Скачать .docx |
Реферат: Машинное зрение
Реферат
Тема: Машинное зрение
Содержание
Введение
1. Основные понятия
1.1 Основы оптики
1.2 Телецентричность
1.3 Построение изображений при помощи интегральных линз Френеля
1.4 Защита интеллектуальной собственности и водяные знаки
2 Освещение
2.1 Улучшение контраста при использовании органических фотодиодов
3 Электроника
3.1 Основные положения электричества
3.2 Кремниевые фотодиоды (методика расчета)
3.3 Операционные усилители
4 Обработка изображений
4.1 Измерение МПФ и др.
4.2 Введение в вейвлеты
4.3 Реконструкция изображений
5 Камеры
5.1 Модель ПЗС камеры и ее применение
5.2 Радужная 3D камера
5.3 Высокоскоростная камера высокого разрешения
Заключение
Список использованной литературы
Введение
Восемьдесят процентов информации об окружающем мире человек получает через зрение. Глаз является универсальным прибором, который позволяет определять размеры вещей, цветовую гамму, границы теней. Все эти параметры анализируется мозгом и человек может сказать: "Эта деталь "на глаз" неправильно выточена", "На этой плате не хватает чипа", "Судя по цвету этот резец – перекален". Но глаз не просто воспринимает изображение. Человек устроен так, что угол зрения может изменяться в очень широких пределах. Это позволяет говорить нам о форме предмета. Причем точность при этом поразительная и поэтому много операций сейчас выполняется вручную.
ЧТО ТАКОЕ МАШИННОЕ ЗРЕНИЕ?
В настоящее время в промышленности стремяться сократить время рутинной человеческой работы. Но заменить человеческие глаза очень сложно. Раньше для этой цели использовали системы "техническое зрение". Т.е считали, что если есть камера и плата ввода изображения, то это вполне достаточно чтобы заменить человеческий глаз. Но человек не просто смотрит на предметы, он изменяет угол зрения и получает полную информацию о предмете, которую мозг анализирует и делает выводы.
Новейшим этапом развития систем "технического зрения" являются системы "машинного зрения". Это новый класс систем, в задачу которых входит получение изображения, его математический анализ и, после этого, получение выводов на основе которых производится движение.
Технически такие системы состоят из камеры – снимающей изображение, платы ввода изображения – оцифровывающей изображение и платы управления движения – позволяющей перемещать камеру в пространстве. Системы "машинного зрения" способны полностью заменить глаз человека в производственных операциях.
ТЕХНИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ.
Система, которая будет использоваться на производстве, должна обеспечивать высокую производительность, надежность и быть в тоже время гибкой. Всем этим требованиям удовлетворяет платформа PXI, построена на основе шины Compact PCI. Существует большой набор плат сбора, хранения информации и управления для платформы PXI.
Для ввода в компьютер изображения используется плата ввода изображения и камера. Эта часть системы решает задачи "технического зрения". Исходя из задачи, могут использоваться, как очень мощные (возможно подключение до 4 камер), так и простейшие платы. Это позволяет создать системы под конкретную задачу с оптимальной стоимостью.
Для перемещения камеры используется плата управления движением. Возможности этих плат тоже очень широки. Если необходимо движение в плоскости, то используется плата на две оси движения. Если необходимо управлять движением по сложной пространственной траектории – на шесть осей движения. Все это позволяет выбрать плату под конкретную задачу.
Для работы с изображением используется библиотека функций, которая позволяет получать необходимую информацию из поступающих изображений. С помощью этой библиотеку можно проводить улучшение, сглаживание границ, пороговое разделение, сегментацию и количественный анализ поступающих образов. Большой набор функций позволяет получать изображение хорошего качества, без использования камер высокого разрешения.
Как правило, не бывает промышленного оборудования без дополнительных датчиков, поэтому в систему введена многофункциональная плата ввода/вывода. Она необходима для подключения дополнительного оборудования, сбора информации с датчиков и обрабатывание ее.
ПРИМЕНЕНИЕ.
Системы "машинного зрения" применяются в следующих областях промышленности:
· Автомобилестроение.
· Электроннике.
· Медицинской и фармацевтической.
· Машиностроении.
· Робототехнике.
· Лабораторных испытаниях.
За счет своей гибкости и универсальности система машинного зрения позволит снизить нагрузку на человека практически во всех областях промышленности.
Электронная промышленность.
В настоящее время производится большое количество различных плат. Как правило, на них устанавливается большое число монтажных элементов. Микросхемы устанавливает на плату машина, но контроль правильности установки производит человек. Но у человека наступает утомление через нескольких часов. И как результат – брак. Если на данной операции заменить человека системой машинного зрения, то это повысит качество и скорость проверки плат.
Автомобилестроение.
Другая область, в которой могут быть применены системы машинного зрения – автомобилестроение. На каждом этапе сборки машины необходим визуальный контроль. На кузове большое количество сварных швов – их нужно проверить. Кузов необходимо покрасить – качество окраски так же контролируется. Конструктивно необходимо закрепить большое количество деталей на кузове – нужно проверить все ли винты закручены правильно. Все эти операции производит человек и поэтому нельзя гарантировать 100% контроль. Система машинного зрения позволит резко ускорить процесс производства и довести надежность почти до 100 %.
Медицинской и фармацевтической.
Продукция, используемая в медицинской и фармацевтической промышленности, должна строго соответствовать стандартам и, поэтому необходим контроль ее качества на этапе выпуска. При маркировки готовых таблеток иногда происходят сбои, а таблетки с неправильной маркеровкой не могут использоваться. Системы "машинного зрения" позволяют производить автоматический контроль маркировки и обеспечивать 100 % гарантию надежности.
Лабораторные испытания.
Визуальный контроль характерен тем, что он не вносит возмущений в контролируемый предмет. Например, если мы измеряем температуру жидкости с помощью градусника, то мы понижаем температуру в области замера. Визуальный контроль лишен этих проблем и поэтому очень важен в научных исследованиях, а в некоторых незаменим. Если нам необходимо измерить изменение поверхности вращающихся лопастей вертолета, то это можно сделать только при помощи системы машинного зрения.
Машиностроении.
Получение изображения предмета с разных ракурсов позволяет получить полную информацию о предмете. Это свойство систем машинного зрения позволяет использовать их для контроля точности изготовления детали в машиностроительном производстве.
Робототехника.
Системы "машинного зрения" позволяют создавать мобильные роботы, которые бы могли заменить человека при работе рядом с атомным реактором, на пожаре и других ситуация, когда жизнь человека подвергается опасности.
Контроль с помощью систем машинного зрения можно производить на расстоянии и это позволяет использовать их для контроля в агрессивных средах.
Например, на теплостанции необходимо поддерживать постояную тепмпературу пара. Для этого температура в камере сгорания должна быть строго постоянной. С помощью систем машинного зрения можно определять температуру пламени по цвету с большой точностью, как это делает человек. И в соответствии с получаемыми данными либо увеличивать подачу топлива, либо уменьшать.
1 Основные понятия
1.1 Основы оптики
Способность человека и многих других групп животных визуально ощущать окружающее пространство реализована при помощи глаза и пучка нервов оканчивающегося в мозге. Для описания способности греки использовали слово «optikos», которое может быть интерпретировано, как видение или визуальная способность.
Истоки и развитие наших знаний об оптике очень интересны. Археологические раскопки времен фараонов (2600-2400 г. До н.э.) показали, что эта культура обладала превосходными анатомическими знаниями. Известно, что когда мы смотрим на статую, кажется, что она на вас смотрит, даже когда вы двигаетесь. Глубокие исследования показали, что изобретательная комбинация плоско-выпуклой линзы с соответственно выставленным зрачком ответственны за этот эффект. [7]
1.2 Телецентричность
Телецентрические линзы имеют уникальное свойство сохранять постоянное увеличение в определенном диапазоне расстояний до объекта. Это свойство позволяет системам технического зрения производить точные измерения трехмерных частей и компонентов различных высот. Телецентрические линзы пользуются преимуществом и находят широкое применение в оптической метрологии.
Когда вы используете обычные линзы для измерения трехмерных объектов, в результате получаем изображение искаженное дисторсией. Изменение увеличения с расстоянием в обычных изображающих системах настолько фундаментально, что люди обычно считают, что так и должно быть. Кроме всего, наши глаза являются типичными традиционными изображающими системами. Мы принимаем, что объект расположенный дальше кажется меньшим, чем тот же объект расположенный рядом. Изображение шахматной доски на рисунке иллюстрирует этот эффект, называемый перспективой. [12]
1.3 Построение изображений при помощи интегральных линз Френеля
Интегральная обработка изображений – это трехмерная техника, позволяющая достичь полного стереоскопического эффекта без дополнительных оптических элементов. Для записи информации о трехмерном объекте микролинзовая решетка и камера высокого разрешения были использованы. Из-за различного положения каждой микролинзы по отношению к объекту, множественные перспективы объекта могут быть зарегистрированы на ПЗС-камеру. Записанное изображение, которое содержит элементарные изображения от каждой микролинзы, может быть передано электронным способом и восстановлено использую пространственный световой модулятор высокого разрешения и еще одну микролинзовую решетку.
Интегральная фотография была предложена Липманом, много способов для увеличения глубины резко изображаемого пространства и поля зрения были исследованы. Метод с использованием микролинзовой решетки из неодинаковых линз был предложен Янгом для увеличения обоих параметров одновременно. Для демонстрации принципов работы, должна быть изготовлена линзовая решетка с варьируемым фокусным расстоянием. Существуют различные подходы для реализации линзовой решетки (рефрактивный, дифракционный или гибридный). При использовании рефрактивного подхода одиночная линза может быть изготовлена используя ультра-точные станки с ЧПУ, фоторезистивное прессование, горячее теснение или технику ионного обмена (для создания микролинзовых решеток для интегральной обработки изображений). Дифракционную одиночную линзу можно изготовить используя прямое лазерное излучение или запись электронным пучком, также хорошо как, технология с двоичными или серыми масками. Из-за комплексности процесса изготовления мультифокусной рефракционной и многоуровневой дифракционных линзовых решеток, мы решили сначала исследовать двоичную линзовую решетку Френеля. Целью было исследовать их характеристики в терминах разрешения, хроматических аберраций и контраста изображения и проверить могут ли быть использованы мультифокусные двоичные линзовые решетки Френеля в системах интегральной обработки изображений. [10]
1.4 Защита интеллектуальной собственности и водяные знаки
Защита цифровых копий мультимедийной информации – аудио и видео – является предварительным условием распространения содержимого по сетям. Пока что цифровое аудио и видео было защищено своими размерами. К примеру, аудио на компакт-диске декодированное используя PCM на 1,4Мбит/сек – примерно половина Гб для 45 минут. Такие большие объемы данных тяжело распространять и хранить. Современные алгоритмы сжатия позволяют реконструировать с высокой точностью при уменьшении размеров. Если распространение этих алгоритмов контролируется, то исходник, несжатое содержимое все еще защищено своим размером. Однако, алгоритмы сжатия, в основном, общедоступны, т.е. содержимое становится очень уязвимым, что было засвидетельствовано распространением нелегальной MP3 музыки. В этом документе мы исследуем уязвимость и то, как технология маркирования может внести вклад в стратегию системы, которая защищает интеллектуальную собственность. [8]
2 Освещение
2.1 Улучшение контраста при использовании органических фотодиодов
В заключении, мы представили высоко контрастный OLED с более низкой отражательной способностью катода. Гибридный катод содержит полупрозрачные металлические слои, слои пассивации и тонкий слой поглощающий излучение. Отражательная способность OLED светодиода с гибридным катодом приблизительно на 9,7%, 8 раз меньше чем в OLED с обычными металлическими катодами такими как Mg:Ag. Рабочее напряжение и вольтамперные характеристики существенно не влияют в новом катоде. В добавок, гибридный катод для высококонтрастных OLED легко изготовить и его спектральная отражательная способность значительно зависит от длины волны света. [14]
3 Электроника
3.1 Основные положения электричества
Когда Бенджамин Франклин сделал свое предположение о протекании тока (от гладкой эбонитовой палочки или воска к грубой шерсти) он создал прецедент в электронике существующий до сих пор, относительно того факта, что мы знаем что электроны перемещаются от шерсти к палочке – не наоборот, когда эти две субстанции трутся одна об другую. Вот почему говорится, что электроны имеют негативный заряд: Франклин предположил, что электрон перемещался в обратном направлении что он собственно и делал, и объекты названные «отрицательными» (представляют нехватку зарядов) в действительности имеют переизбыток электронов.
Ко времени, когда действительное направление протекания электронов было уже установлено, номенклатуры «позитивного» и «негативного» были уже устоявшимися в научном сообществе, т.о. даже не было попыток это изменить, однако, называть электрон «позитивным» будет иметь не более смысла, чем «нехватка заряда».
Термины «позитивный» и «негативный» - соглашение людей и они не имеют абсолютного значения, а зависят от наших соглашений в языке и научных описаний. Франклин мог назвать переизбыток заряда как «черное» и нехватку как «белое», в этом случае учены бы говорили, что электрон имеет «белый» заряд (делая тоже самое неправильное предположение о положении заряда между эбонитом и шерстью).
Однако, потому, что мы привыкли ассоциировать слово «позитивный» с «избытком», а «негативный» - с «нехваткой», стандартные знаки для заряда остались теми же. Именно поэтому многие инженеры решили сохранить старую модель электричества с «позитивным» относительно переизбытка заряда, и обычное направление протекания тока, соответственно. Это стало известно, как обычное направление протекания тока.
Другие решили изменить направление протекания тока согласно реальному движению электронов в цепи. Эта форма символогии стала известна, как направление протекания тока электронов. [9]
3.2 Кремниевые фотодиоды (методика расчета)
Эквивалентная схема
Эквивалентная схема фотодиода показана на рис. 2-1. Используя вышеприведенную схему, выходной ток будет определяться как (2-1).
Напряжение разомкнутой схемы Voc – выходное напряжение, когда ток равен 0. Т.о. Voc будет выражаться, как (2-2).
Если принеберечь I`, т.к. Is увеличивается экспоненциально в зависимости от температуры окружающей среды, Voc – обратно пропорционально температуре и пропорционально логарифму фототока. Но данное выражение не справедливо для очень низких уровней освещенности.
Ток короткого замыкания Isc – выходной ток, когда сопротивление нагрузки 0 и Vo = 0.
Вольтамперная характеристика
Когда к фотодиоду приложено напряжение в неосвещенном состоянии будет получена вольтамперная характеристика сходная с кривой обычного резистивного диода, как показано на рисунке 2-2. Однако, когда свет падает на фотодиод кривая 1 сдвигается в 2, а далее 3 параллельно, согласно увеличению интенсивности падающего излучения. Для характеристик 2 и 3 выходы фотодиода замкнуты. Фототок пропорциональный освещенности будет протекать от анода к катоду. Если цепь разомкнута появится разность потенциалов с положительным зарядом на аноде.
Ток короткого замыкания линейно зависит от потока падающего на площадку фотодиода. Нижняя граница диапазона линейности определяется мощностью эквивалентной шуму, тогда как верхняя зависит от сопротивления обратной связи и приложенного обратного напряжения.
Когда лазерное излучение конденсируется в одной маленькой точке, последовательное сопротивление фотодиода увеличивается, а линейность нарушается. Voc изменяется логарифмически по отношению к заряду уровня освещенности и сильно зависит от колебаний температуры, делая его неудобным для измерения интенсивности излучения. [3]
3.3 Операционные усилители
Операционный усилитель – самое полезное устройство в аналоговой электронике. Он может производить множество операций по обработке аналоговых сигналов при использовании минимума внешних компонентов. Большинство операционных усилителей продаются по цене ниже доллара.
Одно из преимуществ этих цепей – принцип обратной связи, в основном, отрицательной обратной связи, которая составляет основу почти всех процессов автоматического управления.
Несимметричный и дифференциальный операционный усилитель
Для простого изображения сложных схем, операционный усилитель часто изображают треугольником, где внутренние компоненты не изображены. Эта симвология очень удобна, когда конструкция усилителя не важна.
Символы +V и –V обозначают позитивный и негативный выводы питания, соответственно. Входные и выходной выводы показаны одной линией каждый, т.к. считают, что все напряжения отнесены к общему выводу называемому землей.
Задолго до наступления технологии цифровой электроники, компьютеры были построены для произведения электронных вычислений с применением напряжений и токов для представления числовых величин. Это было особенно полезно для симуляции физических процессов. [2]
4 Обработка изображений
4.1 Измерение МПФ и др.
Модуляционная передаточная функция (МПФ) ассоциируется с измерением передаточной способности оптической системы и относится к теории линейных систем. Как требование более высокого качества, лучшее разрешение оптической системы (ОС) становится доминирующим фактором, разработчик и метролог начали исследовать МПФ, как обоюдный режим для характеристики ОС.
МПФ прямая численная характеристика качества изображения.
Для большинства ОС характерно определенное качество изображения. Фотообъективы, фотолитография, контактные линзы, видеосистемы, факсимильная и копировальная оптика, линзы для считывания информации с компакт-диска – типичные примеры таких ОС.
Общепринятая мера качества – способность ОС передавать мелкие детали от объекта к изображению. Способность измеряется в терминах контраста (уровня серого) или модуляции, и это относится к ухудшению изображения идеального источника построенного линзой.
МПФ описывает структуру изображения, как функцию пространственных частот, получаемую как Фурье-преобразование от функции рассеяния точки. Однако, МПФ позволяет получить амплитудно-частотную характеристику, сходную с АЧХ для звука. Различные частотные компоненты могут рассматриваться и оцениваться отдельно.
Часто система строящая изображение создана для проецирования или захвата мелких компонентов объекта или изображения. Области применения в которых очень важно качество изображения или разрешающая способность могут использовать МПФ как меру передачи мелких деталей, таких как ширина линии или разрешение пикселя, или расстояние между колбочками на сетчатке.
К примеру видеосистема должна быть разработана таким образом, чтобы размер и положение изображения должны быть согласованными с плоскостью ПЗС. Ширина пикселя матрицы 6 мкм – соответствует частоте отсечки 83 лин/мм. В большинстве случаев, попытки преодолеть этот барьер безуспешны; т.о. разработка линзы с более высоким пространственным разрешением ненужна. [1]
4.2 Введение в вейвлеты
Фундаментальная идея вейвлетов – анализ согласно масштабу. Некоторые исследователи использующие вейвлеты считают, что это новый тип мышления, будущее обработки данных.
Вейвлеты – функции, которые удовлетворяют нескольким математическим условиям и используются в представлении данных или других функций. Их идея не нова. Аппроксимация при использовании суперпозиции функций существует с 1800 года, когда Джозеф Фурье открыл, что он может при помощи синусов и косинусов представить другие функции. Однако, в вейвлет-анализе масштаб используемый при представлении данных играет особую роль. Вейвлет-алгоритм обрабатывает данные при разных масштабах или разрешениях. Если мы посмотрим на сигнал через «маленькое окно», мы отметим мелкие детали. Если мы посмотрим на сигнал через «большое окно», мы отметим крупные детали. Особенность вейвлет-анализа состоит в том, что мы видим, и лес, и деревья, так сказать.
Это делает вейвлеты интересными и полезными. Многие десятилетия ученые хотели использовать другие базовые функции, чем синусы и косинусы для Фурье-анализа, для аппроксимации волнистых сигналов. По их определению, эти функции не локальные (и растягиваются до бесконечности). Они делали «дурную работу» аппроксимируя резкие всплески. Но при помощи вейвлет-анализа, мы можем использовать аппроксимирующие функции имеющие границы существования. Вейвлеты хорошо подходят для аппроксимации данных с резкими сосредоточенными неоднородностями.
Процедура вейвлет-анализа состоит в адаптировании вейвлет-прототипа, называемого анализирующим вейвлетом или вейвлет-предок. Временной анализ проводится с сжатым, содержащим высокие частоты вейвлетом-прототипом, а частотный анализ – проводится с расширенным, низкочастотным тем же самым вейвлет-прототипом. Потому что исходный сигнал может быть представлен в терминах вейвлетов (используя коэффициенты в линейной комбинации вейвлет-функций), операции с данными могут быть выполнены используя только соответствующие вейвлет-коэффициенты. И если вы выберете лучший вейвлет адаптированный к вашим данным или отсечете коэффициенты ниже порога, ваши данные будут представлены выборкой. Это кодирование делает вейвлеты превосходным инструментом в области сжатия данных. [4]
4.3 Реконструкция изображений
Наиболее привлекательное свойство вейвлет-преобразований состоит в том, что они подходят для анализа при различных разрешениях и это может предотвратить блокирующий эффект. Основная идея мультиразрешения – разделить исходное изображение на несколько подызображений с коэффициентом 8, и затем, анализировать их отдельно. Этот процесс сходен с распознаванием образов.
Гроссман, Морлет и Мейер разработали математическую вейвлет-теорию. Эта теория была соединена с квадратурным зеркальным фильтром для поддиапазонного кодирования Давбеши и Вайдханатана. Давбеши представила ортогональные вейвлеты основанные на итерациях дискретных фильтров. Вайдханатан представил хорошо организованные результаты КЗС теории. Бурт и Адельсон предложили пирамиду Лапласиана для использования в качестве кодирующей схемы, как древовидное представление ортогонального изображения.
Для конструирования эффективной кодирующий системы на основе вейвлет-теории нужно выполнить 2 основных шага. Первый – выбор оптимального вейвлет-базиса для входного сигнала, и второй – разработка алгоритма кодирования для вейвлет-теории. Рамшандран и Ветерли использовали вейвлеты для достижения самого эффективного базиса основанного на дисторсии заданного изображения. Тевфик предложил метод для поиска оптимального вейвлета для входного сигнала используя вейвлет Помена имеющий некоторые степени свободы. Антонини разработал биортогональный сплайновый вейвлет-фильтр работающий очень хорошо и быстро. [13]
5 Камеры
5.1 Модель ПЗС камеры и ее применение
Приборы с зарядовой связью (ПЗС) часто используются в качестве приемников в оптико-цифровой обработке изображений и оптических измерениях. Если эти устройства подключены к стандартной плате ввода изображения (захватчик кадров) и используются для точного пространственно-энергетического описания светового сигнала, то доскональное понимание режима работы системы необходимо, т.к. в этом случае система не является пространственно инвариантной.
Модуляционная передаточная функция (МПФ) и функция передачи контраста (ФПК) являются общепринятыми для анализа импульсного отклика оптических приборов в области пространственных частот. Эти методы были дополнены для применения к дискретным приемным системам таким, как ПЗС-камеры. МПФ используются для характеристики физических лимитов разрешения оптической системы, однако, она не подходит для точного восстановления входного аналогового изображения захваченного ПЗС камерой, особенно в случае изображений содержащих высокие пространственные частоты, т.е. близкие к половине частоты выборки. [5]
5.2 Радужная 3D камера
Наша радужная 3D камера позволяет получить непрерывное полнокадровое 3D изображение, что не достижимо для других доступных на данный момент коммерческих 3D систем при любой их стоимости. Уникальные свойства нашей радужной камеры следующие:
- радужная 3D система имеет унаследованное свойство захвата полнокадрового 3D изображения (256´256, 512´512, 1024´1024 за кадр) от ПЗС камеры (при скорости 60 кадров/сек);
- не существует теоретического лимита по скорости (т.е. как много кадров в секунду) захвата кадров нашей 3D системой. При современных достижениях технологии ПЗС камер, 3D изображающая система основанная на 3D радужном концепте с частотой более чем несколько тысяч кадров в секунду может быть реализована. Это свойство очень подходит для высокоскоростных задач и систем реального времени, таких как краш-тесты;
- в отличие от 3D сканирующей лазерной системы, в нашей системе отсутствуют механические подвижные части, т.е. конструкция будет существенно проще и надежнее, также отсутствует проблема безопасности зрения. Система может быть сконструирована очень «резко» для работы в нескольких помещениях для быстрой установки;
- радужная 3D камера может быть интегрирована, используя имеющиеся под рукой устройства, что приводит к очень низкой стоимости и короткому времени производства;
- радужная камера также может предоставить нормальную 2D картинку интенсивности объекта используя одну камеру. Это достигается контролированием освещения или соответствующими процедурами обработки изображений. 3D изображения и 2D изображения интенсивности получены при помощи одной и той же камеры, позволяют получить полную картину и существенно улучшают распознавание образов и т.д. в системах машинного зрения.
[6]
5.3 Высокоскоростная камера высокого разрешения
Оптическая томография – это интерферометрическая техника обработки изображений, которая позволяет получать изображения внутренних биологических тканей. В стандартном временном исполнении, положением зеркала осуществлялось сканирование, чтобы получить глубинный профиль образца. Альтернативный метод получения этой информации – используя спектральную плотность взаимнокорреляционной функции реконструировать интерферограмму, детектируя интерференционный сигнал, как функцию длины волны. Спектральная томография также известна, как FD-OCT, не имеет необходимости в модуляции длины опорного плеча и следовательно имеет больший потенциал для высокоскоростных приложений. Несмотря на то, что этот метод был предложен и продемонстрирован, только недавно было показано, что SD-OCT может предоставить лучшую чувствительность, чем временной метод.
В этом отчете мы продемонстрировали SD-OCT с рабочим циклом 98% при использовании высокоскоростной камеры с захватчиком кадров. Заряд передается от фотодиода в регистр хранения ПЗС за 700нс, занимая 2% времени строчной развертки 34,1мкс. Шумовые характеристики и зависимость глубины от чувствительности были предоставлены. Частота захвата кадров составила 29кадров/сек, частота выводимого изображения – 10кадров/сек. 3-ехмерная реконструкция изображения сетчатки была реализована из накопленных данных. [11]
Заключение
Интерес к СМЗ со стороны потенциальных покупателей в России только начинает обозначаться, однако во многих промышленно-развитых странах СМЗ стали неотъемлемой частью автоматизированных производств.
При использовании СМЗ:
- автоматизируются технологические операции, участие в которых персонала представлялось ранее незаменимым;
- достигается 100% надежность при 100% контроле качества изделий;
- появляется возможность полностью автоматизировать учет движения материалов на производстве;
- снижаются расходы на обучение и оплату труда дополнительного персонала.
Создание СМЗ - сложная техническая задача, которая требует правильного выбора аппаратных средств (камер, оптики, плат ввода видеоизображений в компьютер) и разработки управляющей программы для каждого конкретного приложения. При этом возрастает роль системной интеграции и разработки решений "под ключ".
Технологии, на основе которых создается аппаратное обеспечение СМЗ находятся в постоянном развитии: совершенствуются ПЗС-приборы (камеры различных типов), технологии ввода видеоизображений в компьютер, программные средства, реализующие алгоритмы распознавания образов. Таким образом, пользователи таких систем могут быть уверены, что их оборудование и программное обеспечение может быть усовершенствовано при минимальных затратах. Поскольку стоимость технологий СМЗ постоянно снижается, а их производительность растет, положительный эффект от их использования со временем станет все более и более ощутимым.
Список использованной литературы
1. “How to measure MTF and other properties of lenses”, Optikos Corporation, 1999
2. “Operational amplifiers”, 2004
3. “Si Photodiode”, Application Notes, 2002
4. Amara Graps “An Introduction to Wavelets”, 1995 Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc.
5. Chander P. Grover «Model for charge-coupled video camera and its application to image reconstruction», © 2005 Optical Society of America
6. Z. Jason Geng, “Rainbow three-dimensional camera: new concept of high-speed three-dimensional vision systems”, © 2005 Optical Society of America
7. Reinhard Jenny, M.S. Physics, “Fundamentals of Optics An Introduction for Beginners”, Volpi AG, 2000
8. Jack Lacy, Schuyler R. Quackenbush, “Intellectual property protection systems and digital watermarking”, © 2005 Optical Society of America
9. Tony R. Kuphaldt, “Basic concepts of electricity”, 2004
10. Mathias Hain, Wolff von Spiegel, Marc Schmiedchen, “3D integral imaging using diffractive Fresnel lens arrays”, © 2005 Optical Society of America
11. N.A. Nassif, B. Cense, B.H. Park, “In vivo high-resolution video-rate spectral-domain optical coherence tomography of the human retina and optic nerve”, © 2005 Optical Society of America
12. Ronald A. Petrozzo and Stuart W. Singer Schneider Optics Hauppauge, NY- « Telecentric lenses simplify noncontact metrology» - Test & Measurement World, 10/15/2001
13. Yongkyu Kim, “Wavelet transform image compression using human visual characteristics and a tree structure with a height attribute”, © 2005 Optical Society of America
14. Zhaoxin Wu, Liduo Wang, Yong Qiu “Contrast-enhancement in organic light-emitting diodes”, © 2005 Optical Society of America