CC BY
115
Традиционный вариант расчета риска потери сознания у пассажиров при постоянно изменяющейся высоте в салоне в течение 25 минут пребывания на высотах от 3 000 до 8 700 м не позволил дать даже ориентировочную оценку вероятности сохранения сознания, хотя суммарное время пребывания на высоте более 7 500 м приближалось к максимально возможным значениям резервного времени.
Использование предлагаемого подхода при ретроспективной оценке инцидента позволило по предложенным математическим моделям рассчитать дозу гипоксического воздействия и получить количественную оценку риска потери сознания.
Результаты расчета вероятности потери сознания пассажирами (92 %) хорошо согласуются с материалами расследования авиационного инцидента. Из 58 человек, находившихся в салоне без дополнительного кислородного обеспечения, только один сохранил относительную работоспособность и сумел воспользоваться кислородной маской. То есть фактически 98 % людей, находившихся в пассажирском салоне воздушного судна, потеряли сознание.
Результаты позволяют сделать вывод о высокой достоверности получаемых при использовании разработанных на основе дозового принципа нормирования воздействия на человека гипокси-ческой газовой среды математических моделей оценок риска снижения и утраты работоспособности человека в условиях выраженных степеней острого гипоксического состояния, прогнозных значений резервного времени наступления потери сознания и потребного времени устранения дефицита кислорода при снижении воздушного судна до высоты, входящей в зону полной компенсации, что весьма важно для разработки систем жизнеобеспечения и систем обеспечения жизнедеятельности летательных аппаратов [1, 4, 5].
В заключение следует отметить, что математическая модель дозы гипоксии в виде интеграла интенсивности гипоксического воздействия в пределах времени действия этого фактора позволяет переходить в динамическую область исследования эффектов воздействия гипоксической газовой среды и оценивать ее влияние на состояние человека
при изменении интенсивности гипоксического воздействия во времени. Разработанный на основе математической модели метод расчета риска потери работоспособности человеком в условиях низкого барометрического давления обеспечивает поддержку принятия решений при выборе оптимальной траектории полета летательных аппаратов в случае разгерметизации кабины или салона, при оказании помощи пораженным в чрезвычайных ситуациях в условиях высокогорья и в ряде других практических задач, связанных с пребыванием человека в условиях гипоксической гипоксии.
Литература
1. Авиационная медицина: руководство; [под ред. Н.М. Рудного, П.В. Васильева, С.А. Гозулова]. М.: Медицина, 1986. 578 с.
2. Кукушкин Ю.А., Богомолов А.В, Дворников М.В., Кисляков Ю.Ю., Рыженков С.П. Расчет риска потери работоспособности человеком в условиях низкого барометрического давления // Полет. 2012. № 11. С. 37-45.
3. Кукушкин Ю.А., Богомолов А.В., Дворников М.В., Степанов В.К., Сухолитко В.А. Методика определения потенциальной ненадежности действий и резервного времени сохранения работоспособности летчика в высотном полете // Проблемы безопасности полетов. 2002. № 11. С. 22-27.
4. Ушаков И.Б., Черняков И.Н., Шишов А.А. Физиология высотного полета. Воронеж: Истоки, 2008. 147 с.
5. Федоров М.В., Богомолов А.В., Цыганок Г.В., Айвазян С.А. Технология планирования многофакторных экспериментальных исследований и построения эмпирических моделей комбинированных воздействий факторов на операторов эрга-тических систем // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2010. № 5. С. 53-61.
References
1. Rudny N.M., Vasilyev P.V., Gozulov S.A., Aviatsionnaya meditsina: rukovodstvo [Aviation Medicine: manual], Moscow, Meditsina, 1986, 578 р.
2. Kukushkin Yu.A., Bogomolov A.V., Dvornikov M.V., Kislyakov Yu.Yu., Ryzhenkov S.P., Polyot [Flying], 2012, no. 11, pp. 37-45.
3. Kukushkin Yu.A., Bogomolov A.V., Dvornikov M.V., Stepanov V.K., Sukholitko V.A., Problemy bezopasnosti polyotov [Problems of flight safety], 2002, no. 11, pp. 22-27.
4. Ushakov I.B., Chernyakov I.N., Shishov A.A., Fiziologiya vysotnogo polyota [Physiology of high-altitude flight], Voronezh, Istoki, 2008, 147 p.
5. Fedorov M.V., Bogomolov A.V., Tsyganok G.V., Ayvazyan S.A., Informatsionno-izmeritelnye i upravlyayushchie sistemy [Information-measuring and control systems], 2010, no. 5, pp. 53-61.
УДК 62-503.5
ПРИМЕНИМОСТЬ ПРОГРАММНЫХ КОМПЛЕКСОВ ДЛЯ РАБОТ СО СНИМКАМИ К ЗАДАЧЕ АНАЛИЗА РЕНТГЕНОГРАММ
М.В. Овечкин, аспирант; А.И. Сердюк, д.т.н., профессор, директор АКИ (Оренбургский государственный университет, просп. Победы, 13, г. Оренбург, 460018, Россия,
[email protected], [email protected])
Разнообразные системы диагностики технических объектов и управления технологическими процессами широко распространены в различных областях промышленности. Контроль и диагностика в большинстве систем оптическо-
го контроля и диагностики деталей и конструкций сводятся к анализу полутоновых монохромных изображений структуры изделий. Из всех известных методов радиационного контроля наибольшее распространение получил радиографический метод дефектоскопии, в основе которого лежит применение рентгеновских пленок.
В статье указан существенный недостаток данного метода, заключающийся в том, что рассеянное излучение в зависимости от энергии первичного излучения изменяет качество снимка, снижает контрастность и четкость изображения, а следовательно, и чувствительность самого метода. Вследствие этого явления дефекты малого размера трудно различить.
Рассмотрена проблема повышения качества точечных сварных соединений за счет автоматизации анализа рентгенограмм данных соединений.
Проанализированы популярные системы анализа и обработки изображений (Adobe Photoshop, Paint.NET, GIMP ) и их применимость к задаче анализа оцифрованных рентгенограмм соединений. Сравниваются возможности программ. Рассматриваются программа анализа сканированных рентгеновских снимков SOWA 193, а также экспертные системы ImageExpert и Ident Smart Studio.
Сделаны выводы об актуальных проблемах анализа рентгенограмм и об отсутствии полноценных программных комплексов для работы с ними.
Ключевые слова: распознавание, изображения, рентгенограмма, сварные соединения, системы диагностики, точечная сварка, анализ.
THE SOFTWARE PACKAGES APPLICABILITY ORIENTED ON WORK WITH IMAGES TO THE X-RAY ANALYSIS PROBLEM Ovechkin M. V., postgraduate; Serdyuk A.I., Ph.D., professor, director Aerospace Institute (OrenburgState University, Pobedy Av., 13, Orenburg, 460018, Russia, [email protected], [email protected])
Аbstract. Various technical object diagnostic systems and process control systems based on the diagnostic results are widely spread in different fields of industry. In most optical inspection systems and diagnostic system of details and constructions control and diagnostic processes are represented as analysis of half-tone monochromatic images of item structure. The use of X-ray films underlie defectoscopy radiographic method which is the most prevailing of all well-known radiation control methods.
There is an essential disadvantage of the method: under the influence of primary radiation energy scattered radiation changes quality of image, reduces its hardiness and sharpness, so the method doesn't appear to be sensitive. Due to this effe ct small-size defects are hardly detected.
It is considered that the quality of spot welded joints may be improved by means of their X-ray analysis automation. Popular analysis and image processing systems (Adobe Photoshop, Paint.NET, GIMP ) were analyzed along with their applicability to the problem of the analysis of spot welded joints digitized X-rays.
There is a table of programs features comparison in the field of consideration. SOWA 193 scanned X-ray analysis program and such expert systems as ImageExpert and Ident Smart Studio are separately regarded.
The conclusions about the existence of topical problems concerning X-ray analysis and existence of full bundled software applicable to X-rays are made.
Keywords: recognition, image, X-ray, welded joints, diagnostic systems, spot welding, and analysis.
В промышленности широко распространены различные системы диагностики технических объектов и управления технологическими процессами по ее результатам: в частности, системы оптического контроля и диагностики сварных соединений, а также неразрушающего контроля и диагностики деталей и конструкций.
Процессы контроля и диагностики в большинстве данных систем сводятся к анализу полутоновых монохромных изображений структуры изделий, получаемых методами микрофотографии, рентгенографии, ультразвуковой эхолокации и другими, на предмет выявления таких дефектов, как микротрещины, неоднородности структуры и т.п. Для указанных систем характерны пространственное или временное разделение подсистемы получения диагностических изображений и подсистемы их анализа и принятия решений.
Применение рентгеновских пленок лежит в основе радиографического метода дефектоскопии, наиболее распространенного из всех известных методов радиационного контроля. Данным методом выявляются трещины, непровары, несплавления кромок. Недостаток метода радиационного
контроля в том, что рассеянное излучение в зависимости от энергии первичного излучения изменяет качество снимка, снижает контрастность и четкость изображения, а следовательно, и чувствительность самого метода. В результате дефекты малого размера трудно различить.
Анализ качества сварных соединений методом рентгенограмм осуществляется оператором вручную двумя способами: просматривается рентгеновский снимок детали через увеличительное стекло, изучается отсканированная и оцифрованная копия снимка в графическом редакторе. При этом оператор сам производит поиск и анализ дефектов на снимке, что занимает длительное время и не исключает погрешностей, связанных с человеческим фактором (усталость, рассеянность внимания при длительной монотонной работе и пр.).
Обзор программных комплексов,
позволяющих решать задачи распознавания и анализа образов
Рассмотрим основные программные пакеты для работы с изображениями - Adobe Photoshop,
Paint.NET, GIMP - и их возможности применительно к задаче распознавания параметров сварных соединений на снимках.
Работа оператора в общем случае заключается в просмотре изображения (необходимо предварительно обработать изображение для повышения его контрастности и шумоподавления), в поиске дефектов на нем и расстановке меток на дефектах. Поэтому сравнивать результаты работы пакетов следует по следующему алгоритму:
- «автоконтраст» или аналогичные функции;
- медианный фильтр подавления шумов (как наиболее подходящий для изображений данного типа) или другой имеющийся фильтр шумоподавления;
- отрисовка метки о смещении центра сварного соединения относительно посадочного места под него (найдено оператором при визуальном осмотре снимка);
- копия метки, ее поворот и расположение на следующем дефектном соединении.
Результаты сравнения приведены в таблице.
Сравнение возможностей программ для обработки изображений
Как видно из таблицы, редактирование и анализ снимков в представленных графических редакторах не позволяет полноценно автоматизировать и ускорить работу оператора (5-30 минут на
обработку одного листа вместо 20-40 при ручном просмотре рентгеновского снимка через увеличительное стекло, как это делалось ранее).
Программа анализа сканированных рентгеновских снимков SOWA 193
Данный специализированный программный комплекс входит в поставку аппаратно-программного комплекса FOSFOMATIK (включающего в себя сканер рентгенографий с пластин - ACR-2000, выпускаемый под брендом KODAK), предназначенного для компьютерной радиографии для неразрушающего контроля.
SOWA193 имеет инструменты для работы со сканированными изображениями, полученными при рентгеновской съемке, и обладает следующими возможностями:
- сканирование CR-пластин или радиологии фильмов и воспроизведение оцифрованных изображений для просмотра;
- просмотр и редактирование изображений в виде пиктограмм и в полный размер;
- комментирование изображений и нанесение специализированных меток для указания отклонений соединений от нормы (только предустановленные метки фиксированного размера);
- применение обработки уровней яркостей изображений, а также изменение контрастности и гаммы;
- передача изображений в сжатом или несжатых форматах на другие узлы DICOM (Digital Imaging and COmmunications in Medicine, индустриальный стандарт создания, хранения, передачи и визуализации медицинских рентгеновских изображений);
- печать изображений на принтер Windows или DICOM-принтер.
Тем не менее программа имеет ряд существенных недостатков, затрудняющих работу с рентгенограммами:
- для каждого снимка требуется ручная калибровка - выбор оператором объекта и ввод его реального размера;
- необходимо применять набор действий изменения яркости/контрастности для каждого изображения;
- нет вывода на экран снимка в размер пластины и масштабирования отметок о положении центра соединения;
- отсутствуют инструменты для автоматизации распознавания параметров соединений (размеры сварных точек, координаты центров, наличие трещин и пр.) и пакетной обработки снимков.
Программный комплекс ImageExpert Pro
Данная программа предназначена для решения задач количественного анализа изображений мик-
Программный продукт Пример обработки целевого изображения Сложность работы и временные затраты
Adobe Photoshop Исходное изображение; «автоконтраст» (возможна также функция «автоуровни», приводящая примерно к тому же результату); медианный фильтр подавления шумов; отрисовка метки инструментом «Линия»; копирование и поворот метки Удобный интерфейс; 5-30 минут на обработку одного листа
Paint.NET «Автоуровни» (функция «автоконтраст» отсутствует); ручное уменьшение шума; отрисовка метки инструментом «Линия»; копирование и поворот метки Отсутствие «автоконтраста», необходимость ручного создания новых слоев, отсутствие алгоритмов медианного шумоподавления; 10-30 минут на обработку одного листа
GIMP «Автоуровни»; линейное сглаживание (медианный фильтр отсутствует); отрисовка метки; копирование и поворот метки Отсутствие «автоконтраста», отсутствие алгоритмов медианного шумоподавления; 10-30 минут на обработку одного листа
роструктур в металлографии, материалов и порошков в материаловедении и машиностоении, препаратов и объектов в медицине и биологии. Анализатор позволяет получать широкий спектр геометрических параметров элементов структуры, к наиболее важным из которых можно отнести процентные доли составляющих, площади, периметры, минимальные, максимальные и средние диаметры, параметры формы и вытянутости объектов, характеристики распределения объектов (в том числе ареальные диаграммы и диаграммы свободных расстояний, гистограммы межцентровых расстояний и расстояний между объектами), характеристики анизотропии структур и многое другое. Получаемые характеристики доступны как для каждого объекта в отдельности, так и в виде их статистической подборки. Анализатор дает возможность представлять полученные распределения параметров в соответствии с требованиями российских и международных стандартов. Являясь универсальным инструментом, ImageExpert Pro 3 не только использует настройки стандартов, включенные в поставку, но и позволяет пользователям самостоятельно настраивать анализатор на работу в соответствии с требованиями нужной нормативной документации. Анализатор предназначен для получения изображений анализируемых структур и материалов, наблюдаемых в микроскоп, с проведением оператором простых геометрических измерений элементов структуры в реальных физических единицах.
Адекватность при проведении измерений обеспечивается калибровкой аппаратно-программного комплекса по объект-микрометру или эталонной линейке. Для удобства пользователей в программе предусмотрено отображение текущего визуального увеличения, что достигается калибровкой программы по длине видимой части экрана.
Встроенный в программу мастер съемки работает с широким спектром аналоговых и цифровых видеокамер (все устройства должны соответствовать стандарту драйверов Windows TWAIN или WDM). Пользователь имеет возможность наблюдать на экране компьютера живое изображение и сохранять его отдельные кадры.
Для удобства оператора при работе с камерами высокого разрешения реализована возможность ступенчатого масштабирования для режима отображения видео и для сохраняемых изображений.
Анализатор поддерживает наиболее популярные графические растровые форматы bmp, jpg, gif, tif, pcx, pcd, psd. Полученные изображения могут
быть сохранены или распечатаны на принтере, в том числе и с включенным масштабным инструментом в виде мерного отрезка, сетки или перекрестия с рисками заданного шага.
Для загруженных в программу изображений ImageExpert Gauge позволяет получать такие геометрические величины, как линейная длина; значения углов, определяемые по трем точкам или по двум непересекающимся отрезкам; параметры окружности, определяемые по трем точкам на ее границе; параметры выпуклого четырехугольника, определяемые по четырем точкам в углах фигуры.
ImageExpert дает возможность хранить в компьютере все требуемые эталонные шкалы, получать и сохранять изображения структур со шлифа, наблюдать на экране монитора одновременно анализируемую структуру и эталон, назначая этой структуре соответствующий балл (см. рис.).
Таким образом, можно проводить анализ соединений посредством улучшения воспринимаемости снимка за счет встроенных методов, проведения необходимых замеров соединений, сравнения с эталонными образцами.
В то же время система не позволяет накладывать метки на изображения и выделять необходимые для распознавания сегменты, что незначительно снижает труд оператора при анализе рентгенограмм, предоставляя лишь некоторые средства необходимой автоматизации.
Экспертная система Ident Smart Studio
Ident Smart Studio представляет собой систему, работающую в режиме предметно-независимого анализа образов комплексных экосистем и в режиме анализа биологических объектов в рамках экосистемы, позволяющем исследователям анализировать объекты.
•=* х> Ь G! ив п ö I-.]*!-■. ■ — а Р
Анализ изображения методом сравнения с внесенными шаблонами
Комплекс состоит из базового ядра (механизм распознавания образов, формирование информационной базы, мастер скриптов, визуализация объекта в 3D-пространстве) и набора дополнительных модулей, которые имеют свою специализацию. Отличительная особенность системы - отсутствие привязки к предметной области. Однако такой подход усложняет применение комплекса в узконаправленных областях, требующих определения специфических параметров объектов на снимках.
Система включает в себя модуль анализа базы знаний, графический модуль, поиск по шаблону Pattern Searcher.
Модуль анализа базы знаний предназначен для анализа характеристик, описывающих эталонные образы. Реализовано несколько механизмов:
- нечеткая кластеризация объектов информационной базы; позволяет объединять образы в кластеры, анализируя признаки;
- моделирование контуров на базе систем уравнений; строит системы линейных уравнений для контура объекта; в результате имеются две системы уравнений, для верхнего и нижнего контуров;
- статистический анализ видов; для выбранных видов объектов можно вычислить средне-квадратическое отклонение характеристик, среднее значение признака, что способствует построению усредненного контура.
Графический модуль предназначен для обработки изображений. Реализованы следующие фильтры: негатив, рельеф, градации серого, размытие. Имеется возможность сегментации и де-корреляции (позволяет разбивать изображение на однородные области);
Поиск по шаблону Pattern Searcher. Данный программный модуль предназначен для анализа изображений с целью определения на них однотипных классов объектов (например, подсчет численности диких животных на снимках, полученных при помощи аэрофотосъемки).
Таким образом, данная система позволяет частично автоматизировать работу оператора по обработке снимков за счет модуля обработки изображения, с помощью которого возможна автоматизация настройки необходимой яркости и контрастности снимка, и модуля Pattern Searcher, позволяющего выделять необходимые для анализа однотипные области снимка.
Недостатком Ident Smart Studio является невозможность автоматизировать процесс определения параметров найденных объектов (наличие трещин в сварных соединениях, размеры смещений и др.), что не позволяет использовать возможности автоматизированного анализа качества соединения по снимкам, устранив ошибки, связанные с человеческим фактором (усталость, монотонность работы и пр.).
В заключение необходимо отметить, что проведенный обзор программ-аналогов и литературных источников позволил установить следующее.
Широко распространенными и надежными методами контроля полученных сварных соединений являются методы радиографии, основанные на способности рентгеновского и гамма-излучения проникать через металл. Выявление дефектов с их помощью производится либо путем просмотра оператором проявленной пленки через увеличительное стекло, либо просмотром оцифрованных снимков в программах просмотра изображения с последующим нанесением отметок на найденных дефектах для повторной сварки участков соединений по результатам их анализа.
Основной недостаток метода радиационного контроля в том, что рассеянное излучение в зависимости от энергии первичного излучения изменяет качество снимка, снижает контрастность и четкость изображения, а следовательно, и чувствительность самого метода. Вследствие этого явления дефекты малого размера трудно различить.
На сегодняшний день нет полноценных программных средств автоматизации процесса распознавания и анализа параметров точечных сварных соединений, а также завершенных методик и алгоритмов автоматизации данного процесса. Имеются лишь некоторые специализированные для отдельных областей исследований программные продукты, включающие в свой состав модули, частично применимые в области распознавания рентгенограмм сварных соединений, но не позволяющие выполнять полноценную автоматизацию.
Литература
1. Вудс Р., Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005.
2. Aйсманн К., Палмер У. Ретуширование и обработка изображений в Photoshop; 3-е изд. M.: Вильямс, 2QQ8. 56Q с.
3. Иванов Д.В., Карпов A.C., Кузьмин Е.П., Лемпицкий В.С., Хропов A.A. Ллгоритмические основы растровой машинной графики: Учеб. пособие. М.: Бином, 2QQ7.
4. Дьяконов В.П. MATLAB 6.5 SP1/7/7 SP1/ Работа с изображениями и видеопотоками. M.: СОЛОН-Пресс, 2Q1Q. 4QQ с.
5. Потапов A.A., Пахомов A.A., Никитин CA., Гуляев Ю.В. Новейшие методы обработки изображений. M.: Физмат-лит, 2QQ8. 496 с.
References
1. Woods R., Gonzalez R., Digital image processing, 3rd ed., Prentice Hall, 2007.
2. Eismann K., Palmer W., Adobe Photoshop Restoration & Retouching, 3rd ed., New Riders, 2005.
3. Ivanov D.V., Karpov A.S., Kuzmin E.P., Lempitskiy V.S., Khropov A.A., Algoritmicheskie osnovy rastrovoy mashinnoy gra-fiki [Bitmap graphics algorithmic basis], Moscow, Binom, 2007.
4. Dyakonov V.P., MATLAB 6.5 SP1/7/7 SP1. Rabota s izobrazheniyami i videopotokami [MATLAB 6.5 SP1/7/7 SP1. Image and videostream manipulation], Moscow, SOLON-Press, 2010.
5. Potapov A.A., Pakhomov A.A., Nikitin S.A., Gulyaev Yu.V., Noveyshie metody obrabotki izobrazheniy [Modern image processing methods], Moscow, Fizmatlit, 2008.
