CC BY
6
УДК 004.932.2
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ПРОЦЕССА ПРОПИТКИ МАТЕРИАЛОВ
Т Ц Длмлянпм П Д Рлднлгил Л Д ТГСит.юугкл Восто'то Сибирский государственный университет пех'юлосгш и управления,
г. Уплн-Уд*, Россия
Аннипшиич — ОГцмши км цифрикмх н шГ||1^ж!*н11Й игпп.иьчун1ги к ]1:н.1иннм\ сфррих 11]К)1КШ1|Г1К;|, ие-лпцнны. а также для лабораторных исследований, где можно успешно использовать их для решения многих практических задан. Одной из таких областей является перксляиня (протекание! - теория, ошс-сывлюшпя вогнпкновенне бесконечных связных структур, состоящих из отдельных элементов. Данная теория используется применительно к обработке капиллярно пористых материалов, например, кожи или древесины с целью изучения в них процесса пропитки, массообменл и мае со передачи.
Целью работы являлось изучение возможности определения скорости и глубины проникания химических материалов в капиллярно парпстыс тела с использованием метода обработки пифрових пзобра женин.
Основным обьектом исследования служили шкуры крупного рогатого скота н образцы дерева липы. 15 качестве основы для дубящих составов использовался сухой хромовый дубитель, пз которого готовили возные растворы при температуре 90"С. Для обработки древесины использовали водные растворы красителей.
Для проведения исследований авторамп была разработана программа для определения цветовых компонентов на изображениях, получаемых в процессе дубления через определенный интервал времени. На основе данных программы была получена зависимость скорости массоперезачн дубителя голью прп
пГырннм кили и »[юшики Ц1нки"ины. Ппкминн К11<мижн11(-|К ниррдн-ирннм 11|И1никчниа \им11чнгк-||\ ]м>:1-
гентов в пористые тела на основе количественной обработки цифрового изображения срезов дермы. Метод позволяет повысить точность определения количества реагента, просачивающегося в толщину пористого тела, уменьшить трудоемкость и материалоемкость исследований.
Ключ сам? слала: обработка пкетнмт ншйрлжмтй, процесс дуолеипя кожи, прпдрсс пропитки материалов, обработка капиллярно-пористых материалов.
Т Вторник
Обработка цифр сизых изображений широко используется для автоматизации во миогих отраслях Г1—31: в ме дищшской диагностике и распознавании [4-6]. для контроля качества готовой продушин, поисел и обеаруже-кпя дефектов продукции бесконтактным способом [7], также имеется много специализированных программных пакетов к обучающих курсов, иосвяшснкых основам обработки изображений [Ь 11].
0.1.НПЙ ИЧ {Ллигг-Й ; 101 мГ)Ш К И ЯКЛМЯС'.Я 11Г]№0. IV ЦП Я — 1П1]Ж1 ОПИГК1КЛ 411ЦЯЯ «1ЧНИКК1КГНИГ
связных структур. состоящих из отдельных элементов. Данная теория используется с целью определения тре-онн е бетоне н хтя обработки других капкллярко-пористых материалов [12 13]. Тпкес эту теорию можно использовать для изучения процессов пропитал, массообмена н массопередачн в таких материалах, как кожа или древеенна.
П. Постановка задачи
Кожа - это пористый материал, получаемый путём выделки шкур, испсльзуется для производства сЪуви. одежды, мебели. Для выделки кожи вводятся дубители, которые создают химические связи между волокнами н одновременно не позволяют нм рпскисать к склеиваться.
В няп1ШЦ!Т кргмм гущгпкунл ¡»{ничнмг килы дуплгнин кожи с поишикю ириро.чнмх и жкушнгнных химических веществ. К дублению химическими веществами относится хромовое хуление. Ксжи. обработан -еыс хромсвым дублением. отличаются прочностью, мягкостью, эластичностью и стойкостью к истиранию.
ЭффгКГИКНСХ'ГЬ 1ЦМ1Ц№71 ДуОЛГИИН КОЛИ -СИКгК И1 1ГГ {:к()|мн:ги I риниьинич рПИЖПЖ К »ПрлПи 1ЫКИГММЙ МИ1ГрИ-
ал во время технологического процесса [11].
Строитглъньтг- материалы ия рлзличнмх гторлд лергяът пропи-ьт^т-.ттс ч рллличнылт хихптчгс чтгкги рглтгн-тамн с целью защиты от бноповрежденнй нлн придания нм различных свойств, окрашивания н т.д.
Целью работы яЕлалось изучение возможности определения скорости н глубины проникания химических м»1Г])ии.111К к киниллиржыкфипмг чгли с иг.молкчонинигм МПС1..ШЧ (*|]>г*к»1ки 1иф]1: кки ичоПри*гний
Основным объектом исследования служили шкуры крупного рогатого скота, подвергающиеся обработке сухим хромовым дубителем, образцы дерева липы и процесс пропитки этих материалов реагентами для опредс-лешш скорости их пропшеапня Для обработки древесины использовались водные растворы красителей.
Ш. ПЮ1 PAM.UA ОэРАЬО 1КИ ЦИФГОЗЫХ ШиЫ»АЖЬНИЙ Для проведения исследований авторами была разработана программа для определения цветовых компонентов на изображениях, получаемых в процессе дубления, через определенный интервал времени (рис. 1).
Рис. 1. Обработка цифрового изображения дермы
Так как процесс обработки кожи выполняется с использованием хромового дубителя, имеющего синий цвет, предварительный этап разработки программы выполнялся с целью определения диапазона цветовых его компонентов.
В ||]><)||1ИММГ щн-.цу* мшрена ктиожноггк ичмгнгния количгггкп мнгпж чти жнмияп- КыПи]»1ГЬ ПГИГНН градации определяемых цветов.
Использование данных, полученных в результате работы программы, позволяет с достаточно высокой точностью количественно определять глубину проникания раствора хромового дубителя в толщу дермы Количество пикселей выбранных цветов по строкам и столбцам выводятся в виде гистограмм. Также реализован вывод данных в таблицу в формате Ехсе1.
IV. Результаты эксперих^ентов
В результате обработки цветного цифрового изображения микросрезов голья с помощью разработанной программы получены гистограммы проникания дубителя в дерму, по которым с высокой степенью доетоверно-
СГГИраСГЧШИНЫ гмубин* П|Х1НИЧг1НИЯ дуОИ1ГЛ* И КИНПИКЯ I .|К»: рт'Сй .ЦуСкЛГНИН (риг ?.)
Цифровое изображение и фрагмент программы для обработки
Гистограмма, обработанная в hxcel
Кол-во пикселей, окрашенных хромовым дубителем
Тоипц ия Лицевая оп:-:гарминал
6С64
Рис. 2. Цифровое изображение среза образца голья через 720 минут от начала процесса хромового дубления и результата обработки
По циф]хж<)му ич))Г|1»а*.гник1 шмпригн.ч 1 исггшримми и-1:»щи;.и rjitr-ei мОрд-и^. . >кр;и игннлн дубнтлигм, и ]»»г-
1'ЧИГЛНИ (К»]НЧ I K М/И?'011Г{>«*ДИЧИ XpOVOKIllll ДуГ»И1ГЛЧ ГОЛЬК! (IVIUII I)
ТАБЛИЦА t
РАСЧЕТ СКОРОСТИ МАССОПЕРЕДАЧИ ХРОМОВОГО ДУБИТЕЛЯ D ПРОЦЕССЕ ДУБЛЕНИЯ ГОЛЬЯ
ЛГ® Длительность Количество Скорость. Глубина проникания дубите-
пи от начала процесса, мин пикселей пиксель'ми и ля в толщу зермы, J/o
1 60 191 183.93 3.15
о Ш 4111 677,94 67.79
3 720 6064 500,00 100,ОС'
По данным таблицы построена зависимость скорости массопередачи дубителя прн дублении голья (рнс. 3). Для этого введена единица: пнксель'мин.
дтят^львосп. ду»леиня, чяв Рнс. 3. Скорость массопередачи дубителя при дублении голья На рис. Л показан процесс пропитки образца липы красителем во времени.
Рис. 4. Про д etc нуопшки jCpctJUc липы расширим красшслд во времени
Каждый образец был обработан программно, по полученным данным была построена гистограмма, обработанная в таблице Excel. Обработанный таким образом каждый образец позволил количественно обработать скорость массопередачи красителя по образцу липы (рнс. 5).
Цифровое изображение п фргхмент программы дтя обработал
Гистограмма, обработанная в Excel
Количество пикселей, окрашенных красителем
~*4чго* Din-ctrirg
Пуу. | ■•■•íoera [2 1 KtT.ti. ь.1.1- |г...<•.l]
Все ДПР W-0
2 =
200
О
Л
= 150
& Ё юо
% '6.
0 ~
1 к г? я
б ^ Í)
1059
Высота Верх
Низ
Риг 6 Циф]Х'КОГ ИЧиГцИАРНИР <1»Г.Ча Л НИМ ЧГ|>ГЧ S0 МИНуГШ НПЧИЛИ ирмцт^ IIJIUI1ИТК и
По обработанным данным рассчитана скорость массопередачи водного раствора красителя (табл. 2)
ТАБЛИЦА 2
РАСЧЕТ СКОРОСТИ МАССОТТЕРЕДАЧИ ПРИ ПРОПИТКЕ ОБРАЗЦА ЛИПЫ РАСТВОРОМ КРАСИТЕЛЯ
.\s n/n Длительность от начала процесса, мин Количество пикселей Скорость, пиксель/мин
I 1,5 2321 1547,3
2 4,5 5215 1158,9
3 6.0 5867 977.8
4 9 7.1747 741 í>,3
V. Выводы И ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Проведенные исследования показали возможность определения проникания химических реагентов в пористые тела на основе количественных показателен пикселей цвета реагентов на цифровом изображении срезов дермы Метод позволяет повысить точность определения количества реагента, просачивающегося в толщину пористого тела, уменьшить трудоемкость и материалоемкость исследовании.
В процессе проведения экспериментов для пслучсння дветозен гаммы раствора хромового дубителя на срезе голья на фотоснимке, максимально соответствующей естественной окраске, были изучены и педоораны условия фотосъемок. Были установлены следующие оптимальные условия: отсутствие естественного цвета:
выполнение съемок при искусственном освсшсннк. создаваемом с помощью ламп дневного света:
- выполнение съемок среза на красном контрастном фоне:
- равномерность распределения осветления (отсутствие теней):
- неиидвижнах фиксашш фоюашшрага.
- дистанционное управление съемками
По результатам проведенной научно-исслсдозгисльскии раишы была опубликована сгахъх в сборнике международной конференции' 14], зарегистрирована программа для ЭВМ в официальном бюллетени ФИПС [15] и получен патент на изобретение [16].
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1 lühiir Btnml. Hüussrvlit-i Hinsl, Cotripuln Visum mid Abdications A Guiclr (in Slmlniis ии:1 PiJirliboiKiK Acadnriic Pirss, 7.000 709. i»
7. ГонгалггP , Вудс. P Цш]|:х!кич оЬр^Гник? и:<о1цижгнии M Тгхшч.фгрн 7005 1077 с.
Я ГJiiibrii.j»,li S F. Dij>il*1 Tniagr Piocrssnig and Analysis Human гпи1 Сшцмйп Visum AjjplicaLMiiis wilh
CVTPkH>1s (7nd «I) CRC Pitts*. 7010 997 ¡i
4. Yao Y., Chen Y., Li X. Processing and Analysis on the Slice Image of Human Bod}' /' International Conference on Wireless Networks and Information Systems, WNIS W. 2009. P. 330-333 DOI: 10.1109aVNIS.2C09.54
5. Jiang X., Liao O.-M. Sfcin wrinkles analysis, based, oil digital image processing // International Conference on Wavelet Active Media Technology and Information Processing. ICWAMTIP. 2012. P. 50-53. DOI: 10.1lOMCWAMTIP.2012 6413437.
6. Maglogmiuns L, Doukas C. N. Ovti view of advanced computer vision systems for skin lesions characterization ii Transactions on Information Technology in Biomedictne. 2009 Vol. 13, no. 5. P 721—733. DOI: 10 1109/ТГТВ.2009.2017529.
7. Yang J.. Ume L, Zhang C. L. Defect detection of flip chips old«: blimps with wavelet analysis of laser ultrasound signals П Transactions on Advanced Packaging. 2010 Vol. 33: no. 1. P. 19-29.
8. L. F. Silva L. F., C. Ohvete С.. P. H. Reis P. H. [et al] Supportive environment for teaching anrl learning digital image processing i! Frontiers in Education Conference (1-24 Oct.). FIE. IEEE 2015. P. 1-7. DOI: 10.1109 TTE.2015.7344315.
9. Zherihai D. Wang Y Wengang С Teaching software development of digital image processing based on VB H International Conference on Educational and Information Technology, ICEIT. IEEE. 2010. Vol.1. P. 108—110. DOI: 10.1109,TCEIT.2010.5607794.
10. Markov A.. Rautkiti Y.. Luc bin D, Tsirlov V. Evolution of a radio telecommunication hardware software certification paradigm m accordance with information security requirements: International Siberian Conference on Control and Communications, SIBCON. 2015. P. 1-4. DOI 10.1109 SIBCON.2015.7147139.
11 Damdinova Т., Methods of digital images creation and analysis of their aberrations H Voprosy kiberbezopasnosti [Cybersecurity issues]. 2014. No 5(8). P. 43^46.
12. Yamagitchi Т.. Nakamura S, Hashimoto S. An efficient crack detection method using percolation-based image processmg II 3rd IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications. 2008. P. 1875—1880. DOI: 10.1109 TCIEA.200S.4582845.
13. Qu, Z.. Lin. L.-D.. Guo. Y.. Wang, N. An improved algorithm for image crack detection based oil percolation model /■ TEEJ Trans Elec Electron Eng. 2010. P. 214-221 DOI: 10.1002/tee.22056
14 Раднаева В. Д, Советкин Н. В.. Дамдинова Т. Ц Жимбуева Л Д.. Определение глубины приникли на дубителя в дерму на основе цифрового изображения // Кожа и мех в XXI веке: технология, качество, экология, образование: материалы 10 Междунар. науч.-практ. конф Улан-Удэ, 2014. С. 11-13.
15. Дамдинова Т. Ц.. Жимбуева Л. Д.. Определение цветов на цифровом изображении: свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 201466076 от 10.12.2014. М.
16. Пат. 2567510 Российская Федерация. Способ определения скорости массопередачн в капиллярно-пористых телах/ Раднаева В. Д.. Советкин Н В.. Дамдинова Т. Ц., Емельянов И. Д.
