Оптико-электронный измерительный комплекс для микропирометрии наносекундного разрешения

• Автор: Бороненко, Марина Петровна
• Шифр специальности: 05.11.07
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2015
• Место защиты: Ханты-Мансийск
• Количество страниц: 142 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА
ОБЗОР ПРИМЕНЕНИЯ ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННЫХ СИСТЕМ ДЛЯ КОНТРОЛЯ ТЕПЛОФИЗИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ БЫСТРОПРОТЕКАЮЩИХ ПРОЦЕССОВ

1.1. Телекамеры на матричных фотоприемниках

1.2. Современные бесконтактные методы контроля

температуры и скорости

1.3. Существующие методы обработки сигнала

1.4. Выводы по первой главе

ГЛАВА
АНАЛИТИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ ОПТИКО - ЭЛЕКТРОННОЙ
ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ
2.1. Математическая модель оптоэлектронного канала
2.2. Реализация программной части ОЭС
2.2.1. Методы обработки цифровых изображений
2.2.2. Методика обработки цифровых изображений в программе lmageJ
2.3. Выводы по второй главе
ГЛАВА
ИССЛЕДОВНИЕ ЭКСПЛУАТАЦИОННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ОЭС
3.1. Исследование шумовых характеристик ОЭС
3.2. Временные характеристики люминофорного экрана
3.2.1. Исследование времени высвечивания люминофора
3.2.2. Исследование времени остаточного свечения люминофора
3.3. Исследование свет - сигнальной характеристики ОЭС
3.4. Методика калибровки ОЭС
3.5. Оценка погрешности ОЭС
3.5.1. Методика подавления шумов в программе 1ша§е
3.5.2. Оценка методической погрешности выделения контуров
3.6. Выводы по третьей главе
ГЛАВА
ПРИМЕНЕНИЕ ОЭС ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЙ В ФИЗИЧЕСКОМ ЭКСПЕРИМЕНТЕ.. 88 4Л. Исследование твердопламенного горения в системе №-А
4.1. ]. Приборы и техника эксперимента
4Л.2. Определение эффективной температуропроводности системы №-А
4Л.З. Исследование структурообразования, происходящего в процессе СВ - синтеза
с помощью микровидеосъемки тепловых полей волны горения
4Л .4. Наблюдение «вторичной волны» и многостадийных реакций
4Л.5. Полезные модели
4.2. Высокоскоростная микропирометрия плазменного напыления
4.2.1. Приборы и техника эксперимента
4.2.2. Методика измерения температуры отдельных частиц, движущихся в потоке при напылении порошковых покрытий
4.2.3. Аналитическая оценка нагрева и ускорения частиц
4.2.4. Экспериментальная методика определения параметров
отдельных частиц
4.2.5. Коллективное движение потока частиц в плазме и фундаментальная
диаграмма
4.2.6. Физическая модель двухфазного потока
4.2.7. Методика обработки данных и результаты эксперимента
4.3. Выводы по четвертой главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Список использованной литературы

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность.
Успехи в области экспериментальной физики, техники, производства тесно связаны с совершенствованием методов получения и обработки измерительной информации, средств измерения параметров исследуемых или контролируемых процессов. К особому классу можно отнести установки, позволяющие осуществлять бесконтактное получение сведений об изучаемом объекте.
Основным показателем качества измерительного прибора является получаемое от него количество информации о значении измеряемой величины [1 ]. Для характеристики погрешности измерительных устройств П.В. Новицкий использует энтропийное значение погрешности у=К-3 (8-среднеквадратичная погрешность, К-значение энтропийного коэффициента). Учитывая, что термодинамические шумы подчиняются нормальному закону распределения, энергетический порог чувствительности идеального прибора составит 3,5-10'20Дж. Для реального прибора энергетический порог чувствительности С=1У1,/?10, где >]0 - энергетический кпд. В теории Новицкого общее уравнение любого измерительного устройства записывается как
у -1-Р=сот1.
Различные приборы, имея одну и ту же степень совершенства (порог чувствительности), различаются между собой только разным распределением произведения между сомножителями. И, если прибор имеет выигрыш в быстродействии, то обязательно проиграет в энергопотреблении. Относительно других измерительных средств, оптико-электронные системы (ОЭС) заметно выигрывает информационной емкостью. Информационная емкость /э одного элемента изображения определяется числом разрядов двоичного кода, которым передается любой из т уровней! квантования, и вычисляется по формуле 1э=^2>п. Тогда информационная пропускная способность системы, определяется выражением [2]:
I=Nx■n^x■log2(m+1),
где N — число элементов в кадре, п-число передаваемых изображений в секунду, ш-число градаций яркости. Поэтому преимущества использования ОЭС в основе которых видеокамеры на матричных фотоприемниках для измерений очевидны. Из

Гауссово размытие. По-сути, это то - же усреднение, только пиксел «смешивается» с окружающими по определенному закону, заданному функцией Гаусса;
Методы на основе вейвлет - преобразования. Относятся к инструментам многомасштабного анализа. Применительно к области шумоподавления оно позволяет удалять шум с изображения, не затрагивая значительно границы и детали. Также позволяет эффективно подавлять шумы со спектрами, отличными от белого;
'С Метод главных компонент. Метод главных компонент позволяет выделить структуру в многомерном массиве данных и применяется в основном для распознавания или для сжатия изображений. В области шумоподавления этот подход является довольно новым и мало исследованным. Работает он лучше всего для изображений с белым (гауссовским) шумом;
Анизотропная диффузия. Яркость каждого пикселя интерпретируется как значение температуры в данной точке изображения, таким образом, все изображение представляется в виде карты температур. Шумоподавление производится путем введения коэффициента, позволяющего осуществить выравнивание темперагур.
Алгоритмы на основе вейвлет - преобразования и метода главных компонент работают очень медленно и даже при хорошей оптимизации не могут обеспечить обработку в реальном времени. Поэтому они применяются, в основном, для обработки статичных изображений, хотя и обеспечивают наилучшее качество среди всех вышеперечисленных методов.
После фильтрации шума яркостные характеристики каждой точки цифрового изображения, заменяются другим значением яркости, которое признается в наименьшей степени искаженным помехой.
При анализе быстропротекающих процессов СВС и плазменного напыления с применением ОЭС задача выделения областей интереса на последовательности кадров представляет одну из основных задач. Здесь под оконтуриванием можно понимать сегментацию изображения на фон и интересующие нас объекты, при этом, разделение должно происходить вдоль контуров областей интереса. Из-за присутствующих шумов, точное выделение вдоль контуров невозможно, следовательно, процесс сегментации носит вероятностный характер, поэтому может быть произведен с определенной долей точности.