CC BY
39
УДК 539.3
DOI: 10.20310/1810-0198-2016-21-3-1020-1023
АЛГОРИТМ ОБРАБОТКИ ФРАКТАЛЬНОСТИ МУАРОВЫХ КАРТИН
© В.М. Иванов1*, А.В. Лановая1*, Е.Б. Винокуров2*, С. Фофана1*
1) Тамбовский государственный технический университет, г. Тамбов, Российская Федерация,
e-mail: ee@mail.nnn.tstu.ru 2) Тамбовский государственный университет им. Г.Р. Державина, г. Тамбов, Российская Федерация,
e-mail: feodorov@tsu.tmb.ru
Предложена информационная система обнаружения различных дефектных зон в проводниках по изменению фрактальной размерности на электронно-оптических муаровых картинах.
Ключевые слова: электронно-оптические муаровые картины; дефекты в проводниках различной геометрии; локальные зоны усиления магнитного поля; фрактальная размерность.
Известно, что компьютерная обработка муаровых картин позволяет выявлять топографию магнитного поля плоского проводника, местонахождение дефектов, их конфигурацию и размер, а также степень локальности электромагнитного поля [1]. Одним из информативных критериев в этом случае является фрактальная размерность муаровой картины, которая может быть использована в контроле проводников на наличие в них дефектных зон.
1. Структура информационной системы. Основными составляющими в структуре является система измерения (СИ) и система опознавания образов (СОО), при объединении которых получается информационная система (ИС), которая позволяет реализовать процесс передачи муаровых картин на дисплей персонального компьютера (ПК) с последующей обработкой графической информации программными средствами и дальнейшего ее сохранения оператором. Структура ИС представлена на рис. 1.
Система измерения (СИ) служит для прямых измерений смещений электронного пучка, вызванных силой Лоренца в электромагнитном поле. На рис. 2 представлена структурная схема сканирующей СИ, где операции получения информации выполняются последовательно во времени с помощью одного канала измерения.
Система опознавания образов (СОО) предназначена для определения соответствия между исследуемым объектом и образом-эталоном. Объектом и образцом в данном случае являются муаровые картины. На рис. 3 представлена структурная схема СОО.
2. Аппаратные средства. Передача картинки с экрана электронного микроскопа на компьютер осуществляется посредством фотосъемки, производимой цифровой фотокамерой.
3. Программное обеспечение. Разработано программное обеспечение информационной системы, позволяющее автоматизировать процессы получения муаровых картин и обработки их изображений по заданным критериям: коэффициенту искажения и фрактальной размерности этих картин.
Рис. 1. Структурная схема информационной системы. Э -электронный микроскоп; ЦФК - цифровая фотокамера; ПК -персональный компьютер; ЭП - электронная пушка; ОК -объект контроля (источник электромагнитного поля); ЭЭ -экран электронного микроскопа; ЗУ - запоминающее устройство. ОЭП - оптико-электронный преобразователь; ПЗС -прибор с зарядовой связью; ДК - декодер; РПЗУ - репро-граммируемое постоянное запоминающее устройство; ЦП -центральный процессор; Д - дисплей; ПУ - периферийные устройства; ВК - видеоконтроллер; ПП - программируемый порт
Рис. 2. Структурная схема СИ. ЦФК - цифровая фотокамера; УС - устройство сравнения измеряемой величины и образцовой меры; УМ - устройство, формирующее образцовую меру; УВ - устройство формирования и выдачи результата измерения
Рис. 3. Структурная схема СОО. М - муаровая картина; РУ -рецепторное устройство; Ф - фильтр; АС - ассоциирующая система
Программное обеспечение было выполнено при помощи Qt - это кроссплатформенный инструментарий разработки ПО на языке программирования C++. Позволяет запускать написанное с его помощью ПО в большинстве современных операционных систем путем простой компиляции программы для каждой ОС без изменения исходного кода. Включает в себя все основные классы, которые могут потребоваться при разработке прикладного программного обеспечения, начиная от элементов графического интерфейса и заканчивая классами для работы с сетью, базами данных и XML. Qt является полностью объектно-ориентированным, легко расширяемым и поддерживающим технику компонентного программирования.
Отличительная особенность Qt от других библиотек является использование Meta Object Compiler (MOC) - предварительной системы обработки исходного кода. Это позволяет во много раз увеличить мощь библиотек, вводя такие понятия, как слоты и сигналы. Кроме того, это позволяет сделать код более лаконичным. Интерфейс программы организован по блок-схеме, представленной на рис. 4.
Процедура обработки графического изображения осуществляется по следующему алгоритму:
- выбирается графический файл по номеру исследуемого объекта после захвата изображения с экрана электронного микроскопа;
- переводится картинка в черно-белый формат [2];
- определяется количество черных пикселей всего изображения [3];
- производится расчет фрактальной размерности [4].
Блок-схема функции перевода картинки в черно-белый формат и пересчета черных пикселей представлена на рис. 6. Программа заканчивает работу после перевода всех пикселей в черно-белый формат.
Следует отметить, что изображение муара получается очень насыщенным (256000 оттенков серого цвета), а для вычисления информационных критериев необходимо два цвета: черный и белый. Поэтому изображение должно пройти фильтрацию, заключающуюся не только в подавлении шумов, но и в подготовке к последующему анализу.
Блок-схема функции перевода картинки в черно-белый формат и пересчета черных пикселей представлена на рис. 5. Программа заканчивает работу после перевода всех пикселей в черно-белый формат.
Рис. 4. Блок-схема интерфейса программы
Рис. 5. Блок-схема перевода картинки в черно-белый формат и пересчета черных пикселей
Следует отметить, что изображение муара получается очень насыщенным (256000 оттенков серого цвета), а для вычисления информационных критериев необходимо два цвета: черный и белый. Поэтому изображение должно пройти фильтрацию, заключающуюся не только в подавлении шумов, но и в подготовке к последующему анализу.
Таким образом, предложена информационная система обнаружения дефектных зон в проводниках по изменению фрактальной размерности на электронно-оптических муаровых картинах и разработана методика экспериментального обнаружения дефектных зон в проводниках, основанная на машинной обработке с применением предложенных аппаратных средств и программного обеспечения.
2. Иванов В.М., Фофана С., Винокуров Е.Б. Математические модели в исследовании электромагнитных полей на электронно-оптических муаровых картинах // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-27: сборник статей Между-нар. конф. Тамбов, 2014. С. 93-99.
3. Иванов В.М., Фофана С. Диагностика электротехнических материалов по электронно-оптическим муаровым картинам // Вестник Тамбовского университета. Серия Естественные и технические науки. Тамбов, 2013. Т. 18. Вып. 4. С. 1936.
4. Иванов В.М., Фофана С. Оценка качества изделий электроники теневым электронно-оптическим методом // Вестник Тамбовского университета. Серия Естественные и технические науки. Тамбов, 2013. Т. 18. Вып. 4. С. 1935.
5. Иванов В.М., Уваров А.Н., Лимонов Д.Н. Фильтрация изображений муаровых картин, полученных на основе электронно-оптических эффектов // Повышение эффективности средств обработки информации на базе математического моделирования: материалы докладов 7 Всерос. науч.-техн. конф. Тамбов: ТВАИИ, 2004. Ч. 1. С. 46-51.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Иванов В.М., Фофана С. Электронно-оптический муар в исследовании электрических и магнитных полей // Вестник ТГТУ. 2014. Т. 20. № 1. С. 117-128.
Поступила в редакцию 10 апреля 2016 г.
UDC 539.3
DOI: 10.20310/1810-0198-2016-21-3-1020-1023
PROCESSING ALGORYTHM OF MOIRE PATTERN FRACTALITY
© V.M. Ivanov1), A.V. Lanovaya1), E.B. Vinokurov2), S. Fofana1)
^ Tambov State Technical University, Tambov, Russian Federation, e-mail: ee@mail.nnn.tstu.ru 2) Tambov State University named after G.R. Derzhavin, Tambov, Russian Federation, e-mail: feodorov@tsu.tmb.ru
The informatics system of conducts defective zones location on the basis of fractal dimension of electron optical moire patterns changes was suggested.
Key words: electron optical moire patterns; different geometry of conductor defects; local zones of magnetic field strengthening; fractal dimension.
REFERENCES
1. Ivanov V.M., Fofana S. Elektronno-opticheskiy muar v issledovanii elektricheskikh i magnitnykh poley. Vestnik Tambovskogo gosu-darstvennogo tekhnicheskogo universiteta — Transactions of the Tambov State Technical University, 2014, vol. 20, no. 1, pp. 117-128.
2. Ivanov V.M., Fofana S., Vinokurov E.B. Matematicheskie modeli v issledovanii elektromagnitnykh poley na elektronno-opticheskikh muarovykh kartinakh. Sbornik statey Mezhdunarodnoy konferentsii «Matematicheskie metody v tekhnike i tekhnologiyakh — MMTT-27». Tambov, 2014, pp. 93-99.
3. Ivanov V.M., Fofana S. Diagnostika elektrotekhnicheskikh materialov po elektronno-opticheskim muarovym kartinam. Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya Estestvennye i tekhnicheskie nauki — Tambov University Reports. Series: Natural and Technical Sciences. Tambov, 2013, vol. 18, no. 4, p. 1936.
4. Ivanov V.M., Fofana S. Otsenka kachestva izdeliy elektroniki tenevym elektronno-opticheskim metodom. Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya Estestvennye i tekhnicheskie nauki — Tambov University Reports. Series: Natural and Technical Sciences. Tambov, 2013, vol. 18, no. 4, p. 1935.
5. Ivanov V.M., Uvarov A.N., Limonov D.N. Fil'tratsiya izobrazheniy muarovykh kartin, poluchennykh na osnove elektronno-opticheskikh effektov. Materialy dokladov 7 Vserossiyskoy nauchno-tekhnicheskoy konferentsii «Povyshenie effektivnosti sredstv obrabotki informatsii na baze matematicheskogo modelirovaniya». Tambov, Tambov Military Aviation Engineering Institute Publ., 2004, ch. 1, pp. 46-51.
Received 10 April 2016
Иванов Владимир Михайлович, Тамбовский государственный технический университет, г. Тамбов, Российская Федерация, кандидат физико-математических наук, профессор, профессор кафедры «Электроэнергетика», e-mail: ee@mail.nnn.tstu.ru
Ivanov Vladimir Mikhaylovich, Tambov State Technical University, Tambov, Russian Federation, Candidate of Physics and Mathematics, Professor, Professor of "Electric Power Engineering" Department, e-mail: ee@mail.nnn.tstu.ru
Лановая Анна Владимировна, Тамбовский государственный технический университет, г. Тамбов, Российская Федерация, кандидат физико-математических наук, старший преподаватель кафедры «Высшая математика», e-mail: uaa@nnn.tstu.ru
Lanovaya Anna Vladimirovna, Tambov State Technical University, Tambov, Russian Federation, Candidate of Physics and Mathematics, Senior Lecturer of "Higher Mathematics" Department, e-mail: uaa@nnn.tstu.ru
Винокуров Евгений Борисович, Тамбовский государственный университет им. Г.Р. Державина, г. Тамбов, Российская Федерация, старший преподаватель кафедры теоретической и экспериментальной физики, e-mail: eug.vinokurov@yandex.ru
Vinokurov Evgeniy Borisovich, Tambov State University named after G.R. Derzhavin, Tambov, Russian Federation, Senior Lecturer of Theoretical and Experimental Physics Department, e-mail: eug.vinokurov@yandex.ru
Фофана Синду, Тамбовский государственный технический университет, г. Тамбов, Российская Федерация, аспирант, кафедра «Электроэнергетика», e-mail: fofana.sindou@hotmail.com
Fofana Sindou, Tambov State Technical University, Tambov, Russian Federation, Post-graduate Student, "Electric Power Engineering" Department, e-mail: fofana.sindou@.hotmail.com
