Автоматизований стенд для оцифрування інформації з кінострічки

2.2.3 Распознавание  и корреляционный анализ изображения  на пленке.

Было отмечено, что особенностью оцифровки данных со станции МАРС является то, что  процесс оцифровки должен быть неотделим от процесса распознавания изображения.

Распознавание изображения целесообразно производить  на основе корреляционного анализа  кадра кинопленки с шаблоном. Но сопоставляя два разных изображения, вычисляя коэффициент корреляции может  потребоваться время. А длительная задержка в процессе оцифровки, снижает коэффициент полезного действия стенда.

 Альтернативой,  которая позволит сэкономить  время на распознание, является  распознание изображения по фрагментам (точкам), которые встречаются на  каждом из кадров, в определенной последовательности.

Во время  перемотки, веб-камера будет анализировать  изображение пленки. В момент когда  в поле зрения Web-камеры будет необходимый для пересъемки фрагмент изображения,  перематывание останавливается. Следующий шаг - съемка изображения кадра, после чего шаговый двигатель запускается на перемотку.

 Анализ пленки  будет проводиться по структуре  изображения кадра. 

На рисунке 9, изображен фрагмент кадра пленки. Суть метода предварительного распознавания  и корреляционного сопоставления заключается в определении суммарной яркости участка изображения.

Например, на рисунке 9, прямоугольниками отмечены участки  кадра, суммарная яркость которых  более темная, чем суммарная яркость  других фрагментов изображения, или  всего изображения.

 

Рисунок 9 –  Фрагмент кадра изображения, с отмеченными  областями распознавания суммарной  яркости.

 

Суть заключается  в том, что практически на каждом из кадров, на всех мотках пленки, эта  суммарная яркость будет приблизительно одинакова в отмеченных областях, так как и структура кадров сравнительно одинакова.

Определение суммарной  яркости участков изображения, реализуется  при помощи программы «AutoHotkey».

В момент, когда  программа распознавания определит, что суммарная яркость всех фрагментов изображения камеры соответствует выше заданного порога темного цвета, кадр автоматически переснимается, и дается команда двигателю, который производит движение на небольшое расстояние, и далее изображение снова распознается, если оно не соответствует шаблону, то перемотка включеается дальше, также на фиксированное расстояние. 

Алгоритм распознавания  и работы автоматизированного стенда для оцифровки данных изображен  на рисунке 10.

Рисунок 10 - Алгоритм распознавания и работы автоматизированного  стенда для оцифровки данных

 

 

 

 

 

 

 

3 РЕЗУЛЬТАТЫ  РАБОТЫ

 

В качестве результата автор считает целесообразным привести фотографии разработанной и созданной  им установки. На рисунке 11 изображены основные аппаратные элементы отвечающие за пересъемку. На рисунке 12 изображен  стенд целиком.

Рисунок 11 –  Фотография готового автоматизированного  стенда (основные аппаратные элементы)

 

Рисунок 12 - Фотография готового автоматизированного стенда 

Основные технические  характеристики.

Напряжение  питания ………………………………………………………..12 В

Потребляемая  мощность …………………………………………………..12 Вт

Производительность  ………………………………………… 1000 кадров в  час

Обслуживающий персонал………………………………………………… 1 чел.

 

Основной целью, которая преследовалась на этапе  создания стенда  - это освобождение обслуживающего персонала от рутинного процесса ручной перемотки и съемки кадров. Благодаря тому, что стенд автоматизированный, оператор теперь, может заниматься своими делами, лишь только наблюдая, чтобы в процессе съемки не было сбоев, и периодически меняя отработанный рулон на еще не отработанный.

Создание стенда позволит с большей точностью  и с высокой скоростью оцифровать все данные с кинопленок со станции  МАРС, это позволит ученым в скором  времени работать с цифровыми  данными, что облегчит расчеты.

Структурные элементы, из которых состоит установка в основном не дорогие, а это значит что разработка стенда стоит в десятки раз дешевле нежели покупка пленочного сканера. При этом пленочный сканер работает по вшитому в него алгоритму, а стенд можно настраивать под различные режимы работы только благодаря тому, что все управление обеспечивается компьютером.

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ

 

1. И. Е. Антипов, Е. Ю. Бондарь, Н. О. Сорох, О. А. Соляник – Автоматизированный алгоритм распознавания и анализа метеорных АВХ. // Радиотехника: Всеукр. Меж-вед. Науч.-техн.сб. – 2011 – Вып. 165. С. 56 -62.
2. И. Е. Антипов, Д. А. Баранчиков, Р. В. Шандренко, Н. О. Сорох – Создание автоматизированного стенда для оцифровки данных с фотопленки. // Сборник научных трудов  МРФ’2011 –Харьков, 2011 – С. 352-354.
3. Б. Л. Кащеев, Ю. А. Коваль, В. И. Горбач, Б. Г. Бондарь. – Метеоры    сегодня //– К. : Техника, 1996. – 196 с.
4. Интернет-ресурс:  http://hotprice.ua/description/93292/nikon-super-coolscan-8000-ed.htm.
5. Интернет-ресурс:  http://club.foto.ru/camera/model.php?mod_id=137.
6. Интернет-ресурс:  http://www.canyon-tech.ru/products/voip/webcams/CNR-WCAM413#pr-switcher.