Предложены алгоритмы выделения контуров на полутоновых изображениях топологических слоев интегральных схем, основанные на дискретных ортогональных преобразованиях двумерных сигналов, обеспечивающих высокое быстродействие. В качестве оператора преобразования используется двумерная функция Уолша, а аппроксимация выделенных контуров прямолинейными отрезками осуществляется на основе модифицированного преобразования Хафа.

Рассмотрены базовые алгоритмы и технологии обработки изображений слоев интегральных схем. Изображения, представленные набором кадров, рассмотрены как поток данных, обрабатываемый параллельной вычислительной системой. Предложена архитектура инструментальных средств для проектирования и анализа параллельных систем обработки потоков изображений. Разработанные средства используют алгоритм виртуальной ассоциативной сети для оптимизации скорости обработки и пропускной способности системы во время работы.

Предложена обобщенная структура многослойной нейронной сети на основе нечеткой логики, ориентированная на классификацию объектов на полутоновых изображениях с искажениями типа смещения яркости или позиции пикселей. Для активации нейрона и настройки его весовых коэффициентов введены функции нечеткого различия и нечеткого среднего изображений. Экспериментальное моделирование показало, что предложенная нейронная сеть позволяет повысить точность распознавания за счет инвариантности обработки к локальным искажениям формы объекта.

Рассмотрены методы обработки изображений и распознавания, ориентированные на применение в системах технического зрения (СТЗ). Представлена типовая структура СТЗ и описан ряд программных систем обработки изображений, разработанных в лаборатории идентификации систем ОИПИ НАН Беларуси.

Предложены алгоритмы проверки ограничений на топологических слоях, которые должны выполняться при изготовлении интегральных схем, применительно к автоматизированным системам визуального контроля качества. Технология обработки, положенная в основу алгоритмов, включает в себя сегментацию изображений топологического слоя, выделение на них типовых образов с последующей их обработкой для определения дефектов. Особенностью технологии является то, что проверка на удовлетворение конструкторско-технологическим требованиям выполняется на разных этапах обработки. При этом трудоемкая процедура сравнения тестируемого изображения с эталонным с целью локализации дефектов осуществляется лишь для отдельных фрагментов изображения. Алгоритмы проверки ограничений являются составной частью системы обработки топологических слоев, которая применяется как для восстановления топологии интегральных схем, так и для контроля изготовления.

Предложен новый алгоритм сегментации изображения объектов топологического слоя интегральной схемы как по цветовым признакам, так и по признакам формы объектов. Слой представлен в виде набора кадров изображения, где каждый кадр имеет различные условия фотографирования. Алгоритм основан на кластерном подходе с использованием предложенной функции расстояния, которая позволяет учесть разброс центров кластеров кадров, и двухэтапном улучшении изображения с использованием математической морфологии и семантической фильтрации.

Предложены методы контроля топологии печатных плат (ПП), которые основаны как на сравнении с эталоном, так и на использовании операторов математической морфологии. На базе приведенных алгоритмов разработана система автоматического контроля топологии ПП, позволяющая на изображениях ПП локализовать и классифицировать дефекты топологии вида: островок, выступ, вырыв, прокол, короткое замыкание, обрыв, несоответствие минимальной ширины проводника и минимального расстояния между проводниками нормам конструкторско-технологических ограничений.

Рассмотрен подход к идентификации объектов, основанной на анализе динамики изменений сегментов с определенными цветовыми характеристиками. Автоматическая обработка изображений выполнена с помощью разработанных алгоритмов кластерной и многокритериальной пороговой сегментации. Сопоставление результатов обработки с данными экспертного анализа показывает эффективность предложенного подхода для идентификации объектов и установления момента изменения их цветовых характеристик.

Разработана параллельная реализация моделирования процессов фотолитографии для применения на суперкомпьютере СКИФ К-1000. Использование параллельных средств вычисления позволило получить хорошие результаты по ускорению процесса формирования изображения в слое фоторезиста и последующего автоматического контроля оригиналов топологии.

Рассмотрены методы обработки изображений и распознавания на основе нейронных сетей, ориентированные на применение в системах технического зрения проектирования интегральных микросхем. Представлена структура системы, реализующей нейросетевую технологию распознавания объектов топологии интегральных микросхем.

С целью улучшения характеристик обработки информации и точности распознавания проанализирована структура НС "неокогнитрон" и описан выбор архитектуры разработанной многослойной НС, которая реализует многоуровневый процесс распознавания объектов топологии интегральных микросхем.

Предложен метод обработки изображений, основанный на текстурных и фрактальных характеристиках изображений. Приведены результаты совместной сегментации с использованием разработанного метода при обработке аэрофотоснимков сельскохозяйственных полей и схема программно-аппаратной системы принятия решения, использующая разработанный алгоритм обработки.

Рассмотрена проблема моделирования работы оптико-электронной системы беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) для задачи отладки алгоритмов поиска и идентификации навигационных ориентиров. Предложено использовать виртуальный полигон, формируемый на основании данных, взятых из открытых источников (Google Earth, SRTM) для моделирования видеопотока данных, получаемых с камеры БПЛА. Использование при разработке библиотеки OpenGL значительно упростило решение задач визуализации сцен, а также процесс моделирования погодных условий и условий освещения.

Разработана система контроля топологии печатных плат, которая позволяет находить и классифицировать дефекты элементов топологии. Для поиска дефектов используются методы контроля, основанные на сравнении с эталоном и использовании операторов математической морфологии. Входные данные - это эталонное изображение печатной платы: векторное в формате Gerber или растровое в виде графического файла, изображение тестируемой печатной платы, а также параметры конструкторско-технологических ограничений.

Рассмотрены алгоритмы конвертации топологических данных из форматов САПР в формат Т29 (формат установок автоматического контроля топологических структур на фотошаблонах производства УП "КБТЭМ-ОМО"), который напрямую не поддерживается современными САПР. Особенность таких данных - большой объем данных и, следовательно, время конвертации. Использование параллельных методов вычислений на базе ПЭВМ с многоядерным процессором и технологии OpenMP позволяет значительно ускорить время обработки данных.