Развитие информационных систем

1. Оперативность. Использование нескольких сканеров видеозахвата, а также новых алгоритмов, сокращающих временные затраты.

2. Достоверность. Внедрение совмещенных алгоритмов идентификации изображения маркера, дающих более высокую точность.

3. Надёжность. Применение алгоритмов защиты от аварийных отключений питания, алгоритма автоматического запуска при восстановлении подачи электроэнергии, проверки ошибок, периодического сканирования и сохранения состояния системы.

Характеристики и преимущества перед существующими аналогами

1. САИ RFID. Разрабатываются фирмами «Систематика», «ЮНИСКАН/ГС1 РУС», основаны на использовании метода радиочастотной идентификации.

2. САИ на основе штрихового кодирования. Представители: «Shakr ID», «ДатаСкан», «ПАЛЬМА». Основаны на считывании информации с штрих-кода, расположенного на поверхности изделия.

Разрабатываемая система позволит использовать большинство из преимуществ и устранить недостатки существующих подходов построения САИ, не повышая при этом общую стоимость системы, не изменяя и не затрудняя текущую организацию перемещения изделий на предприятии.

Внедрение САИ на промышленном предприятии позволяет:

- сократить трудозатраты на сбор и внесение информации, тем самым снижая себестоимость продукции в среднем от 2 до 3%;

- сократить число обслуживающего персонала в условиях вредного или опасного производства;

- обеспечить контроль состояния отдельного участка производства.

Полученные наработки были успешно протестированы и внедрены на производстве, а также в результате участия во всероссийской выставке научно-технического творчества молодежи был получен диплом.

Разработанные алгоритмы и методы применяются на металлопрокатном комплексе ОАО «Выксунский металлургический завод» и на ОАО «ПО Муроммашзавод. Полученные результаты могут быть использованы на других промышленных предприятиях, заинтересованных во внедрении инновационных технологий. [17]

Быстродействие и точность идентификации являются важнейшими требованиями, предъявляемыми к распознающим системам. В то же время обработка изображений сопряжена со значительным объемом вычислений, как правило, в условиях искажения поступающей информации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Современное понимание информационной системы предполагает использование в качестве основного технического средства переработки информации компьютера. Кроме того, техническое воплощение информационной системы само по себе ничего не будет значить, если не учтена роль человека, для которого предназначена производимая информация и без которого невозможно ее получение и представление.

Необходимо понимать разницу между компьютерами и информационными системами. Компьютеры, оснащенные специализированными программными средствами, являются технической базой и инструментом для информационных систем. Информационная система немыслима без персонала, взаимодействующего с компьютерами и телекоммуникациями.

Распознавание, классификация и идентификация изображений -- одно из наиболее актуальных направлений исследования теоретической информатики. Тематика распознавания имеет приложения во многих областях научных, технических, промышленных исследований, а также в области компьютерных и производственных технологий.

Актуальность разработки компьютерных систем обнаружения и распознавания объектов на изображениях проявляется вследствие необходимости повышения качества и уменьшения рутинной работы человека, а также с возможностью усовершенствования алгоритмов обработки изображений в связи с развитием компьютерной техники.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

информационный распознавание изображение технический

1.http://free.biuss.ru/thema/1912 [Электронный ресурс].

2.http://www.rg.ru/2006/07/29/informacia-dok.html [Электронный ресурс].

3.Маглинец Ю.А. Анализ требований к автоматизированным информационным системам - Учебное пособие - М.: БИНОМ, 2008.

4.http://www.itcompanies.ru/04info.html [Электронный ресурс].

5.http://learnlogistic.ru/osnovnye-ponyatiya-informacionnogo-potoka-i informacionnoj-sistemy/ [Электронный ресурс].

6.http://www.mdi.ru/encycl.php?RubricID=3532 [Электронный ресурс]

7.Сойфер В.А. Методы компьютерной обработки изображений - Учебное пособие / Под ред. В.А. Сойфера. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003.

8.Орлов А.А. Открытое образование // Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе: IT&SE'07,--М.: МГАПИ, 2007.

9. Л.И. Гречихин, И.П. Шумский. Искусственный интеллект // Система автоматической идентификации изображений с автокорреляционной и взаимнокорреляционной обработкой не связанных между собой нейронных сетей, 2005.

10.Абламейко С.В., Гречихин Л.И., Шумский И.П. и др. Об определении подлинности документов // Цифровая обработка изображений. - Мн.: Ин-т техн. кибернетики НАНБ, 2001.

11.Рудаков П.И., Сафонов В.И. Обработка сигналов и изображений - Учебное пособие - М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2000.

12.Новиков Ю.Л. Эффективные алгоритмы векторизации растровых изображений и их реализация в геоинформационной системе - Томск.: ТГУ, 2002.

13.Забияка Ю.И., Типикин А.П., Титов B.C. Теоретические основы быстродействующего устройства инвариантного распознавания контурных изображений//Изв. вузов, Приборостроение, 2005.

14.http://www.stroyland.biz/publication/article/article_1211.html [Электронный ресурс].

15.http://ru-patent.info/21/50-54/2154301.html [Электронный ресурс].

16.http://www.findpatent.ru/patent/215/2154301.html [Электронный ресурс].

17.http://nkip.ru/project/2283#tab_group_0 [Электронный ресурс].

Размещено на Allbest.ru