Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Литературный обзор 16
1.1 Анализ проблем и методов климатических испытаний РТИ на устойчивость к факторам старения
1.2 Алгоритмические подходы к анализу дефектов поверхностей на изображениях 30
1.2.1.2 Пространственные методы фильтрации изображений 33
1.2.2.2 Методы контурного анализа 41
1.2.3.2 Подходы к морфологическому описанию контуров 45
1.2.3.3 Преобразование Хафа 47
1.3 Подходы к сопоставлению объектов в серии изображений информации 60
ГЛАВА 3. Разработка специального алгоритмического обеспечения асу климатическими испытаниями РТИ 70
3.1 Алгоритмы коррекции координат привязки к фрагменту в серии изображений 71
3.2.1 Устранение эффекта засветки изображения 82
3.2.2 Устранения эффекта водяных разводов и других текстурных зашумлений 84
3.2.3 Бинаризация изображения и преобразование разовых элементов в
3.5 Формализация морфологических признаков трещин РТИ с использованием волнового алгоритма 111
3.5.2 Формализованное описание процесса развития трещины во времени и пространстве с применением ЗП-диаграмм 125
3.6 Моделирование распределений параметров трещин с использованием уравнения Пирсона 127
3.8 Выводы по главе 136
ГЛАВА 4. Система поддержки принятия решений по управлению процессом климатических испытаний
Список использованных источников
- Алгоритмические подходы к анализу дефектов поверхностей на изображениях
- Подходы к сопоставлению объектов в серии изображений информации
- Устранения эффекта водяных разводов и других текстурных зашумлений
- Моделирование распределений параметров трещин с использованием уравнения Пирсона
Введение к работе
Актуальность. Под воздействием климатических факторов (кислорода и озона, света, температуры, влажности), происходит ухудшение физико-механических свойств, и, как следствие, разрушение резинотехнических изделий (РТИ), вызванное процессом старения.
При разработке новых рецептур РТИ, а также при контроле качества существующих изделий, наряду с различными механическими испытаниями, осуществляют ряд испытаний образцов изделий на устойчивость к разрушению под воздействием факторов старения (климатических, агрессивности сред и т.д.). Для управления процессами климатических испытаний РТИ применяются автоматизированные климатические камеры (КК), позволяющие моделировать целенаправленные воздействия агрессивных климатических факторов на исследуемые образцы РТИ, идентичные условиям эксплуатации изделий.
Однако контроль степени и характера разрушения РТИ в КК на сегодняшний день не автоматизирован, и производится оператором, как правило, визуально и с помощью простейших инструментальных средств в дискретные моменты времени. Это значительно снижает эффективность систем управления испытаниями с использованием КК, а также вызывает затруднения при изучении процесса старения РТИ.
Степень и характер разрушения РТИ могут быть оценены с использованием анализа фотоснимков изделия, полученных с помощью оптических средств.
Методы машинного зрения успешно применяются в контексте анализа трещинности для оценки степени: изношенности дорожных покрытий, разрушения железобетонных строений, повреждения металлоконструкций и др.
Несмотря на существующие технические возможности и большой задел в научном и программно-алгоритмическом обеспечении распознавания дефектов на разрушающейся поверхности, автоматический анализ степени и характера разрушения РТИ с использованием методов машинного зрения не нашёл широкого применения в процессе испытаний в КК ввиду отсутствия алгоритмов обработки и визуализации информации специфических для процессов старения РТИ.
Различная физическая природа процесса старения РТИ в ходе климатических испытаний, наличие показателей старения РТИ, измеряемых вручную, сложность расчетов при обработке изображений требуют системного подхода к решению задачи оценки степени старения РТИ, для чего необходимо усовершенствовать процесс управления климатическими испытаниями РТИ в КК.
Исходя из вышеизложенного, разработка автоматизированной системы управления (АСУ) климатическими испытаниями РТИ с использованием методов машинного зрения, является актуальной научно-технической задачей.
В основу диссертационной работы положены результаты исследований в области машинного зрения следующих учёных: Гонсалеса Р., Хафа П., Кэнни Д., Пфальца Д., Розенфельда А., Клубкова И.М., Lowe D., Tomasi C.,
Manduchi R. и др.; в области изучения процессов старения резины и методов её искусственного состаривания: Зуева Ю.С., Кузьминского А.С., Лежнева Н.Н., Лукомской А.И., Mott P.H., Roland C.M. и др.
Цель работы: повышение эффективности систем управления климатическими испытаниями в КК путем автоматизации оценки состояния РТИ в процессе их старения с использованием методов машинного зрения.
Для достижения указанной цели поставлены задачи:
-
Системный анализ проблем и методов климатических испытаний образцов РТИ, а также существующей методики испытаний с использованием КК;
-
Определение множества параметров процесса старения РТИ позволяющих визуально оценить степень и характер разрушения образца на основе системного анализа, а также выявление системных связей между измеряемыми параметрами и фактической степенью старения РТИ;
-
Разработка модифицированной АСУ климатическими испытаниями РТИ в КК, включающей подсистему сбора графических данных, позволяющей оценивать показатели старения РТИ в ходе климатических испытаний с учётом контура обратной связи управления процессом испытания;
-
Разработка комплекса алгоритмов, осуществляющих: автоматическую коррекцию координат привязки к анализируемому фрагменту поверхности растрескивания РТИ; устранение оптических дефектов, не относящихся к маркерам разрушения РТИ; количественную оценку степени изменения визуального состояния РТИ по поступающей графической информации;
-
Разработка системы поддержки принятия решений (СППР) (прикладного ПО) для АСУ климатическими испытаниями РТИ, обеспечивающей обработку графической информации и наглядную визуализацию результатов испытания.
Объектом исследования является процесс разрушения РТИ при их испытании на устойчивость к воздействиям внешних климатических факторов.
Предметом исследования является АСУ климатическими испытаниями РТИ в КК, а также её алгоритмическое обеспечение, разработанное на основе методов машинного зрения.
Научная новизна работы: по специальности 05.13.06:
-
Модифицирована система управления климатическими испытаниями на устойчивость к факторам старения РТИ в КК, отличающаяся введением подсистемы динамического фотоанализа степени старения образцов (п.2, п.11 паспорта научной специальности).
-
Разработана подсистема сбора и обработки графических данных о степени старения РТИ, поступающих с оптического устройства регистрации изображений, отличающаяся возможностью автоматической и непрерывной количественной оценки визуальных показателей старения РТИ (на сегодняшний день определяемых оператором качественно и субъективно в дискретные промежутки времени) путем использования методов машинного
зрения для получения информации о состоянии РТИ в ходе климатических испытаний (п.8 паспорта научной специальности).
3. Синтезировано специальное алгоритмическое обеспечение моди
фицированной автоматизированной системы управления климатическими
испытаниями РТИ, отличающееся возможностью преобразовывать выходные
данные типовых и модифицированных алгоритмов машинного зрения в
количественные оценки степени старения РТИ (коэффициент климатическо
го старения Kст, суммарная площадь покрытия образца трещинами Sсум,
длина L и ширина трещин W и др.) (п.10 паспорта научной специальности).
по специальности 05.13.01:
-
Разработан алгоритм автоматической коррекции координат привязки анализируемого фрагмента изображения РТИ при отсутствии маркировки рабочего участка образца в серии изображений, отличающийся применением дополнительной кластерной оценки после сопоставления ключевых точек, выявленных алгоритмом «Scale-Invariant Feature Transform» («SIFT»), позволяющей снизить вероятность возникновения ошибки при сопоставлении координат анализируемого фрагмента изображения до и после деформаций образца, возникающих в ходе испытаний, и погрешность при идентификации системных связей параметров процесса старения РТИ (п.5 паспорта научной специальности).
-
Разработан алгоритм автоматического обнаружения и расчёта параметров сетки озонового растрескивания РТИ, отличающийся использованием второго уровня бинаризации изображений для подсветки текстурной сетки и преобразования Хафа для вычисления параметров сетки (ширина сеточных ячеек и дистанция между центрами ячеек) (п.12 паспорта научной специальности).
6. Модифицирован волновой алгоритм, отличающийся изменением
вида распространения волны при обнаружении граничного участка контура
(что позволяет избежать затухания волны), а также возможностью извлече
ния информативных признаков рассматриваемого дефекта поверхности
образца РТИ, в частности выделенного дополнительного классификационно
го признака, характеризующего степень разветвленности трещины и количе
ственного признака, характеризующего долю трещин с наибольшей вероят
ностью слияния (п.4 паспорта научной специальности).
Теоретическая значимость. Полученные теоретические результаты расширяют алгоритмический аппарат теории распознавания образов и машинного зрения к решению задач обнаружения и идентификации трещин полимеров, резин и композитов на их основе, что позволяет решать задачи повышения эффективности управления процессами климатических испытаний РТИ.
Практическая значимость. На основе проведенных исследований разработаны предложения по технической реализации автоматизированной подсистемы управления климатическими испытаниями РТИ. Разработана методика автоматизированного контроля визуальных показателей старения РТИ в процессе климатических испытаний, позволяющая осуществлять оперативный контроль состояния РТИ по данным динамического фотоанали-
за. Кроме того, разработана СППР, которая может быть использована для обработки и интерпретации экспериментальных данных при проведении контроля степени старения образцов РТИ непосредственно в процессе климатических испытаний в КК, подсчёта и анализа показателей старения образца РТИ, анализа статистических характеристик, визуализации процесса разрушения РТИ, а также очагов распространения трещин. Полученные сведения могут быть использованы для принятия решения по управлению испытанием или о целесообразности модификации рецептуры образца РТИ, что позволяет снизить энергетические затраты и повысить эффективность управления климатическими испытаниями в целом. Внедрение модифицированной системы позволяет уменьшить субъективность оценки степени и характера климатического старения РТИ. Помимо этого, появляется возможность накопления экспериментальной информации для последующей обработки и выявления новых закономерностей климатического старения РТИ.
Методы исследования. При выполнении исследования применялись методы: автоматизации, математического моделирования, системного анализа, математической статистики, структурного синтеза, машинного зрения, объектно-ориентированного программирования.
Основные положения, выносимые на защиту:
-
Модифицированная система управления климатическими испытаниями на устойчивость к факторам старения РТИ в КК с включением подсистемы динамического фотоанализа, осуществляющей сбор и обработку графических данных о степени старения РТИ, что позволяет непосредственно в процессе испытаний получать оперативную количественную информацию о ходе процесса старения РТИ и принимать решение об изменении режима работы КК;
-
Алгоритмическое обеспечение и прикладное ПО (свидетельство о регистрации № 2015662598), обеспечивающее функционирование модифицированной АСУ климатическими испытаниями РТИ на устойчивость к факторам старения;
-
Алгоритм автоматической коррекции координат привязки анализируемого фрагмента изображения РТИ при отсутствии маркировки рабочего участка образца в серии изображений, позволяющей снизить вероятность ошибочного сопоставления координат анализируемого фрагмента образца до и после деформаций, возникающих в ходе испытаний, а также погрешность при идентификации системных связей параметров процесса старения РТИ;
-
Алгоритм автоматического обнаружения и расчёта параметров сетки озонового растрескивания РТИ;
-
Модифицированный волновой алгоритм, позволяющий извлекать информативные признаки рассматриваемого дефекта поверхности образца РТИ.
Достоверность результатов и апробация работы.
Достоверность полученных результатов базируется на корректном использовании современных методов научных исследований и подтверждается проведенными экспериментальными работами.
Основные положения диссертационной работы были доложены на XXIII-м и XXV-м международных научно-технических семинарах «Совре-
менные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации» (г. Алушта, 2014 и 2016 г.); 78-й научно-технической конференции профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов БГТУ (г. Минск, 2014 г.); II-й международной научно-практической конференции «Виртуальное моделирование, прототипирование и промышленный дизайн» (г. Тамбов, 2015 г.); II и IV международных научно-практических интернет-конференциях «Моделирование энергоинформационных процессов» (2013 г. и 2015 г.); II международной конференции «Информационные технологии и нанотехнологии» (г. Самара, 2016 г.) и отчетных конференциях преподавателей и научных сотрудников Воронежского государственного университета инженерных технологий за 2013 – 2014 гг.
Разработанная методика, алгоритмическое и программное обеспечение изучения динамики процесса старения РТИ апробированы и внедрены на ООО «Совтех» (г. Воронеж), а также на ООО «РПИ КурскПром» (г. Курск).
Публикации. Основное содержание диссертации изложено в 13 работах (из них 3 статьи в журналах, рекомендуемых ВАК РФ), получено свидетельство о регистрации программы для ЭВМ.
ма, позволяющего определить наибольшее количество системных информа-ивных признаков о рассматриваемом дефекте на поверхности образца РТИ, также выделении дополнительного признака, характеризующего степень
Личный вклад автора в работы, опубликованные в соавторстве состоит в: модификации системы управления климатическими испытаниями на устойчивость к факторам старения РТИ в КК, отличающейся введением подсистемы динамического фотоанализа степени разрушения образцов; разработке методики неразрушающей экспресс-оценки степени и характера разрушения РТИ, отличающаяся систематизацией применения методов машинного зрения в области анализа старения РТИ; разработке автоматических алгоритмов коррекции координат привязки анализируемого фрагмента изображения РТИ при наличии и отсутствии маркировки рабочего участка образца в серии изображений; разработке алгоритма предварительной обработки изображений РТИ, отличающийся возможностью устранения эффектов засветки и водяных разводов с изображения; модификации волнового алгорит-
ти а
разветвленности трещины; разработке алгоритма автоматического обнаружения и расчёта параметров сетки озонового растрескивания РТИ; разработке специального алгоритмического обеспечения, а также прикладного ПО, обеспечивающего функционирование подсистемы контроля испытаний РТИ на устойчивость к факторам старения.
Диссертация выполнена на кафедре информационных и управляющих систем ФГБОУ ВО «ВГУИТ».
Соискатель был удостоен стипендии Президента РФ (приказ Минoбр-науки РФ № 1029 от 30.08.2013 г.).
Структура и объем работы. Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, основных выводов, списка литературы и приложений. Материал изложен на 176 страницах, содержит 93 рисунка и 13 таблиц. Список литературы из 147 источников.
Алгоритмические подходы к анализу дефектов поверхностей на изображениях
В Российской Федерации размеры и форму образцов подбирают по ГОСТ [30, 31, 32] в зависимости от целей испытания (напряженное или ненапряженное состояние образца РТИ) и типа агрессивного воздействия.
Заготовленные для испытания образцы измеряют, размечают и маркируют [32, 61]. При необходимости на образцах должны быть поставлены метки, разграничивающие рабочие участки и участки крепления. Так при растяжении образцов-лопаток используются метки рабочего участка и наружные метки, по которым производится зажим (рисунок 1.1б). Метки должны быть шириной не более 0,5 мм, строго параллельны между собой, симметрично расположены на образце и окрашены контрастными цветами. Тёмные резины маркируются белыми метками, а светлые – красными. Образцы подвергают испытанию не ранее, чем через 16 часов и не позднее 28 суток после вулканизации [32].
Из-за неоднородности каучуков и резин, результаты идентичных испытаний однотипных образцов могут отличаться. Для получения надежных результатов необходимо проводить большое число параллельных испытаний с окончательным результатом в виде среднего арифметического значения показателя.
Испытания на старение производят как в естественных, так и в искусственных условиях [16, 41, 61]. В первом случае обычно действует несколько факторов старения. Следует отметить, что совместное действие их неэквивалентно сумме отдельных воздействий. Искусственные испытания на старение РТИ имеют определённые преимущества перед естественными, т.к. при его проведении можно разделить воздействие каждого из факторов и интенсифицировать его, ускоряя процесс испытания.
Длительные испытания на старение должны проводиться в условиях, позволяющих регламентировать и учитывать воздействие немеханических факторов (кислород, свет, озон, температура) [61].
Естественные атмосферные условия наиболее полно соответствуют условиям эксплуатации и хранения РТИ. Практически у всех РТИ имеется контакт с кислородом, который является одним из основных химических агентов, вызывающих старение полимеров. Взаимодействие вулканизатов с кислородом называется реакциями окисления, которые могут активироваться рядом различных факторов: температурным воздействием, световым излучением, механическими воздействиями (утомлением). Разрушение РТИ также может протекать под действием озона. В этом случае говорят об атмосферном старении [2, 16, 39, 41, 56, 61, 64]. Следует отметить, что старение резин в естественной атмосферной среде происходит очень медленно.
Образцы закрепляют на стендах, расположенных лицевой стороной к югу на открытой площадке, а также под навесом [32, 41]. Условия выдержки зависят от времени года и местности.
В естественных условиях воздействие на полимеры агрессивных составляющих атмосферного воздуха неизбежно сопровождается действием солнечных лучей, кислорода воздуха, изменением температуры и других метеорологических факторов, поэтому интенсивность атмосферного воздействия в сильной степени зависит от климата данной местности и условий экспозиции (времени года, суток) [41, 61].
Влажность воздуха в зависимости от состава резины может влиять на её ат-мосферостойкость как косвенно, изменяя степень поглощения атмосферой солнечной радиации, так и непосредственно, в сочетании с промышленными газами, находящимися в воздухе [41]. Наличие влаги на поверхности образца ухудшает светостойкость и механические свойства гидролизующихся полимеров.
При атмосферном старении образцы периодически осматривают, отмечая время появления трещин, их характер и интенсивность распределения. Определяют концентрацию озона, являющегося основным фактором разрушения деформированных резин. В содержащей озон атмосфере на поверхности у деформированных образцов из ненасыщенных резин образуются трещины, которые растут в длину и глубину, что приводит к разрыву образца. Даже когда трещины очень малы, они могут вызвать серьезное снижение прочности и усталостной долговечности. При этом большое число малых взаимодействующих трещин является менее опасным, чем несколько широких отдельных трещин, которые развиваются в глубокие надрезы, так что наиболее вредные условия для резины создаются при больших силовых напряжениях образца [64].
При проведении испытаний на атмосферное старение следует учитывать случаи преимущественно светового старения для РТИ, эксплуатирующихся в ненапряженном состоянии, когда озон слабо влияет на изменения свойств РТИ, а также для РТИ на основе бутилкаучука, полихлоропрена, стойких к воздействию озона, и случаи преимущественно озонного старения (РТИ в напряженном состоянии на основе НК, СКВ, СКС, СКН) [56].
Подходы к сопоставлению объектов в серии изображений информации
Данный вариант позволяет избежать ограничений на эксплуатационные свойства устройства в рабочей зоне, поскольку в размещаемом световодном зонде фиброскопа отсутствуют электронные компоненты. Недостатком данного варианта является ограниченность обзора образца, что в некоторых случаях позволяет лизировать только отдельные фрагменты образца РТИ.
Исходя из представленных вариантов технической реализации оптической составляющей подсистемы, была выполнена разработка структурно-функциональной схемы автоматизации управления процессом испытания в КК с использованием подсистемы динамического фотоанализа визуальных показателей старения РТИ в КК. Структурно-функциональная схема управления процессом испытаний в озоновой испытательной камере с реализацией третьего варианта (см. пред. подраздел) представлена на рисунке 2.15. Рисунок 2.15 – Структурно-функциональная схема автоматизированной системы управления климатическими испытаниями РТИ на примере озоновой испытательной камеры: 1 – рабочая зона (РЗ) КК с источником освещения; 2 – образец РТИ; 3 – блок регистрации изображений (БРИ), представляющий из себя цифровую фотокамеру, сопряженную с промышленным фиброскопом; 4 – рабочая станция; 5 – лицо, принимающее решение о ходе проведения испытания (ЛПР); 6 – блок управления (БУ) КК; 7 – озоновая установка; 8 – контур регулирования концентрации озона в рабочей зоне КК; 9 – подсистема динамического Как было показано выше, режим функционирования контура регулирования параметров КК может настраиваться через рабочую станцию, подключенную к блоку управления КК через промышленный интерфейс RS-485. По этому же каналу происходит сбор информации от датчиков в рабочей зоне (РЗ) КК, которая может быть использована исследователем в дальнейшем для изучения влияния определённых параметров на процесс старения РТИ. значений фотоанализа (ПДФА) степени старения РТИ Процесс фотосъёмки может быть автоматизирован за счёт применения существующих программных средств управления фотокамерами как от производителей камер, так и от сторонних разработчиков. В виду большого разнообразия выпускаемых на рынке фотокамер, не существует универсального средства управления фотосъёмкой с рабочей станции. Поэтому программное обеспечение управления фотосъёмкой с рабочей станции должно подбираться конкретно под производителя и модель фотокамеры. Примерами таких программ являются «Camera Controller» компании Pine Tree Computing для фотокамер Olympus, «Cam2Com» для ряда фотокамер Canon и Olympus.
В случае, если для фотосъёмки применяется промышленная камера, например, показанная выше серия VNP от компании Vieworks, то ПО для её управления уже поставляется в комплекте с ней [43].
Включение в управляющий контур подсистемы динамического фотоанализа показателей старения РТИ позволяет непосредственно в процессе испытаний получать оперативную информацию о ходе процесса старения РТИ и принимать решение об изменении режима работы КК (например, с целью интенсификации процесса старения). и Разработана модифицированная структура системы управления климати дения подсистемы динамического фотоанализа степени разрушения образцов, что позволяет непосредственно в процессе испытаний получать оперативную информацию о ходе процесса старения РТИ и принимать решение об изменении режима работы КК;
Разработана методика автоматизированного контроля визуальных показателей старения РТИ в процессе климатических испытаний;
В целях проверки предложенной концепции испытаний и получения исходных данных для проведения испытаний алгоритмов обработки изображений выполнен ряд экспериментальных исследований по искусственному состариванию в атмосферной среде образцов, изготовленных из резин различных рецептур.
Для принятия решений по управлению процессом климатических испытаний РТИ, необходима интерпретация полученных графических данных, для чего необходимо разработать специальное алгоритмическое и программное обеспечение.
Отдельно следует отметить, что предложенная методика испытаний РТИ может применяться не только в КК, но и при испытаниях, выполняемых на открытом воздухе, что было подтверждено экспериментальными исследованиями. Данная методика может быть использована для контроля качества РТИ в химической промышленности.
Устранения эффекта водяных разводов и других текстурных зашумлений
Поскольку процесс разрушения поверхности РТИ обладает свойствами самоподобия [40, 102], целесообразно оценивать его методами фрактального анализа. В этой концепции процесс накопления дефектов проявляется как развитие самоподобного фрактального кластера. При этом начало его лавинообразного роста может быть интерпретировано с высокой долей вероятности как начало активного роста макротрещин. в Для определения приближенной фрактальной размерности поверхности образца РТИ в каждый дискретный момент времени воспользуемся алгоритмом числения размерности Минковского (box-counting dimension) [55, 71, 128]. Фрактальная размерность Минковского определяется выражением: , InN(s) , InN(s) Dim = lim L = lim , (3.30) где N(s) - минимально допустимое множеств ширины є, которыми можно покрыть исходное множество. В случае отсутствия предела говорят о верхней и нижней размерности Минковского. Для дискретного задания размерности Dimu перепишем выражение (3.30), DimMln1 = lnN(s). (3.31) Представив DimM как неизвестное, преобразуем уравнение (3.31) в уравнение DimMln--lnN(s) = 0. (3.32) є ния (рисунок 3.25).
Описание кинетики растрескивания образца РТИ с использованием уравнения линейной регрессии вания (скорость изменения какого-либо показателя растрескивания) может быть определена с помощью первой производной функции аппроксимации (). В каче мм ом авнение регресс—по—оторого выбирается в зависимости от сложности аппроксимируемой функции: f(t) = a0+ajtJ+ajJJ+1 + ... + amtm,j=1m , (3.33) где – коэффициенты.уравнения регрессии; функции по врем общем виде и еет вид: 102 7+1 f (t) = jajtJ-1 + (j+1ajJ natm-1j=un. m (3.34) В дискретном представлении перепишем функцию в виде f(tt), где U - зна чение времени на шаге i. Чем точнее модель описывает экспериментальную кривую, тем точнее определяется скорость изменения параметра растрескивания в каждой точке. етода It MSqr = YJ S C4(ti)-S тіп. (3.35) Выполним аппроксимацию суммарной площади трещин с использованием наименьших квадратов при m=3 (рисунок 3.28): а,ат,...ат 2=1 \J=1 случае tпт = 5 сут. ин, т.е.
Аппроксимацию следует проводить с момента возникновения первых тре-для рассматриваемого
Построим таблицу соответствия значений экспериментальных и расчётных площади, а также скорости её изменения (таблица
Качество регрессионной модели было проверено по критерию Фишера и со-F=45,27, что многократно превышает табличное значение Следовательно, данная модель адекватна экспериментальным данным. дру гих Данная методика может быть использована и для определения кинетики полученных ранее параметров растрескивания образца РТИ. 3.4 Обнаружение наличия сетки трещин на образце РТИ и расчёт её ос ов х Как было упомянуто в главе 1, образованию нестабильных макротрещин предшествует быстрое распространение и развитие сетки микротрещин (волосяных трещин) [60] (рисунок 3.30). Макротрещина Элементы сетки трещин явления на образце РТИ
Обработка данных о параметрах сетки поверхностных волосяных трещин (ширина сеточных ячеек, расстояние между центрами ячеек), производимая в процессе исследований может представлять существенные трудности.
Чтобы получить массивы объектов, формализующих макротрещины и волосяные трещины необходимо выполнить бинаризацию, применив адаптивный пороговый фильтр. Для отделения элементов сетки микротрещин от макротрещин применяется два овня бинаризации изображения. Первый уровень бинаризации используется для выявления макротрещин и использует более высокое пороговое значение яркости P1 (рисунок 3.31а).
Выразим два уровня бинаризации, преобразуя формулу адаптивного порого-фильтра (3.16): вого \255, если Ih P lb j : 0, иначе, (3.36) i = 1M,j = 1N,k = 12,Pl2J P1 где - номер уровня бинаризации, P1 - яркости на первом уровне бинаризации, Р - пороговое значение яркости на втором уровне бинариза ции. .Гв)чл -л, .0№.Л«
Выявление сетки поверхностный волосяных трещин: а) первый уровень бинаризации; б) второй уровень бинаризации без исключения элементов первого уровня; в) второй уровень бинаризации с исключением элементов первого уровня без устранения эффектов ореола (выделены эллипсами); г) второй уровень бинаризации с исключением элементов первого уровня с устранением эффектов ореола На втором уровне бинаризации (рисунок 3.31б) используется уменьшенное пороговое значения яркости P2. Это позволяет наряду с макротрещинами выявить поверхностные микротрещины.
Для того чтобы получить изображение с поверхностной сеткой необходимо на втором уровне бинаризации выполнить фильтрацию контуров первого уровня (рисунок 3.31в): K-""K K-: I = 1M,J = 1N. (3.37) 0, иначе, j j lb — Как видно из рисунка 3.31в, при вычитании фрагментов макротрещин уровня Ib1 из Ib2 вокруг областей присутствия данных фрагментов может наблюдаться небольшой ореол как из точек, так и из групп точек (эффект ореола), что может вносить помехи при распознавании сетки трещин. Для устранения данного негативного эффекта применим к изображению Ib1 фильтр Гаусса (3.14) с радиусом размытия, равным r=5. В результате будет получено изображение Ibg1. Тогда преобразование (3.37) примет вид:
Результатом преобразования будет изображение с отсутствующими ореолами вокруг областей нахождения макротрещин (рисунок 3.31г).
Для представления поверхностных микротрещин в виде массива линий (рисунок 3.32а) применяется преобразование Хафа [90, 97, 114], рассмотренное в главе 1.
Полагается, что две прямые линии, расположенные относительно друг друга под допустимым углом и удовлетворяющие критерию минимума расстояния между ними, образуют сеточную ячейку (рисунок 3.32б):
Моделирование распределений параметров трещин с использованием уравнения Пирсона
В качестве заказчика (блок С1) выступает предприятие, выполняющее разработку новых типов РТИ, которому требует выполнить ряд испытаний с целью определения долговечности работы образца в моделируемых условиях. Заказчик формирует заявку на проведение испытаний (блок Д1), которая включает в себя общие сведения об образце РТИ (рецептура, требуемый режим эксплуатации) и цель испытаний (тип направленного агрессивного воздействия). Заявка поступает в лабораторию (С2), персонал которой, основываясь на действующем наборе стандартов (С3) формирует исходные данные для автоматизированной системы управления испытаниями РТИ в КК (П1). Помимо этого, при необходимости, персонал лаборатории выполняют запрос к проектировщику (С4) на внедрение дополнительного функционала системы.
«Автоматизированная система управления климатическими испытаниями РТИ в КК» является ключевым блоком и представляет из себя разработанный комплекс технических и программных средств для управления климатическими испытаниями с использованием методов машинного зрения.
С целью направленного агрессивного воздействия на исследуемый образец РТИ система получает на вход значения параметров функционирования климатической камеры (заданное значение температуры, концентрацию озона, степень освещённости и др.); параметры самой системы и условия фотосъёмки (исходное освещение, расстояние от объектива камеры/эндоскопа до штатива с образцом, экспозиция, ISO); собственные параметры распознавания (координаты анализируемого фрагмента, значения фильтров помех и алгоритмов сегментации, параметры расчёта фрактальной размерности, интервалы статистических характеристик, параметры поиска сетки микротрещин). Кроме того, система принимает управляющие воздействия от проектировщика (С4) в виде введения дополнительного функционала по запросу лаборатории (С2), использующей данную систему.
Выходом системы является массив данных, представляющий собой таблицы и изображения, наглядно отражающие динамику и характер старения испытываемого образца РТИ (Д2). Полученный массив данных применяется для внесения изменений в режим испытания, а также для непосредственного принятия решения об изменении рецептуры РТИ заказчиком (С1). Также система осуществляет выдачу отладочной информации для проектировщика с целью отладки и усовершенствования системы. Выполним декомпозицию системы П1 первого уровня (рисунок 4.2). Параметры климатической камеры (например, значение температуры T, концентрация озона Cоз) поступают в блок хранения параметров (Д1.1). Аналогично, параметры фотосъёмки поступают в блок Д1.2 и параметры системы распознавания дефектов поступают в блок Д1.3.
С блока Д1.1 параметры климатической камеры поступают в подсистему испытательного цикла климатической камеры (П1.1). Этот блок является представлением системы управления климатической камеры. Наблюдаемое изменение образца поступает в виде фотоснимков на систему обработки снимков П1.2, принимающую на вход также с блока Д1.2 параметры и периодичность фотосъёмки. Изначально с блока П1.2 на подсистему калибровки изображений (П1.3) поступает калибровочный фотоснимок. Также на блок П1.3 поступают координаты исследуемой области (анализируемого фрагмента образца) и параметры фильтров коррекции неравномерной освещённости и других помех. На подсистему загрузки и стабилизации области интереса изображений (П1.4) от подсистемы фотосъёмки (П1.2) поступает массив цифровых фотоснимков, выполняемых с заданной периодичностью в процессе старения образца РТИ, которые подвергаются линейному преобразованию с целью коррекции координат области интереса (анализируемого фрагмента) и фильтрации с параметрами, полученными от подсистемы калибровки (П1.3). После выполнения загрузки и обработки изображений будет получен двумерный массив бинарных изображений (для обнаружения макротрещин и сетки) (Д1.4).
Массив бинарных изображений первого уровня поступает на подсистему распознавания макротрещин (П1.5), которая также принимает с блока Д1.3 параметры распознавания (минимальная площадь трещин, критическое расстояния слияния трещин, минимальная длина сегмента трещины и др.). С подсистемы П1.5 массив распознанных контуров трещин подаётся группу подсистем расчёта геометрических (П1.7), морфологических (П1.8) признаков, а также на подсистему расчёта фрактальной размерности (изображения и трещин) (П1.9) и подсистему расчёта статистических характеристик (П1.10).
Также, с блока Д1.4 бинарные изображения первого уровня подаются на подсистему визуализации процесса разрушения П1.11 (методом наложения изображений).
Бинарные изображение второго уровня поступают с блока Д1.4 на подсистему распознавания микротрещин П1.6.
После обработки расчётные данные с подсистем П1.6–П1.10 и графическое представление, предназначенное для визуализации процесса разрушения с подсистемы П1.11 поступает на подсистему формирования отчётов П1.12. Данная подсистема связана с подсистемой отладки П1.13, которая получает управляющие воздействия и передаёт проектировщику отладочную информацию. Подсистема формирования отчётов П1.12 формирует отчёты об испытании, которая передаётся лаборатории и заказчику в виде наглядного представления информации о процессе разрушения. Данная декомпозиция полностью отображает структуру взаимодействия информационных потоков системы, поэтому дальнейшая декомпозиция не имеет смысла.