Система моніторингу геометричних характеристик бульок піни

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Хмельницький національний університет

Ю.П. Кльоц, А.О. Грищук, В.В. Бездиханюк

Анотація

Ключові слова: комп'ютерний зір, моніторинг піни, розпізнавання бульок піни, OpenCV.

Щороку з розвитком технологій у галузі електронно-обчислювальної техніки з'являються нові можливості для підвищення ефективності реалізації робототехнічних систем. Тим часом не стоять на місці і інші галузі - створення нових хімічних сполук сприяє широкому використанню спінених композицій. Задачі моніторингу характеристик піни виникають під час підбору компонентів спінених композицій і полягають у визначенні діаметрів та кількості бульок, їх зміни в часі. До сьогодні такі характеристики отримувалися вручну.

Тому постає задача розробки автоматизованої системи для ідентифікації бульок піни, котра дозволить вести аналіз характеристик піни в режимі реального часу або постфактум, але за умови, що усі обчислення повинні здійснюватись автоматично, що підвищить ефективність проведення досліджень характеристик піни.

Метою даної роботи є спрощення дослідження та перенесення основного навантаження аналізу зображень піни на комп'ютер, при цьому від самого дослідника потрібно буде мінімум втручання. Використання технологій комп'ютерного зору дозволить зменшити час отримання вхідних даних та підвищити їх достовірність, на відміну від ручних засобів аналізу та вводу даних.

Для вирішення задачі використовується алгоритм [1], представлений на рис.1. Для отримання зображення та роботи з ним було використано безкоштовну бібліотеку OpenCV та мову програмування С++, Python на базі Qt, оскільки вони найкраще відповідають вимогам до швидкодії та взаємодії.

Рис. 1 Метод опрацювання зображень

Перший етап - отримання кольорового зображення піни. Другий етап - масштабування зображення, яке проводиться з метою зменшення витрат апаратних ресурсів для подальшого аналізу зображення.

Етап попередньої обробки зображення передбачає виключення із зображення загального фону та підвищення контрасту. Оскільки для усунення впливу неоднорідного освітлення зображення доцільно виключити з нього загальний фон та підвищити його контрастність [3].

Для виділення меж бульок піни можна використати один з класичних методів визначення границь об'єктів на зображенні [4]. До таких методів визначення контурів відносять фільтр Собеля, фільтр Превіта, фільтр Робертса, фільтр Лапсасіан-Гауссіан та метод Канні. За результатами проведених нами тестів, використання класичних методів виявлення границь об'єктів на зображеннях не дозволяє з незначною похибкою виявити границь бульок на зображенні піни. Однак двократне використання методу Канні з різними порогами границь дозволяє знизити похибку до прийнятного рівня 11%.

Дослід проводитиметься за допомогою мікроскопа та підключеної до нього камери. Для точних та коректних результатів необхідно, щоб камера володіла роздільною здатністю Full HD. У користувача буде можливість завантажити відеоряд та проаналізувати його, це надасть йому більшу гнучкість у використанні програмного забезпечення.

Програмне забезпечення створено з допомогою Qt - крос-платформового інструментарію розробки ПЗ мовою програмування C++, який дозволяє запускати написане за його допомогою ПЗ на більшості сучасних операційних систем шляхом простої компіляції тексту програми для кожної ОС без зміни початкового коду.

На сьогодні є типовою ситуацією, коли програмні додатки не використовують у повному обсязі можливості багатоядерного процесору. В зв'язку із складними математичними обрахунками по обробці зображення ми не могли припуститися цієї помилки. Тому програмний додаток виконується багатопочному режимі, що хоча і ускладнило його структуру, однак, з іншого боку, дало можливість збільшити швидкість проведення досліду та додало гнучкості у його використанні. Загальна структура потоківпрограмного додатку,що відповідає моделі процесу визначення геометричних характеристик бульок піни[5], зображена на рис. 2.

програмний реальний комп'ютерний піна

Рис.2 Структура потоків програми

Для того, щоб уникнути типових помилок, використовуються паттерни проектування, які дозволили позбутися усіх конфліктних ситуацій при взаємодії потоків та послабити зв'язність об'єктів класів та їх взаємозалежність, що зробило програмний додаток більш маневреним та таким, який легше піддається модифікаціям.

Як видно зі структури потоків, розроблений алгоритм по аналізу зображення виконується у паралельному режимі, що дало можливість значно покращити часові характеристики роботи програми - обробка одного кадру займає менше секунди часу, таким чином, досягнуто наближення до систем м'якого реального часу.

Рішення про використання потоків (а не процесів) було прийнято з причин:

-створення/завершення практично не займає часу, в порівнянні з процесами;

-легка комунікація між ними(знаходяться в єдиному адресному просторі;

-комплексний додаток (програмний продукт знаходиться в одному робочому процесі).

Крім того, очевидним наслідком використання потоків є те, що користувач може працювати з програмою, а в цей час паралельно буде відбуватися аналіз відеоряду, тобто програма не блокується в момент проведення досліду, що надає їй більшу зручність.

Як вже зазначалося, у користувача є два варіанти аналізу: безпосередньо з мікроскопа або використовуючи відзнятий відеоряд у avi форматі. Таким чином, під час відлагодження додатку не обов'язково потрібно мати підключений мікроскоп із камерою, а у користувача буде можливість дослідити старі відеозаписи, та ще й за потреби, можна проаналізувати кожен кадр відеоряду. Діаграма варіантів використання, яка відображає повний спектр можливостей використання програми, зображена на рис. 3.

Під час аналізу відеоряду кожен кадр розбивається на три частини, після чого створюється три потоки, які виконують обробки відповідної їм частини зображення.

Рис.3 Діаграма варіантів використання програми

Рис.4а. Діаграма станів об'єкту, що працює з камерою(початок)

Рис.4б. Діаграма станів об'єкту, що працює з камерою (цикл обробки)

Графічний інтерфейс користувача складається з декількох вікон, які призначені для налаштування, керування роботою програми, а також для перегляду результатів її роботи. Приклад наведено на рис. 5.

Після запуску аналізу кадрів у користувача буде можливість переглядати статистичну інформацію (графічно або таблично). На рис. 6 представлено графік, який відображає значення кількості бульок в часі(Табл. 1).

Для побудови даного графіказа отриманими значеннями необхідно згенерувати рівномірну сітку, використовуючи лінійну інтерполяцію, знайти значення у всіх точках і після цього засобами графічної бібліотеки відобразити графік поверхні описаної,отриманими значеннями. Аналіз отриманої діаграми дозволяє наглядно визначати характеристики піни.

Рис.5. Вікно програми

Таблиця 1.Зміна кількості бульок в часі

Висновки

Розроблено програмне забезпечення, яке практично може допомогти у дослідженнях пінних сполук, при чому вимагає від користувача мінімальних втручань. Програму можна сконфігурувати одноразово, під час першого запуску на комп'ютері, а потім користуватися вже зробленими налаштуваннями, корегуючи лише час, протягом якого необхідно проводити дослід. Завдяки тому, щозменшено розмір зображення, програма не вимагає надпотужних апаратних засобів і її можна використовувати на середньому за своїми можливостями ноутбуці чи комп'ютері. Таким чином, програма значно полегшує проведення даного досліду, при цьому затрати часу від дослідника на проведення дослідів будуть значно меншими, а визначені показники точніші, ніж при звичайному, "ручному", підході за рахунок можливості проведення досліду в режимі реального часу.

За результатами тестування програмного додатку, ми дійшли висновку, що час обробки одного зображення не перевищує 1с, похибка автоматично отриманого результату склала 13,7%. Отримані значення дозволяють використовувати розроблену систему під час лабораторних аналізів поведінки піни та в промислових цілях (наприклад, для контролю якості).

Розроблені програмні засоби дозволяють їх використання на умовах ліцензії BSD в межах науково-дослідних лабораторій для створення і дослідження нових спінених композицій, а також в межах промислових лабораторій з метою контролю якості отриманої продукції.

Використані джерела

1. Кльоц Ю. П. Метод ідентифікації бульок піни на зображеннях // Вісник ХНУ. - 2012. - №2, с.153.

2. Haralick M. Computer and Robot Vision / Haralick M., Shapiro L // - V. I. Addison. - 2007. - No.3. - Pages 44 - 51.

3. Parker B. Algorithms for Image Processing and Computer Vision. / Parker B., James R. // New York: John Wiley & Sons, Inc. - 1997. - No.1. - Pages 120-130

4. Прэтт У. Цифровая обработка изображений / Прэтт У. - М: Мир, 1982. - 584с.

5. Кльоц Ю.П. Модель процесу визначення геометричних характеристик бульок на зображенні піни / Кльоц Ю.П., Грищук А.О. // Вісник ХНУ, 2013, №6, с. 223-229.

Размещено на Allbest.ru