Чтобы увеличить чувствительность в большинстве современных матриц над каждым микроприемником-пикселем устанавливается микролинза. Такое оптическое устройство обеспечивает концентрацию светового потока.
Как известно, пленочные камеры могли заряжаться пленками различной светочувствительности. Так и у цифрового аппарата — чем больше пикселей, тем лучше качество изображения и его способность снимать в самых неблагоприятных условиях. У цифровых фотоаппаратов значение эквивалентной чувствительности может меняться в диапазоне ISO 50 — 12800.
Теперь остается подумать, что делать с полученным видеоизображением. Поначалу «картинку» просто передавали на индикатор типа обычного телевизора, и оператор, следя за изображением, соображал, что делать дальше. Такие системы применяются и поныне в самых простых охранных системах.
Впрочем, теперь есть возможность распорядиться полученным изображением и более рационально. В тех же охранных системах изображение сжимают и записывают на диски, которые прокручивают лишь по мере надобности. Кроме того, анализ изображения все чаще поручают компьютерам. Если в память компьютера занести галерею портретов определенного круга лиц, то охранная система будет опознавать их, например, при входе на территорию завода и пропускать только тех, чей облик ей знаком и идентифицирован.
Исторически системы распознавания начинали учить с идентификации самых простых образов — вот это квадрат, вот это — круг, а это — треугольник. Распознавание опять-таки строилось на сравнении геометрии увиденного объекта с галереей эталонов. Ныне аналогичным образом системы технического зрения распознают печатные или особым образом (как на почтовых индексах) написанные буквы и цифры.
Люди распознают образы, сравнивая увиденное с теми эталонами, что зафиксированы в их памяти. Начинается обучение распознаванию в самом раннем детстве и продолжается всю жизнь. Научить таким же способностям компьютер пока не удается. Сколько бы ни говорили об искусственном интеллекте, сколько бы ни бились над его созданием, компьютеры все же соображают хуже людей. Хотя за прошедшие десятилетия и роботы, и управляющие ими «электронные мозги» многому научились. Например, сравнивая увиденное с записанными в памяти эталонами, робот-охранник способен отличить человека от собаки.
Более того, поскольку подобные сравнения современные компьютеры научились делать очень быстро, то уже через несколько секунд компьютер может сообщить, кто именно замечен на экране. При этом зачастую делает это, даже если кто-то пытается загримироваться, отрастить бороду или надеть очки. Такая способность очень помогает в работе криминалистам.
Датчик системы технического зрения.
Датчики систем технического зрения становятся все миниатюрнее.
Ныне инженеры пытаются научить компьютеры решать и более сложные задачи. «Представьте себе картину, — говорят специалисты. — Мы пошлем планетоход на иную планету, и он там увидит некоего восьминогого шестикрыла. Как он его распознает?..»
Кстати, точного ответа на такой вопрос еще нет. Робот с системой распознавания еще только учится. А потому исследователи все еще продолжают разрабатывать и поставлять на рынок новые образцы систем распознавания.
Скажем, специалистами компании «Дин-Софт» в проекте мобильного робота RAD реализована однокамерная система технического зрения и система распознавания простых образов. В итоге удалось создать робота-труболаза, который с помощью лазерной подсветки, фиксируемой телекамерой, обеспечивает обнаружение проходов в лабиринте труб. Задача системы технического зрения сводилась к обнаружению на видеоизображении следа лазера и выделению его на сложном фоне.
Теперь подобные роботы в Санкт-Петербурге используются для постановки заглушек на неисправных участках трубопроводов.
Наконец, недавно на рынке появились датчики зрения Dynamic Vision Sensor (DVS), которые, подобно глазу лягушки, регистрируют только изменения в картине, которую они наблюдают. Такой подход позволяет избавиться от большого количества избыточных данных, концентрируясь только на происходящих изменениях. Это дает возможность создать интеллектуальные устройства, которые способны воспринимать и реагировать на быстрые изменения в окружающей среде.