Электронная библиотека Веда
Цели библиотеки
Скачать бесплатно
Доставка литературы
Доставка диссертаций
Размещение литературы
Контактные данные
Я ищу:
Библиотечный каталог российских и украинских диссертаций

Вы находитесь:
Диссертационные работы России
Технические науки
Системный анализ, управление и обработка информации

Диссертационная работа:

Гайнуллин Марат Фаритович. Алгоритмы и методы обработки информации в системах контроля качества процессов крашения : 05.13.01 Гайнуллин, Марат Фаритович Алгоритмы и методы обработки информации в системах контроля качества процессов крашения (На примере химической технологии отделочного производства тканей и переплетных материалов) : Дис. ... канд. техн. наук : 05.13.01 Иваново, 2005 169 с. РГБ ОД, 61:06-5/1121

смотреть содержание
смотреть введение
Содержание к работе:

Введение 4

Глава 1. Современное состояние вопроса контроля качества крашения тканей и переплётных материалов 7

1.1 Системы менеджмента качества в отделочных производствах 7

1.2 Характеристика основных показателей качества отделочного производства тканей и переплётных материалов 9

1.2.1 Цветопередача, измерение и анализ 10

1.2.2. Оценка колористических возможностей триад красителей и совместимости красителей в смесях 14

1.2.3. Методы расчета количеств красителей по спектру отражения эталонного образца 17

1.2.4. Расчет рецептуры крашения на основе координат цвета эталонного образца 21

1.2.5. Некоторые дополнительные уравнения для расчетов 23

1.2.6 Дефекты и искажения формы отпечатка рисунка с математической точки зрения 24

1.2.7.Методы привязки изображений 27

1.3. Постановка задачи исследований 30

Глава 2. Разработка алгоритмов идентификации рисунков на полиэфирных тканях и их программная реализация 32

2.1 Понятие идентификации рисунков 32

2.2 Предварительная обработка отсканированных изображений 32

2.2.1 Преобразование цветного изображения в градации серого 32

2.2.2 Линейная фильтрация 34

2.2.3 Нелинейная обработка с целью повышения контраста 36

2.2.4 Обнаружение контура 37

2.2.5 Программная реализация каскада фильтров 38

2.3 Исследование растровых изображений рисунков с помощью искусственных нейронных сетей 39

2.3.1 Правило Кохонена 39

2.3.2 Модель на основе алгоритма конкурирующего обучения 43

2.3.3 Модель на основе сетей квантования обучающего вектора 46

2.3.4 Модель на основе радиально - базисной сети и сети конкурентного обучения 50

2.3.5 Использование искусственных нейронных сетей для обнаружения областей непрокраса на образцах ткани по их растровым изображениям 54

2.3.6 Область применения и ограничения алгоритмов Кохонена для определения дефектов рисунка 55

2.4 Векторизация изображений рисунков на полиэфирных тканях 56

2.5 Методы и алгоритмы сравнения формы эталонного рисунка с рисунком, отпечатанным на материале, в условиях аффинных искажений 60

2.5.1 Синтез алгоритма привязки изображений образца и эталона 60

2.5.2 Разработка метода кодирования фрагментов изображения 62

2.5.3 Оптимальный поиск сопряжённых точек на изображениях 64

2.6 Разработка алгоритмической цепочки обработки информации для идентификации искажений рисунков 66

2.7 Классификация фрагментов рисунка на искусственных нейронных Сетях 68

Выводы к главе 2 68

Глава 3. Экспериментально — статистические модели рецептур красителей для переплётных материалов 69

3.1. Обработка образцов с помощью компаратора цвета КЦ-2 69

3.2. Предварительная обработка результатов эксперимента 71

3.3. Обработка данных методом корреляционного анализа 74

3.4. Статистические модели рецептур красителей 75

Выводы к главе 3 84

Глава 4. Разработка программно - технических средств для системы контроля качества крашения 85

4.1. Описание и технические характеристики программно-технических средств 85

4.2. Функциональная структура ПТС 87

4.2.1 Автоматизируемые процессы производственной деятельности колориста 87

4.2.2 Автоматизируемые процессы производственной деятельности художника 89

4.2.3 Процессы производственной деятельности лица принимающего решения 89

4.3. Информационное обеспечение ПТС 90

4.3.1. БД «Колорист» 90

4.3.2. БД «Художник» 93

4.3.3. Клиентское приложение для АРМа колориста 94

4.3.4. Клиентское приложение для АРМа художника 97

4.4 Архитектура распределённого ПО для контроля качества крашения 99

Выводы к главе 4 103

Основные результаты работы 104

Литература 106

Приложение 1 114

Приложение 2 146

Приложение 3 166 

Введение к работе:

Актуальность темы. В химической технологии отделочного производства тканей и переплётных материалов, основными стадиями крашения являются приготовление краски, изготовление печатных матриц или валов по эскизу художника, нанесение рисунка на материал, подбор колера. Потребительские свойства и соответственно конкурентоспособность готовой продукции во многом определяются качеством цветопередачи, равномерностью окрашивания, точностью передачи формы рисунка, наличием областей непро-краса и их количеством на ткани и переплётных материалах.

Методы испытания и контроля, применяемые в производствах химической отделки, как правило, трудоёмки и связаны с большим количеством визуальных наблюдений, проводимых контролером вручную, что влияет на точность и субъективность оценок. Количественно оценить форму рисунка и равномерность окраса материала затруднительно. Эти величины фиксируются контролером только на качественном уровне. По этой причине в отделочных производствах предприятий большое внимание уделяется модернизации и совершенствованию систем контроля качества процессов крашения с использованием современных компьютерных информационных технологий.

Отсюда вытекает актуальность разработки математического, алгоритмического и программного обеспечения автоматизированных информационно - измерительных систем для контроля цветопередачи, равномерности окраски и соответствия формы рисунка, предложенного художником, его отпечатку на ткани.

Существенное влияние на цветопередачу оказывает подбор колера для приготовления краски. Ручной способ подбора не обеспечивает оптимального состава колера и требует значительных трудозатрат, так как предусматривает многократное приготовление выкрасок при подгонке цвета под эталон. В работе предлагается способ сжатия базы колористических рецептур и автоматизированного подбора колера на основе математических моделей.

Цель диссертационной работы: разработать методы, алгоритмы и программные средства для получения, хранения и обработки информации, характеризующей показатели качества процесса крашения текстильных и переплётных материалов, и для автоматизации процесса подбора колера.

Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи: 1) разработать последовательность операций обработки информации и структуру автоматизированной информационно - измерительной сие темы показателей качества процессов крашения текстильных и переплётных материалов;

2) разработать методы и алгоритмы сравнения формы эталонного рисунка с рисунком, отпечатанным на материале, в условиях аффинных искажений;

3) разработать алгоритмическое и программное обеспечение для контроля качества цветопередачи.

4) разработать программно-технические средства, автоматизирующие деятельность специалистов художников по сравнению рисунков на отпечатках с эталонными и колористов по контролю цветопередачи и подбору состава колера.

Научная новизна.

• Разработан подход к идентификации искажений рисунков, нанесённых на материалы по отношению к эталону. Подход включает в себя следующие стадии обработки информации об изображениях: фильтрация, векторизация, формирование инвариантов, классификация и привязка.

• Разработан, обоснован и протестирован новый метод привязки изображений для идентификации и коррекции аффинных искажений (параллельный перенос, масштабирование, поворот осей), отличающийся от аналогов инвариантностью к повороту осей.

• Предложен подход к сжатию баз данных рецептур колеров с использованием их математических моделей.

• Предложен оригинальный способ хранения математических моделей рецептур колеров в виде взаимосвязанных реляционных сущностей (компонентов моделей), а не в виде таблиц исходных данных, графиков и текстовых полей.

Методы исследований. В работе использован математический аппарат частотного анализа, теория искусственных нейронных сетей, теория графов, методы обработки изображений, теория цвета, методы математической статистики.

Практическая значимость. Синтезирована функциональная структура программно-технических средств системы контроля качества крашения, включающая автоматизированные рабочие места (АРМ) художника и колориста и позволяющая передавать информацию в блок принятия решений для формирования управляющих воздействий.

Предлагаемое ПО существенно сокращает трудозатраты на сравнение рисунков друг с другом, время выполнения заказа на подбор колера и способствует снижению себестоимости продукции.

Программное обеспечение для решения задачи идентификации искажений рисунков, нанесенных на материалы, и определения оптимального состава колера передано в отдел АСУТП ЗАО «Ивановоискож».

Разработанная структура технических средств и программное обеспечение (ПО) могут использоваться на текстильных фабриках, в полиграфии, при производстве переплётных материалов, обновлении топографических карт и коррекции искажений аэрофотоснимков.

Апробация работы. Результаты работы докладывались на конференциях: Международная студенческая конференция «Развитие, окружающая среда, химическая инженерия» Иваново. 2000 г.; Международная студенческая конференция «Фундаментальные науки - специалисту нового века». Иваново. 2002 г.; Международная научно-техническая конференция «Перспективы использования компьютерных технологий в текстильной и легкой промышленности» (пиктел-2003). Иваново. 2003 г.; XVII Международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях». Кострома. 2004 г.

Публикации. По материалам диссертационной работы опубликовано 6 печатных работ.

Структура и объём диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения и списка литературы. Работа изложена на 113 страницах основного текста, содержит 56 рисунков, 7 таблиц, 3 приложения, библиографический список литературы включает 106 наименований.

Подобные работы
Котельников Борис Викторович
Методы и алгоритмы обработки информации для автоматизированных систем диагностики электрооборудования электрических станций
Малевинский Михаил Федорович
Математические методы и алгоритмы обработки информации при идентификации динамических систем
Веселов Николай Витальевич
Разработка методов и алгоритмов оценки качества, экономического анализа и обработки экспертной информации для больших систем в условиях неопределенности (На примере построения рейтинга инновационно-ориентированных регионов РФ)
Штыков Роман Александрович
Методы и алгоритмы обработки информации для оперативного управления тепловыми сетями промышленных предприятий
Поленова Юлия Евгеньевна
Разработка методов и алгоритмов обработки информации на основе совместного использования пространственных, временных и частотных параметров сигналов
Авшалумов Александр Шамаилович
Методы и алгоритмы обработки информации в условиях неоднородности данных
Хураськин Игорь Анатольевич
Методы и алгоритмы обработки визуальной информации для создания виртуального окружения тренажерных комплексов
Кудряшов Максим Юрьевич
Спектрально-временные методы и алгоритмы обработки звуковой информации
Кривоногов Леонид Юрьевич
Методы и алгоритмы помехоустойчивой обработки электрокардиографической информации
Сердюков Юрий Павлович
Методы и алгоритмы обработки сигналов, повышающие скорость передачи информации

© Научная электронная библиотека «Веда», 2003-2013.
info@lib.ua-ru.net