Условия проведения вычислительного эксперимента и точность предлагаемой СКЗ

Эксперименты проводились на компьютере со следующими характеристиками: процессор Intel i7−3930K, тактовая частота 3.2ГГц; количество ядер: 6; количество потоков: 12; кэш-память 12 Мб; оперативная память DDR3 16 Гб 1333 МГц; материнская плата MSI X79A-GD45 (8D) (MS-7760); жёсткий диск SSD Kingston SNM225-S2/160GB; операционная система Windows 7; установленная платформа.NET Framework 4.5.

СКЗ работает в двух режимах: режиме обучения и рабочем режиме. Задача режима обучения — заполнить базу, состоящую из распределений вероятностей сегментов, которая в дальнейшем необходима для идентификации состояний с использованием критерия Пирсона ч2. Обучение производилось на 15 снимках с инспекционного конвейера с фруктовым сырьём со 150 объектами (яблоки). На рис. 1 представлен пример одного из мгновенных снимков рабочей зоны роликового конвейера. После того как система обучена, возможно её функционирование в рабочем режиме. Эксперименты проводились только по определению состояния поверхности единичных объектов — считалось, что тип и вид объекта уже известен и траты времени на их распознавание не оценивались.

Рисунок 1 Пример видеокадра инспекционного конвейера с 14 единицами фруктового сырья Вычислительный эксперимент по оценке точности проводился на изображениях, не участвовавших в процессе обучения СКЗ. Точность рассчитывалась как отношение количества неверно идентифицированных сегментов системой к общему количеству сегментов. В результате эксперимента выявлено, что на данном виде объектов СКЗ имеет точность 98.5%.

Известен теоретический предел возможностей распараллеливания вычислительного процесса [4−5]. В соответствии с законом Амдала-Уэра, оптимизация по параллельности ограничена временными затратами на выполнение последовательного кода. Предел ускорения с использованием параллельных вычислений ограничен долей последовательного кода — коэффициентом б, который рассчитывается по формуле:

.

где t1 — время, потраченное на выполнение последовательного кода, t2 — время, потраченное на выполнение кода, который можно распараллелить. Ускорение, которое может быть получено на многопроцессорной системе, не может превышать величину.

.

где p — число процессоров в системе. Время, равное результату деления времени работы на одном процессоре на ускорение sp, является минимальным временем, которое можно получить за счет организации параллельных вычислений. Для расчета времени выполнения параллельных и последовательных участков кода, использовался таймер класcа StopWatch пространства имён System.Diagnostics. Последовательно выполнялся код загрузки изображения в оперативную память, сохранение результатов бинаризации, сохранение результатов контроля качества бинаризации; выделение единичных объектов. Операции загрузки изображения и сохранения результатов выполнения промежуточных шагов можно также распараллелить, однако для этого необходимо использование потокобезопасных элементов, для чего необходимо реализовывать свои классы работы с изображениями и не пользоваться готовым набором методов Emgu CV.

Коэффициент б зависит от разрешения изображения (т.е. число пикселей, равное произведению числа пикселей по длине и ширине), количества объектов и числа сегментов на изображении. Первоначально расчеты проведены на одном процессоре и на основании этих данных было получено значение коэффициента б. Значение коэффициента б в зависимости от числа пикселей изображения представлено на рисунке 2.

Рисунок 2 Значение параметра закона Амдала б в зависимости от разрешения изображения при заданном числе объектов, равном 14.

Непостоянство значения б на рис. 2 объясняется следующими причинами. Коэффициент б показывает долю кода, которую невозможно распараллелить — чем меньше значение б, тем лучше будет эффект от увеличения числа процессоров. В зависимости от разрешения, разный процент времени будет затрачен на участки кода, которые нельзя распараллелить по сравнению с общим временем выполнения кода; также изменение разрешения может повлиять на критерий останова в алгоритме сегментации.