Применение технологий искусственного интеллекта и компьютерного зрения при решении задач автоматизации обработки и распознавания биологических объектов

УДК 577.353:004.8

  • Роман Николаевич Панарин Алтайский государственный университет (Барнаул, Россия) Email: panarinrn@gmail.com
  • Андрей Александрович Соловьев ООО Integra Sources (Барнаул, Россия) Email: a.titova@integrasources.com
  • Любовь Анатольевна Хворова Алтайский государственный университет (Барнаул, Россия) Email: khvorovala@gmail.com
Ключевые слова: программное обеспечение, искусственный интеллект, компьютерное зрение, язык программирования Python, изображения спор папоротников, агроробот, алгоритм управления агророботом

Аннотация

Рассматривается применение технологий искусственного интеллекта и компьютерного зрения при решении следующих задач: автоматизация обработки и анализа ботанических микро- и макрообъектов, в качестве которых выступают изображения спор папоротников, и разработка программного обеспечения цифрового двойника агроробота. Первая задача представляет собой междисциплинарное исследование, направленное на решение прикладных и фундаментальных задач в биосистематике ботанических объектов и исследовании микроэволюционных процессов с помощью технологий компьютерного зрения, методами интеллектуального анализа изображений, машинного обучения и искусственного интеллекта. В статье представлен инструмент для решения прямой задачи — выполнение замеров по изображениям, получаемых методом сканирующей электронной микроскопии, по изображениям виртуальных гербариев, энтомологических коллекций или выполненным в природной обстановке фотографиям — программный модуль FAST (FunctionalAutomatedSystemTool).

Вторая задача — разработка программного обеспечения цифрового двойника агроробота, предназначенного для точечной механической обработки растений и почвы. В статье представлены: блок управления — вычислительный модуль NVIDIA Jetson NANO; исполнительный механизм — 6-осевая роботизированная рука; блок машинного зрения, состоящий из камеры Intel Real Sense; блок шасси — в виде гусеничных траков с драйверами для их управления. Цифровой двойник робота учитывает условия окружающей среды, ландшафт местности, в которой будет работать прототип робота. Использование ROS (Robot Operating System) при разработке программного обеспечения позволит с минимальными усилиями осуществить перенос цифровой модели на физическую (прототип и серийного робота), не изменяя исходный код.

Учет физических условий среды при программировании цифрового двойника робота позволил строить приближенные к реальности математические модели управления устройством, заниматься их отладкой и тестированием.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Metrics

Загрузка метрик ...

Биографии авторов

Роман Николаевич Панарин, Алтайский государственный университет (Барнаул, Россия)

магистрант Института математики и информационных технологий

Андрей Александрович Соловьев, ООО Integra Sources (Барнаул, Россия)

кандидат физико-математических наук, технический директор

Любовь Анатольевна Хворова, Алтайский государственный университет (Барнаул, Россия)

кандидат технических наук, доцент кафедры теоретической кибернетики и прикладной математики

Литература

Ваганов А.В., Фаст О.В., Хворова Л.А. Разработка программного модуля для анализа изображений биологических микро- и макрообъектов // МАК: «Математики — Алтайскому краю» : сб. трудов Всерос. конф. по математике с межд. участием. Барнаул, 2020.

Barrington D.S., Patel N.R., Southgate M.W. Inferring the impacts of evolutionary history and ecological constraints on spore size and shape in the ferns. Applications in Plant Sciences. 2020. № 8 (4).

Yu J, Wang Q-X, Bao W-M. Spore morphology of Pteridophytes from China II. Sinopteridaceae // Acta Phytotaxonomica Sinica. 2001, № 39( 3).

Глобальная база данных по биоразнообразию — GBIF: http://gis-lab.info/.

Dyachkov Yu.V, Farzalieva G.Sh., Danyi L. On the centipede genus Schizotergitius Verhoeff, 1930, with a redescription of Schizotergitiusaltajicus Loksa, 1978 and a key to the genera of the family Lithobiidae in central asia (Chilopoda: Litho-biomorpha) // Russian Etmological Journal. 2021, № 30 (3).

Lentin J. Mastering ROS for Robotics Programming. Packt, Birmingham - Mumbai. 2015.

SzikoraP, Madarasz N. Self-driving cars — the human side.In: IEEE 14th International Scientific Conference on Informatics: November 14-16, 2017. Poprad, Slovakia. 2017.

Kim P., Coltin B., KimH.J. Linear RGB-D SLAM for Planar Environments // Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV): September 8-14, 2018, Munich, Germany.2018.

Bruno M.F. da Silva, Rodrigo S. Xavier, Tiago P do Nas-cimento and Luiz M. G. Gonsalves. Experimental Evaluation of ROS Compatible SLAM Algorithms for RGB-D Sensors // Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV). 2018.

Bochkovskiy A., Chien-Yao Wang and Hong-Yuan Mark Liao. YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection. arXiv preprint arXiv: 2004. 10934, 23 Apr 2020.

Панарин Р.Н., Попов В.Н., Соловьев А.А., Хворо-ва Л.А. Разработка системы сбора и визуализации данных для отладки автономной роботизированной системы // МАК: «Математики — Алтайскому краю» : сб. трудов Всерос. конф. по математике с межд. участием. Барнаул, 2021.

Опубликован
2022-03-18
Как цитировать
Панарин Р. Н., Соловьев А. А., Хворова Л. А. Применение технологий искусственного интеллекта и компьютерного зрения при решении задач автоматизации обработки и распознавания биологических объектов // Известия Алтайского государственного университета, 2022, № 1(123). С. 101-107 DOI: 10.14258/izvasu(2022)1-16. URL: http://izvestiya.asu.ru/article/view/%282022%291-16.