نوشته‌ها

مقالات پردازش تصویر عبارت اند از:

Basics of digital image processing

مفاهیم اولیه پردازش تصویر

فایل PDF – در ۵۷ صفحه – نویسنده : ناشناس

Basics of digital image processing

پسوردفایل : behsanandish.com


Digital Image Processing Laboratory Manual

کتابچه راهنمای آزمایشگاه پردازش تصویر دیجیتال

فایل PDF – در ۱۹ صفحه – نویسنده :  Bhaskar Mondal

Digital Image Processing laboratory manual

پسوردفایل : behsanandish.com


Fundamentals of Digital Image Processing

اصول پردازش تصویر دیجیتال

فایل PDF – در ۸ صفحه – نویسنده : ناشناس

Fundamentals of Digital Image Processing

پسوردفایل : behsanandish.com


Fundamentals of Image Processing

اصول پردازش تصویر

فایل PDF – در ۱۱۲ صفحه – نویسنده : Ian T. Young , Jan J. Gerbrands  , Lucas J. van Vliet

Image Processing Fundamentals–An Overview

پسوردفایل : behsanandish.com


Image Processing Manual

دستورالعمل پردازش تصویر

فایل PDF – در ۱۶۴ صفحه – تهیه کننده : انستیتو ملی اسناد آمریکا

Image processing manual

پسوردفایل : behsanandish.com


Image Processing Tutorial-Basic Concepts 

آموزش پردازش تصویر-مفاهیم پایه

فایل PDF – در ۵۵ صفحه – تهیه کننده : شرکت CCDWare Publishing

Image Processing Tutorial

پسوردفایل : behsanandish.com


Intel® Image Processing Library-Reference Manual

کتابخانه پردازش تصویر اینتل-دستورالعمل مرجع

فایل PDF – در ۳۱۹ صفحه – نویسنده :  شرکت Intel

Intel Image Processing Library-reference manual

پسوردفایل : behsanandish.com


آنالیز و پردازش تصویر

فایل Word – در ۱۵ صفحه – نویسنده :  ناشناس

pardazesh tasvir

پسوردفایل : behsanandish.com


مفاهیم پایه پردازش تصویر-محیط های چند رسانه ای

فایل PDF – در ۱۰۹ صفحه – نویسنده :  احمد محمودی ازناوه (دانشگاه شهید بهشتی)

مفاهیم_پایه_پردازش_تصویر_دانشگاه

پسوردفایل : behsanandish.com

آشنایی با ماشین بینایی 

استفاده از حس گرها برای دریافت سیگنال هایی که تشکیل دهنده تصویر یک شی هستند که توسط کامپیوتر و یا سایر وسایل پردازش سیگنال برای تفسیر و تحلیل سیگنال‌های دریافت شده از قطعه مورد استفاده قرار می گیرد. ماشین بینایی به عنوان یک ابزار مهندسی در ابزارهای دیجیتال و در شبکه‌های کامپیوتری، برای کنترل ابزارهای صنعتی دیگر از قبیل کنترل بازوهای روبات و یا خارج کردن تجهیزات معیوب به کار می رود.

در حقیقت ماشین بینایی شاخه ای از علم مهندسی است که به رشته‌های علوم کامپیوتری (Computer science) و علم نورشناسی و مهندسی مکانیک و اتوماسیون صنعتی ارتباط دارد. یکی از مهمترین پر استفاده‌ترین کاربردهای آن در بازبینی و بررسی کالاهای صنعتی از جمله نیمه هادیها، اتومبیل ها، مواد خوراکی و دارو می باشد. همانند نیروی انسانی که با چشم غیر مسلح در خط تولید کالاها را برای تعیین کیفیت و نوع ساخت آنها بازبینی می کنند، ماشین بینایی از دوربین‌های دیجیتال و دوربین‌های هوشمند و نرم‌افزارهای image processing (پردازش تصویر) برای این کار استفاده می کند.

دستگاههای مربوطه (ماشین بینایی) برای انجام دادن وظایفی خاص از جمله شمردن اشیاء در بالابرها، خواندن شماره سریالها (Serial numbers)، جستجوی سطح‌های معیوب به کار می روند. در حال حاضر صنعت استفاده زیادی از سیستم ماشین بینایی برای بازبینی تصویری اشیاء (Visual inspection) که نیاز به سرعت بالا و دقت بالا و کار ۲۴ ساعته و تکرار محابات بالا دارد، وجود دارد.

اگرچه انسان عملکرد بهتر و قابلیت تطبیق دهی بیبشتری برای خطاهای تازه در زمان کوتاه دارد ولی با توجه به ویژگی‌های ذکر شده این دستگاهها به مرور جای نیروی انسانی را که به دلیل انحراف و شرایط بد دارای خطا می باشند، در صنعت پر می کند. کامپیوترها به همان صورتی که انسان می بیند نمی توانند ببینند. دوربین‌ها همانند سیستم بینایی انسان نیستند و در حالی که انسان می تواند بر استنباط و فرضیات اتکا کند، تجهیزات کامپیوتری باید به وسیله آزمودن و تجزیه و تحلیل کردن جداگانه پیکسل‌ها و تلاش کردن برای انجام نتیجه گیری با توجه به پشتوانه اطلاعاتی و روش هایی مانند شناسایی الگو مشاهده کنند.

علی رغم اینکه بعضی الگوریتم‌های ماشین بینایی برای تقلید کردن از سیستم بینایی انسان توسعه یافته اند، تعداد معدودی روش برای تحلیل و شناسایی ویژگیهای مرتبط تصاویر به صورت مؤثر و ثابت توسعه یافته اند. سیستم‌های Machine vision و computer vision قادر هستند به صورت ثابت تصاویر را تجزیه و تحلیل کنند، ولی image processing بر پایهٔ کامپیوتر به صورت کلی برای انجام کارهای تکراری طراحی می شوند و علی رغم پیشرفت‌های صورت گرفته در این زمینه، هیچ سیستم machine vision و computer vision قادر نیست با برخی از ویژگی‌های سیستم بینایی انسان در قالب درک تصویر، تلرانس به تغییرات نور، تضعیف قدرت تصویر و تغییرات اجزا و… تطبیق پیدا کند.

اجزای یک ماشین بینایی

اگرچه ماشین بینایی بیشتر به عنوان یک پروسهٔ به کار بستنٍ “Machine vision” در کاربردهای صنعتی شناخته شده است، برای لیست کردن اجزای سخت‌افزاری و نرم‌افزاری به کار برده شده نیز مفید می باشد. معمولاً یک ماشین بینایی از اجزای زیر ساخته میشود :

۱٫ یک و یا چند دوربین دیجیتال یا آنالوگ ( سیاه-سفید یا رنگی ) با اپتیک مناسب برای گرفتن عکس.
۲٫ واسطه ای که عکس‌ها را برای پردازش آماده می سازد. برای دوربین‌های آنالوگ این واسطه شامل یک دیجیتال کننده عکس است. هنگامی که این واسطه یک سخت‌افزارٍ جدا باشد، به آن Frame grabber ( کارتی که برای دریافت سیگنال تصویری و فرستادن آن به کامپیوتر استفاده می شود)می گویند.
۳٫ یک پردازشگر ( گاهی یک PC یا پردازنده تعبیه شده ( Embedded Processor ) مانند DSP
۴٫ نرم‌افزار ماشین بینایی : این نرم‌افزار امکاناتی برای توسعه یک برنامه نرم‌افزاری که برای کاربردی مشخص است را فراهم می کند.
۵٫ سخت‌افزار ورودی / خروجی ( مثلا I/O دیجیتال ) یا حلقه‌های ارتباطی ( مثلا ارتباط شبکه ای یا RS-232 ) برای گزارش نتایج.
۶٫ یک دوربین هوشمند : یک وسیله ساده که همه موارد فوق را داراست.
۷٫ لنزهایی که بتواند به مقدار مطلوبی روی سنسور تصویر زوم کند.
۸٫ منابع نوری مناسب و گاهی خیلی مخصوص ( مثلا چراغهای LED، فلورسنت، لامپهای هالوژن و . . . )
۹٫ یک برنامهٔ مشخص که بتواند تصاویر را پردازش کرده و مشخصه‌های مربوط و مناسب را شناسایی کند.
۱۰٫ یک سنسور همزمان ساز برای شناسایی اجزا ( گاهی یک سنسور نوری و یا یک سنسور مغناطیسی ) : این سنسور برای راه اندازی سیستمٍ استخراج و پردازش تصویر می باشد.

سنسور همزمان ساز تعیین می‌کند که چه زمانی یک بخش ( که معمولاً روی یک حمل کننده حرکت می کند) در موقعیتی قرار گرفته است که باید مورد بررسی واقع شود. این سنسور هنگامیکه از زیر دوربین می گذرد و یک پالس نوری برای ثابت نگهداشتن تصویر ایجاد می‌کند، دوربین را برای گرفتن عکس فعال می کند. نوری که برای روشن کردن آن بخش به کار می رود در واقع برای آن است که مشخصه‌های مطلوب را برجسته و مشخصات نامطلوب ( مثل سایه‌ها و یا انعکاس ها) را به حداقل برساند. معمولاً پنل‌های LED با اندازه و طراحی مناسب برای این هدف مورد استفاده قرار می گیرند. تصویر دوربین یا توسط یک frame grabber و یا توسط یک حافظه کامپیوتری (که در آن از frame grabber استفاده نشده است) گرفته می شود.

frame grabber یک وسیله دیجیتال کننده است ( یا در داخل دوربین هوشمند و یا بطور جداگانه) که خروجی دوربین را به فرمت دیجیتال تبدیل کرده ( معمولاً این فرمت از یک آرایه دو بعدی از اعداد تشکیل شده که هر عدد متناظر شدت روشنایی نقطه متناظر در آن تصویر می باشد. به این نقاط پیکسل می گویند.) و سپس تصویر را به منظور پردازش توسط نرم‌افزارٍ ماشین بینایی در حافظه کامپیوتر ذخیره می کند. به طور معمول نرم‌افزار، اقدامات متفاوتی را برای پردازش تصویر انجام می دهد. گاهی در ابتدا تصویر برای کاهش نویز و یا تبدیل سایه‌های خاکستری به ترکیب ساده ای از رنگهای سیاه و سفید دستکاری می‌شود ( Binarization ).

در قدم بعدی نرم‌افزار عمل شمردن، اندازه گیری و شناسایی اجسام، ابعاد، کاستی‌ها و مشخصات دیگر تصویر را انجام می دهد. در نهایت با توجه به ضوابط و معیارهای برنامه ریزی شده ممکن است بخشی را بپذیرد و یا رد کند. اگر یک بخش رد شد، نرم‌افزار به یک دستگاه مکانیکی فرمان می دهد تا آن بخش را خارج کند و همچنین سیستم خط تولید را قطع کرده و به کارگر هشدار می دهد تا مشکلی که باعث ایجاد خطا شده را رفع نماید. اگرچه اکثر ماشین بینایی ها بر مبنای دوربین‌های سیاه–سفید بنا نهاده شده اند، استفاده از دوربین‌های رنگی در حال رایج شدن است.

همچنین امروزه شاهد شیوع فراوان استفاده از تجهیزات دوربین‌های دیجیتال به جای یک دوربین و یک frame grabber جداگانه در ماشین بینایی هستیم. استفاده از یک دوربین دیجیتال به منظور برقراری ارتباط مستقیم، باعث صرفه جویی در هزینه و نیز سادگی سیستم خواهد شد. دوربین‌های هوشمند که در داخل آنها embedded processor‌ها تعبیه شده اند، در حال تسخیر سهم بالایی از بازار ماشین بینایی ها هستند. استفاده از یک embedded processor ( و یا یک پردازنده بهینه ) نیاز ما به frame grabber و یک کامپیوتر خارجی را از بین می برد. به همین خاطر این پردازنده‌ها باعث کاهش هزینه، کاهش پیچیدگی سیستم و همچنین اختصاص توان پردازشی مشخص به هر دوربین می شود. دوربین‌های هوشمند معمولاً ارزان تر از سیستمهای شامل یک دوربین و یک برد و یک کامپیوتر خارجی هستند. همچنین توان بالای embedded processor و DSP‌ها منجر به بالا رفتن عملکرد و توانایی آنها نسبت به سیستمهای مرسوم ( که بر مبنای PC هستند ) شده است.
منبع

همایش جامع بین المللی کامپیوتر، فناوری اطلاعات ومهندسی برق

همایش جامع بین المللی کامپیوتر، فناوری اطلاعات ومهندسی برق در تاریخ ۱۹ اسفند ۱۳۹۶ توسط و تحت حمایت سیویلیکا برگزار می شود.با توجه به اینکه این همایش به صورت رسمی برگزار می گردد، کلیه مقالات این کنفرانس در پایگاه سیویلیکا و نیز کنسرسیوم محتوای ملی نمایه خواهد شد و شما می توانید با اطمینان کامل، مقالات خود را در این همایش ارائه نموده و از امتیازات علمی ارائه مقاله کنفرانس با دریافت گواهی کنفرانس استفاده کنید.

 

حوزه های تحت پوشش: علوم کامپیوتر
برگزار کننده:
سایر برگزار کنندگان: تحت حمایت سیویلیکا

محورهای همایش:
علوم کامپیوتر
مهندسی نرم افزار
سیستم های نرم افزای

مهندسی نرم افزار و سیستم های صوری
معماری نرم افزار
تست و ارزیابی سیستم های نرم افزاری،
نظریه محاسبات
رایانش ابری
داده های عظیم و سایر موارد مرتبط

پایگاه داده عملیاتی و تحلیلی
داده کاوی
امنیت اطلاعات و امنیت سیستم های نرم افزاری
سایر مباحث مرتبط با مهندسی نرم افزار و محاسبات مشبک و خوشه ای
مباحث ویژه در مهندسی نرم افزار

هوش مصنوعی
هوش مصنوعی و یادگیری
بینایی ماشین و پردازش تصویر

پردازش زبان طبیعی
محاسبات نرم
سیستم های چند عامله
پردازش صوت و سیگنال
سیستم های خبره
منطق فازی
پردازش زبان طبیعی
علوم شناختی و کاربردهای آن در هوش مصنوعی

سیستم های استنتاج
شناسایی الگو
سیستم چند عامله
یادگیری ماشین
بینایی ماشین و پردازش تصویر
پردازش تکاملی
مباحث ویژه در سیستم هوشمند و محاسبات نرم
سایر مباحث مرتبط با سیستم های هوشمند و سایر موارد

شبکه های کامپیوتری
انتقال داده
امنیت شبکه های کامپیوتری
شبکه های هوشمند برق
شبکه های بین خودرویی
شبکه های اقتضای
شبکه های ارتباطی موبابل
شبکه های بی سیم و سایر موارد مرتبط

معماری کامپیوتر
سیستم های حسابی
قابلیت اطمینان
تحمل پذیری خطا و آزمون پذیری
معماری سیستم های موازی
مدل سازی و ارزیابی کارایی سیستم های کامپیوتری

سیستم های نهفته و بی درنگ
سیستم های قابل پیکربندی
شبکه های ارتباطی موبایل و بی سیم
مدارای مجتمع در سیستم های بسیار بزرگ
فناوری نوظهور
مباحث ویژه در سیستم دیجیتالی
سیستم های سلولی
سیستم توزیع شده
سایر مباحث مرتبط با سیستم های دیجیتالی و سایر موارد مرتبط

فناوری اطلاعات و ارتباطات
شبکه های کامپیوتری
انتقال داده
امنیت شبکه های کامپیوتری
محسبات خوشه ای، مشبک و ابری
یادگیری الکترونیک

معماری اطلاعات و مدیریت دانش
پردازش موازی و سیستم های توزیع شده
معماری سازمانی فناوری اطلاعات
سیستم های محاسباتی انسان محور
تجارت الکترونیک
مدل سازی و ارزیابی شبکه های کامپیوتری
سیستم های انتقال و ارتباطات هوشمند
مباحث ویژه در شبکه های کامپیوتری
سایر :

الگوریتم و محاسبات
بیوانفورماتیک و محاسبات علمی
تجارت الکترونیک، دولت الکترونیک
آموزش از راه دور (آموزش الکترونیکی(
موتورهای گرافیکی، موتورهای بازی و انیمیشن
سیستم های چندرسانه ای، گرافیک و شبیه سازی

برق :
قدرت
کنترل
مخابرات
الکترونیک
مکاترونیک
مخابرات نوری
مهندسی پزشکی
تکنولوژی فشار قوی

پزشکی(بیوالکتریک)
ماشین های الکتریکی
هوش ماشین و رباتیک
کنترل و ابزار دقیق و اتوماسیون (ACI)
شیمی و مواد (CAM)
کنترل و حفاظت (CAP)
دیسپاچینگ و مخابرات (DTC)
بهره‌وری و مدیریت انرژی (EEM)

ماشین‌های الکتریکی (ELM)
محیط زیست، ایمنی و بهداشت (ENV)
تولید انرژی الکتریکی (EPG)
بازار برق (EPM)
پست‌های فشارقوی (HVS)
تکنولوژی اطلاعات (ITP)
مدیریت (MNG)

توزیع انرژی الکتریکی (PDS)
کیفیت برق (PQA)
برنامه‌ریزی و مطالعات سیستم (PSS)
انتقال انرژی الکتریکی (PTL)
انرژی‌های تجدیدپذیر (REN)
مطالعات اقتصادی و اجتماعی (SEA)
شبکه‌های هوشمند (SMG)
ترانسفورماتورهای قدرت و توزیع (TRN)