LOGO

EKSPERTNI SUSTAVIPRIMJENA U AUTOMATSKOM

PREPOZNAVANJU OBLIKA ULTRAZVUKOM

SVEUČILIŠTE U MOSTARUFAKULTET STROJARSTVA I RAČUNARSTVA 

Magistarski rad

Ines Galić

Mostar, studeni 2011.

1

LOGO

UVOD

Umjetna inteligencija – oblast računarstva koja ima za cilj razvijanje programa koji omogućavaju računalima da se ponašaju inteligentno

Ekspertni sustav – jedan od način rješavanja problema umjetne inteligencije

Robotika – tehnička znanost koja omogućava spoj strojeva i računalne tehnike

2

LOGO

EKSPERTNI SUSTAVI Ekspertni sustav - inteligentni računarski program koji

koristi znanje i postupke zaključivanja u procesu rješavanja problema

3

Faza1 Faza 2 Faza 3

Preliminarna analiza

Faza 4 Faza 5 Faza 6

Faze razvoja ekspertnog sustava

Analiza i dizajn

Razvoj prototipa

Razvoj ekspertnog

sustava

Testiranje i implementa-cija Održavanje

LOGO

IZGRADNJA EKSPERTNOG SUSTAVA

4

LOGO

KOMPONENTE EKSPERTNOG SUSTAVA

5

LOGO

VRSTE EKSPERTNIH SUSTAVA

6

Ekspertni sustavi bazirani na vjerojatnosti:•temelje na vezi između varijabla•koriste vjerojatnost kao procjenu nesigurnosti kada donose odluku•baza znanja je bazirana na vjerojatnosti

Ekspertni sustavi bazirani na pravilima:•bazu znanja čine pravila, radna memorija unesenih i zaključenih činjenica, te mehanizam zaključivanja•baza znanja je definirana kao set pravila koje je zadao čovjek ekspert

EKSPERTNI SUSTAV

LOGO

ROBOTI I ROBOTSKI SENZORI Industrijski robot - automatski, servoupravljani, reprogramabilni,

višefunkcionalni manipulator koji ima više stupnjeva slobode kretanja, koji je pogodan za rukovanje materijalom, dijelovima, alatima ili posebnim uređajima za izvršavanje varijabilnih programiranih operacija

7

LOGO

ROBOTSKI SENZORI Robotski senzor - osjetilni organi tehničkih

sustava koji prikupljaju informacije o varijablama u okruženju i daju rezultate u obliku električnog signala

Vrste robotskih senzora:o Vizualni senzorio Taktilni senzorio Senzori blizineo Zvučni senzorio Temperaturni senzorio Ultrazvučni senzori, …

8

LOGO

ULTRAZVUČNI SENZORI Ultrazvučni senzor - vrši odašiljanje zvučnih

valova u ultrazvučnom frekvencijskom području, te prima taj isti reflektirani val s objekta ukoliko je objekt prisutan

Glavne karakteristike:o smanjena težina, o mehanička robusnost, o smanjena cijena i o njihov kapacitet da funkcioniraju u nepovoljnim uvjetima Nedostatak: Odstupanja u mjerenju ovise o vlažnosti i temperaturi

9

LOGO

PRIMJENA EKSPERTNIH SUSTAVA U AUTOMATSKOM PREPOZNAVANJU OBLIKA ULTRAZVUKOM

Vršenje eksperimenta u kojem se automatski prepoznaje oblik ultrazvukom u dva slučaja:

1. Korištenje ekspertnog sustava baziranog na pravilima2. Korištenje ekspertnog sustava baziranog na vjerojatnosti Koraci eksperimenta: prihvaćanje podataka koji dolaze od ultrazvučnog senzora Izvlačenje karakteristika iz prihvaćenih podataka izabiranje najvažnijih karakteristika korištenjem različitih

metoda dolazak do rezultata korištenjem ekspertnih sustava

baziranih na pravilima i baziranih na vjerojatnosti

10

LOGO

PRIHVAĆANJE PODATAKA

Predajnik – šalje signal Prijemnik – prima odbijeni

signal Koristi se impuls-odjek tehnika U prijemniku se mehanički val

pretvara u električni signal oblik ultrazvučnog odbijenog

signala predstavlja funkciju karakteristika površine objekta

11

LOGO

IZVLAČENJE KARAKTERISTIKA IZ DOBIVENOG SIGNALA

Informacija je u izobličenju odbijenog signala

Signal se ispravlja i digitalni filtrira Dobijemo set od 25 parametara za

ovaj eksperiment

12

Na slici je primjer sedam objektnog prepoznavanja sa parametrom ˝maksimalna amplituda˝

Postoji raspon više vrijednosti pa se uzimaju prosjeci i standardne devijacije

Zbog digitalizacije dobivamo 175 binarnih karakteristika

LOGO

IZABIRANJE NAJVAŽNIJIH KARAKTERISTIKA

Za izabiranje koristimo Bayesovu metodu odlučivanja

13

PostavkeNormalizirano Nenormalizirano

Pe(Sj) Binarno Inicij. Parametar Pe(Sj) Binarno Inicij. Parametar

1 0.7286 79 12 A5 0.7286 12 2 tm

2 0.7286 122 18 A'b 0.7286 28 4 t'm

3 0.7286 154 22 LT 0.7286 79 12 A5

4 0.7286 3 1 t0 0.7286 154 22 LT

5 0.7286 21 3 Em 0.7286 2 1 t0

6 0.7286 23 4 t'm 0.7286 11 2 tm

7 0.7286 28 4 t'm 0.7286 14 2 tm

8 0.7286 31 5 E'm 0.7286 21 3 Em

9 0.7286 34 5 E'm 0.7286 22 4 t'm

10 0.7286 35 5 E'm 0.7286 25 4 t'm

LOGO

RJEŠAVANJE PROBLEMA KORIŠTENJEM EKSPERTNOG SUSTAVA BAZIRANOG NA PRAVILIMA

Neki parametri se preklapaju pa se zbog toga kombiniraju informacije iz više parametara

Na slici je parametar ˝maksimalna amplituda˝

14

LOGO

RJEŠAVANJE PROBLEMA KORIŠTENJEM EKSPERTNOG SUSTAVA BAZIRANOG NA VJEROJATNOSTI

Koriste se četiri modela:o Model ovisnosti za sve karakteristikeo Model ovisnosti za relevantne karakteristikeo Model neovisnosti za sve karakteristikeo Model neovisnosti za relevantne karakteristike

15

LOGO

MODEL OVISNOSTI ZA SVE KARAKTERISTIKE

Pretpostavlja da su karakteristike ovisne jedne o drugima i da postoji neovisnost među objektima

Izračunom se dobiva jako veliki broj parametara

16

LOGO

MODEL OVISNOSTI ZA RELEVANTNE KARAKTERISTIKE

Pretpostavlja ovisnost samo među nekim karakteristikama iz cijelog seta

Broj parametara se znatno smanjuje

17

LOGO

MODEL NEOVISNOSTI ZA SVE KARAKTERISTIKE

Dozvoljava značajnije smanjenje parametara koji se također mogu spremati na računalo

Ne dolazi u obzir nikakav oblik veze između karakteristika

Vjerojatnost greške je veća nego kod prethodna dva sustava

18

LOGO

MODEL NEOVISNOSTI ZA RELEVANTNE KARAKTERISTIKE

Pretpostavlja da nema nikakve veze među karakteristikama i smanjuje njihov broj na samo one relevantne

Simptomi se ne uzimaju u izračun

19

LOGO

REZULTATI EKSPERIMENTA

Kao rezultat možemo reći da je posljednjim modelom set parametara sa broja 25 smanjen na 6 parametara

Na slikama je prikazana ovisnost smanjenja parametara o postotku pogreške

20

LOGO

ZAKLJUČAK

21

Ekspertni sustavi bazirani na pravilima:•pogodni za korištenje kada trebamo veliku brzinu zaključivanja • kada imamo malo objekata čiji se broj ne mijenja i čija se okolina znatno ne mijenja

Ekspertni sustavi bazirani na vjerojatnosti:• pogodni za korištenje kada se često mijenja broj objekata i njihova okolina• trebaju posjedovati veliko znanje o brojnim faktorima da ne bi došlo do pogreške jer je veliki broj parametara

LOGO22