FOREL METODLARI VASİTƏSİLƏ AYRI-AYRI MÜSTƏVİ OBYEKTLƏRİN TƏSNİFATI - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri

FOREL METODLARI VASİTƏSİLƏ AYRI-AYRI MÜSTƏVİ OBYEKTLƏRİN TƏSNİFATI - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri

FOREL METODLARI VASİTƏSİLƏ AYRI-AYRI MÜSTƏVİ OBYEKTLƏRİN TƏSNİFATI - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri

FOREL METODLARI VASİTƏSİLƏ AYRI-AYRI MÜSTƏVİ OBYEKTLƏRİN TƏSNİFATI - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri

FOREL METODLARI VASİTƏSİLƏ AYRI-AYRI MÜSTƏVİ OBYEKTLƏRİN TƏSNİFATI - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri
FOREL METODLARI VASİTƏSİLƏ AYRI-AYRI MÜSTƏVİ OBYEKTLƏRİN TƏSNİFATI - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri
AZƏRBAYCAN MİLLİ ELMLƏR AKADEMİYASI

№1, 2020

FOREL METODLARI VASİTƏSİLƏ AYRI-AYRI MÜSTƏVİ OBYEKTLƏRİN TƏSNİFATI

Kulkov Yaroslav Y., Sadıkov Sultan S., Jiznyakov Arkadi L, Privezentsev Denis Q.

İstehsalın avtomatlaşdırması sahəsinin genişlənməsi ilə insan iştirakı olmadan bir çox texnoloji proseslərin işinin təmin edilməsi zərurəti yaranmışdır. Bu proseslər əsasən adi, monoton işlərlə bağlı olan və ya insan üçün təhlükəli olan proseslərdir. Belə proseslərə obyektlərin təsnifatını misal göstərmək olar. Bu problemin həlli üçün texniki görmə sistemlərindən istifadə edilə bilər. Hazırda elm, sənaye və texnikanın müxtəlif sahələrində vizual nəzarət sistemlərinə böyük tələbat yaranmışdır. Onlar əsasən obyektlərin vəziyyətinə nəzarət, onların yeri, müxtəlif formalı istənilən obyektin tanınması haqqında məlumatların əldə edilməsi üçün istifadə olunur. Məqalədə ayrı-ayrı müstəvi obyektlərin ölçüsüz əlamətləri əsasında onların təsnifatı məsələsinin həlli üçün FOREL ailəsinin klasterizasiyası alqoritmlərinin tətbiqinin mümkünlüyünün yoxlanılması təklif edilmişdir. Verilmiş test seçməsindən olan hər bir obyektin tanınma ehtimalları tədqiqat işinin nəticəsi qismində təqdim edilmişdir. Bunun əsasında verilmiş məsələnin həlli üçün bu metodun tətbiq edilib-edilə bilməməsi haqqında nəticə çıxarmaq mümkün olacaqdır (səh.16-21).

Açar sözlər: FOREL, FOREL2, obyektlərin təsnifatı, ölçüsüz əlamətlər.
DOI : 10.25045/jpit.v11.i1.02
Ədəbiyyat
  • Genkin V.L, Moskalev E.S. Recognition systems for automated production / V.L.Genkin, I.L.Erosh, L.: Mashinostroenie, Leningradskoe otdelenie, 1988, 246 p.
  • Panov S.S., Mazepin P.G., Smirnov V.A., Petrova L.N. Robotic assembly stands with technical vision and computer control systems // Assembly in mechanical engineering, instrument making, 2010, no 12., pp. 23–28.
  • Sadykov S.S., Kulkov Y.Y. Recognition of individual test and real flat objects based on the dimensionless marks of convex hulls // Telecommunication. 2017, no 3. pp. 28-35.
  • Zagoruyko N.G., Lbov G.S., Elkin N.V. Empirical patterns detection algorithms. Novosibirsk: Nauka, 1985, 112 p.
  • Sadykov S.S., Kulkov Y.Y. The study of the possibility of recognizing flat objects using the dimensionless marks of the convex hulls of their two-gradation images // Proceedings of the international symposium "Reliability and quality", 2017, pp.76–79.
  • Amsharuk E.I., Gorbachev T.F. FOREL digital image clustering // Kuzbass State University, 2014, 350 p.
  • Schekin V.P., Cherniy S.G., Borduk A.S. Adaptive fuzzy systems on forel class taxonomy // Software products and systems, 2014, 115 p.
  • Sadykov S.S., Kulkov Y.Y. Recognition of Flat Objects Based on Dimensionless Marks Based of Their Contours [Text] // CEUR Workshop Proceedings, 2017, vol.1940, pp.68–73.
  • Sadykov S.S., Kulkov Y.Y. Recognition of individual test and real flat objects based on the dimensionless marks of the contours of their binary images // Information Technology, 2016. vol 22, no 10, pp.747–753.