Главная Контакты Добавить в избранное Авторы Вопросы и ответы
,

УДК  677.05.059:621.3.078.08

ВИКОРИСТАННЯ МЕТОДУ КООРДИНАТНОГО ЕТАЛОНУ В ЗАДАЧАХ АВТОМАТИЗАЦІЇ КОНТРОЛЮ ЯКОСТІ ТКАНИНИ

Куцак Р.С.

Постановка завдання. Система аналізу та контролю якісних характеристик текстильних матеріалів складається з електронно обчислювальної машини (ЕОМ) та планшетного сканеру. Однією з функцій цієї системи є визначення колориметричних характеристик тканин. Основні вимоги, що ставляться до таких приладів – це точність і стабільність кольоропередачі колориметричних показників тканин. Метою дослідження є розробка заходів, використання яких дозволило б уникнути впливу нестабільності кольоропередачі сканера на точність виміру координат кольору тканини.

Сучасний стан питання. Недоліком сканера з погляду його колориметричних можливостей є нестабільність характеристик з плином часу. Повільна монотонна зміна таких величин як положення нуля, напруга та температура електронних елементів призводить до дрейфу кольорової чутливості сканеру. Іншим джерелом похибки, при визначенні колориметричних показників тканин, є розкид. Усе це разом дає помилку, величина якої буде змінюватися неконтрольованим чином.

Зміст дослідів. Для вивчення динаміки зміни кольоропередачі сканеру було проведено експеримент, в ході якого зразок, через рівні проміжки часу, сканувався на протязі двох годин. На протязі всього експерименту сканер був ввімкнений, а зразок, з метою уникнення помилки від позиціонування, лежав нерухомо. Частина результатів експерименту наведена в таблиці 1. За результатами експерименту побудовано регресійні моделі по трьох компонентах кольору. Регресійна модель по червоній компоненті представлена на рисунку 1.

Таблиця 1

Залежність розкиду від часу

Час, хв.

Червоний

Зелений

Синій

0

34,3576

48,1736

100,8035

 

30

33,9165

47,6294

99,8576

 

60

34,1291

46,7267

99,5401

 

90

34,374

46,9675

99,9384

 

120

34,5384

47,0872

100,1165

 

 

Величина розкиду отриманих значень по червоній, зеленій та синій компонентах кольору складає відповідно 1.02, 1.14 та 1.4.

Для першої компоненти, апроксимуючою кривою є поліном п’ятого ступеню, з рівнянням виду:

y = 3.5℮-0.09*x5 - 1.1℮-006*x4 + 0.00013*x3 - 0.0063*x2 + 0.1*x + 34

 

Для другої та третьої компонент, апроксимуючою кривою є поліноми шостого ступеню з рівняннями:

y = 1.6℮-010*x6 - 6℮-008*x5 + 8.6℮-006*x4 – 0.00057*x3 + 0.917*x2 – 0.21*x + 48

 

 

y = 6℮-011*x6 - 22℮-008*x5 + 3.1℮-006*x4 – 0.00019*x3 + 0.0055*x2 + 0.075*x + 1℮+002

 

 

Рис.1 Регресійна модель зразку по червоній компоненті кольору

 

Проаналізувавши регресійні моделі можливо зробити висновок, що помилкою, яка призводить до такого розкиду результатів, є дрейф кольорової чутливості сканеру.

Виділити таку помилку, а тим більш позбутися від неї, досить важко. Уникнути ж впливу цієї помилки на результати вимірів можна, зробивши її константою, щодо конкретного виміру. Для цього потрібно відмовитися від безпосереднього виміру колірних характеристик сканованого зображення тканини, а колір аналізованого зразку слід визначати шляхом порівняння його з еталоном, колір якого визначений заздалегідь на більш дорогому та високоточному устаткуванні. Причому, тканину і еталон необхідно сканувати одночасно. Тоді, систематична помилка визначення кольору, що з’явилася внаслідок дрейфу кольорової чутливості сканеру, буде присутньою і в значенні, отриманому при вимірі еталона, і в значенні, отриманому при вимірі зразка, що вивчається. В якості еталону пропонується використовувати атлас кольорів, виконаний у вигляді безперервної палітри по базовим кольорам та відтінкам якої зроблена координатна розбивка та складена база даних.

Для визначення динаміки зміни кольорової чутливості сканеру при скануванні еталону, було проведено експеримент, аналогічний вищезгаданому. В результаті було встановлено, що апроксимуючою кривою регрсійної моделі по червоній компоненті кольору є поліном п’ятого ступеню, з рівнянням виду:

 

y = 3.4℮-0.09*x5 - 1.1℮-006*x4 + 0.00013*x3 - 0.0064*x2 + 0.11*x + 38

 

 

 

Для регресійних моделей по зеленій та синій компонентах, апроксимуючою кривою є поліноми шостого ступеню з рівняннями:

 

y = 1.5℮-010*x6 – 5.8℮-008*x5 + 8.4℮-006*x4 – 0.00056*x3 + 0.917*x2 – 0.2*x + 45

 

y = 4.5℮-011*x6 – 1.7℮-008*x5 + 2.4℮-006*x4 – 0.00015*x3 + 0.0039*x2 + 0.038*x + 95

 

 

Порівнявши відповідні рівняння апроксимуючих кривих тканини та еталону, можливо зробити висновок, що, і при скануванні тканини, і при скануванні еталону, кольорова чутливість сканеру змінюються однаково.

Послідовність дій, при визначенні кольору тканини шляхом порівняння його з кольором еталону, умовно зображена на рисунку 2.

 

Выноска 2 (без границы): Шуканий колірВыноска 1 (без границы): ХiВыноска 2 (без границы): Уi

 
Выноска 2 (без границы): УВыноска 2 (без границы): ХВыноска 4 (без границы): (Ri Gi Bi)Выноска 2 (без границы): (Хi,Уi)Выноска 2 (без границы): (R G B)сВыноска 3 (без границы): ТканинаБагетная рамка: База даних кольорівВыноска 2 (без границы): Атлас 
кольорів

Рис.2 Послідовність дій при визначенні кольору тканини

 

Усі ці дії можна розбити на три етапи.

На першому етапі проводиться одночасне сканування тканини та еталону, й знаходяться середні значення по червоній, зеленій і синій компонентах кольору тканини – (R G B)с.

На другому етапі, серед кольорів еталону знаходиться такий колір, для котрого сумарна різниця, між його компонентами й усередненими значеннями (R G B)с, була б мінімальною. Потім, визначаються координати цього кольору (х, у). Іншими словами, в атласу кольорів визначається місце розташування кольору, найбільш близького за своїм спектральним складом до кольору зразка, що вивчається.

База даних зроблена таким чином, що кожна точка атласу кольорів має свою координату, а цій координаті відповідає дійсне значення кольору, визначене заздалегідь на більш точному устаткуванні. Тому, на останньому етапі, вводячи в базу даних отримані координати (х, у), ми отримуємо значення колірної характеристики тканини, яке не залежить від впливу помилки, викликаної дрейфом чутливості сканеру.

 

Висновки. Проаналізувавши отримані результати можливо зробити наступні висновки:

·                    дрейф кольорової чутливості сканеру призводить до появи систематичної погрішності, яка змінюється по невідомому закону;

·                    закон зміни цієї погрішності однаковий і при скануванні тканини і при скануванні еталону. Для підтвердження цього висновку по відповідним координатам кольору зразка і еталону була прорахована кореляційна функція. Отримані коефіцієнти кореляції становлять: 0,9807 по червоній компоненті кольору, 0,9838 – по зеленій і 0,9046 – по синій;

·                    застосування методу порівняння аналізованого зразка з координатним еталоном дозволяє уникнути впливу систематичної помилки, викликаної нестабільністю характеристик кольоропередачі сканеру, на точність визначення кольору тканини.

 

The causes of originating of error are considered at measurement of color responses of textile stuffs. The experimental confirmation is adduced that the application of a method of matching of a parsed sample with the coordinate measurement standard allows to save of influence of an error called by drift of color response of the scanner, on a measurement accuracy of colour of a tissue.

 

1.                  Соловьёв В.А., Яхонтова В.Е. Элементарные методы обработки результатов измерений. Л., Изд-во Ленингр. Ун-та, 1977.– 72 с.

2.                  Кириллов Е.А. Цветоведение: Учеб. пособие для вузов. –М.: Легпромбытиздат, 1987. –128 с.

 





Ответы на вопросы [_Задать вопроос_]

Читайте также

 
Тернова Т.І. Алгоритм оцінювання деформацій рапорту періодичних об'єктів

Теленик С.Ф., РолікО.І., Букасов М.М., РимарР.В., Ролік К.О. Управління навантаженням і ресурсами центрів оброблення даних при виділених серверах

Іволгіна Т.О. Енергетичний підхід до аналізу стійкості руху вимірювальної головки координатно-вимірювальної машини

Полякова М.В., Волкова Н.П., Іванова О.В. Сегментація зображень стохастичних текстур амплітудно-детекторним методом у просторі вейвлет-перетворення

Рогальська Н.Г. Моделі оптимізації фінансової діяльності великих економічних систем з використанням кореляційного аналізу

Казак В.М., Гальченко С.М., Завгородній С.О. Аналіз можливості застосування імовірнісних методів розпізнавання для виявлення пошкоджень зовнішнього обводу літака.

Хомченко А.Н., Литвиненко Е.И. Метод барицентрического усреднения граничных потенциалов электростатического поля

Цмоць І. Г., Демида Б.А., Подольський М.Р. Методи проектування спеціалізованих комп’ютерних систем управління та обробки сигналів у реально-му час

Ковриго Ю.М., Мовчан А.П., Полищук И.А. Метод построения самонастраивающихся регуляторов для промышленного применения.

Тернова Т.І. Урахування морфогенетичного рівняння в математичній моделі тканини.

Русанов С., Луняка К., Карманов В. Математичне моделювання процесу віброкипіння сипких середовищ.

Рожков С.О., Федотова О.М. Алгоритм розпізнавання дефектів тканин для автоматичної системи контролю якості.

Сосюк А.В. Інтелектуальний автоматизований контроль знань в системах дистанційного навчання

Львов М.С. Алгоритм перевірки правильності границь змінення змінних у послідовних програмах

Современные технические средства, комплексы и системы

Краснов В.А., Прохорович А.В., Шутов С.В., Деменский А.Н. Анализ флуктуаций размера растущего кристалла (на примере легированных монокристаллов кремния, вытягиваемых из расплава по методу Чохральского)

Завальнюк И.П. Управление высокопроизводительной экструзией неоднородных материалов

Долина В.Г., Писаренко А.В. Синтез складної багатовимірної системи управління випарною станцією на основі рефрактометричних вимірювань

Стопакевич А.А., Тодорцев Ю.К. Анализ современного состояния систем управления брагоректификационными установками спиртового производства

Поливода В.В. Современные компьютерные технологии в АСУ на хлебоприёмном предприятии

Ладанюк А.П., Українець А.І., Кишенько В.Д. Управління автоматизованими технологічними комплексами харчових виробництв на основі сценарного підходу

Ковриго Ю.М., Фоменко Б.В. Врахування обмежень для підвищення якості функціонування систем регулювання енергоблоків ТЕС і АЕС

Евдокимов А.В., Китаев А.В., Агбомассу В.Л. Исследование причин, определяющих вращение рамки с током в магнитном поле после воздействия на нее внешнего импульса

Аппазов Э.С. Применение твердых растворов InGaN в фотовольтаике

Кузнєцов Ю.М., Дмитрієв Д.О. Програмно математичний апарат керування виконавчим органом багатокоординатних верстатів нових компоновок

Черевко О.И., Ефремов Ю.И., Одарченко А.М., Одарченко Д.М, Агафонова Ю.Ю. Теоретическое обоснование перспективного биконического резонатора для СВЧ-устройств при переработке растительного сырья

Хобин В.А. Бабиков А.Ю. Системы экстремального управления молотковыми дробилками с функцией гарантированного соблюдения тепловых режимов их электродвигателей.

Стадниченко В.Н. Исследование влияния изменения эксплуатационных нагрузок на свойства металлокерамических слоёв полученных с использованием трибовосстанавливающих составов

Ісаєв Е.А., Наговський Д.А., Чернецька І.Е. До вибору факторів, що характеризують окомкування тонкоподрібнених залізорудних матеріалів

Федоровский К.Ю., Лунев А.А. Теплоотдача погружного пластинчатого теплообменника системы охлаждения энергоустановок морских технических средств

Федоровский К.Ю., Владецкий Д.О. Интенсификация теплоотвода замкнутых систем охлаждения энергоустановок морских технических средств.

Пономарьов Я.Ю., Ладанюк А.П., Іващук В.В. Досвід використання нечітких регуляторів в системі атоматизації випарної установки.

Левченко А.А., Кравчук О.И. Эквивалентный макромодуль процесса технического обслуживания радиотехнических средств.

Іволгіна Т.О. Енергетичний підхід до аналізу стійкості руху вимірювальної головки координатно-вимірювальної машини

Ладанюк А.П., Кишенько В.Д., Ладанюк О.А. Системна задача управління біотехнологічними процесами.

Тернова Т.І. Алгоритм оцінювання деформацій рапорту періодичних об'єктів

Рожков С.А., Федотова О.Н. Алгоритм обучения системы распознавания автоматической системы разбраковки тканей

Пупена О.М, Ельперін І.В, Ладанюк А.П. Особливості проектування комп’ютерно-інтегрованих систем управління

Квасніков В.П., Кочеткова О.В. Проектування координатно–вимірювальної машини на нейронних мережах

Водічев В.А., Мухаммед М.А. Дослідження системи стабілізації потужності різання металообробного верстата з фази-регулятором

Шутов С.В., Аппазов Э.С., Марончук А.И., Самойлов Н.А. Методика испытания термофотовольтаических преобразователей

Хобин В.А. Повышение качества формирования смесей средствами интеллектуализации алгоритмов управления порционным дозированием

Терновая Т.И. Автоматическая система разбраковки тканей с печатным рисунком методом компенсации информационных потоков

Рожков С.А., Бражник Д.А. Использование нейросетевых структур для построения систем распознавания образов

Місюра М.Д., Кишенько В.Д. Математичні моделі технологічних процесів пивоварного виробництва як об’єктів автоматизації

Ладанюк А.П., Власенко Л.О. Автоматизоване управління бізнес-процесами в комп’ютерно-інтегрованих структурах підприємства

Жукова Н.В., Литвинов В.І. Вирішення проблеми погодженого руху валків з неоднаковими катаючими діаметрами профілезгинальних станів

Денисова А.Е., Тодорцев Ю.К., Максименко И.Н. К вопросу об автоматизации интегрированной установки теплоснабжения с возобновляемыми источниками энергии

Бессараб В.И. Компьютеризированная система управления водоотливным хозяйством угольных шахт по критерию минимума энергозатрат

Хобин В.А. Регулятор переменной структуры для объектов технологического типа

Тонконогий В.М. Трехконтурная АСУ нанесением ионно-плазменного покрытия на режущий инструмент.

Колесникова Е.В., Кострова Г.В. Формирование базы данных АСУТП дуговой сталеплавильной печи.

Водічев В.А. Автоматизована система керування швидкостями робочих рухів то-карного верстата для підвищення ефективності обробки торцевих поверхонь.

Бергер Е.Г., Дмитрієв Д.О., Бергер Є.Е., Діневич Г.Ю. Синтез строфоїдографів за методом параметричних сімей.

Бабак В.П., В.Н. Стадніченко, О.Г. Приймаков Прогнозування надійності, дов-говічності та витривалості авіаційних матеріалів

Бабак В.П., Стадниченко В.Н., Приймаков О.Г., Токарчук В.В. Прогнозування витривалості авіаційних матеріалів .

Попруга А.Г. Усовершенствование электрических нагревателей по критерию экономии энергии.

Пашковский А.А., Далечин А.Ю. Система регистрации спектров фотолюминес-ценции

Никольский В.В., Цюпко Ю.М. Применение пьезоэлектрических датчиков в сис-теме кондиционирования воздуха судовых систем микроклимата.

Крапивко Г.И., Хлопёнова И.А. Повышение коэффициента полезного действия кремниевых фотоэлектронных преобразователей методом лазерной гравировки.

Кихтенко Д.А. Управление шаговыми двигателями в микрошаговом режиме, оп-тимизация управления.

Горохов В.А. Автоматизированная транспортно-складская система в текстильной и легкой промышленности.

Водічев В.А. Система стабілізації потужності різання фрезерного верстата з взаємозв'язаним керуванням швидкостями робочих рухів.

Шутов С.В., Аппазов Э.С., Марончук А.И. Испытание фотоэлектрических преобразователей в условиях экстремальных температурных колебаний.

Худяев А.А. К проблеме повышения точности воспроизведенияв классе многоканальных воспроизводящих систем с эталонной настройкой каналов.

Тверезовський В.С., Бараненко Р.В. Принцип побудови елементів вимірювальних систем, представлених цифровими програмно керованими давачами.

Никольский В.В., Сандлер А.К. Моделирование процессов в вискозиметре с пьезоэлектрическим приводом.

Марончук И.Е., Андронова Е.В., Баганов Е.А., Курак В.В. Использование метода импульсного охлаждения насыщенного раствора-расплава для формирования наноразмерных структур InSb в матрице GaSb.

Водічев В.А. Аналого-цифровий регулятор режиму металообробки для верстатів з числовим програмним керуванням.

Блинов Э.И., Кравцов В.И., Кравцов А.В., Недбайло А.Н. Управление гибкими протяженными объектами направленными силовыми воздействиями.