Научная статья на тему 'Пример реализации статистической модели управления качеством при микрофильмировании. Подготовка исходных данных'

Пример реализации статистической модели управления качеством при микрофильмировании. Подготовка исходных данных Текст научной статьи по специальности «Прочие технологии»

CC BY
396
52
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
МИКРОФИЛЬМИРОВАНИЕ / УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ / СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ / MICROFILMING / QUALITY MANAGEMENT / STATISTICAL METHODS OF RESEARCH

Аннотация научной статьи по прочим технологиям, автор научной работы — Панфилов Родион Геннадиевич

Обоснованы пооперационные исходные составляющие погрешности, являющиеся входными варьируемыми факторами в статистической модели управления качеством двухоперационного технологического процесса изготовления микрофильмов с бумажных носителей.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по прочим технологиям , автор научной работы — Панфилов Родион Геннадиевич

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

EXAMPLE OF REALIZATION OF STATISTICAL MODEL OF QUALITY MANAGEMENT IN MICROFILMING. PREPARATION OF BASIC DATA

The pooperatsionny initial components of an error being entrance varied factors in statistical model of management of quality of two-operational technological process of production of microfilms from papers are proved.

Текст научной работы на тему «Пример реализации статистической модели управления качеством при микрофильмировании. Подготовка исходных данных»

УДК 778.14

ПРИМЕР РЕАЛИЗАЦИИ СТАТИСТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРИ МИКРОФИЛЬМИРОВАНИИ.

ПОДГОТОВКА ИСХОДНЫХ ДАННЫХ

Р.Г. Панфилов

Обоснованы пооперационные исходные составляющие погрешности, являющиеся входными варьируемыми факторами в статистической модели управления качеством двухоперационного технологического процесса изготовления микрофильмов с бумажных носителей.

Ключевые слова: микрофильмирование, управление качеством, статистические методы исследования.

Данная статья открывает цикл работ, посвященных реализации статистической модели качества микрофильмов, изготавливаемых по многооперационным гибридным технологиям, разработка которой изложена в работах [1-8].

Исследуется возможность прогнозирования и улучшения результирующих параметров качества микрофильмов, подлежащих изготовлению, путем разработки статистической модели качества ещё на стадии подготовки конструкторско-технологической документации на изготовление оснастки, средств автоматизации, комплектования производственного агрегата для изготовления продукции и, в частности, микрофильмов необходимым оборудованием и приборами. Технологический процесс изготовления микрофильмов предполагается реализовать на производственном агрегате, позволяющем производить сканирование бумажных оригиналов и изготавливать микрофильмы первого поколения с полученных ранее факсимильных цифровых моделей изображения (ФЦМИ) с помощью СОМ-системы фотографического типа.

Производственный агрегат представлял собой технологическую систему, совмещающую книжный сканер «Zeutschel ОБ 14000 A1» (Германия) и СОМ-систему «Zeutschel ОР 500» с гибридной проявочной машиной «Crowley Mini Color LabMaster». Применялись - базовые модели негативной галогенидосеребряной пленки «Сорех HDP 10».

Результирующие параметры качества изготавливаемых микрофильмов и допустимые диапазоны их изменения приведены в таблице 1.

В соответствии с пунктом 1 алгоритма реализации предлагаемого способа [6] были сформированы перечень и возможные диапазоны изменения всех факторов (исходных составляющих погрешностей), зависящих от состояния сканируемого оригинала, качества пленки, а также формирующихся непосредственно на технологических операциях.

Информация о внешних факторах на 1-й операции, определяемых

178

состоянием оригинала, приведена в таблице 2.

Аналогичную информацию о факторах, формирующихся на первой операции - сканирования оригинала (создания ФЦМИ), целесообразно разделить на группы, технологически связанные: - с характеристиками и настройкой книжного сканера (табл. 3); процесс оцифровки (табл. 4).

Таблица 1

Выходные параметры модели (результирующие параметры качества)

.и Т= £ Обозначение в модели Группа по ГОСТ 13.1.102 Наименов ание Единица измерения Допустимый диапазон изменения Средства контроля

1 у1 Требования назначения Диффузная оптическая плотность фона изображения (негативного) Единица оптической плотности 1 ОС © Денсито- метр, читальный аппарат

2 у2 Показатели предела читаемости Бт или разрешающей способности Кт Лин/мм2 400 - 1000 Микроскоп, мира контраста 1:1000

3 у3 Требования надежности (сохр аняемости) Содержание остаточного тиосульфата Мг/см2 0,0007 ГОСТ 25063.1

4 у4 Содержание остаточных солей серебра Оставшееся цветовое (кремовое) пятно на пленке Отсутствие пятна Колба мерная, бумага фильтровальная, натрий сернистый, вода дист.

5 у5 Прогнозный срок сохранности микроформы годы 75 (для долговременного хранения) Термока- мера, камера влажности

В качестве промежуточных выходных параметров качества после 1-й операции и, следовательно, пришедших входных на 2-й - приняты сквозные информационные характеристики, приведенные в таблице 5.

В качестве внешних факторов на 2-й операции, определяемых качеством пленки, приняты следующие (табл. 6).

Информация о факторах, формирующихся непосредственно на второй операции - изготовления микрофильмов, приведена в таблице 7.

Таким образом, технологическая цепь разрабатываемой статистической модели качества содержит:

- 35 внешних и формирующихся непосредственно на технологических операциях входных факторов (всего в модели), т. е. исходных составляющих погрешностей, которые можно корректировать с целью улуч-

шения качества микрофильмов, подлежащих изготовлению;

- 6 внешних (табл. 2) и 17 формирующихся (табл. 3 и 4) входных факторов на 1-й операции;

- 7 промежуточных выходных параметров (табл. 5) после 1-й операции, приходящих в качестве сквозных (наследственных) информационных характеристик (также входных факторов) на 2-ю операцию;

- 7 приходящих с 1-й операции (табл. 5), 3 внешних (табл. 6), и 9 формирующихся (табл. 7) входных факторов на 2-й операции;

- 5 результирующих параметров качества изготавливаемых микрофильмов, количественные значения которых с помощью разрабатываемой статистической модели предполагается спрогнозировать и, в случае необходимости, улучшить.

Таблица 2

Перечень принятых факторов и максимально возможные диапазоны их изменений

Перечень факторов сканируемого оригинала Диапазоны изменений

1. Исходный фон носителя информации Координаты цвета по атласу цветов, сравнением цветовых проб 44 ... 27 580 возможных цветов

2. Цвет подложки под оригинал Координаты цвета по атласу цветов, сравнением цветовых проб 44 ... 27 580 возможных цветов

3. Цвет текста Координаты цвета по атласу цветов, сравнением цветовых проб 44 ... 27 580 возможных цветов

4. Разнородность форматов носителей информации Количество и соотношение самых больших форматов проекта к самым маленьким Форматы В5 ... А0

5. Плотность, толщина носителя 0,2 ... 3 мм

6. Поглощение света оригиналом 0 О О ох

Таблица 3

Перечень факторов и максимально возможные диапазоны их изменения

Перечень факторов книжного сканера Диапазоны изменений

Фотографический тип камер

1. Светочувствительность матрицы (180) 100 ... 1600 ед

2. Физический размер матрицы 36 х 24 мм

3. Баланс белого 1000.18000 К

Окончание таблицы 2

Перечень факторов книжного сканера Диапазоны изменений

Фотографический тип камер

4. Динамический диапазон, БУ 8 ... 14 БУ

5. Г лубина резкости Б/4,5 ... Б/29

6. Время выдержки 1/2000 ... 5 с

7. Переменное фокусное расстояние на протяжении всего процесса съемки 8 ... 50 мм

8. Фиксированное фокусное расстояние на протяжении всего процесса съемки 8 ... 50 мм

9. Стекло объектива с пониженной дисперсией 639 ... 3178

10. Вибрации камеры при съемке 1,6 ... 80 Гц

11. Освещение при съемке 0,0 Б ... 4,0 Б

Сканеры планшетные и с линейным сенсором

12. Аппаратная разрешающая способность (БР1) 300.4800 БРІ

13. Г лубина цвета 8 ... 48 бит

14. Диапазон оптических плотностей. Данный параметр показывает насколько качественно может быть отличим оттенок одного и того же цвета при сканировании 0,0 Б ... 4,0 Б

15. Цветовая температура лампы сканера (оттенок цвета, стабильность) (К) 1000.18000 К

Таблица 4

Факторы графических редакторов и максимально возможные диапазоны их изменений

Перечень факторов графических форматов Диапазоны изменений

1. Алгоритм обработки оригинального сигнала программным обеспечением или спецификация графического формата Потеря качества за счет исключения некоторых оттенков цвета относительно максимальной цветопередачи оборудования 0.100%

2. Разрядность 8.48 бит

Таблица 5

Выходные параметры первой технологической операции

Перечень факторов Диапазоны измерений

Параметры входного электронного изображения

1. Разрешающая способность (БР1). 300 - 1400 арі

2. Контрастность 0,55 - 1,0

3. Яркость 0,38 - 0,78 мкм

4. Смазанность 0 - 25 %

5. Цветопередача 39 - 90

6. Степень шума 0 - 5 %

7. Искажения 0 - 5 градусов

Таблица 6

Перечень внешних факторов и диапазонов их изменения

на 2-й операции

Перечень факторов качества пленки Диапазоны измерений

1. Размер и однородность микрокристаллов галогенида серебра 0,05 - 1 мкм

2. Толщина информационного слоя 3 - 17 мкм

3. Наличие противоореольного слоя в пленке -1...+1

Таблица 7

Формирующие входные факторы____________________

Перечень факторов СОМ-системы Диапазоны изменений

Параметры электронной части СОМ-системы

4. Формат файла А0 - А5

5. Разрешение на 16 мм и 35 мм пленке 11520 х 7200 пикселей на кадр

6. Длина волны экспонирующего излучения <300 нм

7. Мощность излучения лазера 300 - 600 мВт

Параметры проявочного оборудования

8. Время проявки 6 мин

9. Температура раствора (24 .30) о 35,0 - 39,9 С

10. Применение растворителей галогенидов серебра -1 . +1

11. Содержание тиосульфата натрия -1 . +1

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

12. Содержание остаточных солей серебра -1 . +1

Очевидно, что такую сложную многопараметрическую статистическую модель не представляется технически и организационно возможным

качественно сформировать путем проведения полноценного комплекса натурных многофакторных экспериментов. Поэтому следует использовать метод статистического моделирования, и в соответствии с пунктом 2 алгоритма реализации предлагаемого способа [6] была разработана рациональная архитектура искусственной нейронной сети (ИНС) и произведено ее обучение путем реализации весьма ограниченной серии натурных многофакторных экспериментов независимо для 1-й и 2-й технологических операций.

Экспериментальные исследования проводились на описанном ранее производственном агрегате с использованием максимально возможных диапазонов варьирования технологических режимов и настроек оборудования. Полученная вычислительная процедура позволяет на каждой операции для любой комбинации числовых значений (в рамках возможных диапазонов изменения) всех входных варьируемых факторов рассчитать соответствующее числовое значение каждого выходного параметра качества. Это обеспечивает возможность реализации последующего сквозного моделирования процесса формирования результирующих параметров качества вдоль всей технологической цепи.

Далее, в соответствии с пунктами 3 и 4 алгоритма реализации предлагаемого способа [6], с помощью компьютерной программы «Microsoft Office Excel» была произведена генерация числовых массивов из 200 значений каждой из исходных составляющих погрешностей, распределенных по нормальному закону и изменяющихся в диапазонах, приведенных в представленных выше таблицах.

Затем последовательно были выполнены следующие действия: -составлена таблица плана статистического модельного эксперимента для 1-й операции, и с помощью участка ИНС для 1-й операции получены 7 одномерных числовых массивов промежуточных выходных параметров после 1-й операции; - предыдущий шаг (полученные на нем одномерные числовые массивы) позволил составить аналогичную таблицу плана статистического модельного эксперимента для 2-й операции и с помощью участка ИНС для 2-й операции получить 5 прогнозных одномерных числовых массивов результирующих параметров качества микрофильмов, подлежащих изготовлению.

В соответствии с пунктом 5 алгоритма реализации предлагаемого способа [6] проведены статистические исследования полученных модельных распределений - установлены сглаживающие теоретические законы распределения (во всех рассмотренных вариантах - нормальные законы распределения), рассчитаны описательные статистики каждого из них; установлены частные коэффициенты корреляции выходных параметров с каждым из действующих факторов. В качестве иллюстрирующих примеров указанных расчетов приведены результаты статистических исследований полученного модельного распределения результирующего параметра

качества У (показатель разрешающей способности Ят информационного слоя микрофильма, табл. 1), полученного после проведения 2-й операции, которые представлены в таблице 8.

Таблица 8

Описательные статистики распределения после 2-й операции

Обозначение результирующей погрешности о т ,

Объем выборки N Валидные 200

Пропущенные 0

2 Среднее значение, лин/мм 646

2 Стд. ошибка среднего значения, лин/мм 21,85

2 Медиана, лин/мм 623

95% доверительный интервал для среднего Нижняя граница, лин/мм2 603

2 Верхняя граница, лин/мм 689

2 Мода, лин/мм 618

Стд. отклонение, лин/мм 212,75

2 2 Дисперсия, (лин/мм ) 45263

Асимметрия 0,151

Стд. ошибка асимметрии 0,241

Эксцесс -0,101

Стд. ошибка эксцесса 0,478

Размах, лин/мм 663

2 Квартили, лин/мм

01 25 495

02 50 623

0з 75 601

2 Межквартильный размах, лин/мм 106

В результате проведенных исследований по реализации разработанной статистической модели управления качеством изготавливаемых микрофильмов на данном этапе получены одномерные числовые массивы исходных составляющих погрешностей, служащих варьируемыми факторами, пооперационных выходных параметров, служащих сквозными информационными характеристиками, вдоль всей технологической цепи, а также прогнозируемые диапазоны изменения результирующих параметров качества микрофильмов, подлежащих изготовлению по гибридным многооперационным технологиям. Это обеспечивает возможность реализации последующих этапов исследуемой статистической модели управления качеством.

Список литературы

1. Талалаев А.К., Панфилов Р.Г. Исследование возможности разработки технологии изготовления микрофильмов без использования тиосульфата натрия // «Автоматизация: проблемы, идеи, решения»: Сб. трудов Международной научно-технической конференции. 10-12 ноября 2010 г., под ред. В.В. Прейса, Е.В. Давыдовой. В 2-х частях. Ч.2. Тула: Изд-во Тул-ГУ, 2010. С. 116-121.

2. Талалаев А.К., Панфилов Р.Г. Разработка способа ускоренных испытаний качества и сохраняемости микрофильмов // «Автоматизация: проблемы, идеи, решения»: сб. трудов Международной научнотехнической конференции. 10-12 ноября 2010 г., под ред. В.В. Прейса, Е.В. Давыдовой. В 2-х частях. Ч.2. Тула: Изд-во ТулГУ, 2010. С. 116-121.

3. Талалаев А.К., Панфилов Р.Г. Разработка способа ускоренных испытаний качества и сохраняемости микрофильмов // Известия ТулГУ. Серия. Технические науки. Тула: Изд-во ТулГУ, 2010. Вып. 4. Ч.1. С. 2230.

4. Талалаев А.К., Панфилов Р.Г. Управление качеством изготавливаемых микрофильмов методом статистического моделирования // Известия ТулГУ. Серия. Технические науки. Тула: Изд-во ТулГУ, 2012. Вып. 1. С. 486-492.

5. Талалаев А.К., Панфилов Р.Г. Экспериментальное установление зависимостей между переменными в модели управления качеством процессов микрофильмирования без тиосульфата натрия // Известия ТулГУ. Серия. Технические науки. Тула: Изд-во ТулГУ, 2012. Вып. 1. С. 479-585.

6. Панфилов Р.Г. Разработка статистической модели управления качеством многооперационных технологических процессов // Известия Тул-ГУ. Серия. Технические науки. Тула: Изд-во ТулГУ, 2012. Вып. 3. С. 1927.

7. Талалаев А.К., Панфилов Р.Г., Лазарев А.А. Алгоритм построения статистической модели управления качеством для многооперационных технологических процессов // Известия ТулГУ. Серия. Технические науки. Тула: Изд-во ТулГУ, 2012. Вып. 3. С. 19-27.

8. Талалаев А.К., Панфилов Р.Г., Лазарев А.А. Установление входных факторов в двухоперационной статистической модели управления качеством микрофильмов // Известия ТулГУ. Серия. Технические науки. Тула: Изд-во ТулГУ, 2012. Вып. 3. С. 19-27.

Панфилов Родион Геннадиевич, канд. техн. наук, доц., archon80@mail.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет

EXAMPLE OF REALIZATION OF STATISTICAL MODEL OF QUALITY MANAGEMENT IN MICROFILMING. PREPARA TION OF BASIC DA TA

R.G. Panfilov 185

The pooperatsionny initial components of an error being entrance varied factors in statistical model of management of quality of two-operational technological process of production of microfilms from papers are proved.

Key words: microfilming, quality management, statistical methods of research.

Panfilov Rodion Gennadievich, candidate of technical science, docent, archon80@mail. ru, Russia, Tula, Tula State University

УДК 778.14

ПРИМЕР РЕАЛИЗАЦИИ СТАТИСТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРИ МИКРОФИЛЬМИРОВАНИИ.

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОВНЯ ВЕРОЯТНОСТИ БРАКА

Р.Г. Панфилов, А.А. Лазарев

На основании полученных ранее одномерных числовых массивов пооперационных выходных параметров проведено статистическое прогнозирование уровня вероятности брака результирующих параметров качества изготавливаемых микрофильмов.

Ключевые слова: управление качеством, статистическое моделирование, изготовление микрофильмов, качество продукции.

В данной работе рассматривается фрагмент статистической модели управления качеством изготавливаемых микрофильмов, изложенной в работах [1-8], касающийся прогнозирования уровня вероятности брака результирующих параметров качества [6]. Согласно разработанному алгоритму реализации предлагаемого способа [7], это соответствует 6 этапу -прогнозированию возможного диапазона изменения величины исследуе-

2

мого результирующего параметра качества у и уровня вероятности его брака для различных условий прогноза.

Таблица 1

Условия прогнозирования, положенные в основу определения вероятности брака

Возможные диапазоны изменения параметров Наименование возможного диапазона изменения по условиям его прогнозного расчета IV.m, лин/мм2

№ Обозначение

1 А1 Требуемый по ТУ на изготовление микрофильма 400 - 1000

2 А 2 Среднестатистический для модельной выборки 29,42

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.