не срабатывает, однако, пройдя через инвертор Ип8, эти сигналы запускают мультивибратор М2，который формирует положительный уровень напряжения на входе 《——》 усилителя. А так как усилитель ДУ формирует сигнал, пропорциональный разности сигналов, подаваемых на входы « + » и《一》, то на его выходе в дашюм случае появится калиброванный по амплитуде сигнал отрицательной полярности. При появлении на входе нелинейной цепи сигналов, амплитуда которых оказывается ниже установленного порога срабатывания мультивибраторов Mi и М2 на выходе усилителя 〃У напряжение близко к нулю.

Как отмечалось выше, иа основе значений сигналов V* (х\ д'), поступаюших на входы матрицы эталонов М3, последняя в соответствии с выражением (4) ~формирует нормализованные

.г■—■77—1 +卜 .СУММЫ Ss v・

• Матрица МЭ (см. рис. 18)

I~T ■ H^/^ содержит группу усилителей _“〃V, имеющих синфазные (обо-

Р"с. /9. Нелинейная цепь значеиные « + ») и противофаз- ные (обозначенные через《一》)

彳彳CZ>HZZ>CZ>HZZ>勺勺00片片88* Ъ* Ъ工工Рис. 20. Индикатор максимального сиг-налаРис. 20. Индикатор максимального сиг-налавыходы. Для уменьшения нагрузки на усилители эти выходы подключены к соответствующим горизонтальным шинам матрицы через резисторы с относительно высокими омическими сопротивлениями. При этом сопротивление резисторов, через которые осуществляется подключение первого слева усилителя ДУ, в 2 раза больше сопротивлений остальных резисторов, что позволяет компенсировать не： выработанную зеркально-, отраженную часть всех зле- мептов функции V： (/, у')、 за исключением элемента с координатами / = 0 и уг = 0. Значения Ss,y формируются за счет того, что на входы усилителей подаются значения V] (х\ у'), а резисторные связи определяются значениями (%'， д'). Суммирование величин, стоящих в числителе выражения (4), выполняется на общих суммирующих резисторах, подключающих выходные горизонтальные шины к «земле». Операция деления осуществляется с помощью делителей напряжения, составленных из резисторов, омические сопротивления которых зависят от обратных величин коэффициентов нормализации.

彳

彳

CZ>HZZ>

CZ>HZZ>

勺

勺

0

0

片

片

8

8

* Ъ

* Ъ

工

工

Рис. 20. Индикатор максимального сиг-нала

Рис. 20. Индикатор максимального сиг-нала

Уровни напряжения, пропорцион альные значениям Ss, р, возникающие на горизонтальных шинах матрицы М3, подаются иа соответствующие входы индикатора максимального сигнала, принципиальная схема которого показана на рис. 20. Указанные уровни напряжений поступают на базы транзисторов 7】〃一р—〃~ типа, которые включены так, что вместе с резисторами &, & и /?4 образуют многовходовую ключевую схему. При этом чувствительность схемы определяется разностью амплитуд наибольшего и ближайшего к нему по величине по ложител ьн ы х входных сигналов. Указанная разность подбирается из условия обеспечения падежного запирания всех транзисторов Ть кроме одного, на базу которого подан наибольший входной сигнал. Запирание транзисторов осуществляется за счет смещения, образуемого при протекании тока через резисторы R& R3 и /?4. Регулировка чув- 4 Заказ 67749

ствитсльности схемы выполняется потенциометром 1?з- С помощью потенциометров & производится выравнивание эмиттерных сопротивлений для всех транзисторов Л независимо от установки потенциометра /?з. В то время, как сопротивление в эмиттерных цепях меняется при изменении настройки потенциометра R3, настройки потенциометров Q изменяются в противоположных направлениях. Это обеспечивает постоянство величины суммарного эмиттерного сопротивления для каждого из транзисторов. Обычно для удобства настройки подвижные контакты потенциометров R» и Кз имеют общую управляющую ось. Величина минимального сопротивления эмиттерной цепи определяется величиной постоянного сопротивления резистора /?4.

Если через &б обозначить сопротивление перехода эмиттер- база транзистора Ть а через &, Аз и & — омические сопротив- ления соответствующих потенциометров и резисторов, то наименьшее соотношение между амплитудами наибольшего положительного входного сигнала Ei и ближайшего по величине смежного с ним сигнала 七力 при котором распознавание их еию возможно, выразится в виде

/ — max ） = R~6 + & + R3 + & \ Ej / min R3 + R.

Таким образом, если наибольший положительный входной сигнал превосходит смежный сигнал на величину большую, чем чувствительность схемы, то открытым будет только тот транзистор, который связан с наибольшим по величине положителыгым входным сигналом. Отпирание такого транзистора 7\ приведет, в свою очередь, к открыванию связанной с этим транзистором ключевой схемы, собранной на резисторах R5, Кб, транзисторе 丁2 р — п ——р-типа 11 лампочке накаливания （«1》,《2» и т. д.）, установленной в коллекторной цепи транзистора. Лампочка загорит^ ся, и на ее светофильтре-трафарете появится изображение знака, распознаваемый образец которого имеет наибольшее сходство с эталоном.

В случае, когда два и более наибольших из множества входных сигналов оказались примерно равными, формируется сишал отказа системы от распознавания. Формирование такого сигнала осуществляется за счет включения в состав индикатора максимального сигнала дополнительного каскада, собранного на резисторе R&, транзисторе Т3 п ——р — п-типа и лампочке накаливания Л.

При нормальной работе схемы индикатора транзистор 73 заперт отрицательным напряжением на его базе

Еб = Еп—Ur”

где £п ——напряжение на клемме источника питания, к которой подсоединен резистор R7； Ur, — падение напряжения на резисторе &•

При одновременном отпирании двух и более транзисторов Т2 через резистор R? протекает ток, достаточный для уменьшения значения Еб до величины, при которой триод 北 открывается. Открывание последнего сопровождается включением лампочки 〃，сигнализирующей о том, что предъявленный к распознаванию образец знака не опознан.

МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ ДОСТОВЕРНОСТИРЕЗУЛЬТАТОВ РАСПОЗНАВАНИЯ

Достоверность результатов распознавания знаков и символов при использовании читающих устройств в системах контроля и управления является одним из основных критериев, по которым оценивается эффективность работы этих систем. Одновременно с этим при массовом использовании читающих устройств в народном хозяйстве не менее важными критериями их эффективности являются простота конструкции, удобство эксплуатации и стоимость.

При заданной достоверности результатов распознавания можно добиться существенного упрощения читающих устройств, повышения удобств их эксплуатации и снижения стоимости за счет использования стилизованного шрифта, пригодного как для машинного, так н визуального чтения. Кроме того, достоверность результатов распознавания можно значительно повысить за счет выделения инвариантных признаков, использования автоматической подстройки порога квантования видеосигналов, центрирования знаков и применения ряда других приемов. Остановимся на сказанном более подробно.

Стилизация знаков и символов. В связи с широкими потенциальными возможностями повышения достоверности результатов распознавания за счет применения стилизованных шрифтов вопросам их разработки как в СССР, так и за рубежом уделяется большое внимание. Ряд таких шрифтов уже получил широкое распространение в фирмах США, ФРГ, Франции н других стран, где используется латинский алфавит. Один из стилизованных шрифтов (шрифт типа OCR-А) предложен Международной Организацией по стандартизации ISO в качестве международного стандарта.

В СССР на основе шрифта OCR-А создан первый вариант проекта русского стилизованного шрифта [24]. Последний содержит 61 знак: 32 буквы, 10 цифр и 19 специальных знаков (рис. 21). Среди них 40 знаков заимствованы из шрифта OCR-A.

Из-за специфики русского алфавита — наличия букв с тремя вертикальными линиями — эти буквы заданы в двух вариантах: одинаковой ширины с остальными знаками и с увеличенной шириной 5/4 W. Расширенные буквы показаны на нижней строке рис. 21. При их использовании н увеличенном шаге печати качество автоматического распознавания повышается. Изображения 4* 51

A6日「股*引湫』 ПНОПРСТУ屮X4Y .ШЩЪЫЬ?Н)Я 123^5Ь?б50 ,_,：；=+/*” '-{J%l JYHДЖЙФШЩЪЫЮР〃с. 2/. Проект русскогостилизованного шрифтаA6日「股*引湫』 ПНОПРСТУ屮X4Y .ШЩЪЫЬ?Н)Я 123^5Ь?б50 ,_,：；=+/*” '-{J%l JYHДЖЙФШЩЪЫЮР〃с. 2/. Проект русскогостилизованного шрифтавновь разработанных знаков с ука・ занием размеров приведены на рис. 22.

A6日「股*引湫』 ПНОПРСТУ屮X4Y .ШЩЪЫЬ?Н)Я 123^5Ь?б50 ,_,：；=+/*” '-{

J%l JYH

ДЖЙФШЩЪЫЮ

Р〃с. 2/. Проект русскогостилизованного шрифта

A6日「股*引湫』 ПНОПРСТУ屮X4Y .ШЩЪЫЬ?Н)Я 123^5Ь?б50 ,_,：；=+/*” '-{

J%l JYH

ДЖЙФШЩЪЫЮ

Р〃с. 2/. Проект русскогостилизованного шрифта

При разработке стилизованных шрифтов основное внимание уделяется вопросам обеспечения их высокой помехоустойчивости и получс- ния наибольших расстояний между описаниями эталонных знаков. Эти расстояния определяются, как правило, с помощью оценок интегрального типа. Помехоустойчивость шрифта обеспечивается за счет устранения острых углов при схождении линий, увеличения расстояний между участками контурных линий знака н использования при распознавании совокупности признаков квазитопологичсского характера. В общем случае процесс стилизации шрифтов осуществляет-* ся в следующей последовательности. Выполненный в определен- пом масштабе знак стилизуемого шрифта помещается в пределах заданого участка рецепторного поля читающего устройства. Указанный участок рецепторного поля разбивается на N элементарных площадок, каждая из которых характеризуется величинами яркости pt (i = 1, 2,…，N) или коэффициента отражения. Величины pi рассматриваются как компоненты некоторого jV-мерного вектора р и используются для определения числового значения меры сходства между эталонами классов стилизуемого шрифта. После вычисления значений меры сходства каждого эталона со всеми эталонами данного шрифта оценивается степень надежности опознавания. Оценка проводится по допустимому минимуму расстояния между эталонами классов. Если такое расстояние между отдельными эталонами оказалось меньше допустимого значения, то конфигурация соответствующих зна- ков изменяется и для них вновь вычисляется значение меры сходства со всеми эталонами. Этот процесс осуществляется до тех пор, пока расстояние между эталонами не увеличится до заданного порогового значения.

Наиболее распространенными мерами сходства между эталонами классов при составлении стилизованных шрифтов являются расстояние по Хаммнпгу [24] и коэффициент корреляции.

Расстояние 尸 по Хэммингу между некоторыми двумя эталонными знаками, например знаками, являющимися эталонами /-го н 7-го классов, определяется зависимостью

^

р=±т・р?】，

гдегде[p»?l =[p»?l =1 при р：次 р?,0 при р： = р?.

где

где

[p»?l =

[p»?l =

При этом коэффициенты подобия вычисляются по формуле

■100%,

s =

加

w

天

勿3

7勿

励;

V2W

裕〃

枕

^~R1/ZT

ГТ；

Рис. 22. Стилизованные знаки, разработанные дополнительно к знакам шрифта OCR-A

屈力

7

"彳J &丝?吻

：|f

*涼

』万

二聲J

彼"

‘态I

^ I V2W

\\萌+汝"

где Ртах = N — максимальное расстояние между кодовыми описаниями эталонных знаков.

Коэффициент корреляции между эталонами /-го и g-ro классов может быть вычислен по формуле

где р；——компоненты эталона /-го класса; р?——компоненты эталона q-ro класса.

Так как при распознавании знаков определенного шрифта размеры н форма знаков неизменны, то максимальное значение коэффициента корреляции находится путем перебора по всем сдвигам. Оптические преобразования типа равномерного потемнения или изменения контрастности учитываются формулой (5), а максимум по сдвигам находится путем перебора.

Следует отмстить, что для повышения достоверности результатов распознавания желательно обеспечить как можно меньшую величину К口I при / * д. Согласно данным, полученным В. А. Ковалевским и Э. Ф. Кушнером, например при конструировании стилизованного шрифта, максимальное значение коэффициента корреляции ограничивалось сверху порогом 0 = 0,70. При этом вероятность ошибочного распознавания любого знака алфавита по нижней границе доверительного интервала не превышала 1 X 10-6 [59].

Наряду с требованием max К《 V 0 при конструировании шрифта существенное внимание уделяется тому, чтобы знаки не только имели привычную форму машинописных шрифтов, но и могли бы быть четко представлены на сетчатке малой размерности. С этой целью расстояние между осями линий знака выбирается кратным шагу растра, благодаря чему линии после дискретизации выглядят одинаковыми.

Отмстим далее, что так как на практике знаки рассматриваются как двухуровневые изображения, когда р； и р? принимают значения либо 0, либо 1, то вместо выражения (5) часто используют более простую формулу [84]

Ki、q = maxKi、q = maxa—5 ga—5 g

Ki、q = max

Ki、q = max

a—5 g

a—5 g

Гле г,=——отношение числа единичных элементов /-го △1 N

эталона к числу элементов сетчатки;

г =—他― —отношение числа единичных элементов g・ro 4 N

эталона к числу элементов сетчатки;

а= —отношение числа совпавших единичных эле- N

ментов /-го и g-ro эталона S к числу элементов сетчатки.

Использование признаков, инвариантных относительно различных групп преобразаваний. В системах контроля и управления основная часть входной и выходной информации, которой пользуется человек-оператор для формирования управляющих воздействий или выработки решений о состоянии контролируемой системы, представляется в виде набора цифр и специальных символов. При этом в большинстве случаев за счет стилизации шрифта удается получить высокую достоверность результатов распознавания, если обеспечивается неизменность формы изображения знака и его положения в пределах рецепторного поля читающего устройства. Однако использование стилизованных шрифтов в ряде случаев затруднительно, и в целях повышения оперативности управления было бы желательно применение рукописных знаков. В свою очередь, применение последних требует для их надежного распознавания выделения признаков, инвариантных относительно различных групп преобразований (смещений, поворотов, изменения масштабов и т. д.)-

Такими признаками могут быть признаки топологического характера, остающиеся неизменными для данного знака при проведении заданной группы преобразований и, в частности, преобразований, описываемых конечными уравнениями групп Ли на плоскости [98].

Для формирования указанных признаков, однозначно характеризующих подлежащий распознаванию знак, обычно используется совокупность координат особых точек изображения знака (точек пересечения, разветвления, излома, изменения направлений линий знака и др.) и точек, выделенных на контуре знака с помощью касательной, коллинеарной хорде, соединяющей две ближайшие точки контура, инвариантные относительно возможных преобразований. Р. И. Виноградовым было показано, что необходимость выделения точек второго типа, а также их число на плавном криволинейном участке контура знака определяется составом класса опознаваемых знаков и символов.

В качестве примера на рис. 23 изображена ломаная линия, имеющая четыре инвариантные точки (/, 2, 3 н 4). Для выделения на криволинейном участке (2, 3) инвариантной точки определяем точку касания 5 касательной (6, 7), параллельной прямой, соединяющей точки 2 и 3. Точка 5 будет инвариантна отно-

77Рис. 23, Пояснение принципов выделения инвариантных rowezc кривойРис. 23, Пояснение принципов выделения инвариантных rowezc кривой

7

7

Рис. 23, Пояснение принципов выделения инвариантных rowezc кривой

Рис. 23, Пояснение принципов выделения инвариантных rowezc кривой

Рис. 24. Пояснение принци-пов выделения инвариант-ных признаков

сительно преобразований. Аналогично можно получить инвариантные точки иа участках (2, 5), (5, 3) и т. д. В соответствии с очередностью поступления значений координат инвариантных точек производится вычисление расстояний L между смежными точками, а также углов а направлений из данной точки к последующей (рис. 24). Одновременно вычисляются признаки, инвариантные по отношению к группе подобных преобразований, включающей ортогональные преобразования (сдвиг, поворот) и гомотетию (масштабные преобразования), т. с. следующие признаки:

первая разность углов направлений двух смежных точек

(6)(6)М= (!,—— ("+［；

(6)

(6)

отношения длин расстояний между тремя смежными точками (рис. 24)

(7)(7)%=屮

(7)

(7)

После этого определяются признаки, инвариантные по отношению к аффинным преобразованиям. В качестве последних используются произведения отношений площадей S двух смежных треугольников, образованных с помощью четырех смежных точек (I, 2, 3 и 4) и отношения синусов углов, определяющих ориентацию треугольников относительно заданного направления. Эти произведения представляются в виде

(8)(8)Sf+i Sin6/+Isinbf+1

(8)

(8)

d — sin6z = ”口" 1 sin&

Значения признаков (6), (7) и (8) записываются в память читающего устройства, и на их основе формируется совокупность

более сложных вторичных признаков, инвариантных уже к ортогональным, масштабным и аффинным преобразованиям:

%•=[(*[> 6.+ 1)； (%〉巾+1)； (PiApi+i)];

阳+1 = [(6/+1〉也+2)； Uli+l > 1],+ 2)； (Рл I > P. + 2)]；⑼

% = [(6Q6“+i); (%On“+i); (PnAp“+i)],

где знак О означает численную упорядоченность элементарных признаков, т. е. указывает на то, что, например, значения 3,⑷ и pi предшествуют соответственно значениям 6q+i, i]£+i и 。善口. Процесс идентификации знаков и символов сводится к последующему сравнению значений их признаков (9) с соответствующими значениями аналогичных признаков, полученных в ходе предварительной обработки знаков и символов, принятых за эталонные. При этом наиболее просто процесс идентификации реализуется с помощью двоичных (реверсивных) счетчиков. Предварительно в счетчики вводятся значения признаков эталонных знаков. Затем счетчики устанавливают на вычитание и подают в них значение соответствующих признаков распознаваемого знака. При совпадении с заданной точностью значений признаков эталонов н распознаваемого знака в соответствующие счетчики эталонов заносится «поощрительная» единица.

После того, как сканирующее устройство завершит полный обход контура распознаваемого знака, производится анализ суммарных весов счетчиков эталонов. Распознаваемый знак приписывается тому эталону, счетчик которого набрал наибольший вес.

Следует отметить, что использование для распознавания знаков признаков (9) позволяет сделать операцию их сравнения независимой от начала отсчета н существенно повысить достоверность результатов распознавания. Однако при этом возникает необходимость хранения в памяти читающего устройства значительного объема информации. Так, например, только для одного знака русского алфавита требуется хранение 72 эталонных значений элементарных признаков типа 5 Hp.

В связи с этим заслуживает внимания метод распознавания знаков и символов, предложенный В. С. Файном [98]. Существо данного метода состоит в том, что полное описание Хе класса изображений каждого i-ro знака, представленное в виде прямой записи всех входящих в него функций X(/), заменяется описанием в виде единственной эталонной функции XoMf) и совокупности Si преобразований, переводящих Хо«(О в каждую на. функций Х(£)三 Х[. Математическая модель класса изображений i-ro знака состоит в данном случае из: 1) функции ХОу (0 эталонного изображения знака; 2) уравнений непрерывных групп преобразований (групп Ли) для конкретной группы или не-

•скольких групп, оказавшихся подходящими для аппроксимации практически наблюдаемых преобразований вида

■=九（厶，％；a1, •一，aj； I（10）

»2 = f2（^19，2；。1, ■ • • > “J I

где Qi, ..., ar — параметры преобразований;

（厶,fe） — координаты заданной точки изображения до преобразования;

«；，4） — координаты этой же точки изображения после преобразования;

3） уравнений, описывающих границы области всех допустимых преобразований эталонного изображения знака.

Уравнения （10） должны быть подобраны так, чтобы для каждой точки t =（白，友） эталонного изображения Xoi（O они давали положение соответствующей ей точки /'= （「，%）в распознаваемом изображении Х«）・

В соответствии с упомянутой выше математической моделью класса изображений i-ro знака процесс идентификации осуществляется в следующей последовательности. Для вновь предъявленного изображения определяются параметры его преобразования по отношению к тем эталонным изображениям, для которых такое преобразование возможно. Затем выполняются преобразования и полученные преобразованные изображения сравниваются с эталонными путем «наложения», т. е. сравнения их яркостей во всех точках.

Распознаваемое изображение относится к тому классу, с эталоном которого достигается наибольшая точность совпадения при условии, что потребовавшиеся при преобразовании величины параметров лежат в области допустимых значений.

Данный алгоритм применительно к задаче распознавания рукописных знаков был реализован А. И. Галушкиным. Специфика реализации этого алгоритма состояла в том, что описанный вокруг распознаваемого знака прямоугольник делился горизонтальной линией на верхнюю и нижнюю половины и возле каждого из семи полученных отрезков отмечалась зона принадлежности к этому отрезку. Часть линии знака, попавшая в зону /-го отрезка, считалась /-й кусочно-преобразуемой частью. Концы этого куска линии знака использовались в качестве характерных точек. В качестве эталонных знаков были использованы фигуры, составленные из различных комбинаций семи отрезков, образующих рамку. При этом в качестве аппроксимирующей группы была принята группа

-九=a1。+"2； f2 =勾 +"3,

где в зависимости от зоны 厶 и ^ меняются местами. Эксперименты показали, что для получения высокой достоверности результатов распознавания достаточно учитывать в каждой зоне лишь

58

один параметр аь Процесс идентификации в этом случае сводится к тому, что по указанному одному параметру для каждой зоны принимается решение (0 или 1), а затем полученная 7-раз- рядная двоичная кодовая комбинация сравнивается с эталонной.

Этот алгоритм был реализован на ЦВМ «Урал-4» с вводным устройством на электроннолучевой трубке, обеспечивающей 20 X 40 элементов разложения по площади и две градации по яркости. В эксперименте использовались 5000 знаков одинакового размера, написанных без каких-либо стилистических ограничений 10 лицами. На указанном материале не было получено ни одной ошибки.

Использование автоматической подстройки порога квантования видеосигналов. Исследования, проведенные в США фирмой IBM и в СССР , показали, что достоверность результатов распознавания может быть в существенной степени повышена за счет автоматического создания для каждого рассматриваемого видеосигнала управляемого порога, пропорционального среднему уровню видеосигналов, снимаемых в окрестности данного видеосигнала.

Конструктивно фирмой IBM управляемый уровень формирования видеосигналов создается с помощью электрической линии задержки со многими отводами. За счет усреднения сишалов по всем отводам учитывается средний уровень фона, на котором оказалась заданная точка изображения в пределах отрезка времени, равного времени задержки линии. Порог квантования “ср видеосигнала определяется из выражения

где i — текущий номер отвода линии задержки;.

п — суммарное число ее отводов;

т ——время задержки линии;

Ui — мгновенное значение сигнала на i-м отводе в момент времени т.

При этом реализуется алгоритм, в соответствии с которым осуществляется:

суммирование электрических сигналов по всем отводам ли- • нии задержки;.

нормирование полученного суммарного сигнала для временного интервала, определяемого временем задержки этой линии;

сопоставление суммарного нормированного сигнала с мгновенным значением сигнала, зафиксированным на центральном отводе.

Следует отметить, что реализация описанного алгоритма с помощью линии задержки со многими отводами оказывается весьма эффективной лишь в одноканальпых системах распознав вання. Что же касается многоканальных снстсм, то здесь более оправданным представляется формирование управляемого но— рога квантования видеосигналов с помощью оптико-электрических преобразователей цифро-буквенной информации с параллельным восприятием элементов поля знаков линейкой фоточув^ ствительных датчиков. *

В этом случае формирование порога может быть осуществлено по алгоритму, следующему из выражения

63

"пор ="пор =E(q),・、(")/・

"пор =

"пор =

~63~

где t 好 j ——текущие номера элементов 9-элементного квадратного растра разложения распознаваемого знака, расположенных соответственно в его центральном и боковых столбцах:

(Ui)i н (U2)j ——соответственно величина сигнала от i-ro элемента боковых столбцов растра н j-ro элемента центрального столбца, в котором находится рассматриваемый в данный момент элемент знака.

Этот алгоритм был реализован в системе, функциональная схема которой приведена на рис. 25.

Площадка / изображает окрестность элемента 2 поля знака 3. При помощи объектива 4 письменный знак 3 проецируют на плоскость изображений, которая проходит между узким зеркалом 6 и цилиндрическиЛ1 конденсором 7. Плоскость восприятия светочувствительных датчиков 5, главная оптическая плоскость цилиндрического конденсора 7 и плоскость узкого зеркала 6 располагаются на минимальном расстоянии один от другого по ходу световых лучей, образующих изображение письменного знака.

Близкое расположение указанных плоскостей необходимо для образования на них достаточно четкого изображения частей поля письменного знака 3, так как глубина резкости изображения^ создаваемого объективом 4, имеет конечное значение и измеряется, например, несколькими сантиметрами.

Узкое зеркало 6 «вырезает» из изображения письменного знака вертикальную полосу на всю высоту знака шириной в один элемент н направляет эту часть изображения на ряд светочувствительных датчиков 5, установленных, например, под углом

60

P〃c. 25, Функциональная схема системы формирования автоматически управляемого порога квантования видеосигналов

90° по отношению к ряду датчиков S. Остальную часть изображения письменного знака шириной в три элемента при помощи цилиндрического конденсора 7 фокусируют на дополнительный ряд светочувствительных датчиков 8, установленных вдоль главной оптической оси объектива 4.

Фокусное расстояние цилиндрического конденсора выбирают таким образом, чтобы он обеспечивал равномерное распределение мощности светового излучения на светочувствительном слое датчиков 8.

Для каждого момента времени при перемещении письменного знака 3 в поперечном направлении рядом датчиков 5 последовательно воспроизводят каждый элемент знака в виде электрического сигнала.

Одновременно рядом датчиков 8 последовательно воспроизводят окрестность каждого элемента, состоящую из двух смежных с ним в поперечном направлении элементов.

Для образования окрестности рассматриваемого элемента из соседних элементов в вертикальном направлении (по смежным каналам) применен способ электрического суммирования, так как в вертикальном направлении из-за отсутствия движения знака в этом направлении невозможно образовать оптическое суммирование с перекрытием суммируемых элементов.

Видеосигналы U$, возбужденные световыми потоками на датчиках 5 и усиленные усилителями /2, поступают на схемы сравнения //, которые управляются напряжениями Up. Напряжения Up являются уровнями формирования видеосигналов Us _и формируются следующим образом.

61

• Видеосигналы, возбужденные интегральными световыми потоками на датчиках 8 и усиленные усилителями 9, поступают в суммирующие схемы 10, которые обеспечивают их суммирование с перекрытием в два элемента. Туда же замешиваются соответственно видеосигналы от датчиков 5 таким образом, чтобы каждому рассматриваемому элементу в плоскости поля знака была сопоставлена окрестность этого элемента (площадка /) плюс собственно рассматриваемый элемент (элемент 2), что соответствует образованию неделимой площадки (I н 2) для элемента, представляемой напряжением Up. Исходный уровень (среднее матсматичсское) сигнала Up устанавливают подбором коэффициентов усиления усилителей 9.

Центрирование и масштабирование знаков. Необходимость высокой достоверности результатов распознавания знаков накладывает весьма жесткие требования на точность их центрирования к масштабирования относительно рецепторного поля читающего устройства.

В случаях, когда в процессе распознавания размеры знаков остаются неизменными, задача существенно упрощается, так как процедура центрирования знаков и их чтение могут быть выполнены за один цикл развертки. Схема устройства, обеспечивающего такой режим работы, была предложена В. П. Романовым н「. И. Саенко. Центрирование знаков в данном устройстве осуществляется путем совмещения центра рецепторного поля читающего устройства с центром тяжести знака. При этом принято предположение о том, что расположение центра тяжести изображения, состоящего из совокупности знака и помех, будет незначительно отличаться от расположения центра тяжести идеального знака. Такое предположение действительно как в случае равномерного распределения помехи в пределах рецепторного поля, так и при наличии коррелированных помех в виде ярко выраженных пятен. Причем в первом случае устойчивая фиксация знака в пределах рецепторного поля осуществляется за счет того, что основная масса《верного》сосредоточена в изображении знака, а《масса» шума распределена равномерно. Во втором случае высокая эффективность процесса центрирования достигается за счет того, что《масса》помехи сравнивается с общей 《массой》изображения. Это позволяет существенно ослабить воздействие помехи. Указанное ослабление оказывается пропорциональным общей площади знака.

Вычисление координат центра «масс» идеального и зашумленного знаков реализуется по формулам

Л

工尤田(曾必)

Х&м = ^；(11)

^g(Xif 如

eg虑（々,勿）eg虑（々,勿）

eg虑（々,勿）

eg虑（々,勿）

£g(%i，4)£g(%i，4)（12）

£g(%i，4)

£g(%i，4)

где g(%f, Уг) —функция зачерненности центрируемого изображения;.

п — число элементов разложения изображения по вертикали и соответственно по горизонтали (предполагается, что рецепторное поле квадратное).

При черно-белом изображении

g（%r，弘）=g（%r，弘）=1 —«черное», О—«белое».1 —«черное», О—«белое».

g（%r，弘）=

g（%r，弘）=

1 —«черное», О—«белое».

1 —«черное», О—«белое».

Согласно выражениям (11) и (12) работа схемы центрирования сводится к считыванию знака, записи полученной совокупности видеосигналов в запоминающую матрицу, вычислению координат Хц.м и Уц.м для считанного знака и определению величин их сдвига по отношению к соответствующим эталонным значениям (X® и У ° ), т. с. величин △% = X：” ——Хц.м и

△У = у У"

После получения значений АХ и ДУ задача центрирования сводится к перезаписи знака на матрицу эталонов при одновременном совмещении центра «масс» считанного знака с центром «масс》эталона. При осуществлении последней операции фактическими сигналами рассогласования в следящей системе центрирования по осям хну являются соответственно разности моментов частей знака, лежащих по разные стороны от осей у и х. При этом условием правильности центрирования знаков будет выполнение равенств

£Х（/）（招，故）2"此（4弘）1 = 1£Х（/）（招，故）2"此（4弘）1 = 12gg,弘） t8（巧・，勿）2gg,弘） t8（巧・，勿）ЛЬ@sЛЬ@s学=。;学=。;(13}(13}i=lпi=lп1=1 п1=1 пе " %（修，勿） 2 "虑0（4弘） i-li=lе " %（修，勿） 2 "虑0（4弘） i-li=l%%嗅嗅工g（看,玄）工g（x"勿）工g（看,玄）工g（x"勿）S SS S=0,=0,(14)(14)

£Х（/）（招，故）2"此（4弘）

1 = 1

£Х（/）（招，故）2"此（4弘）

1 = 1

2gg,弘） t8（巧・，勿）

2gg,弘） t8（巧・，勿）

ЛЬ@s

ЛЬ@s

学=。;

学=。;

(13}

(13}

i=l

п

i=l

п

1=1 п

1=1 п

е " %（修，勿） 2 "虑0（4弘） i-li=l

е " %（修，勿） 2 "虑0（4弘） i-li=l

%

%

嗅

嗅

工g（看,玄）工g（x"勿）

工g（看,玄）工g（x"勿）

S S

S S

=0,

=0,

(14)

(14)

где индексы ㊉ н ㊀ обозначают, что соответствующие моментыотносятся к частям распознаваемого знака, лежащим по разные

63

стороны от осей центрирования （ось х — сверху ㊉， снизу ㊀;

ось у — справа ㊉,слева ㊀）.

Величина S определяется выражением

п，？，？

s = \ g（看，/）=У g?3,%）+ v g£x" 儿）.

£-1It-l

Если, например, помехи имеют вид ослабленных пятен или помарок, описываемых функцией зачерненности 刀（工厶 у»）, и мот- ность этих пятен характеризуется моментами

лп

"m = Е 硒 8,劣）И Mvn = ± 如（％ 仇），i= If= I

то величина центрирования может быть определена из выражений

М*а—М*今=0 и М^о — Mpm = °；

♦&（3,6）

Mg = -~—；（15）

1=11=1

2 匕（《，匕）F * （К，/）

Хe = -~- +-—已;

£g（x；，/）+ $）（汇,吟 £g（x；,匕）+ £n（x；,匕） t= 1i= [i— 1t — I

,（16）

,3联9（耳，/）

M_ = _“ I；；（17）

fgR；，吟+ .上П（瑞砲

i p Ii—-1

пл

£ 痴0 К，у-）』у-1] （х；, %）

/=- ,=1+丁 j,

.£g（x；, /）+ .£口（工,y'i） .£g（x；, g；） + Zn «.齿） i— Ii= 1i= 1i— I

（18） a %；，У； — координаты точек зашумленного изображения знака при новом положении осей х н д, определяемом из условий （13） и （14）.

Следует оговориться, что выражения （15） — （18） соответствуют случаю, когда помарки расположены в правом верхнем углу рецепторного поля, а начало координат х, у совмещено с центром《масс» считываемого знака. При другом расположе-

64

I 6叫 II 6叫 Ii ^ Ii ^ I口тЗОУ口тЗОУТактобые сигнолыТактобые сигнолы^<од g（xi,фенакашЕщ от ЭОУ^<од g（xi,фенакашЕщ от ЭОУ0佈祀。 скз0佈祀。 скз1 T%」1 T%」-WWI-WWII Инб.I Инб.电x〃空（X[,以电x〃空（X[,以Знаковый 、раз丽0•Знаковый 、раз丽0•33Знака6Mli % I разрядЗнака6Mli % I разряд

I 6叫 I

I 6叫 I

i ^ I

i ^ I

口тЗОУ

口тЗОУ

Тактобые сигнолы

Тактобые сигнолы

^<од g（xi,фенакашЕщ от ЭОУ

^<од g（xi,фенакашЕщ от ЭОУ

0佈祀。 скз

0佈祀。 скз

1 T%」

1 T%」

-WWI

-WWI

I Инб.

I Инб.

电x〃空（X[,以

电x〃空（X[,以

Знаковый 、

раз丽0•

Знаковый 、

раз丽0•

3

3

Знака6Mli % I разряд

Знака6Mli % I разряд

Рис. 26. Функциональная схема устройства для центрирования знаков

нии помарок данные выражения будут корректироваться за счет изменения функций

плЛ

、小（*，第；、瓦п（х；, /）； Еп（х；，4）.

i-1*-i"1

Техническая реализация рассмотренного алгоритма может быть осуществлена с помощью устройства, функциональная схема которого показана на рис. 26. Устройство состоит из матриц центрирования МЦ и матриц эталонов М3, счетчиков С%, С〃2 координат хну, сумматоров 工瞬 и W% ключевых схем КС, КСХ9 КС〃 делителей £%JWg（M,勿）и W勿/Wg（左，飽）,счетчика Сч3 площади знака Eg（刈,勿）,регистров Ргх и Р& координат Хц.м, Уц.м, счетчиков С〃4, С“5 определения АХ н АУ, инвертора Инн, двух схем ИЛИ и схем управления матрицами МЦ и МЭ.

Схемы управления матрицами выполнены на основе блоков синхронизации переписи информации по координатам х（БСП^ и у（БСПу）9 продвигающих регистров ПРг】и ПР込 блоков управления столбцами БУС\ и БУСг, схем совпадения CCi и ССг и схем определения начала знака СНЗ\ и СНЗ?・

Матрица МЦ представляет собой ферритовую матрицу, на которую производится запись знака синхронно с его разверткой.

5 Заказ 67765

Число сердечников такой матрицы равно числу элементов рецепторного поля.

Исходная информация о подлежащем распознаванию знаке поступает на матрицу центрирования от электронно-оптического узла ЭОУ только после появления на выходе схемы C"3i сигнала, по которому включается блок управления столбцами БУС}. Запись информации осуществляется от каждого элемента разложения растра в момент поступления на входы продвигающего регистра ПРгх н блока БУС\ тактовых сигналов.

Одновременно с записью знака на матрицу МЦ в счетчики Ct〕и С^2 через схемы ИЛИ производится потактовая передача информации о знаке и вычисление значений 2修 н Ууз

Система координат, по отношению к которой определяется центр «масс» знака, выбирается таким образом, чтобы при перемещении знака в пределах матрицы центрирования координаты центра《масс》не имели отрицательных значений. В этой системе координат значения 犬上財 и F^w> определяющие положение центра матрицы эталонов, оказываются всегда положительными.

Для вычисления величии АХ н АУ отклонения центра《масс» считываемого знака от его эталонного положения, зафиксированного в матрице эталонов значениями координат Х：^ и 了：吊> поеледниехПредварительно записываются в счетчики С«4 и С%.

Процедура вычисления значений АХ и ДУ сводится к следующему. В каждом такте развертки знака, при котором код функции g(x“ i/i) = 1, текущее значение Xi и у； из счетчиков С«“ и С«2 через ключевые схемы КСХ и КСУ подается на соответствующие сумматоры 工修 и 2“£. Одновременно код знака g(%w, у г) подается также на сетчик С«з, обеспечивающий подсчет общего числа черных точек.

По сигналу конца знака (СКЗ), формируемого электроннооптическим узлом ЗОУ при наличии двух строк развертки, не содержащих информации, код числа, накопленного в счетчике С^з, через ключевую схему КС и инвертор Инв подается в делители ExJBg3, gj и EydfgU, у」. По этому же сигналу поступают в делители значения 三修 н Хуе, используемые в качестве делимого. Деление производится путем последовательного вычитания величины Eg(x〃 飽)из У左 и соответственно £/ и проверки знака остатка. Если остаток положительный, то в данном такте вычитания в регистр частного заносится единица. Эта операция повторяется до получения отрицательного остатка в делительном устройстве. Наличие отрицательного числа фиксируется по факту появления единицы в специальном разряде делительного устройства. При этом начинается операция округления результата деления, для чего производится обращение к ключевой схеме КС. В результате к отрицательному остатку, полученном}7 при последнем вычитании, прибавляется половина делителя. Если

при этом появится положительный знак» то частное увеличивается на единицу; если же после сложения знак остатка не изменится, то частное остается без изменения. Уменьшение делителя в 2 раза достигается за счет того, что число снимается не с младшего разряда счетчика Сч^ а с предыдущего. Этим осуществляется сдвиг числа влево, равноценный его делению на 2.

Числа, получившиеся в регистрах Pei и Рег» представляют собой координаты Лц.м, Уц.м центра «масс» считанного знака. Код этих чисел подается в счетчики Сч4 и С^5, реализующие операции вычитания Хц.м — X： 乂 = АХ и Уц.м—匕：乂 = АУ. При этом, если знак разностей Ах и ку оказался отрицательным, то в знаковом разряде соответствующего счетчика фиксируется единица, а если положительным, то ноль.

Код разности АХ из счетчика С«4 через блок БСПХ, синхронизации переписи,по координате % подается в блок управления столбцами БУСг. Последний при поступлении на его вход тактового сигнала и сигнала от схемы определения начала знака СНЗ? формирует команду перезаписи знака с матрицы МЦ на матрицу МЭ, начиная с (几工一АХ)-го столбца, где 几彳 ——номер столбца на матрице центрирования, на котором находится начало считываемого знака.

Одновременно код разности Ау поступает из счетчика С45 через блок БСПУ синхронизации переписи по координате у на продвигающий регистр ПРг? и затем схему совпадения CG, благодаря чему обеспечивается перепись знака с матрицы М〃 на матрицу МЭ со сдвигом его относительно положения, зафиксированного на первой из матриц, на величину АУ.

Таким образом, знак, подлежащий распознаванию, окажется вписанным в матрицу эталонов так, что его центр «масс》будет совмещен с центральной точкой матрицы.

В случае, когда в процессе распознавания возможно изменение размеров считываемого знака, приходится последовательно решать две задачи — центрирование и масштабирование знака.

В настоящее время известны два метода решения подобных задач. Техническая реализация одного из них была осуществлена впервые в читающем устройстве ERA английской фирмь! «Solartron», а второго ——в одной из последних модификаций 《Рута-701》. В первом устройстве процесс распознавания знаков состоит из двух последовательно выполняемых этапов: предварительного и рабочего. Во время п редв а р ител ьны х развертываний (одного или нескольких) проверяется положение и размер изображения распознаваемого знака относительно развертывающего растра. Полученные сигналы ошибок в конце каждого

предварительного развертывания изображения знака действуют на оптико-электрический преобразователь, изменяя соответствующим образом параметры развертывающего растра. Во время рабочего развертывания (следующего после предварительных развертываний) изображение распознаваемого знака выдается в логический блок, где и происходит распознавание этого изображения. Положение и размер изображения распознаваемого знака во время его рабочего развертывания не проверяются.

Данный метод центрирования и масштабирования знаков основан на предположении о том, что выдаваемое в логический блок во время рабочего развертывания изображение распознаваемого знака удовлетворяет условиям центрирования и масштабирования, хотя это не всегда выполнимо. В некоторых слу- “анх в результате действия разных дестабилизирующих факторов и помех положение и размер изображения распознаваемого знака во время рабочего развертывания отличаются от номинальных настолько, что правильное распознавание изображения данного знака становится невозможным. Метод центрирования и масштабирования знаков, использованный в 《Рута-701》，свободен от указанных выше недостатков. Последние устранены за счет объединения рабочего и подготовительного этапов, что позволило производить распознавание знаков одновременно с проверкой их размера и положения относительно развертывающего растра.

Поясним существо данного метода на примере его реализации в модели читающего устройства «Рута-701», логическая qacib которого выполняет операции в соответствии с выражением

пл

Rs =、％ In—■—Ь1п(1 —pst),

白 一人金

где Rs ——коэффициент подобия опознаваемого изображения знака к эталонному изображению 5-го класса знаков;

X».— значение i-ro элемента опознаваемого изображения знака;

Psi 一 вероятность появления черного цвета в i~M элементе эталонного изображения 5-го класса знаков;

〃——число элементов, на которые разбиваются изображения знаков.

В этой модели читающего устройства распознаваемый знак развертывается оптико-электрическим преобразователем ОЭП (см. рис. 27). С выхода преобразователя полученное электрическое изображение знака передается в блок анализа Е/, где оно анализируется с целью определения присутствия йли отсутствия в нем определенных различительных признаков. Правильный анализ изображения распознаваемого знака обеспечивается только при соответствии положения и размера его номинальным

Рис. 27. Блок-схема устройства, обеспечивающего центрирование и масштабирование знаков непосредствен^ но в процессе распознаванияРис. 27. Блок-схема устройства, обеспечивающего центрирование и масштабирование знаков непосредствен^ но в процессе распознаваниязначениям. Результаты анализа нередаются в блок синтеза 6С, в котором осуществляется распознавание изображения знака на основе сопоставления признаков, выделенных в блоке анализа, с эталонными признаками определенных классов знаков. В результате распознавания вырабатывается код распознаваемого знака. Одновременно с подачей на блок анализа БА то же электрическое изображение рас-

Рис. 27. Блок-схема устройства, обеспечивающего центрирование и масштабирование знаков непосредствен^ но в процессе распознавания

Рис. 27. Блок-схема устройства, обеспечивающего центрирование и масштабирование знаков непосредствен^ но в процессе распознавания

познаваемого знака из опти

ко-электрического преобразователя подается в блок центрирования н масштабирования БЦМ, в котором положение и размер изображения распознаваемого знака сравниваются с номинальными. Сравнение выполняется одновременно с распознаванием данного изсбражеиия знака. В случае, когда изображение удовлетворяет условиям центрирования и масштабирования, на блок вывода БВ подается разрешающий сигнал. Результат распознавания, поступающий на блок вывода БВ из блока синтеза БС, выдается на выход схемы, а оптико-электрический преобразователь ОЭП переходит к развертыванию следующего распознавае

мого знака.

В случае, если изображение распознаваемого знака не соответствует условиям центрирования и масштабирования, разрешающий сигнал на блок вывода не подается, н на выход схемы результат опознавания не поступает. В блоке центрирования и масштабирования вырабатываются сигналы ошибки, подаваемые в оптико-электрический преобразователь и изменяющие соответствующим образом параметры развертывающего растра. Оптико-электрический преобразователь ОЭП повторно развертывает тот же самый распознаваемый знак. Таким образом, повторные развертывания данного знака объекта продолжаются до тех пор, пока изображения данного объекта не будут удовлетворять условиям центрирования н масштабирования. Как отмечалось выше, в устройстве, работающем по данному методу, достоверность распознавания увеличивается в результате того, что исключается влияние на достоверность распознавания дестабилизирующих факторов н шумов, меняющих положение и размер изображения распознаваемого знака в процессе развертывания. Одновременно увеличивается скорость распознавания в результате совмещения подготовительного и рабочего этапов.

Интересно отметить, что до использования описанного метода центрирования и масштабирования достоверность результатов

распознавания знаков читающим устройством 《Рута-701» приближалась к 99% при средней скорости чтения около 60 знаков в секунду. При использовании же этого метода достоверность результатов распознавания существенно повысилась. Так, например, в процессе опытной эксплуатации при средней скорости чтения около 80 знаков в секунду не было сделано ни одной ошибки на массиве, состоящем из 40 000 знаков.

Отметим далее, что если подлежащие распознаванию знаки заведомо центрированы и в процессе их идентификации необходимо проведение лишь операции масштабирования, то применительно к читающим устройствам с оптико-электрическим преобразователем последовательного типа зту операцию целесообразно выполнять путем синхронного изменения параметров развертывающего растра и длительности интервала квантования видеосигналов по времени. При этом условия масштабирования будут соблюдены в том случае, если в процессе указанных преобразований взаимное расположение элементов развертывающего растра и число элементов разложения, приходящихся на площадь изображения данного знака, будут неизменными.

Рассмотрим эти условия более подробно. Если через АХ обозначить длину отрезка строки развертки, соответствующего одному интервалу квантования видеосигнала по времени, а через А^ величину шага строчной развертки, то для выполнения условий масштабирования необходимо в первую очередь, чтобы

■^~= const при △尤=丫斜 н △, = !/"，(19)

А,

где 14, % — составляющие линейной скорости перемещения . сканирующего элемента в плоскости рецепторного поля за счет прямого хода строчной и кадровой разверток соответственно;

丁 一 длительность интервала квантования видеосигнала по времени;

Г — длительность периода строчной развертки.

Если далее через АХ。и △% обозначить соответствующие значения АХ и ДУ, характерные для изображения знака, принятого за эталонный и имеющего масштаб М°, при котором данный знак вписывается в прямоугольную площадку рецепторного поля со сторонами Хо н Уо, то совместно с формулой (19) условия масштабирования распознаваемых знаков могут быть записаны в виде

п = —X。- = const;m == const,(20)

aХ。"。

где п — число элементов разложения в пределах участка каждой строки, расположенного в прямоугольнике со сторонами ЛоУо；

/и — число строк разложения, приходящихся на площадь прямоугольника, описанного около изображения знака, выполненного в масштабе Мо.

При появлении знака, выполненного в масштабе М 娱 Мо, в пределах рецепторного поля читающего устройства его изображение будет вписываться в прямоугольник со сторонами

Х = &м；Y^^-M.М。％Х = &м；Y^^-M.М。％(21)(21)

Х = &м；Y^^-M.

М。％

Х = &м；Y^^-M.

М。％

(21)

(21)

При новом значении масштаба н с учетом формул (20) и (21) АХ и ДУ могут быть определены из соотношений

△Х = ±Т； АУ* = 3.(22)

пт Мот

Реализация соотношений (22) при Vc = const н VK = const с учетом формул (19) сводится к установлению равенств

АХ — X。, . I

Vc%м“7 P 4

J при — = К = const

Следовательно, при изменении масштаба распознаваемого изображения знака требуемое разложение параметров развертывающего растра может быть обеспечено за счет изменения (в функции от фактического значения масштаба) лишь одного параметра — длительности интервала квантования видеосигнала, а требуемое значение длительности периода строчной развертки формируется автоматически с помощью пересчетной схе- мн по модулю К. Сказанное может быть выполнено, например, с помощью синхрогенератора, предложенного В. В. Гребневым.

Как и другие синхрогенераторы читающих устройств, данный синхрогенератор функционально собран на базе задающего гене

Р〃с. 28. Блок-схема синхрогенератораР〃с. 28. Блок-схема синхрогенератораратора, делителя частоты и формирователя импульсов (рис. 28) где ЗГ — задающий генератор, ДЧ — делитель частоты. Л1Ь М2, Мз — ждущие мультивиб

Р〃с. 28. Блок-схема синхрогенератора

Р〃с. 28. Блок-схема синхрогенератора

раторы, В — переключатель на Два положения, СС — схема совпадения на два входа, Тг — триггер.

В задающем генераторе ЗГ имеется регулировка длительности периода следования им

пульсов т, что позволяет изменять размер АХ элемента разложения изображения знака. Делитель частоты ДЧ пред-

ставляет собой счетчик импульсов по модулю К. Требуемое значение модуля К обеспечивается тем, что при образовании импульса переполнения в счетчик заносится код некоторого числа N такого, что N + К = 2% где п — число двоичных разрядов счетчика. Занесение кода числа N осуществляется за счет подачи импульса переполнения на единичные выходы определенных триггеров счетчика. Делитель частоты используется только для формирования импульсов с периодом следования, равным периоду строчной развертки 7 = Кт, что дает возможность нзме・ ннть размер ДУ элемента разложения при сохранении постонн、 ства отношения размеров элемента -^-= const.

Импульсы с периодом следования т с выхода задающего генератора ЗГ поступают на схему СКВ квантования видеосигнала по времени, не входящую в состав синхрогенератора, и определяют размер АХ элемента разложения изображения. Кроме того, импульсы с выхода задающего генератора ЗГ поступают на вход делителя частоты ДЧ, на выходе которого формируются импуль- сьт с периодом следования Г = ст. Импульсы с выхода делителя частоты ДЧ запускают ждущий мультивибратор Mi. Последний при поступлении каждого запускающего импульса генерирует импульс, длительность которого равна длительности прямого хода строчной развертки. При изменении периода следования импульсов, поступающих с выхода делителя частоты, изменяется длительность интервала между импульсами мультивибратора М・

Импульсы с выхода делителя ДЧ, кроме того, подаются на вход переключателя В. А так как в исходном состоянии схемы переключатель 8 находится всегда в положении, при котором выход ДЧ подключен к выходной шине а переключателя, то триггер Тг устанавливается в единичное состояние. Для перевода схемы в рабочее состояние переключатель В устанавливается в положение, при котором его выходная шина а отключается от выхода делителя ДЧ, а шина & подключается к нему. Так как схема совпадения СС при установке триггера Тг в единичное состояние оказывается открытой для прохождения импульсов от делителя частоты, то первый же импульс, поступивший с выхода запустит мультивибратор 私 н перебросит триггер Тг в ну- левое состояние. В результате этого выход делителя частоты ДЧ окажется заблокированным и поступление от него импульсов па вход мультивибратора М2 прекратится. Мультивибратор же М? сформирует импульс с длительностью, равной длительности прямого хода кадровой развертки, от среза которого будет запущен мультивибратор Af3. В свою очередь, срез импульса, генерируемого мультивибратором 检，перебрасывает триггер Тг в единичное состояние. Это приводит к тому, что первый же поступающий от делителя частоты ДЧ импульс вновь проходит через схему СС н определяет начало нового периода кадровой развертки.求ест-

кая связь начала периода кадровой развертки с началом периода строчной развертки позволяет сохранить неизменным положение строк растра в каждом кадре. В противном случае наблюдалось бы смещение строк по направлению кадровой развертки от кадра к кадру.

СЧИТЫВАНИЕ И РАСПОЗНАВАНИЕ СИМВОЛОВ,НАНЕСЕННЫХ НА НЕПРЕРЫВНО ДВИЖУЩИЙСЯ НОСИТЕЛЬ

Общие вопросы динамического считывания. Существенное усложнение производства с каждым годом требует оперативной обработки все большего и большего объема цифро-буквенной информации. Причем время, требуемое на обработку этой информации, становится в ряде случаев настолько большим, что для осуществления управляющих воздействий не удается воспользоваться результатами обработки. Выход из этого положения может быть один ——существенно увеличить скорость считывания н распознавания символов. При этом особое внимание приходится уделять этапу считывания и кодирования, поскольку при его реализации неизбежно использование механических или пневматических узлов, обеспечивающих перемещение документов в поле зрения читающего устройства. Эти узлы, как правило, являются медленно действующими, и существенного увеличения скорости считывания при их использовании можно добиться лишь за сч^т организации процесса считывания с непрерывно движущегося носителя L Сказанное, естественно, представляет несомненный интерес для практики.

Рассмотрим подробно одно из наиболее характерных читающих устройств этого типа (рис. 29). Документ / с нанесенной на нем цифро-буквенной информацией 2 перемещается непрерывно по направлению стрелки х вдоль подающего стола 3. Считывание производится каждый раз, когда символ появляется в окне 4, освещаемом. световым пучком от источника света 19. Отраженный луч света через зеркало 24, призму 25, линзу 34 и матрицу 35 объективов подается на мозаику 36, состоящую из фотодиодов, число которых равно числу объективов матрицы 35.

Следует отметить, что эти объекты целесообразно располагать вплотную один к другому. Между ними и фотодиодами устанавливаются сферические или параболические зеркала, каждое из которых направлено па соответствующий фотодиод и через центральную щель пропускает световой луч, что позволяет избежать световых потерь. Образ проходящего в окне 4 символа формируется на мозаике 36 и также передвигается по ней.

Рис. 29. Функциональная схема читающего устройства, обеспечивающего считывание символов с непрерывно движущегося носителя

Каждый фотодиод формирует сигнал, пропорциональный •среднему значению получаемой им освещенности. Эти сигналы •образуют составляющие сигналы считывания и индивидуально подаются на равное число усилителей 38. Усилители настроены так, что при появлении в окне 4 белого поля носителя на выходе каждого из них устанавливается потенциал, равный нулю. В процессе распознавания символов с выходов усилителей 38 на входы распределителя 40 подаются соответственно составляющие сигнала считывания от ”i до 尤п и дополнительно через инверторы 39 составляющие от ——Xi до —хп- Распределитель 40 обеспечивает коммутацию указанных составляющих и подключение их к лреобразователям 41 распознающей функции, число которых рав* но числу распознаваемых символов. При совпадении признаков, характерных для считываемого символа, с соответствующими признаками, формируемыми одним из функциональных преобразователей, на выходе последнего появляется уровень напряжения, превышающий уровни выходных напряжений всех остальных преобразователей.

Если бы считывание символов происходило при полной его неподвижности и точной центровке в окне считывания 4, то достаточно было бы подать выходные напряжения У&, Ув» ...» Vn функциональных преобразователей 41 на амплитудный дискриминатор наибольшего из этих напряжений 42.

Возбуждение выходного канала дискриминатора, осуществляемое под воздействием генератора развертки 44, временно регистрируется возбуждением моностабильного мультивибратора 48. Однако, поскольку в рассматриваемой системе символ передвигается в окне 4, он будет центрирован в направлении своего перемещения лишь в течение очень короткого интервала времени. Сигнал будет максимальным по амплитуде лишь в этот момент, н поэтому во избежание ошибочного его толкования к дискриминатору 42 добавлено аналоговое запоминающее устройство 43、 записывающее н сохраняющее до своего возвращения в исходное положение наибольшее значение входного сигнала.

В процессе перемещения носителя могут возникать смещения центра изображения в направлении, перпендикулярном к направлению движения носителя. Кроме того, сами символы могут быть изображены на носителе со смещением в том же направлении. Чтобы переносимый на мозаику образ каждого символа был центрирован в любой момент его обработки считывающим устройством, зеркалу 24 придается качающее движение. С этой целью зеркало установлено на конце образующего крутильный момент стержня 23. На другом конце стержня закреплена пластинка 20, изготовленная из листового металла и помещенная в зазор электромагнита 21, катушка которого питается высокочастотным током от генератора 22. Таким образом, на колебание, вызванное прохождением символов в окне 4, накладывается колебание зеркала 24.

Рис, 30. Пояснение принципа центровки символов в на? правлении, перпендикулярном к направлению движения носителяРис, 30. Пояснение принципа центровки символов в на? правлении, перпендикулярном к направлению движения носителяНа рис. 30 поясняется эффект качающегося зеркала 24, Мозаика 36 ограничена прямоугольником ABCD. Для большей ясности мозанка изображена с небольшим числом элементов. Качание зеркала обеспечивает синусоидальную развертку. Таким образом, спроектиров анное на мозаике изображение символа будет циклически смещаться между крайними положениями A\B\C{DX и 42瓦。2。2, проходя через все промежуточные положения. Следовательно, в любой момент прохода символа в окне 4 (рис. 29) образ его на мозаике 36 будет центрирован в обоих направлениях.

Рис, 30. Пояснение принципа центровки символов в на? правлении, перпендикулярном к направлению движения носителя

Рис, 30. Пояснение принципа центровки символов в на? правлении, перпендикулярном к направлению движения носителя

Каждый из моностабильных мультивибраторов 48 действует как импульсный селектор. Причем каждый из них, возвращаясь в исходное положение, приводит в действие триггер 49. В свою очередь, каждый импульс, приходящий от дискриминатора 42 к моностабильному мультивибратору 4S, возвращает в исходное положение тот нз триггеров 49, который. находится в действии, ибо

все выходящие из дискриминатора импульсы через схему 47 типа ИЛИ подаются на входы триггеров 49, приводя их в исходное состояние. Каждый триггер 49 в таком состоянии возбуждает вход на схеме 50 типа И. Для формирования на выходе 51 сигнала распознавания не

обходимо, чтобы :схема 50 получила разрешающий импульс. Такой импульс появляется на выходе счетчика 45 в момент де-

реполнения последнего и одновременно используется для его возвращения в исходное нулевое положение. С этой целью данный импульс подается через линию задержки 46 на шину сброса

счетчика в нуль.

：. Следует отметить, что сброс в нуль счетчика 45 осуществляется всякий. раз, когда на его шину сброса подается импульс с выхода схемы 47, формируемый на одном из выходов амплитудного дискриминатора 42.

Счетчик 45 должен получать импульсы со скоростью, соответ- ствующей скорости появления символов в окне 4 и, следовательно, скорости продвижения документа / относительно стола 3 читающего устройства. Если эта скорость постоянна во времени, то импульсы на счетчик поступают qt генератора развертки 44, неизменно «настроенного» на эту опережающую скорость. В противном случае надо пользоваться генератором импульсов с плавающей частотой, 5 пропорциональной . опережающей скорости документа. Для этого ц подающем столе 3 делается удлиненная щель 13, на которую направляется световое пятно электронно-

лучевой трубки 5. Световое пятно фокусируется оптической системой на щелевую диафрагму 26, выполненную в виде пластинки из непрозрачного материала, поперек которой нанесены равно отстоящие одна от другой щели. Прошедший иерез диафрагму 26 световой поток попадает на фотоэлемент 33. А так как перемещение светового пятна связано с перемещением кромки документа II при перемещений документа на один шаг диафрагмы 26 на выходе фотоэлемента 33 формируется один импульс, то в результате прохождения кромки документа через всю щель 13 на выходе усилителя 32 появится последовательность импульсов, число которых в единицу времени будет пропорционально скорости передвижения документа.

Каждый из импульсов, сформированных усилителем 32, запускает генератор 31. При этом число щелей на диафрагме 26 подбирается таким, чтобы число импульсов, выдаваемых генератором 31 за один цикл заполнения счетчика 45, было достаточным для автоматического сброса счетчика в нуль в момент, когда считываемый символ окажется центрированным на мозаике 36. Время заполнения емкости счетчика должно находиться между нижним пределом /т и серединой интервала времени, который отделяет моменты центрирования двух последовательных символов (пределы определяются крайними значениями шага символов на документе). Пусть td 一 время заполнения емкости счетчика, a tA — момент подачи на выход дискриминатора импульса считывания от генератора развертки 44. Напряжением на этом выходе предлагается распознавание символа, проходящего в данный момент в окне 4, и отменяется всякое показание на одном из триггеров 49 со сбросом в нуль содержимого счетчика. Счетчик вновь вступает в действие, тогда как трйггер 49, соответствующий возбужденному выходному каналу, «объявляет» предложенное распознавание. Если счетчик закончит весь отсчет, то распознавание состоится в пределах интервала времени 〃 + 〃 Это покажет, что именно центрироваппый символ вызвал предложение к распознаванию, которое было подтверждено импульсом от генератора развертки 44.

После распознавания символа в момент tA никакого другого предложения к распознаванию не должно поступать прежде, чем 1фойдет интервал времени, хотя бы равный，а + fm・ Если бы такое предложение поступило в момент f® находящийся в пре- делах от” 以 до tm, то решение о распознавании было бы принято ^ишь после момента 匕必 т. е. в интервал времени /в + 厶，следующий за интервалом /а + 〃• Поскольку предложение это ошибочно, один из импульсов генератора 44 До выдачи решения вызвал бы новое предложение к распознаванию, отменяющее предыдущее.

Слежение световым пятном за передвижением края докумен- та в окне 13 осуществляется за счет подачи сигналов с выхода усилителя 32 на шину 29 компаратора 28, на второй вход 30 ко- 77

торого подается контрольное напряжение, пропорциональное среднему значению освещенности фотоэлемента 33, когда световое пятно находится между щелями диафрагмы 26. Выходное напряжение компаратора 28 используется в качестве управляющего для перемещения светового пятна электроннолучевой труб- кн 5 вдоль окна 13. Для этого указанное напряжение подается через клапан 〃 и сервоусилитель 9 на отклоняющую систему 8 трубки 5. Однако перемещение светового пятна ие должно начинаться до тех пор, пока в окне 13 не покажется передняя кромка документа. Поэтому клапан 11 первоначально закрыт за счет подачи на его управляющий вход сигнала с выхода схемы И 12> формируемого фотоэлементами 15 и 16 при отсутствии перекрытия окон 14 документом. В этом случае оба фотоэлемента будут оставаться освещенными за счет двух (не изображенных на схс- ме и скрытых проходящим документом) источников света. При появлении кромки документа у левого края окна 13 окно 14 окажется перекрытым документом и клапан 11 откроется. На выходе сервоусилителя 9 появится сигнал, по которому световое пятно переместится в крайнее левое положение и сфокусируется на передней кромке документа.

В момент попадания светового пятна на очередную щель диафрагмы 26 выходное напряжение компаратора 28 одновременно с подачей на клапан 11 поступает и иа вход клапана 10. Это позволяет регулировать яркость светового пятна за счет запоминания выходного напряжения компаратора в аналоговом элементе памяти 8 и последующей передачи его через усилитель 7 на электрод яркости электроннолучевой трубки. При этом, когда документ появляется в окне 13, клапан 10 закрывается и световое пятно сохраняет яркость, соответствующую уровню напряжения, зафиксированному в элементе памяти &

Вместе с тем чувствительность фотодиодов мозаики может быть в существенной степени различной. Поэтому в данном читающем устройстве предусмотрена автоматическая регулировка коэффициента усиления усилителей 38, обеспечиваемая за счет включения в цепь обратной связи каждого из них схемы 37. В последней сравнивается выходное напряжение соответствующего усилителя 38 с постоянным контрольным напряжением, подаваемым с выхода схемы И 27. А так как на вход схемы 27 сигналы подаются с фотоэлементов /8, на которые световой поток поступает через освещенные вспомогательные щели 17, симметрично расположенные по обе стороны окна 4 (по отношению к направлению движения документов), то указанное контрольное напряжение формируется на выходе схемы 27 только в случае, когда документ в зоне окна считывания 4 отсутствует.

Таким образом, корректирующее разностное напряжение, приближающее выходное напряжение усилителей 38 к контрольному, появляется на выходе схемы 37 только при смене очередных документов. При этом для повышения эффективности про-

78

цесса регулирования усиления в промежутках между моментами прохода документов в окне 4 отраженный световой поток от этого окна проектируется на мозаику 36 через пластинку с чередующимися поперечными черными и прозрачными полосками^ составляющими фон данного окна. При появлении передней кромки очередного документа у левой границы окна 4 первая слева щель 17 оказывается перекрытой, а каждая из схем 37 заблокированной. В таком состоянии каждая из этих схем с по- мощью аналоговых элементов памяти сохраняет постоянным значение корректирующего напряжения, возникшего на усилителе под воздействием указанной выше пластинки в период считывания символов с данного документа. Причем данное напряжение удерживается на выходе схемы 37 до момента совпадения задней кромки документа / с передней границей правой щели /7.

Особенности построения функциональных преобразователей.

В качестве нрнмера будем считать, что распознающие функции имеют вид

"п п

£"g£死29

Ки(%1, —%i, • • • > —x' = ~^—J】.」~ , (23)

1= t£=1

гдеМ — индекс, обозначающий любой из распознава

емых символов;

хь —Х[, ..., —х*2 ——составляющие суммарного сигнала считывй' ння, появляющиеся на выходах усилителей 38 и инверторов 39;

〃左 ——i-я контрольная (эталонная) составляющая символа М, когда он центрирован на мо- занке.

Составляющая х? равна нулю, если соответствующий элемент мозаики не перекрывается какой-либо частью распознаваемого символа, и равна единице, когда этот элемент оказался перекрытым.

Обозначая через Rmi сопротивление i-ro резистора R① (см. рис. 31), подсоединенного к входным зажимам, на которые поступают составляющие +х& через R^m.— сопротивление г-го резистора R. 9 связанного с зажимами, на которые подаются значения —石，и через /? — сопротивление резистора Re обратной связи сумматора можно записать

Рис. 3L Функциональный преобразователь, обеспечивающий формирование линейной распознающей функцииРис. 3L Функциональный преобразователь, обеспечивающий формирование линейной распознающей функции

Рис. 3L Функциональный преобразователь, обеспечивающий формирование линейной распознающей функции

Рис. 3L Функциональный преобразователь, обеспечивающий формирование линейной распознающей функции

где К ——коэффициент, величина которого выбирается исходя из требуемой шкалы напряжения.

Функция, определяемая выражением (23), является частным случаем более общего выражения вида

У_м(%1, • ••, хл) = M]%i十

+ 检%2 + • • • + Л4 пхл,

где каждый из коэффициентов М], М2, —, Мп определи- ется отношением

恥=票 (24)omi

при m\=Z\9 g =为 …，mt = =2a…и Ф=Ф(21, Z2,…,^n)t где ①——линейная однородная функция, описывающая подле-

жащие распознаванию символы；

Zi ——значение i-ro признака распознаваемого изображения.

Поскольку известны значения контрольных составляющих для каждого нз подлежащих распознаванию буквенно-цифровых символов, то после дифференцирования функции Ф по одной из ее переменных весьма просто можно определить коэффициенты распознающих функций. Для этого необходимо лишь вместо переменных Zi подставить значения контрольных составляющих т» для коэффициента М, определяемого выражением (24).

Следует отметить, что распознающая функция (23) была получена исходя из предположения, что функция

ф =--,

л

i-1

частная производной от которой по некоторому признаку & выражается как

Принципы действия системы вертикальной центровки символов. На рис. 32 показана схема размещения основных элементов системы вертикальной центровки символов и их взаимосвязь в процессе развертки и кодирования распознаваемых символов. Для упрощения дальнейших рассуждений на упомянутом рнсун- ：е и последующих рисунках данного параграфа будем пользоваться сквозной нумерацией элементов.

Документ или почтовый конверт 32 пропускается между ремнями 19 H 40 в направлении, указанном стрелкой х. Нижний* край равномерно пропускаемого документа можно считать направляемым. Нижняя часть документа с изображенными на ней символами, предназначенными к считыванию и распознаванию, проходит за окном считывания 26. Окно 26 проектируется на мо-

Рис. 32. Схема взаимодействия элементов читающего устройства мр〃 вертикальной центровке символов

заику оптико-электрического преобразователя 11 посредством оптической системы, состоящей из объектива соответствующей угловой апертуры 27, отражающего зеркала 28 и качающегося зеркала 23. Свет поступает от освещающего устройства, смонтированного в непрозрачной пластине 25 вдоль удлиненных сторон окна 26. Указанное освещающее устройство выполнено так, что оно обеспечивает равномерное освещение документа на уровне окна 26. Поэтому при отсутствии документа и нанесенных на пего символов мозаика оптико-электрического преобразователя 〃 освещается прошедшим через окно 26 световым потоком равномерно. Сигналы, снимаемые с выхода мозаики, подаются на вход идентифицирующего устройства /2, функциональная схема которого приведена в верхней части рис. 29. Эти же сигналы через шунты отводятся в корректирующий блок 6, о назначении и особенностях построения которого будет сказано несколько ниже при описании работы привода зеркала 28. Сейчас же более подробно остановимся на особенностях цепи управления качающегося зеркала 23.

На поверхность зеркала 23, противоположную той, на которую падает, свет от окна считывания 26, направляется световой пучок от источника света 24. Обе стороны зеркала 23 посеребрены, и луч, отраженный от источника света 24, подается на два фотодиода 20 н 21, выходные напряжения которых усиливаются соответственно усилителями 18 и 13. За усилителем 18 следует полосовой фильтр 17, настроенный на частоту колебаний качающегося зеркала 23. Указанный фильтр через регулируемое фазосдвигающее устройство 16 подключен к усилителю 15, питаю- щему обмотку электромагнита 22, колеблющаяся пластина которого механически соединяется с качающимся зеркалом 23. Выходное напряжение усилителя 13 фильтруется схемой 14 и подается на усилитель 15 в качестве напряжения, автоматически регул и рующего коэффициент усиления. Это приводит к тому, что зеркало 23 колеблется с постоянной частотой и постоянной амплитудой, сохраняя их неизменными в рабочем состоянии.

Следует отметить, что в идеальном случае строка подлежащих считыванию и распознаванию символов должна представляться в виде области Л, параллельной нижнему краю несущего ее документа и расположенной на неизменном расстоянии по отношению к этому краю (рис. 33, а). При этом зеркало 28 стационарно и образы всех символов проектируются на мозаику (рис. 33, б) так, что в процессе передвижения они центрируются на ней как в горизонтальном, так и в вертикальном направлении (штриховыми линиями на рисунке указаны крайние положения вертикального центрирования, занимаемые изображением при крайних положениях качающегося зеркала 23).

Однако на практике могут возникнуть всевозможные отклонения. С одной стороны (рис. 33, в), в процессе печатания символы, составляющие считываемую строку, могут быть смещены

б)б)力力刃刃

б)

б)

力

力

刃

刃

Рис. 33. Картина смещения центра проекции символа на мо-заике оптико-электрического преобразователя:

а, б — 6 идеальном случае； s. 6 — при дефектах печати;

а, е — при смещениях документа

либо вверх, как Вь либо вниз, как 82； с другой стороны (рис. 33, г), сам документ, проходя между ремнями 19 и 40, может несколько сместиться. В этом случае произойдет либо общее повышение (С】), либо понижение (С2) расположения строки в окне считывания (в то время как наклон документа создал бы положение, сходное с Bi или Вг). Наконец, все эти неблагоприятные для правильного считывания отклонения могут, разумеется, возникнуть одновременно. Пока они будут оставаться в пределах, позволяющих каждому изображению пройти без смещения его центра на мозаике, ими можно пренебречь. Если же по своей величине они достигнут известного порога, то изображение уже не может быть правильно центрированным в любой момент прохода в окне считывания 26, так как центр будет недопустимо смещен вверх (рис. 33, G) или вниз (рис. 33, е). 6* 83

В обоих случаях колебания зеркала не смогут выправить такие начальные смещения центра и считывание будет ошибочным.

Во избежание указанных ошибок центрирование распознаваемых символов осуществляется путем начального смещения их проекций к центру зеркала 23 (см. рис. 32) за счет углового перемещения зеркала 28. Во время вертикального колебания проекции символа на мозаике под воздействием качающегося зеркала данная проекция будет центрирована в вертикальном направлении каждый раз, когда равное число строк мозаики окажется в одинаковом состоянии по обе стороны от ее средней строки. Это положение учитывается корректирующим устройством 6. Для каждой строки мозаики в этом устройстве образуется сигнал соединения всех входящих в эту строку фотодиодов и выдается напряжение, сигн а лизи рующее о наличии хотя бы одного «черного» элемента в строке или об отсутствии его. Устройство должно формировать . два суммарных сигнала： сигнал соединения строк от 1-й до п/2 н сигнал соединения строк с (п/2 + 1)-й по п-ю. Это означает, что п — величина четная. В противном случае серединная строка остается без развертки и формируются сигналы соединения строк от 1-й по строку 工」丁), с одной стороны, и сигналы соединения строк от (п + 3)/2 по п-ю, с другой. Сравнивая эти суммарные сигналы, получают разностный сигнал, характеризующий нарушение центровки проекции символа па мозаике. Под воздействием разностного сигнала вводится в действие устройство 6, формирующее команду на корректирование центровки. По данной команде через инвертор 5 и усилитель 2 на цепи питания двигателя 36 подается уровень напряжения, пропорциональный величине смещения проекции символа относительно центра мозаики.

При этом двигатель 36 разворачивает зеркало 28 так, чтобы центр проекции символа совместился с центром мозаики оптикоэлектрического преобразователя 11. Начальная установка зер- кала 28 осуществляется до подхода документа к окну считывания 26. Для этого в средней части пластины 25 и на ее краю, противоположном тому, где расположено окно 26, -профрезеро- ваны соответственно окна 5/ и 33. Окно 33 предназначено для грубой, а окно 31 — для точной прсдварительной навопкн зеркала 28. Процесс наводки состоит в следующем. Отраженный от окна 33 световой поток улавливается оптико-электрической системой, состоящей из объектива 34, стационарных отражающих зеркал 39 и 35, линейки 9 фотодиодов и дешифратора 8. При несовпадении центра тяжести проекции окна с центром линейки 9 фотодиодов дешифратор вырабатывает сигнал положительной полярности, который через смеситель 3, усилители 4, 2 н инвертор 5 подается к серводвигателю 36.

При дальнейшем движении документа в направлении стрелки к первый из символов, прошедших через окно 33, попадает

также первым и в границы окна 3L Здесь он с помощью объектива 30, отражающих зеркал 28, 29 будет спроектирован на линейку фотодиодов 10. При этом, если центр тяжести проекции символа оказался отклоненным от центра линейки фотодиодов 10, то дешифратор 7 выработает сигнал, по которому двигатель 36 корректирует положение зеркала 28 до совпадения указанных центров.

Для повышения качества работы сервопривода зеркала 28 на валу двигателя 36 кроме этого зеркала смонтированы потенциометр 38 и тахогенератор 37, которые совместно с суммирующим усилителем / и смесителем 3 образуют две цепи отрицательной обратной связи по положению и скорости.

Особенности построения основных узлов системы центрирования символов. Достоверность результатов считывания и распознавания символов при применении непрерывно движущегося носителя существенно зависит от качества их вертикальной центровки на мозаике оптико-электрического преобразователя. Основными узлами системы, обеспечивающей такую центровку, являются корректирующее устройство 6 и дешифраторы 7 и S (рис. 32). Качеством их работы в конечном итоге определяется эффективность читающего устройства в целом. Поэтому необходимо более подробно рассмотреть принципы их построения.

Корректирующее устройство 6 может быть выполнено, например, в соответствии с функциональной схемой, приведенной на рис. 34. Входами его являются выходы фотодиодов мозанкн, условно обозначенные ji, /2,..., /п-ь /п, где 1, 2,..., п— 1, п — порядковые номера строк мозаики.

Суммарные сигналы с каждой из строк мозаики через схемы ИЛИ подаются на соответствующие этим строкам пороговые элементы ПЭ. Порог срабатывания последних Un устанавливается исходя из величины реальных помех и шумов, возникающих от неровности окраски документа, помарок на нем и т. и. При превышении суммарным сигналом от соответствующей строки мозаики заданного порога на выходе сопряженного с данной строкой порогового элемента формируется сигнал. Этот сигнал поступает иа два клапана (Ki и %), к первому из которых подведено напряжение ——U, а ко второму +U. Причем применительно к верхней половине мозаики данный сигнал используется как разрешающий для клапанов К\ н запрещающий для /О, а применительно к ее нижней половине — наоборот. Это значит, что наличие в строке, относящейся к верхней половине мозаики» черного элемента вызовет подачу на вход суммирующего усилителя СУ через резистор R напряжения ——U. При отсутствии же черного элемента на входе усилителя СУ появится напряжение + U. Что касается нижней половины мозаики, то применительно к ней эти условия будут обратными.

Ввиду того, что изображение каждого символа передвигается по мозаике и что изображения символов отделены одно от

85

КОНбЦ С А считывания^ Начало считыванияКОНбЦ С А считывания^ Начало считыванияРис. 34.Рис. 34.

КОНбЦ С А считывания^ Начало считывания

КОНбЦ С А считывания^ Начало считывания

Рис. 34.

Рис. 34.

а — схема формирования корректирующих сигналов； 6 — форма импульсов, выра-батываемых в различных цепях схемы“

другого промежутками, которыми нельзя пренебречь, результаты суммирования кратковременно запоминаются на интегрирующей 7?С-цепочке. Последняя собрана на конденсаторе С, резисторах R, R? и клапане Кз, обеспечивающем разряд конден-

86

сатора после проведения операции коррекции положения зеркала 28 (см. рис. 32).

Таким образом, на зажимах конденсатора возникает напряжение Uc, величина которого пропорциональна среднему значению относительного смещения символов в окне считывания 26. Это напряжение может быть либо положительным, либо отрицательным (в зависимости от направления смещения центра). В соответствии с этим двигателю 36 придается правое или левое кор ректи рующее вращение. Для осуществления реверса двигателя напряжение Uc подается на входы схем сравнения С& и СС2, где оно сравнивается соответственно с фиксированными уровнями напряжения —U' н +U', определяющими нижнюю и верхнюю допустимые границы смещения символа в пределах окна считывания 26. Сигналы на выходе схем сравнения формируются соответственно при U, < — U' н Uc： + U\ а затем через клапаны Kq и К5 подаются на моностабильные мультивибраторы Мх и М2, которые, в свою очередь, с некоторой фиксированной задержкой т осуществляют запуск мультивибраторов Мз, М4. Сигналы, снимаемые с выходов мультивибраторов Afb М4 н соответственно с выходов мультивибраторов М2, "з, используются в качестве сигналов, открывающих клапаны & н К7 H запускающих моностабильный мультивибратор М5. При открывании клапанов Кб и К7 подключаются соответственно напряжения + U н —U к цепи питания двигателя 36 (через инвертор 5 и усилитель 2). Мультивибратор же М5, с одной стороны, обеспечивает блокирование клапанов ^4 и К5 после возбуждения мультивибраторов М, М2 (в случае, когда Uc < — U' или Uc> + U'), а с другой — открывание клапана ^з и, следовательно, разряд конденсатора С.

Работает схема следующим образом. В исходном положении триггер Тг поддерживает клапан % в закрытом состоянии. При появлении в окне 26 символа на вход / триггера Тг поступает импульс, перебрасывающий его в состояние, при котором клапан Кз открывается. Конденсатор С начинает заряжаться. Пока напряжение на его зажимах остается в пределах от —U' до 十 U', положение не меняется и зеркало 28 (см. рис. 32) остается в ранее заданном ему положении. Это означает, что смещение центра изображения незначительно н не требует корректировки, т. е. что синусоидальное колебание зеркала 23 обеспечивает в момент прохода символа в окне 26 удовлетворительную его центровку по отношению к мозаике и что в процессе распознавания не может возникнуть неясности.

Допустим теперь, что смещение центра таково, что значение Uс < ——U'. В этом случае на выходе схемы сравнения CCi появится сигнал, который пройдет через открытый клапан 協 н запустит мультивибратор М\. Импульс Ui, сформированный мультивибратором, вызовет подачу в цепь управления двигателем 36 импульса О2, закрывание клапанов К% К5 и разрядку 87

через время т конденсатора С (см. на рис. 34, 6 импульсы U3 и I/4 соответственно). При этом двигатель 36 развернет зеркало 28 по часовой стрелке на угол, обеспечивающий правильную центровку символа. Вращение оси двигателя прекратится через время т под воздействием импульса U5, когда па его цепь управления поступит импульс торможения U&.

При Ос > + 〃' ось двигателя вращается в противоположном направлении. В качестве запускающего импульса используется импульс U6, а в качестве тормозного U^. Формирование этих импульсов осуществляется в данном случае по командным сигналам управления U7 н U8 c помощью цепочки из схем СС2, Кз, Л42» А“4 и К?・ Последовательность формирования указанных сигналов аналогична вышеописанной (применительно к импульсам U】 и “)•

В обоих случаях блокирование клапанов К4 н К5 импульсом U3 на время т осуществляется во избежание несвоевременного повторного действия двигателя 36. Сброс на нуль оперативной памяти (разрядка конденсатора С) производится во избежание риска беспрерывного колебания зеркала 28, которому только что было придано правильное положение для считывания и распознавания символов, проходящих в окне 26.

Таким образом, корректирующее устройство функционирует как система релейного типа с распознаванием признака «исправить ошибку». Дешифратор 8, обеспечивающий формирование управляющих сигналов на проведение грубой предварительной центровки символов, работает в совокупности с линейкой фотодиодов 9. С целью конкретизации дальнейших рассуждений будем считать, что при обычном машинописном тексте символ по высоте перекрывает высоту трех последовательных фотодиодов, например, Ср, Ср十i, Ср+2. При этом расстояние между двумя строками символов на документе по меньшей мере равно высоте двух фотодиодов. Поэтому текст появляется вновь лишь через три фотодиода кверху от С『+2 или даже от Ср+з, так как проекция символа может не быть центрированной на фотодиодах» как это показано на рис. 35.

При подобных допущениях общая функция, распознающая положение проекции символа на линейке фотодиодов 9, формируется дешифратором 8 по выражению

Ур = (Up + Up+i + %+2)—(Up+з 十 Up+4)—(G + 弘+ • • • + %—i), где U£ обозначает сигналы, подающиеся фотодиодами Q (при i = 1,2, ..., и).

Первый член этого выражения представляет собой сумму сигналов трех смежных фотодиодов, второй член ——сумму сигналов двух фотодиодов, расположенных непосредственно над тремя фотодиодами первого члена, т. е. соответствующих меж- дустрочию, третий член — сумму «сигналов фотодиодов, расположенных в столбце под тремя последовательными фотодиодами,

88

сигналы которых суммируются в первом члене. Это соотношение со всей очевидностью позволяет распознать строку текста, наиболее приближенную к нижнему краю документа, ибо в таком случае второй и третий члены равны пулю, а значение Yp максимальное.

С точки зрения простоты технической реализации вышеприведенное выражение более удобно представить в виде

Yp = 2(Up + Up+ \ +Up+2)-¥5 + %+5 + %+6+ •••+f/门•

①県％XIQ G①県％XIQ GР〃с. 36. Функциональный пре- образовательР〃с. 36. Функциональный пре- образовательПоследнее реализуется с помощью весьма простого функционального преобразователя, структурная схема которого приве- дена на рис. 36. Преобразователь состоит из трех суммирующих цепей. Первая суммирует сигналы от Up^ До Um вторая —U『+2, U『+i и и» и третья — от U】до Un・ Сопротивления резисторов подобраны так, что если во второй и третьей цепях их значения равны R, то в первой 2R. Суммарное напряжение в третьей цепи инвертируется усилителем У：, коэффициент усиления которого равен единице. Выходные напряжения двух первых цепей и усилителя У】 суммируются затем с помощью усилителя Уг- В результате на выходе последнего появляется суммарный сигнал, пропорциональный Yp. Совокупность таких сигналов со всех функциональных преобразователей 42 (см. рис. 37), входящих в состав дешифратора 8 (см. рис. 32), используется в качестве исходной информации, на основе которой осуществляется предварительная корректировка положения зеркала 28. При этом система предварительной центровки распознаваем

①県％XIQ G

①県％XIQ G

Р〃с. 36. Функциональный пре- образователь

Р〃с. 36. Функциональный пре- образователь

Рис. 35. Пример распо-ложения символов отно-сительно линейки фото-диодов

6 goweowoe RNPaHnq a6 goweowoe RNPaHnq az&^iz&^i•i[>B•i[>Bсхема системы предварительной центровки рас- познаваемых символовсхема системы предварительной центровки рас- познаваемых символовP〃c. 37. ФункциональнаяP〃c. 37. Функциональная

6 goweowoe RNPaHnq a

6 goweowoe RNPaHnq a

z&^i

z&^i

•i[>B

•i[>B

схема системы предварительной центровки рас- познаваемых символов

схема системы предварительной центровки рас- познаваемых символов

P〃c. 37. Функциональная

P〃c. 37. Функциональная

мого символа, выполненная на базе дешифратора 8, работает следующим образом.

Сигналы с выхода линейки фотодиодов 9 через распределитель 41 подаются на функциональные преобразователи 42. Сигналы с каждого из этих преобразователей направляются на соответствующие элементы сравнения 43 и параллельно через схему ИЛИ 55 — на аналоговую оперативную память 56. В по- следней запоминается наибольшая величина из всех напря*е~ пий функциональных преобразователей. Эта величина на элементах 43 сравнивается одновременно с каждым из значений выходных напряжений преобразователей. Тот из элементов 43, на котором сравниваемые величины совпали, выдает сигнал запуска сопряженного с ним моностабилыюго мультивибратора 44. А так как выходы мультивибраторов подключены к логическому устройству 45, то последнее откроет один из клапанов 46, и из матрицы 47 через клапанную систему 48 в регистр 49 будет

записан соответствующий корректирующий код. Указанный код дешифрируется далее с помощью преобразователя 50 код ——ана- лог, и полученный аналоговый сигнал используется для воздействия на цепь управления двигателя 36.

Следует отметить, что включение логического устройства 45 между выходами мультивибраторов 44 и клапанами 46 вызвано необходимостью устранения неопределенности результатов корреляции при значительных смещениях символов относительно центра линейки фотодиодов 9. Такая неопределенность может иметь место, например, при смещениях символа, приведенных на рис. 33 и 35, где он фактически перекрывает четыре фотодиода Ср, СР+ь Ср+2 и С,+з・ В данном случае два расположенных рядом функциональных преобразователя выдадут близкие по величине сигналы, что приведет к одновременному срабатыванию двух мультивибраторов 44 и возбуждению сразу двух каналов распознавания. Последнего можно избежать, если априори считать, что правильно действующим является канал, возбуждаемый самыми нижними диодами (Ср, Cp+i). Это условие и положено в основу работы логического устройства 45, реализующего функцию тл • т^ при i = 2, 3, ..., и, где п ——число распознающих каналов. Логическое устройство состоит из п логических схем, первая из которых выполняет операцию И, между выходом mn—i моностабильного мультивибратора ряда 〃 一 1 и входом тп мо- ностабильного мультивибратора ряда п, а вторая — между выходом тп-2 моностабильного мультивибратора ряда /г — 2 и входом /Ип-1 мультивибратора ряда п — 1 и т. д^_ Последняя из этих схем И выполняет логическую операцию 仆吟， а для тоГПг обеспечивается простая добавочная связь от выхода моностабильного мультивибратора ряда /.

Таким образом, параллельное действие двух расположенных рядом распознающих каналов исключается за счет канала низшего ряда этой пары. Однако в данном случае код, вводимый в регистр, определяет распознанное положение текста лишь с точностью до полувысоты одного фотодиода. Точность можно увеличить за счет введения в регистре 49 одного дополнительного низшего разряда каждый раз, когда возбуждаются два рядом расположенных распознающих канала. Для этого, естественно, в составе логического устройства 45 должна быть предусмотрена автономная цепочка схем, реализующая функцию \ т—т^ 1=2

Такая цепочка может быть выполнена в виде ряда схем И, работающих на прямых выходах моностабильных мультивибраторов 44 н подключенных к ним последовательно-попарно. При этом суммарное выходное напряжение схем И используется в качестве управляющего для записи единицы в дополнительный низший разряд регистра 49 (при одновременном возбуждении

91

двух и более распознающих каналов). Если возбуждается только один распознающий канал, то дополнительный клапан системы клапанов 48 оказывается закрытым и в дополнительный разряд регистра 49 единица не заносится.

Синхронизация работы системы предварительной вертикальной центровки символа осуществляется с помощью системы. триггеров, клапанов и импульсных генераторов. В момент времени, предшествующий началу операции считывании и расноз- навания символов, триггер Тг (см. рис. 34) устанавливает триггер 61 (см. рис. 37) в нулевое положение, при котором осуществляется сброс в нуль оперативной памяти 56.

При появлении и дальнейшем перемещении символа в окне 33 (см. рис. 32) на выходе схемы ИЛИ 55 появляется непрерывно меняющееся во времени напряжение, которое подается в элемент памяти 56 н одновременно на входы порогового элемента 60 и компаратора 57. Когда напряжение на выходе схемы 55 превысит пороговое, элемент 60 выдает импульс, который перебрасывает триггеры 61 и 62 из исходного нулевого положения в единичное. При этом открывается клапан 58 и с генератора тактовых импульсов 59 на компаратор 57 и триггер 54 начинают- поступать импульсы. Первый из этих импульсов перебросит триггер 54 в положение, при котором клапан 52 откроется. В результате этого тактовые импульсы генератора 51 поступят на управляющий вход клапана 53 и содержимое элемента памяти 56 будет передано на элементы сравнения 43. Когда компаратор 57 обнаружит, что уровень напряжения на входе в ан ал о- говый элемент памяти 56 стал ниже ранее зарегистрированного^ то ои сформирует сигнал переброса триггера 54 в исходное положение. Клапан 52 закроется и, таким» образом, в регистре 49 будет зафиксировано окончательное значение корректирую-

щего кода. Переброс триггера 54 вызовет сброс триггера 62、 в результате чего клапан 58 закроется и дальнейшая работа системы прекратится.

Аналогично работает н дешифратор 7 совместно с линейкой фотодиодов 10, обеспечивая корректировку результатов центров-* ки, полученных с помощью описанного выше дешифратора 8.

Существенное влияние на точность центровки символов оказывает аналоговый элемент памяти. Поэтому выбору его схемы уделяется серьезное внимание. Оп должен обеспечивать постепенное накопление информации, быструю ее выдачу по команде от постороннего источника и сброс в нуль. Такими качествами обладает, например, аналоговый элемент памяти, принципиальная схема которого приведена на рис. 38. Он включает в себя входной (на транзисторах Tj и Т^) и выходной (на Т3 и 74) дифференциальные усилители, два буферных транзисторных усилителя, собранных по схеме с общим коллектором (на транзисторах 丁5, Тб, 7\, 丁8, 丁9), и накопительный конденсатор С】. Последний подключен между буферными каскадами. Заземление конденсатора осуществлено через резистор R. Для повышения устойчивости схемы буферные и дифференциальные усилители охвачены обратной связью (через диод /Л). Чувствительность схемы устанавливается с помощью каскада, собранного на базе потенциометра /7, транзистора Тю, резисторов &, Кз и конденсатора Сг. Стабилизируется схема посредством /?С-цепочки (С3 и /?4)・ Сброс элемента памяти в нуль осуществляется с помощью каскада, выполненного на транзисторе Тп, резисторе R и диоле Д2.

Все остальные блоки и элементы системы, обеспечивающей вертикальную центровку символов при считывании их с непре- рывно-движущегося носителя, могут быть выполнены по широкоизвестным принципам и схемам, описанным, например, в работе [93].

РАСПОЗНАВАНИЕ СЛОЖНЫХ КОНТУРНЫХ,ПОЛУТОНОВЫХ И ЦВЕТНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

В широком классе систем контроля и управления в качестве исходной информации, характеризующей их состояние и поведение, а также информации, на основе которой вырабатываются командные сигналы управления, используются рисунки, фотографии [142, 146, 162], схемы н другие визуальные изображения. Причем они могут быть контурными [35, 78, 149] и полутоновыми , черно-белыми (112] и цветными [25], выполненными как на прозрачном з, так и на непрозрачном носителе, или представленными в виде телевизионного радиолокационного изображения [129]. Кроме того, при контроле положения объектов в пространстве в качестве исходной информации часто используется их визуальное объемное изображение, иногда на фоне посторонних предметов [49, 51, 65]. Условия усложняются при контроле движущихся объектов [168].

В каждом конкретном случае методы распознавания указанных изображений будут различны. Однако из всего их многообразия наибольшее распространение получили методы, базирующиеся на последовательном выделении и кодировании контуров или изопараметрических линий； квазитопологические методы;, методы, использующие проекции и последовательное расчленение сложных изображений на простые» а также использующие конструирование изображений из элементарных конфигураций.

Проблема распознавания рисунков, фотографий, схем и других сложных визуальных изображений близко примыкает к проблеме идентификации знаков и символов [58]. Отличие состоит лишь в применении более сложных алгоритмов обработки информации, отражающих специфику использования сложных визуальных изображений для целей контроля и управления, и некоторых специфических особенностях построения распознающих систем, рассматриваемых в данной главе.

ВЫДЕЛЕНИЕ КОНТУРОВ, СЧИТЫВАНИЕ И РАСПОЗНАВАНИЕПЛОСКИХ ОДНОКОНТУРНЫХ ИЗОБРАЖЕНИИ

В ряде задач контроля и управления, связанных, напрнмер, с поиском н слежением за светящимися объектами в присутствии распределенной фоновой засветки и с контролем параметрических полей (температурных полей, полей упругих напряжений в прозрачных средах н т. д.), требуется выделение контуров изображений или зон полей с наибольшими значениями градиента.

В настоящее время известны, по крайней мере, три подхода к решению данной проблемы. Первый из них заключается в поэлементном разложении изображений в последовательность электрических сигналов и обработке этих сигналов электронными схемами L Второй связан с использованием мозаичных фотоприемных матриц, к каждому элементу которых подсоединена автономная цепь предварительной обработки сигнала, настроенная па определенный частотный или амплитудный порог срабатывания, соответствующий наперед заданной степени контрастности распознаваемого изображения или перепаду его оптической плотности. Третий подход базируется на использовании для выделения контуров изображений оптических фильтров пространственных частот, настроенных на данные контуры

Рис. 39. Примеры преобразования формы изображенийРис. 39. Примеры преобразования формы изображенийи работающих в сочетании с различными элементами обработки светового потока, без п рсдв а р ительного п р еоб р азо- вапн只 последнего в электрический сигнал L На практике наибольшее распространение получили первый и третий из упомянутых подходов, поэтому рассмотрим их подробно.

Рис. 39. Примеры преобразования формы изображений

Рис. 39. Примеры преобразования формы изображений

Поэлементное разложение и выделение границ изображений (контуров, изофот). Поэлементное разложение н выделение границ изображений осуществляется, как правило, либо в полярных, либо в декарто

вых координатах с использованием соответственно радиально-круговой либо следящей и растровой телевизионной разверток. При использовании радиально- круговой развертки значение отсчетного радиуса в каждой точке контура усиливается в соответствии с логарифмическим законом. Такое преобразование совокупности значений отсчетных радиусов, описывающих изображение, выделяет координаты контура изображения с наибольшим значением и подавляет все остальные. При достаточно большой крутизне характеристики усиления изображения вырождается в символ, которому присущи существенные признаки формы изображения.

Следует оговориться, что такое преобразование эффективно лишь для одноконтурных изображений, в которых луч, проведенный из их центра тяжести, пересекает контур изображения

нс более 1 раза.

Если полюс полярной системы координат совместить с центром тяжести изображения, то контур последнего можно представить в виде недвоичного кода А = (сц,功，…，а』где а,—

значение i-ro отсчетного полярного радиуса.

При возведении каждой кородинаты а； в степень р > 1 контур изображения претерпит деформацию. Степень деформации будет зависеть от величины р и формы исходного изображения.

Например, такие изображения как прямоугольник, квадрат, эллипс и треугольник при р = 1; 3 и 500 примут вид, показанный

1 Кравцов Н. В., Чирков Л. Е. Способ распознавания образцов. Авторское свидетельство № 230534. кл. 42m6, 9/16, «Изобретения. Промышленные образцы. Товарные знаки». № 34, 1968. Халфии А. М. Оптический коррелятор для опозиаваиия заданных изображений. Авторское свидетельство № 233 965, кл. 42h, 38, 42m6, 9/00. «Открытия. Изобретения. Промышленные образцы. Товарные знаки», № 3, 1969.

на рис. 39. При этом недвоичный код, описывающий каждое из показанных на рис.' 39 изображений, можно представить, как вектор n-мериого евклидова пространства. В этом случае наиболее удобно классифицировать изображения на недвоичных матрицах Штейнбуха [114, 164].

Если под Л и В понимать векторы, принадлежащие разным классам изображений, то в выбранном 几-мсрном пространстве признаков оценить изменение расстояния между векторами при изменении 0 можно по формуле

p = (",严)=I/£债一龙)2,

где Пг ^ 1, Ьг ^ 1 и ₽ > 1.

Из формулы вытекает, что при увеличении р расстояние между классами изображений увеличивается. Об этом же свидетельствуют н приведенные на рис. 40 графики соотношений о коэффициентов корреляции для различных 卩 при классификации на недвоичных матрицах Штейнбуха L На данном рисунке линиям /, 〃，Ш, IV соответствуют значения коэффициентов корреляции распознаваемой фигуры с прямоугольником, квадратом, эллипсом и треугольником. Из этих графиков видно, что, например, при р = 1 (см. рис. 40, а) коэффициент корреляции прямоугольника с квадратом составляет примерно 0,91, прямоугольник ка с эллипсом 0,84 и прямоугольника с треугольником 0,88. В то же время при р = 3 соответствующие коэффициенты уменьшаются до 0,57; 0,37; 0,54, а при р = 9 до 0,12; 0,01 и 0,22 соответственно.

Аналогичная картина наблюдается и при рассмотрении корреляционных связей квадрата с прямоугольником, эллипсом и треугольником (рис. 40, 6); эллипса с прямоугольником, квадратом и треугольником (рис. 40, в) и треугольника с прямоугольником, квадратом и эллипсом (рис. 40, г).

В случаях, когда распознаваемые плоские одноконтурные изображения претерпевают изоморфные преобразования в пространстве наблюдений типа параллельного переноса, изменения масштаба н поворота изображения вокруг произвольной точки, алгоритм распознавания существенно усложняется. При этом для успешной классификации изображений, например с помощью упоминавшихся обучаемых матриц Штейнбуха (ОМШ), необходимы предварительное приведение центра тяжести изображения в фиксированную точку (в центр сетчатки), поворот центрированного изображения вокруг центра сетчатки н преобразование центрированных, одинаково ориентированных подобных изображений в коды, которым соответствуют коллинеарные векторы. Совокупность указанных операций может быть выпол-

〔Патент США № 3088096, кл. 340-146.3.

7 Заказ 67797

б)

Рис. 40. График соотношения коэффициентов корреляции при рас

познавании:

а — прямоугольника； 6 — квадрата; 6 — эллипса； 2 — треугольника

нена, например, с помощью рецепторного устройства L Блок- схема данного устройства приведена на рис. 41. Оно состоит из

I Акопян Р. А. и Агама лова М. Л. Рецепторное устройство для распознавания одноконтурных визуальных изображений на обучаемых матрицах Штейнбуха. Авторское свидетельство № 212626, кл. 42m6, 9ю, «Изобретения. Промышленные образцы. Товарные знаки», № 9, 1968.

сетчатки, блока л-центрирования /. блока У-центрирования // и блока вращения ///.

Сетчатка （см. рис. 42） представляет собой круг, разбитый на секторы с одинаковым центральным углом и на круговые кольца. Рецепторами сетчатки, служат площадки, образованные пересечением секторов с круговыми кольцами. В центре сетчатки имеется зона нечувствительности, представляющая собой круг, радиус которого определяется допустимыми минимальными размерами изображения.

Соотношения между размерами всех остальных элементов сетчатки могут быть определены из приводимых ниже соображений. Для пол5гчения этих соотношений введем некоторые обозначения, предполагая, что центр сетчатки является началом декартовой системы координат:

j = 1, 2, 3, 4 ——номер квадранта сетчатки;

s = 1, 2п — номер сектора;

k = 1, 2, ..., m — номер кольца;•

（s,左）——индекс рецептора s-「o сектора и fe-ro кольиа;

а ——центральный угол сектора;

Рис. 41. Схема рецепторного устрой^ стваРис. 41. Схема рецепторного устрой^ стваRa ——внешний радиус k-ro кольца [условимся Rk называть расстоянием рецептора （s;归）от центра сетчатки];

Рис. 41. Схема рецепторного устрой^ ства

Рис. 41. Схема рецепторного устрой^ ства

Выход

Рис. 42. Структурная схема сет-чатки

cth —ширина fe-ro кольца, cu = Rr —R*_【；

Ко — радиус зоны нечувствительности;

Vsk — вес выхода рецептора (s,左);

8в* — выход рецептора (s,同，备女=明* • “；

_ I 1, если рецептор (s,左)возбужден,sa 一 [о, если рецептор ($,论)не возбужден.

Величина веса。$女 выбирается пропорционально расстоянию рецептора (s, k) от центра сетчатки vSk =巾％餡 Выходы рецепторов, находящихся в одном секторе, объединяются в схему ИЛИ. При одновременном возбуждении в секторе нескольких рецепторов схема ИЛИ выдает сигнал, соответствующий наибольшему из весов возбужденных рецепторов, что реализуется функцией

4 = 111T(aA・=), 4=1, 2, ...,m.

Таким образом, при проектировании изображения на сетчатку с выходов секторов сетчатки выдается упорядоченный набор сигналов, который назовем кодом изображения или характеристическим вектором: Л = (аь а2,..., ап), где а§ — выход s-ro сектора (s = 1, 2,...»п). Вес。$兀 выбран пропорциональным расстоянию рецептора (s, А) от центра сетчатки. В силу этого код А с некоторой точностью опишет контур предъявленного изображения. Для обеспечения одинаковых условий аппроксимации изображений разного масштаба необходимо, чтобы предельная относительная погрешность в определении координат точек контура не зависела от масштаба изображения. 3屮 справедливо при определении координаты по сектору, так как

As = — 4 •- =，-. = const,2nRk 2л

где Lk ——длина дуги сектора радиуса Ra

Для того чтобы предельная относительная погрешность в определении координат по круговому кольцу не зависела от масштабов изображения, необходимо выполнение условия

△厶== const

Rk

для любого А. Но так как Rk = R^_i + а^, то

心=Rd (心=Rd (1 —гА/е1 —гА/еkk

心=Rd (

心=Rd (

1 —гА/е

1 —гА/е

k

k

Следовательно, расстояния рецепторов от центра сетчатки должны распределяться по закону возрастающей геометриче- скои прогрессии q = .

1-小

Из условия = 八々 следуетRk

。在=Ro(i —})『•

Вес рецептора (s, Л) v$k=о" ■

Из свойств применяемого к л ассификатор а на ОМШ для инвариантной классификации подобных изображений^ следует, что характеристические векторы этих изображений должны быть коллинеарны.

Рассмотрим два центрированных и одинаково ориентированных подобных изображения. Центр сетчатки служит их центром подобия, и для произвольной пары соответственных точек О' н 0", расположенных на контуре изображений, выполняется отношение подобия -^—= е, где г ——расстояние от центра сет- rf

чатки до произвольной точки О' на контуре первого изображения; г" — расстояние до соответственной точки на контуре второго изображения. Обозначим

{ ==(a1,a2, •…,%)； a =(a1,q2, • • ，, G")

——характеристические векторы, соответствующие первому и второму изображениям. Покажем, что /1' и А" коллинеарны.

Для этого достаточно оценить —丁 для любого s.

Предположим, что а； = дЛ. Это означает, что для точек первого изображения, спроектированных на рецептор (s,左)， справедливо неравенство

Ri О' < &•

Для соответственных точек второго изображения запишеме&_1 О〃<с&・

Не нарушая общности, можно считать, что коэффициент подобия больше единицы и заключен в пределах ql < в < qP, где р — целое число. Тогда qp~xRh-\ W 厂"< q^Rm Так как для любых целых р и ^ справедливо qpRh = R瓦+&, то R什р—2 < W г" < Ah+用. Отсюда следует, что а[ принимает одно из двух значений q^+a или д^+а—】 и соответственно отношение 4 равно 〃р или ql. Следовательно, в общем случае коллинеарность характеристических векторов, соответствующих центрированным и одинаково ориентированным подобным изображениям, имеет место в пределах заданной точности, определяемой

величиной q. Чем ближе к единице значение q, тем. с большей точностью выполняется коллинеарность.

Блок X- центрирования, состоящий из матрицы делителей Л4&, двух сумматоров %2 н Х34, устройства сравнения Сх и устройства сдвига Л * обеспечивает центрирование изображения относительно оси х сетчатки путем совмещения центра тяжести изображения с осью х.

Каждый элемент матрицы Мх представляет собой делитель, коэффициент деления которого пропорционален sin ⑵不)-卜 На вход матрицы поступает набор сигналов А = ®, a2t..., ап). Каждый элемент матрицы выполняет операцию

tn^ = as Sin 骰产,

где "个幻 (s = 1, 2,..., 〃)——абсолютная величина статического момента выхода сектора s относительно оси х. На выходе матрицы Мх получаем набор т 仔)， 加中，…，一户，

К выходам матрицы подключены сумматоры W12 и S34, которые суммируют величины 〃《*) по соответствующим квадрантам сетчатки: сумматор 士口 выполняет операцию Л4，)+ + М 产，сумматор 工34 — операцию Лф) + М^ , где М^ (/ = =1, 2, 3, 4) — абсолютная величина статического момента относительно оси х части контура изображения, расположенной в /-м квадранте сетчатки:

4

"产=2 小

Сумматоры S12 и £34 подключены к устройству Сх, с помощью которого осуществляется сравнение результатов суммирования:

Fl (" 产 + m屮)一(A1- + "产).

Знак сигнала Fx ——выхода устройства сравнения СЛ ——указывает, в каком направлении относительно оси х перемещать изображение (или сетчатку). Перемещение производится с помощью устройства сдвига Пх в сторону уменьшения абсолютной величины сигнала до тех пор, пока 尸工 не станет равным нулю. При условии F% = 0 центр тяжести изображения совпадает с осью х сетчатки.

Блок У-центрирования также, как и рассмотренный выше блок Х-центрирования, состоит из матрицы делителей М^, двух сумматоров Ем, Е23, устройства сравнения Су, устройства сдвига

102

77q и обеспечивает центрирование изображения относительно оси у сетчатки путем совмещения центра тяжести изображения с осью у.

Работа блока идентична работе блока Х-центрирования, с той лишь разницей, что элементы матрицы Му выполняют операцию

.♦ = a』cos（2s\l）g，

а суммирование величин 瓶？）производится по квадрантам 1, 4 и 2, 3:

-=（m尸+-到）一（m驴+m黑）,

где 財！步）（/ = 1, 2, 3, 4） —абсолютная величина статического момента относительно оси у части контура изображения, расположенной в /-м квадранте сетчатки:

S—j —

4

М^=\т^.

s=《『一l）Ь1

4

В результате центрирования изображения с помощью блоков X- и У-центрирования относительно соответствующих осей координат сетчатки центр тяжести изображения совпадает с центром сетчатки, при этом ориентация изображения на сетчатке не меняется.

Блок вращения предназначен для осуществления поворота сетчатки вокруг ее центра после завершения операции цеп- трирования изображения относительно осей хну.

Блок состоит из устройства сравнения Са и устройства вращения /7а. На входы Cq поступают сигналы Fx и Fy от устройств 。工 и Су блоков центрирования. Когда Fx и Fy одновременно равны нулю, т. е. центр тяжести изображения совпадает с центром сетчатки, на выходе Са вырабатывается сигнал, приводящий в действие устройство вращения.

Вращение сетчатки （изображения） равносильно циклическому сдвигу недвоичного кода Д на входе кл ассификатор а. В процессе циклического сдвига производится сравнение со всеми эталонами классификатора на ОМШ. При срабатывании в классификаторе хотя бы одного детектора сигнал с выхода этого детектора поступает на запрещающий вход устройства 〃а, и дальнейшее вращение сетчатки прекращается. Выход сработавшего детектора укажет, к какому классу относится изображение, предъявленное на распознавание.

Если после полного поворота сетчатки （на 360°） ни один из детекторов классификатора не сработал, то это означает, что

103

в пределах заданной точности предъявленное изображение оказалось не сопоставимым ни с одним из эталонов.

Техническая реализация описанного рецепторного устройства может быть осуществлена на элементах как аналоговой, так и дискретной техники.

При использовании поэлементного разложения и считывания контуров изображений широко применяют различные системы следящей развертки [45, 74, 78, 122], отличающиеся типом разлагающего устройства, формой траектории сканирующего движения, способами формирования сигналов управления и т. д. Обычно такие системы работают в двух режимах разложения обнаруженных контуров или изофот: режима поиска и режима отслеживания. Такие системы содержат в своем составе устройство разложения, генератор контурной развертки и генератор поиска.

В большинстве систем для получения информации о расположении и направлении границы изображения объекта разлагающий элемент совершает периодические перемещения по определенной траектории, так называемое сканирование в пределах малого участка поля разложения, формируя сканирующий элемент системы.

Устройство разложения формирует электрический сигнал, пропорциональный яркости точек изображения, расположенных по траектории считывания.

Генератор контурной развертки, используя сигнал с выхода разлагающего устройства, формирует сигналы продвижения сканирующего элемента вдоль контура и фиксации его в опре~ деленном положении на границе контура.

Генератор поиска осуществляет предварительный поиск контуров изображений, находящихся в поле зрения системы следящей развертки.

Отметим, что в системах контроля и управления и, в частности, в системах автоматического раскроя корпусных листов в судостроении, в системах программного управления станками и распознавания контурных объектов аэрофотосъемки весьма эффективным представляется использование развертывающих систем, разработанных С. Д. Егоровой [45] и Ю. Н. Хомяковым L Эти системы, особенно последняя, являющаяся усовершенствованием первой, выгодно отличаются повышенными чувствительностью, точностью, быстродействием и помехоустойчивостью.

Работа этих систем основана на использовании сканирующего движения электронного луча по окружности малого радиуса и формирования сигналов управления из нулевой и

Рис. 43. Схема перемещения сканирующего элемента относительно границы распознаваемого изображенияРис. 43. Схема перемещения сканирующего элемента относительно границы распознаваемого изображенияпервой 】，либо первой и второй [45] гармонических составляющих видеосигнала , снимаемого с выхода устройства разложения.

Рис. 43. Схема перемещения сканирующего элемента относительно границы распознаваемого изображения

Рис. 43. Схема перемещения сканирующего элемента относительно границы распознаваемого изображения

В устройстве разложения систем формирование сканирующего элемента в плоскости разложения осуществляется передающей трубкой под воздействием сигналов, поступающих с генератора контурной развертки. Для формирования сигналов управления в генераторе контурной развертки ис-

пользуются упомянутые

гармонические составляющие выходного сигнала устройства

разложения.

Ввиду того, что в нашем случае наиболее важными параметрами развертывающей системы являются ее точность и помехозащищенность при заданном быстродействии и определенном контрасте контуров распознаваемого изображения, оценка этих параметров в инженерной практике приобретает особое значение. В первом приближении, следуя Ю. Н. Хомякову, данные параметры могут быть оценены по крутизне сигнала положения сканирующего элемента относительно границы изображения. Более полно такая оценка может быть произведена на основе анализа зависимости изменения крутизны сигнала фиксации при различных соотношениях сканирующего и разла- гающего элементов и различных формах распределения энергии в разлагающем элементе. Для этого необходимо предварительно определить зависимость нулевой Ло, первой Л\ н второй 力2 гармонических составляющих видеосигнала от размеров разлагающего и сканирующего элементов и смещения их с границы изображения. Обычно данная задача решается в три этапа. Вначале определяется переходная характеристика при ортогональном сканировании разлагающим элементом границы изображения. Затем выводится аналитическое выражение, описы-

вающее изменение видеосигнала при кольцеобразном сканировании границы изображения, и, наконец, полученное аналитическое выражение разлагается в ряд Фурье с целью определения необходимых гармонических составляющих.

На рис. 43 изображен прямолинейный участок границы АВ распознаваемого изображения. Разлагающий элемент радиуса г сканирует с частотой f границу АВ по окружности радиуса R. Центр сканирующей окружности О смещен относительно границы АВ на расстояние ft, а центр разлагающего элемента 01 — на расстояние S.

Для упрощения решения все длины нормируются в размерах сканирующего элемента:

= й -> — = //; s-* £ = S. (25)

* RRR

Первый этап решен Я. А. Рыфтиным для ортогонального сканирования разлагающими элементами различной формы с различными законами распределения энергии в них. Форма переходных характеристик такова, что с допустимыми для инженерных расчетов ошибками (10——15%) реальный разлагающий элемент может быть заменен идеализи ров анны м (эквивалентной квадратной апертурой с равномерным распределением энергии).

Сигнал на выходе устройства разложения без сканирующего движения при такой аппроксимации запишется в виде

Ubux = ° при S《一Г；

么1« =等(1+个)прн -r《S《r;

Ubhx = A при S》r,

где Л ——наибольшая амплитуда видеосигнала.

Второй этап может быть решен, если учесть очевидные геометрические соотношения, вытекающие из рис. 43 и выражений (25). При этом для получения сканирующего движения электронного луча сигнал на выходе устройства разложения должен изменяться по законам

^пых = ^ при 屮《arccos (^^ ) = arcccs(〃一а);

4“х = 4 при(р>arccos(// + q);化6)

"一"“)

при arccos(//—Q)《(p《arccos(" + a),

что справедливо для

In—a［《1； |" +a|《1.

106

ПриПриприприI"一01>1 4维=°；I"一01>1 4维=°；1" +a1>1 kт1" +a1>1 kтУчитывая записанные соотношения, по известной формуле разложения в ряд Фурье периодического сигнала можно определить первые три коэффициента этого ряда:тУчитывая записанные соотношения, по известной формуле разложения в ряд Фурье периодического сигнала можно определить первые три коэффициента этого ряда:т44Y I U(x)cos (左 оY I U(x)cos (左 о2л2лллU((p)cos4(pd(p, (27)U((p)cos4(pd(p, (27)ии

При

При

при

при

I"一01>1 4维=°；

I"一01>1 4维=°；

1" +a1>1 kт

1" +a1>1 kт

Учитывая записанные соотношения, по известной формуле разложения в ряд Фурье периодического сигнала можно определить первые три коэффициента этого ряда:

т

Учитывая записанные соотношения, по известной формуле разложения в ряд Фурье периодического сигнала можно определить первые три коэффициента этого ряда:

т

4

4

Y I U(x)cos (左 о

Y I U(x)cos (左 о

2л

2л

л

л

U((p)cos4(pd(p, (27)

U((p)cos4(pd(p, (27)

и

и

左=1, 2,...

*。=司0*。=司0ГГ"(屮)d屮.ГГ"(屮)d屮.(28)(28)

*。=司0

*。=司0

ГГ

"(屮)d屮.

ГГ

"(屮)d屮.

(28)

(28)

Из формул (26) и (28) получим выражение для амплитуды нулевой гармонической составляющей сигнала, . приведенной к амплитуде полного видеосигнала: :

f0 =f0 =arccos(//-f-o)arccos(//-f-o)4 n J 2arccos (Я—a)4 n J 2arccos (Я—a)[+ cos ф—H[+ cos ф—H

f0 =

f0 =

arccos(//-f-o)

arccos(//-f-o)

4 n J 2arccos (Я—a)

4 n J 2arccos (Я—a)

[+ cos ф—H

[+ cos ф—H

V" 1 —(И + а)2 —У1 —■(〃—* +V" 1 —(И + а)2 —У1 —■(〃—* +Относительная амплитуда первой гармонической составляющей с учетом формул (26) и (27) определяется выражениемОтносительная амплитуда первой гармонической составляющей с учетом формул (26) и (27) определяется выражениемarccos(H+a)纟 _ 21arccos(H+a)纟 _ 21ААJ 2 arccos (Я—о)J 2 arccos (Я—о)I + 8 屮—〃)cos 屮 dtp +I + 8 屮—〃)cos 屮 dtp +Л2——I cos <p d(p =JIJarccos (/Z+a)Л2——I cos <p d(p =JIJarccos (/Z+a)蚩[(-1-?"1一(" + 研 +蚩[(-1-?"1一(" + 研 +++—(H—。产 + — arccos(// + a)L arccosaa—(H—。产 + — arccos(// + a)L arccosaa

V" 1 —(И + а)2 —У1 —■(〃—* +

V" 1 —(И + а)2 —У1 —■(〃—* +

Относительная амплитуда первой гармонической составляющей с учетом формул (26) и (27) определяется выражением

Относительная амплитуда первой гармонической составляющей с учетом формул (26) и (27) определяется выражением

arccos(H+a)

纟 _ 21

arccos(H+a)

纟 _ 21

А

А

J 2 arccos (Я—о)

J 2 arccos (Я—о)

I + 8 屮—〃)cos 屮 dtp +

I + 8 屮—〃)cos 屮 dtp +

Л

2

——I cos <p d(p =

JIJ

arccos (/Z+a)

Л

2

——I cos <p d(p =

JIJ

arccos (/Z+a)

蚩[(-1-?"1一(" + 研 +

蚩[(-1-?"1一(" + 研 +

+

+

—(H—。产 + — arccos(// + a)L arccosaa

—(H—。产 + — arccos(// + a)L arccosaa

я

2。兀2。兀土 f Ldq = I■+

2。兀

2。兀

arccos(H—。)

击(_ 1 _§ arccos(〃 一a) +

При точечной апертуре c1 arccos"

^0|a-0 = 1

Для точечной апертуры

尸I |а—о = ——- Ml — "2•л

Вторую гармоническую составляющую можно записать в виде

arccos (А+о)

『今 Y J 虫"+)з2Ф" +arccos (Я—а)

л

+ —fcos 2ф 询=丄｛[1 —(" + а)2] ]/1 — (〃 + а)2 +

л JЗал

arccos(H+o)

+ [—1+ (〃一。月 ”一(〃一а)2|；(31)

加—0=--^HJ/匸炉.

Ha рис. 44, а, 6, з изображены соответственно кривые изменения значений Fo, Fi и F2, определяемые выражениями (29), (30) и (31) для ряда заданных нормированных значений q соотношения размеров сканирующего и разлагающего элементов.

Вследствие симметрии кривой первой гармонической составляющей относительно оси ординат и кривых нулевой и второй гармонических составляющих видеосигнала относительно начала координат они построены лишь в одной полуплоскости (для положительных ошибок по положению сканирующего элемента относительно границы).

Дискриминационный характер кривой изменения 尸 о (рис. 44, а) позволяет использовать нулевую гармоническую составляющую видеосигнала в качестве сигнала фиксации.

Опираясь далее на зависимости (29), (30) н (31) и ставя перед собой задачу получения максимальной точности выделения контура распознаваемого изображения, найдем оптимальное соотношение размеров разлагающего и сканирующего элементов.

Примем в качестве критерия оптимальности максимально достижимую крутизну сигнала на выходе устройства разложения при определенной величине разлагающего элемента и нахождении сканирующего элемента на границе распознаваемого изображения.

При использовании для формирования сигнала фиксации 17ф нулевой и первой гармонических составляющих видеосигнала выполняется следующее соотношение:

4 =f0吊，

108

Рис. 44. Кривые изменения амплитуд гармонических составляющих, приведенных к амплитуде полного видеосигнала:

а ——нулевой составляющей; б — первой： в — второй

При этом крутизна So данного сигнала может быть определена из выражения

So'E&W 居必 I d，zdh M=oSo'E&W 居必 I d，zdh M=o(32)(32)Учитывая характер изменения нулевой и первой гармонических составляющих при смещениях сканирующего элемента с границы изображения для малых ошибок, можно записать

So'E&W 居必 I d，zdh M=o

So'E&W 居必 I d，zdh M=o

(32)

(32)

При ошибке по положению, равной 0, величина So будет максимальна. Из выражения (30) определяется амплитуда первой гармонической составляющей при нахождении центра сканирующего элемента на границе изображения:

(33)(33)F] |.〃=0 =卜 1 一。2 -|—!arccos 〃!—

(33)

(33)

兀ла2а

(34)(34)Из формулы (29) следует

(34)

(34)

dh |а=0 2r

С учетом выражений (32), (33) и (34)

со .112arccos。、

Sn —[У 1 ——@2 + — arccos a) ( 1).

* 2r \ лna2a / \ я /

Для наглядности на рис. 45 в виде кривой So приведена графическая интерпретация последнего выражения. Из рис. 45 видно, что для данной системы оптимальное соотношение размеров разлагающего и сканирующего элементов

a呷=右=1。

При использовании для формирования сигнала фиксации (7ф первой и второй гармонических составляющих видеосигнала выполняется соотношение

Крутизна сигнала фиксации без учета малых по величине членов определяется выражением

S” =S” ==f号《月警dhdh=f号《月警dhdhhThT(35)(35)

S” =

S” =

=f号《月警dhdh

=f号《月警dhdh

hT

hT

(35)

(35)

С учетом формул (25) и (31) крутизна сигнала второй гармонической составляющей может быть определена из выражения

巫L=丝/二乙(36)

d" л=о ?r

Рис. 45. Кривые изменения крутизны сигнала на выходе разлагающего устройства 8 зависимости от соотношения размеров разлагающего и сканирующего элементовРис. 45. Кривые изменения крутизны сигнала на выходе разлагающего устройства 8 зависимости от соотношения размеров разлагающего и сканирующего элементов

Рис. 45. Кривые изменения крутизны сигнала на выходе разлагающего устройства 8 зависимости от соотношения размеров разлагающего и сканирующего элементов

Рис. 45. Кривые изменения крутизны сигнала на выходе разлагающего устройства 8 зависимости от соотношения размеров разлагающего и сканирующего элементов

Подставив в выражение (35) значение —-из соотно-

dh |л-о

шения (36) и учтя формулу (30) ,* окончательно получим

Sn =— У 1 —а2н———arccosа—/1—а2.(37)

яг \ л」а2а /

Из построенного по выражению (37) графика, изображенного на рис. 47 в виде кривой Sn, следует, что в данном случае для получения максимальной относительной крутизны сигнала фиксации оптимальным соотношением размеров разлагающего и сканирующего элементов будет соотношение

生叫1 =A=0,68・

Сопоставляя кривые So и Su, убеждаемся, что использование для формирования сигнала фиксации нулевой и первой гармонических составляющих видеосигнала позволяет, при всех прочих равных условиях, в полтора раза повысить крутизну сигнала фиксации, а следовательно, и точность выделения кон- туров распознаваемых изображений.

Кроме сказанного, формирование сигнала фиксации сканирующего элемента на границе распознаваемого изображения посредством перемножения нулевой и первой гармонической составляющих видеосигнала позволяет:

фиксировать сканирующий элемент на любом постоянном уровне яркости изображения;

существенно уменьшать амплитуду сканирующего движения и увеличивать разрешающую способность системы распознавания;

сокращать шумовую полосу системы.

На рис. 46 показана функциональная схема системы раз~ ложения распознаваемых изображений но контурам и изофотам.

Система состоит из устройства разложения /, генератора контурной развертки //, генератора поиска Г〃 н переключателя режимов ПР.

Устройство разложения содержит объектив 2, через который изображение / проецируется на передающую телевизионную трубку мгновенного действия 3, систему отклонения н фокусировки 4, предварительный усилитель 5.

Генератор контурной развертки включает в себя устройство. А формирования сигналов сканирующего элемента и координатных сигналов перемещения, состоящее из задающего генератора ЗГ, фазовращателя ФВ2 иа 90° на частоте сканирования, фазовых детекторов ФДХ и ФДУ, фильтров низких частот ФНЧЪ интеграторов, выходных каскадов ВК; устройство Б формнро- вання сигнала продвижения сканирующего элемента вдоль разлагаемой границы изображения, состоящее из фильтра @i первой гармонической составляющей видеосигнала и фазовраща-

P〃c. 46. Функциональная схема, системы раз/о姪ен〃兄 распознаваемых изображений по контурам и изофотам

теля ФВ1 на 90°; устройство В формирования сигнала фиксации сканирующего элемента на границе изображения, состоящее из фильтра Фо нулевой гармонической составляющей видеосигнала и балансного модулятора БМ, входными напряжениями которого являются сигналы нулевой н первой гармонических составляющих. Сумматор формирует полный сигнал перемещения.

Устройство работает следующим образом. С помощью задающего генератора ЗГ, фазовращателя ФВ2, выходных каскадов ВК, системы отклонения 4, передающей трубки 3 считывается сигнал яркости изображения по кольцеобразной траектории.

Предусмотрено два режима работы системы; поиск и отслеживание контуров обнаруженных объектов. В режиме поиска сканирующий элемент системы под воздействием сигналов генератора поиска ГП, поступающих через переключатель режимов ПР на систему отклонения 4 устройства разложения, перемещается в плоскости разложения до встречи с объектом.

При наличии в зоне сканирования контрастной границы на выходе предварительного усилителя 5 формируется видеосигнал (последовательность импульсов), воздействующий на переключатель режимов ПР, который переводит систему в режим отслеживания. Положением сканирующего элемента в плоскости разложения в этом режиме управляют выходные каскады ВК.

Фаза первой гармонической составляющей, выделенной фильтром Si, определяется наклоном границы разлагаемого изображения. Поэтому эта составляющая после преобразования ее в фазовращателе ФВ、непосредственно используется для

112

формирования сигналов продвижения сканирующего элемента вдоль границы.

При нахождении центра сканирующего элемента на определенной изофоте или контрастной границе распознаваемого изображения сумма сигналов на входе балансного модулятора БМ. устанавливается такой, чтобы сигнал на его выходе был равен нулю. Сканирующий элемент находится в состоянии устойчивого равновесия на границе (изофоте), перемещаясь по ней под действием лишь сигналов продвижения. Если под действием внешнего возмущения или поворота границы (изофоты) сканирующий элемент будет вне границы, на выходе канала фиксации сканирующего элемента появляется сигнал частоты сканирования, амплитуда которого зависит от величины смещения с границы» а фаза определяется знаком смещения (на черное или белое), изменяясь на 180° при переходе сканирующего элемента через границу

Полная скорость перемещения сигнала с выхода сумматора пропорциональна его амплитуде, а направление однозначно определяется фазой этого сигнала. Разделение на координатные составляющие и демодуляция сигнала перемещения на несущей осуществляется системой из двух фазовых детекторов ФДХ н 0 周廿,питаемых ортогон ал ьны м и составляющими сигналов задающего генератора ЗГ.

Выходные координатные составляющие сигналов перемещения формируются упоминавшейся системой, состоящей из фильтров низких частот ФНЧ_, интеграторов и выходных каскадов ВК

Знак обратной связи выбран таким, чтобы система отрабатывала любую появившуюся ошибку по положению сканирующего элемента относительно границы (изофоты), все время перемещаясь по ней.

Оптимальное соотношение между размерами разлагающего и сканирующего элемента для максимальной крутизны сигнала положения сканирующего элемента в данной системе изменяется в сторону уменьшения амплитуды сканирующего движения, что позволяет приблизиться к разрешающей способности телевизионных систем растрового разложения.

Быстродействие системы определяется предельно допусти- мой шириной полосы частот канала фиксации сканирующего элемента, равной 0,33 f, что соответствует граничному неискаженному выделению нулевой и первой гармонической составляющих видеосигнала.

Анализ полученных при считывании границ изображений сигналов, нх кодирование и классификация по ним изображений могут быть осуществлены с помощью ЦВМ по алгоритмам [3, 91, 157, 171].

Выделение контуров изображений оптическими фильтрами. В настоящее время задача выделения контуров изображений 8 Заказ G77 1]3

оптическими фильтрами решается применительно к использованию как некогерентного, так н когерентного света [112]. Выделение контуров оптическими фильтрами базируется па том факте, что при сложении двух оптических сигналов, модулированных по взаимно дополнительному закону, модулированным окажется только разностный сигнал. Этот сигнал в первом приближении пропорционален производной. Таким образом, для выделения производной изображения, а следовательно, и его контура как линии, соединяющей точки изображения с наиболее высокими значениями производной, достаточно выделить сигнал, пропорциональный переменной составляющей светового потока.

Практически для получения производной изображения световой поток, переносящий анализируемое изображение, делят на два равноинтенсивных потока, один из которых модулируют по закону <p(f), а другой — пр закону [1 —(р(/)], где 屮(f j — произвольная периодическая функция. При этом на входе смесительного элемента получаются два изображения, наложенные одно на другое с небольшим смещением:

& = £ 1о(х, i/W(f)；自2 = В 嬴(X + ^x, у + Ду)[1 —ф(0],

где 乳％, у)—функция, описывающая анализируемое изображение.

Если через Д/ обозначить вектор смещения, вдоль которого вычисляется производная (Д/2 = Дх2 + Ду2) н выражение Во(^ + Дх, у 十 Ау) представить в виде

瓦(х + Ах, у + Ад) = -х, 一 =岑应 + -^ 应2 + ...,dl dQ

то, выбирая Д/ таким, чтобы —^-Л/》———Д/2, dl病

получим после ряда очевидных преобразований

& + 自2 = Bod g) = . Д/<р(О-

dl

Из последнего выражения следует, что переменная составляющая оптического сигнала на выходе смесительного элемента пропорциональна значению производной от функции, описывающей анализируемое изображение.

На практике операция выделения производной наиболее просто осуществляется, если законы модуляции имеют вид

<p(f)=Sin2(^-*COSW

ИИ1 -年⑴=cos21 -年⑴=cos2(т-^cos(т-^cos

И

И

1 -年⑴=cos2

1 -年⑴=cos2

(т-^cos

(т-^cos

Рис 47. Блок-схема оптической системы выделения контуровРис 47. Блок-схема оптической системы выделения контуровгде V — амплитуда модулирующего сигнала;

Рис 47. Блок-схема оптической системы выделения контуров

Рис 47. Блок-схема оптической системы выделения контуров

U *2 — постоянная модуляторов;

со ——частота модуляции.

Подобные законы модуляции характерны для многих электрооптических модуляторов света [52].

При технической реализации систем, обеспечивающих выделение контуров, дифференцирование по определенному направлению изображений, подлежащих распознаванию, оказывается не всегда эффективным, так как четкое выделение участков контурной линии, параллельных линии дифференцирования, невозможно. В связи с этим световой поток, переносящий распознаваемое изображение, делят не на два, а на большее число равноинтенсивных потоков. Последние на входе смесительного элемента смещают один относительно другого так, чтобы центры изображений располагались по окружности с диаметром Д/. При этом одна половина световых потоков модулируется по закону <р(/), а другая — по закону [1—ф(/)]. Возможно также двухступенчатое деление исходного светового потока: вначале на два равноинтенсивных, а затем один из полученных потоков дополнительно делится на большее число потоков, например на четыре, причем поток, нс подвергавшийся вторичному делению, модулируется по закону 屮(J), а все остальные потоки — по закону 1 —(р(，)・

При необходимости выделения изопараметрических линий (изотерм, изобар, изофот н т. д.) вместо второго светового потока, переносящего информацию об изображении, используют постоянный световой поток, в котором такая информация отсутствует. Выделение линии, соответствующей требуемому параметру, осуществляется за счет изменения интенсивности второго потока.

На рис. 47 приведена блок-схема системы, реализующей описанный алгоритм выделения контуров и изопарамстричсских линий. Световой поток, переносящий анализируемое изображение, поступает на делительное устройство ДУ\ и делится в нем на два равноинтенсивных потока. Один из этих потоков поступает непосредственно на оптический модулятор Mi, а второй — на делительное устройство ДУ?, где его разделяют на несколько равноинтенсивных световых потоков, которые затем поступают на вход модулятора М?. Модуляторы М】н М2 модулируют световые потоки по амплитуде так, что законы модуляции этих потоков являются взаимно дополнительными. Промодулироваи- ные потоки затем смешиваются на смесительном элементе СЭ

и поступают в блок БПС выделения переменной составляющей световых потоков. Конструктивно делительное устройство ДУ\ выполнено на полупрозрачной пластине. На такой же пластине выполнен смесительный элемент СЗ.

Учитывая, что на практике световой поток, поступающий на вход делительного устройства ДУг, достаточно дополнительно разделить на четыре части, ДУ2 выполнено в виде двух наложенных одна на другую идентичных пластин /71 и 〃2 (рис. 48). Пластины вырезаны из анизотропного кристалла, обеспечивающего расщепление исходного изображения на два сдвинутых относительно нерасщепленного на угол 45°. Это приводит к тому, что каждое из двух изображений делится еще на два. Центры полученных таким образом изображений располагаются по вершинам некоторого квадрата, размер которого определяется толщиной пластин 〃】и 〃2・

Функции модуляторов Ми М2 и смесительного элемента СЭ выполняет поляризационный электрооптический модулятор света [52], схематично показанный на рис. 49. Он состоит из призмы Николя ПН, электрооптического кристалла ЗК и поляризатора /7. Световые потоки, поступающие на входы модуляторов Mi и А% (см. рис. 47), подаются на призму Николя 〃Н, с помощью которой направляются в электрооптический кристалл ЭК. После призмы ПН поступившие на нее световые потоки будут линейно поляризованы так, что векторы электрической напряженности в них будут взаимно ортогональны.

Коэффициенты преломления лучей в кристалле ЗК изменяются под действием модулирующего электрического поля, что приводит к возникновению эллиптической поляризации в световых потоках. Поляризатор П выделяет те составляющие электрических векторов обоих световых потоков, которые совпадают с направлением собственной поляризации поляризатора, после чего потоки фактически окажутся смешанными, поскольку распространяются дальше в одном направлении и имеют одинаковые поляризации.

Р〃с. 48. Устройство для деления светового потока на четыре равноинтенсивные частиР〃с. 48. Устройство для деления светового потока на четыре равноинтенсивные частиРис. 49. Поляризационный электро- оптический модулятор светаРис. 49. Поляризационный электро- оптический модулятор света

Р〃с. 48. Устройство для деления светового потока на четыре равноинтенсивные части

Р〃с. 48. Устройство для деления светового потока на четыре равноинтенсивные части

Рис. 49. Поляризационный электро- оптический модулятор света

Рис. 49. Поляризационный электро- оптический модулятор света

Собственное направление поляризации поляризатора /7 должно быть параллельно одному из двух собственных направлений поляризации призмы Николя 〃". В этом случае один из

,другой по,другой попотоков будет промодулирован по закону siM工.&—

,другой по

,другой по

2 U 芻 2 закону cos'—--—

Влок БПС выделения переменной составляющей световых

потоков, поступающих на его вход с поляризатора П» может быть построен на основе передающей телевизионной трубки или диссектора, преобразующего анализируемое изображение в последовательность электрических сигналов, резонансного усилителя, отфильтровывающего переменную составляющую, и приемной телевизионной трубки, воспроизводящей результат анализа.

Весьма эффективным для выделения контуров изображений представляется применение оптических корреляторов, в которых используется когерентный свет. Эти корреляторы основаны на интерференционном (голографическом) методе изготовления оптимальных фильтров [88, 134], имеющих комплексный коэф- фициент амплитудной прозрачности в Фурье-плоскости пространственных частот (<ох,(о“)，равный

N3* со"'

где U： (съ：, ©у)——спектр, комплексно-сопряженный спектру эталона К®, о?);

N((Ox, со?)—энергетический спектр фона, на котором имеется заданный объект;

А — коэффициент пропорциональности.

В распознающих системах, построенных на основе описываемых оптических корреляторов, голограмма-фильтр изготовляется фотографированием распределения светового поля в задней фокальной плоскости объектива при размещении фотографии заданного объекта в передней фокальной плоскости и просвечивании фотографии пучком когерентных лучей при одновременном освещении задней фокальной плоскости опорным пучком того же когерентного света, падающего под некоторым углом к оптической оси. Полученная таким путем фотография (голограмма) фиксирует интерференцию между опорным пучком и распределением светового поля, соответствутощим комплексному спектру (Фурье-образу) исходной фотографии заданного объекта (эталона).

Для повышения точности в определении координат искомого изображения и уменьшения зависимости результатов распозна- ваннн от условий съемки и контрастности изображения оптимальные фильтры целесообразно изготовлять не для полных

117

изображений заданных объектов, а для их контуров. С этой целью в плоскости пространственных частот(ох,必 оптического коррелятора, где размещается оптимальный фильтр, вплотную к нему ставится дополнительный дифференцирующий фильтр. Модуль амплитудной*прозрачности такого фильтра То(оЛ, з^)= =А 丿о, + со」，где k — нормирующий множитель. Это означает, что прозрачность фильтра на оптической оси то(00) = 0 и линейно нарастает с удалением от нее.

Данный фильтр в выходной плоскости коррелятора создает контурное изображение с шириной (толщиной) контуров, определяемой полосой п ростр а нственных частот, пропускаемых коррелятором. Использование дополнительного дифференцирующего фильтра в Фурье-плоскости приводит к тому, что остающиеся контуры объектов, создающих фон, имеют приблизительно равномерный энергетический спектр, т. е. N?t((Ox, Оу) ^ q const.

При изготовлении оптимального фильтра в интерферометре, рнеположенном перед фотопластиикой, на которой фиксируется голограмма-фильтр, должен быть размещен аналогичный дополнительный дифференцирующий фильтр.

Оптический коррелятор с изготовленным таким путем оптимальным фильтром, настроенным на контур заданного изображения, может быть выполнен по схеме» приведенной на рис. 50. Работает данный коррелятор следующим образом. При освещении диапозитива 2 пучком 7 когерентных лучей, параллельных оптической оси, распределение напряженности светового поля в задней фокальной плоскости объектива 3 является двумерным Фурье-преобразованием распределения светового поля на выходе диапозитива [88, 90].

Оптимальный фильтр 4 является голограммой изображения искомого объекта, снятой через двумерный дополнительный дифференцирующий фильтр при расположении объекта на оптической оси при отсутствии фона. В таком оптимальном фильтре зафиксирован комплексный спектр 小(3方 u)g) контура искомого

Рис. 50. Оптический коррелятор, работающий в когерентном свете：

/ 一 пучок параллельных лучей когерентного света； 2 — диапозитив или негатив, содержащий изображение искомого (подлежащего распознаванию) объекта; ■ 3 — объектив： 4 — оптимальный фильтр для контурного изображения заданного объекта; 5 — дополнительный дифференцирующий фильтр, устанавливаемый вплотную к фильтру 4； 6 — объектив; 7 — выходная плоскость коррелятора

изображения (4(%, у) в виде модулированной дифракционной решетки с поднесущей частотой(оо == -^- sin 6. Здесь X — длина волны когерентного света; 0 — угол опорного луча при изготовлении голограммы.

Дополнительный дифференцирующий фильтр 5 пропускает ТУ часть световой волны, которая соответствует спектру конту・ Ров искомого изображения。丸(€0舅，3力，а также контуров всех предметов, образующих случайный фон.

В результате совместного действия фильтров 4 H 5 световое поле на их выходе является произведением UmU"”® .

Множитель е тс (дифракционная решетка) расщепляет световой поток на три пучка, фокусируемые на выходную плоскость 7 объектива 6. В выходной плоскости 7 эти пуикн образуют три неперекрывающисся зоны. В одной из двух боковых зон в силу теоремы свертки получается необходимая функция взаимной корреляции контура распознаваемого изображения с контуром эталона, описываемая выражением

8 ОО

①=j f U式х, дКЛ^х—Ах, y—\y)dxdy,

-—ОО —8

где Uк (к, у) и Uk3(%, у) —распределение ампли^дной прозрачности или амплитуд светового поля контуров распознаваемого и эталонного изображений соответственно.

В другой боковой зоне получается нх свертка, под которой понимается двумерная ф^^икция

W= J j U&(x, 9)Uk3(Ax—х, \y—y)dxdy.

Наличие в диапозитиве искомого изображения (нормирован- ног。 по ориентации и масштабу) обнаружите# светящейся точкой в первой боковой зоне. Положение ее соответствует положению искомого изображения относительно оптической оси.

2. СЧИТЫВАНИЕ, КОДИРОВАНИЕ И РАСПОЗНАВАНИЕплоских МНОГОКОНТУРНЫХ И ПОЛУТОНОВЫХИЗОБРАЖЕНИИ

Общие вопросы. Задача распознавания многоконтурннх изображений может возникнуть в процессе оперативного визуаль- ного контроля за п р авил ьностью протекания различных технологических процессов, когда такой контроль осуществля- ется с центрального поста управления, оборудованного индикатором, на который одновременно выводится информация

119

о состоянии нескольких параметров или автономных систем (агрегатов). Такая задача может возникнуть, например, при анализе диаграмм изменения навигационной обстановки и диаграмм изменения параметров управления многоконтурных систем регулирования.

Подобная задача возникает также при расшифровке аэрофотоснимков и распознавании на них требуемого объекта, расшифровке негативов пузырьковой камеры, при формировании командных сигналов управления по отпечаткам пальцев, когда требуется персонофикация команд, т. е. их формирование лишь по принадлежности распознаваемых отпечатков определенному лицу или группе лиц. В последнем случае система распознавания выступает одновременно в качестве блокирующей системы и системы формирования командного сигнала управления.

Задача распознавания сложных полутоновых изображений возникает в системах контроля технического состояния объек。 тов по их внешнему виду, по изменению картины температур- ных полей, снятых в инфракрасном спектре, по рентгенограммам. Эта же задача возникает и при проведении медицинской диагностики на основе автоматического анализа рентгенограмм.

В целом задача распознавания сложных многоконтурных и полутоновых изображений может быть решена на основе двух подходов, условно названных геометрическим и лингвистическим (структурным) [3]. Первый основан на представлении каждого из подлежащих распознаванию изображений в виде совокупности точек или векторов n-мерного пространства, характеризую、 щих степень зачерненности каждой точки растра. При этом предполагается, что множеству точек, принадлежащих одному изображению, соответствует вполне определенная область такого пространства и что области пространства, принадлежащие разным изображениям, не пересекаются либо, если пересекаются, существуют функции вероятности принадлежности каждой точки пространства каждому из возможных изображений. Процедура распознавания сводится к формулированию правила, по которому определяется принадлежность каждой точки пространства одному из изображений, принятых за эталонные.

Второй подход связан с использованием при распознавании изображений различных лингвистических конструкций, которые состоят из «словаря» признаков и «грамматики», представляю' щих собой в совокупности правила конструирования «фраз》, описывающих предъявленное машине изображение. Отметим, что лингвистический подход к распознаванию изображений, хотя и представляется весьма перспективным, тем не менее на- ходится в настоящее время в стадии становления и пока еше не прошел сколько-нибудь серьезной апробации при решении практических задач. Поэтому в дальнейшем мы на нем оста-

навливаться не будем, а лишь отметим, что читатель может ознакомится с особенностями такого подхода по работе [3].

Здесь же применительно к геометрическому и комбинированному подходам акцентируем внимание на практических вопросах повышения достоверности результатов распознавания сложных многоконтурных и полутоновых изображений за счет использования рациональных алгоритмов н систем считывания, кодирования изображений и последующей обработки полученных кодов.

Считывание сложных изображений. В настоящее время для считывания сложных изображений используют методы следящей развертки с применением в качестве устройства ввода электронно-оптических преобразователей (ЭОП) с параллельным вводом группы точек изображения, световодным жгутом на выходе ЭОН и шаговой логической разверткой 】；методы развертки, основанные на комбинированном использовании линеек фотоэлементов, световодных жгутов и сканирующих элементов, выполненных в виде непрерывно вращающихся полупрозрачных зеркал или призм. Кроме того, получили распространение методы считывания, основанные на выполнении прогрессивной строчной развертки плоскости изображения с помощью оптикоэлектрического преобразователя последовательного типа и квантовании видеосигнала по времени, а также методы развертки изображений с помощью различного типа телевизионных передающих трубок. Ввиду того, что последние всесторонне исследованы и широко известны, мы на них останавливаться не будем, а рассмотрим особенности технической реализации первых трех методов.

При реализации первого из перечисленных методов развертки изображений, расположенных, в частности, на фото~ пленке, требуется фиксация кадра в поле зрения развертывающей системы.

Рис. 51. Устройство для автоматической компенсации сдвига изображений относительно планшайбы ЭОПРис. 51. Устройство для автоматической компенсации сдвига изображений относительно планшайбы ЭОППри смене кадра фотопленка должна совершать прерывистое движение, скорость которого ограничена, так как связана с наличием переходных процессов, надежностью работы механизма подачи кадра, а также прочностью фотопленки. Если осуществить автоматическую компенсацию сдвига изображения, то при использовании в качестве устройства ввода электронно-оптических преобразователей с параллельным вводом группы элементов изображения, световодным жгутом и шаговой логической разверткой, можно избежать необходимости фиксации кадров. Это

Рис. 51. Устройство для автоматической компенсации сдвига изображений относительно планшайбы ЭОП

Рис. 51. Устройство для автоматической компенсации сдвига изображений относительно планшайбы ЭОП

позволит производить опознава- ние изображений с непрерывно движущейся пленки, повысить быстродействие распознающей системы н упростить механизм транспортировки пленки.

Устройство, обеспечивающее автоматическую компенсацию сдвига изображений относительно планшайбы ЭОП, может быть выполнено по блок-схеме, приведенной на рис. 51. В данном устройстве интервал времени 7ф, в течение которого опознаваемое электронное изображение остается неподвижным относительно планшайбы ЭОП, обратно пропорционален скорости движения фотопленки ”，а следовательно.

где а — рабочая длина фотокатода ЭОП;

I — длина изображения кадра на фотокатоде;

L ——длина кадра.

Для обеспечения работоспособности устройства необходимо, чтобы время опознавания Го было меньше или равно времени фиксации изображения Гф, т. е.

T°《T@ = WT°《T@ = WLL

T°《T@ = W

T°《T@ = W

L

L

Зная время 7°, необходимое для опознавания изображения (оно определяется алгоритмом опознавания), и воспользовав-

шись последним выражением, можно рассчитать скорость v движения пленки, которая устанавливается заранее. При дальнейших модернизациях алгоритма опознавания и, следовательно, сокращении времени опознавания Го можно соответственно повышать скорость движения фотопленки.

Рассмотрим кратко работу устройства (рис. 51). Фотопленка / движется непрерывно в вертикальном направлении (на рисунке направление движения показано стрелкой).

Изображение с фотопленки проецируется через объектив 2 на фотокатод 3 электронно-оптического преобразователя 5 и под воздействием магнитного поля, формируемого отклоняющими катушками 4, переносится на стекловолоконную планшайбу 6.

Формируемое на планшайбе электронное изображение через стекловолоконный жгут 7, прилегающий к середине планшайбы и с торцовой стороны представляющий собой сетчатку, передается в опознающий автомат /6. Последний работает в режиме поиска «подозрительного» кадра» т. е. кадра, в котором воз- можно наличие полезной информации. После того как кадр 8 обнаружен, опознающий автомат формирует сигнал, открывающий нормально закрытый клапан 12. Одновременно этот сигнал через логический элемент НЕ (блок 17) поступает на интегратор 13 и снимает с последнего блокировку. В результате этого с выхода тахогенератора иа интегратор 13 начнет подаваться напряжение, пропорциональное скорости движения фотопленки. Указанное напряжение через блок 14 сложения напряжений по сигналам блока /5 управления шаговой разверткой поступает на формирователь 9 тока катушки вертикального отклонения.

По сигналам блока 15 осуществляется также запуск формирователя 10 тока катушки горизонтального отклонения. Это вызывает соответствующее изменение электром агнитного поля, чем и обеспечивается неподвижность электронного изображения относительно планшайбы 6. В данном случае скорость движения электронного изображения относительно планшайбы и скорость изменения напряженности магнитного поля равны и направлены в противоположные стороны.

Благодаря тому, что определенное время изображение остается неподвижным относительно планшайбы ЭОП, имеется возможность осуществить в кадре слежение по контуру изображения.

После окончания анализа кадра сигнал снимается с клапана 12 и элемента НЕ, в результате чего поступление напряжения от тахогенератора 11 на интегратор 13 прекращается, появившийся сигнал с выхода элемента НЕ осуществляет сброс напряжения, накопленного интегратором 13. Это приводит к изменению напряженности магнитного поля, а на планшайбе происходит смена электронных изображений кадров.

Переходя к методам считывания, использующим прогрессивную строчную развертку плоскости изображения с помощью оптико-электрического преобразователя последовательного типа н квантование видеосигнала по времени, следует сразу же оговориться, что они требуют применения специальных мер по поддержанию постоянства размеров и взаимного расположения элементов разложения в предметной плоскости при отклонении оптической оси оптико-электрического преобразователя от направления, перпендикулярного к ней.

Одним из наиболее эффективных приемов, обеспечивающих решение такой задачи, является прием, основанный на изменении параметров временной развертки и длительности интервала квантования видеосигнала в зависимости от координат местоположения элемента в плоскости изображения. При этом шаг строчной развертки изменяют но квадратичному закону в функции длительности периода строчной развертки при постоянной скорости прямого хОда кадровой разверткн, а длину рабочего участка строки развертки — по линейному закону при постоянной скорости и длительности прямого хода строчной развертки. Начало рабочего участка строки развертки смещают относительно начала прямого хода строчной развертки на интервал времени, длительность которого так же, как и длину отрезка строки развертки, соответствующего одному интервалу квантования видеосигнала по времени, изменяют по линейному закону в функции времени.

Так как при прогрессивной строчной развертке траектория движения сканирующего элемента образует систему отрезков параллельных прямых линий (растр), то размеры элемента разложения изображения определяются шагом строчной развертки Ад (расстоянием между осевыми линиями двух соседних строк) и длиной отрезка строки Дх, соответствующего одному интервалу квантования видеосигнала по времени. При этом

△и = %Дх； Ах = %,з,

「Де Vyn ——составляющая линейной скорости движения скаии* рующего элемента в плоскости изображения за счет прямого хода кадровой развертки;

Тх ——длительность периода строчной развертки;

〃工п — составляющая линейной скорости движения сканирующего элемента в плоскости изображения за счет прямого хода строчной развертки;

т — длительность интервала квантования видеосигнала по времени.

Для обеспечения постоянства размеров элемента разложения в предметной плоскости (Ах,入必 при отклонении на некоторый угол а оптической оси оптико-электрического преобразователя от перпендикуляра в предметной плоскости размеры элемента разложения в плоскости изображения (Ах, \〃)дол-

124

жны изменяться в функции от значений координат местоположения сканирующего элемента.

Свяжем с плоскостью изображения прямоугольную систему координат хОу, начало которой совпадает с главной точкой изображения, ось Ор направлена по главной вертикали, ось Ох 亠 по главной горизонтали.

Используя известные формулы, связывающие координаты % н у изображения точки в плоскости изображения с координатами соответствующей точки в предметной плоскости, получаем

△у = -^(f cos а—у sin а)2;

Ах = cos а—У sin а).

При заданных постоянных значениях величин 协 х，Н，f н а шаг строчной развертки Ау и длина отрезка строки Дх, соответствующего одному интервалу квантования видеосигнала по времени, должны изменяться' в функции от изменения координаты у.

Координата у в процессе временной развертки изменяется от значения ——"до значения 十。，где 2》——вертикальный размер рабочего участка изображения.

При постоянной скорости прямого хода кадровой развертки vyn координата у является линейной функцией времени:

21у

У = %/—4 =亏 / —* %

уп

где Туп ——длительность прямого хода кадровой развертки;

t — текущее время (О W £ V 丁皿)・

Изменение размера Ар элемента разложения в плоскости изображения производится путем изменения длительности периода строчной развертки Тх при постоянной скорости прямого хода кадровой развертки vyn в функции от времени /:

詳=-^~ = А—「cos а—(%/—4)sin а]2 = а© + 皮 + & (38) ?у〃 Hfjyn

где А, В и С — постоянные коэффициенты.

Изменение размера △% элемента разложения осуществляется за счет изменения длительности интервала т квантования видеосигнала по времени при постоянной скорости прямого хода строчной развертки vxn в функции от времени，：

т = -^ = —^-[fcos а—(%/—4)sin a] = Dt + Е,(39)

Охп Н*хп.

где D и £ — постоянные коэффициенты.,

В результате реализации функциональных зависимостей (39) и (38) получаются требуемые размеры элемента разложения изображения для каждого участка площади изображения.

125

Для обеспечения требуемого взаимного расположения элементов разложения необходимо, чтобы растр, формируемый в плоскости изображения, соответствовал прямоугольному растру в предметной плоскости, имеющему размеры 2LX и 2L「 При этом площадь, занимаемая растром в плоскости изображения, будет иметь форму равнобедренной трапеции, у которой большее основание (при у = —%) имеет длину 2/х шах, а меньшее (при у = +1У) —длину 2/х шш：

2厶 max =COS а+ /^ sin а);

ri

2L・

= —cos а—sin а).

Уменьшение длительности рабочего участка строки по мере увеличения координаты у производится путем стробирования видеосигнала по времени при постоянной длине строки развертки

厶=к max,

& ~ vxn^xri = Const,

где Txn ——длительность прямого хода строчной развертки (^xn = COIlSt).

С помощью строба выделяется рабочий участок строки длиной

2/*=中(У),

соответствующей постоянному размеру 2£х в предметной плоскости.

Длительность строба Т© определяется из соотношения

Тс = —^- =[f cos а — у sin а]=

= "匚[f cos а—(q“/—/y)sin а] = К/ + М,

где К н М — постоянные коэффициенты.

Начало строба должно быть задержано на интервал времени АТ относительно начала прямого хода строчной развертки:

△Т = к—% = _^£^― [f cos a—(%/—ZJsin a] = Ff + G,

vxn®xn” UX/l

где /х — половина длины рабочего участка строки развертки для текущего значения координаты у;

F н G — постоянные коэффициенты.

Линейные и квадратичные фун кцион а льные зависимости длительности импульсов от времени реализуются с помощью 126

известных схем, например с помощью генератора линейно изменяющегося напряжения или генератора напряжения, изменяющегося по квадратичному закону, и ждущего мультивибратора, длительность импульса которого пропорциональна величине управляющего напряжения.

Таким образом, описанный метод разложения на элементы оптического изображения заключается в следующем:

в плоскости изображения в результате прогрессивной строчной развертки формируется растр, состоящий из строк одинаковой длины 2/%o; все строки растра параллельны главной горизонтали (оси ОХ)；

расстояние между строками Ау изменяется за счет изменения по квадратичному закону в функции от времени периода строчной развертки Тх при постоянной скорости прямого хода кадровой развертки vyn и постоянной длительности прямого хода кадровой развертки Туп\

постоянство длины строк 2/Хо при переменной длительности периода строчной развертки Тх обеспечивается за счет постоянства скорости прямого хода строчной развертки о% и постоянства длительности прямого хода строчной развертки Тхп；

путем стробирования видеосигнала выделяется рабочий участок строки, длина которого 2& изменяется по линейному закону в функции от времени f (0 0 f W Туп)；

середина рабочего участка строки совпадает с главной вертикалью (осью ОУ); совмещение середины рабочего участка строки развертки с главной вертикалью обеспечивается за счет задержки начала строба относительно начала прямого хода строчной развертки на интервал времени, длительность которого ДТ изменяется по линейному закону в функции от времени "0&У 7^);

видеосигнал, соответствующий рабочему участку строки 2厶， квантуется по времени; длительность интервала квантования т изменяется по линейному закону в функции от времени /(0 ^ / ^ Туп) ； начало первого интервала квантования совпадает с началом рабочего участка строки.

Преобразование и кодирование многоконтурных изображений. В реальных условиях эксплуатации многоконтурные изображения, получаемые, например, на электронных индикаторах пультов контроля и управления, могут сопровождаться различного рода помехами (фоновая засветка; нскусственшяе помехи； атмосферные помехи при контроле за навигационной обстановкой и т. д.). Помехами, как правило, сопровождаются также многоконтурные изображения дактилоскопических отпечатков пальцев, получаемые на кнопках управления, по которым осуществляется персонофикация команд. В последнем случае основной причиной появления помех является загрязнение пальцев рук оператора либо мелкие повреждения поверхности кожи пальцев (царапины, ожоги и т. д.)-

Если для формирования команд сигналов управления в качестве первичной информации использовать заранее подготовленные дактилокарты, то возможность появления помех существенно уменьшается, но при этом встает задача их ориентирования и масштабирования в поле зрения распознающей системы либо задача выработки в процессе кодирования изображений признаков, инвариантных к их аффинным преобразованиям.

Рассмотрим вопросы кодирования и п реобр азовани я многоконтурных изображений на примере произвольно ориентированных в плоскости считывания дактилоскопических отпечатков.

Из всего разнообразия методик кодирования и распознавания многоконтурных изображений по результатам практической проверки наиболее целесообразными представляются две \ позволяющие получить наибольшую информационную эффективность при минимальных затратах аппаратуры и времени распознавания. Первая из этих методик основана на использовании в качестве признаков, описывающих распознаваемое изображение, наклон папиллярных линий и расстояния между ними. При этом формирование кода осуществляется по статистическим моментам высших порядков: математическому ожиданию наклонов папиллярных линий, математическому ожиданию расстояний между ними, дисперсиями наклонов н расстояний и корреляционному моменту между наклонами и расстояниями по следующим соотношениям:

—2(久一а) “一7) 厂а，- ? /—；, 丁 £(з —а)2£(2—丹2

где а» ——углы наклона папиллярных линий в сканирующем сечении, эквивалентные длительностям импульсов в соответствующих сечениях;

Ч е г о л и н П. М., Ч а д о в и ч И. А., Дюжева С. А. Устройство для кодирования дактилоскопических отпечатков. Авторское свидетельство № 251961, кл. 42m6, 9/00. «Открытия. Изобретения. Промышленные образцы. Товарные знаки», № 28, 1969; Куки нов А. М., Оганов О. А. Устройство для автоматического опознавания пальцевых узоров. Авторское свидетельство № 271922, кл. 42т«, 9/00. «Открытия. Изобретения. Промышленные образцы. Товарные знаки», № 18, 1970.

/j ——расстояния между папиллярными линиями в сканирующем сечении, эквивалентные квазипериодам импульсов в соответствующих сечениях；

п ——общее число пересечений развертывающим пятном изображений папиллярных линий отпечатка при построчной развертке по всему полю растра;

т — общее число интервалов ме*口у папиллярными линиями отпечатка при построчной развертке по всему полю растра;

",——оценка дисперсии длительности импульсов, соответствующих углам наклона папиллярных линий при построчной развертке по всему полю растра;

時一оценка дисперсии квазипериодов импульсов, соответствующих расстояниям между папиллярными линиями по всему полю растра при построчной развертке; гai ——оценка корреляционного момента между наклонами папиллярных линий и расстояниями между ними;

%, I ——математические ожидания ｛а», ｛厶｝・

Учет помех при формировании кода, описывающего изображение, осуществляется путем реализации одного из интерполяционных полиномов на ЦВМ. Эксперименты показали, что при наличии помех на краях отпечатка выгодно использовать интерполяционные многочлены Ньютона, а при расположении помех в середине отпечатка — многочлен Г аусса. Эксперименты также подтвердили целесообразность принятия в расчет только первых трех чле

нов интерполяционных многочленов.

кивикивиР〃с. 52. Устройство для авто^- магического кодирования дактилоскопических отпечатковР〃с. 52. Устройство для авто^- магического кодирования дактилоскопических отпечатковТехническая реализация методики кодирования и распознавания многоконтурных изображений с использованием в качестве признаков распознавания наклона папиллярных линий и расстояний между ними может быть осуществлена с помощью устройства, блок-схема которого приведена па рис. 52. Данное устройство работает в комплекте с ЦВМ, сопряжение его с которой осуществляется посредством буферного запоминающего устройства 8 и блока / управления генераторами разверток 2 передающей трубки 5, обеспечивающей считывание визуальной информации с отпечатка. По сигналам от блока /

киви

киви

Р〃с. 52. Устройство для авто^- магического кодирования дактилоскопических отпечатков

Р〃с. 52. Устройство для авто^- магического кодирования дактилоскопических отпечатков

блок транспортировки 12 подаст дактилокарту 4 на приемный стол блока 7, который с помощью вакуумных присосов фиксирует ее относительно считывающего устройства. Лампочка 3 освещает снимок, а объектив 6 фокусирует его на фотокатод передающей трубки 5. Сигнал, снимаемый с трубки через видеоусилитель /I, поступает в пороговое устройство 10, где ограничивается по верхнему и нижнему уровням, и далее передается через преобразователь 9 аналог-код в буферное запоминающее устройство 8.

Считывание информации отпечатка с помощью строчной развертки обеспечивает инвариантность кода относительно смещений отпечатка в своей плоскости по осям % н у, но не дает инвариантности кода при повороте отпечатка на некоторый угол в своей плоскости. Поэтому чтобы получить код, инвариантный не только к смещениям отпечатка в плоскости считывания, ио и к поворотам его, необходимо принимать специальные меры.

Так как отпечатки дактилокарт в своих рамках не имеют поворотов относительно линий рамки, то инвариантность кода к поворотам отпечатка эквивалентна независимости кода к поворотам рамки отпечатка. В данном устройстве инвариантность кода к поворотам отпечатка достигается путем применения управляющего устройства генераторами разверток с регулируемой скоростью изменения развертывающих токов, которые, воздействуя на фокусирующе-отклоняющую систему трубки, позволяют производить ориентацию растра трубки относительно положения рамки отпечатка.

Информация считывается с каждого из 10 пальцевых отпечатков (рис. 53, а) с помощью строчной развертки иа передающей трубке в два этапа. При этом анализ считанной информации ведется исходя из того, что длительность импуль-

Р〃с. 53. Пояснение к принципу кодирования и распознавания дактилоскопического отпечатка:

а — форма импульсов-на выходе порогового устройства при строчной развертке отпечатка; 6 — часть узора одного 〃з дактилоскопических отпечатков (в увеличенном масштабе)

сов а< на выходе порогового устройства (рис. 53, б) при строчной развертке и постоянном диаметре развертывающего луча (пятна) эквивалентна наклону папиллярных линий отпечатка, т. е. чем меньше абсолютное значение производной в точке пересечения папиллярной линии с развертывающим лучом, тем больше длительность импульса на выходе порогового устройства. Расстояние между папиллярными линиями в направлении движения развертывающего луча учитывается по времеппбму интервалу % между импульсами на выходе порогового устройства.

Вначале производится поисковая развертка большим шагом. По результатам этой развертки ЦВМ. вырабатывает сигнал по коррекции положения растра трубки относительно положения рамки отпечатка, чтобы при втором осмотре отпечатка сформировать код, инвариантный к аффинным преобразованиям отпечатка. Поэтому при первом осмотре отпечатка с помощью строчной развертки в ЦВМ поступает информация о положении линий рамки относительно растра трубки. В вьь числительной машине определяется угол наклона и при превышении порогового значения вырабатывается сигнал рассогласования, поступающий в блок управления 1 (см. рис. 52). Последний формирует сигнал, по которому генераторы 2 с помощью фокусирующе-отклоняющих систем трубки производят коррекцию положения растра относительно положения отпечатка. “

После коррекции производят второй обзор отпечатка с помощью строчной развертки с малым шагом квантования для извлечения из отпечатка сильно информативных параметров. Информация, снятая с фотокатода передающей трубки 5, как отмечалось выше, после соответствующего усиления и преобразования поступает в буферное запоминающее устройство 8 и отсюда в ЦВМ для выяснения наличия помех на отпечатке и их устранения путем реализации интерполяционного полинома. После устранения помех формируется код. Вычислительная машина путем анализа наклонов папиллярных линий н расстояний между ними определяет статистические моменты высших порядков, по которым и составляет код.

Синхронизация работы ЦВМ с устройством считывания и кодирования дактилоскопических отпечатков осуществляется посредством блока управления, функциональная схема уто- рого приведена на рис. 54. При поступлении дактилокарт в олок фикезции на его выходе вырабатывается енгнал, который уста- навливает триггер 2 в положение 0. Этот же сигнал через схему ИЛИ 5 поступает на счетчик операций 8 и через cxeNiy задержки 4 па стробируюшие входы схем И 14—25, что н обеспечивает определение положения фиксирующей рамки (рис. 55) относительно считывающего растра (режим I). После вычисления в ЦВМ координат положения рамки, а также вычисления 9* 131

Рис 54. Функциональная схема управляющего устройст- 6。，обеспечивающего синхронизацию работы генераторов разверток, блока фиксации дактилокарт “ ЦВМ

sin 屮 и cos 屮，угла 屮 поворота рамки относительно положения растра осуществляются необходимые сдвиги дактилокарты в блоке фиксации и узлы схемы переводятся в режим II. Производится считывание информации отпечатка пальца повернутым растром. При этом, как и прежде, сигнал с выхода с блока фиксации поступает на нулевой вход триггера 2, а также через схему 5 на вход счетчика 8. На выходе R дешифратора 9 возникает уровень напряжения, открывающий схемы 38, 42 типа И. С выхода схемы 5 через схему задержки 4 на входы схем /4——25 поступает стробирующий импульс. В результате этого на выходе схемы 25 появляется сигнал, который проходит через

открытую схему 3 типа И на вход i блока генераторов развертки, переключая времязадающую цепочку сипхрогенератора 44 (рис. 56)* и коммутатор 47 в режим / (64 строки в кадре). Он также запускает синхрогенератор 44. Выходы генераторов 45, #6 кадровой и строчной разверток подключаются через схемы 54, 57 типа ИЛИ ко входам парафазных усилителей 53, 58 соответственно, при этом устройства перемножения 49——52 и суммирования 55, 56 отключаются от генераторов 45, 46.

Сигнал с выхода 0 синхрогенератора 44 поступает через открытую схему 38 (см. рис. 54) на нулевой вход триггера 37, который открывает схему 36. Через последнюю тактовые импульсы с выхода генератора 29 поступают на вход счетчика 41 до возникновения первого видеоимпульса, соответствующего моменту пересечения считывающим лучом изображения линии фиксирующей рамки, или гасящего импульса с выхода 〃，блока генераторов развертки, соответствующего окончанию прямого

На рис. 54 и 56 дапа единая сквозная нумерация позиций (элементов).

Рис. 55. Пояснение к принципу считывания информации с дактилокарт:

а — фиксирующие рамки дакгилокаргы для размещения отпечатков /0 пальцев правой и левой руки;

6 — возможные взаимные положения считывающего растра и фиксирующей

рамки

Рис. 56. Функциональная схема генеритороз кадровой 〃 строчной разверток с регулируемой скоростью изменения развертывающих токов для автоматического поворота считывающего кадра относительно фиксирующей рамки отпечатка на требуемый угол

хода строки. Любой из этих импульсов, пройдя схему ИЛИ 43, открытую схему 42 типа И и формирователь 39, устанавливает триггер 37 в состояние 1. При этом схема 36 закрывается. Перепад напряжения с единичного выхода триггера 37 после дифференцирования схемой 40 используется для выдачи содержимого счетчика 41 в ЦВМ, которое по каждой строке развертки пропорционально длине отрезка строки от ее начала до встречи считывающего луча с ближайшей границей рамки или длине строки. При этом в ЦВМ из счетчика 41 заносится информация, соответствующая только заштрихованной области (см. рис. 55,6), по всем строкам растра. Эта информация позволяет определить координаты хну смещения фиксирующей рамки относительно растра, а также sin <р и cos <р, где <р ——угол поворота рамки по отношению к растру.

По окончании определения координаты смещения центра рамки относительно центра. растра по оси х управляющий сиг- нал с выхода ЦВМ опрашивает схемы 33 одновременно по всем разрядам и координатам смещения и поступает на вход преобразователя 32. Здесь код преобразуется в прямоугольный импульс постоянной амплитуды с длительностью, пропорциональной преобразуемому коду. Этот импульс S через схему 6 поступает в блок фиксации дактилокарт, где реверсивный электрический привод перемещает дактилокарты вдоль оси х на соответствующую величину.

По окончании указанного перемещения на выходе а блока фиксации дактилокарт формируется сигнал, поступающий на вход / ЦВМ. Этот сигнал используется для выдачи кода величины смещения центра рамки относительно центра растра по оси у, который через схемы 33 подается на вход преобразователя 32 и переключает его на выход Г. Формируемый на выходе Т прямоугольный импульс постоянной амплитуды с длительностью, пропорциональной этому коду, поступает в блок фиксации дактилокарт, где реверсивный электрический привод перемещает дактилокарты вдоль оси у на величину, пропорциональную длительности сформированного прямоугольного импульса.

По окончании перемещения на выходах b н f блока фиксации формируются импульсные сигналы. Первый из них через схему I типа ИЛИ поступает на вход j ЦВМ для формирования управляющего сигнала на выходе t и подачи кода sin ф, cos 中 из ЦВМ в преобразователи 30, 31 код ——аналог. Последние формируют токовые импульсы с изменяющейся дискретно (в зависимости от вычисленных значений sin ф н cos <р) амплитудой и постоянной длительностью, равной периоду кадровой развертки. Одновременно сигнал с выхода f блока фиксации дактилокарт через схему 5 поступает на вход счетчика 8 н после задержки схемой 4 — на опрашивающие входы схем 14—25・ При этом сигнал с выхода схемы 24 поступает

через схему 26 на вход й блока генераторов развертки. Здесь он используется для переключения в режим // (128 строк) времязадаю- щей цепочки синхронизатора 44 (см. рис. 56) и коммутатора 47. Последний подключает выход генератора 46 тока кадровой развертки через инвертор 48 к входу устройства 52 перемножения и непосредственно — к входу аналогичного устройства 57. Кроме того, коммутатор 47 подключает выход генератора 45 пилообразного тока строчной развертки ко входам устройств 5“ 49 перемножения, выходы которых попарно подсоединены к суммирующим схемам 55 и 56. Временные диаграммы развертывающих токов на выходах устройств 49, 50, 57, 52, 53 и 56 будут иметь вид, показанный на рис. 57, а, б,

” WWV”

g i^H/VA/VA/1 £

Р〃с. 57. Временные диаграммы раз

вертывающих токов для случая поворота растра на угол <р = 45°

8, г, А, е соответственно (для кон

кретности взят случай поворота растра

на угол 屮 =45°). При

этом, если обозначить через 7с(0 н 7к(0 пилообразные токи

строчной н кадровой разверток, то аналитически диаграммы развертывающих токов (диаграммы а, 6, в» г, @ е на рис. 57) могут быть представлены соответственно в виде /к(/) sin <р; /с(0 cos 屮；Zc(0 cos <р — /к(/) sin ф； 4(。cos <р;厶«) sin <р： /с(Л sin 屮 + 4〃)cos 屮.

Далее отметим, что сформированные преобразователями 30 и 31 (см. рис. 54) импульсы тока поступают на входы m и k блока генераторов развертки и схему 28 выделения запускающего импульса. Импульс, формируемый схемой 28, подается на вход р синхрогенератора 44 (см. рис. 56) и используется

в качестве командного сигнала управления, по которому осуществляется считывание информации отпечатка повернутым растром.

По окончании считывания и анализа одного отпечатка по вышеописанной методике на выходе g ЦВМ появляется сигнал сдвига дактилокарты на следующий отпечаток. Этот сигнал через схему ИЛИ 5 проходит на вход счетчика 8 и через схему 4 задержки опрашивает схемы /4, 25. Сигналы с выходов схем 17, /9, 21 и 23 поступают через схему ИЛИ 27 на ждущий мульти-

вибратор 7. На одном из выходов мультивибратора, подключенном через схему 6 к блоку фиксации дактилокарт, формируется положительный прямоугольный импульс, длительность которого эквивалентна необходимому сдвигу по оси х для подвода следующего отпечатка. Па другом выходе формируется отрицательный импульс, соответствующий срезу положительного импульса первого выхода. Указанный отрицательный импульс необходим для согласования во времени момента выборки из ЦВМ значений sin <р и cos <р и окончания сдвига отпечатка. В момент окончания сдвига дактилокарты па следующий отпечаток блок фиксации дактилокарт формирует на выходе а сигнал, по которому возбуждается вход ft блока генераторов развертки. Считывание информации осуществляется с таким же поворотом растра, как н при считывании первого отпечатка.

В пределах пяти отпечатков (/——V н VI—X на рис. 55, а) считывание, анализ и перемещение мактилокарты производятся по описанной методике. Переход к считыванию и анализу шестого по счету отпечатка, т. е. переход от V к I и от I к VI отпечатку осуществляется в два этапа. Вначале по сигналу с выхода схемы 15 мультивибратор И формирует прямоугольный импульс отрицательной • полярности, превосходящий по длительности в 4 раза сигнал с выхода ждущего мультивибратора 7, поступающий на блок фиксации и приводящий в действие реверсивный привод для перемещения дактилокарты на расстояние, равное учетверенной ширине фиксирующей рамки. Затем по срезу указанного импульса на выходе е блока фиксации формируется сигнал, передаваемый через схему 5 на счетчик 8 и через схему 4 — на шину опроса схем 14—25.

С выхода схемы 14 сигнал поступает на счетный вход триггера /3, перепад напряжения с нулевого выхода которого используется для запуска ждущего мультивибратора 12. Последний формирует прямоугольный импульс постоянной длительности, подаваемый на вход реверсивного электропривода блока фиксации дактилокарт. В результате этого дактилокарта перемещается в направлении оси у на величину, равную расстоянию между рядами отпечатков правой (/——V) и левой (VI—X) рук (см. рис. 55, а).

Кроме того, сигнал с выхода схемы 14 через схему задержки 10 поступает на счетчик 8 и устанавливает его в положение 00...О, после чего считывание и анализ второго ряда отпечатков осуществляется аналогично.

По окончании считывания и анализа последнего отпечатка X сигнал, поступающий с выхода схемы /4, переключает триггер 13 в состояние /. Последний устанавливает в состояние / триггер 2, что свидетельствует об окончании чтения одной дактилоскопической карты и возможности ввода другой.

Следует отметить, что в макете рассмотрснного устройства в качестве считывающего устройства была использована про-

136

мышленная передающая установка ПТУ-24 на видиконе типа ЛИ-23 с объективом PO4-IM (f = 35 мм). Эксперименты показали, что для выработки ЦВМ сигнала по ориентации растра трубки относительно поворота рамки отпечатка с разрешающей способностью в 1° достаточно иметь 40 строк в кадре. Для выявления характерных особенностей узоров отпечатка и составления по ним кода желательно иметь в кадре 125 строк.

В случае, когда заведомо известно, что зашумленность подлежащих распознаванию отпечатков невелика и ею можно пренебречь, применение описанной методики кодирования и распознавания представляется неоправданно сложным. В этом случае целесообразно использовать упоминавшуюся выше методику, разработанную А. М. Кукиновым и О. А. Огаповым. В соответствии с этой методикой на исходный отпечаток пальцевого узора наносится произвольно ориентированная координатная сетка X, у (рис. 58). Для каждого узла такой сетки проводится окружность с радиусом R. Окружность делится на п частей (рис. 59) и в полученных и точках измеряется угол наклона <рь 屮2•…,<рп потока линий узора по отношению к оси %. Находится среднее значение <р полученных углов:

между средним знамежду средним знаОпределяются разности Лф^ по модулю —

между средним зна

между средним зна

чением <р угла наклона потока линий в данном узле и каждым из углов 屮 1, ф2, -., <рп, т. е. Л<рг = |<р —— 屮21mod£. Полученные разности суммируются и находится число F(x, у), соответствую-

XXР〃с. 58. Пример расположения осей координат относительно распознаваемого отпечаткаР〃с. 58. Пример расположения осей координат относительно распознаваемого отпечаткаРис. 59. К пояснению принципа развертки 3&к・ тилоскопического отпечаткаРис. 59. К пояснению принципа развертки 3&к・ тилоскопического отпечатка

X

X

Р〃с. 58. Пример расположения осей координат относительно распознаваемого отпечатка

Р〃с. 58. Пример расположения осей координат относительно распознаваемого отпечатка

Рис. 59. К пояснению принципа развертки 3&к・ тилоскопического отпечатка

Рис. 59. К пояснению принципа развертки 3&к・ тилоскопического отпечатка

шее степени влияния дан-

Рис. 60. Блок-схема устройства для распознавания дактилоскопи ческих отпечатковРис. 60. Блок-схема устройства для распознавания дактилоскопи ческих отпечатковного узла на значение признака, по которому проводится опознавание. В качестве признака опознавания используется сумма тех значений F(x, у), которые превышают некоторый наперед заданный порог.

Рис. 60. Блок-схема устройства для распознавания дактилоскопи ческих отпечатков

Рис. 60. Блок-схема устройства для распознавания дактилоскопи ческих отпечатков

На рис. 60 показана блок-схема одного из вариантов устройства, обеспечивающего техническую реализацию приведенной методики распознавания узоров пальцевых отпечатков. В данном варианте устройства по

,，，・，，, сигналам генератора так-

товых импульсов ГТ И измеряется состояние блоков строчной БСР и кадровой БКР цифровых разверток электроннолучевой трубки ЭЛТ, в результате чего сигнал последовательно переходит от точки к точке и образует дискретный растр (координатную сетку). На выходной усилитель ВУС строчной развертки дополнительно к напряжению отклонения луча по оси х подведено переменное синусоидальное напряжение U sin sf, а на выходной усилитель ВУК кадровой развертки — переменное напряжение U cos s£.

Эти переменные напряжения заставляют вращаться луч вокруг точки, в которой находится в данный момент цифровая развертка, по окружности радиуса R. Радиус окружности выбирается экспериментально в пределах А = 12 + 306, где 6 — средняя толщина одной линии пальцевого узора. Изображение растра проецируется па изображение пальцевого узора. Луч, отраженный от изображения, попадает' на фотоумножитель ФУ и создает на его нагрузке видеосигнал. Из видеосигнала блоком 50» выделяется информация об угле наклона ① потока липни к оси горизонтальной развертки. Сигнал» пропорциональный углу <р, с выхода данного блока через ключи Ki н К2 подается на блок разностей БР н интегратор. Вначале по сигналам ГТ И дешифратор Дш отпирает ключ К2, н в блоке интегрирования накапливается уровень напряжения, пропорциональный зна

чению ①.После этого отпирается ключ Ki, и в блоке разностей БР осуществляется операция |(р — <р, |. Таким образом, в первом такте работает интегратор, а во втором ——блок разностей. Во время обоих тактов ГТИ подает импульсы на модулятор

электронной трубки, засвечивая луч п раз за один оборот, и в эти 〃 моментов происходит 九 измерений угла наклона (р「 Число п выбирается от 4 до 32 в зависимости от дискретности растра и требуемой точности измерения угла. Из блока разностей через ключ Кз по следующему сигналу из ГТИ уровень напряжения, пропорциональный значению |<р ——<pf|, передастся на сумматор, который определяет сумму |屮一屮力 по всем точкам растра F(x, у). Уровень напряжения, пропорциональный указанной сумме, подается в блок идентификации ВИ, где сравнивается с соответствующими эталонными значениями. Блок 5〃 по максимуму корреляции принимает решение о принадлежности распознаваемого отпечатка к определенному классу изображений.

Преобразование, кодирование и распознавание полутоновых изображений. Преобразование полутоновых изображений перед их кодированием н распознаванием преследует две основные цели: упрощение процедуры распознавания за счет сокращения объема исходной информации, описывающей изображение, и повышение достоверности результатов распознавания.

Объем исходной информации, описывающей полутоновые изображения, обычно сокращается путем уменьшения числа их градаций яркости или контрастности. В больийшстве случаев необходимую на практике степень достоверности результатов распознавания можно получить за счет приведения таких изображений всего к двум градациям или уровням контрастности, что равносильно вырождению полутонового изображения в контурное.

Известны три способа преобразования полутоновых изображений в двуградационнос: градиент яркости, лапласиан яркости и нелинейное усиление изображения по яркости с последующим детектированием его порогом, пропорциональным среднему уровню яркости контрастированного изображения.

Сущность первых двух способов [64] заключается в том, что точка на изображении считается значащей, если градиент (лапласиан) яркости по абсолютному значению равен или превышает некоторый порог, и считается незначащей, если этот порог не превзойден. Эти способы, несмотря на их широкое распространение применительно к задачам распознавания полутоновых изображений, имеют ряд существенных недостатков К основным из этих недостатков следует отиссти следующие. Во-первых, при реализации данных способов нарушается целостность формы изображения из-за выделения контуров, имеющих в реальных условиях, как правило, разрывы. Во-вторых, при классификации изображений методом сравнения с эталоном из-за потери площади части изображения снижается достоверность результатов распознавания. В-третьих, эти методы требуют проведения большого объема вычислительных

операций. Так» например, при размерности рецепторного поля 64 >< 64 затрачивается более 60 000 машинных операций, из них 16 000 — типа умножение (деление) и 44 000 — сложение (вычитание)

Третий из упомянутых методов преобразования полутонового изображения в двуградационнос в значительной степени свободен от указанных недостатков и поэтому представляется более перспективным. Рассмотрим его L

Предположим, Что зрительное изображение представлено в виде упорядоченного набора {В^} (，= 1, 2,..., m, j = 1, 2, ...,п),

где Bij — значение яркости в точке (//).

Средний уровень яркости определяется как среднее арифметическое значение яркости всех точек изображения:

%二士£t囱-

Контрастность изображения имеет несколько определений, примем одно из них:

min 8"

•? = 1—.

max В@

Предположим далее, что подлежащие распознаванию полутоновые (мпогоградационные) изображения отличаются одно от другого по контрастности и среднему уровню яркости.

Очевидно, для обеспечения оптимальных условий детектирования изображений с разным уровнем средней яркости необходимо, чтобы порог детектирования был пропорционален этому уровню, т. е. 0 = КВср, где Л — коэффициент пропорциональности. При этом всегда можно найти такое К, чтобы выполнялось условие

min Bf/ < 6 < max В『(40)

Однако выполнение этих условий не является достаточным, так как при низкой контрастности изображения диапазон выбора порога настолько мал, что при незначительном его отклонении от оптимума результат детектирования оказывается неудовлетворительным. Для устранения указанного недостатка необходимо усилить неравенство (40). Это достигается применением описанного в § 1 данной главы степенного преобразования {&；}:

{纬•}-(國} •

Акопян Р. А. Способ преобразования многоградационного зрительного изображения. Авторское свидетельство № 257885, кл. 42m6, 9/00. «Открытия. Изобретения. Промышленные образцы. Товарные знаки», № 36» 1969.

140

Как н было показано выше, такое преобразование равносильно нелинейному усилению изображения по яркости, т. е. повышению контрастности изображения. Причем по мере увеличения р контрастность изображения возрастает, а следовательно, усиливается неравенство (40), и всегда можно найти такое 6, при котором будет обеспечен нужный диапазон выбора порога детектирования для изображений любой контрастности. Величина порога детектирования вычисляется по формуле

Коэффициент К выбирается экспериментально в пределах от 0,2 до 1,0. Заметим, что не следует чрезмерно увеличивать р, так как в пределе изображение может быть вырождено в точку. Как показывает эксперимент, оптимальное р = 3 4- 5. На рис. 61 приведено изображение самолета (увеличенный фрагмент аэрофотоснимка).

Рис. 61. Увеличенный фрагмент аэрофотоснимка

02。玉JaEYWaH у 8JMyd3 §§ssd^

HgeDHUq

wwoeds 0= BHHaMggoen Ha 亡 aypJQq

盜O9O2OSJ uxw'wuoTdea tu£3\a旦 a Kwxusoeudgoas-j BOLDJqv'ead«mBU .Йtc

%

/

ВыходВыходРис. 63. Блок-схема нелинейного преобразователяРис. 63. Блок-схема нелинейного преобразователя

Выход

Выход

Рис. 63. Блок-схема нелинейного преобразователя

Рис. 63. Блок-схема нелинейного преобразователя

На рис. 62 в виде сравнительной таблицы приведены результаты преобразования изображения, показанного на рис. 61, способом нелинейного усиления по яркости н способом лапласиана яркости. Из таблицы видно, в частности, что преобразование распознаваемого изображения путем его нелинейного усиления по яркости и последующего детектирования порогом, пропорциональным среднему уровню яркости, является более удачным с точки зрения сохранения формы изображения, чем метод лапласиана. На рис. 63 в качестве примера приведена блок-схема устройства аналогового типа, с помощью которой можно реализовать описанное преобразование. Схема собрана на нелинейных по л упрозодн и ковых сопротивлениях И ПС, сумматоре X и детекторах Д. Она отличается простотой, доступностью в реализации н нс требует каких-либо дополнительных пояснений.

Реализация же такого преобразования на ЦВМ в соответствии с экспери ментам и, проведенными Р. Л. Акопяном, потребовала около 5000 операций, в том числе примерно 2000 типа умножение (деление) и 3000 — сложение (вычитание).

В целом преобразование изображений, основанное на их нелинейном усилении по яркости, требует для своей реализации на ЦВМ примерно в 12 раз меньше машинного времени, чем преобразования, известные как лапласиан и градиент яркости. Сказанное говорит о целесообразности более широкого внедрения данного способа преобразования изображений.

При наличии параллельных переносов, поворотов и мас

штабных изменений распознаваемого изображения относительно изображения, принятого за эталонное, необходимо принимать специальные меры по их устранению или компенсации. В противном случае неизбежно появление ошибок в распознавании. Указанные меры сводятся либо к механическому перемещению изображения относительно рецепторного поля [31] и изменению фокусного расстояния объективов считывающих устройств, либо к электронному преобразованию изображений с помощью ЭОП и других электронно-оптических средств, либо, наконец, к аналитическому определению признаков изображений, инвариантных к повороту, линейному перемещению и изменению масштаба, с использованием исходных

данных, полученных непосредствен-

Р〃с. 64. Блок-схема устройства для преобразования полутонового изображения к координатам, мн- вариантным ^ его сдвигу, повороту и масштабным изменениям.Р〃с. 64. Блок-схема устройства для преобразования полутонового изображения к координатам, мн- вариантным ^ его сдвигу, повороту и масштабным изменениям.но при поэлементном разложении изображений, имеющих сдвиг, поворот н изменений масштаба относительно эталона 1.

Р〃с. 64. Блок-схема устройства для преобразования полутонового изображения к координатам, мн- вариантным ^ его сдвигу, повороту и масштабным изменениям.

Р〃с. 64. Блок-схема устройства для преобразования полутонового изображения к координатам, мн- вариантным ^ его сдвигу, повороту и масштабным изменениям.

В автоматических системах контроля н управления, где, как правило, в контурах обратной связи для обработки информации используется ЦВМ, наиболее эффективным представляется применение последней из перечисленных мер учета сдвР1га, поворотов и масштабных изменений распознаваемых изображений относительно эталонных. В таких системах сигналы, описывающие изображение н инвариантные к параллельному переносу, вращению и масштабным изменениям данного изображения, могут быть сформированы без каких-либо механических перемещений.

Исходным является предположение о том, что освещенность каждой точки изображения пропорциональна ее《массе》. Эта пропорциональность достигается выбором системы координат, положение которой в пространстве ориентируется по центру тяжести и оси инерции изображения, а также нормализацией изображения по масштабу в этой системе координат относительно среднего удаления его точек от центра тяжести.

Такая процедура может быть осуществлена, например, с помощью устройства, блок-схема которого представлена на рис. 64.

Устройство работает следующим образом. Изображение проецируется на рецепторное поле /. Информация о состоянии каждой ячейки рецепторного поля подается па узел 2 определения координат центра тяжести и узел 3 определения угла наклона оси инерции изображения.

В узле 2 координаты %о н у。центра тяжести изображения определяются по формулам

1 Васильев В. И. Устройство для преобразования изображений при распознавании зрительных образцов. Авторское свидетельство № 257162, кл. 42пг6, 9/00. «Открытия. Изобретения. Промышленные образцы. Товарные знаки», № 35, 1969.

Шибанов Г. П.» Д о р о г о в А. Е., П н н с к е р И. Ш. Способ опознавания образов. Авторское свидетельство № 180861, кл. 42"z, 9/08. «Изобретения. Промышленные образцы. Товарные знаки», № 8, 1966.

n mn m

X £%P"・工 2^.7

， 9。一 . m ，

где Xi и yj — координаты точек рецепторного поля; Рц — освещенность точки рецепторного поля с координатами %i н уз (£ = 1, 2, ..., 〃; j = 1, 2, ..., m); и и /и ——число уровней квантования координат хну соответственно.

В узле 3 определяется угол а наклона оси инерции по формуле

а = arctg а】；

здесь &i — коэффициент уравнения д = % + 为尤 оси инерции изображения, определяемый из выражений

у =佝 + 〃[%; ух = аох +。送2,гдел mn wi

£ \巧如5".

xy =； X2 =:;

л mn m

\£p“・22Л-/

4—1 j=lЛ j=l

хну ——средние значения координат хну.

Полученные значения Xq, у0 и а подаются на узел 4 преобразования исходной системы координат, в котором по формулам

х* = xcos а + у sin а—х0； У* = У cos а—х sin а—у。

определяются элементы описания, инвариантного к переносу и повороту изображения. По ним в узле 5 масштабной нормализации изображения для каждой точки рецепторного поля определяются полярный радиус н полярный угол:

Р// = J(%= + У；') “；屮i = arctg -^-,

где

f叩唳沿:；.

P订一освещенность соответствующей точки.

Кроме того, в этом же узле 5 производится нормирование описания по масштабу относительно среднего расстояния точек изображения до его центра тяжести по формуле

где

и производится окончательное преобразование координат по формулам

* = р" cos ср//» t/i = Р" sin ф// •

Изображение с координатами х；* н у；* будет инвариантно к переносу, повороту и к его масштабным изменениям, а следовательно, инвариантны к ним будут и сигналы, формируемые узлом 5 и подаваемые в распознающую систему 6, производящую классификацию изображений.

При распознавании полутоновых изображений весьма эффек- тивны способы их кодирования, основанные на выделении топологических признаков данных изображений. Особого внимания заслуживают способы, базирующиеся на аппроксимации изображений набором кривых второго порядка по нескольким уровням контрастности. При реализации этих способов предполагается дискретное получение информации, описывающей распознаваемое изображение, что может быть выполнено, например, с помощью считывающего устройства — типа «иконоскоп», непрерывная развертка которого квантуется генератором стандартной частоты. При этом для каждой точки квантования в запоминающее устройство распознающей системы поступает величина напряжения (например, в виде унифицированного кода), пропорциональная в данных точках коэффициенту контрастности распознаваемого изображения. В связи с этим предварительно весь диапазон значений выходных величин (величин напряжений 4, снимаемых с иконоскопа) от Uo 皿 до 方о max разбивается на т равных участков, каждому из которых ставится в соответствие определенный уровень контрастности. Причем t-му участку этого диапазона будут соответствовать все напряжения (7°, находящиеся в интервале от Uomm+ (t——1)乌皿大一仇巾山 до /и

Uomm + t 丄°ma*_仇加旧，а, например, самым темным местам т

изображений будет соответствовать интервал напряжений от , ттл /7с 丄 Uomax —"от”】

Uo min ДО Uo mln 十— .

Через точки изображения, соответствующие одному уровню контрастности (например, через точки, относящиеся к самому темному участку изображения), способом наименьших квадратов проводится кривая второго порядка, описываемая уравнением

Ь'ху + с%2 + dfx + /у + 尸=—х2,146

ax2 + 2bxy + cy2 + 2dx + 2cy + f = 0ax2 + 2bxy + cy2 + 2dx + 2cy + f = 0получаемым из канонического уравнения кривых второго порядка вида

ax2 + 2bxy + cy2 + 2dx + 2cy + f = 0

ax2 + 2bxy + cy2 + 2dx + 2cy + f = 0

путем деления последнего на коэффициент при первом члене и переноса первого члена уравнения в правую часть.

«Построение» такой кривой для каждого уровня контрастности осуществляется в следующей последовательности. Определяются и записываются в запоминающее устройство распознающей системы координаты х», Уг (i= L 2, ...» м) точек изображения, имеющие данный уровень контрастности. Значения координат %i, yi подставляются в систему уравнений

[x2y2]bf + —у з] с' + [х2у] d' + [ху2] er + [ху] f'=—[炉川；

一們.+ [y^] / + 一們力 + [/]'+ [“]「= 一执 2г]；

[炉刘 У + 口必]J + [/]0 + [Ху] - + [班产=一[炉];(41)

[ь2] - + [們e，+u川力+ [/]/ + m产=一[期

扭列 bf+^]cf + [xi df + [у] / + UH' = -[X2], где扭列 bf+^]cf + [xi df + [у] / + UH' = -[X2], гдеи т. д.и т. д.

扭列 bf+^]cf + [xi df + [у] / + UH' = -[X2], где

扭列 bf+^]cf + [xi df + [у] / + UH' = -[X2], где

и т. д.

и т. д.

получаемую на основе свертывания системы

Ь‘—+ ■— + dxi +е% +f‘ = —xf;

b'%2,2 + с'质 + d'%2 + e，2 + f' = —xl;

%*i +S/L +力与-+ 叫一+「= 一盟一；Ь，ХпУп + с，Уп + К + % + "—磽

и решают ее относительно b', с', d‘，е',「. Значения b', d' и е[ полученные в результате решения системы (41), делят на 2 и значения Ь"=今,с" = с] d"=今，d =歩 н 片=「при а" = 1 используют для вычисления инвариантов

。飨俨"”

А= b〃W ；5=" HS = a〃+cJ (42)

Указанные инварианты (42) являются характеристиками образа (для данного фиксированного уровня контрастности его изображений), не зависящими от положения распознаваемых изображений в поле зрения входного устройства распознающей системы.

Ю* 147

Обозначим инварианты эталонного образа через До» Оо, S。.

Если далее рассматривать образ, который требуется опознать по определенным, заранее выбранным уровням контрастности его изображений, то аналогично можно получить инварианты и этого образа (для выбранных уровней контрастности) Д, б, S.

Необходимым (но в общем случае недостаточным) критерием того, что рассматриваемый образ соответствует эталонному, являются равенства

А = %； 6 = б0; S = S。， (43) которые, очевидно, должны выполняться с некоторой допустимой погрешностью, устанавливасмой экспериментом.

Если наряду со смещениями и поворотами имеет место изменение масштаба опознаваемого изображения относительно эталонного образа, то выражения (43) принимают вид

△芸 &; 6 = б。и S = Sq. (44)

При этом масштаб m распознаваемого изображения по отношению к эталонному образу определяется из выражения

"」了.

Как уже указывалось, условие (43) распознавания образа является лишь необходимым. Это же относится и к условию (44).

В зависимости от характера множества эталонных образов, с которыми мы имеем дело, их числа и степени различимости могут быть привлечены дополнительные признаки, устанавливающие степень соответствия распознаваемого и эталонного изображений. Однако следует отметить, что в отдельных случаях условия (43), относящиеся к одной характеристической кривой, могут оказаться и достаточными, если число изображений, принятых за эталонные, невелико, а степень несоответствия значительна.

В противном случае мы можем привлечь дополнительные характеристические кривые, проведенные, например, по более светлым участкам. Кроме того, поле изображения можно разбить па несколько частей и в каждой части провести свою ха- рактеристическую кривую, которую можно использовать для дополнительной оценки соответствия эталонного и распознаваемого изображений.

При применении дополнительных характеристических кривых появляются дополнительные критерии, кроме условия (43), оценок соответствия образов:

при 5 苗 0;

а к*+84— = 0；

при 6 — 0,

где х, у* ——координаты центра кривых (или вершины параболы при 0 = 0);

tg 2а = —У “ при 5 y= 0; tg а =/ при 5=0. (47)

Здесь а — поворот осей кривой относительно ее канонического положения.

Критерий (44) указывает на то, что величина т должна быть постоянной (с некоторым допуском) как для всего изображения, так и для его части (или другого уровня контрастности).

Для величин %* и у* значения разностей

△%* = %*—(%、и Ар* = у*—(д*)о(48)

нс должны (с некоторым допуском) изменяться при переходе от одной части изображения (или от всего изображения) к другой его части (или к другому уровню контрастности).>

Соответственно значение

△а = а—а0(49)

нс должно изменяться при переходе от одной части изображения к другой его части.

Отметим далее, что с целью ускорения процесса распознавания все подлежащие распознаванию образы предварительно объединяются в несколько независимых групп. Причем в качестве основного признака группирования берется вид характеристических кривых, которыми описываются распознаваемые образы (эллипсы, параболы, гиперболы, пересекающиеся прямые- и т. д.).

Так, например, известно, что при 6 > 0 н △耍 0 имеет место эллипс; при 6 < 0 и А =/= 0 ——гипербола; при б<0иД = 0 — пара пересекающихся прямых; при 6 = 0 и △耍 0 — парабола; при 6 = 0 и Д == 0 ——пара параллельных или сливающихся: прямых.

Поэтому, определив значения инвариантов 6 и Д, можно с уверенностью сказать о том, какого типа кривой описываются распознаваемый по данному уровню контрастности образ или: отдельный его участок.•

Так как каждый эталонный образ хранится в памяти распознающей системы в виде одной или нескольких (в зависимости от числа принятых уровней контрастности распознаваемых изображений и числа отдельных участков, на которые они предвари-

тельно разбиваются) групп предельных (экстремальных) значений инвариантов, т. е. в виде групп значений До тах, До тш； битах, 6оmin； So mm, So max, то непосредственно процесс распознавания может быть сведен к следующим этапам:

вычисление по коэффициентам уравнений (определяемым методом наименьших квадратов) их инвариантов;

определение по значениям инвариантов групп образов, к которым относится распознаваемое изображение;

выполнение дополнительных условий и соотношений (44), (45), (46), (47), (48), (49);

последовательное сравнение вычисленных значений инвариантов с соответствующими им эталонными экстремальными значениями.

При этом, если окажется, что все вычисленные значения инвариантов укладываются в установленные для них пределы, то изображение (или его отдельный участок) по данному уровню контрастности считается принадлежащим к данному образу. Если же хотя бы один из инвариантов не укладывается по своей величине в установленные пределы, то в зависимости от того, меньше эта величина минимального эталонного значения или больше максимального эталонного значения соответствующего инварианта, осуществляется условный переход в одну из двух соседних ячеек памяти. После этого описанный процесс сравнения повторяется до тех пор, пока вычисленные значения инвариантов не войдут в установленные для них расчетные пределы, т. е. пока изображение не будет опознано.

Описанный способ может быть реализован с помощью распознающей системы, блок-схема которой приведена на рис. 65. Данная система позволяет при аппроксимации распознаваемых образов кривыми второго порядка разбить каждое из распознаваемых изображений на четыре участка и вести распознавание на каждом из участков по нескольким уровням контрастности (двум, трем, четырем).

Система работает следующим образом. По мере прохождения считывающим лучом электроннолучевой трубки ЭЛТ ее экрана с выходных шин всех четырех участков /, 〃，/// и IV сигнальной пластины в последовательности, определяемой устройством управления УУ, снимают потенциал, величина которого в каждой точке распознаваемого изображения пропорциональна его контрастности. Полученные на резисторах Ri, R2, R3, R& уровни напряжения предварительно усиливаются (на блок-схеме усилители не показаны) и через один из клапанов /, 2, 3 или 4 поступают на усилитель-формирователь УФ, а затем на триггеры Шмитта Тгь Т>2, Гг3 и Тг4. Распознавание можно вести либо по четырем уровням контрастности, либо по меньшему их инслу (по 2 или 3). Если распознавание ведут по четырем уровням контрастности, то на клапаны 7 и 5 из устройства управления УУ подают низкий управляющий потенциал, под воздействием кото-

Рис. 65. Блок-схема системы, аппроксимирующей распознаваемые изображен ния кривыми второго порядка

рого они открываются. В этом случае сигналы с усилителя-фор- мирователя беспрепятственно проходят через данные клапаны на правые входы триггеров Г2 и Т3 и на соответствующие входы 胃 и Т4.

При необходимости проведения процесса распознавания по двум или трем уровням контрастности оба клапана 5 и 7 или один из них запирают высоким управляющим потенциалом, пре± пятствуя тем самым записи в оперативное запоминающее устройство ОЗУ координат поля изображения, соответствующих промежуточным уровням контрастности.

Отметим, что триггеры имеют различные минимальные пороги срабатывания, пропорциональные соответствующим уровням контрастности распознаваемого изображения. При этом наиболее темным местам изображения соответствуют потенциалы от 3 до 5 В, а наиболее светлым от 9 В до максимально возможного значения (12 В). Промежуточным уровням контрастности соответствуют потенциалы от 5 до 7 В. Поэтому минимальный порог срабатывания Тг\ составляет 3 В, Тгз—5 В, Тг2——7 В и Тг4——9 В. Верхний порог срабатывания триггеров не ограничивают. При

этом время срабатывания триггера Га】 больше в 4 и Тгг в 2 раза по сравнению со временем срабатывания триггера Тг4.

Перед переходом к каждой очередной точке съема информации с экрана электроннолучевой трубки ЭЛТ из устройства управления УУ на левые входы триггеров подается импульс гашения, устанавливающий последние в нулевое положение. При этом на левых коллекторах триггеров, а следовательно, и на выходах эмиттерных повторителей ЭП^ ЭП2, 3〃з, 3〃4 появляется высокий управляющий потенциал, под воздействием которого все клапаны 9—16 записи в ОЗУ координат хну оказываются запертыми. Как указывалось выше, при приходе считывающего луча электроннолучевой трубки в очередную точку съема информации на выходе усилителя УФ появляется сигнал, ампли* туда которого пропорциональна контрастности изображения в данной точке. Предположим, что амплитуда этого сигнала оказалась равной 9 В. Очевидно, что при такой амплитуде все триггеры перебросятся из положения, принятого за пулевое, в положение, при котором на их левых коллекторах появится низкий управляющий потенциал. При этом могут открыться все клапаны записи 尤 и у. Однако благодаря системе блокировки открываются лишь клапаны, соответствующие данному уровню контрастности, т. с. может открыться лишь каждый четвертый клапан справа из всех восьми групп клапанов, показанных на рис. 65, при условии, что на их вторые управляющие входы будут поданы отпирающие сигналы из УУ, используемые для управления клапанами /, 2, 3, 4. Благодаря наличию в составе 3〃i, 3〃2 и 3〃з клапанных схем и тому, что время переброса Тг4 меньше времени срабатывания триггеров 7>卜 Т% и 7>з, при перебросе Г?4 на его правом коллекторе появится запирающий потенциал^ который будет подан непосредственно на клапанную схему 3〃2, а через схемы ИЛИ (8) и (司 一на клапанные схемы ЭПХ и 3〃з, и прежде чем сработают триггеры Та% Та? н 7>з, их выходы будут ужо заперты. При этом запирающий потенциал от Гг4 поступит на выходные шипы эмиттерных повторителей 3/7】，3力2, ЗАз, и подсоединенные к этим шинам клапаны останутся закрытыми.

Предположим далее, что в момент появления па выходе УФ сигнала 9 В считывающий луч электроннолучевой трубки оказался в одной из точек участка IV сигнальной пластины. В этом случае по команде УУ предварительно открывается клапан 3 и по этой же команде на управляющие входы клапанов 15 и 16 секции IV ОЗУ непосредственно и через схему ИЛИ (/7) на клапапы 18 и 19 подается управляющий потенциал. Клапаны 18 и 19 и последние справа клапаны 15 и 16 отпираются. Из блока развертки БГВР электроннолучевой трубки через открытые кла- паны 18 и 19 на входы преобразователей ПНХ и ПНУ поступает «мгновенное» значение напряжений развертки по горизонтальному (х) и вертикальному (у) каналам. Это напряжение преобразуется в импульсный код, который и поступает через клапаны /5 152

и 16 в секцию IV ОЗУ. Таким же путем производится запись в ОЗУ координат всех остальных точек распознаваемого изображения, имеющих такую же контрастность, но расположенных на участках 7, 11 и III сигнальной пластины, с той лишь разницей, что запись производится не в секцию /V, а в аналогичные ячейки секций /, // и III ОЗУ.

Принцип записи в ОЗУ координат точек, имеющих другие уровни контрастности, аналогичен вышеприведенному принципу. Поэтому мы его рассматривать не будем.

Записанная в ОЗУ информация используется затем для определения на ЦВМ методом наименьших квадратов значений коэффициентов кривых второго порядка и определения на их основе инвариантов. Запись координат точек распознаваемого изображения в четыре секции, соответствующие четырем участкам поля изображения, позволяет при необходимости разбивать образ на отдельные участки и вести распознавание по всей площади с использованием той же записанной в ОЗУ информации.

Кроме описанных выше алгоритмов весьма эффективными представляются алгоритмы распознавания полутоновых изображений, базирующиеся на методах теории чувствительности. При реализации данных алгоритмов на этапе выделения признаков, по которым ведется распознавание, развертка изображений осуществляется с меньшим шагом квантования, нежели па этапе непосредственного распознавания.

Изменение шага квантования определяется необходимостью получения данных о подлежащих распознаванию изображениях ие только в тех точках, по которым ведется их сравнение с эталоном, но и в окрестностях этих точек. Указанные данные позволяют получить приближенные значения производных по смещению изображения, его развороту и изменению масштаба.

На этапе непосредственного распознавания предполагается, что изображение может несколько не совпадать с эталонным образом. Кроме того, предполагается, что рассматриваемое изображение может быть несколько смещено, повернуто, а масштаб изображения может несколько отличаться от того масштаба, который имел место для образа при запоминании его на подготовительном этапе. Па этапе непосредственного распознавания ставится цель исключить указанные неточности путем определения корректирующих поправок, компенсирующих перечисленные выше смещения и деформации. Сущность данного алгоритма состоит в следующем.

Функция выходного напряжения U рассматриваемого образа, п ропорци он а льн а я контрастности, в зависимости от координат хну (по ширине и высоте изображения) в общем виде представляется как

U=f(x, У, Х1,，2, Хз,久4,马)，

где 尤I,尤2 — смещение изображения по осям хну соответственно;

无3 — угол поворота изображения;

%4,右—коэффициенты изменения масштаба по осям хну соответственно.

Будем считать, что последние три деформации %з, М, %5 происходят относительно центра изображения. Однако это обстоятельство, как показывает анализ, не сужает возможности решения задачи, а вызывает лишь перераспределение ошибок х2 и х3» М, *5・

Наличие перечисленных ошибок Xi ——又弓 не является для данного способа единственно возможным. Они дополняются иногда ошибками, связанными с перспективными искажениями. Основ- ное требование, предъявляемое к этим ошибкам, состоит лишь в том, что они не должны быть слишком большими, поскольку определение корректирующих поправок решается на основе лн- ценного представления ошибок х( относительно функции U.

Определим ошибку в напряжении U как

А = [/—и。，(50)

где Uo ——напряжение, соответствующее эталонному образу, хранящемуся в запоминающем устройстве машины.

При линейном разложении функции (50) может быть получена следующая зависимость от ошибок 刈：

А ОА 土, ад

(51)(51)△ = ~ — Х1 + *2 + ・• • Ч %5 •0хх。42%

(51)

(51)

Значение производных ^-宀^- обозначим буквами а, Ь, с, 《е. Тогда выражение (51) примет вид

(52)(52)a — UX[ + b当 + еx3 + dX4 + ex5 •

(52)

(52)

Обозначим через п число дискретных точек, в которых будут определяться функции U н Д.

В этом случае можно написать п уравнений, подобных уравнению (52):

Д1 = W1 + 仇％2 + С1%3 + &%4 + е/5；

(53)(53)% ~ "2%1 + 62%2 +С2%3 + 成x4 + 02%5；

(53)

(53)

△门-1 = %_1期+瓦-途2 +备一送3 +心_途4 +鳥一1x5；

A"="/1 +》%2 + C*%3 + 4/4 + %%5 •

Предполагается, что 〃 < 5. При n > 5 имеет место несовместимая система уравнений. Для се решения предъявим к системе требование

£ 或=(£&) •(54)

f=l/ tnin

154

В этом случае система (53) приводится к виду

(55)(55)[a2] Xi + [аЬ] — + …+㈣■=[必 1； [ab] О + [Ь2] — + …+ [加]х5 =敗△];

(55)

(55)

[аё\х^[Ье]х2+ …+Их5 = [еД],

Лп

где [а3] = £а? ; [ab] = £ aibi и т. д.

Система (55) может быть ретена предварительно (путем определения обратной матрицы), поскольку производные a, b, с, 2, е для данного образа будут представлять собой постоянные числа. Результаты решения могут быть записаны в следующем виде:

(56)(56)Xj = OjAi + Ct2A2 + • • • + a小门=[aA]; x2 = B1& + 也А2 + • • • + 04以 = IBN;

(56)

(56)

%5 = Ei& + &%+•••+ Bn^n =〔eA]，

где a, p, ..., E — числа, являющиеся для данного образа постоянными.

Компенсация ошибок А вследствие смещений и деформаций образа возможна путем реализации следующих соотношений:

AI = А】一(a.i + 瓦％2 + • • • + б*)；

д2 =A2—("2与 + 厶也 + •一+线*)；(57)

△" = △“—(anx\ + b/2 + • • • +e〃％5)・

С учетом формулы (56) соотношения (57) могут быть преобразованы следующим образом:

& = a] - ("Ml + 6/2 + 。 • 。 + /*5)=%[%(由а + a2A2 + ， 。 " +

+a厶)+"(PA+₽2A2+…+NAt)+…+6阳& +E2A2+…+

+ &△〃)] = (-a^i—b^L—…一ё需)& + (一%a2-邮2 —…一

-e Д2) △2 + …+(1^*am -ь乩一.一-0 需)与+ •-+(—atan-一p 也—• • . 一4日))% =加"& + 加:2A2 + …+ 加M&"

гдеznn = 一a1七一6向一•一-Q&;

m後=-七a2 -b*02- •- —6自2；

m出=[一心Г/一瓦d一 ...一W/i；

"% = 一ai^n — —i—…—C需?.

155

Таким образом, соотношения (57) можно привести к виду

(58)(59>(58)(59>a1=m11*\ + 恤2A2 + - - • + 叫心m； a2 =m21人1 + A22 A2 + . . . + 叫人 Aq；

(58)

(59>

(58)

(59>

「=心退1 + m^2 A2 + • • • + mn?4n,

где恤7=一(勿心+久自+…+e瘍)прн i +j;]

*m“ = 1 —(aQ + 仇告 + .…+ 曜,)при i = /. f

Коэффициенты m舒 представляют собой постоянные числа» характеризующие данный образ.

Эти числа составляют симметричную матрицу, т. е. /и订= =/Hji, поэтому возможно хранить в памяти машины не все коэффициенты, число которых равно /г2, а примерно половину 刀(“广)"Критерием соответствия рассматриваемого образа эталону может служить соотношение

[(A* = S,(60)

где 5 ——допустимая сумма квадратов ошибок Л* , определяемая на основании эксперимента.

В соответствии с полученным результатом для реализации первого этапа распознавания целесообразно использовать какую-либо готовую цифровую машину с устройством, обеспечивающим дискретный съем информации, описывающей эталонный образ. При этом машина должна вычислять производные а, Ь> с, d, е н решать систему уравнений (53) и (56) до получения коэффициентов m订 по формулам (59). С целью вычисления производных а, 6, с, d, е для каждой точки определяются приращения функции Uo. Приращения в направлениях осей хну служат для определения производных а и Ь. Для определения производи ной с по повороту изображения определяется приращение, перпендикулярное к радиусу-вектору, проведенному из центра изображения (начало координат) до точки (х, у). При этом производная получается как результат комбинации приращений функции Uq в направлениях хну. Производные due вычисляются аналогично.

Для сглаживания функции Ug (и, следовательно, для усиления сходимости процесса коррекции при больших деформациях рассматриваемого изображения) следует стремиться получить значение контрастности и соответствующее ему значение напряжения Uq не с точки, а с некоторой площади, что может быть достигнуто необходимым увеличением диаметра считывающего луча иконоскопа или некоторой расфокусировкой системы считывания.

Однако при чрезмерном увеличении диаметра считывающего луча могут исчезнуть некоторые существенные детали изображения, поэтому вопрос об оптимальном диаметре считывающего луча должен решаться каждый раз конкретно применительно к распознаваемым изображениям.

Для второго этапа распознавания целесообразно использовать специализированную машину, содержащую в памяти значения функции Uq и коэффициентов 加仃，которая будет обеспечивать вычисления по формулам (50), (58), и (60). Подобная машина может быть построена, например, по блок-схеме, приведенной па рис. 66.

Предварительно в ДЗУ такой машины для каждого из подлежащих распознаванию образов записывают коэффициенты, пропорциональные производнь^г, определяемым экспериментально по смещениям выбранных заранее точек распознаваемых изо- бранссний относительно их координат, принятых для эталонного образа, а также допустимые суммы квадратов величин компенсации ошибок контрастности, определяемых смещениями точек реальных изображений относительно соответствующих точек эталонных образов и эталонные значения потенциалов для каждой точки всех подлежащих распознаванию образов. При этом коэффициенты записывают в ДЗУ в прямом, а допустимые суммы квадратов величин компенсации ошибок контрастности и эталонные значения потенциалов — в дополнительном коде.

Процесс распознавания изображений сводится к следующему. С выхода иконоскопа 2 снимают потенциал, пропорциональный контрастности распознаваемого изображения. Этот потенциал через усилитель 3 и клапан 4 с дискретностью, определяе

мое. 66. Блок-схема машины, реализующей алгоритм распознаваниял основанный на методах теории чувствительности

мой требуемой степенью различимости распознаваемых образов, подают на вход преобразователя 5 напряжения в дискретный код. Коды величин потенциала в каждой точке распознаваемого изображения по командам устройства управления 13 записываются предварительно в счетчик-сумматор 6. В той же последовательности в счетчик-сумматор для каждой из точек распознаваемого изображения из ДЗУ 10 через клапаны 9 подают коды соответствующих эталонных значений потенциала. Получившиеся в счетчике-сумматоре ошибки контрастности для всех точек изображения последовательно записывают в оперативное запоминающее устройство ОЗУ (блок /2). Из ОЗУ ошибки контрастности поочередно подаются через клапаны 7 в счетчик- сумматор. Одновременно с этим из ДЗУ в регистр сдвига 8 поступают соответствующие значения коэффициентов и путем поразрядных сдвигов содержимого сумматора в сторону старших, а содержимого регистра — в сторону младших разрядов и последовательных переносов содержимого регистра в сумматор в последнем получают величины компенсации ошибок контрастности для каждой точки распозпаваемого изображения. Каждую очередную величину компенсации ошибок контрастности записывают в ОЗУ и переводят регистр сдвига и сумматор в нуль, подготавливая их к приему следующих по порядку значений коэффициентов и соответствующих им ошибок контрастности. После получения величин компенсации ошибок контрастности для всех точек распознаваемого изображения и записи их в ОЗУ по команде устройства управления из постоянного запоминаю- щего устройства ПЗУ 11 производят последовательный выбор квадратов чисел, пропорциональных квадратам величин компенсации ошибок контрастности, и подают их в виде параллельного двоичного кода на счетчик-сумматор. При этом в качестве адресов соответствующих ячеек ПЗУ используются коды величины компенсации ошибок контрастности, записанные в ОЗУ.

второй (допустимой) сумме, то считают, чтоизображение соответствует эталонному образу.второй (допустимой) сумме, то считают, чтоизображение соответствует эталонному образу.После прихода в счетчик-сумматор последнего значения квадрата величины компенсации ошибок контрастности в него из ДЗУ через клапаны 9 подают значение допустимой суммы квадратов этих величин, которое сравнивают с полученным ранее значением суммы квадратов фактических значений величин компенсации ошибок контрастности распознаваемого изображения. Причем, если правая сумма окажется меньше или равной распознаваемое

второй (допустимой) сумме, то считают, чтоизображение соответствует эталонному образу.

второй (допустимой) сумме, то считают, чтоизображение соответствует эталонному образу.

Формирование системы признаков, инвариантных в пределах групп линейных преобразователей. При построении процедуры распознавания сложных изображений преобразование последних в систему признаков осуществляется обычно так, что эти признаки в пределах какой-либо группы линейных преобразований (например, группы движений 1 и 2-го рода, группы подобия, аффинной и проективной групп) остаются либо полностью неизменными 158

(абсолютные инварианты), либо неизменными с точностью до коэффициента (относительные инварианты), либо, наконец, неизменными в пределах какой-либо подгруппы указанных выше групп геометрических преобразований (полуинварианты). При этом преобразование изображений в систему или набор признаков осуществляется алгебраическими, дифференциальными или интегральными методами.

Примерами первых двух могут служить методы, описанные выше. К последним же можно отнести методы, основанные, например, на сравнении автокорреляционных функций (ЛКФ) распознаваемого изображения с АКФ объектов, имеющихся в памяти; на сравнении двумерного п рост р а нствен но-частотного энергетического спектра (ПЧЭС) распознаваемого изображения с ПЧЭС объектов, имеющихся в памяти; на использовании соотношений между площадью объекта н протяженностью его контура.

Однако при распознавании полутоновых изображений наибольший практический интерес представляют методы [151], основанные на принципах, сформулированных на базе классической теории алгебраических форм. Поэтому для упрощения последующих рассуждений мы кратко остановимся на основных понятиях теории алгебраических форм.

Согласно данной теории однородный полином fn от двух аргументов сох, Sy вида

fn^ dn, 0冠 + Cndn^i, 1@Г %； 土. ••十 cMpg破磕 +

+ .•.+4 5" 〃一isjs? I + dq. 〃吗=\*%4(04破，(61)

•9=0

где p + q = n, называется бинарной алгебраической формой порядка л и символически обозначается:

4fП =("曲&】•—1, 1j " • • dpg, •…，^Gn) (^х^у)П •

Форма порядка n имеет (n + 1) коэффициентов. Однородный полином Jg, аргументами которого являются коэффициенты dpq формы (61), называется алгебраическим инвариантом веса g, если

Jg(dпо,-…,"“，•♦・，"о〃 = A、Jg(dn(), .. ., dpq, • • =, d。,),

где ^••^^••■> ^—значения коэффициентов формы (61) после линейной подстановки

Д ——детерминант линейной подстановки.

При g = 0 инвариант называется абсолютным, а при g > 0 — относительным (веса g).

Сумма k алгебраических форм fni, fn2, —, fnh вида

% % 十入2% + • • • + ^kf nk-

гдеfni = (d/o, .. •, dp]%, • • •,力41)(0)*(0g)'"；

九2 =(瓦2。，•…，bp咽2, • • •» 匕0и2)(0)х@уУ"；

/.=(з%p, ， ， •, 3,%，" • •，30陛(8*3/ "

и Xi,九2,…，An ——произвольные числа, называется пучком форм.

Для пучка форм также существуют инварианты (абсолютные и относительные), представляющие собой однородные полиномы, аргументами которых являются коэффициенты dn^ , ...» d。％ , &л2о , ...» bo网 всех форм пучка.。

Для каждого пучка форм (в частном случае ——для одной формы) существует строго определенное число базисных инвариантов, из которых путем различных комбинаций можно получить бесконечное число величин, также являющихся инвариантами. Известны три типа полных систем базисных инвариантов: система Аронгольда (система «основных» инвариантов), система «союзных» инвариантов), система Гильберта, через которые все прочие возможные инварианты могут быть выражены вообще алгебраическими, целыми р а циоп а л ьным и; вообще рациональными и целыми алгебраическими функциями соответственно.

Всякий пучок форм имеет

%伍，工 g三°)》。；0"的 n，ё= 0)=(修十"2 + • • • + 人)=

=月一x = N 十左一x = N-x =° X(62)

a

базисных «основных» абсолютных инвариантов, через которые все прочие возможные абсолютные инварианты выражаются вообще алгебраически (алгебраический базис Аронгольда).

В формуле (62) приняты следующие обозначения:

E= W &E= W &i=l k ki=l k k——порядок форм;

E= W &

E= W &

i=l k k

i=l k k

—сумма порядков форм пучка;

N = ^ + A= y^rii + k算gN = ^ + A= y^rii + k算g一 число форм в пучке;

N = ^ + A= y^rii + k

算

g

N = ^ + A= y^rii + k

算

g

—суммарное число коэффициентов всех форм пучка;

——число параметров подстановки для соответствующей группы (для аффинной группы х = 6);

—вес инварианта (равен нулю у абсолютных инвариантов).

Для произвольного базиса число абсолютных инвариантов определяется равенством

()丿的瓦 g 三 0, 4) = N-Y +仇=-^-^ + %

160

где 0£ — добавочное число инвариантов в базисах Жордана, Эрмита, Гильберта по сравнению с базисом Аронгольда (для которого 6< = 0).

Произвольная функция двух переменных эквивалентна пучку форм вида

£+£и%陷唸V=0 q = 0£+£и%陷唸V=0 q = 0(63)(63)

£+£и%陷唸

V=0 q = 0

£+£и%陷唸

V=0 q = 0

(63)

(63)

где р = v — 9； р,(7 = v, 0; v — 1, 1; ...; V — 1 ； 0, v;

mpq — двумерный момент;

V — порядок формы.

Таким образом, число членов пучка (63) бесконечно, а коэффициенты 九 1,九2, Аз,九4 равны соответственно 1/0! = 1; 1/1! = 1; 1/2! = 0,5; 1/3! = 0,166....

Такой пучок форм имеет бесконечное число базисных инвариантов. Если бесконечную сумму заменить па конечную с числом членов и = “max, то число базисных инвариантов также будет конечным (в соответствии с формулой (62)].

Число абсолютных «основных» инвариантов пучка (63) легко k

определяется по формуле (62), если учесть, что V п^ = 0 +

i- 1

+ 1 + 2 +…十九

Для удобства пользования основные группы упомянутых выше инвариантов н их параметры сведены в табл. 2.

Отмстим, что известные из классической теории алгебраических форм относительные и абсолютные инварианты какой-либо из перечисленных в табл. 2 групп преобразований (например, некоторые алгебраические функции от коэффициентов форм) не теряют своих специфических свойств при замене коэффициентов ^pqf ...» 6p-i, q-i, ... форм соответствующими (по величине р, q) двумерными центральными моментами цр^ распознаваемого изображения В(х, у). Однако вес g этих инвариантов 厶 в результате такой замены увеличивается на 1.

Здесь

」1(“л0，• • °pq • • • %т，^л—I, 0> • • - , %—l.q—I • - - ^0, n—1 • • •)=

=A8J/ (a"0 ••- "p. g •…%"，垢一1,0 • • * 坛-1.0-1 - • ■b0.门一【)；.

Jj(卩e. 0 • • •卩р. q，• • • NOrp 卩?z—1 r 0 • • -Цр ——I. g—1 ♦•屮0.貯一1)=

-^J^-.^-^^^0 • • • Np— 1. q— 1 • • •卩0・ л—I* • -)^

f ( В(X, У)Х吁"冋, В?}

1 e +

w，丈

q二

L и +

4 K. H «^

-之*

‘ elz zeь98

1 Illi

1之之 之之N

工II11IIIIII

1 之&门G66

(00IIIIHIIИ

7XXXXX

DL、八-4-с

一心¥5 白 步 已

«2 £ 二 二？ и

0J6。6В6

F^«_^^

8Z?3^S й й S ?3

9Gg—6coz98

b—Z—1—II

g 寸三LQS3?二6Z

寸 egО8Z9br

CO O')CO9寸6ZOO

04 ^x-^CO—^^^^ОО

— оо—«ооооо

2 в

о 2 s 2 eg do сё.

а •

qqXyQ・•t•

5 3二 2 m == н

|§д 12 ^2£

不JП工旨W色J 6

oo笈已

。XXЕтЕгЕ^Е

s3 д3i

§ 时4§ яg PA gg=g

s c sw 巴§§ §gmg反g

、3~Qh

где

х = х—%ср； %ср= J \ 5(%, y)x'，dxdi/; p + g = 〃；•♦.

...,n—1, n—2, ..., 0; j = y—Уср；

УсР= I I B(x, у)х°/ dxdy;

{X, У}—область задания двумерного сигнала (изображения);

А ——детерминант линейного преобразования координат сигнала и аргументов алгебраических форм;

и ——наивысший порядок алгебраической формы в пучке форм порядков 0, 1, 2,...

Сказанное справедливо для всех функций двух переменных, удовлетворяющих в области определения условиям Дирихле [151]. Все встречающиеся на практике двумерные сигналы (изображения), которые строятся реальными фокусирующими системами (объективами), удовлетворяют данным условиям вследствие конечной полосы пространственных частот, пропускаемых этими системами, и конечной мощности реальных сигналов. Так как известные выражения абсолютных инвариантов, как правило, получены для центрированных линейных преобразований (без сдвигов), а центр тяжести (хср, уср) распознаваемого сигнала априорно неизвестен, целесообразно получение начальных двумерных моментов трд и последующий переход от mpq к 卩pq по известным из теории вероятностей соотношениям между ними. Для случая S + g) W § они имеют вид

Рюо =机00，卩 10 = Hoi = 0；

Р'20 =挤20"一"为/m⑥；

P卩11 =恤1 一初10团01/m00；

n02 =m02-*/机00；

32(64)

n30 ―б3о-3"0机10/加00 + 2m 1 g//Пбо；

h21 =加21 -g20m/т00 -2"小机10 + 2机:0m0]m盆；

N12 = m2一机02恤。/根00 -2恤1机01/恤0 + 2机3加/根盆；

卩 03 -机 03'-3恤2/恤1/机 00 + 2?И01//пбо,

где 加pq = I I B{xyy)xPy^dxdy.

После подстановки значений цр(7 в известные из теории алгебраических форм выражения для абсолютных инвариантов, скорректированные с учетом увеличения их веса на 1, получаются признаки Jj сигнала, подлежащего распознаванию, величина 11*163

которых не зависит от параметров геометрического преобразования.

Например, скорректированные формулы абсолютных инвариантов для случая аффинной группы н р + q & 3 имеют вид

人=[读 2*02 - Hu]—：—；

Moo

j2 = [(Мзоноз-从12卩21)2 - 4 (从30n12-n51) 303卩21 一Ht2)l -Г"

j3 =【从20 ("21 卩03 -叮2)-Hll(H3oHo3-从12R21)+

(65)(65)+ 林02(n30卩12 - h21)] -~"；

(65)

(65)

唸

丿4 =(Р-3 0Н0 2 — 6Ц30Н21Н11Н0 2 + 6卩30核 12卩02 (2卩；1 —卩20卩02)+

+ 9)121Н2оНо2 + Р-ОЗНЗО (6g20P-llH02 — 8卩；1)—18p，21Hl2M20HllM02 +

+ 9p-12g2 0M-02 + 6卩03n2串20 (2卩；I 一 П2онg2)- 6g12h03h11h2 0 +

+ НозНзо! ——■

師0

Инварианты распознаваемого полутонового изображения, определяемые из выражений (65), могут быть получены с помощью устройства \ блок-схема которого приведена на рис. 67. На данной блок-схеме все цифровые и буквенные обозначения выходов отдельных блоков н устройства в целом показаны при- меннтсльно к /г = 3, А = 4, N = 6, N = 10, х = 6,⑦ (Ка, х)= =10——6 = 4 (см. четвертый слева столбец табл. 2) и соответствуют пучку форм порядков /г】=0, 〃2 = 1, 〃з = 2,久=3 = п, записываемому в виде

3①

U ~~^vllpq^x^y = 3~ Ноо + $4牍10吗 + 卩01%) +

V—0g=0

+ ---(n20脸+ 2从11丹4 +n02福)+

+ 丁+ 丁(卩03@? + 3 卩 ziCO^Sy + 3|1[2S* 崎 + Ноз^у) •

+ 丁

+ 丁

Однако устройство, построенное по данной блок-схеме, при увеличении числа некоторых элементов (масок, чувствительных элементов, усилителей, умножителей, сумматоров) позволяет

Потабеико В. В. Устройство для формирования признаков изображений в системах автоматического распознавания образов. Авторское свидетельство № 249092, кл. 42"卢，11/00. «Открытия. Изобретения. Промышленные образцы. Товарные знаки», № 24, 1969.

4 4 4%4 4 4%Р〃с. 67. Блок-схема устройства для выделения инвариантных признаков распознаваемого изображения моментными методамиР〃с. 67. Блок-схема устройства для выделения инвариантных признаков распознаваемого изображения моментными методами

4 4 4%

4 4 4%

Р〃с. 67. Блок-схема устройства для выделения инвариантных признаков распознаваемого изображения моментными методами

Р〃с. 67. Блок-схема устройства для выделения инвариантных признаков распознаваемого изображения моментными методами

без изменения его основной конструктивной схемы увеличить соответственно н число формирус- мых признаков-инвариантов (столбцы 5, 6, 7, 8,... табл. 2 для и = 4, 5, 6, 7,...). При этом число «основных» абсолютных инвариантов примерно пропорционально квадрату числа используемых элементов.

В состав указанного устройства входят (см. рис. 67): объектив 3, разделитель лучистого потока 4; блок 5 оттснитель' ных масок; блок 6 функциональных масок (для двумерных степенных функций); блок 8 чувствительных элементов (приемник излучения); блок 10 усилителей; блок 11 преобразования начальных двумерных моментов в центральные двумерные моменты; параллельный преобразователь 12 сигналов центральных моментов изображения в сигналы призиаков-иивариаи- тов изображения; блок 7 последовательного по времени выделения проекций отдельных объектов в сложном изображении; блок 9 матриц чувствитсль- ннх элементов с общим выходом, суммирующим по задаваемо- МУ блоком 7 множеству элементов; блок 2 управляемого привода апертурной диафрагмы объектива; управляемая апертурная диафрагма / объектива.

Объектив 3, разделитель лучистого потока 4 и блоки 5, 6, 8 в совокупности представляют собой входной блок устройства, который может быть выполнен по двум конструктивиым схемам, приведенным на рис. 68. В первом случае (рис. 68, а) ислользо- ван линзовый объектив /, а разделитель лучистого потока выполнен в виде системы полупрозрачных зеркал 2. Блок 5 представляет собой набор из десяти масочных оттеиителей 3 для выравнивания освещенности по полю зрения, а блок 6——набор из 165

Рис. 68. Входной блок устройства для выделения инвариантных признаков распознаваемого изобраэ1сения моментными методами, выполненный на основе:

а — линзового объектива； б ——зеркально-линзового объектива

девяти фупкциональных масок 4, обеспечивающих умножение размноженного изображения на степенную функцию (止夕). Функции блока 8, интсгрирующего световой поток, который прошел объектив /, полупрозрачные зеркала 2, масочные оттените- ли 3 и функциональные маски 4, выполняют десять фоточувстви- тельпых элементов 5. На их выходах и появляются значения моментов mpqr

Во втором случае (рис. 68, 6) используется зеркально-линзовый объектив, а в качестве разделителя лучистого потока 4 применена десятигранная пирамида, составленная из треугольных равнобедренных зеркал. Все остальные элементы входного блока данной конструкции идентичны соответствующим элементам схемы, приведенной на рис. 68, имеют те же обозначения н ие требуют дополнительных пояснений.

В обоих случаях объектив 3 совместно с апертурной диафрагмой / (см. рис. 67), управляемой блоком 2, реализует зависимость

В2(х,")=屮加(х, у) Jf В1& n)/z(x, у, W, л)^^.衣入}

где В2 (х, у) —распределение яркости изображения за фокальной плоскостью объектива;

фп0(^, У)—функция падения яркости к границам изображения по области {X, У};

Вi(g,刀)——распределение яркости изображения на выходе апертурной диафрагмы объектива;

166

g, tj — координаты в плоскости изображения, отличные от координат хну, принятых за эталонные；

й(х,弘 g, т]) —функция рассеивания точки изображения с координатами м, у, называемая иначе локальной весовой функцией объектива или ядром интегрального преобразования.

На входе блока 5 оттенительных масок после разделения суммарного светового потока на десять равноинтенсивных потоков, каждый из них будет описываться выражением

/(X, 9)=£-(-^)%П0(居 y) U 8(a 1】)人(居 у, L п)成西，

где В3(х, у) —распределение яркости изображения на входе каждой из оттенительных масок блока 5;

то — коэффициент пропускания объектива и разделителя лучистого потока;

do -— диаметр действующего отверстия объектива (апертуры);

% — фокусное расстояние объектива;

偿(„—кезффнннент, учитывающий общее количество лучистой энергии, пропущенной объективом и разделителем светового потока.

При этом каждой из оттенительных масок будет реализована зависимость:

&(% у)=&(х, у)Фот(х, у),где В4(х, у)——распределение яркости изображения за маской-оттепителем;

фот (%, у)——функция пропускания оттеиительной маски, выравнивающей облученность по области {х, у}.

Световые потоки по каждому из размноженных изображений после прохождения через оттенитсльпые маски поступают на соответствующие функциональные маски блока 6 и затем на фото- чувствительные элементы блока 8.

Световой поток, прошедший через каждую из функциональных масок, аналитически может быть описан выражением

В5(х, У)=ВАх, у)р(х, д),где р(х, у) —коэффициент пропускания функциональных масок.

Последний, в свою очередь, описывается зависимостью р(х, у) = xV,

蜂 Р优加《1; (p,g) = l,O; 0,1; 2,0; 1,1; 0,2; 3,0; 2,1； 1,2; 0,3при p + g《3.

Технологически наиболее удобно изготовить (методом напыления пленки на тонкое прозрачное основание или облучением

167

Рис. 69. Параллельный преобразователь сигналов начальных моментов изображения 8 сигналы центральных моментовРис. 69. Параллельный преобразователь сигналов начальных моментов изображения 8 сигналы центральных моментов

Рис. 69. Параллельный преобразователь сигналов начальных моментов изображения 8 сигналы центральных моментов

Рис. 69. Параллельный преобразователь сигналов начальных моментов изображения 8 сигналы центральных моментов

стабильной фототропной пленки) всего один тип маски, пропускание которой линейно изменяется по одной из осей координат р(х, у) = д/у。. Совмещая в плоскости изображений от одной до трех масок с соответствующей ориентацией, можно получить любой необходимый коэффициент пропускания. Например» функцию р(х, у) = х2у/ дают две маски с линейной зависимостью по оси х и одна маска с линейной зависимостью по оси у. Одно из полученных при светоделснии изображений пропускается на фотоэлементы блока 8 только через маску-оттенитсль, минуя функциональные маски, и служит для измерения средней яркости изображения

^00 = Moo = JJ В/х, y)dxdy{*."}

(т. е. здесь функциональные маски не нужны).

С фоточувствительных элементов 8 в остальных девяти случаях снимаются сигналы.

пропорциональные начальным двумерным моментам изображения в пределах поля зрения:

机p4 =

=И fi4(x» y)xPy«dxdy.

5

После усиления в блоке 10 все десять (в более сложных случаях 15, 21, 28, ...) сигналов mPq, снимаемых с чувствительных элементов 8, поступают на блок 11 преобразования начальных двумерных моментов в центральные двумерные моменты 卩尸？ (см. рис. 69). На выходе этой схемы получается восемь сигналов центральных двумерных моментов. Два момента цю и цо! не формируются схемой 〃，так как они тождественно равны нулю вследствие свойств центральных моментов.

Принцип работы схемы 11 может быть уяснен из рис. 69 и формулы (64). Здесь отметим лишь, что данная схема собрана на инверторе н стандартных элементах суммирования, перемножения двух величин, умножения на константу, нахождения обратной величины. Полученные на выходе схемы 11 восемь (в более сложных случаях 13, 19, 26, ...) сигналов центральных двумерных моментов поступают на схему 12 преобразования последних в систему признаков-инвариантов.

На рис. 70 показан вариант параллельного преобразователя сигналов центральных моментов в сигналы признаков-инвариантов для случая восьми входных сигналов црд. На выходе такой схемы получаются четыре сигнала Jj, иредставляющие собой полную систему «основных» абсолютных аффинных инвариантов, через которые все прочие возможные абсолютные аффинные инварианты выражаются алгебраическими функциями (система Арон го льда). Поэтому величины указанных четырех сигналов не зависят от параметров геометрического преобразования распознаваемого изображения в пределах аффинной группы.

Рис. 70. Параллельныйпреобразователь сигна-лов центральных мо-ментов в сигнал призна-ков-инвариантов рас-познаваемого изобра-женияРис. 70. Параллельныйпреобразователь сигна-лов центральных мо-ментов в сигнал призна-ков-инвариантов рас-познаваемого изобра-жения么勿^20 /"么勿^20 /"ВходыВходы№№

Рис. 70. Параллельныйпреобразователь сигна-лов центральных мо-ментов в сигнал призна-ков-инвариантов рас-познаваемого изобра-жения

Рис. 70. Параллельныйпреобразователь сигна-лов центральных мо-ментов в сигнал призна-ков-инвариантов рас-познаваемого изобра-жения

么勿^20 /"

么勿^20 /"

Входы

Входы

№

№

Так же, как и преобразователь //, данный вариант преобразователя собран на инверторах и стандартных элементах суммирования, перемножения двух переменных величин и умножения одной из переменных величин на константу.

Принцип работы указанного варианта схемы преобразователя без дополнительных пояснений может быть уяснен из сопоставления рис. 70 и формул (65).

Незначительно видоизменяя схему, представленную на рис. 70, можно получить другие полные системы абсолютных инвариантов при р + g W 3, а именно: систему Жордана («неприводимых» инвариантов), систему Эрмита («союзных» инвариантов) н систему Гильберта, для которых все прочие возможные инварианты выражаются через инварианты указанных выше полных систем соответственно целыми рациональными, вообще рациональными и целыми алгебраическими функциями.

Для более сложных вариантов данного устройства при (р + g) max > 3 во входном блоке (элементы /—5) формируются не 10, а 15, 21, 28, ... изображений-копий и соответственно их падальных моментов mpq различных порядков (р + g & 4, р + + qW5; р + 90 6; ...). При этом схемы, представленные на рис. 69 и 7。，усложняются, увеличивается число масок, усилрие- лей, чувствительных элементов. На выходе преобразователя получается уже нс 4 = 10—6. а 9 = 15—6: 15 = 21—6; 22 = =28—6, ... «основных» абсолютных аффинных инвариантов (6 — число параметров аффинной группы). Для проективной группы число «основных» абсолютных инвариантов (т. е. в системе Аронгольда) уменьшается на 2 и составляет 2 = 10——8; 7 = =15—8; 13 = 21—8; 20 = 28—8, ... при р + g = 3, 4, 5, 6..・ соответственно (8 — число параметров проективной группы). Таким образом, при увеличении числа используемых моментов рассматриваемое устройство может обеспечить получение тако- то числа признаков-инвариантов, которое будет достаточным для распознавания с требуемой вероятностью ошибки (или требуемым математическим ожиданием стоимости ошибок) всех объектов, относящихся к любому алфавиту, встречающемуся на практике.

Если на выходе устройства имеется сложное изображение (совокупность объектов), перед объективом отсутствует устрой- ртво последовательного выделения проекций отдельных объектов из сложного изображения \ а решающее устройство не позволяет по инвариантам всей совокупности объектов принять ре- шенне об их совместном наличии, возможно распознавание путем последовательного выборочного суммирования прошедше-

1 Файн В. С. Способы выявления проекций отдельных объектов нз сложного многоконтуриого изображения. Авторское свидетельство № 180859, кл. 42m6, 9/00. «Изобретения. Промышленные образцы. Товарные знаки», № 8,

го через маски изображения В4(х, у)х〃у« по площади Q» занимаемой отдельным объектом Л Эта операция осуществляется путем замены чувствительных элементов 8 матрицами элементов 9 (см. рис. 67). Последовательное выделение областей Qi в поле зрения {X, У}, соответствующих отдельным объектам сложного изображения, и управление суммированием сигналов, снимаемых с элементов матриц 9, входящих в область &, осуществляется блоком 7.

В общем случае для обеспечения последовательного по времени формирования призиаков-инвариаптов проекций отдельных объектов при наличии на входе устройства сложного изображения (совокупности объектов) дополнительный (^ + 1)-й выход разделителя лучистого потока 4 подсоединяется через последовательно расположенные (N + 1)-ю дополнительную оттенитель- ную маску блока 5 и блок 7 выделения проекций отдельных объектов в сложном изображении к приемнику излучения 9, содержащему ^ матриц по L чувствительных элементов. Блок 7 имеет L 义 N управляющих блоком 9 выходов для последовательного во времени задания текущего множества элементов матриц, по которому производится суммирование (допустимые значения ^ равны и(и + 1), где п = 1, 2, 3, 4, 5…).

Для ограничения динамического диапазона сигналов в блоках 7—72, и, следовательно, для уменьшения погрешностей, вызываемых отклонением характеристик блоков от линейных при больших динамических диапазонах сигналов, а также для уменьшения уровня собственных шумов блоков апертурная диафрагма 1 объектива 3 соединена через блок 2 с выходом усилителя сигнала, снимаемого с того чувствительного элемента приемника излучения 8 (или матрицы чувствительных элементов приемника излучения 9), перед которым отсутствует функциональная маска и который формирует сигнал» пропорциональный средней по полю изображения объектива 3 облученности.

При однородном и изотропном по области {X, У} увеличении яркости в К раз средняя облученность В4 = т0о, а следовательно, и величина всех моментов tnpq также возрастает в К раз. Ограничение значений mpq производится по moo = 8纵 В случае увеличения яркости в К раз необходимо, чтобы величина /Лоо =月4 оставалась неизменной. Сказанное возможно лишь при уменьшении приведенного диаметра апертурной диафрагмы в У К раз. Поэтому в данном случае действие блоков / и 2 в конечном итоге сводится к нормированию изменяющейся в определенном диапазоне функции распределения лучистости объекта 5隽，幫)， приведенной к координатам в плоскости изображения (путем регулирования величины действующего отверстия объектива, определяемой диаметром раскрыва его апертурной диафрагмы). Нормирование приводит к стабилизации величины т(ю = В4 в пределах диапазона величин действующего отверстия. При ма-

лых уровнях лучистости объекта стабильность нарушается. Это характерно для случая, когда при полностью открытой диафрагме значение & = т(ю становится ниже установленного уровня. Диаметр do действующего отверстия объектива (приведенный диаметр апертурной диафрагмы) равен |/ Кцр/КооВ4, где Кир—— коэффициент усиления блока 2.

В заключение отметим, что для случая, когда в поле зрения находится несколько объектов (сложное изображение), возможны следующие способы использования описанного устройства:

последовательное выделение отдельных объектов (точнее —их проекций) из сложного изображения при помощи предложенного В. С. Файном блока, размещаемого в предметной плоскости объектива описанного устройства (в этом случае используется короткофокусный объектив);,

последовательное выделение отдельных объектов из сложного изображения с помощью дополнительного блока, совмещенного с мозаикой светочувствительных элементов, измеряющих среднюю яркость изображения (т. е. goo), а также управляемое этим блоком выборочное суммирование сигналов с тех элементов всех N светочувствительных мозаик, на которые проектируется изображение только одного объекта из совокупности. В результате выборочного суммирования измеряются величины mpg(i2i) =&(х, у)x^x^dxdy, где 5 — часть области {X,

七

У}, занимаемая проекцией ьго объекта в сложном изображении；

получение инвариантов сразу всей совокупности объектов сложного изображения (без выявления проекций отдельных объектов) и использование таких преобразующих и решающих блоков, которые позволяют распознавать параллельно все объекты, входящие в сложное изображение. Этот способ, несмотря па его проблематичность, можно считать наиболее перспективным.

、

РАСПОЗНАВАНИЕ ПОДВИЖНЫХ ОБЪЕКТОВ

Случай «невидимых» объектов. Для контроля за состоянием и положением в пространстве движущихся объектов, в том числе и объемных тел (летательных аппаратов, судов, наземных транспортных средств), весьма важен процесс их автоматической классификации по оптическому изображению. Вместе с тем в ряде задач контроля и управления возникает необходимость автоматической классификации изображений подвижных объектов в невидимых потоках излучения. Такая задача, например, неизбежно возникает при распознавании распределения и текучести жидких и сыпучих материалов, находящихся в герметически закрытом непрозрачном сосуде. Задачи такого же типа возникают прн необходимости распознавания функционального состояния органов в живом организме н установления их вза-

имного расположения, а также при распознавании состояний перемещающихся деталей машин и механиз* мов, доступ к которым для их осмотра ограничен. В двух последних случаях особое значение имеет синхронность регистрации процессов, протекающих в функционирующем объекте. Это, в свою очередь, заставляет отказываться от принципов распознавания подвижных объектов по их формам и очертаниям и переходить к принципам распознавания, основанным иа сравнении кодовых комбинаций сигналов L При этом каждому из подлежащих распознаванию объектов ставится в соответ-

Рас. 71. Структура рецепторного поляРас. 71. Структура рецепторного поляствие своя кодовая комбинация сигналов, хранимая в кодирующем устройстве. Эта кодовая комбинация по запросу диспетчерского (командно工 го, контрольного) пункта передастся

Рас. 71. Структура рецепторного поля

Рас. 71. Структура рецепторного поля

ему н сравнивается с эталонными кодами, хранящимися в данном пункте. Распознавание осуществляется по совпадению контрольного кода данного объекта с одним из эталонных кодов. Ввиду специфичности кодовой системы распознавания подвижных объектов здесь мы ее рассматривать не будем.

Вопросы же технической реализации остальных систем, обеспечивающих распознавание подвижных объектов по их невидимому излучению и объемных тел по их оптическому изображению, рассмотрим на конкретных примерах. Восприятие процессов, протекающих в объектах, расположенных внутри гетерогенной среды, может быть осуществлено, например, с помощью рецепторного поля, структура которого приведена на рис. 71 в виде поля Л, составленного из ячеек рецепторов В, размещенных по типу «фасеток глаза》. При этом каждая из ячеек рецепторов В собрана по схеме, приведенной на рис. 72.

Сцинтилляционный кристалл I и фотоумножитель ФУ 2 представляют собой промышленные серийные изделия. Делитель напряжения 3 выполнен в виде последовательно соединенных резисторов и подключен с одной стороны к нулевому, а с другой —к высоковольтному отрицательному потенциалу стабили-

зированного источника питания и к фотокатоду ФУ, а каждое промежуточное соединение резисторов подключено к соответствующему дшюду 0y. Анод ФУ через сопротивление нагрузки /?н подключен к нулевому потенциалу и через конденсатор Ci к базе транзистора 7\ согласующего каскада, в который кроме транзистора 7\ входят делитель напряжения Ri, /?2 с развязывающим резистором Кз, нагрузочные резисторы Т?4, /?5 и компенсирующая цепочка, собранная на транзисторе Г2, резисторах R& R7 и конденсаторе Сг.

Компенсированный сигнал с выхода согласующего каскада 4 через цепочку &我8 передается на анод туннельного диода 〃】 формирователя 5. В формирователь 5 кроме диода Д\ входят резисторы R% /?ю, Rii н трансформатор Tpi, выполненный на ферритовом кольце с двумя обмотками. Первичная обмотка является согласующей индуктивностью, с помощью которой выбирается постоянная времени . для формирования необходимой длительности импульса; вторичная обмотка служит для передачи сформированного импульса на транзистор Г3. В коллектор транзистора Тз включен нагрузочный резистор T?J2 и трансформатор 丁『2, параллельно первичной обмотке которого подключен Диод 〃2. Вторичная обмотка трансформатора Тр? через резистор

Рис. 72. Принципиальная схема ячейки рецепторного поля

Ri3 подсоединена ко входу интегратора 6. Последний содержит компенсирующий делитель /?м, Л15, транзистор Тр^ включенный по схеме с общей базой, в цепи коллектора которого стоят рс~ ' зистор R]6, интегрирующая цепочка Ri7c4 и транзистор Т5 с нагрузочным резистором R18. Кроме того, в состав интегратора 6 входят транзистор Тб с нагрузочным резистором R9 и транзистор Г7, эмиттер которого через нагрузочный резистор R20 и входной, резистор 公21 регистрирующего устройства 7 соединен с подвижным контактом одного из резисторов компенсирующего делителя Rm, R15・

Работает данное устройство следующим образом. Поток ионизирующего излучения (например, гамма-лучи), проходя через гетерогенную среду, в которой расположен распознаваемый объект, попадает на сцинтилляционный кристалл / каждой ячейки поля А. Поскольку кристалл / имеет оптический контакт с фотоэлектронным умножителем 2, то свечение, образованное от гамма-кванта, передается на фотокатод. Последний излучает электроны, число которых увеличивается с помощью динодов, и： на нагрузочном резисторе образуется отрицательный импульс напряжения. Этот импульс через конденсатор С】 поступает на базу транзистора 7\ согласующего каскада. При этом сигнал передастся в эмиттерную нагрузку транзистора Т} и усиливается транзистором Г2. Усиленный сигнал на цепочке ризисторов /?6х &7 компенсируется до уровня входного сигнала и подастся на： анод туннельного диода Дь Последний возбуждается и переходит в неустойчивое состояние с последующим возвращением в устойчивое^ Длительность этого процесса определяет длительность сформированного импульса и зависит от соотношения величин резисторов (R9 + Rio) и величины индуктивности L первичной обмотки трансформатора Тр\. Полученный импульс усиливается и передается на интегратор 6 через вторичную обмотку трансформатора Тр?, резистор R13 и транзистор Т© работающий в ключевом режиме.

После усиления транзистором Т5 импульс передается в нагрузку /?2о через двойной эмиттерный повторитель, выполненный на транзисторах Т6, Г5, с последующим запоминанием на цепочке Ri7c4・ В результате этого образуется уровень напряжения,, пропорциональный амплитуде импульса, который поступает на входной резистор R21 регистрирующего устройства 7.

Регистрирующее устройство обеспечивает фиксацию как аналоговой величины, получаемой на выходе интегратора, так и дискретной величины, снимаемой с выхода формирователя. При регистрации сигнала в виде аналоговой величины иногда может наблюдаться присутствие фона, для компенсации которого имеется регулировка《Установка нуля» выходного потенциала интегратора, выполненная с помощью делителя Rm, R15.

Полученные на выходе устройства сигналы записываются параллельно либо в виде аналоговой величины, либо набором

175

дискретных значений амплитуд, распределенных во времени, отражая тем самым воспринятую картину движения объекта в динамике.

Распознавание трехмерных объектов по их оптическим изображениям. При распознавании перемещающихся в пространств ве трехмерных объектов распознающая система должна обл а- дать двумя спецйфическими особенностями. Во-первых, она должна воспринимать «глубину» пространства, а во-вторых, осуществлять автоматическую ориентацию своего оптического узла на распознаваемый объект. При этом для автоматического кодирования и распознавания трехмерных объектов восприятие «глубины» пространства должно сводиться к автоматическому определению дальности до объектов и ее производных по времени. Наличие указанных данных позволяет не только осуществи лять распознавание трехмерных объектов, но и выделять в трехмерном пространстве объекты, обладающие известными пространственными связями с другими, уже опознанными, или выделять пространственные связи между известными обьектами.

Дальность до объектов при автоматической ориентации на них оптического узла может быть автоматически определена за счет раздельного анализа двух изображений (стереопары) обозреваемого распознающей системой пространства с находящимися в нем объектами. Анализ заключается в поиске и выделении на каждом изображении стереопары идентичных элементов (объектов или деталей объектов) и определении координат выделенных элементов в системе отсчета каждого изображения. Полученные координаты используют для ориентации оптической системы на выделенные объекты. Вычисление расстояния до объекта н определение его масштаба производится на основе оценки взаимного смещения объектов на каждом изображении стереопары.

Рис. 73. Схема расположения основных элементов устройства обзора распознаваемых объектовРис. 73. Схема расположения основных элементов устройства обзора распознаваемых объектов

Рис. 73. Схема расположения основных элементов устройства обзора распознаваемых объектов

Рис. 73. Схема расположения основных элементов устройства обзора распознаваемых объектов

Рис. 74. Упрощенная функциональная схема устройства обзора трехмерных объектов

Распознающая система I обеспечивающая решение указанных задач, может быть реализована в виде совокупности двух автономных устройств обзора и анализа изображений. Устройство обзора, общий вид которого изображен па рис. 73, а его упрощенная функциональная схема — на рис. 74, содержит оптический узел ОУ передачи изображений стереопары, блок раздельного ввода изображений БРВИ и сервоприводы ориентации оптического узла С0х н СОУ относительно соответствующих координат (%, у).

Оптический узел ОУ передачи изображений стереопары состоит из двух жестко закрепленных объективов I (рис. 74).

разнесенных один относительно другого на некоторое расстояние (стереобазу), н двух пар зеркал 2. Оптические оси объективов параллельны и лежат в горизонтальной плоскости.

Блок БРВИ состоит из двух идентичных частей, каждая из которых содержит электронно-оптический преобразователь 3 с планшайбой 4. Стекловолокна 5 переводят световой поток с планшайбы электронно-оптического преобразователя на сетчатку 6, выполненную в виде матрицы фоторецепторов. Последняя может запираться блокирующим сигналом с переключателя 〃 сетчаток. Вырабатываемые генераторами 8 H 9 токи, измени- ющиеся по ступенчатому закону, с помощью отклоняющих катушек 7 перемещают изображение относительно планшайбы. В блок БРВИ входят также координатные преобразователи код- аналог (10 и /2), соединенные со входами генераторов 8 H 9 H с соответствующими регистрами устройства анализа изображений. Выходы сетчаток подсоединены к устройству анализа через коммутатор.

В состав сервоприводов СОХ и СОУ ориентации оптического узла входят соответственно электродвигатели 13 и 15 и датчики угла поворота 14 и 16.

Устройство анализа стереоизображений (рис. 75) обрабатывает введенные в него изображения и выделяет в них- некоторые

Рис 75. Блок-схема устройства анализа стереоизображений

Рис. 76. Тапологическая организация рецептивных полей: а — Р〃"； б — РП-2

признаки локального характера. Данное устройство содержит узлы коммутации сигнальных цепей, узлы управления порядком выполняемых операций и счетно-решающие блоки. К первым относятся коммутаторы КС, К, К — К» и переключатель В. Ко вторым ——специализированное цифровое вычислительное устройство СЦВУ и сопряженные с ннм регистры Ps — Р*, дешифраторы Дш\ ——〃以з, преобразователь аналог ——код ПР и преобразователи код-аналог 〃pi и Пр2. К третьим — блоки рецептивных полей РП-1 и РП-2, образующих в совокупности с подключаемой к ним сетчаткой 6 (см. рис. 74) модели рецептивных полей L

Топологическая организация входных цепей в РП-1 и РП-2 различна (см. рис. 76). Так как рецептивное поле РП-1 используется при поиске границы контраста (перепада яркостей), то оно имеет центральную зону в виде компактного участка круглой формы (шестиугольник) радиусом г。и окружающую ее периферийную {»} зону в виде кольца радиусом гр с центром < %,，< о (рис. 76, Q). Рецептивное поле РП-2 (рис. 76, б) обеспечивает выделение локального участка границы контраста. В нем так же, как и в РП-1, выходные цепи объединены в две зоны {О} и {Р}. Причем каждая зона соответствует совокупности элементов сетчатки, заключенных внутри шестиугольного участка заданного радиуса и разделенных диаметром, имеющим определенную ориентацию (0°, 60°, 120°). Каждому из поло-

Под рецептивным полем понимается совокупность сетчатки, управляемых устройств коммутации синельных цепей и решающих блоков, обеспечивающая выделение характерных локальных элементов па изображении путем изменения топологической организации входных цепей н положения изображения на сетчатке. --

жений ① разделяющего диаметра приписывается условный номер. Так, при совпадении диаметра с горизонтальным направлением (0°) положение Ф кодируется как《0》(рис. 76, б слева), а при совпадении с направлением 120° (рис. 76, б справа)— как《4»

Сигналы U] и 5 на выходах РП-1 и РП-2 определяются соответственно выражениями

5 *靑举一亡不牛隊（亡¥ "）:5 *靑举一亡不牛隊（亡¥ "）:(66)(66)

5 *靑举一亡不牛隊（亡¥ "）:

5 *靑举一亡不牛隊（亡¥ "）:

(66)

(66)

(67)

0{Р}

где U ——выходной сигнал одной элементарной ячейки рецепторного поля; No, Np ——число элементарных ячеек в зонах {О} и {尸} рецепторного поля соответственно.

Первое из выражений характеризует разность средних яркостей в центральной и периферийной зонах рецептивного поля, а второе ——локальную контрастность изображения.

Конструктивно блоки РП-1 и РП-2 представляют собой аналоговые счетно-решающие устройства, реализующие зависимости (66) и (67) н выполненные, соответственно из набора суммирующих, вычитающих, делительных элементов и элементов логарифмирования.

Отметим, что на участках равномерной яркости сигналы Ui н U2 равны нулю. Выходной сигнал Ui оказывается отличным от нуля лишь в том случае, если граница {О}-зоны лежит вблизи границы контрастности или соприкасается с ней. При этом чем лучше совпадают границы контрастности с границами зоны {О}, тем выше уровень выходного сигнала. В пределе при полном совпадении границ сигнал 5 максимален. Улучшение совпадения может происходить за счет перемещения центра зоны {О} и за счет изменения ее размеров. На рис. 77, а показаны кривые выходного сигнала РП-1 при пересечении центром РП светлой полосы единичной яркости под различными углами -ф к горизонтали. На рис. 77, б приводится зависимость выходного сигнала Р〃〃 от размеров его зон {О} н {Р} при условии, что центр <х, у>о РПЛ лежит в центре полосы. На графике сплошной линией показана аналитическая зависимость U(r) (в долях единицы) и штриховой линией — экспериментальная зависимость 5(г) (в импульсах), приведенная к масштабу аналитической. Как видно из рис. 77, а, существует локальный максимум выходного сигнала РП-1 в окрестностях границы контрастности. Это свойство используется для нахождения локального участка,

Рис. 77. Функциональные характеристики рецептивного поля РП-1 (тест сигнал ^Полосы шириной 2г0»)

соприкасающегося с границей контрастности. Так, изменяя положение (<х, у>о)户〃-1 вблизи этой границы до максимума, а затем подбирая размер РП-1, можно выделить искомый локальный элемент изображения, который далее будем называть граничным элементом ГЭ (см. рис. 78). Функциональные характеристики РП-1 показывают, что лучше всего данное реиентив- ное поле подходит для выделения ГЭ в виде выпуклостей, впадин н пятен.

Применительно к рецептивному полю РП-2 следует заметить, что сигнал U2 оказывается отличным от нуля во всех случаях, когда граница контрастности проходит через {О} или {Р}-зоны. Причем он тем больше, чем точнее его разделяющий диаметр Ф совпадает с границей контрастности (см. рис. 79). Функциональные характеристики РП-2 таковы, что позволяют использовать его для выделения локального отрезка, разделяющего области разной яркости. Этот отрезок назовем локальным граничным участком ЛГУ, а центр ЛГУ — контурной точкой КТ. Элемент изображения, перекрываемый при этом обеими зонами Р/7-2, назовем контурным (КЗ). При выделении КЗ, ЛГУ и КТ используется процедура подбора следующих параметров: ориентации разделяющего диаметра Ф и положения <х, у>о, Р〃-2. В целом РП-2 можно назвать детектором участка прямолинейного края или детектором ЛГУ н К「

При работе устройства анализа стереоизображений входной, сигнал поступает с РП-2 к суммирующим элементам последнего- только через один из Г коммутаторов (см. показанные на рис. 75 коммутаторы К, К?,…,К» рецептивного поля РП-2). Остальные же остаются закрытыми. Поскольку каждый из этих коммутаторов имеет индивидуальное значение разделяющего диаметра

181

Рис. 78. Иллюстрация граничного элемента изображения и принципа его выделения с использованиемРП-1Рис. 78. Иллюстрация граничного элемента изображения и принципа его выделения с использованиемРП-1

Рис. 78. Иллюстрация граничного элемента изображения и принципа его выделения с использованием

РП-1

Рис. 78. Иллюстрация граничного элемента изображения и принципа его выделения с использованием

РП-1

ф (т. е. свою топологическую организацию), то на одном и том же участке изображения, т. е. при одних и тех же сигналах сетчатки, каждый из них по-своему группирует входные цепи. Поэтому значения суммарных яркостных сигналов, «собранных» внутри зон {О} и {Р}, различны. Например, если центр РП-2 находится на границе вертикального края и подключен коммутатор нуля (Ф = 0), выходной сигнал РП-2 будет равен 0. Однако при подключений другого коммутатора с Ф = 3 выходной сигнал максимален. Таким образом, наличие нескольких коммутаторов позволяет при объединении их входов и выходов различным образом группировать цепи: одна и та же цепь разными коммутаторами подключается либо к одному, либо ко второму сумматору, что равносильно приписыванию веса +1,0 или ——1,0. Число выходных цепей каждого из коммутаторов Ki, 七，…，Ль нодключенпых к одному из двух (клеммы « + » или 《一》)суммирующих элементов блока РП-2. постоянно и равно 煙=巾=今 ,где N — общее число элементов сетчатки. Одна ко поскольку коммутатор КС выходных цепей сетчатки выделяет активный участок радиусом г и пропускает сигнал только по Na активным (возбужденным) цепям, то на клеммы 《+》 и《一》суммирующих элементов блока РП-2 поступают сигналы лишь по ^~ — = — цепям.

0 P 2

Для упрощения последующего описания работы устройства отметим, что регистры P?i — Р?б — это соответственно ячейки памяти для кодов номера анализируемого параметра (Np),

Р〃с. 79. Иллюстрация локальных элементов К「КЗ, ЛГУ изображения “ принципов их выделения с использованием РП-2

внутреннего радиуса (г。)，ориентации разделяющего диаметра (Ф), внешнего радиуса (г, г「)，номера сетчатки (М), координат (х, у). Входы регистров подсоединены соответственно ко входам переключателя 8, дешифраторов Д[щ внешнего и Дш2 внутреннего радиусов, Дш^ — ориентации, к переключателю 11 сетчатки и координатным преобразователям /“ 12 код-аналог (см. рис. 74).

Каждый t-й регистр содержит Пг > log р^ разрядов (р^ —— число значений представляемого i-ro параметра). Например, если р* = 128, то 九冥=7 разрядов. Каждому разряду соответствует определенный триггер. Регистры соединены с ячейками оперативного запоминающего устройства, входящего в состав СЦВУ (см. рис. 75).

Специализированное цифровое вычислительное устройство рассчитано на работу при 'последовательной стратегии. Обработка любой задачи начинается с последовательного выполнения следующих операций:

поиск точки, находящейся вблизи границы контрастности;

выделение граничного элемента (ГЗ)；

локальный анализ окрестностей ГЭ и опознание локального элемента изображения;

выделение контурного элемента (КЗ), локального граничного участка (ЛГУ) и контурной точки (К?)；

отработка специальных задач.

Поясним эти процедуры. Поиск ГЗ производится с помощью РП-1. Параметры поиска, а именно: тип траектории движения РП-1 по изображению и параметры этого движения (направление, шаг, длина строки поиска), а также размер РП-1 задаются априорно на основании опыта или получаются случайным образом. Значения этих параметров задаются записью соответствующих кодов с СЦВУ на регистры. На P?i (рис. 75) засылается /, и выход блока РП-1 подключается к преобразователю ПР. На Р?4 подается код величины 尸刃,н дешифратор Дш\ возбуждает соответствующую цепь коммутатора Кс, выделяя активный участок сетчатки. На 尸劣 записывается код величины Го, к дешифратор Дш^ возбуждает определенную управляющую цепь коммутатора К РП-1, который делит весь активный участок на-две зоны: {О} и {Р}, На преобразователи координат блока обзора подаются начальные значения координат х и у. На регистр Р?5 н на переключатель сетчаток " (см. рис. 74) посылается сигнал, запирающий вторую сетчатку.

В режиме поиска РП-1 передвигается по изображению. При этом на регистр Р?б координат каждый раз засылаются новые значения <х, у> и на каждом шаге анализируется выходной сигнал РП-1 U]. Если 5 < △ (△ — заданный порог), то поиск продолжается, если Ui ^ А, то начинается выделение ГЗ, которое производится следующим образом. Запоминается значение "1, <Uio>今 <U>：・ Значения координат <х, у>о центра

РП-19 давшего ■ > Д, считываются с регистра Рг6 и засылаются в специально отведенную ячейку <х, у>0 => <х, у>* (заметим, что символ вида <а> => <Ь> означает, что параметр а засылается в ячейку, отведенную для параметра Ь). Они теперь становятся центром движения типа《звезда》，при котором центр РП-1 занимает последовательно 6 или 12 положений вокруг центра《звезды》<х, у>* на расстоянии ц от него через равные угловые интервалы (Ар = 60° или 30°) от 0 до 2л, Координаты каждой точки отсчета вычисляются так:

О, !/>о. t = <Х, У>* + А(х, У) при

Ах = ц cos 屮 и Ay = р, sin 屮，

где 屮——текущее направление (0; 0 + 八屮，0 + 2屮，…).

Для каждой точки отсчета <х, у>о, i снимается значение U\ и сравнивается с зафиксированным ранее значением Um； при |Ui] > |Um| записываются координаты <х, у>о, i 今 VX У>м и сигнал U* 今 Um・ Таким образом, в ц-окрестности обнаруженной точки находится новая точка, в которой сигнал больше, чем в любой другой из этой окрестности. При этом репрезентативная точка <х, у, Ui> перемещается по поверхности отклика (рис. 80). Теперь центром становится найденная точка <х, у>м 今 <х, у>* и в ц-окрестности снова идет поиск точки с максимальным значением сигнала. Такая процедура самона- стройки идет до тех пор, пока | "м | не перестанет увеличиваться и пока точка <х, у, Ui> не достигнет локального максимума (^i)max- Подстройка по «положению» заканчивается.

Рис. 80. Иллюстрация принципов выделения контураРис. 80. Иллюстрация принципов выделения контураДалее следуют пробные изменения размеров РП-1. Для зто- го сначала рецепторное поле уменьшается на единицу и производится самонастройка по《положению》. Увеличение (G)max служит признаком того, что из зон {О} и {尸} нсключа- ются посторонние участки. Подстройка по г。и ху продолжается до тех пор, пока (U】)max не перестает расти.

Рис. 80. Иллюстрация принципов выделения контура

Рис. 80. Иллюстрация принципов выделения контура

Обе эти процедуры самонастройки, при которых управление параметрами РП-1 ведется по информационной обратной связи от регистров р?2, Р?4, Р?6, приводят к выделению ГЭ (рис. 78, 80). Далее исследуется окрестность выделенного ГЗ, в частности, локальный《релье©》 поверхности отклика вблизи

ГЭ. Совершается несколько шагов в каждом направлении t|?i(0, 30°, 60°, ...)• Анализ приращений А(Л и знака Ui на каждом направлении дает возможность выделить направления h хребтов (линий с минимальной производной〔彳」) и направления g градиентов (линий с максимальной производной IAUJ、

А*丿'

Упорядоченная относительно условного центра рецепторного поля совокупность градиентов и хребтов <g, ft>, полученная при сканировании вдоль 12 лучей, вместе со значением (Ui)max в точке <х, у>* является описанием локальной конфигурации» по которому возможно опознание таких элементов изображения, как «пятно», «конец полосы», «элемент полосы», «разветвление полос», «пересечение полос》，«элемент кран》и т. д. Напрнмср, список хребтов ГЭ, изображенного на рис..78 и 80, будет таким: S(九)=<60°, 210°>, а список градиентов для него же будет S,g) = < + 150°; —330°>. Знак при направлении градиента указывает наличие границы контраста в этом направлении. Опознание локальной конфигурации является решением самостоятельной задачи. При этом в памяти СЦВУ можно записать признак (индекс) опознанного элемента, его параметры ，о, <х, у>о, °i и список хребтов и градиентов. Далее может обрабатываться любая другая задача.

Например, опознав элемент края, мы можем выделить КЗ, ЛГУ, КГ. Для этого вычисляется направление, перпендикулярное к градиенту со знаком 《—》,т. е. параллельное границе контрастности (рис. 79), до тех пор, пока выходной сигнал РП-2 & не достигнет максимума. Затем ищутся пробные изменения параметров п, <х, у>о, Ф, увеличивающие найденную величину (U2)max, т. е. производится самонастройка по этим параметрам. В результате выделяются два участка, лежащие по разную сторону границы контрастности (рис. 79, внизу). Значение ((7г)max в точке локального максимума характеризует локальную контрастность на границе.

Далее программа действия такова:

Фиксируются параметры РП-2 в выделенной точке, которая считается первым элементом изображения (точкой вхождения):

<Х, у, г, Ф,。2> > <х, у, г, Ф, Sl>I-

Описывается контурная линия от точки вхождения до точки излома (или точки перегиба), лежащей в верхнем секторе направлений (0——180°). Для этого РП-2 смещается от точки вхождения (точки 0) в направлении, соответствующем разделяющему диаметру Ф, на длину ц = г, равную радиусу РП-2 (в точку /, см. рис. 81). В новой точке отсчета измеряется вы-

185

ходной сигнал U& Если уровень сигнала существенно понн- зился и РП-2 сходит с контурной линии, то производится подстройка по х, г/ и Ф; в противном случае шаг повторяется (рис. 81). Такая следящая операция выделяет совокупность контурных точек и соединяющих их отрезков известной длины н направлений. При этом место резкого изменения направления фиксируется как точка излома. Найденная точка считается вто- рым элементом изображения (точка 2 на рис. 81).

В окрестности найденной точки выделяется граничный элемент, описывается его окрестность и опознается тип этого локального элемента, т. е. реализуется последовательность операций по пунктам 1, 2, 3, описанным выше. Это описание служит кодом элемента 2. Вычисляются связи Axi2 и Ар。 между точками / н 2.

Описывается контурная линия от точки вождения в нижний (180°—360°) сектор до точки излома (перегиба) в этом секторе, которая считается третьим элементом (точка 3 на рис. 82).

В окрестности точки 3 ищется ГЭ и описывается локальная конфигурация этого ГЭ. Получено описание элемента 3. Теперь вычисляются характеристики связей А%1з н Д^13 между точками 1 и 3. На этом анализ совокупности трех взаимосвязанных элементов заканчивается и начинается ориентация оптической -системы на точку вхождения (элемент / изображения).

Ориентация на точку вхождения производится так. Предварительно на регистры управляемых параметров записываются параметры точки вхождения, а именно <х, у【>— регистр 尸女； <@i > f регистр Ре3; <门 > —регистр 尸沐 Этим задается совокупность поисковых признаков элемента /, необходимая при ориентации для узнавания его и отличия от похожих. Коммутаторы КС и Ki, %，••” Kw получают управляющие сигналы от дешифраторов Дил» и Дш3. Серия управляющих сигналов посылается также от регистра Рг8 на сервопривод СОХ, который

Рис. 3/, Пояснения принципа сканирования границы участка распознаваемого изображенияРис. 3/, Пояснения принципа сканирования границы участка распознаваемого изображенияРис. 82. Возможный вид анализируемых изобралсений стереопарыРис. 82. Возможный вид анализируемых изобралсений стереопары

Рис. 3/, Пояснения принципа сканирования границы участка распознаваемого изображения

Рис. 3/, Пояснения принципа сканирования границы участка распознаваемого изображения

Рис. 82. Возможный вид анализируемых изобралсений стереопары

Рис. 82. Возможный вид анализируемых изобралсений стереопары

на каждом шаге поворачивает всю оптическую систему на некоторый угол горизонтальной оси. После каждого смещения производится настройка РП-2 по ординате у, в результате чего определяются новые значения координат <х, ^>о- Последовательность шагов поворота прекращается тогда, когда координата у данной точки окажется равной нулю. Поворот осуществляется двигателем /5 (см. рис. 74). Некоторая погрешность в ориентации, обусловленная характеристиками сервопривода, компенсируется корректирующим воздействием на цепи отклонения по у обоих электронных изображений.

Производится поиск элемента / на втором изображении, для чего из СЦВУ через регистр 尸玄 посылается сигнал Ns на переключатель И (рис. 74). В работу вступает второй тракт ввода изображения (нижняя часть рис. 74), а выходные цепи сетчатки изображения / блокируются. Поиск элемента / производится с помощью схем РП-2 по сигналам, подаваемым из СЦВУ на регистры Рг3 и Рг4. РП-2 при поиске движется по координате х, поскольку по у ранее уже была произведена ориентация. В СЦВУ анализируется выходной сигнал Ur рецептивного поля РП-2. Точка, где Ит> ^ (Д — заданный порог), находится рядом с границей контрастности. Поэтому» если на каком-то шаге UT > △, то включается в работу РП-2 и производится подстройка и описание найденного элемента. Код обнаруженного на втором изображении элемента сравнивается в СЦВУ с описанием (кодом) первого элемента первого изображения, т. е. производится идентификация (опознавание). Несовпадение кодов говорит о том, что найден посторонний элемент. Поиск в этом случае продолжается. При положительном результате идентификации происходит следующий этап проверки. Он заключается в том, что к координатам обнаруженного элемента прибавляются значения связи между первым и вторым элементами первого изображения. На цепи отклонения засылаются значения 刈=%i + А%】2；以=9】+ №1?・ В действие вступает РП-1 н производится поиск локального максимума в том месте, где должен быть второй элемент, если обнаруженный элемент является первым. Описание заданной локальной области второго изображения сравнивается в СЦВУ с кодом второго элемента первого изображения. При неопознании продолжается поиск по координате х, ибо обнаруженный элемент, принятый ранее за первый, на самом деле не является им. Совпадение же вызывает второй этап анализа, заключающийся в проверке наличия третьего элемента в соответствующем месте на втором изображении. Проверка производится аналогичным образом. Если для некоторого обнаруженного элемента второго изображения его описание совпадает с описанием первого элемента первого изображения, причем существуют соседние, второй н третий, элементы, одинаковые со вторым и третьим элементами первого изображения, то обнаруженный

элемент считается идентичным первому элементу первого изображения. Опознавание произведено.

В этом случае можно произвести ориентацию по х на основе оценки значений х/ н %? (координат идентичных точек на первом и втором изображениях стереопары). Ориентация заключается в следующем. Если знаки %； их? совпадают, то устройство обзора вместе с оптической системой разворачивается относительно вертикали до тех пор, пока знаки х； н %；【не станут противоположными. Сторона вращения определяется при этом знаками х{ н *「. Если знаки xf и х；1 не совпадают, то сторона вращения определяется по соотношению величин |х{ I и (х}1!，т. е. проверяется условие |х{ | * > |х^ |. Ориентация продолжается до того момента, когда |х； | 仁 JxJ1 |.

Принцип ориентации по х аналогичен принципу ориентации по у (шаги поворота и подстройка иа каждом шаге). После окончания ориентации в СЦВУ определяется расстояние О【до bf，

объекта. При малых углах параллакса Dy =——, где Ь ——стерео- |х|

база, а 厂一второе главное фокусное расстояние объектива. По известной формуле определяется и масштаб М\ объекта: М]=中.Аналогичным образом может быть определено расстояние до любой контурной точки каждого объекта, находящегося в зоне наблюдения устройства обзора.

КОДИРОВАНИЕ И РАСПОЗНАВАНИЕ ЦВЕТНОЙГРАФИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

За последние годы при решении задач автоматического контроля и управления существенно повысилось внимание к вопросам использования цветной графической информации. Эта тенденция может быть объяснена, с одной стороны, стремлением к уплотнению («сжатию») исходной графической информации, т. е. повышению информативности единицы поверхности изображений при неизменном масштабе, а с другой ■— появлением технологических процессов, контроль за правильностью протекания которых либо принципиально невозможен без процедуры распознавания цвета, либо при использовании последней позволяет существенно улучшить параметры процессов. Так, например, состояние поверхности кромки модели летательного аппарата, продуваемой в сверхзвуковых потоках〉 наиболее эффективно можно оценить лишь по цветовым оттенкам ударной волны, образуемой у обтекаемой кромки в виде лучей желто-голубого цвета. Использование цветного рентгена позволяет повысить эффективность медицинской и технической диагностики. Реализация процедуры распознавания цвета позволяет автоматизировать процессы спектрографического

анализа, процессов крашения в текстильной, бумажной и парфюмерной промышленности, а также значительно повысить эффективность автоматов, обеспечивающих сортировку почтовой корреспонденции, систем ввода экспериментальных графиков в ЦВМ н систем считывания и анализа объектов, нанесенных на различные картографические документы.

В общем случае задача распознавания цвета объекта может быть решена на базе как детер ми ни рованного, так и вероятностного [25, 100] методов. Оба метода наиболее эффективно, с точки зрения получения наибольшей надежности и точ- ности распознавания, могут быть реализованы на основе спсктроколориметрии. При этом для получения монохроматического света могут быть использованы призматическая, решетчатая или фильтровальная системы. Первые две целесообразно применять в случаях, где необходимо распознавание как можно большей гаммы цветов и оттенков, что характерно, например, для химической, парфюмерной и текстильной промышленности. Применение фильтровальной системы представляется весьма эффективным в системах контроля и управления и информационных системах с ограниченным и заведомо известным числом монохроматических цветов, подлежащих распознаванию. В этих случаях эффективность фильтровальной системы определяется простотой ее технической реализации.

Обычно цвета различных объектов распознаются в диапазоне длин волн 入 от 380 до 780 нм. При этом в качестве основных признаков, по которым ведется распознавание, принимаются коэффициент спектрального отражения р (入)(либо коэффициент спектрального пропускания т(л)) и три спектральные константы х, у, %, соответствующие зрительному представлению изображения при разных длинах волн (ио красному, зеленому и синему цвету). Если через Р (九) обозначить распределение удельной энергии стандартного света С (дневной свет под голубым небом), то распределение энергии, поступающей в глаза наблюдателя или на вход оптического узла распознающей системы, при облучении распознаваемого изображения светом С составит Р (九)р(А). При этом оптическим узлом будет воспринято изображение в виде совокупности распределений Р.欣,Р ・ р〃 н Р • р才 по красному, зеленому и голубому цветам соответственно.

Константы X, F, Z н S описываются выражениями

780—780

Х = к f P(X)x(X)p(X)dX； У = К J р(入)，@)P(MdA;

(68)(68)380380

(68)

(68)

780—

Z = K f P(入)文入)p 伍)d% S = X + Y + Z, 3*80

где К — коэффициент, подбираемый из условия обеспечения равенства У = 1 при полностью белой плоскости со 100%-ным коэффициентом спектрального отражения в полном диапазоне длин волн (от 380 до 780 ммк):

Р(碗M)d人380•

В отдельных случаях в качестве признаков распознавания используются значения х = Х/S и у = У/S.

Из выражений (68) видно, что распознаваемые объекты с одинаковым значением р(Х) должны иметь одинаковый цвет. Но на практике при одной и той же пробе значение р (入)■> а следовательно, и значения сигналов цветности X, У, Z могут существенно изменяться в зависимости от режима испытания. На значение р(&) оказывают влияние» в частности, ширина монохроматической волны спектрофотометра, условия развертывания длин волн, освещения распознаваемого объекта н ирнсма светового потока. Измерение, проведенное без предварительной проверки указанных условий, может привести к ошибочным результатам. Такую проверку обычно производят путем оценки величины коэффициента удельного спектрального отражения R, который для условий, принятых за стандартные для каждого объекта, должен иметь определенное значение. Для этого одним и тем же монохроматическим светом облучают вначале поверхность с покровным слоем окиси магния, имеющего коэффициент спектрального отражения, близкий к 100%, а затем распознаваемый объект. По полученным отраженным свстовнм потокам определяют коэффициент удельного спектрального отражения

R = ?ioo%,

где 厶一световой поток, отраженный от поверхности, покрытой окисью магния;

厶 一 световой поток, отраженный от поверхности распознаваемого объекта, при облучении пробы одним и тем же монохроматическим светом.

При этом считают, что поверхность, покрытая окисью магния, даст рассеянное отражение света, равномерное во всех направлениях. Правила Международной комиссии по освещению предусматривают облучение пробы параллельными лучами под у^лом 45° к ее поверхности и измерение рассеянного отражения в вертикальном направлении к поверхности пробы (или йертикальное облучение и измерение рассеянного отражения под углом 45°).

На практике величины констант X, У, Z цвета объекта определяются в соответствии с выражениями (68) двумя методами. По одному из них через определенные интервалы длин волн (например, через 5 нм) измеряют значения р(А), умножают их на функции длин волн P(?J, %(入)и производят сложение полученных произведений； по второму — всю площадь 780—'

fР 伍)х(九)d九 делят на равные участки и к каждому из

380

полученных значений прибавляют значение р(А), измеренное при средней длине волны в каждом участке. После этого каждое из полученных значений сумм умножают на определенный коэффициент. Второй путь получения констант X, У, Z используется, например, в Японской вычислительной машине для распознавания цвета системы Тосиба. В ней для получения монохроматического света применена фотометрическая гребенка. В большинстве отечественных машин и устройств для распознавания цвета [25, 100] выделение сигналов, пропорциональных основным спектральным составляющим излучения, т. е. сигналов цветности X, У, Z, осуществляется с помощью оптических фильтров без использования вычислительных средств. Последние применяются лишь при дальнейшей обработке сигналов, в процессе которой реализуется один из алгоритмов распознавания, определяющий принадлежность точки анализируемого цвета некоторой области решений, охватывающих одну или целое множество точек двумерного (или многомерного) пространства цветов.

Рис. 83. Кинематическая схема считывающего устройства системы распознавания цветных снимков с картографических документовРис. 83. Кинематическая схема считывающего устройства системы распознавания цветных снимков с картографических документовРассмотрим несколько примеров технической реализации систем, обеспечивающих распознавание цвета объекта. Предварительно отметим, что в большинстве распознающих систем такого типа процесс идентификации основан либо на непосредственном сравнении световых потоков, отраженных от распознаваемого объекта и объекта, принятого за эталонный, либо на сравнении косвенных признаков, описывающих распознаваемый объект, с соответствующими признаками эталона, определенными заранее и хранимыми в запоминающем устройстве.

Рис. 83. Кинематическая схема считывающего устройства системы распознавания цветных снимков с картографических документов

Рис. 83. Кинематическая схема считывающего устройства системы распознавания цветных снимков с картографических документов

В первом случае попарно сравниваются сигналы, одновременно пропускаемые тремя парами каналов» относящихся соответственно к красному, зеленому и синему световым потокам, отраженным от эталона (напрн- мер, от знака легенды для

Рис. 84. Функциональная схема системы, обеспечивающей считывание и распознавание цветных изображений с картографических документовРис. 84. Функциональная схема системы, обеспечивающей считывание и распознавание цветных изображений с картографических документов

Рис. 84. Функциональная схема системы, обеспечивающей считывание и распознавание цветных изображений с картографических документов

Рис. 84. Функциональная схема системы, обеспечивающей считывание и распознавание цветных изображений с картографических документов

картографических доку^ ментов) и от идентичного по цвету распознаваемого знака. В этом случае считывающее устройство распознающей системы может быть выполнено, например, по кинематической схеме, приведенной на рис. 83. На цилиндре Ц, приводимом во врата- тельное движение двигателем М посредством редуктора Pi, укрепляется карта, участок считывания на которой может ограничиваться специальными шторами. Цилиндр с картой связан редуктором 尸2 и ходовым валом В с кареткой КР, на которой установлены фотодатчики Дь Дг и осветительная система ОС.

При считывании цилиндр вращается, и каретка перемещается вдоль направляющих штанг Ш} и『2， осуществляя процесс сканирования.

Благодаря жесткой связи между датчиками и осветительной системой и одинаковому расположению в пространстве сохраняется условие равенства световых потоков, падающих на поверхность эталона и карты. Датчик Д1 жестко связан с эталоном Э. Оба датчика 〃】и Дг как в конструктивном отношении, так и по своим физическим параметрам идентичны. Поэтому при полной идентичности считываемого участка карты н эталона сигналы на выходе датчиков оказываются одинаковыми.

На рис. 84 приведена функциональная схема распознающей системы I. Световой поток, излучаемый лампой 〃， делится зеркальной призмой П на два одинаковых световых потока. Левый поток, пройдя конденсор Ki, попадает на поверхность эталона Э и, отразившись от него, направляется в объектив О,

1 Ширяев Е. Е. Фотоэлектронное устройство для считывания условных знаков с карт. Авторское свидетельство № 251250; кл. 42m* 7/12, «Открытия. Изобретения. Промышленные образцы. Товарные знаки», № 27, 1969.

192

С выхода объектива световой луч, претерпев тройное расчленение посредством трехгранной зеркальной призмы Пр, а затем пройдя соответствующие светофильтры СЗ] (синий) t СФ2 (зеленый) и СФз (красный), попадает на фотокатоды трех фотоэлектронных умножителей ФУЬ ФУ2 и ФУ3. В качестве последних использованы соответственно фотоэлектронные умножители типа ФЭУ-19, ФЭУ-27 и ФЗУ-22.

Правый световой поток после конденсора 毎 попадает на поверхность карты, укрепленной на цилиндре Д. Отраженный от карты пучок света проходит путь, аналогичный первому пучку. Заметим, что благодаря системе расщепления светового потока призмой П на два одинаковых пучка отпадает необходимость в высокой стабилизации питания лампы Л.

При считывании по люминесцирующей карте в осветительной системе между ртутпо-кварцсвой лампой Л и призмой П устанавливается фильтр типа УФС, задерживающий видимую область спектра н пропускающий ультрафиолетовое излучение, а перед объективами датчиков — светофильтры обратного действия.

Отметим далее, что сигналы с выхода идентичных фотоэлектронных умножителей поступают на блоки сравнения J5&, 5С2, ЕСз, состоящие из логических элементов НЕ н формирующих каскадов. Выходы блоков сравнения подключены к схеме совпадения И, сигнал с которой через усилитель-формирователь У@ поступает в блок обработки информации БОИ. Этот сигнал возникает лишь в том случае, если отраженный от карты световой поток в момент ее сканирования совпадает по всем трем цветовым характеристикам с цветом эталонного условного знака. Блок БОИ обеспечивает подсчет числа распознаваемых знаков, обнаруженных на заданном участке карты, интегрирование суммарных площадей, занимаемых ими, и нахождение других количественных характеристик распознаваемых цветных изображений.

На рис. 85 показана система, обеспечивающая последовательное выделение признаков распознаваемых цветных изображений по цветовому тону и насыщенности L В состав данной системы входит приемник излучения с трехцветным фильтром на входе и узкополосным фильтром на выходе, датчик опорного * сигнала, фазометр с непосредственной индикацией светового тона и выходом на схему сравнения, на второй вход которой подаются напряжения эталонов фаз.

Периодическое получение цветовых составляющих исследуемого излучения достигается электромагнитной коммутацией

Будняк А. А., Осмоловский Ю. Ф., Петренко А. И., Сакун В. А” Фесеч- ко В. А. Устройство для распознавания цвета. Авторское свидетельство № 260983, кл. 42ап* 11/00. «Открытия. Изобретения. Промышленные образцы. Товарные знаки», № 4, 1970.

13 Заказ 677 [93

a)

Рис. 85. Система распознавания цветных изображений по цветовому тону n насыщенности

потока электронов с трех участков фотокатода ФУ, закрытых соответствующими (красным, зеленым, синим) светофильтрами. Перед фотокатодом фотоумножителя 5 (рис. 85, а) помещается светонепроницаемая маска 2 с красным, синим и зеленым оптическими фильтрами Ф], 02, Фз, которые располагаются между полюсами электромагнитов /7卜 〃2, 〃з, жестко связанных с маской (см. рис. 85, б). Обмотки электромагнитов / через ключи 7 подключаются к выходам кольцевого коммутатора 10, соединенного с задающим генератором 〃•

Излучение от распознаваемого объекта равномерно засвечивает три участка фотокатода, расположенные под соответствующими светофильтрами, в результате чего возникают три потока первичных электронов, которые попадают в электрическое поле фокусирующей линзы 3 фотоумножителя и смешиваются в системе 4 усиления фотокатода. Разделение потоков электронов основано на взаимодействии их с электромагнитными полями катушек электромагнитов /. Так как засвечиваемые участки фотокатода располагаются между полюсными наконечниками электромагнитов, магнитные силовые линии двух из них при встречном направлении токов в обмотках, замыкаясь, пересекают путь электронов, отклоняя их за пределы действия электрического фоку си рующего поля. Если же направления электрических токов в обмотках электром агнитов будут согласны, то их магнитные силовые линии не замкнутся на пути фотоэлектронов, а разойдутся, не препятствуя электрическому полю фокусировать электроны, движущиеся по направлению к системе усиления фототока. Таким образом, если в системе из

трех электромагнитов в обмотках двух из них направление токов 厶 и，2 будет согласным, а в обмотке третьего t3 встречнцм (как изображено на рис. 85, й), то магнитные силовые линии потоков У?】и 〃з, 〃2 и 〃з замкнутся, /7】и 〃2 разомкнутся (рис. 85, б).

Электроны, выбитые из участков фотокатода, расположенных под красным и синим фильтрами, отклоняются под действием силы магнитных потоков /71 + /73 н //2 + 〃з, а сигнал на выходе фотоприемника будет определяться величиной фототока от участка фотокатода, закрытого зеленьвг фильтром.

Для создания необходимого чередования сигналов служит кольцевой коммутатор 10, выполненный на мощных ключевых усилителях, создающих в каждой из обмоток ток, который в течение 7з периода протекает в одном направлении, а в течение 2/3 периода — в другом.

Частота переключения определяется частотой генератора //. Электрический сигнал в виде периодических групп по три импульса каждая поступает на узкополосный электрический фильтр 6, настроенный на частоту задающего генератора, кратную трем, для выделения амплитуды и фазы первой гармоники сигнала.

Так как частота первой гармоники достаточно высока, в качестве электрического фильтра используется параллельный резонансный контур с высокой добротностью, который включается вместо высокоомной нагрузки фотоумножителя и убирает шумовые флюктуации тока фотоприемника. Анализ амплитуды н фазы выделенной первой гармоники производится с помощью фазометра 8, опорной фазой которого служит фаза напряжения с одного из выходов кольцевого коммутатора /0. Выходы фазометра 8 соединены со стрелочным индикатором 12 и схемой сравнения 9, ко второму входу которой подсоединен блок 13 эталонов фазы.

Распознавание осуществляется по совокупности сигналов, появляющихся на выходе схемы сравнения 9, и показаниям индикатора 12.

В настоящее время получили распространение устройства для распознавания цвета объекта по трем его фнзи^ескнм параметрам: яркости, цветовому тону н чистоте цвета. Примером таких устройств может служить устройство [100], блок- схема которого приведена на рис. 86. Условно оно может быть разделено на две части: кодирующее устройство и анализатор. В кодирующее устройство входят фотодатчики ФД\ ——ФДз, согласующие каскады канала яркости CKi — СКз, модуляторы ЛЬ ——〃з, фазовращатели Ф{ — Ф3, сумматоры С】——С3/ Анализатор состоит из измерителей напряжения сигнала яркости ИН, амплитуды сигнала цветового тона ИА и фазы сигнала цветово- го тона ИФ. Кроме того, в его состав входят опорный генератор и делитель напряжения ДН сигналов канала частоты тона н амплитуды сигнала цветового тона.

объекта распознается по трем НН, делителя напряжений ДНобъекта распознается по трем НН, делителя напряжений ДНРис. 86, Грехканалъное устройство для распознавания цветных изображенийРис. 86, Грехканалъное устройство для распознавания цветных изображений

объекта распознается по трем НН, делителя напряжений ДН

объекта распознается по трем НН, делителя напряжений ДН

Рис. 86, Грехканалъное устройство для распознавания цветных изображений

Рис. 86, Грехканалъное устройство для распознавания цветных изображений

Данное устройство работает следующим образом. Сигналы от фотодатчиков (рецепторов) ФД1 — ФДз, соответствующие красному, зеленому и синему цветам и характеризующие цвет объекта в некоторой колориметрической системе измерения цвета, поступают на согласующие каскады CKi — СКз, сумматор С2 и модуляторы Mi—Мз, которые через фазовращатели 0! — Ф3 подсоединены к опорному генератору ОГ. Весовые коэффициенты согласующих каскадов СК\—СКз подобраны так, что результирующий сигнал на выходе сумматора Ci оказывается пропорциональным яркости исследуемого цвета. Результирующий сигнал на выходе сумматора Сз, к которому подключены модуляторы Мь Л12,府з, определяется суммой смешиваемых промодулированных сигналов. Сигналы с выходов сумматоров G, Сг, Сз поступают в анализатор, где измеритель ИН, подключенный к сумматору &, измеряет сигнал яркости, а измерители ИА и ИФ — амплитуду и фазу сигнала по отношению к опорному. Блок ДН осуществляет деление сигналов, поступающих от сумматора С2 н измерителя ИА, для выра^ ботки сигнала чистоты тона. Таким образом, цвет исследуемого

тналам с выходов измерителя измерителя фазы ИФ. Первый из сигналов несет информацию о яркости р аспозн аваемого объекта, второй — о чистоте тона и третий — о цветовом, топе.

Устройства, распознающие цвета по трем указанным признакам, можно существенно упростить путем замены трех автономных каналов обработки информации одним каналом, выделяющим статистические признаки из сигналов цветности распозпаваемого объекта.

Возможность преобразования трех сигналов, соответствующих кол ор и метрически м характеристикам цвета, в один трехпарамстрический сигнал основана на известном принципе кодирования цветовой информации [25]. Блок-схема выполненного в соответствии с этими принципами устройства распознавания цвета показана на рис. 87. В этом устройстве сигналы от фотодатчиков ФД1,

Рис. 87. Блок-схема устройства для распознавания цвета по статистическим признакамРис. 87. Блок-схема устройства для распознавания цвета по статистическим признакам3〃2,⑦〃з, несущие информацию о колориметрических характеристиках цвета, выраженные Величинами постоянного напряжения L/l{, (Д, Uc, поступают на модуляторы Мь М2, Мз- На выходе модуляторов образуются сигналы, содержащие постоянную и переменную составляющие амплитуды сигнала на частоте гармонических (детерминированных) колебаний опорного генератора ОГ.

Рис. 87. Блок-схема устройства для распознавания цвета по статистическим признакам

Рис. 87. Блок-схема устройства для распознавания цвета по статистическим признакам

Эти сигналы поступают па согласующие каскады CKi, СК2, СКз, имеющие различные амплитудно-частотные и фазовые характеристики. Подбор этих характеристик производится с помощью синтеза соответствующих R, R© или RLC пассивных цепей. В результате на выходе согласующих каскадов образуются сигналы с измененными значениями постоянных и переменных составляющих и различными сдвигами фаз переменной составляющей. При суммировании этих сигналов сумматором С на его входе образуется результирующий сигнал Uy , постоянная составляющая которого пропорциональна яркости цвета объекта, а переменная составляющая зависит от соотношения амплитуд и фаз переменных составляющих сигналов U；, U；, U： . В амплитуде переменной составляюще访 содержится информация о чистоте, тона, а в фазе — о цветовом тоне объекта. Сигнал 5 поступает в ан ал изи ру ющее устройство, которое состоит из трех простых приборов — измерителя Ит постоянного напряжения, измерителя Ио переменного напряжения и измерителя Их фазы.

Устройство может работать и при использовании 'в качестве опорного генератора источника случайных (шумовых) сигналов. В этом случае при поступлении на модуляторы входных сигналов и сигнала U()(f) от опорного генератора, являющегося стационарной случайной функцией времени с математическим ожиданием 加 о, средним кв адр атически м отклонением а0, нормализованным коэффициентом корреляции %«) н спектральной плотностью воздействия Go((o), сигналы на выходе модуляторов характеризуются математическим ожиданием 加］« =力，b, с), средним квадратическим отклонением 或 и нормированным коэффициентом корреляции с (%). При комплексной частотной характеристике согласующих каскадов ki(jeo) =/t(co)e"八砌 сигналы на входе сумматора Uj(£) имеют значения математическо-

го ожидания "?；=£?：(0)团八 среднего квадратического отклонения.

-ОО

g； = 2| |Aj(/(o) |2Go((o)dco и нормированной корреляционной функции “(т) = R；(t)o； = 2J|^(/g)) |2*G0(co)cos сотб/со^ /《. Результирующий сигнал 3弋(/) на выходе сумматора характеризуется тремя параметрами: матемэтическим ожиданием 加工=£m；; средним квадратическим отклонением а£ = = [£♦(&)2 + 2££r： (t)o；oJ 二 где 尸皿(т) — нормированная взаимно корреляционная функция; временем задержки результи- оо

рующего сигнала。=斎 \(т)^т, где (匸)一корреляци

онная функция результирующего сигнала.

При выбранных значениях параметров сигнала задающего генератора, характеристиках модулятора и согласующих каскадов параметры результирующего сигнала 加工，as н те являются функциями математического ожидания входных сигналов g. Таким образом, три однопараметрических входных сигнала U* (Г) преобразуются в один трехпараметрический сигнал С\ (/), который по одному каналу передается в анализирующее устройство. Измерение параметров 加工,as , те выполняется с помощью измерителя матсматического ожидания (постоянной составляющей сигнала), измерителя среднего квадратического отклонения (переменной составляющей сигнала )и измерителя времени корреляции [62].

Отмстим далее, что сигнал, пропорциональный чистоте тона, образуется в результате деления переменной составляющей 氏 на постоянную составляющую т0. Однако для автоматических устройств распознавания цвета последнее преобразование (деление о。на гп0} не является обязательным, так как сравнение с параметрами эталонных цветов может производиться непосредственно в единицах т。，со, то・

В устройствах распознавания цветных изображений важным параметром является его быстродействие. Это налагает требование по выбору безынерционных датчиков, выбору высокой частоты опорного генератора и схемы включения модуляторов после фотодатчиков. В некоторых задачах по распознаванию цвета требование к быстродействию устройства не предъявляется. В этом случае модуляция сигнала от опорного генератора может осуществляться непосредственно по световому потоку. Тогда функции согласующего каскада могут частично выполняться непосредственно фотодатчиками, имеющими различные спектральные и динамические характеристики.

СЧИТЫВАНИЕ, КОДИРОВАНИЕ

II РАСПОЗНАВАНИЕ ГРАФИКОВ

В системах контроля и управления наряду с такими видами исходной графической информации, как фотографии, рисунки и чертежи, широкое распространение получила графическая информация, представленная в виде кривых (графиков). Последние дают не только наглядное представление о динамических процессах, протекающих в объектах контроля н управления, но в большинстве случаев являются и единственно возможным источником информации о свойствах, особенностях н динамических характеристиках таких объектов. Это относится в первую очередь к сложным объектам контроля и управления (современные летательные аппараты, судовые комплексы управления, живые организмы с высшей нервной деятельностью и т. д.), для которых получение полного аналитического описания протекающих в них динамических процессов затруднительна

В виде графиков наиболее удобно представлять результаты испытаний объектов повой техники, задавать программы управления и режимы испытаний как разомкнутых, так н замкну- тых систем автоматического регулнровання. По кривым изменения параметров во времени можно осуществлять автоматический контроль за поведением подвижных объектов, технический и медицинский диагноз, автоматическую обработку дан- ннх, получаемых при разведке полезных ископаемых. Но изменению формы кривой, характеризующей текущее состояние

объекта контроля, могут быть выработаны командные сигналы для автоматического управления и т. д. Естественно, что автоматизация всех процессов контроля и управления в случае представления информации о поведении соответствующнх объектов в виде кривых, заданных графически, или в виде непрерывно изменяющегося уровня электрического сигнала невозможна без автоматизации процедуры считывания, кодирования и распознавания кривых. Указанным вопросам посвящено значительное количество теоретических обобщений [1, 23, 75, 110, 111]; большое число работ посвящено н решению частных вопросов считывания графиков [14, 61, 160], кодирования их [6, 130, 158] н распознавания [109]. Поэтому данная глава не претендует на новизну в теоретическом плане и носит практическую направленность. Она написана на основе новых оригинальных отечественных и зарубежных разработок, не вошедших в указанные выше публикации, но представляющих практический интерес применительно к построению различных систем контроля и управления.

РАСПОЗНАВАНИЕ ФОРМЫ КРИВОЙ С ВЫРАБОТКОПКОМАНДНЫХ СИГНАЛОВ УПРАВЛЕНИЯ

Постановка задачи и алгоритм ее реализации. В ряде случаев необходимо управлять ходом технологического процесса путем слежения за изменением формы некоторой функциональной кривой во времени, представляющей собой условное описание данного технологического процесса. Потребность в этом возникает, в частности, при автоматизации процессов сдаточных н контрольных испытаний авиационных двигателей, когда требуется оперативное изменение программы испытаний; при подборе оптимальных режимов термообработки различных изделий.

При контроле за правильностью протекания указанных технологических процессов н управлении режимами их протекания с помощью управляющей специализированной ЦВМ целесообразно проводить распознавание исходной функциональной кривой лишь по некоторым сс характерным точкам (экстремумы, точки перегибов и т. д.). Одновременно с этим целесообразно вырабатывать командные сигналы управления, соответ-

ствующис моментам появления таких точек и используемые для воздействия па запоминающее устройство программы специализированной ЦВМ или непосредственно на исполнительные органы объекта управления и контроля. Такое распознавание может быть проведено по методике, основанной на фиксации факта наличия (при каждом шаге развертки кривой) величины приращения по оси ординат и на анализе знака приращения за малые дискретные интервалы времени, определяемые минимальным интервалом 3fmim на котором величина приращения остается постоянной или знак приращения меняется на обратный.

Сущность данной методики состоит в следующем. Мгновенные значения ординат последовательно считываются с частотой Д определяемой из выражения

где м — число последовательных считываний значений ординат распознаваемой кривой, достаточных для определения одной ее характерной точки.

Сравнивая последующее мгновенное значение ординат с предыдущим, определяют знак приращения (sign Л) и оценивают величину этого приращения (|Д |). Любое приращение может быть определено сочетанием двух двоичных функнн員 (функции наличия приращений ординат, характеризуютцих распознаваемую кривую аВел == а(|Д |), н функции знака приращения азн = a(sign А)) и представлено в виде двухразрядного двоичного кода, в котором первый разряд оценивает величину, а второй ——знак приращения.

Учитывая, что

О при А > 0;

1 при А < 0

и

^вел^вел0 при А = 0；

^вел

^вел

1 при А # 0,

можно охарактеризовать распознаваемую кривую на любом дискретном участке их сочетаниями по табл. 3.

При составлении табл. 3 принято, что операция

А = У(Х)—PG+i),где y(ti) и у(4+1)——значения ординат распознаваемой кривойв моменты времени 爲 и 負+i, выполняется двоичным счетчиком,и поэтому в случае y(G) = '(++1) функция 'азн может с равнойвероятностью принимать значения как 0, так н 1, что вытекаетиз особенностей работы двоичного счетчика н является собы-201

Таблица J

Вид ' аппроксими- ообанного участка распознаваемой кривой

g

УЮ/—г 呎

夕

iV切

j侑）/2

。Ч+7 *

Знамение

y（ti）^y（t^）

И1却传）-必为"月〃

浓">4如J 囚=/切-依.丿=0

/加=*厶,丿 四=0

sign Л

slgn^slgnM)

slgnA^signM)

sign Л=^ signal)

а«〃

7

7

〃

《# ，

7

0

0(1)

тием случайным, определяемым неизбежной флюктуацией считываемого сигнала.

Однако такой анализ формы кривой является неполным, так как не позволяет непосредственно анализировать изображенные графически переходные процессы, т. е. изменение темпа приращения ординат кривой во времени. Исследование переходного процесса с применением указанной выше методики возможно путем получения и фиксации знаков и величин двух последовательных приращений с одновременным анализом их при поступлении последнего приращения L

Анализ различных кривых показывает, что любую форму кривой можно охарактеризовать тринадцатью типами аппроксимированных участков. Причем для получения управляющих команд в зависимости qt изменения формы кривой в большинстве случаев (и, в частности, при контроле н испытании авиационных двигателей) достаточно использовать только девять из них. Фиксация величии и знаков двух последовательных приращений с одновременным их анализом при получении каждого последнего приращения позволяет получить необходимые девять управляющих команд, моменты появления которых практически совпадают с моментами получения каждого второго приращения.

Типы аппроксимированных участков и соответствующие им сочетания значений двоичных функций авел н ази представлены в табл. 4.

По указанной причине в некоторых строках табл. 4 так же, как н в четвертом столбце табл. 3, приведено по два значения

1 Здесь и в дальнейшем под операцией получения величин н знаков приращений понимается операция установления значений ранее упоминавшихся функций аОел и «зл-

“з仆 Однако, согласно физическому смыслу, на горизонтальных участках распознаваемой кривой ссзн должно принимать всегда значение 0, т. е. необходимо, чтобы двоичные функции 。皿 и ссзи в зависимости от вида аппроксимированных участков кривой принимали значения, приведенные в табл. 5.

Необходимо также, чтобы формирование управляющие команд в зависимости от вила аппроксимированных уиастков осуществлялось по логическим зависимостям, приводимым ниже:

А] = Свел. 1 △ %.1.1 /\ ^вел.2Л &зн.2；

(69)

А& = С1вел.1 Z\ С^зн. 1 △ авел//\ &3乂.2 ； (70) A3 =(Хвел.1 /\ Ctзн Л /\^вел/2 /\ ^зн.2 J (71) Ад = ССвел.1Л^зн. I А ^вел.зА дзн.2> (72) A5 K С(вел.! /\^заЛ /\ ^вел.зЛ ^зн-2» (73) Аб = (Хвел. 1 /\ G зн л /\ Uвел.2 /\ ^ зн - 2 j (74) a了=%3，1 △a311.1 △ове"."'、gС3h.2； (75) Ag = СЬвсл.1 /\ G3h. I /\ С1Вел.2 А&ЗК.2； (76) Ад = ССдсл. 1 /\ С^зн.1 /\^нел.2/\ ^зн.2> (77)

где Ai — Ад — события, состоящие в появлении на выходе формирующей схемы (дешифратора) соответствующих управ- ляющих сигналов.

Допуская далее, что факт наличия или отсутствия приращения ординаты за некоторый достаточно малый дискретный интервал времени определяется четырьмя младшими разрядами десяти р азр яд кого реверсивного счетчика, осуществляющего операцию А = У(+т) —V(幻，н обозначая через а2, Q3, Q4, а】。высказывания, истинность которых определяется значением второго, третьего, четвертого н знакового разрядов счетчика, а через q ——событие, заключающееся в появлении тактового сигнала, составим таблицу истинности функций а^」и %“ (табл. 6).

Вид аппронси.- миробанного участка распоз- набаемоа кривойПердоепри- ращение Л 7Второе 倣/ раще^иеЛг%МУa37"%М2am277/77〃700〃77070〃00070007/777〃7077Вид аппронси.- миробанного участка распоз- набаемоа кривойПердоепри- ращение Л 7Второе 倣/ раще^иеЛг%МУa37"%М2am277/77〃700〃77070〃00070007/777〃7077&〃з%&К!0ato%¥000770000〃0700100717/00077070177〃0；0〃717770/77077〃07770777100070,7770777107“7〃777,1777700770777717770-77Т70777&〃з%&К!0ato%¥000770000〃0700100717/00077070177〃0；0〃717770/77077〃07770777100070,7770777107“7〃777,1777700770777717770-77Т70777

Вид аппронси.- миробанного участка распоз- набаемоа кривой

Пердоепри- ращение Л 7

Второе 倣/ раще^иеЛг

%МУ

a37"

%М2

am2

7

7

/

7

7

〃

7

0

0

〃

7

7

0

7

0

〃

0

0

0

7

0

0

0

7

/

7

7

7

〃

7

0

7

7

Вид аппронси.- миробанного участка распоз- набаемоа кривой

Пердоепри- ращение Л 7

Второе 倣/ раще^иеЛг

%МУ

a37"

%М2

am2

7

7

/

7

7

〃

7

0

0

〃

7

7

0

7

0

〃

0

0

0

7

0

0

0

7

/

7

7

7

〃

7

0

7

7

&

〃з

%

&К!

0

ato

%¥

0

0

0

7

7

0

0

0

0

〃

0

7

0

0

1

0

0

7

1

7

/

0

0

0

7

7

0

7

0

1

7

7

〃

0

；

0

〃

7

1

7

7

7

0

/

7

7

0

7

7

〃

0

7

7

7

0

7

7

7

1

0

0

0

7

0

,

7

7

7

0

7

7

7

1

0

7

“

7

〃

7

7

7

,

1

7

7

7

7

0

0

7

7

0

7

7

7

7

1

7

7

7

0

-7

7

Т

7

0

7

7

7

&

〃з

%

&К!

0

ato

%¥

0

0

0

7

7

0

0

0

0

〃

0

7

0

0

1

0

0

7

1

7

/

0

0

0

7

7

0

7

0

1

7

7

〃

0

；

0

〃

7

1

7

7

7

0

/

7

7

0

7

7

〃

0

7

7

7

0

7

7

7

1

0

0

0

7

0

,

7

7

7

0

7

7

7

1

0

7

“

7

〃

7

7

7

,

1

7

7

7

7

0

0

7

7

0

7

7

7

7

1

7

7

7

0

-7

7

Т

7

0

7

7

7

На основе этой таблицы можем записать

авел = (СгЛ^зЛ^Л^юА 9)Х/(^2Л^зЛГ24Ла10Л^)\/V^AaaA^AaioA^V^AasA^AaioA^V

V S2 А &з 八石4 Л аю △ g) V @ △ &з 八｝4 八Zo 八夕)VV(a2Aa3Aa4AaioA?)V(a2Aa3Aa4AaioA?(VVtoA^A^AawA^VfeAoaAaiAojoA^V

V (а 八 аз aа4 A a i 。 八g)V 血2 八 а3/\ а4 布 ю 八 9) V

V(a2Ac3Aa4AaioA?)；(78)

«зн = (а2 /. «з Л «4 Л tz10 Л 9)V (^2 Л аз Л а4 Л^ю A?)V

▽但△ а3 а品А〈о ад) V(& △■/\ а4 八 aю 八 g)V

V (奥 а а3 八а4 а а io 八g)V (а2 八 а3 八а4 八 a io/\ g) V

V(a2Aa3Aa4AaioA9).(79)

Минимизируя выражения (78) и (79), получим

авз = Ка2 V а3 V ^4 V a10)A(G2V °з Va4 V ^ю)]Л?»(80)

«эн = [(azVasV^VaiolACagVaaVaiVaiollA^Aaio-(81)

204

Техническая реализация алгоритма. Выражения (80) и (81) и логические зависимости формирования управляющих команд (69) — (77) могут быть реализованы с помощью устройства, функциональная схема которого приведена на рис. 88.

Данное устройство выполнено на двух синхронизированных между собой блоках: блоке считывания ординат распознаваемой кривой н анализаторе. Первый состоит из лентопротяжного механизма для протяжки диаграммной бумаги, видикоиа типа ЛИ-23, оптической системы, генератора вертикальной развертки ГВР, видеоусилителя У, порогового устройства ПУ, триггера управления ТаУь задающего генератора импульсов ЗГИ, генератора импульсов ГИ и триггера ТгУ2, управляющего клапаном К5・ Второй блок состоит из реверсивного счетчика (Тгх—— Т^Юзн , Ki и к2), логической схемы нер авнозначности (2, 3, 6, 7, S), двух двухразрядных сдвигающих регистров, собранных на триггерах (Гец ——Тг^ и схемах задержки СЗ5, СЗб, дешифратора Дш, управляющего триггера T2V3 и клапанов Кз и К4 выдачи управляющих команд.

Синхронизация работы этих блоков осуществляется с помощью схем задержки С3{——СЗз н устройства управления УУ, представляющего собой двоичный счетчик с «дешифратором.

Начало работы устройства синхронизируется с работой лентопротяжного механизма с помощью фотосчитываюпюго узла, состоящего из лампочки подсвета, фотодиода ФД и усилителя-формирователя УФ импульсного сигнала. Для этого в диаграммной бумаге, на которой черным карандашом или тушью нанесен подлежащий распознаванию график, делается синхронизирующая пробивка (одиночное отверстие). В момент пуска лентопротяжного механизма загорается лампочка подсвета и при совпадении указанного отверстия с местом установки фотодиода, определяющим начало отсчета по оси абсцисс, усилителем-формирователем УФ вырабатывается импульс положительной полярности. Этот импульс устанавливает триггер ТгУ{ в положение, при котором на клапаны К。 подастся высокий отрицательный потенциал, а на клапаны Ki — низкий, что соответствует установке реверсивного счетчика (Та】 ——Тзюзн)на сложение. Кроме того, данный импульс поступает на схемы ИЛИ (/ и 5), схему задержки СЗз и на вход П триггера 7гУ3. При этом триггеры 72y2 н Та% устанавливаются в положения, при которых клапаны К5 и Кз оказываются запертыми. Регистры сдвига (Тг1Ь С35, Тг^ и (7口з, СЗб, Тг14) и реверсивный счетчик (丁为一Тг 10зн ) устанавливаются в исходное (нулевое) состояние. Импульсом, прошедшим через схему задержки С33 и схему ИЛИ (4) и задержанным схемой (СЗз) на время, равное суммарному времени задержки схем СЗ7 и С38 и времени установки реверсивного

§ss^^ §§ssKmiQEtm ^S5^^s u wgs^dy §§§ Q§Ha8J彥目R 3 §£S^5S hvq dBIQ 壮§.ws>CHexo 戈szgNtwoqhIMZ'G .88 6nJ§ss^^ §§ssKmiQEtm ^S5^^s u wgs^dy §§§ Q§Ha8J彥目R 3 §£S^5S hvq dBIQ 壮§.ws>CHexo 戈szgNtwoqhIMZ'G .88 6nJ

§ss^^ §§ss

KmiQEtm ^S5^^s u wgs^dy §§§ Q§Ha8J彥目R 3 §£S^5S hvq dBIQ 壮§.ws>CHexo 戈szgNtwoqhIMZ'G .88 6nJ

§ss^^ §§ss

KmiQEtm ^S5^^s u wgs^dy §§§ Q§Ha8J彥目R 3 §£S^5S hvq dBIQ 壮§.ws>CHexo 戈szgNtwoqhIMZ'G .88 6nJ

счетчика в нуль, запускается генератор вертикальной развертки ГВР. Последний начинает подавать на отклоняющую катушку ОК видикона развертывающее напряжение н одновременно с этим вырабатывает импульс начала развертки, перебрасывающий триггер 丁2招 в положение, при котором клапан К открывается. Через клапан К5 на счетный вход триггера Та】 реверсивного счетчика от генератора Г〃 синхронно с началом развертки начинают поступать импульсы.

Когда считывающий луч видикона пересекает проекцию распознаваемой кривой, на сопротивлении R выделяется видеоимпульс положительной полярности. Положение его во времени пропорционально ординате считываемой точки кривой относительно опорной линии, условно принятой за начало отсчета и проведенной в нижней части листа, на котором изображена кривая. Данный импульс после усиления поступает на пороговое устройство //У, которое при превышении амплитудой импульса определенного уровня выдает короткий импульс (длительностью 0,5—1 мксек). Этот импульс через схему ИЛН (/) поступает на вход триггера Га% н устанавливает его в положение, при котором клапан К5 закрывается, прекращая тем самым проход импульсов от Г〃 на вход реверсивного счетчика. На этом первый такт считывания заканчивается. В счетчике оказывается записанным число импульсов, пропорциональнос ординате считанной точки кривой.

Через интервал времени» равный времени одного такта считывания, с выхода схемы задержки СЗ2 выдается сигнал на запуск задающего генератора импульсов ЗГИ. который с частотой f синхроиизируст дальнейшую работу устройства до окончания считывания всей кривой. Синхронизация работы устройства заключается в установке реверсивного счетчика (7>i — Та%]] ) в начале каждого четного такта на вычитание (а нечетного на сложение), в запуске через схему задержки СЗ, и схему ИЛИ (4) генератора ГВР и в воздействии с частотой f на устройство управления УУ, осуществляющее после каждого четного такта сброс реверсивного счетчика в нуль, сдвиг содержимого регистров (Тги, СЗ5, Т&2) и (Tzia, СЗб, T?i4)на один разряд вправо и после каждых четырех тактов открывание клапана К3.

Через ifmm после записи в реверсивный счетчик числа импульсов, пропорционального ординате первой точки, т. е. при считывании второй по порядку точки кривой, на вход реверсивного счетчика поступит число импульсов, пропорциональное ее ординате.

Так как счетчик поставлен на вычитание, то в нем окажется записанной величина А, пропорциональная разности между предыдущим и вновь полученным значением ординаты, т. е. величина приращения ординаты с присущим ей знаком.

207

На горизонтальном участке исследуемой кривой из-за наличия флюктуаций все триггеры счетчика могут устанавливаться либо в состояние 1, либо в состояние 0, т. е., как это и отмечалось выше, возникает неопределенность в установлении значений авел и азн. Однако и то и другое состояние счетчика необходимо считать нулевым. Для ликвидации указанной неопределенности нахождение значений авел и азн осуществляется логической схемой неравнозначности, состоящей из двух схем ИЛИ (2 н 3) на четыре входа каждая и схемы И (6) с инвертированием. К входам схемы 2 подсоединены выходы триггеров Т?2, Т?з, Г*, Г2103H ； к входам схемы 3 — инверсные выходы тех же триггеров. Триггер T?i не участвует в работе схемы неравнозначности, чтобы загрубить (ослабить) чувствительность анализатора для уменьшения влияния флюктуаций считываемого значения ординаты на результаты анализа.

При отсутствии приращений измеряемой величины (А = 0) на входы схемы 6 будет подан один высокий н один низкий потенциалы, и клапаны 7 H 8 не откроются. Следовательно, в триггеры Ггц и Tai3 двухразрядных регистров сдвига будет записан 0. При наличии приращения (А #= 0) хотя бы один из триггеров Т>2, Т?з, 丁？4 будет иметь состояние, отличное от состояния триггера Тг10зн . В этом случае на входы схемы 6 будут поданы два высоких потенциала. В результате клапан 7 откроется, а клапан 8 будет подготовлен к управлению триггером Тг 10зн и если TeJ03H находится в состоянии, соответствующем 1 (т. е. фиксирует отрицательное приращение), то клапан 8 также откроется. Таким образом, в схеме устраняется неопрсделеть пость, описанная выше.

В результате проделанных операций после четырех тактов считывания у триггеров Тг» Тг^ и 力⑶ Тгн оказывается определенное сочетание состояний, соответствующее характеру кривой на исследуемом участке. Выходы этих триггеров подсоединяются к дешифратору Дш, который будет работать уже в соответ- «ствнн с табл. 5, учитывающей устранение неопределенности. Выходы дешифратора используются для управления клапанами К4. Импульс, поступающий от УУ через схему ИЛИ 5 на шину сдвига регистров (Тг^ СЗ5, Тг^ и (丁之⑶ СЗб, Там), проходит перез схемы задержки СЗ7 и СЗ^ клапан Кз на входы клапанов /(4- В результате на одном из выходов (Д, £, Ж, ...» ”) появится импульсная управляющая команда, соответствующая характеру кривой па исследуемом участке.

Кроме того, этот импульс проходит через схемы задержки 6З7 и С38 иа правые входы триггеров реверсивного счетчика (Тг} — Тг 10з1| ) н сбрасывает его в 0, подготавливая счетчик для приема новой информации.

Триггер ТгУ3 и управляемый им клапан Кз устраняют воз- ■можность выдачи ложной управляющей команды непосредствеп-

208

но в начале исследования кривой, т. е. до вычисления второго приращения, когда триггеры Тг^ и Тг^ находятся еще в состоянии, обусловленном случайными факторами. Для этого, как указывалось выше, одновременно с началом исследования кривой на вход П от УФ подается сигнал, устанавливающий триггер ТгУ3 в состояние 0, при котором клапан Кз закрывает доступ импульсов от схемы задержки СЗ4 к клапанам К& а следовательно, запрещает выдачу управляющих команд. По окончании вычисления второго приращения на вход О от УУ подается сигнал, устанавливающий триггер ГгУ3 в состояние, при котором клапан Лз открывает доступ импульсов к клапанам К4 и, следовательно, разрешает выдачу управляющих команд.

РАСПОЗНАВАНИЕ ДВУМЕРНЫХ ЗАМКНУТЫХ ГРАФИКОВН ГРАФИКОВ С ПЕТЛЯМИ

Среди графической информации, используемой при визуальном и инструментальном контроле, особое место занимают двумерные графики, что объясняется их наглядностью н возможностью п редв а р ител ьн ого анализа состояний объектов контроля без использования вычислительных систем. Примерами подобной информации могут служить записи двухкоординатных самописцев и потенциометров, отснятые на кинопленку траектории полета летательных аппаратов при выполнении фигур высшего пилотажа (по инверсному следу или по светящейся кривой на экране ЭЛТ с большим временем послесвечения), изолинии на картографических документах, диаграммы направленностей антенн и т. д.

Особенности распознавания графиков с петлями. Для распознавания двумерных графиков без петель обычно не требуется их дополнительный ручной обработки. Они могут быть считаны с помощью широко известных двумерных следящих систем развертки и автоматически обработаны на ЦВМ по одному из алгоритмов [111]. Что же касается графиков с петлями, то их автоматическое считывание без дополнительной ручной обработки оказывается затруднительным, так как следящая развертка реагирует на каждый приходящий импульс-отметку, что приводит к неироработке отдельных участков графиков и нарушению упорядоченности ввода отсчетных значений в соответствии с естественным ходом процесса. Поэтому для автоматизации процесса считывания и обработки графиков с петлями весьма эффективна их предварительная обводка дополнительной цветной линией. Такая обводка может быть осуществлена в соответствии с рис. 89, где дополнительная цветная линия обозначена пунктиром и находится слева по отношению к естественному ходу графика, направление которого указано стрелкой.

Рис. 89. Препарированный график имеющий петле-Рис. 89. Препарированный график имеющий петле-Рис. 90. Траекто- рия круговой локальной разверт-Рис. 90. Траекто- рия круговой локальной разверт-ки 6 районе петлеобразованияки 6 районе петлеобразованияРис. 91. Блок-схема устройства для считывания графиков, имеющих петлеобразованияРис. 91. Блок-схема устройства для считывания графиков, имеющих петлеобразованияобразованияобразования

Рис. 89. Препарированный график имеющий петле-

Рис. 89. Препарированный график имеющий петле-

Рис. 90. Траекто- рия круговой локальной разверт-

Рис. 90. Траекто- рия круговой локальной разверт-

ки 6 районе петлеобразования

ки 6 районе петлеобразования

Рис. 91. Блок-схема устройства для считывания графиков, имеющих петлеобразования

Рис. 91. Блок-схема устройства для считывания графиков, имеющих петлеобразования

образования

образования

В процессе слежения сигналом, формирующим вектор скорости перемещения локальной развертки в направлении линии графика, является импульс-отметка. При пересечении считывающим пятном сложного доработанного таким образом графика на выход фотоузла, в состав которого входит схема дешифрации цвета [100], поступают два сигнала: первый импульс от цветной линии, второй ——от линии графика. Такая последовательность во времени должна сохраняться в процессе всего цикла отслеживания. При подходе локальной круговой развертки / к участку АВ, где образуется петля (рис. 90), на выходе фотоузла за один цикл локального исследования формируются две пары импульсов, соответствующие точкам а и б кривой, причем для первой пары очередность во времени импульсов от цветной линии и от линии графика противоположная. Это обстоятельство позволяет реализовать устройство считывания сложных двумерных зависимостей, блок-схема которого приведена на рис. 91.

При работе следящей части устройства фотоприемный узел ФПУ воспринимает изменения светового потока, происходящие в процессе слежения. При этом формируется сигнал, который подается на дешифратор цве^а ДигЦ н формирователь импульсов ФИ от линии графика. Импульсом, поступающим от дешифратора цвета, запускается мультивибратор М, который стробирует управляемый усилитель У. На второй вход усилителя У поступают импульсы от линии графика с ФИ, При действии стробирующего импульса на вход следящей развертки СР подаются только те импульсы, очередность во времени которых следующая: первый сигнал от цветной линии, второй — от линии графика, чем и обеспечивается решение задачи считывания графиков. имеющих петлеобразования.

Особенности распознавания замкнутых кривых. Возвращаясь к вопросу распознавания двумерных графиков, не имеющих петлеобразований, следует отметить, что такое распознавание может быть полностью автоматизировано лишь при автоматизации процессов масштабирования н ориентации распознаваемых кривых относительно их эталонных изображений. В данном случае процессу распознавания кривых должна предшествовать процедура выделения их признаков, инвариантных относительно линейных, аффинных преобразований и изменений масштаба. Рассмотрим эту процедуру.

Пусть кривая / (рис. 92, а) представляет собой границу обработки изделий при использовании программноуправляемых станков и описывается параметрическими уравнениями вида

x = x(f)； 9 = "(f),(82)

где t ——параметр, однозначно характеризующий распознаваемую кривую.

Преобразуем кривую /, описываемую уравнениями (82), в кривую, которая аналитически может быть представлена как

U = U(S); V = V(S).(83)

Здесь S — длина дуги первоначальной кривой /, a U н V —— функции, инвариантные в пределах одной группы преобразований, когда эти преобразования определены линейным перемещением изображения

Xх — х + ^; / = » + &2；(84)

его поворотом

х' = х cos 9—у sinO; / = х sin 6 + у cos 0(84')

и изменением масштаба

/ = тх\ / = ту(84")

а — кривая, принятая за эталонную; б — изображение кривой, принятой за ^тадон- после ее приведения к виду, инвариантном у относительна группы ланевых преооразований； в ——распознаваемая кривая； а — изображение распознаваемой кри- 6。〃 после ее приведения к виду, инвариантному относительно группы линейных преобразований

относительно первоначальной кривой, описываемой уравнениями (82). В выражениях (84), (84'), (84〃)財，Л2, zn и 0 являются постоянными, хну переменными первоначальной кривой /, а л/ ну' — переменными новой кривой, полученной в результате преобразований.

Распознавание замкнутых кривых по изменению радиуса кривизны в функции длины дуги. Функции V(S) и U(S), имеющие отмеченные свойства, могут быть записаны в виде

и =楽；V = logR(S),(85)

dR гдепроизводная, характеризующая степень изменения

dS

радиусов кривизны R кривой / относительно ее длины дуги S, a logR(S) —логарифм радиуса кривизны кривой / в различных точках вдоль ее длины дуги S.

Доказать инвариантность функции (85) при преобразованиях (84), (84‘)и (84〃)трудно, проще использовать тот факт, что длина дуги и радиусы кривизны любой кривой будут прямо пропорциональны их масштабу независимо от ориентации в данной системе координат. Поскольку масштабный коэффициент т будет одинаковым как для дифференциального радиуса кривизны dR, так и для дифференциальной длины дуги dS, то он сохранится и для отношения , т. е. мы будем иметь

U'=遮г =史";V，= logR' = log"沢=logm + log/?. (86) dS dS

Сравнивая уравнения (85) и (86), можно прийти к выводу, что

Uf = U\ Vz = log zn + V,Uf = U\ Vz = log zn + V,(87)(87)

Uf = U\ Vz = log zn + V,

Uf = U\ Vz = log zn + V,

(87)

(87)

т. e. функция U будет инвариантной по отношению к преобразованиям (84), (84') и (84"), а функция V ——полуинвариантной. Другими словами, функция U = -^ инвариантна по отношс-

" ° dS

нию к линейным перемещениям, поворотам и изменению масштаба, а функция V = logR(S) —только к линейным перемещениям и повороту изображения и изменяется на постоянный аддитивный член log т при изменении его масштаба.

Таким образом, чтобы обеспечить распознавание кривой / (рис. 92, а), в память распознающей системы следует записать полученные по соотношениям (83) параметры или признаки этой кривой. Для наглядности указанные признаки показаны на рис. 92, 6 в виде кривой //, построенной в координатах U и V.

Если же кривая, имеющая одинаковый профиль с кривой /, вследствие невозможности ее прямой регистрации или по каким- либо другим причинам будет подвергнута линейным или аффии-

ным преобразованиям и в результате таких преобразований получится кривая /// (рис. 92, 6), то после ее считывания распознающая система на основе последней

должна построить новую

кривую признаков IV (рис. Рм 93. Блок-схема устройства рас- 92, г) С использованием для познавания замкнутых кривых этого тех же функциональ- _ 一

ных зависимостей (83), по

которым осуществлялось н преобразовнание признаков кривой / в кривую П. Причем, если признаки кривой ///, представленные кривой /V, теперь определять по ранее вычисленным признакам кривой /, представленным кривой //, то они могут несколько отличаться, одпако (несмотря на различие между кривыми / и ///), не более, чем на установленную зарасс постоянную величину. Такая разница может быть легко устранена методами сравнения, которые будут рассмотрены ниже. При любой комбинации преобразований (84), (84') и (84") и условии, чго кривая /// получена путем преобразования ио формулам (83) из кривой /, кривые 〃 if IV (независимо от того, какой произвольный профиль они имеют) должны оказаться идентичными. Более того, если постоянный член перемещения, который был устранен, является логарифмом масштабного коэффициента, то он может быть использован дополнительно для определения размера распознаваемой кривой относительно размера кривой, принятой за эталонную. С другой стороны, если оператора нс интересуют соответствующие размеры кривых, то функции U и V могут быть взяты инвариантными относительно всех трех преобразований.

На рис. 93 изображена блок-схема одного из вариантов устройства, обеспечивающего распознавание кривых, показанных на рис. 92. В данном случае кривая III воспроизведена в плоскости сканирования с осями координат V, у'. В качестве считывающего устройства СУ может быть использовало любое электромеханическое, электрическое или электронное устройство, которое способно определять координаты точек вдоль длины дуги и периметра кривой. Оно, например, может быть построено на видиконе или на повторителе кривых потенциометрического типа. С выходов считывающего устройства СУ снимаются напряжения, пропорциональные координатам х' н у', и подаются на вход решающего блока РБ9 вычисляющего по ним значения признаков и logR(S) для кривой III. Эти

dS

признаки сравниваются в компараторе К с аналогичными признаками, характеризующими кривую, принятую за эталонную, н хранимыми в запоминающем устройстве признаков ЗУП. Если

значения соответствующих признаков распознаваемой и одной из эталонных кривых совпадают, то на выходе компаратора формируется сигнал, по которому начинает работать индикатор опознавания ИО.

В связи с тем, что наиболее важным блоком, определяющим структуру построения распознающего устройства в целом, является решающий блок РБ, то остановимся на нем более подробно. Па рнс. 94 приведена функциональная схема данного блока. В процессе сканирования распознаваемой кривой считывающим устройством СУ (см. рис. 93) снимаемые с его выхода напряжения, пропорциональные координатам %', у[ подаются соответственно на переключатели 5HB2 H через них на аналоговые запоминающие устройства 3yl и 3必・ Последние запоминают начальные значения координат, т. е. координаты распознаваемой кривой, начиная с которых осуществляется ее последовательная развертка. Другими словами, с данных координат начинается цикл сканирования вокруг периметра считываемой кривой. При этом на амплитудные компараторы АК\ и 24K2 через переключатели В】н В? последовательно подаются новые значения х' и у'. Одновременно на вторые входы компараторов /Ki, /К2 и ЗУ] и ЗУ2 подводятся начальные значения /' и у'. При совпадении текущего значения координат с их начальным значением на выходе компараторов появляется импульс. На практике в процессе развертки замкнутых кривых неизбежны случаи, при которых текущее значение одной из координат (Xх или уг) становится равным начальному до окончания полного цикла развертки. Поэтому выходы компараторов ,4Ki и 24K2 подключены к схеме совпадения 〃i, формирующей выходной сигнал лишь в момент окончания полного цикла развертки кривой, когда текущие значения по обеим координатам оказываются равными их начальным значениям.

Во время первой полной развертки периметра кривой напряжения, пропорциональные текущим значениям %' и у', также подаются на аналоговое счетно-решающее устройство, состоящее из двух идентичных дифференцирующих схем, двух квадраторов, сумматора, схемы извлечения квадратного корня и интегратора. Это счетно-решающее устройство рассчитывает общую длину дуги S' периметра распознаваемой кривой. Вычисления ведутся в соответствии с формулой

"|/香河君

Уровень напряжения, пропорциональный текущему значению 5', с выхода интегратора подается на вход стробирующей цепи СЦ. Когда схема совпадения /Л выдает импульс, указывающий на то, что произведена одна полная развертка периметра кривой, <тробирующая цепь СЦ открывается. Такнм образом, в период 214

A —^ ВУ5 ——a U'^ — СЦУ \dSr

A―H 6% I► Y'=log RT®

Puc, 94. Функциональная схема решающего блока

215

действия стробирующего импульса она пропускает с выхода интегратора на вход делителя Дел уровень сигнала, пропорциональный суммарной длине дуги распознаваемой кривой. На выходе делителя Дел формируется сигнал, пропорциональный значению AS' =备，которое являясь адекватной частью общей длины дуги, используется в качестве интервала дискретного считывания координаты точек распознаваемой кривой. В процессе развертки кривой значение AS' хранится в запоминающем устройстве ЗУз и с выхода его подается на один из входов амплитудного компаратора АКз・ Когда схема совпадения И\ выдает импульсный сигнал на управляющий вход стробирующей цепи СЦ, одновременно с этим аналогичный сигнал подается и на управляющий вход ключа Ki, который пропускает сигнал S' с выхода интегратора на второй вход компаратора 4Кз, где сравниваются значения S' и AS'. Ключ Ki остается открытым до тех пор, пока на его дополнительный вход нс будет подан сигнал на закрывание с выхода реверсивного счетчика PC. Последний выдает такой сигнал в момент окончания второй полной развертки распознаваемой кривой, когда на выходе схемы совпадения 〃i появляется импульс установки счетчика PC и интегратора в 0.

Таким образом, в процессе второй полной развертки кривой текшее значение S' непрерывно сравнивается со значением △S', вычисленным в период первой развертки. При этом каждый раз, когда текущее значение У' достигает значений AS\ на выходе У1Кз появляется импульс, устанавливающий интегратор в 0 н увеличивающий число, записанное в счетчике PC, на единицу. Поскольку AS' = 0,01 S', компаратор АКз за весь период второй развертки кривой выдает 100 импульсов. Эти импульсы совместно с двумя импульсами схемы совпадения 〃卜 соответствующи- мн моментам окончания первой и второй разверток кривой, подаются не только к счетчику PC и цепи установки интегратора в 0, но и на управляющие входы клапанов & и Кз・ В последнем случае импульсы являются тактовыми импульсами, по которым осуществляется квантование аналоговых величин х' н 式 по времени. При появлении каждого из таких импульсов клапаны К2 и Кз открываются и уровни напряжения, пропорциональные значениям х' и у', подаются на входы преобразователей аналог —— код (ПАКх Н ПА Ку).

определяются значения △%，= %； — %；_,определяются значения △%，= %； — %；_,а во втором — знаа во втором — знаКоординаты %' и у' через интервалы AS' в виде цифрового кода поступают из преобразователей ПАКх и ПА К歹 на вычислительные устройства ВУ[ и ВУ2 соответственно. В первом из них

определяются значения △%，= %； — %；_,

определяются значения △%，= %； — %；_,

а во втором — зна

а во втором — зна

чения Ay' = У п —У п—\ • Эти значения вычисляются при равных интервалах AS', которые принципалыю могут быть взяты сколь угодно малыми. В связи с этим приращения △/ и А/ могут

216

рассматриваться как значения первых производных х' и у' по длине дуги S', т. е.

Axz = — и = &.(88)

d$dS'

Полученные значения А%' и Ду7 записываются параллельно на две дорожки магнитного барабана МБ, а затем считываются параллельно-последовательно вычислительными устройствами ВУ3 и ВУ4, которые по разностям первого порядка определяют разности второго порядка, т. е. Д2х7 = Ах — Дхл_{ и 々у =々у ； —Ау , и записывают их параллельно на две другие дорожки магнитного барабана. По аналогии с выражениями (88) разности fx' и «у могут быть представлены как вторые производные координат %' и у' по длине дуги S', т. е. как

Естественно, что для замкнутой кривой при п выборочных интервалах будет п + 1 пара значений координат и соответственно на магнитном барабане МБ будет записано по п разностей первого н второго порядков.

Локальная кривизна распознаваемой кривой может быть определена как функция длины ее дуги из выражения

秋S/(釘+ (备)2砌

При этом радиус кривизны

RS)=忐.(90)

Выражения (89) и (90) реализуются с помощью специализированного цифрового устройства СЦУ, на выходе которого формируется сигнал из п (в нашем случае из 100) дискретных значений R(S'). Эти значения параллельно подаются на два дополнительных вычислительных устройства 8y5 и ВУб9 обеспечивающих реализацию зависимостей (86) и формирующих соответственно сигналы U' и Vх. Последние вводятся в идентифицирующий блок, состоящий из компаратора К, запоминающего устройства признаков ЗУП и индикатора опознавания 〃О> а также дополнительных элементов памяти 3〃i, 3〃2, 3〃з» 3〃4・§〃5, комбинированного устройства считывания,

сортировки и записи признаков распознавания ССЗ, вычисли- гельных элементов ВЭ{ и ВЭ2 и индикатора масштаба ИМ (рис. 95). Поступившие на выход идентифицирующего блока значения U' и V' предварительно записываются в элементы памяти ЭП^ н ЭП2 соответственно. А так как

217

Рис. 95. Функциональная схема идентифицирующего блокаРис. 95. Функциональная схема идентифицирующего блокаэти значения р ассчиты в а ются парами для точек, взятых последовательно вдоль периметра распознаваемой кривой, то может получиться ситуация, показанная на рис. 92, г (кривая /V), характеризующаяся появлением двух точек на кривой, имеющих одина ковое значение V, но различные значения 1Л Кроме того, отправная точка (начало отсчета), с которой начинается считывание кривой, оказывается произвольной. Поэтому возникает необходимость сортирования значений • U, и У' и размещения их в некоторой стандартной последовательности» эквивалентной после

Рис. 95. Функциональная схема идентифицирующего блока

Рис. 95. Функциональная схема идентифицирующего блока

довательности эталонных значений этих признаков по каждой из координат кривых, принятых за эталонные. Эта операция выполняется устройством ССЗ, которое считывает поступившие в элементы 3% и ЗП? значения Uf и V, выбирает паименыисе значение V', имеющее наименьшее сопряженное с ним значение Uf и вводит эту пару признаков в элементы памяти 3〃з и ЭП^. Этот процесс повторяется до тех пор, пока все п рассчитанных пар значений не будут считаны и записаны в 3〃з и ЭПЛ в возрастающем порядке. В подобном же возрастающем порядке предварительно записываются в ЗУП и соответствующие значения признаков U' и Vх для эталонных кривых. Эти значения признаков для различных эталонных кривых выбираются так, чтобы наименьшее значение радиуса кривизны, а следовательно, и V для них и для каждой из распознаваемых кривых было одинаковым. В этом случае каждый из хранимых в ЗУП порядков log 7?(S) будет начинаться с одной н той же минимальной вели- ■чины. Наименьшее значение logR(S), хранимое в ЗУ〃，вычислительным элементом ВЭ[ вычитается из наименьшего значения log Rf(Sf), записанного в ЭП^. Как видно из рис. 92, а и выражения (87), эта разность равна log т. Она может непосредственно подаваться на индикатор масштаба ИМ для определения антилогарифма и индикации его величины т в виде напечатанного цифрового значения или показания счетчика. Кроме того, величина logmt являясь выходным сигналом вычислительного элемента 月3], вычитается также и элементом ВЭ^ из всех рассчитанных для распознаваемой кривой значений Iog/?"(S'), накопленных в 3方4. Поэтому в элементе памяти 3〃5 накапливаются новые значения log Rf(Sf) — log m. Вычитание этих величин позволяет сдвинуть кривую IV (см. рис. 92, г) влево на значение» равное logm, и совместить ее с кривой // (см. рис 92, б). В ком-

паратор К последовательно подаются все парные значения log R'(S') — log m из 3〃з и —— из ЭП^' Одновременно с ними

на вторые входы компаратора К из ЗУП поступают соответствующие пары значений признаков для эталонных кривых.

Если происходит совпадение по всем 100 (в общем случае 〃) значениям пар признаков, то индикатор "О относит распознаваемую кривую к соответствующей эталонной кривой (классу кривых). В противном случае делается вывод о том, что неизвестная кривая имеет профиль, отличный от всех, признаки которых хранятся в ЗУП.

Распознавание замкнутых кривых с использованием других

dR \dS )dR \dS )признаков. В отдельных случаях рассмотренные выше инвариант

dR \dS )

dR \dS )

ныеныеи полуинвариантныс [IogR(S)] признаки распознава

ные

ные

емых кривых могут оказаться малоинформативными и нс пригодными для построения процедуры идентификации. Это

характерно, например, для кривых, имеющих участки, на которых кривизна 々(S) оказывается равной нулю (прямые линии, грани) или становится очень большой (острые углы пересечения прямых линий). Для замкнутых кривых указанные признаки

могут оказаться малоприемлемыми из-за громоздкости вычислительной процедуры. Последнее связано с необходимостью циклических сдвигов значений и log/?(S) распознаваемой dS

кривой и поочередного сравнения сдвинутых значений с каждой из эталонных последовательностей аналогичных значений во всех возможных фазовых отношениях.

Можно, конечно, обойтись н без сдвигов, если предварительно для эталонной кривой (а в процессе считывания и для распознаваемой) будет найдена некоторая фиктивная точка, вторая производная в которой равна нулю. Такая точка может быть использована, как произвольная отправная точка для считывания последовательных значений признаков распознавания. Однако и этот путь требует выполнения значительного объема вычислительных операций.

В ряде случаев с точки зрения экономичности вычислительной процедуры и простоты технической реализации распознаю

щие. 96. Пояснение сущности инвариантного признака aifS7)

Рис. 98. Иллюстрация инвариантных признаков распознавания: а — ct2(S), A-i и Ki； б — do(5z), Л-i

полученной последовательности значений си (S') с соответствующей эталонной последовательностью значений данного инварианта.

Кроме признака си (S') эффективными могут быть признаки, иллюстрация которых приведена на рис. 98, а, б. В первом случае (рис. 98, а) в качестве признака, инвариантного по отношению к преобразованиям (84), используется угол a2(Sz) между двумя хордами, проведенными соответственно через точки 'S；, S；+io "S\]o，S；+2o・ В。втором случае (рис. 98, 6) в качестве такого признака используется угол аз (S') между касательной к точке «〔со и хордой, проведенной через точки S^ S„+I0 .

Дополнительно в качестве признаков распознавания, инвариантных к повороту, линейному перемещению и изменению масштаба, могут рассматриваться отношения

% = -^— h 入 2 = ,

где /] — длина хорды между точками S； и S；斗 乂)；

厶—длина хорды между точками S；.】。 и У、？。 ；

L ——общая длина периметра распознаваемой кривой.

При построении процедуры распознавания признаки 稲，勲 и аз (Sz) используются в их натуральном виде без каких бы то ни было преобразований. Что же касается признака ct2(S'), то для упрощения идентифицирующего алгоритма вместо него целесообразно применять cos а2 (5х).

При этом значения cos a2(Sz) вычисляются по выражению, аналогичному формуле (91), т. е.

cos 电(S') = cos p2 cos 丫2—sin p2 sin 丫2,

222

где

cos₽2 = —^_г; cosY2 = ———J—；

Xn + 10 -/*"+1。一 *m+20

sin p2 = -~丄——;sin Y2 =—~,-；

% 一 %+10""+10 一"晚+20

x；，/；x.m У；+1。； x；q。，/+20- координаты точек

S；, S；+in и 5；十.貝｝ распознаваемой кривой соответственно. Отметим, что все упомянутые инвариантные признаки, определяемые в функции длины дуги, подобно признаку сц (S') требуют применения регистров сдвига в компараторах. Это необходимо для предотвращения начал считывания одной и той же кривой (или аналогичных кривых) с различных точек и для сравнения значений данных признаков с соответствующими им значениями^ принятыми за эталонные.

При использовании полуипвариантных признаков, являющихся функциями длины дуги, например logR(S), кроме проблемы сдвига полученной последовательности значений полуинварианта относительно эталонной возникает и проблема масштабирования.

Если требуется лишь распознать исследуемую (неизвестную) кривую без сс точного графического или визуального воспроизведения, то распознающая система может быть упрощена за счет представления одного из инвариантов в функции другого. При этом автоматически отпадают проблемы сдвига информации но фазе и масштабирования.

Рис. 99 поясняет принципы преобразования распознаваемой кривой (рис. 99, е) и кривой, принятой за эталонную (рис. 99, а), в последовательность пар значений инвариантов —^ и cos «! (S).

dS

(см. соответственно рис. 99, 6, г).

Рис. 99. Пояснения к процедуре использования угловых признаков при распознавании замкнутых кривых:

а — кривая, принятая за эталонную; о — график изменения инвариантных признаковt однозначно описывающих кривую У; о — распознаваемая кривая； «г — график изменения инвариантных признаков, однозначно описывающих прейди〉HI

Значения инвариантных признаков 束- н cosai(S) заранее рассчитываются для кривой /, принятой за эталонную, и попарно запоминаются для каждой ее точки или вычерчиваются в системе координат -^- и cosai(S) в виде замкнутой кривой.

dS

В процессе распознавания неизвестная кривая 〃/ (рис. 99, в) так же, как и эталонная, предварительно подвергается идентичной математической обработке. В результате такой обработ- ки выделяется последовательность пар значения 束；и cos а”) (рис. 99, г).

Процесс идентификации сводится к сравнению полученных последовательностей пар значений -^, cos «i (S) со зпачения- dS

мн -^- и cosai(S') по каждой точке распознаваемой кривой.

Вычисление последовательностей пар значении и

•cos Gi (S') распознаваемой кривой и сравнение их с соответствующими эталонными значениями может быть осуществлено •с помощью устройства, блок-схема которого показана на рис. 100. Отметим, что на рис. 100 часть устройства, включающая схему формирования значений △%' и А/ не показана, так как она идентична верхней части схема, изображенной на рис. 94 и описанной выше.

Отметим также, что в данном устройстве система записи информации на дорожках магнитного барабана МБ аналогична соответствующей системе, принятой в устройстве, выполненном по рис. 94. В связи с этим аналогична и схема вычисления значении —— . Как и в рассмотренном выше случае, эти зна

чения вычисляются с помощью последовательно соединенных устройств СЦУ и 8У5, первое из которых реализует зависимости (89) 11 (90), а второе выражение U =——-из системы (86).

Если, например, , распознаваемая кривая считывается по 100 точкам, разделяющим весь ее периметр на 100 равных частей, то с выхода вычислительного устройства ВУ5 на запоминающее устройство ЗУ подаются соответственно 100 дискретных значений -^, Синхронно с последними в ЗУ записываются 100 значений cosai(S'), причем запись этих значений осуществляется попарно, т. е., например, первое по порядку значение dR' с 応^ записывается в ЗУ по тому же адресу, что и первое значение cos ai (Sz). Такая система записи обеспечивает соответ-

н dR'/dS'

ствне между значениями ^" и cos ai (Sz), вычисленными для одной и той же точки распознаваемой кривой, даже в тех случаях, когда время, затрачиваемое на их вычисление, оказывается различным или когда данные значения вычисляются в разные моменты времени.

Отметим далее, что значения cos сц (S') рассчитываются в данном устройстве точно таким же методом, как и в устрой- стве, блок-схема которого показана на рис. 97. Другими слова- мн, с помощью вентилей 8】и 82, управляемых импульсами синхронизирующей дорожки СД магнитного барабана МБ, цнклн- иескн осуществляется попарный выбор значений Ал/ и А“， с приращениями в 10 проквантованных интервалов длины дуги. Вычислительные устройства ВУ)и В，2 п。координатам х，н у' находят соответственно произведения значений первых разно- сте% располагающихся один от другого в 10 интервалах, а вычитающее устройство ВУР определяет разность этих произведений, формируя на своем выходе сигналы, пропорциональные значениям cos си (S').

15 Заказ 677 аок

Записанные в ЗУ в виде цифровых кодов значения「一 и

cos a] (Sz) попарно подаются на двухканальный цифро-аналоговый преобразователь ЦАП9 обеспечивающий их преобразование в уровни напряжения постоянного тока. С выходов ЦЛП уровень напряжения, пропорциональный cosai(S'), подается на

электроннолучевойUR',—на ее вер- dS'尸электроннолучевойUR',—на ее вер- dS'尸горизонтальные отклоняющие пластины трубки ЭЛТ, а уровень, пропорциональный

электроннолучевой

UR'

,—на ее вер- dS'尸

электроннолучевой

UR'

,—на ее вер- dS'尸

тикальные отклоняющие пластины.

Электронный луч ЭЛТ вычерчивает на ее экране кривую IV (см. рис. 99, г), представляющую собой график рассчитанных инвариантных характеристик р аспозн а в аемой кривой III (см. рис. 99, в).

Около экрана ЭЛТ устанавливается трафарет Т, на котором наносится кривая II инвариантных признаков эталонной кривой (см. рис. 99,6), Таким образом, в данном случае трафарет используется в качестве запоминающего устройства признаков. Кривая II наносится на прозрачное основание темной краской» а идентификация осуществляется фотоэлементом ФЭ и индикатором опознавания 〃。по минимальной величине светового потока, прошедшего через трафарет от люминофора экрана ЭЛТ.

При необходимости распознавания более чем одной кривой трафарет выполняется в виде вращающегося шаговым приводом прозрачного диска, по периферии которого начерчены кривые // для каждого из графиков, принятых за эталонные.

СЧИТЫВАНИЕ И АНАЛИЗ ОДНОКАНАЛЬНЫХГРАФИЧЕСКИХ РЕАЛИЗАЦИИ В УСЛОВИЯХСЛУЧАЙНЫХ помех

Статистические методы. При контроле технического состояния объектов часто приходится прибегать к непрерывной регистрации значений какого-либо параметра во времени в условиях значительного уровня случайной помехи. Это характерно, например, при регистрации определяющих и аварийных параметров авиационных двигателей в полете, при телеметрическом контроле за состоянием членов экипажа летательного аппарата по электрокардиограмме, при контроле характеристик магнитоупругих датчиков.

Если подлежащая анализу графическая реализация представляет собой апериодическую функцию времени, характер изменения которой ориентировочно известен, то для повышения достоверности результатов анализа обычно производят логическую обработку последних по заданной программе и применяют стробирование участков графиков, на которых ожидается появление полезного сигнала. С этой же целью, исходя из известной

интенсивности помех, устанавливают постоянный порог срабатывания распознающей системы. Такие меры повышения достоверности результатов анализа графических реализаций, а следовательно, и достоверности распознавания по ним фактического состояния контрол и русмых объектов могут быть применены, например, при анализе кривой изменения оборотов роторов авиационного двигателя в зависимости от изменения режимов полета или при анализе циклограмм срабатывания элементов электроавтоматики бортовых систем.

Когда анализируемый физический процесс представляется в виде периодической функции времени и когда уровень интенсивности помех заранее неизвестен, указанные меры повышения достоверности результатов анализа оказываются малоэффективными. В таких случаях приводится ориентироваться на статистические методы анализа графических реализаций. Характер-, ными примерами подобного рода реализаций могут служить электрокарди or р аммы или кривые изменения нагрузок и температур при циклических испытаниях образцов в машиностроении.

Вопросы считывания н анализа графических реализаций первого типа при известной интенсивности помех освещены достаточно подробно в литературе [75, 110]. Поэтому здесь мы на них ост а н а в л и в аться нс будем и перейдем непосредственно к особенностям анализа графических реализаций второго типа, которые для большей наглядности рассмотрим на примере одной из конкретных технических реализаций 】，обеспечивающей автоматический анализ электрока рдиогр а м м и распознавание состояний организма по характерным признакам сердечного цикла. В данной распознающей системе повышение достоверности результатов анализа и распознавания обеспечивается за счет принятия решений не по одному, а по нескольким циклам работы сердца. Причем число исследуемых циклов, на основании которого выносится решение, выбирается автоматически в зависимости от уровня помех, определяемого величиной дисперсии. Для борьбы с помехами, имеющими на достаточно большом интервале времени среднее значение, равное нулю, в системе реализован метод синхронного накопления.

Физиологическим обоснованием правомерности применения такого метода может служить тот факт, что при постоянстве средней частоты пульса время между отдельными сердечными циклами может иногда изменяться (аритмия), но внутри активной фазы цикла интервал времени между характерными участками остается постоянным.

Аграновский К. Ю., Ахутин В. М., Богдановский Э. М., Оземкова Н. Л.. Шаляпин Ю. К., Шкапин Б. Ф. и Штейи Л. Б. Устройство для автоматического анализа электрокардиосигнала. Авторское свидетельство № 226980, кл. 42m6, 11 /00. «Изобретения. Промышленные образцы. Товарные знакн》，№ 29, 1968.

Рис. 101. Типичная форма одного цикла эяектрокардиосигнаяа

Распознавание осуществляется с наперед заданными вероятностями ошибок первого (а) и второго (0) рода L

Работа системы при анализе электрона рдиосигн а л а (ЭКС), типичная форма которого изображена на рис. 101, сводится к контролю за амплитудой, полярностью и длительностью зубцов ЭКС , а также за его характерными временными интервалами. Например, для здорового человека амплитуда зубца Т должна превышать заданный порог и полярность его должна быть положительной. Нормы в каждом конкретном случае определяются медицинскими требованиями. Для постановки метода синхронного накопления в качестве оси синхронизации используется момент времени, соответствующий моменту появления вершины R-зубца (как наиболее легко выделяемого элемента кривой ЭКС). Накопление информации производится по контрольным сечениям, число которых и положение во времени определяются медицинскими требованиями.

На рис. 101 контрольные сечения ЭКС изображены в виде вертикальных штрихов, у каждого из которых внизу указано время считывания в секундах, отсчитываемое соответственно вправо ( + ) н влево (——) от оси, проведенной через R-зубен. Точная привязка контрольных сечений к вершине Л-зубца позволяет производить контроль за амплитудными и временными характеристиками ЭКС.

В математическом плане задачу отличия патологического ЭКС от нормального можно представить как задачу статистической проверки двух гипотез — «Болен» и «Здоров». Задаваясь значениями а и р, числом циклов наблюдения л и законом распределения помехи, а также используя теорию статистической проверки гипотез, определяют:

для помехи — пороговые значения (в„.)ПОм величины

I J , до которой при данном и могут быть гарантиро- \一 / ПОМ

ваны заданные величины аир (здесь х. (i = 1, 2, ...» п)——цент

рированное значение амплитуды помехи; j = 1, 2,…，左——число проверяемых параметров);

для сигнала ——пороговые значения (0П)Ь (6冗)2, ..-, (8露)八.

с которыми сравнивается суммарное значение накопленного сиг- пала при данном числе наблюдений п.

емых значенийемых значенийсигисигис пороговымис пороговымиЭти пороговые значения рассчитываются при фиксированных аир для разных ". Анализ ЭКС сводится к сравнению вычисля-

емых значений

емых значений

сиги

сиги

с пороговыми

с пороговыми

(0 〃 j ) пом 1】(0 忍 j ) сиги-

Число п наблюдений, при котором оказывается выполненным условие

岱总）岱总）I <(e〃j)gM, помI <(e〃j)gM, пом(93)(93)

岱总）

岱总）

I <(e〃j)gM, пом

I <(e〃j)gM, пом

(93)

(93)

принимается за достаточное.

При 〃力 которое оказалось достаточным для данного уровня помехи, электрокардиограмма принимается за патологическую, если

и за нормальную прии за нормальную при(94)(94)^^ (®Лу)сигн»^^ (®Лу)сигн»СИ ГНСИ ГН(95)(95)

и за нормальную при

и за нормальную при

(94)

(94)

^^ (®Лу)сигн»

^^ (®Лу)сигн»

СИ ГН

СИ ГН

(95)

(95)

На рис. 102 показана функциональная схема системы, обеспечивающая проверку условий (93) — (95) и классификацию на их основе электрокардиограмм. В состав системы входят суммирующий блок СВ, блок анализа 64, блок выдачи пороговых значений БВП, блок индикации БИ и устройство центрального управления У〃У.

Рис. 102. Функциональная схема системы для распознавания электрокара диосигналовРис. 102. Функциональная схема системы для распознавания электрокара диосигналов

Рис. 102. Функциональная схема системы для распознавания электрокара диосигналов

Рис. 102. Функциональная схема системы для распознавания электрокара диосигналов

Система работает следующим образом. В исходном состоянии все сдвигающие регистры (регистр СРО оперативного хранения текущих сумм, регистр СРП пороговых значений и буферный сдвигающий регистр БСР), а также счетчик циклов наблюдения СЦН установлены в положение, принятое за нулевое.

В буферный сдвигающий регистр БСР в прямом двоичном коде поступает значение квадрата амплитудного отклонения помехи. По сигналу устройства центрального управления У〃У этот код подастся в устройство У〃К преобразования кода из прямого в дополнительный (в данном случае дополнительный код совпадает с прямым, так как число положительное). С выхода У/7K дополни- тельный код поступает на вход сумматора ОС】，второе слагаемое на входе которого равно нулю, так как сдвигающий регистр СРО предварительно был установлен в пулевое состояние.

Сумма с выхода сумматора ОС\ передается на вход сдвигающего регистра СРО и остается в нем для хранения и продвижения.

Затем в буферный сдвигающий регистр БСР поступает прямой двоичный ход амплитудного значения первого из измеряемых параметров. Происходит аналогичное преобразование кода, суммирование (второе слагаемое при первом цикле наблюдения так же, как и в первом случае, равно нулю) и запись результата в сдвигающий регистр СРО оперативного хранения текущих сумм. Далее в буферный сдвигающий регистр БСР поступает прямой код амплитудного значения второго из измеряемых параметров и т. д.

Процесс накапливания в этом первом цикле наблюдения так же, как и в каждом из последующих циклов, заканчивается запоминанием суммы для последующего из анализируемых параметров. Поскольку получение новых сумм и продвижение информации в сдвигающем регистре СРО синхронизированы устройством центрального управления, то поступившие в сдвигающий регистр суммы оказываются в строго определенной по-

следовательности.

При втором, третьем и последующих циклах наблюдения вышеуказанные действия повторяются. Происходит суммирование с той только разницей, что вторые слагаемые, извлекаемые из сдвигающего регистра СРО, уже могут быть не равными нулю.

Результаты накапливания хранятся в дополнительном коде в сдвигающем регистре СРО всегда в одной и той же последовательности: первым (ближайшим к выходу сдвигающего регистра) расположен код суммы квадратов амплитудных значений помехи, а далее располагаются коды суммы амплитудных значений по первому, второму и последующим измеряемым параметрам.

Так продолжается до тех пор, пока счетчик СЦН циклов на- блюдения не сосчитает первое, наперед заданное число циклов, при котором уже можно производить анализ при условии, что интенсивность помехи пе превышает определенной величины.

Это условие контролируется сравнением накопленной суммы

У х? помехи с пороговой величиной (0П1)о, хранимой в дол-

говременном запоминающем устройстве ДЗУ. Извлечение (G& )0 из ДЗУ производится с помощью схемы СУ управления ПЗУ, которая, в свою очередь, управляется счетчиком СЦН.

Так как величина (0Л1 )о положительна и для сравнения с £ х； ее надо вычесть, то (6Л1 )о хранится в ДЗУ как до- полнительный код отрицательного числа.

Извлеченная из ДЗУ пороговая величина (0Л1 )о параллельным котодом поступает в сдвигающий регистр СРП пороговых значений, а из него последовательным кодом ——на вход одноразрядного сумматора 0。2・ Вторым слагаемым этого суммато- ра служит сумма \ х? , извлекаемая из сдвигающего регн- стра СРО. Оба числа поступают в такой последовательности: младшие, затем старшие и, наконец, знаковые разряды.

Если окажется, что ££ 戸(9%)о, т. е. интенсивность г-】

реальной помехи больше, чем та, при которой можно было бы производить анализ, то наблюдения продолжаются О том, что

\ X；扌(0Л1)о, свидетельствует наличие нуля в знаковом разряде на выходе сумматора ОСг. Это проверяется устройством логической обработки результатов сравнения ЛОРС, которое работает следующим образом: до начала наблюдения триггер Тг 231

Рис. /03. Блок-схема устройства логической обработки результатов сравнен нияРис. /03. Блок-схема устройства логической обработки результатов сравнен нияс(е„/)ьс(е„/)ь(”f)2；(”f)2；с (%%с (%%графичсс-графичсс-нокапальныхнокапальных

Рис. /03. Блок-схема устройства логической обработки результатов сравнен ния

Рис. /03. Блок-схема устройства логической обработки результатов сравнен ния

с(е„/)ь

с(е„/)ь

(”f)2；

(”f)2；

с (%%

с (%%

графичсс-

графичсс-

нокапальных

нокапальных

(рис. 103) сигналом с устройства центрального управления устанавливается в состояние логической единицы. Этим запрещается прохождение сигналов на вход блока индикации до тех пор, пока триггер Тг не будет переведен в состояние логического нуля.

' Результаты суммирования с выхода одноразрядного накапливающего сумматора ОС2 блока анализа БА (рис, 102) поступают одновременно на входы всех схем И. На вторые входы схем 〃 в моменты времени 九 /2» …，公 соответствующие момен- там появления знакомых разрядов, поочередно поступают сигналы с распределительных выходов схемы управления ДЗУ.

Наблюдения продолжаются до некоторого момента времени fc, соответствующего значению м», при котором окажется выполненным условие (93). Число наблюдений, при которых выпол-

няется данное условие, признается достаточным для получения требуемой степени достоверности результатов дальнейшего анализа параметров. При этом в момент времени £ из схемы управления ДЗУ через схему И на триггер Тг подается сигнал, перс-. водящий данный триггер в состояние, условно принятое за нулевое. Этим снимается запрет на прохождение сигналов в блок индикации БИ. Одновременно с выхода схемы НЕ в устройство центрального управления УЦУ подается сигнал, по которому У〃У вырабатывает команду на прекращение дальнейшего накопления информации и осуществление процесса идентификации.

Последний сводится непосредственно к выполнению операций сравнения

и проверке условий (94) и (95).

Согласованные фильтры. В общем случае при наличии случайных помех задача распознавания од

них реализаций может быть сформулирована как задача распознавания сигналов, находящихся на

фоне аддитивных шумов. Последняя же может быть решена с помощью согласованных фильтров, выполняющих операцию

Z«) = ：f h^y^-^dt,(96)

-8

где h(t)—импульсная переходная функция согласованного фильтра;.

Zfr)—реакция согласованного фильтра на сигнал у(。， представляющий собой аддитивную смесь полезного сигнала со стационарным шумом q(f);

т ——временной сдвиг между функциями 力«) и у(т — /) или время задержки полезного сигнала.

Если шум g(f) белый, а сигнал х(/) имеет конечную длительность Т, т. е. если

%(£)三0 при 0 > /, £ > 7,(97)

то импульсная переходная функция согласованного фильтра будет

A(f) = *(T—f).(98)

Подставляя соотношения (97) н (98) в зависимость (96), получим

гт

Z(t)= ^x(T~t)y(y~t)dt = \x(t)y(t + x—T)dt. (99) оо

Используя далее известное выражение взаимной корреляционной функции г

"=+，*(/)!/«+ т)〃о

зависимость (99) можно переписать в виде

Z^) = TRxu(t-TY

Из последнего выражения видно, что реакция согласованного фильтра на смесь полезного сигнала с белым шумом есть взаимная корреляционная функция данного сигнала н его смеси с шумом (с точностью до постоянного множителя и постоянного временного сдвига).

Однако конструктивно согласованные фильтры, как правило, существенно отличаются от обычных корреляторов, входящих в состав распознающих систем, которые в качестве признаков распознавания используют автокорреляционные и взаимно кор~ реляционные функции. Это отличие обусловлено в основном тем, что в согласованном фильтре задержка должна изменяться

233

в очень широких пределах. Данное требование выполняется, когда фильтр представляет собой обычную динамическую систему с импульсной переходной функцией (98). Что же касается обычных корреляторов, то для них такое требование оказывается трудно выполнимым из-за ограниченности величины задержки или внутренней памяти, под которой понимается та длина реализации в аналоговых или то число отсчетов в дискретных корреляторах, по которым производится интегри ров анис при вычислении каждой точки корреляционной функции, т. е. интервал 0 — 7.

Чтобы коррелятор работал в режиме согласованного фильтра при полном использовании внутренней памяти, необходимо перед вычислением каждой очередной точки взаимной корреляционной функции, во-первых, сдвинуть весь процесс y(t) на один интервал Ат (расстояние между соседними точками корреляционной функции) по временной оси и при этом удалить из внутренней памяти самый ранний отсчет, во-вторых, вписать в освободившуюся при сдвиге ячейку памяти новый отсчет из внешнего устройства ввода. Нссдвигаемый процесс при этом должен оставаться на месте как угодно долго. Только при таком способе сдвига одного процесса относительно другого можно получить большие задержки, намного превышающие длину интервала Т интегрирования, что является главным для коррелятора как согласованного фильтра.

Обычно согласованные фильтры рассчитываются применительно к распознаванию одного типа сигналов и в этом смысле являются специализированными. Конструктивно они выполняются наиболее просто в виде цифровых корреляторов с запоминающим устройством на магнитном барабане L

СЧИТЫВАНИЕ И КОДИРОВАНИЕМНОГОКАНАЛЬНЫХ ОСЦИЛЛОГРАММ

При отработке экспериментальных и опытных образцов различных динамических систем, правильность функционирования которых определяется комплексом независимых или слабозависимых параметров, приходится осуществлять одновременную регистрацию этих параметров во времени. Такая же регистрация параметров производится при контроле за поведением многопараметрических систем управления и выборочном контроле серийной техники, находящейся в условиях эксплуатации, прн которых применение сложных н громоздких измерительных комплексов затруднительно (например, при эксплуатации авиационной техники). В большинстве практических случаев подобная регистра-

Юшин В. И. Цифровой коррелятор с запоминающим устройством на магнитном барабане. Авторское свидетельство № 182414, кл. 42m, 14/09. «Изобретения. Промышленные образцы. Товарные знаки», № 11, 1966.

234

дия осуществляется многоканальными светолучевыми (оптическими, шлейфовыми) осциллографами. А так как представленные многоканальными осциллографическими записями реальные физические процессы в большинстве случаев являются стационарными стохастическими процессами, то для последующего их анализа и распознавания используются вероятностные характеристики, постоянные по времени и не зависящие от начала отсчета времени.

Для технической реализации распознающей системы используются математическое ожидание

m产雨=，川匂，。可，(Ю0)

дисперсия

+8

%= J 缶⑴一丽 f® t)dy(101)

и корреляционная функция процесса 十8

R" = JJ 心(厶)-万伍加/2)一!/"2)]f回，圾，厶，t^dy.dy2, (102)

где y(i} —непрерывная функция времени, являющаяся од- ной из реализаций распознаваемого стохастического стационарного процесса;

У"1) н у«2)——расположенные рядом участки этой функции, соответствующие некоторым равным по величине временным отрезкам t\ и 必

Отметим, что на практике ввиду конечности реализаций случайных процессов бесконечные пределы при интегрировании заменяются конечными, определяемыми реальной длительностью распознаваемых процессов.

Вычисление значений my, Dy и Ry по формулам (100)—(102) удобно производить при использовании средств аналоговой вычислительной техники. В случае же применения распознающей системы, построенной на базе ЦВМ, для удобства вычислений интегралы в формулах (100) — (102) заменяют на конечные суммы. При этом функцию y(t) заменяют совокупностью дискретных значений ее ординат g； (i — текущий номер интервала дискретности отсчетов ординат во времени), а интервал дискретности выбирают исходя из требуемой достоверности результатов распознавания [111].

Алгоритм распознавания в этом случае сводится к выполнению следующих операций. Предварительно записанная в виде многоканальных осциллограмм экспериментальная информация считывается и преобразуется с заданным шагом квантования по времени и уровню в цифровой код. По формулам численногё

235

анализа для конечных, но достаточных по длительности реализаций определяют значения ту, Dy и Ry, которые сравнивают со значениями соответствующих признаков ранее изученных аналогичных стационарных процессов, принятых за эталонные. По результатам сравнения делается вывод о принадлежности распознаваемых реализаций к определенным классам указанных процессов.

Таким образом, распознающая система должна состоять из следующих элементов: а) устройства для считывания ординат распознаваемых кривых либо одновременно по всем кривым с записью нх в отдельные каналы, либо выборочно любых из них за один цикл просмотра осциллографической запйси; б) многоканального коррелятора, вычисляющего значения mih Dy и Ry для каждой кривой по значениям их ординат, записанных считывающим устройством в его память; в) запоминающего устройства эталонных значений признаков распознавания для каждой из подлежащих распознаванию кривых； г) компаратора, обеспечивающего последовательное сравнение вычисленных значений m“， Dy и Ry с их эталонными значениями для каждой из кривых; д) устройства управления, осуществляющего синхронизацию работы всех остальных устройств распознающей системы.

Для распознавания на многоканальных осциллограммах пересекающихся кривых необходимо дополнительно иметь анализатор цвета (при цветных графиках) или вычислительное устройство (при одноцветных графиках), реализующее алгоритмы экстраполяции [17, 109] и алгоритмы разделения ординат по автономным каналам [103].

В настоящее время известно большое число различного типа многоканальных считывающих устройств отечественного производства. Некоторые из них выпускаются серийно и прошли опытную эксплуатацию. Из описанных в литературе можно назвать устройства типа МАСК [111] и ПГ-2 [75], обеспечивающие одновременное считывание непсресекающихся многоканальных одноцветных графиков； МЛСК-П [111], обеспечивающее распознавание пересекающихся одноцветных графиков; преобразователи ПГ-1 и ПГ-3 [75}, первый из которых осуществляет поочередное считывание пересекающихся цветных и непересекающихся одноцветных графиков, а второй — одновременное считывание пересекающихся цветных графиков и т. д.

Однако практика показывает, что ни одно из этих устройств не удовлетворяет всем требованиям промышленной эксплуатации. Например, в условиях эксплуатации применение цветных графиков нежелательно, так как требования к процессу их записи оказываются трудно выполнимыми. Поэтому следует ориентироваться на широко распространенную магнитную запись или одноцветную осциллографическую запись кривых, выполняемую, например, черным цветом на белом (светлом) фоне. Причем из двух последних типов записи экспериментальных графиков более

предпочтительным является второй, что объясняется его повышенной помехоустойчивостью, удобством эксплуатации и высокой надежностью многоканальных лучевых осциллографов, удобством хранения осциллографических записей.

Кроме того, отечественные устройства, обеспечивающие считывание одноцветных графиков, приспособлены к определенной контрастности, фону и качеству записей кривых и при изменении последних требуют ручной подналадки. В этих устройствах отсутствуют схемы устранения ошибок измерения ординат кривых, вызываемых неравномерностью продольного протягивания носителя, а также отсутствуют схемы формирования переменной зоны критического сближения графиков, вследствие чего сигнал о начале экстраполяции выдается независимо от углов сближения кривых только тогда, когда расстояние между передними краями кривых достигает определенного фиксированного значения. В результате при малом угле сближения кривых этот сигнал выдается задолго до точки их пересечения, и вычислительная машина, с которой агрегатированы считывающие устройства, непроизводительно расходует время на распознавание непересе- кающихся кривых. Наконец» в этих устройствах отсутствуют схемы автоматического изменения шага квантования процессов по длине ленты-носителя, вследствие чего независимо от характера процесса (высокочастотный, низкочастотный) считывание осуществляется с постоянным шагом квантования, и, например, при малом шаге память вычислительной машины перегружается на участках с медленным изменением процессов, а при больших шагах квантования информация теряется на участках с быстрым протеканием процессов, пропускаются точки пересечения кривых.

Автомат считывания многоканальных осциллограмм (АСМО). От указанных недостатков в некоторой степени свободно считывающее устройство АСМО L

АСМО обеспечивает считывание как пересекающихся, так и непересекающихся кривых, подсчет меток времени и определение ошибок измерения, отсчет ординат кривых от заданного фиксированного уровня (базы) и от первой линии записи. При агрегатировании с ЦВМ АСМО может работать как в режиме автоматического считывания всех имеющихся на ленте кривых, так и в режиме считывания лишь некоторых из них по выбору оператора.

Для случая сближения кривых на некоторое заданное расг ■стояние, позволяющее с определенной вероятностью считать, что они пересекутся или сольются одна с другой, в АСМО предусмотрено формирование сигнала, по которому ЦВМ реализует алгоритмы экстраполяции этих кривых. Указанный алгоритм обеспе-

Чеголин П. М., Римский Г. В., Леонович Э. Н. Системы преобразования многоканальной графической информации в электрические сигналы. Минск, 《Наука и техника», 1969.

днвает распознавание считываемых ординат графиков и присвоение их соответствующим кривым. В основу алгоритма положены экстраполяция пересекающихся кривых на шаг и сравнение экстраполяционных значений ординат с прочитанными. Процедура экстр апо л и ров а ни я реализуется с помощью полиномов наилучшего приближения в смысле минимума средней квадратичной ошибки и основана на применении ортогональных полиномов Чебышева. Последовательное повышение степени приближающего полинома осуществляется с использованием для вычисления коэффициентов полинома (и + l)-ii степени коэффициентов полинома степени и.

В общем виде без учета методической н инструментальной погрешностей экстраполируемая ордината распознаваемой кривой вычисляется по формуле

Ym+I = 40yo + —У] + • • • + 4Ym，

где Ло, 4,…，4m — постоянные знакопеременные коэффициенты^ величина и знак которых зависят от степени полинома н числа точек, взятых для экстраполяции, а Уо, У], ...» Ym — ординаты кривой.

Сумма коэффициентов Aj (i = 0, 1, 2, ..., т) не зависит от степени полинома и числа точек, по которым осуществлястся экстраполирование. При этом

т

Абсолютная погрешность экстраполяции ДУЭ представляется в виде

△К = А〕+ %,

где Ai ——постоянная погрешность, связанная с тем, что подлежащая распознаванию кривая заменяется приближающим полиномом;

Д2 ——случайная инструментальная погрешность считывания ординат.

Величина А【зависит как от степени приближающего полинома, так и от числа точек, взятых для экстраполяции. Случайная погрешность А2 определяется дисперсией ошибки считывания ординат кривой.

С учетом указанных погрешностей экстраполируемые ординаты распознаваемых кривых вычисляются по выражению

У*+1 =力о(Уо + А?) + /1 (К + & ) + • • • + Ат (了巾 + А?),

где А；——инструментальная погрешность считывания ординаты в i-й точке кривой.

Присвоение ординат соответствующим кривым производится выбором минимума суммы квадратичных отклонений экстрапо- ляционных ординат от считанных ординат кривых.

Экстраполяция продолжается до момента формирования в ЛСМО признака того, что кривые разошлись более чем на критическое расстояние.

Функциональная схема АСМО приведена на рис. 104. Для упрощения описания работы устройства отметим, что его запуск и останов осуществляются посредством схемы, состоящей из переключателя 32, триггеров 25, 3/, 36, клапана 23 н фотодиода 9 начала сканирования. Момент окончания рабочей зоны сканирования фиксируется с помощью фотоэлемента 8 конца сканирования. В устройстве предусмотрен старт-стопный режим рабо-. ты н режим настройки. Эти режимы реализуются посредством генератора импульсов 52, тумблеров 56, 57 и клапанов 55, 58.

Коды ординат считываемой кривой формируются с помощью триггера 43 выдачи ординат, а запись кодов ординат в буферное запоминающее устройство (53У) 85 — с помощью счетчика 59 графиков и дешифратора 60. Выдача кодов из устройства считывания в ЦВМ осуществляется через счетчик 65 ординат во время перемещения развертывающего луча в «мертвой зоне》」 Это обеспечивает большую гибкость при сопряжении АСМО с ЦВМ различных типов и позволяет существенно сократить время, затрачиваемое на передачу записанной в БЗУ информации.

При обработке пересекающихся графиков признак экстраполяции выдается сразу же, как только кривые сблизятся на некоторое заданное расстояние, определяемое параметрами линии задержки 49. При этом линия задержки рассчитывается на максимальный угол сближения кривых. Поэтому при малом угле сближения признак экстраполяции вырабатывается задолго до точки пересечения, вследствие чего ЦВМ определяет избыточное число экстраполяционных значений ординат. С целью уменьшения затрат машинного времени целесообразно задавать несколько значений углов сближения кривых путем включения нескольких линий задержек, устанавливаемых оператором с пульта управления в зависимости от характера записей на ленте. До этого выход клапана 50 соединяется с обшей точкой переключа- теля В| (рис. 105), к клеммам которого подключается вход линий задержек 〃3. Выходы последних через схему ИЛИ 98 соединяются с нулевым входом триггера сближения ТгС.

В зависимости от спектральной характеристики читаемых процессов шаг чтения может быть самым различным, в том числе н достаточно большим. Однако для надежного распознавания кривых после их пересечения шаг квантования перед точкой пересечения должен быть достаточно малым, особенно мри прсдель- пых углах сближения. Последнее обусловливает выбор минимального шага квантования для устройств с постоянным шагом, 239♦

P〃c. 104. Функциональная схема устройства для считывания многоканаль-ных графиков

/г 23

Рис. /05. Схема формирования зоны критического сближения графиков и автомата ческогоизменения шага

квантования считываемой кривой

Р〃с. /06. Схема исключения ошибок при считывании меток времени и обеспечения реверсивного перемещения ленты-носителя

что приводит к необходимости ввода в память машины избыточной информации. Чтобы это устранить, в устройстве предусматривается автомэтическое изменение шага квантования, для чего выход фотоэлемента 9 (см. рис. 104) соединяется с входом дополнительного счетчика ДС (рис. 105), к которому подключена разделительная схема PC записи заданного числа. Входы последней соединены с клеммами переключателей В& 5з・ Причем общая точка переключателя Bs соединена с выходом клапана Ki, управляемого нулевым выходом триггера ТгЭ экстраполяции, а общая точка переключателя Вз — с выходом клапана Кг, управляемого единичным выходом триггера ТгЭ. Импульсные входы клапанов подключены к выходу схемы ИЛИ, на вход которой поступают сигналы от схем ИЛИ 12 и 26 (см. рис. 104). На счетчике ДС устанавливается дешифраторная шина выделения кода 11... 1.

С целью исключения погрешностей при чтении меток времени и обеспечения реверсивного перемещения ленты-носителя в составе устройства предусмотрена схема, приведенная на рис. 106. В ней клапан Ki управляется по потенциальному входу триггером Ггь Выход клапана подсоединен через линию задержки ЛЗ н схему ИЛИ[ к нулевому входу триггера Тг】. К счетчику 45 подключается дешифратор Дш, выходы которого соединены 16 Заказ 677 241

с клеммами переключателя В. Общая точка последнего подведена к потенциальному входу клапана № и через формирователь Ф к нулевому входу триггера Тзг. Импульсный вход клапана К2 подключен к выходу дополнительного фотоэлемента ФЭ} и через схему ИЛИ? к единичному входу триггера Тг^ Выходы триггера Т>2 соединены соответственно со входами «Реверс» и 《Стоп» блока БУД управления двигателем лентопротяжного механизма и через схемы ИЛИ ко входам триггера Ггь На схему ИЛИ、 дополнительно подана выходная шина схемы НЛИц. Фотоэлементы ФЭ] и ФЭ2 конструктивно разнесены в поперечном направлении на расстояние» выбираемое в соответствии с величиной максимально допустимой помехи в зоне меток времени. В продольном направлении фотоэлемент @31 устанавливается с небольшим упреждением относительно фотоэлемента ФЭ2 по направлению перемещения ленты.

Работает устройство следующим образом. При отсчете от фиксированной базы и выдаче меток времени переключатели /3, 27, 40, 37, 89 предварительно устанавливаются в положение а В это же положение устанавливается и ключ, расположенный на входе счетчика 45. Тумблеры 56, 57 должны быть разомкнуты. Переключатель 61 должен находиться в положении, соответствующем имеющемуся числу графиков на ленте. Тумблер 73 ставится в положение а при чтении пересекающихся кривых и в положение 6 — при чтении нспересекающихся кривых. В последнем случае может быть использована группа тумблеров 81 для записи только заданных кривых в БЗУ. При подаче сигнала запуска из ЦВМ на разъем 3 или с пульта управления 2 триггер 25 устанавливается в состояние 1, клапан 24 открывается. От фотодиода / фиксации меток времени импульсы начинают поступать на счетчик 45 и переводят триггер 31 в состояние 1, благодаря чему клапаны 19, 23, 33, 39 открываются. Сигнал от фотодиода 9 начала сканирования, соответствующий положению некоторого фиксированного уровня отсчета, проходит клапан 23 и устанавливает триггеры 29, 36 в состояние 1. Эти триггеры открывают клапаны 30, 41, 38, 5& 82 Импульсы от задающего генератора 10 через клапан 30 начинают поступать на счетчик ординат 65 и подсчитываться в нем. В момент прохождения развертывающего луча через линию графика фотоумножитель 7 вырабатывает сигнал, который проходит усилитель 18, клапаны 33, 38, переключатель 40, схему ИЛИ 42 и устанавливает триггер 43 в состояние 1. Этот же сигнал со схемы 42 поступает на плюсовой вход счетчика 59.

В соответствии с кодом счетчика 59 на выходе дешифратора выбирается вполне определенная (от первого импульса ——первая, второго — вторая и т. д.) шина, по которой разрешается запись кода в БЗУ 85. К этому времени сигнал с клапана 30 проходит открытый триггером 43 клапан 44, схему 48 и линию задержки 5>, необходимую для того, чтобы успели законинться 242

переходные процессы в счетчиках 65, 59, вызванные приходом сигнала с фотоумножителя. По этому же сигналу выдается код ординаты кривой со счетчика 65 через клапаны 66 в БЗУ по заданному адресу. Последующие ординаты кривой записываются в БЗУ аналогичным образом.

В момент конца сканирования рабочей зоны от фотодиода 8 поступает сигнал, который проходит через клапаны 19, 20 на схему ИЛИ 26. С выхода последней данный сигнал поступает на клапан 63, нулевые входы триггеров 29, 36 (через схемы ИЛИ 28 и 35), триггеры счетчика 65, клапан 82 В этот момент счетчик 65 сбрасывается в нуль и срабатывает схема контроля чтения. При этом, если число N^ подсчитанных кривых равно установленному на переключателе 61 числу Ny, то клапан 63, управляемый через инвертор 62, оказывается закрытым и сигнал на триггер экстраполяции 75 не поступает. Чтение выполнено правильно. В случае ^n 耍 Ny на выходе клапана 63 возникает сигнал, который поступает на клемму б переключателя 73 и на клапан 72, работающий только в режиме чтения пересекающихся кривых. Если на устройстве установлен режим чтения неперссекаю- щихся кривых, то сигнал с клапана 63 перебросит триггер экстраполяции в состояние 1, что означает наличие ошибки считывания. Если же установлен режим чтения пересекающихся кривых (переключатель 73 установлен в положение а), то сигнал сбоя будет выдаваться через клапан 72 только в том случае, когда Nn > N» После установки в 0 счетчика 65 по сигналу с линии задержки 95 код счетчика 45 меток времени через систему кла- панов 46 выдается в счетчик 65. Как было указано, сигнал готовности устройства вырабатывается в момент конца сканирования рабочей зоны. Если при запуске сигнал от фотоэлемента 9 начала сканирования не появился, то триггер 36 будет находиться в состоянии 0, клапаны 20, 38 будут закрыты, сигнала готовности не будет. Таким образом, блокирование клапанов 20、 38 позволяет избежать ошибочного чтения при запуске.

После выдачи сигнала готовности ЦВМ прерывает программу вычислений и переходит на прием информации из устройства считывания. Для этого по специальной шине через разъем 93 ЦВМ выдает сигнал опроса устройства, поступающий на клапан 77, который в этот момент открыт, так как он управляется от нулевой шины дешифратора 6〃 Сигнал опроса, пройдя клапан 77 и схему ИЛИ 80, поступает на клапаны 69, 76 выдачи информации, и код меток времени выдается в ЦВМ. Одновременно сигнал со схемы 80 поступает на линию задержки 84. После задержки этот сигнал сбрасывает в нуль триггеры счетчика 65 и поступает на линии задержки 83, 88. Пройдя линию задержки 88, этот сигнал через схему ИЛИ 91 поступает в БЗУ для выдачи кода ординаты в счетчик 65. Этот же сигнал, пройдя через линию задержки 83 (длительность задержки выбирается исходя из времени, необходимого ЦВМ для записи кода из сумматора 1G* 243

в ОЗУ), клапан 79 и схему ИЛИ 80, выдает код ординаты из счетчика 65 через клапан 69 в ЦВМ. Одновременно сигнал с клапана 79 поступает через схему ИЛИ 78 на линию задержки 70. После выдачи кода ординаты в ЦВМ код на счетчике 59 уменьшается на единицу, благодаря чему осуществляется переадресация в БЗУ. Далее ординаты кривых выдаются из устройства считывания в ЦВМ аналогично.

Когда все записанные ординаты* кривых будут выданы в ЦВМ, на счетчике 59 установится нулевой код, клапаны 77, 79 закроются и откроется клапан 90. Сигнал с липни задержки 88, пройдя клапан 90, установит на счетчике ординат через схему 68 маркерный код 111... 1. Сигналом, прошедшим через линию задержки 89 н схему 80, этот код будет выдан в ЦВМ н укажет границу чтения в данном сканировании. После приема ЦВМ маркерного кода устройство считывания сигналом с линии задержки 92 возвращается в исходное состояние и в ЦВМ через разъем 94 выдается сигнал на продолжение основной программы работы машины.

Для случая, когда кривые сближаются на некоторое заданное расстояние и можно с большой вероятностью считать, что они пересекутся или сольются одна с другой, в устройстве дополнительно предусмотрена схема, состоящая из триггера 47, клапанов 50, 53, линии задержки 49. Сигнал, формируемый этой схемой, поступает через схему 74 на триггер 75 и служит для выработки признака экстраполяции в ЦВМ. Схема работает следующим образом. В момент пересечения развертывающим лучом каждой линии графика первый канал усилителя 18 выдает сигнал, который проходит клапаны 33, 38 и поступает па клапан 53 и единичный вход триггера 47. Клапан 53 закрыт, если триггер 47 не находится в состоянии 1.

При прохождении развертывающим лучом конца линии графика сигнал от второго канала усилителя 18 фотоусилитсля 7 проходит клапаны 3。, 50 н после задержки возвращает триггер 47 в пулевое состояние. Если до возвращения триггера 47 в нулевое состояние придет сигнал от первого канала усилителя 18 через клапаны 33, 38, то он пройдет клапан 53 и установит триггер 75 в состояние 1. Это означает, что кривые сблизились на заданное расстояние и имеется определенная вероятность, что они пересекутся, поэтому устройство вырабатывает признак экстраполяции.

При отсчете от линии записи (плавающей базы) и при отсутствии меток времени на лентс-носителе переключатели 13, 27, 37, 40, 86 перед началом работы устанавливаются в положение 6. В этом положении находится и ключ, расположенный на входе счетчика 45.

При подаче сигнала запуска триггер 25 устанавливается в состояние 1 и открывает клапаны 19, 23, 33, 39. В момент прихода сигнала от фотодиода 9 начала сканирования триггер 36 пере- 244

брасывается в положение 1. Первый сигнал от фотоумножителя 7, пройдя клапаны 33, 38 и переключатель 27, устанавливает триггер 29 в состояние 1, после чего сигналы с генератора 10 через клапан 30 начинают поступать в счетчик ординат 65. Таким образом, ординаты кривых будут измеряться от первой линии записи на ленте. Дальнейшая работа устройства не отличается от вышеописанного. В данном режиме счетчик 45 меток времени может использоваться для подсчета ошибок чтения от сканирования к сканированию или отключаться вообще.

В последнем случае в ЦВМ выдаются только коды ординат кривых. В конце сканирования рабочей зоны в счетчик 65 сигналом с линии задержки 87 через схему 9/ из БЗУ засылается ордината кривой, после чего код счетчика 59 посредством линии задержки 70 уменьшается на единицу. Дальнейшая работа устройства происходит так же, как и в режиме отсчета меток времени.

Для автоматического переключения шага квантования оператор перед началом работы устройства устанавливает переключателем & (см. рис. 105) величину шага чтения, а переключателем Вз величину шага квантования перед точкой пересечения. При запуске устройства сигнал запуска через схему ИЛИ, клапан Ki, переключатель 82 н разделительную схему PC установит на счетчике ДС дополнительный код числа, соответствующего шагу считывания. После заполнения счетчика сигналами от фотоэлемента 9 открывается клапан 23 по потен ци а льно му входу, управляемому счетчиком ДС. Только после этого очередной импульс от фотоэлемента 9 (см. рис. 104) через клапан 23 разрешает работу устройства по заданной программе. Сигналом конца сканирования со схемы 26 счетчик ДС сбрасывается в нуль. Таким образом, работа продолжается до появления сигнала критического сближения н чтение идет с некоторым постоянным шагом. При сближении кривых на критическое расстояние триггер 75 устанавливается в состояние 1. При этом клапан /С2 (см. рис. 105) открывается и сигнал конца сканирования со схемы 26 поступает через схему ИЛИ, клапан /G, переключатель & на схему PC. Последняя установит на счетчике ДС новый код, соответствующий шагу квантования в зоне критического сближения. Далее работа продолжается аналогично.

Работа схемы исключения помех при считывании меток времени и реверсирования (см. рис. 106) осуществляется следующим образом. Сигналом запуска через схему ИЛИ^ триггер 丁外 устанавливается в нулевое состояние. После начала движения лепты сигнал с фотоэлемента ФЭ1 после считывания метки времени через схему ИЛИ2 переводит триггер Тг{ в состояние 1. Сигнал с фотоэлемента ФЭ^ через клапан /Q (клапан 24 на рис. 104) поступает на счетчик 45 и через линию задержки ЛЗ н схему ИЛИ、устанавливает триггер Та】в состояние 0. Работа схемы продолжается до тех пор, пока код счетчика 45 не станет

равным числу, заданному переключателем. После этого открывается клапан К2 и триггер Т>2 через формирователь Ф устанавливается в нуль, что служит командой на реверсирование двигателя протягивания ленты. Этим же сигналом переводится в нулевое состояние триггер Тгь При движении ленты в обратном направлении фотоэлемент ФЭ^ повторно считывает метку времени, вырабатывая при этом сигнал, который через клапан & устанавливает триггер Тг^ в состояние 1, соответствующее команде 《Стоп》. Сигнал с единичного выхода триггера Тг2 через схему ИЛИ2 поступает на единичный вход триггера Тгь подготавливая схему к дальнейшей работе.

Возможности улучшения характеристик АСМО. В случаях, когда распознавание кривых осуществляется на основе результатов корреляционного или спектрального анализа и эти резуль- таты используются в качестве исходных данных для формирования команд управления или принятия решений о текущем состоянии объекта контроля, требуется существенное увеличение точности вычисления признаков распознавания.

Однако в большинстве случаев при использовании АСМО в качестве считывающего устройства таких распознающих систем требуемая точность вычислений не обеспечивается. Это объясняется тем, что ординаты всех кривых измеряются относительно одного уровня отсчета (края ленты), что приводит к образованию ненужной постоянной составляющей графиков, ухудшающей точность измерений.

Кроме того, использование АСМО в данных случаях ограничивается невозможностью плавного изменения величины обзора поля чтения графиков и тем, что ординаты всех графиков считываются в одном неизменном масштабе. При реализации же алгоритма распознавания графиков с помощью ЦВМ происходит перегрузка памяти машины избыточной информацией и увелн- чение времени обработки кодов ординат графиков.

Указанные недостатки АСМО в существенной степени могут быть устранены при выполнении считывающего устройства по функциональной схеме, приведенной на рис. 107 . Данное считывающее устройство отличается от АСМО следующим. Канал восприятия баз отсутствует, а импульсы, временные расположения которых соответствуют геометрическому расположению уровней отсчета ординат графиков на ленте, вырабатываются при помощи регулируемых блоков временной задержки. Зона считывания ленты ограничивается при помощи регулируемого блока временной задержки, выходной импульс которого вырабатывается в момент прохождения сканирующим лучом границы

зоны считывания. Временное положение этого импульса, а значит и ширина зоны считывания ленты могут регулироваться плавно или дискретно.

Дополнительно в состав этого считывающего устройства включен генератор импульсов заполнения с изменяемой плавно или дискретно частотой, что позволяет каждый график считывать в свосм масштабе, который может 'задаваться как оператором, так и ЦВМ. Протяжка ленты-носителя осуществляется с постоянной скоростью, а изменение шага квантования вдоль ленты достигается за' счет применения генератора тактовых импульсов с изменяемой частотой следования, обеспечивающего соответствующее изменение частоты сканирования. Закон изменения частоты следования генератора тактовых импульсов может изменяться как вручную, так и автоматически по заданной программе.

Рассмотрим работу устройства на примере считывания двух графиков, первый из которых имеет положительную, а второй отрицательную ординату. Положительной будем счи-

Рис. 107. Многоканальное устрой-. ство с регулируемой частотой сканирования для считывания графи^

ков:

7 — сканирующее устройство; 2 — отклоняющая система； 3 — видеоусилитель; 4 — источник регулируемых напряжений； 5, 6, 7, /2,威 20. 24, 28 — схемы, совпадения; & /7 — дешифраторы； 9. /5 — счетчики числа ординат; 10 — генератор импульсов заполнения；. 〃 一блок схем совпадения;『4, 25，2/, 29 — схемы ИЛИ; 16, 18, 19, 22, 27 — триггеры； 23, 26 — элементы задержки: 30. 31, 32. 33 — элементы регулируемой задержки; 34 — генератор тактовой частоты

тать такую ординату, при счи

тывании которой первым следует импульс от графика, а вторым—импульс устройства задержки; за отрицательную—наоборот. Взаимное положение линий графиков и уровней отсчета ординат показано на ленте-носителе. Генератор 34 тактовых импульсов с изменяемой частотой управляется с пульта управления- устройства считывания или от ЦВМ. С генератора 34 тактовый импульс через схему ИЛИ 25 поступает на нулевые входы триггеров /6, /8, 19 и счетчик ординат 15. Данный импульс подается также на счетчик числа ординат 9, устанавливает в состояние 1 триггеры 22, 27, поступает на элементы регулируемой временной задержки 30, 3/, 32, 33 и запускает работающую в ждущем режиме отклоняющую систему 2. Световое пятно начинает

перемещаться по проекции ленты-носителя на катоде видикона I.

Временное положение выходного импульса устройства задержки 31 соответствует п ростр а нствен но му положению первой (считая слева) условной штриховой линии на ленте-носителе, а положение выходного импульса устройства задержки 32 — второй условной штриховой линии. Временное положение выходного импульса устройства регулируемой задержки 30 соответствует моменту прохождения световым пятном проекции края ленты на катод видикона. При достижении световым пятном линии графика в катоде видикона возникает импульс тока, который усиливается видеоусилителем 3 и поступает через открытую схему совпадения 20 на единичный вход триггера /& Состояние триггеров 18 и 19 будет 1—0. Оно расшифровывается дешифратором 17 таким образом, что импульсы от генератора заполнения 10 проходят через, схему И13 и схему ИЛИ 14 на счетный вход счетчика ординат /5. Ввиду того, что в счетчике числа ординат 9 тактовым импульсом установлен 0, на выходе дешифратора 8 появляется потенциал, отпирающий схему И 5, и на управляющий вход генератора 10 поступает первое управляющее напряжение. Вследствие этого генератор 10 генерирует импульсы заполнения определенной частоты. С приходом на единичный вход триггера 19 импульса от устройства регулируемой задержки 31 (через схему ИЛИ 29 и схему И 28) состояние триггеров 18 н 19 будет 1—1.

Схемы И 12 и 13 окажутся закрытыми. При этом на счетчике ординат 15 будет записан код, пропорциональный считанной ординате графика.

Импульс с видеоусилитсля 3 через схему ИЛИ 21 подастся на счетный вход триггера 22 и линию задержки 23. Тула же через схему ИЛИ 29 поступают импульсы от устройств регулируемой задержки. После прихода на счетный вход триггера 22 каждого второго импульса на выходе схемы совпадения 24 возникает сигнал, по которому блок схем // 11 выдает содержимое счетчика ординат 15 и триггера знака 16 в ЦВМ. Ввиду того, что триггер знака 16 был в нулевом состоянии, код, переданный в ЦВМ, будет положительной полярности. Импульс со схемы И24 через линию задержки 26 и схему ИЛИ 25 поступает на нулевые входы триггеров /6, 18, 19 счетчика ординат /5. Импульс подастся также на счетный вход счетчика числа ординат 9 и увеличивает его код на 1. Состояние счетчика 9 расшифровывается дешифратором 8, который отпирает схему И 7 и запирает схему “ 5. На вход управляемого генератора импульсов заполнения /0 поступает второе управляющее напряжение источника изменяемых напряжений 4 Частота генератора заполнения при этом будет определяться управляющим напряжением, устанавливаемым в соответствии с желаемым масштабом считывания второго графика.

Вследствие того, что ордината второго графика положительна, импульс от элемента регулируемой задержки 32 поступит раньше второго импульса от видикона. С приходом импульса от элемента 32 (через схему ИЛИ 29 н открытую схему И 28) состояние триггеров 18 и 19 будет 0—/. В результате расшифровки этого состояния дешифратором /7 схема И12 оказывается* открытой, а схема И 13 — закрытой. Импульсы от генератора заполнения 10 через схему И 12 поступают на единичный вход триггера знака 16 и через схему ИЛИ 14 па счетный вход счетчика ординат 15.

После того, как сканирующий луч достигнет линии второго графика, импульс с видеоусилителя 3 через открытую схему И 2。 поступит на единичный вход триггера 18 и состояние триггеров. 18 и 19 станет /—/. Это состояние дешифрируется дешифратором /7, и схема И 12 закрывается. На счетчике ординат 15 будет накоплен код, пропорциональный ординате второго графика. Два импульса от видеоусилителя 3 н элемента регулируемой задержки 32 через схемы 29 и 28 поступают через схему ИЛИ 21 на счетный вход триггера 22 и линию задержки 23. При этолг после прихода второго из импульсов (один импульс от видеоусилителя н второй импульс от соответствующего элемента регулируемой задержки) на выходе схемы И 24 появится импульс. Этот импульс производит опрос блока схем И //, сбрасывает в 0 после небольшой задержки триггеры 16, 18, 19 и счетчик ординат /5, увеличивает на единицу код счетчика 9. Последний же через схемы 8 переключает генератор заполнения 10 на другую его рабочую частоту. В данном случае ордината, передаваемая схемами И //, будет отрицательной, так как триггер знака 16 был установлен в 1.

После считывания заданного числа графиков блок регулируемой временной задержки 30 вырабатывает импульс «Конец, сканирования», который поступает на нулевой вход триггера 27 и устанавливает запрещающий потенциал на управляющих входах схем И 20 м 28. Несмотря на то, что сканирование продолжается, импульсы от видеоусилителя 3 и блоков регулируемой временной задержки не могут пройти через схемы И 20 H 28> поэтому дальнейшее считывание не производится.

Импульсы помехи, которые могут возникнуть от графиков,, помарок и служебных отметок, находящихся на ленте вне зоны считывания, не отражаются на работе устройства считывания.

Основным элементом данного устройства, обеспечивающим улучшение его характеристик, является генератор импульсов с изменяющейся по закону частотой. Рассмотрим его более подробно. На рис. 108 показана принципиальная схема генератора L Он содержит триггеры, собранные на транзисторах

Чеголин П. М., Римский Г. В_, Римская М А. Генератор импульсов Авторское свидетельство № 231218, кл. 42m3, 1/02; 21al. 36/00. «Изобретения. Промышленные образцы. Товарные знаки», № 35, 1968.

249

Рис. /08. Генератор импульсов с дискретно изменяемой частотой следования

7\ — Т4, резисторах Ri — R】2 и конденсаторах Ci — С^ диоднотрансформаторные схемы совпадения на импульсных трансформаторах Tpi, Тр2 и диодах Д1—Дю； дешифратор на диодах "и — Дв н резисторах Ru — Пго, схемы совпадения на транзисторах 厶——爲，управляемые выходными шинами дешифратора; блокинг-генератор на транзисторе Т§ и импульсном трансформаторе Трз； кварцевые резонаторы К\ — К% включаемые в работу через схемы совпадения на транзисторах, Тю — 7\з, базы которых соединены соответственно с базами транзисторов Т5 —厶・

Для организации счетного запуска триггеров используются импульсные трансформаторы Тр】,Тр^ входные обмотки которых включены встречно и через диоды 〃卜 Дд, Дб, Дю соединены с коллекторами транзисторов 7】一Т& соответственно, а выходные обмотки, также включенные встречно, соединены через диоды "% 〃з, Де, Дэ с базами этих же транзисторов. Для орга-

низации совместной работы триггеров по схеме двоичного счетчика с ускоренным переносом установлены дополнительные диоды As, 〃7, соединяющие входные обмотки трансформатора Тр2 с коллектором транзистора Т?.

Входные шины дешифратора подключены непосредственно к коллекторам транзисторов Л — Т《，а его выходные шипы через RC-uenouKH (К® С5；应］4, G； R15, С7; Ri6, С8) — к базам транзисторов Г5 — Те соответственно. Коллекторы этих транзисторов соединены с эмиттером транзистора T9 блокинг-генератора, а эмиттеры — с времязадающими резисторами R21—R24, подключенными к «плюсу» источника питания £. Эмиттер транзистора T9 блокинг-генератора через времязадающий конденсатор С9 заземлен.

Номиналы времязадающих резисторов R21 — R24 и рабочая частота кварцевых резонаторов К —兄 выбираются в соответствии с задаваемым законом изменения частоты следования импульсов генератора. Благодаря тому, что резонаторы К\ — ^4 установлены параллельно вторичной обмотке Тр3 и включение их в работу производится через схемы совпадения на транзисторах Ло — 713, базы которых соединены соответственно с базами транзисторов Т5 — 7& в рабочем состоянии всегда оказывается только один кварцевый резонатор (в зависимости от состояния дешифратора). Импульс со вторичной обмотки трансформатора 7рз передним фронтом возбуждает кварцевый резонатор, в результате чего синхронизируется частота следования импульсов блокинг-генератора на резонансной частоте кварцевого резонатора. При этом достигается высокая стабильность частоты (10-6—10-8)

Принцип работы генератора заключается в следующем. В исходном положении триггеры находятся в состоянии 0, при котором на транзисторах Tj,北 устанавливается высокий потенциал, а на Т2,才4 ——потенциал, близкий к нулю. На дешифраторе высокий потенциал имеется только на одной нулевой шине а, благодаря чему транзистор「5 открыт и находится в насыщении. Вследствие этого блокинг-геиератор работает на частоте, определяемой главным образом параметрами цепочки R21, С9. При поступлении на счетчик управляющего сигнала (импульса отрицательной полярности — U) через обмотку // трансформатора Тр{ и обе входные обмотки (Z, //) трансформатора Трг начинает проходить ток. В результате в выходных обмотках трансформа- тора Тр\ наведутся сигналы: в обмотке III — отрицательной, в обмотке IV — положительной полярности. Сигнал обмотки III пройдет через диод Дг и откроет транзистор 7\, благодаря чему триггер установится в состояние 1. Сигнал обмотки IV никакого влияния на работу схемы не окажет. В то же время вследствие протекания токов через встречно включенные входные обмотки /, // трансформатора Тр2 в выходных его обмотках /〃，IV сигналов не будет, и второй триггер своего состояния не изменит.

В результате на счетчике установится код ... 0,1, на дешифраторе высокий потенциал возникнет на шине 6, транзистор Л закроется, транзистор Тб откроется, блокинг-генератор начнет работать на частоте, определяемой цепочкой R22, С9. При поступлении на

счетчик очередного счетного импульса ток начнет протекать по обмотке II трансформатора Трх и по обмотке 〃 трансформатора Тр2. В обмотке IV трансформатора Гр【возникнет сигнал отрн- нательной полярности, который поступит на базу транзистора Т2 H откроет его, вследствие чего триггер установится в состояние 0. При этом в обмотке /// трансформатора Тр2 также возникнут сигналы отрицательной полярности и второй триггер установится в состояние 1. Таким образом, на счетчике установится код ... 10, дешифратор вновь изменит свое состояние, высокий потенциал возникнет на шине 6, откроется транзистор Г7, и бло- кннг-генератор начнет работать на частоте, определяемой параметрами цепочки &2з, Cg. Далее работа генератора продолжается аналогично.

Корреляторы. Совокупность значений ординат графиков, полученных на выходе считывающего устройства, используется для

вычисления признаков распознавания, в качестве которых могут применяться кроме упомянутых выше ту, О^, R» спектральные характеристики распознаваемых процессов. В последнем случае наиболее удобными характеристиками являются спектральная плотность мощности процесса 6^(0) и спектральная плотность амплитуд S(o)), которые связаны соответственно с корреляционной функцией Ry и реализацией распознаваемого процесса y(f) взаимным парным преобразованием Фурье {111]

R，t) = 3 [ 6从3)济＞1dС";

Gy(g)=_ T &(т)е而气工

"十8

y(t) = —^— ( S(o))e£w/do);

2л J —8 и 十8 S(s)= 1 y(f)e~"Mdf,

где т ——время корреляции, а / ——текущее время.

Если распознающая система используется в качестве одного из элементов системы управления, то для вычисления значений признаков распознавания, по которым в конечном итоге формируются сигналы управления, удобно применять корреляторы аналогового типа. Последние позволяют осуществлять вычисления в реальном масштабе времени и в большинстве случаев имеют достаточную для практики точность.

При нсцентрированных процессах вычисления ведутся по формулам

%=/卜⑺力；

т劣=e3，)一加"]2小；О

J(t)=+ I \у^—т^\.у^~х>~т^ df>

при центрированных — по формулам

г%=. “/(/)%о

То

R"(T)=+ j y^t)y{t+T)dt.

Энергетический спектр распознаваемого процесса оценивается выражением

"ОО

G(o)) = — 1 Ry cos о)т di.

b

Вычисление значений указанных признаков распознавания может быть произведено по одному из алгоритмов [111].

При использовании распознающей системы в составе систем управления стационарными объектами (объектами химического производства, ядерными реакторами и др.) выделение корреляционных или спектральных признаков распознавания целесообразно осуществлять промышленными анализаторами случайных процессов. В частности, для этого могут быть применены электронный анализатор стационарных случайных процессов ЭАСП-С, анализатор «Модель 1Ь, коррелограф НК-200 (111], а также коррелометры и корреляторы [62, 110].

При использовании распознающей системы в цепи обратной связи автономной системы управления, устанавливаемой на подвижных объектах (летательных аппаратах, судах и др.)> применение промышленных корреляторов затруднительно. Эти затруднения вызваны, в первую очередь, их неприспособленностью к работе в условиях эксплуатации указанных объектов (перегрузки, повышенная влажность и радиация, наличие агрессивных сред и др.), а также большими для данных условий массой, габаритными размерами и высоким энергопотреблением. Поэтому в ука-

за иных условиях применяют максимально упрощенные специализированные вычислительные цепи, включающие в свой состав элементы умножения, задержки по времени, интегрирования и, как правило, рассчитанные па получение какого-либо одного признака распознавания, например, автокорреляционной функции.

В распознающих системах, используемых в качестве систем автоконтроля сложных динамических комплексов, аналоговые корреляторы обычно не применяются. Это объясняется тем, что в таких системах для контроля работоспособности и особенно для технического диагноза требуется повышенная точность определения временных н спектральных характеристик протекающих в них физических процессов. В подобных системах при отсутствии ограничений на их быстродействие используются цифровые корреляторы или цифровые вычислительные машины (универсальные и специализированные). При необходимости же вычислений в реальном масштабе времени применяются корреляторы, построенные по комбинированному или гибридному принципу. Необходимая точность вычисления корреляционной функции достигается за счет применения скользящего метода нахождения ее значений [43].

В соответствии с этим методом множество дискретных отсчетов ординат предварительно разбивается на / + 1 подмножеств, в каждом из которых число т ординат выбирается из условия

机=Tfo；

<1,<1,

<1,

<1,

где fo ——частота квантования непрерывной реализации случайного процесса;

m

т =время корреляции;

fo

Е ——допустимая ошибка вычислений корреляционной функции.

Для каждого из подмножеств определяется сумма парных »=гп^—1

произведений Е у^у i+从，卩=0, 1, 2, ...» т,

где yi и уг+к ——ординаты 4-го подмножества для моментов отсчета ti И 。+以.

Для каждой соседней пары подмножеств определяется соот- i=mk

ветствснно сумма произведений ， ！А/Л+м 九=О, 1, 2, ..., т9

где i и i + h ——индексы ординат ft-го и соседнего с 月-м подмножеств соответственно.

По полученным значениям сумм произведений ординат находится значение корреляционной функции

R"=不(工Уm+卩+二巩少"也+ • • • +

+ 2 "粗"从+ E坊也+力

где N——суммарное число отсчетов ординат заданной реализации стационарного случайного процесса.

Конструктивно цифровые и цифро-аналоговые корреляторы могут быть выполнены по широко известным схемам [43, ПО, 111]】.

Другие элементы распознающей системы (запоминающее устройство эталонных значений признаков распознавания для каждой из подлежащих распознаванию кривых, компаратор и устройство управления) могут быть выполнены в соответствии с рекомендациями, изложенными, например, в работах {15, 30].

РАСПОЗНАВАНИЕ РЕЧЕВЫХ СИГНАЛОВ

④

По мере усложнения техники проблема формирования сигналов управления по речевым командам становится все более острой. Необходимость этого особенно остро ощущается в случаях, когда обе руки и одновременно обе ноги оператора осуществляют функции управления или когда оператор работает на пределе своих физических н психологических возможностей. Это характерно, например, для летчиков, пилотирующих летательные аппараты в сложных метеорологических условиях, для механиков ——водителей танков при вождении последних по пересеченной местности, операторов крупных агрегатов химического Н металлургического производств, машинистов портальных кранов и шагающих экскаваторов-гигантов и т. д.

Такая же необходимость неизбежно возникает при эксплуатации многоступенчатых местных (агрегатных, цеховых) и центральных (всего предприятия, промысла) диспетчерских пунктов.

СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯПРОБЛЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ РЕЧИ ПРИМЕНИТЕЛЬНОК ЗАДАЧАМ УПРАВЛЕНИЯ

Все многообразие предложенных за последние годы методик распознавания речевых сигналов по характеру используемых алгоритмов может быть достаточно четко разделено на детерминированные и статистические. При этом обе группы методик 256

основываются либо на последовательном распознавании фонем [29} I, либо на распознавании целых слов с использованием или без использования лингвистических связей, свойственных данному языку [106, 174].

Распознавание проводится на основе анализа спектральных характеристик речи (энергетических, частотных, временных н амплитудных спектров) [33, 42, 46, 80, 86, 132, 170], анализа уровней звукового давления или уровней интенсивности звука речи [68, 139] либо, наконец, на основе предварительной «визуализации» речи и последующего анализа полученных оптических изображений [87].

Известны, кроме того, комбинированные принципы распознавания команд, основанные на визуальных данных о движении губ, изменении давления воздуха у рта и носа, и анализа улавливаемых ларингофоном колебаний голосовых связок [139].

При использовании алгоритмов распознавания, базирующихся на теории статистических решений [76, 79, 123, 166], решающее правило строится по методам Байеса [7] или Вальда [26].

Следуя Н. Г. Загоруйко [47], смысл первого из этих методов состоит в том, что реализация относится к образу, апостериорная вероятность которого в точке, отображающей эту реализацию, максимальна. При этом учитывается априорная вероятность появления данного образа и принимается во внимание матрица стоимости ошибок распознавания. Существо же второго метода состоит в том,, что если распределения генеральных совокупностей двух образов в пространстве признаков перекрываются, то зона пересечения выделяется в самостоятельную область. При попадании реализации в эту область решение о ее принадлежности к тому или иному образу не принимается, а продолжается дальнейшее испытание. Результаты таких последовательных испытаний усредняются до тех пор, пока средний вектор не выйдет из зоны неопределенности или пока число испытаний не достигнет определенной величины.

Что же касается детерминированных алгоритмов распознавания, то они используются в случаях, когда образы не пересекаются н когда заранее известна представительная выборка. Применение таких алгоритмов ограничено их сложностью, однако принципиально они позволяют по заданной обучающей последовательности получить 100%-ное распознавание. Это особенно важно при формировании сигналов управления по результатам распознавания речевых команд.

Применительно к задачам управления наиболее актуальными являются детерминированные алгоритмы, обеспечивающие распознавание отдельных команд нз их ограниченного набора (55, 95, 97], а также совокупностн команд с учетом их лингвистической связи L

Процесс распознавания речевых команд обычно делится на ряд этапов [55, 95}, к основным из которых можно отнести:

преобразование речевой команды в электрический сигнал с использованием микрофонов» ларингофонов или датчиков, улавливающих изменение давления воздуха у носа н рта говорящего;

выделение признаков речевого сигнала в виде сигналов управления различных вокодерных систем (68, 83], сигналов мгновенной амплитуды А(/) и мгновенной частоты р(/), связанных между собой выражением f(f) = A(Z) sin[ [ p(f)df] [96], сигна-

■ о

лов отношений разностей значений смежных экстремальных амплитуд речевого сигнала и отношений временных отрезков, соответствующих появлению таких экстремальных значений амплитуд , и т. д.;

принятие решения о принадлежности распознаваемого зова к определенному эталону на основе анализа полученных признаков.

Из указанных этапов процесса распознавания речевых команд в настоящее время удовлетворительно разработаны только первый и третий. Но и по ним накопленные сведения пока явно недостаточны для создания сколько-нибудь полной и объективной классификации. Для второго этапа характерным является отсутствие научно обоснованных оптимальных алгоритмов выбора признаков речевых сигналов. Как правило, тс или иные параметры, используемые в качестве признаков, описывающих peqe- вой сигнал, в настоящее время выбираются на основе интуиции н опыта специалистов либо на основе проведения длительных и дорогостоящих экспериментов.

Часто специалисты, страхуя себя, пытаются выделить как можно большее число признаков, которые наиболее полно описывали бы подлежащие распознаванию речевые команды. Однако в большинстве случаев это приводит к необходимости значительного увеличения объема памяти распознающих систем и к существенному аппаратурному усложнению последних. Сказанное,

в свою очередь, нередко приводит к снижению достоверности результатов распознавания м повышению вероятности формирования по указанным результатам ложных командных сигналов управления. Поэтому применительно к системам управления следует стремиться к разработке методик распознавания ограниченного набора речевых команд по наименьшему числу наиболее информативных параметров.

С этой точки зрения наряду с отечественными разработками серьезного внимания заслуживают разработки ряда фирм Японии и США [139, 144, 170, 172]. В частности, весьма эффективной представляется предварительная запись произнесенных диктором речевых команд на магнитную лепту с нормировкой их по длительности и амплитуде, выделением огибающей распознаваемого слова и последующим сравнением полученной огибающей с огибающей, принятой за эталонную. Обнадеживающими являются результаты распознавания речевых команд при использовании в качестве признаков распознавания сведений о групповой принадлежности первой и последней фонем и временной огибающей положительных и отрицательных пиков осциллограммы слова, а гакже о местоположении ударной гласной. Высокая достоверность результатов распознавания достигнута (для одного диктора — 99,7 %) при совместном использовании таких признаков распознавания, как число гласных звуков в слове, длительность слова, положение центров первой и второй формант на начальном участке слова.

При наличии в зоне произнесения речевых команд сильных акустических помех (пульт оператора в прокатном цехе, кабина летательного аппарата, снабженного турбореактивными, турбовинтовыми или поршневыми авиационными двигателями н т. 〃.) весьма полезно использовать в качестве признаков распознавания визуальные данные о движении губ и улавливаемые ларингофоном колебания голосовых связок. В последнем случае процедура распознавания оказывается аналогичной процедурам распознавания визуальных кривых, описанным в предыдущей главе.

Как правило, число речевых команд (слов), используемых для формирования командных сигналов управления, в худшем случае не превышает нескольких десятков. Если при этом ставится задача распознавания такого набора речевых команд при их произнесении любым из практически неограниченного числа операторов, то приходится уделять существенное внимание отбору операторов по их голосовым данным. Кроме того, для определения численных значений признаков распознавания, которые могли бы быть приняты за эталонные, в данном случае желательно иметь как можно большее число исходных рсалнза- ций речевых команд, произносимых различными операторами. В этом случае, используя для вычисления указанных значений признаков распознавания статистические параметры их распре- 17* 259

деления, можно получить вероятность появления ошибок распознавания не выше вероятности появления ошибок при формировании сигналов управления с помощью клавиатуры, кнопок, пе реключ ател ей и др.

Однако, если специфика объекта управления требует безошибочного распознавания речевых команд, то, как отмечалось выше, следует ориентиров аться на дотер мини ров а иные методы определения значений признаков распознавания, ограничивая при этом до минимума число операторов, участвующих в формировании представительной выборки и в последующем процессе управления заданным объектом. Естественно, распознающая система оказывается наиболее надежной и конструктивно предельно простой в случаях полной речевой персонификации, когда осуществляется сугубо индивидуальная настройка системы на данного оператора. При этом процедура вычисления значений признаков распознавания, принимаемых за эталонные, так же как и сама процедура идентификации распознаваемой команды, строится на основе детерминированных алгоритмов.

РАСПОЗНАВАНИЕ РЕЧЕВЫХ КОМАНДПО ГРУППОВЫМ ПРИЗНАКАМ

Осцил лог р а м мы звукового давления, несмотря на свою хао- гичпость и нестабильность, несут в себе четко различимые инвариантные признаки речевой команды .

Рассматривая сигналы звукового давления как реализации нестационарного случайного процесса, можно представить эти сигналы 尸 в виде суммы произведения информационной части сигнала S на мультипликативную помеху U н аддитивной помехи 寧

F = US + 5

При этом сигнал звукового давления представляет собой конечный периодический процесс, период которого есть величина переменная. В данном случае аддитивная помеха ——это нестационарный случайный процесс, основным источником аддитивной помехи являются флюктуации, вызывающие случайные отклонения тех или иных физических величин от их средних значений.

Мультипликативн ая помеха — также случайный процесс с ненулевым средним и по смыслу всегда больше нуля, но, как правило, представляет собой медленно изменяющийся процесс, действие которого можно учесть постоянным на определенном интервале времени случайным множителем. Источником мультипликативной помехи является наличие в процессе передачи сиг、

нала случайных изменений силы и частоты сигнала, а также случайных появлений нелинейных искажений. Как мультипликативная, так и аддитивная помехи возникают совместно, что затрудняет подавление этих помех и ограничивает возможность изменения отношения сигнал — помеха.

Итак, в результате воздействия помех у суммарного сигнала могут произвольно изменяться амплитуда Л, частота со, фаза 屮， а также длительность сигналов Т, т. е.尸=f(Л,(о,屮，Г).

Принимая сигнал, мы всегда располагаем какими-либо априорными данными, характеризующими те или иные его физические параметры, так как отсутствие этих данных не дало бы возможности отличить сигнал от помехи, лишенной всякой информации.

Известно, что опознавание смысловой части речевого сигнала не зависит от его начальной фазы ф, и, следовательно, этот параметр можно исключить из рассмотрения. Длительность сигнала Т скорее носит лингвистический характер, и поэтому при опознавании раздельных речевых команд и надлежащем отборе операторов также имеется возможность ие учитывать этот параметр, хотя он и песет дополнительную информацию о сигнале.

^ = (Пь *Ч)(П2, Н), •••,(%, %)(%, С),^ = (Пь *Ч)(П2, Н), •••,(%, %)(%, С),Ограничить в известных пределах влияние мультипликативной помехи и обеспечить опознавание речевых команд независимо от субъективных характеристик речи оператора (таких, как громкость и высота топа) можно лишь за счет выделения признаков, инвариантных относительно масштабных преобразований (подобных групповым преобразованиям). В качестве таких признаков наиболее удобно использовать отношения разностей смежных экстремальных значений амплитуд речевого сигнала т|г и отношения временных интервалов, взятых между моментами т^ появления этих экстремальных значений амплитуд. При этом речевой сигнал представляется в виде двух упорядоченных последовательностей дискретных значений указанных признаков:

^ = (Пь *Ч)(П2, Н), •••,(%, %)(%, С),

^ = (Пь *Ч)(П2, Н), •••,(%, %)(%, С),

где

Здесь Аг — экстремальные значения амплитуд речевого сигнала, представленного в виде напряжения; △£* — временные интервалы между этими экстрем а льны ми значениями (рис. 109).

Наличие аддитивной помехи приводит к серьезным искажениям величин инвариантных признаков, в результате чего их нельзя непосредственно использовать для выделения полезной части сигнала. Поэтому выделяемые признаки относят к определенному классу образов при условии рассмотрения этих признаков в некотором доверительном интервале их возможных величин. При этом величины доверительных интервалов, а также

Рис. /09. Осциллограмма огибающей речевого сигналаРис. /09. Осциллограмма огибающей речевого сигналасами признаки получаются на основании статистической об

Рис. /09. Осциллограмма огибающей речевого сигнала

Рис. /09. Осциллограмма огибающей речевого сигнала

работки на ЦВМ речевых сиг

налов различных операторов.

так как образов их ком-в место в п-мер-так как образов их ком-в место в п-мер-Наличие нестационарных случайных помех не позволяет рассмотреть проблему опознавания с точки зрения компактности образов в п-мерпом про

так как образов их ком-

в место в п-мер-

так как образов их ком-

в место в п-мер-

странстве признаков, серьезные искажения помехам и на рушают пактпость. Поэтому компактности образов

ном пространстве признаков необходимо рассматривать

компактность групповых признаков （фрагментов образов） в г- мерном пространстве инвариантных признаков, где г < п. Следует сразу же заметить, что практически достаточно рассмотреть групповые признаки в грехмерном пространстве. Увеличение размерности пространства признаков ограничивается степенью эффективности помех, а также их характером.

Решение задачи сводится к тому, что выделяемые инвариантные признаки формируются в упорядоченные группы （групповые признаки） по г признаков, где г > 1. Учет упорядоченности признаков в группах позволяет более полно использовать их информационную емкость.

Следовательно, речевой сигнал в конечном итоге представ

ляется в виде совокупности групповых признаков:

［（Пь Г）（也 0）,…•（％宀）h；

［（■*12.迎），«13, Тз）, • • •，（Пг + I, Т「丄 1）】2；

I ［（П〃--r+1，T〃—Г+ I ） * ' • • , （H/2> "^/31w—г I- 1 4

где r — число инвариантных признаков в группах;

п — общее число признаков.

Применение скользящего группирования инвариантных признаков сигнала позволяет значительно повысить помехоустойчи- вость кодов н надежность их опознавания за счет введения информационной избыточности.

Таким образом, алгоритм выделения указанных признаков речевого сигнала сводится к тому, что в данном сигнале, представленном в виде напряжения, определяются экстремальные значения амплитуд и измеряются соответствующие временные интервалы между этими экстремальными значениями. Далее вычисляются разности между смежными значениями амплитуд, находятся упорядоченные отношения разностей смежных значе-

ний амплитуд и смежных временных интервалов, а затем в полученных последовательностях отбираются группы по г упомянутых отношений, например, триадами (где г > 1, а каждая последующая группа смещена на одно отношение). В процессе опознавания эти групповые признаки сравниваются с аналогичными групповыми признаками эталонных образов, вычисленными заранее и хранящимися в запоминающем устройстве распознающей системы.

Блок-схема системы, обеспечивающей реализацию указанной последовательности операций, приведена на рис. 110. В состав системы входят блок предварителыюй фильтрации /, преобразователь 2 речевого сигнала в цифровой код, два блока деления смежных разностей экстремальных значений амплитуд 3 и смежных временных интервалов между этими экстремальными значениями 4, два блока формирования групповых признаков 5 и 6 и блок управления 7.

Речевой сигнал в виде напряжения 〃飪 после предварительной фильтрации блоком / поступает на преобразователь 2 речевого сигнала в цифровой код. На выходе преобразователя получаются две дискретные последовательности величин, характеризующие текущее время £ появления экстремальных значений Uex, а также значения этих амплитуд Л (рис. 110). В блоках 3 н 4 вычисляются по две разности смежных значений амплитуд и текущего времени:

A4Z = Ai—4+i； A4+i = А[Л. \ ■—4+2；

M = —+l—. A"+1 =—+2 — fi+l,

.а также инвариантные признаки

Рис. ПО. Блок-схема системы формирования признаков ?卜 и «г； речевых командРис. ПО. Блок-схема системы формирования признаков ?卜 и «г； речевых командВ блоках формирования групповых признаков 5 и 6 накап- ливаются инвариантные признаки по г признаков, которые выдаются в ЦВМ в виде упорядоченных последовательностей признаков. При этом производится скользящее группирование признаков, т. с. каждый последующий групповой признак по отношению к предыдущему смещен на один инвариантный признак.

Рис. ПО. Блок-схема системы формирования признаков ?卜 и «г； речевых команд

Рис. ПО. Блок-схема системы формирования признаков ?卜 и «г； речевых команд

Работа всех блоков синхронизируется с помощью блока управления 7.

Полученные групповые признаки речевых сигналов используются затем для идентификации последних с помощью ЦВМ или специализированного вычислителя, реализующего какое-либо од-

но решающее правило, в соответствии с которым определяется численное значение меры сходства распознаваемого речевого сигнала с каждым из эталонных.

РАСПОЗНАВАНИЕ РЕЧЕВЫХ КОМАНД ПО РЕЗУЛЬТАТАМИХ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА

Как отмечалось в предыдущем параграфе, фазовые соотношения не имеют существенного значения при распознавании речевых команд. Поэтому для их описания и последующего распознавания необходимым и достаточным является использование лишь энергетических соотношений, которые могут быть получе- ны в процессе спектрального анализа амплитудных и клипповых огибающих (частоты переходов через нуль) речевого сигнала.

Проведенные исследования показали» что наиболее устойчивая информация о динамике движения артикуляционных органов при произнесении слова сосредоточена на инфразвуковом участке спектра амплитудных н клипповых огибающих в диапазоне от 0 до 20——25 гц. Это справедливо как для огибающих речевого сигнала во всем диапазоне звуковых частот, так н для огибающих сигнала на выходе полосовых фильтров.

Для повышения достоверности результатов распознавания в процессе спектрального анализа из спектра огибающих предварительно или последовательно с анализом убирается постоянная составляющая, маскирующая наиболее информативную часть спектра. С этой же целью путем нормализации по длительности произнесения слова исключается влияние такого не несущего полезной информации фактора, как темп речи.

Выделение нн®развукового спектра огибающих, изъятие мае- кирующей постоянной составляющей и нормализация спектра по темну речи осуществляются по одному из двух описанных ниже алгоритмов, условно обозначенных Д и Б.

Алгоритм А. Измеряется длительность Т распознаваемой реализации речевой команды, и только после окончания звучания произнесенного слова осуществляется инфразвуковой спектральный анализ. Этому предшествует интегрирование огибающих амплитуд Л (/) и клипповой огибающей 户2«) по формулам

a= [•吊⑴力；8= f 色(f)df

л . в

и вычисление постоянных составляющих а н Ь = —, присутствующих в огибающих.

Кроме того, перед спектральным анализом производится центрирование огибающих на участке 0 — Т н нормирование их по темпу речи.

£；«) =「《)—a; Fg(f) = F2(f)-b,£；«) =「《)—a; Fg(f) = F2(f)-b,Центрирование огибающих сводится к реализации зависимостей

£；«) =「《)—a; Fg(f) = F2(f)-b,

£；«) =「《)—a; Fg(f) = F2(f)-b,

а нормирование по темпу речи — к вычислению условного шага АЛ квантования огибающих во времени:

△厶=ft(Q) Д^а,

где Af ——фактический шаг квантования во времени (постоянный для всех реализаций до нормализации);.

龙(О) —функция, определяемая инвариантностью тех или иных инфразвуковых частотных составляющих к темпу речи;

а =— ——относительная длительность анализируемого слова;

То ——стандартная или эталонная длительность, выбираемая произвольно в пределах реальных длительностей звучания подлежащих распознаванию речевых команд.

Нн巾развуково而 спектральный анализ огибающих осуществляется, как правило, дискретными методами. В этом случае энергетические спектры S；(值)н S； (Qi) огибающих амплитуд Fj (/л) и частоты переходов через нуль Рг(^) вычисляются соответственно по формулам численного анализа

S?(QI.)^A/l \f:匾)2-"叱S?(QI.)^A/l \f:匾)2-"叱А=1NА=1NS^)^ Af[ S f2(〃)6一鼻心"S^)^ Af[ S f2(〃)6一鼻心"

S?(QI.)^A/l \f:匾)2-"叱

S?(QI.)^A/l \f:匾)2-"叱

А=1N

А=1N

S^)^ Af[ S f2(〃)6一鼻心"

S^)^ Af[ S f2(〃)6一鼻心"

где ^ ——общее число отсчетов огибающей.

При этом центрированные огибающие F； (^л) и F?(方九)определяются из выражений

f；匾）=吊&） （厶）；f2&）=f2仁）~、^f2（九）.

Л- 1

Спектральные функции вычисляются по формулам

①?&)=△&]/ Г £拜⑷cosga幻

w尸?(厶)Sin(0沈A，1)

喻旦)=似]]/ [£f?&)cos(Q*AG

V 匿 &)sin(Q4M)

Основной недостаток данного алгоритма заключается в том, что время звучания слова оказывается потерянным для спектрального анализа, из-за чего распознавание команд в реальном масштабе времени затруднено. Однако в случаях, когда это допустимо, алгоритм Д оказывается предпочтительным благодаря простоте технической реализации процесса центрирования огибающих.

Алгоритм Б. Инфразвуковой спектральный анализ огибающих осуществляется непосредственно в процессе звучания речевой команды без предварительного ценгрировапия огибающих. При очередном отсчете ординат огибающих для всех частот Qf япализируемого спектра одновременно добавляют соответствующее слагаемое в суммах

к- 1

S2(Q,) =位 VF2(/Jf 陷I.

A=1

Одновременно с этим измеряют длительность Т аналнзнруе- мого слова и ведут интегрирование огибающих F} (^) и F2(/h) в пределах от 0 до Г.

По окончании звучания слова вычисляют постоянные состав- ляютис а = — п о = — огибающих и по каждой из огибающих определяют спектры

R (Q,)=味Sin ВТ-/-^-(1 -cos QI);

2(0)=击 sin Q/ - ，专(1 - cos Q,n

которые используют для устранения маскирующего влияния постоянных составляющих. Для этого из значений Si(Qf) и So(Qi) вычитают постоянные составляющие н полученные центрированные спектры огибающих S； (QJ и S? (Qj используют для на・ хождения их модулей Ф ^ (QJ и ①/ (Qt) в соответствии с выражениями

/「а112

Ф?(^) = А/-|/ £储仇)cos(NAA) —^sin%Tl +

++Fi （厶）sin（G/AZ）Fi （厶）sin（G/AZ）Фо （§2, = AtФо （§2, = At尸2（〃）cos（Q 也 Af）尸2（〃）cos（Q 也 Af）—_^-sinQ" +—_^-sinQ" +F2（f&）sin（QiAMF2（f&）sin（QiAM

+

+

Fi （厶）sin（G/AZ）

Fi （厶）sin（G/AZ）

Фо （§2, = At

Фо （§2, = At

尸2（〃）cos（Q 也 Af）

尸2（〃）cos（Q 也 Af）

—_^-sinQ" +

—_^-sinQ" +

F2（f&）sin（QiAM

F2（f&）sin（QiAM

Модули 6： （Q。и Ф$ （Qv） нормируют no темпу речи, для чего предварительно определяют относительную длительность а анализируемого слова и нормированные значения частот нн巾ра- /Q；

звуковых составляющих Q： =. Нормированные модули

”k （Qi） а

（D/（Q； ） и（D；o（Q； ） спектров огибающих находят из выражений %。（£＞；） = Ф?（Й..）а; Ф?（爲）=Ф；（%）а.

Идентификацию распознаваемых команд производят путем сравнения полученных значений ①；°（Q；） и ①；"（◎；） с соответствующими эталонными значениями.

В зависимости от объема и конкретного содержания словаря команд, подлежащих распознаванию, следует брать различное сочетание чисел и типов огибающих （огибающих в одной или нескольких полосах частот, только амплитудных, только клипповых или тех и других вместе）. Обработка всех этих огибающих осу- и^ествляется одним и тем же способом.

В силу аддитивности составляющих спектра результаты, полученные с помощью алгоритмов Л и Б, совпадают, но время распознавания во втором случае сокращается.

Алгоритмы распознавания, основанные на спектральном анализе инфразвуковой части спектра амплитудных и клипповых огибающих речевого сигнала, могут быть реализованы с помощью устройства *, блок-схема которого показана па рис. 111. В состав этого устройства входят блок электроакустического преобразования и усиления сигнала Б ПУ, блок выделения огибающих БВО. блок спектрального анализа огибающих БСА, блок принятия решений БПР.

В блок БПУ кроме микрофона и предварительного усилителя могут входить нормализатор громкости, магнитофон для промежуточной записи, преобразователь аналог-код и т. д. Блок БВО

3агоруйко И. Г., Волошин Г. Я. Устройство для распознавания устных команд. Авторское свидетельство № 206165, кл. 42g, 1/01. «Изобретения. Промышленные образцы. Товарные знаки》，№ 24, 1967.

267

Рис. 111. Блок-схема системы для распознавания речевых команд по инфразвуковой части их энергетического спектра

представляет собой набор средств для получения огибающих амплитуд и клиппов в различных полосах частот. Это могут быть как аналоговые устройства (полосные фильтры, детектирующие и сглаживающие цепи), так и цифровые устройства с памятью, выполняющие функцию этих аналоговых устройств. Блок БСА выполнен в виде специализированного цифрового вычислительного устройства, обеспечивающего спектральный анализ огибающих, компенсацию постоянной составляющей (по алгоритмам Л или Б) и нормализацию спектра по темпу речи. В отношении блока БПР следует отметить, что если оптимальной решающей функцией является набор гиперплоскостей, то реализовать блок можно в виде аналоговых схем на пассивных резисторах. Если же решающие функции нелинейны, то н схемы БПР должны содержать нелинейные элементы. В том и другом случае функции БПР могут быть реализованы на цифровом вычислительном устройстве с памятью.

Устройство для распознавания устных команд работает следующим образом. Звуковой сигнал в БПУ с помощью электроакустического преобразователя (микрофона) преобразуется в электрический, который затем усиливается и нормализуется по громкости. Если распознавание должно осуществляться синхронно со звучанием, то сигнал подается на вход блока выделения огибающих БВО. В противном случае он может быть записан на промежуточном запоминающем устройстве (магнитофоне). При использовании в качестве БВО цифрового вычислительного устройства (ЦВУ) речевой сигнал представляется в цифровом коде.

В БВО выделяются огибающие амплитуд н клиппов в выбранных частотных полосах. В частности, при распознавании ело- варя, состоящего из 20——30 команд, достаточно использовать информацию, содержащуюся в одной амплитудной огибающей (во всей полосе звуковых частот) и одной огибающей расстояний, между переходами через нуль (общей клипповой огибающей). В некоторых случаях (при определенном составе словаря) удовлетворительные результаты могут быть получены и при использовании только одной из этих огибающих или огибающих амплитуд в двух частотных полосах и при других комбинациях.

Если Б ВО выполнен б виде ЦВУ, то амплитудная огибающая <р(/) выделяется с помощью формулы

屮⑴=If(力，

где f (£) — исходный сигнал.

Затем следует грубая фильтрация

吋

F&)= j(p(t)dt,

где т = 10 士 12 мс.

Значение клипповой огибающей в данной точке определяют на цифровом устройстве путем подсчета среднего расстояния между соседними переходами сигнала через нуль на определенном участке временной оси. Протяженность этого участка (время усреднения) целесообразно выбирать в диапазоне 10——12 мс. Для того чтобы можно было отличить истинный переход сигнала через нуль от ложного, вызванного шумами, следует считать переходом через нуль тот сигнал, который после смены знака превышает определенный пороговый уровень (например, 2——3% от максимального уровня сигнала).

Выделенные таким путем огибающие подаются на вход блока БСА. Реализовать этот блок в виде аналогового устройства затруднительно, более целесообразной представляется реализация его в виде ЦВУ с памятью. Постоянная составляющая сигнала огибающих может быть устранена с помощью алгоритмов А и Б.

Если постоянная составляющая компенсируется в соответствии с алгоритмом Д, то блок спектрального анализа будет работать следующим образом (см. рис. 112). Сигнал огибающей подается на схему / измерения длительности, которая открывает ключи 2 на время звучания слова. Текущие значения ординат

Р〃с. 112. Функциональная схема блока спектрального анализа, проводимого после окончания звучания слова

Рис. 113. Функциональная схема блока спектрального анализа, проводимого непос{бедственно в процессе звучания речевой команды без предварительного центрирования огибающих

огибающих записываются в ячейках. Сигнал, накопленный в ячейках 3, в ячейках 4 делится на длительность слова. Таким образом, получается значение постоянной составляющей сигнала огибающей. Огибающая сигнала на время звучания слова запоминается в ячейке 5. По окончании слова в схеме 6 производится вычитание из огибающей ее постоянной составляющей (центрирование). Одновременно с этим схемой нормализации по- темпу 7 выбирается (вычисляется) условный шаг Л^ по оси времени для спектрального анализа огибающей.

Спектральный анализ центрированной огибающей с учетом нормализующего шага по оси времени Afi производится вычислительным устройством 8.

Если компенсация постоянной составляющей осуществляется в соответствии с алгоритмом 5, то спектральный анализ огибающих производится следующим образом (рис. 113). Схема I измерения длительности определяет длительность слова н отпирает на время его звучания ключи 2, через которые сигналы огибающих проходят в ячейки накопления 3. Одновременно со звучанием слова в схеме 5 вычисляется косинусная составляющая спектра, а в схеме 6—синусная составляющая спектра огибающей.

После окончания слова в ячейке деления 4 производится деление сигнала огибающей на длину слова, чем определяется средний уровень сигнала (амплнтуда прямолинейного импульса)^ После этого в схемах 7 и S вычисляются компенсирующие величины для косинусных и синусных составляющих спектра соответственно. В схемах 9 и 10 вычитаются результаты, полученные в ячейках 7 и 8, из результатов, полуденных в ячейках 5 и 6, чем устраняется влияние постоянной составляющей на спектр огибающей. '

Затем схемой 11 вычисляется модуль инфразвукового спектра. Его сжатие или растяжение с целью компенсации темпа речи производится в схеме 12. Определенные таким путем инфразвуковые спектры подаются на вход блока принятия решения БПР.

Конкретный вид многомерного распределения плотности вероятностей для инфразвуковых спектров слов никем пока не изучался, хотя без этого найти оптимальное правило принятия решений невозможно. В такой ентуаинн наиболее целесообразно принять гипотезу о том, что эти распределения нормальны, матрицы ковариаций для всех слов одинаковы, т. е. что поверхности равной вероятности в многомерном пространстве будут представлять собой сферу одинакового радиуса.

В этом случае решающая функция представляет собой гиперплоскость, проходящую перпендикулярно линии, соединяющей центры двух сфер (т. е. математические ожидания) и делящей эту линию пополам. Каждая м-мерная гиперплоскость легко реализуется аналоговым устройством, состоящим из порогового элемента и делителя на линейных сопротивлениях.

Алгоритм принятия решений с использованием граничных гиперплоскостей легко может быть реализован и иа вычислительном устройстве. Тот же результат будет получен, если мы примем решение о принадлежности реализации к тому или другому слову п。минимуму евклидова расстояния между точкой ■— реализацией в 〃-мерном пространстве и точкой ——м атом а тически лт ожиданием эталонного спектра.

Этот алгоритм может быть реализован также при совместном использовании аналогового и цифрового вычислительных устройств. Если конструктор располагает большой статистикой инфраспектров слов, подлежащих опознаванию, то можно определить оптимальную решающую функцию, а не ес линейное приближение, как это было принято выше. Нелинейные решающие правила реализуются более сложными аналоговыми схемами с нелинейными элементами или с помощью более сложных вычислений на цифровом устройстве.

Таким образом, конкретная схема блока принятия решения должна выбираться в зависимости от наличия и вила статистики инфраспсктров слов и от того, имеются ли возможности для реализации оптимальной решающей функции или только ее линей- ной аппроксимации. Как показали эксперименты, приемлемые результаты получаются при использовании линейных решающих функций (по минимуму евклидова расстояния до эталона). В про- иессе экспериментов распознавалось 21 слово:

Один

Восемь

Разделить

Два

Девять

Влево

Три

Ноль

Вправо

Четыре

Стоп

Пуск

Пять

Сложить

Начало

Шесть

Вычесть

Пауза

Семь

Умножить

Повторить

Рис. 114. Индикатор наибольших напряженийРис. 114. Индикатор наибольших напряжений

Рис. 114. Индикатор наибольших напряжений

Рис. 114. Индикатор наибольших напряжений

Каждое слово было произнесено по 3 раза двумя дикторами — мужчиной и женщиной. Слова произносились в естественном для этих дикторов темпе с паузами между словами. Запись этих слов была сделана на студийном магнитофоне МЭЗ-15 при скорости движения ленты 385 мм/с н отсутствии посторонних шумов. С помощью преобразователя аналог — цифра речевой сигнал был преобразован в цифровую форму (частота квантования 16 000 отсчетов в секунду, в кажлом отсчете 8 двоичных разрядов) н записан на ленту магнитного накопителя ЦВМ. Программно на ЦВМ для каждого слова была выделена одна огибающая амплитуд и одна огибающая клиппов (огибающие в общей полосе звуковых частот). Были вычислены спектры этих огибающих в диапазоне от 0 до 15 Гц через каждые 0,25 Гц. Энергия спектра на этих частотах после компенсации постоянной составляющей и нормализации по темпу была принята в качестве параметра для распознавания слов. Критерием

для распознавания служило евклидово расстояние между эталонным спектром слова и спектром реализаций.

Распознавание оказалось 100%-ным для случая, когда все

три реализации каждого слова, предъявленные для распознавания, участвовали в создании эталона, а идентификация реализаций одного диктора осуществлялась по эталонам этого же диктора.

В других случаях и, в частности, для идентификации реализаций одного диктора по эталонам достоверность результатов распознавания падала до 90%. Однако, если принять дополнительные меры, она может быть повышена до 100%. Наибольшего эффекта можно достичь при подключении па выход блока БВО устройства * блок — схема которого приведена на рис. 114.

Указанное устройство выполнено в аналоговом варианте и представляет собой индикатор больших (меньших) напряжений (ИБН), состоящий из регулятора порога РП, задатчика числа наибольших напряжений ЗН и пороговых элементов 〃3,

Пороговые элементы имеют по два входа, на которые поступают сигналы Ubx4, Unop, и по два выхода, с которых снимаются

Мороз В. М. и Кисленко Ю. И. Индикатор наибольших напряжений. Авторское свидетельство № 236096, кл. 42m4, 7/04. «Открытия. Изобретения. Промышленные образцы. Товарные знаки», № 6, 1969.

272

сигналы Z/вых г> Cj. Каждый из этих элементов реализует зависимость

[丿叩、,= %Х ? при Ubx i > Unop；

0 при人大仆加

外=е при UBX г > С7пор；

° прн l/皿《％叩，

где Um — анализируемое напряжение, снимаемое с г-го выхода блока БВО\

Unop — пороговое напряжение；

勺一эталонное напряжение, дискретно формируемое на выходе i-го порогового элемента при его срабатывании и подаваемое на сумматор регулятора порога /; Uвых i — напряжение, подаваемое с выхода i-ro порогового элемента на соответствующий вход блока БСА (см. рис. 113).

Регулятор порога РП суммирует эталонные напряжения k возбужденных пороговых элементов (суммирование осуществляется с учетом некоторых весовых коэффициентов а), вычитает из этой суммы задающее напряжение (алгебраическое суммирование) и усиливает разность в т раз. Таким образом, выходное напряжение регулятора порога

4呼=一m(a]2*，_a)，

где Сз ——уровень задающего напряжения.

Учитывая, что Е 劣 =ke9 можно записать

Unop — ■~ m(〃题一q) •(103)

Число А возбужденных пороговых элементов в общем виде является функцией f/nop и С7ВХ ^:

4 = f ( Unop，°ВХ I).

Всегда имеется и обратная зависимость:

UgpH ①伍，Ubk》・(1°4)

Сопоставляя выражения (103) н (104), получим

q = kae—-」■' к)(105)

При любом значении функции <р (总(7BXi) можно выбрать такой коэффициент усиления т, что

一喚乌х>《-e.

/и

точностью выражение (105) можно представить в виде心=kaeили在=心」-，4т. е. число возбужденных пороговых элементов k с какой угодно степенью точности, зависящей от иг, пропорционально задающему напряжению U? н нс зависит от С4х ；.состоит из эмиттерного ноточностью выражение (105) можно представить в виде心=kaeили在=心」-，4т. е. число возбужденных пороговых элементов k с какой угодно степенью точности, зависящей от иг, пропорционально задающему напряжению U? н нс зависит от С4х ；.состоит из эмиттерного ноРис. 115. Пороговый элемент: о — принципиальная схема; б — его выходная характеристикаРис. 115. Пороговый элемент: о — принципиальная схема; б — его выходная характеристикаТогда с достаточной

точностью выражение (105) можно представить в виде

心=kae

или

在=心」-，

4

т. е. число возбужденных пороговых элементов k с какой угодно степенью точности, зависящей от иг, пропорционально задающему напряжению U? н нс зависит от С4х ；.

состоит из эмиттерного но

точностью выражение (105) можно представить в виде

心=kae

или

在=心」-，

4

т. е. число возбужденных пороговых элементов k с какой угодно степенью точности, зависящей от иг, пропорционально задающему напряжению U? н нс зависит от С4х ；.

состоит из эмиттерного но

Рис. 115. Пороговый элемент: о — принципиальная схема; б — его выходная характеристика

Рис. 115. Пороговый элемент: о — принципиальная схема; б — его выходная характеристика

Пороговый элемент (рис. 115, а)

пторителя» собранного на транзисторе Т\, суммирующсго устройства на резисторах R】，/?2, усилителя на транзисторе и ключа на Тз, Кб,火7・ Пусть R = R2； тогда» если。》工 i > C/uop, транзистор Г2 войдет в насыщение, транзистор 禽 закроется и входное напряжение через резистор Rg будет подано на выход. В случае, если U^ ] < Опор, выходная цепь будет зашунтирована транзистором Тз・ Характеристика порогового элемента представлена на рис. 115, 6. Эталонное напряжение в{ с коллектора транзистора Т2 через суммирующий резистор R& подается на регулятор порога РП и через R на базу транзистора 73.

Регулятор порога РП (рис. 116) состоит из дифферепцналь- ного усилителя (Т【，厶，Ri, R2), буферного каскада (Тз, Аз，択4)> усилителя напряжения (Т^ R5) и усилителя мощности на транзисторе Т5. Дифференциальный усилитель сравнивает напрнжс- 上.

ние задатчика U3 с напряжением U =工 е〔 н усиливает их раз-

вость. Эта разность, усиленная еще раз по напряжению и мощности, является порогом, который автоматически устанавливается в зависимости от величины напряжений на входах пороговых элементов и напряжения задатчика.

Таким образом, на входе индикатора имеются лишь напряжения, превышающие порог, а величина порога устанавливается такой, чтобы пропустить заранее заданное число наибольших напряжений, являющихся самыми информативными признаками огибающих речевого сигнала.

Работа индикатора (рис. 114) наибольших напряжений в целом может быть представлена следующим образом. При UBK» > > иПор суммирующие резисторы 兄，входящие в состав пороговых элементов ПЭ, образуют резистивный кирхгофовский сум- матор, выходом которого является шина Л. Таким образом*

Рис. "6. Регулятор порога РПРис. "6. Регулятор порога РПнапряжение на шине Л пропорционально числу сработавших пороговых элементов.

Рис. "6. Регулятор порога РП

Рис. "6. Регулятор порога РП

Регулятор порога формирует пороговое напряжение в виде усиленной разности между напряжением задатчика U3 и напряжением шины Л, которое подается на шину П. При увеличении напряжения задатчика Ua увеличивается разность между ия и напряжением шииы 4

пропорциональным числу

сработавших пороговых элементов, а напряжение порога С/пор ^уменьшается. Вследствие этого число сработавших пороговых элементов увеличивается, что приводит к увеличению напряжения шины А и уменьшению разности между U3 и напряжением шины А. Поскольку регулятор порога имеет большой коэффициент усиления, то разница между U3 и напряжением шины Л будет очень мала. Поэтому можно сказать, что число сработавших элементов, пропорциональное напряжению на шине /1, также пропорционально напряжению задатчика ГД.

РАСПОЗНАВАНИЕ СОВОКУПНОСТИ РЕЧЕВЫХ КОМАНДС УЧЕТОМ ЛИНГВИСТИЧЕСКОЙ СВЯЗИ МЕЖДУ ними

В ряде практических случаев управление технологическим процессом требует от оператора проведения вспомогательных вычислений, без которых принять решение, близкое к оптимальному, нс представляется возможным. Такие экстренные вычисления необходимы, иапрнмер, для оценки ситуации, сложившейся в воздухе при групповых полетах летательных аппаратов, при нарушении по тем или иным причинам графика движения транспортных средств или нарушении ритма производства, где выход конечного продукта зависит от большого числа различных по- ставщиков.

С одной стороны, в этих случаях для повышения оперативности вычислений желательно вводить начальные данные в вычислительную систему посредством речевых команд. С другой стороны, любые вычисления для своей реализации требуют не одной или нескольких единичных команд, а целой их совокупности. Последнее, как правило, приводит к снижению достоверности результатов распознавания и, как следствие этого, к возможности сбоев при проведении вычислений.

18* 275

Исследования показали, что в существенной степени этого можно избежать, если обеспечить возможность автоматического исправления неверно опознанных слов по смыслу фразы. С этой' целью словарь команд, подлежащих распознаванию, разбивается на классы в зависимости от их смыслового значения.

Все слова, используемые при проведении математических операций, целесообразно разделить на следующие пять классов:

Слова, обозначающие элементы, над которыми производятся действия: цифры от 0 до 9, плюс, минус, скобка, точка (для отделения дробной части числа от целой).

Слова, определяющие действия над одним числом или выражением в скобках: тригонометрические функции, экспонента, логарифм натуральный и т. п.

Слова, с помощью которых выполняются действия над двумя и более числами или выражениями в скобках: сложить, умножить, возвести (в степень) и т. п.

Слова, с помощью которых производятся более сложные вычисления: вычислить интеграл ——предел и т. п.

Служебные слова: слушай (начало фразы), цифра, слово, исправить, стоп, конец и т. п.

Такое разбиение слов на классы дает возможность автоматически определить структуру фразы (порядок чередования отдельных классов слов) по правилам построения &раз, близким к правилам естественной речи, и по части опознанных слов (примерно так, как это имеет место при восприятии фраз человеком). Установление структуры фразы позволяет исправлять ошибки в тех случаях, когда некоторое слово фразы опознается как ело- во другого класса, близкое к нему в пространстве признаков. При этом становится возможным, исходя из смысла фразы, исправить большинство неправильно опознанных слов без участия оператора.

Указанные правила чередования классов слов во фразах (при выполнении, например, математических операций) могут быть примерно следующими:

Фраза начинается со служебного слова, включающего машину на опознавание остальной части фразы.

Второе слово фразы указывает вид операции над числами и может принадлежать к классам II, III или IV в зависимости от количества чисел или выражений в скобках или слов, используемых при более сложных вычислениях.

После слов классов II и III всегда располагаются слова класса I.

При выполнении двух операций над числом слова, обозна- чающие эти операции, разделяются словом《скобка》. Обратные скобки в этих случаях не применяются.

При выполнении тригонометрического действия после числа (или выражения в скобках) следует слово «градус» или《ра- днан》. Эти два слова образуют отдельный класс. 、

Числа отделяются одно от другого словами, указывающими знак числа.

После чисел могут располагаться только слова: скобка, градус, радиан, а также слова, разделяющие числа и обозначающие конец фразы.

Распознавание совокупности речевых команд в соответствии с изложенными принципами может быть осуществлено с помощью устройства, блок-схема которого представлена на рис. 117. Речевой сигнал, соответствующий одному из опознаваемых слов, поступает с микрофона / на блок выделения признаков слов 2. На основании полученных признаков блоки опознавания слов 3, 4、5 и 6 определяют принадлежность произнесенного слова. Блок 3 опознает слова I класса (ноль, один к др.), блок 4 —— слова II класса (корень, логарифм и др.), блок 5 - - начальное слово фразы (слушай),

блок 6 ——конечное слово

фразы (конец). Сигналы, соответствующие опознанным словам, с блоков 3, 4, 5 н 6 проходят через логические схемы И 7, & 9 и 10 на вход блока управления //, открывающего или закрывающего дан-? пые логические элементы, и на вычислительную машину 12. В начальном по~ ложен ии блок управления 11 держит открытой схему 9 и закрытыми схемы 7, 8, 10. В зависимости от наименования опознанного слова или группы слов блок // закрывает часть схем 7, 8, 9, 7" что уменьшает число возможных ошибок опознавания за счет исключения слов,

Рис. 117. Блок-схема системы, распознающей совокупность речевых команд с учетом смысловой связи между нимиРис. 117. Блок-схема системы, распознающей совокупность речевых команд с учетом смысловой связи между нимисигналы от которых поступают па запертые схемы. Блок управления 11 состоит из дешифраторов

Рис. 117. Блок-схема системы, распознающей совокупность речевых команд с учетом смысловой связи между ними

Рис. 117. Блок-схема системы, распознающей совокупность речевых команд с учетом смысловой связи между ними

/3, 14, 15 н 16 и логических схем ИЛИ /7, 18. При поступлении сигнала на любой нз дешифраторов все остальные устанавливаются в начальное (нулевое) положение. Функции блоков опознавания 3, 4, 5 и 6, логических схем И 7, 3, 9 н /0 и блока управления 11 могут быть выполнены вычислительной машиной.

Рассмотрим действие данного устройства на примере ввода устного задания на вычисление ]/ In 1,357, выражаемого фразой: «Слушай корень скобка логарифм один точка три пять семь конец». После произнесения и опознавания блоком 5 первого слова «слушай» на выходе этого блока появляется сигнал, который через открытую схему И 9 поступает на вычислительную машину /2 и дешифратор /5. Последний формирует сигнал, который подается через схему ИЛИ 18 на схему 8 и открывает ее. Дешифратор 16, державший открытой схему 9, устанавливается в нулевое положение н закрывает ее. При поступлении следующего сигнала, соответствующего опознанному блоком 4 второму ело- ву «корень», дешифратор 14 через схему ИЛИ 17 открывает схему 7. Схема 8 при этом закрывается, так как после слов II класса всегда следуют слова I класса.

При произнесении каждого из остальных слов фразы блок управления // производит аналогичные переключения в соответствии с правилами построения фраз. После слова《скобка》блок //.закрывает схему 7 и открывает схему 8, после слова «логарифм» закрывает схему 8 и открывает схему 7. При произнесении первой цифры《однн》и каждой из последующих цифр блок управления //. оставляя открытой схему 7, открывает также схему /0, так как существует возможность того, что любая цифра является последним знаком числа. После произнесения слова 《конец» вычислительная машина 12 производит вычисления в соответствии с полученным заданием. Исходные данные задания и результаты действия вычислительной машины 12 выводятся на печать. Одновременно блок управления 11 открывает схему 9 н закрывает все остальные схемы И, подготавливая, таким образом, цепи к приему следующей фразы.

ПЕРСОНИФИКАЦИЯ РЕЧЕВЫХ КОМАНД

На особо ответственных объектах, к управлению которых с голоса может быть допущен лишь ограниченный круг лиц, неизбежно возникает задача персонификации речевых команд. Аналогичная задача возникает и при создании управляемых голосом автоматических блокирующих систем, потребность в которых по мере усложнения техники все более возрастает.*

С точки зрения используемых принципов технической реализации этих систем задача персонификации речи близка к задаче .распознавания ограниченного набора речевых команд при представлении каждой из ннх в виде матрицы чисел. Отличие состоит лишь в том, что nn：t персонификации для формирования эталона используется строго ограниченное число реализаций команды, подлежащей распознаванию, а в наиболее ответственных случаях ——всего одна реализация. При этом для повышения блокирующей способности распознающей системы желательно усложнение речевой команды, по которой осуществляется персонификация, что, в частности, может быть сделано за счет составления ее из нескольких слов. Примером такой усложненной команды может служить команда «Расчет, внимание, пуск!》. При решении задач персонификации существенное внимание должно уделяться вопросам подстройки распознающей системы под диктора {48]. Однако необходимость в этом возникает лишь в случаях, когда имеет место частая смена операторов, допущенных к работе на одном и том же посту управления или контроля, что характерно, например, для объектов управления с круглосуточ- ным дежурством операторов либо объектов с особо тяжелыми условиями их эксплуатации (высокая температура, наличие в воздухе вредных паров, повышенная влажность и т. д.).

В общем случае задача персонификации речевых команд сводится к получению их исходного описания, выделению наиболее информативных признаков распознавания и идентификации по ним речевого сигнала. Как правило, при построении алгоритмов персонификации не предусматривается устранение явных неин- вариантностей в исходном описании команды. Не предусматривается и нормирования описания относительно усредненной собственной дисперсии реализаций. Естественно, что при выработке набора признаков, принимаемых за эталонные, это налагает до- полиительиые и весьма жесткие требования на тренировку каждого из операторов и приводит к усилению индивидуальности их произношения.

Так как основная информация, описывающая речевой сигнал, заключена в его динамическом мгновенном спектре, то для персонификации в первую очередь используют полосные параметры, которые получаются разбиением спектра речевого сигнала с помощью гребенки полосовых фильтров. Число полос берется в пределах 14—18, что» с одной стороны, обеспечивает необходимую достоверность результатов распознавания, а с другой —— позволяет реализовать систему распознавания приемлемыми техническими средствами. В качестве дополнительных параметров, описывающих персонифицируемую команду, иногда используют мгновенную частоту, мгновенную амплитуду и признак па・ узы внутри слова.

При представлении персонифицируемых команд совокупностью г полосных параметров двумерное описание речевого сиг- 279

нала аппроксимируется набором £ чисел, каждое из которых в общем виде определяется оператором [56]

г а

儿=*仃七®' ‘"(3，0盛"，(106)

0 0

где 电[(3, f)——i-я ортогональная функция разложения;

F(s, f)——мгновенный спектр как функция частоты о и времени Z;

◎ — максимальная частота спектра;

Т ——длительность персонифицируемой речевой команды.

Конкретная форма записи оператора (106) зависит от того, какими методами он реализуется. Так, при применении активных двумерных полосовых фильтров оператор (106) приводится к виду

Г а

"尸子1£电%(产50出’"07)

0龙=1

где k — номер полосового фильтра;

Fk(t) —огибающая напряжения на выходе /г-го фильтра;

屮讣〃)——i-я ортогональная функция для fe-ro фильтра.

При использовании пассивных двумерных фильтров с применением линии задержек каждое из значений А определяется из выражения

&(о=~£ ^ik(p)&(—рАт),

р・1於=1

где р ——номер отвода линии задержки;

Р — число отводов;

屮泳(р) —весовой коэффициент, связанный с р~м отводом линии задержки на выходе fe-ro фильтра для i-ro коэффициента разложения;

Fh(t ——рАт)——огибающая напряжения на выходе 左-ro фильтра, задержанная на время рАт.

При фильтрации же речевого сигнала посредством многополюсника с переменными параметрами выражение для коэффициентов разложения 力^ можно получить из формулы (107) заменой 牛必(£) на 屮*(〃)и заменой интегрирования суммированием. В этом случае

р к

4 = * £ £ "%(Р)尸龙(рА矶

где 屮济(夕)——значение проводимости на выходе 论-ro фильтра в момент времени рА/ для i-ro коэффициента разложения;

Fn (рДт)—значение огибающей напряжения fe-ro фильтра в момент времени рЛт;

Лт ——интервал квантования по времени, производимый какой-либо схемой коммутации.

Во всех указанных случаях процесс установления принадлежности произнесенной команды данному лицу или определенной группе лиц сводится к сравнению полученных значений Л, с со- ответствующими эталонными значениями. При этом для персонификации команд эталоны объединяются простыми логическими схемами типа И и ИЛИ.

Решение о принадлежности данной команды определенному лицу или группе лиц принимается в случае, если удовлетворяется неравенство

(108)(108)£|4—4Al《8,

(108)

(108)

где k ——суммарное число коэффициентов разложения спектра персонифицируемого речевого сигнала;

Аг — i-й коэффициент аппроксимации описания персонифицируемой команды в целом;

\Ai ——Aik I — модуль разности между значениями коэффициента Аг и 々-直 эталонной реализацией этого коэффициента для данного оператора или группы операторов;

6 — порог срабатывания распознающей системы, обес- печивающей персонификацию команд.

При осуществлении персонификации команды по отношению

к одному оператору можно принять 6 = 0.

Рис. 118. Получение модуля разности ]4 — 4k I •口 一 при помощи сдвоенных модуляторов на /ю- ,?упроводниковых диодах； 6 — при помощи клю-'ча на транзистореРис. 118. Получение модуля разности ]4 — 4k I •口 一 при помощи сдвоенных модуляторов на /ю- ,?упроводниковых диодах； 6 — при помощи клю-'ча на транзистореС точки зрения про-1 стоты технической реализации модуль разности \Ai ——Aik\t входящий в неравенство (108), желательно вычислять с помощью аналоговых схем [56], приведенных на рис. 118.

Рис. 118. Получение модуля разности ]4 — 4k I •

口 一 при помощи сдвоенных модуляторов на /ю- ,?упроводниковых диодах； 6 — при помощи клю-

'ча на транзисторе

Рис. 118. Получение модуля разности ]4 — 4k I •

口 一 при помощи сдвоенных модуляторов на /ю- ,?упроводниковых диодах； 6 — при помощи клю-

'ча на транзисторе

Схема, показанная на рис. 118, представ' ляет собой сдвоенный модулятор, формирующий импульсы, ампли^

туда которых пропорциональна разности двух напряжений. В зависимости от знака рззностн работает первый пли второй модулятор. Импульсные напряжения складываются на общей нагрузке, образуя напряжение, величина которого пропорциональна модусю разности. Схема работает следующим образом. Импульсы отрицательной полярности с выхода генератора импульсов ГИ подаются параллельно на резисторы R】и /?2- Одновременно через диоды 〃【н 〃2 в точки а н 6 схемы подаются уровни напряжений, пропорциональные соответственно значениям Ai и 片泳.При превышении амплитудой импульсов ГИ напряжения, пропорционального &, диод 〃i открывается, н через диод Дз на резистор & поступает напряжение, сравниваемое с эталонным ｛汕，Если /不 > 力冯 то в результате сравнения в точке в схемы образуется сигнал» пропорциональный по амплитуде разности Ai — Ant. Если же At < Л^, то диод Д3 закрывается. В последнем случае работает нижияя часть схемы, состоящая из резисторов /?2, #4 н диодов 〃2, 〃4・ Выходом схемы служит выход сумматора.

При необходимости полуиення повышенной точности может быть рекомендована схема формирования модуля разности двух напряжений, собранная па транзисторе, работающем в ключевом режиме (рис. 118, 6). В данной схеме напряжения, пропорциональные Ai и Aiht в противоположной полярности подаются через резисторы 吊 и & на эмиттер транзистора. Резистор 七, стоящий в цепи эмиттера, подбирается так, чтобы его сопротав- ление было значительно меньше сопротивлений резисторов /?з и /?* Поэтому точке а схемы соответствует напряжение, пропорциональное разности /[—力"：.Коллектор транзистора заземлен, а на его базу через резистор 〃】подведено переменное напряжение, частота которого выбирается значительно выше наибольшей частоты спектра признака 4. Амплитуда переменного напряжения берется значительно выше величины разностного напряжения.

Чтобы получить модуль разности двух напряжений, переменная составляющая на эмиттере отфильтровывается от напряжения, пропорционального А^ с помощью /?С-цепочки. В этом случае амплитуда переменного напряжения оказывается пропорциональной значению разности напряжений независимо от знака разности.

Практика показывает, что эффективность персонификации речевых команд может быть существенно повышена за счет увеличения точности и достоверности выделения основного тона персонифицируемого речевого сигнала. Этого, в частности, можно достичь за счет использования для формирования напряжения, пропорционального оценке основного топа, двух пар сигналов в каждом канале. Одна из пар сигналов образуется путем разложения выходного напряжения полосового фильтра на две составляющие, сдвинутые на 90°, а вторая пара — путем анало- 282

V/V//6/644%%77sIslr 0/L2J 7X§I+QmsIslr 0/L2J 7X§I+Qm

V/

V/

/6

/6

4

4

%

%

7

7

sIslr 0/L2J 7X§I+Qm

sIslr 0/L2J 7X§I+Qm

Рис. //9. Блок-схема устройства для выделения основного тона речевойкоманды:

7 — полосовые фильтры; 2, 4 — фазовращатель на Р0°; 3 — схемы выделения модуля; 5 — блок запоминания координат и вычисления между запомненной точкой “ годографом вектора； 6 — схема выделения минимума; 7 — интегратор; 8 — пороговая схема； 9 ― нуль-индикатор； 10 — исполнительный орган； I』一клапан; 12 — управляемая пороговая схема; 13 — одновибратор; 14 — пусковая схема; 15 — фильто низких частот; 16 ——полосовой фильтр

гичного разложения напряжения, пропорционального модулю вектора, получаемого из двух первых составляющих.

Формирование указанных пар сигналов и выделение на основе их основного тона персонифицируемой речевой команды может быть выполнено с помощью устройства L блок-схема которого показана на рис. 119.

Речевой сигнал поступает на ряд полосовых фильтров /, подобранных так, чтобы с небольшим затуханием проходило не более двух его гармонических составляющих, например, с полосой пропускания 160 Гц или 200 Гц. С выхода фильтров сигналы

Гикис И. И. Способ выделения основного тона речевого сигнала- Авторское свидетельство № 222036, кл. 42m6, 9/18. «Изобретения. Промышленные образцы. Товарные знаки», № 22, 1968.

283'

поступают на фазовые вращатели 2, на выходе каждого из которых получаются по два сигнала, сдвинутых по фазе на 90°. Сигналы ио одним каналам поступают на схемы 3, выделяющие модуль, т. е. формирующие напряжения, пропорциональные корню квадратному из суммы квадратов составляющих. Эти сигналы поступают на второй ряд фазовых вращателей 4, на выходе которых получаются два напряжения, сдвинутые по фазе на 90°. Все четыре сигнала поступают на блок 5 запоминания ординат вектора и непрерывного вычисления расстояния 0(/) между запомненной точкой и годографом вектора.

Математически эти преобразования можно приблизительно записать так:

。⑴=V [х“)一х%『+ 忆(t)-yf『++ ―&了 + \и^)-и-^,

где Xi и У», а также Ui и Zf ——попарно сдвинутые па 90° сигналы в i-м канале; Х& н У%, а также Z*, U«——значения соответствующих функций в момент времени %, т. е. когда

%) = {%*}； D(t)-\D(t)dt<~^ /)(/)< б2, где д], 62 — управляемые пороговые напряжения.

За один период основного тона функция £)«) в некоторых случаях может иметь локальные минимумы, поэтому при определении главного минимума ставится условие, чтобы минимальное значение было не больше некоторого управляемого порога 62 интенсивности низкочастотной части звукового сигнала. Сигнал управления порогом выделяется при помощи полосового фильтра 16 и двухполупериодного выпрямителя с фильтром низких частот 15. Для того чтобы устройство нс реагировало на случайные кратковременные минимумы или минимумы в начале периода, сигнал D(t) по другой ветви поступает на интегратор 7, сигналы со входа и выхода которого сравниваются нуль-ннднка- тором 9. Сигнал с нуль-ипдикатора через управляемую порог。- вую схему 12 с порогом 0】поступает на клапан 11. В случае совпадения сигнала со схемы, определяющей минимум, и сигнала с нуль-индикатор а клапан 11 пропускает сигнал на вход одновибратора 13, который формирует кратковременный нмиульс, указывающий на конец одного и начало другого периода основного тона. Этот импульс устанавливает интегратор 7 в исходное положение и поступает на схемы запоминания ординат в блоке 5, которые и корректируют значения ординат, изменяющиеся при изменении сигнала. Для пуска устройства в действие служит схема /4, срабатывающая через определсннос время при отсутствии импульса на одновибраторе 13.

РАСПОЗНАВАНИЕ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯОБЪЕКТОВ КОНТРОЛЯ

③

ФОРМА ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ПРОСТРАНСТВАСОСТОЯНИЙ ОБЪЕКТА КОНТРОЛЯ

Расширение функцион а льных задач технических систем, используемых в различных отраслях народного хозяйства, и стремление к автоматизации процессов их контроля п управления неизбежно приводит к усложнению систем и увеличению вероятности появления в них неисправностей при эксплуатации.

Оценкой работоспособности систем, выявлением и устранением неисправностей, возникающих в них, вынуждены заниматься специалисты высокой квалификации. Такое положение не исключает элемента субъективизма в оценке истинного состояния проверяемого объекта. В большинстве случаев проведение указанных процедур требует значительных затрат времени, отсюда понятно стремление к автоматизации процессов установления работоспособности н поиска мост неисправностей оборудования. Эффективность же такой автоматизации в существенной степени зависит от достоверности получаемых результатов, экономичности вычислительной процедуры, пом с хоз а щищен ности н устойчивости используемых алгоритмов к изменению отдельных снтуа~ ций в пространстве возможных состояний объекта контроля.

В свете сказанного задачу автоматизации данных процессов целесообразно сформули ров ать как задачу распознавания образов. Причем, с точки зрения простоты технической реализации, 285

предпочтительно детерминированное решение. Однако в большинстве случаев из-за отсутствия достаточных статистических сведений о возможных отказах и неисправностях объектов контроля решить задачу технического диагноза тривиально, как детерминированную, не представляется возможным. В этих случаях приходится прибегать к алгоритмам, основанным на методах статистических решений [12, 22, 101] и др. Аппаратурная реализация указанных алгоритмов, как и алгоритмов детермн- нированных, в существенной степени определяется формой представления параметров (признаков), по которым ведется распознавание.

Если объект контроля разделить на ряд функционально не связанных между собой блоков или блоков, функциональными связями которых с достаточной для практики точностью можно пренебречь, то весьма эффективным может оказаться матричный принцип представления пространства состояний [94]. Подобное разбиение может быть применимо, например, при построении процедуры распознавания состояний телевизионной системы и авиационных двигателей. В первом объекте контроля в качестве функционально независимых блоков могут быть приняты блоки строчной и кадровой разверток, блок фокусировки и формирования развертывающего луча, входной каскад, усилители. Во втором —топливная и масляная системы, системы запуска и форсажа.

Естественно, указанное разбиение в пределах выделенных функционально независимых блоков может оказаться затрудни- тельным либо невозможным, что необходимо учитывать при формировании двоичной матрицы, описывающей техническое состояние объекта контроля. С учетом этого матрицу наиболее целесообразно формировать для поиска мест неисправности объекта до сменннх блоков (модулей) включительно, которые, как правило, являются и функционально независимыми (либо имеют ограниченные связи).

При наличии на объекте контроля датчиков с дискретным выходом или при построении самого объекта контроля по дискретному принципу (релейно^контактные системы автоматики, ЦВМ, дискретные частотомеры, цифровые вольтметры и т. д.) целесообразно использовать векторное представление пространства его состояний [121, 161, 175].

Данное представление эффективно и для объектов с аналоговым выходом, работоспособность которых с достаточной для практики точностью определяется функцией изменения одного из параметров объекта в завнсимости от значений, принимаемых другим параметром. К таким объектам могут быть отнесены, например, электрические пусковые устройства, поскольку их работоспособность характеризуется функцией изменения тока по времени, и топливорегулирующая аппаратура, техническое состояние которой определяется функциями изменения давления

(расхода) топлива в зависимости от значений оборотов выходной рессоры насоса.

Наконец, использование векторного представления пространства состояний эффективно и для объектов с аналого-дискретным выходом, в которых существует ярко выраженная функциональная связь между входными воздействиями, параметрами их элементов и выходами и которые являются либо линейными, «либо такими, что могут быть в определенных пределах линеаризованы.

Для объектов типа радиолокационных, радиотехнических н систем связи выгодным с точки зрения технической реализации оказывается представление пространства состояний в виде набора аналоговых реализаций форм их выходных сигналов с использованием корреляционного принципа распознавания.

Следует отметить, что все перечисленные типы представлений пространств состояний объектов контроля практически реализуемы лишь при размерности пространств, не превышающей нескольких десятков. При использовании же в качестве признаков распознавания состояний прямых параметров (давление, расход, мощность излучения, температура, вязкость и т. д.) число их для сложных объектов типа радиоэлектронных, пило- тажно-навигационных и телеметрических комплексов может достигать нескольких сотен. Это требует либо построения процедуры распознавания с предварительным «сжатием» исходной информации [19, 63, 103] и проведением значительного объема вычислительных операций, либо изыскания и использования методов описания пространств состояний объектов контроля с помощью некоторых обобщенных параметров, характеризующих указанные объекты косвенно. Последнее для технического диагноза наиболее сложных систем или систем, получение исходной информации от которых по всем прямым параметрам затруднительно (например, поршневые двигатели внутреннего сгорания), представляется наиболее перспективным. При этом наибольший практический интерес для проведения технического диагноза механизмов и машин может представлять уровень вибраций или акустических шумов их элементов [73], для радиоэлектронных систем ——радиочастотные шумы или создаваемое ими температурное поле в инфракрасном спектре.

Распознавание состояний механизмов и машин по их шумам базируется на том, что корреляционная функция шума для объектов, содержащих дефектные детали, становится периодической, в то время как корреляционная функция исправного механизма или машины имеет вид монотонно убывающей кривой. В соответствии с этим для постоянного контроля за состоянием узлов сложных машин и механизмов, а также для прогнозирования аварий на каждом ответственном узле устанавливается индукционный датчик или пьезодатчик, который воспринимает шум узла, распространяющийся по его корпусу, и периодически

передает его в виде уровня напряжения в систему определения автокорреляционных функций. По форме последних и осуществляется последующее распознавание состояний отдельных узлов и объекта в целом.

Представление пространства состояний объекта контроля в виде упорядоченной совокупности радиочастотных шумов различной частоты и амплитуды принципиально позволяет вести распознавание зарождающихся источников неисправностей, обусловленных плохими контактами. Ввиду массовости такого рода неисправностей указанное представление пространства состояний радиоаппаратуры оказывается весьма эффективным, несмотря па то, что его нельзя использовать для обнаружения коротких замыканий, разрывов и выявления деталей с ненормально изменяющимися параметрами. Алгоритм распознавания этих неисправностей основан на том, что плохой контакт нз-за нендеаль- ного спая или из-за механических повреждений в какой-либо части схемы или детали является источником радиочастотного шума, который накладывается на питающее напряжение и основная энергия которого группируется в районе 25 мГц, где он на 5——40 дБ превышает непрерывный шумовой фон схемы.

В ряде случаев для повышения достоверности результатов распознавания возможных источников потенциальных выходов из строя аппаратуру необходимо подвергать ударным, механическим или тепловым воздействиям, в результате чего степень различимости радиочастотных шумов повышается.

Диагностика неисправностей систем, выделяющих при работе тепло и создающих температурное поле, основывается на предположении. что между значениями температуры в различных точках такого поля и неисправностями системы существует определенная связь {143]. При этом само температурное поле фиксируется с помощью приемников инфракрасного излучения и представляется либо в цифровом коде с записью последнего в ЗУ системы распознавания, либо в виде фотографий, на которых участки, соответствующие низкой температуре, изображаются темными, а участки с повышенной температурой — более светлыми. Известны также методы технического диагноза электронных н эл ект ромеханических систем, основанные па предварительном облучении данных объектов рентгеновскими лучами и представлении пространства их состояний в виде набора эталонных рентгенограмм, каждая из которых соответствует определенному классу неисправностей [152]. В двух последних случаях распознавание состояний объектов контроля сводится к идентификации полученных на фотопленке или рентгенограмме изображений и установлению их принадлежности к определенным классам по алгоритмам, приведенным в гл. II и Ш.

В данной главе рассматриваются структуры построения алгоритмов распознавания и принципы построения распознающих систем применительно ко всем остальным упомянутым выше

формам представления пространства состояний объектов контроля. При этом существенное внимание уделяется рассмотрению конкретных схемных решений распознающих систем, которые могут быть использованы для технического диагноза.

КЛАССИФИКАЦИЯ СОСТОЯНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕММАТРИЧНЫХ МЕТОДОВ

В тех случаях, когда техническое состояние объекта контроля с достаточной степенью достоверности может быть описано матрицей состояний из ni строк (число параметров) и п2 столбцов (число режимов работы объекта контроля или режимов измерения) , суммарное число которых не превышает нескольких десятков, весьма эффективными могут оказаться матричные методы распознавания.

Данные методы предполагают использование булева пространства, в котором каждое из значений параметра представляется в виде двух уровней. Один из уровней принимается условно за 0, а второй за 1. В качестве критерия, характеризующего техническое состояние объекта контроля, берется математическое ожидание числа единиц в каждой строке и каждом столбце матрицы, полученной в результате обучения машины распознаванию определенных ситуаций, относящихся к одному и тому же классу состояний.

Все множество состояний объекта контроля разбивается на п классов, к первому из которых относятся состояния, характерные для исправного, а ко всем остальным ——состояния, присущие неисправному объекту. Обучение машины распознаванию указанных классов сводится к тому, что по представительной выборке состояний, принадлежащих к каждому из классов, определяется математическое ожидание т числа единиц отдельно для каждой из строк и для каждого столбца исходной матрицы. Так, если число строк такой матрицы будет равно 〃i и столбцов 拉2, то соответственно для каждого класса состояний будет определено по (tii + 几2)значений т, причем в данном случае в запоминающее устройство машины при числе распознаваемых классов, равном и, будет записано всего (П)X л) + (пг X 〃) значений т. Если записать /и с индексами £, £ н j в виде (『篦з)$ и (加±)力 где i — номер строки матрицы опознаваемых состояний, W •— номер столбца матрицы, а / — номер распознаваемого клас- са, то все математические ожидания могут быть записаны в долговременное запоминающее устройство машины в виде матрицы (109) с числом столбцов / = 1, 2,..., л и строк i = 1, 2,..., ni и матрицы (110) с числом столбцов 陰=1, 2,...»п^ н строк / = 1, 2,..” 孔：

的1)1,(加1)2,…，(m山，-••, («1)„_!, (g)" II

(他2)1,(m2)2,…，(叫厶,…，(m2)1,(秋)"И (109)

(机z)i，("〃)2,

•••,(〃〃)出"• • J (〃〃)m—ll

（叫

(109)

（加n）,（m为）2

• - *, (т%)ь • • •» (〃E),z—i, (m〃)z

("")l.

(加 2)h• • • »

("4)1,■ • •» (^Hj—1)1>

（加叫）1

(m1)2,

(相2)2,…,

(恤)2‘• • • > ("% -l)2,

g)2

（⑺山，

（吵，…,

(恤)先，• • •， (m〃Li)a，

(恤3

(□О)

(〃“)〃_],(机2>z—1, •••,

(加/)汽—Ь • ♦ • > ("%” 1 >7— h

(加7?)〃.-1

(m1)"，

("0房■ • • >

(/k/)rz，■ ■ ■ , (m〃2 -l)〃y

（加"）沢

Ila этапе непосредственного распознавания отдельных состояний объекта контроля определяют последовательно по каждой строке и каждому столбцу исходной матрицы число единиц и затем это число в каждой из строк (столбцов) сравнивают с номиналом (их матемэтическим ожиданием) для каждого класса по данной строке (столбцу).

Если через А4订 и М^ обозначить соответственно число единиц в i-й строке и *м столбце матрицы состояний, относящихся к j-му классу, то указанная операция может быть представлена зависимостями

（mJ]-""=I（△吗》I；（他》一叫尸I （A/空）j卜

Получившиеся в результате этой операции разности | (А执[)/ и I (A7nt) j I записываются в оперативное запоминающее устрой

ство в виде матриц

|(А%)1，(А%%, •♦・，(Аг】1)а，•・•，。祖1)〃 -I, (△"“)/?

(UI)(UI)(A/nJl, (А—)2. •••♦(△"■%,•••, (△r〃2)〃—l，(а〃2)п

(UI)

(UI)

(А%)], (Ат),…，(А,〃3'…,0—1，(Am[)”

(А//1'0"5)2'…'('叫)A,•••'(a%)m—1'。‘唄")?

（」）1，（D，（」）1，（D，(*)，(AgL(*)，(AgL-• , » （八"1[）1，…，（、师）2,-• , » （八"1[）1，…，（、师）2,•••, (A"%—)，(Am〃J[• . r (△叫上一)2，('mJ2•••, (A"%—)，(Am〃J[• . r (△叫上一)2，('mJ2(А〃>)依(А〃>)依(^m2)Ar»(^m2)Ar»…，9》,…，9》,• • •，（亠％才.1）版（△叫）• • •，（亠％才.1）版（△叫）(112)(112)

（」）1，（D，

（」）1，（D，

(*)，(AgL

(*)，(AgL

-• , » （八"1[）1，…，（、师）2,

-• , » （八"1[）1，…，（、师）2,

•••, (A"%—)，(Am〃J[• . r (△叫上一)2，('mJ2

•••, (A"%—)，(Am〃J[• . r (△叫上一)2，('mJ2

(А〃>)依

(А〃>)依

(^m2)Ar»

(^m2)Ar»

…，9》,

…，9》,

• • •，（亠％才.1）版（△叫）

• • •，（亠％才.1）版（△叫）

(112)

(112)

0_1，(*)一1, …,S)-l'…'(a"%一)_1，(аm")1 (%)〃，(W，•••，(△")，•••，(△"】〃2-1L (.^тГ1^П

После этого путем последовательного сравнения значений (△mJ j в каждой из строк матрицы (111) отыскивают минимальную величину разности с фиксацией того, к какому классу состояний эта разность относится, т. е. отыскивают в первой строке разложения ［(AmJJmln, во второй ［(Лгп2) jjmtn, В ЛЙ СТрОКв ［(A?n,)j］mm и т. д. Аналогично путем последовательного сравне- ния значений (Д,,^) ； отыскивают минимальные величины разностей и в каждом из столбцов матрицы (112).

В том случае, если в результате сравнения вначений (Дт£), H(AmJ j в одной и той же строке или в одном и том же столбце разложения окажется несколько равных минимальных разностей, соответствующих разным классам (например, в первой строке разложения окажется (А?叫)2 = (Amjs = (A〃％)io = min), то вес эти значения записывают в оперативное запоминающее устройство со своими признаками, опред еляющими принадлежность каждой минимальной разности к определенному классу.

Затем из всех 九】 минимальных значений разностей (hjui групп разностей), соответствующих числу строк исходной матрицы, II из всех 〃2 минимальных значений разностей (или групп разностей), соответствующих числу ее столбцов, определяют, какое суммарное число минимальных разностей принадлежит одному и тому же классу. Опознаваемое состояние приписывают классу 9 из / классов, которому принадлежит максимальное число минимальных разностей, т. е. классу, для которого окажется выполненным условие

«J «2 / 〃J «2 \

、»6 十］拆& = niax I \。订 + 1 6q ),

где 0£&, 6ф 0^, 0駐——число минимальных разностей в строке i (столбце jj, относящихся к одному из / классов и, в частности.

к классу О, для которого

1 при (A，G、= minK&Qj］；

(5 =I ♦

0 11PH (А勺)# 暇［(△"》］；

，］нрн (А,”)е = пЯпК'%)Н；® ='‘

0 при (&”)* — mE|(A"疝］.

Техническая реализация матричного метода распознавания состояний объекта контроля может быть осуществлена с помощью машины, упрощенная функциональная схема которой показана на рис. 120.

Предварительно дня каждого из подлежащих распознаванию классов состояний в ДЗУ по каждой строке и каждому столбцу 19*- 291

Рис. /20. Упрощенная функциональная схема машины для распознавания состояний объектов контроля матричным методом

исходной матрицы состояний записывают присущее им среднее (номинальное) значение числа единиц. Процесс распознавания состояний сводится к следующему. Из объекта контроля ОК при его выходе на режим проверки подается сигнал, по которому устройство управления УУ устанавливает все блоки машины в исходное (нулевое) положение и вырабатывает серию командных сигналов управления коммутатором К. По данным командным сигналам к входам пороговых элементов ПЭ^ и 口3? последовательно подключ а ются все точки съема информации, соответствующие % параметрам.

Первый из пороговых элементов настроен на нижний, а второй —на верхний допустимый предел изменения нормализованного сигнала. При срабатывании пороговых элементов на выходе каждого из ннх формируется один импульс. В случае, если сработал ПЭ{ и не сработал /73% соответствующий уровень сиг- нала условно принимается равным 1, а во всех остальных случаях равным 0, т. е., если обозначить через а н В события, заключающиеся в появлении импульса на выходах ПЭ\ и ПЭ2 соответственно, то в данном случае должна быть реализована логическая зависимость ab = с, где с — событие, состоящее в появлении на входе в регистр сдвига PC импульса записи при а = 1 н В = 0.

Данная зависимость реализуется путем инвертирования сиг- нала, поступающего с /7务 на схеме НЕ, и подачи его совместно с сигналом от ПЭ\ на вход регистра PC через схему И. В связи с этим одному из уровней на выходе порогового устройства соответствует отсутствие, а второму ——наличие импульса. После опроса всех 九i параметров объекта контроля в регистре сдвига PC окажется записанным один столбец матрицы исходных состояний, соответствующий первому режиму измерения либо режиму работы объекта контроля, и устройство управления УУ выдаст команду на клапанную систему К&, на основании которой информация по данному столбцу матрицы будет записана в оперативное запоминающее устройство ОЗУ.

После записи в ОЗУ информации по первому столбцу матрицы УУ вырабатывает команду, по которой объект контроля переводится в следующий по порядку режим измерения значений параметров. Выход 0K на данный режим сопровождается выдачей в УУ сигнала, по которому вырабатывается серия командных сигналов управления коммутатором К, осуществляется последовательное подключение всех п【точек съема информации ОК к входам пороговых элементов ПЭ\ и ПЗ? и в описанной выше последовательности в ОЗУ записывается второй столбец ис- ходпой матрицы состояний, соответствующий второму режиму измерения.

Аналогичным путем записывается в ОЗУ информация и по всем остальным столбцам матрицы.

После записи в ОЗУ столбца 〃2 процесс формирования исходной матрицы состояний ОК заканчивается и осуществляется переход к этапу непосредственного распознавания того класса состояний, к которому относится состояние, описываемое исходной матрицей. Этот переход сопровождается выработкой устройством управления серий команд, по которым из ОЗУ, имеющего две автономные адресные системы, считывание информации по столбцам и строкам матрицы производится раздельно. Вначале в сдвиговый регистр столбцов СРС\ подается информация по первому столбцу, а затем осуществляется поразрядный сдвиг содержимого регистра вправо. Через 为 сдвигов СРС} в счетчике единиц СЕ окажется записанным число единиц, содержащихся в данном столбце. Это число через клапанную систему КС? подается в арифметическое устройство АУ и последовательно сравнивается с поступающими из ДЗУ (в дополнительном коде) эталонными значениями числа единиц в первом столбце матриц всех подлежащих распознаванию классов состояний. Полученные разности записываются в ОЗУ, после чего методом последовательного перебора отыскивается минимальная величина разности с фиксацией номера класса, к которому она относится.

Такой же комплекс операций проделывается и по всем остальным столбцам исходной матрицы состояний, а затем и по

всем ее строкам с той лишь разницей, что информация по строкам выводится из ОЗУ по второй адресной системе через сдвиговый регистр строк СР&.

После этого из всех записанных в ОЗУ минимальных значений разностей (или групп разностей), соответствующих суммарному числу строк и столбцов исходной матрицы, определяют, какое число минимальных разностей принадлежит к одному и тому же классу, причем, как указывалось выше, распознаваемое состояние приписывается классу, имеющему максимальное число минимальных разностей по всем строкам н столбцам матрицы.

Признак принадлежности максимального числа минимальных разностей к определенному классу состояний объекта контроля выводится из арифметического устройства АУ в блок индикации состояний БИС, где высвечивается номер класса состояний объекта контроля, к которому относится распознаваемое состояние. .

Матричный метод распознавания применим и к диагностике таких объектов контроля, работоспособность которых с необходимой точностью может быть определена функцией изменения одного из наиболее информативных параметров по времени, или объектов, для оценки работоспособности которых требуется параллельный съем информации по нескольким параметрам в строго фиксированные моменты времени (синхронизирующие динамические системы электроавтоматики, системы автоматического управления быстропротекающими процессами). В этих случаях техническое состояние объектов контроля описывается системой матриц состояний с числом строк 几】，равным соответственно числу уровней квантования значений амплитуд аналогового сигнала, снимаемого с одного из датчиков объекта контроля, или числу одновременно фиксируемых значений параметров. Соответственно число столбцов 九2 таких матриц принимается равным числу точек квантования аналогового сигнала по времени или числу фиксированных моментов времени параллельного съема информации с нескольких датчиков объекта контроля.

Рассмотрим процедуру распознавания состояний одного из таких объектов контроля на конкретном примере, предположив, что каждое из его состояний характеризуется некоторой функциональной кривой, представляющей собой графическое изображение непрерывно изменяющегося по времени уровня напряжения, снимаемого с датчика данного объекта контроля на некотором интервале времени Т. Сразу же отметнм, что указанная процедура распознавания остается в силе и для объектов контроля с дискретным выходным сигналом, значения которого представлены, например, в двоичной системе счисления н фиксация которого осуществляется в моменты времени, совпадающие с моментами измерения амплитуд сигнала, заданного в аналоговой форме. Более того, система распознавания в этом случае конструктивно оказывается проще.

С целью упрощения последующих рассуждений условимся вместо термина «функциональная кривая» использовать, где это возможно, термин «функция».

Если, как и ранее, за и принять суммарное число подлежа

тт(7]⑴4G (幻 b(7]⑴4G (幻 bfn(Q 《I fn(t)dt bfn(Q 《I fn(t)dt bщих распознаванию классов состояний, один из которых характерен для исправного объекта, а все остальные для объекта, потерявшего работоспособность нз-за появления в нем определенного вида неисправностей (комбинации неисправностей), то в общем случае процесс распознавания соответствующих состояний объекта контроля может быть представлен как процесс сравнения фактической реализации функции с каждой из ее эталонных реализаций и процесс отыскания значений функционала

т

т

(7]⑴4

G (幻 b

(7]⑴4

G (幻 b

fn(Q 《

I fn(t)dt b

fn(Q 《

I fn(t)dt b

(113)(113)|力」

(113)

(113)

где £ ——независимая переменная;

fi (0 ―• функция, характеризующая распознаваемое состояние объекта контроля;

fn (0 — функция, описывающая л классов состояний объекта контроля, принятых за эталонные;

Zi — константа, записанная в виде переменной н указываю- f 1 (Л)

щая на то, что отношение вычислено в определен- /л(^1)

ный фиксированный момент времени как для fi(/), так и для 九 «);

Т ——интервал времени, за который производится вычисление функционала <р〃 для каждого из и классов состояний. Величина функционала 屮姓 является мерой сходства распознаваемой функции с одной из п ее эталонных реализаций. Распознаваемое состояние приписывается тому из и классов состояний, для которого абсолютное значение данного функционала оказалось минимальным.

Применительно к объектам контроля, имеющим дискретный выходной сигнал, функционал (113) может быть переписан в виде

(114)

♦■J (U")9 ^mJ 机九 2f = I [i=l

где 几2 ——число выборок распознаваемой функции в интервале Т

от 0 до Т с дискретностью по времени —;

п2

m — средняя велн^нна сигнала по всем 电 выборкам;

(и》)р — значение i-й выборки /-й функции, характеризующей распознаваемое состояние объекта контроля;

(и〃)з — значение i-й выборки Ли эталонной функции, характеризующей /-й из 枕 классов состояний объекта контроля, принятых за эталонные.

Реализацию решающего правила, которое следует из выражения (114), целесообразно проследить на примере распознавания состояния, характеризуемого функциональной кривой А, приведенной на рис. 121, а. На рисунке показана также кривая Б, соответствующая состоянию, принятому за эталонное. Для удобства будем считать, что предварительно входные цепи устройства обеспечивают квантование сигнала, описываемого функцио- нальной кривой по амплитуде на 8 уровней («] = 8). На рис. 121, а эти уровни обозначены цифрами от 0 до V///, размещенными слева от оси ординат в порядке увеличения амплитуды, и отмечены горизонтальными штриховыми линиями, делящими ось ординат (область амплитуды сигнала) на восемь равных частей. Каждый из уровней характеризуется трехразрядным двоичным числом.

Для определенности будем считать, что измерение ординат функциональных кривых А и Б производится в 20 точках (/ =

Р〃с. 121. Графическое изображение распознаваемого, эталонного сигналов и компонент функционала 屮 ％

=1, 2,…，20). При этом, если, например, амплитуда сигнала в данной точке измерения кривой Д оказалась в области, обозначенной на рис. 121, а цифрой /匕 то на рис. 121, б под этой точкой проводится вертикальная линия, длина которой принимается равной четырем единицам. Совокупность амплитуд вер- тикальных линий, изображенных на рис. 121, б, представляет собой совокупность значений (Ufj)p. Соответственно совокупность амплитуд вертикальных линий, приведенных на рис. 121, в, является графическим изображением значений (С/〃)з функциональной кривой 6.

При j = / = 1 каждый член ①必 выражения (114) будет (S j) р

представлять собой единиц}^ Произведение mn2 выбрало с та- 筋)Р

ким расчетом, чтобы получить значение —^, равное

тп2

единице при совпадении распознаваемого сигнала с эталонным.

В данном случае при 几2 = 20 \ (Gj)p = 65 (см. рис. 121, б)

и, следовательно, mn2 необходимо принять равным 65. Таким образом, при полном совпадении распознаваемой функции с эталонной будет выполнено условие <р * = 0.

Чтобы проиллюстрировать эффективность использования функционала 屮;для оценки степени соответствия распознаваемой функции эталонному значению, показанные на рис. 121, а функциональные кривые Л и Б подобраны так, что они имеют одинаковую среднюю величину, при которой тп2 = 65. При этом, 20

как показано на рис. 121, г, 寸叱必=1.

На рис. 121, д приведено отношение ординат функциональных кривых Л и Б по каждой из i точек измерения, а на рис. 121, е — результаты вычисления разностей —^—宁立必.

(")s £ Е

Из выражения (114) видно, что все члены указанной разности должны суммироваться по абсолютной величине. Поэтому все амплитуды, имеющие отрицательный знак, инвертируются и представляются в виде, показанном на рис. 121, ж. Таким образом, при всех прочих равных условиях суммирование абсолютных значений амплитуд позволяет заметно увеличить величину функционала 屮；и, следовательно, повысить достоверность результатов распознавания или, точнее, разрешающую способность системы распознавания.

Рассмотренное решающее правило может быть реализовано, например, с помощью устройства, упрощенная функциональная 297

схема которого приведена на рис. 122. В данном устройстве результаты измерения амплитуд распознаваемого сигнала, представленные в двоичном коде, последовательно вводятся в накопитель на магнитных сердечниках, собранный по схеме регистра сдвига с несколькими параллельными входами. Число последних определяется числом уровней квантования распознаваемых сигналов и применительно к рассмотреиному выше примеру равно трем.

Каждая вертикальная колонка сердечников представляет собой один каскад накопителя. Число каскадов п2 берется равным суммарному числу точек измерения амплитуд распознаваемых сигналов, т. е. для рассмотренного случая должно быть взято 门2 = 20.

Каждый сердечник имеет 7 обмоток: входную (2°, 21, 22), сдвига, переноса (0/7) н 4 выходных. С целью упрощения на

onon巧巧ononгеигеи2%2%СдбигСдбиг//"‘0" ""‘0" "壮尸""壮尸""/"/"

on

on

巧

巧

on

on

геи

геи

2%

2%

Сдбиг

Сдбиг

/

/

"‘0" "

"‘0" "

壮尸""

壮尸""

/"

/"

d，"

00IT""IT""Ж?Ж?〃〃pp期期d С力〃d С力〃i| R?i| R?;1 ^>"^~#0；?0;1 ^>"^~#0；?0cc玲玲(i(i0 |〃0 |〃дд

0

0

IT""

IT""

Ж?

Ж?

〃

〃

p

p

期

期

d С力〃

d С力〃

i| R?

i| R?

;1 ^>"^~#0；?0

;1 ^>"^~#0；?0

c

c

玲

玲

(i

(i

0 |〃

0 |〃

д

д

尸〃с. 122. Функциональная схема распознающего устройства

рнс. 122 выходные обмотки условно показаны как одна и обозначены а—а', b—b', с—с' и d—d'. Опи намотаны так, что во втором ряду сердечники имеют в 2 раза больше витков, чем в первом, и в третьем соответственно в 2 раза больше, чем во втором. Благодаря этому амплитуда выходного импульса, проходящего через обмотку второго ряда сердечников, в 2 раза больше амплитуды импульса, проходящего через последовательно соединенную обмотку первого ряда сердечников, н будет составлять 1/2 амплитуды импульса подобной обмотки в третьем ряду.

Обмотка ОП каждого сердечника через резистор R подключена к источнику питания Е. Когда сердечник под действием импульсов сдвига возвращается в исходное состояние, эта обмотка передает выходной сигнал через элемент задержки (на рнс. 122 не показан) к выходной обмотке сердечника, расположенного в том же ряду в следующем каскаде.

Код амплитуды распознаваемого сигнала по каждой из точек измерения вводится в накопитель путем возбуждения одного или нескольких входов (2°, 21, 22). Так, например, если необходимо ввести код 101 (уровень квантования У), то одновременно возбуждаются входы 2° и 22. После этого на обмотку сдвига подается импульс, который переносит информацию, накопленную в каждом сердечнике первого каскада, в соответствующие сердечники каскада, находящегося рядом справа.

Продвижение информации вдоль ре「逸тра сдвига осуществляется до тех пор, пока код амплитуды сигнала, соответствующий первой из 20 точек измерения (точка / на рис. 121,〃)， не окажется в последнем каскаде (каскад 几2 на рис. 122). Импульс сдвига, следующий за импульсом, обеспечившим введение в предпоследний каскад кода первой ненулевой точки измерения (точка 3 на рис. 121, б), вызовет на выходе последнего каскада появление импульса запуска генератора стробирующих импульсов ГС〃. Генератор сформирует и подаст на управляющие входы клапанов Кь ..., Kj, ..^Кп стробирующий импульс, появление которого укажет на то, что коды значений (Uij)p по всем i точкам измерения находятся в накопителе в такой позиции, что в ответ на очередной импульс сдвига они будут сравниваться с со от вот ствующими кодами значений (U“)》, предвари гельно набранными па резисторных схемах. Значения (U^)p и (Un)^ сравниваются по всем i точкам измерения одновременно. При этом каждому каскаду сердечников накопителя соответствует своя резисторная схема набора значений амплитуд эталонного сигнала, соответствующая данной точке измерения амплитуды распознаваемого сигнала. Число таких схем на каждый каскад сердечников однозначно определяется числом эталонных сигналов или классов распознаваемых сигналов. Этим же определяется и число делителей напряжения /?б, R7 н R& R，Каждому классу распознаваемых сигналов соответствует своя пара указанных делителей. Амплитуда импульса напряжения, проходящего че-

рез выходную обмотку с—cf /-каскада сердечников, пропорциональна записанному в этом каскаде коду значения （U仃）р. Поэтому показанное на рис. 122 подсоединение выходных обмоток с—с' всех каскадов накопителя в точке е делителя Аб, R7 позволяет получить в данной точке суммарный сигнал, амплитуда ко- торого пропорциональна значению + V（и^）р.

Выходные же обмотки b—b' всех каскадов накопителя подсоединены к точке f делителя R& R9 так, что в данной точке суммируется сигнал, равный по величине и противоположный по знаку в точке е, т. е. сигнал, пропорциональный значению 一2（几）「

Сопротивления резисторов 凡，R7 и R& & подобраны исходя из среднего значения сигнала； принятого за эталонный, а также при условии, что в точках g и h делителей необходимо получить сигналы, пропорциональные соответственно величинам + -—V （Uij）pH5 （^ij）p- Сигналы на клеммах а н d 06- "2团力"2吗М

моток а—а' н d—df аналогичны сигналам （U订）р и —（。訂％. Эти сигналы поступают на^гдентичные схемы, собранные на резисторах &, Кз, &4, R5 и /?з，А； н R； и переключателях П и ГУ. Сопротивления резисторов подобраны в соотношениях 衣2 = = R,； = R3 = R；; R4=R: = ^ =包и%=治=旦=坛中0吟 -2244

зволяет с помощью групп пер сключ ател ей П н 〃' набрать код значения （£7眞）丹 в виде целого числа, изменяющегося в пределах от 1 до 7. Например, при всех включенных переключателях （Un}9 = 7; при всех выключенных （SDa= 1. Это, в свою очередь, дает возможность при подключении клемм а' и d‘ к точкам 无 н g сформировать на выводах р и q резисторных схем аналоговые сигналы, пропорциональные соответственно значениям

£（и〃・）рЛ2

сумм —更"）р +占 и（"”Р—6»р.Данные сиг-

（U〃）、m〃2（U〃）s М 旅力2

налы через диоды Д н Д' н резистор Ro подаются на вход S] суммирующего усилителя, где суммируются с аналогичными сигналами, поступающими на входы Si,..., S% с диодных узлов всех остальных каскадов. Суммарный сигнал, амплитуда которого пропорциональна величине функционала $；, подастся через клапан К% на /-й вход селектора минимального сигнала СМС, куда одновременно поступают и сигналы со всех остальных суммирующих усилителей» число которых равно числу распознаваемых

классов сигналов. При этом выходной импульс от селектора СМС возникнет на выходе, соответствующем входу, возбуждаемому наименьшим по амплитуде импульсом. Индекс такого выхода однозначно укажет на класс, которому принадлежит распознаваемый сигнал.

Если возможен детерминированный подход к задаче распознавания состояний объекта контроля, что характерно, например, для большинства элементов электроавтоматики, где имеет место вполне определенная по времени последовательность дсЯ- ствия (пусковые панели сложных электроагрегатов, пусковые коробки авиационных двигателей н т. д.) и, как правило, число возможных неисправностей не превышает двух-трех десятков, использование описанных выше алгоритмов распознавания мо~ жет оказаться неоправданно сложным. В этом случае представляется целесообразным применение упрощенного алгоритма автоматического распознавания неисправностей, изложенного ниже. Данный алгоритм так же, как н ранее описанные алгоритмы, предполагает выполнение всего процесса диагностики аппаратуры в два этапа. В процессе первого этапа на основе объективного статистического материала с высокой степенью достоверности, т. с. с вероятностью, близкой к единице, устанавливается причина или место появления всех возможных на практике неисправностей объекта контроля. Каждой из причин (мест) неисправностей приписывается свой номер. Номера представляются в двоичном коде, и в порядке возрастания сверху вниз записываются в матрицу опознания неисправностей. Число столбцов такой матрицы равно числу разрядов наибольшего номера, а число строк ——числу распознаваемых неисправностей либо состояний. Вдоль строк матрицы каждое из записанных двоичных чисел располагается так, что младший разряд его помещается в крайнем правом столбце, а старший — в крайнем левом. Число строк 九i связано с числом столбцов п2 матрицы зависимостью .

电=2%一耳 где

- =1, 2, 3,…,2",-,.

Этап непосредственного распознавания состояний (неисправностей) объекта контроля осуществляется с помощью устройства, функциональная схема которого представлена на рис. 123.

Данное устройство предназначено для опознания причин неисправностей объекта контроля, имеющего 16 контрольных точек н обеспечивающего поиск всего 16 нейспрявностей. При этом предполагается, что характер изменения значений измеряемого параметра во времени в каждой из контрольных точек полностью определяет техническое состояние соответствующей цепи (блока, узла, элемента) контроля.

гти

TH

4ZZ>

\ДшН\

ИЛИ

ОК

Сч

СВ

吊

电

事

初

田

1

S

1

+£0

^отп

Р〃с. 123. Функциональная схема устройства для детерминированного распоз-навания состояний блоков электроавтоматики

Устройство состоит из 16 автономных каналов, каждый из которых включает в свой состав клапан К подключения соответ- ствующс!! контрольной точки объекта контроля ОК к пороговому элементу 〃3, четырех разрядный двоичный счетчик на статических триггерах Тг\ — Тг* собранных на гранзисторах типа р—п—р, схему И на четыре входа Ri,。人。2,。3,。4) н схему индикации неисправностей (Т, /?2，Аз，辰4 и 刀)，выполпеппую на транзисторе типа п——р——九. .

Информация от объекта контроля передается во все каналы одновременно. Синхронизация работы устройства осуществляется непосредственно объектом контроля. Для этого с элементов объекта контроля ОК, по состоянию которых однозначно можно судить о его выходе на тот или иной режим работы (срабатывание кулачков и реле пусковых панелей, достижение напряжений или токов пороговых значений и т. п.), подастся сигнал, запускающий генератор тактовых импульсов ГТИ, п через усилитель- формирователь У сбрасывается в ноль счетчик Сч числа опросов контрольных точек объекта ОК. Импульсы от генератора ГТИ подаются на счетчик времени СВ, выходы которого подключены к дешифратору ДшН с наборным полем. На последнем набрана схема опроса контрольных точек, устанавливающая временную

последовательность нх подключения к пороговым элементам 〃3 с учетом особенностей объекта контроля и физики процессов, протекающих в нем во время работы. При равенстве времени, записанного в счетчик СВ, наименьшему интервалу времени, установленному на наборном поле дешифратора ДшН, с первого входа схемы ИЛИ подастся импульсный сигнал, по которому триггеры Tei, Ггг, Тез, Тг4 счетчиков устанавливаются в ноль, за~ пускается формирующая схема задержки СЗ и на счетчик Сч числа опросов контрольных точек записывается единица. Последний после записи в него единицы на все дальнейшее время работы устройства блокирует первый выход дешифратора, с которого перед этим поступил сигнал на схему ИЛИ. Формирую- Щая схема задержки СЗ вырабатывает строб-импульс, задержанный относительно запускающего ес сигнала на время, равное времени установления переходных процессов в триггерах Тгь Т%, 7?з, 丁？4 после подачи на них импульса сброса. Строб-импульс открывает клапаны К и тем самым подсоединяет выходы контрольных точек объекта ОК к входам пороговых элементов ПЭ. Каждый из этих элементов настроен на свой порог срабатывания н при превышении входным сигналом установленного порога формирует один импульс, который полается на счетный вход триггера 7>卜 устанавливая последний в положение, условно принятое за единицу (на левом коллекторе высокий отрицательный потенциал, а на правом —— низкий).

Контрольные точки на объекте ОК выбираются таким образом, чтобы после первого их опроса в триггеры 7г)всех каналов при нормальной работе объекта были записаны сди ни цы. После второго, третьего, четвертого и т. д. опросов единицы должны записываться соответственно во всех счетчиках, кроме первого^ кроме двух первых, кроме трех первых и т. д. После 16-го опроса единица должна добавиться лишь в счетчик 16-го канала. При этом после каждого очередного опроса, определяемого моментом совпадения очередного наименьшего интервала времени, зафиксированного на наборном поле дешифратора ДшН, с текущим временем, отсчитываемым счетчиком СВ, в счетчик Сч будет добавляться единица и соответствующий выход дешифратора ДтН будет блокироваться. После 16 опросов в счетчик Сч будет записано число 16 и все 16 выходов дешифратора Д11aH будут заблокированы, что переведет устройство в режим ожидания следующего цикла распознавания.

При отсутствии неисправностей в контролируемом объекте в счетчике каждого канала будет записано число, равное номеру канала, т. е. в счетчике первого канала число 1000 (младший разряд слева), в счетчике второго канала 0100, третьего 1100 и, наконец, в счетчике последнего (16-го канала) —— число 1111. При этом аноды диодов Дь До, Аз, 〃4 схем И всех каналов окажутся подключенными к коллекторам закрытых транзисторов триггеров Та】，7己2> 丁為，「勿，и через резисторы R, R2 на базу

транзисторов Т каждого из каналов будет подан запирающий потенциал —Езаи, компенсирующий воздействие отпирающего потенциала +£Отп« Транзисторы Т схем индикации всех каналов окажутся закрытыми и лампочки индикации Л гореть не будут. В том случае, если в счетчике первого канала оказалось записанным число, отличное от числа 1000, во втором — отличное от 0100 и т. д., то это означает, что соответствующие цепи (блоки, узлы, элементы) объекта контроля неисправны. В этом случае аноды одного или нескольких диодов схемы И капала, соответ- ствующего неисправной цепи, окажутся подключенными к кол-. лекторам открытых транзисторов триггеров Та】, Т?2, Т?з, Т?4, и с базы транзистора Т данного канала1 будет снят запирающий потенциал —£зап. Под влиянием отпирающего потенциала +E)tit, воздействующего на базу Т через резистор /?з, транзистор Т откроется. От источника питания +ЕК через лампочку Л, транзистор Г н ограничивающий резистор & потечет ток. Лампочка Л соответствующего канала загорится, сигнализируя о появлении неисправности» номер которой указан на светофильтре.

КЛАССИФИКАЦИЯ СОСТОЯНИЙ, ПРЕДСТАВЛЕННЫХ

В МНОГОМЕРНОМ ВЕКТОРНОМ ПРОСТРАНСТВЕ, С УЧЕТОМВЗАИМОСВЯЗИ МЕЖДУ ПАРАМЕТРАМИ

Изложенные выше методы распознавания состояний объек- тов контроля могут быть эффективными лишь при отсутствии пересечения классов состояний или при наличии слабых пересечений. Причем, как и указывалось в предыдущем параграфе, при увеличении числа параметров, характеризующих работоспособность объектов контроля, возрастают и трудности технической реализации рассмотренных методов распознавания. Поэто- му при больших размерностях пространства состояний эти методы оказываются трудно реализуемыми. Кроме того, эффективность их существенно снижается при наличии между парамет~ рами объекта контроля взаимосвязи (11], пренебречь которой не лредстаьляется возможным.

При большой размерности пространства состояний объекта контроля и необходимости учета взаимосвязи между параметрами эффективными становятся алгоритмы распознавания, базирующиеся па использовании процедуры «сжатия» указанного пространства и его представлении в виде набора многомерных векторов [102, 121, 161, 175].

Здесь мы остановимся лишь на некоторых из этих алгоритмов [102], представляющих при соответствующей интерпретации наибольший практический интерес для решения поставленной задачи.

Так как вопросы «сжатия» информации, содержащейся в описаниях объекта контроля, выходят за рамки данной книги, то будем считать, что выбор наиболее информативных параметров 304

пред в зрительно уже осуществлен по одному из известных способов [63, 102, 137]. Будем считать далее, что число параметров, определяющих размерность пространства состояний объекта контроля, равно 九，а число классов его состояний ——К.

К нулевому классу состояний (текущий номер класса i = 0) отнесем состояния, характерные для исправного (работоспособного) объекта контроля, а к 1-му, 2-му,..., 々-му классам (i= 1, 2,...» 力)—состояния, характерные для неисправного объекта контроля, неработоспособность которого в целом вызвана неисправностью его 1-го, 2-го,..., 力-ro блоков (трактов контроля) соответственно.

Каждое из состояний объекта контроля представим как “-мерный вектор U. Примем, что число всех векторов, характеризующих как работоспособный, так и неисправный объект кон- троля, N = £ М, где М — число ситуаций (состояний), при- f — 1

надлежащих i-му классу состояний объекта контроля. Будем считать, что в 0-й класс входит /о'= 1, 2,..., No состояний, в Ьй входит ji = l, 2,…，Ni и соответственно в 左-員 входит 底=1, 2,..., Na состояний, где /о, /ь ..., Д ——текущие номера состояний объекта контроля, принадлежащих соответственно 0-му, 1-му,...»々-му классам.

Выбор пути решения задачи идентификации распознаваемого состояния U поставим в зависимость от соотношения 刀=—,где q

Р и q ——вероятности пребывания объекта контроля в работоспособном и неисправном состояниях соответственно.

При 尸 > q, т. е. т] > 1, осуществим предварительное разбиение всего множества R состояний N объекта* контроля на два подмножества 尸 н Q, к первому из которых отнесем все возможные ситуации, присущие работоспособному объекту (。汕)，а ко второму — ситуации, характерные для объекта, потерявшего работоспособность U^y U&,..., U“. Распознавание будем вести в два этапа. Па первом этапе устанавливается, к какому из подмножеств Р или Q относится данное состояние U. Если окажет- ся, что UwP, то процесс распознавания прекращается (объект работоспособен), а если 0巨Q, то переходят ко второму этапу, на котором производится разбиение всего подмножества Q на упоминавшиеся классы состояний от 1-го до 力-го и начинается последовательный поиск класса, к которому относится состояние U.

Для описания процедуры распознавания используем понятие «векторы сопоставления», под которым понимаются векторы, получаемые сложением по mod 2 распознаваемого вектора U с каждым из векторов всех 左 классов состояний объекта контроля. При этом считается, что состояние U объекта контроля относит- 20 Заказ 677305

ся к некоторому О-му классу, если окажется выполненным условие

去£ %(U，。2)—4 = ?ах + £[rn(U, U")- 4，(115>

%(аи『з)》〃гп(и^л)>тп

гдеГЛ — порог срабатывания распознающего

устройства, определяющий границы класса состояний при n-мерном пространстве R описаний объекта контроля;

Z— величина, характеризующая степень произвольности при распознавании состояний объекта контроля, принадлежность которых к тому или иному классу состояний не выражена достаточно четко;

rn(U, Sa), г„(U, и^)——метрики в пространстве R. представляющие собой число нулевых координат n-координатных векторов сопоставления, образованных сложением по mod 2 вектора U с векторами {/我 и в общем случае с U^, т. е. число совпадающих одна с другой двоичных координат векторов U и Uj(^ (U II Uji).

В часто встречающихся на практике случаях равнозначности параметров объекта контроля величина / может быть принята постоянной для всех классов его состояний.

Реализация зависимости (115) требует выбора некоторых оптимальных для данных классов состояний объекта контроля значений Тп н /. Они могут быть выбраны путем максимизации суммы разностей между мерой сходства любого состояния с классом состояний, к которому оно действительно относится, и мерой его сходства с другими классами состояний объекта контроля.

Для первого этапа распознавания выбор значений Тп и / осуществляется по формуле

С =责? § L(U"°, UoJ— 4 + ^^2 ? L(u〃「ЮТ— rn (匹加%(电尸％-Гп^1Г麻户％

-十£»心『。'"向Т 一占££0出叫"襲f，

7 (u。，。，踪)> J~侬吗，气户т"

(116)

где f == 1, 2,…，左；j == /1> /2» -••» /л>

306

§ ——текущий номер вектора, входящего в i-й класс векторов сопоставления, число нулевых координат которых больше или равно порогу срабатывания распознающего устройства.

Максимизация 二 производится путем последовательного изменения значений Тп и I в пределах О w / W |/ п н О W 丁九 W W ]/= В выражение （115） подставляются значения I и Гп, при которых величина £ принимает максимальное значение.

На втором этапе распознавания значения / и Тп подбираются путем максимизации 二 по формуле

】=tf^J££l—к）—〃+££%（以,％）—/]+ ... +

‘：（送力u间、乙м（&沖蛛）> i

+ W『“（"％，"隽）—4 + ¥ \ "”"'“'"甫—4卜rn（U^-^>rn、n（以〃，/應户 Г"'

•|2 （? [「"（Ulj,，5。— /] + £匕心1八，“и — /]+■•• +

%（%•Гu^>тп方（и1小 3e户 r"

+ 2 — +」-/]+ …+ 2К（и%, и#-/]） + ；“（C'U「。賑）》т“匕（％.醒）> r„

+ 长 J（?L（%З，U由-4 + 宀卜"（и妬，外）一4+ . • ■ +

" '匕式3小u飞户T”^n^U^>Tn

+ 2 [r“（U。* Uog） — 4 + • • • + ±[，“（5/., U&e）— /]） + ••• +

,（U2b。呢户 r„41g" U^）》％

卜~^~£（£卜”（。供,и】。一4 + £[““％ 5g）—4+ • • • + rn^4k' SQ rnr^Ukik' °2Е）》？n

+2%（0成,U批）一d+■ • ■ +；"（"%•u唯）> r"+2%（0成,U批）一d+■ • ■ +；"（"%•u唯）> r"i %（U/，01,0-/]卜（117） гл（"/£ °々—1. E） > тпi %（U/，01,0-/]卜（117） гл（"/£ °々—1. E） > тп

+2%（0成,U批）一d+■ • ■ +

；"（"%•u唯）> r"

+2%（0成,U批）一d+■ • ■ +

；"（"%•u唯）> r"

i %（U/，01,0-/]卜（117） гл（"/£ °々—1. E） > тп

i %（U/，01,0-/]卜（117） гл（"/£ °々—1. E） > тп

При 弓том сам процесс установления того, к какому из классов состояний объекта контроля относится распознаваемое состояние, на втором этапе проводится так же, как и на первом в соответствии с выражением （115）.

При р V 夕（т] < 1） выражение （115） остается справедливым. Однако сам процесс распознавания осуществляется в один этап, 20* 307

а значения Tn и l подбираются путем максимизации зависимости, объединяющей выражения （116） и （117） и имеющей вид

I = *|l】L（U%，“£）— /］ + 2、［%（。5, U10 — 4+ …+ 标吼.抬广.■（心,"* тп

+ЕЕ［“u%，и佻）一4+…+2工上（u机，u#一/】1一

rn（U^^ U眦）》Глrn^kik-。俄）》&

—|_^-1（1L（"%，"由-4 +、卜式4人，u花）一4+ • ■ ■ + t，＞rn^ie и^тПо（%九，陛）》〃

+ ?4（u。% u赠）-4+ …+-［%（u%, u胱）-4） +

4 （%• u騎）＞ % •к "。厶"任）》Гл

+ "j^ 二匕1（u5，4Ё）-4 + ； 0n（G人，"D-4 +…+ "$"（以力匕毘）》7人；П（5" V^^Tn

+、卜式u5,u能）一4+…+、［马（и心 uе）一4）+…+

"7（U】* Sn户%北（匕'1厶，и^тп

+ "^~?（e［rn（^kjk, 4e）-a + ：卜"（и価，50-上］+••• +

" 勾国%，b^）＞Tn%（u机,u间》口

（118）（118）+ ?［心（%力,,0能）一4+…+）［%（%%，"一1力一4）卜

（118）

（118）

% 口於 U^＞Tn2】«'%，％—1 ・ Е）》口

Процесс распознавания в данном случае сводится к покоординатному сложению по mod 2 вектора, соответствующего распознаваемом}" состоянию объекта контроля, с каждым из векторов всех классов от 0-го до 走~го, вычислению числа нулевых координат векторов сопоставления и выбору тех из них, для которых это число больше или равно порогу Тп, определенному на основе максимизации [ по зависимости （118）. Полученные таким путем числа нулевых координат складываются по каж- “ому из выбранных векторов сопоставления одного класса за вычетом I и вычисленные для каждого класса состояний суммн сравниваются между собой. Неисправность приписывается тому блоку （системе, цепи, элементу）, для класса которого сумма нулевых координат оказалась максимальной. Если эта сумма оказалась максимальной для 0-го класса состояний, то объект считается работоспособным.

Техническая реализация описанных алгоритмов может быть осуществлена как с помощью универсальной, так и спсциализи-

308

рованной ЦВМ. Однако в часто встречающихся на практике случаях, когда каждый класс состояний объекта контроля характеризуется одинаковым числом векторов, использование ЦВМ представляется более целесообразным благодаря специфичности решаемой задачи и простоте алгоритмов, сводящихся к выполнению операций сложения чисел по mod 2, обычному сложению и вычитанию двоичных чисел, сравнению и выполнению операций условного и безусловного переходов.

Блок-схема и функциональная схема такой машины представлены на рис. 124 и 125. Построенная по этим схемам машина состоит из блока формирования координат распознаваемого вектора U, блока формирования векторов сопоставления, долговременного запоминающего устройства ДЗУ、счетчика пулевых координат RU, Uji) векторов сопоставления, блока разрешения считывания пулевых координат векторов сопоставления при rn(U,以)А 7】，оперативного запоминающего устройства ОЗУ, блока вычисления выбора Тп и / и определения £[「72(U, U")——4, устройства управления УУ, блока определения тах(Гп(и, О», •/] и блока индикации состояний объекта контроля.

Исходная информация от объекта контроля вводится в машину через коммутатор.

Рис. 124. Блок-схема машины для распознавания состояний объекта контроля по решающему правилу (115)

(cc二)— (9二) •s§3§ c§8 sx^s§^^^

.8、§d

…Ri

匸mgnwc £ 三己eHgd EUI т二匸二HdHDHG wguo'Gdcy d CQWC~J 上二 C5S > j 匸 jQgc

^>e^л 0一

义

~* (/ошршПыио^

$2X

UtruduJHGXш^ауо

炉〃 AWZ豆卜

Блок формирования координат распознаваемого вектора U включает в свой состав пороговые элементы ПЗ、и 〃3?, логические схемы НЕ и // и n-разрядпый двоичный регистр сдвига PC. В блок формирования векторов сопоставления входят клапанная система КС1 и сумматор по mod 2 СМ со схемой ИЛИ 3, через которую осуществляется сброс последнего в нуль.

Счетчик нулевых координат rn(U, U*) векторов сопоставления собран на основе клапанной системы КС?, сдвигового регистра нулей СРН н счетчика нулей СИ. Перенос информации из него в блок вычисления W, выбора значений / и 7П и определения 、卜孔(£7, Si) —/] (см. рис. 124) производится при rn(U, Uji)> > Тп по командам блока разрешения считывания нулевых координат векторов сопоставления, состоящего из клапанных систем КСз, КС4, КС5, сумматора С, клапанов К】и К2, двух схем ИЛИ / и 2, схем задержки ЛЗ-/, 〃3-2 и счетчика Тп. Блок определения max X[rn(U, Uji)——/] и блок вычисления [ и выбора значений 丁効 и / конструктивно выполнены как единое целое и объединены в устройство, построенное на базе реверсивного счстчика-сумматора РСС, клапанов Кз и Къ клапанных систем КС5 и КСб, счетчика / и схемы ИЛИ 4.

Установление машиной технического состояния объекта контроля и поиск мест неисправностей в нем осуществляется в следующей последовательности. Запускается объект контроля и при выходе его в рабочее состояние в устройство управления УУ подается сигнал, устанавливающий в исходное (нулевое) положение (см. рис. 124) блоки формирования координат распознаваемого вектора н векторов сопоставления, блок вычисления I, выбора значений Тп и I и определения значении S[rn(^, U叉)—Л при「"(U, и^) N Гп, блоки разрешения считывания нулевых координат векторов сопоставления и определения значений max Z[rn(^> U")——Л-

В случае, если в обычном рабочем состоянии контроль подлежащего проверке оборудования невозможен, то перечисленные блоки устанавливаются в нулевое положение по команде УУ после подачи в объект контроля первого по порядку синхронизирующего сигнала, по которому и синхронизируется вся последующая работа машины.

Через интервал времени, достаточный для окончания переходных процессов в схемах, подвергшихся воздействию сигнала установки блоков машины в нулевое состояние, из УУ подается серия командных сигналов управления коммутатором. По этим сигналам к входу блока формирования координат распознаваемого вектора U последовательно подключаются все 九 точек съема информации, соответствующие параметрам, по совокупности которых в данный момент временн с необходимой степенью достоверности можно установить фактическое состоя - ние объекта контроля.

Снимаемый с выхода каждого датчика аналоговый сигнал после нормализации поступает на вход пороговых элементов ПЭ} и 〃白2, первый из которых настроен на нижний, а второй на верхний допустимый предел изменения нормализованного сигнала. По принципу, описанному в предыдущем параграфе, пороговые элементы 〃3〔 и ПЭ2 совместно со схемами НЕ и 〃 осуществляют квантование входных аналоговых сигналов по каждому измерению на два урсГвня, условно принимаемые за 0 и 1. В регистре PC после 〃 тактов, т. е. после опроса всех 几 параметров объекта контроля, окажется записанным n-координатнос число, которое и принимается за распознаваемый вектор. Л в связи с тем, что регистр так же, как и все остальные блоки и устройства машины, выполнен на статических триггерах, то на клапанной системе КС\ клапаны, связанные с триггерами, находящимися в состоянии, условно принятом за 1, окажутся открытыми, а все остальные закрытыми.

На этом цикл формирования координат распознаваемого вектора заканчивается и начинается цикл формирования векторов сопоставления н определения значений Тп и /, при которых 1 становится максимальным. После определения n-й координаты распознаваемого вектора устройство управления машины вырабатывает сигнал, по которому из долговременного запоминающего устройства ДЗУ в сумматор по mod 2 блока формирования векторов сопоставления записывается значение первого по порядку вектора, входящего в нулевой класс состояний, т. с. в класс, для которого i = 0. Затем по команде УУ в сумматор по mod 2 через клапанную систему KCi осуществляется параллельный перенос записанного в регистре PC распознаваемого вектора U. Полученный в результате по mod 2 векторов U 百 Ui。 вектор сопоставления U* по команде УУ через клапанную систему К©2 переносится в сдвиговый регистр нулей СРН.

Клапанная система КС? построена так, что открытыми оказываются клапаны, управляемые от триггеров СМ, находящихся в состоянии, принятом в машине за нулевое (на их правых коллекторах устанавливается высокий, а на левых — низкий отрицательный потенциал). Поэтому вектор сопоставления в регистр СРН записывается в обратном коде, при котором каждой его нулевой координате соответствует единичное состояние триггера сдвигового регистра нулей. Сказанное позволяет путем 几 последовательных сдвигов содержимого регистра СРН вправо произвести свертку вектора сопоставления и записать в счетчик нулей СИ числа, соответствующего в двоичной системе счисления числу нулевых координат rn(U9 Uw) этого вектора.

В процессе максимизации & и вычисления значений £[r?i(U, U*)—/] при идентификации распознаваемого вектора полученное число либо стирается, если оно оказалось меньше Тп, либо при「n(U, Uji)秀 Т переносится через клапанную систему ^Cз в реверсивный счетчик*сумматор РСС, Стирание (сброс)

либо перенос указанного числа производится по команде блока разрешения считывания нулевых координат векторов сопоставления. Для этого при максимизации [ по команде УУ через клапанную систему КС7 осуществляется перезапись хранящегося в счетчике Тп порога в сумматор С. Причем конструкция клапанной системы КС7 такова, что в сумматор С значение порога Тп записывается в дополнительном коде.

При идентификации распознаваемого вектора запись значения Т九 в сумматор С производится также в дополнительном коде. Разница состоит лишь в том, что текущее значение порога Тп заменяется значением, соответствующим 坛打力 которое подается по команде VV но со счетчика ТПу а непосредственно из ОЗУ.

После получения в счетчике нулей СН числа нулевых координат очередного вектора сопоставления и записи в сумматор С значения порога Гп, по команде УУ осуществляется перенос содержимого СП в прямом коде в сумматор С, где выполняется операция [Тп — r(U, U*)]. При rn(U, U戸) > Tn знаковый триггер 7*2311 сумматора С устанавливается в положение, при котором оказывается открытым клапан ^l и закрытым /С2» а при rn(Ut 17刀)< Тп — наоборот. В первом случае пришедший из УУ импульсный сигнал, пройдя клапан /С, через клапанную систему КСз переносит содержимое СН в реверсивный счетчик-сумматор РСС блока вычисления t, выбора значений Тп и / и определения 2『n(U, 。") —/] и после этого через линию задержки Л32 и схему ИЛИ 2 поступает на счетчик СН н устанавливает его в нулевое состояние. Во втором случае импульс УУ, пройдя через клапан ^2 и поступив непосредственно на вход схемы ИЛИ 2, сбросит в нуль счетчик СН без переноса его содержимого в РСС. Кроме того, как в первом, так и во втором случае через схему ИЛИ / и Л31 сбрасывается в нуль сумматор С, а через схему ИЛИ 3 — сумматор СМ, которые так же, как и счетчик СН, оказываются после этого подготовленными к приему информации> относящейся к следующему по порядку вектору сопоставления. По очередной команде УУ из ДЗУ выбирается следующий по порядку вектор данного класса состояний, т. е. вектор 02。， и далее в последовательности, описанной выше, формируется соответствующий ему вектор сопоставления, определяется число пулевых координат последнего, которое переносится при rn(U, U^) ^ Тп в реверсивный счетчик-сумматор РСС, где сразу же реализуется операция [rn (U9 U^)——。・

Отметим, что так как счетчики I и Тп (как н клапанные системы KG и К&) идентичны, то процесс перезаписи I в реверсивный счетчик-сумматор РСС для выполнения операции [rn (U, Uji) —/] аналогичен ранее описанному процессу перезаписи значения Тп в сумматор С с последующим осуществлением операции [7\ — r(U, U/)]・

После вычисления всех векторов сопоставления и получения значения Z[rn (t7, UQ——/] по нулевому классу состояний объек- 313

та контроля аналогичным путем вычисляются векторы сопоставления и определяются значения S[rn (t^, U”)——/] по всем ост аль-4 ным классам состояний. Переход от одного класса состояний к другому сопровождается выработкой блоком УУ командных сигналов управления, по которым в зависимости от этапа процедуры максимизации《с целью выбора значений I и Тп либо вычисления S[rn(L\ Uji)—Z] с последующим определением max ^(rn(L/, U刀) ——/] реверсивный счетчик-сумматор РСС переключается на сложение или вычитание, а клапанная система КС5 — на перенос в ОЗУ значений [ или значений 工[「々(U, Uji)——/] по отдельным классам состояний.

На этапе максимизации [ по зависимостям (116), (117) или (118) перед каждым новым циклом определения векторов сопоставления по требуемым классам состояний объекта контроля командой от УУ изменяется па единицу содержимое счетчика Тп при неизменном значении числа, записанного в счетчик /. После достижения счетчиком Тп значения р п осуществляется его сброс в нуль при одновременном увеличении содержимого счетчика / на L Данная процедура повторяется до тех пор, пока •содержимое счетчика / не достигнет значений I 几. При этом будет вычислено всего п значений (, соответствующнх различным сочетаниям / и Тп, и все эти значения по командам УУ с помощью клапанных систем КС5，КСб и КС7 будут записаны в ОЗУ. •'

В дальнейшем значения / и Тп, соответствующие значению Smax и необходимые при реализации зависимости (115), выбираются в следующей последовательности. По команде УУ счетчик-сумматор РСС сбрасывается в нуль, устанавливается на сложение, и из ОЗУ в него подастся первое значение £ После этого PC。ставится на вычитание и в него из следующей по порядку ячейки ОЗУ подается второе значение。Если 备 оказалось больше Q (условимся, что индекс при I обозначает номер ячейки ОЗУ, в которую оно записано), то знаковый триггер Т^зн счетчика-сумматора РСС устанавливается в положение, при котором клапан Кз оказывается открытым, а К4 закрытым. Пришедший из УУ тактовый сигнал, пройдя через % и схему ИЛИ 4, установит в нуль РСС и поступит в УУ. Устройство управления выработает командный сигнал управления, по которому РСС будет поставлен на сложение, и в него вновь поступит значение &, а содержимое ячейки ОЗУ, в которой записано Q и соответствующие ему значения 2 и Тп, будут стерты. При & < & открытым окажется клапан К4 и закрытым Кз・ В этом случае тактовый сигнал, пройдя через К4 и схему ИЛИ 4^ как и в первом случае, вызовет сброс РСС в нуль, и устройство управления УУ выработает сигнал, по которому РСС будет поставлен на сложение и в него вновь будет записано &, а & и соответствующие ему значения I и Тп из ОЗУ будут стерты.

Следующий командный сигнал УУ поставит РСС на вычитание, и из ОЗУ в РСС поступит очередное значение т. е. [з・ Если в результате предыдущего сравнения оказалось, что 占 >迄，то 蚤 сравнивается с。卜 а если ^ < g2, то ——с g2- Пусть в результате предыд^таего сравнения оказалось, что ^ > ^2- Тогда [з будет сравниваться с 普，и если окажется, что 為 > &, то значение 备 с соответствующими ему значениями I и Тп из ОЗУ будет стерто, а последующее значение С, т. е. g% будет сравниваться с 自з・ Если же окажется, что g? < Ci, то стирается соответственно [з со своими значениями Тп и I и последующее сравнение ведется между значениями gi и [船 Процесс сравнения записанных в ОЗУ значений 二 ведется до тех пор, пока в РСС пе поступит последнее значение L т. с. 1n. 11ричем из ячейки ОЗУ, в которой хранятся / н Гп, соответствующие наибольшему^ значению [, полученному при последнем сравнении, содержимое записывается в счетчики Тп и /, а значение ^так стирается. На этом процесс выбора Тп и / заканчивается и машина оказывается подготовленной к реализации зависимости （115）.

Процесс реализации указанной зависимости во многом сходен с рассмотренным процессом вычисления значений [. Отличие состоит лишь в том, что в данном случае суммн нулевых координат векторов сопоставления вычисляются при постоянных значениях I и /п, соответств）тощих Стах, и перенос в ОЗУ содер- жимого счетчика-с^^мматора РСС производится всякий раз, когда заканчивается суммирование пулевых координат векторов сопоставления, п ри н ад л еж ащих одному классу.

Отметим, что эффективность рассмотренного алгоритма существенно снижается при попадании распознаваемого вектора в точки пространства состояний объекта контроля, близкие к границам классов его состояний. По мере приближения к последним уменьшается степень различимости классов и повышается вероятность неправильной идентификации ' распознаваемого вектора. При получении неоднозначных результатов распознавания можно повысить степень различимости классов состояний за счет нелинейного преобразования векторного пространства. Такое преобразование обеспечивает требуемый уровень достоверности результатов распознавания при сравнительно экономной вычислительной процедуре. В данном cjiyqae первый этап распознавания может быть представлен как этап вычисления н последующего сравнения по абсолютной величине усредненных значений сумм нулевых координат векторов сопоставления для 0-го класса н остальных k классов. При этом объект контроля считается рабЪтоспособным, если в процессе первого этапа ока- ^кется выполненным условие

q°）〉〔1£%（а %）.（П9）

/о

гп （。• Ujo 户 Тп7 （а и i^Tn при i— I • 2 А

. При невыполнении условия （119） делается вывод о том, что объект контроля потерял работоспособность, и осуществляется переход ко второму этапу распознавания. Последний заключается в выделении из k классов состояний, характерных для неисправного объекта, некоторого класса -ft, для которого выполняется условие .

（120）（120）七%（G %）=喫*еГ© %）.

（120）

（120）

%（S 玲分）》七rn（U,U^>Tn

При выполнении этого условия распознавания состояние U приписывается классу 6 состояний объекта контроля.

Если же усредненное значение суммы нулевых координат векторов сопоставления класса О оказалось равным значению аналогичной суммы для некоторого класса 卩 из всех i классов, т. е.

七%№，%）=六％。UQ,

%®，ui^rn %” %）＞Л：

то сумма нулевых координат каждого вектора сопоставления: возводится в степень т, представляющую собой целое положительное число, большее единицы, при котором выполняется условие

~ £ — %犷 #+£ — sjf・ （121）

%（аи%）＞% %（（%•卩》％

Распознаваемое состояние относится к тому классу состояний объекта контроля, для которого усредненная сумма нулевых координат оказалась больше, т. е. если, например,

^£l（g %）f< ±£lc，^）f,（122）

%（U，%）》7"。％宀

то распознаваедгое состояние относят к классу ц.

Аналогичным путем поступают при равенстве усредненных значений сумм нулевых координат векторов сопоставления не двух, а большего числа классов. При этом распознаваемое состояние приписывают тому классу, для которого усредненная сумма нулевых координат векторов сопоставления после нх возведения в степень m оказалась наибольшей.

При р < q процедура технического диагноза реализуется в соответствии с выражением (120), в котором индекс i принимает значения 0, 1, 2,…，瓦 Следует отметить, что эта процедура по сравнению с первым этапом процедуры распознавания при р >*q предполагает увеличение суммарного числа операций деления и сравнения с двух до 2(左一1). Однако при необходимости выполнения при р > q н второго этапа распознавания в процедуре, предусмотренной для случая р < 仇 за счет отсутствия дополнительных переборов нулевых координат векторов сопоставления, входящих в классы 1, 2,...,左，удается получить существенную экономию машинного времени, достигающую 7—18% от времени, затрачиваемого на проведение обоих этапов распознавания при р > q.

Для оценки достоверности результатов распознавания как при р > q, так и при р <. q целесообразно использовать величину разности усредненной суммы нулевых координат векторов сопоставления, полученный сложением по mod 2 распознаваемого вектора со всеми векторами того класса состояний, к которому данный вектор отнесен, и усредненной суммы нулевых координат векторов сопоставления, полученных путем сложения распознаваемого вектора с векторами, входящими в другие классы состояний объекта контроля. Естественно, что чем больше по абсолютному значению окажется эта разность, тем будет выше достоверность результатов распознавания.

Требуемый уровень достоверности результатов распознавания может быть достигнут за счет варьирования значения т.

Пример. Пусть имеется некоторый объект кснтрсхлн. для которого р < q и техническое состояние которого характеризуется шестью классами восьмикоординатных векторов, соответствующих исправному (О/п ) и неисправному (Uj、. U卜,,..,U卜)его состояниям. Пусть число векторов или кодовых комбинаций сигналов на выходе исправного объекта контроля № = 4, а неисправного (потерявшего р а ботоспособность) М = 5, 乂 = 4, ^з = 6, N& = 5, Ns = 4.

Группы векторов заранее записаны в память автомата контроле и имеют вид

//о о о оо о о оIL IX^1 ^1 -OV иI о 1 о11 о о1 о 1 оо о о оо о о оо о о оIL IX^1 ^1 -OV иI о 1 о11 о о1 о 1 оо о о оо о о о о о о о о о и i о о -1 I 1 1 о о о /и о о о о 1о о 1 о оо о о о оо о о о о о о о о о и i о о -1 I 1 1 о о о /и о о о о 1о о 1 о оо о о о оо о о о о о о 1 IL【и11 11 1 1 о о и ^i Ли 11 2//о о о оо 1 о 1о о о о о о о 1 IL【и11 11 1 1 о о и ^i Ли 11 2//о о о оо 1 о 133оно 1 оо о оо о 111 <i 1Ло «1 iоно 1 оо о оо о 111 <i 1Ло «1 ilooOOIОООООООООlooOOIООООООООО1 о о 1 о о о о о о 4 о 1 о о I -/и 1 о 11 о о о ОО I о о о ОО о о 1 о о1 о о 1 о о о о о о 4 о 1 о о I -/и 1 о 11 о о о ОО I о о о ОО о о 1 о о5-/ и5-/ и1 о о о о о о о о о о о ^v 1^ 41 11 11 oil 11 11 111 о о о о о о о о о о о ^v 1^ 41 11 11 oil 11 11 11

/

/

о о о оо о о оIL IX^1 ^1 -OV и

I о 1 о11 о о

1 о 1 оо о о о

о о о оо о о оIL IX^1 ^1 -OV и

I о 1 о11 о о

1 о 1 оо о о о

о о о о о о о о о о и i о о -1 I 1 1 о о о /

и о о о о 1о о 1 о оо о о о о

о о о о о о о о о о и i о о -1 I 1 1 о о о /

и о о о о 1о о 1 о оо о о о о

о о о о о о о 1 IL【и11 11 1 1 о о и ^i Ли 11 2

//о о о оо 1 о 1

о о о о о о о 1 IL【и11 11 1 1 о о и ^i Ли 11 2

//о о о оо 1 о 1

3

3

оно 1 оо о оо о 111 <i 1Ло «1 i

оно 1 оо о оо о 111 <i 1Ло «1 i

looOOIООООООООО

looOOIООООООООО

1 о о 1 о о о о о о 4 о 1 о о I -/

и 1 о 11 о о о ОО I о о о ОО о о 1 о о

1 о о 1 о о о о о о 4 о 1 о о I -/

и 1 о 11 о о о ОО I о о о ОО о о 1 о о

5

-/ и

5

-/ и

1 о о о о о о о о о о о ^v 1^ 41 11 11 oil 11 11 11

1 о о о о о о о о о о о ^v 1^ 41 11 11 oil 11 11 11

Предположим, что па выходе блока формирования коордниат распознаваемого вектора U автомата контроля появился в процессе контроля проверяемого объекта вектор 11101011, который и требуется распознать. Для ш>- вышения помехоустойчивости алгоритма распознавания примем в условии (120) значение порога Тп = 2.

Произведем покоординатное сложение по mod 2 распознаваемого вектора U с векторами U 八 U^ , ...» U& . В результате сложения получим следующие векторы сопоставления:

1110 111 0 110 0 11 110 1111 0 11110 1

-J и с-J и с-/-/о 1 1 1о 1 1 1о 1 о о о о О1 о о о оо 1 о о о о О1 о о о оOV11 ^1 I r^j «^1 и 11 1 о и 1 о 11 о и fl 11 11 «М1 11 Лм 1 1 о 11 11OV11 ^1 I r^j «^1 и 11 1 о и 1 о 11 о и fl 11 11 «М1 11 Лм 1 1 о 11 111 о о о 111 о о о 11и и ^^ ^1 11 11о о о 1 1 11 о о о о ои и ^^ ^1 11 11о о о 1 1 11 о о о о о

-J и с

-J и с

-/

-/

о 1 1 1

о 1 1 1

о 1 о о о о О1 о о о о

о 1 о о о о О1 о о о о

OV11 ^1 I r^j «^1 и 11 1 о и 1 о 11 о и fl 11 11 «М1 11 Лм 1 1 о 11 11

OV11 ^1 I r^j «^1 и 11 1 о и 1 о 11 о и fl 11 11 «М1 11 Лм 1 1 о 11 11

1 о о о 11

1 о о о 11

и и ^^ ^1 11 11

о о о 1 1 1

1 о о о о о

и и ^^ ^1 11 11

о о о 1 1 1

1 о о о о о

с числом нулевых координат соответственно 3, 4, 2, 2; 3,2, 4, 3, 0; 2, 4, 2, 2; 1, 4, 4. 2, I, 2; 2, 3, 1. 1, 3; 5, 2, 3, 2.

Усредненное значение суммы нулевых координат по каждому из шести классов состояний объекта контроля с учетом порога будет 5,75;" 3,00; 2,50; 3,00; 2,67; 3,00.

Полученные результаты говорят о том. что объект контроля неисправен. Однако определить, к какому из трех классов нсисправиостей объекта контроля (1-му, 3-му или 5-му) относится распознаваемое состояние, представляется невозможным, поскольку

齐2%。乙)=六%(U, %)=六%0%)=

Гп(^-Ч:)> 2“S'"』戶 2%”'％•)》2

=max -~— \ гп (I/, Uj ).

”4%)》2

Для устранения указанной неопределенности воспользуемся выражениями (121) и (122), приняв m = 2.

В результате вычислений получим

时。％)产=9,59;生e厶(U, U .)f=10,00；

r〃3・U/J》2rfl{U. UQ> 2

六 £【％。U〃)〃=10,25,

%(0%仍 2

т. е. распознаваемое состояние может быть отнесено к 5-му классу состояний объекта контроля.

Рис. 126. Система для распознавания состояний объекта контроля с нелинейным преобразованием пространства его описания:

ОК —• объект контроля; УУ — устройство управления; ЕФК — блок формирования координат распознаваемого вектора； БФВС — блок формирования ьектороб сопоставленпя; ДЗУ — do современное запоминающее устройство； Рс — реверсивный счетчик; СНК — счетчик нулевых координат r〃(C7, U 田 векторов сопоставлен ня; КС ——клапанная система- типа «запрет»； БЗСН — блок запрещения считывания нулевых координат векторов сопоставления при г〃(°，°jjJ < 丁门；5СН — блок суммирования нулевых координат векторов сопоставления; ДУ — делительное устройство; ОЗУ — оперативное запоминающее устройство； бОтах—6<ск определения значений max, —^-Xr^U^ ^ц); £ВС — блок возведения о степень гп значении %'& ^")》7*； БФИК一 блок фиксации индексов классов, для которых суммы, нулевых координат оказались максимальными 〃 равными: БИС — блок индикации состояний объекта контроля； УУ — устройство управления；

К — коммутатор

Техническая реализация описанного алгоритма может быть осуществлена с помощью системы, блок-схема которой представлена на рис. 126. Установление машиной технического- состояния объекта контроля и поиск мест неисправностей в пем осуществляется в следующей последовательности. Исходная информация от объекта контроля ОК вводится в машину через коммутатор К. При выходе объекта контроля ОК в рабочее состояние в устройство управления УУ подается сигнал, по которому уст а н авли в аются в исходное (нулевое) положение блок £$К, БФВС, БЗСН, ВОтах, ВВС, В6ИК, а также делительное устройство ДУ и реверсивный счетчик PC. В случае, если в обычном рабочем состоянии контроль подлежащего проверке оборудования невозможен, перечисленные блоки устанавливаются в нулевое положение по команде УУ после подачи в объект контроля первого по порядку синхронизирующего сигнале!, по которому и синхронизируется вся последующая работа машины.

Через интервал времени, достаточный для окончания переходных процессов в схемах, подвергшихся воздействию сигнала установки блоков машины в нулевое состояние, из УУ подается серия командных сигналов управления коммутатором, осуществляющих последовательное подключение к входу блока формирования координат распознаваемого вектора U всех п точек съема информации, соответствующих п параметрам, по совокупности которых в данный момент времени с необходимой степенью достоверности можно установить фактическое состояние объекта контроля.

Снимаемый с выхода каждого датчика объекта контроля аналоговый сигнал после нормализации поступает на вход двух пороговых элементов блока 8⑦К, один из которых настроен на нижний, а второй — на верхний допустимый предел изменения нормализованного сигнала. При срабатывании первого порогового элемента соответствующая координата распознаваемого вектора условно принимается равной 1, а во всех остальных случаях ——за 0. В регистре сдвига, входящем в состав блока £0К, после п тактов, т. е. после опроса всех п параметров объекта контроля, окажется записанным n-координатное число, которое и принимается за распознаваемый вектор. После определения n-й координаты распознаваемого вектора устройство управления УУ машины вырабатывает сигнал, по которому из ДЗУ в сумматор по mod 2 блока формирования векторов сопоставления БФВС записывается значение первого по порядку вектора, входящего в нулевой класс состояний, т. е. в класс, для которого i = 0. Одновременно с этим в параллельном коде подастся из ДЗУ н записывается в реверсивный счетчик PC （как в обычный регистр） число No векторов, входящих в нулевой класс. Затем по команде У У осуществляется параллельный перенос в сумматор по mod 2 блока БФВС записанного в регистре блока ВФК распознаваемого вектора U. Полученный в результате сложения по mod 2 векторов U н Ui。 вектор сопоставления по команде УУ переносится в регистр сдвига блока БФВС, с помощью которого осуществляется свертка данного вектора и выдача па выход блока БФВС числа импульсов, равного числу нулевых координат rn （U, U（0 ） в этом векторе. Значение rn （U, U1。） фиксируется в счетчике нулевых координат СНК и подается на вход блока БЗСН, где сравнивается с порогом Тп, значение которого предварительно устанавливается устройством управления УУ. При rn（t7, Uj。） < Тп блок БЗСН вырабатывает сигнал, закрывающий схему КС и препятствующий передаче в блок БСН суммы нулевых координат вектора сопоставления, соответствующего сумме, меньше установленного порога Тп. Этот же сигнал используется в качестве сигнала, по которому из числа, записанного в реверсивный счетчик PC, вычитается единица, т. е. из общего числа № векторов сопоставления, входящих в 1-й класс （в данном случае в нулевой класс）, удаляется

вектор с числом пулевых координат ниже установленного порога.

При r”（U, Ui。）^ Тп на выходе блока БЗСН указанный выше сигнал отсутствует и схема ^C беспрепятственно пропускает на запись в ОЗУ код суммы нулевых координат очередного вектора сопоставления. Одновременно данный код через логическую схему ИЛИ поступает в блок БСН суммирования нулевых координат.”“

Таким образом, при пороге Гп в реверсивном счетчике PC после М циклов работы машины остается записанным число, эквивалентное числу векторов сопоставления распознаваемого вектора U со всеми векторами U/。 нулевого класса состояний объекта контроля, для которых оказалось выполненным условие G（U, U% ） ^ Тп. Одновременно с этим в блоке БСН оказывается записанной сумма Xrn（U9 0府）нулевых координат всех /о

векторов сопоставления данного класса и в ОЗУ ——значения сумм нулевых координат по каждому из векторов сопоставления с rn（Uf U^） ^ Тп.

11осле окончания цикла формирования векторов сопоставле- ния распознаваемого вектора U со всеми векторами, входящими в пулевой класс состояний объекта контроля, по команде УУ осуществляется перенос в ОЗУ числа, полученного в реверсивном счетчике PC. По этой же команде делительным устройством ДУ делится накопленное в блоке БСН значение сумм нулевых координат векторов сопоставления нулевого класса, для которых Гп（и, О% ） ^ Гп, на число N。таких векторов. Результат деления в виде значения

六％ （U. и/.

где

rniP^i^T^

из “У передается в ОЗУ. При этом УУ устанавливает блоки БФВС и ЕСН, счетчики СНК и PC, а также делительное устройство ДУ в исходное состояние, условно принимаемое за единицу. В этом случае, если р〉д, то после установки упомянутых блоков и устройств в исходное состояние устройство управления вырабатывает сигнал, по которому из "ЗУ в счетчик PC записывается сумма значений ^1, N& …,N^、представляющая собой число всех векторов, входящих в классы от 1-го до 为-го. Блок БФВС формирует векторы сопоставления распознаваемого вектора U со всеми векторами, входящими в состав классов 1, 2,...,狗.Счетчик СНК совместно с блоком БЗСН и клапанной системой КС осуществляет свертку каждого из векторов сопоставления по описанному выше принципу. При этом после сопоставления распознаваемого вектора U со всеми векторами U ,.,

входящими в классы 1, 2,…，少,в счетчике PC окажется записанным число Л/| + N? + ... + Nk, уменьшенное на число единиц, равное суммарному инслу векторов сопоставления всех i классов (i = 1, 2,...,后，для которых rn(U, U〃)< Тп, а в блоке БСН — сумма нулевых координат векторов сопоставления классов 1, 2,…，少，для которых r?2(U, Uf. J ^ Тп.

После данной операции по команде устройства управления число, записанное в блоке ВСН, делится на число, накопленное в счетчике PC、и результат деления

!£ rn(U, и；)M + №+…+N&—1〃

Гп ((/, UjJ' Tn при i=l. 2k

передается в оперативное запоминающее устройство. Данный результат деления и значение

—£ j(a — 73，'力。)》与

по команде УУ выдается в блок 50тах, где проверяется условне (119). При его выполнении на блок БИС из блока 50тах ^~ дается сигнал, по которому на световом табло первого высвечивается трафарет «Объект исправен». В случае невыполнения условия (119) блок БОшах вырабатывает признак условного перехода. При наличии этого признака на световом табло блока БИС загорается лампочка со светофильтром красного цвета, что сигнализирует о появлении в проверяемом объекте неисправности, н в устройство управления машины подастся команда перехода на подпрограмму выделения из 血 классов состояний, характерных для неисправного объекта, некоторого 计-го класса, удовлетворяющего условию (120). В соответствии с данной подпрограммой вся записанная в ОЗУ информация стирается. Блоки БФВС и 5С", счетчики СНК и PC и делительное устройство ДУ устанавливаются в нулевое положение. Из ДЗУ в счетчик PC переписывается число N】,равное сумме векторов, входящих в класс состояний с индексом i = 1, и по описанной методике с помощью блока БФВС формируются векторы сопоставления распознаваемого вектора U„ записанного в регистре блока 5ФК、со всеми векторами данного класса. Блок БЗСН совместно со счетчиком СНК и клапанной системой КС вычитает нз значения ^l, записанного в счетчике PC, число единиц, равное числу векторов сопоставления данного класса, для которых rn (U, U尸) < Т龍,а также переносит в блок БСН и записывает в ОЗУ суммы нулевых координат только тех векторов сопоставления, для которых rn(U, UQ > Тп. Накопленное в блоке

БСН значение ^rn(U, L/力)передается в делительное устройство rn^-bi^ Тп

ДУ и там делится на записанное в счетчике PC число. 11ослед- »сс так же, как и частное от деления, записывается в ОЗУ.

Аналогичные операции проводятся с векторами всех остальных классов от 2-го до 少-ro. В результате этого для каждого из i классов (при i = 1, 2,...■少)в ОЗУ будут записаны значения сумм нулевых координат по каждому из векторов сопоставления, для которых эти суммы оказались больше порога Ти, и число таких векторов по каждому из классов. Кроме того, в ОЗУ окажутся записанными по каждому из i классов состояний значения ± Xrn (d, U〃 ).

s(/力脩%

Усредненные суммы нулевых координат по каждому из i классов состояний, характерных для неисправного объекта контроля, подаются в блок EOmax, где среди них отыскивается максимальная сумма. Распознаваемое состояние (вектор) объекта контроля приписывается тому классу состояний, к которому относится максимальное значение усредненной суммы нулевых координат, т. е. классу, удовлетворяющему условню (120). При этом по признаку, выработанному блоком 50тяу> на световом табло блока БИС высвечивается номер класса состояний, к которому отнесен распознаваемый вектор.

Если в процессе сравнения усредненных сумм пулевых координат 6ylдет выявлено равенство двух или более сумм, блок 8°шхх выработает признак условного перехода на подпрограм- му проверки условий (121) и (122). В соответствии с данной подпрограммой блок БФИК по команде устройства управления УУ фиксирует индексы классов состояний объекта контроля, для которых значения усредненных сумм нулевых координат векторов сопоставления оказались одинаковыми. По указанным индексам данный блок совместно с устройством управления формирует признаки последовательного выбора из ОЗУ информации, относящейся к классам состояний, имеющим эти индексы. По данным признакам из ОЗУ последов а тел ьно выбираются и подаются в блок БВС коды значений сумм нулевых координат по каждому из векторов сопоставления, входящих в один класс, индекс которого является наименьшим из всех зафиксированных в блоке БФИК. Каждое из значений сумм нулевых координат возводится в степень т, устанавливаемую устройством управления УУ, и код полученного результата передается через логическую схему ИЛИ в блок БСН, где суммируются все полученные результаты, относящиеся к данному классу состояний. Накопленная в блоке БСН сумма возведенных в степень значений нулевых координат подается в делительное устройство ДУ и там делится на считываемое из ОЗУ значение числа векторов 21* 323

сопоставления, входящих в данный класс состоянии и имеющих число нулевых координат не менее установленного порога Тп. Полученное усредненное для данного класса состояний значение суммы возведенных в степень сумм нулевых координат записывается в ОЗУ, и далее описанный цикл операций б полном объеме повторяется для всех остальных классов, индексы которых оказались зафиксированными в блоке Б①讶К. Записанные в ОЗУ усредненные значения возведенных в степень -т сумм пулевых координат по команде УУ передаются в блок бОтах, где проверяются условия (121) и (122). При их выполнении определяется индекс класса состояний, которому соответствует наибольшее из сравниваемых б блоке БО^^ значений, и этому классу приписывается распознаваемое состояние. При этом блок SOmax вырабатывает сигнал. По этому сигналу на световом табло блока БИС высвечивается номер (индекс) класса состояний объекта контроля, к которому отнесен распознаваемый вектор.

При невыполнении условия (121) предварительно выбранное значение увеличивается на единицу, и весь описанный цикл вычислений повторяется, причем повторение циклов с увеличением в каждом последующем цикле значений m на единицу следует до тех пор, пока условие (121) не будет удовлетворено. Практически необходимое число циклов в наихудшем случае не превышает 2—3.

Когда р < q, машина работает по подпрограмме, аналогичной той, которая используется на втором этапе распознавания при р〉g после момента установления блоком БОшах факта невыполнения условия (119).

Заметим, что возможны также другие варианты систем многоступенчатого опознавания состояний объектов контроля.

РАСПОЗНАВАНИЕ СОСТОЯНИЙ МЕТОДАМИ ТЕОРИИЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ

При наличии в объекте контроля функциональной связи между входными воздействиями, параметрами его элементов (блоков, узлов) и выходными сигналами процедуру распознавания состояний объектов контроля целесообразно строить на базе методов теории чувствительности [73, 167]. Это позволяет существенно сократить число первичных датчиков и контролируемых выходов на объекте контроля.

В простейшем случае, когда объект контроля описывается дифференциальным уравнением невысокого порядка и его сигналы меняются плавно и монотонно, а также когда входной сигнал объекта и сам объект стационарны и автокорреляционная функция входного н взаимная корреляционная функция выходного и входного сигналов являются функциями одного аргумента, распознавание сводится к отысканию коэффициентов уравнения по любому из известных методов решения дифференциаль-

пых уравнений. В частности, для определения коэффициентов дифференциального уравнения, описывающего работу объекта контроля в динамическом режиме в процессе его нормального функционирования, может быть использован принцип решения, основанный на обработке корреляционных функций его входных н выходных сигналов методом наименьших квадратов [37].

В более сложных случаях, когда параметры элементов (блоков, узлов) объекта контроля могут изменяться как непрерывно, так н скачкообразно, процедура технического диагноза существенно усложняется. При этом приходится использовать векторно-матричную форму представления состояний объекта контроля, а ди агностическую процедуру начинать с анализа выходов, относящихся как к объекту в целом, так и к его отдельным блокам и узлам. Причем в первую очередь анализируются сигналы на выходах, характеризующих целевое назначение объекта контроля, и выходах, функционально охватывающих наибольшее число параметров его элементов. Так, для счетнорешающего устройства это будут выходные величины, представляющие конечный результат решения； для системы автоматического регулирования ——ее переходная характеристика, опреде- лясмая, например, величиной интеграла У = J (%вых 十

十左—^ )2壮丄 Для электродвигател я такими параметрами dt

будут его мощность и пусковая характеристика и т. д.

Число выходов не лимитируется. Однако с целью упрощения выкладок ниже рассматривается система лишь с одним выходом, имеющая S входов 0М (р. = 1, 2, “., S) и t параметров %(Z = 1, 2, ...,£), коэффициенты влияния которых на выходную функцию хотя бы в одном из / наборов входных воздействий (j = 1, 2,...» и) удовлетворяют неравенству。方 ＞。0(畑一заданная величина порога). При этом предполагается, что параметры не зависят как один от другого, так и от изменения входных воздействий, определяемых матрицей

Qu Q12 ■ ■ ■ Qija • • • Qis

Q21 Q22 •…Q?牍•…Q2s

■■••

,(123)

Qji Q/2 ■ • •Q加• • * Qjs

Q川 Q«2 * • • Q" - ■ • Q〃s

в которой каждая строка совокупности Q”, Qj2,…,Qjs интерпретируется как точка S-мерного пространства Каждой такой точке соответствует величина U》,а всей матрице (123) —вектор

325

выходной функции U = U(Ui, 5,…,5,…,Un). Дискретные реализации последнего являются исходной информацией, на основании которой делается заключение о техническом состоянии проверяемой системы, и в случае, если система оказалась неисправной, определяется место неисправности.

Отметим, что под входными воздействиями Q^ понимаются тс воздействия, которые вызывают нелинейное изменение вектора выходной функции U. Для того чтобы указанное условие выполнялось, необходимо при составлении матрицы (123) для установления правильности выбора входных воздействий проверять, выполняются ли соотношения

Q-/ uм

Q小+[干'

где sign(——) =sign( + I), a U加 и Uj,“+i — значения выходной функции при появлении входных воздействий Q川 и Qj, “+1 соответственно (при условии отсутствия всех остальных воздействий).

В том случае, если данное неравенство выполняется, считается, что очередной элемент матрицы (123) выбран правильно н что можно переходить к выбору следующего по порядку элемента строки, либо, если был определен последний S-й элемент данной строки,——к выбору первого элемента следующей строки.

Практически значения Q 也 в зависимости от вида объекта контроля могут представлять собой реализации аргументов счетно-решающего устройства, конкретные положения звеньев механизма или машины, искусственные искажения работы элек~ тронных схем с помощью элементов, имеющих известные значения параметров (например, закорачивание участков схемы резисторами с наперед заданной величиной сопротивлений), и т. д.

Связь между значениями Uj н Q川 и параметрами элементов системы может быть выражена зависимостью

и尸 f(Qjl, Qj2，• • •，QjS；「1，，2‘ • • •，&)•(124)

Выходная ошибка системы на некотором /-м наборе значений ее входных воздействий определяется выражением

△Цз,(125)

где 4j — номинальное значение выходной функции на /-м наборе значений входных воздействий.

Имея в виду зависимости (124) н (125), можно записать

А]=屮(Q“, Qj2, ♦ • г QjS；「1，『2，• • •, rm＞「m+1, . •・，Гm+Л—/)»

(126)

где 门，r2,..., rw — параметры, которые в некотором диапазоне могут принять любое значение;

Гт+ь г»п+2,…，Gn+八一 t ——параметры, значение которых изменяется скачком.

Предполагается, что между параметрами первой группы и изменениями выходного сигнала существуют линейные соотношения

△ = —— △■ + ——厶厂2十• •• + —— А「т，(127)

"[дгт

где Дгь Дг2, —> A「m ——ошибки параметров 门，г2,..., г„ъ отсчитываемые от их номинальных значений;

,,...,частные производные, определяемые dr, dr? drm

при номинальных значениях параметров.

Поскольку мы условились, что каждое из S входных воздействий проверяемой системы может приобретать п дискретных значений в соответствии с матрицей (123), то можно утверждать, что мы получим п выходных ошибок Ai, Д2»...»Дп» которые можно интерпретировать как вектор "-мерного пространства:

(128) параметрам(128) параметрамА ~ △(△】，△?, «・• * △〃) •

(128) параметрам

(128) параметрам

При зтом производные от выходной ошибки по г】, г?,..., Гт составят матрицу

(129)(129)

(129)

(129)

Приведем производные матрицы (129) к величинам одинаковой размерности. Для этого из п производных, относящихся к одному параметру, выберем наибольшую и примем ее равной единице. Тогда любая другая производная может быть определена по формулам

Для того чтобы уравнение (127) написать в новых соотношениях, введем обозначения

Тогда уравнение (127) примет вид

Д = %%1 + 〃2%2 + • • • + CLm^rn-(131)

При ЭТОМ производным Q1, 622, —, Qm УСЛОВНО МОЖНО ПрИПИСЗТЬ размерность выходной ошибки, а ошибкам параметров 勾, *2,…，Хщ ——смысл безразмерных величин. В такой интерпретации уравнение (131) можно обобщить и, имея в виду формулу (!28), представить в виде векторного соотношения

,Д = x^i + х^а2 + ... + xmom,(132)

где

4 = "1(。11,。21，• • •, 0八，•一，%1)；

a2 = °2(°]2, &2, •一，",2, • • • , 2成)；

Q，" = am(Qlm，&巾，-■ •, 〃jg - . ♦,《|2i| = M[aH; &l = /[尚;\am\=V[^.

Здесь приняты гауссовские обозначения:

确；岡=2呢；…； /=|/=1

[風=f脸.

Векторное соотношение (132) может быть развернуто в виде системы линейных уравнений

011x1 +012%2 + • • • +Q1m工机=△1；

02途1 +022及2 + 。 。 • + Q2mxm = %；(133)

。""1 + 七2& + • • • + a Mm - Aj；

@门1*1 + Q〃2、2 + • • • + ^ппЛт = △〃•328

■ Если к системе (133) предъявить дополнительные требования в виде

、、j = min при 九》т,(134)

то она будет иметь единственное решение. При этом система (133) приводится к нормализованному виду

[a[] %]+ [0心2]*2 + .…十[。1"比]工根=["0]；

[ag] A + la；]x2+ ... + [a2am] x^ = [a2A]；，135^

[«^J 修 + 也2%”]刈 + • • • + I4J хт= [атД].

Входящие в состав системы (135) производные могут быть определены теоретическим или экспериментальным путем. В первом случае в соответствии с формулами (124) или (126) строится математическая модель связи выходной функции или выходной ошибки с входными воздействиями и параметрами элементов объекта контроля. На основе указанной модели составляется программа, по которой производные вычисляются на ЦВМ.

Во втором случае производные получаются как небольшие приращения выходной функции при изменении параметров г】， ‘2, •••, Гщ на заведомо исправном объекте контроля или имитирующей его аналоговой модели. Значение выходной функции измеряется до и после изменения каждого параметра. Разности измеряемых значений сводятся в матрицу (129) н затем обрабатываются по формулам (130).

При наличии матрицы относительных производных, вычисленных по формулам (130), распознавание неисправностей, явившихся следствием отклонения параметров гь г2,...»rm от их номинальных значений, сводится к решению системы уравнений (135). ”

Однако для сложных технических систем указанный путь распознавания неисправностей из-за значительного числа вычислительных операций может оказаться неприемлемым ни по времени распознавания, ни по достоверности его результатов. Для таких систем более целесообразным представляется путь поиска не всех параметров, явившихся причиной неисправности, а лишь того из них, который в наибольшей степени обусловил ее появление. В векторном представлении это означает, что требуется найти такой вектор производной, который бы составлял наименьший угол с вектором выходной ошибки. Для параметров ，硏1, г?п+2,...»гь относящихся к подгруппе параметров, которые изменяются скачком и характеризуются приращениями ，九+】, 6挤+2, ...» дь требуется найти вектор приращений, в наименьшей степени отличающийся от вектора выходной ошибки.

Указанные условия можно выразить иначе: требуется найти такой параметр, изменяющийся непрерывно, вариации которого наибольшим образом уменьшали бы выходные ошибки проверяемой системы. Для параметров, изменяющихся скачком, необходимо вычитать приращения выходной функции из выходной ошибки. Тот из параметров, который наиболее существенным образом уменьшает выходные ошибки, будем считать параметром, обусловившим неисправность. Эти условия можно выполнить, если вместо системы уравнений выходных ошибок (133) составить соотношения, каждое из которых будет относиться лишь к одному параметру:

Qii%i = A; Q12%2 = Ai； •…；a1,小畑=*；

a21/1 = △2； "22*2 - △2； • - - i。2mxm = %；

(136)

a*X] = A, Qj2%2 =今；•…；a“?R〃 =今；

a%%I = △〃； a蛛*2 =八〃；.…；〃“Mm = △〃•

Применив к этим соотношениям условия (134), получим 岡 %] = ©А]； |41 %2 =匕2可；♦••；[*] Хт = [/△], откуда

" _回可QA] .. У _闻闵

L Ml ' 2’…’’L

Найдя Xi, %2,…，％m, определим величины выходных ошибок при условен, что каждая из ошибок хь 电…，х,п устраняется.

g2 =a2 -a21%1 =△2a21g2 =a2 -a21%1 =△2a2110间. ［硝' 口小］. 阈’10间. ［硝' 口小］. 阈’Рассмотрим процедуру устранения ошибок применительно только к одному из параметров, например, к параметру с производной 々1. При этом получим следующие соотношения:

g2 =a2 -a21%1 =△2a21

g2 =a2 -a21%1 =△2a21

10间. ［硝' 口小］. 阈’

10间. ［硝' 口小］. 阈’

(137)

где 91, “2,…，夕也——остаточные ошибки (уменьшенные погрешности) выходной функции на 1-м, 2-м,..., /-м,..., п-м наборах входных воздействий.

330

В качестве оценочной величины уменьшения выходных ошибок примем величину суммы квадратов остаточных ошибок

何7= 士亦

Учтя соотпошения (137), получим

Ig] = А[ + △§ + …+ Ai — 2」。屮 ®A + a21A2+ • • +%△〃) + hi]

+1 ：； } (an +ti2i + ... + a^i)= [A2] —2 [■：•；• [a I A] +

+ Т^ГГ 同；[再=我]一联L •(138)

同El

По аналогии для других параметров будем иметь

[?2]2 = [А21->^;

(139)

Для параметров, изменяющихся скачком, может быть применена более простая оценка величины суммы квадратов уменьшенных погрешностей:一

[g%t+i =[(△ — 6])2] =(А] — 6Q2 +(△2—621)2+..• +(А.—6〃1产；

[g']m+2 = [(Л — ^2)2] =(A1—^12^ + (厶2—修户十• • • + (A门—6 成 У；

[力m十左=[(4-6左)2] =。]-Mj + i%—“人户+…+(%-6〃月)2 или

> 嫉m+1 =£(△『一6/1)2；

7=1/-1

(140)(140)\ 9加+2 = w(a]-бу2)2；

(140)

(140)

*1/•=!

9加+后= E(A/f )2.

Отметим, что с целью упрощения алгоритма диагностики и сокращения времени распознавания неисправностей производ- 331

ные, входящие в уравнения (138) и (139), целесообразно нормализовать. Такую нормализацию можно произвести предварительно с помощью ЦВМ по формуле

- Q" —，(141)

Va器+域£ +…+或(

где bji ——нормированное значение относительной производной по i-му параметру на /-м наборе входных воздействий (для параметров, изменяющихся непрерывно, i = 1, 2,…,zn).

С учетом выражения (141) система уравнений (138), (139) может быть переписана в виде

［丹=м_［仇 AR ］

［們2 =［绚一」绅；

илиили［炉］市=阳］一［九闽2［炉］市=阳］一［九闽2(142)(142)

или

или

［炉］市=阳］一［九闽2

［炉］市=阳］一［九闽2

(142)

(142)

(143)(143)Для реализации зависимостей (140) и (142) в «память» машины, обеспечивающей распознавание неисправностей объекта контроля, кроме матрицы (123) должны быть записаны вектор номинальных значений выходной функции

(143)

(143)

Uo = Uo(Uoi, и°2, •••, Uo〃),

матрица нормированных значений относительных производных, определяемых по формуле (141)

(144)(144)瓦1仇2 一。仇m021b22・•■b2m

(144)

(144)

包1耳2，・・ь,т

332

и матрица приращений выходной функции для параметров, изменяющихся скачком,

^11^12- ■ • ^1Л II

"也2…(145)

При наличии исходной информации, определяемой зависимостью (143) и матрицами (123), (144) и (145), весь процесс распознавания технического состояния и диагностики неисправностей объекта контроля сводится к следующей последовательности операций:

Измеряются п значений выходной функции U】，U% …,Un и по формуле (125) находятся величины выходных ошибок.

Определяется £△, и проверяется соотношение

上g《2(146)

где D — допустимое значение суммы квадратов ошибок выходной функции объекта контроля. Если величина £△： удовлетво- /= 1

ряет соотношению (146), то объект считается исправным； в противном случае осуществляется переход к п. 3.

По формулам (140) и (142) определяются суммы квадратов уменьшенных погрешностей вектора выходной функции и из всех m непрерывных и 佗 изменяющихся скачком параметров выбирается тот из них, который обусловил наименьшую величину данной суммы. Этот параметр и является искомым, определяющим основную неисправность объекта контроля.

Описанная процедура распознавания может быть реализована с помощью машины, блок-схема которой показана на рис. 127.•

Предварительно в долговременное запоминающее устройство ДЗУ записываются нормированные значения &д, bj2, •••, bjm относительных производных а", а^ —, Qjm и приращения 6〃， 6j2,…，6讣 вектора выходной функции U объекта контроля, обусловливаемые каждым из t параметров при сохранении номинальных значений остальных параметров. При этом, как указывалось выше, приращения бд, 6了2, •••, 6$在 относятся к параметрам, изменяющимся скачком, а нормированные значения 匕笳 b払…,bjm относительных производных 口蔺,Qj2,…，Qjm ——к параметрам, изменяющимся непрерывно. В ДЗУ записываются также номинальные значения выходной функции во всех заранее выбранных точках се измерения U。, и допустимая величина суммы квадратов ошибок выходной функции D. Отметим, что число измерений выходной функции, а следовательно, и число значе-

Рис. 127. Блок-схема машины для распознавания состояний методами теории чувствительности

ний【丿⑴ равно числу известных, заранее выбранных совокупностей входных воздействий (для статических систем) или числу известных режимов работы объекта контроля (в динамических системах).

Проверка объекта контроля производится в следующей последовательности. По командам запоминающего устройства программы ЗУП и устройства управления УУ с выхода клапана К через дискретные промежутки времени, определяемые спецификой объекта контроля, последовательно снимаются значения выходной функции U* Каждое из измеренных значений поступает на вход п реоб р азов атсл я напряжения в цифровой код ПН и оттуда в арифметическое устройство ДУ, где сравнивается с предварительно введенным туда из ДЗУ соответствующим номинальным значением U。* Полученные в результате сравнения значения А； = U,— UOj записываются (по мере их появления) в оперативное запоминающее устройство ОЗУ. При записи в ОЗУ последнего по порядку значения А, ЗУП выдаст в УУ команду, по которой формируется серия импульсов, обеспечивающая выдачу из ОЗУ в АУ значений Aj с последующим возведением в квадрат каждого из значений и их суммированием. В результате этой операции в счетчике-сумматоре /У оказывается записанной сумма квадратов отклонений истинных значений выходной функции от ес номинальных значений по

И

всем точкам измерения, т. е. сумма ±А\ Одновременно с этим сумма SA；2 записывается в ОЗУ.

После получения в 4У значения 2Д? из ДЗУ в счетчик-сум- матор АУ подается в дополнительном коде значение О, и если окажется, что ^Д? < D9 то объект контроля считается нсправ- ным и на этом процесс проверки прекращается. 4У вырабатывает сигнал《Годен», и на мнемосхеме МС загорается лампочка накаливания с зеленым светофильтром. В случае же, когда Л

£△, > £>, АУ вырабатывает сигнал《Не годен», по которому УУ совместно с ЗУП осуществляет переход к выполнению подпрограммы определения уменьшенных погрешностей выходной функ- ции. По данной подпрограмме из ДЗУ на регистр сдвига АУ последовательно подаются нормированные значения производных, а на счетчик-сумматор АУ из ОЗУ — соответствующее значение А/. В результате последовательных сдвигов содержимого счетчик а -су мм атора в сторону старших, а регистра сдвига — в сторону младших разрядов н пошагового переноса информации из регистра сдвига в счетчик-сумматор АУ в последнем накап- ливается значение ЕЬ$*, которое потом возводится в квадрат. После этого по каждому из параметров производится сравнение значения (2fejAj)2 с записанным в ОЗУ значением ХА?. 11олу- ченные разности (уменьшенные погрешности) вместе с признаком принадлежности каждой из них к определенному параметру записываются в ОЗУ, а затем последовательно сравниваются один с другим. Наименьшая разность вместе с номером параметра, к которому она относится, записывается в ОЗУ, а остальные стираются. Запись в ОЗУ указанной наименьшей разности воспринимается устройством управления УУ как команда безусловного перехода на выполнение операции определения уменьшенных погрешностей для параметров» изменяющихся скачком. Эта операция сводится к последовательному определению по каждой точке измерения выходной функции квадрата разности (А；——6力2 и суммированию этих значений. Полученные значения 2 (Л；——6；)2 по каждому из параметров записываются в ОЗУ вместе с номером параметра и затем сравниваются один

П ■

с другим. Наименьшее из всех значений £(△)——б；)2 сравнивается " п

с хранящимся в ОЗУ значением [£А； — (Sfej — Aj)2]. Причину • i= 1 /= I

неисправности приписывают тому параметру, к которому относится наименьшее из двух последних значений. Например, если окажется, что первое значение меньше второго, то считают, что

параметр, которому принадлежит это значение, является причиной неисправности. При этом на дешифратор мнемосхемы Л4С по сигналу АУ из УУ поступает код номера параметра, явившегося причиной неисправности, и на световом фоне, изображающем объект контроля, высвечивается место неисправности. Отметим,

ПИЛ

что если E(Aj — В]/ = 2Д? — (Sbj — Д；)2, то причина неисправ- /=■ 1/=1/ =1

ности приписывается тому параметру, вероятность выхода которого из нормы больше.

КЛАССИФИКАЦИЯ СОСТОЯНИЙ ПО ФУ11КЦИОНЛЛЬНЫМ ЗАВИСИМОСТЯМ, ЗАДАННЫМ В АНАЛОГОВОЙ ФОРМЕ

Как указывалось в п. 1 данной главы, для объектов типа радиолокационных, радиотехнических н систем связи выгодным с точки зрения технической реализации оказывается представление пространства состояний в виде набора аналоговых реализаций форм их выходных сигналов с использованием корреляционного принципа распознавания. В этом случае распознающая система строится на базе блока динамического запоминания формы выходных сигналов диагносцируемых объектов и схем корреляции таких сигналов с сигналами, принятыми за эталонные.

Наиболее широкое распространение для динамического запоминания формы подлежащих распознаванию сигналов получили линии задержки со многими параллельными отводами. В таких системах процесс определения тождественности сигнала, введенного в линию задержки, с эталонными сигналами сводится к одновременному вычислению автокорреляционных и взаимо- корреляционных функций, имеющих максимальную величину при оптимальных условиях согласования сравниваемых сигналов по фазе.

При этом автокорреляционные функции Ru(£) определяются в соответствии с выражением

г

Ru(/) = lim白 f A(T)fi(T + f)dT, T-r-ж J

-~ T

где fi (t) — любая функция времени, например, функция изменения уровня напряжения на выходе одного из датчиков объекта контроля;

/i (т + /) — та же функция, сдвинутая на время t, которое может быть как положительным, так и отрицательным.

Взаимокорреляционная функция между двумя функциями времени fi (т) и，2(т) описывается выражением

R21(1)=%2(-0 = итI/2(T)/1" + »)dt，

где символ R обозначает выходной сигнал напряжения на любой из схем корреляции, число которых равно числу подлежащих распознаванию сигналов, а первый и второй индексы у данного символа ——соответственно условные порядковые номера распознаваемого сигнала и схемы корреляции, на которую он подается.

1 Ipouecc идентификации основан на том, что при £ — 0

Ri(。—шах и что /?21С)=®2(—O《Rii(f)・

На практике же последнее соотношение используется в виде &1(£) = Ri2( —Е)< Rii(f)・

Возможность и целесообразность использования такого соотношения для идентификации состояний объекта контроля может быть обоснована также следующими соображениями.

Предварительно отметим, что в общем случае в системах, использующих корреляционный принцип распознавания, каждому из распознаваемых сигналов соответствует своя схема корреляции. Таким образом, при наличии N распознаваемых состояний объекта контроля к отводам линии задержки параллельно подключается N схем корреляции, каждая из которых обеспечивает одновременное получение п выборок сигнала с 九 клемм линии задержки в соответствии с табл. 7.

Таблица 7

№ сигнала по порядку

Условное обозначение распознаиас-

сигнала

Величина напряжений выборки сигналов с каждой нз п клемм линии задержки

Сумма квадратов значений выборок

1

А

% & 心.• •/ • • q_i ап

S а?

2

5

瓦员％ . •.仇.•.勿—1 "

/ = 1

S必

♦

-

/ -1

•

•

N

.

2

N] & 马，• •与• ■ • % 1 左

j= I

Предположим, что количество энергии в сигналах Л и В может быть нормализовано до количества энергии в сигнале Z. Тогда автокорреляционный сигнал /?“«) на выходе схемы корреляции сигнала Л и сигнал взаимокорреляции Ri2(£) на выходе

схемы корреляции сигнала В можно определить следующим образом.

Рассматривая сигналы Л и В как л-координатные векторы, каждая из координат которых численно равна напряжению выборки сигнала на соответствующей клемме л, можно записать

где &£ — напряжение выборки сигнала на клемме i линии задержки;

〃不一единичный вектор, соответствующий клемме i и ортогональный любому другому единичному вектору.

Аналогично

B =、1瓦%.

Произведем нормализацию каждой из выборок в соответствии с выражением

(147)

где ZZ = £z吊=2z^ и АА =£&& = £。；・ in 1f — 1{= I£—】

Тогда а втокор pc л я ци он ны й сигнал будет Ru(。=万万'，

где 力'一вектор с нормализованными компонентами а；. В соответствии с выражением (147)

и, следов атсльно,

凡1(/)=万/吗=|A||Z1.(148)

Подобным же образом сигнал взаимокорреляции можно записать в виде

где В'= ZbiUiгде В'= ZbiUiR^^AB',

где В'= ZbiUi

где В'= ZbiUi

=8 土 , и, следовательно,面

r2（。=万［方乌r2（。=万［方乌L 1в|L 1в|I 万 1121cos (% 豆).I 万 1121cos (% 豆).(149)(149)

r2（。=万［方乌

r2（。=万［方乌

L 1в|

L 1в|

I 万 1121cos (% 豆).

I 万 1121cos (% 豆).

(149)

(149)

В n-координатиом пространстве cos (Л, В) имеет следующую величину:.

cos (Л, В)=cos (Л, В)=АВ|Л||В|АВ|Л||В|/3叫/辛/3叫/辛В пространстве с двумя или тремя измерениями эта величина должна представлять косинус угла между двумя векторами. В том случае, если аналогия проводится в пространстве с п изме- рсн吧м5 To —1 ^ со8(Л, 8) & + 1. Максимальная величина cos (Л, В) будет при / = 5, т. ^еелн 义гол между векторами равен нулю,_а минимальная при А =——3. При всех других значениях Л и В справедливо неравенство cos (冗皮 V 1. Учитывая сказанное н сопоставляя выражения (148) и (149), получим n«―—|Ri2(f) I W |/?ii(O |. Однако Eg；耍 SbД и поэтому A 关 В.4 ^- 1 i = IСледовательно, в любом случае, если анализируется форма сигнала А, то проверяется неравенство /?ц(/) > 丘⑺.Заметим, что идентификация распознаваемого сигнала должна осуществляться лишь в тот момент, когда он займет в линии задержки определенное положение, при котором вектор =Q；〃i достигнет максимальной амплитуды и совпадет с эталонВ пространстве с двумя или тремя измерениями эта величина должна представлять косинус угла между двумя векторами. В том случае, если аналогия проводится в пространстве с п изме- рсн吧м5 To —1 ^ со8(Л, 8) & + 1. Максимальная величина cos (Л, В) будет при / = 5, т. ^еелн 义гол между векторами равен нулю,_а минимальная при А =——3. При всех других значениях Л и В справедливо неравенство cos (冗皮 V 1. Учитывая сказанное н сопоставляя выражения (148) и (149), получим n«―—|Ri2(f) I W |/?ii(O |. Однако Eg；耍 SbД и поэтому A 关 В.4 ^- 1 i = IСледовательно, в любом случае, если анализируется форма сигнала А, то проверяется неравенство /?ц(/) > 丘⑺.Заметим, что идентификация распознаваемого сигнала должна осуществляться лишь в тот момент, когда он займет в линии задержки определенное положение, при котором вектор =Q；〃i достигнет максимальной амплитуды и совпадет с эталонным вектором ^.aiiiiным вектором ^.aiiii.В этот момент выходной сиг-.В этот момент выходной сиг-нал Ru(f) схемы автокорреляции сигнала максимальной величины. Что же касаетсянал Ru(f) схемы автокорреляции сигнала максимальной величины. Что же касаетсяА достигнет своей выходного сигналаА достигнет своей выходного сигналаRi2(£) схемы корреляции сигнала В, то в указанный момент времени его величина может быть любой, причем она может достичь максимального значения до принятия сигналом Л оптимального положения в линии задержки. Но независимо от того, когда сигнал R】2(f) достигнет максимума, этот максимум должен быть всегда меньше максимальной величины выходного сигнала R]i(f『，так как вектор £&% никогда не совпадет с хра-нимым в схеме корреляции сигнала В вектором-эталономRi2(£) схемы корреляции сигнала В, то в указанный момент времени его величина может быть любой, причем она может достичь максимального значения до принятия сигналом Л оптимального положения в линии задержки. Но независимо от того, когда сигнал R】2(f) достигнет максимума, этот максимум должен быть всегда меньше максимальной величины выходного сигнала R]i(f『，так как вектор £&% никогда не совпадет с хра-нимым в схеме корреляции сигнала В вектором-эталономi-1i-1

cos (Л, В)=

cos (Л, В)=

АВ|Л||В|

АВ|Л||В|

/3叫/辛

/3叫/辛

В пространстве с двумя или тремя измерениями эта величина должна представлять косинус угла между двумя векторами. В том случае, если аналогия проводится в пространстве с п изме- рсн吧м5 To —1 ^ со8(Л, 8) & + 1. Максимальная величина cos (Л, В) будет при / = 5, т. ^еелн 义гол между векторами равен нулю,_а минимальная при А =——3. При всех других значениях Л и В справедливо неравенство cos (冗皮 V 1. Учитывая сказанное н сопоставляя выражения (148) и (149), получим n«―—

|Ri2(f) I W |/?ii(O |. Однако Eg；耍 SbД и поэтому A 关 В.

4 ^- 1 i = I

Следовательно, в любом случае, если анализируется форма сигнала А, то проверяется неравенство /?ц(/) > 丘⑺.

Заметим, что идентификация распознаваемого сигнала должна осуществляться лишь в тот момент, когда он займет в линии задержки определенное положение, при котором вектор =Q；〃i достигнет максимальной амплитуды и совпадет с эталон

В пространстве с двумя или тремя измерениями эта величина должна представлять косинус угла между двумя векторами. В том случае, если аналогия проводится в пространстве с п изме- рсн吧м5 To —1 ^ со8(Л, 8) & + 1. Максимальная величина cos (Л, В) будет при / = 5, т. ^еелн 义гол между векторами равен нулю,_а минимальная при А =——3. При всех других значениях Л и В справедливо неравенство cos (冗皮 V 1. Учитывая сказанное н сопоставляя выражения (148) и (149), получим n«―—

|Ri2(f) I W |/?ii(O |. Однако Eg；耍 SbД и поэтому A 关 В.

4 ^- 1 i = I

Следовательно, в любом случае, если анализируется форма сигнала А, то проверяется неравенство /?ц(/) > 丘⑺.

Заметим, что идентификация распознаваемого сигнала должна осуществляться лишь в тот момент, когда он займет в линии задержки определенное положение, при котором вектор =Q；〃i достигнет максимальной амплитуды и совпадет с эталон

ным вектором ^.aiiii

ным вектором ^.aiiii

.В этот момент выходной сиг-

.В этот момент выходной сиг-

нал Ru(f) схемы автокорреляции сигнала максимальной величины. Что же касается

нал Ru(f) схемы автокорреляции сигнала максимальной величины. Что же касается

А достигнет своей выходного сигнала

А достигнет своей выходного сигнала

Ri2(£) схемы корреляции сигнала В, то в указанный момент времени его величина может быть любой, причем она может достичь максимального значения до принятия сигналом Л оптимального положения в линии задержки. Но независимо от того, когда сигнал R】2(f) достигнет максимума, этот максимум должен быть всегда меньше максимальной величины выходного сигнала R]i(f『，так как вектор £&% никогда не совпадет с хра-

нимым в схеме корреляции сигнала В вектором-эталоном

Ri2(£) схемы корреляции сигнала В, то в указанный момент времени его величина может быть любой, причем она может достичь максимального значения до принятия сигналом Л оптимального положения в линии задержки. Но независимо от того, когда сигнал R】2(f) достигнет максимума, этот максимум должен быть всегда меньше максимальной величины выходного сигнала R]i(f『，так как вектор £&% никогда не совпадет с хра-

нимым в схеме корреляции сигнала В вектором-эталоном

i-1

i-1

Отсюда следует, что для опознавания формы сигнала, поступающего с выхода объекта контроля, необходимо сравнивать амплитуды выходных корреляционных сигналов и определять в процессе сравнения, какой из схем корреляции принадлежит корреляционный сигнал, имеющий максимальную амплитуду.

В соответствии с этим в состав систем, использующих кор~ реляционный принцип распознавания, входят, как правило, кроме схем динамического запоминания распознаваемых сигналов и схем корреляции амплитудные детекторы и компаратор. Синхронизация работы всех указанных схем и устройств осуществляется от схемы динамического запоминания распознаваемых сигналов через комплекс усилителей и генераторов.

Для более четкого изложения принципов построения таких систем рассмотрим конкретный пример их технической реализации. С целью упрощения графических материалов и повышения наглядноеги рассмотрения остановимся на системе, которая обеспечивает распознавание только двух сигналов, условно обозначенных на рис. 128 символами Д и В. В этой системе к отводам линии задержки 〃3 (рис. 129) подключаются соответственно две схемы корреляции 匕Ki и CKz・ Первая из них настроена на сигнал 4, а вторая — на сигнал В.

Выходы схем CKi и С/<2 через амплитудные детекторы АД\ н ДД2 (рис. 130) подсоединены к компаратору К, обеспечивающему сравнение корреляционных сигналов в моменты времени, определяемые схемой синхронизации СС. *

Подлежащий распознаванию сигнал с выхода объекта контроля ОК (рис. 129) подается на вход линии задержки "3, по которой и распространяется в форме бегущей волны. Во избежание отражения избыточных амплитуд напряжения от конца ■пинии задержки она нагружена на резистор R, сопротивление которого равно ее волновому сои роти в лени ю.

Линия задержки ЛЗ имеет восемь отводов, расположенных на одинаковом расстоянии одни от другого и подсоединенных к клеммам от Ki до /<8 через блок ЭП эмиттерных повторителей, собранных на транзисторах 7\ и резисторах &. Кроме того, между отводами 7 и 8 ЛЗ имеется дополнительное ответвление, подсоединенное к клемме «7,5 системы синхронизации СС (рис. 130).

Рис. /29. Подключение схем корреляции сигналов А и В к. отводам линии задержкиРис. /29. Подключение схем корреляции сигналов А и В к. отводам линии задержки

Рис. /29. Подключение схем корреляции сигналов А и В к. отводам линии задержки

Рис. /29. Подключение схем корреляции сигналов А и В к. отводам линии задержки

尸〃с. /30. Подключение выходов схем корреляции сигналов А и В к амплитудным детекторам и компаратору尸〃с. /30. Подключение выходов схем корреляции сигналов А и В к амплитудным детекторам и компаратору

尸〃с. /30. Подключение выходов схем корреляции сигналов А и В к амплитудным детекторам и компаратору

尸〃с. /30. Подключение выходов схем корреляции сигналов А и В к амплитудным детекторам и компаратору

В процессе распространения сигнала вдоль линии задержки уровень напряжения на каждом из ее отводов и клеммах К】一К непрерывно меняется в зависимости от времени. В определенный момент времени данный сигнал на ЛЗ займет оптимальное для его идентификации положение, при котором на выходе соответствующей этому сигналу схемы корреляции будет зафиксирован максимальный по амплитуде уровень напряжения.

Для упомянутых выше сигналов Л и В под оптимальным понимается положение, при котором первый пик напряжения достигает клеммы 凡・ Такое их положение н показано на рис. 128, а, где по оси ординат отложены ам- плитуды пиковых значений напряжений, взятых относительно уровня, условно принятого за нулевой, а по осн абсцисс — клеммы & —凡，связанные с соответствующими отводами линии задержки.

Напряжения выборки распознаваемых сигналов с клемм Ki ——Кв подаются на входные резисторы схем корреляции СК\ н СК2・ Каждая из схем корреляции включает в себя по два двухкаскадных суммирующих усилителя. Первый собран на транзисторах T2i Тз（（,頂）и резисторах R% Rio（R；, »；о）, а второй — на транзисторах Т* 丁5 储，丁展）и резисторах R“，R® Rm н Ris （R；［, Ri，R i и /?；s）. Транзисторы T2, Тг> T4（T^t Т^ Т：） Р —冷—p-типа, а Т5（Т^）—и — р — n-типа. Выход первого усилителя подключен к входу второго через соединительный резистор Ri2（R；2）・ Первый каскад каждого усилителя выполнен по схеме усилителя с общим эмиттером, а второй — по схеме эмиттерного повторителя.

Для' предотвращения насыщения транзистора Г4（Г^）, на котором собран эмиттерный повторитель второго усилителя, на его базу через резистор R/R；з）подано положительное смете- ■342

ние. Через резистор обратной связи RiMR；/, сопротивление которого равно сопротивлению резистора 択i2(R，)，змнттер транзистора Ts(Tg) подсоединен к базе транзистора Т4(Т^), а через резистор Ri5(A；5)—к минусу источника напряжения постоянного тока. Суммарный сигнал, пропорциональный сумме нескольких входных сигналов, поданных на базу транзистора 丁4(丁；入 выделяется на эмиттере транзистора 丁5(丁；)и через конденсатор &(С；) передается к клемме Кэ(^ю).

Когда сигнал корреляции подается к клемме /<9(Kio), необходимо, чтобы напряжение в схеме детектора АД\ (ЛД2) (рис. 130), связанного с этой клеммой, как можно быстрее достигало своей максимальной величины. Для этого время зарядки конденсатора G(C；) необходимо уменьшить до минимума. А так как схемы корреляции рассчитаны на формирование и выдачу коррыяционных сигналов только положительной полярности, то время зарядки С\ (С[) может быть уменьшено за счет использования в эмиттерном повторителе второго усилителя транзистора п ——р ——n-типа. Это позволяет получить контур с низким сопротивлением для заряжающего тока, проходящего через цепь коллектор — эмиттер транзистора 丁5(7；). Порядок подсоединения клемм К — К& к базам транзисторов Т? и 74 определяется полярностью напряжения на каждой из клемм относительно уровня, принятого за нулевой. Если относительное напряжение на данной клемме равно нулю (например, применительно к сигналам А и В это имеет место на клеммах R,凡 н К】，％ соответственно), то эта клемма не соединяется ни с одним из суммирующих усилителей, так как выборка нулевого сигнала ие влияет на конечный результат работы системы распознавания.

При положительном знаке относительных напряжений выборки сигналов соответствующие клеммы блока эмиттерных повторителей ЭП через входные резисторы подключаются к базе транзистора &(Т；), а при отрицательном — к базе транзистора Т^(Т^). Таким образом, применительно к сигналам Лий клеммы Кз, Кб, К8 и К* Кб, ^8, на которых относительные напряжения имеют значения +6, +2, +4 и +2, +4, +4 соответственно» подсоединяются через резисторы R3, 7?6, R。к базе 72 H через R；，Rg，R； к базе Т；. Клеммы же &, К5,后(сигнал А) н Кз, %, К7 (сигнал В), имеющие значения относительных напряжений —9,——1,——2 и ——3,—5, —2, подсоединяются через резисторы R2, /?5, /?7 к базе транзистора 7《и через Rg , R g, R； к базе Т； соответственно.

Сопротивления входных резисторов схем корреляции подбираются так, чтобы обеспечить умножение напряжений выборок распознаваемого сигнал а, зафиксированного в оптимальном положении на линии задержки, на заранее определенные по- 343

стоянные величины, обратно пропорциональные значениям этих выборок и прямо пропорциональные количеству энергии» которую несет распознаваемый сигнал. Количество энергии, содержащейся в каждом из распознаваемых сигналов, пропорционально сумме квадратов значений всех их выборок, и, например, для сигналов /1 и В, будучи выражено в относительных единицах, составляет соответственно 142 и 74.

Следует отметить, что идентификация распознаваемых сигналов может быть произведена лишь после их масштабирования. Приведение всех распознаваемых сигналов к одному масштабу, например сигнала В к масштабу сигнала Л, осуществляется путем умножения значения каждой выборки сигнала В на коэффициент, равный квадратному корню из отношения 142 к сумме квадратов нормализуемых значений выборок. Иными словами, нормализация осуществляется в данном случае в соответствии с выражением

(i = l, 2, .... 8)(i = l, 2, .... 8)(150)(150)

(i = l, 2, .... 8)

(i = l, 2, .... 8)

(150)

(150)

где U[ — сигнал на клемме Ki, когда в ЛЗ в оптимальном для идентификации положении зафиксирован сигнал В: U； — нормализованная амплитуда сигнала на клемме К»: 8

2宕一сумма квадратов значений всех выборок сигната В.

Согласно выражению (150) нормализованные значения вы

борок сигнала В по всем восьми точкам съема информации с основных отводов линии задержки ЛЗ будут равны соответственно 0; 0; —4,15; +2,77; —6,93; +5,54； —2,77; +5,54.

После умножения значений всех выборок распознаваемого сигнала на коэффициент нормализации величина сопротивления входных резисторов должна быть обратно пропорциональна

соответствующим нормализованным значениям выборок этого сигнала. Таким образом, сопротивления резисторов ₽2, Кз, Rs. Кб, R7 и /?8 в схеме корреляции CKi будут равны соответственно 9 , —, «, —» —— и — (где k ——произвольная постоянная ве

личина), а резисторов R/, R； , R；, R£, R； н R}, входящих в схе-

k kk kййму корреляции СК2,—, —,, ——，4,15 2,77 6,93 5,34 2.77му корреляции СК2,—, —,, ——，4,15 2,77 6,93 5,34 2.77

k k

k k

й

й

му корреляции СК2,—, —,, ——，

4,15 2,77 6,93 5,34 2.77

му корреляции СК2,—, —,, ——，

4,15 2,77 6,93 5,34 2.77

В общем случае сопротивление любого из i входных резисторов R, связанного с клеммой К в схеме корреляции сигнала Л, может быть определено из выражения

344

где ai — значение выборки сигнала на клемме К； при фиксации сигнала на линии задержки в оптимальном положении;

8

£q?—нормализуемая сумма квадратов значений выбо- рок сигнала Л;

8

£(z；) 2 — сумма квадратов значений выборок некоторого сигнала z, до которой должны быть нормализованы все подлежащие распознаванию сигналы.

Перейдем к рассмотрению самой процедуры распознавания на конкретном примере. Для этого предположим, что нам требуется распознать состояние объекта контроля, описываемое сигналом 5, который в линии задержки зафиксирован в оптимальном положении, показанном на рис. 128, а. Прежде всего определим автокоррсляционный сигнал па клемме &ю и взаимо- корреляционный сигнал на клемме Кд, а затем произведем их сравнение по абсолютной величине.

Как указывалось выше, по отношению к уровню, условно принятому за нулевой, значения выборок сигнала В на клеммах К* Кб и К。будут 十2, 4-4 и +4. Сигналы на этих клеммах могут быть выражены соответственно как +2М, +4М и +4М, где М — любой произвольный коэффициент усиления. Этот коэффициент вводится системой считывания распознаваемого сигнала, включающей в себя (помимо линии задержки ЛЗ и блока ЭП эмиттерных повторителей) цепи передачи сигнала от объекта контроля к системе распознавания, содержащие, как правило, коммутационные, усилительные и фильтрующие элементы.

Аналогично сигналы на клеммах Кз, Ks, Ki могут быть выражены как —3m，一5м и —2m.

Положительные напряжения выборок сигнала В на клеммах К* Кб н /(8 увеличивают ток, проходящий через резисторы R； 崂 н R； к базе транзистора Т；. Это приводит к тому, что потенциал на коллекторе данного транзистора становится более отрицательным. Поскольку коллектор транзистора 7； непосредственно соединен с базой Т3\ то ток, проходящий через Т；, увеличивается и потенциал его змнттсра становится также более отрицательным. Резистор обратной связи /?,0связан с базой транзистора Г,, и входными резисторами R；, R/ R£ Поскольку сумма

токов в точке соединения должна быть равна нулю, то обратный ток, проходящий через резистор R；。，будет увеличиваться до тех пор, пока не достигнет суммарного увеличения токов, проходящих через резисторы R：, RQ А, Изменение потенциала эмитте- Ра транзистора Т； пропорционально сумме входных токов, идущих к базе транзистора Т； через резисторы /?；, R/ и R；.

С другой стороны, отрицательные значения напряжений выборки сигнала на клеммах Кз, ^5 н К? увеличивают ток, идущий от базы транзистора Т； через резисторы R；. Rg н R；. Это увеличение приводит к тому, что потенциал на коллекторе транзистора Г； и на базе транзистора Т? становится менее отрицательным. Изменение потенциала базы транзистора Г； вызовет уменьшение тока, идущего от базы транзистора 7； через резистор обратной связи R], которое будет равно суммарному увеличению токов, идущих от базы транзистора Tg через резисторы R；, R/, R；. Изменение потенциала эмиттера Т^ пропорционально сумме входных токов, идущих к базе транзистора Т через резисторы R；, R/ н R ；.

Появление дополнительного входного тока, идущего от базы транзистора Т； через резистор R%，обусловлено увеличением отрицательного потенциала эмиттера транзистора Т*. Это увеличение вызывает образование входных токов, проходящих че> рез резисторы R^, R^ и R^. Дополнительный входной ток затем уменьшает обратный ток, идущий от базы транзистора Т； через резистор R；4・ Поскольку сопротивление резистора R；? равно сопротивлению резистора R；《，то изменение потенциала эмиттера транзистора Г； вызовет такое же изменение потенциала эмиттера транзистора Т^, но противоположное по фазе.

Изменение потенциала эмиттера транзистора 7； передается к выводной клемме Кю через конденсатор С^.Это изменение пропорционально сумме входных токов, идущих к базам транзисторов Г] н Г；・ В свою очередь, каждый входной сигнал пропорционален сигналам выборок напряжения на клеммах Кз —凡 и сопротивлению с соответствующих резисторов R； —R；.

Для вычисления выходного автокорреляционного сигнала 我22«) сначала определяется выходной сигнал U* на эмиттере транзистора Т； н затем он суммируется с выходными сигна-

лами на клеммах д3, д5, д7：〜-io—(1—а)%「〃м а〃 [ 〃м ]лами на клеммах д3, д5, д7：〜-io—(1—а)%「〃м а〃 [ 〃м ]

лами на клеммах д3, д5, д7：

〜-io

—(1—а)%

「〃м а〃 [ 〃м ]

лами на клеммах д3, д5, д7：

〜-io

—(1—а)%

「〃м а〃 [ 〃м ]

где R；。——сопротивление одноименного резистора обратной связи;

М — произвольный коэффициент усиления системы выборки распознаваемого сигнала;

а — общий коэффициент усиления транзистора Т；;

〃4, "б, 〃8 — напряжения на клеммах /<4, Кб, Ks・

Поскольку а = 0,98 и R； =R；o，уравнение (151) можно представить в виде

U*=—R；oM 冲+旦+ 圧(152) .[&«6 «з ]

Такое же выражение можно составить и для дополнительных токов, получаемых с помощью второго суммирующего усилителя; состоящего из транзисторов Т： н Tg н обеспечивающего получение автокорреляционного сигнала 7?22(0 на клемме Кю. А так как выходной сигнал U* первого суммирующего усилителя является входным сигналом второго, то

а+乌竺+,(15з)

. %2《 r5 % J

где U$, U5 H U? — напряжения на клеммах Кз, Кз н 七

Подставив в выражение (153) величину U* из уравнения (152), получим

(154)

Поскольку У?；。=R；2，то выражение (154) можно представить следующим образом:

&2⑴二一42A4 斗一斗+ 斗一斗+斗一%卜(155) [R3 r4 《 R6 R7 我8 ]

Подставив в уравнение (155) значения сопротивлений резисторов R !—R； н напряжений выборок сигналов U3—а, получим

₽22(/) =[(3 х 4,5) + (2 х 2,77) + (5 X 6,93) + (4 х 5,54) +

k

■ +(2x2,77)+ (4x5,54)];

R22⑴七 102,54',(156)

где

Для вычисления взаимокорреляционного сигнала /?21(0 на клемме ^ может быть составлено выражение, аналогичное выражению (156) для автокорреляционного сигнала:

R2i(/)- _ // (号一崇 + 崇一県+ *一*' (157)

где。2,。3, S,。6,。7,。8 — напряжения выборок сигнала на клеммах К2, Кз, К» Кб, К7 и К% когда сигнал В находится на линии задержки в оптимальном для идентификации положении.•

Подставив значения 七一几 и U2—4 в уравнение (157), получим

R21 (0 ^-^[(О X 9)-(3 X 6) + (5 X 1) + (4 X 2) + (2 х 2) + (4 X 4)];

R21(0=154'.(158)

Сравнение выражений (156) и (158) показывает, что 火22(£)> /?21(0 и, следовательно, поданный на вход системы распознавания сигнал следует распознать как сигнал В.

Как упоминалось ранее, сравнение указанных выражений осуществляется с помощью амплитудных детекторов ЛДЬ ЛД2 и компаратора К (см. рис. 130) по сигналам схемы синхронизации СС. Совместная работа амплитудных детекторов и компаратора должна быть синхронизирована с моментом прихода распознаваемого сигнала в положение, при котором первый его пик напряжения окажется на клемме Кв・ Момент достижения первым пиком напряжения распознаваемого сигнала клеммы & определяется посредством подключения клеммы /<7,5 через резистор R16 к суммирующему усилителю У】с резистором обратной связи /б? и клеммы Кн через /，в к суммирующему усилителю У2 с резистором обратной связи R® Выходные сигналы усилителя У2 суммируются с входными сигналами усилителя У\ па резисторе /?20・ Величина выходного сигнала UQ усилителя Уь указывающая на достижение первым пиком напряжения распознаваемого сигнала клеммы /С8, может быть определена из выражения

--氏-+甘(一驚明 岬

где и?,5 и С/® ——соответственно уровни напряжений на клеммах К7,5 н /<8 линии задержки.

Учитывая, что Rm = 3/?i7 н ₽i7 = &8 = R】9 = R20, выражение (159) можно представить в виде

U о = Uв—~■-^6/7,5.(160)

Заметим далее, что на рис. 128, 6 показано перемещение первого пика напряжения сигнала Л вдоль ЛЗ, Сплошная линия обозначает положение указанного пика напряжения в момент его совпадения с клеммой /<8, а штриховые кривые а, Ь, с ——его промежуточные положения, занимаемые им на пути прохождения сигнала от ответвления, соединенного с клеммой К7, до ответвления, соединенного с клеммой Кв- Подставляя в выражение (160) значения напряжений на клеммах Кв и К7.5, отсчитываемых относительно штриховых кривых а, Ь, с, можно отметить, что по мере продвижения распознаваемого сигнала вдоль ЛЗ сигнал Uo вначале становится отрицательным по отношению к уровню, принятому за нулевой, а затем положительным. Он пересекает данный уровень, когда первый положительный выброс распознаваемого сигнала перемещается между положениями, указанными штриховыми линиями b и с.

Положительный сигнал Uo от суммирующего усилителя У】 появляется на выходе до включения детекторов н компаратора. Усилитель-формирователь Уз усиливает этот сигнал и формирует из него сигнал с крутым фронтом, по которому запускается одностабильный мультивибратор Мх. Последний формирует и подает через резисторы R21, R；] н диоды Дь Д [ импульс отрицательной полярности на эмиттеры транзисторов Тб» Т( амплитудных детекторов АД\ и ЛД2- Этот импульс отпирает детекторы на интервал времени, в течение которого они смогут обнаружить и зафиксировать на конденсаторах С2 и С^ максимальную амплитуду напряжения корреляционных сигналов, появившихся на клеммах Кд н Kio・ Время формирования мультивибратором М импульса подобрано так, что данный мультивибратор не может быть снова введен в действие последующими сигналами от усилителя У3, полученными в ответ на другие положительные выбросы той же самой бегущей волны, проходящей клеммы К7,5 и ^8.

Из сказанного следует, что детекторы начинают свою работу еще до достижения распознаваемым сигналом оптимального положения на ЛЗ. Зафиксированные на конденсаторах детекторов максимальные значения автокорреляционного и взанмо- корреляциоппых сигналов хранятся в них до тех пор, пока од- ностабильяый мультивибратор Mi ие вернется в исходное положение, и сравниваются сразу же после того, как распознаваемый енгна』займет в линии задержки оптимальное положение. Сравнение производится в интервал времени, определяемый одностабильным мультивибратором М2, который запускает генератор импульса опознавания ГИО. Мультивибратор М2 запускается срезом импульса от одностабильного мультивибратора Мь Длительность этого импульса регулируется таким образом, чтобы к началу работы компаратора К переходные процессы в мультивибраторе закончились.

Импульс опознавания, имеющий положительную полярность» с выхода генератора ГИО подается па базу транзистора Г9, работающего в ключевом режиме. При этом транзистор『8, на который подается автокорреляционный сигнал R22"), открывается, а Т7 закрывается. В результате этого на клемме К12 появляется сигнал отрицательной полярности, в то время как на клемме К” сигнала не будет.

Если имеется больше двух схем корреляции с соответствующими детекторами, то и в этом случае компаратор будет давать выходной сигнал на любом из выводов, соответствующих амплитудному детектору, накопившему наибольшую амплитуду напряжения.

Заметим, что в описанной схеме синхронизации точное время изменения знака сигнала Uo с отрицательного на положительный зависит от крутизны фронта первого положительного выброса распознаваемого сигнала, который, в свою очередь^ определяется формой сигнала, снимаемого с датчика объекта контроля.

Одинаковые результаты могут быть получены лишь в том случае, если все подлежащие распознаванию сигналы имеют одинаковую амплитуду первого положительного выброса и одинаковую крутизну переднего фронта. Это в известной мере ограничивает возможности такой схемы определения момента включения детекторов н компаратора, а также приводит в большинстве случаев к необходимости формирования перед распознаваемым сигналом специального маркерного импульса.

Указанный недостаток рассмотренной схемы синхронизации может быть в существенной степени устранен путем использования двухступенчатого принципа определения момента включения детекторов и компаратора. В соответствии с данным принципом амплитуда распознаваемого сигнала измеряется в интервал времени, определяемый по результатам анализа выходных сигналов схем корреляции, а не в момент нахождения первой вершины распознаваемого сигнала у определенной клеммы ЛЗ.

Точность синхронизации повышается за счет выполнения ее в два последовательных этапа； на первом время сравнения определяется приближенно (грубая синхронизация), а на втором производится ее уточнение (точная синхронизация). При выполнении грубой синхронизации констатируется факт достижения амплитудой сигнала максимального значения за определенный интервал времени. Затем в течение этого интервала осуществляется точная синхронизация и определяется оптимальный момент для измерения сигнала.

Грубая синхронизация. Форма распознаваемого сигнала может отличаться от эталонной во многих отношениях. Так, например, электромагнитные паводки в цепях передачи информации от объекта контроля к системе распознавания и механи-

350

чсские повреждения входящих в эти цепи коаксиальных кабелей .могут явиться причиной образования ложных вершин, которые накладываются на номинальную вершину. Поэтому для успешной синхронизации необходимо выводить среднее значение формы сигнала за несколько интервалов. Соответственно форма сигнала, проходящего вдоль линии задержки в окрестностях клеммы Кв, анализируется в течение нескольких неравных интервалов времени. Для этого на линии задержки в окрестностях клеммы Де дополнительно делается пять отводов, два из которых расположены справа и три слева от клеммы /(8・ Расстояния между указанными отводами и клеммой К8 выбираются исходя из Максимально возможного быстродействия подлежащих распознаванию переходных процессов. Однако суммарная длина отрезка ЛЗ, на котором расположены дополнительные отводы, не превышает расстояния между двумя основными отводами, например, между отводами, связанными с клеммами К? н Ks.

На вход схемы грубой синхронизации (рис. 131) дополнительные отводы от ЛЗ подключаются через резисторы Ri, R2, R3, R5 и /?б, а отвод, связанный с клеммой Кв, через резистор /?4 (точка а).

Схема грубой еннхронизацин кроме набора указанных входных резисторов включает в свой состав промежуточный усилитель (Г〕, Т2, Дь R?—Rii), каскад обнаружения точек пересечения оси времени сигналом, снимаемым с выхода про межуточкого усилителя (Т3, R12, R13), дифференцирующую цепочку (С】，Rm), селектор (Г4, 7& Т^ A® R27 — Кзо), ждущий мультивибратор

Рис. /3/. Принципиальная схема цепи грубой синхронизации

(丁5, 丁6,。2, R16 —夫23, Аз】), согласующий каскад (Г7, C3, R24—兄6) и фантастрон.

Форма сигналов в точках а, 6, в, г, О, е, ж, з, 〃，к схемы показана на соответствующих позициях рис. 132.

Предположим, что поступающий с клеммы Л8 линии задержки сигнал имеет форму, приведенную на рис. 132, а. Тогда результирующий сигнал в точке 6 схемы будет иметь форму, приведенную на рис. 132, б. При этом точка 2 пересечения сигналом линии нулевого уровня соответствует по времени точке / (рис. 132, а). Опа принимается за начало контрольного интервала, на протяжении которого должно осуществляться сравнение корреляционных сигналов. Это позволяет сравнение последних начать до того, как сигнал на клемме 協 достигнет своей вершины, что в конечном итоге существенно повышает достоверность результатов распознавания. Окончание контрольного интервала определяется положением точки 3 на оси времени (рис. 132, б). В соответствии с этим длительность импульса, формируемого в точке г схемы, будет определяться интервалом между точками 2 и 3. Передний фронт указанного импульса дифференцируется цепью Ci/?i4 и используется для формирования импульса запуска мультивибратора. С выходов ж и з мультивибратора (рис. 131) снимаются соответствен по стробирующий сигнал положительной полярности и инвертироваппый контрольный сигнал. Задний фронт последнего дифференцируется и используется для запуска фантастрона, который блокирует канал грубой синхронизации на время, достаточное для идентифи к ации распознаваемого сигнала. Блокировка осуществляется путем подачи сформированного фантастроном импульса через рези-

стор 电7 на базу транзистора 丁8 селектора. Транзистор Г8 отпирается, и коллектор транзистора Т4 оказывается заземленным.

Отметим, что при необходимости блокировка может быть осуществлена и при неработающем фантастроне. Для этого к входу л селектора через резистор R30 с пульта управления системы распознавания или из цепей се логической обработки подается сигнал отрицательной полярности. Сказанное весьма удобно при отладке системы распозиаваиия и контроле правильности сс функционирования в процессе последующей эксплуатации.

Точная синхронизация. Принципиальная схема цепи точной синхронизации приведена на рис. 133.

Данная цепь состоит из трех автономных каналов, один из которых предназначен для выделения в пределах интервала времени, определяемого длительностью стробирующего импульса цепи грубой синхронизации, моментов появления пиковых значений корреляционных сигналов, второй — для определения в пределах этого же интервала времени наличия корреляционного сигнала с максимальной амплитудой, а третий — для осуществления контрольной синхронизации двух первых каналов.

Рис. 133. Принципиальная схема цепи точной синхронизации

Выходы всех трех каналов являются соответствующими входами схемы 〃，формирующей стробирующий импульс цепи точной синхронизации н обеспечивающей его выдачу в схемы детекторов и компаратора.

Первый из указанных каналов выполнен ив последовательно соединенных нелинейного делителя напряжения (Д2, R20, А21, R24), промежуточного усилителя (Тм, R22), форсирующей схемы (С5> R23) дифференцирующей цепи на импульсном трансформаторе (7\з, Тр, Дз,火25 —択29> И формирователя (Т⑵ Сб, /?зо —爲2). Второй канал собран на аттенюаторе запаздывания (С3> Re, ^7), эмиттерном повторителе (Т3, R&), детекторе максимального сигнала (Г4» С4, R》Ru), дифференциальном усилителе (Г5 — Г7, R12 — R15, R17 —Ri9>，пороговой схеме (Д4, До, R16), цепи управления процессами заряда и разряда накопительного конденсатора С4 детектора, выполненного на транзисторах Г], Го, конденсаторах Ci, С2 н резисторах Rr —心，Ro.

Третий канал составляет единое целое с одним из входов схемы 〃，выполненной на транзисторах Т8, T9, Tio, Т11 н резисторе R33. Клемма, связанная с эмиттером транзистора Гц, используется в качестве выхода всей цепи точной синхронизации.

Импульс точной синхронизации формируется в следующей последовательности. С выходов всех схем корреляции системы распознавания сигналы отводятся через схему ИЛИ на вход / цепи точной синхронизации. Здесь они поступают одновременно па нелинейный делитель напряжения первого и аттенюатор запаздывания второго каналов.

При этом использование нелинейного делителя напряжения позволяет осуществить нелинейное затухание входного сигнала н обеспечить работу первого капала в пределах допусков, устанавливаемых на параметры транзисторов.

Запаздывание сигнала на входе второго канала и его формирование после прохождения промежуточного усилителя первого канала дает возможность осуществить синхронизацию работы этих каналов с требуемой точностью.

После прохождения дифференцирующей цепи и формирователя первого канала на базе транзистора Тю схемы 〃 появятся сдвинутые по времени импульсы положительной полярности, число которых будет равно числу схем корреляции. При появлении каждого из таких импульсов транзистор Tw запирается, подготавливая тем самым схему И к формированию импульса точной синхронизации. Последний появляется на эмиттере транзистора Гц лишь при условии одновременного появления на двух остальных входах схемы И сигналов, обеспечивающих запирание транзисторов Г8 н T9. Один из этих сигналов представляет собой инвертированный контрольный сигнал цепи грубой синхронизации. Он снимается с выхода з м у льтиви б р а тор а н подастся на вход /// цепи точной синхронизации, связанной с базой транзистора 7g.

Второй сигнал, подаваемый на базу транзистора 丁8, формируется вторым каналом. На выходе данного канала он появляется при условии накопления в конденсаторе С4 уровня напряжения, соответствующего амплитуде сигнала автокорреляции за интервал времени, определяемый длительностью стробирующего сигнала, который снимается с выхода ж цепи грубой синхронизации, подключенного ко входу // цепи точной синхронизации. Через данный вход стробирующий сигнал подается к цепи управления, выполненной на транзисторах Ть Т?, конденсаторах &, С2 н резисторах R — /?5, Q。. Эта цепь под воздействием стробирующего сигнала цепи грубой синхронизации обеспечивает необходимую коммутацию цепей заряда и разряда конденсатора С4 и срабатывание пороговой схемы, выдающей на базу транзистора Г8 запирающий сигнал.

Описанный принцип синхронизации работы детекторов н компаратора ввиду сложности его технической реализации целесообразно применять лишь в системах распознавания, предназначенных для работы в условиях высокого уровня помех. При низком же уровне помех и достаточных априорных данных о форме подлежащих распознаванию сигналов, характеризующих техническое состояние объекта контроля, с успехом может быть использована любая другая упрощенная схема синхронизации, например, приведенная на рис. 130.

РАСПОЗНАВАНИЕ СОСТОЯНИЙ ОБЪЕКТА КОНТРОЛЯ

ПО ЕГО ШУМАМ

В механизмах и машинах за счет перемещения деталей и узлов неизбежно возникает шум, который является одним из наиболее информативных признаков, характеризующих техническое состояние такого рода объектов контроля [73, 137]. В большинстве случаев шум этих объектов анализируется по его осциллограмме, представляющей собой график функции изменения звукового давления или колебательной скорости в точке нахождения микрофона, пьезодатчика или индукционного датчика. Поэтому по принципам технической реализации задача распознавания состояний машин и механизмов по нх шумовым характеристикам наиболее близка к рассмотренной в предыдущем параграфе задаче распознавания состояний радиоэлектронных, радиотехнических и систем связи по форме их выходных сигналов или форме протекающих в иих переходных процессов. При этом в качестве признаков распознавания используются такие характеристики указанных сигналов, как их корреляционная функция, энергетический спектр и закон распределения амплитудных значений.

Для осуществления распознавания состояний по данным признакам в память распознающих систем предварительно записываются либо временные реализации сигнала типовых состоя- 23* 355

ний объекта контроля, либо их статистические характеристики (законы распределения, корреляционные функции, коэффициенты корреляции, энергетические спектры).

В первом случае процесс идентификации состояний сводится к вычислению взаимной корреляционной функции каждой из хранящихся в памяти реализаций сигнала с сигналом объекта контроля, соответствующим фактическому его состоянию, и отысканию наибольшего из полученных значений, которому н приписывается распознаваемое состояние.

Во втором случае идентификация осуществляется путем предварительного вычисления указанных выше статистических характеристик сигнала, снимаемого с выхода объекта контроля, и последующего сравнения полученных значений со значениями данных характеристик, записанными в память распознающей системы. Степень соответствия распознаваемого состояния определенному классу состояний оценивается по величине среднего квадратического отклонения соответствующих статистических характеристик от их значений, принятых за номинальные, или по максимальной величине данного отклонения.

Наибольшее распространение получили методы распознавания состояний объектов контроля, основанные на экспериментальной оценке спектральной плотности нх шума. Однако при наличии сильного фона и при малой дисперсии мешающих шумов, составляющих данный фон, необходимы специальные меры по их подавлению или нелинейному преобразованию (усилению) информативных признаков распознавания. Без применения указанных мер возможно существенное снижение достоверности результатов распознавания. С точки зрения простоты технической реализации предпочтительно нелинейное преобразование [85] пространства описаний объекта контроля. Обычно такое преобразование предшествует процедуре спектрального анализа и может быть выполнено, например, по методике, предложенной А. И. Ставицким и В. А. Любич L

Существо этой методики сводится к следующему. Если, например, имеется два класса состояний объекта контроля, условно изображенных на рис. 134, а в виде областей Л и В, расположенных в двумерном пространстве а, В н требующих разделения по некоторым признакам, то для этого определяется оптимальное нелинейное преобразование пространства признаков, наиболее эффективно контрастирующее признаки различных классов. После нелинейной трансформации данного пространства находятся максимальные значения вероятностей распределения признаков разных классов Ра (Д, В) и Рр (Л, В) в этом пространстве (рис. 134, б). Если & (4 В) н Рр (Д, В) экстре-

Ставицкий А. И„ Любич В. А Устройство для не<1 инейного преобразования многомерного сигнала. Авторское свидетельство № 231237, кл. 42mG, 11/00, «Изобретения. Промышленные образцы. Товарные знаки》，№ 35, 1968.

356

Рис. 134一 Расположение групп признаков распознавание в двумерном пространстве:

а — до нелинейного преобрсшонсшия; 6 ——гюсле нелинейного преобразован ия

мальны, то характер нелинейного преобразования может рассматриваться как некоторая интегральная решающая функция, однозначно характеризующая каждое из состояний объекта контроля.

Для выделения наиболее информативных признаков распознавания состояний объекта контроля нелинейное преобразование пространства признаков может быть осуществлено с помощью схемы, построенной на политроне (рис. 135). Последний представляет собой универсальный функциональный преобразователь, выполненный в виде электроннолучевой трубки с регулируемой характеристикой, которая может меняться по заранее заданной программе. При частотном диапазоне функционального преобразования от единиц герц до 1 мгц частота смены одного вида нелинейности на другой лежит в пределах нескольких десятков килогерц.

Электронная пушка ЭП в политроне формирует «ленточный» электронный луч S, направленный в сторону анода. Анод по- литрона состоит из двух пластин /〕и Лг, расположенных в од- ной вертикальной плоскости, перпендикулярной к направлению луча. Как и в обычной осциллографической электроннолучевой трубке, имеются горизонтальные 〃夕］ н ПУл н вертикальные /7厶 н Пг. отклоняющие пластины. Пластины 〃厶 н 力 马 в основном служат для коррекции луча при первоначальной регулировке режима работы политрона. В плоскости, перпендикулярной к отклоняющим пластинам ПУ1 и J7., по обе стороны луча расположены два пакета, состоящие из набора изолированных одна

от другой функциональных пластин ФП^ и ФП?. От каждой функциональной пластины сделан соответствующий вывод на цоколь. Сет к а - модул ятор СМ служит для регулировки интенсивности электронного потока луча.

Если электронный луч S, центрированный по оси z и локализованный в определенном телесном угле, перемещать в горизонтальном направлении с помощью изменения напряжения на отклоняющих пластинах 〃刃 н 〃好，то анодный ток 1а через каждую анодную (сигнальную) пластину 4 и 4 будет постоянным, так как число электронов луча, попавших на соответствующую пластину, при этом не меняется. Если же перемещение луча будет криволинейным, как показано на рис. 135 штриховой линией, то анодный ток будет изменяться по соответствующему закону. В этом случае изменение анодного тока определяется степенью перекрытия лучом каждой из сигнальных пластин при его перемещении в вертикальном направлении. Траектория движения луча искривляется под* воздействием электрического поля функциональных пластин ФП. Форма потенциального рельефа и соответствующая ему кривизна траектории движения луча задается характером распределения различных комбинаций напряжения t/牛 на функциональных пластинах ФП\ и ФП2. При

Рис. 135. Относительное расположение элементов политронаРис. 135. Относительное расположение элементов политрона

Рис. 135. Относительное расположение элементов политрона

Рис. 135. Относительное расположение элементов политрона

P“c. 136. Пояснение к принципу работы политрона:

« — схематическое изображение; 6 — выходной сигна〔 политропа

криволинейном движении луча ток /а через каждую сигнальную пластину является заданной функцией напряжения на горизонтальных отклоняющих пластинах ПУ1 и 〃》, . Характер функциональной зависимости Ia = f(U“) определяется заранее установленной комбинацией напряжений на функциональных пластинах. Эта зависимость определяется выражением

.〃_ = s j〃+(U"|_U“)(#—%； \ ,

где U「——напряжение на соответствующей л-й паре функциональных пластин;

卩歹一напряжение на горизонтальных пластинах (напряжение развертки);

S — крутизна преобразования;

/。1一2 —т°к соответствующей сигнальной пластины (в описываемых здесь схемах мы используем ток только какой-либо одной из сигнальных пластин, например, пластины 4).

В общем случае функция на выходе политрона будет

/ = %")； I, 2,…，Е,

где § ——число видов функций;

т ——период квантования входного сигнала по времени, определяющий появление тактового сигнала, по которому осуществляется преобразование комбинации признаков распознавания;

屮* — определитель функционального преобразования, соответствующий 论~й комбинации напряжений, поданных на и управляемых входов политрона.

Приведенная на рис. 136 кривая иллюстрирует один из возможных вариантов нелинейной характеристики политропа, заданной значениями аргументов от Xi до Хю (условно п взято равным 10) и соответствующей одной из осциллограмм шума

359

Р〃с. 137. Блок-схема системы, нелинейного преобразования пространства признаков распознаванияР〃с. 137. Блок-схема системы, нелинейного преобразования пространства признаков распознаванияобъекта контроля. В этом случае функция т на входе политрона' (рис. 136,6) является как бы сигналом считывания мгновенных значений 右(£), i = 1, 2,…，и. Функция на выходе является непрерывной, а ее значения в интервалах между хп+1 и хп могут быть с достаточной для практики точностью аппроксимированы прямолинейным участком.

Р〃с. 137. Блок-схема системы, нелинейного преобразования пространства признаков распознавания

Р〃с. 137. Блок-схема системы, нелинейного преобразования пространства признаков распознавания

На рис. 137 приведена блок-схема системы нелинейного преобразования пространства признаков распознавания состояний объекта контроля. По выполняемым функциям она может быть разделена па два каскада.

Первый каскад, включающий в себя политроны 77】и &, служит для осуществления дискретных выборок определенных, наиболее информативных значений совокупности случайных енг- налов Xi(Z), x2(t),.... xn(t). Эти политроны выступают в роли интерполяторов, позволяющих из выбранных значений исходной совокупности признаков получить новые непрерывные зависимости

У1 =中 1 (*1，%2, • • •» ^пу 叫

И

% =¥2(%1,х2, • ♦ •, ^пУ т)，

где т =период считывания исходных реализаций;

Ф1 и tp2 — определители функционального преобразования случайных сигналов хь %2, •••, %7卜 поступающих на ВХОД политронов 〃1 Н 〃2；

Т — полное время анализа совокупности входных сигналов;

m ——число периодов считывания исходных реализаций.

Данный каскад особенно необходим при анализе случайных процессов с эргодическими свойствами. Кроме того, он может выполнять и самостоятельную роль при решении задач, требующих определения n-мерного закона распределения случайных процессов, которыми являются шумовые сигналы. Особен- 360

ностью схемы на политронс является получение простым способом гладких непрерывных функций, удобных для дальнейшего спектрального анализа.

В схемах подобного рода каждая реализация 勾(f) поступает на соответствующую пару функциональных пластин, расположенных одна против другой по обе стороны луча. Таким образом, напряжение линейной развертки, приложенное к пластинам горизонтального отклонения ПУ1 и ПУг, производит как бы считывание мгновенного значения напряжения, пропорционального функции Хг(/).

Второй каскад схемы, изображенный на рис. 137, включает в <себя политропы /73 и П^ устройства управления нелинейными характеристиками политронов УН{ и У% и решающее устройство РУ. Он обеспечивает нелинейную трансформацию случайных сигналов с целью приведения спектров этих сигналов к определенной норме Цо||. Второй каскад схемы, так же как и первый, может быть использован самостоятельно в зависимости от характера решаемой задачи. При этом в общем случае число политропов в каскаде должно быть равно числу возможных реализаций одной совокупности случайных входных сигналов, поступающих с датчиков шума объекта контроля на входы политронов 〃】 и J72 и соответствующих одному классу его состояний.

Политроны "з и 〃4 используются в качестве управляемых нелинейных преобразователей с весьма широкими пределами изменения характера нелинейности (см., например, рис. 138). Управление нелинейными характеристиками этих политронов осуществляется с помощью блоков УН、и УН29 которые выбирают необходимую комбинацию напряжений на их управляемых входах в зависимости от характера сигналов, вырабатываемых решающим устройством РУ.

Если, например, у「у?,…，у к ——множество реализаций одной совокупности случайных входных сигналов, поступающих на вход функциональных преобразователей /7)и % н соответствующих классу Л, то задача второго каскада, как и системы в целом, сводится к отысканию нелинейного преобразования:

■⑴=0—

где yi(t)——сигнал на входе функциональных нелинейных преобразователей второго каскада；

D ——оператор нелинейного преобразования, определяющий вид нелинейности, которая дает наименьшее значение разброса (по амплитуде) спектральной ■ плотности Sw(co) для данного класса реализаций (например, класса А).

В качестве критерия распознавания выбрано среднее квадратическое отклонение о значений разброса по амплитуде спектральной плотности для данного класса реализаций, лежащее

361

в пределах заданной нормы ||о||. В соответствии с зтнм система должна обеспечивать выполнение условия

E%8)《1|可1.(161)

Для этого выходные сигналы у： (/) с политропов /73 и /74 поступают на устройство РУ, в состав которого входят два спектральных анализатора и схема параллельного сравнения спектров. Выход последней подключен параллельно к устройствам управления У"1 и УН2, осуществляющим подбор весов многомерных управляющих входов политропов /73 и 〃《последовательными шагами. С этой целью на их многомерные управляющие входы из устройств У Hi и УН2 подается некоторая совокупность напряжений, определяющая форму нелинейности, и

в решающем устройстве РУ отмечается, какой при этом полу- чится спектр выходного сигнала.

Если этот спектр не попал в требуемую норму, то все напряжения изменяются на одну н ту же величину в том направлении, в котором спектр на выходе приближается к заданной норме.

Это производится до тех пор, пока спектр не понадает в заданный диапазон, т. е. пока не будет выполнено условие (161). На этом итерационный процесс прекращается. Система оказывается настроенной на данный класс реализаций (функций). Если после этого на вход системы поступил другой класс функций, то индикатор нормы, входящий в состав решающего устройства РУ, укажет на отсутствие совпадения нового класса с предыдущим.

Распознавание состояний объекта при представлении излучаемых им шумов в виде яркостного рельефа. Из-за сравнительной простоты технической реализации получили распространение системы распознавания состояний объектов контроля, построенные на основе преобразования в яркостный рельеф шумов, излучаемых данными объектами в звуковом и ультразвуковом диапазонах [38]. Представление шумов в виде яркостного рельефа оказывается особенно эффективным при построении распознающих систем на основе волоконной оптики н в случаях, когда в процедуре технического диагноза на этапе идентификации состояний объекта контроля активное участие принимает человек-оператор. В последнем случае такое представление имеет значительные психологические преимущества перед способами, визуального представления звуков ^оператору в виде кривых (осциллограмм, спектрограмм и т. д.) за счет специфических особенностей зрения [38]. Наибольшее практическое распространение получил способ преобразования шумов в визуальное изображение, основанный на формировании трехмерных яркостных рельефов, близких к рельефу модуля мгновенного спектра сигнала вида

(S(o, /)!= f 非(:£](T)£-"g dt ,(162)

о

где f (т)——преобразуемый шумовой сигнал; а ——затухание фильтров анализатора.

Заметим, что осциллограмма и спектрограмма являются про-тивоположными предельными случаями уравнения (162), когда丄》Т и —С — ,аа о)г

где Т — период времени, в течение которого производится анализ шумового сигнала;

сог — граничная частота анализируемого шумового сигнала, А так как осциллограмма несет информацию в основном о локальных, а спектрограмма — только об интегральных признаках сигнала, то рельеф мгновенного спектра уравнения (162) содержит интегрально-локальную информацию о шумовом сигнале, снимаемом с датчиков объекта контроля. Поскольку возможны случаи, когда некоторая часть распознаваемых классов состояний различается оператором по локальным, а часть по интегральным признакам шума, то в системах, реализующих уравнение (162), обычно предусматривается возможность широкодиапазонного изменения а оператором с целью акцентирования интегральных или локальных признаков шума в картине.

В автоматических системах распознавания состояний объектов контроля по их шумам весьма перспективно использование разработанных в США фирмой Sperry GyrosKope Со спектральных сравнивающих устройств распознавания образов, коротко называемых септрон L Последние представляют собой оптико-механические устройства, обеспечивающие распознана- нне сигналов шума по их спектральным признакам.

Основным элементом септрона (рис. 139) является оптиче- ская решетка ОР, представляющая собой параллельный пучок нз нескольких сотен или тысяч стеклянных волокон различного диаметра и длины. Один конец каждого волокна закреплен, а другой конец свободен. Закрепленный торец пучка волокон стя* пут оправкой н обращен к источнику света 〃С, а другой — к специальной фотомаске ФМ, изготовленной из фотопленки. За фото- маской помещен фотоэлемент ФЭ. Сложное механическое колебание, воздействующее через пьезопреобразователь П па пучок волокон, вызывает вибрацию в поперечном направлении тех из них, собственные частоты которых совпадают со спек-

尸〃с. 139. Блок-схема септрона

тральными составляющими подводимого к пьезопреобразовате- лю электрического сигнала, снимаемого с выхода датчика шума, воспроизводимого работающим объектом контроля. Световой поток, проходящий через волокна, преобразуется фотомаской ФМ, измеряется в электрических величинах фотоэлементом ФЭ и интегрируется за время действия сигнала электрическим фильтром Ф. По величине сигнала на выходе фильтра Ф идентифицирующее устройство ИУ определяет класс состояний объекта контроля, которому соответствует поступающий на вход пьезопреобразователя сигнал шума.

В американских разработках септронов применяются маски двух типов: заграждающие и пропускающие. Фотомаски изготавливаются с помощью этого же септрона. Для изготовления заграждающей маски между пучком волокон и фотоэлементом помещается неэкспонированная чувствительная фотопленка. Затем к преобразователю подводят исследуемый сигнал, воздействие которого заставляет вибрировать свободные концы соответствующих волокон, и при этом на пленке фиксируется свето- вая фотограмма, присущая данному сигналу. После проявления фотопленки полученный негатив служит заграждающей маской. Негатив световой фотограммы, полученной на данном септроне в статическом состоянии, т. е. при отсутствии сигналов на входе пьезопреобразователя, представляет собой статическую маску. Пропускающая маска получается путем наложения позитивного изображения заграждающей маскн на статическую. В данных разработках септронов близость испытуемого сигнала к эталонному (по которому получены заграждающая и пропускающая маски) оценивается по разности токов септрона при постановке на него пропускающей и заграждающей масок. Максимум этой разности будет наблюдаться при подаче на септроп эталонного сигнала. Чем больше отличие фактического сигнала шума от эталонного, тем меньше указанная разность токов септрона.

Особую трудность в такой схеме септрона представляет изготовление пропускающей маски, составляемой из двух масок (позитивной заграждающей и статической).

В СССР А. И. Галушкиным было предложено изготовлять входящий в состав септрона комплект фотомасок в виде наложенных одна на другую статической и заграждающей масок. В системе распознавания, построенной на таком септроне, степень соответствия сигнала, характеризующего распознаваемое состояние, эталонному сигналу, по которому получены маски, оценивается по величине разности тока септрона со статической маской и удвоенного тока септрона с заграждающей маской.

В упоминавшихся выше разработках фирмы Sperry Gyrosko- ре Со для получения указанной разности токов использовалась

Рис. 140. Зависимость 尸：(q“)свето^Рис. 140. Зависимость 尸：(q“)свето^и пропускающая маска, необходимость применения которой в данном случае отпадает. Последнее позволяет существенно упростить конструкцию сеп- тропа и в целом повысить точность распознающей системы.

Рис. 140. Зависимость 尸：(q“)свето^

Рис. 140. Зависимость 尸：(q“)свето^

вого потока с п-го волокна от отклонения ап конца данного волокна от статического состояния , ветствующих эталонному сиг- 'налу, и воздействии на вход сснтрона идентифицируемых сигналов шума.Входной сигнал септрона представляется в следующем виде:вого потока с п-го волокна от отклонения ап конца данного волокна от статического состояния , ветствующих эталонному сиг- 'налу, и воздействии на вход сснтрона идентифицируемых сигналов шума.Входной сигнал септрона представляется в следующем виде:Предложенное А. И. Галушкиным использование статической и заграждающей масок приводит к тому же эффекту, что и применение пропускающей н заграждающей масок. Для того чтобы показать возможность использования в ссптроне только статической и заграждающей масок» требуется вывести выражения для токов септропа при постановке на него заграждающей и пропускающей масок, соот-

вого потока с п-го волокна от отклонения ап конца данного волокна от статического состояния , ветствующих эталонному сиг- 'налу, и воздействии на вход сснтрона идентифицируемых сигналов шума.

Входной сигнал септрона представляется в следующем виде:

вого потока с п-го волокна от отклонения ап конца данного волокна от статического состояния , ветствующих эталонному сиг- 'налу, и воздействии на вход сснтрона идентифицируемых сигналов шума.

Входной сигнал септрона представляется в следующем виде:

с 〃-го волокна при отсутствии всяких масок. Функция F° (ап) (рис. 140) несимметрична относительно оси ординат; равна нулю- при ап = 0; монотонно возрастает на интервалах изменения аргумента от 0 до ап max и от 0 до —ап max； равна постоянной величине 尸九 max при an > ап тах и ап < —"n max.

На практике волокна бывают такими, что функция F® (fin) симметрична относительно оси ординат. Вследствие этого для удобства далее введем в рассмотрение функцию

尺&)= ! F'，{a"} "Р" “" > °： (163} I 0 при ап < 0.

На рис. 141,。изображены фрагменты пропускающих, а на рис. 141,6 — заграждающих масок. Из рисунка следует, что зависимость для пропускающей маскн светового потока, попадающего на фотоэлемент с 〃-го волокна, от отклонения конца данного волокна относительно статического состояния может быть представлена в следующем виде:

(164)(164)£；(&“) = 6(。“)一片(а“一а“з)при ап > 0;

(164)

(164)

6(Q“)=月(一4)—7^(—а„ + % J при ап < 0,

где 〃篦-——величина амплитуды колебаний "-го волокна, принятая за эталонную.

Это следует из того факта, что нарастание площади пятна* т. с. светового потока, при выходе волокна из статического состояния происходит по той же функции, что и его убывание при входе в край светового пятна пропускающей маски. Аналогично соотношениям (164) выражения для 尸：(％) — зависимо-

Рис. 141. Фрагменты масок для круглого волокна: и — пропускающих масок; б ——заграждающихРис. 141. Фрагменты масок для круглого волокна: и — пропускающих масок; б ——заграждающих

Рис. 141. Фрагменты масок для круглого волокна: и — пропускающих масок; б ——заграждающих

Рис. 141. Фрагменты масок для круглого волокна: и — пропускающих масок; б ——заграждающих

-"-4尸-Jr -Z尸 Tr 07"2尸J>4尸^ 〃〃

Рис. 142. Зависимость светового потока от п-го волокна от отклонения конца данного волокна от статического состояния при постановке на септ- рон заграждающей маски (ап = г, г..., 4 г) — волокна с круглым.

сечением

сти светового потока, падающего на фотоэлемент с n-го волокна, от отклонения конца данного волокна относительно статического состояния при постановке на септрон заграждающей маски — могут быть записаны в следующем виде:

Fn{a^ =尸沁п—&з) при о„ > 0;

6(а”) = &(—% + %) при а„ < 0.

Это следует из того факта, что нарастание площади пятна, т. е. светового потока, при выходе конца волокна из-за статического пятна происходит по тому же закону, что и при выходе его из-за заграждающей маски.

Соответствующие зависимости F； (ап) и F^qQ для различных апз н волокон с круглым и квадратным сечением изображены на рис. 142, 143, 144, 145. Аналогично формуле (163) введем определение функций FJ；(。冗)и 尸^(仪九)・ Будем считать, что

7Ж) = 1°ППРИ й"<0；

I 8(%) при ап > 0;

欧%)^ ЙП<°；

—(%) при ап > 0.

При гармоническом колебании конца волокна относительно •статического состояния ввиду симметрии функций 裡(口九)： 尸：伍九)；Г(“)можно рассматривать функции ^(fln); ~Р^а^ ^

Рис. 743. Зависимость светового потока с n-го волокна от отклонения конца данного волокна от статического состояния при постановке на се трон про- /13I、

пускающей маски; (ап?=不 г, г, ~ г, 2г,…4万г) — волокна с круглым сече

нием

F^ (ап) в качестве нелинейных функций, преобразующих положение конца волокна в световой поток на фотодиоде. В этом случае входной гармонический сигнал этих нелинейных преобразователей необходимо брать по модулю. Тогда соответствующие выражения для светового потока, попадающего на фотоэлемент с n-го волокна, будут иметь следующий вид:

确%丿

Р〃с. 144. Зависимость светового потока от п-го волокна от отклонения кон-ца данного волокна от статического состояния при постановке на септрон

1I11

заграждающей маски; (ап = 0,，с,——с, ..., —с)——волокна с квадратным

424

сечением, где с — сторона квадрата

Рис. 145. Зависимость светового потока от п-го волокна септрона от отклонения конца данного волокна от статического состояния при постановкеРис. 145. Зависимость светового потока от п-го волокна септрона от отклонения конца данного волокна от статического состояния при постановкена септрон пропускающей маски; (dnaна септрон пропускающей маски; (dna113]С'万 Q 了 С'113]С'万 Q 了 С'G .... Зс) — волокнаG .... Зс) — волокнас квадратным сечением

Рис. 145. Зависимость светового потока от п-го волокна септрона от отклонения конца данного волокна от статического состояния при постановке

Рис. 145. Зависимость светового потока от п-го волокна септрона от отклонения конца данного волокна от статического состояния при постановке

на септрон пропускающей маски; (dna

на септрон пропускающей маски; (dna

113

]С'万 Q 了 С'

113

]С'万 Q 了 С'

G .... Зс) — волокна

G .... Зс) — волокна

для статической маски

Fn [а„(0]二 Fn " I sin з/1] = Fn[kobn\sin &nt |];

для пропускающей маски

En⑴]=居闆I sin叫川=先陶% I sin 3/1]

n в соответствии с формулой (164)

居也(削=月[Vol sin 3/1]-7° 出爲 I sin ^\-an J;

для заграждающей маски

月瓦(切=露[―I sin ®/1-апэ]-

На рис. 146 представлены иллюстрации данных нелинейных преобразований, осуществляемых статической, пропускающей и заграждающей масками над гармоническими сигналами различной амплитуды при определенной амплитуде эталонного сигнала.

Ток септрона при наложении различных масок определяется по следующим формулам в зависимости от амплитуд гармонических составляющих входного сигнала:

для статической маски tt ”

* = 《7 J *⑴由=春I £或位人I痴3/ П叱 (165)

Рис. /46. Забисимость от времени светового потока с п-го волокна при колебаниях конца волокна относительно статического состояния с различной амплитудой (尸：一статической, F： —пропускающей

〃 Fj —заграждающей масок)

для пропускающей маски гт ^

"=* I /⑴就=亲J 2圓瓦自|sinЗ,H-

—г ——Г 貯==« 1

—E? [b/o I sin Ыг/\-а-п^ dt;(166)

24*371

для заграждающей маски

т. г а'

」3=* f J3(t)df=* [ W片也滴o|sins#-a』〃(167)

—Т—Т 72 1

Анализ выражений (165)——(167) для токов септрона позволяет сделать следующие выводы:

Ток септрона при наложении пропускающей маски равен разности токов септрона при постановке на него статической и заграждающей масок: 〃 =丿° —尼 а следовательно, и нет необходимости в создании пропускающей маски при наличии статической и заграждающей масок.

Ток, по которому определяется близость испытуемого сигнала к эталонному, может быть определен из выражения J = Jn — /з = jo — 2/3. Из него, в частности, следует, что максимум наблюдается только в -том случае, если на септрон в качестве испытуемого (подлежащего распознаванию) подается эталонный сигнал, и что чем больше отличие испытуемого сигнала от эталонного, тем меньше указанная разность токов.

ПРИЛОЖЕНИЕ

ВОПРОСЫ МЕТОДОЛОГИИ РАСПОЗНАВАНИЯ

ЗАДАЧА РАСПОЗНАВАНИЯ И МЕТОДЫ ЕЕ РЕШЕНИЯ

Постановка задачи

Проведенные к настоящему времени исследования по распознаванию различного рода объектов приводят к выводу, что, несмотря на многообразие задач распознавания (напрнмер, распознавание зрительных образов, звуковых сигналов, объективная диагностика заболеваний и т. д.), в основу их решения должны быть положены общие принципы. Поэтому представляет интерес оценка существующих методов в задачах распознавани51 конкретных объектов и явлений.

Решение о назначении этих объектов или явлений принимается как человеком, так и автоматом на основе отождествления совокупности значений характеристик объектов нли явлений с некоторым классом, в который объединяются объекты и явления, имеющие общие свойства. Принятое решение определяет реакцию системы на данную входную ситуацию однозначно. Рассматриваемые классы объектов или явлений называют образами, а общую проблему — проблемой распознавания образов. Поэтому распознавание вообще есть не что иное, как процесс отнесения объектов или явлений на основе анализа их характеристик к одному из нескольких заранее определенных классов.

В такой постановке проблема распознавания образов тесно связана с решениями задач выбора параметров распознаваемого объекта, а также нахождения н оценки качества решающей функции. Первая задача решается путем предварительного выделения совокупности параметров или признаков, которые характеризуют рассматриваемый образ. Эти признаки обозначаются действительными переменными хь х2,…，％叫 которые могут быть представлены в виде точки в многомерном пространстве, называемом пространством объектов. Вектор X в данном случае будет называться вектором объекта.

Нахождение решающей функции, зависящей от выбранной совокупности параметров, осуществляется на основе априорных сведений об объектах. Эта функция должна иметь такой^нд:

f(X) з 0, если объект * принадлежит к одному классу;

f (X) < 0» если объект X принадлежит к другому классу.

Решающая функцня дает возможность найти гиперповерхность, разделяющую пространство объектов на классы.

Разумеется, что эти две задачи не только четко не разграничены, но их решение трудно рассматривать отдельно одно от другого.

Даднм оценку известных методов решения поставленной задачи. К настоящему времени как в отечественной, так и зарубежной литературе наметилось два подхода к решению задачи распознавания, основанные на параметрических и непараметрических методах идентификации [72, 173]. Параметрические методы предполагают знание априорных характеристик классов объектов и базируются на теории статистических решений, которая рассматривает способы нахождения оптимальных в статистическом смысле распознающих устройств с учетом известных статистических критериев, К числу недостатков данного метода, затрудняющих техническую реализацию распознающих устройств на его основе, можно отнести трудность получения информации о видах распределения классов объектов. При таких условиях еннтезированные реальные устройства будут далеки от оптимальных.

Непараметрическин (адаптивный) метод решения задачи распознавания свободен от указанных недостатков параметрнческо.го метода, поскольку он опирается на итеративную процедуру оптимизации параметров распознающей системы. Данный метод позволяет с помощью технически приемлемых средств получать удовлетворительные решения даже в тех случаях, когда оптнмаль- ifwe в статистическом смысле решения трудно оценить.

Структура распознающей системы. Структурная схема распознающего устройства, получаемая с помощью всех перечисленных методов распознавания, представлена на рнс. 1. Элементы, схемы——детектор признаков, блок памяти, классификатор, устройство сравнения ——являются обязательными частями любой распознающей системы—технической н биологической. В данной книге анализируются структуры технических распознающих систем. Детектор признаков воспринимает физическое воздействие, характеризующее объект илн явление, и выдает совокупность сигналов, которые несут в себе признаки (параметры) распознаваемого объекта или явления. Детектор признаков» если это необходимо, осуществляет фильтрацию шума, нормализацию по размеру я положению н другие преобразования, повышающие экономичность выделе* ния признаков.

Конструктивно детектор признаков может быть выполнен в виде рецепторного фотоэлектронного ноля вместе с системой развертки для распознавания зрительных образов, микрофона с анализатором текущего спектра звуковых частот для распознавания звуковых сигналов н т. д.

Рис. /. Обобщенная модель распознающей системы

Блок памяти распознающей системы предназначен для хранения программ, исходных, промежуточных и конечных данных, а также программ функционирования. Специфическая особенность блока памяти распознающих систем состоит в необходимости хранения описаний распознаваемых классов н запоминания значений оптимизируемых параметров классификатора. Конструктивно блок памяти в зависимости от типа решаемой задачи содержит оптические маски, перфоленты, наборы сопротивлений, емкостей, магнитные барабаны, ферритовые кубы, аналоговые запоминающие элементы н т. д.

Классификатор принимает решение о принадлежности объекта нлн явления к одному из заранее определенных классов в соответствии с принятым в его схеме правилом решения илн критерием распознавания на основе признаков, выдаваемых детектором признаков. Критерием распознавания принято считать правило, по которому в пространстве признаков строится гиперповерхность, разделяющая распознаваемые объекты на классы. Конструктивно классификатор и требования к нему определяются выбранным критерием распознавания. Часто классификатор выполняется в виде сети из линейных пороговых элементов.

Устройство сравнения предназначено для сравнения действительного, и эталонного описания распознаваемых классов н выработки сигналов ошибки в случае их нетождественности. Конструктивно устройство сравнения может •быть выполнено на функпнональных электронных и электроннолучевых преобразователях, оптических корреляторах н т. д.

Необходимым условием нормального функционирования распознающей системы является наличие некоторых сведений о класса х объектов. Эти сведения задаются заранее илн появляются в процессе обучения, который обычно предшествует процессу классификации. Процесс обучения состоит в том, что на вход распознающей системы последовательно подаются признаки объектов каждого класса. Если системе при этом сообщается, к какому из классов принадлежит данный объект, то такой процесс обучения называют обучением с учителем. Если же такое сообщение отсутствует, то процесс обучения называется обучением без учителя или самообучением. Процесс обучения (самообучения) зака>1чивается, если реакция распознающей системы на данные входные воздействия становится устойчивой нлн удовлетворяющей предъявляемым требованиям.

Задача выделения признаков. Основная трудность, возникающая прн выделении признаков, состоит в том, что эффективность выделенных признаков оценивается по результатам решения второй задачи, т. е. классификации. Удобные численные критерии, такие как вероятность ошибки классификации, могут быть использованы только для оценки всей системы в пелом. Процесс выделения признаков можно разбить на следующие этапы: предварительная обработка данных об объекте, регистрация, измерение, поиск алгоритма выбора переменных и уменьшение размерности.

Предварительная обработка данных об объекте включает в себя анализ изображений, фильтрацию шума н нормализацию по различным признакам.

Задача анализа изображений может быть решена только совместно с процессом распознавания, поскольку при этом можно анализировать различные разбиения исходного изображения до тех пор, пока не будут найдены приемлемые разбиения. Так, например, в задаче чтения печатного текста успешно применяются эвристические алгоритмы, основанные на относительном единообразии размеров, текстуры изображений расположения знаков [104].

С помощью фильтрации шума устраняются изолированные точки на изображении или посторонний шум, частоты которого находятся за пределами частотного диапазона речи. Этот метод удобен прн восстановлении участков отпечатков пальцев или заполнении больших разрывов в треках частиц на фотографиях пузырьковой камеры [173].

При распознавании плоских изображений целесообразно осуществлять их нормализацию по размеру и сдвцгу. При распозиаваннн речи производится соответствующая нормализация масштаба времени н амплитуды.

Сложные изображения могут быть преобразованы путем выполнения итеративной операции соседства, в результате которой каждая точка преобра-

зованного изображения включает в себя информацию, содержащуюся во всех остальных точках исходного изображения. Эти методы применяются при выделении геометрических или топологических признаков на изображении [49].

При решении конкретных задач классификации для определения, являются ли два объекта сходными между собой, используются различные меры близости (105]. Разумный выбор той нлн иной меры близости в сильной степени зависит от особенности задачи. Так, например, значения каждого признака можно отождествлять со значениями некоторой координаты в N-мерном пространстве (N — число признаков), а в качестве меры близости D между объектами аир можно использовать расстояние между этими объектами (чем меньше рас- стоя1же, тем ближе объекты):

0№ = e与(看。一々0)工

где k, —весовые нли нормирующие коэффициенты.

Другим примером меры близости для двоичных объектов а н 0, при подсчете которой используются значения коэффициентов парной корреляции, является величина

N ^

Rg = \ 2 гц I1 —I х/а—xi3 I] [J — I xja~x^ |] t1 ~2 I xia~xja I]' i=l j = 1

где r；j —коэффициент корреляции между i-м и j-м признаком.

В этом выражении отличными от нуля будут только те члены, которые соответствуют случаю, когда признаки i н / принимают одинаковые значения для обоих объектов а и р. Если значения признаков i и / совпадают, то г(> входит в сумму с положительным знаком, если же они различны, то он входит с отрицательным знаком. Иными словами» в этой сумме соответствующие слагаемые положительны, если имеющаяся корреляция согласуется со знаком г*$, и отрицательны в противном случае.

Все введенные меры близости обычно сравниваются с порогом, причем если мера близости больше порога, то объекты похожи, если меньше, то непохожи.

Результатом сравнения является матрица близости размером ^т X »丁 (Nt——число объектов), элементами которой являются нулн, если объекты непохожи, и единицы, если похожи.

В качестве признаков, инвариантных по отношению к сдвигу изображений, иасто используются автокоррел яцнонныс функции различных порядков, коэффициенты преобразования Фурье [71] и центральные моменты высшего порядка [148]. Эти функции нс обладают свойством однозначности в том смысле, что разные объекты, отличающиеся ие только сдвцгом, могут иметь одно и то же преобразов анис Фурье или одинаковые центральные моменты высшего порядка. Очевидно, можно найти признаки, инвариантные для преобразований» связанных с изменением размеров и вращением объекта.

Эвристические методы позволяют выделять такие геометрические признаки, как прямые липни, края, дуги, изломы и т. д. с помощью пороговых устройств типа масок [125]. Топологическая информация о числе линий, выступах, углублениях и т. д., попадающих в окно маскн. извлекается с помощью тестов, вычисляемых на ЦВМ. Так, например, в распознавании знаков особенно большое внимание уделяется выделению штрнхов [147], информации об экстремальных точках [140], отметке точек изломов, пересечений, кривизны и т. д.

При разработке алгоритма выбора признаков следует иметь в виду, что такого ал горит vi а. по которому можно было бы найти их оптимальный набор, еще не найдено. При рассмотрении большого числа совокупностей признаков

весьма полезно использование понятия меры информации, определяемого следующим выражением:

〃圾）=log m + Р （妹=0） f 〃 （Ci /yk = o）log p （C〃” = 0） +

m

+p（%=i）£p（c/”= i）iog〃（c/%=1）.

где р（уь =。） — априорная вероятность того, что уи — 0;

p（Cdyn = 0）——апостериорная вероятность гипотезы о принадлежности 阪= =0 к классу Ci；

yk ——двоичный признак;

"Z — число равновероятных классов; Ct —обозначение t-ro класса.

Это выражение дает меру числа пар классов, которые могут быть полностью или частично разделены с помощью набора yk из л признаков. В случае равновероятных классов, если выбранный набор у^ из п измерений приводит к разделению всех пар классов, эта мера равна 1, если же с помощью 9TQro набора нельзя разделить нн одной пары классов, мера равна 0.

Для окончательного определения набора всех признаков используется критерии парных расстояинй. из которого видно, какие пары классов больше всего нуждаются в дополнительных разбиениях [116].

Другой метод отбора параметров [140] позволяет на основе имеющегося статистического материала выбрать такие из них, которые наиболее эффективно отражают свойства объекта. Данный метод основан на ортогональном преобразовании координат исходного пространства параметров. Мерой значимости каждой координатной оси может служить дисперсия проекций на зту ось векторов, представляющих объекты. Тогда у оптимальной системы координат большие значения весов будут лншь у небольшого числа параметров, а у не- оптимальнон системы координат веса всех параметров будут приблизительно одинаковы. Если за меру равномерности распрсдслсння весов принять энтропию этого распределении, то оптимальной системой координат будет та, которой соответствует минимальная энтропия. В оптимальной системе координат оси, имеющие наибольшие веса, соответствуют свойствам, по которым можно различать большинство объектов множества. Этот метод предполагает, что в оптимальной системе координат из всех векторов, соответствующих объектам множества, вычитается средний по множеству вектор.

Если метод оптимальной системы координат применить не ко всему множеству, а лишь к объектам отдельного класса, причем без вычитания среднего вектора, то в полученной системе координат оси с наибольшими весами будут представлять особые свойства данного класса. Такой метод называется методом сжатия информации с выделением свойств классов.

Метод дисперсии [176] состоит в том, что по обучающейся выборке одного класса находится оптимальная система координат. Новый, неизвестный объект раскладывается по этой системе, и вычисляется его энтропия. Если неизвестный объект принадлежит к данному классу, то его энтропия будет мала и сравнима со средней энтропией обучающейся выборки. Если же неизвестный объект принадлежит к другому классу, то, очевидно, его энтропия будет значительно больше средней энтропии обучающейся выборки.

Вес эти методы, как показали результаты экспериментов, являясь эффек- гивнее чисто случайного выбора параметров, уступают методам выбора по критерию, оцениваютлему качество работы классификатора.

В целом задача выделения признаков может быть успешно решена толь- ко в том случае, сслн ее связать с процессом классификации, т. е. с решением задачи нахождения внда решающей функции.

С этой целью опишем возможные виды априорных сведений о распознаваемом объекте н введем единую систему обозначений, которыми будем оперировать в дальнейшем.

Виды априорных данных об объекте. Рассмотрим случай разделения объектов на два класса С【и С2. Обозначим вероятность появления объектов из t-го класса как "（&）, векторы объектов как X, а их компоненты х«. Для векторов X могут быть заданы следующие априорные сведения. Во-первых, вид условных плотностей распределения векторов X для обоих классов p（X/Ci, mt）, когда параметры т для обоих классов неизвестны. Например, в случае нормального распределения векторов объектов из обоих классов могут быть неизвестны такие параметры этого распределения, как среднее значение н ковариационная матрица. Во-вторых, может быть задан вид условной плотности распределения векторов X для этих классов р（Х]&т） с известными значениями параметров т. В-третьих, могут быть заданы выборочные объекты с известной заранее классификацией в виде совокупности объектов, принадлежность которых к тому нлн иному классу известна. Обозначим эти объекты для двух классов следующим образом:

修⑴，修（2）xl （rti） = x1（；il）;

"2（1）.方2 （2）. . . .. >Г?（?功）=出 （九2）.

В-четвертых, могут быть заданы выборочные объекты с неизвестной заранее классификацией, что характерно для задачи обучения без учителя. Эти объекты обозначим как 翼懸（理）={*（1）, х（2）, ..., *（〃）}. В зависимости от комбинации указанных априорных данных используются различные методы нахождения вида решающей функции. Остановимся на кратком анализе этих методов.

Методы нахождения решающей функции. Корреляционный метод основан из использовании равенства W = G — Сг, где & н Q — типичные точки двух рассматриваемых классов, например, центроиды классов С「 Процесс классификации по этому методу состоит в вычислении коэффициентов корреляции кажде^го нового объекта с выборочными средними каждого класса.

Метод дает возможность получить линейную решающую функцию f （灭）=、т+а

где W = М\ —Мг；

з一?（m一м尸（肠+届）：

М — вектор-столбеи среднего значения;

МТ — вектор-строка;

W — весовой вектор;

X — входной вектор-объект;

6 — порог.

Полученная по данному методу разделяющая гиперплоскость для примера двумерных объектов показана как Нх на рис. 2, где представлены типы линейных классификаторов.

Все гиперплоскости иа рис. 2 построены для следующего примера.

Совокупность тренировочных объектов состоит из восьми двумерных объектов по четыре в каждом классе:

класс G又i =（0,2+ 2 偿）冗=（0,2-2 /2）又з = （ /6, 2）元=（一 У6, 2）класс G又i =（0,2+ 2 偿）冗=（0,2-2 /2）又з = （ /6, 2）元=（一 У6, 2）класс G%=（4,2点）元=（4, -2/2） 无=（4 + 2V5, 0） 兀=（4-2 |<2； 0）класс G%=（4,2点）元=（4, -2/2） 无=（4 + 2V5, 0） 兀=（4-2 |<2； 0）

класс G

又i =（0,2+ 2 偿）冗=（0,2-2 /2）又з = （ /6, 2）

元=（一 У6, 2）

класс G

又i =（0,2+ 2 偿）冗=（0,2-2 /2）又з = （ /6, 2）

元=（一 У6, 2）

класс G

%=（4,2点）

元=（4, -2/2） 无=（4 + 2V5, 0） 兀=（4-2 |<2； 0）

класс G

%=（4,2点）

元=（4, -2/2） 无=（4 + 2V5, 0） 兀=（4-2 |<2； 0）

Допустим, что эти объекты являются нормально распределенными,_средние значения которых ЛЬ равны выборочным средним, _а ковариационные матрицы Ai являются выборочными:

硏= (0. 2); 旅=(% 0);

5卄T1

На рнс. 2 показано расположение точек, соответствующих объекта м, и эллипсы вероятностей нормального распределения.

Если вектор W можно вычислить как

■h(M/|MD —(瓦2/1 元 2。

при 9 = 0, то получим гиперплоскость Нг на рис. 2.

Метод максимального правдоподобия основан па применении следующих статистически х критериев. Критерий Чоу [ 126] обеспечивает минимум вероятности ошибки н состоит в отнесении множества {右} к классу С】，если

。1。(■}/c|)》"2P({")/02)，

Рис. 2. Пример разделения двумерных объектов с помощью различных методов распознавания:Рис. 2. Пример разделения двумерных объектов с помощью различных методов распознавания:крестиками обозначены объекты, из 1-го класса, кружочками — об7>екты из 2-го класса; центроиды, соответствую т линиям равной вероятности распределений, которым подчиняются тренировочные объекты; ffi —■ гипер~ плоскость, полученная по расстоянию до средних； Hz — по корреляционному методу； "?— по методу максимальноголравдоподоб «я;〃4 — по тому :we методу 8 случае равенстваковариационных матрицкрестиками обозначены объекты, из 1-го класса, кружочками — об7>екты из 2-го класса; центроиды, соответствую т линиям равной вероятности распределений, которым подчиняются тренировочные объекты; ffi —■ гипер~ плоскость, полученная по расстоянию до средних； Hz — по корреляционному методу； "?— по методу максимальноголравдоподоб «я;〃4 — по тому :we методу 8 случае равенстваковариационных матрици в отнесении к классу С? в^

Рис. 2. Пример разделения двумерных объектов с помощью различных методов распознавания:

Рис. 2. Пример разделения двумерных объектов с помощью различных методов распознавания:

крестиками обозначены объекты, из 1-го класса, кружочками — об7>екты из 2-го класса; центроиды, соответствую т линиям равной вероятности распределений, которым подчиняются тренировочные объекты; ffi —■ гипер~ плоскость, полученная по расстоянию до средних； Hz — по корреляционному методу； "?— по методу максимальноголравдоподоб «я;

〃4 — по тому :we методу 8 случае равенстваковариационных матриц

крестиками обозначены объекты, из 1-го класса, кружочками — об7>екты из 2-го класса; центроиды, соответствую т линиям равной вероятности распределений, которым подчиняются тренировочные объекты; ffi —■ гипер~ плоскость, полученная по расстоянию до средних； Hz — по корреляционному методу； "?— по методу максимальноголравдоподоб «я;

〃4 — по тому :we методу 8 случае равенстваковариационных матриц

противном случае. Причем критерий минимума вероятности

ошибки при разбиении пространства входных сигналов на два иепересскаю- щихся множества 匕 и 吸 определяется нз условия

1Pl"(3“G)》р2P(；&“2)

~. PiP(Uj；/C1)< p2p(i^tl/^2)

Критерий Байеса [119] можно записать в виде

р(с/Е)р(с/Е)■№■(&•)

р(с/Е)

р(с/Е)

с помощью этого критерия получаем решающую функцию таким образом, чтобы средняя величина функции потерь при классификации была минимальна 1. По этому методу получена гиперплоскость % (см. рис. 2).

I Функция потерь X(CifCj), i, j = 1, 2,…，R (R — unc/o классов) представляет собой потери, которые возникают, если объект, принадлежащий в действительности к классу &, относят к классу С「 ,；

Последовательный критерий отношения правдоподобия Вальда i-ro класса объектов [26] записывается в виде

Uh（X~,, = ], 2, .. _, R,

- R_1下

П p （元仇）q—】-

где R ——число классов;

天 ——шаг нгаблюдения.

Если Uk（X/Ci） < A （Ci）, где A（G） — порог i-ro класса, то гипотеза Я» о принадлежности ^-го образа к t-му классу опровергается.

В случае статистической независимости совокупности параметров объекта 8» данные критерии дают линейную решающую функцию со следующими значениями передаточных весовых коэффициентов:

"（&尸 1.6） р （%" = U/G）

3 尸 log ;

p（x一 = 1/G）p（戈"0。/G）

6 = 5= ^^ log216 = 5= ^^ log21P （而=0/。2）j = 1,p（Xij^Q/CS j=LP （而=0/。2）j = 1,p（Xij^Q/CS j=Lп.п.

6 = 5= ^^ log

21

6 = 5= ^^ log

21

P （而=0/。2）j = 1,p（Xij^Q/CS j=L

P （而=0/。2）j = 1,p（Xij^Q/CS j=L

п.

п.

дает линейную решающую функцию иимеют нормальное распределение с рав-дает линейную решающую функцию иимеют нормальное распределение с рав-［一十原_碗У （三一砲［一十原_碗У （三一砲Метод статистических решений в случае, если параметры объекта ными ковариационными матрицами:

дает линейную решающую функцию иимеют нормальное распределение с рав-

дает линейную решающую функцию иимеют нормальное распределение с рав-

［一十原_碗У （三一砲

［一十原_碗У （三一砲

——1

Pk （X） =йГ ^P

（2入产I Д p

где X ——л-мерный вектор-столбец нлн вектор объекта;

№* ——л-мерный вектор -столбец или средний вектор;

А ——ковариацноиная матрица, определяемая формулой

a = e［（m—履）（工 而a円.

Предположение об одинаковости ковариационных матриц вполне обосновано, например, в случае обработки фотографий, где вследствие отсутствия резких переходов тонов между любыми соседними двумя клетками должна существовать положительная корреляция, не зависящая от того, к какому классу принадлежит данная фотография.

В этом случае весовые коэффициенты решающей функции определяются нз выражений

⑴⑴帝=（m一務）以一；

⑴

⑴

COo = -^-（Mj — М2）力―I（М] + 〃2）.

Соответствующая гиперплоскость, обозначенная 〃$ иа рнс. 2, совпадает с ЯР

Применение перечисленных крнтернев к случаю нормального распределения параметров объекта с неодинаковыми ковариационными матрнцамн дает квадратичную решающую функцию. В этом случае часто используется критерий Андерсена — Бахадура [119].

Метод дискриминантного анализа прйменяется в том случае, если вид плотностей распределения вероятностей, которым подчиняются исходные объекты, неизвестен, а следовательно, получить разделяющую гиперповерхность^

380

■обеспечивающую минимальную ошибку, в аналитическом виде нельзя. Процедура дискриминантного анализа состоит в нахождении TaKQro направления, для которого проекции векторов одного класса располагаются как можно дальше от проекций векторов второго класса, причем разброс проекций внутри каждого класса минимален. С этой целью минимизируется выражение

£霞т% — ^Е)т(皿 т 冗一正 т%),

无WG；

%jWG，

в результате чего получается вектор

帝=4一(元]—五2).

где

А = E(Xj—M[)(Xj—此尸十 S(Aj— Мг)(Х| — Afj)^-兄W&Kwc?

В большом классе задач распознавания образов и практически во всех задачах обнаружения сигналов на фоне шумов плотности распределений классов объектов p(X/Ci) являются нормальными или близкими к ним. В общем случае» когда вид условных плотностей вероятностей р(Х/С{) неизвестен априори (например, в большинстве задач распознавания визуальных, слуховых и т. д. образов), единственным путем построения плотностей р(Х/С；) и р(С0 является аппроксимация их суммой каких-либо плотностей, обладающих достаточно простыми статистиками. Так, например, был предложен метод, с помощью которого многомерные плотности распределения вероятностей любого вида аппроксимнруются суммами нормальных плотностей с достаточной степенью точности [163]. Такая процедура была успешно использована для решения задачи распознавания голосов различных дикторов вне зависимости от произносимого текста.

Перечисленные методы являются параметрическими методами классификации объектов. Они позволяют синтезировать оптимальные в статистическом смысле распознающие устройства с учетом перечисленных статистических критериев прн условии, если удается получить информацию о вндах распределения классов объектов.

Адаптивный метод нахождения решающей функции не требует никаких априорных предположений относительно вида распределений классов объектов. Кроме того, поскольку оптимальное решение не всегда удается получить, данный метод дает возможность получать более или менее удовлетворительные решения с помощью технически приемлемых средств.

Адаптивный или непараметрическнй метод использует итеративные алгоритмы настройки весов классификатора, но при его применении накладываются ограничения на вид решающей функции, т. е. предполагается ее линейность, квадр этичность, кусочная линейность и т. д. В качестве примера рассмотрим задачу классификации объектов в случае линейной решающей функции. Если имеется множество объектов для обучения, состоящее из двух подмножеств *i и Xg, то объекты, принадлежащие хь относятся к 1-му классу, объекты, принадлежащие х2» относятся ко 2*му классу. Существует линейная функция, разделяющая х】и *% т. е. х】н 能 линейно разделимы. Необходимо найти такой весовой вектор W, который позволяет научить адаптивный классификатор выдавать выходной сигнал вида

+ 1, если XgX[；

—1. еелн Х^Х^.

381

Решение этой задачи состоит в нахождении итеративных разделяющих алгоритмов обучения порогового элемента. Более подробно адаптивный метод излагается в последующих разделах.

Перечисленные методы дают возможность перейти к рассмотрению способов нахождения решающей функции н оценки ее качества для конкретных задач классификации объектов.

ОСНОВНЫЕ СВЕДЕНИЯ ИЗ ТЕОРИИ РАСПОЗНАВАНИЯ

Алгоритмы нахождения решающей функции в случае, когда априори известны плотности распределения р（ХС「т） н параметры т . Данная задача может быть решена с привлечением параметрических методов теории статистических решений. На практике наиболее часто встречаются два случая задачи распознавания в такой постановке: первый случай, когда компоненты объекта, подлежащего распознаванию, являются случайными статистически независимыми величинами, и второй случай, когда компоненты об1.екта являются нормально распределенными случайными величинами.

В первом случае [126] по условию задачи имеет место статистическая независимость переменных {xj, т. е. условные вероятности "1（{н}/&） н р2（{м}/С2）определяются из выражения

Р（{叫/Cj） = П Р（—

/-1,2

а решающая функция имеет линейный вид

F（X]・ х2F（X]・ х2（1—М）%2 log （1—М）%2 log 用电不审尸用电不审尸

F（X]・ х2

F（X]・ х2

（1—М）%2 log

（1—М）%2 log

用电不审尸

用电不审尸

где X,j —вероятности иезависимых ошибок переменных х；.

Во втором случае решающая функция является квадратичной:

iW =勿一![（又一乱）以”（又一m）], где

打=log '（*）一子 log I % I;

Mi — средний вектор;

Л j —ковариационная матрица.

Известно, что квадратичные решающие функции могут быть представлены в виде лпиейной функции компонент [72]. Таким_образом, путем нелинейных преобразований пространства X в пространство F можно также получить линейную решающую функцию.

В частном случае для данной задачи, когда ковариационные матрицы классов объектов равны, получим следующий вид решающей функции:

ИХ） ^Х^"1^! —^2）—^-（Л1| + 而2产力-1 （瓦一》2）

или

/(天)=彳收+吼.

где

u=A一1("1 — Al 2)；U'o =-^-(他 + 心)1^.

Лииейные1 решающие функции можно получить при использовании и других подходов к задаче распознавания образов. Основное достоииство линейной решающей функции заключается в простоте технической реализации.

Алгоритмы иахождеиия решающей^ функции в случае, когда априори известны плотности распределений p(X/Cj, ш) с известными параметрами н даны выборочные объекты с известной зараиее классификацией. Очевидно, неизвестные параметры m должны быть оценены путем использования зараиее классифицироваииых выборочных объектов. Для решения задач в этом случае также привлекаются пара метрические методы статистических решений. Так, например, с помощью метода максимального правдоподобия получим следующее выражение:

，/一 Р(£*1(1)■(")，G) pU.x,(ц). &)

Р(Х/*2(1)№(力.с2) р(Х^Ап\ С2)

где

р(Х/х£(л), GJ = Jp(X/m, C^pkm/Xi^ G)dm.

Условная плотность распределения p(m/%i(n). G) по правилу Байеса определяется выражением

—〃))=一陷⑺—％G- 5"也占伍一1)1 、

J P[^i(n)/mt xt (n — 1)] p [m f^i (n — 1)] dm

—P MS)/加]"[血/%g…1)1f 卩 I ^i(n) 1т}р{т1щ(п—1)\ dm

Формула соответствует .рскурреитиой процедуре, которая часто фигурирует под иазванием «обучение с учителем».

Возможность практического использования выражения в значительной степени зависит от существования конечно-мерной достаточной статистики для конкретных априорных и апостериорных плотностей вероятности. Этот вопрос был исследован в работе Спрэгинса [163]. Однако в общем случае оценка соотношения между качеством функционирования всей системы и этой процедурой обучения для конечного числа выборочных объектов является приблизительной, и пока нс исследована достаточно тщательно.

Возможно применение последов а тельн ых решающих правил к задаче распознавания в дайной постановке [119]. Такой подход тесно соприкасается с динамическим программированием. Информация об объекте обрабатывается последовательно в зависимости от исхода предыдущей обработки. Стратегия поиска следующего признака состоит в том, что всегда выбирается такой признак, который дает максимальную информацию о принадлежности данного объекта к одному из двух и более классов с минимальной вероятностью ошибки. Выбор признаков заканчивается, если подсчитанная вероятность ошибки достигла заранее установленной величины или если данная ветвь дерева решений исчерпана.

Одна из простейших форм последовательного решающего правила была применена к распознаванию букв английского алфавита и китайских иероглифов (140].

Рассмотрим процедуру последовательного решающего правила подробнее. Для оценки параметров распределения по выборочным классифицированным

383

объектам можно использовать последовательный критерий отношения правдоподобия Вальда. С этой целью на 女-м шаге наблюдения величины X вычисляется выражение

%(灭/ср =%(灭/ср =p（%G）p（%G）f = 1, 2. .... R,f = 1, 2. .... R,

%(灭/ср =

%(灭/ср =

p（%G）

p（%G）

f = 1, 2. .... R,

f = 1, 2. .... R,

н сравнивается с порогом Л (Cj) для /-го класса. В результате принимается решение отвергнуть гипотезу Cj о принадлежности А-го образа к /-му классу, если Uk(X/Cj) <{(&).

После того, как отвергнут j-й класс, общее число классов уменьшается на единицу и опять строится новый обобщенный последовательный критерий. После каждого наблюдения X решение о продолжении наблюдения или об отклонении гипотезы о принадлежности к классу основывается на всей предыдущей информации» полученной до сих пор без потери какой-либо информации даже после отбрасывания некоторых классов объектов. Классы объектов последовательно отвергаются до тех пор, пока не останется один, который н принимается за истинный класс. Интуитивно ясно, что последовательный критерии, хотя н несколько длинен, о диако приводит к высокому проценту правильного распознавания в силу того, что только тот класс будет отвергнут, который менее всего похож на истинный. Пусть 厶@ будет вероятностью принятия решения о принадлежности объекта к i-му классу, когда на самом деле имеет место q-й класс. Вероятности ошибок могут быть выражены через пороги следующим образом:

A (G) =!^^~~—,i = 1, 2R.

П (I—厶 q) _q=i _ где 1ц(т) = Li (m).

Оптимальиость последовательной процедуры проверки отношения правдоподобия для двух классов доказана Вальдом. Для большего числа классов оптимальность процедуры нуждается в обосновании, однако и здесь она, лови дим ому, близка к оптимальной, хотя бы в том смысле, что среднее число выборок, необходимое для отклонения гипотезы о принадлежности к классу, близко к минимуму. В некоторых работах рассмотрены и такие модели, в которых предыдущие данные отбрасывались вместе с отвергнутыми классами.

В ряде случаев, когда классификатор принимает решение продолжить наблюдения, может оказаться, что последующие данные описываются ие одним признаком, а целым множеством их. Каждому наблюдению может соответствовать либо один признак, либо 力-мерное множество признаков. Необходимый для наблюдения признак на каждой стадии выбирается исходя из всей пре- дыдущей серии признаков.

В качестве меры информативности признака могут быть использованы соображения близости класса объектов к истинному классу. Желательно выбирать признак, который являлся бы экстремумом статистики в виде математического ожидания некоторой функции. Такая функция может быть мерой корреляции классов образов, признаков и предшествующих наблюдений. Пусть г означает допустимое число признаков, а 户力 j = L …，г. j-й признак. Указан- пая стзтнстнка после п наблюдений может быть записана в виде

■ %(力=G，%•…，log…，.

/Jр(6)р(С)〃 (修№)

/=1

Поскольку

p(Fj, G，%, .... хл) = р(Г//хь ...» ип)р(С(1к}xQpOq•…,хл).

а 〃("[, —, хп) не зависит от признаков класса, можно получить другую формулу статистики:

R

—= ^^P(F〃X[Х"・С»р(Схл) X

< Р (尸〃 X]. • ♦ ♦, X" • О Р (&' К]. .... х〃)

X log.

P(Fj)p(G)

Процедура выбора сводится к вычислению апостернорных вероятностей всех классов объектов и условных вероятностей всех ненаблюдавшихся признаков и выбора такого признака на (п + 1)-м ш^ге, который максимизирует Vj(n), / = 1,….匚 С ростом выборки апостериорная вероятность, соответствующая неизвестному истинному классу на входе системы, начинает преобладать в выражении Vj (п). Поэтому выбираются такие признаки, которые наиболее близки к признакам, соответствующим классу объектов на входе системы.

Обозначим априорную вероятность Z-го класса через 〃(G). i = 1. 2, ..., R. Обучающая последовательность, соответствующая ьму классу.

。=（人- 4Г —，1而"

Объект неизвестного класса на входе системы обозначим через X. Тогда апостериорная вероятность z-го класса находится по формуле Байеса:

p(G/%，X) = -^

£ P (厶,BG)p(G) t=i

где

р(厶，X/Ci) = p(X/Lb c)p(厶/С)；

р(Х/。，&) = J 〃(Х；厶.恤，&)р(恤/厶，Ci)dm;

^i ——случайный параметр i-го класса объектов.

Значение обучающей выборки i-ro класса эквивалентно значению m^t поэтому

p(X/Lj, m” О = р(Х/7п〃 G).

Условия регулярности, которые обеспечивают сходимость p(fnilLi, С。 к б-функции от истинного значения параметра /Иг0, на практике выполняются. Кроме того, можно показать, что при выполнении

Р〔Р lAl/go) = Р(^21/ г?120)1 ¥= 1 обобщенный последовательный критерий отношения правдоподобия выполняется с вероятностью, равной 1. Характеристика обучающейся системы может быть описана функцией потерь「(挤.mw). которая представляет собой расстояние между случайными параметрами и условной оценкой параметра ^w = E("“L), где L ——длина обучающей выборки из N наблюдений. Разумным условием окончания процесса обучения следует считать условие равенства среднего риска, зависящего от N-П оценки /n^, стоимости дополнительных наблюдений. Если Q (£/т) есть вероятность получения N наблюдений и вероят- 25 Заказ 677385

ность окончания процесса обучения, то это условие может быть записано следующим образом:

Q（L rn）r（m, m^）p（m/L）dm = Ct（2）

В частном случае, если наблюдаемые величины н параметры подчинены нормальному распределению, то

х~П（М.月汽）；М~П（& ①）；r（m, £、；）= |Q）/（m—//I

и условие （2） примет вид

1 -

1（0 +①川=У亢С

откуда определяется число шагов обучения.

Прн выполнении условии сходимости решение продолжать илн остановить обучение необходимо принимать каждый раз прело получения н классификации обучающего наблюдения. Если обучающее наблюдение продолжается, то каждый раз производится переоценка параметров распознаваемого класса по последним данным. Поскольку распознавание выполняется методом последовательного принятия решений, вероятность ошибок может быть сведена к желаемому уровню при минимуме среднего числа выборок.

В частном случае, когда распределе!tие 歹（Х/С. "D является нормальный! и ковариационные матрицы в случае двух классов равны, но средине значения н коэффициенты ковариационной матрицы неизвестны, они также могут быть определены во классифицированным выборочным объектам.

Система распознавания выбирает класс Сь если

ХtФ~! （М,_靑2）_/（/ +衣2）q）一| （而i—市2）＞ о，

н класс С? в противоположном случае, где среднее значение для объекта из класса G равно

%

ki — число объектов в обучающей выборке.

Коэф фи циенты коварна ни он ной матрицы обоих классов вычисляются по формуле

2/

Ф = b' （而一血（七一元乩

々1 + 局一2 /Ы/Ы

Алгоритмы нахождения решающей функции в случае, когда априори известны условная плотность распределения р（Х/С；, ш ） с неизвестными значениями параметра т и выборочные объекты с неизвестной заранее классификацией. В данном случае для оценки параметров т используется заданная совокупность неклассифицированных выборочных объектов. Такой тип обучения называется обучением без учителя. Главное преимущество такого метода заключено в том. что процесс обучения может продолжаться в хоне обработки реальных данных н в конечном итоге вычислительная машина, обученная таким способом, может давать гораздо лучшие результаты, чем машина, обученная только на классифицированных выборочных объектах, хотя скорость процесса обучения, по-видимому, должна замедляться.

Данный подход опирается на использование методов теории статистических решений: метода последовательного самообучения по Байесу; алгоритма самообучения М. И. Шлезингера; рекуррентных алгоритмов Я- 3. Цыпкина л Г. К. Ксльманса [107], а также метода последовательных решений.

Задача самообучения может быть сформулирована как задача оценки неизвестных параметров условных распределений с помощью неклассифицированных выборочных объектов. Критерием самообучения будет минимизация некоторого функционала функцией условного риска, правдоподобия и т. д.

Рассмотрим рекуррентные алгоритмы самообучения, основанные на при- меуении метола стохастической аппроксимации, предложенные Я- 3. Цыпкиным н Г. К. Кельмансом [107]. Эти алгоритмы можно считать наиболее общими из всех известных до настоящего времени.

Задача самообучения формулируется следующим образом. Требуется разбить исходное пространство признаков Qs иа такие нспересекающиеся области Mi, ..., x^, чтобы мнннмизировать следующий функционал:

N*=|N*=|j Fa 6 VP 忆VN)p(S/k)dS.j Fa 6 VP 忆VN)p(S/k)dS.(3)(3)

N

*=|

N

*=|

j Fa 6 VP 忆VN)p(S/k)dS.

j Fa 6 VP 忆VN)p(S/k)dS.

(3)

(3)

门1jC(S, VY …，Ул) — функция потерь при классификации;

Sex"匕，....V^—искомые параметры областей %,…，Хх (нанрнмер. средние значения);

р* —априорные веронтности классов.

Минимизация выражения (3) эквивалентна минимизации средних потерь при распознавании. Дли этого необходимо пыполненпе следующих условии:

£ J ▽忆"几区 同，…，VN)p(S)d(S)^^

中 mA (S) = Fk (S, %...., V“)—尸,〃(S, %,…,Уд/),

где 匚 VmFk (S, Vi —градиент 尸丸(S. V) no Vm;

ф/«л — граница между областями хта и 払.

Для перехода от интегрнровани$1 но области 乂丸 к интегрированию по всему пространству Qs вводятся характеристические функции

〃£, Vb .〃£, Vb .百 I, если S&M

〃£, Vb .

〃£, Vb .

…人)=e 一

I 0, если SCk/.

Тогда формула (4) будет иметь следующий вид:

N

\ f 8左(М 忆，…，VN)VVm^(S,忆VN)p(^)dS =

々=1 %

N•

=f Ms{〃£，K，…，％)▽〃&(* V,歹#}• k=\

Поскольку в этом выражении p(S) неизвестно, то невозможно решить уравнения относительно неизвестных параметров областей хь .... х*. Поэтому предлагается использовать адаптивный алгоритм для нахождения оценок Н, %, .... Vn, основанный на стохастической аппроксимации.

25*387

Пусть на (п — 1) шаге построены оценки для параметров V^n — 1], V2[n — I]. Vw(n — 1]. Тогда, если на n-м шаге поступает S^, то

N

Um 间=%: S—〔I—Ym【用 <еЛ (^n> ^i И一1]. •….

A= i

*nS-1])V%a&,忆 II]七[I])}.(5)

/елн Sn попадает^в область ка, то все еш (Sn, Vb ..., V^), за иск.аючснием еА (Sn, V^n — 1], ...» TnS—])，равны нулю. В этом случае алгоритм самообучения (15) приобретает следующий вид:

Vm[n] = Vm[n-\]~ ут [n] V Vmf Л (Sn, %—-1],…,戏旧—I]),(6)

机=1, 2,…，m

Было показано (108], что этот алгоритм сходится к оптимальным значениям У；, U；, ...» 卩方 в смысле обеспечения минимума критерия (3) с вероятностью единица.

Замечательная особенность этого_подхода заключается в том, что выбирая различные функции рнска Fa(S, V), из формулы (6) можно получить как известные к настоящему времени, так и новые рекуррентные алгоритмы самообучения. Например, алгоритм, основанный иа потенциальных функциях [20], получается при выборе 尸】=I1S—匕|卩，&=IIS—%|俨.Алгоритм А. А. Дорофею- ка [44] получается при выборе F* = ||S— VkH2 十 \ 鳴(где /л 片 А) Рекур-

рентный алгоритм М. И. Шлезингера может быть получен, если в качестве минимизируемого функционала принять математическое ожидание функции правдоподобии, т. е.

雖 Eg \ PhP(WWh，B讣.

Естественное ограничение состоит в том. что функция рнска Fa(S，匕，…, Va) должна быть задана учителем. Следует подчеркнуть, что все рекуррентные алгоритмы страдают общим недостатком: они сходятся к какому-либо стационарному решению в зависимости от начального состояния, начального положения границ и т. д.

Алгоритмы нахождения решающей функции, основанные на дегермиии- стской структуре, в случае, если априори известны только классифицированные выборочные объекты. Посксльку информацию об исходных данных не всегда удается получить, все перечисленные выше алгоритмы классификации имеют ограниченное применение. Это привело к разработке алгоритмов, не требующих априорных сведений для построения решающих функций.

Данный подход опирается на адаптивный метод решения задачи распоз- наваннн, использующий итеративную процедуру настройки параметров классификатора. Однако использование этого метода предполагает такие ограничения, как наличие достаточно большой совокупности классифицированных выборочных объектов нз обоих классов; знание вида решающей функции (линейная, квадратичная н т. д.)._ Учитывая эти ограничения, задачу нахождения алгоритма классификации можно сформули ров а ть следующим образом для случая линейного порогового элемента.

Если N — число классифицированных выборочных объектов представляет множество объектов х. состоящее из двух подмножеств х】н х2» то объекты,

принадлежащие хь относятся к 1-му классу, а объекты, принадлежащие х?, относятся ко 2-му классу. Существует линейная функция, разделяющая х〕 и №, т. е. X] н к? ли^йно разделимы.

Нахождение f(x), правильно классифицирующей все объекты, эквивалентно решению системы векторных неравенств:

于于>0дЛЯ Y^y^•

.帝斤 <0для У€^2

где

Для каждого входного объекта У существует свой весовой вектор VZ. Уравнение М. У = 0 является уравненном гиперплоскости, дслящс!! пространство весов на два класса таким образом, <ito те векторы 取， для которых 宫.巴>2лежат по одну сторону этой плоскости, а тс векторы W, для кото* рых^.У< 0, нежат по другую сторону этой плоскости.

Каждой области в пространстве весов соответствует своя линейная клас- сификация входных объектов, н наоборот, классификация входных объектов линейна только тогда, когда в пространстве весов ей соответствует некоторая область, называемая областью решения.

Существует много алгоритмов, обеспечивающих при различных условиях сходимость весового вектора к оптимальному. Алгоритмы с исправлением ошибок персептронного типа основаны на том. что ошибку нахождения вектора W на той или иной стороне разделяющей плоскости можно исправить, перенося вектор 呼 в точку на другой стороне этой плоскости по линии, перпендикулярной к разделяющей плоскости, путем с.чожения вектора U7 с вектором входного объекта У из совокупности выборочных объектов.

В результате получим новый весовой вектор

一伏十1)=而伍)十才,

где k — номер шага;

с — коэффициент корреляции, с > 0.

Можно сформулировать четыре требования к алгоритмам обучения:

достижение оптимального реиюния за конечное число шагов;

число логических пороговых элементов должно быть минимальным;

время достижения решения минимально:

решение должно быть нечувствительным к небольшим изменениям весового вектора.

11усть р+ ——матрица, столбцами которой являются векторы, относящиеся к одному классу, а р~ ——матрица векторов -столбцов второго класса.

Образуем матрицу А = (р+, р-), столбцы ее обозначим Х> То,гда весовой вектор W должен быть таким, чтобы Wt%； > 0 для всех /. Обычно имеют место помехи, колебания напряжения н прочие источники нестабильности, так что естественно требовать 昭т*$ > d、где d — ширина зоны нечувствительности.

_/田W（k 十 1）= _ W （同+_/田W（k 十 1）= _ W （同+при 1Гт（А:）Х/> d; а при 或т （竹 &e&при 1Гт（А:）Х/> d; а при 或т （竹 &e&

_/田

W（k 十 1）= _ W （同+

_/田

W（k 十 1）= _ W （同+

при 1Гт（А:）Х/> d; а при 或т （竹 &e&

при 1Гт（А:）Х/> d; а при 或т （竹 &e&

ошибок имеет вид:ошибок имеет вид:Первый алгоритм обучения с исправлением

ошибок имеет вид:

ошибок имеет вид:

где 6 — постоянная приращения.

Согласно этому алгоритму, из входных векторов X образуется столбец матрицы А н подсчитывается произведение 昭丁（论）*卜 Если последнее нс превышает d, то к 呼（丸）добавляется вектор в направлении 犬力 длина которого определяется постоянной 0.

Второй алгоритм обучения имеет вид

Г（Аг+ 1）=Г（Аг+ 1）=涉'（在｝при /「（同 X］》d;

Г（Аг+ 1）=

Г（Аг+ 1）=

摩⑷+三厶禹9—可供）*‘）叩"研T传）%<4

где а — постоянная, задающая величину коррекции.

Здесь необходимость выполнения коррекции определяется разностью между d и скалярным произведением WT（k）Xj. Сходимость имеет место при О < сг < 2.

При а > 2 алгоритм расходится. В случае применения этого алгоритма может потребоваться бесконечно много циклов коррекции. Поскольку разность между скалярным произведением и d может быть очень мала, изменение весового вектора по этой причине будет также малым. Если ограничить вепнинну минимально допустимой коррекции, то алгоритм будет сходиться за конечное число шагов. С целью сохранения преимущества относительной простоты первого алгоритма по сравнению со вторым и ускорения его сходимости предлагается третий алгоритм обунення:

冲（左+ 1）=_1W7 传）+ m冲（左+ 1）=_1W7 传）+ m咿可依）%》2

冲（左+ 1）=_1

W7 传）+ m

冲（左+ 1）=_1

W7 传）+ m

X/ при WJ（k）lj<Zd.

Малое натуральное число т удовлетворяет условию

4一服t伍）灭

При В = 1 этот алгоритм совпадает со вторым для о = 1.

В алгоритме 1 все веса изменяются на одну и ту же величину. Благодаря этому при адаптации можно использовать сигнал постоянной амплитуды, тогда величина коррекции будет пропорциональна длительности сигнала. Это так называемa$i временна$1 адаптация. Кроме того, при использовании алгоритма I на каждую составляющую весового вектора требуется лишь один элемент памяти, т. е. первый алгоритм удовлетворяет четырем перечисленным требованиям. Для иллюстрации процесса обучения предлагаются кривые обу- чсиия, полученные при использовании каждого из приведенных алгоритмов. В качестве кривой обучения примем зависимость скалярных произведений, входящих в алгоритм, от числа итераций. Ординаты графиков замеряются непосредственно на пороговом элементе.

Рис. 3. Кривые обучения для алгоритма /

■ a) d = 0,75; В - 0,15; 6) d -仇75: В -。.3冷；о) d “ 0,90;卩=0,45

В качестве входных сигналов была выбрана пара букв Р н Н на поле 4X4. Заштрихованные поля соответствуют +1, незаштрикованные —1. Значение выходной переменной для буквы 户 равно 4-1, а буквы Н ——1. На рис. 3 приведены кривые обучения для первого алгоритма. Сплошной линией обозначены кривые для Р. штриховой — для //. Обучение заканчивается после 37 итераций. Ясно виден линейный характер графической зависимости.

Графикам на рис. 3 соответствуют следующие значения параметров:

4 = 0,75,В = 0,15;

d = 0,73,В = 0,30;

n)d = 0,90;8 = 0,45,

В зависимости от комбинаций этих параметров процесс обучения может закончиться раньше (б) или позже(Q и б).

Аналогичные кривые 06yqeння для алгоритма 1[ представлены на рис. 4 при и = 1. d = 0,9. Процесс обучения заканчивается после 14 итераций. Поскольку начальное 311aqeнне весового вектора не удается сделать одинаковым для различных алгоритмов, о преимуществах того или иного алгоритма надо С}*дить осторожно. В процессе выполнения этих алгоритмов псс выборочные объекты предъявляются один за другим п циклическом порядке.

Одним из основных математических результатов теории распознавания является доказательство сходимости этих алгоритмов. Если последовательность выборочных объектов У& линейно разделима и последовательность весовых векторов ITfc. получаемых в результате обучения, сходится к разделяющему вектору Ж то применяемый алгоритм сходится. Доказательство сходимости алгоритмов с исправлением ошибки содержится в ряде работ [104, 120, 150].

Для ггроверки входных объектов па линейную разделимость был предложен ряд процедур, причем в некоторых из них использован характер распределения нулей и единиц в исходных векторах. Однако моделирование линейного классификатора и обучение его нужной классификации представляет 391

один из наиболее легких путей. Было

Рис. 4. Кривые обучения для алгоритма 〃Рис. 4. Кривые обучения для алгоритма 〃замечено, что при предъявлении адаптивным классификаторам неразрешимых задач весовой вектор оказывается в режиме постоянных колебании, и начало такого режима может служить сигналом для остановки процесса обучения, так как входные объекты не являются линейно разделимыми [40. 44].

Рис. 4. Кривые обучения для алгоритма 〃

Рис. 4. Кривые обучения для алгоритма 〃

Существенным недостатком алгоритмов с исправлением ошибок является наложение ограничений на вид решающих функций （линейные, квадратичные. кусочно-линейиые и т. д.）- Кроме того, при решении практических задач множества классифицируемых объектов не обязательно разделены. Эту трудность можно обой- ти при использовании градиентных алгоритмов, которые являются промежуточными по отношению к подходу.

заключающемуся в одновременном предъявлении всех выборочнр»1х объектов, и к подходу* основанному на hoc.ic- дов а тельном их предъявлении.

Из всех известных типов алгоритмов обучения классификации объектов целесообразно использовать алгоритм минимизации средней квадратичной ошибки адаптации, обеспечивающий сходимость к решению поставленной задачи при простой- схемной реализации линейного классификатора. Кроме того, модификация этого алгоритма дает возможность синтезировать адаптивные классифицирующие устройства, с помощью которых можно получить статистически оптимальные или близкие к ним решения. Поэтому эти алгоритмы анализируются более детально.

Пусть S ^желаемый выходной вектор, равный Sdl для п1 объектов нз 1-го класса и Sd? для п2 объектов из 2-го класса, и пусть nt Ч- п2 = ^. Ошибка обучения, являющаяся разностью между реальным выходом классификатора при Xij на входе и желаемым выходом, записывается в следующем виде:

印=（X/w+ 6。一5& =3拼Г昭一S"i= I, 2; /= 1, 2N.

Если fij（btj） —функция ошибки обучения для одного объекта, то для всех объектов эта функция примет следующий вид:

用（昨V ＞后面）.（7）

几 i +几 2

г-1 /-1

Поскольку речь идет о градиентном алгоритме обучения, изменение весового вектора 呼'должно происходить в направлении отрицательного градиента.__

Вычисляется последовательность величин ｛肥⑴，取'（2）, ..., W伍）. 呼'（入 + 1）｝ для всех шагов обучения.

Здесь■

w'（入+ 1）=9'（九）—]1▽人河'（人）],（8）

где ц ——постоянная, определяющая сходимость и стабильность алгоритма.

392

Функция h(Wf) должна обладать следующим свойством: если для двух (т 十 1) мерных векторов而；и ^2

▽ mG；)i=vM(%)i=o,

то—_

九便;)=无(遊；)=min [A (正')]

для всех 呼'.

Если функция fi(Zj) определена и дифференцирована для всех е% если для этой 屯ункцнн существует конечное чиачо т； такое, что //(£»)>"历 d2Fj¥j—

и все 丁 产 秀如 для всех реальных 切，то вектор Wf. д」я которого

▽仇(W)] = 0, будет минимизировать h(Wf).

Подставив 厶(U/‘) в формулу (8), получим алгоритм адаптации по всем объектам такой, при котором в одной итерации нахождения весового вектора .используются все заданные выборочные объекты:

〃1+〃2А'

w+1)=而，(人)-盜 V к不冲一时] £•=声a)-号 £ *.

Нетрудно убедиться, что для данного вектора W (九)математическое ожидание оценки градиента функции средней квадратичной ошибки равно истинному значению градиента этой функции.

В силу указанных причин модифицированный алгоритм адаптации по одному объекту будет иметь следующий вид:

W 十1) 一帝伍)—2四(入)后，(9)

0<"0.

В этом алгоритме в одной итерации нахождения весового вектора участвует одни выборочный объект. Заметим, что модифицированный алгоритм (9) имеет простую техническую реализацию.

На рис. 5 приведены результаты обучения но этому алгоритму для букв Р и Н, где четко прослеживается экспоненциальная закономерность обучения.

Идея представления алгоритма обучения итеративной и детерминистской процедурой оптимизации по некоторому критерию, например минимизации функций 左(W), может быть использована для интерпретации других алгоритмов, а также для нахождения новых. Возможность создания новых алгоритмов ограничивается лишь возможностью нахождения новых разумных критериев. В табл. I fl08] дается интерпретация некоторых алгоритмов как градиентных процедур для соответствующих наборов критериев.

В связи с отсутствием какой-либо вероятностной информации оценка качества решающих функций становится одной из главных задач, возникающих при анализе алгоритмов такого типа. Важным результатом в этой области является работа Уидроу [173], в которой он показал, что длина обучающей выборки (чис.ю выборочных объектов N) должна превышать или. по крайней мере, быть равной удвоенному числу весовых коэффициентов классификатора, чтобы алгоритм дал в этом случае приемлемые результаты. Для оценки качества решающей функции определенный интерес представляют связи линейно» решающей функции со статистическими параметрами выборочных объектов.

Все описанные алгоритмы, несмотря на их простоту и полезность, обладают существенным недостатком, который состоит в трудности количественной оценки качества получаемых решающих функции. Такая оценка получается только с помощью подсчета вероятностей ошибок, а это неизбежно приводит к тому, что при постановке задачи распознавания Должна быгь явно или пе- нвно учтена условная вероятность p(Cg/X).

393

Рис. 5. Кривые обучения для алгоритма минимизации среднеквадратичной ошибки

Алгоритм нахождения решающей функции иа основе вероятностных методов в случае, когда априори известны только классифицированные выборочные объекты. 11рсм<дс чем закончить обсуждеине алгоритмов нахождения решающей функции, основанных на использовании априори классифицированных выборочных объектов, рассмотрим методы потенциальных функций и стохастической анпрокснмацнн. Метод потенциальных функций развит в работах Айзермана, Бравермана, Розоиоэра [4].

Цель метода потенциальных функций ——найти такую функцию *ф(Х), определенную в пространстве обьектов X, которая в случае неперекрывающнхея распределений положительна для всех объектов X. принадлежащих к классу С” отрицательна для всех обьектов X из класса С2 и произвольна либо равна нулю" во всем остальном пространстве. Метод опирается на предположение, что существует, по крайней мере, одна достаточно «гладкая» функция, разла^ гаемая в конечный ряд по некоторой ортоиормированиой системе функций

，6)=VF/dj?).

i 一 I

причем система функции <Р должна быть определена заранее.

Следующий этап состоит в преобразовании п-мерного пространства объектов X в т-мерное спрямляющее пространство Z таким образом, что новыми координатами объекта X будут величины 2【.2? 2т・где 2« = Ф» (X). Это

преобразование переводит разделяющую поверхность “(X) = 0 в гнпернлос- m

кость (о；?； — 0. Теперь очевидно, что в спрямляющем пространстве Z при- меним алгоритм с исправлением ошибок.

Коррекция функции 屮 в пространстве X, получаемая на каждом шаге неправильной классификации объекта X. представляет собой прибавление (или

394

вычитание) к существующем у потенциалу потенциальной функции

А(『，尤)=Е ①i叵)П(К).

В точке X = Хк функция А(Х, А\) имеет максимум. Если разделяющая функция if сильно изогнута, то tn велико и функция 少(X. Х&) примет вид положительных или отрнцательных пиков, расположенных над неправильно классифицированными точками. В случае, если разделяющая функция 寸 гладка si, функции 々(X. X*) имеют вид пологих холмов. В случае малого числа пыборочных объектов вместо перехода к спрямляющему пространству в качестве добавляемого при каждом исправлении ошибки потенциала исполь> зуют [20J

° а(-Х—巧Т(£_\)нт〕$加 ajY—Р|；|Л—Г|.

Стохастическая аппроксимация является статистическим эквнвалеитом рассмстрсннх потенциального рельефа. Смысл стохастической аппроксимации в следующем [4, 5, 21]. Имеются аппроксимируемая н аппроксимир\гкяцая функции н мера различия между ними, которая должна быть минимизирована. Аппроксимирующая функция строится путем иослсдовательного измерения значений аппроксимируемой функции в случайно выбранных точках при наличии помех.

Последовательность случайно выбранных точек состапляет выборочные объекты. Каждый вектор X находится 弋 определенной вероятностью р(Х). В качестве аппроксимирующей функции можно взять функцию

f(x)= p(clfx)-p(c2ix)t

>0 для 灭6G：

где f(X)=一

I <0 для Х^С2.

Наблюдениями является последовательность величин У(Х&), которые равны +1 или —1 в зависимости от принадлежности Л\ к классу G или С2.

rn"

Аппроксимирующая функция имеет вид £ Wi<Ih(X), где Ф, заданы. В ка- чсствс меры различия функций служит средняя квадратичная ошибка

（/医）一£板:回（斤）（/医）一£板:回（斤）p(X)dX.p(X)dX.(10)(10)

（/医）一£板:回（斤）

（/医）一£板:回（斤）

p(X)dX.

p(X)dX.

(10)

(10)

х

При этих условиях последовательность приближения, получающаяся в силу рекуррентной процедуры

忆.侬+1)=吼(我) + Р伏)色(冗)--■一e 叽他)叫氏a).

сходится к оптимальным 吃•. где

оо

F W)=8 н £р*)<8.

力=1k^I

Критерий (10), разумеется, не является единственным критерием, который можно использовать при таком подходе.

395

В табл. 1 приведены некоторые рекуррентные алгоритмы и критерии, построенные с использованием метода стохастической аппроксимации.

На практике большинство процедур стохастической аппроксимации сходится очень медленно или вообще ие сходится. В случае иепересекаюши хся распределений среднее квадратическое отклонение может быть сведено к нулю, поэтому метод стохастической аппроксимации не даст новых результатов. Эффективность теории стохастической аппроксимации проявляется только в случае, когда распределения объектов перекрываются или с помощью системы функций Ф, нельзя получить выражение для разделяющей поверхности. Поэтому описанная теория практически не нашла применения в распознающих системах.

Алгоритмы нахождения решающей функции в случае, когда априори известны только выборочные объекты с неизвестной классификацией. Такой способ задания априорных данных относится к задаче распознавания образов без учителя (или самообучения). В данном случае для нахождения решающей функции располагают минимальной информацией. Обучение без учителя характеризуется прежде всего наличием небольшого числа выборочных объектов, поскольку и ре два рител ьная классификация их затруднена.

К настоящему времени известен ряд работ, посвященных теоретическому исследованию характеристики сходимости алгоритмов нахождения решающих функций, оперирующих последовательностями неклассифицированных выборочных объектов, причем при оценке эффективности этих алгоритмов авторы опираются на эвристические соображения.

Алгоритмы данной группы опираются на методы построения разделяющих поверхностей без определения параметров условных распределений и методы аппроксимации разделяющих поверхностей стандартными типами решающих функций.

Целью самообучения в данном случае является построение разделяющих поверхностей или границ между областями, принадлежащими к различным классам, причем число классов может быть неизвестным.

Рассмотрим в качестве примера два неоптимальных алгоритма самообучения, которые дали хорешне результаты на реа«1ьных данных. Оба а/норитма опираются на предположение о том, что первоначальные параметры классификации подстраиваются так, чтобы давать возможность более или менее правильно классифицировать объекты. Самообучение (или самоадаптацяя) необходимо для дальнейших подстроек этих параметров.

Первый алгоритм является рекуррентной процедурой, т. е. результат, полученный в одной итерации, используется для получения обучающей выборки в следующей итерации (рис. 6).

будет получена гиперплоскость 〃збудет получена гиперплоскость 〃зЧерными точками обозначены центры тяжести двух областей классов С〕 н С2. Новые гиперплоскости для примера, приведениого иа данном рисунке, стронтсн на каждом последующем шаге перпеидикулярио вектору, соедипяю-

будет получена гиперплоскость 〃з

будет получена гиперплоскость 〃з

ненещему эти точки, до тех пор, пока (рис. 6, б).

не

не

Пусть М】一среднее значение признаков объектов, отнесенных к классу G, а 从12 — среднее значение признаков объектов, отнесенных к классу С?. После этого вычисляется новый весовой вектор 昭］=昭“——呼］? и снова проводится классификация. Этот процесс осуществляется до тех пор, пока состав классов нс перестанет изменяться:

冋=而/1 一场2；瓦=子丨南Д

где i三Q. если叫『—“i・X； ＞伪_】;

A" —число векторов первого класса;

N— общее число векторов в множестве Q

bii

o'

—

о 丄

X—

Q

о .丄

.2

I^~^i

1СЧ

Jx^^1

匕 Э-

11

1 о

1

6 三

f

N

十

>1工

+

、

Q

O1 —

•入

f

r旦三QJ

П родолжение табл. I

Функционал

Алгоритм

Где опублинова но

/ = М { 1 2 1 — 2)

С 网=с m — I ] + Y 仇]{sign 2 (С , — 1J, а [川)一1} у М1 屮(х 间) Y W = - 4~ 0 向义 P - ' ■；屮(型),

4同学(r")中(尤国).

0<B 向 <2, p>0; ago, 0<Y<2, а[л]= 1

”73]

/”)== [I (ДГ-

/ =

■₽o)一(力呼一Bo)ia，邸=[i.ii] '泌冏,если lz|> 三

0,если 1 z 1 < g

*‘(/+ 1)=叶(/) + pаT网昭⑴一в。)一h昭⑺一胡

с [〃一 I]—丫 [/tjz(c [m—1], a[n])y[n] ф(х|п]), если |z|〉g

c [" — 1 ], если 1 г 1 < g Y 伽]=r^

/【川屮tg网)学G向)

[4,U5J

(м /= м 0,

R }, если г《afl гапг }, если «/: < 2 < 0 если г> 0

c[n—1]—у [n]z(c (n—1], a|n]) y[〃]屮仪岡)，г < a„

° 岡=Jc [Е— 1]—刈[E] апу [«]ф(х{п],)а«<г<0

с【"一1J,г>0

[4]

/(% р)= 11Л1Г-РЦ2, в>0 .

1 ) = ■ (/) + pS— М Г(/)- р(/)|, где Р(/+1) = р(/) + [4Г (/)- В ⑺ *4W ①-м/)| ]； р н S выбираются из условия

|p2s4T^S-2pSl<0'

|5,U6]

〃昭)=im-—M2 僧=u，i…，i]

^(/+1)«р4Т(Г(/)-р0)

[27]

рис. 6, АЬапгнбноя обработка ерупп:

а ——еипермсскость ~У1 0^8008^^ поте* безехн»аоасьек отрезки- sn^pxscff^s век-40^2 средних знань。&ъектов ж» первом згййе*•• __ еипернхоскость Н 2 HtiC3TOPQNзтап£ % — ZUNeprEOCKOCT ь /Л н.®третьей зтапе

Вопрос о сходммостннодобнЕх алгорнтмов остается нереЕеннЕМ, Однако 9тн алгорнтмь 二 таЕлн =рнмене=не в зада 工 ах распознавания образов =6】， другое алгоритм самообучения опнраетсн на нспользованне алгорнтма с нсправленнем 0ЦШ6КН，коррскиня весового вектора применяется только к объектам- которые классненимровахы снекоторо^граннинонстепонью на— пежностн，Еслн объект =оя§ в область》расположенную в непосредственной блмзостн он зэо^эьопхопня- проверенно* между классам* (он не отнесен =н к одному классу)" нлнеелн зтот объект классненинрован надежном” с±едо, вательнр нет необходнмостн мохнфн ин ропать параметры §а®зменснм2 его проекингвесово2евектор не меняется* Еслн же объект находится межпупор? том надежно" класемфнкзинн н порогом》=рккотором еЕевозможмакмассн， esKausH* то зтот объект прибавляется к весовому вектору в случае прмнад— лежностн к первому классу нлн внмнтается нз него в протнвном слуиае >ьз< рнтмнмеет 2СДУЮЕН4 в®д 49・ 16】：

Л1+7 0+鼻：

6j+ 一 и 6j+-

+ L есл3o~+-AVZ><j 八 6~ + Е-- — L если 6j——SAgK A Bj——-;, О в осталы-b-K случаях，

(二)

От выбора ml н m2 в wassshso» 2^^ завнент setKTHBMOCTb алгоритма， Haqahbl-HQ гннер плоскости для зтого алгоритма могут 6Ь_ТЬ получень- с помощью алгоритма с нсправьеннем ошибок, соответствующих обуиенню с учителем.

На рнр7 >ана нллюстраимя =рннинпа рсалнза-тн алгоритма (二).вес。— №о^ векторнзменяетсм только T0S9 когда обуоктн эо-staMSH в ЗЗЕТРихованг нге ЗОКЕ・ в противном случае разделенне считается ЛН6。неопределенным》 либо Напежнь-NL На нервом Bs^ ^so. 7y а) вектор X- относится к классу сг поэтому HOBS】 весовое вектор W- -рспориионалсм 一弋0 + хгНа следующем mare (рнр7・ 6) несово={вектор х& относится к классу су чтопрнвопнт к 09 разошшню вектора 制 и 5 ——Х2・ Стрелки показывают направления fa^^&^to исходных дан=£х・ которые компснснруетсн подстроек。〉зперплоскости*

399

P〃c. 7. Иллюстрация алгоритма самообучения：

а ——вектор Xi относится к классу С\ на первом этапе; 6 ——вектор Х2 относится к классу Q на втором этапе

Алгоритмы самообучения, относящиеся к данному разделу, далеки от оптимальных рекомендуемых статистической теорией решений. Однако этот недостаток полностью компенсируется простотой реализации и малым объемом вычислений.

СИНТЕЗ РАСПОЗНАЮЩИХ УСТРОЙСТВ

Устройство предварительной обработки информации. Распознающие системы. реализующие алгоритмы классификации конечного числа объектов, как было отмечено ранее, состоят из двух частей: устройсгва предварительной обработки информации, которое выделяет существенные признаки, характеризующие образ, и классификатора, который на основе этих признаков принимает решение о принадлежности объекта к тому или иному классу. Проблема синтеза первой части в значительной степени зависит от вида решаемой задачи (распознавание визуальных сигналов, рукописных букв, распознавание звуков и речевых сигналов и т. д.). Поэтому подробно эта проблема анализируется ниже. В данном параграфе рассмотрим наиболее общие подходы к вопросам предварительной обработки, которые дают возможность уменьшить этап распознавания, используя рациональные схемы вычисления признаков, описывающих образы.

Одни из такнх подходов состоит в том, что пространство образов представляется в виде пространства чисел, а размерность выборки, анализируемой классификатором, строго ограничивается. Таким образом, признаки поступают на вход уже в квантованном виде. Степень подобия двух случайных величин (признаков) можно грубо оценить точностью, с которой предсказывается одна величина при задании другой. А поскольку выборочное пространство определяется экспериментально, то самое большее, что можно сделать, — это построить статистическую оценку степени подобия, например, с помощью функционала

〃(修•幻)p(xi)p(yj)〃(修•幻)p(xi)p(yj)门 ГП

〃(修•幻)p(xi)p(yj)

〃(修•幻)p(xi)p(yj)

п у П £工，（修，/）咏

i=i ；=i

где /г ii 加一число квантованных уровней двух наблюдаемых величин X н У, Точность распознавания по критерию минимума вероятности ошибки выражается следующей формулой:

〃 т

Rx. у =22 P小也"（株例）,

Jt j・i

где d（Xi/yi） = 1 для всех /, когда i такое, что 〃（右仅力 =max0aA/分）

и d（Xijyj） = 0 для всех других случаев. Математическое ожидание отношения правдоподобия определяется выражением

〃（*/切）］Р（&）」〃（*/切）］Р（&）」а ги

〃（*/切）］Р（&）」

〃（*/切）］Р（&）」

Ех. р = £』Р（4 %）

£=1/=1

Указанный подход был испытан на нескольких задачах, включая такие, как распознавание букв, предсказание погоды и распознавание кратеров на квантованной фотографии лунной поверхности. Устройство предварительной обработки информации по функционалам подобия позволяет так уменьшить число признаков, по которым производится классификация, что усложнение выборки не влечет за собой усложнения классификатора.

Другой подход к построению устройства предварительной обработки визуального сигнала состоит в синтезировании такого устройства, которое обладает конечным числом состояний. Пре два рительпой обработкой визуального сигнала называется преобразование, ставящее в соответствие некоторой функции i（xo，〃о）, заданной в двумерном ортогональном пространстве, некоторую другую функцию U（x, у）. При этом функция £（х（）, у。） есть распределение визуального сигнала в плоскости изображения, задаваемое интегральным соотношением вида

88

UH У）= f I №о, УоЖ—*о, у—%）仅期）

—ОО '—ОО

с ядром Q（Xo, уо）, симметричным относительно начала координат. Прн реализации этого выражения на практике встречаются следующие случаи. Для оптических систем отображение осуществляется непрерывно по обеим осям. Для систем со сканированием сигнал квантуется по одной из осей или по обеим осям.

Рассмотрим в качестве примера случай квантования по обенм осям. Оптимизация выходного сигнала сводится к подбору соответствующей весовой функции а（хо, ，о）. Вид этой функции зависит от выбранного критерия оптимизации, от природы исходного визуального сигнала н от уровня шумов воспроизведения. Поэтому задача синтеза оптимального устройства предварительной обработки информации совпадает с задачей подбора согласованного фильтра, причем этот выбор должен учитывать не только уровень шумов, ио и геометрические размеры исходного изображения.

Удобным методом анализа согласованных фильтров является переход в частную область. Пусть сигнал i（&, у。）допускает преобразование Фурье. Тогда для f（x0? Уо） можно записать

8 ОО

/®） = /（＜о*, 8у）= f f i（№, yo）^（—i^xXo—i^yyo）dxo dyQ\

-Э0 —со

V（®）-/（s）/（s）;

①=咲+%：\

①X = 2北&；

0% = 2冗f，一

26 Заказ 677401

где fx? fy — частоты;

A (o>) —передаточная функция блока предварительной обработки.

Передаточная функция согласованного фильтра, предназначенного для выделения сигнала при наличии двумерного «окрашенного» шума со спектраль- ной характеристикой N(s% ①裁)，отвечает соотношснню вида

V(s*. 3g) = N (^х» Sy)'(з*, Sy)，(12)

Предположим, что спектр шума опнсывается формулой

^(o)) = з=7 (庵 + k^ + 饱砂)-(13)

Подставляя выражение (13) в формулу (12) и применяя к соотиошенню (12) обратное преобразование Фурье, находим выражение, описывающее сигнал на выходе преобразователя:

СО ©о°

и а, у) = gi(№,物)十 5e ) I i (№，物)log V (克一凡)2 + ®一%)2 d*0 dy^ +

_-ОО 8

+ d2i(№,畑).(14)

Соотношение (14) определяет структуру устройства предварительной обработки. Это устройство является адаптивным, сслн оно содержит решающий элемент, позволяющий переключать в необходимые моменты времени значения соответствующих весовых коэффициентов. При построении устройства предварительной обработки по данному способу необходимо учитывать» во-первых^ что отношение сигнал — шум должно быть выше необходимого порога; во-вторых, выходные сигналы должны быть квантованными, н, в-третьих, что устройство должно воспроизводить исходный визуальный сигнал с минимальны мн искажениями.

При синтезе структуры устройства обработки во внимание принимаются средняя ннтеиснвность входного сигнала и его высокочастотная составляющая. В соответствии с этим выбор частоты квантования сигнала непроизволен. Для шумов со спектральной характеристикой эта частота должна быть несколько ниже частоты среза. В этом случае будет достигнуто оптимальное соотношение между чувствительностью н нзбирательностью блока обработки. Одновременно частота квантования должна в несколько раз превышать частоту среза спектральной характеристики входного сигнала.

Еслн этн требования не противоречивы, то система может быть реализована.

Одна из возможных реализаций адаптивного блока обработки осуществляет операции сканирования илн сравнения с порогом. Рецепторы блока обработки распределены на плоскости н соединены между собой, что позволяет избежать прямых соединении входных и выходных элементов. Каждый выходной элемент обладает одной возбуждающей н четырьмя тормозящими связями.

При проявлении на входе блока визуального сигнала в системе формируются сигналы положительной н отрнцательной полярности. Они поступают на блок сравнения, сопряженный с решающим элементом, и вызывают изменение параметров схемы. В системе, реализующей операцию сравнения с порогом, это изменение приводит к пересмотру уровня порога так. чтобы взпешенная сумма этих сигналов была меньше или больше порогового уровня.

В схемах со сканированием считывающее пятно порождает сигналы двух знаков: положительный, идущий от центра пятна, и отрицательный, снимаемый с пернферии. Размеры соответствующих областей пятна контролируются решающим элементом.

Выходной сигнал блока обработки поступает далее на основную схему распознавания. Поскольку обработка сигналов различных этапов затруднительна, то обычно либо отрицательные сигналы не рассматриваются, либо еннтезн- руются два отдельных блока предварительной обработки для положительных

н отрицательных сигналов^ либо подают достаточно большое положительное смещение н модулируют его выходными сигналами блока предварительной обработки. Третье решение применяется наиболее часто.

Основная особенность устройства, синтезируемого по данному способу, состоит в том, что выходной сигнал не содержит помех, но имеет усиленную высокочастотную составляющую спектра. Поэтому в задачу классификации войдет выравнивание сигнала во всем частотном диапазоне.

Линейные классифицирующие устройства. Линейный пороговый элемент ——это классификатор, для которого решающая функция имеет вид

Г(У)=^К,Г(У)=^К,i= 1* 2,…・ R.i= 1* 2,…・ R.

Г(У)=^К,

Г(У)=^К,

i= 1* 2,…・ R.

i= 1* 2,…・ R.

Рис. & Пример линейно неразделимых объектов(квадратикамиобозначеныобъекты из класса Сь кружочками — 〃укласса С2, треугольниками — из клас-са Сз)Рис. & Пример линейно неразделимых объектов(квадратикамиобозначеныобъекты из класса Сь кружочками — 〃укласса С2, треугольниками — из клас-са Сз)

Рис. & Пример линейно неразделимых объектов(квадратикамиобозначены

объекты из класса Сь кружочками — 〃укласса С2, треугольниками — из клас-са Сз)

Рис. & Пример линейно неразделимых объектов(квадратикамиобозначены

объекты из класса Сь кружочками — 〃укласса С2, треугольниками — из клас-са Сз)

где Wi ——весовой вектор, равный

У — расширенный вектор объекта, равный

+ 1

F(F) =F(F) =. если М,У》0；

F(F) =

F(F) =

—1, если 取¥ < 0.

К числу ограничений для линейного порогового элемента следует отнести требование линейной разделимости и пыпуклостн входных областей, на которые разбивается пространство объектов. Следовательно» линейный классификатор не может решить задачу для областей, представленных на рис. 8, так как область G состоит нз двух разнесенных частей и, следо-…..—•_ ■^^”

вателыю, существенно не выпукла.

После рассмотрения линейного случая задача обобщения на нелинейные классифицирую- щие устройства в принципе не представляет труда.

Ф-классификаторы. Общий класс обучающихся классификаторов, использующих линейные, квадратичные или полиномиальные разделяющие поверхности в пространстве объектов, можно построить, используя Ф-преобразователи, за которыми следует линейный классификатор. Входом Ф-пре- образователя служит вектор объект X. выходом является 匕 компоненты которого fi(^} 一 линейно независимые однозначные действительные функ-

цни.

Примерами (D-функций служат:Линейные функции f, (X) — х,, i = 1, 2,…，N.Квадратичные функции 厶(X) = х；%% при j,々=1, ..., N; & /и = 0 нли I.Полиномиальные функции ^-го порядка fi(X) = П%“‘ при п『=0 или и / = 1, 2,...,左，Pj = 1, 2^. Как только выбрана функциональная форПримерами (D-функций служат:Линейные функции f, (X) — х,, i = 1, 2,…，N.Квадратичные функции 厶(X) = х；%% при j,々=1, ..., N; & /и = 0 нли I.Полиномиальные функции ^-го порядка fi(X) = П%“‘ при п『=0 или и / = 1, 2,...,左，Pj = 1, 2^. Как только выбрана функциональная фор1.2.1.2.3.3.МощностьМощность

Примерами (D-функций служат:

Линейные функции f, (X) — х,, i = 1, 2,…，N.

Квадратичные функции 厶(X) = х；%% при j,々=1, ..., N; & /и = 0 нли I.

Полиномиальные функции ^-го порядка fi(X) = П%“‘ при п『=0 или и / = 1, 2,...,左，Pj = 1, 2^. Как только выбрана функциональная фор

Примерами (D-функций служат:

Линейные функции f, (X) — х,, i = 1, 2,…，N.

Квадратичные функции 厶(X) = х；%% при j,々=1, ..., N; & /и = 0 нли I.

Полиномиальные функции ^-го порядка fi(X) = П%“‘ при п『=0 или и / = 1, 2,...,左，Pj = 1, 2^. Как только выбрана функциональная фор

1.

2.

1.

2.

3.

3.

Мощность

Мощность

ма Ф-преобразователя, то сразу же методами линейных решающих функций отыскиваются весовые коэффициенты линейного классификатора следующего за 6-преобразователем.

Для предварительного определения весов Ф-кжассификатора можно использовать какой-либо неитеративный параметрический метод, так как он дает более быстрое нахождение весов. Затем к Ф-классификатору можно применять один нз итеративных методов для нахождения точного решения. Такая процедура уменьшит время итеративной подстройки весов Ф-классифнкатера и сохранит преимущества процесса адаптации. Ф-функцня записывается в виде

①⑨=gfi (冷+…+〜開①+ 9M+1，

где h(X), £ = 1, 2 ...» M ——линейно независимые однозначные действительные функции, не зависящие от весов. Число классификаций множества X, выполняемое любым классом Ф-функций, определяется выражением

м

(I)(N, d) = L(M М) =，(I)(N, d) = L(M М) =，£ C〉—i，если N>M;

(I)(N, d) = L(M М) =，

(I)(N, d) = L(M М) =，

i -О

2”，если N《M,

(N—1)!

W“T = i!(N —1 —»'

L(N, М)——число линейных классификаций N-мерных объектов, каждый нз которых описывается М признаками.

Любую классификацию £ объектов с помошью Ф-классификатора можно получить с тем большей вероятностью, чем больше Mt при условии £ < С, .где С = (Al + 1), С — мощность, М — число весов.

Если 厶 > С, то такую классификацию провести нельзя. Ниже приводятся мощности Ф-классификаторов при размерности d вектора X.

Гиперповерхность в пространстве объектов, реализуемая Ф-класспфикатором

Плоскость2 (d + I)

Сфера2 @ + 2,

Квадратическая поверхность(d+i)(Z+2)

Полиномиальная поверхность ，-го порядка 20；十「

Квадратичная решающая функция имеет вид

dd—1 dd

gi W) = \ ①j力 + \ E ^ikXjXk + £ ①产j + % 1 ；j—1j=l ^™/+1j= I

векторная запись

g(用=XG灭+天历+ e;

404

здесь X — вектор-столбец;

Хт — транспонированный вектор;

# =【明，

1

где ajj =(Ojj, Qjk ^^^ 八 々=l,2,・.・，d, j#A;

B = l * [ —вектор-столбсн,勿= s/, j= 1, 2, d.

id

Если все собственные значения матрицы Л положительны, то квадратичная форма неотрицательна для любого вектора Д н обращается в нуль, если

X = I : I. В этом случае матрица .4 является положительно определенной.

L о J .

Если же матрица Л имеет одно или несколько нулевых собственных чисел, а все остальные положительны, то матрица всегда неотрицательна н является положительно полуопредслснной.

На рис. 9 приведена схема классификатора, реализующего любую кв а др а- .(d 十 1)3十2)

d(d+l)d(d+l)22тичную функцию. Число настраиваемых коэффициентов равно .

d(d+l)

d(d+l)

2

2

Число блоков умножения и возведения в квадрат равно

Адаптивные классификаторы с линейной структурой. Линейные пороговые элементы помимо самостоятельного применения в качестве линейного распознающего устройства, разделяющего объекты на два класса, являются основными блоками многослойных нелинейных классифицирующих устройств.

Одним из наиболее эффективных алгоритмов обучения адаптивных пороговых элементов является алгоритм минимизации среднего квадратичного отклоиёння но одному объекту. Будем называть этот алгоритм модифицированным алгоритмом min е2, описываемым выражением

_ • 砂a+ I) =№'伍)-2"a)占(入)， (15) где 上(入)一весовой вектор на шаге обучения 九； е(А)——ошибка обучения;

% (入)—входная функция.

^SE^^S^S^C2、0忌、4、з04^SE^^S^S^C2、0忌、4、з04

^SE^^S^S^C

2、0忌、4、з04

^SE^^S^S^C

2、0忌、4、з04

Рис. Р. Пример схемы (^-классификатора

Классификация объектов с помощью этого алгоритма осуществляется следующим образом. Вначале для классыфицируемого об1>екта вычисляется ошибки £,. Значение этой ошибки подается на схему управления адаптацией.

где каждый весовой коэффициент изменяется на величину, пропорциональную

Весь набор объ- раз вычисляется будут найдены всех объектов.(15) к линейнымВесь набор объ- раз вычисляется будут найдены всех объектов.(15) к линейнымпроизведению ошибки и входного сигнала для данного веса, сктов используется для обучения несколько раз, н каждый ошибка адаптации. После нескольких итерационных циклов такие весовые коэффициенты, которые минимизируют е2 для

Весь набор объ- раз вычисляется будут найдены всех объектов.

(15) к линейным

Весь набор объ- раз вычисляется будут найдены всех объектов.

(15) к линейным

Докажем, что применение модифицированного алгоритма

адаптивным пороговым классификаторам приводит к оптимальным в статистическом смысле адаптивным классификаторам при решении целого ряда задач классификации объектов.

С этой целью найдем по данному алгоритму решения задач классификации, когла компоненты объектов являются случайными, статистически незави

симыми величинами;

компоненты объектов являются нормально распределенными многомерными случайными величинами;

ковариационные матрицы равны, н равно число объектов в каждом классе.

(16)(16)При рассмотрении первой задачи можно показать [140], что наиболее вероятной правильной двоичной цифрой на выходе (+1 или ——1) будет

(16)

(16)

У = sign log+ У . log 丁 ^ 7 ixi log г 夕 2勺2([—踪2)。

где

(+1 при z> 0; sign г =

I — I при z < 0;

pi — априорная вероятность того, что д = +1;

р2 — априорная вероятность того, что у = —1;

%, — вероятности независимых ошибок.

Из выражения (16) видно, что наиболее вероятное значение двоичной цифры получается при весовых коэффициентах

C)o = log夕2C)o = log夕2+£価4=1+£価4=1入九入j2入九入j2

C)o = log

夕2

C)o = log

夕2

+£価4=1

+£価4=1

入九入j2

入九入j2

叱=1明卢入门）?2

（1 -儿2）入口

что дает возможность при решении данной задачи получать статистически оптимальные решения.

При решении второй задачи можно показать, что адаптивный оптимальный классификатор получается, ес刀н перед линейным пороговым элементом поставить нелинейный преобразователь входных переменных, т. с. с помощью Ф-классификатора.

Пусть п-мерные входные векторы {X} имеют единственную ковариационную матрицу. Предположим, что Фх является (n X 九)сингулярной матрицей ранга т. В таком случае всегда можно найти Г и Фг такие, что

Фх = Г%‘「т,

где Г ——(л X，九)матрица ранга т;

Фг — (m X m) несингулярная ковариационная матрица.

Если можно получить объекты {У}, то в таком случае оптимальный классификатор будет сравнивать

рт①Р】Му с -у (ЛГ,у + М2У)Ф71 Му.

Найдем другую матрицу Л так, чтобы Фи = ЛФхДт была несингулярной. В таком случае можно также построить оптимальный классификатор, реализующий сравнение

可久灰e十(m z + %)吋而Z，^

где__

1=ЛХ;

Z=A"; У = (Ar)-fZ;

%Z= АТ冗 у； Му= (АГ)Т 冗 z；

(Pz = ЛФХЛТ = ЛГФуГтЛт = (Л Г)Фу(ЛГ)т;

吃 I = (Л Г)~тФу 1 (АГ 厂 1;

Фу1 = ”「)％)【(А1)

Тогда—_—

尸①戸折Y= ^(АТ)-Т(АТ)Т(!)Г (AF)(AT)_戸z = 2T(J),^z・

Следовательно,

(两.+ м2У)тф7,лТу = (Mz+而 2》％Г %/•

Таким образом, оптимальный классификатор в этом случае можно рао сматривать как комбинацию преобразователей, переводящих несингулярт^ую ковариационную матрицу в сингулярную и обратно в линейного адаптивного классификатора.

Рассмотрим поведение классификатора в случае реализации алгоритма min^.Mx ^ 嗝■• AT^W =~M^VWt

I I

Фх =「①У产=「吟Ф0гT.

Адаптивная структура вычисляет

W 一 рт「®=#т ①歹 I眾у

Величина 九(取).которая минимизируется с помощью алгоритма min е\ определяется выражстгием

人伸)=^tФХГ + (而尹7- 2)2 =该т「小 谚+ (可Г而—2产.

Пороговый вес cdq вычисляется по формуле

3。= -V (斫х + 网х尸函=一十(мУ + 后2Y)T「T2 =

=_}“兩庁+后夕户:)丁而广

При решении третьей задачи запишем выражение для аналоговой ошибки при предъявлении объекта Х“, принадлежащего к классу С», в виде

町=（无j）M+so—S"

где S<h — желаем史7 выход для класса Ct, i = 1, 2, j = 1, 2, ..., m.

Алгоритм min e2 минимизирует следующую функцию:

Zl （IV, （0。）= £2 =Zl （IV, （0。）= £2 =

Zl （IV, （0。）= £2 =

Zl （IV, （0。）= £2 =

2

=厶 'г比П^ТФ^ +（1Г/ТЛ?£ + о）о—Sdi）'],

где

kiki（右一瓦）（而一元 i）T.（右一瓦）（而一元 i）T.

ki

ki

（右一瓦）（而一元 i）T.

（右一瓦）（而一元 i）T.

no Sono Soгде с —где с —4々4々

no So

no So

где с —

где с —

4々

4々

Пороговый вес со。находится путем дифференцирования h（Wt з。） и приравнивания результата к нулю.

Если Sdi = 1, a Sdz = —1, то

AfT（&]M[ + 局財2）— （^1*~无 2）々I +局

Если电=局=总то

5=一《•可（居+初

Функция h（W, о。）, минимизируемая с помощью алгоритма min е2, имеет следующий вид:

Л（Ж %） = ь 3 ： ' b （可①团 + _ Лк 傭4b*

团+局一2（济+局）2-

衣=而1一孤.

Если ki = k2 =幻 то

h^t % = —^- （>W） + ； （W而一2产.

々一14

Величина 昭，минимизирующая 五（忆 陶，равна W = c①T（元2一而J,

左一1

Полученные результаты показывают, что применение модафи- цированного алгоритма min 82 к адаптивном\7 классификатору делает его способным давать оптимальные или близкие к оптимальным решения при разном числе объектов в классах, а также в случае, когда классифицируемые объекты имеют сингулярную ко- варнациоппую матрицу. Кроме то- го, данный метод обучения классификации объектов открывает возможности построения класснфнка- горов объектов, способных адаптироваться на изменение статистик

входных сигналов.

Многослойные классификато- 戶〃匚 10. Двухслойное^ классифицирующее ры. Многсслойнымн классифицн-устройство

рующими устройствами (МКУ) называются такие устройства, ко-■'‘‘-

торые состоят из большого числа однородных схем (в ряде случаев в виде адаптивных пороговых элементов АПЭ). Выходы АПЭ первого слоя являются входами АПЭ второго слоя и т. д., выход одного АПЭ последнего слоя будет являться выходом всей системы.

В качестве примера рассмотрим двухслойное классифицирующее устройство, содержащее /и АПЭ с весовыми векторами 昭口 1卜小 …,Wm. составляю- шнми первый слоА. где tn — нечетное число. Такой классификатор является кусочио-линейным устройством размерности 〃厶 реализующим кусочно-л инейные решающие функции вида

gi(X) = maxglj(X)t

i= 1, 2,…，R; 1 < j<m, где

g；曲-¥T-X 4- (о,/;

m——число линейных функций, из которых формируются функции gi(X).

К настоящему времени ие существует эффективных методов одновременного вычисления весовых векторов выходного АПЭ и настройки весов АПЭ первого слоя. Поэтому вместо устройства, основанного на взвешивании выходов АПЭ первого слоя (рнс『1。), будет рассмотрено такое адаптивное классифицирующее устройство (АКУ), у которого вместо АПЭ второго слоя стоит элемент «большинства».

Задачу нахождения алгоритма обучения адаптивного классифицирующего устройства можно решить следующим образом. Пусть на /-м шаге работы АКУ_неправильно классифицирует объект 匕=Уь т. е. большинство из ^оЪ ^^_^ = Ь 2,二"Z. Пусть・на j-м шаге весовыми векторами являются векторы 昭"，1^25，…，亜mj.

Вводится величина £；, равная разности между числом весовых векторов на /-м шаге, для которых WtjYj >0. и числом весовых векторов, для которых 亜Z < о：•

ГМ

丄尸e sign仲莉).

?一【

Значение выхода устройства AKV

——нечетное число, то из т)АПЭ. Очевидно, что не*——нечетное число, то из т)АПЭ. Очевидно, что не*+ 1) АПЭ, чтобы Y, е Уь+ 1) АПЭ, чтобы Y, е УьJ 4-1, если Lj〉0;"I —1, если Lj < 0.

——нечетное число, то из т)АПЭ. Очевидно, что не*

——нечетное число, то из т)АПЭ. Очевидно, что не*

+ 1) АПЭ, чтобы Y, е Уь

+ 1) АПЭ, чтобы Y, е Уь

T也IT也IВ нашем предположении Lj < 0, н так как L； ш—Lj АПЭ отрицательный выход будет иметь (—-~•

T也I

T也I

обходимо изменить выходы не менее, чем у

Например, если 6 из 9 АПЭ имеют отрицательный выход, то Lj = ——3 и необходимо изменить выход, по крайней мере, у двух из шести АПЭ с отрица

тельным выходом.

Этот алгоритм предусматривает настройку минимального числа АПЭ, необходимого для появления на пыходе АКУ правильного выходного сигнала. Остается лишь выбрать те весовые векторы для перестройки, которые имеют min| ^цУ}\. Зaтe^f настраиваются весовые коэффициенты этих АПЭ по одному из описанных алгоритмов.

Еслн на j-м шаге АКУ неправильно классифицирует объект 匕三敬，то Lj > 0 и по одному из описанных алгоритмов изменяются ~^~( | L； | + 1) весо

вых векторов из общего числавых векторов из общего числа」-(т + Lj) векторов, имеющих WijYj > 0. 2

вых векторов из общего числа

вых векторов из общего числа

Адаптивная структура классификатора, оптимизирующаяся по конечному числу параметров. Рассматривая задачу распознавания образов, как задачу теории статисти<<еских решений, можно построить оптимальную структуру классификатора, если известна функциональная форма всех необходимых распределений вероятностей. Аппроксимации функции распределения, зависящие от входной информации, приводят к целому ряду структур классификаторов.

Структура оптимального классификатора определяется заданием априорного распределения вероятностей классов образов и системой условных распределений вероятностей. Известно, что в данных условиях оптимальный классификатор при каждом пришедшем на вход образе X должен сравнивать сов- местные вероятности

р(Х, С&) = РАР(Х/&?), А = 1, 2,…，R,(17>

где Ck означает Л«й класс образов;

Ра = (рь р2, •・，рн) — априорное распределение классов;

X = (х“ *2, .“, *п) —входной вектор (п ——чнело входов), и выбирать нанболь- шую из иих. Вместо выражения (17) удобно рассматривать соотношение

log p(N/Ca) = log pk + logp(A/C*),

из которого следует, что структура классификатора зависит от функционального вида условной вероятности р(Х/Сл). Если эта вероятность известна с точностью до неизвестных параметров, то задача синтеза структуры классификатора сводится к статистической оценке неизвестных параметров распределения.

Часто функции распределения неизвестны, поэтому возникает задача оценки или аппроксимации неизвестных распределений, которая в обших чер- тах рассматривалась выше. Различные аппроксимации приводят к различным структурам классификаторов. Общая идея, приводимая здесь, заключается в том, чтобы построить последовательность у с лож н яющихся структур, которые Зачитывали бы все более глубокие связи между различными признаками. При решении конкретной задачи можно выбрать какую-либо частную структуру исходя из компромисса между стоимостью и ее ошибками классификации. Так,

например, для модели статистической независимости слзгчайных признаков оптимальное решающее правило линейно, во всех других слуиаях получаются иелииейиые процедуры распознавания.

На основании сказанного можно сделать вывод, что статистическая теория решений позволяет синтезировать классифицирующее устройство, содержащее три группы блоков. Первая группа выполняет задачу приема двоичных сигналов *1, *2, ..., Хп н формирования произведений, причем для последней операции необходимы только схемы И, так как сигналы могут принимать два значения 0 и 1. Вторая группа блоков предназначена для взвешивания произведений и последующего их суммирований. Число суммирующих устройств равно числу классов ^разов. Взвешенные суммы представляют собой либо Р(Х, °丸),либо logp(X, Cft). Послслияя группа блоков выбирает наибольшую из взвешенных сумм, определяя тем самым принадлежность образа к классу. Для модели независимости схемы типа И ие нужны. Входной сигнал поступает непосредственно на группу блоков взвешивания.

В последние годы большое внимание уделяется применению адаптивных систем для решении задач распознавания образов. Обычный подход к задаче заключается в том, что определенным образом выбирается структура классификатора, которая затем оптимизируется по конечному числу параметров. Однако для построения первоначального классификатора необходима априорная информация, которой обычно не располагают при решении задач распознавания. Необходимую в таких случаях информацию извлекают из выборки при помощи различных методов адаптации и методов статистической оценки. В слуяас пара метрической оптимизации итеративные процедуры можно строить для самих оцениваемых параметров. При этом различные методы дают различную близость к оптимальным значениям и, следователыю1 к оптимальной структуре классификатора.

В испа р а метрическом с/учае необходимо изменять структуру классификатора всякий раз для каждого нового класса образов. Основная трудность, возникающая на этом пути, состоит в отсутствии математического описания множества всевозможных

структур.

Р〃с. //. Система с адаптирующейсяструктуройР〃с. //. Система с адаптирующейсяструктуройЕсли множество структур ограничить подмножеством выбранных структур и для поиска оптимальной структуры использовать эвристическую процедуру, позволяющую перебирать только небольшую часть допустимых структур таким образом, чтобы вычисления были физически реализуемы т то процедура адаптации сведется к следующему. Первоначально будем предполагать линейную структуру классификатора, затем, по мерс накопления входной информации, структура классификатора изменяется и становится нелинейной, приближаясь к оптимальной в классе допустимых структур в смысле минимума ошибки классификации. Блок-схема системы, осуществляющей такую процедуру, представлена на рис. 11. Опа состоит из двух подсистем. Первая из них является классификатором с переменной структурой, а вторая обладает способностью вырабатывать струк-

Р〃с. //. Система с адаптирующейсяструктурой

Р〃с. //. Система с адаптирующейсяструктурой

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Абакумов В. Г., Петренко А. И. Устройства на видиконе для ввода графиков в ЭВМ. М., «Энергия», 1967, 96 с.

Аврух М. Л., Бирман Н. Я. и др. Автомат для чтения машинописных гекстов.— В кн.: «Автоматическое чтение текста». М., Изд. ВИНИТИ, 1967, с. 110—116.

Автоматический анализ сложных изображений. Сб. переводов под редакцией Э. М. Бравермана. «Мир», М., 1969. 309 с.

Айзерман М. А., Браверман 3. М., Розоноэр Л. И. Метод потенциальных функций в теории обучения машин. М.. «Наука》，1970, 383 с.

Айзерман М. А.. Браверман Э. М” Розоноэр Л. И. Процесс Робина — Монро и метод потенциальных функций. «Автоматика и телемеханика». Т. XXVI, № 11, 1965, с. 1951—1955.

Алескеров С. А., Алиев Т. А. Преобразование графических данных в цифровой код. В кп,: «Вычислительная техника в управлении». М.» «Наука》， 1966, с. 221—224.

Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ. Пер. с англ, под род. Б. В. Гнеденко. М., Физматгиз, 1963, 500 с.

Антанавичене Д., Надточий А., Нашлюнас Р. Некоторые вопросы прогнозирования спроса на оптические читающие устройства па основе исследования сфер нх применения. В кн.: «Автоматизация ввода письменных знаков d электронные вычислительные машины». Изд. Республиканского института научно-техпнчсской информации и пропаганды, т. II, Вильнюс, 1969, с. 233—240.

Аркадьев. А. Г.» браверман Э. М. Обучение машины классификации объектов. М., «Наука», 1971, 191 с.

Багдонас А., Жлабис Р. н др. Читающее устройство «Рута-701». В кп.: «Автоматизация ввода письменных знаков в электронные вычислительные машины». Изд. Республиканского института научно-технической информации и пропаганды, Вильнюс» 1965, с. 46.

Барабаш Ю. JI. Учет свойств признаков при распознавании. «Известия ЛИ СССР. Техническая кибернетика», 1965, № 5, с_ 85—92.

Барабаш Ю. Л.» Варский 1Б. В. и др. Вопросы статистической теории распознавания. М., «Советское радио», 1967, 400 с.

Барашко А., Возиянов А. н др. Состояние разработки и перспективы внедрения читающего автомата ЧАРС. В кн.: «Автоматизация ввода письменных знаков в электронные вычислительные машины». Изд. второе Республиканского института научно-технической ннформацнн н пропаганды, Вильнюс, 1968, с. 167—177.

Барткус Т., Будрюнас А. и др. Комплекс устройств, предназначенных для считывания графической информации.— В кн.: «Автоматизация ввода письменных знаков в электронные вычислительные машины». Изд. Республиканского института научно-техшиеской информации и пропаганды. Вильнюс, 1965, с. 236—248.

Батов Ю. В.. Бесов В. В. н др. Универсальное читающее устройство 《Север-3》.В кн.: «Автоматизация ввода письменных знаков в электронные вычислительные машины». Т. Н. Изд. Республиканского института научно- технической информации н пропаганды, Вильнюс, 1969. с. 30—34.

Башкиров О. А., Браверман 3. М. и др. Алгоритмы обучения машин распознаванию зрительных образов, основанные на использовании потенциальных функций.— «Автоматика н телемеханика», 1964. т. XXV, № 5, с. 692—696.

Березин И. С., Жидков Н. П. Методы вычислений. Т. I. М., «Наука》， 1966, 632 с.

Бирман И. Я. Статистические способы выделения признаков и оценка качества распознавания.— В кн.: «Автомэтическое чтение текста». М., Изд. ВИНИТИ, 1967, с. 38—6L

Блинов И. Н., Мозгалевский А. В. Выбор параметров для автоматического обнаружения неисправностей.— «Автоматика и телемеханика», 1965, т. XXVI. № 10, с. 1809—1812.

Браверман 3. М. и др. Применение методов обучения машнп распознаванию образов без учителя в естественноиаучных исследованиях.— В кн.: «Распознавание образов. Адаптивные системы». М.,《Наука》，1970, с. 112—117.

Браверман 3. М., Пятницкий Е. С. Оценки скорости сходимости алгоритмов, основанных на методе потенциальных функций.——«Автоматика и тс- лемсханнка》，1966, т. XXVII, № 1, с. 95—113.

Брейдо М. Д. Классификация объектов методом обобщенного образа.—«Известия высших учебных заведений. Радиофизика», 1965, т. 8, № 5, с. 1036—1039.

'Бруснецов Л. В. Приборы для записи и анализа статистических данных. Метод теневого графика. М・.«Энергия», 1969, 80 с.

Будрюнас А., Нашлюнас Р. Исследования по созданию проекта стн- лизоваиного русского шрифта для оптических читающих устройств.——В кп.: «Автоматнзация ввода письменных знаков в электронные вычислительные машины». Изд. Республиканского института научно-технической информации и пропаганды. Т. II, Вильнюс, 1968, с. 252—259.

Бухман А. Б. Кодирование цветовой информации в стационарном режиме.—«Светотехника», № 10. 1968, с. 5—7.

Вальд А. Последовательный анализ. Пер. с англ, под ред. Б. А. Севастьянова. AL. Физматгиз, 1960, 328 с.

Вапиик В. Н., Лернер А. Я., Червонеикис А. Я. Методы обучения в задачах днагпостнкн.— В кп.: «Распознавание образов». Адаптивные системы. М.,《Наука», 1970, с. 31—40.

Вапннк В. Н., Червоиенкнс А. Я. Об одном классе персептронов.— «Автоматика н телемеханика》，1964, т. XXV,.№ 1Т с. 112 —121.

Варшавский Л. А. Об автомэтическом распознавании речи.— «Вопросы радиоэлектроники. Серия XI—Техника связи», 1964, Вып. I. с. 5—22.

Васильев В. И. Распознающие системы. Справочник. Киев. «Паукова думка», 1969, 292 с.

Васильев В. Н., Ивахненко А. Г. и др. Алгоритм распознающей системы перцептронного типа с корректором на входе.— «Автоматика», Кнев, «Наукова думка», 1966, № 1, с. 7—21.

Вознянов А. Ф., Мазыра Ю. С., Провалов Ю. Л. Распознающее уст- рсйстао читающего автомата ЧАРС.— В кн.: «Автоматизация ввода письмен-

ных знаков в электронные вычислительные машнны». Изд. Республиканского института научно-технической информации и пропаганды. Т. II. Вильнюс, 1969, с. 50—64.

Волошин Г. Я. Некоторые свойства многомерных спектров.— В кн.: «Вычислительные системы». Вып. 19. Новосибирск,《Наука》，1965. с. 13—20.

Галушкин А. Один из возможных методов обработки и ввода данных на железнодорожном транспорте.— В кн.: «Автоматизация ввода письменных знаков в электронные вычислительные машины». Изд. второе Реслубликансго- го института научно техническей мпформации и пропаганды, Вильнюс, 19Ь8. с. 146—151.

Гаизеи В. А., Грановская Р. М. Обучающая система для опознавания зрительных образов некоторого класса.— В кн.: «Самообучающиеся автоматические системы». М., «Наука», 1966, с. 102 —107

Гвильдис И. Ю., Гудялис Л. П., Лашас А. В. Построение стилизованных шрифтов с применением р-наборов.— В кн.: «Информанион но-поисковые системы н аптоматнзировапная обработка научно-технической информации». Т. Ш. Изд. ВИНИТИ. М., 1967. с. 265—271.

Гельфаидбейн Я. А.. Зильманович Л. Д. Применение метода «наименьших квадратов» для оценки параметров динамических систем в процессе ИХ нормального функционпросания. «Известия АН Латв. ССР, Серия физических и технических наук», 1966. №2 с. 91—99.

Гришин В. Г. Динамическая спектрсскопия в задачах визуального анализа н опознания оператором сложных акустических сигналов.— «Автоматика н телемеханика». 1967, № 2, с. 144—149.

Гудялис Л., Лашас А., Акелис А. В. К вопросу об оценке признаков в кодовом методе опознавания.— В кн.: «Автоматика н вычислительная техника». Изд. Республиканского института научно-технической информации и пропаганды, Вильнюс, 1965, с. 15--19.

Девятериков И. П., Пропой А. И., Цыпкии Я. 3. О реклгррентпых алгоритмах обучения распознаванию образов,— «Автоматика и телемеханика», 1967. № 1, с. 122—133.

Денисов К., Семенов А., Черников М. Перспективы применения устройств автоматического чгення письменных цифровых знаков в системах уп- рапленнн морским транспортом. В к».: «Автоматизация ввода письменных знаков в электронные вычислительные машины». Изд. второе Республиканского института научно-технической информации и пропаганды, Вильнюс, 1968, с/284—291.

Деркач М. Ф. Роль стабильности спектра в объекгивпом различении речевых звуков.— В кп.: «Бионика». М..《Наука》，1965, с. 54—60.

Домарацкий А. Н., Иванов Л. Н. и др. Дискретная измерительная корреляционная система НИКС. Новосибирск, «Наука», 1965, 108 с.

Дорофеюк А. А. Алгоритмы обучения машины распознаванию образов без учителя, ссноваппыс на методе потенциальных функций. «Автоматика и телемеханика», 1966, № 10, с. 78一87.

Егорова С. Д. Бсзрастровая контурная телевизионная снстсма. Вопросы радиоэлектроники. Серия IX — Техника телевидения, 1964. Вып. 3, с. 11 —19.

Епифанцев Б. Н. О спектрах речевых сигналов.— «Труды Ленинградского политехнического института». 1967, № 275, с. 56—61.

За горуй ко Н. Г. Современное состояние проблемы распознавания образов.— «Вычислительные системы», Новосибирск, «Наука», 1967. Вып. 2b. с. 3--20. “

Загоруйко Н. Г., Лозовский В. С, Подстройка под диктора при распознавании ограниченного набора устных команд.— В кн.: «Вычислительные, системы». Институт математики СО АН СССР. Вып. 28, 1967, с. 95—104.

Зенкин Г. М., Петров А. П. Система анализа изображения и узнав а- пне объектов на сложном фоне.— В кн.: «Биофизика». Т. 12. вып. 3. 1967, с. 493--501.

Ибатуллин X., Машинцев А., Олефнр А. О применении пифрочитаю- тнх устройств в автоматизированных системах управления. В кн.: «Автома-

тизация ввода письменных знаков в электронные вычислительные машины^. Изд. Республиканского института научно-технической информации и пропаганды. Вильнюс. 1968, с. 277—-283.

Каспни В. И. К вопросу распознавания трехмерных геометрических объектов.— «Известия пыстнх учебных заведений. Машиностроение», 1967, №9. с. 11 —14.

Катыс Г. П., Кравцов Н. В. и др. Модуляция и отклонение оптического излучения. М.» «Наука», 1967, 176 с.

Кирклис 3., Нашлюиас Р., Яшинскас П. Состояние н перспективы развития работ в области чтения письменных знаков.— В кн,: «Автсматизация ввода письменных знаков в электронные вычислнтсльпые машины». Изд. Республиканского института научно-технической ннформацни н пропаганды, Вильнюс, 1969. с. 5—29.

Клюкин Н. О новых принципах подготовки результатов гидрометеорологических наблюдений к обработке на электронно-вычнелительных машинах.—В кп.: «Автоматизация ввода письменных знаков в электронные вычислительные машины». Нз口. второе Республиканского ипегнтута научно-технической информации и пропаганды, Вильнюс, 1968, с. 263——271.

Книппер А. В., Петров О. А. Опыт опознания пебольшогс набора слоп.— В кп.: Опознание образов, М., «Наука». 1968, с. 159—165.

Книппер А. В., Турбович А. Т., Юрков Е. Ф. Принципы построения аналогового опознающего устройства, реализующего детерминированный метод опознания с учетом статистических свойств выборки.— В кн.: Опознание образоп. М.,《Наука》，1968. с. 98—124,

Ковалевский В. А. О корреляционном методе распознавания.——В кн.: «Читающие автоматы и распознавание образен》. Киев, «IГаукова думка», 1965, с. 46—61.

Ковалевский В. А. Современное состояние проблемы распознавания образов.— «Кибернетика», 1967, № 5. с. 78—86.

Ковалевский В. А., Кушнер Э. Ф. Проект шрифта для оптических распознающих систем.—- В кн.: «Информационно-поисковые системы и автомат”- знрованпая обработка иа¥чно*техннческой информации». Изд. ВИНИТИ, М.» г. Ш, 1967, с. 37- 49. ”

Козинец Б. Н., Ланцмаи Р. М. и др. Опознание н дифференциация почерков при помощи электронно-вычислительных машин.-— В кн.: «Самообучающиеся автоматические системы». М., «Наука», 1966, с. 21—-28.

Кондаков В. Ф. О ввсдс графиков в маишну «Урал-2».— «Приборостроение», 1966, № 1, с. 21—23.

Костюк А. Ф., Ольшевский В. В.. Цветков Э. И. Аппаратура для анализа характеристик случайных процессов. М., «Энергия», 1967, 240 с.

Лбов Г. С. Выбор эффективной системы зависимых признаков.— В кн.: «Вычислительные системы». Вып. 19. Иососибирск, «Наука». 1965, с. 21- -34.

Лебедев Д. С., Цукерман И. И. Телевидение и 1сорня нпфор-мации. М., «Энергия». 1967, 219 c. 一

Минский М., Пейперт С. Персептроны. Пер. с английского. Под ред. Ковалевского В. А. М., «Мир», 197], 261 с.

Михельсон В., Ннсевич Е. О возможностях использования автоматических читающих усгройсгв в системах сетевого планирования и управления.—В кн.: «Автоматизация введа письменных знаков в электронные вычислительные мшпипых». Издание Республиканского института паучио-техннче- скои информации и пропаганды, Вильнюс. 1965t с. 216―223.

Мотуза А. Ю. ^Хлгоритмы выбора полезных признаков опознающих систем.一 В ки.: «Адаптивные системы. Большие системы», М., «Наука》，1971. с. 143—147.

Мясников Л. Л., Мясникова Е. Н. Автоматическое распознавание звуковых образов. Л. «Энергия». 197(). J83 с.

Надгочий А.. Нашлюнас Р., Ревкевич И. Мскоторыс соображения об эффск1ивносги использования оптических читающих устройств в автоматизированных системах управления.— В кн.: «Автоматизация ввода письменных знаков в электронные вычислительные машины». Изд. второе Рсспубликанско-

го института научно-технической информации и пропаганды, Вильнюс, 1968. с. 309—323.

Нашлюнас Р. А., Яшиискас П. П. О разработке специальных шрифтов для читающих устройств.— В кн.: «Автоматизация ввода письменных знаков в электронные вычнелнтельныс машины». Изд. Республиканского института научно-технической информации и пропаганды. Вильнюс, 1965, с. 146—149.。

Надь Г. Распознавание образов. Обзор. ТИИЭР, т. 56, № 5, май 1968, с. 57—86.

Нильсон Н. Обучающие машины М., «Мир», 1967, 180 с.

Павлов Б. В. Акустическая диагностика механизмов. М., «Машиностроение», 1971, 223 с.

Переверзев-Орлов В. С. Экстраполирующая следящая развертка.— В кн.: Опознание образов. Теория передачи информации». М., «Наука》，1965, с. 37—43.

Петренко А. И. Автоматический ввод графиков в электронные вычислительные машины. М., «Энергия», 1968, 424 с.

Петров О. А. Статистическая обработка первичных признаков речевых сигналов с использованием электронно-вычислительной машины (ЭВМ).— В кн.: «Опознание образов. Теория передачи информации». М.. «Наука», 1965, с. 30—36.

Полонников Р. И.. Александров В. В. Об одном способе решения задачи опознавания объектов.— «Известия АН СССР. Техническая кибернетика», № 1, 1967, с. 92—102.

Поляков В. Г. и Переверзев-Орлов В. С. Электронные системы следящей развертки. М., «Энергия». 1968. 192 с.

Пугачев В. С. Статистические проблемы теории распознавания образов. Труды III Всесоюзного совещания по автоматическому управлению (технической кибернетике). М.,《Наука》，1967, с. 192—203.

Рамишвили Г. С. Об автоматическом узнавании голосов.— «Известия АН СССР. Техническая кибернетикам, 1966, № 5, с 87—92.

Розенииейн Г. Ш. К выбору признаков в одной задаче распознавания.—В кп.: Бионика, М., «Наука», 1965, с. 17—22.

Рудаков А. С. Метод распознавании рукописных цифровых знаков по концевым точкам.— В ки.: «Статистическая н электронно-вычислительная техника в экономике». Вып. I. М., «Статистика», 1966, с. 326—331.

Сапожков М. А. Речевой сигнал в кибернетике и связи. М.. Связьнз- Дат, 1963, 452 с.

Святогор Л. А. Вычисление матрицы взаимных корреляций идеальных эталонов.— В кн.: «Читающие автоматы и распознавание образов», Киев, «Паукова цумка», 1965, с. 98—112.

Себестиан Г. С. Процессы принятия решений при распознавании образов. Пер. с англ, под рсд. Иваненко В. И., Киев, «Техника», 1965. 151 с.

Семенова Е. Т. Анализ признаков распознавания речи.— В кн.: «Бионика», М., «Наука», 1965, с. 51—54.

Сорокин В. Н. Распознавание речи при помощи анализа сс изображения.—«Известия АН СССР, Техническая кибернетика», 1966, № 5. с. 93—97.

Сороко Л. М. Основы голографии и когерентной оптики. М..《Наука», 1971,615 с.

Старкус К. К. К вопросу объективного выбора инвариантных признаков.—В кн.： «Автоматизация ввода письменных знаков в электронные вьпи- слительные машины», Изд. Республика некого института научно-технической информации и пропаганды. Т. 1. Вильнюс, 1969, с. 163—170.

Строук Дж. Введение в когерентную оптику н голографию. Пер. с англ, под ред. Л. М. Сороко. М., «Мир». 1967, 347 с.

Структурные методы опознавания н автоматическое чтение. Под ред. А. И. Михайлова. Изд. ВИНИТИ, М., 1970, 297 с.

Телькснис Л. А. Многоступенчатые оптимальные опознающие системы.—В ки.: «Адаптивные системы. Большие системы». М., «Наука》, 1971, с. 134—158.

Тишеико А. М. н др. Расчет и проектирование импульсных устройств на транзисторах. Под ред. М. Д. Штерка. М., «Советское радио», 1964. 567 с.

Трахтмаи В. Ю. Матричный метсд опознавания образов и некоторые вопросы построения эталонов— В кн.: «Самообучаюи^иеся автоматические системы». М.. «Наука», 1966, с. 53—59.

Турбович И. Т., Гитис В. Г. и Маслов В. К. Опознание образов. М., 《Наука», 1971, 246 с.

Турбович И. Т., Петров О. А. Об одном методе полного описания одномерных образов совокупностью простых функций (применительно к речевым сигналам).— В кн.: «Опознание образов. Теория передачи информации». М., «Наука», 1965, с. 25—29.

Турбович И. Т., Юрков Е. Ф. и Гитис В. Г. Детерминированный метод принятия решения при опознании образов (метод эталонов).——В кн.: «Опознание образов». М., «Наука», 1968, с. 40—66.

Файи В. С. Опознавание изображений. М・.《Наука», 1970, 295 с.

Файн В. С«, Сорокин В. Н. и Вайнштейн В. С. Непрсрывно-фупповое опознавание образов (некоторые экспериментальные результаты). «Известия АП СССР. Техническая кибернетика», 1969, № 6, с. 107—117.

' Фесечко В. А., Петренко А. И. Устройство автоматического распознавания цвета объекта. «Известия вузов СССР. Радиоэлектроника». № 8, 1967, с. 801—809.

Француз А. Г- Некоторые вопросы статистической теории опознавания образов.— В кн.: «Бионика», М.,《Наука», 1965, с. 23—32.

Француз А. Г. Об одном алгоритме опознания образов. «Известия АН СССР. Техническая кибернетика», 1965, № 5. с. 74—84.

Фролов С. А. Кибернетика н инженерная графика. М., «Машиностроение», 1967, 200 с.

Фу К. Последовательные методы в распознавании образов и обучении машин. М.,《Наука», 1971, 255 с.

Хо Ю-цзн, Агравала А. К. Об алгоритмах классификации. Введение м обзор ТИИЭР. Т. 56, № 12, декабрь, 1968. с. 5—20.

Цемель Г. И. Опознавание речевых сигналов. М., «Наука», 1971, 148 с.

Цыпкин Я. 3. Основы теории обучающихся систем. М., «Наука», 1970,251 с.

Цыпкин Я. 3. Адаптация и обучение в автомэтических системах. М., «Наука», 1968, 400 с.

Чеголнн П. М., 'Бак Хынг Кханг. Алгоритмическое распознавание пересекающихся графиков с учетом логических признаков. «Известия АН БССР, Серия физико-техническая». 1966, № 4, с. 104—ПО.

ПО. Чеголнн П. М. и Афанасьев Г. К. Автоматизация анализа экспериментальных графиков. М., «Энергия», 1967, 120 с.

Чеголин П. М. Автоматизация спектрального и корреляционного анализа. М., «Энергия», 1969, 384 с.、

Шестов Н. С. Выделение оптических сигналов на фоне случайных ломех. Под рсд. акад. А. А. Лебедева. М., «Советское радио», 1967, 347 с.

Шлезингер М. И. О самопроизвольном различении образов.. — В кн.. «Читающие автоматы и распознавание образов». Киев, «Наукова думка》, 1965, с. 38—45.

Штейнбух К Автомат н человек. Кибернетические факты и гипотезы. Пер. с нем. Под. ред. В. И. Мудрова. М., «Советское радио», 1967, 493 с.

Якубович В. А. Некоторые общие теоретические принципы построения обучаемых опознают их систем. — «Вычислительная техника и вопросы программирования». Вып. 4. Изд. ЛГУ, 1965, с. 3—71.

Якубович В. А. Вероятностная задача об обучении автоматов распознаванию классов и метод потенциальных функций. «Автоматика н телемеханика», т. XXV, № 9, 1964, с. 1307—1324.

Abramson N. and Braverman. Learning to recognize pattern in a random environment, «IRE Trans. Information Theory», vol. IT-8, sept. 1962, p. 58—63.

Anderson L. K- Holograghic optical memory for bulk data storage. «Bell Labs Rec.》，1968, 46, N 10, p. 319—325.

Anderson T. W. and R. Bachadur. Classification into two multivariate normal distributions with different covariance matrices. «Ann. Math. Stat.», vol. 33, 1962, p. 422—431.

Amari Shunichi. A theory of adaptive pattern classifiers.《IEEE Trans. Electron. Comput.», 1967, 16, N 3, p. 299—307.

Bialasiewicz Jan. Liniowe funkeje decyzyjne w zastosowaniu do rozpoznawania sytuaeji technologicznych.《Arch, automat, i telcmech.》，1966〉 11, N 4, p. 435—444.

Bradsow J. A. Letter recognition using a captive scan. «IEEE Trans, on Electron. Comput.», 1963, vol. EC—12, N 1, p. 26.

Brady Paul T. A statistical basis for objective measurement of speech levels.《Bell Syst. Techn. J.», 1965, 44, N 7, p. 1453—1486.

Chen Chi-hau. A computer searching criterion for best feature set in character recognition. «Ргос. IEEE». 1965, 5烹 N 12, p. 2128—2129.

Chow С. K. Statistical independence and threshold functions.《IEEE Trans. Electron. Comput.», vol. EC-14, february 1965, p. 66—68.

Che Chi-hau. A note on sequential decision approach to pattern recognition and machine learning. «Inform, and Control», 1966, 9, N 6, p. 542一562.

Chow С. K, Liu C. N. An approach to structure adaptation* in pattern recognition. «IEEE Trans. Syst. Sci. and Cybernet.». 1966, 2, N 2, p. 73—80.

Clemens J. K. Optical character recognition for reading machine applications. «Quart. Progress. Rept. N 79, Mass Inst. Techn.», Cambridge, 1965, N 1140. a8. p. 219—227.

Conn Richard W., Holdt Richard E. von. An online display for the study of approximating functions,《J. Assoc. Сотриt. Mach», 1965, 12, N 3> p. 3*6—349.

De Raffaele T., Riceiardi L. M. Codificatore elettronico de forme bidi- tncnsionali. «Alfa frequenza», 1967, 36, N 3, p. 220—224.

Dickinson A. Xolography and character recognition. «Marconi Rev.», 1967. 30, \ 164, p. 40—48.

Droscha H. Mit dcr Stimme Maschinen steuern? Ein Gerat, das ges- prochenc Zahlen anzeigt. «Electrowelt», 1965, B10, N 16, p. 339.

Duda R. O., Fossum H. Pattern classification by iteratively determined linear and piecewise linear discriminaut functions, «IEEE Trans. Electron. Comput.», vol. EC-15, April 1966, p. 221—232.

Gabor D. Character recognition by holography «Nature» (EngL), 1965r 208, N 5009. p. 422—423.

Gaston C. A. A simple test for linear separability, «IEEE Trans. Electron. Comput.», vol. EC-12, April 1963. p. 134—135.

Glucksman Herbert A. A para propagation pattern classifier.《IEEE Trans Electron, Comput.», 1965» 14, N 3, p. 434—443.

Groner Gabriel F. Widrow Bernard. Preprocessing of information for pattern recognition. «Summaries papers Internat. Conf, Microwaves, Circuit Theory and Inform. Theory, Tokyo, 1964, Part 3». Tokyo Inst. Electr. Commus. Engrs Japan. S. A., p. 127--128.

Handgeschiebene Ziffern Werden elektronisch gelesen. «Funkschau》, 1967, 39, N 2, p. 38.

HilKx W. A. Nonacoustic measures in automatic speech recognition. «Proc. 5th Nat. Sympos. Human Factors Electron» San Diego, Calif., 1964, New York N. Y. Profess. Tectin. Group Human Factors Electron, IEEE, 1964. p. 163—168.

Ho Gu Chi, Kashuap R. L. An algorithm for linear inequalities and its applications, «IEEE Trans.», vol. EC-14, N 5, 1965, p. 683—688.

Holographic memory Svstem exhibits rapid access. «Comput. Design», 1968, 7, N 12, p. 20.

Huber William A. Learning machine techniques for pattern classification. «Proc. Nat. Electron. Conf, vol 21». Chicago, 1 П., 1965. p. 517—522.

Infrared unit spots circuit prodection flows. «Electron. Design», 1967, N 4, p. 32.,

Japan firm buils spoken voice digit recognizers. «Electronic News》, 1965. vol. 8. N 390, p. 41.

Kamentsky L. A., Liu C. N. A theoretical and experimental study of a model for pattern recognition. «Computer and Inform. Sci.》，Washington, D. C“ Spartan Books, Inc., 1964, p. 194—218.

Hanai L. N. and Randall N. C. Target detection in aerial photography. «Wescon-64», part 4, 8.3, p. 25—28.

Kuhl F., Classification and recognition of hand—printed characters, 《IEEE Internal. Conv. Rec.», pt. 4, March 1963, p. 75—93.

Lin Ta-Tung, Jau Stephens. Bayesian approach to the optimization of •adaptive systems. «IEEE Trans. Syst. Sei. and Cybernet.», 1967, 3, N 2, p. 77~85.

Londe D. L.f Simmuns R. F. A pattern—recognition system for generating sentences about relations between line drawings. «Assoc. Comput. Mach. Proc. 20th Nat, Confer., Cleveland, Ohio, 1965》，New York. n. y., 1965. p. 162—175.，

Mays С. H. Effect of adaptation parameters on convergence time and tolerance for adaptive threshold elements,《IEEE Trans； Electron. Comput.», vol. EC-13. August 1964, p. 465—468.

Ming-Kuei-Hu, Visual pattern recognition by moment invariants, «IRE Trans. Inform. Theory», vol. It-8, 1962, N 2, p. 179—187.

Minnich Charles B. X-ray inspection of electronic and electro- mecha> nical devices. «Electron. Раскаg. and Product», 1967, 7, N 3. p. 171—172, 174, 176, 178, 180. 182.

Mucciardi A. N., Gose E. E. Evolutionary pattern recognition in incomplete nonlinear multithreshold networks.《IEEE Trans. Electron. Comput.》, 1966. 15, N 2, p. 257—261.*

Nagy George. On the autocorrelation function of noise in sampled typewritten characters. Gatewav to the Future Record of the IEEE 1968 Region 3 Convention. IEEE 1968. 7.6-1-7.6-5, N 4010a8.

Hosking К. H. A feature detection method for optical character recognition. «Marconi Rew.», 1969, 32, N 172, p. 61—81.

Optical character recognition system for reading machines. «Industr. Electron.》，1966, 4, N 2, p. 53.

Rozenfeld A., Pfaltz J. L. Sequential operations in digital picture processing. 《J. Assoc. Comput. Machinery», 1966, 13, N 4, p. 471—494.

Rozca Lajos., Grafikusan megadott adatok atalakitasa digitalis alakba. «Magyar tud. aka fl. Automatiz. Kutat6 int. K6zl.», 1966. N 7, 113, 1. p. 113.

Rudkin John B. The electronic reading of handwriting. «Industr. Electron.», 1966, 4. N 4, p. 172—174.

Sankey J. D., Daughinee T. M. Simple system for reading X-Y charts into a computer for processing. 《Rev. Scient. Instrurn.》， 1968, 39, N 3, p. 413—415.

Schmidt S. On a certain optimal and suboptima 1, selflearning classification proccss in recognition problem. «Bull. Acad, poloii. sci. Ser. sei. tcchn.》. 1965, 13, N 11—12, p. 995—1000.

Snediker J. M. A self organizing program for describing concepts. «Assoc. Comput. Mach.» Proc. 20th Nat. Conf. Cleveland, Ohio, 1965, New York. N. Y. 1965, p. 101—118.

Spragins J. Learning without a teacher, «IEEE Trails. Inform. Theory», vol. IT-12, April 1966. p. 223—229.

Steinbuch K. Piske V. Learning matrices and their application. «IEEE Transactions», 1963. vol. EC-12. N 6, p. §46—862.

Stubbe. Berichte a us dcr Elektronik. «Elektronik», 1967. 16. N 2, p. 59.

Suzuki Hisayoshi. Oizumi J uro. Statistical methods for learning of speech recognition. «Summaries papers Intern at. Conf. Aticrowaves. Circuit

Theory and Inform. Theory, Tokyo, 1964, part 3》.Tokyo, Inst. Electr. Commun. Engrs Japan, s. a., p. 139—140.

Tomovic Raiko. Modern sensitivity analysis. «IEEE Internal. Convent- Rec,», 1965, 13, N 6. p. 81—86,

Turner L. F. A system for the automatic recognition of moving patterns. «IEEE Trans. Inform. Theory», 1966, 12, N 2, p. 195—205.

Velmann J. R. Associating parts of patterns. «Inform, and Control», 1966, 9, N 6, p. 583—601.

Veried approaches used to develope system for reliable recognition of voice commands. «Electronic News》，1963, N 383, p. 4, 5.

Weill G. Le Roc-B caractere normalise pour la reconnaissance optique. ABC. «Courrier normalis», 1966, 33, N 188, p. 159—165.

Weiss M. R., Harris С. M. Computer Technique for High-Speed Extraction of Speech Parameters. «J. ASA». 1963, v. 35, 11, N 2. p. 207—214.

Widrow В., Croner G. F.. Hu M. J・，Smith F. W. Practical applications for adaptive data-proccssing systems, «Wescon Tcchn. Papers», N 7, 11/4, 1963.

Winkel Fritz. Die Befehlssprache in der Luft-und Raumfahrtautomatik. Uber Verfahrcn der automatischen Sprachcrkcnnung. Jahrb. Wiss. Ges. Luft-und Raumfahrt. 1964. Brauschweig, 1965, p. 25—32.

You S・ S., Chuang P. C. Feasibility of using linear pattern classifiers tor probabilistic pattern classes. «Proc. IEEE», 1966, 54, N 12, p. 1957—1959.

Watanabe S-, Lambert P. F・，Evaluation and selection of variables in Pattern Recognition, presented at COINS Meeting 1966, p. 20.

ОГЛАВЛЕНИЕ

Предисловие . .・〉

Распознавание знаков и символов9»

Методы распознавания. Выделение признаков12

Методы повышения достоверности результатов распознавания 51

Считывание и распознавание символов, нанесенных на непрерывно движущийся носитель73-

Распознавание сложных контурных, полутоновых и цветных изображений 94

Выделение контуров, считывание и распознавание плоских одноконтурных изображений95

Считывание, кодирование и распознавание плоских мно- гоконтуриых и пслутоловых изображений ... 119

Распознавание подвижных объектов172

Кодирование н распознавание цветной графической информации 18&

Считывание, кодирование и распознавание графиков . ...199

Распознавание формы кривой с выработкой командных сигналов управления 200

Распознавание двумерных замкнутых графиков и графиков с петлями209

Считывание и анализ однокап альных графических реалн- зацнй в условиях случайных помех226

Считывание и кодирование многоканальных осциллограмм 234

Распознавание речевых сигналов256

Состояние н перспективы развития проблемы распозна- 一 вания речи применительно к задачам управления .. 256

Распознавание речевых команд по групповым признакам 260

Распознавание речевых команд по результатам их спектрального анализа264

Распознавание совокупности речевых команд с учетом лингвистической связи между ними275

Персонификация речевых команд278

V. Распознавание технического состояния объектов контроля. 285

Форма представления пространства состояний объекта контроля285

Классификация состояний с использованием матричных методов .289

Классификация состояний, представленных в многомерном вектерном пространстве, с учетом взаимосвязи между параметрами304

Распознавание состояний методами теории чувствительности 324

Классификация состояний по функциональным зависимостям, заданным в аналоговой форме336

Расиознаванпе состояний объекта контроля по его шумам 355

3 3 2 ю 37373843 3 2 ю 373738444Вопросы методологии распознавания

3 3 2 ю 3737384

3 3 2 ю 3737384

4

4

Задача распознавания и методы се решения

Основные сведения из теории распознавания

Синтез распознающих устройств ...

Заключение . ••• ・

Список литературы414

Георгий Петровна ШИБАНОВ^РАСПОЗНАВАНИЕ В СНСТЕМАХ АВТОКОНТРОЛЯ»

Редактор издательства uhw：- Е. В. Григорин-Рябоаа

Художественный редактор В. 8. Лебедев

Технический редактор .4. Ф. Уварова

Коррек гор И. М. Борейиш

Офррм-лсние художника К. Г. Байтмана

Сдано в набор 19/ХН 1972 г.Подписано к печати 3I/V 1973 г.Т-09061

Формат GOXSO1%бумага № 1Печ. л. ?6,5У”мн. л. 27,5

Тираж 4500Заказ 677Цена Л р. 23 к.

I (здатсльство <Машииостросине» Москва, Б-78, 1-н Басманный нер.. 3

Экспериментальная тппографим ВНИИ полиграфииГосударственного комитета Совета Министров СССРпо делам издательств, полнграфш! н книжной торговли.

Москва, К-51, Цветной бульвар, 30

WS&KOWOS<aHHVHVHSOBow

шнкт<18Б<^шнкт<18Б<^[П.ШИЕАНОВВХСПОЗНАВАНИЕВ СИСТЕМАХАВТОКОНТРОЛЯ[П.ШИЕАНОВВХСПОЗНАВАНИЕВ СИСТЕМАХАВТОКОНТРОЛЯ

шнкт<18Б<^

шнкт<18Б<^

[П.ШИЕАНОВ

ВХСПОЗНАВАНИЕВ СИСТЕМАХАВТОКОНТРОЛЯ

[П.ШИЕАНОВ

ВХСПОЗНАВАНИЕВ СИСТЕМАХАВТОКОНТРОЛЯ

Orhoi'i нз наиболееактуальных проблемсовременной кибернетикипри реализации задачконтроля фуикциониропаниятехнических и биологическихобъектов является проблемаоптимальной связичеловека-оператораи машины.

Решение данной проблемыво многом определяется тем,насколько успешно будутрешены вопросыаптоктатичсскогораспознавания и выборарационального объектакомплексной информации,представлен1юй в пи десовокупности знаков,символов.

сложных контурных,ПОЛУТОНОВЫХ II цветныхизображений,графиков, речи,акустических

11 электрических сигналов.Этим вопросам посвященапредлагаемая монография.

Распознавание образовкак одно из направлений кибернетики началиформироваться в самостоятельную научнуюдисциплину лишь в последние годы.Этому способствовало появлениеряда монографии, посвященных различнымпроблемам данного направления.,-^Заметный вклад в его формированиебыл внесен Бонгардом М М. (Проблемаузнавания. «Наука». М. 1967 i.),Барским Б. В. н др. (Вопросы статнетичсско11теории распознавания. «Сов. радио». М. 1967 г.),Мясниковым Л. Л. и А\яе и иконой Е. Н.

(Авюматичсские распознавание звукивмх образов.«Энергия». Л. 1970 г)

I IcpecaAoii В. П. {Ав том ати чес кое расиозна [ишиеибразив, «Энергия». Л. 1970 г,).

Турбовичсм И. Т. и др. (Опознавание образов.«Наука». М. 1971 г.).

К. Фу (Последовательные методы в расиошаванииобразов и обучении машин. Физматгиз. М. 1971 г.),Цимелом Г. И. (Опознавание речевых сигналов.«Наука». М. 1971 г.),Загоруйко Н Г. (ААетоды распознавания и ихпримененне. «Сов. радио». М. 1972 г.) и рядомдругих отечественных и зарубежных снециалистои.Однако в опубликованных работах в основномбыли рассмотрены теоретические аспектыуказанного направления н почти не затрагивалисьвопросы “рактнкн.

Предлагаемая работа в существенной мерсвосполняет этот пробел применительно к решешпонаиболее актуальных задач автоконтроляобъектов различной физической природы.

4 Шибанов Г. П, Дорогов А. Е.» Пинскср И. Ш. Способ опознавания чернобелых изображений плоских геометрических фигур (стандартнопечатного текста). «Изобретения. Промышленные образцы. Товарные знакн》. Авторское свидетельство № 204026, кл. 42 9/ов» 1967, № 21.

3 Патент США, № 3247484, кл. 340-146.3. Патент ФРГ № 1187412, кл. 42m6, 9/00. Патент Англии № 1009832, кл. G4R, G(06f).

Патент США № 3191149, кл. 340-146.3.

Патент США № 3217295, кл. 340-146.3.

Патент США, № 3158840, кл. 340-172.5.

工ов. Авторское свидетельство № 217.079, кл. 42m6, 9/08. «Изобретения. Про

мышленные образцы. Товарные знаки», № 15, 1968.

25

матически управляемого уровня видеосигналов читающего автомата. Автор

ское свидетельство № 249788, кл. 42m6, 9/00. «Открытия. Изобретения. Про

мышленные образцы. Товарные знаки», № 25, 1969.

I Патент США № 3104369, кл. 340-146.3.

графических изображений. Патент СССР по заявке № 1082055/26-24 от 8.6.66.

КЛ. 42m6. 9/00.

3 Патент США № 3196392. кл. 340-146.3.

1 Акопян Р. А. Способ выделения признаков формы плоских зрительных изображений. Авторское свидетельство № 204697, кл. 42m* 9(00). «Изобрете- ннн. Промышленные образцы. Товарные знаки», № 22, 1967.

1 ^Хомяков Ю. Н. Устройство следящего разложения полутоновых изобра- женнн по нзофотам и силуэтных изображений по контурам. Авторское свидетельство № 217078, кл. 42m6, 9/00. «Изобретения. Промышленные образцы. Товарные знаки», № 15, 1968.

видеосигнала, меньшие частоты несущей; под первой ——составляющие, сосре

доточенные у частоты несущей, н т. д.

1 Халфин А. М. Телевизионное устройство для автом этического опознавания объектов. Авторское свидетельство № 164627, кл. 606к; 42m6, 9°Z «Бюллетень изобретений и товарных знаков Г осу дарственного Комитета по делам изобретений и открытий СССР», № 16, 1964.

ные знаки». № 4, 1966.

Махонин В. А. Способ выделения локальных инвариантных признаков элементов контурного изображения. Авторское свидетельство № 217757, кл. 42砧 ц/00. «Изобретения. Промышленные образцы. Товарные знаки», № 16, 1968.

1 Патент США № 3 267 259, кл. 235—61,11.

восприятия изображений. Авторское свидетельство № 277419, кл. 42m6, 9/00

(G (Йк), «Открытия. Изобретения. Промышленные образцы. Товарные знаки»,

№ 24, 1970.

1 Клевцов В. П. Устройство бинокулярного анализа объемных объектов по оптическим изображениям. Авторское свидетельство № 277413. кл. 42/п*, 7/60. «Открытия. Изобретения. Промышленные образцы. Товарные знаки», № 24, 1970.

кл. НОЗк; 21а; 3662о- «Бюллетень изобретений н товарных знаков Государст

венного Комитета по делам изобретений и открытий СССР», № 2, 1965.

ков. Авторское свидетельство № 241125, кл. 42m6, 11 /00. «Открытия. Изобрете

ния. Промышленные образцы. Товарные знаки», № 13, 1969.

1 а—вероятность ошибочного отнесения больного к числу здоровых; В ——вероятность ошибочного классифицирования здорового пациента как больного.

1 Юшин В. И. Цифровой коррелятор с запоминающим устройством на магнитном барабане. Авторское свидетельство № 182414, кл. 42m, 14/09. «Изобретения. Промышленные образцы. Товарные знаки», № 11, 1966; Патент Англин № 997198, кл. G Ш.

1 Патент Англии № 997275, кл. G4R.

1 Трунин-Допскон В. Н. н Цсмель Г. И. Опознающее устройство для речевого ввода данных в вычислительную машину. Авторское свидетельство № 251270. кл. 42m6, 9/00. «Открытия. Изобретения. Промышленные образцы. Товарные знаки». № 27. 1969.

ское свидетельство № 254897, кл. 42m6, 10/00. «Открытия. Изобретения. Про

мышленные образин. Товарные знаки», № 32, 1969.

свидетельство № 254897, кл. 42m6, 10/00, «Открытия. Изобретения. Промыш

ленные образцы. Товарные знаки», № 32, 1969.

260

вого ввода данных в вычислительную машину. Авторское свидетельство

№ 251270, кл. 42m6, 9/00. «Открытия. Изобретения. Промышленные образцы.

Товарные знаки», № 27, 1969.

* Прохоров В. Г. Устройство для преобразована” ультразвукового изображения в видимое. Авторское свидетельство № 186751. кл. 42к, 46/06; 42s, 1/06. «Изобретения. Промышленные образцы. Товарные знаки», № 19, 1966.

363

Авторское свидетельство № 235420, кл. 42m6, 9/00. «Открытия. Изобретения.

Промышленные образцы. Товарные знаки», № 5, 1969.

365

N

ИО = У b“ sin со/.

Пленка выбирается высокочувствительной, поэтому плотность масок не зависит от времени действия сигнала /(/). Частота п-й гармонической составляющей входного сигнала септрона принимается равной резонансной (собственной) частоте 〃-「(〉 волокна оптической решетки. С учетом передаточного коэффициента 左о пьезопреобразователя и оптического волокна можно записать выражение для перемещения оси л-го волокна оптической решетки септрона в зависимости от времени в виде

“〃(£) = К： sins/,

где а? = hobn——амплитуда колебаний n-го волокна.

Если на септроне стоит статическая маска, то зависимость светового потока с n-го волокна от отклонения конца данного волокна относительно статического состояния в общем случае будет нметь вид, изображенный на рис. 140. Здесь ап тах—максимальный размер п-го волокна в направлении вибрирования; Fn max ——величина светового потока, падающего иа фотоэлемен г