ВОЗМОЖНОСТИ МАЛОМОЩНЫХ ПРОГРАММИРУЕМЫХ КОНТРОЛЛЕРОВ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ РАЗЛИЧНЫХ ОБЪЕКТОВ

DESCRIPTION OF THE TYPICAL PROCESS AND SELECTION OF THE MANIPULATOR

Alexander Kharlov

student, Institute of New Materials and Technologies, The Ural Federal University named after the first President of Russia B. N. Yeltsin,

Russia, Ekaterinburg

АННОТАЦИЯ

В статье представлено описание распознавания образов и описание типичного маломощного контроллера.

ABSTRACT

The article presents a description of pattern recognition and a description of a typical low-power controller.

Ключевые слова: контроллер; распознавание образов.

Keywords: controller; pattern recognition.

В настоящий момент используется множество бытовых приборов, в которых применены программируемые логические котроллеры от стиральных машин до «умных домов». «Образ — это описание объекта или процесса, позволяющее выделять его из окружающей среды и группировать с другими объектами или процессами для принятия необходимых решений». [1]

Рассмотрим основные принципы распознавания образов по мнению автора:

• При решении задачи всегда идти от простейшего. Гораздо проще повесить на персону метку оранжевого цвета, чем следить за человеком, выделяя его каскадами. Гораздо проще взять камеру с большим разрешением, чем разрабатывать сверхразрешающий алгоритм.
• Строгая постановка задачи в методах оптического распознавания на порядки важнее, чем в задачах системного программирования: одно лишнее слово в ТЗ может добавить 50% работы.
• В задачах распознавания нет универсальных решений. Нельзя сделать алгоритм, который будет просто «распознавать любую надпись». Табличка на улице и лист текста — это принципиально разные объекты. Наверное, можно сделать общий алгоритм, но это будет требовать огромного труда большой команды и состоять из десятков различных подпрограмм.
• OpenCV — это библия, в которой есть множество методов, и с помощью которой можно решить 50% от объёма почти любой задачи, но OpenCV — это лишь малая часть того, что в реальности можно сделать. В одном исследовании в выводах было написано: «Задача не решается методами OpenCV, следовательно, она неразрешима». Старайтесь избегать такого, не лениться и трезво оценивать текущую задачу каждый раз с нуля, не используя OpenCV-шаблоны. [2]

Следовательно, для распознавания объекта может быть применен контроллер, но ввиду его скромных характеристик распознать сложные объекты ему будет не под силу.

На основе вышесказанного можем сделать вывод, что для некоторых задач могут быть применены маломощные (бытовые) контроллеры. Под маломощными (бытовыми) программируемыми контроллерами имеется ввиду контроллеры без высокочастотных процессоров малым объёмом памяти малой стоимости и без защит от помех и прочих условий внешней среды. Рассмотрим на примере контроллера Arduino Leonardo

Плата «Arduino» — это самостоятельный процессор, который обладает памятью и снабжен множеством стандартных вводов и выводов. К нему легко подключаются самые разные устройства и механизмы, сенсоры, датчики, моторы и прочее. Программируемый контроллер Arduino Leonardo R3 (ATMEGA32U4) выполнен на базе микроконтроллера ATMEGA32U4.

Рисунок 1 Внешний вид платы Arduino Leonardo

Имеет 20 цифровых входов/выходов, 7 из которых могут использоваться как выходы ШИМ и 12 как аналоговые выходы. [3]

Таблица 1.

Характеристики

Программирование контроллеров семейства Arduino не доставит особых проблем так как программное обеспечение контроллера распространяется бесплатно, но самое главное есть огромное множество готовых решений для различных задач написанные самими пользователями, не говоря о массе видеоуроков. Модульность контроллеров одно из главных достоинств. Возможность подключать другие платы, сильно расширяет возможности этого семейства контроллеров. Десятки различных датчиков послужит хорошим инструментом для решения задач распознавания образов.

Зачем же тогда изобретать велосипед если всё уже давно придумано за нас? Всё просто, дело в деньгах. Контроллеры, которые используются в производстве стоят десятки, а порой и сотни тысяч рублей. С другой стороны бытовые контроллеры стоят до двух тысяч рублей. А нужны ли нам все функции: скорости обработки данных, память, защита от помех и прочие факторы, которые обязательны в производстве, а в домашних условиях совсем не нужны для решения задач в бытовых условиях. К примеру, нам не нужен свинцовый корпус для защиты от электромагнитных волн.

Основная проблема для воплощения в жизнь распознавания образов является малый объём памяти, так как для распознания нужны факторов чем проще изображение там меньше факторов, следовательно меньше требуется памяти и наоборот. Следовательно, распознать лицо получится, а вот отличить его от другого нет, не хватит памяти и характеристик для обработки данных. Но вот отличить его по цвету форме или даже размеру вполне реально, всё будет зависеть от постановки задачи.

В итоге можем сказать, что явный потенциал для распознавания образов присутствует, но могут потребоваться дополнительные модули такие как камера, другие датчики, к примеру ультразвуковой датчик расстояния с помощью, которого можно вычислить размеры объекта. Также существует ограничение для количества выводов. Стоит задумать и об скорости передачи информации, которую контроллер передаёт на персональный компьютер или другое устройство.

Список литературы:

1. Л.Н.Чабан. Теория и алгоритмы распознавания образов. Учебное пособие. М.: МИИГАиК. 2004. – 70с.]
2.  Пару слов о распознавании образов. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://habr.com/ru/post/208090/ (дата обращения 07.05.2022)
3. Arduino Leonardo [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://arduino.ru/Hardware/ArduinoBoardLeonardo (дата обращения 07.05.2022)