CC BY
0
Ахрамеева Екатерина Владимировна, инженер, [email protected]. Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Акименко Татьяна Алексеевна, канд. техн. наук, доцент, [email protected], Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Кузнецова Татьяна Рудольфовна, канд. техн. наук, доцент, [email protected] Россия, Тула, Тульский государственный университет
INDUSTRIAL ROBOT AS A CONTROL OBJECT E. V. Akhrameeva, T.A. Akimenko, T.R. Kuznetsova
A classification of industrial robots, the layout of industrial robots, depending on the layout of the drive motors of the manipulator links, are presented, and an analysis is made of the feasibility of a particular layout.
Key words: manipulator, robot working body, information-measuring subsystem, digital control system
Akhrameeva Ekaterina Vladimirovna, engineer, [email protected], Russia, Tula, Tula State University,
Akimenko Tatiana Alekseevna, candidate of technical sciences, docent, [email protected], Russia, Tula, Tula State University,
Kuznetsova Tatjana Rudolfowna, candidate of technical sciences, docent, [email protected], Russia, Tula, Tula State University
УДК 681.5.08; 62-97
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-12-585-586
СТРУКТУРА ТЕПЛОВИЗИОННОЙ СИСТЕМЫ НАБЛЮДЕНИЯ
Т.А. Акименко, Е.В. Филиппова
Рассматривается структура тепловизионной системы наблюдения. Представлена обобщенная функциональная схема тепловизионной системы наблюдения.
Ключевые слова: тест-объект, тепловое излучение, мощность, пропорциональный коэффициент регулирования, интегральный коэффициент регулирования, дифференциальный коэффициент регулирования.
Тепловизионная система наблюдения, представленная на рис. 1, включает в себя: сканирующую систему; инфракрасный детектор, объектив О, которого фокусирует генерированный поток излучения Ф(х, y, z, X) пространственной картины Q(x, y, z, X); инфракрасный датчик, с помощью которого распределенная функция облученности E(Y, Z, X) преобразуется в электрический сигнал, который вырабатывает напряжение U(Y, Z, X), и одновременно преобразует пространственное распределение облученности в дискретный сигнал U(t); преобразователь, который после аналого-цифрового преобразования вводит U(t) в виде последовательности цифровых кодов D(t) через контроллер ввода данных в ЭВМ, после чего на мониторе ТСН мы видим значения мощности инфракрасного излучения в каждой точке поля зрения ТСН, отображённые согласно заданной цветовой палитре (черно-белой или цветной) [1,2,3].
Последовательность чисел, упорядоченная в матрицу [Djk ], каждый элемент которой Djk является результатом измерения и представления в виде цифрового кода потока излучения, называется тепловым цифровым образом сцен (ТЦОС), представляющим собой матрицу пикселей. Система визуализации информации имеет цветовую палитру, в которой каждому коду матрицы [ Djk ] присваивается определённый цвет. После этого на мониторе
появляется точка, цвет которой соответствует численному значению облученности точки инфракрасного детектора из конкретной точки наблюдаемой сцены, в результате получается видимая картина инфракрасного излучения объекта. Таким образом, на мониторе ТСН мы видим значения мощности инфракрасного излучения в каждой точке поля зрения ТСН, отображённые согласно заданной цветовой палитре (черно-белой или цветной).
Задача тепловизионной системы наблюдения заключается в создании теплового цифрового образа сцены (ТЦОС), максимально точно представляющей тепловой образ наблюдаемой сцены.
По способу использования излучения инфракрасные системы и приборы условно разделяются на активные (полуактивные) и пассивные. В системах активного типа наблюдаемый объект облучается источником инфракрасного излучения. В системах пассивного типа используется собственное или отраженное от естественных источников излучение наблюдаемого объекта.
Чувствительные элементы тепловизионных систем наблюдения по принципу действия разделяются на следующие основные группы (рис. 2) [4, 5, 6]:
болометры, у которых при изменении температуры меняется электрическое сопротивление чувствительного элемента;
термоэлементы, использующие термоэлектрический эффект;
пироэлектрические приемники, основанные на изменении параметров сегнетоэлектриков под действием падающего лучистого потока;
оптико-акустические приемники, в основе которых лежит свойство увеличения газа при повышении температуры.
Известия ТулГУ. Технические науки. 2023. Вып. 12
Рис. 1. Обобщенная функциональная схема тепловизионной системы наблюдения
Рис. 2. Классификация приемников оптического излучения
Приемники могут быть: одноэлементными, линейными и матричными. Для получения полного теплового цифрового образа сцены в состав одноэлементных и линейных сканирующих систем вводят привод механического сканирования.
В ЭВМ данные могут храниться как в виде ТЦОС [], так и в виде других упорядоченных совокупностей кодов. Здесь же данные могут подвергаться различного рода обработке, например фильтрации, классификации, преобразованию моделей одного вида в модели другого вида и т.п. Конечным продуктом обработки данных является тепловое изображение [О'к], предназначенное для анализа в соответствии с заданными первоначальными условиями.
Вышеописанной обобщенной схеме может соответствовать много технических решений. Целесообразно сделать классификацию средств получения теплового изображения по различным признакам.
Сама по себе классификация - не цель, а одно из средств обобщения системного методологического подхода к созданию новых и модернизации имеющихся средств контроля тепловизионных систем наблюдения [7].
Привод линейного приемника может осуществлять сканирование изображения по различным траекториям [4], представленным на рисунке 3.
а 6
Рис. 3. Траектории сканирования: а - строчное, б - телевизионное
Приемники без механического сканирования («смотрящего» типа), называемые FLIR (Forward Looking Infrared) системами, используют аналогию с органами зрения живых существ - многоэлементные матричные приемники оптического излучения (focal plane array - FPA) [8, 9].
Список литературы
1. Акименко Т.А., Филиппова Е.В. Исследование статических характеристик и пространственной динамики тепловизионной системы наблюдения. Известия ТулГУ. Серия Технические науки. Вып. 9.-Тула: Изд-во ТулГУ, 2018. С. 497-500.
2. Akimenko T.A. Formation of the image on the receiver of thermal radiation. В сборнике: Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering. 2018. С. 1069627
3. Akimenko T., Filippova E. Computer Modeling of Control the Thermal Imaging System Surveillance. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) Volume 11386 LNCS, 2019, Pages 129-136. 7-th International Conference on Finite Difference Methods, FDM 2018; Lozenetz; Bulgaria; ISSN: 03029743. ISBN: 978-303011538-8. DOI: 10.1007/978-3-030-11539-5_12.
4. Криксунов Л.З., Усольцев И.Ф. Инфракрасные системы обнаружения, пеленгации и автоматического сопровождения движущихся объектов. М.: Советское Радио, 1968. 320 с.
5. Павлов A.B., Черников А.И. Приемники излучения автоматических оптико-электронных приборов. -М.: Энергия, 1972. 240 с.
6. Филиппова Е.В., Акименко Т.А. Приемники излучения тепловизионных приборов // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2017. Вып. 2. С. 203-207.
7. Филиппова Е.В. Общая структура тепловизоров и варианты их классификаций // Известия Тульского государственного университета. Технические науки, 2016. Вып. 11-2. С. 348-351.
8. Коротаев В.В., Мельников Г.С., Михеев С.В., Самков В.М., Солдатов Ю.И. Основы тепловидения. СПб: НИУ ИТМО, 2012.122 с.
9. Филиппова Е.В., Филиппов А.Е. Системы тепловидения // Известия Тульского государственного университета. // Известия Тульского государственного университета. Технические науки, 2013. Вып. 4. С. 151-154.
Акименко Татьяна Алексеевна, канд. техн. наук, доцент, [email protected], Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Филиппова Екатерина Вячеславовна, инженер, [email protected] Россия, Тула, Тульский государственный университет
STRUCTURE OF THERMAL IMAGING SURVEILLANCE SYSTEM T.A. Akimenko, E.V. Filippova
The structure of a thermal imaging surveillance system is considered. A generalized functional diagram of a thermal imaging surveillance system is presented.
Key words: test object, thermal radiation, power, proportional control coefficient, integral control coefficient, differential control coefficient.
Akimenko Tatiana Alekseevna, candidate of technical sciences, docent, [email protected], Russia, Tula, Tula State University,
Filippova Ekaterina Vyacheslavovna, engineer, [email protected], Russia, Tula, Tula State University
УДК 004.056.57
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-12-587-588
МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТИВНОСТИ ОТРАЖЕНИЯ КОМПЬЮТЕРНЫХ АТАК ЗА СЧЁТ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА
Д.А. Абрамов, В.Л. Токарев
Данная работа посвящена проблемам цифровизации промышленности, возникающим в области информационной безопасности. В представленной работе предложен метод сокращения результативности компьютерных атак за счёт совершенствования учебного процесса. В качестве мер по улучшению учебного процесса, предлагается внедрение специализированного тренажёра, используемого для проверки практических навыков специалистов по информационной безопасности.
Ключевые слова: цифровизация, информационная безопасность, кибератаки, обучение специалистов по ИБ, тренажёр безопасности.
В современном мире рынок цифровизации различных услуг и оцифровки бизнеса, является одним из самых растущих в мере. При этом наиболее быстро растущей отраслью цифровой трансформации является цифрови-зация промышленности. На основе прогнозов компании MarketsandMarkets [1] планируется рост с $64,9 млрд. в 2021 году до $165,5 млрд. в 2026 году.
При этом в РФ ежегодные затраты на цифровизацию промышленности ежегодно увеличиваются более чем на 10% ежегодно и в 2021 году составляли 4,8 трл.руб или 3.7% ВВП.
Процесс цифровизации позволяет сделать производство управляемым на всех основных стадиях производственного цикла выпуска продукции, за счёт агрегирования, централизации хранения и анализа данных, и позволяет вносить коррективы в управление данным процессом в реальном масштабе времени.
Данная особенность процесса цифровизации приводит к наличию потенциальной возможности злоумышленников получения доступа к управлению производством за счёт спланированной атаки ИТ инфраструктуру предприятий. Что приводит к ежегодному росту ущерба от кибератак от 15 до 30% [2].
По данным исследований [3], ущерб от кибератак, совершённых на различные компании РФ уже достиг 165 млд. руб и продолжает расти, что приводит к тому, что объём рынка услуг ИБ в РФ уже достиг объёма 150,1 млд.руб. и продолжает расти на 10% в год по согласно данных исследования [4].
Рост объёма рынка услуг ИБ приводит к необходимости значительного увеличения специалистов в данной области, способных снизить результативность атак, проводимых злоумышленниками.
Необходимость наличия большого специалистов приводит к необходимости совершенствования процесса подготовки данных специалистов, который с одной стороны должен гарантировать способность специалиста отражать реальные атаки на ИТ инфраструктуру предприятий, с другой стороны по возможности снизить время, необходимое на его обучение и ущерб, вызванный отсутствием у специалиста практического опыта отражения атак.
587
