Подходы к идентификации состояния $\mathrm{3D}$-поверхности по $\mathrm{2D}$-изображениям единичных объектов и их массового количества

Разработка систем поддержки принятия решений в ходе управления технологическим процессом, при контроле качества продукции, фотосепарации и т. д. требует обеспечения дополнительной к распознаванию системами компьютерного зрения типов и видов объектов (природного происхождения и их массового количества, с высокой вариабельностью внутри классов и близостью самих классов) функциональности идентификации и детальной количественной оценки состояния их поверхности. Рассмотрены возможности уточнения $\mathrm{2D}$-идентификации состояния $\mathrm{3D}$-объекта (о кривизне поверхности и о невидимых сторонах) по набору $k = 2, 3, \dots$ разноракурсных снимков в случае не одной, а нескольких видеокамер. Для восполнения потерь информации о частях поверхности $\mathrm{3D}$-объекта, невидимых на $\mathrm{2D}$-изображении, предложен алгоритм для систем компьютерного зрения, обеспечивающий дополнительную к распознаванию типов и видов объектов функциональность идентификации и количественной оценки их состояния, чувствительную к деталям их поверхности. Предложенный алгоритм учёта информации о недостающих участках поверхности объектов является более эффективным, быстрым и стабильным по сравнению с алгоритмом, основанным на восстановлении 3D-изображения.