Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Аналитический обзор задач исследования неравномерности двумерных текстильных материалов 8
1.1 Неравномерность волокнистых материалов 8
1.2 Основные характеристики неровноты одномерных материалов 10
1.3 Случайные поля как характеристики двумерных текстильных материалов 16
1.4 Экспериментальные методы исследования неровноты двумерных материалов 23
1.5 Методы исследования содержания сорных примесей в двумерных волокнистых материалах 30
1.6 Методы компьютерного моделирования и их возможности при исследовании текстильных материалов 36
1.7 Применение компьютерной техники и компьютерных технологий для исследования текстильных материалов 42
1.7.1 Возможности современной компьютерной техники для сбора информации об образце 42
1.7.2 Технологии обработки компьютерной графики 43
Выводы по главе 1 47
Глава 2 Моделирование случайной неровноты двумерных волокнистых материалов 49
2.1 Моделирование случайных полей 49
2.1.1 Модель дискретного поля - двумерного белого шума 50
2.1.2 Модель пуассоновского изотропного поля 55
2.1.3 Моделирование поверхностей плоских волокнистых материалов 58
2.1.4 Исследование характеристик моделируемых полей 65
2.2 Моделирование изображений полей неровноты 70
2.2.1 Алгоритм моделирования изображений двумерных волокнистых материалов 70
2.2.2 Анализ моделированных изображений полей неровноты 73
Выводы по главе 2 77
Глава 3 Методы выявления участков с локальной неровнотой на изображениях образцов двумерных материалов 79
3.1 Виды нестационарной неровноты и проблемы ее распознавания на изображениях 79
3.2. Применение методов кластерного анализа для оценки засоренности двумерных волокнистых материалов 82
3.2.1 Основные задачи кластерного анализа 82
3.2.2 Кластер - анализ для распознавания сорных примесей на изображениях двумерных волокнистых материалов 84
3.2.3 Верификация работы алгоритма на детерминированных бинарных изображениях 88
3.2.4 Верификация работы алгоритма на моделированных изображениях образцов волокнистых материалов 93
3.2.5 Верификация работы алгоритма на сканированных изображениях образцов волокнистых материалов 95
3.3 Распознавания участков локальной неровноты на изображениях методами математической статистики 100
3.3.1 Проблема выбросов случайных процессов 100
3.3.2 Алгоритм выявления локальной неровноты на изображении образца 103
3.3.3 Анализ работы алгоритма на модельных полях 105
Выводы по главе 3 ПО
Глава 4 Разработка автоматизированного модельно-исследовательского комплекса для анализа изображений волокнистых материалов 111
4.1 Средства и возможности автоматизированного комплекса 112
4.2 Структура данных 116
4.3 Структура программного комплекса 118
4.4 Работа с программным комплексом 120
4.4.1 Настройка программного комплекса 120
4.4.2 Анализ изображения образца 122
4.4.3 Количество сорных примесей 126
4.4.4 Моделирование 127
4.4.5 Просмотр статистики БД 131
Выводы по главе 4 133
Общие выводы 134
Литература 136
Приложения 141
- Основные характеристики неровноты одномерных материалов
- Модель дискретного поля - двумерного белого шума
- Виды нестационарной неровноты и проблемы ее распознавания на изображениях
- Средства и возможности автоматизированного комплекса
Введение к работе
Одной из важных задач, стоящих перед текстильной промышленностью, является улучшение качества изделий. Рост объемов производства и ассортимента нетканых материалов требует особого технического контроля всех технологических операций, качества сырья, полуфабрикатов и готовой продукции. Неравномерность текстильных материалов по поверхностной плотности является одним из наиболее существенных факторов, определяющих их потребительское качество и экономические показатели процессов производства.
Существующие аналитические методы определения неровноты в основном ориентированы на исследования линейной плотности одномерного материала. Исследованием неровноты текстильных материалов с помощью таких традиционных характеристик, как корреляционная функция, спектральная плотность дисперсии, гистограмма распределения занимались такие ученые как А.Г. Севостьянов, В.П. Хавкин, А.Е.Черкасский.
Случайные поля дают возможность описывать такие показатели волокнистых материалов, как плотность массы материала, состав смеси волокон, пористость, процент сорных примесей, однородность поверхности по степени заполнения волокнами, по окрашенности и т.п. Осуществить оценку характеристик реального поля для выбранного показателя возможно лишь путем эксперимента: измерения значений показателя на образце (в лабораторных условиях) или на материале (в производственных условиях). В обоих случаях полученные экспериментальные данные подвергаются статистической обработке. В результате получают экспериментальные оценки характеристик волокнистого материала. В данной работе ограничились вопросами получения информации о материале на основании анализа образцов.
В качестве эталонов для выводов о качестве материала по исследуемому показателю используют либо значения показателей, общепризнанных как эталон материала, либо некоторые гипотетические значения так называемого «идеального» материала. Такой идеальный материал строится в виде некоторой математической модели, для которой рассчитываются значения показателей, принимаемые за эталонные.
А.Е. Черкасским были предложены теоретические модели идеальных однородных полей. Эти модели были построены как двумерные аналоги импульсных случайных потоков. Создание и реализация алгоритмов моделирования поверхностной плотности двумерных волокнистых материалов, имеющих идеальные характеристики, позволит эффективно оценивать качество исследуемых материалов.
Качество полуфабрикатов прядильного производства кроме равномерности по строению, структуре и расположению волокон характеризуется содержанием посторонних примесей и пороков. Существующие методы оценки волокнистых материалов на содержание сорных примесей и пороков основаны на визуальном контроле и ручном разборе. Создание автоматизированных методов выявления сорных примесей и пороков, основанных на обработке сканированных изображений образцов, позволит значительно сократить время на оценку показателей равномерности волокнистых материалов.
С совершенствованием компьютерной техники появились новые возможности и средства для исследования свойств материалов, среди которых на первом месте стоят сканирующие электронные устройства. Серийно выпускаемые устройства вполне пригодны по своим техническим характеристикам для получения исчерпывающей информации о неравномерности волокнистых материалов.
Развитые информационные технологии обработки цифровых изображений открывают широкие возможности для создания методов оценки качества двумерных материалов по их сканированным изображениям.
Разработка компьютерных систем, автоматизирующих исследования свойств волокнистых материалов по их изображениям, является актуальной и перспективной задачей.
Целью данной диссертационной работы является решение создание автоматизированных методов исследования неравномерности двумерных волокнистых материалов. Решение этой задачи включает в себя следующие этапы: анализ существующих методов исследования неравномерности волокнистых материалов; разработка методов моделирования неровноты двумерных текстильных материалов, отражающих неравномерность по линейной плотности, включая локальные участки нарушения однородности поверхности материала; разработка методов и алгоритмов оценки неравномерности и методов выявления участков с локальной неровнотой на сканированных изображениях плоских волокнистых материалов; разработка автоматизированного комплекса для анализа изображений образцов двумерных материалов.
В работе использованы методы математического компьютерного моделирования, корреляционного и спектрального анализа случайных полей, математической статистики и кластерного анализа, современные методы компьютерной обработки графической информации, методы разработки автоматизированных комплексов.
В результате выполнения поставленной научно-технической задачи в работе впервые: разработаны теоретические основы и компьютерные модели изображений поверхностей двумерных волокнистых материалов, имеющих локальные нарушения неравномерности с случайными координатами и параметрами; исследовано влияния геометрических и пространственных характеристик моделирующих импульсов на свойства создаваемых поверхностей; разработаны методы выявления сорных примесей и пороков на сканированных изображениях волокнистых материалов; проведены эксперименты с программно реализованными алгоритмами и методами и доказана эффективность их применения для исследования качества волокнистых продуктов; разработана структура автоматизированного комплекса для анализа неравномерности двумерных волокнистых материалов по сканированным изображениям.
Разработки, выполненные в диссертации, использованы Научно-испытательным центром «Шелк» НО Учреждения «Центр «СКС» при исследовании образцов нетканых материалов для выделения сорных примесей, а так же в учебном процессе МГТУ им. А.Н. Косыгина при изучении курсов «Математические методы обработки данных», «Моделирование систем», «Методы прикладного моделирования», при выполнении курсового и дипломного проектирования.
Основные характеристики неровноты одномерных материалов
Одной из важных задач, стоящих перед текстильной промышленностью, является улучшение качества изделий. Рост объемов производства и ассортимента нетканых материалов требует особого технического контроля всех технологических операций, качества сырья, полуфабрикатов и готовой продукции. Неравномерность текстильных материалов по поверхностной плотности является одним из наиболее существенных факторов, определяющих их потребительское качество и экономические показатели процессов производства.
Существующие аналитические методы определения неровноты в основном ориентированы на исследования линейной плотности одномерного материала. Исследованием неровноты текстильных материалов с помощью таких традиционных характеристик, как корреляционная функция, спектральная плотность дисперсии, гистограмма распределения занимались такие ученые как А.Г. Севостьянов, В.П. Хавкин, А.Е.Черкасский.
Случайные поля дают возможность описывать такие показатели волокнистых материалов, как плотность массы материала, состав смеси волокон, пористость, процент сорных примесей, однородность поверхности по степени заполнения волокнами, по окрашенности и т.п. Осуществить оценку характеристик реального поля для выбранного показателя возможно лишь путем эксперимента: измерения значений показателя на образце (в лабораторных условиях) или на материале (в производственных условиях). В обоих случаях полученные экспериментальные данные подвергаются статистической обработке. В результате получают экспериментальные оценки характеристик волокнистого материала. В данной работе ограничились вопросами получения информации о материале на основании анализа образцов.
В качестве эталонов для выводов о качестве материала по исследуемому показателю используют либо значения показателей, общепризнанных как эталон материала, либо некоторые гипотетические значения так называемого «идеального» материала. Такой идеальный материал строится в виде некоторой математической модели, для которой рассчитываются значения показателей, принимаемые за эталонные.
А.Е. Черкасским были предложены теоретические модели идеальных однородных полей. Эти модели были построены как двумерные аналоги импульсных случайных потоков. Создание и реализация алгоритмов моделирования поверхностной плотности двумерных волокнистых материалов, имеющих идеальные характеристики, позволит эффективно оценивать качество исследуемых материалов.
Качество полуфабрикатов прядильного производства кроме равномерности по строению, структуре и расположению волокон характеризуется содержанием посторонних примесей и пороков. Существующие методы оценки волокнистых материалов на содержание сорных примесей и пороков основаны на визуальном контроле и ручном разборе. Создание автоматизированных методов выявления сорных примесей и пороков, основанных на обработке сканированных изображений образцов, позволит значительно сократить время на оценку показателей равномерности волокнистых материалов.
С совершенствованием компьютерной техники появились новые возможности и средства для исследования свойств материалов, среди которых на первом месте стоят сканирующие электронные устройства. Серийно выпускаемые устройства вполне пригодны по своим техническим характеристикам для получения исчерпывающей информации о неравномерности волокнистых материалов.
Развитые информационные технологии обработки цифровых изображений открывают широкие возможности для создания методов оценки качества двумерных материалов по их сканированным изображениям. Разработка компьютерных систем, автоматизирующих исследования свойств волокнистых материалов по их изображениям, является актуальной и перспективной задачей. Целью данной диссертационной работы является решение создание автоматизированных методов исследования неравномерности двумерных волокнистых материалов. Решение этой задачи включает в себя следующие этапы: - анализ существующих методов исследования неравномерности волокнистых материалов; - разработка методов моделирования неровноты двумерных текстильных материалов, отражающих неравномерность по линейной плотности, включая локальные участки нарушения однородности поверхности материала; - разработка методов и алгоритмов оценки неравномерности и методов выявления участков с локальной неровнотой на сканированных изображениях плоских волокнистых материалов; - разработка автоматизированного комплекса для анализа изображений образцов двумерных материалов. В работе использованы методы математического компьютерного моделирования, корреляционного и спектрального анализа случайных полей, математической статистики и кластерного анализа, современные методы компьютерной обработки графической информации, методы разработки автоматизированных комплексов.
Модель дискретного поля - двумерного белого шума
Двумерные волокнистые материалы с каждым годом находят все более широкое применение, как в технических областях, так и в быту. Поэтому вопросам повышения качества таких материалов уделяется все большее внимание. 2. Анализ научных исследований и публикаций по проблемам качества двумерных волокнистых материалов показал, что важнейшим критерием является показатель равномерности (однородности) материала, например, ватки-прочеса или нетканого материала по различным свойствам: плотности волокнистой массы, поверхности материала, прочности, количеству сорных примесей, инородных включений, оттенкам цвета и др. 3. В отличие от одномерных продуктов для двумерных волокнистых материалов однородность поверхности материала зачастую является более важным показателем, чем однородность материала по массе единицы площади. Однако большинство исследований однородности двумерных материалов было направлено на исследование этой плотности по массе, поскольку имевшаяся в распоряжении исследователей измерительная техника и ручные методы позволяли оценивать именно эту характеристику. 4. В проведенных к настоящему времени исследованиях изучалась однородность двумерных волокнистых материалах на образцах большой площади (сотни и тысячи квадратных сантиметров). Локальные нарушения однородности этими методами не обнаруживались и выявляются в образцах лишь ручными методами визуального контроля. 5. Наиболее перспективным для исследования однородности поверхности двумерного материала является метод электронного сканирования. Однако методики сканирования образцов двумерного волокнистого материала и анализа результатов не изучены и не отработаны. Поэтому поставленная в работе задача разработки автоматизированных методов измерения и оценки однородіюсти поверхности двумерных волокнистых материалов является актуальной. 6. Основным и мощным средством для разработки этих методов и изучения их эффективности является компьютерное моделирование, которое позволяет имитировать различные виды неоднородности поверхности двумерных волокнистых материалов и проверять различные способы обработки, оценки и анализа моделируемых образцов. 7. Для достижения этих целей необходимо решить следующие задачи: Разработать методы моделирования различных видов неоднородности поверхности двумерных волокнистых материалов, включая локальные нарушения однородности. Разработать методы оценки неоднородности и методы выявления участков с локальными нарушениями однородности двумерного материала. Разработать методы автоматизированного анализа сканированных изображений образцов двумерных волокнистых материалов. Глава 2. Моделирование случайной неровноты двумерных волокнистых материалов Двумерные случайные поля являются естественной моделью и средством описания различных свойств двумерных волокнистых материалов. Например, такими материалами являются: - холст после трепальных машин; волокнистые настилы на смешивающих решетках и на выходе бункерных питателей кардочесальных машин и аппаратов; ватка-прочес, снимаемая с барабанов кардочесальных машин и чесальных машин в аппаратном прядении шерсти; - нетканые волокнистые материалы; различные композитные материалы, получаемые в результате нанесения полимерных пленок на нетканую волокнистую основу в производствах искусственной кожи и различных плоских отделочных и технических материалов и ДР Случайные поля описывают такие показатели этих материалов, как плотность массы материала, состав смеси волокон, пористость, процент сорных примесей, однородность поверхности по степени заполнения волокнами, по окрашенности и т.п. Осуществить оценку характеристик реального поля для выбранного показателя возможно лишь путем эксперимента: измерения значений показателя на образце (в лабораторных условиях) или на материале (в производственных условиях). В обоих случаях полученные экспериментальные данные подвергаются статистической обработке. В результате получают экспериментальные оценки характеристик волокнистого материала. В качестве эталонов для выводов о качестве материала по исследуемому показателю используют либо значения показателей общепризнанного де-факто как эталон материала, либо некоторые гипотетические значения т.н. «идеального» материала. Такой идеальный материал строится в виде некоторой математической модели, для которой и рассчитываются значения показателей, принимаемые за эталонные. Рассмотрим некоторые из таких моделей случайных полей.
В работе [3] были предложены теоретические модели идеальных однородных полей. Эти модели были построены как двумерные аналоги импульсных случайных потоков, у которых характерные точки импульсов, например, их центры симметрии, образуют простейший поток со случайным числом этих точек на заданном интервале, распределенным по закону Пуассона. Сами импульсы имеют фиксированную форму, например, прямоугольную или гауссова распределения. Поток рассматривается как сумма бесконечного числа таких импульсов [22, 23]. Точно так же двумерное поле строится как сумма двумерных импульсов заданной формы, например, кругового цилиндра или двумерного гауссова распределения. Центры этих импульсов распределены случайно и независимо друг от друга по площади поля с постоянной средней плотностью. Можно показать [24], что в этом случае число центров импульсов на заданной площади будет случайным и распределенным по закону Пуассона, переходящим при достаточно большой плотности точек в нормальное распределение. Для таких моделей однородных полей были получены выражения для корреляционных функций и спектральных плотностей дисперсий.
Виды нестационарной неровноты и проблемы ее распознавания на изображениях
Моделирование базового изображения осуществлялось как моделирование поверхности плоского волокнистого материала по алгоритму A3, описанному в подпункте 2.2.1.
К базовому полю были добавлены импульсы колоколообразной формы, имитирующие локальные нарушения поверхностной плотности. Количество включений варьировалось в пределах трех уровней. Первый уровень предполагал малую степень засоренности, и количество сорных примесей в образце размером 100 х 100 пикселей могло быть случайным образом выбрано из интерва ла [ 1; 3 ]. На втором и третьем уровне количество включений принималось соответственно: средняя степень - [ 3; 7 ], высокая степень - [ 5; 10 ] (табл. 2.2). Места резкого локального уменьшения яркости соответствуют сорным примесям в образце. Наиболее светлые участки образца имитируют резкое локальное уплотнение. Можно заметить, что на некоторых реализациях в местах локальных нарушений наблюдается несильное снижение яркости или их полное отсутствие. Данная ситуация возникает вследствие случайного характера значений амплитуды добавляемых импульсов и что соответствует случайному характеру наличия сорных примесей в образце.
Амплитуды импульсов, определяющих наличие локальных нарушений, генерировались случайным образом в пределах от - (g + g/З) до +(g + g/З), где g среднее значение цифровой матрицы изображения. Вследствие суммирования импульсов локальных нарушений с базовым полем наблюдалось уменьшение или увеличение его яркости. В таблице моделируемых изображений в строке 1 в качестве средней амплитуды импульса принималось значение равное среднему уровню яркости пикселей цифровой матрицы базового поля. Для всех степеней засоренности оно соответствовало 0.6. Во второй и третьей строке это значение устанавливалось соответственно 0.3 и 0.99.
В результате анализа изображений можно сделать вывод, что наиболее приемлемые результаты изображений получаются при выборе в качестве импульса локальных нарушений - среднего значения цифровой матрицы базового поля. Кроме того, в этом случае отпадает необходимость дополнительного выбора значения амплитуды. В случае выбора за амплитуду импульса значение значительно меньше (строка 2) или больше (строка 3) наблюдалось поглощение или слишком резкое проявление мест локальных нарушений.
Для изменения ориентации положения локальных нарушений в образце изменялся их угол поворота от продольной оси образца (строка 4 табл. 2.2). Поворот осуществлялся в пределах [-45; 45] что соответствовало диапазону значений [-0.99; 0.99] параметра (р, отвечающего за угол поворота. Моделированные изображения поверхностной плотности, полученные с помощью алгоритма А4, могут быть использованы как изображения «идеального продукта» для анализа сканированных изображений образцов плоских волокнистых материалов. Так же результаты моделирования могут быть применены для тестирования алгоритмов и разработанных на их основе программ для выявления локальных нарушений, в частности сорных примесей, на сканированных изображениях.
Средства и возможности автоматизированного комплекса
В результате исследований решена важная научно-техническая задача разработки методологии автоматизированного анализа сканированных изображений двумерных нетканых волокнистых материалов и моделирования поверхностей двумерных волокнистых продуктов.
Разработаны алгоритмы моделирования, которые позволили построить модели поверхностей плоских волокнистых материалов с параметрами, определяемыми геометрическими характеристиками структурных элементов, таких как клочки и комплексы волокон.
На основе известных работ по законам распределения размеров и форм клочков и теории формирования волокнистых материалов были разработаны математические модели расположения волокнистых клочков по площади образца для моделирования поверхностей двумерных материалов с «идеальными» характеристиками. 4. В результате исследований влияния параметров клочков на характеристики моделируемых полей получены зависимости среднего и среднеквадра-тического отклонения поверхностной плотности материала от геометрических параметров моделирующих импульсов, их амплитуды и угловой ориентации относительно продольной оси материала, которые доказывают правильность выбора схемы и методов моделирования. 5. Разработан алгоритм моделирования изображения поверхности волокнистого материала, имеющего локальные нарушения поверхностной плотности в виде особенностей изображений и поверхностей плоских волокнистых материалов. Результаты проведенных исследований работы алгоритма доказали возможность его использования для получения изображений образцов волокнистых материалов в виде цифровых матриц при варьировании числа локальных нарушений. 6. Моделированные изображения поверхностной плотности использовались как изображения «идеального продукта» для анализа сканированных изображений образцов плоских волокнистых материалов. Также результаты моделирования применялись для тестирования алгоритмов и разработанных на их основе программ для выявления локальных нарушений, в частности сорных примесей, на сканированных изображениях. 7. Для оценки статистической величины выброса значений цифровой матрицы изображения и выявления участков локальной неровноты применен специально разработанный алгоритм обнаружения локальных нарушений однородности поверхностной плотности двумерного волокнистого материала. 8. Впервые разработан алгоритм, позволивший на основе методов кластерного анализа оценивать количество сорных примесей и пороков в изображениях образцов плоских текстильных материалов. 9. Верификация алгоритмов на бинарных реальных и модельных изображениях доказала возможность их использования для изучения двумерных волокнистых материалов по их сканированным изображениям. 10. На основе разработанных алгоритмов и моделей создан автоматизированный модельно-исследовательскии комплекс, позволяющий выполнять функции, связанные с анализом образцов волокнистых материалов и моделированием их изображений. 11. В составе комплекса разработана структура и программно реализована база данных для хранения информации по результатам анализа и моделирования. Предусмотрена возможность варьирования параметров исследования и моделирования образцов, графические средства просмотра изображений и результатов их анализа. 12. На основе проведенных исследований и разработанных алгоритмов созданы автоматизированные средства для анализа сканированных изображений поверхности плоских волокнистых материалов на неравномерность и выявления сорных примесей и других локальных нарушений, что позволяет значительно упростить и ускорить процесс оценки качества волокнистых продуктов.
