Распознавание оттенка цветовой метки на основе нечёткой кластеризации

Рассматривается задача определения текущего положения пневматических исполнительных механизмов. Решение поставленной задачи достигается введением системы технического зрения, позволяющей на основе метода нечеткой кластеризации определять в режиме реального времени координаты центра цветовой метки, установленной на исполнительных механизмах мехатронного комплекса и позицию её смещения. Целью работы является повышение точности распознавания цветовой метки для прецизионного позиционирования исполнительных механизмов мехатронного комплекса и повышение быстродействия дефаззификатора за счет распараллеливания вычислительных процедур в нем. Интеллектуализация процесса распознавания цветового оттенка производится на основе нечёткой кластеризации. Сначала строится нечеткая модель, позволяющая в зависимости от входных параметров интенсивности цвета по каждому из каналов RGB и составляющей цветового тона выделять на изображении заданный цвет. Затем осуществляется бинаризация цветного изображения и подавление шумов. При моделировании нечеткой системы авторами были применены две модели дефаззификации: на основе метода центра тяжести и на основе отношения площадей. Модель, реализованная на основе метода отношения площадей, позволяет убрать зоны нечувствительности, которые присутствуют в модели центра тяжести. Метод на основе отношения площадей определяет принадлежность пикселей к заданному цветовому тону, и после этого расположение цветовой метки в кадре изображения определяется на основе определения центра тяжести распознанных пикселей цветовой метки. В последующем, при перемещении исполнительного механизма в продольном направлении, система технического зрения определяет расположение цветовой метки в новом кадре. Разность положений цветовой метки на исходном и текущем изображениях позволяет определить расстояние смещения цветовой метки. С целью исследования влияния шума на точность распознавания были использованы цифровые фильтры: медианный, Гауссовский, матричный и биноминальный. Анализ точности данных фильтров показал, что лучший результат получен при использовании Гауссовского фильтра. Оценка производилась на основе показателя сигнал-шум. Реализация математической модели распознавания цветовой метки выполнена в среде Matlab/Simulink. Экспериментальные исследования работоспособности системы технического зрения с предложенной нечёткой моделью кластеризации проводились на пневматическом мехатронном комплексе. В ходе экспериментов на корпусе цилиндра закреплялась цветовая метка, после чего цилиндр перемещался по направляющим в продольном направлении. В процессе перемещения выполнялась видеофиксация и распознавание изображений. Для определения точности распознавания цветовой метки рассчитаны коэффициенты PSNR и RMSE, которые составили 38,21 и 3,14 соответственно. Точность определения смещения на основе разработанной модели распознавания цветовых меток достигла 99,7%. Быстродействие дефаззификатора увеличилось до 590 нс.