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Zusammenfassung:

Klassifikatoren sind Systeme, die der technischen Objekterkennung dienen. In der Literatur beschriebene Klassifikationsverfahren wurden insbesondere auf ihre Arbeitsgeschwindigkeit und Klassifikationssicherheit hin untersucht. Aus den bestehenden Verfahren wurde das "Vektorkonzept" ausgewählt. Im Vektorkonzept werden die zu klassifizierenden Objekte in Form eines Zahlenvektors dargestellt. Dieses Konzept zeichnet sich durch eine besonders hohe Arbeitsgeschwindigkeit aus. Zur Klassifikation wird für jede Objektklasse eine Unterscheidungsfunktion benötigt. Die Unterscheidungsfunktionen werden nach statistischen Methoden in der "Regressionsanalyse" berechnet. Die Regressionsanalyse bietet die Möglichkeit, die vorhandenen Objektmerkmale entweder nach ihrer gegenseitigen linearen Unabhängigkeit oder nach deren Verminderung der Entscheidungsunsicherheit (Reststreuungsverminderung) zu beurteilen und auszuwählen. Theoretische Überlegungen und Experimente belegen die Überlegenheit der zweiten Auswahlstrategie. Als Unterscheidungsfunktionen werden Polynome ersten oder wahlweise zweiten Grades verwendet. Um die Klassifikatoren testen zu können, mußten Objekte simuliert werden. In einer Anlehnung an eine spätere Anwendung mit einer Robotergreifbacke, wurden zur Simulation vier trigonometrische Figuren in einem Rasterbild mit 16x16 Bildpunkten dargestellt. Tests des entwickelten linearen Klassifikators ergab mit diesen Objekten eine Klassifikationsfehlerquote von unter 1% und einer Klassifikationsdauer von 30ms. Alle Programme wurden in der Programmiersprache "C" auf der Micro-VAX geschrieben.

EMK-spezifische Daten:

Lagerort Dokument: Archiv EMK, Kontakt über Sekretariate,

Bibliotheks-Sigel: 17/24 EMKD 740

Art der Arbeit: Diplomarbeit

Beginn Datum: 15-12-1986

Ende Datum: 23-03-1987

Querverweis: 17/24 EMKS 735

Studiengang: Elektrotechnik (ET)

Vertiefungsrichtung: Elektromechanische Konstruktionen (EMK)

Abschluss: Diplom (EMK)