Волновая сеть для распознавания изображений

DOI: 10.25728/avtprom.2022.10.06

Для пищевой промышленности важным направлением развития средств ее технической поддержки является технология интеллектуального анализа данных, получаемых различными методами, например, хроматографическими, спектральными, телевизионными. Телевизионные методы позволяют осуществлять различные виды контроля как пищевого сырья, так и готовых продуктов по текстурам и формам их изображений. При этом широко используются нейросетевые технологии, в частности технологии сверточных сетей. Однако до сих пор остается проблемной описание изображений инвариантно к их поворотам, так как какая-то предпочтительная ориентация изображений при их анализе невозможна. Это приводит к необходимости построения гибридных сверточных сетей с очень сложной архитектурой. В статье рассматривается простая архитектура нового класса сверточных сетей – волновых сетей, позволяющих на основе когерентного размытия изображений формировать их специальные описания или паттерны, регистрация которых для 23 поворотов (0…45 градусов) обеспечивает полную инвариантность к любым поворотам изображений. Когерентное размытие изображений основано на синусном и косинусном волновых преобразованиях Френеля, учитывающих фазовые соотношения во взаимном расположении его пикселей, что снимает вырождение в описании этих расположений. Показано, что когерентное размытие изображений предпочтительно для описания их различных структурных форм. Приведены примеры описания форм бинарных и полутоновых изображений.