Распознавание изображений с применением текстурного анализа на основе карт Кохонена
Материал из MachineLearning.
(оформление) |
(ссылки) |
||
Строка 1: | Строка 1: | ||
- | В промышленности строительных материалов имеется целый ряд задач, которые требуют обработки и распознавания изображений технологических процессов. <br /> | + | В промышленности строительных материалов имеется целый ряд задач, которые требуют обработки и [[Распознавание изображений|распознавания изображений]] технологических процессов. <br /> |
- | + | ||
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.<br /> | 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.<br /> | ||
Строка 6: | Строка 6: | ||
</ref>. | </ref>. | ||
- | 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 <ref name="Самоорганизующиеся карты Кохонена">Кохонен, Т. Самоорганизующиеся карты / Т. Кохонен ; пер. 3-го англ. изд. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2010. – 655 с.</ref>. | + | На изображении процесса практически нет естественных контуров, отделяющих материал от пламени, материал от футеровки печи, футеровку от корпуса печи. Поэтому для решения задачи [[Сегментация изображений|сегментации изображений]] целесообразно применить текстурный анализ с использованием самоорганизующихся карт Кохонена <ref name="Самоорганизующиеся карты Кохонена">Кохонен, Т. Самоорганизующиеся карты / Т. Кохонен ; пер. 3-го англ. изд. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2010. – 655 с.</ref>. |
== Ссылки == | == Ссылки == | ||
{{список примечаний}} | {{список примечаний}} | ||
+ | |||
+ | == См. также == | ||
+ | * [[Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии (конференция)]] | ||
[[Категория:Прикладные исследования]] | [[Категория:Прикладные исследования]] | ||
[[Категория:Анализ и понимание изображений]] | [[Категория:Анализ и понимание изображений]] |
Текущая версия
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].