техническое зрение, обработка изображений, повышение контрастности, частотная фильтрация, нейронные сети
Аннотация
Статья посвящена предварительной обработке изображений, используемых системой технического зрения для выявления возможных дефектов в прозрачных объектах сложной формы из аморфных материалов. Получение изображений высокого качества с большой контрастностью для таких объектов не всегда возможно из-за малой разности показателей преломления материалов изделия и дефекта. Исследование ранее разработанного метода обнаружения дефектов на основе современной архитектуры нейронной сети показало, что качество и контрастность изображения являются критическими показателями для эффективного выявления дефектов. Поэтому для увеличения контрастности дефектов на фоне была применена специальная методика частотной фильтрации изображения, оказавшаяся эффективнее существующих методов увеличения контрастности в изображениях. Методика основана на разделении изображения на узкие полосы, расположенные перпендикулярно градиенту интенсивности изображения элементов детали. Для каждой полосы применялось одномерное прямое преобразование Фурье, частотная фильтрация и обратное преобразование Фурье. Путем обработки реального изображения изолятора ПС-70Е показано, что применение такой частотной фильтрации позволяет уменьшить контрастность в области изображения элементов детали и увеличить контрастность в области изображения дефекта на контрастном фоне. Указанное свойство позволяет выявлять дефекты меньшего размера, что может быть полезным при использовании систем технического зрения в условиях реального производства
Биографии авторов
Антон Вениаминович Коржов, Южно-Уральский государственный университет, г. Челябинск
доктор технических наук, доцент, профессор кафедры электрических станций, сетей и систем электроснабжения, первый проректор – проректор по научной работе
Владимир Анатольевич Сурин, Южно-Уральский государственный университет, г. Челябинск
кандидат технических наук, старший преподаватель кафедры прикладной математики и программирования
Петр Владимирович Лонзингер, Южно-Уральский государственный университет, г. Челябинск
кандидат технических наук, доцент кафедры электрических станций, сетей и систем электроснабжения
Валерий Иванович Сафонов, Южно-Уральский государственный университет, г. Челябинск
кандидат физико-математических наук, доцент, кафедра электрических станций, сетей и систем электроснабжения
Ярослав Викторович Бушмелев, Южно-Уральский государственный университет, г. Челябинск
инженер, управление научной и инновационной деятельности, Южно-Уральский государственный университет
Кирилл Николаевич Белов, Южно-Уральский государственный университет, г. Челябинск
аспирант, ассистент кафедры оптоинформатики, Южно-Уральский государственный университет
