LibRar.Org.Ua — Бібліотека українських авторефератів


Головна Легка промисловість → Розвиток теорії і технології одержання модифікованих лляних волокон функціонального призначення

УФ-спектроскопії, мікробіологічний, мікроскопічний, метод комп'ютерного моделювання в програмному середовищі MATLAB 7.0. На всіх стадіях дослідження використовували математичні методи планування – ротатабельне планування другого порядку та повний факторний експеримент, а під час обробки експериментальних даних – регресійний аналіз із застосуванням типових прикладних програм SТATISTICA 6.0, MathCAD-2000, Maple 6.5, Curve Expert 1.3 та Microsoft Excel (offiсе XP).

У третьому розділі наведено результати теоретичних досліджень розробки нового методу отримання та обробки інформації про геометричні властивості модифікованого лляного волокна, що базується на сучасних цифрових технологіях.

Показано, що для текстильних підприємств характерний широкий і досить часто поновлюваний асортимент продукції, яка випускається. При цьому виробничі процеси відрізняються складністю й великою кількістю технологічних переходів. Щоб забезпечити необхідну якість, контролю піддаються численні характеристики властивостей вихідної сировини, напівфабрикатів і готової продукції. Для цього використовують різноманітні методи й технічні засоби. Однак рівень технічної оснащеності українських текстильних підприємств контрольно-вимірювальним устаткуванням не можна вважати задовільним. Протиріччя між необхідністю забезпечення високої якості продукції та неможливістю здійснення оперативного й достовірного контролю параметрів стає все більш очевидним. Тому сьогодні назріла нагальна потреба в розробці й оснащенні текстильних підприємств новими інструментальними засобами випробувань. Для розв'язання цієї проблеми досить перспективним є напрям, що ґрунтується на використанні останніх досягнень засобів комп'ютерної техніки й інформаційних технологій.

Очевидною перевагою комп'ютерних технологій є можливість їх використання на всіх етапах вимірювального процесу, включаючи операції збирання, передачі й перетворення інформації, обробки зібраних даних. Потрібно також відзначити їх високу оперативність і вірогідність, необхідні при прийнятті обґрунтованих рішень на будь-якому рівні керування виробництвом або підприємством.

Для визначення довжини й тонини модифікованого лляного волокна зараз застосовуються методи, передбачені чинними нормативними документами на цей вид сировини. Вони є трудомісткими і потребують багато часу на їх здійснення, бо вихідні дані для обчислення одержуються шляхом прямих вимірювань, які при використанні існуючого лабораторного устаткування пов'язані з тривалими операціями, впливом суб'єктивних факторів, внаслідок чого точність цих вимірювань невисока. Використання високопродуктивних оптичних аналізаторів пов'язане з високою вартістю приладів, складністю і трудомісткістю вимірювань, що обмежує їхнє практичне застосування. До того ж для лляного модифікованого волокна характерний досить великий ступінь розщепленості волокон, що значно ускладнює визначення лінійної густини.

У зв'язку з цим для автоматизації процесу контролю, скорочення термінів перевірки й часу ухвалення рішення про якість сировини доцільно здійснювати сканування стандартних зразків на звичайних сканерах і застосовувати комп'ютерні методи обробки та аналізу зображень.

Для підвищення якості зображень, що ґрунтується на перетворенні локальних контрастів, для кожного елемента зображення спочатку визначається локальний контраст, а потім відбувається його нелінійне посилення й відновлення яскравості даного елемента зображення із вже скоректованого локального контрасту.

Для обраного елемента L(i,j) із координатами (i,j) вихідного зображення L, L(i,j)L обчислюють локальний контраст елемента:


(1)

де m = 3n, n >1

(2)

(3)


Зони W1 і W2 являють собою змінні вікна у вигляді квадрата із центром в елементі з координатами (i,j). При змінному розміщенні вікна W1 усередині змінного вікна W2 слід враховувати оптимальну апертуру вікна.

Локальний контраст підсилюють згідно з формулою (2) і відновлення елемента зображення з координатами (i,j) й скоректованого контрастом C*(i,j) має вигляд:


(4)


де – нелінійна монотонно зростаюча і визначена на інтервалі [0,1] функція, що відповідає умовам:


, ,

(5)


Розрахунок за формулами (1–5) проводять для кожного елемента зображення L.

Недоліками цього підходу є розмитість результуючого зображення. Для усунення цього недоліку необхідно використати замість усередненого значення значення центрального елемента L(i,j). При цьому зона W1 вироджується в центральний елемент L(i,j) і набуває розмірів n = 1.


(6)

(7)


Наведену методику обробки зображень застосовують для визначення параметрів модифікованого волокна льону.

Серед спеціального програмного забезпечення, здатного виконувати ефективну обробку цифрових сигналів і зображень, найдоцільніше використовувати середовище комп'ютерного моделювання MATLAB.

Згідно з розробленим у даній дисертаційній роботі методам пропонується визначати структурні характеристики лляних волокон за їх зображенням з виконанням нижчезазначених етапів:

1. Приготування зразка за існуючими стандартами. Підготовка зразка короткого лляного волокна для аналізу здійснюється в такий спосіб: для визначення тонини зразки піддаються нормуванню за довжиною, шириною, масою і вклеюються в рамки розміром 12 х 7,5 см; для визначення довжини – нормуванню за масою та шириною.

2. Одержання цифрового зображення зразка (сканування, цифрове фото).

3. Обробка зображення в програмному середовищі MATLAB.

Обробка зображення виконується в два етапи: попередня та кінцева обробка. Попередня обробка полягає у виконанні алгоритмів поліпшення зображення та виділенні границь об'єктів. Під час кінцевої обробки знаходять границі об'єктів та визначають їх геометричні характеристики.

Узагальнений алгоритм, який було розроблено й реалізовано в системі контролю структурних параметрів лляного волокна, наведено на рис. 1.

Послідовність виконання алгоритму обробки зображення зразка волокон льону:

  • зчитування й відображення зображення;

  • оцінка та апроксимація значень пікселей фону, перегляд поверхні фону;

  • створення зображення з рівномірним фоном;

  • поліпшення контрасту на оброблюваному зображенні;

  • створення бінарного зображення;

  • визначення кількості об'єктів на зображенні;

  • аналіз і перегляд матриці міток;

  • подання матриці міток у вигляді псевдоколірного зображення;

  • вимірювання параметрів об'єктів на