Анализ и разработка методик и алгоритмов для расчета и функционирования письмообрабатывающих машин тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Титов, Евгений Вадимович

• Титов, Евгений Вадимович
• кандидат технических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат технических наук Титов, Евгений Вадимович

ВВЕДЕНИЕ

1. АНАЛИЗ СТРУКТУРНЫХ СХЕМ АВТОМАТИЧЕСКИХ ПИСЬМООБРАБАТЫВАЮЩИХ МАШИН. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ.

1.1. Структурная схема автоматической письмосортировочной 17 машины

1.2. Структурная схема автоматической лицовочно- 19 штемпелеваальной машины

1.3. Постановка задачи

1.4. Выводы

2. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ОПОЗНАВАНИЯ СТИЛИЗОВАННОГО ПОЧТОВОГО ИНДЕКСА

2.1. Способы индексации письменной корреспонденции и исследование методов опознавания изображений

2.2. Применение методов разделяющих функций при ступенчатом 46 способе опознавания цифр стилизованного почтового индекса

2.3. Разработка алгоритма и программы моделирования процесса 57 опознавания цифр стилизованного почтового индекса и анализ её результатов

2.4. Модификация алгоритмов определения весовых коэффициентов 79 и опознавания цифр почтового индекса для параллельных вычислений

2.5. Выводы.

3. РАЗРАБОТКА КРИТЕРИЕВ РАЦИОНАЛЬНОГО ВЫБОРА КОЛИЧЕСТВА НАКОПИТЕЛЕЙ АПСМ.

3.1. Математическая постановка задачи

3.2. Алгоритмизация функционирования АПСМ для различных 97 режимов выгрузки и реализация алгоритма

3.3. Анализ результатов моделирования

3.4. Выводы

4. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ РАСЧЁТА КОНСТРУКТИВНЫХ ПАРАМЕТРОВ АПСМ С УЧЁТОМ ЕЁ КОМПОНОВКИ

4.1. Анализ компоновочных решений и оценка различных 122 конструкций ТРС АПСМ

4.2. Математическая постановка задачи

4.3. Разработка алгоритма и программы расчёта основных 134 конструктивных параметров АПСМ

4.4. Анализ результатов расчёта конструктивных параметров АПСМ

4.5. Выводы

5. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТИ ТРАНСПОРТНЫХ КАНАЛОВ АЛШМ

5.1. Математическая постановка задачи

5.2. Разработка алгоритма функционирования ТРС АЛШМ

5.3. Анализ результатов моделирования

5.4. Выводы 167 ЗАКЛЮЧЕНИЕ -Л 68 СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 171 ПРИЛОЖЕНИЕ 1 182 ПРИЛОЖЕНИЕ 2 222 ПРИЛОЖЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Анализ и разработка методик и алгоритмов для расчета и функционирования письмообрабатывающих машин»

Вопросы научно-технического прогресса в почтовой связи стоят очень остро. Первостепенное значение имеет совершенствование материально-технической базы, методов управления технологическими процессами на предприятиях почтовой связи.

Доля ручного труда в процессе обработки почтовых отправлений до сих пор еще велика. Объем информации, перерабатываемой сортировщиками письменной корреспонденции составляет в настоящее время более пяти тысяч адресных пунктов на одного сортировщика, причем на каждом рабочем месте возможны изменения адресов. Оператору трудно самостоятельно переработать такой объем информации.

Наиболее сложным в комплексе работ на предприятиях почтовой связи являются работы, связанные с автоматизацией процессов обработки письменной корреспонденции. Обработка корреспонденции в узловом почтовом предприятии заключается в том, что она разбирается по габаритам, ориентируется адресной стороной в сторону считывающего средства и в положение, удобное для считывания почтового индекса, штемпелюется, располагается в определенной последовательности по группам индексов почтовых предприятий и упаковывается в постпакеты, снабженные адресной информацией. Сюда же следует отнести и операции транспортировки письменной корреспонденции до и после ее обработки.

В настоящее время на обработку письменной корреспонденции затрачивается значительно больше времени, чем на ее перевозку на значительные расстояния некоторыми видами транспорта. Единственным средством, реально ускоряющем продвижение корреспонденции, является разработка и внедрение автоматизированных линий обработки писем на крупных почтовых предприятиях страны, так как через них проходит более 80% всего объема корреспонденции.

Основной задачей автоматической обработки письменной корреспонденции является максимальное сокращение ручных операций. Для этого предусматривается разработка новых, прогрессивных технологических процессов обработки письменной корреспонденции и создание высокопроизводительных машин и систем машин, выполняющих весь производственный процесс без непосредственного участия человека.

Второй по значимости задачей автоматической обработки письменной корреспонденции является ускорение сроков обработки при одновременном сокращении количества персонала или, по крайней мере, поддержание уровня роста штатов в пропорции значительно меньшей, чем уровень роста объема корреспонденции. Решать эти проблемы необходимо прежде всего посредством автоматических высокопроизводительных комплексов машин при максимальной концентрации обработки писем. Кроме того, на ряде почтовых предприятий с меньшим объемом целесообразно использовать отдельные автоматические машины предварительной обработки писем и автоматические письмосортировочные машины.

Объем почтового обмена возрастает после резкого спада в предшествующие годы и вновь становится актуальной проблема автоматизации и механизации производственных процессов почтовой связи, которую необходимо решать на качественно новом технологическом уровне. Существует несколько причин создания новых конструкций письмообрабатывающих машин.

Первая заключается в том, что общий технический прогресс заставляет после нескольких последовательных модернизаций старой конструкции заменять её новой, основанной на более прогрессивных принципах работы, новых конструкционных материалах и так далее.

Вторая причина состоит в том, после образования Российской Федерации часть заводов по производству сложной письмообрабатывающей техники оказалась за рубежом и понадобилось организовать её изготовление в нашей стране. Причём, хотя старые машины и находятся в эксплуатации в России, но рабочая документация по их изготовлению недоступна и проще спроектировать машину заново, чем реконструировать старую.

Третья причина - смена стандартов на почтовые конверты. Наметился переход на конверты европейского образца, имеющего отличающиеся размеры от используемых ранее. Поскольку существующие автоматические письмообрабатывающие машины жёстко ориентированы на обработку корреспонденции строго определенных размеров, они становятся непригодными к использованию.

Актуальность настоящей работы подтверждается фактом исследования проблемы распознавания почтовых индексов и разработки считывающего устройства ведущей организацией России в области проектирования почтообрабатывающей техники - Научно-исследовательским и проектно-конструкторским институтом почтовой связи.

Проектирование новых письмообрабатывающих машин и автоматических линий должно основываться на научных принципах. Традиционный подход к проектированию почтообрабатывающих машин (ПОМ) с преобладанием интуитивных методов расчета позволяет создавать работоспособные, но далеко не рациональные конструкции.

Для синтеза наилучшей конструкции любого узла машины обязательно применять критерии рационального выбора, которые зависят от предъявляемых к проектируемой машине требований, качества обработки почтовых отправлений, назначения узлов и от технико-экономических показателей. При определении этих критериев необходимо учитывать тенденции развития машин данной группы и их основных элементов, а также результаты научно-технического прогнозирования, должны быть проведены комплексные технологические исследования, статистический анализ условий эксплуатации письмо обрабатывающей техники и изменения потоков письменной корреспонденции.

Основной недостаток интуитивного проектирования, проектирования "подбором" - неизбежность упрощений и исключения из рассмотрения ряда факторов, устраняется при применении научно обоснованных методик, которые в силу сложности их расчёта возможны только при использовании современных средств вычислительной техники.

В процессе проектирования решается группа задач, которые относятся к задачам синтеза и анализа. Анализ технических объектов - это изучение их свойств. Синтез технических объектов имеет целью создание новых вариантов при использовании результатов анализа для их оценки.

При проектировании должны выбираться методы и средства решения проектных задач, которые обеспечивают минимальные сроки проектирования и минимальные затраты по оптимизации получаемых проектных решений.

Расчетные интуитивные методы проектирования удобно использовать в качестве начальных приближений. Ориентировочный характер результатов связан с малой точностью расчетных методик. Например, процессы в достаточно сложных технических объектах описываются системами уравнений довольно высокого порядка, эти уравнения в общем случае нелинейные. Аналитическое решение системы обыкновенных дифференциальных уравнений удается получить только в том случае, если порядок системы не превышает двух и уравнения линейны. Это означает, что интуитивные расчетные методы применимы только при принятии существенных упрощений, что и обуславливает ориентировочный характер получаемых результатов. Заметим, что численные методы здесь малопригодны, поскольку не позволяют проанализировать полученное решение.

Помимо проектных задач возникают ещё и проблемы прогнозирования работоспособности машины. Анализ работоспособности выбранного варианта уже не может быть выполнен обычными расчетными методами. Поэтому в рамках традиционного подхода неизбежно было применение экспериментальных методов, то есть макетирования. Именно на макете - физической модели определялось выполнение условий работоспособности, изменялись внутренние параметры, частично структуры с целью улучшения свойств объекта. Но во многих случаях макетирование невозможно на достаточно высоких иерархических уровнях — здесь стоимость изготовления макета примерно равна стоимости изготовления опытного образца и согласиться на многократное изготовление образцов в итерационном процессе проектирования сложных систем нельзя. Поэтому при традиционном подходе задачи оптимизации практически не решались -разработчик удовлетворялся получением первого работоспособного варианта. Вопросам автоматизации проектирования посвящены работы [70, 74], а исследованию конструкций с помощью имитационного моделирования [15,21,67, 76].

В настоящей работе созданы алгоритмы расчёта и функционирования письмообрабатывающих машин: письмосортировочных и лицовочно-штемпелевальных, что позволило решить ряд узловых проблем по повышению надёжности и быстродействия письмосортировочных машин [11, 51] и разработать алгоритмы расчета основных конструктивных параметров транспортно-распределитель-ных систем письмосортировочных и лицовочно—штемпелевальных машин. Различные аспекты проектирования транспортно-распределительных систем рассматривались в [19, 38, 49, 60, 73, 75,], а применительно непосредственно к автоматическим письмосортировочным машинам в [45, 46, 47, 48].

Одной из проблем автоматических письмосортирующих машин является надёжность и быстродействие систем считывания цифрового кода адреса. Основной операцией, выполняемой в процессе сортировки на автоматической письмосортировочной машине АПСМ является чтение почтового адреса. Для реализации этой операции устройство управления имеет такой функциональный блок как читающее устройство, которое предназначено для опознавания символов почтового адреса и преобразование их в форму, удобную для дальнейшей обработки — выделение адресных признаков.

Таким образом, цифрочитающий автомат избавляет оператора от необходимости считывания адресной информации с поверхности почтового отправления. В настоящее время находящийся в эксплуатации цифрочитающий автомат типа ЦЧУ-С НИИПС (ранее СПКБ Министерства связи СССР) может опознать лишь ограниченное число написаний (10 десятичных цифр - эталонов), в случае небольшого отклонения от общепринятого написания почтового индекса, приводит к отказу в опознавании, и почтовое отправление с неопознанным индексом поступает на ручную сортировку, а если еще учесть недопустимые перекосы в написании цифры по трафарету, сбоя ЦЧУ, приводящие к отсутствию какого-либо признака, а также написание цифры более похожую на рукописную десятичную, с точки зрения отправителя, но отличную от эталона - все это приводит к увеличению объема ручной сортировки. Если попытаться увеличить число эталонов написаний, чтобы несколько сократить объем ручной сортировки, то несомненно возрастет время опознавания автоматом предложенной цифры, что следует из алгоритма опознавания. Это приведет к уменьшению производительности всей АПСМ в целом, а такое ЦЧУ не является эффективным и требует замены более совершенным и универсальным. Вопросы кодировки письменной корреспонденции в России и за рубежом исследуются в публикациях [55, 82, 94, 96, 106, 115, 123], которые не отделимы от алгоритмов опознавания и электронных устройств, их реализующих [14, 41, 42, 52, 58, 59]. Поэтому появилась идея разработать принципиально новый, отвечающий современным требованиям алгоритм опознавания почтового индекса, именно этому вопросу посвящена одна из глав настоящей работы.

Проблема опознавания образов является актуальной не только для почтовой связи. Она рассматривалась во многих работах [2, 3, 4, 6, 13, 17, 18, 20, 26, 28, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 54, 61, 62, 66, 118]. Для её решения применяются различные математические методы [86, 92, 93, 111, 121], в том числе и вероятностные [24, 85, 91, 105]. Для систем реального времени, какими являются устройства распознавания почтовых индексов, наиболее подходящими будут быстродействующие параллельные варианты алгоритмов опознавания [5, 7, 9, 22, 25,27, 37, 39, 40, 56, 57, 63, 64, 65, 77, 78, 79, 80, 84, 117]. При распараллеливании алгоритмов опознавания почтовых индексов особенно эффективной оказалась теория управляющих коллективов [8,53].

Для письмосортировочных машин предлагается принципиально новый, отвечающий современным требованиям, алгоритм опознавания почтового индекса. В качестве метода опознавания из всех существующих выбран ступенчатый метод [95, 99], который сокращает время опознавания, но не обладает достаточной надежностью. Поэтому для обеспечения необходимой надежности ступенчатый метод усиливается методом разделяющих функций. Для реализации метода разделяющих функций применен один из непараметрических методов обучения — алгоритм обучения с исправлением ошибок.

Реализация и анализ разработанных алгоритмов обучения и распознавания показали ряд преимуществ предложенного нового алгоритма над существующим методом, использованном в находящемся сейчас в эксплуатации цифрочитающем автомате ЦЧУ-С НИИПС.

Комплексная задача повышения производительности и других эксплуатационных характеристик письмообрабатывающих машин решается на стыке нескольких научных направлений:

• кодирование для наиболее экономной и надёжной индексации письменной корреспонденции;

• использование методов разделяющих функций при реализации ступенчатого способа опознавания изображений;

• определение весовых коэффициентов для построения разделяющих функций;

• разработка математических моделей процессов обработки письменной корреспонденции с помощью вычислительных алгоритмов;

• анализ современных принципов конструирования автоматических машин и линий;

• построение альтернативных алгоритмов с параллелизацией вычислительных процессов для ускорения работы программ опознавания индексов, функционирующих в реальном времени.

Цель и задачи исследований. Целью диссертации является создание эффективных алгоритмов опознавания почтовых индексов, разработка научных принципов компоновки АПСМ, моделирование работы автоматических письмообрабатывающих машин и процессов, в них протекающих, для предварительной оценки их производительности.

Поставленная цель обусловила необходимость решения следующих задач:

1. Выполнение анализа конструкций письмообрабатывающих машин с целью выявления процессов, узлов и т.п., которые являются основными факторами, замедляющими быстродействие машин, снижающих их надёжность и эксплуатационные характеристики.

2. Исследование способов индексации почтовых отправлений с целью выбора наиболее помехоустойчивых и простых вариантов.

3. Разработка быстродействующих алгоритмов реального времени для надёжного опознавания цифровых индексов.

4. Создание альтернативных параллельных алгоритмов опознавания почтовых индексов и оценка их эффективности по сравнению с их последовательными аналогами.

5. Разработка критерия рационального выбора количества накопителей АПСМ.

6. Создание методики расчёта конструктивных параметров АПСМ с учётом её компоновки.

7. Разработка методик математического моделирования процессов письмообрабатывающих машин для оценки их эффективности.

Решив поставленные задачи, автор защищает:

- 12- комплексный подход к проблеме модернизации существующего автоматических письмообрабатывающих машин и линий;

- применение ступенчатого способа опознавания стилизованных цифр индекса почтовых отправлений с помощью метода разделяющих функций с весовыми коэффициентами;

- алгоритмизация метода опознавания стилизованных цифр почтового индекса, и его распараллеленный вариант на основе концепции коллектива вычислителей;

- критерии рационального выбора количества накопителей АПСМ;

- методику расчёта конструктивных параметров АПСМ с учётом компоновочных решений; алгоритмы имитационного моделирования работы письмообрабатывающих машин для оценки их эффективности;

- алгоритм определения пропускной способности транспортных каналов АЛШМ на основе её математической модели;

- пакет прикладных программ, реализующих изложенные алгоритмы и методы.

Методы исследования. В качестве методов исследования используются элементы теории математической логики, методы разделяющих функций с использованием весовых коэффициентов, методы математического моделирования, теория десеквенции (распараллеливания алгоритмов, программ, вычислений), концепция коллектива вычислителей.

Научная новизна работы заключается в следующем :

1. Обоснована выборочная модернизация письмообрабатывающих машин с учётом сохранения основных элементов их конструкции.

2. Разработан комбинированный подход с применением математического аппарата разделяющих функций с весовыми коэффициентами для создания ступенчатого алгоритма опознавания стилизованных цифр почтового индекса.

3. Разработан алгоритм метода опознавания почтового индекса и его параллельный аналог на основе концепции коллектива вычислителей. Созданы макеты программ, реализующие указанные алгоритмы.

4. Предложен критерий оптимального выбора количества накопителей АПСМ.

5. Создана методика расчёта конструктивных параметров АПСМ, учитывающая компоновочные решения их транспортно-распределительных систем (ТРС).

6. Разработана методика расчета конструктивных параметров АПСМ, учитывающая компоновочные решения их ТРС.

Личный вклад. Все основные научные результаты, изложенные в диссертации, получены автором лично.

Практическая ценность и реализация результатов работы. Созданные алгоритмы реализованы в виде пакета прикладных программ на языке программирования высокого уровня. Результаты работы внедрены на двух предприятиях Министерства информационных технологий и связи Российской Федерации. Акты о внедрении прилагаются.

Результаты диссертационной работы, алгоритмы опознавания индексов и методика анализа транспортно-распределительных систем могут быть использованы и в других отраслях народного хозяйства, где возникают аналогичные задачи. В качестве примера можно привести громадные торговые предприятия, у которых номенклатура товаров достигает нескольких десятков тысяч. Эти товары маркируются тем или иным способом, следовательно, возникает необходимость считывать маркировку и распознавать её. Отдельные наименования товаров должны быть разложены в определённых местах склада - это задача о рациональном количестве накопителей. Товары перемещаются и группами на прилавки со склада, и единичными экземплярами к покупателям, не нашедших их в торговом зале, - необходим анализ и рационализация существующих транспортнораспределительных систем. Таким образом, все поставленные и решённые в диссертационной работе задачи могут быть использованы и в торговле. Косвенным образом этот факт доказывает необходимость объединения перечисленных задач в одной работе по принципу комплексного решения производственной задачи.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на научно-технической конференции профессорско-преподавательского состава, Москва, МТУ СИ, 25-27 января 1994 г.; на конференции "Телекоммуникационные и вычислительные системы связи" Международного Форума Информатизации, Москва, 22 ноября 1994 г.; на научно-технической конференции профессорско-преподавательского состава, посвящённой 100-летию Радио, Москва, МТУСИ, 1995 г.; на конференции «Телекоммуникационные и вычислительные системы» Международного Форума Информатизации, Москва, 21 ноября 1995 года; на научно-технической юбилейной конференции профессорско-преподавательского состава, Москва, МТУСИ, 1996 г.; на конференции «Телекоммуникационные и вычислительные системы» Международного Форума Информатизации, Москва, 18 ноября 1998 г.; на конференции «Телекоммуникационные и вычислительные системы» Международного Форума Информатизации, Москва, 17 ноября 1999 г.; на международной научно-практической конференции «Телеком-2005», Ростов на Дону, 18-19 мая 2005 г.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 23 научные работы.

Структура и объём работы. Работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованных источников и двух приложений.

Во введении обосновывается актуальность темы, формулируется цель работы и защищаемые положения.

В первой главе рассматриваются общие структурные схемы автоматических письмосортировочной и лицовочно-штемпелеваль-ных машин. На основе анализа структурных схем выявлены места, нуждающиеся в первоочередной модернизации для повышения общей производительности и надёжности машин, что позволило сформулировать и обосновать цели и задачи диссертационной работы. Это необходимость разработки принципиально нового алгоритма опознавания стилизованных цифр почтового индекса, создание научно обоснованного критерия оптимального выбора количества накопителей АПСМ, разработка методики расчёта конструктивных параметров АПСМ и определение пропускной способности транспортных каналов АЛШМ. В каждой из последующих глав решаются одна из поставленных задач.

Во второй главе оцениваются различные существующие способы индексации письменной корреспонденции, исследуются методы опознавания изображений. На этой основе сделаны определённые выводы, изложенные в рассматриваемой главе.

В качестве математического аппарата для распознавания стилизованных цифр почтового индекса предложен метод разделяющих функций. Принят ступенчатый способ опознавания, при котором выстроена иерархическая схема последовательного опознавания элементов стилизованного знака, что значительно сокращает время опознавания.

Последовательный алгоритм, реализующий метод опознавания, представлен в виде подробной схемы с необходимым комментарием (приложение 1). Его параллельный аналог разработан с учётом концепции коллектива вычислителей и обладает большим быстродействием при использовании транспьютеров предназначенных для алгоритмов с параллелизацией вычислительных процессов.

Перечисленные алгоритмы реализованы в действующих программах. Проанализированы результаты работы программ при моделировании процесса опознавания.

Третья глава посвящена разработке критериев оптимального выбора количества накопителей АПСМ. В начале главы поясняется важность поставленной проблемы и следует математическая формулировка задачи, алгоритм решения которой предполагает использование вычислительных алгоритмов для моделирования функционирования АПСМ. На основе анализа результатов моделирования делаются выводы и даются практические рекомендации для проектирования и модернизации АПСМ.

В четвёртой главе представлена методика расчёта конструктивных параметров АПСМ с учётом её компоновки. Был проанализирован ряд компоновочных решений транспортно-распределительных систем АПСМ и даны им оценки. Перед разработкой алгоритма задача получила формальную математическую постановку. Алгоритм решения задачи даётся в виде блок-схемы. Далее следует анализ результатов расчёта программы и делаются выводы по материалам главы.

В пятой главе определяется пропускная способность транспортных каналов АЛШМ методом моделирования. Ставится вычислительный эксперимент с помощью алгоритма и программы функционирования ТРС АЛШМ. Результаты эксперимента подробно анализируются. В заключении изложены основные результаты работы.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Титов, Евгений Вадимович

5.4. Выводы

1. Разработаны алгоритм и программа, моделирующие работу АЛШМ с целью мониторинга потока писем, проходящих через различные участки её транспортно-распределителыюй системы.

2. Выявлены наиболее загруженные транспортные каналы, в которых проектировщикам рекомендуется использовать более надёжные и быстродействующие элементы конструкций. Построены диаграммы загрузки различных участков АЛШМ по результатам численного эксперимента.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Устаревший парк письмообрабатывающей техники предприятий связи Россия требует её глубокой модернизации на научной основе. В работе проведены комплексные исследования, которые решили ряд узловых проблем по понышению надёжности и быстродействия письмосортировочных машин и позволили создать алгоритмы расчёта основных конструктивных параметров транспортно-распределительных систем письмосортировочных и лицовочно-штемпелевальных машин.

При разработке и исследовании поставленной задачи были получены следующие результаты:

1. Выявлены основные задачи модернизации письмообрабатывающих машин, решение которых позволит значительно увеличить их производительность и эксплуатационные характеристики.

2. Создан принципиально новый алгоритм опознавания стилизованного почтового индекса, обоснован выбор количества накопителей писем автоматической письмосортировочной машины, разработана методика анализа и оценки компоновочных решений транспортно-распределительных систем автоматической письмосортировочной машины и пропускной способности транспортных каналов автоматической лицовочно-штемпелевальной машины.

3. Разработан принцип выделения шести основных признаков девятисегментного стилизованного индекса на основе выделения его информативной части. Это позволяет упростить конструкцию электронного анализирующего устройства, увеличить быстродействие и надёжность алгоритма опознавания.

-1694. Создан метод классификации с линейными разделяющими функциями и возможностью обучения с исправлением ошибок для построения алгоритма работы опознающего устройства.

5. Разработаны алгоритм и программа, имитирующие работу цифро-читающего устройства и доказывающие работоспособность алгоритма опознавания. Результаты моделирования цифро-читающего устройства показали на практике, что алгоритм исправляет однократные и некоторые виды двукратных ошибок, которые исключают неоднозначность опознании.

6. Разработаны параллельные алгоритмы определения весовых коэффициентов и реализующие ступенчатый метод опознавания. Обоснован вывод о предпочтительности применения параллельных модификаций алгоритмов для высокопроизводительных машин с кольцевой компоновкой накопителей типа МАГТ-У с несколькими физическими потоками писем. Реализация параллельных вариантов алгоритма опознавания в цифро-чнтающем устройстве обеспечивает увеличение его производительности в 1,5 раза.

7. Создана математическая модель потоков письменной корреспонденции в письмосортировошюй машине, в которой параметром рациональной конфигурации является число свободных накопителей.

8. Проведен статистический анализ результатов моделирования, с достаточным объемом выборки, позволивший получить ряд зависимостей связывающих конструктивные параметры письмосортировочной машины.

9. Сделан вывод о том, что наиболее перспективной является транспортно-распределительная система автоматической письмосортировочпой машины с индивидуальными носителями писем и кольцевой компоновкой накопителей.

10. Получены функциошшьные зависимости, связывающие основные конструктивные параметры автоматической письмосортировочной машины, на основе разработанной математической модели её транспортно-распределительной системы.

11. Выявлены наиболее загруженные участки транспортной системы автоматической лицовочно-штемпелевальной машины на основании результатов имитационного эксперимента.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Титов, Евгений Вадимович, 2005 год

1. Абакумов В.Г., Фурсик И.А. Микропроцессорные системы обработки изображений в реальном масштабе времени. Киев: Знание, 1982. - 20 с.

2. Авалиани Г.В. Эвристические методы в распознавании образов. Тбилиси: Мецниереба, 1988. - 75 с.

3. Алёшин С.В. Распознавание динамических образов. М.: Изд. МГУ, 1996. -97 с.

4. Андриксон Г.А., Глаз А.Г>. Методы решения задач распознавания образов. -Рига: Лат.НИИНТИ, 1986. 63 с.

5. Афанасьева Н.Ю., Арбузова И.В. Распараллелевание алгоритмов обработки изображений.:// Сборник материалов 3 международной конференции "Распознавание^". -Курск.: КГТУ, 1997. С. 45.

6. Ашуров К.А., Рудаков В.Р. О задачах распознавания образов с континуальной начальной информацией. М.: ВЦ АН СССР, 1983. - 20 с.

7. Бабичев А.В., Вальковский В.А. Распараллелевание алгоритмов обработки информации. М.: Паука, 1985. - 280 с.

8. Балабан Ю.Л. Коллективные статистические решения при распознавании. -М.: Радио и связь, 1983. 224 с.

9. Барбан А.П., Игнатущенко В.В. Распараллелевание структуированных программ. // Электронное моделирование. 1982. - №2. - С.28-35.

10. Барский А.Б. Параллельные процессы в вычислительных системах. Планирование и организация. М.: Радио и связь, 1990. - 256 с.

11. Барсук И.В., Гиль Г.К., Демин A.M. Автоматизация обработки письменной корреспонденции. М.: Радио и связь, 1987. 360 с.

12. Бахтеяров С.Д., Дудников Е.У., Евсеев М.Ю. Транспьютерная технология. -М.: Радио и связь, 1993. 304 с.

13. Башмаков В.А. Автоматические методы в распознавании графических образов: автореферат дисс. .к. ф.-м. н. Саратов, Гос. Университет, 1996. 16 с.

14. Булгак В.Б., Евреинов Э.В., Мамзелев И.А. Теория и проектирование управляющих систем электросвязи. М.: Радио и связь, 1995. - С. 342.

15. Бусленко В.Н. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. М.: Наука, 1987. - 329 с.

16. Вальковский В.А. Распараллелевание алгоритмов и программ. Структурный подход. М.: Радио и связь, 1989. - 176 с.

17. Вапник В.П., Червоненкис А .Я. Теория распознавания образов. Стат. гроблены обучения. М.: Наука, 1974. 415 с.

18. Васильев В.И. Проблема обучения распознаванию образов. Принципы, алгоритмы, реализация. Киев: Выща школа, 1989. 63 с.

19. Верхогляд Р.Б. Разработка и исследование алгоритмов оптимального управления процессами распределения ресурсов на складах готовой продукции. автореферат дисс. к.т.н. Свердловск, 1990. - 22 с.

20. Вешторт A.M., Зуев Ю.А., Краснопрошин В.В. Двухуровневая схема распознавания с логическим корректором.: //Распознавание, классификация, прогноз, 1989. Вып. 2. - С. 73-98.

21. Вильчевский Н.О. Математические модели, управление и проектирование производственно-складских систем в условиях неопределённости. Автореферат дисс. д.т.н. Л.: ЛПТИ, 1986. - 31 с.

22. Воеводин В.В. Математические модели и методы в параллельных процессах. М.: Наука, 1986. - 296 с.

23. Волгин Л.И., Андреев Д.В., Самчелейкин С.В. Ранговые распознаватели на основе фрагментации R-графа:// Сборник материалов 3 международной конференции "Распознавание-97". Курск.: КГТУ 1997. - С. 46-48.

24. Глаз А.Б. Параметрическая и структурная адаптация решающих правил в задачах распознавания. Рига: Зинатне, 1980. - 170 с.

25. Гамидов В.М. Сегментирование параллельных программ.: // Вычислительные системы, 1985, №11. С. 54-68.

26. Горелик А .Л., Гуревич И.Б., Скрипкин В.А. Современное состояние проблемы распознавания. М.: Радио и связь, 1985. 161 с.

27. Горский Н.Д., Анисимов В., Горская Л. Распознавание рукописного текста: от теории к практике. Спб.: Политехника, 1997. - 126 с.

28. Григорьев B.C., Израилит Л.А., Брукер В.А. Конвейер для сортировки посылок: устройство и эксплуатация. М.: Радио и связь, 1986. - 120 с.

29. Гуревич И.Б. Проблема распознавания изображений. // Распознавание, классификация, прогноз, 1983.- Вып. 1. С. 280-329.

30. Дегтярева Л.Ю. Инструментальная система синтеза алгоритма распознавания на базе разнородных эвристик. // Математические методы в распознавании образов и дискретной оптимизации. М.: ВЦ АН СССР, 1990. - С. 1631.

31. Довгаль В.М. Методы модификации систем обработки символьной информации. Курск, КГТУ, 1996. - 115 с.

32. Довгаль В.М. Проблемы создания адаптивных систем обработки символьной информации. Сборник материалов 3 международной конференции "Распознавание-97". Курск: КГТУ, 1997. - С. 14-19.

33. Донской В.И. Исследование алгоритмов распознавания, основанных на построении решающих деревьев: Автореферат дисс. канд. ф.-м. наук. М., 1992. - 16 с.

34. Дюкова Е.В., Карнеева И.Л. Модели распознающих алгоритмов, основанные на различных способах перекодировки исходной информации. // Математические методы в распознавании образов и дискретной оптимизации. -М.: ВЦ АН СССР, 1990. С. 43-56.

35. Карпенко Г.В. Параллельная обработка информации. Киев: Наукова Думка, 1985.-311 с.

36. Карлов Б.Н. Исследование и разработка автоматизированного склада ГП с гибкой структурой. Автореферат дисс. к.т.н. -Л.: ЛПИ, 19986. 12 с.

37. Кербель В.Г. Реализация экспериментального распарпллелегания алгоритма. // Вычислительные системы. 1985, - Вып. 97, - С. 134-140.

38. Кисиль Б.В. Модели параллельных вычислений, ориентированных на обработку и распознавание изображений в реальном времени. Автореферат дисс. к. ф.-м. н./АН СССР ВЦ. М., 1988. - 16 с.

39. Колосков В.А., Титов 13.С. Архитектура отказоустойчивых сетей самонастраиваемых микроконтроллеров. Курск: КГТУ, 1995. - 176 с.

40. Кудрявцев Г.Г., Мамчелев И.Л. Микропроцессоры и микроЭВМ в системах технического обслуживания средств связи. М.: Радио и связь, 1989. - 236 с.

41. Кузин Л.Т. Основы кибернетики, г.1. М.: Энергия, 1973.

42. Кузин Л.Т. Основы кибернетики, т.2. М.: Энергия, 1979.

43. Лобанов О.И. Влияние временных параметров исполнительных органов на распределительную систему АПСМ. Тезисы докладов на НТК "Задачи улучшения почтовой связи в Ленинграде и области". Л.: Изд. ЛЭИС, 1980. С. 26-27.

44. Лобанов О.И. Структурный анализ многоканальной письмосортировочной машины. // Механизация и автоматизация производства, 1981, №11, С. 2829.

45. Лобанов О.И., Титов Е.В., Танасевская Е.В. Определение пропускной способности транспортных каналов лицовочных штемпелевальных машин. // Механизация и автоматизация производства. 1990. - №2, С. 11-13.

46. Маликов О.Б. Проектирование автоматизированных складов штучных грузов. JL: Машиностроение, 1981. - 240 с.

47. Маликов О.Б., Малкович А.Р. Склады промышленных предприятий: Справочник. JL: Машиностроение, 1989. - 672 с.

48. Малкович А.Р. Автоматическое адресование. Л.: Энергоиздат, 1982. - 168 с.

49. Мамзелсв И.А. Вычислительные системы в технике связи. М.: Радио и связь, 1987.-239 с.

50. Мамзелев И.А. Управляющий коллектив в системах распределения информации. М.: МЭИС, 1985. - 35 с.

51. Математические методы в распознавании образов и дискретной оптимизации. М.: ВЦ АН СССР, 1990. - 148 с.

52. Методы кодирования информации на почтовых отправлениях и её считывание. М.: ЦНТИ "Информсвязь", 1986. - 36 с.

53. Миренков II.II. Математическое и архитектурное обеспечение параллельных вычислений. Новосибирск, 1985. - 241 с.

54. Миренков Н.Н. Параллельное программирование для многомодульных систем. М.: Радио и связь, 1989. - 320 с.

55. Мицкевич В.А. Управляющие устройства почтообрабатывающих машин. М.: Радио и связь, 1988. 240 с.

56. Мицкевич В.А., Ворожцов А.С. Управляющие устройства почтообрабатывающих машин и автоматов. М.: Связь, 1979. 280 с.

57. Мышков О.П. Склады гибких автоматизированных производств. Л.: Машиностроение, 1986. 245 с.

58. Ососков А.Г. Параллельная обработка изображений на многопроцессорных системах, управляемых потоком событий. М.: ВЦ АН СССР, 1986. - 36 с.

59. Параллельно-последовательная обработка изображений. Под ред. М.М.Мирошникова. Л., 1986. - 60 с.

60. Параллельные вычисления. Под ред. Г.Родрига. М.: Наука, 1986. - 376 с.

61. Патрик Э.А. Основы теории распознавания образов. М.: Сов. радио, 1980. -408 с. .

62. Плавдис Ф.А., Горелик Н.А. Моделирование трапспортно-технологических и складских процессов. // Вопросы экономики и организация контейнерных и пакетных перевозе»к. М., Стройиздат, 1986. - С. 1-25.

63. Программное обеспечение микроЭВМ. // Под ред. В.Ф.Шаньгина. М.: Высшая школа, 1991.

64. Распознаьание-97. Сборник материалов 3 международутой конференции. -Курск: КГТУ, 1997. 263 с.

65. Розанов Л.Н., Никитин Н.В., Дзельтен Г.П., Печатников Ю.М. Автоматизация проектирования в машиностроении.:// Спб: Науч. техн. ведомости СПбГТУ. 1996. - №3. - С. 38-41.

66. Рудаков К.В. О применении универсальных ограничений при исследовании алгоритмов классификации. // Кибернетика, 1988, №1. С. 1-5.

67. Седухин С.Г. Параллельная интерпретация прямых методов линейной алгебры. //Программирование. 1984, - С. 58-68.

68. Скорописов Ю.И. Автоматизированное управление грузопотоками. Л.: Машиностроение, 1994. - 168 с.

69. Смехов А.А. Математические модели процессов грузовой работы. М.: Транспорт, 1992.-255 с.

70. Титов Е.В. Параллельные методы расчёта устройств почтовой связи:// Тезисы докладов НТК профессорско-преподавательского состава МТУ СИ. М. -25-27 января 1994 г.

71. Ти^ов Е.В. Параллельные методы расчёта узлов почтообрабатытющих машин и механизмов.:// Тезисы докладов конференции телекоммуникационные и вычислительные системы связи (МФИ). М. - 22 ноября 1994 г.

72. Титов Е.В. Конвейеризация вычислительного процесса при проектировании узлов почтообрабатывающих машин.:// Тезисы докладов НТК профессорско-преподавательского состава МТУ СИ. М. - 1995 г.

73. Титов Е.В. Определение пропускной способности транспортных каналов автоматических лицовочно-шгемпелевальных машин с использованием параллельных методов расчёта.:// Тезисы докладов НТК профессорско-преподавательского состава МТУСИ. М., 1995. - 41 с.

74. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. М.: Мир, 1978.

75. Ь2. Хлытчиев С.М., Мицкевич В.А., Титов Е.В. Метод опознавания почтового индекса. // Механизация и автоматизация производства. 1982. - №5. - С. 20 -23.

76. Чесалов Н.В., Семёнов В.Н., Титов Е.В. Методика определения потребности подотрасли почтовой связи в ПОМ. // Информсвязь, ИНИОН. 1988. - №9.

77. Шпаковский Г.И., Липницкий А.С. Параллельная обработка структур данных. М.: МГУ, 1988. - 272 с.

78. Based on Hierarchical Qualitative Fuzzy Modelling. Proc. of Fifth Int. Workshopon Frontiers in Handwritting Recognition, Univ. of Essex, England, 1996, pp.47.53.

79. Baret O., Lecolinet E. Cursive Word Recognition. Fundamental in Handwritting Recognition, NATO ASI serie F, Vol.124, Springer Yerlag, 1994.

80. Bartenek N. The Role of Ilandwriling Recognition in Future Reading Systems. Proc. of the Fifth Int. Workshop on Frontiers in Handwriting Recognition, Univ. of Essex, England, 1996, pp. 147-165.

81. Bengio Y., Le Cun Y., Nohl C., Burges C. LeRec: A NN/IIMM Hybrid of Online Handwriting Recognition. Neural Computation, Vol. 7, No. 6, 1995, pp. 1289-1303.

82. Breuel T.M. Design and Implementation of a System for Recognition of Handwritten Responses on US Census Forms. Proc. Of Document Analysis Systems 94, Kaiserslautern, 1994.

83. Cao J., Shridar M., Ahmadi M. Fusion of Classifiers with Fuzzy Integrals. Proc. of the 3d Int. Conf. on Document Analysic and Recognition, Montreal, 1995, pp. 108-112.

84. Denker J.S., Burges C.G.J. Image Segmentation and Recognition. The Mathematics of Generalization. Proc. SFI Studies in the Sciences of Complexity. Ed. D. Wolpert. Vd.XX. Addison-Wesley, 1995.

85. Downton A.S. Recognition of Handwritten British Postal Addresses.// Pixels to Feature III. Amsterdam: North-Holland, 1992, pp. 129-144.

86. Fujisawa II., Nakano Y., Kurino K. Segmentation Methods for Character Recognition: from Segmentation to Document Structure Analysis. Proc. of the 2d Internat. Conf. on Document Analysis and Recognition, Tsukuba, 1993, pp. 10791092.

87. Gilloux M., Leroux M. Recognition of Cursive Script Amounts on Postal Cheques. Proc. of the 5th USPS Advanced Technology Conf., 1992, pp.557-562.

88. Govindaraju V., Srihari S. Separating Handwritten Text from Interfering Strokes.//Pixels to Feature HI. Amsterdam: North-Holland, 1992, pp. 17-28.

89. Guillevic D., Suen C.Y. Cursive Script Recognition: a Fast Reader Scheme. Proc. of me 2d Int. Conf. on Document Analysis and Recognition, Tsukuba, 1993, pp. 311-314.

90. Ho Т.К., Hull J.J., Srihari S.N. Word Recognition with Multi-level Contextual Knowledge. Proc. Int. Conf. on Document Analysis and Recognition, Saint Malo, France, 1991.

91. Huang Y.S., Liu K., Suen C.Y. A Neural Network Approach for Multi-classifier Recognition Systems. Proc. of the Founh Int. Workshop on Frontiers in Iland-writting Recognition, Taipei, Taiwan, 1994.

92. Impedovo S. Frontiers in Handwriting Recognition. Fundamentals in Handwriting Recognition, NATO ASI serie F, Vol. 124, Springer Verlag, 1994, pp. 7-39.

93. Jacobs R.A. Methods for Combining Experts' Probability Assessments. Neural Computation. 1995, No 7, pp. 867-888.

94. Lecolinet E. A Grapheme Based Segmentation Technique for Cursive Script Recognition. Proc. Of the 1st Int. Conf. on Document Analysis and Recognition, St. Malo, France, 1991, pp. 740-748.

95. Lee D.S., Srihari S.N. A Theory of Classifier Combination: The Neural Network Approach. Proc. of the 3d Int. Conf. on Document Analysis and Recognition, Montreal, 1995, pp. 42-46.

96. Kanti V. Mardia, Goral K. Kanji. Statistics and imagers Abingdon: Cardif publ., 1993. 26 cm.

97. Kimura F., Shr'dar M. Segmentation-Recognition Algorithm for ZIP Code Field Recognition. Machine Vision and Application, 1992, No. 5, pp. 199-210.-180107. Kitter J. Improving Recognition Rates by Classifier Combination. Proc. Of the

98. Fifth Int. Workshop on Frontiers in Hand-writing Recognition, Univ. Of Essex,

99. England, 1996, pp. 81-103.

100. Klemm H., Mikut M. Lagerhaltungsmodelle. Theorie und Anwendung. Berlin, "Die Wirtschafit", 1992. 268 c.

101. Knerr S., Anisimov V., Baret O., Gorski N., Simon J.-C. The A2iA Recognition System for Handwritten Bank Checks. Proc. Of Document Analysis Sys-tems'96, Malvern, USA, 1996.

102. Knerr S., Personnaz L., Dreyfus G. Handwritten Digit Recognition by Neural Networks with S'ngle-Layer Training. IEEE Transaction on Neural Networks, Vol. 3, No. 6, 1992, pp. 962-968.

103. Kundu A., He Y., Bahl P. Recognition of Handwritten Words: First and Second Order Hidden Markov Model Based Approach. Pattern Recognition, Vol. 22, No. 3, 1989.

104. Lethelier E., Leroux M., (Jilloux M. An Automatic Reading System for liand-wriiten Numeral Amoums of French Checks. Proc. Of the 3d Int. Conf. on Document Analysis and Recognition, Montreal, 1995, pp.92-96.

105. Lu Y., Shridar M. Character Segmentation in Handwritten Words — an Overview. Pattern Recognition, Vol. 29, No. 1, 1996, pp.77-96.

106. Mantas J. An overview of character recognition methodologies.// Pattern recognition, 1986, Vol. 19, №6, pp. 425-430.

107. Moreau J.V. A New System for Automatic Reading of Postal Checks. From Pixels to Features III. Amsterdam: North-Holland, 1992.

108. Mori S. Historical review of OCR research and development. Proc. Of the IEEE, Vol. 80, No. 7, 1992, pp. 1029-1058.

109. Nakamura A. Parallel image analysis: Second Intern, conf. ICPIA'92 Ube, Japan, Dec. 21-23, 1992.-312 c.

110. Plamondon R., Lorette G. Automatic signature verification and writer identification: the state of the art. Pattern Recognition, Vol.22, No.2, pp. 107-131, 1989.

111. Sakai K., Asami H., Tanabe Y. Anvanced Application Systems for Handwritten Character Recognition. Pixels to Features III. Amsterdam: North-Holland, 1992, pp. 201-213.

112. Sato K.5 Ishiki I., Ohoka A., Yoshida K. Hand-scan OCR with One-dimensional image sensor.// Pattern recognition, 1983, Vol. J 6, №5, pp. 459-467.

113. Schenkel M., Guyon I., Henderson D. On-line Cursive Script Recognition Using Time-delay Neural Networks and Hidden Markov Models. Machive Vision and Applications, Vol. 8, No. 4, 1995, pp. 215-223.

114. Schenkel M., Weissmann H., Guyon I., Nohl C., Henderson D. Recognition-based Segmentation of On-line Hand-Printed Words. Advanses in Neural Information Processing Systems.- Morgan Kaufmann, San Mateo CA, >993, pp. 723-730.

115. Simon J.-C. On the Robastness of Recognition of Degraded Line Images. Proc.of the 1st European Conf. on Postal Technologies, 1993, pp.695 696.

116. Simon J.-C., Baret O., Gorsky N. Cursive Handwriting Recognition. C.R. Acad. Sci. Paris, t.318, serie IT, 1994, pp. 745-752.

117. Srihari S. High Performance Reading Machines. Proc. of the IEEE, Vol.80, No.7, pp.1120-1132, 1992.

118. Trier O., Jain A.K., Taxt T. Feature Extraction Methods for Character Recognition A Survey. Pattern Recognition, Vol.29, No 4, 1996, pp. 641-662.