ТИП. Технические измерения и приборы Средства измерений

• Название: Технические измерения и приборы Средства измерений
• Дата: 03.02.2022
• Размер: 6.34 Mb.
• Имя файла: ТИП.ppt
• Тип: Документы; #350428
• страница: 10 из 17

Системы автоконтроля

комплекс устройств, осуществляющих автоматический контроль одной или большого количества величин, требующих значительный обработки информации для суждения об отклонении от установленной нормы, например, обработка изделий в результате статистической обработки результатов контроля.
Системы автоконтроля устанавливают соответствие между состоянием объекта контроля и заданной нормой без непосредственного участия человека.


В системах автоконтроля устанавливаемое допустимое отклонение от нормы, например, в процентах, во много раз больше погрешностей измерительных систем - (5-20) % вместо (0,2-2,5) %, поэтому информационная емкость систем автоконтроля соответственно меньше, то есть по сравнению с измерительными системами в них имеет место "сжатия" информации. Если же допустимое относительное отклонение от нормы равно погрешности измерений, то "сжатия" информации нет.
В подавляющем большинстве случаев системы автоконтроля совмещают функции контроля и измерения, т.д. являются контрольно-измерительными системами.

Структурные схемы систем для автоматического контроля а) параллельный сбор информации, б) последовательный сбор информации

Системы автоматического контроля, в которых используются устройства сравнения типа "больше - меньше" носят название систем допускового контроля.
Системы спорадического контроля позволяют получить представление о степени близости контролируемой величины к интересующему состоянию.
Автоматический поиск и локализация неисправностей также относятся к автоконтролю, и называется технической диагностикой. Однако в рассмотренных выше системах автоконтроля устанавливался только факт работоспособного и неработоспособного состояния, то есть наличие параметров в границах нормы или за ее границами, а в системах технической диагностики ставится более сложная задача - не только установление факта работоспособности, но и нахождение местоположения отказа. Это достигается специальными методами поиска неисправностей, которые реализуются алгоритмами диагностики.

Системы распознавания образов

применяются для автоматического распознавания печатных, рукописных и фотографических знаков, текстов, рисунков и схем, а также для распознавания звуков речи, команд, передаваемых голосом и для выявления некоторых ситуаций в сложных технических комплексах, таких, как критическое или аварийное состояния.
Распознавание определяется как процесс отнесения ситуаций, явлений, образов к одному из нескольких или многих заранее определенных классов на основе анализа их характеристик. При распознавании возникают взаимосвязанные задачи выбора параметров распознавания и задачи нахождения и оценки качества решающей функции.


Для выбора параметров предварительно выделяют совокупность признаков , характеризующих рассматриваемый образ. Эти признаки могут быть представлены в виде точки в многомерном пространстве, которое называется пространством объектов.
Решающая функция позволяет найти гиперповерхность, разделяющую многомерное пространство на классы. Решающая функция должна удовлетворять следующим условиям:
, если объект принадлежит к одному классу,
, если объект принадлежит к другому классу.

Структурная схема распознающей системы

Детектор признаков (ДП) воспринимает физическое воздействие, характеризующее объекты, и выдает на выходе совокупность сигналов, несущих признаки распознаваемого образа. В случае необходимости в детекторе признаков производится фильтрация от помех, нормализация по геометрическим размерам и положению (масштабирование) и координатные преобразования. Детектор признаков во многих случаях выполняется в виде рецепторного фотоэлектронного поля с системой развертки для распознавания образов.
В блоке памяти хранятся программы исходных, промежуточных и конечных данных, а также программы функционирования. Особенность его состоит в необходимости хранения описаний распознаваемых классов и запоминания значений оптимизируемых параметров классификатора. Блок памяти может содержать оптические маски.


Решение о принадлежности совокупности образа к одному из заранее определенных классов принимает классификатор (СРU). Это осуществляется в соответствии с принятым критерием распознавания или правилом решения в его устройстве на основе, сигналов, выдаваемых детектором признаков.
Критерием распознавания называется правило, по которому строится гиперповерхность, разделяющая распознаваемые образы на классы в пространстве признаков объектов. Классификатор выполняется в виде линейных пороговых элементов или вычислительного устройства. Сравнение действительного образцового описания распознаваемых классов и выработка сигналов ошибки производятся в устройстве сравнения.


Для функционирования распознающей системы необходимым условием является наличие сведений о классах совокупностей объектов. Эти сведения задаются заранее или возникают в процессе обучения, который в этом случае предшествует процессу классификации.
В процессе обучения на вход распознающей системы последовательно подаются признаки образов каждого класса и, если система при этом сообщает, к какому классу принадлежит образ, то процесс называется обучением с учителем. Если же система не сообщает, к какому классу принадлежит образ, то процесс называется обучением без учителя или самообучением.