CC BY
17
7. Banu Aytekin. Vibration Analysis of PCBs and Electronic Components // Middle East Technical University. 2008. P. 135. URL: http://etd.lib.metu.edu.tr/uploadZ3/12 60 94 4 4/index.pdf (дата обращения 01.03.2017).
8. Yucel Devellioglu. Electronic Packaging And Environmental Test And Analysis Of An EMI Shielded Electronic Unit For NAVAL Platform. Middle East Technical University. 2008. P. 253. https://etd.lib.metu.edu.tr/upload/12 60 94 5 9/index.pdf (дата обращения 01.03.2017).
9. Anjum M.W., Khalid B., Rehman A. Seismic Analysis of Electronic Cabinet using ANSYS. Technical Journal, University of Engineering and Technology Taxila, Vibration analysis issue, 2012. P. 75. URL: http://web.uettaxila.edu.pk/techJournal/downloads/Technical%2 0journal%202012.pdf (дата обращения 09.01.2017).
10. Иевлев П.В., Климов А.И., Муратов А.В., Сидоров Ю.В., Турецкий А.В. Моделирование механических характеристик радиоэлектронных модулей третьего уровня // Радиотехника. 2014. № 11. С. 37-40.
11. Турецкий А. В. Разработка подсистемы постановки начальных и граничных условий при моделировании механических характеристик конструкций РЭС в системе PRO/ENGINEER / Труды междунар. симпоз. «Надежность и качество». г.Пенза.2011. Т.1. С.335-336
12. Лозовой И.А., Турецкий А.В В. Разрушение паяных соединений и анализ причин возникновения разрушений / Труды междунар. симпоз. «Надежность и качество». г.Пенза.2011. Т.2. С.184-186
13. Иевлев П.В., Климов А.И., Муратов А.В., Сидоров Ю.В., Турецкий А.В. Этапы моделирования механических характеристик радиоэлектронных модулей третьего уровня // Радиотехника. 2014. № 11. С. 41-43.
14. Иевлев П.В., Муратов А.В., Слинчук С.А., Тураева Т.Л., Турецкий А.В. Оптимизация процессов проектирования радиоэлектронных модулей третьего уровня средствами Creo Parametric 3.0 // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2016. Т. 12. № 6. С. 96-103.
5. Chiranjeeve H.R., Kalaichelvan K., Rajadurai A. Design and Vibration Analysis of 2U-Cubesat Structure using AA-6061 for Aunsat-II. IOSR Journal of Mechanical and Civil Engineering. 2014. Volume-1/9. P. 61-68. URL: http://iosrjournals.org/iosr-jmce/papers/NCCAMABS/Volume-1/9.pdf (дата обращения 09.01.2017).
16. Павлов С. Системы электронного и электротехнического проектирования в 2015 году: обзор достижений и анализ рынка // CAD/CAM/CAE Observer. 2016. № 3 (103). C. 6 - 17. URL: http://www.cadcamcae.lv/N103/0 6-17.pdf (дата обращения 18.02.2017).
УДК 681.39; 007.001.362
Федотов1 Н.Г., Голдуева1 Д.А., Мокшанина2 М.А.
1ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет», Пенза, Россия
2ФГБОУ ВО «Пензенская государственная сельскохозяйственная академия», Пенза, Россия
ПРИЗНАКИ, ХАРАКТЕРИЗУЮЩИЕ ГЕОМЕТРИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ ТЕКСТУР, ПРЕДСТАВЛЕННЫХ В ТРЕХМЕРНОМ ПРОСТРАНСТВЕ
Предложен метод формирования признаков, характеризующих геометрические особенности текстур, представленных в трехмерном пространстве, на основе стохастической геометрии и функционального анализа Ключевые слова:
признаки текстур, представленных в трехмерном пространстве, распознавание образов, стохастическая геометрия, функциональный анализ
Введение
Одной из актуальных проблем современной науки и техники является проблема распознавания текстур, представленных в трехмерном пространстве. Актуальность указанной проблемы следует из повсеместного присутствия на многих поверхностях, подлежащих анализу в большинстве практических задач анализа и распознавания поверхностей, представленных в трехмерном пространстве (например, задача анализа рельефа местности, и т.д.). При решении подобных задач одной из основных проблем является проблема формирования признаков, описывающих анализируемые объекты и способных отличать изображения, относящиеся к разным классам.
Подавляющее большинство существующих в настоящий момент времени методов формирования признаков объектов, представленных в трехмерном пространстве, не позволяют достаточно детально описать анализируемые изображения, в силу того, что предполагают существенное упрощение распознаваемых объектов, заключающееся в приведении к двумерному случаю. Подобное упрощение отрицательно сказывается на точности распознавания.
В настоящей статье предлагается метод формирования признаков текстур, представленных в трехмерном пространстве, предполагающий анализ изображений без предварительного их упрощения. Настоящий метод основан на аппарате стохастической геометрии и функционального анализа. Формирование признаков согласно предлагаемому методу может быть осуществлено одним из двух способов: экстракцией или генерацией. Первый способ предполагает участие эксперта-аналитика, причем, формируемые признаки имеют конкретную интерпретацию в терминах решаемой задачи. Согласно второму способу формирование признаков производится автоматически в режиме компьютерной генерации, в результате чего получают некоторые аб-
страктные характеристики анализируемого объекта, обладающие распознающей силой. В ряде прикладных задач используется комбинация указанных способов формирования признаков.
В настоящей статье предложен метод формирования признаков, характеризующих геометрические особенности текстур, представленных в трехмерном пространстве.
Также следует отметить, что предлагаемый подход к проблеме анализа текстур, представленных в трехмерном пространстве, позволяет конструировать признаки инвариантные к повороту, переносу и масштабным изменениям исходного объекта, что весьма важно для решения большинства практических задач рассматриваемой области.
Рассмотрим процесс формирования признаков, согласно предлагаемому подходу.
1. Атомно-силовая микроскопия
Весьма обширный класс задач анализа поверхностей принадлежит проблеме анализа и распознавания 3D моделей текстур, представленных в трехмерном пространстве. В ряде практических задач из области физики поверхности и тонкопленочных технологий 3D модели текстур, подлежащие анализу, строятся с помощью атомно-силового микроскопа.
Атомно-силовой микроскоп (АСМ) был изобретён в 1986 году. В основе работы АСМ лежит силовое взаимодействие между зондом и поверхностью, для регистрации которого используются специальные зондовые датчики (рис. 1).
Зондовые датчики представляют собой упругую консоль - кантилевер (cantilever) с острым выступом на конце (рис. 2). Датчики изготавливаются методами фотолитографии и травления из кремниевых пластин.
Один конец кантилевера жестко закреплен на кремниевом основании - держателе. На другом конце консоли располагается собственно зонд в виде острой иглы.
Основание Контроль
Зонд
зонд АСМ испытывает притяжение со стороны образца на больших расстояниях и отталкивание на малых. Регистрация малых изгибов упругой консоли зондового датчика проводится на базе оптических методов (рис. 4).
Рисунок 1 - Схематическое изображение зондового датчика АСМ
uld (r)=u0 ^ i +p
Параметр Г
атомов на малых расстояниях.
новесное расстояние между атомами, По энергии в минимуме.
0 - рав-значение
ио
Рисунок 3 - Качественный вид потенциала Леннарда - Джонса
Потенциал Леннарда-Джонса позволяет оценить силу взаимодействия зонда с образцом. Общую энергию системы можно получить, суммируя элементарные взаимодействия для каждого из атомов зонда и образца. Тогда для энергии взаимодействия получаем:
^ = 11 иьо (г - г')пР (г')п5 (г)ауаг,
?р?в
где п5(г) и Пр(г') - плотности атомов в материале
образца и зонда. Соответственно сила, действующая на зонд со стороны поверхности, может быть вычислена следующим образом:
РрБ =~ёга<1(1¥Р8) .
Реальное взаимодействие зонда с образцом имеет более сложный характер, но в любом случае
Фотодиод
[03
bin с»
- is:
Рисунок 2 - Схематичное изображение зондового датчика АСМ
Сила, действующая на зонд со стороны поверхности, приводит к изгибу консоли. Регистрируя величину изгиба, можно контролировать силу взаимодействия зонда с поверхностью.
Качественно работу АСМ можно пояснить на примере сил Ван-дер-Ваальса. Наиболее часто энергию ван-дер-ваальсова взаимодействия двух атомов, находящихся на расстоянии r друг от друга, аппроксимируют степенной функцией - потенциалом Леннарда-Джонса (рис.3) [1]:
Первое слагаемое в этом выражении описывает дальнодействующее притяжение, обусловленное, в основном, диполь - дипольным взаимодействием атомов. Второе слагаемое учитывает отталкивание
Рисунок 4 - Схема оптической регистрации изгиба консоли зондового датчика АСМ
Оптическая система АСМ юстируется таким образом, чтобы излучение полупроводникового лазера фокусировалось на консоли зондового датчика, а отраженный пучок попадал в центр фоточувствительной области фотоприемника. В качестве пози-ционно - чувствительных фотоприемников применяются четырехсекционные полупроводниковые фотодиоды.
Основные регистрируемые оптической системой параметры - это деформации изгиба консоли под действием Z-компонент сил притяжения или отталкивания ( F ) и деформации кручения консоли под действием латеральных компонент сил ( FL ) взаимодействия зонда с поверхностью. Если обозначить исходные значения фототока в секциях фотодиода через ¡0! , I02 , I03 , ^04 , а через !х , 12 , !ъ , I4
- значения токов после изменения положения консоли, то разностные токи с различных секций фотодиода AI. = I — Iq. будут однозначно характеризовать величину и направление изгиба консоли зондового датчика АСМ.
При сканировании в режиме AZ = const, где AZ
- расстояние между зондом и поверхностью материала, зонд перемещается вдоль поверхности, при этом напряжение на Z-электроде сканера записывается в память компьютера в качестве рельефа поверхности Z = f (x,y).
2. Триплетные признаки, характеризующие геометрические особенности текстур, представленных в трехмерном пространстве
Подробное описание принципа построения три-плетных признаков текстур, представленных в трехмерном пространстве, можно найти в [2, 4]. Приведем некоторые примеры построения методом экстракции триплетных признаков, характеризующих геометрические особенности текстур, представленных в трехмерном пространстве.
Суммарный объем выпуклых объектов на текстуре, представленной в трехмерном пространстве.
Исходная текстура F, представленная в трехмерном пространстве, пересекается сканирующей плоскостью а(9, р), перпендикулярной плоскости хОу.
Результат пересечения изображения и сканирующей плоскости есть кривая q(9, р, t). Проекция кривой q на плоскость хОу есть прямая 1(9, р), где 9, р её полярные координаты, с которыми связаны функционалы <Э и P соответственно; функционал T связан с параметром t, задающим точку на прямой 1, T(F П а(в,р)[) = T f ( 9 , р , t ) . Плоскость а(9, р ), на которой расположена кривая q(9, р, t) в свою очередь подвергается сканированию решеткой параллельных прямых ki(9, р , ti), перпендикулярных прямой 1. Пусть результат пересечения кривой q(9, р, t) со сканирующей прямой k(9, р, ti) характеризуется числом f(9, р, t). В качестве указанной характеристики возьмем Zi - высоту в данной точке ti прямой 1(9, р).
В качестве характеристики, отражающей взаимное расположение текстуры F и сканирующей плоскости а(9, р ), соответствующей j-му участку
кривой между двумя значимыми соседними минимумами, возьмем gj(6, р) = ''£-А? , где ЛЬ - шаг
I
дискретизации на прямой 1(6, р).
Зададим функционал Т следующим образом:
Т1 = 18] (Р,в) ■
В качестве функционала Р возьмем: Р1 =
т
£ 8(07 Р)-Ар , где д(63, р.) = Т(Р оа) , 1 = 1
дискретных значений р, Лр - шаг дискретизации по р, р £ [- Я; Я], Я - радиус сканируемой части плоскости, т.е. радиус сетчатки.
Функционал © зададим следующим образом:
m - число
Е Щ)
©1
j=1
где h(0j) = P( g(0j, Р)), а n - число
выражение: Т2
Е gj W) j_
max gj (р,6)
. Тогда триплетный
Зададим функционал Т следующим образом: ^ (
Т1 = Е gj (рб ■
j
В качестве функционала Р возьмем: Р2 =
т
£g(Oj,р) , где g(6jr р.) = Т(^, т - число
г=1
дискретных значений р.
Функционал © зададим следующим образом:
Е h6)
©1
j=1
где h(6j) = P( g(0j, р)), а n - число
дискретных значений 6.
Таким образом, признак Пз = Т1 ■ Р2 ■ ©1 характеризует площадь, занимаемую замкнутыми фигурами, образованными на плоскости хОу проекциями точек минимума текстуры Я.
Периметр повторяющихся примитивов, образованных на плоскости хОу проекциями точек минимума текстуры Я.
Исходная текстура Я, представленная в трехмерном пространстве, пересекается сканирующей плоскостью а(6, р), перпендикулярной плоскости
хОу.
Результат пересечения изображения и сканирующей плоскости есть кривая ^(6, р, Ь). Проекция кривой на плоскость хОу есть прямая 1(6, р), где 6, р. На прямой 1 проекции точек минимума кривой д(6, р, Ь) образуют отрезки аj, соответствующие _7-му участку кривой ^ между двумя значимыми соседними минимумами.
Пусть л(6, р) - функция числа отрезков на прямой 1(6, р).
Определим функционал Т следующим образом: Тз(^ оа(в,р))
2 ■ n(0, р). Пусть функционал Р имеет вид: Р3(
T(F na(8,p))
Е g(0j р) -Ap
, где g(Qj, pi)
T(F па(в ,,pi)) ,
т - число дискретных значений р.
Определим функционал © следующим образом:
дискретных значений 6.
Таким образом, признак П1 = Т1 ■ Р1 ■ ©1 характеризует суммарный объем выпуклых объектов на текстуре, представленной в трехмерном пространстве. Приведенный триплетный признак инвариантен к сдвигу и повороту, но сенситивен к линейным деформациям. Для того, чтоб получить инвариантность и к линейным деформациям, необходимо в качестве функционала Т взять, например, следующее
®2(Р( T(F nа(в,р))
Еh(0j)
j=1_
среднее значение
признак П2 = Т2 ■ Р1 ■ ©1 будет являться относительной характеристикой суммарного объема выпуклых объектов на текстуре, представленной в трехмерном пространстве.
Площадь, занимаемая замкнутыми фигурами, образованными на плоскости хОу проекциями точек минимума текстуры Я.
Исходная текстура Я, представленная в трехмерном пространстве, пересекается сканирующей плоскостью а(6, р ), перпендикулярной плоскости хОу.
Результат пересечения изображения и сканирующей плоскости есть кривая ^(6, р, Ь). Проекция кривой ^ на плоскость хОу есть прямая 1(6, р), где 6, р. На прямой 1 проекции точек минимума кривой д(6, р, Ь) образуют отрезки а^, соответствующие _7-му участку кривой ^ между двумя значимыми соседними минимумами.
В качестве характеристики, отражающей взаимное расположение текстуры Я и сканирующей плоскости а(6, р ), соответствующей _7-му участку кривой q между двумя значимыми соседними минимумами, возьмем gj(6, р ) = а2.
функционала Р, где h(6j) = P(g(0
Тогда признак, являющийся композицией указанных функционалов П3 = Т3 ■ Р3 ■ ©2, есть периметр повторяющихся примитивов, образованных на плоскости хОу проекциями точек минимума текстуры Я.
Признак, характеризующий максимальный диаметр повторяющихся примитивов, образованных на плоскости хОу проекциями точек минимума текстуры Я.
При тех же исходных условиях, что и в примере 2, возьмем в качестве функционала
Т 4 = max gj (6,р),
j
Функционал Р зададим следующим образом:
Р4 = max g(6j,pi) , i
T(F na(6J,pi))
где g(Qj, pi) =
В качестве кругового функционала возьмем
©3 = max h(0 j) , где h( Qj) = P(g(Qj, p)). j j
Тогда признак, являющийся композицией указанных функционалов П4 = Т4 ■ Р4 ■ ©3, характеризует максимальный диаметр повторяющихся примитивов, образованных на плоскости хОу проекциями точек минимума текстуры Я.
Признак, характеризующий максимальный (минимальный, средний) угол при вершинах выпуклых объектов на текстуре, представленной в трехмерном пространстве. Исходная текстура Я, представленная в трехмерном пространстве, пересекается сканирующей плоскостью а(0, р), перпендикулярной плоскости хОу.
Результат пересечения изображения и сканирующей плоскости есть кривая q(0, р, t). Проекция кривой q на плоскость хОу есть прямая 1(0, р).
На прямой 1 проекции точек минимума кривой q(0, р, t) образуют отрезки aj, соответствующие j-му участку кривой q между двумя значимыми соседними минимумами. Пусть tj - точка на прямой 1, в которой значение функции q(0, р, t) на j-ом участке максимально. Выберем на j-ом отрезке прямой 1 точки tj1 и tj2 по разные стороны относительно точки tj так, чтоб q(0, р, tj) -q (0, р, tj1) = Q и q (0, р, tji) = q(0, р, tj2), где Q - заданный порог однородности значений q(0, р, t). Причем должно выполняться следующее условие: q'(0, р, tj1) =
q(6,p,tj 1 + At) - q(6,p,tj 1)
At
0 и q ' (0, р, tj2)
q(6,p,tj2 + At) - q(6,p,tj2)
At
<0. Если последнее усло-
вие не выполняется, то выбираются другие точки и ^2 отрезка а^, расположенные ближе к точке tj, для которых последнее условие выполняется.
В качестве характеристики, отражающей взаимное расположение текстуры Я и сканирующей плоскости а(6, р ), соответствующей j-му участку
i=1
n
n
n
n
кривой q между двумя значимыми соседними минимумами, возьмем gj (6, р ) = агсЩ - аг^ .
Далее функционалы Т, Р и © возьмем аналогично примеру 4.
Тогда построенный указанным образом признак характеризует максимальный угол при вершинах выпуклых объектов на текстуре, представленной в трехмерном пространстве. Для получения характеристик минимального или среднего угол при вершинах выпуклых объектов на текстуре, представленной в трехмерном пространстве, необходимо функционалы Т, Р и © взять равными соответственно минимальным или средним значениям.
Проведенные исследования показывают, что построенные триплетные признаки позволяют описать геометрические особенности текстур, представленных в трехмерном пространстве.
Заключение
Существует обширный класс задач медицинской, технической диагностики, где ключевая информация заключена в зрительных образах. В настоящей статье рассмотрена задача формирования признаков текстур, представленных в трехмерном пространстве, имеющих конкретную геометрическую интерпретацию в терминах рассматриваемой задачи. Для решения данной проблемы предложен новый подход,
основанный на аппарате стохастической геометрии и функционального анализа. Разработаны триплет-ные признаки, характеризующие: суммарный объем выпуклых объектов на текстуре, представленной в трехмерном пространстве; площадь, занимаемая замкнутыми фигурами, образованными на плоскости хОу проекциями точек минимума текстуры Я; периметр повторяющихся примитивов, образованных на плоскости хОу проекциями точек минимума текстуры Я; максимальный диаметр повторяющихся примитивов, образованных на плоскости хОу проекциями точек минимума текстуры Я; максимальный (минимальный, средний) угол при вершинах выпуклых объектов на текстуре, представленной в трехмерном пространстве. Таким образом, построенная группа признаков позволит более полно описать текстуры, представленные в трехмерном пространстве, без предварительного их упрощения. Помимо предложенных признаков для полного описания текстур, представленных в трехмерном пространстве, применяются триплетные признаки, полученные путем генерации. Благодаря трехкомпонентной структуре триплетных признаков возможна генерация большого их количества, что позволяет увеличить гибкость, универсальность и надежность распознавания [3].
Работа поддержана грантом РФФИ № 15-07-04484.
ЛИТЕРАТУРА
1. Усанов Д.А., Яфаров Р.К. Исследование поверхности материалов методом сканирующей атомно -силовой микроскопии. Учеб. пособие для студ. фак. нано- и биомедицинских технологий. - Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 2006. - 23 с.
2. Федотов Н.Г., Голдуева Д.А. Признаки текстур, представленных в трехмерном пространстве // Надежность и качество: труды Международного симпозиума : в 2 т. - Пенза : Изд-во Пенз. ГУ, 2016. -Т. 1. - С. 235-239.
3. Федотов, Н.Г. Теория признаков распознавания образов на основе стохастической геометрии и функционального анализа. - Москва: ФИЗМАТЛИТ, 2009. - 304с.
4. Федотов Н.Г., Голдуева Д.А. Трейс-преобразование текстур, представленных в трехмерном пространстве // Надежность и качество : труды Международного симпозиума : в 2 т. - Пенза : Изд-во Пенз. ГУ, 2014. - Т. 1. - С. 405 - 408.
УДК 623.4.01
Филиппов Е.А., Мирошкина В.В.
ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет», Пенза, Россия
СРЕДСТВО ОПЕРАТИВНОГО УДАЛЕНИЯ МБПЛА ИЗ ВОЗДУШНОГО ПРОСТРАНСТВА
Рассмотрены различные виды МБПЛА, способы и средства их уничтожения применяемые в России и за рубежом. Предложено использовать для этих целей гранаты, снаряженные сетью. Приведена возможная её конструкция и компоновка в габаритах выстрела ВОГ-25 к нескольким типам гранатомётов. Предварительная оценка предложенного средства показала достаточно высокую эффективность по сравнению с известными
За последние годы малогабаритные беспилотные летательные аппараты (МБПЛА), распространились во всех сферах деятельности человека. Их используют для получения фотографий дикой природы с высоты птичьего полета, ведение репортажей, охраны национальных границ. Эта техника используется не только в гражданских целях, а давно уже зарекомендовала себя как эффективное и простое в управлении средство военной разведки. Так же может быть использовано для подсветки цели при использовании высокоточного оружия.
Кроме того, в силу большой распространенности частных дронов, представляющих определённую опасность в небе над аэродромами, учреждениями ФСИН, высоковольтными ЛЭП, АЭС и другими потенциально опасными объектами, правительствами многих государств, принимаются законы по ограничению их продажи и полётов. Тем самым МБПЛА представляют собой угрозу, как во время военных действий, так и для мирных граждан.
6 октября 2016 года в Вашингтоне была подписана «Декларация по использованию БПЛА», которую поддержали США, Германия, Великобритании и Австралия и еще 4 0 стран. « ...В декларации, распространенной государственным департаментом США, заявляется, что «неправильное использование военных беспилотников может питать конфликты и нестабильность, а также содействовать терроризму и организованной преступности», и поэтому «международное сообщество должно принять соответствующие меры по обеспечению прозрачности экспорта и последующего использование этих систем..» [1].
В России и за рубежом существуют и разрабатываются новые методы и средства обнаружения МБПЛА [2] и борьбы с ними.
На сегодняшний день используются различные методы борьбы с дронами, приведенные ниже.
Модернизация существующих образцов зенитного вооружения в интересах повышения эффективности борьбы с малоразмерными целями; создание специальных групп из зенитных формирований, включающих разнотипные ЗРК, ЗАК, ЗПРК, ПЗРК, обладающие сравнительно высокими разведывательными и огневыми возможностями при обнаружении и стрельбе по малоразмерным целям и предназначенные исключительно для поражения МБПЛА [3].
За рубежом ведутся работы по созданию микроволновых излучателей, способных «сжигать» электронику летательного аппарата. Такая техника посылает в сторону МБПЛА электромагнитный импульс, мощность которого позволяет выводить из строя электронику. В результате этого беспилот-ник останется относительно целым, но не сможет продолжать выполнение своей задачи [4].
Разработан дрон-охотник («Rapere» от латинского слова rapio - "хватать, срывать, убирать"), единственной целью которого является выслеживание, перехватывание и уничтожение других дронов [5].
Подавление радиоэлектронных систем. Некоторые современные беспилотники имеют возможность автономного выполнения тех или иных задач, однако почти вся подобная техника управляется оператором, а команды передаются по радиоканалу. Таким
