RATE POSITION’S PARAMETERS OF CURVE FOR PROFILE SENSOR


Cite item

Full Text

Abstract

This article deals with problem combination signals in profile sensors. Reference signal set analytically in form of parabola equation, and input signal set sequence 2D points. Problem combination signals solved by use linearization model: trigonometric function replaced by approximation formals.

Full Text

Введение В профильных системах неразрушимого контроля широко используются профильные системы (триангуляционные сканеры). Они предназначены для поисков дефектов и измерения диагностической информации, которую можно определить по контуру исследуемого объекта. Получение диагностической информации сопряжено с задачами распознавания контуров известной формы, которые определяют контрольные (реперные) точки, используемые непосредственно для измерения. Сигнал, получаемый с триангуляционных датчиков, имеет множество черт, которые делают его похожим на сигналы в системах связи. Однако существует принципиальное отличие между этими сигналами, которое связано с шагом дискретизации и наличием таких преобразований сигнала, которые не позволяют каждому отсчету принятого цифрового сигнала поставить в соответствие отсчеты опорного сигнала (см. рис. 1). Рис. 1. Соответствие между принятым z(?) и опорным сигналом s(t) в системах связи «Инфокоммуникационные технологии» Том 12, № 2, 2014 Диязитдинов Р.Р. 71 В профильных системах такого соответствия изначально не предполагается, и формирование опорного сигнала является отдельной задачей, которая по вычислительной сложности может быть сравнима с самой задачей обнаружения или оценки параметров сигнала (см. рис. 2). тим, что в общем случае точка (zl,X[) может не совпадать с какой-либо точкой z'(я;'). Рис. 2. Соответствие между принятым и опорным сигналом в профильной системе: а) опорный сигнал; б; в) фиксируемый сигнал в профильной системе Как видно из рис. 2, дискретизация фиксируемого сигнала (см. рис. 2б, в) определяет две несовпадающие последовательности отсчетов на опорном сигнале. Отметим, что большинство работ по тематике распознавания контуров рассматривает в качестве распознаваемых объектов - прямые линии [1-2]. При этом задачи оценки положения сводятся в определению коэффициентов k и b в уравнении прямой z(x) = kx + b. Другой крайний случай - это рассмотрение произвольных контуров [3]. В этом случае возможность применения разработанных алгоритмов в силу их сложности и оторванности от предметной области остается под большим вопросом. В данной статье предлагается алгоритм оценивания угла поворота для контура, заданного уравнением z(x) = Ax2+Bx, где A Ф 0, который был разработан с использованием известного приема линеаризации математической модели. Постановка задачи Пусть профиль исследуемого объекта определяется аналитически z(x) = Ax2+Bx, где A Ф 0. В профильной системе фиксируется контур этого объекта z'(x'). Известно, что точка на профиле соответствует точке (0,0) профиля объекта, а точка принадлежит этому конуру. Задача состоит в оценке угла поворота а (см. рис. 3). Отме- Рис. 3. К постановке задачи оценки угла поворота Так как точка (ад) соответствует точке (0,0), то совмещение фиксируемого контура путем параллельного переноса будет означать, что на контуре точка &,*2) перейдет в точку (Zs,Xs): Xs = X’2-X[, Zs = Z’2 -Z[. Обозначим точку (z,x) координату на контуре z(x) = Лх2+Вх, которая соответствует точке (Zs,Xs). Линеаризация модели Запишем систему уравнений, которая связывает точку и (Zs,Xs). Если не учитывать влияние шумовой составляющей, то можно записать ГXs = X -cos(tt)-Z -sii^a); [Zs = X • sin(«) + Z • cos(a). (1) Так как точка принадлежит контуру, описываемому уравнением параболы, то справедлива запись Z = АХ2 +ВХ: jXs = X • cos(a)- (АХ2 + ВХ)• sin(a); [Zs = X • sin(«)+(АХ2 + Bx\ cos(a). ( ) Это система уравнений с двумя неизвестными X и а . Для определения этих параметров воспользуемся методом наименьших квадратов: [Xs - [х • cos (а)-(АХ2 + ВХ)-sin(a)}+ + Zs - {х • sin(cr) + (АХ2 + ВХ) • cos(a)}]2 -> min. Раскрывая скобки, получим: (3) «Инфокоммуникационные технологии» Том 12, № 2, 2014 72 Диязитдинов Р.Р. (xs2 -2Xs-X-cos(a)+ 2A-Xs-X2- sin(a)+ + 2B ■ Xs ■ X - sin(a)+ A2X4 + 2ЛЯ • X3 + + 52-X2+Zy2-2X-Zy2-sin(a)- (4) -2Л-Х2 -Zs -cos(a)-25-X -.&-С08(а)+ + X2)-»min. Для линеаризации заменим тригонометрические функции приближенными формулами: cos(a) ~ 1-0,5a2 , sin(a)» a. С учетом этой замены можно записать: (xs2-2Xs-X-(l-0,5a2)+2A-Xs-X2-сс + + 2В-Xs-X-a + A2X4 + 2АВ-Х3 + + В2-X2 +Zs2-2X-Zs2-а- (5) - 2А - X2 • Zs • (l - 0,5a2 )- - 2B ■ X ■ Zs • (l - 0,5a2)+ X2)■-> min. Поиск минимума функции определяет операция дифференцирования по неизвестным параметрам X и а и приравнивания их к нулю. В результате получаем систему из двух уравнений: -2(l-0,5а2)• Xs + 4аА-Xs -Х + 2аВ ■ Xs + + 4 А2-Хъ +6АВ-Х2 +2В2-X-2a-Zs-•-4(l-0,5a2)A-X-Zs-2(l-0,5a2)B-Zs + 2X = 0; (6) 2а ■ Xs ■ X + 2А - Xs ■ X2 + 2В • Xs ■ X --2-X-Zs + 2aA• X2 ■ Zs+ 2aB■ X■ Zs = 0. Из второго уравнения системы (6) можно выделить параметр а и подставить его в первое. Получим уравнение пятой степени от переменной X: ахХъ + Ь^ХЛ + схХъ + dxX2 + ехХ + fx = 0, (7) где ах =4A2Zs2, =8А3-Xs-Zs + 14A3B-Zs2, Cj =18А2В2 Zs2 -4A3Zs3 +20A2B Xs-Zx- -2А3 ■Xs2 -Zs + 4A2-Xs2+2A2 Zs2 dx =16AB2-Xs-Zs + 4AB-Zs2 +6AB-Xs2 + + 4A-Xs-Zs-3A2Xs3 -10A2B-Zs3 - -8A2 ■Xs-Zs2-5A2B-Xs2 ■Zs + IOAB3-Zs2, = -4AB2 ■Xs2 ■ Zs - 4AB • Xs3 - -ПАВ-Xs-Zs2+4B-Xs-Zs+ 2Xs2 - -4A-Xs2Zs-8AB2-Zs3 +2BA-Zs2 + + 2Я2 -Zs2 +4B3 ■Xs-Zs + 2B2-Xs2, fx = -2B3-Zs3-Xs-Zs2-4 В-Xs2-Zs- -B2 ■Xs3 -2Xs3-В3-Xs2-Zs-B Zs3 - -4 B2-Xs-Zs2. Решая данное уравнение (например методом Лягерра), определяются корни переменной X, а из второго уравнения системы (6) - параметр а. Из этих параметров выбирается то значение, при котором достигается минимум функции (3). Если угол а не является малым, то может потребоваться проведение нескольких итераций. На рис. 4 показан пример итерационной работы алгоритма. Заключение В работе представлен алгоритм оценки поворота контура, заданного в виде уравнения параболы. Для этого частотного случая была найдена аналитическая формула при условии, что известна опорная точка, которая обозначена в статье как (ад) . Допущение, что она может быть известна, может быть верно только в частных случаях. Дальнейшим обобщением данной работы будет исследование и разработка алгоритма при условии, что опорная точка известная «Инфокоммуникационные технологии» Том 12, № 2, 2014 73 с некоторой точностью (AZ,AAr), чтобы он как можно более полно мог удовлетворять задачам практических приложений.
×

References

  1. CheyneGaw Ho, Rupert C.D. Young, Chris D. Bradfield, Chris R. Chatwin. A Fast Hough Transform for the Parametrisation of Straight Lines using Fourier Methods // Real-Time Imaging. Vol.6, Num.2, 2000. - P. 113-127.
  2. Fischler M.A., Bolles R.C. Random Sample Consensus: A Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analysis and Automated Cartography // Comm. of the ACM. Vol. 24, 1981. - P.381-395.
  3. Николаев П.П., Николаев Д.П. Проективноинвариантное распознавание плоских контуров на примере центрально-симметричных кривых // Труды ИСА РАН, 2009. - С. 194-205.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2014 Diyazitdinov R.R.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies