izmertechИзмерительная техникаIzmeritel`naya Tekhnika0368-10252949-5237ФГУП "ВНИИФТРИ"izmertech-1275Research ArticleОПТИКО-ФИЗИЧЕСКИЕ ИЗМЕРЕНИЯOPTICOPHYSICAL MEASUREMENTSАппаратно-программный комплекс для анализа неоднородного потока объектов в системах фотосепарации реального времениАлгазиновЭ. К.sir@cs.vsu.ruДрюченкоМ. А.noemail@neicon.ruМинаковД. А.noemail@neicon.ruСиротаА. А.noemail@neicon.ruШульгинВ. А.noemail@neicon.ruВоронежский государственный университетRussian Federation201407022023052329Copyright © ФГУП "ВНИИФТРИ", 20232023ФГУП "ВНИИФТРИ"ФГУП "ВНИИФТРИ"https://www.izmt.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://www.izmt.ru/jour/article/view/1275

Проанализирован неоднородный поток объектов на основе обработки изображений, синтезируемых по результатам построчного сканирования освещенного потока в системах фотосепарации. Описан аппаратно-программного комплекс, функционирующий в реальном времени одновременно с процессом сепарации при совмещенном режиме анализа изображений потока на основе предложенных алгоритмов предварительной обработки и распознавания. Приведены экспериментальные результаты указанных алгоритмов на примере анализа потока элементов зерновых смесей.

The nonuniform flow of objects analysis based on image processing is considered. The processed images are synthesized by the results of line-by-line scanning of illuminated flow in the optical sorting systems. The description of implemented hardware-software complex for objects flow analysis based on proposed image preliminary processing and recognition algorithms functioning simultaneously with the real-time separation process in combined mode is presented. The experimental results of proposed algorithms application by the example of grain mixture flow components analysis are described.

фотосепарацияраспознавание объектовобработка изображенийнейронные сетиobjects optical sortingobjects recognitionimage processingneural networksReferencesPat. 5638961 US. Cereal grain color sorting apparatus / S. Satake, T. Ito, N. Ikeda. 1997.Pat. 5638961 US. Cereal grain color sorting apparatus / S. Satake, T. Ito, N. Ikeda. 1997.Pat. 5779058 US. Color sorting apparatus for grains / S. Satake, T. Ito, N. Ikeda. 1998. 3. Алгазинов Э. К. и др. Методы распознавания элементов зерновых смесей по результатам измерения спектральных характеристик в системах сепарации реального времени // Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии. 2013. № 2. С. 9-19.Pat. 5779058 US. Color sorting apparatus for grains / S. Satake, T. Ito, N. Ikeda. 1998. 3. Алгазинов Э. К. и др. Методы распознавания элементов зерновых смесей по результатам измерения спектральных характеристик в системах сепарации реального времени // Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии. 2013. № 2. С. 9-19.Алгазинов Э. К. и др. Методы измерения спектральных характеристик и распознавания элементов зерновых смесей в системах сепарации реального времени // Измерительная техника. 2014. № 1. С. 36-41.Алгазинов Э. К. и др. Методы измерения спектральных характеристик и распознавания элементов зерновых смесей в системах сепарации реального времени // Измерительная техника. 2014. № 1. С. 36-41.Пат. 8343627 РФ. Устройство для сортировки зерна по цвету / Г. В. Чуйко и др. // Изобретения. Полезные модели. 2009. № 16.Пат. 8343627 РФ. Устройство для сортировки зерна по цвету / Г. В. Чуйко и др. // Изобретения. Полезные модели. 2009. № 16.Пат. 2489215 РФ. Лазерный сортировщик / Э. М. Бабишев и др. // Изобретения. Полезные модели. 2013. № 22.Пат. 2489215 РФ. Лазерный сортировщик / Э. М. Бабишев и др. // Изобретения. Полезные модели. 2013. № 22.Blackfin Embedded Symmetric Multiprocessor. ADSP-BF561 / Analog Devices. Rev. E. 2009.Blackfin Embedded Symmetric Multiprocessor. ADSP-BF561 / Analog Devices. Rev. E. 2009.Blackfin Processor Hardware Reference. ADSP-BF561 / Analog Devices. Rev. 1.1. 2007.Blackfin Processor Hardware Reference. ADSP-BF561 / Analog Devices. Rev. 1.1. 2007.Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений / Под ред. Р. Гонсалес, М. Вудс. М.: Техносфера, 2005.Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений / Под ред. Р. Гонсалес, М. Вудс. М.: Техносфера, 2005.Otsu N. A threshold selection method from gray-level histograms / N. Otsu. IEEE Trans. Sys. Man. Cyber, 1979.Otsu N. A threshold selection method from gray-level histograms / N. Otsu. IEEE Trans. Sys. Man. Cyber, 1979.Dudani S. A., Breeding K. J., McGhee R. B. Aircraft identefication by moment invariants // IEEE Trans. Comput. 1983. V. 1. N. 26. Р. 39-45. 12. Напрюшкин А. А. Алгоритмическое и программное обеспечение системы интерпретации аэрокосмических изображений для решения задач картирования ландшафтных объектов: Автореф. дис. на соиск. учен. степ. канд. техн. наук. Томск, 2002. 13. Обиралов А. И. Дешифрование снимков для целей сельского хозяйства. М.: Недра, 1982. 14. Потапов А. А. Новые информационные технологии на основе вероятностных текстурных и фрактальных признаков в радиолокационном обнаружении малоконтрастных целей // Радиотехника и электроника. 2003. Т. 48. № 9. С. 1101-1119. 15. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. М.: Финансы и статистика, 2002.Dudani S. A., Breeding K. J., McGhee R. B. Aircraft identefication by moment invariants // IEEE Trans. Comput. 1983. V. 1. N. 26. Р. 39-45. 12. Напрюшкин А. А. Алгоритмическое и программное обеспечение системы интерпретации аэрокосмических изображений для решения задач картирования ландшафтных объектов: Автореф. дис. на соиск. учен. степ. канд. техн. наук. Томск, 2002. 13. Обиралов А. И. Дешифрование снимков для целей сельского хозяйства. М.: Недра, 1982. 14. Потапов А. А. Новые информационные технологии на основе вероятностных текстурных и фрактальных признаков в радиолокационном обнаружении малоконтрастных целей // Радиотехника и электроника. 2003. Т. 48. № 9. С. 1101-1119. 15. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. М.: Финансы и статистика, 2002.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.