CC BY
6
8. Гридин А.Д. Охрана труда и безопасность на вредных и опасных производствах / А.Д. Гри-дин. М.: Альфа-Пресс, 2011. 160 с.
9. Шишкина А.А. Анализ причин производственного травматизма при обработке металлов давлением // 12-я Международная научно-практическая конференция молодых ученых и студентов «Опыт прошлого - взгляд в будущее»: материалы конференции. Тула: Изд-во ТулГУ, 2022. С. 311-314.
10. Михайлов Ю.М. Промышленная безопасность и охрана труда. Справочник руководителя (специалиста) опасного производственного объекта / Ю.М. Михайлов. М.: Альфа-Пресс, 2014. 232 с.
Бочарова Алена Михайловна, студент, shishkina5ap@yandex.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет.
Научный руководитель: Маслова Анна Александровна, доктор техн. наук, профессор, Россия, Тула, Тульский государственный университет
OCCUPATIONAL SAFETY IN THE ELECTROPLATE PRODUCTION: ANALYSIS, RESEARCH AND
IMPROVEMENT METHODS
A.M. Bocharova
An analysis of labor protection methods for any enterprise, especially a manufacturing one, is a necessary and important condition for identifying the main problems and developing appropriate precautions. Including for galvanic production, which is very dangerous due to work with aggressive chemical environments, which can lead to damage to the respiratory system, mucous membranes, and skin. The article describes the technological process of galvanization, its features are given. Also, the paper presents the most effective methods for the protection and protection of workers in the galvanic production from various influences. These methods are evaluated and the need for their application is described. Some of the issues that can lead to injury are considered, including electric shock, respiratory and mucosal injury, and fire safety. Conclusions are drawn about what measures for labor protection in the electroplating shop will reduce injuries and accidents at work.
Key words: analysis, labor protection, galvanic production, safety, mechanical engineering, metals and
alloys.
Bocharova Alena Mikhailovna, student, shishkina5ap@yandex.ru, Russia, Tula, Tula State University,
Science advisor: Maslova Anna Alexandrovna, doctor of technical science, professor, Russia, Tula, Tula State University
УДК 621.383
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-3-319-323
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕЖКАДРОВОЙ РАЗНОСТИ И АДАПТИВНОЙ ОБРАБОТКИ ОПТИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПРИ ОБНАРУЖЕНИИ ОБЪЕКТОВ
Э.Р. Дашкин, В.В. Поляков
Проведен сравнительный анализ алгоритмов межкадровой разности и алгоритмов адаптивной обработки оптических изображений при обнаружении малых техногенных космических объектов телевизионными системами (ТВС). Показано преимущество алгоритмов адаптивной обработки оптических изображений, которое заключается в снижении дисперсии звездного фона высокого уровня и повышении коэффициента подавления звездного фона высокого уровня.
Ключевые слова: околоземный космос, техногенные объекты, "космический мусор", телевизионная система, оптические изображения, оптический датчик, межкадровая разность, адаптивная обработка.
При решении отдельных задач космических наблюдений, в частности задачи оценивания техногенной загрязненности околоземного космического пространства, применяются наземные ТВС, в которых в качестве оптических датчиков используются приборы с зарядовой связью (ПЗС) [1], [2], [3]. Накопительный режим ПЗС характеризует статистику получаемых в ТВС оптических изображений [4]. В соответствии с центральной предельной теоремой можно говорить о гауссовом распределении обнаруживаемых сигналов.
Задачу повышения эффективности ТВС по обнаружению космического мусора в виде малых техногенных объектов на звездном помеховом фоне высокого уровня при гауссовом распределении обнаруживаемых сигналов можно решать за счет максимизации отношения сигнал-шум на каждом этапе получения и обработки оптических изображений.
Одним из способов максимизации отношения сигнал-шум может быть использование адаптивных алгоритмов [5]. В данной статье предлагается провести сравнительный анализ метода межкадровой разности оптических изображений, широко применяемого в ТВС [6], [7], [8] и адаптивных алгоритмов, предлагаемых в работе [5].
Алгоритм межкадровой разности оптических изображений. Рассмотрим систему межкадровой разности, состоящую из двух кадров.
Первый кадр представляет собой сумму естественных космических объектов (ЕКО) и звездного фона высокого уровня:
= ОТЕКО1 + ОТФ1 + ПЕКО1 + h>1,
(1)
где тЕКО1 и тФ1 - математические ожидания ЕКО и звездный фон высокого уровня соответственно; пЕКО1 и м>Ф1 - случайные составляющие тЕКО1 и тФ1 соответственно. Второй кадр определяется как
^2 тЕКО2 + тФ2 + ПЕКО2 + ^Ф2,
где тЕКО2, тФ2, пЕКО2, м>Ф1 имеют тот же смысл, что и ранее.
(2)
еко2 + ^ф1 №ф 2 )
(3)
В результате вычитания первого кадра из второго получим
умв = (теко1 — теко2 " тф1 — тф 2 ) " (пеко1 —
Сделаем некоторые предположение, что если тЕКО1 - тЕКО2 = 0, тф1 - тФ2 = 0, то совмещение
кадров осуществляется абсолютно точно, то тогда, по сути, можем рассматривать чисто радиолокационный вариант подавления пассивной помехи. Для простоты будем считать, что дисперсии случайных величин иЕКО,, иЕКО2 равны между собой, оЕКО1 = а
ЕКО1 > ЕКО2
случайных величин w рованы, т.е
ЕКО2, а также равны между собой дисперсии оф1 = оф2
^ф2. Предполагается, что пЕКО1, пЕ
коррелированы, а h
м [«еко1 ' «еко2 ] = Ск,
где - коэффициент корреляции обрабатываемых кадров,
м [ ' ^ф2 ] = 0.
Получим выражение для дисперсии случайной величины уМВ
некоррели-
(4)
(5)
<в = M
(ПЕКО1 + h>1 )2
+ M
(ПЕКО2 + ^Ф2 )2 " 2M [
2 ]=(°ЕКО1 + ) +
+ 1 ОЕКО2 + ОФ2
)" ^ = 2(
2 2 ОЕКО1 + ОФ1
)-^ = 2(
2 2 ОЕКО1 + ОФ1
1 —
(Еко1 +
Дисперсия случайной величины ^ = и равна
о2 = M
(ПЕКО1 + h>1 )2
= M
(ПЕКО2 + ^Ф2 )2
= 2 +2 = ОЕКО1 + ОФ1
коэффициент подавления помехи равен отношению
О?
K = ^
лмв 2
омв
2 2 \ оеко1 + оф1 )
2 (о
(<оеко1 1 "ф1)
Адаптивный алгоритм обработки оптических изображений
1 —
Ск
2 2 \ оеко1 + оф1 )
= 0,5
1 —
2 2 \ оеко1 + оф1)
(6)
(7)
(8)
Уа = ^ - къ (9)
В соответствии с критерием минимума среднего квадрата ошибки весовой коэффициент кА
определяется выражением
Ск (10)
к а =
2 2 оеко1 + оф1
)
Дисперсия случайной величины уА находится по формуле
оа = M [ уа ] = (оЕКО1+)- 2кА • Ск + ка (ОЕКО1+) = ( ОЕКО1+)-
-2-
еко1 "ф1 i
гСк +
"■еко1 1 "ф1
320
(
еко1 ^ф1
) = (
еко1 ^ф1
)-
к
-1
Z
(ЕкО1 + °Ф>1)
-(
2 + 2 1 °ЕКО1 + °Ф1 I
1 -
I оЕКО, + оф1)
(11)
Отношение
Кд
2 (ЕКО1 + аф:) ) - ^ ) (ЕКО1 + )
(ЕКО1 + аф:) 1 - Г Ск ^ 2
ч(°еко1 + )
(12)
1 +
I
еко1 ^ф1
Рис. 1 показывает, что дисперсия сложного фона при адаптивной обработке оказывается приблизительно в 2 раза меньше в случае обычной межкадровой разности.
Рис. 1. Результаты расчетов по формулам (6) и (8): 1—дисперсии случайной величины Од
2
при адаптивной обработки изображений, 2—дисперсии случайной величины ОМВ полученной
при вычитании первого кадра из второго
На рис. 2 показано улучшение характеристик подавления фона высокого уровня адаптивного алгоритма по сравнению с межкадровой разности.
КШ(КА) 2
ю а
Рис. 2. Результаты расчетов по формулам (11) и (12): 1—коэффициента подавления фона высокого уровня КМВ при межкадровой разности, 2- коэффициента подавления фона высокого уровня КА
при адаптивной обработки изображений
Заключение. Таким образом, по сравнению с алгоритмами обработки оптических изображений на основе вычисления межкадровых разностей, основными недостатками которых является относительно высокий уровень ложных тревог в кадре [9] и невозможность существенного устранения из обработки случайных составляющих сигналов звездного помехового фона [10], предлагаемые адаптивные алгоритмы обработки оптических изображений позволяют значительно снизить величины дисперсий сигналов звездного помехового фона и повысить коэффициент его подавления, т.е. существенно снизить влияние сигналов звездного помехового фона на качество обработки оптических изображений. Наиболее полно данный эффект наблюдается при работе ТВС по малым техногенным объектам в условия воздействия на ТВС звездного помехового фона высокого уровня.
Список литературы
1. Шилин В., Олейников И. Область контроля - околоземное пространство. Проблемы и перспективы развития системы контроля космического пространства // Воздушно-космическая оборона. 2010. №1. С. 47-53.
2. Теория и практика космического телевидения / Умбиталиев А.А., Цыцулин А.К., Пятков В.В. и др. под ред. А.А.Умбиталиева, А.К.Цыцулина. СПб.: НИИ телевидения. 2017. 386.
3. Твердотельная революция в телевидении. Телевизионные системы на основе приборов с зарядовой связью, систем на кристалле и видеосистем на кристалле / В.В.Березин, А.А.Умбиталиев, Ш.С.Фахми и др.: под ред. А.а.Умбиталиева и А.К.Цицулина. М.: Радио и связь, 2006. 312 с.
4. Уокер Г. Астрономические наблюдения / пер. с англ. под ред. П.В. Щеглова. М.: Мир, 1990.
353 с.
5. Поляков В.В., Дашкин Э.Р. Адаптивное обнаружение малых техногенных космических объектов наземными пассивными оптико-электронными системами // Вопросы радиоэлектроники. Сер. Техника телевидения. 2021. Вып. 1. С. 112-116.
6. Цыцулин А.К. Обнаружение объектов на звездном фоне / Г.В. Левко, А.И. Бобровский, А.В. Морозов, А.К Цыцулин // Научно-технический журнал «Вопросы радиоэлектроники», сер. «Техника телевидения». 2016. № 2. С. 29-38.
7. Иванов В.А. Алгоритм интерполяции при вычислении межкадровой разности для обнаружения точечных движущихся объектов // Автометрия. 2007. № 3. С. 65-71.
8. Govart A.E., Snyder W.E., Ruedger V.H. The detection of unresolved targets using the Houng Transform // Comput. VIS. Graph/ And Process. 1983. 21. p. 222.
9. . Цыцулин А.К. Обнаружение объектов на звездном фоне / Г.В. Левко, А.И. Бобровский, А.В. Морозов, А.К Цыцулин // Научно-технический журнал «Вопросы радиоэлектроники», сер. «Техника телевидения». 2016. № 2. С. 29-38.
10. Шаталов А.А. Поляков В.В. Апосториорная плотность распределения вероятностей оценок барицентрических координат телевизионных изображений // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2006. Т. 4. № 6. С. 93-102.
Дашкин Эдуард Романович, канд. техн. наук, старший преподаватель, vka@mil.ru, Россия, Санкт-Петербург, кафедры, Военно-космическая академия имени А. Ф. Можайского,
Поляков Виталий Викторович, канд. техн. наук, доцент, Россия, Санкт-Петербург, кафедры, Военно-космическая академия имени А. Ф. Можайского
COMPARATIVE ANALYSIS OF THE INTER-FRAME DIFFERENCE AND ADAPTIVE PROCESSING OF
OPTICAL IMAGES WHEN DETECTING OBJECTS
E.R. Dashkin, A.F.Mozhaisky
A comparative analysis of the algorithms of the inter-frame difference and algorithms of adaptive processing of optical images in the detection of small man-made space objects by television systems (TVS) is carried out. The advantage of adaptive optical image processing algorithms is shown, which consists in reducing the dispersion of the high-level stellar background and increasing the suppression coefficient of the highlevel stellar background.
Key words: near-Earth space, man-made objects, "space debris ", TV system, optical images, optical sensor, inter-frame difference, adaptive processing.
Dashkin Eduard Romanovich, candidate of technical sciences, senior lecturer, vka@mil.ru, Russia, St. Petersburg, Departments, Military Space Academy named after A.F. Mozhaisky,
Polyakov Vitaly Viktorovich, candidate of technical sciences, docent, Russia, St. Petersburg, Department, Military Space Academy named after A.F. Mozhaisky
