Математические модели и алгоритмы компьютерной обработки цифровых изображений реакции датчиков деформации интегрального типа

Математические модели и алгоритмы компьютерной обработки цифровых изображений реакции датчиков деформации интегрального типа

Автор: Змызгова, Татьяна Рудольфовна

Шифр специальности: 05.13.18

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2007

Место защиты: Курган

Количество страниц: 149 с. ил.

Артикул: 3375311

Автор: Змызгова, Татьяна Рудольфовна

Стоимость: 250 руб.

Математические модели и алгоритмы компьютерной обработки цифровых изображений реакции датчиков деформации интегрального типа  Математические модели и алгоритмы компьютерной обработки цифровых изображений реакции датчиков деформации интегрального типа 

ВВЕДЕНИЕ.,
1. ОБЗОР СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЙ
1.1. Краткая характеристика датчиков деформаций интегрального типа.
1.2. Методы регистрации и оценки структурных изменений датчиков деформаций интегрального типа.
1.3. Основные средства и задачи построения математических моделей и алгоритмов обработки изображений.
1.4. Постановка задач исследования.
2. РАЗРАБОТКА НОВЫХ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ КОМПЬЮТЕРНОЙ ОБРАБОТКИ И АНАЛИЗА ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ РЕАКЦИИ ДАТЧИКОВ ДЕФОРМАЦИЙ ИНТЕГРАЛЬНОГО ТИПА.
2.1. Проблематика создания математических моделей для компьютерной обработки и идентификации изображений реакции датчиков.
2.2. Модели предварительной обработки изображений реакции ДДИТ
2.2.1. Сравнительный анализ известных моделей фильтрации.
2.2.2.Модель маркировочной фильтрации
2.3. Модель автоматической сегментации объектов бинарных изображений реакции ДДИТ на основе маркировки связных компонент
2.4. Модели линеаризации изображений реакции ДДИТ
2.4.1. Методы выделения контуров. Линейная модель построения непрерывного контура объектов изображений
2.4.2. Модель скелетизации бинарных изображений
2.4.3. Способы улучшения скелетизированных изображений
2.5. Модели восстановления тарировочных зависимостей.
2.5.1. Задача восстановления функциональных зависимостей по выборкам ограниченного объема
2.5.2. Метод структурной минимизации эмпирического риска
2.5.3. Восстановление одномерных тарировочных зависимостей для ДДИТ в классе алгебраических полиномов.
2.5.4. Модифицированная многофакторная модель построения полиномиального приближения многомерной тарировочной зависимости
2.6. Выводы
3. КОМПЬЮТЕРНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ ТЕСТИРОВАНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ РЕКЦИИ ДАТЧИКОВ ДЕФОРМАЦИЙ ИНТЕГРАЛЬНОГО ТИПА.
3.1. Структурная схема системы автоматизированной обработки цифровых изображений реакции ДДИТ.
3.2. Прикладное программное обеспечение и исследование эффективности разработанных математических моделей и алгоритмов.
3.2.1. Улучшение визуального качества изображений реакции ДДИТ при помощи модели маркировочной фильтрации. Классификация изображений реакции ДДИТ. Модифицированная модель маркировочной фильтрации.
3.2.2. Сегментация объектов бинарных изображений реакции ДДИТ по принципу их связности.
3.2.3. Тестирование моделей выделения контуров и скелетизации бинарных изображений реакции ДДИТ
3.2.4. Модель слежения скелетной линии. Идентификация вида напряженного состояния образцов наоснове структурного анализа скелетизированных изображений реакции ДДИТ.
3.2.5. Модель построения полиномиального приближения одномерной тарировочной зависимости и ее компьютерное тестирование
3.2.6. Компьютерная реализация модели восстановления двумерной тарировочной зависимости
3.3. Выводы по разделу
4. ОБЩАЯ СТРАТЕГИЯ ПОЛУЧЕНИЯ ПРОГНОЗИРУЕМЫХ ОЦЕНОК НАКОПЛЕНИЯ УСТАЛОСТНЫХ ПОВРЕЖДЕНИЙ В МАТЕРИАЛЕ КОНСТРУКЦИЙ МАГИСТРАЛЬНЫХ ТРУБОПРОВОДОВ НА ОСНОВЕ КОМПЬЮТЕРНОЙ ОБРАБОТКИ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ РЕАКЦИИ ДДИТ
4.1. Проблематика и выбор средств оценки усталостных повреждений в конструкциях нефтегазового трубопроводного оборудования
4.2. Расчетноэкспериментальная методика регистрирования и оценки накопленного усталостного повреждения с помощью ДЦИТ.
4.2.1. Краткое изложение методологии решения задачи диагностики остаточного ресурса металлоконструкций по показаниям ДДИТ. Построение кривой выносливости
4.2.2. Постановка эксперимента для исследования прочностных свойств конструкций магистральных трубопроводов при циклическом растяжении по показаниям ДДИТ
4.2.3. Результаты тарировочных испытаний. Взаимосвязь реакции ДДИТ с процессом накопления усталостных повреждений в материале образцов при испытаниях на выносливость.
4.2.4. Оценка величины накопленного усталостного повреждения в образце трубопровода на основе цифровых изображений реакции ДДИТ. Калибровка ДДИТ по относительной площади темных пятен
4.2.5. Определение режима нагружения тарировочного образца на основе компьютерного анализа топологической структуры скелетизированного изображения реакции ДДИТ.
4.3. Математическая обработка результатов тарировочных испытаний. Основные расчетные зависимости метода прогнозирования.
4.3.1. Определение одномерной функциональной зависимости между одним из параметров циклического нагружения и количественным выражением реакции ДДИТ. Прогнозирование числа циклов
нагружения образцов на основе корреляционной связи с реакцией ДЦИТ
4.3.2. Регрессионный анализ результатов тарирования ДДИТ. Проверка значимости одномерной тарировочной зависимости. Оценка метрологической точности измерений
4.3.3. Дисперсионный анализ оценки влияния двух одновременно действующих факторов на величину усталостного деформирования тарировочного образца.
4.3.4. Построение полиномиального приближения двумерной тарировочной зависимости. Определение величины напряжений и накопленного усталостного повреждения по показаниям ДДИТ
4.4. Выводы по разделу.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


В качестве теоретических методов исследования использовались методы цифровой обработки сигналов и изображений, теории вероятностей, математической статистики, теории случайных функций, математического анализа и математического моделирования. Для программной реализации разработанных математических моделей и алгоритмов использовались методы создания программных систем, методы оптимизации программных комплексов и программирование на языках высокого уровня Vi . Vi основной вычислительный эксперимент. Модель комбинированной фильтрации представляет собой новый перспективный подход к дифференцированному сглаживанию фрагментов изображений реакции ДЦИТ. Предложенные способы модификации данной модели базируются на свойствах локальной адаптации комплекса применяемых преобразований к особенностям изображений. Задачи построения моделей фильтрации, связанные с получением качественных формальных описаний изображений реакции ДДИТ, как объектов анализа, решаются при помощи изучения структуры и содержания изображений. Модель сегментации, разработанная на основе маркировки связных объектов темных пятен, представляет собой иерархическую кластерпроцедуру и обеспечивает автоматическое разделение малоконтрастных объектов, расположенных на сложном фоне изображений реакции ДДИТ. Эта модель является основой для реализации последующих процедур структурного и морфологического анализа изображений. Новые модели скелетизации бинарных изображений реакции ДДИТ, позволяют решить проблему сохранения геометрических и топологических характеристик изображений. На основе компьютерного анализа структуры скелетизированного изображения реализована методика идентификации некоторых условий нагружения образцов деталей и конструкций машин в месте наклейки ДДИТ изгиб, кручение, изгиб с кручением, растяжение. Разработаны новые математические модели восстановления одно и двумерных тарировочных зависимостей, которые позволяют реализовать степень оптимального соотношения между точностью аппроксимации эмпирического материала и надежностью полученного результата, равной 0. Разработан и внедрен программный комплекс 1пеАпа1узег, который, реализуя построенные модели и алгоритмы, объединяет в себе результаты проведенных теоретических и экспериментальных исследований и позволяет осуществлять научные исследования усталости на основе компьютерной обработки изображений реакции ДДИТ. Разработанная модель комбинированной фильтрации изображений представляет собой способ эффективной формализации изображений реакции ДДИТ, который дает возможность работать с представлениями, отражающими семантику изображения, т. Новая модель маркировки бинарных изображений реакции ДДИТ позволяет решить проблему автоматического обнаружения и сегментации малоконтрастных объектов на сложном фоне изображений. При помощи данной модели можно выделить различные объекты изображений, выявить пространственные связи между ними, оценить их количество и размеры. Разработанные модели линеаризации изображений выделение контура, скелетизирования не нарушают условия связности непрерывности объектов и сохраняют их топологию. Компьютерный анализ топологической структуры скелетизированных изображений реакции ДДИТ позволяет определить ориентацию темных пятен на поверхности датчика, идентифицировать условия нагружения, что дает возможность получать качественную информацию о характере усталостных повреждений в процессе испытаний объектов на выносливость. Математические модели восстановления одно и двумерных тарировочных зависимостей позволяют решить целый комплекс нетривиальных проблем интерпретации экспериментальных данных, одна из важнейших задач которого состоит в определении функциональных связей между характеристиками процесса нагружения и фиксируемыми результатами наблюдений по заданному критерию оценки реакции ДДИТ. Использование этих моделей позволяет с заданной надежностью порядка 0, добиться оптимальной степени близости аппроксимирующей функции к экспериментальным значениям. Личный вклад соискателя. Все предлагаемые математические модели и алгоритмы были разработаны и программно реализованы лично автором. Научный руководитель принимал участие в постановке задач, определении возможных путей решения и их предварительном анализе.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.254, запросов: 244