RU2388203C2 - Устройство для определения однородности партии семян - Google Patents

Abstract

Изобретение относится к сельскому хозяйству, а именно к определению однородности характеристик цвета, размера и формы партии семян. В изобретении представлены способ и устройство для определения средствами неразрушающего анализа однородности характеристик цвета, размера и формы партии семян по цветовому тону, а при необходимости - и по насыщению, цветовой модели HSI (цветовой тон, размер и интенсивность). Использование изобретения позволит определить однородность партии семян. 2 н. и 8 з.п. ф-лы, 9 ил.

Description

Настоящее изобретение относится к способу и устройству для определения однородности характеристик цвета, размера и формы партии семян растения.

Для защиты семян от вредителей, таких как грибки и насекомые, семена часто обрабатывают, или протравливают, пестицидами (в форме препаратов). Размер, цветовое распределение и форма подвергнутого обработке семени растения может оказывать влияние на его качество. Оценку эффективности такой обработки часто проводят визуально или с помощью химического анализа.

Химический анализ является разрушающим методом исследования (предусматривающим приготовление образцов вручную, извлечение химикатов из обработанного семени) и его проведение может занимать от одного до нескольких дней, причем зачастую в лаборатории, удаленной от места нахождения семян.

Недостатком визуального анализа может быть субъективная интерпретация, что обычно становится причиной несоответствий и противоречивости выводов.

Известны способы и устройства для определения цвета, размера и формы семени, однако такие способы и устройства предполагают применение спектрометров, что связано с высокими расходами.

Теперь специалисты получают в свое распоряжение способ и устройство, преодолевающие трудности визуального анализа. Действительно, предлагаемые в изобретении способ и устройство позволяют сравнивать между собой разные методы обработки (протравливания) семян, разные типы пестицидных препаратов и разные настройки параметров оборудования, таких как степень разбавления и пропускная способность в случае применения протравливателей для обработки семян в непрерывном режиме, настройки параметров при использовании протравителей семян в порционных протравливателях, скорость вращения вращающегося дна, степень распыления состава, качество семян в партии, затраты времени на нанесение продукта и перемешивание.

Особое преимущество настоящего изобретения состоит в том, что оно осуществимо на установке по обработке семян без использования спектрометрии, а получение результатов происходит быстро по сравнению с отправкой образцов для анализа в удаленную лабораторию. Далее, предлагаемый в изобретении анализ проводится путем исследования отдельных семян, которые после анализа не разрушаются. Более того, аналитическая аппаратура после ее настройки может применяться в переносном исполнении и позволяет проводить анализ в автоматизированном режиме при невысоких требованиях к квалификации работающего с ней оператора.

Соответственно, одним объектом настоящего изобретения является способ определения однородности характеристик цвета, размера и формы партии семян, включающий следующие операции:

(а) каждое семя помещают в заданную зону, имеющую цвет с длиной волны, отличной от длины волны, характеризующей цвет семени;

(б) приводят каждую заданную зону в положение, обеспечивающее возможность ее съемки с получением ее цифрового изображения в цвете;

(в) освещают заданную зону видимым светом во время получения ее цифрового изображения;

(г) снимают камерой заданную зону с получением ее цифрового изображения,

(д) полученные изображения обрабатывают с получением значений цветового тона, а при необходимости - и насыщенности, цветовой модели HSI (цветовой оттенок, насыщенность и интенсивность, сокр. от англ. "Hue, Saturation, Intensity") для распознавания объектов, расположенных в пределах заданной зоны, предпочтительно дискретных объектов, выполняемого в каждой заданной зоне путем сегментирования;

(е) для каждого объекта определяют размер, форму и цвет на основе цветового тона, а при необходимости - и насыщенности, цветовой модели HSI путем выделения признаков;

(ж) в отношении каждого объекта определяют, соответствует ли он заданному для семян диапазону размеров или диапазону цвета или диапазону форм;

(з) для каждого объекта, соответствующего критериям, используемым на стадии (ж), определяют фактические размер, форму, цветовое распределение и цвет на основе цветового тона, а при необходимости - и насыщенности, и

(и) выводят отчет относительно цвета, цветового распределения, фактического размера и формы семян в партии с обеспечением показателя однородности партии.

Другим объектом изобретения является устройство для определения однородности характеристик цвета, размера и формы партии семян, содержащее:

а) средство для приведения цветной заданной зоны в положение, обеспечивающее возможность ее съемки с получением цифрового изображения,

б) источник видимого света для освещения заданной зоны,

в) камеру для получения цифровых изображений в цвете, и

г) процессор, выполненный с возможностью перевода изображений в значения цветового тона, а при необходимости - и насыщенности, цветовой модели HSI (цветовой оттенок, насыщенность и интенсивность) для распознавания объектов, расположенных в пределах заданной зоны, предпочтительно дискретных объектов, выполняемого в каждой заданной зоне путем сегментирования с возможностью определения для каждого объекта размера, формы и цвета, предпочтительно на основе цветового тона, а при необходимости - и насыщенности, цветовой модели HSI путем выделения признаков с возможностью определения соответствия каждого объекта заданному для семян диапазону размеров, или диапазону цвета, или диапазону форм, с возможностью определения для каждого объекта, прошедшего проверку на соответствие указанным критериям, фактических размера, формы, цветового распределения и цвета, предпочтительно на основе цветового тона, а при необходимости - и насыщенности, и с возможностью вывода отчета относительно цвета, цветового распределения, фактического размера и формы семян в партии с обеспечением показателя однородности партии.

Описание чертежей

Осуществление изобретения поясняется ниже со ссылкой на следующие чертежи, на которых показано:

на фиг.1 - изображение устройства, выполненного в соответствии с настоящим изобретением,

на фиг.2 - блок-схема выполнения анализа изображения и вычислительных операций при осуществлении настоящего изобретения в одном из его вариантов,

на фиг.3 - изображение источника видимого света,

на фиг.4 - схематическое представление процесса анализа изображения, выполняемого в соответствии с настоящим изобретением для обнаружения заданной зоны (автоматическое обнаружение объекта).

на фиг.5 - изображение снятого камерой семени, предназначенное для обработки,

на фиг.6 - отчет относительно однородности партии семян по цвету (фиг.6а), размеру (фиг.6б) и форме (фиг.6в).

на фиг.7 - отчет о сравнении разных видов обработки семян пшеницы по цвету (на основе цветового оттенка).

Ниже следует подробное описание осуществления изобретения.

Применяемые при обработке семян препараты или составы содержат наряду с пестицидами (например, инсектицидами и фунгицидами) поверхностно-активные вещества, загустители, антифриз и красители. В результате использования красителей (или пигментов) обработанные семена приобретают определенную окраску. Поэтому цвет обработанного семени и его однородность (равномерность) может служить показателем качества обработки. Кроме того, количество приставшего к семени красителя является показателем сцепления пестицида с семенем (количество пестицида на семя), что позволяет использовать настоящее изобретение и для получения такого показателя.

Кроме того, некоторые виды обработки семян предусматривают придание семени определенной формы с помощью таких материалов, как наполнители, для обеспечения наличия у каждого семени стандартной формы и размеров, и настоящее изобретение также подходит для определения однородности и эффективности подобных видов обработки семян.

Осуществление настоящего изобретения возможно в отношении любых видов семян. В предпочтительном варианте осуществления изобретения исследуемые семена выбирают из группы, состоящей из семян люцерны, яблони, бананового дерева, ячменя, бобовых, капусты брокколи, клещевины, цитрусовых, клевера, кокосовой пальмы, кофейного дерева, кукурузы, хлопка, огурцов, дугласовой пихты, эвкалипта, сосны ладанной, льна, дыни, арбуза, овса, оливкового дерева, пальмового дерева, гороха, арахиса, перца, тополя, сосны лучистой, рапса, риса, ржи, сорго, сосны болотной, сои, клубники, сахарной свеклы, сахарного тростника, подсолнечника, амбрового дерева, чайного растения, табака, помидора, тритикале, дерна, пшеницы и резуховидки Таля (Arabidopsis thaliana).

В более предпочтительном варианте осуществления изобретения исследуемые семена выбирают из группы, состоящей из семян хлопка, кукурузы, сои, рапса, риса, ячменя, ржи, овса, тритикале и пшеницы.

В еще более предпочтительном варианте осуществления изобретения исследуемыми семенами являются семена кукурузы или пшеницы.

Для специалиста понятно, что перед осуществлением настоящего изобретения следует выполнить некоторые операции по калибровке, например фотометрическую и геометрическую калибровку, чтобы обеспечить возможность сравнения результатов разных измерений, в частности потому, что изобретение основано на колориметрическом анализе. В частности, для получения нормализованных результатов измерений цвета фотометрическая калибровка требует установки баланса белого и задания диапазона интенсивности примерно на уровне 80% от максимальной чувствительности датчика. Кроме того, расстояние между пикселями (элементами изображения) нужно соотнести с реальным расстоянием в миллиметрах для того, например, чтобы выводить в отчете абсолютные результаты измерения размеров.

Кроме того, применяемая камера должна иметь конструкцию, не имеющую возможности обработки изображения, чтобы процессор выполнял анализ изображения на основе реальных данных, собранных (или захваченных) камерой.

Настоящее изобретение осуществляется на длинах волн электромагнитного излучения, видимых глазом человека (видимый свет), т.е. в диапазоне от 380 до 780 нм, предпочтительно от 400 до 700 нм.

Важно, чтобы цвет семян и цвет заданной зоны находились в цветовой модели HSI в разных сегментах, что позволяет распознать семя при выполнении процессором анализа изображения.

Преимущество обработки изображения семени с использованием цветовой модели HSI заключается в том, что при этом достигается лучшее сегментирование. Например, при использовании модели HSI была установлена эффективность исследования окрашенных в красный цвет семян, расположенных в заданной зоне зеленого цвета.

Заданная зона - это участок поверхности, на который помещаются окрашенные семена и который обеспечивает подходящий фон для проведения анализа изображения с целью распознавания семени. Размер заданной зоны должен быть таким, чтобы семя умещалось в пределах этой зоны.

Количество семян в партии определяется числом, достаточным для суждения о том, является ли анализ однородности представительным (репрезентативным) в отношении конкретного вида обработки семян. Как правило, необходимо иметь в распоряжении по меньшей мере 30 семян, в этом случае оператор вводит соответствующее число в процессор на начальной стадии осуществления изобретения с тем, чтобы процессор знал, что после обнаружения 30 семян дальнейший анализ не требуется.

Средствами приведения или доставки семян в положение съемки могут выступать любые средства, подходящие либо для перемещения камеры относительно семян, расположенных в заданной зоне, которая остается неподвижной, либо для перемещения семян, расположенных в заданной зоне, к камере, которая неподвижна. Это перемещение может производиться вручную или выполняться автоматически. В любом случае важно не разрушать семена во время такого перемещения. В предпочтительном варианте осуществления изобретения камера расположена неподвижно, а семена подаются к ней.

Получением цифрового изображения можно управлять вручную, когда семя оказалось в поле зрения камеры, либо этот процесс может быть автоматизированным, например, может инициироваться электронным датчиком или посредством анализа изображения.

Источник света в предпочтительном варианте осуществления изобретения включен постоянно, а интенсивность и направление подсветки должны быть такими, чтобы камера снимала семя с получением плоскостного (двумерного) изображения. Кроме того, источник света должен быть расположен таким образом, чтобы свет от него не попадал в камеру напрямую, а только после отражения (см. фиг.3) от семени (излучаемый свет). Во избежание любых сомнений в камеру не должен попадать какой-либо проходящий свет, т.е. свет, исходящий непосредственно от источника света.

Можно использовать любой источник света, обеспечивающий подсветку в широком диапазоне, покрывающем длины волн между 380 и 780 нм, предпочтительно от 400 до 700 нм. Примерами такого источника света являются светоизлучающие диоды (СИД) и тепловые источники света. Такие источники света производятся, например, компанией Volpi AG, находящейся по адресу: Визенштрассе 33, 8952 Шлирен, Швейцария, и компанией RVSI/NER, находящейся по адресу: 15 Твин Бридж Роуд, Уир, штат Нью-Хэмпшир, 03281, США. В предпочтительном варианте осуществления изобретения источник располагается на расстоянии от заданной зоны таким образом, чтобы обеспечить непрерывное освещение заданной зоны и устранить влияние любого внешнего света.

В качестве примера подходящей камеры можно назвать камеру с единственным цветным линейным или двумерным датчиком, или матрицей, на основе приборов с зарядовой связью (ПЗС-датчиком). Также для осуществления изобретения подходит камера с тремя ПЗС-датчиками или камера с черно-белым ПЗС-датчиком и тремя цветофильтрами (красный, зеленый и синий). Такие камеры на основе ПЗС можно приобрести у локальных дистрибьюторов продукции по обработке изображений форм Sony, Jai, Basler. На фиг.5 представлено изображение, полученное камерой с двумерным ПЗС-датчиком.

В одном из вариантов осуществления изобретения для получения более резкого изображения семени используется телецентрическая оптика.

Процессором, используемым согласно настоящему изобретению для выполнения анализа изображения, может быть любое подходящее устройство для обработки данных, такое как компьютер, которое имеет возможность подключения к камере, например, с помощью шины FireWire (высокоскоростная последовательная локальная шина) или шины PCI (шина для межсоединения периферийных компонентов). Для представления результатов можно использовать также еще один процессор, но в предпочтительном варианте осуществления изобретения анализ изображения и вывод отчета выполняется одним и тем же процессором.

Настоящее изобретение предполагает, что свет, излучаемый семенем, не рассеивается.

В случае, если получение изображений автоматизировано посредством анализа изображения, что является предпочтительным вариантом осуществления настоящего изобретения, ПЗС-камера работает, снимая или "захватывая", объект каждую 1/30 секунды и посылая данные изображения в процессор, где выполняется анализ изображения на предмет того, содержит ли изображение всю заданную зону. Эта часть процесса осуществления изобретения известна как автоматическое обнаружение (см. фиг.4). Если анализируемое изображение не является заданной зоной или является только частью заданной зоны, то это изображение исключается из дальнейшего анализа. Автоматическое обнаружение обычно выполняется с помощью цветовой модели RGB на основании распознавания оператором цвета заданной зоны и анализа цвета семени перед началом осуществления изобретения, а затем процессором анализируется интересующая область (на основе числа пикселей, соответствующего размеру заданной зоны) для проверки соответствия параметров цвета для заданной зоны и семени. Как правило, цвет заданной зоны контрастирует с фоном средства для приведения каждой заданной зоны в положение съемки, например, подходящим цветом является белый фон при зеленой заданной зоне.

Как только окажется, что полученное при съемке изображение будет содержать всю заданную зону, что может быть определено вручную или автоматически, RGB-модель изображения преобразуется в цветовой тон, а при необходимости - и насыщенность, цветовой модели HSI (стадия цветового преобразования). Алгоритмы таких преобразований известны. Основные положения такого анализа можно найти в следующих источниках "Fundamentals of Digital Image Processing", автор Anil К Jain, изд-во Prentice Hall, 1989; "Basic Binary Image Processing", авторы Alan С Bovik и Mita D Desai; "Handbook of Image и Video Proceeding", авторы A. Bovik и J. Gibson, изд-во Academic Press, San Diego 2000; "Image Processing, Analysis и Machine Vision", авторы M. Sonka, V. Hlavac и R. Boyle, изд-во International Thomson Publishing, Pacific Grave CA 1998; "Digital Image Processing", авторы R.C. Gonzales и R.E. Woods, изд-во Addison Wesley 1993 и "Digitale Bildverarbeitung", автор В. Jähne, изд-во Springer Verlag, Berlin Heidelberg 1997. Кроме того, в таких организациях, как компания Matrox Electronics Systems Ltd, находящаяся по адресу: 1055 бульв. Сен-Режи, Доваль Квебек, Канада Н9Р 2Т4, и компания Cognex Corporation, находящаяся по адресу: Уан Вижн Драйв, Нейтик, штат Массачусетс 01760-2059, США, можно получить библиотеки для выполнения таких преобразований.

После этого изображение сегментируют, используя уровень цветового тона (включая пороговую обработку и анализ больших двоичных объектов). Пороговые значения для пороговой обработки зависят от цвета заданной зоны. Затем двоичное изображение анализируют методом анализа больших двоичных объектов. Анализ больших двоичных объектов в предпочтительном варианте осуществления изобретения проводят с использованием топологии с четырьмя соседними пикселями. Выбор алгоритмов, используемых для такого анализа, должен быть понятен специалисту.

Объект или несколько объектов, выявленные в результате выполнения части анализа больших двоичных объектов и не являющиеся семенами, исключаются, в частности, если объекты не соответствуют диапазону размеров или форм семени, например, по расстоянию в пикселях между наиболее широко разнесенными точками в пределах объекта, или по площади объекта, а также если объекты соприкасаются с границей заданной зоны.

Во время анализа больших двоичных объектов процессор распознает семя, основываясь на указанных оператором диапазонах размеров и/или форм семян в партии. Если распознанный на изображении объект оказался больше или меньше указанных для семян диапазонов или интервалов значений, этот объект не рассматривается в качестве семени для выделения его признаков. В другом варианте из объекта сначала выделяют признаки, а затем на этой стадии может быть выполнена проверка того, является ли объект семенем.

Оставшийся объект или объекты считаются семенем (семенами).

В том случае, если при осуществлении настоящего изобретения на одну заданную зону распознано более одного объекта (семени), соответствующего характеристикам семени по размеру и форме, эти объекты рассматриваются в окончательном отчете как семена, взятые в соответствующем количестве. Однако предпочтительно, чтобы на одну заданную зону приходилось по одному семени.

Кроме того, если в одной и той же заданной зоне присутствует более одного семени и они соприкасаются друг с другом, их можно исключить путем анализа больших двоичных объектов или разделить и включить в состав партии с помощью специальных алгоритмов, например алгоритмов разделения больших двоичных объектов, например алгоритма Watershed.

В предпочтительном варианте осуществления изобретения для гарантированного распознавания семени и его отделения от заданной зоны (или фона) семя должно располагаться в пределах заданной зоны и не должно соприкасаться с границей заданной зоны, чтобы на стадии (д) осуществления предлагаемого в изобретении способа можно было распознать дискретные объекты.

После того как на изображении распознан один или несколько объектов, размер и форму объекта(-ов) или семени (семян) можно определить путем соответствующего анализа. Размер можно определить, например, исходя из площади объекта или наибольшего расстояния между двумя точками внутри объекта с переводом этих значений в реальные, выражаемые соответственно квадратными миллиметрами или миллиметрами (на основе первоначальной геометрической калибровки) и можно определить также характеристику формы (например, на основе отношения радиуса окружности, описывающей наибольший отрезок между двумя точками в области семени, к радиусу окружности, описывающей наименьший отрезок между двумя точками в области семени).

Цвет и цветовое распределение объекта (семени) определяют, например, вычислением среднего значения и стандартного отклонения на уровне цветового тона, а при необходимости - и насыщенности. В одном варианте осуществления изобретения для повышения качества измерения цвета обычно исключают от одного до пяти пикселей от границы объекта, что зависит от уровня разрешения. При использовании более высоких статистических моментов, таких как асимметрия (третий порядок) и эксцесс (четвертый порядок), можно также получить дополнительное цветовое распределение.

В случае, если семя имеет красный цвет, среднее значение и цветовое распределение вычисляют после сдвига индивидуального значения цветового тона для каждого пикселя, чтобы избежать влияния свойства модуля пространства цветового тона.

Количество заданных зон вводится в процессор в начале осуществления изобретения, благодаря чему по завершении анализа изображения в соответствующем количестве заданных зон процессор сообщает об этом оператору, чтобы избежать повторения анализа изображения в одной и той же заданной зоне (или на одном и том же семени). Если необходимо проанализировать дополнительные семена, оператор меняет семена в заданных зонах и продолжает измерения.

После того как снято и проанализировано требуемое количество семян или заданных зон, процессор останавливает процесс получения изображений и вычисляет статистические данные, например среднее значение, стандартное отклонение, минимальное и максимальное значения цвета, цветового распределения, размера и формы партии семян. Эти данные могут быть представлены в виде одномерной гистограммы (см. фиг.6) или двумерного графика (цвет и цветовое распределение). Аналогичным образом можно также получить характеристики каждого семени в отдельности.

Полученная гистограмма представляет собой непосредственный показатель однородности партии: чем уже график, тем более равномерно проведена обработка.

Преимущество настоящего изобретения состоит в том, что оно делает возможным качественное сравнение одной партии семян с другой. Например, на фиг.7 показана характеристика цвета для разных видов обработки пшеницы и разных типов препаратов.

Полученные данные можно также представить в любой форме, которая позволила бы специалисту оценить однородность партии семян.

При осуществлении настоящего изобретения также используется двумерное цветовое подпространство цветовой модели RGB (независимо от интенсивности). В этом подпространстве центр тяжести и стандартное отклонение цветового распределения семени вычисляются как значения цвета в количественном выражении.

Настоящее изобретение позволяет определять и другие характеристики семени, такие как текстура его поверхности.

Особым достоинством настоящего изобретения является то, что оператор может выбрать партию семян для анализа изображения, обеспечить точную калибровку, ввести тип семян (например, диапазон размеров семян и/или цвет), ввести количество семян в партии, запустить предлагаемый в изобретении процесс, оставить его, занявшись выполнением других своих обязанностей, и вскоре после этого вернуться для изучения результатов.

Claims (10)

1. Способ определения однородности характеристик цвета, размера и формы партии семян, включающий следующие операции:
(а) каждое семя помещают в заданную зону, имеющую цвет с длиной волны, отличной от длины волны, характеризующей цвет семени,
(б) приводят каждую заданную зону в положение, обеспечивающее возможность ее съемки с получением ее цифрового изображения в цвете,
(в) освещают заданную зону видимым светом во время получения ее цифрового изображения,
(г) снимают камерой заданную зону с получением ее цифрового изображения,
(д) полученные изображения обрабатывают с получением значений цветового тона, а при необходимости - и насыщенности, цветовой модели HSI (цветовой оттенок, насыщенность и интенсивность) для распознавания объектов, расположенных в пределах заданной зоны, предпочтительно дискретных объектов, выполняемого в каждой заданной зоне путем сегментирования,
(е) для каждого объекта определяют размер, форму и цвет на основе цветового тона, а при необходимости - и насыщенности, цветовой модели HSI путем выделения признаков,
(ж) в отношении каждого объекта определяют, соответствует ли он заданному для семян диапазону размеров, или диапазону цвета, или диапазону форм,
(з) для каждого объекта, соответствующего критериям, используемым на стадии (ж), определяют фактические размер, форму, цветовое распределение и цвет на основе цветового тона, а при необходимости - и насыщенности, и
(и) выводят отчет относительно цвета, цветового распределения, фактического размера и формы семян в партии с обеспечением показателя однородности партии.

2. Способ по п.1, в котором заданная зона находится на средстве для перемещения каждого семени относительно камеры в положение, обеспечивающее возможность съемки заданной зоны с получением ее цифрового изображения на стадии (г).

3. Способ по п.1 или 2, в котором камера является камерой на приборах с зарядовой связью (ПЗС).

4. Способ по п.1 или 2, в котором получение цифрового изображения всей заданной зоны инициируют посредством анализа изображения.

5. Способ по п.3, в котором получение цифрового изображения всей заданной зоны инициируют посредством анализа изображения.

6. Устройство для определения однородности характеристик цвета, размера и формы партии семян, содержащее:
а) средство для приведения цветной заданной зоны в положение, обеспечивающее возможность ее съемки с получением цифрового изображения,
б) источник видимого света для освещения заданной зоны,
в) камеру для получения цифровых изображений в цвете, и
г) процессор, выполненный с возможностью перевода изображений в значения цветового тона, а при необходимости - и насыщенности, цветовой модели HSI (цветовой оттенок, насыщенность и интенсивность) для распознавания объектов, расположенных в пределах заданной зоны, предпочтительно дискретных объектов, выполняемого в каждой заданной зоне путем сегментирования, с возможностью определения для каждого объекта размера, формы и цвета, предпочтительно на основе цветового тона, а при необходимости - и насыщенности, цветовой модели HSI путем выделения признаков, с возможностью определения соответствия каждого объекта заданному для семян диапазону размеров, или диапазону цвета, или диапазону форм, с возможностью определения для каждого объекта, прошедшего проверку на соответствие указанным критериям, фактических размера, формы, цветового распределения и цвета, предпочтительно на основе цветового тона, а при необходимости - и насыщенности, и с возможностью вывода отчета относительно цвета, цветового распределения, фактического размера и формы семян в партии с обеспечением показателя однородности партии.

7. Устройство по п.6, в котором камера установлена неподвижно.

8. Устройство по п.6 или 7, в котором камера является камерой на приборах с зарядовой связью (ПЗС).

9. Устройство по п.6 или 7, в котором процессор также выполнен с возможностью распознавания всей заданной зоны.

10. Устройство по п.8, в котором процессор также выполнен с возможностью распознавания всей заданной зоны.

Images