文摘
提高综合水平的人工智能机器人绘画艺术创作,机器人的软件和硬件设计的机器人复制画。在这项研究中,一个更精致的六轴机器人是用来配合两滑块连杆执行绘画操作平台。其硬件使用六轴机器人系统嫁接在两轴螺杆滑块平台上,使用机器学习人工智能算法及其软件。这些算法包括多层空间卷积神经网络和多列模糊神经网络。发现的主观评价结果和市场交易价值机器人复制画作完成系统相当于创意水平的高级美术专业的本科生和研究生。它远高于高精度喷墨系统已完成市场转变。最后,认为机器人模仿绘画系统基本满足机器人艺术创作系统的需求和分开的技术类别照片打印机。
1。介绍
在相关文献中,有两个研究方向计算机虚拟绘画技术的要求下(1]。人工智能的机器学习算法用于实现审美的功能比较。电脑的功能组成、色彩构成、性格表现,实现叙事结合详尽的算法和融合算法(2]。使用人工智能算法来复制艺术品(如以前的绘画和照片),已经完成了作文的创造力和集中在提高像素分解,行程选择、绘画和驾驶能力的人工智能硬件。
行程控制矩阵,用于形成控制指令形成矩阵的计算机绘画的硬件设备(2]。在第二阶段的行程控制矩阵处理,直径中风,中风的颜色,中风的力量,和中风的移动方向将评估和转换成这幅画的动作指令的硬件。
与这两个相比,后者更接近艺术的范畴,而前者是接近美学的范畴。前的相关研究仍处于理论研究阶段和概念的研究,而后者的研究已进入应用研究阶段(3]。因此,本研究基于后来的研究方向,专注于计算机绘画的驱动算法的硬件。
导入原始图像之后,本研究分为众多的技术路径分支卷积识别基于二维图像点阵。原始图像包括黑白二值化,边缘被发现,中风直径计算,中风的力量点分解。它还获得颜色的结果结合中风矩阵与原图像,然后获得中风强度结合结果与原始图像的颜色。
介绍了虚拟现实技术来处理虚拟空间。在研究[4),利用虚拟现实技术,照片喷雾器和一个虚拟的绘画工具被用来创建数字艺术在虚拟技术。利用虚拟技术,数字艺术景观的照片和其他对象可以转化为颜色。
在[5),虚拟现实技术的主要技术。SketchUp虚拟造型软件应用于揭示了某些问题。虚拟现实的不同阶段technology-aided景观设计也被观察到。研究结果表明,通过使用计算机虚拟技术在大学景观设计教学有利于提高教学效率。SketchUp模型可以用于虚拟造型的建筑。
2。基本算法流程和数学原理
正如上面提到的,算法的基本逻辑处理分为两个阶段。算法必须经过三个平行的二维图像卷积过程在图像处理的第一阶段,和创建过程和一代的最后两列卷积算法内核还采用模糊神经网络。在第二阶段的行程控制矩阵处理,直径中风,中风的颜色,中风的力量,和中风的移动方向的行动指令转换成这幅画硬件(3]。的逻辑算法如图1。
在图1,四个卷积内核共享。黑白卷积内核和扩散边缘卷积内核是固定的卷积核,这两个3×3结构(6]。表达式是 在哪里B黑白色革命内核和吗D是扩散边缘革命内核。
这两个颜色提取卷积内核(C卷积内核)和功率提取卷积内核(P卷积核卷积)是动态控制内核。中风提取模块需要确定每个节点的值卷积的内核根据卷积图像数据矩阵输出前的结果B和D卷积内核。
在每一个卷积过程中,连续空间卷积方法,如以下公式所示: 在哪里米是原始图像序列;N内核是卷积序列;t是控制指针用于控制卷积的位置数据;和x是移动的指针变量。
第一阶段(上图虚线图1)涉及三个计算模块,如下所示。
2.1。中风提取模块的设计
中风提取模块生成一个颜色提取卷积内核通过多列模糊神经网络。卷积核是一个3×3的结构,总共9输出需求,和输入数据的空间卷积结果前两个步骤2048×1080单色图像(7]。每个图像的数据结构是2211840 16位整型数据。模块的逻辑结构如图2。
在图2,共有11个模糊卷积模块使用。模糊卷积是使用一个特定的规则形成深度迭代卷积批量数据的回归关系,最后给出了一个输出一个双精度变量包含大量数据的隐藏的法律。它包括两个深度模糊卷积模块和九个多列模糊卷积模块(8]。统计深度模糊卷积模块的重要性在于,它混淆批量数据转换成双精度数据,同时保留数据批量数据的属性。因此,深度迭代的基于多项式回归算法通常被用来保存数据特征退化到变量。深度迭代回归多项式基函数所示以下公式: 在哪里Y是节点的输出值;X提供的输入值吗我th上层节点的神经网络节点;j多项式阶;Aj系数是退化的jth阶多项式;和n是以前的神经网络的节点的数量。
在中风提取模块、多列模糊神经网络混淆两个双精度变量为一个双精度变量,集成和解决两个输入图像数组的数据根据不同的数据训练目标。它的基函数使用对数卷积函数,如以下公式所示: 在哪里一个和B系数是退化;其他数学符号有相同的含义在公式(3)。
2.2。颜色提取模块和功率提取模块
颜色提取模块和功率提取模块有相同的结构。进行数据训练是根据不同的培养目标不同的功能。深模糊的卷积图像数据后,多列模糊神经网络用于卷积过程到内核。卷积核的输出是一个3×3矩阵这意味着它包含9输出节点(9]。的逻辑算法如图3。
最重要的数据之间的区别3和2是这个数字3在一组输入图像阵列数据,而图2处理传入的图像数组数据。他们都是完全兼容其他逻辑节点。深度模糊神经网络,例如,使用多项式深度迭代回归算法如公式(3)。多列模糊神经网络采用对数深度迭代回归算法,这是一样的公式(4)。所不同的是,在多列牧人神经网络,这两个模块是一个输入层节点,而上述两个模块是两个输入层节点。
3所示。绘制设备的驱动算法
绘画机器人绘图机是一个仿生机器人系统技术。根据传统布局,基础机器人系统可以自动在一个大范围移动X和Y坐标系统,拿着刷子蘸颜料和完成传统的绘画操作在绘图纸区(5,6]。上述系统如图4。
在图4,机器人主要由三部分组成:两轴定位滑,六轴笔拿着机器人,和色素控制系统。的设计驱动思想三个部分如下。
3.1。两轴定位滑
定位滑轨系统模拟动作手臂的肩关节和肘关节的绘画。它的主要功能是把刷达到一定区域的绘图纸或采取一些颜料。中国的人工操作过程管刷,西方平刷,西方伞刷,和其他系统常见的刷子是刺激的。定位幻灯片提供了基础和补偿机器人的高精度控制和大规模的运动之间的矛盾,完全模拟人工操作过程中刷在较大的范围内。机器人高精度的运动援助基础上以这种方式提供。
3.2。六轴笔拿着机器人
基础上机器人基于步进电机控制系统可以提供高精度的运动控制。在这个设计,高精度控制部分的控制范围是有限的基础上机器人。基础上机器人的控制半径大约是80∼320毫米,控制精度±0.5毫米,和控制角为150°。部门150°角,一个内圈半径80毫米,和笔下降控制区域外圆半径为320毫米的。最大振幅控制系统是1200∼2400毫米。基础上在这一领域机器人辅助的双轴滑块轨道系统形成的控制精度±1.0毫米。
3.3。色素控制系统
颜料混合和调制技术是最重要的颜色在绘画过程中使用技能。水数量、含油量、乳化程度和比例的原色颜料都非量化标准。西方油画的颜色调制有很大区别中国水墨画。西方油画追求一个颜色不均匀混合模式混合两种颜色的色素,并完成混合颜料之间是被禁止的,但保留semi-mixed状态(10]。中国追求颜色墨水浸泡不同的颜色在不同位置的笔需要辅助色素混合设备协助绘画。在相关的研究中,笔边缘上有更深入的研究(11)、中风操作准确性和仿生学位,但有少研究颜料混合系统。在这项研究中,液体的3 d打印技术是用来形成一个墨盘(12]。semi-mixed色素状态过程中仿生绘画如图5。
在图5,四个工作区域排列在转盘上。两个区域是负责回收使用油墨盘或放置一个新的空白油墨盘(13),一个区域用于浸渍画笔,另一个领域是一个色素喷嘴喷洒或挤压不同压力和粘度油墨的颜料盘。油漆喷嘴由另一个控制基础上的机器人。如果色素控制系统是为了满足不同种类的绘画,如国画颜色墨水,焦炭墨水国画、油画、水粉画油画,水彩画,颜色绘画,等等(12,14- - - - - -16),色素的色素喷嘴控制系统将会非常复杂。然而,控制过程的可选的颜料一般只需要一个喷嘴工作。长度的限制,本研究只考察了控制方案,不深入机械设备的详细设计。
4所示。评价实际电脑绘画的影响
艺术品是情感消费商品和艺术品的质量评估标准是观众的感知评价结果,它调查的实际物理量机器人绘画是没有直接的后果。此外,这项研究并不局限于一定的性能结果任务或劳动[19],所以计算机辅助绘画系统(机器人喷涂系统)设计的研究是用来画许多常见的绘画作品类型。通过社会调查和访问在线拍卖,手动创建和高精度喷漆等绘画形式进行比较来评估系统的实际应用效果。
首先,看主观评价结果。技术评估是在线投票。总共1000件都包含在投票系统,系统包括400幅作品画的,400高精度喷墨的作品,和200手绘作品。在这类作品中,色彩水墨画和可口可乐水墨画是中国绘画的例子,而油画、水彩画、水粉画绘画是西方绘画的例子。五个类别的作品的数量是一样的。所有的作品都在600 dpi创建电子扫描图像,然后显示在高清晰度的投票系统。艺术院校的学生投票。总共有2000名学生来自55个院校参加了投票。投票结果计算使用线性re-projection[0, 1]区间,即间隔的票数最高的。然后,最低数量的选票计算这种类型的作品前两个计算之间的区别。 The difference between the actual voting results of each work and the lowest number of votes and similarly the difference ratio between the above-mentioned highest and lowest votes are taken as the statistical results. The mean value and standard deviation rate of the statistical results are calculated and included in Table1。
表1数据显示出以下三个特点:(1)主观评价的平均值手绘作品和机器人绘画作品高,以及它们之间的差异大约是5%。每个的都有自己的优点和缺点。然而,机器人绘画作品的标准差比这小得多的手绘作品。评估者的评估意见机器人绘画作品相对集中。从美术的角度来看,机器人绘画作品的艺术水平相对稳定。(2)喷墨打印机的标准差结果机器人作品和绘画作品相对较近。因此,可以认为这两种技术都是相对稳定的;然而,喷墨打印机工作的平均评估价值远低于机器人的绘画作品,手绘作品。喷墨打印机创建模式已经完全商业化的早期电脑绘画和已经成为当前计算机的一个重要实现形式的艺术品。然而,重要的是要注意,它主要集中在低端艺术消费品。换句话说,喷墨打印机工作不分开打印照片的技术范畴。(3)尽管手绘作品的创作者参与评估不包括国内外知名的当代画家,所有作品的创造者的高级艺术专业的本科生和研究生学院和大学和他们的创新能力应该代表草根艺术创造者的水平。主观评价机器人的平均值绘画作品基本上是一样的手绘作品,和标准差远低于手绘作品。因此,作品的实际评价结果应该分开来分析在不同部分的分布,如图6。
虽然手工绘制的作品的主观评价结果基本上是相同的robot-painted图工作6robot-painted作品更主导的分布评估结果,如下所示:(1)机器人的峰值下降点绘画作品的范围0.80∼0.85,这是高于0.75∼0.80的手绘作品。(2)下降点范围的手绘作品的范围是广泛分布在0.55∼0.10,而机器人绘画作品的下降点范围狭窄,主要集中在0.65∼0.90的范围。因此可以评估,尽管机器人绘画作品比机器人更着陆点在高分地区绘画作品由于其技术发挥不稳定,有很多低分地区的着陆点。
加强上述主观评价结果,除了主观评价,在线虚拟拍卖链接设计为每个参与者提供等量的模拟货币(15]。它评估他们的作品的总价值,执行线性re-projection计算仿真每幅作品的拍卖价格,然后计算出平均值和标准偏差的相似(表工作2)。
在表2,交易价格数据和他们的比较表1有以下特点:(1)机器人绘画作品的平均实际交易价格低于手绘作品,及其标准偏差已经扩大,但其标准偏差仍远低于手绘作品。此外,喷墨打印机工作的平均交易价格远低于其工作价值的投票结果。与投票评价结果相比,机器人绘画作品的实际成交价格有所下降,但喷墨打印机工作有显著降低。它可以得出的结论是,机器人绘画作品的实际交换价值远远大于喷墨打印机工作并能与手绘作品分享市场。(2)也有差异的成交价格和投票结果手绘作品。某些类型的工作增加了,某些类型的作品了。与其他两个作品相比,之间存在强耦合的成交价格和投票价值手绘作品。
5。结论
在这项研究中,一个更精致的六轴机器人是用来配合两滑块连杆执行绘画操作平台。空间卷积神经网络和多列模糊神经网络引入人工智能实现高精度控制。机器人实现复制画。虽然系统不能实现机器人的独立的艺术创作在现有技术系统,机器人的能力复制画是大大提高了。结合数字摄影技术,该系统还可以实现机器人草图。根据社会调查的结果,机器人绘画作品,这一技术已经实现了相同的主观评价结果和市场交易价值绘画由资深美术专业的本科生和研究生。这表明这种技术已经远离数码印刷和接近机器人艺术创作。
数据可用性
在这项研究中给出的数据的结果包括在本文中。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。