Разработка методов и средств сортировки репчатого лука на овощехранилище

КАЗАНСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. А.Н. ТУПОЛЕВА - КАИ

Кафедра АСОИУ

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине

« ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ПРОЕКТ»

Разработка методов и средств сортировки репчатого лука на овощехранилище

Руководитель:                                                      Исполнитель:

доцент каф. АСОИУ                                         студент группы 4295

Суздальцев В.А.                                                                   Тимербаев Ф.И.

 

_____________20__                                                  _____________20__

 

 

           

Казань, 2017 г





Education and Science Ministry of Russian Federation

Kazan National Research Technical University

Named A. N. Tupolev

Department of Automated Systems for Information Processing & Control

COURSE WORK

Discipline: «RESEARCH PROJECT»

Theme: Development of methods and means for sorting onions in a vegetable store

Head of the work:                                                 Developer:

associate Professor of ASOIU                           student of group 4295

Suzdalcev V.A.                                                                       Timerbaev F.I.

 

_____________20__                                                               _____________20__

 

Kazan, 2017
ЗАДАНИЕ К КУРСОВОЙ РАБОТЕ


ДИСЦИПЛИНА – «Исследовательский проект»

 

Фамилия, имя, отчество студента: Тимербаев Фаннур Ильдарович, группа 4295.

Фамилия, имя, отчество руководителя: Суздальцев Владимир Антонович.

Teмa: «Разработка методов и средств сортировки репчатого лука на    овощехранилище»

Область исследования: «Процесс сортировки репчатого лука».

Объект исследования: «Процесс оценки размеров и цвета репчатого лука».

Проблема: «Отсутствие точных методов оценки размера и цвета, что не обеспечивает качество сортировки поступающей партии овощной продукции и следовательно ее качество».

Предмет исследования: «Взаимосвязь между значениями признаков определения границ и цвета овощной продукции, и границей и продукции изделия на изображении».

Гипотеза: «Существует наблюдаемые признаки позволяющие установить границу и цвет овощной продукции на изображении».

Цель исследования: «Выявить закономерности между наблюдаемыми признаками и границей изображения». Более точное установление границы и цвета продукции позволит повысить точность определения размера овощной продукции и качество сортировки

Практическое использование результатов исследований: «Использование выявленной закономерности для сортировки продукции, что позволит повысить качество овощной продукции».

Задачи исследований:

1. Установление множества наблюдаемых признаков позволяющих устанавливать границу и цвет луковиц.

2. Установление зависимости между множеством признаков и границей луковиц.

3. Установление зависимости между множеством признаков и цветом луковиц.

Методы исследования: методы теории вероятностей и математической статистики, метод группового учета аргументов.

СРОКИ КОНТРОЛЯ ВЫПОЛНЕНИЯ ПРОЕКТА

Срок завершения работы -23 .12.2017.

Пояснительная записка предоставляется руководителю не позднее, чем за три дня до защиты проекта для получения отзыва.

Дата выдачи задания курсовой работы ...............................

Подпись руководителя.............................

Подпись студента..................................   



Содержание

 

Постановка задач исследований. 5

1.1 Объекты, проблемы, гипотезы, предмет, цели, практические результаты исследований, актуальность. 5

1.2 Область исследований, тезаурус, концепты, атрибуты.. 7

1.3 Задачи и этапы проведения исследований. 36

2. Определение информационных признаков. 38

2.1 Характеристики признаков и результаты экспериментов. 38

2.2. Подготовка данных для проведения корреляционного анализа. 57

2.2.1 Нормирование значений признаков. 57

2.3 Проведение корреляционного анализа. 62

3. Установление зависимости. 67

3.1. Формирование обучающей и контролирующей выборок. 67

 

 

                                                                        

                                                         

 

 

                                  

                                  



Постановка задач исследований

Иерархия понятий

026

Объекты

028  

Работник овощебазы

010  

Изображение луковиц

011  

Дескрипторы текущей точки

012  

Границы луковиц на изображении

002  

Сопроводительный документ при приеме партии

025  

Сопроводительный документ на хранение

008

Процессы

030  

Сортировка луковиц

031  

Получение результатов сортировки луковиц

027

Состояние

016  

Здоровая луковица

017  

Больная луковица

029

Свойства

033  

Параметры изображения

013    

Характеристика яркости точек изображения

021    

Коэффициент вариации

022    

Оценка математического ожидания

023     Несмещенная оценка дисперсии   032

Методы

018  

Методы обработки изображений

020    

Замыкание

019    

ЛБШ

 

Таблица 1.2.3. Понятия тезауруса (отношение «Часть целое»)

 

Код понятия

Иерархия понятий

001

Партия луковиц

016   Здоровые луковицы
017   Больные луковицы
010

Изображение луковиц

011   Дескрипторы текущей точки
012   Границы луковиц на изображении

 

                                                        
Таблица 1.2.4. Понятия тезауруса (отношение «Иметь свойство»)

 

Код понятия

Иерархия понятий

010

Изображение луковиц

013   Характеристика яркости точек изображения
021   Коэффициент вариации
022   Оценка математического ожидания
023   Несмещенная оценка дисперсии

 

Построим семантическую сеть:

 

Рис. 1.2.1. Семантическая сеть

 

Характеристики отношений приведены в таблицах 1.2.5- 1.2.7


Таблица 1.2.5 Определение отношений

  Имя отношения Синонимы Пояснение
1 Получить   Принять Получение информации.
2 Сортировать Отбирать Процесс сортировки на здоровые и больные луковицы.
3 Обработать Изменять Производить обработку изображений луковиц с целью повышения его качества
4 Исследовать Анализировать Производить исследование изображений луковиц с целью определения значений информативных признаков

Таблица 1.2.6 Свойства отношений

  Имя отношения Степень отношения Инверсное отношение Свойства
1 Получить   Бинарное Содержать (что, кого) Антисимметричность, транзитивность, рефлексивность
2 Сортировать Бинарное Рассортировать(что?кого?) Антисимметричность, транзитивность, рефлексивность
3 Обработать Бинарное Использоваться для исследования (что, чего) Антисимметричность, антирефлексивность, антитранзитивность
4 Исследовать Бинарное Использоваться для обработки (что, чего) Антисимметричность, антирефлексивность, антитранзитивность

Таблица 1.2.7 Отношения между концептами

  Отношение Наименование исходного концепта Наименование целевого концепта
1 Получить(что?)   Изображение луковицы Изображение луковицы
2 Получить(что?) Сопроводительный документ Сопроводительный документ

Таблица 1.2.7 Отношения между концептами. Продолжение.

3 Сортировать (что? кого?) Партия луковицы Здоровая луковица, больная луковица
4 Исследовать Изображение луковиц -
5 Обработать (чем?) Изображение луковиц Методы обработки изображений

 

Список концептов, который будет использоваться в данной работе приведен в таблице 1.2.8 «Список концептов».

Таблица 1.2.8. Список концептов

Номер и код концепта Наименование концепта Определение, пояснение
0001 (С1) Партия луковиц Совокупность единиц луковиц одного наименования, типоразмера, исполнения.
0002 (С2) Нормы оценки о степени повреждения луковицы   Документ, содержащий информацию о нормах степени повреждения луковиц.
0003 (С3) Изображение луковиц   Изображение луковиц для сортировки
0004 (С4) Методы обработки изображений Совокупность операций, используемых для улучшения качества изображения

 

Определим атрибуты концептов:

Таблица 1.2.9. Атрибуты концептов

Код концепта Наименование концепта Код атрибута Атрибуты концептов
С1 Партия луковиц A11 Здоровая луковица
С1 Партия луковиц A12 Больная луковица
С2 Нормы оценки о степени повреждения луковицы   A21 Степень повреждения луковицы
С3 Изображение луковиц   A31 Точка изображения
С3 Изображение луковиц   A32 Характеристика яркости точки изображения
С3 Изображение луковиц                                         A33 Границы луковиц на изображении
С3 Изображение луковиц   A34 Коэффициент вариации
С3 Изображение луковиц A35 Оценка математического ожидания
С3 Изображение луковиц A36 Несмещенная оценка дисперсии
С4 Методы обработки изображений A41 Замыкание
С4 Методы обработки изображений A42 ЛБШ

 

Таблица 1.2.10. Определение атрибутов

Код концепта Код атрибута Атрибуты концептов Обозначение Пояснение
С1 A11 Здоровая луковица ЗЛ Дескрипторы текущей точки
С1 A12 Больная луковица БЛ Граница лука на изображении
С2 A21 Степень повреждения луковицы СПЛ Характеристика для определения степени повреждения луковицы.
С3 A31 Точка изображения Т Минимальный элемент матрицы изображения
С3 A32 Характеристика яркости точки изображения ХЯТИ Характеристика яркости точки изображения
С3 A33 Границы луковиц на изображении ГЛ Участки изображения луковиц, образующие их границы
С3 A34 Коэффициент вариации КВ Коэффициент вариации
С3 A35 Оценка математического ожидания M Оценка математического ожидания
С3 A36 Несмещенная оценка дисперсии Д Несмещенная оценка дисперсии
С4 А41 Замыкание З Метод обработки
С4 А42 ЛБШ ЛБШ Метод обработки, который представляет каждый пиксель изображения в виде бинарного числа, зависящего от интенсивностей соседних пикселей изображения.

 

Таблица 1.2.11. Области значений атрибутов

Код концепта Код атрибута Атрибуты концептов Код области значений Наименование области значений
С1 A11 Здоровая луковица D1 -
С1 A12 Больная луковица D1 -
С2 A21 Степень повреждения луковицы D1 Цвет луковиц
С3 A31 Точка изображения D2 Координаты
С3 A32 Характеристика яркости точки изображения D3 Яркость точки
С3 A33 Границы луковиц на изображении D4 Граница
С3 A34 Коэффициент вариации D5 Значение признака
С3 A35 Оценка математического ожидания D5 Значение признака
С3 A36 Несмещенная оценка дисперсии D5 Значение признака
С4 А41 Замыкание D6 Матрица
С4 А42 ЛБШ D6 Матрица

 

 

Таблица 1.2.12. Области значений

Код области значений Наименование области значений Множество значений Единица измерения Точность Минимум Максимум
D1 Цвет луковиц (0-255) - 1 0 255
D2 Координаты ( N;N) - 1 ( 0;0) ( 10000; 10000)
D3 Яркость точки L кд/м²   0.01 10−3   103  
D4 Граница * - - - -
D5 Значение признака N - 0.01 0 10000
D6 Матрица * - - - -

 





Коэффициент вариации.

Среднее квадратическое отклонение дает абсолютную оценку меры разброса. Поэтому чтобы понять, насколько разброс велик относительно самих значений (т.е. независимо от их масштаба), требуется относительный показатель. Такой показатель называется коэффициентом вариации и рассчитывается по следующей формуле: .

 

Семантическая сеть на рисунке 1.2.6. Обозначения, используемые при построении семантической сети, приведены в таблице 1.2.18. Пояснения к функциям даны в таблице 1.2.19.

Таблица 1.2.18. Обозначения

Обозначение Описание
1 Dpl Оценка дисперсии яркости окрестности точки
2 Mpl Оценка математического ожидания яркости окрестности точки
3 So Среднеквадратическое отклонение
4 Vpl Коэффициент вариации

 

Рис. 1.2.6. Семантическая сеть коэффициента вариации.

 

Таблица 1.2.19. Описание функций

Обозначение функции Описание функции
1 So = F 1 ( Dpl) Математическая операция, результатом выполнения которой является извлечение квадратного корня из аргумента.
2 Vpl = F2 ( Mpl,So) Вычитание - одна из вспомогательных бинарных математических операций (арифметических действий) двух аргументов (уменьшаемого и вычитаемого), результатом которой является новое число (разность), получаемое уменьшением значения первого аргумента на значение второго аргумента.

Определение факторов.

Выберем 9 факторов влияющих на целевой показатель. Характеристики факторов представлены в таблице 2.

Таблица 2.1.1. Характеристики факторов.

Обозначение Фактор Преобразование изображения Единица измерения Вариации Точность измерений
X1 Оценка математического ожидания Отсутствует - [0;255] 1
X2 Несмещенная оценка дисперсии Отсутствует - [0;10000] 1
X3 Коэффициент вариации Отсутствует - [0;255] 1
X4 Оценка математического ожидания LBP (ЛБШ) - [0;255] 1
X5 Несмещенная оценка дисперсии LBP (ЛБШ) - [0;10000] 1
X6 Коэффициент вариации LBP (ЛБШ) - [0;255] 1
X7 Оценка математического ожидания Замыкание - [0;255] 1
X8 Несмещенная оценка дисперсии Замыкание - [0;10000] 1
X9 Коэффициент вариации Замыкание - [0;255] 1

 

 



Снижение размера выборки.

Исходная выборка разбивается на классы (кластеры), в каждый из которых включаются элементы выборки близкие по значениям факторов и целевого показателя. Необходимость в этом действии возникает в том случае, если выборка имеет большое количество элементов и необходимо снизить объем выборки.

После выполнения кластеризации в выборку включают только типичные представители каждого кластера.

Выводы. В виду того, что количество элементов выборки небольшое (96 элементов) в данном случае снижение размера выборки не производится.

Подготовка файла с выборкой.

При формировании записей файла (выборки) придерживались следующих правил:

1. Элемент выборки - одна строка текстового файла.

2. Разделитель значений факторов – точка с запятой,

3. Числовые данные представлены в формате с фиксированной точкой.

4. Если значение фактора неизвестно, то оно не приводится (указываются подряд две точки с запятой).

5. Значение целевого показателя указывается последним в строке.

6. Первым значением в строке указывается номер элемента выборки.

Подготовка данных для проведения корреляционного анализа

Установление зависимости

КАЗАНСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. А.Н. ТУПОЛЕВА - КАИ

Кафедра АСОИУ

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине

« ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ПРОЕКТ»

Разработка методов и средств сортировки репчатого лука на овощехранилище

Руководитель:                                                      Исполнитель:

доцент каф. АСОИУ                                         студент группы 4295

Суздальцев В.А.                                                                   Тимербаев Ф.И.

 

_____________20__                                                  _____________20__

 

 

           

Казань, 2017 г





Дата: 2018-12-28, просмотров: 106.