Ідентифікація об'єктів дослідження з використанням сигнатур
Анотація
Ковалевський С. В., Сидюк Д. М. Ідентифікація об'єктів дослідження з використанням сигнатур. Oбробка матеріалів тиском. 2020. № 1 (50). C. 210-216.
В роботі запропонований спосіб обробки зображення для подальшого розпізнавання об'єктів різних структур штампованок на основі зображень (фотографії). Цей метод дозволяє зробити інваріантними невраховані фактори, які можуть вплинути на якість фотографії. Як об'єкт дослідження виступають зразки шліфів сталей після термічної обробки. Час витримки і умови охолодження ідентичні для всіх випадків. Обробка зображень передбачає їх попереднє поліпшення, а саме видалення шумів і виставляння авторівней, подальше перетворення в цифровий масив даних, отримання гістограми зображення з подальшим виділенням більш інформативною частини сигнатури. Перетворення безперервного сигналу (зображення) в сигнатуру за допомогою дискретизації і квантування виконано в системі MatLab 6.1 і дозволило виключити суб'єктивні фактори візуального аналізу і класичних методів розрахунку співвідношення структур в металі. Кількість інтервалів приймається рівним 10. Тестове і навчальне безлічі формуються в програмі Microsoft Access на основі даних про зображення, термічної обробки, склад і співвідношенні структур. У програмі NeuroPro 0.25определяется значимість входів і встановлюється взаємозв'язок між температурним режимом, фазами в структурі і сигнатурою зображення. Підтверджено можливість прогнозу структури і зображення фаз на основі температурного режиму, типу і часу охолодження. Додатково вирішена зворотна задача можливості прогнозу технологічних параметрів термічної обробки на основі раніше існуючих прикладів. Метод застосуємо до будь-якої кількості інтервалів, від 2 до 255. Збільшення кількості інтервалів може дати можливість відтворити прогнозовану структуру в якості зображення.
Посилання
Miroshnikov M.M., Lisovskiy V.A., Filippov E.V. et al. Iconics in physiology and medicine. Ed. A.M. Ugolev. Leningrad: Nauka. 1987. 392 p. (in Russian).
FisenkoT.Yu. et al. Hardware and software MAGISOFT in the tasks of the examination of painting. Materials of theses of the report of the 1st scientific conference “Examination of works of fine art”. Moscow. 1995, pp. 18-20. (in Russian).
Miroshnikov M.M. Theoretical foundations of optoelectronic devices. Leningrad: Machine-building. 1983. 696 p. (in Russian).
Pat. 100072 Ukraine. G 01B 7/02. The method of contactless control of the size of parts. Kovalevsky S.V., Tulupova K.V. DSEA. 2015. (in Ukrainian).
Pat. 100097. Ukraine G01M 13/00, G 01N 29/14. The method of controlling the size of the part using the signal resonant oscillations. Kovalevsky S.V., Nagieva A.I., Kovalevskaya O.S. DSEA. 2015. (in Ukrainian).
Kovalevskaya E.S., Kovalevsky S.V. Acoustic diagnostics of static and dynamic properties of mechanisms with parallel kinematics. Proceedings of the VII International Scientific and Practical Conference: Comprehensive quality assurance of technological processes and systems. April 24-27 2017. Chernihiv: ChNTU. 2017. 1, pp. 59–60. (in Russian).
Schroeder A., Rose A. Iron metallography: In 3 volumes. Vol. 2. Steel structures.Tr. from English V.P. Kalinina, N.A. Zoidze, N.V. Chargrishvili. Ed. F.N. Tavadze. Leningrad: Metallurgy. 1972. 284 p. (in Russian).
Fisenko V.T., FisenkoT. Yu. Computer processing and image recognition: textbook. St. Petersburg: SPbGU ITMO. 2008. 192 p. (in Russian).
Kovalevsky S.V., Gitis V.B., Mishura E.V., Mishura V.B. Neural network technologies in the technological preparation of production: monograph. Kramatorsk: DSEA. 2010. 144 p. (in Russian).
Kovalevsky S.V., Gitis V.B. New neural-like elements and networks: monograph. Kramatorsk: DSEA. 2005. 88 p. (in Russian).
Bardasov S.A. Histograms. Optimality criteria: monograph. Tyumen: Publishing House of Tyumen State University. 2014. 96 p. (in Russian).
Khudov V.G., Makoveichuk O.M., Khizhnyak І.A. Assessment of the quality of the segmentation of optical-electronic irrigation by the way of the assessment of complex indicators at the station of Kullback-Leibler. Information processing systems. 2017. 4 (150), рр. 27-30. (in Ukrainian).
Gorban A.N. et al. Neuroinformatics. Novosibirsk: Nauka. 1998. 296 p. (in Russian).
