 Orlov-Pashin-tik-63-2024-1-ru.pdf |
- 1
- ОСОБЕННОСТИ ОЦЕНКИ ТОНИНЫ СОВОКУПНОСТИ ВОЛОКОН ПОСРЕДСТВОМ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ
- Орлов А. В., Пашин Е. Л. Особенности оценки тонины совокупности волокон посредством технического зрения // Технологии и качество. 2024. № 1(63). С. 5–11. https: doi 10.34216/2587-6147-2024-1-63-5-11
- DOI: https://doi.org/10.34216/2587-6147-2024-1-63-5-11
- УДК: 677.017.4:620.171.3
- EDN: GXCFVT
- Дата приема статьи в публикацию: 06.03.2024
- Аннотация: Рассматривается метод косвенной оценки линейной плотности лубяных волокон по их тонине, основанный на анализе цифрового изображения волокнистой пробы с применением алгоритма «карты расстояний» (distance transform). Идентифицируются погрешности, возникающие при практическом применении данного метода. Источниками погрешностей являются перекрещи-вание отдельных волокон в пробе и особенности формы топологического скелета в зонах окончаний волокон. На базе проведенного анализа создано программное обеспечение, позволяющее выполнять моделирование влияния этих факторов на общую погрешность измерения тонины волокон. Моделирование производится методом построения схематического изображения волокон с заранее известными параметрами с последующим его анализом с применением алгоритма «карты расстояний». Влияние рассматриваемых факторов на распределение измеренных значений тонины хорошо согласуется с теоретическими выкладками. По результатам исследования предложено направление дальнейшего совершенствования модельного эксперимента с целью учета особенностей размещения волокон в пробе.
- Ключевые слова: компьютерное зрение, линейная плотность, лубяное волокно, топологический скелет, алгоритм distance transform, пересечения, моделирование
- Финансирование и благодарности: Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского научного фонда (проект № 23-26-00147)
- Список литературы: 1. Орлов А. В., Пашин Е. Л. Разработка алгоритма расчета линейной плотности лубяных волокон с использованием технического зрения // Известия вузов. Технология текстильной промышленности. 2015. № 5. С. 65–68. 2. Орлов А. В., Пашин Е. Л. Метод подготовки цифрового изображения пробы лубяных волокон для оптической оценки их геометрических характеристик // Технологии и качество. 2018. № 1. С. 43–47. 3. Орлов А. В., Пашин Е. Л. Обоснование условий освещения лубяных волокон при оценке их толщины с использованием машинного зрения // Технологии и качество. 2019. № 1. С. 21–25. 4. Патент РФ № 2779715. Способ оценки тонины лубяного волокна : Опубл. 19.09.2022; Бюл. № 26 / Пашин Е. Л., Орлов А. В. 5. Serra J., Image Analysis and Mathematical Morphology. Orlando : Academic Press, 1982. 610 p. 6. Adaptively sampled distance fields: a general representation of shape for computer graphics / Gibson Sarah F. Frisken; Perry, Ronald N.; Rockwood, Alyn P.; Jones, Thouis R. (2000) // Proceedings of the 27th Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques, SIGGRAPH 2000 / eds. Brown Judith R.; Akeley, Kurt. New Orleans : Association for Computing Machinery, 2000. P. 249–254. 7. Ramdas A., Garcia N., Cuturi M. On Wasserstein Two Sample Testing and Related Families of Nonparametric Tests // Entropy. 2017. Т. 19, No 2. URL: https://www.mdpi.com/1099-4300/19/2/47 (дата обращения: 19.11.2023). 8. Добрушин Р. Л. Задание системы случайных величин при помощи условных распределений // Теория вероятностей и ее применения. 1970. Т. 15, вып. 3. С. 469–497.