Исследование точностных характеристик систем технического зрения при восстановлении контуров плоских деталей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.01.01, кандидат технических наук Жимбуева, Любовь Дамбиевна

• Жимбуева, Любовь Дамбиевна
• кандидат технических наук
• 1999

Оглавление диссертации кандидат технических наук Жимбуева, Любовь Дамбиевна

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА ТОЧНОСТЬ

ИЗМЕРЕНИЙ СИСТЕМАМИ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ

1.1. Средства и методы определения геометрических параметров шаблонов и материалов

1.2. Процесс формирования изображения и анализ

потенциально возможных погрешностей

1.3. Погрешности математических методов обработки

цифровых изображений

1.4. Методика расчета основных погрешностей измерений

1.5. Постановка задачи

Глава 2. ОЦЕНКА ТОЧНОСТИ ИЗМЕРЕНИЙ И ОПТИМАЛЬНЫХ

УСЛОВИЙ РАБОТЫ СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ

2.1. Методика определения точностных характеристик СТЗ

при восстановлении контуров плоских деталей

2.2. Математическая обработка экспериментальных данных

2.2.1. Предварительная обработка экспериментальных данных

2.2.2. Дисперсионный анализ

2.2.3. Регрессионный анализ

2.3. Методика определения оптимальных условий съемки исследуемого объекта

2.4. Восстановление контура деталей вытянутой формы

Глава 3. ВЫЯВЛЕНИЕ СИСТЕМАТИЧЕСКИХ ПОГРЕШНОСТЕЙ И

РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ИХ УДАЛЕНИЯ

3.1. Анализ искажений геометрических форм объектов

при восстановлении его контура

3.2. Калибровка телевизионной камеры

3.2.1. Калибровка телевизионной камеры с трансфокатором

3.2.2. Калибровка телевизионной камеры без трансфокатора

3.3. Определение дефектов сборки телевизионной камеры

3.4. Методы устранения систематических погрешностей

3.4.1. Преобразование координат точек изображения из

наклонной плоскости проекций в ортогональную

3.4.2. Устранение систематической погрешности с учетом синусоидального закона распределения погрешности

Глава 4. ВОССТАНОВЛЕНИЕ КОНТУРА ДЕТАЛИ С УЧЕТОМ

УРОВНЕЙ ПОЛУТОНА ГРАНИЧНЫХ ПИКСЕЛОВ

4.1. Описание полутонового изображения

4.2. Метод восстановления контура объекта по бинарному изображению

4.3. Модификация метода определения контурных точек по бинарному изображению

4.4. Метод корректировки границы изображения с учетом уровня полутона

4.5. Восстановление контура объекта на базе операторов

Робертса и Собеля

4.6. Сравнительная характеристика выбранных методов восстановления контуров деталей по точности

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЯ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование точностных характеристик систем технического зрения при восстановлении контуров плоских деталей»

ВВЕДЕНИЕ

В настоящее время системы технического зрения все шире начинают использоваться на производстве. Их внедрение требует разработки и создания систем, способных устойчиво работать в различных производственных условиях и позволяющих автоматизированным комплексам адекватно и корректно воспринимать информацию об окружающей среде.

Одним из перспективных областей применения систем технического зрения в промышленности является создание всевозможных интеллектуальных обмерочных комплексов, предназначенных для измерений плоских и объемных объектов. Несомненно, пространственные задачи, требующие анализа трехмерных сцен, как правило, намного сложнее и более востребованы, чем «плоские» задачи. Тем не менее, в настоящее время на производстве одним из актуальных проблем является автоматизация обмера плоских деталей, так как во многих отраслях плоский шаблон детали все еще является основным носителем геометрической информации и одним из главных средств контроля формы. Замеры площадей производятся на электронных машинах посредством работы датчиков, которые фиксируют контур деталей, а преобразование контуров геометрических фигур в цифровую форму осуществляется в большинстве случаев полуавтоматически при активном участии оператора. Громоздкость оборудования и возникающие при измерении довольно высокие погрешности не желательны.

Имеющийся опыт использования систем технического зрения для обмера деталей, развитие микропроцессорной и вычислительной техники создают предпосылку для создания недорогих быстродействующих устройств для измерения деталей. Более точное измерение на компактном оборудовании способствует автоматизации проектирования технологического процесса

непосредственно с применением электронно-вычислительной техники для решения таких задач, как замеры площадей, контроль формы и размеров деталей, получение информации о контурах деталей и преобразование ее в цифровую информацию в компактной форме, размножение лекал, формирование раскладок лекал и т.д. Автоматизация решения этих задач особенно актуальна при частой сменяемости номенклатуры выпускаемых изделий и многоассортиментном производстве, в частности, в легкой промышленности.

При автоматизации обмера сплошных плоских деталей важную роль играет вопрос точности восстановления формы и размеров объекта. Анализ же существующих методик, нацеленных на решение данной задачи, показал, что в этом направлении исследований еще не выработана единая точка зрения. И это объясняется, прежде всего, тем, что данное направление начало нарабатываться относительно недавно. Таким образом, исследование точности измерений сплошных плоских деталей системами технического зрения является актуальной задачей.

Целью настоящей диссертационной работы является разработка методики исследования точностных характеристик систем технического зрения при восстановлении контуров плоских деталей сложной формы. В соответствии с поставленной целью в работе решаются следующие задачи:

- разработка методики определения точностных характеристик систем технического зрения при восстановлении контура плоских деталей;

- выявление факторов, значимо влияющих на точность измерений плоских деталей системами технического зрения;

- выявление систематических погрешностей при восстановлении контура плоского объекта;

- разработка методов устранения систематических погрешностей;

- на базе выявленных данных разработка методики определения оптимальных условий съемки, обеспечивающих минимальные погрешности при восстановлении форм плоских объектов.

Методы исследования. Настоящие исследования базируются на методах начертательной, проективной, вычислительной геометрий, математической статистики, вычислительной техники.

Научная новизна работы заключается в том, что разработана и исследована методика, позволяющая оценить точность измерения плоских объектов системами технического зрения. При этом выявлены факторы, значимо влияющие на точность измерений, систематические погрешности и причины их возникновения, разработан метод калибровки систем технического зрения, позволяющий рассчитывать данные по внутренним параметрам и определять дефекты сборки камеры, а также разработан метод восстановления контура плоского объекта с учетом полутонов граничных пикселов.

Практическая значимость проведенных исследований заключается в том, что предложенный способ определения точностных характеристик систем технического зрения может использоваться в реальных автоматизированных обмерочных комплексах. Кроме того, результаты исследований позволили разработать модуль калибровки камеры, и программно-технический комплекс, позволяющие в автоматическом режиме определять точность их сборки и исследовать в целом точностные характеристики систем технического зрения.

Реализация работы. Результаты исследований, выполненных в диссертационной работе, докладывались на пятой (во Франции, Париже, 1996 г.) и шестой (в Португалии, Виламоре, 1997 г.) международных конференциях по компьютерной графике, на IV Всероссийском семинаре «Нейроинформатика и ее приложения» (г. Красноярск, 1996 г.), на Всероссийской научно-технической конференции «Роль геометрии в искусственном интеллекте и

САПР» (г. Улан-Удэ, 1996 г.), на Всероссийской научно-методической конференции «Новые информационные технологии в вузах и на предприятиях легкой промышленности» (Санкт-Петербург, 1998 г.), на ежегодных внутривузовских научных конференциях преподавателей и сотрудников ВСГТУ (1996-98 гг.) и были внедрены в некоторых НИИ, на предприятиях авиационной и обувной промышленности. Реально действующая система и пакеты программного обеспечения используются в научно-исследовательских работах и производстве, а также в учебном процессе в виде лабораторных работ.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 13 научных работ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы и приложения. Работа содержит 126 страниц основного текста, 48 рисунков, 24 таблицы и 110 наименований использованных литературных источников.

Во введении обосновывается актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цели и задачи исследований, отмечены научная новизна и практическая значимость результатов.

В первой главе описаны средства и методы определения геометрических параметров шаблонов и материалов, приведены анализ потенциально возможных погрешностей процесса формирования и обработки цифровых изображений и обзор существующих методик расчета основных погрешностей измерений.

Во второй главе приведены методика оценки точностных характеристик систем технического зрения, результаты математической обработки экспериментальных данных, методика определения оптимальных условий съемки, обеспечивающих минимальные погрешности при восстановлении форм сплошных плоских объектов, методика восстановления контура вытянутых деталей.

В третьей главе изложены результаты исследований по выявлению систематических погрешностей и разработке методов их удаления, а также методика калибровки систем технического зрения.

В четвертой главе описан способ восстановления контура объекта с учетом полутонов граничных пикселов и приведена сравнительная характеристика различных способов восстановления контура плоской детали.

В приложении приведены акты внедрения.

Заключение диссертации по теме «Инженерная геометрия и компьютерная графика», Жимбуева, Любовь Дамбиевна

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведенные исследования позволяют сформулировать следующие основные выводы:

1. Анализ литературных источников и поисковые исследования позволили выявить основные факторы, влияющие на точность измерений системами технического зрения:

- при формировании изображения: тип и вид телевизионной камеры и видеоплаты, параметры настройки аппаратуры, расстояние между оптическим центром телевизионной камеры и объектом; диафрагма объектива, масштаб увеличения изображения, калибровка системы технического зрения, положение и расположение источников света, освещенность объекта, соотношение контрастности фона и объекта, форма, размеры и материал исследуемого объекта, соотношение линейных размеров и площадей объекта и кадра, положение объекта на плоскости фона, временной фактор;

- при обработке изображения: тип оператора выделения границ объекта, величина допускаемой погрешности при аппроксимации контура детали, величина расстояния между дугой и хордой, стягивающей дугу, количество дополнительных точек при аппроксимации кромок.

2. Проведенный анализ работ по точности восстановления контуров объекта показал, что существующие методики оценивают точность обмера системами технического зрения от каждого источника погрешностей отдельно. Сложность учета взаимного влияния факторов друг на друга позволяет сделать вывод о целесообразности разработки методики по их суммарной погрешности.

3. Разработаны методика и программно-технический комплекс для определения точностных характеристик систем технического зрения при восстановлении контуров плоских деталей, что позволяет в процессе их применения полностью автоматизировать исследование точности измерений плоских деталей.

4. По базе выявленных данных разработана методика определения оптимальных условий съемки, обеспечивающая минимальные погрешности восстановления контура.

5. Выявлены систематические погрешности в процессе формирования цифровых полутоновых изображений и разработаны методы их удаления. Разработана методика калибровки систем технического зрения, использующая математический аппарат проективной геометрии и имеющая преимущества перед другими методами по надежности, достоверности и полноте расчетных данных.

6. Разработан способ восстановления контура объекта с учетом полутонов граничных пикселов. Обоснована предпочтительность этого метода установлением сравнительной характеристики различных способов восстановления контура плоских деталей: по бинарному изображению, на базе операторов Робертса и Собеля, с учетом полутонов граничных пикселов. Предлагаемый способ повышает точность восстановления контура по сравнению с методом восстановления по бинарному изображению в среднем на 25 %.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Жимбуева, Любовь Дамбиевна, 1999 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ источников

1. Зуев В.Т. Проектирование пресс-форм для резиновых деталей низа обуви. - М.: Ростехиздат, 1960. - 82 с.

2. САПР изделий и технологических процессов в машиностроении / Аллик P.A., Бородянский В.П., Бурин А.Г. и др.; Под ред. P.A. Аллика. - Л.: Машиностроение. - 1986. - 319 с.

3. Каган В.М. Автоматизация серийного градирования шаблонов в обувном производстве. // Кожевенно-обувная промышленность. - 1994. -№9, 10. - С. 8.

4. Мореходова Ю.Г. Перспективы использования систем автоматизированного проектирования обуви // Кожевенно-обувная промышленность. - 1990. - № 2. - С. 8-10.

5. Мухитдинов М. Оптоэлектронные устройства контроля и измерения в текстильной промышленности. - М.: Легкая и пищевая промышленность, 1982. - 200 с.

6. Фукин В.А., Костылева В.В., Лыба В.П. Проектированив обувных колодок. - М.: Легпромбытиздат, 1987.

7. Щукина С.И., Нестеров В.Н., Татаренко О.П. Рецепторное описание контура деталей обуви // Кожевенно-обувная промышленность. - 1980. -№2. - С. 44-45.

8. Комиссаров А.Г. Разработка методов и средств измерения, проектирования и обработки поверхностей сложной формы в обувном производстве: Дисс. ... докт. техн. наук. - Спб., 1992. - 333 с.

9. Попов Н.Б. Автоматизация технологических процессов обувного производства с использованием визуальной информации: Дисс. ... канд. техн. наук. - Спб., 1996. - с. 194.

10. Евграфов В.Н. Исследование и проектирование бесконтактных машин для измерения площадей лекал легкой промышленности: Автореф. дисс. ... канд. техн. наук. - Л., 1969. - 28 с.

П. Карагезян Ю.А., Комиссаров А.Г., Гозман Л.М., Оршанский Г.И. Устройство для автоматического измерения стопы в системе с ЭВМ // Кожевенно-обувная промышленность. - 1990. - № 12. - С. 64-66.

12. Карагезян Ю.А., Комиссаров А.Г., Арисланова А.И. Современные методы бесконтактных измерений для обмера стопы и колодки // Известия вузов. Технология легкой промышленности. - 1991. - № 2. -С. 65-68.

13. Катлавян Ю.Г., Комиссаров А.Г., Картавых В.П. Использование технического зрения при автоматизации технологических операций обработки следа затянутой обуви // Кожевенно-обувная промышленность. - 1989. - № 8. - С. 69-70.

14. Комиссаров А.Г. Бесконтактный способ измерения колодки // Кожевенно-обувная промышленность. - 1991. - № 3. - С. 39-40.

15. Комиссаров А.Г. Исследование автоматического метода измерения стопы // Кожевенно-обувная промышленность. - 1992. - № 9.-С. 40-42.

16. Комиссаров А.Г. Разработка новых методов и средств контроля обувных колодок и пресс-форм: Дисс. ... канд. техн. наук. - Л., 1986. - 182 с.

17. Комиссаров А.Г., Голанд А.Л., Петренко В.Н. Современные средства измерения стопы и колодки. - М., 1994. - 44 с.

18. Комиссаров А.Г., Карагазян Ю.А. Автоматизация трехкоординатных измерений САПР обуви // Кожевенно-обувная промышленность. - 1989. - №4. - С.8-10.

19. Комиссаров А.Г., Карагезян Ю.А. Бесконтактное устройство кодирования для САПР обуви // Каг§е1оозШ8. - 1988. - № 5. 8.15-18.

20. Комиссаров А.Г., Карагезян Ю.А., Гончаров А.Н. Алгоритм определения грани следа при автоматическом измерении колодки в системе с ЭВМ // Изв. вузов. Сер. Технология легкой промышленности. - 1990. - № 2. -С. 48-51.

21. Паршина O.B. Современные направления развития кожевенной и обувной промышленности // Кожевенно-обувная промышленность. -1994. -№ 1-2. - С. 50.

22. Толстов О.Ю. Автоматическое устройство ввода графической информации - структура, точность, быстродействие, использование для цифрового описания контуров швейных лекал и их заданных раскладок: Автореф. дисс. ... канд. техн. наук. - Кострома, 1982. - 21 с.

23. Фесенко А.Г., Попова Л.С. Метод автоматизированного проектирования па ЭВМ оптимальных модельных шкал обувных деталей // Кожевенно-обувная промышленность. - 1989. - № 12. - С. 12.

24. Программный лазерный раскрой текстильных материалов / Бирюков A.A., Молгачев А.Р., Сафонов JI.M. и др. - М.: Легкая индустрия, 1978. -192 е., ил.

25. Миленин В.В. Ввод лекал в САПР // Швейн. пром-сть. - 1994, №6. -С.21-24.

26. Системы технического зрения (принципиальные основы, аппаратное и математическое мышление) / А.Н.Писаревский, А.Ф.Чернявский, Г.К.Афанасьев и др.; Под общ. ред. А.Н. Писаревского, А.Ф. Чернявского. - Л.: Машиностроение. Ленингр. отд-ние, 1988. - 424 е., ил.

27. Фу К., Гонсалес Р., Ли К. Робототехника: Пер. с англ. - М.: Мир, 1989. -624 е., ил.

28. Хорн Б.К.П. Зрение роботов: Пер. с англ. - М.: Мир, 1989. - 487 е., ил.

29. Хорн Б.К.П. Техническое зрение роботов. - М.: Мир, 1990. - 450 с.

30. Попов Е.П. Робототехника и гибкие производственные системы. - М.: Наука, 1987.-е. 190.

31. Попов Е.П., Ющенко A.C. Роботы и человек. - М.: Наука, 1990.

32. Роботы манипуляторы в легкой промышленности // Обзорная информация. - М.: ЦНИИТЭИлегпром. - 1984. - № 5. - С. 12.

33. Бутаков Е.А. Обработка изображений на ЭВМ. - М.: Радио и связь, 1987. - с. 240.

34. Катыс Г.П. Восприятие и анализ оптической информации автоматической системой. - М.: Машиностроение, 1986. - 414 с.

35. Катыс Г.П. Обработка визуальной информации. - М.: Машиностроение, 1990.-320 е.: ил.

36. Прэтт У.К. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. - М.: Мир, 1982.-328 с.

37. Техническое зрение роботов / В.И. Мошкин, A.A. Петров, B.C. Титов, Ю.Г. Якушенкова. - М.: Машиностроение, 1990. - 272 е.: ил. - Мошкин

38. Техническое зрение роботов / Под ред. А. Пью; Пер. с англ. Д.Ф. Миронова; Под ред. Т.П. Катыса. - М.: Машиностроение, - 1987. - 320 е.: ил.

39. Шишигин И.В., Шульман М.Г., Колесниченко О.В., Золотарев С.А. Как выбрать видеокамеру? / Оформление Григорьева С. - Лань, Спб., 1996. -512 с., 250 ил.

40. Поль Р.В. Оптика и атомная физика: Пер. с немецкого / Под ред. Толстого H.A. - М.: Наука, 1966. - 552 е.: ил.

41. Телешов Г.В. Оценка погрешностей измерителей геометрических размеров на телевизионных датчиках ПЗС // Актуальные проблемы развития радиотехники, электроники и связи: Тез. конфер. - Спб., 1992. -С.105-106.

42. Телешов Г.В. Погрешность измерений линейных размеров в системах обработки изображений на ФПЗС // Известия вузов. Приборостроение. Per №76-03.

43. Телешов Г.В. Разработка и исследование систем технического зрения на ФПЗС для технологического контроля линейных размеров компонентов РЭА: Дисс. ... канд. техн. наук. - Спб., 1995. - 197 с.

44. Телешов Г.В. Телевизионное устройство контроля линейных размеров деталей // Методы неразрушающего контроля в производстве микроэлектронной аппаратуры и ее компонентов. Межвузовский

сборник научных трудов / Под ред. В.А.Лопухина. - ЛИАП.Спб.,1991. -С 103-109.

45. Телешов Г.В., Васильев В.Н., Карпинский В.Б. и др. Система ввода изображения для контроля размеров объектов // Технология и конструирование в электронной аппаратуре. - 1993. - №3-4. - С.42.

46. Русинов М.М. Композиция оптических систем. Л.: Машиностроение, 1989.- 383 с.

47. Niemann Н., Klassifikation von Mustern, Springer-Verlag, Berlin, 1985.

48. Ахназарова СЛ., Кафаров B.B. Методы оптимизации эксперимента в химической технологии: Учеб. Пособие для хим.-технол.спец.вузов. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Высш. шк., 1985. - 327 е., ил.

49. Глаголев H.A. Проективная геометрия. - М.: Высш. шк., 1963. - 344 с.

50. ГОСТ 8032-84. Предпочтительные числа и ряды предпочтительных чисел. - М.: Изд. Стандартов, 1984. - 16 с.

51. Дамдинова Т.Ц. Автоматизация процессов восстановления и распознавания плоских объектов сложной формы по цифровым изображениям: Дисс. ... канд. техн. наук. - М., 1998. - 172 с.

52. Дамдинова Т.Ц. Определение точности выполнения аппроксимации массива точек // Роль геометрии в искусственном интеллекте и САПР. Сборник докладов Всерос. науч. техн. конференции,- Улан-Удэ, 1996,-С. 117-119.

53. Дамдинова Т.Ц., Найханов В.В. Корректировка массива угловых точек, сформированного СТЗ при вводе в ЭВМ информации по контуру плоской детали. // Совершенствование подготовки учащихся и студентов в области графики, конструирования и стандартизации. -Саратов, 1995, С.60-64

54. Дампилов H.H., Найханов В.В., Цыдыпов Ц.Ц. Определение точки пересечения оптической оси объектива камеры с плоскостью изображения // Роль геометрии в искусственном интеллекте и САПР.

Сборник докладов Всерос. науч. техн. конференции,- Улан-Удэ, 1996,-С. 24-25.

55. Жимбуева Л.Д., Дамдинова Т.Ц., Найханова Л.В. Автоматизация обмера плоских деталей сложной формы с применением системы технического зрения // Новые информационные технологии в вузах и на предприятиях легкой промышленности. Сборник тезисов докладов Всерос. науч. метод, конференции - Спб., 1998. - С. 31-32.

56. Жимбуева Л.Д., Найханов В.В., Дамдинова Т.Ц. Исследование влияния размеров объекта, дистанции, освещённости и диафрагмы на величину оптимального порога // Роль геометрии в искусственном интеллекте и САПР. Сборник докладов Всерос. науч. техн. конференции,- Улан-Удэ, 1996. -С.29-31.

57. Жимбуева Л.Д., Спесивцев А.Ю., Наумов М.А. Исследование влияния освещенности объекта и величины диафрагмы камеры на точность восстановления формы объекта // Материалы Российской научно-практической конференции «Образование в условиях реформ: опыт, проблемы, научные исследования», часть П. - Кемерово, 1997. - С. 107.

58. Исследование точностных характеристик систем технического зрения, используемых для автоматической оцифровки контуров плоских деталей сложной формы: Отчет по НИР; руководитель В.В. Найханов. - НИР «Геометрические аспекты интеллектуальных робототехнических комплексов» №ГР 01960007999. - Улан-Удэ, 1997. - 57 с. Отв. исп. Жимбуева Л.Д., Аюшеев Т.В., Дамдинова Т.Ц. и др.

59. Колтовой H.A. Системы обработки изображений // Итоги науки и техники. ВИНИТИ. Сер. Промышленные роботы и манипуляторы. - М., 1992.-Том 3. - 104 с.

60. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров: Пер. с англ. - М.: Наука. - 832 с.

61. Кузьмин С.А. Алгоритм управляемого ввода и обработки сенсорной информации для манипуляционного робота // Детерминированные и стохастические системы управления. М.: Наука., 1984. С. 114-120.

62. Львовский E.H. Статистические методы построения эмпирических формул: Учеб. пособие для втузов. - М.: Высш. шк., 1988. - 239 е., ил.

63. Найханов В.В. Анализ геометрических задач проблемы создания ИРТК, предназначенных для работы с техническими объектами сложной формы // Геометрические вопросы САПР. Тезисы докладов межгосударственной научной конференции. - Улан-Удэ, 1993, С.5-8.

64. Найханов В.В. Методы и алгоритмы геометрического моделирования процессов очувствления и навигации роботов на базе систем технического зрения: Дисс. ... докт. техн. наук. - М., 1997,- 396 с.

65. Найханов В.В., Дамдинова Т.Ц. Определение координат точек, принадлежащих контуру плоского объекта с учётом «серых» пикселей. // Геометрические вопросы САПР. Тезисы докладов межгосударственной научной конференции. - Улан-Удэ, 1993, С. 54-55.

66. Найханов В.В., Дамдинова Т.Ц. Перезадание обвода дугами окружностей, выделенных по методу кривых ошибок // Роль геометрии в искусственном интеллекте и САПР. Сборник докладов Всерос. науч. техн. конференции.- Улан-Удэ, 1996. - С. 100-104.

67. Найханов В.В., Дамдинова Т.Ц. Перезадание обвода дугами окружностей, состыкованных по первому порядку гладкости. // Сборник научных трудов, серия: Технические науки, вып.З, Улан-Удэ, 1996. -С.155-160.

68. Найханов В.В., Дамдинова Т.Ц. Разбиение функции яркости на три уровня // Геометрические вопросы САПР. Тезисы докладов межгосударственной научной конференции. - Улан-Удэ, 1993, С.30.

69. Найханов В.В., Дамдинова Т.Ц. Способ формирования обвода первого порядка гладкости по массиву точек методом аппроксимации. // Роль

геометрии в искусственном интеллекте и САПР. Сборник докладов Всерос. науч. конференции. - Улан-Удэ, 1996. - С.65-69.

70. Найханов В.В., Дамдинова Т.Ц., Жимбуева Л.Д. Влияние условий на точность восстановления форм объектов системами технического зрения // Нейроинформатика и ее приложения. Тезисы докладов IV Всероссийского семинара / Под ред. А.Н. Горбаня. - Красноярск, 1996.-С.65.

71. Найханов В.В., Дамдинова Т.Ц., Жимбуева Л.Д. Перезадание обвода массивом точек с учетом заданной стрелки прогиба // Сборник научных трудов, серия: Технические науки, вып. 3. - Улан-Удэ, 1996. - С. 160-164.

72. Найханов В.В., Жимбуева Л.Д., Дамдинова Т.Ц. Методика определения оптимального порога при исследовании точностных характеристик СТЗ // Сборник научных трудов, серия: Технические науки, вып.З, Улан-Удэ, 1996. - С.59-64.

73. Найханов В.В., Жимбуева Л.Д., Дамдинова Т.Ц. Методика определения точностных характеристик СТЗ при восстановлении контуров плоских деталей // Сборник научных трудов, серия: Технические науки, вып.5, Улан-Удэ, 1998.-С.39-51.

74. Найханов В.В., Жимбуева Л.Д., Хангажинова С.А. Способ определения уровня полутона.// Роль геометрии в искусственном интеллекте и САПР. Сборник докладов Всерос. науч. конференции. - Улан-Удэ, 1996, С.46-48.

75. Найханов В.В., Жимбуева Л.Д., Цыдыпов А.Г. Исследование и разработка способа устранения систематических ошибок, возникающих из-за неточности конструкции телекамеры и установки её положения // Роль геометрии в искусственном интеллекте и САПР. Сборник докладов Всерос. науч. конференции. - Улан-Удэ, 1996. - С.39-43.

76. Налимов В.В., Чернова H.A. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов. - М.: Наука, 1965.

77. Носач B.B. Решение задач аппроксимации с помощью персональных компьютеров. - М.: МИКАП, 1994. - 382 е., ил.

78. Николь Н., Альбрехт P. Excel 5.0. Электронные таблицы. М., 1996. -350 с.

79. Пресс Ф.П. Фоточувствительные приборы с зарядовой связью. - М.: Радио и связь, 1991. - 259 с.

80. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. Справочное изд./ С.А.Айвазян, И.С Енюков, Л.Д.Мешалкин,-М.: Финансы и статистика, 1983. - 471 с.

81. Распознавание плоских объектов по их цифровым изображениям: Отчет по НИР; руководитель В.В. Найханов. - НИР «Геометрические аспекты интеллектуальных робототехнических комплексов» №ГР 01960007999. -Улан-Удэ, 1997. - 59 с. Отв. исп. Дамдинова Т.Ц., Аюшеев Т.В., Жимбуева Л.Д. и др.

82. Фаронов В.В Программирование на персональных ЭВМ в среде Турбо Паскаль. - 2-е изд. - М.: Изд-во МГТУ, 1992. - 448 с.

83. Хюккель М. Оператор нахождения контуров на кодированных изображениях // Интегральные роботы. М.: Мир, 1973. Вып. 1. -С. 225-240.

84. Четверухин Н.Ф. Проективная геометрия. - М.: Просвещение, 1969. -367 с.

85. Шмидт Д., Шварц В. Оптоэлектронные сенсорные системы: Пер. с нем. -М., Мир, 1991.-96 е., ил.

86. Automated visual inspection / Ed. В. G. Batcheler. IFS Ltd. 1985. 650 p.

87. Brooks R.A., Flynn A.M. and Marill T. Self calibration of motion and stereo vision for mobile robots // 4 Int. Symp. Robotics Res (Santa Crus, CA, Aug. 1987). Cambridge, MA: MIT Press, 1987, P. 277-286.

88. Faugeras O.D. and Toscani G. The calibration problem for stereo // Proc. Comput. Vision Pattern Recognit. (Miami Beach, FL), June 1986, P. 15-20.

89. Gremban K.D. and Fedkamp L.A. Camera calibration metrology based 011 a linear perspective transformation error model // Proc. 1988 IEEE Int. Conf. Robotics Automat.

90. Grosky W. and Tamburino L.A. A unified approach to the linear camera calibration problem // IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., vol. 12, no. 7, P. 663-671, July 1990.

91. Hill D.A. Solving illumination problems // Proc. of the 4-th Int. Conf. On Robot Vision and Sensory Controls. 9-11 October, 1984. London; U. K. P. 37-44

92. Horaud R., Mohr R. and Lorecki B. On single-scanline camera calibration // IEEE Trans. On Robotics and Automat., vol. 9, no.l, P. 71-75, Feb. 1993.

93. Kanatani K. Computation projective geometry // CVGIP: Image understanding, vol. 54, P. 333-348, 1991.

94. Kanatani K. Statistical analysis of focal-length calibration using vanishing points // IEEE Trans, on Robotics and Automation, vol. 8, no.6, P.767-775, 1992.

95. Kanatani K. Geometric Computation for Machine Vision. Oxford, U.K.: Oxford university Press, 1993.

96. Krishnapuram R. and Casasent D. Determination of 3-D object location and orientation from range image // IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., vol. 11, P. 1158-1167, Nov. 1989.

97. Lenz R.K. and Tsai R. Y. A new techniques for fully autonomous and efficient 3D robotics hand/eye calibration // IEEE Trans. Robotics Automat., vol. 5 P. 345-358, 1989

98. Lenz R.K. and Tsai R.Y. Real time versatile robotics hand/eye calibration using 3D machine vision // Proc. IEEE Int. Conf. Robotics Automat.(Philadelphia, PA), Apr. 1988, P. 554-561.

99. Lenz R.K. and Tsai R.Y. Techniques for calibration if the scale factor and image conter for high-accuracy 3-D machine vision metrology // IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., vol. 10, P. 713-720, 1988.

100. Mohr R. and Morin L. Relative positioning from geometric invariants // Proc. Comput. Vision Pattern Recognit. Conf. (Lahaina, Maui, HI), June 1991, P. 139-144.

101. Naikhanov V.V., Damdinova T.Ts., Zhimbueva L.D. A machine vision system for accurate object description // Proceedings of the Fifth International Conference on Computational Graphics and Visualization Techniques. - Paris, 1996. - P. 298-301.

102. Naikhanov V.V., Tsydypov T.Ts., Zhimbueva L.D. Automation of the camera calibration // Proceedings of the Sixth International Conference on Computational Graphics and Visualization Techniques. - Vilamoura, Algarve, Portugal, 1997. - P. 410-420.

103. O'Gorman F. Edge detection using Walsh functions // Artifical Intelligence. 1978. V.10, no.2, P. 215-223.

104. Penna M.A. Camera calibration: A quick and easy way to determine the scale factor // IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., vol. 13, P. 1240-1245, 1991.

105. Schroeder H.E. Practical illumination concept and techique for machine vision applications // Robot Sensors. Vol. 1: Vision Berlin: Kempston. 1986. P. 229-244.

106. Tsai R.Y. A versatile camera calibration technique for high accuracy 3D machine vision metrology using off-the-shelf TV cameras and lenses // IBM T. J. Watson Res. Center, Yorktown Heights, NY, Res. Rep. RC 11413, Sept. 1985.

107. Tsai R.Y. A versatile camera calibration techniques for high-accuracy 3-D machine vision metrology using off-the-shelf TV cameras and lenses // IEEE J. Robotics Automat., vol. RA-3, no. 4, P. 323-344, Aug. 1987

108. Wang C-C. Extrinsic calibration of a vision sensor mounted on a robot // IEEE Trans. On Robotics and Automat., vol. 8, no. 2, P. 161-167, April 1992.

109. Wang L-L., Tsai W.H. Camera calibration by vanishing lines for 3-D computer vision // IEEE Trans, on Pattern Analysis and Machine Intelligence. vol.13, no.4, April, 1991.

110. Yoshihiko N., Michihiro S., Hiroshi N., and Atsushi I. Simple calibration algorithm for nigh-distortion-lens camera //.IEEE Trans, on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol.14, no.ll, P.1095-1099, 1992.