ПРОБЛЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ КОНТРОЛЯ МАГНИТНЫХ ПОЛЕЙ РАССЕЯНИЯ С ПОМОЩЬЮ МАГНИТНЫХ ЖИДКОСТЕЙ > Полезные советы
Тысяча полезных мелочей    

ПРОБЛЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ КОНТРОЛЯ МАГНИТНЫХ ПОЛЕЙ РАССЕЯНИЯ С ПОМОЩЬЮ МАГНИТНЫХ ЖИДКОСТЕЙ

ПРОБЛЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ КОНТРОЛЯ МАГНИТНЫХ ПОЛЕЙ РАССЕЯНИЯ С ПОМОЩЬЮ МАГНИТНЫХ ЖИДКОСТЕЙ

Дроздова В.И. Шагрова Г.В. Приходкин А.В. Статья в формате PDF 113 KB

Магнитные жидкости (МЖ) как новые ис­кусственные перспективные материалы для при­боростроения, медицины и сепарации полезных ископаемых появились раньше, чем термин «нанотехнологии». МЖ представляют собой стаби­лизированные коллоидные растворы ферро- или ферримагнитных частиц в немагнитных носите­лях. Размер магнитных частиц составляет поряд­ка 10 нм, поэтому МЖ иногда рассматривают как нанодисперсные материалы. За почти 50 лет ис­следования и применения МЖ были разработаны электромеханические преобразователи, гермети­заторы, датчики физических величин, сепараторы и рентген-контрастные вещества для медицин­ских исследований.

На основе магнитных жидкостей получены индикаторные среды, используемые для визуали­зации дефектов на поверхности изделий, способ­ных намагничиваться в слабых магнитных полях. Разработка таких индикаторных сред позволила предложить новые способы и устройства для контроля магнитных полей рассеяния магнитных головок (МГ) и сигналограмм [1,2,3,4], устройст­во для визуализации магнитного поля, способы определения полей рассеяния МГ и коэрцитивной силы магнитного носителя, метод моделирования критических зон записи. Индикаторными среда­ми, способными визуализировать поля рассеяния микроскопических намагниченных объектов или дефекты на поверхностях изделий, способных намагничиваться в слабых магнитных полях яв­ляются: магнитные жидкости, мелкодисперсные эмульсии магнитных жидкостей [5-8], магнитные жидкости с микрокапельными агрегатами [9].

В настоящее время развитие технологии производства и применение вычислительной тех­ники позволяет не только проводить многосто­ронние исследования хаpaктеристик разнообраз­ных технических устройств, но и ставит задачу по автоматизации процесса измерений, повышению точности получаемых результатов, что по­зволит значительно сократить время исследова­ния и число занятых в исследовательском про­цессе людей.

При использовании магниточувствительных жидкостей необходимо контролировать та­кие их параметры как количество и размеры дис­персной фазы, распределение по размерам, поли-или монодисперсность их состава. Использование в качестве датчиков магнитных полей рассеяния микрокапельных агрегатов размером порядка 1 мкм ставит задачу контроля их прострaнcтвенно­го расположения, размеров и формы. Для автома­тизации способов контроля магнитных полей рассеяния микроскопических объектов, описан­ных в работах [1-13], необходимо реализовать получение, оцифровку и распознавание изобра­жений, полученных с помощью магнитооптиче­ских датчиков.

Распознавание видеоизображений является отраслью, использующей возможности самых разных областей математики, средств вычисли­тельной техники и методов программирования. Наиболее распространенными методами распо­знавания изображений являются экстремально-корреляционные, статистические, структурно-лингвистические, геометрических инвариантов. Эти методы основаны на сравнении эталонного и анализируемого изображений непосредственно или через вторичные признаки. Вне зависимости от метода качество сравнения в сильной степени зависит от идентичности условий освещения и наблюдения анализируемого и эталонного изо­бражений.

Целью данной работы является автомати­зация анализа видео и фотоизображений микро­скопических датчиков, полученных разными ме­тодами для контроля полей рассеяния магнитных головок и сигналограмм.

Контролируемыми параметрами могут быть размеры, форма, расположение и переме­щение микроспокических объектов внутри дат­чика.

Разработаны алгоритмы для выделения цельных непрерывных объектов, основанные на теории графов, а именно, на волновом принципе нахождения пути с минимальным количеством вершин.

Для дисперсионного анализа микрофото­графий разработано программное средство MJ_FOTOSCAN [14]. Работа программы состоит из 2-х основных этапов: оцифровки и анализа. После оцифровки микрофотографий следует этап их распознавания и анализа количества и размера агрегатов МЖ. Разработанная программа произ­водит следующие операции: преобразует фото­графию в серой цветовой гамме (градация серого цвета) в монохромное изображение; полученное монохромное изображение подвергается после­дующему распознаванию и анализу. Методика анализа дискретизированного черно-белого изо­бражения основана на выделении отдельных групп черных точек, которые непосредственно соединены друг с другом, то есть являются со­седними по горизонтали и вертикали. После этого программа строит диаграмму распределения аг­регатов по размерам. На основании полученной диаграммы можно сделать вывод о возможности применения данной МЖ для получения датчиков магнитного поля и оценить их чувствительность.

Алгоритм процесса распознавания, анализа и моделирования динамики движения объектов на изображениях состоит из основных шагов:

1)  получение исходного изображения (пу­тем сканирования, видеокамера, Web-камера,
фотографирования, снятия информации с сенсор­ных датчиков и т.п.);

2)   предобработка изображения, которая включает этапы нормализации и сегментации:

2.1) нормализация изображения (в том числе регистрация изображений, нормализация яркости, фильтрация изображения, бинаризация изображения, преобразование цветного изобра­жения в тоновое, устранение шумов, выравнива­ние гистограммы яркости и т.п.);

2.2) сегментация изображения для выде­ления объектов и областей, представляющих ин­терес для решения поставленной задачи;

2.2.1) обработанное изображение состоит из двух цветов (черного и белого). Выполняется поиск ограниченных областей черного цвета, и при нахождении выполняется заливка объекта в уникальный цвет палитры RGB;

2.2.2) после заливки объекта на изображе­нии информация о его месте нахождения и цвете выбранной заливки записывается в базу данных;

2.2.3) генерация нового, уникального цве­та, повтор выполнения первой операции. Так как залитые области на изображении имеют уже не черный цвет, вследствие чего продолжаемая об­работка изображения игнорирует найденные объ­екты и продолжает поиск новых, закрашенных в черный цвет;

2.2.4) на данном этапе мы имеем изобра­жение, на котором объекты закрашены в разные цвета и информация о «точке столкновения» с объектом и цвете заливки записана в базу дан­ных. Далее выполняется последовательное чте­ние записей и производится анализ каждой закрашенной области на изображении, при котором вычисляются точные координаты границ (верти­кальных и горизонтальных), производится точ­ный подсчет количества пикселей объекта и об­раз, преобразованный в массив, состоящий из координат каждой точки закрашенной области, записываются в базу данных. Данный набор опе­раций применяется к каждому объекту, в резуль­тате образы каждой области изображения хранят­ся в базе данных;

2.2.5) применение алгоритмов предобра­ботки изображений к выделенным областям (вы­деление остова, выделение контура и т.п.).

3)   повторение выполнения первых двух шагов с интервалом времени, необходимым для выполнения операций получения и обработки изображения. По достижению нужного количест­ва обработанных изображений переходим к сле­дующему шагу распознавания образов;

4) применение одного или нескольких ал­горитмов распознавания к полученным моделям объектов изображений, хранящихся в базе дан­ных, по которым со 100% точностью можно вос­становить каждое исходное черно-белое изобра­жение. К объектам, хранящимся в таком виде можно применить любой способ описания, срав­нения и сопоставления друг с другом;

5) поиск подобных объектов, находящихся на разных изображениях по выбранному методу сравнения и условий подобия. Построение гео­метрической модели движения с учетом времени и свойств объекта. Построение визуальной моде­ли движения объектов на основе геометрической модели и образа объекта, хранящегося в базе данных. Данный этап можно производить парал­лельно с остальными этапами моделирования и динамически, с небольшим отставанием во вре­мени следить за движением изучаемого объекта и отображать результаты в режиме реального вре­мени.

Программная реализация описанного алго­ритма основана на использовании сервера баз данных с реляционной архитектурой на основе MS SQL Server 2000.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

  1. А.с. 943618 (CCCР), Опубл. в Б.И.,1982, N 28.
  2. А.с. 949558 (CCCР), Опубл. в Б.И.,1982, N 29
  3. А.с. 1483485 (CCCР), Опубл. в Б.И.,1989, N 20
  4. А.с. 1465843 (CCCР), Опубл. в Б.И.,1989, N 10
  5. А.с. 940049 (CCCР), Опубл. в Б.И.,1982, N 24
  6. А.с. 966735 (CCCР), Опубл. в Б.И.,1982, N 38
  7. А.с. 1132213 (CCCР), Опубл. в Б.И.,1984, N 48
  8. Шагрова Г.В. Магниточувствительные жидкости для визуализации дефектов //Сборник научных трудов «10-я юбилейная международная Плесская конференция по магнитным жидкостям», Плес, Россия, сентябрь 2002. с. 172-177
  9. Шагрова, Г. В. Визуализация и определение полей рассеяния магнитных сигналограмм //11- международная Плесская конференция по магнитным жидкостям: сб. науч. тр./ Плес, сентябрь, 2004. - с.345 -350.
  10. А. с. 741137 (CCCР) Опубл. Б.И.,1980, N 22
  11. Скибин, Ю. Н., Чеканов В. В. Использование двойного лучепреломления в феррожидкости для построения спектра магнитных полей Магнитная гидродинамика, 1977 -. № 2, с. 137 - 138.
  12. Патент РФ 2005310 Опубл. в Б.И., 1993, N 47-48.
  13. Патент РФ 2019853 Опубл. в Б.И., 1994, N 17.
  14. Дроздова В.И., Федоров С.О. Программный комплекс для анализа дисперсного состава многокомпонентных систем// Компьютерное моделирование 2005 /Материалы VI международной конференции, Санкт-Петербург, 2005г. С. 361 - 363.


НОВЫЕ МОДЕЛИ ХРОНИЧЕСКОГО ЭНДОТОКСИКОЗА

НОВЫЕ МОДЕЛИ ХРОНИЧЕСКОГО ЭНДОТОКСИКОЗА Статья в формате PDF 194 KB...

18 04 2024 19:42:36

КОЛИЧЕСТВЕННЫЙ МОРФОЛОГИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ МИОМЕТРИЯ МАТКИ ПЕРВОРОДЯЩИХ ЖЕНЩИН С ФИЗИОЛОГИЧЕСКОЙ РОДОВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ

КОЛИЧЕСТВЕННЫЙ МОРФОЛОГИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ МИОМЕТРИЯ МАТКИ ПЕРВОРОДЯЩИХ ЖЕНЩИН С ФИЗИОЛОГИЧЕСКОЙ РОДОВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ На биопсийном материале пяти первородящих женщин в возрасте от 20 до 38 лет с физиологической родовой деятельностью проводили количественное светооптическое изучение строения миометрия матки. Оценили тканевой состав, клеточный состав и число гладкомышечных клеток в поле зрения микроскопа. Показали, что основными компонентами миометрия были гладкомышечные волокна, элементы соединительной ткани и микрососудистого русла. Гладкомышечные клетки демонстрировали разное сродство к толуидиновому синему и были условно разделены на светлые, темные и промежуточные клетки. Выявлена внутригрупповая вариация всех оцененных количественных параметров. Полученные данные могут быть базовыми при оценке тех же параметров у рожениц с патологической родовой деятельностью. ...

13 04 2024 16:52:15

ЭКОЛОГИЧЕСКОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ ЧИСЛЕННОСТИ ПОПУЛЯЦИЙ МЕЛКИХ МЛЕКОПИТАЮЩИХ

ЭКОЛОГИЧЕСКОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ ЧИСЛЕННОСТИ ПОПУЛЯЦИЙ МЕЛКИХ МЛЕКОПИТАЮЩИХ На основании многолетних наблюдений за комплексом внешних условий и состоянием популяций мелких млекопитающих количественно оценено распределение влияний внутрипопуляционных и внешних факторов на динамику их численности и структуры. Показано, что основное влияние на демографические процессы полевок на протяжении всего сезона размножения оказывают плотностно-зависимые механизмы регуляции (эндогенные факторы). Экзогенные (хищники, кормовые и погодные) факторы выступают в качестве воздействий, ограничивающих рост населения популяции, и наиболее эффективны в переходные осеннее-зимний и зимне-весенний периоды. ...

09 04 2024 2:41:22

О ПЛИОЦЕНОВОМ ПОХОЛОДАНИИ КЛИМАТА В СЕВЕРО-ВОСТОЧНЫХ ПРЕДГОРЬЯХ АЛТАЯ

О ПЛИОЦЕНОВОМ ПОХОЛОДАНИИ КЛИМАТА В СЕВЕРО-ВОСТОЧНЫХ ПРЕДГОРЬЯХ АЛТАЯ В северо-восточных предгорьях Алтая на междуречье Бии и Катуни скважиной вскрыты плиоценовые озерные отложения. Литологические, минералогические, геохимические особенности этих отложений и ископаемая фауна моллюсков указывают на значительное похолодание и увлажнение климата по сравнению с теплым и аридным позднемиоценовым временем. По температурным условиям климат плиоцена мог быть близким современному климату в этом районе, но с годовым количеством осадков в два раза ниже. ...

08 04 2024 13:16:21

ОПЕРЕЖАЮЩЕЕ АНТИКРИЗИСНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПРЕДПРИЯТИЕМ

ОПЕРЕЖАЮЩЕЕ АНТИКРИЗИСНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПРЕДПРИЯТИЕМ В статье исследованы некоторые проблемы опережающего антикризисного управления предприятием. ...

04 04 2024 17:31:23

НЕМАТОДЫ – БИОИНДИКАТОРЫ ПРИРОДНЫХ ВОДОЕМОВ

НЕМАТОДЫ – БИОИНДИКАТОРЫ ПРИРОДНЫХ ВОДОЕМОВ Статья в формате PDF 457 KB...

03 04 2024 1:10:52

ИССЛЕДОВАНИЕ УСЛОВИЙ ПРИМЕНЕНИЯ РЯДА ОРГАНИЧЕСКИХ РАСТВОРИТЕЛЕЙ ДЛЯ ОЧИСТКИ ИНУЛИНАЗ ИЗ РАЗЛИЧНЫХ ИСТОЧНИКОВ

ИССЛЕДОВАНИЕ УСЛОВИЙ ПРИМЕНЕНИЯ РЯДА ОРГАНИЧЕСКИХ РАСТВОРИТЕЛЕЙ ДЛЯ ОЧИСТКИ ИНУЛИНАЗ ИЗ РАЗЛИЧНЫХ ИСТОЧНИКОВ Разработана методика получения высокоочищенных препаратов инулиназы из продуцентов Aspergillus awamori и Saccharomyces cerevisiae. Исследовано влияние различных органических растворителей на полноту осаждения данного фермента. ...

28 03 2024 7:54:12

ИДЕНТИФИКАЦИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ЗЕРНОВЫХ СУШИЛОК

ИДЕНТИФИКАЦИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ЗЕРНОВЫХ СУШИЛОК Представлены результаты исследования зерновых сушилок в условиях нормального функционирования, а также оценки их динамических хаpaктеристик в виде передаточных функций. Приведены оценки неравномерности поля температуры и влагосодержания зерна, на основании чего делается вывод о необходимости стабилизации количества тепловой энергии подаваемой в сушильную камеру. ...

24 03 2024 21:11:43

БИОСФЕРА, НООСФЕРА И УПАКОВКА

БИОСФЕРА, НООСФЕРА И УПАКОВКА Статья в формате PDF 111 KB...

23 03 2024 17:54:44

ПОДТВЕРЖДЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ПРЕПАРАТА «КОРТЕКСИН» У ПОДРОСТКОВ МЕТОДОМ ИК-СПЕКТРОМЕТРИИ

ПОДТВЕРЖДЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ПРЕПАРАТА «КОРТЕКСИН» У ПОДРОСТКОВ МЕТОДОМ ИК-СПЕКТРОМЕТРИИ Малоизученным направлением в диагностике психосоматических заболеваний является исследование физико-химических хаpaктеристик крови. Методы, применяемые в диагностике и контроле лечения психосоматических заболеваний в целом, и задержке психического развития в частности (ЗПР), являются достаточно субъективными. Во многом это обусловлено отсутствием однозначных лабораторно-диагностических методов, позволяющих осуществлять диагностику на ранних этапах заболевания. Целью нашего исследования явилось изучение особенностей ИК – спектра сыворотки крови детей подросткового возраста. В качестве субстрата для исследования использовали сыворотку крови больных детей, которую затем подвергали ИК-спектроскопии с регистрацией спектров поглощения в области 3500-963 см-1. Исследована сыворотка крови 30 детей с диагнозом ЗПР и 30 здоровых, сопоставимых по возрасту и полу. Было проведено сравнение ИК-спектра сыворотки крови больных с ЗПР и здоровых доноров. Достоверно выявлена разница показателей инфpaкрасной спектрометрии в норме и патологии, а так же проверена эффективность применяемой терапии. Таким образом, с помощью ИК-спектрометрии установлены особенности спектров сыворотки крови детей подросткового возраста и выявлены отличия в спектре у детей с ЗПР и динамические изменения в процессе лечения, что может использоваться для диагностики данной патологии, а так же для контроля за эффективностью проводимого лечения. ...

18 03 2024 21:15:49

Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::