WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 | 4 |

Во второй главе отмечается, что все параметры качества материала главным образом зависят от соотношения твердой и газообразной фаз (толщины фрагментов), определяющего структуру и характеризующегося усредненным (средним) размером ячейки. Этим и обосновывается выбор среднего размера ячейки в качестве интегрального параметра, определяющего качество рассматриваемых материалов и контролируемого по их изображениям. Исследование проводится на примере самого сложного по структуре ячеистого материала – пенополиуретана (ППУ).

Приводится обзор типов СТЗ, указывается их место в автоматизированной системе управления технологическим процессом предприятия.

Оценка интегрального параметра качества (среднего размера ячейки) пено­полиуретана осуществляется в ходе обработки изображения, которая состоит из следующих этапов, показанных на рис.2.

Рис. 2. Основные этапы обработки изображения

Под предварительной обработкой понимаются такие преобразования изображения, которые приводят его к виду, удобному для дальнейшей обработки с помощью машин, повышают его качество. Под анализом изображений понимается выделение измерительного аспекта обработки данных.

В случае изображений ячеистых материалов, стадии предварительной обработки включают в себя: коррекцию неравномерности освещенности, наведение резкости и преобразование гистограммы. Стадия анализа – извлечение характеристик изображения, необходимых для определения среднего размера ячейки и сам процесс определения.

Для осуществления захвата и обработки изображений пенополиуретана разработана экспериментальная установка на базе персональной ЭВМ, видеокамеры Basler серии А102f с объективом Navitar ZOOM-6000, осветительной галогенной лампы, платы управления движением PCI 7344 и усилителем мощности для ШД MID 7604 фирмы National Instruments (рис. 3).

Для создания информационного обеспечения процессов захвата, обработки и анализа изображения, использован программный пакет NI LabVIEW. Структурная схема программного обеспечения показана на рис 4.

Разработана методика проведения эксперимента по измерению среднего размера ячейки материала. В ходе эксперимента производится определение среднего размера ячеек для трех серий пенополиуретана (с мелким, средним и крупным размером ячейки) по шесть изображений в каждой.

В третьей главе представлены методы измерения интегрального параметра качества материалов – среднего размера ячейки.

Первый параграф главы посвящен измерению среднего размера ячеек методом печатного оттиска, который осуществляется вручную с целью получения эталона для оценки результатов обработки изображений объекта в дальнейшем. Средние размеры получены алгебраическим усреднением результатов измерения среднего размера ячейки 20 образцов материала.

Рис. 3. Структурная схема экспериментальной установки

Рис. 4. Структурная схема программного обеспечения

Средние размеры ячеек, определенные методом печатного оттиска составили: 1,75мм; 1,2мм; 0,65мм.

Во втором параграфе рассматривается метод определения интегрального параметра качества, основанный на применении статистических методов обработки к изображениям материалов ячеистой структуры и заключается в получении зависимости среднего размера ячейки материала от статистических характеристик (эксцесса и асимметрии) гистограмм распределения их яркости (рис. 5). Для того чтобы максимально выделить информативную часть изображения (части материала, находящегося на переднем слое) применяется операция получения контурного препарата методом выделения краев областей (фильтр Собела) на этапе предварительной обработки изображения. Контурный препарат представляет собой изображение, полученное путем обводки перепадов яркости на исходном изображении.

Рис.5. Экспериментальные изображения поверхности ППУ (а), контурные препараты (б), гистограммы яркости (в)

Для определения связи контурного препарата изображения со средним размером ячейки, в процессе исследования, а так же с целью получения промежуточных размеров ячеек, использовалась имитация изображений.

За основу было принято изображение пенополиуретана с крупным размером ячейки. Изображения с меньшими размерами ячеек получены масштаби­рованием исходного изображения с шагом 5% до половинного размера. Таким образом, были получены имитационные изображения пенополиуретана с заведомо известными соотношениями размеров ячейки. Контурные препараты изображений материала были подвергнуты статистическому анализу. В качестве выходного параметра анализа изображений была принята асимметрия их гистограмм. Результаты статистического анализа показаны на рис 6. Как видно из графиков, полученная зависимость асимметрии гистограмм имитационных изображений от размера ячейки является линейной, а, следовательно, может быть представлена в виде:

f(x) = kx + b

(1)

Учитывая граничные условия окончательно получаем:

f(assim) = -2,604assim +1,16. (2)

Подставляя значение асимметрий гистограмм реальных изображений образцов пенополиуретана в формулу (2), определим средний размер ячеек изображенного на них материала (рис. 7). На основе полученных результатов можно выделить лишь интервалы размеров ячеек (для мелкой ячейки 0,5 - 1,0 мм; для средней ячейки 1,0 - 1,7мм; для крупной ячейки 1,7 - 2,2 мм).

Результаты исследования показывают, что, не смотря на применение различных алгоритмов предварительной обработки и сегментации изображений, определение среднего размера ячейки с помощью методов, связанных с исследованием статистических характеристик гистограмм изображений не может быть достоверно произведено. Рассеяние результатов доходит до 50%, что недопустимо.

Рис. 6. Зависимость асимметрии и эксцесса гистограмм имитационных изображений от размера ячейки

Рис.7. Определение размера ячейки изображений

пенополиуретана статистическим методом

Это связано с тем, что исследуемое изображение сильно зашумлено, в основном фрагментами внутренних полостей ячеек и слоев материала. С целью создания алгоритма анализа изображений как можно менее чувствительного к шумовым факторам, следует рассмотреть методы, основанные на алгоритмах цифровой обработки, примененные к изображениям как двумерным сигналам.

В третьем параграфе рассматривается метод определения интегрального параметра качества, основанный на корреляционном анализе изображений исследуемых материалов.

Автокорреляционная функция (АКФ), как частный случай корреляционной функции сигнала s(t), локализованного во времени и конечного по энергии, является количественной интегральной характеристикой формы сигнала, и определяется интегралом от произведения двух копий сигнала s(t), сдвинутых относительно друг друга на время :

Bs() =s(t) s(t+) dt = s(t), s(t+) = ||s(t)|| ||s(t+)|| cos (). (3)

Коэффициенты двумерной АКФ вычисляются по формуле:

,

(4)

где Am и Bm - средние значения элементов матрицы изображения, с и r – индексы элемента матрицы изображения. Автокорреляция позволяет выявить в сигнале наличие периодически повторяющихся элементов, а расстояние между максимумами АКФ – расположение или размеры этих элементов. В случае ППУ такими элементами могут быть части (тяжи) материала, расположение которых и определяет размер ячейки. Суть разработанного метода, основанного на применении корреляционных методов обработки к изображениям материалов сложной структуры, состоит в определении среднего размера ячейки материала путем анализа частот расположения максимумов пространственной АКФ его изображения.

В ходе применения корреляционного метода к экспериментальным изображениям, получен ряд зависимостей (пример одной из них приведен на рис. 8 б). Частоты расположения максимумов корреляционной функции определены из анализа спектра этих функций (рис. 8 в), а периоды по формуле:

T = s/w,

(5)

где s – размер изображения, w – пространственная частота расположения максимума корреляционной функции.

Обработка экспериментальных данных показывает, что в результате использования метода корреляционного анализа изображений материалов сложной структуры, определены средние размеры ячеек материала. Погрешность метода по сравнению с результатами ручного измерения составила 2,7; 7,7 и 3,2%, для материала с крупной, средней и мелкой ячейкой соответственно. Время исполнения одного цикла измерения среднего размера ячейки ППУ методом корреляционного анализа составляет 2 сек.

Рис.8. Экспериментальное изображение поверхности ППУ (а), его автокорреляционная функция (б), спектр корреляционной функции (в)

Метод определения среднего размера ячейки материала путем корреляционного анализа его изображения характеризуется высокой точностью (максимальная погрешность достигает 7,7 %). Время одного цикла измерения достаточно велико, это позволяет использовать данный метод лишь в условиях мелкосерийного производства, для процессов, с не регламентированным или достаточно большим временем изменения их параметров. В большинстве случаев, как уже было показано, существующие производства предъявляют достаточно жесткие требования к времени анализа изображения, поэтому требуется снижение длительности циклов измерения. Повышения скорости обработки сигнала можно получить, воспользовавшись алгоритмами Быстрого преобразования Фурье (БПФ).

Четвертый параграф посвящен разработке спектрального метода измерения среднего размера ячейки материала.

Любые изображения можно представить в виде двумерных дискретных сигналов, являющихся частными случаями многомерных дискретных сигналов. Для многомерного дискретного преобразования Фурье (ДПФ), как и для одномерного, выражаемого формулой (6) существуют алгоритмы быстрых преобразований Фурье1

. Простейший из них – выполнение двух одномерных преобразований: сначала вычисляется ДПФ каждого столбца, а затем каждой строки результата.

f(x,y) - двумерный непрерывный сигнал, x, y – координаты в плоскости объекта, u, v – пространственные частоты – координаты в спектральной плоскости.

Суть метода заключается в определении размера ячейки материала посредством оценки частоты расположения первого максимума пространственного Фурье-спектра его изображения (чем меньше элемент изображения, тем большее значение будет принимать его пространственная частота и дальше от нуля будет располагаться первый максимум Фурье-спектра). Учитывая симметричность изображения относительно главной диагонали, можно ограничиться поиском частоты расположения максимальной гармоники пространственного спектра для элементов, располагающихся в главной диагонали его матрицы. Формула для определения зависимости расчетного среднего размера ячейки материала от пространственной частоты максимальной гармоники спектра:

hp = S/w, (7)

где S – ширина изображения, w – пространственная частота расположения максимальной гармоники спектра. В результате регрессионного анализа данных, полученных в ходе экспериментального исследования имитационных (более простых по структуре) изображений, найдено соотношение реального h и расчетного среднего размера ячейки hр материала:

h(hp) = 0,97hp – 5,51 (8)

В ходе применения спектрального метода к экспериментальным изображениям материала, получен ряд пространственных спектров (пример одного из них приведен на рис.9).

Рис.9. Экспериментальное изображение поверхности ППУ (а), пространственный спектр Фурье изображения (б), график главной диагонали пространственного спектра(в)

Результаты обработки данных, полученных в ходе определения среднего размера ячейки экспериментальных изображений материала методом Фурье-анализа, позволяют заметить, что величина ошибки метода, намного больше, по сравнению с корреляционным методом. Ее максимальный размер составляет 25%, что превышает допустимую величину. Причина такой высокой ошибки в том, что вследствие сложности структуры материала, спектр изображения является сильно зашумленным. Время отработки одного цикла измерения составляет 0,9 секунд и является приемлемым в условиях современного производства пенополиуретана. В случае проведения эксперимента с изображениями поверхности непрозрачных пластмасс ошибка составляет не более 12%, и является допустимой. Таким образом, использование этого метода возможно только для анализа структуры непрозрачных материалов.

Для повышения точности определения среднего размера ячейки ППУ, необходимо более точное определение положений первой и последующих гармоник спектра, выделение гармоник, описывающих пространственное распределение информативного параметра, снижение уровня зашумления спектра изображения. Для этого необходимо провести корреляционный анализ полученных спектров изображений.

Пятый параграф главы посвящен разработке метода определения среднего размера ячейки путем анализа корреляционной функции спектров изображения. Как уже показано в параграфе 4, положение гармоник пространственного спектра определяет размер ячейки материала. Проводя анализ пространственной корреляционной функции полученных спектров изображений можно наиболее точно отделить гармоники, описывающие пространственное распределение информативного параметра (ячеек расположенных на поверхности материала, а значит наиболее ярких), от составляющих спектра, описывающих распределение шума (фрагментов материала нижележащих, просвечивающих слоев). Для этого необходимо оценивать расстояние между наибольшими локальными максимумами корреляционной функции спектров.

Pages:     | 1 || 3 | 4 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»