CC BY
7
УДК 655.3.062.26
РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ИЗОБРАЖЕНИЯ, ПОЛУЧЕННОГО МЕТОДОМ ЛАЗЕРНОГО ГРАВИРОВАНИЯ НА МНОГОСЛОЙНОМ МАТЕРИАЛЕ ИЗ ПОЛИКАРБОНАТА
А.В. Зыкова, Е.А. Пухова
Разработана методика оценки качества воспроизведения изобразительной информации - портретных фотографий, предназначенных для визуальной идентификации личности при производстве идентификационных документов, изготавливаемых на многослойном поликарбонатном материале.
Ключевые слова: идентификационный документ, поликарбонатный материал, лазероактивный слой, персонализация, лазерное гравирование, качество изображения.
В настоящее время широко используются идентификационные документы, изготавливаемые на многослойном поликарбонатном материале. Запись информации на такой материал осуществляется путем воздействия лазерным излучением на лазероактивный слой материала. Информация, записываемая по данной технологии, отображает персональные данные владельца документа - фотографии, подписи, биографические данные, а также машиносчитываемые знаки.
Спецификация документов относительно размещения как визуально считываемых, так и машиносчитываемых данных во всех машиносчи-тываемых паспортах указана в стандарте ИКАО (ICAO - International Civil Aviation Organization, Международная организация гражданской авиации). [1] Несмотря на то, что стандарт ориентирован на паспорта, государствам и организациям выдачи рекомендуется применять его также к другим идентификационным документам размера ID-3 ((125х88) мм), например, к пропуску ООН, документу, удостоверяющему личность моряка, и проездным документам беженцев [1]. При этом в стандарте отсутствует информация о качественных показателях изображений - портретных фотографий, которые являются наиболее важным элементом идентификации личности при оперативном контроле.
Отсутствие таких рекомендаций объясняется спецификой технологического процесса записи на поликарбонатные материалы, которая заключается в том, что производители оборудования и документов стремятся разрабатывать комплексные решения, включающие системы сбора данных, персонализации, выдачи и контроля обращения идентификационных документов под конкретного заказчика. На стадии разработки модификации производственной линии четко регламентируются параметры системы записи, а также марка используемого материала, который будет обеспечивать приемлемый уровень качества. Изменение любого параметра записи или материала приводит к непредсказуемым результатам при воспроизведении информации. Но в современных условиях возникает необходимость в замене материала для удешевления готового документа или в рамках программы импортозамещения. При этом спецификации на лазероактив-
ные пленки из поликарбоната не содержат информации о структурометри-ческих и сенситометрических свойствах материалов, которые непосредственно влияют на качество воспроизведения информации.
На сегодняшний день качественные параметры воспроизведения изображений в системах поэлементной записи обычно отождествляются с характеристиками самой системы записи и регистрирующего материала. Достаточно полно исследованы сенситометрические и структурометриче-ские свойства процессов форматной записи на фотографический материал, но процессы поэлементной записи в лазерных печатных устройствах на полимерный материал исследованы мало.[2] Отсутствие системы сенситометрии для полимерных материалов, чувствительных к лазерному излучению, усложняет проблему управления качеством процесса получения высококачественной цифровой репродукции - фотографии и других персональных данных владельца документа.
Ставится задача разработать методику оценки качества воспроизведения изобразительной информации - портретных фотографий, предназначенных для визуальной идентификации личности при производстве идентификационных документов, изготавливаемых на многослойном поликарбонатном материале. Такая методика позволит регулировать технологический процесс изготовления документов, подбирать материалы, настраивать режимы записи.
В первую очередь необходимо определить параметры качества изображения, которые определяют пригодность фотографии для идентификации личности. В соответствии с работой Азгальдова Г. Г. [3] для этого необходимо выделить базовые признаки, позволяющие сопоставить портретное изображение с реальным человеком и оценить их важность при идентификации, через весовой коэффициент.
Известно, что наиболее информативной в изображении является информация о деталях, которая определяет сюжет и характеризует изображаемый объект. Следующая по значимости является информация о градации и контрасте - за счет них формируется объем в изображении и реалистичность. Также в изображении должна отсутствовать посторонняя шумовая структура, которая мешает воспринимать изображение. [4] Дополнительно для портретных изображений, используемых для идентификации личности, следует рассмотреть такой параметр как геометрическая точность деталей, которая определяет индивидуальные особенности лица. Таким образом, выделим следующие параметры: резкость; контраст;
геометрическая точность; однородность (отсутствие шумов).
Для определения весового коэффициента проводится процедура экспертного опроса, в процессе которого эксперты присваивают каждому параметру значение весомости, используя шкалу процентов. В опросе участвует 9 экспертов, имеющие навыки работы с персонализированными идентификационными документами.
Эксперт определяет с его точки зрения наиболее важный параметр и присваивает ему значение группового ненормированного коэффициента весомости равное 100%. Из оставшихся параметров эксперт снова выбирает с его точки зрения наиболее важный и, присваивает ему значение, соответствующее тому во сколько раз (или на сколько процентов) это свойство менее важно по сравнению со свойством, для которого принято = 100%. Если с точки зрения эксперта два или больше параметров имеют одинаковую важность, им назначаются одинаковые значения
После этого вычисляются средние арифметические значения группового ненормированного коэффициента весомости С15 и производится нормирование этих значений таким образом что бы их сумма была равна единице, в результате получен нормированный коэффициент весомости пц (табл. 1).
Таблица 1
Значение коэффициентов весомости показателей качества
Показатель Коэффициенты весомости
с, пи
Резкость 100 0,28
Контраст 86 0,24
Геометрическая точность 89 0,25
Однородность 86 0,24
Согласованность мнений экспертов оценивается по величине коэффициента вариации. [5]
Для определения коэффициента вариации используется формула
(1)
где & - среднеквадратическое отклонение коэффициентов весомости /-го показателя качества; т1 - средний коэффициент весомости /-го показателя качества.
Значения коэффициентов вариации приведены в табл. 2.
Таблица 2
Значения коэффициентов вариации и степень согласованности мнений экспертов_
Показатель Коэффициент вариации Степень согласованности
Резкость 0,00 высокая
Контраст 0,05 высокая
Геометрическая точность 0,08 высокая
Однородность 0,12 выше средней
На основании полученных данных можно сделать вывод, что наиболее важные показатели качества, это резкость и геометрическая точность, при этом такие показатели как контраст и однородность можно использовать как вспомогательные при оценке пригодности фотографии для идентификации личности.
Полученные показатели будут использованы при оценке качества воспроизведения изображений в процессе записи на многослойный поликарбонатный материал путем воздействия лазерным излучением на лазеро-активный слой материала.
В качестве тест-объект используется аналог тиражной заявки на изготовление бланков идентификационных документов, содержащий фотографию, текст, шкалу из 10 полей, содержащих 50% серого, размером (5,0x5,0) мм для дополнительного контроля неоднородности и набор графических символов для машинного считывания (рис. 1).
Рис. 1. Тест-объект для контроля качества воспроизведения при записи на многослойный поликарбонатный материал путем воздействия лазерным излучением
Тест-объект выводится на многослойный полимерный материал из поликарбоната на устройстве для лазерного гравирования. В записывающем устройстве в качестве источника света используется волоконный ит-тербиевый лазер с длиной волны излучения 1064... 1074 нм и максимальной мощностью до 50 Вт. В результате воздействия лазера на поликарбонатный материал создается некий визуальный эффект за счет почернения материала с увеличением мощности лазера. Рассматривается три поликарбонатных материала, чувствительных к лазерному излучению - РОЬУГО, МакгоМ ГО, УепМ1, условия записи не изменяются.
Проводится экспертная оценка портретных изображений по выбранным ранее показателям. В опросе принимает участие 5 экспертов из числа профессионалов. Каждый показатель оценивается баллами от 1-5, где «5» - это наилучшая оценка.
Вид фотографий тест-объектов после печати представлен на рис. 2.
Для обеспечения сопоставимости значений абсолютных показателей проводится операции нормирования для получения дифференцированной оценки К, рассчитанная по формуле (2):
к = 7-'
Чэт
где <2 - абсолютный показатель (0 < К < 5); цт1 - эталонное значение показателя (дэт=5).
а б в
Рис. 2. Фотографии, полученные методом лазерного гравирования на 3-х марках поликарбонатного материала, чувствительного к лазерному излучению: 1 - РОЬУЮ; 2 - Макго/о1 Ю; 3 - Уеп/оИ
Для расчета комплексного показателя качества Кк необходимо просуммировать все дифференцированные оценки с учетом весомости каждого показателя (формула (3)):
Кк
К^ * т.1
¿=1
(3)
где К1 - комплексный показатель качества оцениваемого объекта (0 < К1 < 1); К\ - относительный показатель свойства (0 < К < 1); тг - коэффициент весомости свойства (0 < т < 1); п - число показателей.
На рис. 3 представлены значения комплексного показателя для рассматриваемых материалов.
К
1
0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 ОД О
0,95
Р01_УЮ
Макго1Ы Ю
УепйзМ
Рис. 3. Диаграмма комплексного показателя качества для трех марок материалов
493
Согласованность мнений экспертов оценивается по величине коэффициента вариации аналогично формуле (1), она должна быть не ниже средней.
Результат испытаний принимается положительным при выполнении следующих условий:
Кк>0,8 для каждого испытуемого образца материала (должна быть обеспечена повторяемость результата);
согласованность мнений экспертов должна быть не ниже средней.
Предложенная методика не решает проблему отсутствия систематизации знаний о процессе, но позволяет в условиях производства принимать решение о пригодности материалов для промышленного применения при условии обеспечения высокого качества готовой продукции. Также предложенная методика может быть использована не только для оценки свойств регистрирующего материала, но и при оценке качества системы воспроизведения в целом.
Список литературы
1. Международная организация гражданской авиации. Doc 9303 Машиносчитываемые проездные документы. Введение. Издание седьмое. 2015. Часть 1. 40 с.
2. Севрюгин В.Р., Андреев Ю.С. Исследование воспроизведения бинарных изображений в процессах поэлементной записи // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2013. Вып. 3. С. 22-33.
3. Азгальдов Г.Г. Практическая квалиметрия в системе качества: ошибки и заблуждения // Методы менеджмента качества. 2001. №3.
4. Красильников Н.Н. Цифровая обработка 2D и 3D изображений: учебное пособие. СПб.: БХВ - Петербург, 2011. 608 с.
5. Лихачев В.В. Метрология и стандартизация. Квалиметрия печатного изображения: учебное пособие. М.: Изд-во МГУП «Мир книги», 1998. Часть 2. 47 с.
Зыкова Анна Витальевна, начальник отдела технического контроля, anna_novoselova@list. ru, Россия, Москва, Московская печатная фабрика - филиал акционерного общества «Гознак»,
Пухова Екатерина Александровна, канд. техн. наук, доцент, ea.puhova a maiLru, Россия, Москва, Московский политех
DEVELOPMENT OF A METHOD FOR EVALUATING THE QUALITY OF IMAGES OBTAINED BY LASER ENGRAVING ON A MULTILAYER POLYCARBONATE MATERIAL
A. V. Zykova, E.A. Pukhova
The article presents a method for evaluating the quality of reproduction of visual information - portrait photos intended for visual identification of an individual in the production of identification documents made on a multilayer polycarbonate material.
Key words: identification document, polycarbonate material, laser-active layer, personalization, laser engraving, image quality.
Zykova Anna Vital'evna, head of technical control department, an-na_novoselova@list. ru, Russia, Moscow, Moscow printing factory - a branch of joint stock company «Goznak»,
Pukhova Ekaterina Aleksandrovna, candidate of technical sciences, docent, ea.puhova@mail. ru, Russia, Moscow, Moscow polytech
УДК 622.692.4.053
АЛГОРИТМ МЕТОДИКИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ
ЭКСПЛУАТАЦИИ МАГИСТРАЛЬНЫХ НЕФТЕПРОВОДОВ РАЦИОНАЛЬНЫМ ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СУЩЕСТВУЮЩЕГО НАСОСНОГО ОБОРУДОВАНИЯ ПЕРЕКАЧИВАЮЩИХ СТАНЦИЙ
М.И. Кононова
Важной задачей при изменении объема перекачки является определение эффективности работы насосного оборудования. В данной работе рассмотрен способ определения эффективности эксплуатации магистральных нефтепроводов рациональным использованием насосного оборудования, имеющегося на нефтеперекачивающих станциях.
Ключевые слова: нефтепродукты, энергоэффективность, насос, загрузка нефтепровода, КПД.
Важнейшей составляющей оценки эффективности эксплуатации магистральных нефтепроводов является рациональное использование насосного оборудования перекачивающих станций. Насосное оборудование, имеющееся на перекачивающих станциях, рассчитано на проектные производительности и недостаточно эффективно работает с расходами, отличными от проектных [1 - 3]. В связи с этим остро стоит вопрос об оценке эффективности использования насосного оборудования при изменении производительностей перекачки. Воспользовавшись ранее выполненными исследованиями [4 - 8] можно сделать заключение об отсутствии обобщенного показателя оценки эффективности эксплуатации имеющегося насосного оборудования в целом на текущий момент и для планируемого периода поставки. Отсутствие показателя усложняет планирование и контроль перекачки, может приводить к нерациональным действиям, перерасходу электроэнергии. В связи с этим предлагается применять обобщенный показатель эффективности использования насосного оборудования.
Для определения обобщенного показателя эффективности использования насосного оборудования предлагается методика, блок схема полученного алгоритма, которой представлена на рис. 1.
Данный алгоритм состоит из ввода основных данных, процессов, подпроцессов и решений.
