ВАШАТА СОБА КОЈА МОANЕ ДА ГИ АНАЛИЗИРААТ ФИЗИЧКИТЕ СВОЈСТВА НА ПОВРШИНИТЕ
Метју Пури и Кристин Дана од универзитетот „Рутгерс“ во Newу ерси програмираа алгоритам што може да ги одреди тактилните карактеристики на објектот со анализа на фотографија или низа слики од него.
Тие фотографираа со над 400 материјали, вклучувајќи платно, пластика, кожа и дрвени површини. Потоа, тие зедоа 100 слики од секоја површина, користејќи уред со механичка рака, што може да се премести со голема прецизност за да се направат слики под точни агли.
Овие слики беа во корелација со податочен сет на материјали. За секој материјал, евидентирани се 15 физички својства, вклучувајќи сила на триење, адхезија и текстура.
Користејќи ги сите овие податоци, тие програмирале алгоритам за длабоко учење и ги тестирале анализирајќи ги површините што никогаш порано не ги сретнале. Со анализа на единствена слика, земена од врвот на објектот, алгоритмот може ефикасно да процени 14 од 15 својства на површината. Алгоритмот наиде на потешкотии при анализата на адхезијата на објектот на сликата, не можејќи да опише колку е леплив.
При анализа на повеќе слики од еден објект под различни агли на камерата, точноста на алгоритмот се подобри, особено за текстурите што имаа повеќе карактеристики. Од понизок агол на објектот, алгоритмот може да не може да утврди дали површината е тврда. „Но, од екстремни агли, тоа може да ги идентификува геометриските својства“, рече Пури.
Истражувачите веруваат дека алгоритмот може да се користи во роботи и машини за да помогне во проценка на својствата на површината на патот.
„Црниот мраз е многу тешко да се наб toудува и е многу опасен. Можно е да се проценат неговите својства под одредени услови, само врз основа на визуелни информации “, рече Пури. Да се биде во можност да процени колку е лизгав патот, алгоритмот може да ги направи системите за сопирање побезбедни, вели тој.