Комп’ютеризована система обробки та аналізу цифрових зображень, отриманих при електронно-променевому зварюванні

Розглянуто задачу визначення ліній стику об’єктів на зображеннях отриманих при електронно-променевому зварюванні. Контрастування зображення здійснюється три-етапним методом на основі нечіткої логіки. Для визначення траєкторії зварювання запропоновано локально-адаптивний підхід до сегментації ліній...

Full description

Saved in:

Bibliographic Details
Date:	2008
Main Authors:	Івасенко, І.Б., Журавель, І.М., Сущик, К.В., Берегуляк, О.Р.
Format:	Article
Language:	Ukrainian
Published:	Інститут програмних систем НАН України 2008
Subjects:	Прикладне програмне забезпечення
Online Access:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/326
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:	Комп’ютеризована система обробки та аналізу цифрових зображень, отриманих при електронно-променевому зварюванні / І.Б. Івасенко, І.М. Журавель, К.В. Сущик, О.Р. Берегуляк // Пробл. програмув. — 2008. — N 1. — С. 78-86. — Бібліогр.: 16 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-326
record_format	dspace
spelling	Івасенко, І.Б. Журавель, І.М. Сущик, К.В. Берегуляк, О.Р. 2008-03-31T15:30:23Z 2008-03-31T15:30:23Z 2008 Комп’ютеризована система обробки та аналізу цифрових зображень, отриманих при електронно-променевому зварюванні / І.Б. Івасенко, І.М. Журавель, К.В. Сущик, О.Р. Берегуляк // Пробл. програмув. — 2008. — N 1. — С. 78-86. — Бібліогр.: 16 назв. — укр. 1727-4907 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/326 681.3 The problem of determination of junction lines of objects on images gained at electron-beam welding is considered. Image contrast enhancement is performed by three-stage method based on fuzzy logic. For the determination of welding trajectory locally adaptive approach to segmentation of junction lines of objects and tracing of their contours based on the analysis of image brightness characteristics changes are proposed. Joint сurve is represented analytically with optimal parametrical spline approximation using LSM approximation on each spline link. Розглянуто задачу визначення ліній стику об’єктів на зображеннях отриманих при електронно-променевому зварюванні. Контрастування зображення здійснюється три-етапним методом на основі нечіткої логіки. Для визначення траєкторії зварювання запропоновано локально-адаптивний підхід до сегментації ліній стику об’єктів та відслідковування їх контуру, що базується на аналізі зміни яскравісних характеристик зображення. Траєкторію стику у аналітичному вигляді представлено за допомогою оптимально параметричної сплайн-апроксимації з використанням середньоквадратичних наближень на кожній ланці сплайну. uk Інститут програмних систем НАН України Прикладне програмне забезпечення Комп’ютеризована система обробки та аналізу цифрових зображень, отриманих при електронно-променевому зварюванні Computerized system of processing and analysis of digital images gained at electron-beam welding Article published earlier
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
title	Комп’ютеризована система обробки та аналізу цифрових зображень, отриманих при електронно-променевому зварюванні
spellingShingle	Комп’ютеризована система обробки та аналізу цифрових зображень, отриманих при електронно-променевому зварюванні Івасенко, І.Б. Журавель, І.М. Сущик, К.В. Берегуляк, О.Р. Прикладне програмне забезпечення
title_short	Комп’ютеризована система обробки та аналізу цифрових зображень, отриманих при електронно-променевому зварюванні
title_full	Комп’ютеризована система обробки та аналізу цифрових зображень, отриманих при електронно-променевому зварюванні
title_fullStr	Комп’ютеризована система обробки та аналізу цифрових зображень, отриманих при електронно-променевому зварюванні
title_full_unstemmed	Комп’ютеризована система обробки та аналізу цифрових зображень, отриманих при електронно-променевому зварюванні
title_sort	комп’ютеризована система обробки та аналізу цифрових зображень, отриманих при електронно-променевому зварюванні
author	Івасенко, І.Б. Журавель, І.М. Сущик, К.В. Берегуляк, О.Р.
author_facet	Івасенко, І.Б. Журавель, І.М. Сущик, К.В. Берегуляк, О.Р.
topic	Прикладне програмне забезпечення
topic_facet	Прикладне програмне забезпечення
publishDate	2008
language	Ukrainian
publisher	Інститут програмних систем НАН України
format	Article
title_alt	Computerized system of processing and analysis of digital images gained at electron-beam welding
description	Розглянуто задачу визначення ліній стику об’єктів на зображеннях отриманих при електронно-променевому зварюванні. Контрастування зображення здійснюється три-етапним методом на основі нечіткої логіки. Для визначення траєкторії зварювання запропоновано локально-адаптивний підхід до сегментації ліній стику об’єктів та відслідковування їх контуру, що базується на аналізі зміни яскравісних характеристик зображення. Траєкторію стику у аналітичному вигляді представлено за допомогою оптимально параметричної сплайн-апроксимації з використанням середньоквадратичних наближень на кожній ланці сплайну.
issn	1727-4907
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/326
citation_txt	Комп’ютеризована система обробки та аналізу цифрових зображень, отриманих при електронно-променевому зварюванні / І.Б. Івасенко, І.М. Журавель, К.В. Сущик, О.Р. Берегуляк // Пробл. програмув. — 2008. — N 1. — С. 78-86. — Бібліогр.: 16 назв. — укр.
work_keys_str_mv	AT ívasenkoíb kompûterizovanasistemaobrobkitaanalízucifrovihzobraženʹotrimanihprielektronnopromenevomuzvarûvanní AT žuravelʹím kompûterizovanasistemaobrobkitaanalízucifrovihzobraženʹotrimanihprielektronnopromenevomuzvarûvanní AT suŝikkv kompûterizovanasistemaobrobkitaanalízucifrovihzobraženʹotrimanihprielektronnopromenevomuzvarûvanní AT beregulâkor kompûterizovanasistemaobrobkitaanalízucifrovihzobraženʹotrimanihprielektronnopromenevomuzvarûvanní AT ívasenkoíb computerizedsystemofprocessingandanalysisofdigitalimagesgainedatelectronbeamwelding AT žuravelʹím computerizedsystemofprocessingandanalysisofdigitalimagesgainedatelectronbeamwelding AT suŝikkv computerizedsystemofprocessingandanalysisofdigitalimagesgainedatelectronbeamwelding AT beregulâkor computerizedsystemofprocessingandanalysisofdigitalimagesgainedatelectronbeamwelding
first_indexed	2025-11-24T03:18:33Z
last_indexed	2025-11-24T03:18:33Z
_version_	1850840628684914688
fulltext	Прикладне програмне забезпечення © І.Б. Івасенко, І.М. Журавель, К.В. Сущик, О.Р. Берегуляк, 2008 78 ISSN 1727-4907. Проблеми програмування. 2008. № 1 УДК 681.3 І.Б. Івасенко, І.М. Журавель, К.В. Сущик, О.Р. Берегуляк КОМП’ЮТЕРИЗОВАНА СИСТЕМА ОБРОБКИ ТА АНАЛІЗУ ЦИФРОВИХ ЗОБРАЖЕНЬ, ОТРИМАНИХ ПРИ ЕЛЕКТРОННО- ПРОМЕНЕВОМУ ЗВАРЮВАННІ Розглянуто задачу визначення ліній стику об’єктів на зображеннях отриманих при електронно- променевому зварюванні. Контрастування зображення здійснюється три-етапним методом на основі нечіткої логіки. Для визначення траєкторії зварювання запропоновано локально-адаптивний підхід до сегментації ліній стику об’єктів та відслідковування їх контуру, що базується на аналізі зміни яскравісних характеристик зображення. Траєкторію стику у аналітичному вигляді представлено за допомогою оптимально параметричної сплайн-апроксимації з використанням середньоквадратичних наближень на кожній ланці сплайну. Вступ Однією з важливих галузей сучас- ної промисловості є електронно-променеві технології. Областю їх застосування є такі відповідальні напрямки як ядерна енерге- тика, аерокосмічна індустрія, машинобу- дування. Розвиток інформаційних техно- логій розкриває нові можливості в напря- мку вдосконалення комп’ютерного керу- вання процесом зварювання, зокрема щодо точності переміщення електронної пушки та зварювального об’єкта. Розглянемо задачу відслідкову- вання стику двох елементів виробу в сис- темі автоматичного управління їх електро- нно-променевим зварюванням. В даній за- дачі промінь має проходити по лінії стику цих елементів. Для цього установці, яка керує ходом променя, необхідно задати опис траєкторії руху, що відповідає формі стику зварювальних об’єктів. У навчаль- ному режимі системи формується растрове зображення, на основі якого потрібно опи- сати траєкторію зварювання. Проблем- ними випадками є наявність гострих кутів та проходження через місця контактного зварювання. Тому актуальна задача авто- матизації опису форми стику об’єктів для керування променем, розв’язання якої до- зволить також контролювати якість зварю- вання. Для розв’язку цієї задачі дослі- джено найуживаніші підходи до попере- дньої обробки зображень, отриманих під час електронно-променевого зварювання [1–6]. Найбільш поширеними спотворен- нями зображень є зашумленість та недо- статня контрастність. Покращити візуа- льну якість зображень можна за допомо- гою запропонованого методу підвищення контрастності з використанням нечіткої логіки. Для ділянок стику об’єктів зварю- вання розроблено метод локально-адапти- вної сегментації, що використовує робас- тні оцінки локальних параметрів зобра- ження. В межах сегментованих ділянок відслідковують контур стику об’єктів зва- рювання, використовуючи аналіз зміни яс- кравісних характеристик зображення. 1. Контрастування зображень Покращання візуальної якості зо- бражень поряд з усуненням геометричних спотворень є важливою частиною попере- дньої обробки з метою полегшення пода- льшого сегментування при вирішенні за- дачі виділення, локалізації об’єктів на зо- браженнях, отриманих при електронно- променевому зварюванні. Підвищення ко- нтрасту є важливою задачею покращання візуальної якості, оскільки часто отримані зображення є слабо контрастними і підси- лення їх контрасту значно полегшує про- ведення подальшої обробки. Методи під- вищення контрасту в просторовій області поділяються на прямі та непрямі. Непрямі методи – до яких відносяться гістограмні перетворення (еквалізація, гіперболізація) та методи розтягу діапазону яскравостей (лінійні чи нелінійні) – доцільно застосо- вувати у випадку, коли зображення є до- Прикладне програмне забезпечення 79 статньо однорідним, а також якщо рівні сірого елементів зображення розподілені так, що займають певну частину діапазону яскравостей [4]. При застосуванні прямих методів підвищення контрасту обчислюють значення локальних конт- растів елементів зображення і безпосеред- ньо перетворюють їх. Нечітка логіка та теорія нечітких множин є потужним апаратом для вирі- шення задач, вхідні дані яких містять пе- вну невизначеність чи нечіткість. Оскільки обробка зображень по своїй природі міс- тить деяку нечіткість, пов’язану з втратою інформації при переведенні тривимірних об’єктів у двовимірне зображення, раціо- нально застосовувати в цій галузі апарат теорії нечітких множин та нечітку логіку. При вирішенні задачі підвищення контрас- тності зображення нечітку логіку викорис- товують як знаряддя забезпечення оптима- льності перетворень певного класу, вико- ристовуючи при цьому підсилення локаль- них контрастів як основний засіб покра- щання контрасту зображення [5]. Розроблено і реалізовано метод під- вищення контрасту зображень ліній стику об’єктів на цифрових зображеннях, отри- маних при електронно-променевому зва- рюванні. При даному підході зображення розглядається як множина нечітких сингл- тонів { }MjNixxX ijijX ,1,,1/)(µ === , (1) де ijx – значення яскравості піксела з коор- динатами (i,j), )( ijX xµ – функція нечіткої належності. Зазвичай, S-подібні функції степені два, три, чотири використовуються як функції належності при вирішенні задач бінаризації та покращання зображень. Пропонується використовувати S-подібну функцію нечіткої належності дійсного сте- пеня α [6] вигляду           > ≤< −− −− ≤< −− − ≤ = = − − .,1 ,, )()( )( 1 , , )()( )( ,,0 ),,;( 1 1 )( cxif cxaif acbc xc bxaif acab ax axif cbaxX α α α α αµ (2) Перший етап полягає у переведенні зображення з просторової області в нечітку за допомогою оптимальної функції нечіт- кої належності, степінь та параметри якої визначаються з умов максимуму нечіткої ентропії. { } (3),) ,,,;(max),,,;( max minmax Lcba LcbaXHcbaXH opt ≤<<≤ ≤α=αα де α∈[αmin, αmax] { }),,,;(max maxmax maxmin αα ααα cbaXHH ≤≤ = , (4) нечітка ентропія визначається за виразом ∑∑ = = = N n M m mnXf xS MN XH 1 1 )( )),(( 1 )( αµ де )(⋅fS функція Шенона )).(1(log))(1( )(log)())(( 2 2 mnXmnX mnXmnXmnXf xx xxxS µµ µµµ −−− −−= (5) На другому етапі здійснюється пряме підсилення локальних контрастів у нечіткій області. Для цього визначається відносний локальний контраст за формулою [ ])()( )()()( mnmn mnmnmn xEx xExxC µ α µ α µ µ µ + −= (6) і проводиться нелінійне підсилення ( ))()(* mnmn xCFxC µµ = , (7) де ]1,0[)( ∈CF – нелінійна монотонна зро- стаюча функція. Третій етап переведення покраща- ного зображення з області нечіткості в просторову за допомогою перетворення оберненого до застосованого на першому етапі (1). Результати контрастування зобра- жень ліній стику об’єктів на цифрових зо- браженнях, отриманих при електронно- променевому зварюванні запропонованим методом, показано на рис. 1. 2. Сегментація ліній стику об’єктів Сегментацією можна виділити ділянки зображення, які видаються спостерігачу од- норідними. Методи сегментації поділяють на методи порівняння з порогом, виявлення Прикладне програмне забезпечення 80 границь областей та методи виділення гра- ниць областей шляхом нарощування [7]. Оскільки зображення, на основі яких слід описати траєкторію зварювання, мають нелінійні ділянки, то глобальні методи сегментації непридатні для розв’язання цієї задачі. Для цього запропоновано струк- турно-адаптивний метод, що використовує для прийняття рішення не все зображення, а деяку локальну область. Для таких методів характерна маска, що має вигляд невеликої двовимірної матриці, коефіцієнти якої підібрані для підкреслення або пом'якшення заданої властивості зображення. Області уваги вибирають за допомогою локальної функції зображення, що набуває більших значень у точках, що належать об'єкту, ніж у точках фону. Розглянемо область об'єкта, яка є структурним елементом, з центром у точці (i, j) і область фону (рис. 2). Масив перепадів яскравості обчислюється за формулою ),(),(max)},({ jiGjiGjigR l O l B l −= , (8) де ),( jig – значення яскравості в точці (i, j); ),( jiG l B – робастна оцінка функції інтенсивності зображення області фону; ),( jiG l O – робастна оцінка функції інтенси- вності зображення області об'єкта Bl(i, j); l – номер структурного елемента, l =1,…9. Поріг локалізації визначаємо методом трикутника на основі гістограми значень масиву перепадів. Для цього будуємо гі- стограму розподілу перепадів та застосо- вуємо правило трикутника для діапазону значень від середньоквадратичного відхи- лення зображення σ до максимального значення перепаду яскравості. В кожній області уваги проводимо бінаризацію: ∆+< ),(),( jiGjif l B , Рис. 1. Зображення лінії стику об’єктів на цифровому зображенні, отриманому при електронно-променевому зварюванні та результат його контрастування Прикладне програмне забезпечення 81 де ),(θln )},({ σ 2 )},({ 2 ji jigR jigR l ⋅−=∆ , (9) де θ(i, j) – відношення імовірностей P(об'єкт) і P(не об'єкт) у точці (i, j). Значення дисперсії шуму 2 lσ обчис- люємо в локальній області фону відповід- ного структурного елемента l. Результати сегментації ліній стику об’єктів на цифро- вих зображеннях, отриманих під час елек- тронно-променевого зварювання, показано на рис. 3. 5. Локалізація ліній стику об’єктів На даному етапі стоїть задача локалі- зації ліній стику двох об’єктів на зображенні. Лінії стику можуть мати довільну форму. Нами розглянуто декілька підходів до вирішення цієї задачі, кожен з яких має свої переваги та недоліки. Розглянемо деякі з них детальніше. Бінаризація. Обробка зображень стику об’єктів зварювання пороговими ме- Рис. 2. Вибір структурних елементів для кратно масштабної сегментації Sl, l = 1,…,9 Рис. 3. Зображення лінії стику об’єктів, отримане під час електронно-променевого зварювання та результат його сегментації Прикладне програмне забезпечення 82 тодами, в тому числі адаптивними, не є надійною. Причина в тому, що лінія стику на зображенні представлена на фоні смуги, ширина якої становить декілька пікселів. Окрім того, рівень яскравості цієї смуги змінюється у різних місцях зображення. Всі ці причини не дають змоги забезпечити високу достовірність виділення ліній за допомогою порогових методів. Метод Хафа. на зображенні пара- лельно до лінії стику об’єктів є ще декілька смуг. Обробка даного типу зображень ме- тодом Хафа призведе до локалізації цілого набору ліній, які розміщені досить близько одна від одної. Окрім того, метод Хафа для виділення кривих ліній має досить високу обчислювальну складність. Метод виділення країв. Проведено ряд експериментів щодо використання методів виділення краю для локалізації стику об’єктів. Зокрема, використано один з найбільш ефективних підходів – метод Канні [10, 11]. Проте використання цих методів призводить до виділення країв не лише лінії стику, а багатьох об’єктів на зображенні. Якщо перепад яскравостей між зображенням лінії та смуги не є достатнім, тоді лінія стику може виділяться не точно, або не виділятися зовсім. Відслідковування ліній. На підставі аналізу вищерозглянутих методів для розв’язку поставленої задачі нами розроблено один з методів відслідкову- вання лінії стику об’єктів зварювання. Його суть полягає в аналізі зміни яскравісних характеристик зображення [12]. Розглянемо цей метод. Спочатку на зображенні в околі стику задається або інтерактивно вибира- ється початкова точка відслідковування pL . Далі аналізують окіл зображення розміром 33× з центром у точці pL . Наступний елемент вибирають, виходячи з того, що лінії стику відповідають елементи зображення з найнижчим рівнем інтенсив- ності в даному околі: { }iн LL min= , (10) де iL – усі елементи околу, за винятком центрального елемента pL . Далі за елемент pL приймають елемент нL та все повторюють ітераційно. Отже, отриманий набір точок pL відповідає контуру лінії стику. Під час програмної реалізації цього підходу елементам, які сто- ять позаду шляху відслідковування, тимча- сово присвоюють максимальне значення інтенсивності, щоб унеможливити рух на- зад та зациклення алгоритму. Комп’ютерне моделювання запропоно- ваного підходу підтвердило його ефектив- ність для локалізації ліній стику зазначених об’єктів. Результати локалізації лінії стику на цифрових зображеннях, отриманих під час електронно-променевого зварювання, показано на рис. 4. Для підвищення надійності роботи ме- тоду доцільно проводити аналіз більших локальних околів на предмет можливих напрямків руху з запам’ятовуванням декі- лькох попередніх кроків. Це дозволить підвищити ефективність методу відслідко- вування ліній стику об’єктів на зобра- женні. 6. Параметричне представлення ліній стику об’єктів Алгоритм трасування контуру дозво- ляє отримати впорядковану послідовність пікселів, що належать шуканій кривій. Од- нак, в силу зашумленості зображення та особливостей алгоритму пошуку виникає потреба в згладжуванні отриманого кон- туру шляхом його аналітичного представ- лення певною кривою. Для забезпечення мінімальної похи- бки в таких випадках як правило викорис- товують чебишовські наближення. Щоб уникнути значної похибки заокруглення та високих вимог до величини розрядної сі- тки використовують сплайн-наближення. При цьому мінімальна похибка досяга- ється у випадку, коли максимальні похи- бки на кожній ланці сплайну рівні. Такі наближення носять назву балансних на- ближень чебишовськими сплайнами. Однак, суттєвим недоліком таких на- ближень є відсутність згладжуючих влас- тивостей. Доцільніше використовувати се- редньоквадратичні наближення на основі поліномів невисоких порядків, переходячи до сплайну з метою збереження заданої точності [13–15]. Наближення до функції Прикладне програмне забезпечення 83 )(xϕ у лінійному просторі 2L знаходимо у вигляді )()( 1 xax k n k kϕϕ ∑ = = , (11) де )(xkϕ – базис простору (лінійно-незале- жні функції). Коефіцієнти ka при цьому вибирають з умови 22 )()(inf)()( LaL xxfxxf k ϕϕ −=− , (12) де норма в просторі 2L рівна ),()( 2 ffxf L = , а скалярний добуток визначений таким, що: ∫= b a dxxxff )()(),( ϕϕ у неперерв- ному випадку, та ∑ = = N i ii xgxff 1 )()(),( ϕ у дискрет- ному випадку, де N – кількість вузлів таблиці. В результаті з (12) отримуємо .min),( ),(2),( )()( 1 1 1 2 ∑∑ ∑ = = = =+ +−= =− n k n m a mkmk k n k k L k aa faff xxf ϕϕ ϕ ϕ (13) Прирівнюючи у (13) похідні по ka до нуля одержимо СЛАР: ),(),( 1 km n m mk fa ϕϕϕ =∑ = ; nk ...1= . (14) У випадку лінійно-незалежних функ- ції середньоквадратичне наближення існує єдине, та однозначно визначається шляхом розв’язання системи рівнянь (14). Із збільшенням вимог до точності зростає кількість параметрів наближення, що при- зводить до необхідності використовувати складні та громіздкі вирази. Крім того, ви- користання функцій з великою кількістю параметрів, наприклад, многочленів висо- кого степеня, збільшує обчислювальну по- хибку та підвищує вимоги до величини а б в г Рис. 4 . Зображення ліній стику об’єктів на цифрових зображеннях, отриманих при електронно-променевому зварюванні (а, в) та результати локалізації ліній стику (б, г) Прикладне програмне забезпечення 84 розрядної сітки при обчисленнях. Все це призводить до потреби у кусковій апрок- симації. Інтервал ],[ ba , на якому прово- диться наближення, розбивається у цьому випадку на декілька підінтервалів, на яких обчислюється наближення виразами однотипними, або різного вигляду. Наближаюча функція такого типу назива- ється сплайном. При цьому доцільно оби- рати вузли сплайну так щоб похибка наближення була як можна меншою [18]. Будемо шукати наближення кривої у вигляді сплайну: )))(((),(),( 1 1 xzzxxAFxFS iii r i −−= − = ∑ θ , (15) де )(xθ – функція Хевісайда; r iizZ 0}{ == – множина вузлів сплайну; );,...,(),( 10 xaaaFxAF miiii = – середньо- квадратичне наближення вигляду ),( xAF на проміжку ];[ 1+ii zz . Алгоритм для визначення границь ланок сплайну, що рівномірно наближує функцію )(xf при заданій кількості ланок приймає такий вигляд: Крок 1. Вибираємо початкове набли- ження до вузлів сплайну iz ,0 . Крок 2. Проводимо найкраще чеби- шовське наближення та знаходимо похибки на кожному інтервалі ],[ 1 ii zz − , та усереднену похибку наближення jµ на всьому інтервалі за формулою 1 1 1 1 1 + + =         = ∑ m mr i jij r µµ . (16) Крок 3. Якщо ε µ µµ < − ij i ij i ij i , ,, max minmax , то подальші обрахунки припиняємо ,, ijz і ri ,...,0= вважаємо границями ланок сплайну. Інакше визначаємо вузли ,,ijz 1,...,1 −= ri за ітераційною формулою: ,...,2,1 ,1)( 1 1 ,1 1)1( 1, )1( , )1( , )( , =           −         −+= + − −− − −− t zzzz m ij jt ij t ij t ij t ij µ µ де 1,...,1,,1 )0( , −== − rizz ijij . Результати сплайн-наближення лінії стику показано на рис. 5. При цьому у ві- кні виведено як і задане в аналітичному вигляді параметричне представлення, так і список точок кривої, що є згладженими за допомогою методу найменших квадратів. Висновки Реалізовано три-етапний підхід до підвищення контрасту зображень ліній стику об’єктів на цифрових зображеннях, що полягає в оптимальному переведенні зображення з просторової області в область нечіткості за допомогою S-подібної функції нечіткої належності, прямому підсиленні локальних контрастів у нечіткій області та переведенні покращаного зображення з області нечіткості в просторову. Розроблено та ре- алізовано підхід до локалізації та сегмен- тації лінії стику об’єктів зварювання на основі аналізу зміни функції яскравості зображення. Комп’ютерне моделювання запропонованого підходу підтвердило його ефективність щодо локалізації ліній стику вищезазначених об’єктів. Для представ- лення траєкторії стику в аналітичному ви- гляді за допомогою сплайн-наближень розроблено оптимально параметричну сплайн-апроксимацію з використанням се- редньоквадратичних .наближень на кожній ланці сплайну. На основі отриманих нових наукових результатів створено програмний комплекс для автоматизації формування траєкторії руху променя при електронно- променевому зварюванні. Прикладне програмне забезпечення 85 1. Патон Б.Є., Назаренко О.К., Нестеренков В.М. и др. Компьютерное управление процессом электронно-лучевой сварки с многокоординатными перемещениями пушки и изделия // Автоматическая сварка. – 2004. – № 5. – С. 3–7. 2. Назаренко О.К., Шаповал В.И., Лоскутов Г.А. и др. Автоматическая сварка. – 1993. – № 5. – С. 35–38. 3. Schiller S., Heisig U., Panzer S. Electron beam technology. new York: J.Wiley&Sons, 1988. – 136 p. 4. Cheng H.D., Xu H. A novel fuzzy logic approach to contrast enhancement // Pattern recognition. – 2000. – Vol. 33, N 5. – P. 809 – 819. 5. Воробель Р.А., Дацко О.Р. Підсилення контрасту зображень з використанням зміни параметрів функції нечіткої належ- ності // Вісник НУ “Львівська Політехні- ка”. – Львів: 2001. – № 433. – С. 233–238. 6. Прэтт У. Цифровая обработка изображе- ний. – М.: Мир, 1982. – 480 с. 7. Івасенко І.Б., Журавель І.М., Берегуляк О.Р. Визначення ліній стику об’єктів при електронно-променевому зварюванні // Відбір і обробка інформації. – 2006. – № 24(100). – С. 104–109. 8. Pitas I., Venetsanopulos A.N. Morphological shape decomposition // IEEE Trans. Patt. Anal. Machine Intell. PAMI-12 – 1990. – P. 38–45. 9. Журавель І.М. Модифікація методу Канні для виділення країв об’єктів зображення // XVII Відкрита науково-технічна конф. молодих науковців та спеціалістів Фізико- механічного інституту ім. Г.В. Карпенка НАН України. – Львів: ФМІ, 2005. – C. 352 – 355. 10. Ji L., Piper J. Fast homotopy-preserving skeletons using mathematical morphology // IEEE Trans. Patt. Anal. Machine Intell. PAMI-14 – 1992. – P. 653 – 664. 11. Ferna'ndez-Vidal S., Malandain G. Digital euclidean skeleton in n-D. In /9th Scandinavian Conference on Image Analysis Рис. 5. Середньоквадратичне сплайн-наближення лінії стику Прикладне програмне забезпечення 86 (SCIA'95)/, Uppsala, Sweden. – June 1995. – P. 517 – 524. 12. Bertrand G., Malandain G. A note on “Building skeleton models via 3D medial surface-axis thinning algorithms” // Graphical Models and Image Processing, November 1995. – 57(6): P. 537 – 538. 13. Попов Б.А. Равномерное приближение сплайнами. – Киев: Наук. думка, 1989. – 272 с. 14. Попов Б.А., Теслер Г.С. Приближение функций для технических приложений. – Киев: Наук. думка, 1980. – 352 с. 15. Завьялов Ю.С., Квасов Б.И., Мирошниченко В.Л. Методы сплайн- функций. – М.: Наука, 1980. – 368 с. 16. Lindstrom M.J. Penalized estimation of free- knot splines // J. of Computational and Graphical Statistics. – 1999. – N 8. – P. 333 – 352. Отримано 17.12.2007 Про авторів: Івасенко Ірина Богданівна, кандидат технічних наук, Журавель Ігор Михайлович, кандидат технічних наук, Сущик Костянтин Володимирович, кандидат технічних наук, Берегуляк Олена Романівна, провідний інженер. Місце роботи авторів: Фізико-механічний інститут ім. Г.В. Карпенка НАН України, 79039, Львів, вул., Наукова, 5. Тел.: (8032) 229 6803.

Комп’ютеризована система обробки та аналізу цифрових зображень, отриманих при електронно-променевому зварюванні

Institution

Similar Items