CC BY
34
Akinshin Nikolay Stepanovich, doctor of technical sciences, head of department, na-kinshin@yandex, Russia, Tula, JSC «Central design Bureau of an apparatostroyeniye»
Rumyantsev Vladimir Lvovich, doctor of technical sciences, deputy head of department, vlroom@yandex. ru, Russia, Tula, JSC «Central design Bureau of an apparatostroyeniye»
Baranovsry Nikolay Mikhailovich senior lecturer, [email protected], Russia, Tyumen, Tyumen Higher Military Engineering Command school,
Varenitsa Uriy Ivanovich, head of department, tigez@rambler. ru, Russia, Moscow, JSC «NITI»
УДК 658.562; 621.798.08; 655.334
АЛГОРИТМ ОЦЕНКИ ТОЛЩИНЫ КРАСОЧНОГО СЛОЯ НА ЗАПЕЧАТЫВАЕМОЙ ПОДЛОЖКЕ
О.В. Трапезникова, Л.Г. Варепо, О. А. Колозова, И.В. Нагорнова
Анализ решений задачи при оценке распределения красочного слоя на оттиске различными авторами, проведенный в работе, подчеркивает ее актуальность. Представлен разработанный алгоритм и получена модель оценки толщины красочного слоя на оттиске в расчете от номинальной поверхности в виде функции двух переменных, учитывающей макрогеометрические отклонения и стохастическую микрогеометрическую составляющую, которая позволяет прогнозировать распределение красочного слоя по поверхности запечатываемой подложки. Вне зависимости от выбора начальной точки все статические характеристики могут быть определены по результатам обработки одной реализации, что является отличительной особенностью работы.
Ключевые слова: алгоритм, номинальная поверхность, микрогеометрия поверхности, распределение краски.
1. Введение. Качество печатного оттиска определяется рядом показателей, среди которых следует выделить показатель, характеризующий распределение слоя краски на оттиске, который зависит от характера поверхности (микрогеометрии) запечатываемой подложки и толщины наносимого красочного слоя. Согласно [1] в способах печати, где печатающие и пробельные элементы расположены в одной плоскости, распределение давления, а значит, и краски на поверхности каждого элемента изображения будет при прочих равных условиях определяться только микрогеометрией поверхности; неравномерное распределение краски (наличие значительных утолщений на печатных элементах изображения на бумагах с неровной поверхностью) снижает скорость закрепления краски на оттиске и является причиной отмарывания, перетаскивания и смазывания в процессе
229
печатания. Распределение слоя краски на оттиске оказывает также существенное влияние на изменение его оптической плотности, укрывистости, цветовом охвате и других показателях качества оттиска. В случае получения оттиска на запечатываемой подложке, имеющей достаточно ровную поверхность с однородной макроструктурой, напряжения в зоне контакта распределяются сравнительно равномерно и печатная краска, не встречая на своем пути грубых препятствий (в виде впадин и выступов) растекается по поверхности оттиска ровным слоем, способствуя точному воспроизведению оригинала.
На практике наблюдается несколько иная картина, обусловленная случайными воздействиями в процессе производства подложки, которые необходимо учитывать при оценке распределения красочного слоя на ее поверхности.
2. Постановка задачи. Вопросу оценки распределения красочного слоя на оттиске посвящен значительный ряд научных работ отечественных и зарубежных ученых. Козаровицкий Л.А. указывает, что характер распределения краски определяет деформацию элементов изображения на оттиске, т.е. изменение ее формы и размеров. В своей работе [1] он показывает с помощью микрофотографий характер распределения краски на гладкой бумаге на типографском растровом оттиске, т.е. приводится качественная оценка распределения красочного слоя.
Авторами работ [2, 3] дана оценка распределения красочного слоя по микрорельефу поверхности оттиска и предложен графоаналитический метод определения красочного слоя на оттиске, полученным типографским способом, основанный на анализе характеристик переноса краски с формы на бумаги и уравнение баланса краски при контакте с бумагой в печатном процессе. Профиль в данном случае авторы изначально характеризуют параметрами К2(рс), /15(х), £5(х), т.е. толщиной и относительной номинальной площадью контакта красочного слоя на выступах и впадинах рельефа поверхности соответственно в функции толщины слоя. Показано, что в простейшем случае толщину красочного слоя на типографском оттиске можно рассчитать по формуле
К = Р К> (!)
где /гх толщина красочного слоя на форме до контакта; F - относительная координата разрыва красочного слоя (обычно F=0,5).
Принимая во внимание, что так называемые гладкие поверхности обладают естественным микрорельефом, обуславливающим неравномерное распределение красочной пленки на оттиске по его толщине, предлагается алгоритм оценки этого распределения на основе использования уравнения баланса краски при контакте с бумагой в печатном процессе [2, 3], которое имеет вид
/1Х(1 - 1/а)5*(0) = гх(5, - 5,(0)), (2)
230
где Sz(0) — предельное значение Sz при х 0, соответствующее площади выступов микрорельефа; гх — среднее значение увеличения толщины слоя краски на форме в месте контакта с впадинами; hx — толщина слоя краски на форме; а — коэффициент, учитывающий степень приближения выступов микрорельефа поверхности бумаги к форме в момент (а > 1).
В уравнении (2) общую массу краски на гладкой поверхности оттиска после разрыва авторы предлагают представить в виде двух составляющих - массы краски на выступах hu и во впадинах hv микрорельефа. Левая часть уравнения выражает объем краски, вытесненной с выступов, а правая - равный ему объем краски, затекший во впадины около выступов. При этом отмечается, что глубина затекания краски ниже нулевого уровня гх, т.е. поверхности, соединяющей выступы бумаги, может быть определена по формуле
1
гх = р(К~К)- (3)
На практике ни окрашиваемая поверхность подложки, ни поверхность покрытия не бывают ровными. Известно, что процесс печати на поверхности шероховатой подложки имеет свои особенности, которые обусловлены тем, что запечатываемая подложка может обладать не только естественным, но и искусственным рельефом, зависящим от технологии изготовления. В процессе печати на поверхности такой подложки не все впадины и выступы на ее поверхности контактируют с краской. Количественную оценку отклонения толщины красочного слоя от идеальной поверхности распределения красочного слоя на оттиске, по представленным формулам, определить нельзя.
John MacPhee, раскрывает достаточно подробно в своей работе [4] механику самого процесса офсетной печати. Однако он не освещает изменений, происходящих в красочном слое в зоне печатного контакта. Представляют научный и практический интерес исследования других зарубежных ученых [5, 6], в которых представлены результаты визуализации исследования распределения краски на бумаге с помощью различных методов, дающие только качественную оценку. Вопрос количественной оценки этого показателя до сих пор остается открытым. Решение данной проблемы отражает ее актуальность.
3. Решение задачи и ее обсуждение. Распределение красочного слоя на шероховатой поверхности подложки будем характеризовать так называемым отклонением толщины красочного слоя на оттиске от номинальной поверхности (идеально ровной). Согласно ГОСТ 25142-82 номинальная поверхность - это поверхность, заданная в технической документации без учета допускаемых отклонений (неровностей).
Изменение размеров элементов изображения при отклонении толщины слоя краски от номинальной поверхности является одной из причин снижения разрешающей способности оттиска, его графической и градационной точности.
В данной работе представлены результаты моделирования отклонения толщины красочного слоя на оттиске от номинальной поверхности в произвольной точке оттиска и получена его количественная оценка. Уравнение номинальной плоскости примем в виде
^ ^НОМ'
где zH0M = zmax + h, h > 0; zmax - значение высоты наибольшего выступа от средней линии профиля^
Толщину красочного слоя в произвольной точке подложки М(х, у) находят как разность U(х, у) = zH0M — z(x, у).
Для решения поставленной задачи использовали методы вычислительной математики, элементов математического анализа (для оценки отклонения распределения красочного слоя на шероховатой поверхности) и элементов гармонического анализа (для получения аналитического представления профиля поверхности).
Будем полагать, что неровность поверхности красочного слоя на оттиске бумаги описывается одной функцией двух переменных U (х, у) в отличие от подхода, используемого в работе [7], где авторы отдельно учитывают макрогеометрические отклонения (неплоскостность, участки с большей или меньшей степенью толщины красочного слоя оттиска бумаги) и стохастическую микрогеометрическую составляющую, отражающую шероховатость поверхности красочного слоя на оттиске.
Толщина красочного слоя t/(x, у) в точке М(х,у) определялась как расстояние от прилегающей идеально ровной поверхности до реальной поверхности согласно принципу прилегающих поверхностей для измерений отклонений. Измерения проводились в точках, равномерно распределенных по исследуемой поверхности, т.е. в узлах сетки с шагом h0, который может составлять от 0,1мм до 1 мм.
Моделирование функции t/(x,y) сводится к интерполяции функции, заданной в узлах сетки, на всю область ее определения [8].
На линиях сетки (для образца размерами с X d) аппроксимируем функцию толщины красочного слоя многочленами Фурье, а именно: на прямых х = x¿
п
Uj(x,yj) = fi(y) = z¿ = ^ bk¿sin^; i = 1,2, ...,m,
k=l
где bk]=-a JQa fj (y)sin ^ dy,
на прямых у — У[
п
г л пкх
иАх>У]) = /л*) = г] = = ...,т,
к=1
I 2 га г , ч . тскх |
где Ьк; = - /0 /у ОО^п — ¿Х-
Найдем значение функции и(х, у) в точке (х, у), лежащей внутри произвольной ячейки сетки, заданной неравенствами < х < ** и У;-1 < У < У;- Интерполяция во внутренних точках ячейки проводится на основе решения волнового уравнения
иуу = с2ихх, х^±<х<х19 У;-1<У<Уу, (4)
с граничными условиями
^ 1) = /;-1(4 11у(х,Уу_ 1) = д^Ос), я*-! < х < хи
и(х^19у) = /¿_!(у), 1/(*рУ) = /¿(у), У/-1 < У < У;. Приведем алгоритм решения волнового уравнения с помощью явной разностной схемы (рис.1), которая связывает значения неизвестной функции на трех слоях (/с — 1, к, к + 1).
Рис. Узел разностной схемы
Для упрощения записей введем другие обозначения для произвольной ячейки: вместо х^ < х < Х[ положим 0 < х < а, вместо У]-\ < у < У) положим 0 < у < Ь. При этом граничные условия примут следующий вид:
и(х9 0) = /о(*) = /¿00, иу(х, 0) = /ло00, 0 < х < а,
и(0,у) = 1Ь(У)> и&>У) = 0 < у < Ь.
Окончательно алгоритм оценки толщины красочного слоя на запечатываемой подложке представим в следующем виде.
1. Построить сеточную область внутри произвольной ячейки
а
(*иУк)> XI = 1к0, I = ОД, Л0 = —
У к = ктр к = ОД, ...,М; т = ^
(напомним, что здесь а = Ахь Ъ = Ду^), выбирая шаги /г0 и т так, чтобы выполнялось условие устойчивости (условие Куранта) ст И.
2. Вычислить значения к искомой функции для к = 0; 1:
£/¿,0 = = ОД-
т2 ( /¿(х;+1) - + /¿(х^-хУ
и 1,1 = дОО + Но Ыт + — ^с2-ц-
I = 1, - 1,и01 = Д1О1), = Д2О1)
3. Вычислить значения и^ для к = 2,..., М:
= ЫУк), = /^г(Ук) — — и1к_2 + Т2 — 2£/и_! + £/¿+1^-1)
I = 1,...,Ы - 1.
Таким образом, выполнение условия Куранта обеспечивает сходимость решения разностной схемы к решению волнового уравнения.
Известно, что профилограмма любой поверхности является функцией, значения которой распределены случайным образом и ее конкретный вид зависит от большого числа случайных факторов, имеющих различные функции распределения, так как процесс формирования красочного слоя на оттиске является результатом взаимодействия многих компонентов печатной системы. Учитывая этот факт, согласно центральной предельной теореме толщина красочного слоя на подложке, имеет распределение, близкое к нормальному. Это положение подтверждается результатами обработки профилограмм, снятых с поверхностей различных видов бумаги.
Рассматривая профилограммы как реализации гауссовской стационарной случайной функции с эргодическими свойствами, отметим, что вне зависимости от выбора начальной точки все статические характеристики могут быть определены по результатам обработки одной реализации, что отражает научную новизну и практическую значимость результатов работы.
4. Заключение
1. Разработан алгоритм и получена модель оценки толщины красочного слоя на оттиске бумаги в расчете от номинальной поверхности в виде функции двух переменных, учитывающей как макрогеометрические отклонения, так и стохастическую микрогеометрическую составляющую, которая позволяет прогнозировать распределение красочного слоя по поверхности запечатываемого материала.
234
2. Данный алгоритм позволяет производить подбор компонентов для заданной печатной системы «запечатываемый материал - краска» и определить пригодность запечатываемого материала к использованию для конкретного типа печатных работ.
Список литературы
1. Козаровицкий Л. А. Бумага и краска в процессе печатания. М.: Книга, 1965. 368 с.
2. Коржев В.А., Софман Л.Б. Уравнение баланса краски при контакте с бумагой в печатном процессе // Исследования в области технологии бумаги: сборник трудов ЦНИИБ. 1979. № 17. С. 56 - 59.
3. Коржев В. А. Оценка распределения красочного слоя по микрорельефу поверхности оттиска // Исследования в области технологии бумаги: сборник трудов ЦНИИБ № 17. 1979. С. 28 - 32.
4. MacPhee John. Fundamentals of Lihographic Printing. GATFPress Pittsburgh, 1998. 365 p.
5. Ozaki Y., Kimura M. Visualisation of printing of ink vehicle on paper surfaces by a SEM technique // Appita J. 2000 (3). P. 216 - 219.
6. Visualisation of the distribution of offset ink components printed onto coated paper/ H. Koivula, J.S. Preston, P.J. Heard and M. Toivakka //Colloids and Surfaces A: Physicochemical and Engineering Aspects. Vol. 317. Issues 1-3. 20 March 2008. P. 557 - 567.
7. Цыганков А.В., Цыганкова И.А. Моделирование рабочих поверхностей триботехнических узлов Вып.1. Т. 2. // Труды СПИИРАН. СПб.: СПИИРАН, 2002. С. 276 - 285.
8. Марчук Г.И. Методы вычислительной математики. М.: Наука, 1989. 608 с.
Трапезникова Ольга Валерьевна, асп., [email protected], Россия, Омск, Омский государственный технический университет,
Варепо Лариса Григорьевна, д-р.техн. наук., проф., [email protected], Россия, Омск, Омский государственный технический университет,
Колозова Ольга Алексеевна, ст. преподаватель, [email protected], Россия, Омск, Омский государственный технический университет,
Нагорнова Ирина Викторовна, канд. техн. наук, зав. лабораторией, irine.nagornova@yandex. ru, Россия, Москва, Московский государственный университет печати имени Ивана Федорова
THE ALGORITHM OF THE INK PENETRA TION DEPTH EVAL UA TION INTO
A PRINTED MA TERIAL
O.V. Trapeznikova, L.G.Varepo, O.A.Kolozova, I.V. Nagornova
235
The rationale of ink penetration evaluation task into pores of printed materials is discussed using an analyze of different known solutions. The evaluate algorithm and the ma-thematic model of ink depth penetration evaluation from a nominal surface were developed as a function taking into account macro-geometrical and sto^astic micro-geometrical excursions. It allows predicting an ink distribution on a printed surface. Whatever a start point, statistical parameters can be defined by treatment results of a single realization - it is a feature of the study.
Key words: algorithm, nominal surface, surface microgeometry, ink distribution.
Trapeznikova Ol'ga Valer'evna, postgradute, ol-trapeznikovaayandex.ru, Russia, Omsk, Omsk State Technical University,
Varepo Larisa Grigor'evna, doctor of technical sciences. professor, [email protected], Russia, Omsk, Omsk State Technical University,
Kolozova Ol'ga Alekseevna, Senior lecturer, kolozovaoaarambler.ru, Russia, Omsk, Omsk State Technical University,
Nagornova Irina Viktorovna, candidate of technical sciences, head of laboratory, irine.nagornova'a yandex. ru, Russia, Moscow, Moscow State University of Printing Art called after Ivan Fedorov
УДК 517.9
ГИБРИДНЫЙ МЕТОД ОТБОРА ИНФОРМАТИВНЫХ ПРИЗНАКОВ С ПРИВЛЕЧЕНИЕМ САМООРГАНИЗУЮЩИХСЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ КЛАССИФИКАТОВ
Е.Д. Лосева, Л.В. Липинский
В настоящее время, в связи с развитием технологий в сфере "человеко-машинной" коммуникации необходимо совершенствовать методы повышения качества распознавания психоэмоцианального состояния речи человека. Зачастую, извлекаемые акустические данные могут одержать избыточную информацию, различные шумы или помехи. Предложен альтернативный метод, основанный на применении многокритериального генетического программирования с привлечением нейросетевых классификаторов. Для тестирования предлагаемого подхода выбраны три базы данных, содержащие акустические характеристики на трех языках: английский, немецкий и русский. Результаты тестирования реализованного метода показали высокую эффективность.
Ключевые слова: Распознавание эмоций, нейронные сети, многокритериальное генетическое программирование, генетический алгоритм, отбор признаков, подмножество признаков.
Современные технологии позволяют достаточно эффективно использовать методы распознавания эмоционального состояния человека. В настоящее время существует несколько подходов для распознавания -это видео съемка, аудиозапись голоса и фотография лица человека [1].
