Распознавание изображений с применением текстурного анализа на основе карт Кохонена
Материал из MachineLearning.
В промышленности строительных материалов имеется целый ряд задач, которые требуют обработки и распознавания изображений технологических процессов.
Автоматизация анализа визуальной информации о процессе обжига сырья во вращающихся печах цементных заводов позволяет снизить избыточный расход топлива и повысить качество конечного продукта – цементного клинкера. Необходимость решать интеллектуальную задачу обработки и распознавания изображений требует применения систем технического зрения в составе систем мониторинга и управления печами. Основной проблемой построения такой системы является разработка математического и программного обеспечения для распознавания изображений с целью выделения характерных признаков процесса обжига.
В ходе исследований на базе цементного завода ЗАО "Осколцемент" разрабатывается система технического зрения, предназначенная для автоматического формирования советов по состоянию процесса обжига на основании изображений процесса в реальном времени.[1]
На изображении процесса практически нет естественных контуров, отделяющих материал от пламени, материал от футеровки печи, футеровку от корпуса печи. Поэтому для решения задачи сегментации изображений целесообразно применить текстурный анализ с использованием самоорганизующихся карт Кохонена [1]
1. Юдин, Д.А. Применение математического аппарата самоорганизующихся карт при разработке системы технического зрения для вращающихся печей / Д.А. Юдин, В.З. Магергут // Труды 54-й научной конференции МФТИ «Проблемы фундаментальных и прикладных естественных и технических наук в современном информационном обществе». Управление и прикладная математика. Том 2. – М.: МФТИ, 2011 – С. 93-94.
2. Кохонен, Т. Самоорганизующиеся карты / Т. Кохонен ; пер. 3-го англ. изд. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2010. – 655 с.
