Двумерная модель фасеточного зрения

Раиса Сулеймановна Федянина, Леонид Борисович Соколинский

Аннотация


Одним из современных перспективных направлений исследований в области машинного зрения являются системы визуализации на основе искусственных фасеточных глаз, в основе которых лежат принципы организации зрения насекомых. Такие глаза имеют сложную структуру, основными элементами которой являются зрительные элементы, называемые омматидиями. В данной работе строится математическая модель бинокулярного фасеточного зрения в двумерном пространстве. Модель позволяет описывать задачи навигации робототехнического устройства и детектирования объектов на плоскости. В предложенной модели фасеточный глаз является правильным многоугольником с обзором 360°. Основными параметрами модели являются количество фасеток (омматидиев) в одном глазу, радиус описанной вокруг глаза окружности и расстояние между глазами. Модель предполагает, что области видимости омматидиев одного глаза не пересекаются. В качестве наблюдаемых объектов фигурируют окружности различных диаметров. Выводится формула вычисления номера омматидия, в область видимости которого попадает точка с заданными координатами. Доказывается утверждение о необходимом и достаточном условии попадания заданной окружности в область видимости омматидия с заданным номером. Предлагается алгоритм построения обучающей выборки для искусственной нейронной сети, работающей на основе модели двумерного фасеточного зрения.


Ключевые слова


система визуализации; математическая модель фасеточного зрения; нейронная сеть; генерация обучающей выборки

Полный текст:

PDF

Литература


Pérez L., Rodríguez Í., Rodríguez N., et al. Robot guidance using machine vision techniques in industrial environments: A comparative review. Sensors. 2016. Vol. 16, no. 3. P. 335. DOI: 10.3390/s16030335.

Azim A., Aycard O. Detection, classification and tracking of moving objects in a 3D environment. IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Proceedings. 2012. P. 802–807. DOI: 10.1109/IVS.2012.6232303.

Llamazares Á., Molinos E.J., Ocaña M. Detection and Tracking of Moving Obstacles (DATMO): A Review. Robotica. 2020. Vol. 38, no. 5. P. 761–774. DOI: 10.1017/S0263574719001024.

Sitte J., Winzer P. Methodic design of robot vision systems. Proceedings of the 2007 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation, ICMA 2007. 2007. P. 1758–1763. DOI: 10.1109/ICMA.2007.4303816.

Solomatin V. Facet vision: the prospects of opto-electronic systems. Photonics. 2009. Vol. 1. P. 22–26. (in Russian)

Encyclopedia of Insects. Academic Press, 2003. 1295 p.

Zakhvatkin Y.A. Course of General entomology. M.: Kolos, 2001. 376 p. (in Russian)

Tyshchenko V.P. Physiology of insect: studies manual for students of uni-tov, studying in spec. "Biology". 1986. 303 p. (in Russian)

Hemmi J.M., Zeil J. Robust judgement of inter-object distance by an arthropod. Nature. 2003. Vol. 421, no. 6919. P. 160–163. DOI: 10.1038/nature01247.

Olberg R., Seaman R., Coats M., et al. Eye movements and target fixation during dragonfly prey-interception flights. J. Comp. Physiol. A Neuroethol. Sensory, Neural, Behav. Physiol. 2007. Vol. 193, no. 7. P. 685–693. DOI: 10.1007/s00359-007-0223-0.

Qu P., Chen F., Liu H., et al. A simple route to fabricate artificial compound eye structures. Opt. Express. 2012. Vol. 20, no. 5. P. 5775. DOI: 10.1364/oe.20.005775.

Shi C., Wang Y., Liu C., et al. SCECam: a spherical compound eye camera for fast location and recognition of objects at a large field of view. Opt. Express. 2017. Vol. 25, no. 26. P. 32333–32345. DOI: 10.1364/OE.25.032333.

Mazokhin-Porshnyakov G.A., Yelizarov Yu.A., Zhantiev R.D. et al. Guide to the physiology of the insect sense organs. M.: MSU publishing House, 1983. 262 p. (in Russian)

Borst A. Drosophila’s View on Insect Vision. Curr. Biol. 2009. Vol. 19, no. 1. P. R36–R47. DOI: 10.1016/j.cub.2008.11.001.

Cheng Y., Cao J., Zhang Y., et al. Review of state-of-the-art artificial compound eye imaging systems. Bioinspiration and Biomimetics. 2019. Vol. 14, no. 3. DOI: 10.1088/1748-3190/aaffb5.

Tanida J., Mima H., Kagawa K., et al. Application of a compound imaging system to odontotherapy. Opt. Rev. 2015. Vol. 22, no. 2. P. 322–328. DOI: 10.1007/s10043-015-0052-2.

Li L., Yi A.Y. Design and fabrication of a freeform microlens array for a compact largefield-of-view compound-eye camera. Appl. Opt. 2012. Vol. 51, no. 12. P. 1843–1852. DOI: 10.1364/AO.51.001843.

Deng H., Gao X., Ma M., et al. Catadioptric planar compound eye with large field of view. Opt. Express. 2018. Vol. 26, no. 10. P. 12455. DOI: 10.1364/oe.26.012455.

Duparré J., Wippermann F., Dannberg P., et al. Artificial compound eye zoom camera. Bioinspir Biomim. 2008. Vol. 3, no. 4. DOI: 10.1088/1748-3182/3/4/046008.

Horisaki R., Kagawa K., Nakao Y., et al. Irregular lens arrangement design to improve imaging performance of compound-eye imaging systems. Appl. Phys. Express. 2010. Vol. 3, no. 2. P. 022501. DOI: 10.1143/APEX.3.022501.

Li F., Chen S., Luo H., et al. Curved micro lens array for bionic compound eye. Optik. 2013. Vol. 124, no. 12. P. 1346–1349. DOI: 10.1016/j.ijleo.2012.03.063.

Viollet S., Godiot S., Leitel R., et al. Hardware architecture and cutting-edge assembly process of a tiny curved compound eye. Sensors. 2014. Vol. 14, no. 11. P. 21702–21721. DOI: 10.3390/s141121702.




DOI: http://dx.doi.org/10.14529/cmse200404