CC BY
6
ции, ознакомить в общем коллектив с основными возможными методами атак на информацию, ограничить физический доступ, иметь полный набор документации по правилам выполнения операций с данной информацией.
Ко второму классу относится конфиденциальная информация, Раскрытие такой информации ведет к значительным потерям на рынке. В качестве примера, можно назвать реальные финансовые данные, планы, проекты, полный набор сведений о клиентах, информация о бывших и нынешних проектах с нарушениями этических норм. При работе с информацией второго класса конфиденциальности к выше перечисленным требованиям первого класса необходимо добавить ещё ряд требований. К расширенному списку требований относится: расчет рисков атак на информацию; наличие списка лиц с подписью, имеющих доступ к информации, проведение автоматической системы проверки целостности системы и ее средств безопасности, надежные схемы физической транспортировки; обязательное шифрование при передаче по линиям святи, и схема бесперебойного питания ЭВМ.
Третий класс подразумевает секретную информацию, раскрытие которой приведет к финансовой гибели фирмы, компании или организации с учётом конкретной ситуации. Этот класс, объединяя требования первого и второго классов, имеет дополнительные требования. Это наличие детального плана спасения или надежного уничтожения информации в аварийных ситуациях при пожаре, наводнении, взрыве, защита оборудования и носителей информации от повреждения водой и высокой
температурой, и криптографическая проверка целостности информации.
Подводя итог всему вышесказанному, можно констатировать, что в настоящее время видами конфиденциальной информации являются государственные, коммерческие, личные, семейные, служебные, профессиональные сведения, имеющие ряд разновидностей. Они связаны с уровнем конфиденциальности информации, который подразумевает её четыре класса с перечнем обязательных требований. Все эти компоненты важны, необходимы и взаимосвязаны. Без них невозможно создать современную систему защиты и осуществлять определенную политику безопасности в информационной среде.
Список литературы:
1. Алексенцев А. И. Конфиденциальное делопроизводство. - М.: ООО "Журнал "Управление персоналом", 2003. 200 с.
2. Фатьянов А. А. Проблемы защиты конфиденциальной информации, не составляющей гос. тайну // Информационное общество. 2010. № 5. С. 49 -56.
3. Федеральный закон № 149 «Об информации, информационных технологиях и защите информации» от 27 июля 2006 г.
4. Федеральный закон № 188 «Об утверждении перечня сведений конфиденциального характера» от 6 марта 1997 г.
5. Шудрова К. Об уровнях конфиденциальной информации / «Директор по безопасности» 2012. С. 24 -29.
ПЕРВИЧНАЯ ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЯ ШЕРОХОВАТОЙ ПОВЕРХНОСТИ
Шабанов Вячеслав Анатольевич
Старший преподаватель кафедры автоматизации технологических процессов и производств, Национальный
минерально-сырьевой университет «Горный», Санкт-Петербург
Системы технического зрения все шире внедряются в различных отраслях народного хозяйства в качестве элементов оптико-электронных систем контроля различных параметров выпускаемой продукции. Возможность внедрения таких элементов обосновано наличием множества типовых программных разработок, позволяющих выполнить простейшие операции по распознаванию образов с целью выявления соответствия контролируемых изделий эталонным образцам. Однако для ряда задач типовые алгоритмы не позволяют выполнить более глубокий анализ изображений для проведения качественной оценки параметров контролируемых объектов. Одной из таких задач является контроль шероховатых поверхностей, где зачастую для функциональных поверхностей существует потребность не только определить стандартные параметры (такие как Ra, Rz, и S), но и более подробно описать форму микронеровностей, чтобы оценить трибо-технические характеристики контролируемой поверхности.
Использование типовой фильтрации позволяет выделить условные границы элементов микрогеометрии, но не дает возможности оценить их метрологические характеристики, кроме их взаимного расположения и размеров крупных элементов. Причиной такого результата можно считать зависимость параметров фильтров от величины фоновой составляющей, которая принимает фиксированное значение для всего изображения.
С целью создания условий для определения метрологических характеристик микрогеометрии были проведены работы в направлении создания оптимального алгоритма контроля шероховатостей, который предполагает отсутствие фона и опирается на анализ градиентов яркостей.
В указанном подходе принято, что поверхность является набором неразрывно связанных элементов, которые плавно перетекают из одного в другой, что наблюдается на фото образца из углепластика прошедшего обработку точением. Исходя из такого ее представления, можно утверждать, что для определения границ элементов мы не можем использовать некий пороговый уровень фона, который после вычитания оставит только элементы в рамках их границ.
Если рассмотреть пример сечения микрорельефа протяженностью 40 пикселей (для используемого разрешения ему соответствует около 1,3 мм) полученный из фотоизображения поверхности представленный на рисунке 1, то можно заметить, что разделителями между «элементами» выступают их наинизшие (наивысшие) точки (Рисунок 2).
Здесь учитываем, что цифровое изображение - это набор точек (пикселей), которые обладая значением от 0 до 255 (при восьмибитном кодировании) задают величину яркости для каждой позиции отображаемой сцены. Эта яркость может быть поставлена в соответствие положению
микронеровности относительно верхней и нижнеи точек. Значит, строка из значений пикселей, в первом приближении, задает распределение высотных уровней сечения несколько сглаженного за счет дифракционных эффектов микрорельефа. Данное утверждение вполне может быть
принято, если сравнит представленное выше сечения микрорельефа полученные опто-электронным методом и сечение полученное посредством профилометра, которое отображено на рисунке 3.
Рисунок 1. Снимок поверхности образца из углепластика, прошедшего обработку точением.
Рисунок 2. Сечение микрорельефа образца из углепластика, полученное опто-электронным способом.
Рисунок 3. Сечение микрорельефа образца из углепластика, полученное с помощью профилометра.
Представив поверхность в виде набора сечений, мы получаем матрицу изображения сцены, которая может быть подвергнута обработке для выявления границ «элементов». Ее образец можно видеть на рисунке 4.
; : 2 : ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 2 2 2 : 2 2 ; ; 2 2 : 2 2 2 ; 2 2 2 2 2 2 ; ; 2 2
; 2== 2== :=з 233 233 211 176 143 123 99 96 106 136 1в4 192 209 241 242 241 217 202 161 15 = 1 = 7 141 132 193 24= 233 233 15 = 115 99 =4 63 67 68 =2 77 89 2
; 233 233 :зз 233 233 199 136 139 не 1:7 юв 126 17: 195 197 21е 222 24; 21 = 197 179 132 14е 144 143 133 193 233 233 232 134 121 93 71 66 65 61 67 73 9В 2
: 2=з 233 :зз 233 232 171 137 137 113 101 Ю5 149 192 190 195 194 219 226 222 190 160 143 1-2 146 146 164 1е1 232 233 226 166 124 89 65 60 71 67 бв 83 95 ;
; 2=5 2=з 226 239 223 1=; 172 133 1з; 112 123 173 195 165 177 1 = 2 196 196 19; 221 1е = 141 146 142 173 173 1Е9 223 226 195 14; 122 = 5 63 72 74 6В 6= 83 122 ;
; 233 2=з 233 223 197 1е7 177 163 142 139 162 171 1=4 17; 169 176 199 192 206 223 192 148 133 1 = 3 133 17 = 195 212 226 160 122 98 72 73 68 62 55 6в 121 132 ;
; 233 233 :-7 231 1ез 162 1е- 17- 173 164 174 192 1е- 131 131 1ез 222 171 1е: 196 179 160 134 1-9 163 1в6 241 232 197 132 109 91 7е 79 63 68 71 109 142 163 ;
; 2=5 2=з 2=з 2-2 17; 133 166 169 1=; 162 144 171 149 149 137 224 224 1Е7 172 167 179 133 131 143 139 222 24; 217 162 114 92 95 = 2 77 5 = 68 95 1 = 2 1 = 1 176 ;
; 2== 2== :=з 212 167 133 161 132 137 133 139 168 1в6 163 149 176 18= 195 181 183 18= 142 143 164 192 198 189 165 142 112 92 100 81 73 69 = 2 111 1 = 6 191 188 :
; 233 233 :зз 217 1ее 171 133 131 126 132 141 192 22 = 1вз 173 172 1 = 7 192 19; 194 163 144 133 17е 179 1е7 1е: 133 133 119 97 вб = 3 77 7 = 113 132 1 = 1 176 172 ;
: 230 233 23 = 217 1е2 169 160 12е 136 141 164 19в 212 192 1ез 195 17е 1в6 167 172 162 141 161 169 170 179 160 149 144 НО 92 е4 89 е2 94 167 196 173 157 165 ;
; 212 :-1 223 1=7 1е4 161 149 133 136 133 165 17 = 196 1=7 17= 195 197 164 144 113 124 129 162 1 = 9 161 169 16= 137 131 12Е Е7 = 5 89 122 139 224 231 1=4 155 135 ;
: 224 229 209 195 1=: 13- 160 133 122 12 = 143 133 172 194 216 232 213 164 123 114 109 122 16в 203 194 161 164 172 133 122 95 79 91 ПО 17 = 233 223 17 = 14= 136 :
; 211 22: 177 166 133 132 139 131 142 141 137 136 216 233 233 21е 162 123 113 112 136 1Е2 232 223 195 1е7 1е2 146 109 е4 91 122 165 232 233 209 163 147 14е ;
; 222 223 214 183 172 163 172 133 17; 131 143 147 137 22= 233 234 154 144 13 = 126 115 116 159 22Е 232 213 194 222 142 98 Е7 94 12Е 212 247 214 159 14е 142 152 ;
; 222 2=з 221 196 190 199 2:2 1=4 176 136 143 131 195 244 247 212 1=4 177 139 131 12 = 113 132 241 233 233 223 1Е2 134 83 Е2 107 162 221 211 176 143 164 150 167 ;
; 244 :=з 23; 206 193 21- 213 179 167 1Б2 142 161 1в6 233 247 233 233 236 131 121 12 = 127 16в 249 233 233 223 174 12е 95 91 133 1вз 177 193 133 160 167 176 17е ;
: :1е 233 ::: 1ее 2:0 203 1ее 176 17: 160 141 133 223 233 233 233 233 22е 144 113 99 111 176 233 233 233 230 163 123 9е 106 134 167 163 13е 164 137 163 174 176 ;
; 211 223 1=4 169 176 203 221 169 164 131 1з; 133 221 234 232 233 233 22Е 132 124 96 126 176 219 246 233 242 171 132 113 114 146 15Е 159 165 175 174 171 13Е 142 ;
: 222 :-з 198 173 179 2:1 1вз 139 143 131 141 137 164 1=7 233 233 233 223 139 98 98 136 164 203 243 233 224 197 133 131 139 163 1=2 1 = 2 167 176 173 1 = 2 126 12 = :
; 219 :>з 19; 162 133 17: 144 131 136 136 126 13е 163 224 233 233 231 132 12 = 122 111 126 160 21е 233 233 23 = 223 137 146 1 = 2 221 221 218 21е 191 1=4 1>4 126 не ;
; 214 199 177 154 132 14= 12= 113 13 = 131 129 139 174 231 233 233 17Е 112 93 91 91 12Е 143 232 233 24= 209 191 1Е1 1 = 3 225 213 222 231 227 224 1 = 6 13Е 114 112 ;
; 221 1=1 171 154 145 126 114 117 123 12; 1з; 166 213 222 233 224 151 111 96 92 86 93 134 233 233 242 213 192 1Е7 215 249 232 213 22; 222 1е4 142 133 из из ;
; 1 = 3 183 1з: 148 139 137 116 114 117 119 134 176 220 21е 232 213 131 104 7 = ее 72 12= 2:2 2 = 3 233 233 22 = 1=4 199 233 2 = 3 222 195 211 22 = 179 122 122 127 = = ;
: 160 134 143 143 143 123 123 127 117 131 139 164 1в6 233 233 199 н: ез е: е4 91 133 242 233 233 243 212 1е2 24; 233 233 229 209 203 203 164 12е 117 121 95 ;
; 162 1=2 133 121 122 111 96 104 119 14; 147 139 213 233 233 221 106 73 7Е 9С 99 173 233 233 233 235 213 19В 233 2 = 5 2 = 5 255 253 230 1Е7 172 134 117 93 77 ;
; 1=2 136 131 122 110 101 106 114 130 122 142 163 216 233 233 132 100 89 94 106 122 201 233 2 = 3 233 242 191 215 233 2 = 5 2 = 5 255 255 22 = 185 153 119 89 = 5 77 :
; 177 13 = 123 109 12: 109 102 111 но 117 136 16в 209 22е 222 1>4 103 92 1;: 127 13е 242 233 233 233 223 22 = 233 233 233 233 233 246 224 161 133 124 92 96 76 ;
: 193 163 14е 12- 106 113 1:2 113 109 113 136 1ее 221 192 149 96 94 9с 123 143 211 233 233 233 233 224 233 233 233 233 233 233 206 172 130 113 92 124 123 94 ;
; 23 = 179 145 132 1:2 110 121 123 123 123 131 223 239 1=4 121 95 93 = 5 102 172 242 233 233 233 233 244 233 233 233 2 = 5 2 = 5 251 1=9 145 121 125 99 95 92 9С ;
; 231 1?; 142 113 113 1:2 110 160 13е 137 1е1 23 ; 22 = 149 97 77 73 83 131 198 233 233 233 2 = 3 249 233 23 = 23 = 233 233 2 = 3 242 194 144 117 127 99 90 86 93 ;
; :=1 177 144 129 111 112 131 164 136 142 192 227 14е 116 е7 е2 е: 122 134 190 233 233 23 е 226 24; 233 233 233 233 233 233 237 1ее 12е 112 98 93 в9 95 93 ;
; 241 133 143 123 121 131 12- 14е 131 146 194 219 164 112 76 76 97 12Е 134 222 233 233 224 206 233 235 233 233 233 2 = 5 2 = 5 214 142 131 109 89 ез 93 94 = 7 ;
; 2=2 1=2 127 114 117 123 11= 133 132 1б1 192 213 166 102 73 71 = 7 103 142 233 233 247 201 214 233 23 = 23 = 23 = 233 2 = 5 231 179 143 121 104 92 95 107 92 = 7 :
; 213 1 = 3 131 10в 117 12- 134 14; 136 1Б6 224 195 126 е1 74 64 72 = 3 174 233 233 233 222 232 233 233 233 233 233 233 192 131 139 117 113 90 95 101 9в 79 ;
: 217 146 131 126 12е 132 1з: 149 139 172 2:з 13 = 112 ез 78 77 72 е6 172 233 233 233 2-7 233 233 233 233 233 233 233 18в 123 нс 9в 92 93 9е гш 97 77 ;
; 225 1=2 126 122 12; 134 154 146 169 195 194 14= 95 =; 83 =7 79 122 192 233 233 241 222 233 233 235 233 233 233 246 165 123 112 93 ЕЕ 7 = 112 109 95 93 ;
; 16= 143 127 133 121 133 13е 133 167 223 1е7 113 79 74 В6 95 98 119 196 233 233 244 2=4 2 = 3 233 233 23: 23 = 233 223 163 121 96 96 = 1 = = = 7 83 86 = 1 ;
: 166 134 121 116 119 121 14 143 160 17: 132 в6 73 71 вз е4 112 139 194 23 е 234 233 232 233 233 233 233 233 233 214 144 116 121 91 е1 е1 77 74 е2 71 ;
; 161 133 119 119 116 119 14е 149 166 133 ЕЕ 59 62 66 76 ЕЕ 113 173 233 24= 242 232 223 233 233 235 233 233 232 1 = 3 145 не 89 92 е4 7 = е4 71 71 =4 ;
: 163 130 130 122 109 113 143 174 162 105 7 = 64 72 59 73 94 134 196 232 241 234 231 212 241 233 244 233 23 = 243 186 1 = 3 из 103 99 91 86 9с 7= = 1 99 :
: : ; : : : : : : : : : : : : : : 2 : : : : : : : : : : : 2 2 ; 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ;
Рисунок 4. Матрица исходного цифрового изображения участка поверхности образца из углепластика.
Поскольку первым этапом распознавания является именно поиск границ условных элементов микрорельефа, то, с учетом отсутствия фона и неразрывности поверхности, можно в каждой строке и столбце выполнить поиск наименьших значений в группах соседних точек и присвоить им общее значение «0».
Поиск границ осуществляется в двух взаимно перпендикулярных направлениях. Для удобства обработки данных изображение инвертируется и бинаризируется. Результатом являются две первичные матрицы, которые
необходимо очистить от шумов, проявляющихся в виде объектов малой площади.
Выделение граничных пикселей в определенном направлении позволяет также выявить направленность распределения структурных элементов поверхности, что особенно важно для контроля регулярных поверхностей, которые получаются, например, после обработки точением.
Рисунок 5. Результат выделения наименьших значений в строках (слева) и в столбцах (справа) исходной матрицы
углепластика.
Для регулярных поверхностей важно определить в первую очередь параметры регулярных микронеровностей и их взаимную структуру, поэтому следующим этапом должна быть очистка изображения от мелких деталей. В большинстве случаев их размеры ограничиваются двумя-четырьмя пикселями. С учетом заданной верти-
кальной и горизонтальной направленности поиска, выделение мелких деталей должно проводиться посредством нелинейного фильтра с ядром свертки вытянутым в направлении поиска. Результат такой обработки для размера мелких деталей равного трем пикселям представлен на рисунке 6.
Рисунок 6. Результат очистки изображения от мелких деталей размером в три пикселя.
Полученный результат еще не является достаточным для проведения дальнейшего анализа изображения, так как явно прослеживающиеся структурные элементы имеют множество разрывов, которые можно заполнить путем наложения следующего фильтра. Предложенную последовательность фильтров можно применить в нескольких итерациях, изменяя размеры мелких деталей. На рисунке 7 приведен результат нескольких итераций с изменяющимися размерами мелких деталей.
Следующим этапом можно выполнять анализ поверхности на регулярность и, при наличии таковой, определить метрологические характеристики регулярной структуры. Базовыми метрологическими характеристиками для регулярных поверхностей можно считать направление регулярных элементов и шаг между ними.
Регулярные поверхности, как правило, являются результатом определенного вида обработки (резанье, точение и др.), который имеет заданные параметры перемещения режущего инструмента по поверхности. В этом случае направление регулярных элементов определено направлением подачи, и необходимо контролировать шаг между элементами.
В тех случаях, когда выполняется контроль функциональных поверхностей в процессе эксплуатации (приработка, притирка), регулярные элементы микрогеометрии могут проявляться на отдельных участках контролируемого образца, которые определены волнистостью поверхности или биениями, вызванными наличием люфтов в местах соединений. Тогда важно выполнять измерения как направления и шага регулярных элементов, так и площади, на которой они детектируются.
Рисунок 7. Результат очистки изображения от мелких деталей.
Для увеличения достоверности метрологических параметров величина матрицы должна быть достаточно большой, чтобы охватывать участок с размерами сторон в каждом направлении не менее базовой длины, нормированной согласно ГОСТ 2789-73. На рисунке 8 представлены матрицы 100х100 пикселей для рассмотренного образца с результатами предварительной обработки.
После инвертирования матрицы предварительной обработки и наложения ее на исходную матрицу получается матрица (рисунок 9), которую можно использовать для реализации второго этапа распознавания.
Рисунок 8. Матрицы 100х100 пикселей с результатами предварительной обработки.
Рисунок 9. Границы рельефа по наинизшим точкам для образца из углепластика.
Таким образом, при выделении элементов микрорельефа, вполне можно определить «наинизшие» («наивысшие») точки, которые образуют контур условных элементов микрорельефа. Анализ задачи привел к выводу, что наиболее оптимальным будет построение контура по «наинизшим» точкам, так как они имеют четко выраженный
в малых размерах минимальный уровень яркости. Вершины микронеровностей в большинстве случаев имеют некоторую площадь одинаковой яркости слишком большую для формирования четкой границы, что обусловлено волновыми явлениями при отражении света. Важно также
правильно сформировать оптическую ось установки для Укрупненный алгоритм первичной обработки изоб-
контроля. ражения можно представить в виде, приведенном на ри-
сунке 10. При уточнении блоки алгоритма могут быть раскрыты, исходя из средств их реализации.
НАЧАЛО
_I_
Чтение изображения
Г
Формирование матрицы участка изображения
_I_
Поиск минимумов в строках матрицы и их обнуление
_*_
Поиск минимумов в столбцах матрицы и их обнуление
Наложение минимумов на
исходное изображение 1
Г" стоп
Рисунок 10. Укрупненный алгоритм первичной обработки изображения шероховатой поверхности.
Имея четкие границы элементов можно приступать к анализу распределения элементов в пространстве и их внутренней структуры через анализ динамики изменения вектора признаков X (Хтш), который вводится для описания элементов микрогеометрии.
Список литературы 1. ГОСТ 2789-73. Шероховатость поверхности. Параметры, характеристики и обозначения. М: Издательство стандартов, 1975. 12 с.
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ УСТАНОВИВШЕГОСЯ НЕИЗОТЕРМИЧЕСКОГО ДВИЖЕНИЯ НЕФТЯНОГО ПОПУТНОГО ГАЗА В ТРУБОПРОВОДЕ МАЛОГО
ДИАМЕТРА С ТОЛСТОЙ СТЕНКОЙ
Попутный нефтяной газ - углеводородный газ, находящийся в нефтяном пласте чаще в растворенном состоянии и выделяющийся из нефти в свободное состояние при снижении давления. Компонентный состав газа: го-
Шайдаков Владимир Владимирович
Доктор техн. наук, директор «ИНКОМП-нефть», г. Уфа
Сухоносов Артем Львович Канд. физ.-мат. наук, доцент УГАТУ, г. Уфа Людвиницкая Алла Ринатовна Канд. техн. наук, доцент УГНТУ, г.Уфа Джафаров Риад Джахидович Директор Торговый дом НКМЗ, г.Нефтекамск
рючие компоненты -это метан и его гомологи (этан, пропан, бутан, пентан, гексан), негорючие компоненты -это азот, кислород, углекислый газ, сероводород, гелий.Со-ставы газов различных месторождений могут существенно отличаться.
