Техника - молодёжи 1972-07, страница 23

больше квадратных ячеек сделать в растровой сетке. Но проектировщики, понятно, заинтересованы, чтобы ячеек было как можно меньше — тогда удалось бы обойтись достаточно грубым растром.

Возможно ли такое решение? Одна необычная особенность нашего зрения показывает, что возможно. Посмотрите на хаотическую, казалось бы, картинку, составленную из цветных квадратиков. Сильно прищурьте глаза, а если у вас близорукость — просто снимите очки. Вместо цветовой кашицы вы увидите изображение красного гоночного автомобиля, почти такого же, как на верхнем снимке, помещенном на странице 20. Этот простой опыт показывает: глаз может обходиться очень грубым разложением на растровые элементы. В скоплении черных и белых квадратов (рисунок на странице 19) мы после некоторой тренировки не без удивления обнаруживаем портрет А. Линкольна.

Впрочем, кинолюбители хорошо знакомы с подобными эффектами. Снимая движущиеся объекты с выдержкой ^!/зо сек., они получают совсем нерезкие кадры — выдержка слишком велика. Но именно последовательность этих нерезких кадров дает на экране изображение, которое глаз находит совершенно четким.

Итак, есть надежда, что число ячеек в сетке персептрона не будет слишком большим. Американские инженеры несколько лет назад испытывали одно из таких устройств — его «глаз» был составлен из 400 светочувствительных элементов. Отводимые от них электрические импульсы направлялись в так называемые ассоциирующие элементы (их было 512). Самое любопытное, что в подключениях не было никакой системы. Так была предпринята попытка получить осмысленный результат при помощи структуры, в которой господствует случайность.

Конструкторы воспроизводили таким образом природный образец. Ведь, насколько известно, клетки мозга связаны между собою без определенной системы, то есть случайно. В персептроне выходные напряжения от ассоциирующих элементов поступают в анализатор, который «осмысливает» полученные сигналы и решает, к какому классу отнести рассматриваемое изображение. Разумеется, при случайных соединениях неизбежны ошибки, но зато есть широкие возможности к их исправлению. Оператор ведет обучение персептрона, изменяя электрические параметры ассоциирующих ячеек и добиваясь от машины правильной реакции. В таких устройствах нет предварительно заложенных в память образцов-эталонов, они вырабатываются в процессе обучения. И, как ни странно, машина со свободно организованной структурой ино

гда лучше других читает рукописный текст.

Уже построен персептрон, узнающий людей по фотографиям. Снимки подводятся к искусственному глазу поочередно, поворотом вращающегося стола. После некоторой тренировки устройство отличало мужчин от женщин, а в последующих экспериментах, когда емкость памяти увеличили, называло людей по именам.

Хотя в попытках наделить ЭВМ зрением есть бесспорные успехи, проблема еще далека от разрешения. Принципы действия системы «глаз плюс мозг» пока остаются загадкой. Однако ученые не теряют надежд и стараются решить, в сущности, «детскую» задачу: по каким признакам ребенок 3—4 лет узнает кошку независимо от того, в каком ракурсе она показана и в каком стиле изображена. Тем из вас, кто пожелает самостоятельно доискиваться ответа на этот вопрос, мы рекомендуем обратиться к книге Л. Растригина «Этот случайный, случайный, случайный мир» (М., «Молодая гвардия», 196$) и сборнику статей «Человеческие способности машин» (М., «Советское радио», 1971).

р

tit

У кошки четыре лапы, хвост, голова, торчащие уши, усы. Но чтобы узнать животное по рисунку, художнику вовсе нет необходимости непременно изображать все признаки. В каждом случае достаточно лишь некоторых, иногда даже очень упрощенных. Мы видели кошку множество раз, так что нам достаточно и совсем условного рисунка. Этой особенностью нашего восприятия с успехом пользуются карикатуристы. Но современные опознающие устройства пока что совершенно не в состоянии понять карикатур.

УГОЛЬНЫЙ КОМБАЙН ОСТРИТ ЗУБЫ

(Окончание. Начало на стр. 16)

здесь система получается не жесткой, склонной даже при небольших нагрузках к сильным вибрациям.

Решение пришло не сразу, но оно позволило сделать заточный станок простым и надежным. Помогли гидростатические подшипники, или, если хотите, подшипники на масляной подушке. Если в зазор между втулкой и валом подавать под давлением масло, то вал «всплывет». Его можно будет с легкостью вращать и так же легко двигать вдоль оси. Конструкторы установили шпиндель с абразивным кругом на подшипниках качения в гладкой гильзе, а саму гильзу поставили в гидростатические подшипники. Гильзу подпружинили и дали ей свободу в осевом направлении. Эффект превзошел ожидания — при высокой поперечной жесткости (опоры хорошо разнесены, зазоры невелики) осевую нагрузку удалось регулировать с точностью до 250 г.

Оставалось создать механизмы, которые качали бы зубок, подставляя шлифовальному кругу все точки полукруглой режущей кромки, загрузочное устройство, узел правки круга.

Чтобы круг изнашивался равномерно, его заставили двигаться в вертикальной плоскости. Шпиндель поставили в гильзе несколько эксцентрично. Гильза, как и шпиндель, вращается, только значительно медленнее его. В результате вращающийся круг совершает плоское круговое движение и все время воздействует на зубок новыми участками абразива.

Сейчас работает уже около 40 таких станков, причем часть из них в составе двух автоматических линий. На последних автоматизирован весь процесс заточки. Автоматические устройства собирают заточенные начерно зубки, устанавливают их в нужное положение и загружают в автоматы для чистовой заточки сначала по задним граням, а затем — по передним.

Внедрение автоматической заточки и переточки зубков горных машин значительно улучшило условия труда заточников, повысило культуру производства и производительность обработки, увеличило стойкость инструмента, дало в целом по стране свыше 18 млн. рублей годовой экономии. Затраты на станки в зависимости от масштабов производства окупаются за срок от четверти года до полутора лет.

21