Rozpoznawanie obrazów z wykorzystaniem metod minimalnoodległościowych i sieci neuronowych

W artykule dokonano porównania dwóch metod rozpoznawania obrazów: metody minimalnoodległościowej oraz metody opartej na zastosowaniu techniki sieci neuronowych Kohonena. Rozpoznawane obrazy były obrazami układów scalonych. Zadaniem zaprezentowanego w niniejszym artykule systemu wizyjnego było rozpoznawanie typów układów scalonych na podstawie oznaczeń umieszczonych na ich obudowach. Taki system wizyjny, w połączeniu z robotem przemysłowym może znaleźć zastosowanie na linii produkcyjnej na stanowisku automatycznego montażu układów scalonych w urządzeniach elektronicznych. W artykule dokonano skrótowego opisu zastosowanych metod wstępnego przetwarzania obrazów, ich binaryzacji, segmentacji oraz pomiaru wartości cech opisujących rozpoznawane obiekty. W kolejnej części artykułu zaprezentowano uzyskane dla różnej liczby wymiarów przestrzeni cech wyniki rozpoznawania, otrzymane przy zastosowaniu odpowiednio metody minimalnoodległościowej oraz sieci neuronowej Kohonena.

---

The article presents the comparison of two pictures recognition methods: minimal-distance method and method based on Kohonen neural network. The recognised pictures were images of integrated circuits. The purpose of the presented vision system was to recognise the labels placed on the packages of integrated circuits. Such a vision system, in connection with an industrial robot, may be used on the production line to perform the automatic montage operation of integrated circuits in electronic devices. The article presents briefly description of all stages of image pre-processing, including: image thresholding, segmentation and feature extraction. In the next part of the article image recognition results were presented. These results were obtained for different dimensions of the feature space, by the usage of minimal-distance recognition method and Kohonen neural network.