Ανάπτυξη συστημάτων νευρωνικών πολυταξινομητών για αναγνώριση αντικειμένων και εφαρμογή τους στη ρομποτική όραση
Authors: Μήτζιας Δημήτριος 
Published: January 2014

Στα πλαίσια της παρούσας διατριβής έχει αναπτυχθεί ένα σύστημα χειρισμού και συναρμολόγησης, το οποίο βασίζεται στην οπτική αναγνώριση των αντικείμενων που βρίσκονται στον χώρο εργασίας ενός ρομποτικού βραχίονα. Το σύστημα αναγνώρισης λειτουργεί βάση της δισδιάστατης αναπαράστασης των αντικειμένων, προκειμένου να παράγει διανύσματα χαρακτηριστικών που οδηγούνται σε ένα σύστημα νευρωνικού πολυταξινομητή το οποίο εκπαιδεύεται ώστε να εκτελεί τη διαδικασία ταξινόμησης των αντικειμένων, οδηγώντας το χειρισμό τους από το ρομποτικό βραχίονα. Τα βασικά στάδια του συστήματος αναγνώρισης είναι η προεπεξεργασία εικόνας, η εξαγωγή διανυσμάτων χαρακτηριστικών και διαδικασία ταξινόμησης. Στο στάδιο της προεπεξεργασίας εικόνας γίνεται ο εντοπισμός των επιμέρους σχημάτων από τα οποία αποτελείται, ο μετασχηματισμός των σχημάτων σε μορφή χρήσιμη προς αναγνώριση και ο υπολογισμός βασικών παραμέτρων του κάθε σχήματος (οπές, κέντρο βάρους, εμβαδόν, περίμετρος, γωνία περιστροφής κ.α.). Οι παράμετροι αυτοί χρησιμοποιούνται τόσο στην παραγωγή διανυσμάτων χαρακτηριστικών όσο και στα συστήματα χειρισμού αντικειμένων. Η εξαγωγή των διανυσμάτων χαρακτηριστικών βασίζεται σε περιγραφείς που χρησιμοποιούν τη μονοδιάστατη αναπαράσταση της περιβάλλουσας ενός δισδιάστατου σχήματος, με κύριο στόχο τη παραγωγή ικανών χαρακτηριστικών με χαμηλό υπολογιστικό κόστος. Οι περιγράφεις στηρίζονται στα γεωμετρικά χαρακτηριστικά, τις στατιστικές ροπές και τις πολυγωνικές προσεγγίσεις των σχημάτων. Έτσι σχηματίζονται τρία ανεξάρτητα διανύσματα χαρακτηριστικών τα οποία είναι αμετάβλητα της θέσης, του μεγέθους και του προσανατολισμού των σχημάτων. Το πρώτο διάνυσμα αποτελείται από τρία συμπληρωματικά γεωμετρικά χαρακτηριστικά που στηρίζονται στο εμβαδόν, τη περίμετρο και τις αποστάσεις από το κέντρο βάρους της περιβάλλουσας του σχήματος. Το δεύτερο διάνυσμα σχηματίζεται με τη χρήση των μονοδιάστατων κλιμακωτών κανονικοποιημένων κεντρικών ροπών, οι οποίες προέρχονται από τις στατιστικές ροπές και παρουσιάζουν το πλεονέκτημα της μη εκθετικής αύξησης των ροπών ανώτερης τάξης. Το τελευταίο διάνυσμα αποτελείται από χαρακτηριστικά που παράγονται από τη Πολυγωνική Προσέγγιση σε Στάδια, η οποία είναι μία μέθοδος πολυγωνικής προσέγγισης σχημάτων και αναπτύχθηκε με στόχο την εξαγωγή ικανών χαρακτηριστικών με χαμηλό υπολογιστικό κόστος, ώστε να μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε εφαρμογές πραγματικού χρόνου. Η Πολυγωνική Προσέγγιση σε Στάδια προσφέρει μια ικανοποιητική λύση στο πρόβλημα της προεπιλογής του αριθμού των πλευρών ενός πολυγώνου το οποίο θα προσεγγίσει το περίγραμμα ενός σχήματος, ιδιαίτερα στις περιπτώσεις εκείνες όπου ο χρόνος υπολογισμού είναι ένας κρίσιμος παράγοντας, χρησιμοποιώντας μια τεχνική επαναλαμβανόμενων προσεγγίσεων με διαδοχικά μειούμενο πλήθος δεδομένων εισόδου. Με τη μέθοδο αυτή εξάγονται δύο διανύσματα χαρακτηριστικών που στηρίζονται στις γωνίες του εξαγόμενου πολυγώνου και στα σφάλματα προσέγγισης τα οποία ορίζονται ως ο λόγος του αρχικού μήκους της περιβάλλουσας σε σχέση με το μήκος της πλευράς για δύο διαδοχικά σημεία του πολυγώνου. Τα διανύσματα αυτά είναι ανεξάρτητα των μεταβολών θέσης, μεγέθους και περιστροφής του σχήματος. Επίσης συνιστούν ισχυρά χαρακτηριστικά και μπορούν χρησιμοποιηθούν ανεξάρτητα ή σε συνδυασμό με αλλά χαρακτηριστικά σε εφαρμογές αναγνώρισης και ταξινόμησης δισδιάστατων σχημάτων. Στο τελικό στάδιο του συστήματος αναγνώρισης, αναπτύχθηκε ένα σύστημα συνδυασμού ταξινομητών το οποίο στηρίζεται στα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα και αποτελείται από δύο επίπεδα. Στο πρώτο επίπεδο, νευρωνικοί ταξινομητές εκπαιδεύονται ώστε να λειτουργούν ανεξάρτητα με βάση τα διαφορετικά διανύσματα χαρακτηριστικών, ενώ το δεύτερο επίπεδο εκτελεί τη τελική διαδικασία ταξινόμησης συνδυάζοντας τις εξόδους των ταξινομητών του πρώτου επιπέδου με μια απλοποιημένη διάταξη μικρών νευρωνικών δικτύων. Το σύστημα αντιστοιχίζει ένα μικρής τάξης νευρωνικό δίκτυο σε κάθε κλάση εξόδου των ανεξάρτητων ταξινομητών, εκμεταλλευόμενο έτσι την ιδιαιτερότητα κάθε ταξινομητή να αποδίδει διαφορετικά σε κάθε κλάση όταν εμφανίζονται σημαντικές μεταβολές των διανυσμάτων εισόδου σε σχέση με τα διανύσματα εκπαίδευσής του. Η προτεινόμενη αρχιτεκτονική παρουσιάζει χαμηλή πολυπλοκότητα με υψηλό βαθμό απόδοσης, ενώ απαιτείται μικρός αριθμός κύκλων εκπαίδευσης καθιστώντας το σύστημα κατάλληλο για χρήση σε απαιτητικές εφαρμογές ταξινόμησης, ιδιαίτερα όταν απαιτείται επανεκπαίδευση κατά τη διάρκεια λειτουργίας του. Παρουσιάζεται επίσης μια πειραματική εφαρμογή ρομποτικής όρασης με βάση τα παραπάνω συστήματα, η οποία έχει υλοποιηθεί στο βιομηχανικό ρομποτικό βραχίονα που βρίσκεται στα εργαστήρια των συστημάτων αυτομάτου ελέγχου, ενώ δίνονται συγκριτικά αποτελέσματα της απόδοσης του προτεινόμενου νευρωνικού πολυταξινομητή, χρησιμοποιώντας ένα ικανό σύνολο ψηφιακά τροποποιημένων προτύπων.