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].
