скачать PDF

Аннотация

Целью исследования является разработка метода эффективной организации специализированного информационного обеспечения для системы автоматизированного управления технологическими процессами, позволяющего сохранять только информацию о ключевых элементах сложно структурированного изображения. При выполнении исследований введено понятие сложноструктурированного изображения, включающего объект исследования и множество элементов, нарушающих его сплошность. Для описания изображения вводится структурная единица информации, включающая для объекта исследования: принадлежность к классу, гистограмму яркости, начальную точку и описание границы объекта; для элементов внутри объекта исследования: начальную точку области каждого элемента и описание границы элемента. Для реализации структурной единицы информации разработана функциональная схема программного продукта, который содержит два блока: блок формирования математического описания изображения для сохранения в корпоративном Хранилище; блок использования математического описания для экспертной оценки с учетом требования восстановления исходного изображения. Разработанный метод протестирован для изображений серного отпечатка непрерывно-литой заготовки для условий крупного металлургического предприятия России. Исходные материалы получены в ходе пассивного эксперимента на машине непрерывного литья заготовок криволинейного типа. Для проведения вычислительного эксперимента спроектирован и разработан программный продукт, позволяющий выполнить построение математического описания изображения и его восстановления. С использованием массива ретроспективной информации 2011-2018 гг. и разработанного программного продукта выполнена оценка эффективности представления графической информации в виде структурной единицы информации без непосредственного сохранения изображения. Средняя доля сохраняемой информации от исходного объема составляет 0,53%. Результаты исследования применимы для систем автоматизированного управления технологическими процессами и производствами, в которых необходима экспертная оценка объектов по изображениям: качество продукта, целостность оборудования, сплошность объектов в медицинской и легкой промышленности.

Ключевые слова

Изображение, структура изображения, структурная единица информации, математическое описание, Хранилище данных.

Логунова Оксана Сергеевна – д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой вычислительной техники и программирования, Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, г. Магнитогорск, Россия. E-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7006-8639.

Багаев Иван Игоревич – аспирант, кафедра вычислительной техники и программирования, Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, г. Магнитогорск, Россия. E-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.. ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5228-4517.

Сидоренко Никита Сергеевич – аспирант, кафедра вычислительной техники и программирования, Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, г. Магнитогорск, Россия. E-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0585-0835.

Логунов Сергей Михайлович – инженер первой категории, научно-технический центр, объединенная сервисная компания, г. Магнитогорск, Россия.

Егорова Людмила Геннадьевна – канд. техн. наук, доцент, кафедра вычислительной техники и программирования, Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, г. Магнитогорск, Россия.

1. Logunova O.S., Devyatov D.K., Nurov K.K. Computerized quality estimates of continuous-cast billet // Steel in Translation. 2005. Т. 35. № 9. С. 36-42.

2. Мобильное приложение технического обслуживания и ремонта оборудования промышленного предприятия: опыт разработки и внедрения /П.А. Бовшик, Е.В. Берляков, И.Н. Ахметшин, С.М. Логунов // Математическое и программное обеспечение систем в промышленной и социальной сферах. 2017. Т. 5. № 1. С. 30-36.

3. Tow D. SQL Tuning: Generating Optimal Execution Plans. O'Reilly Media, Inc. 2003. 338 c.

4. Kyte T. Эффективное проектирование приложений Oracle. М.: Лори, 2018. 638 c.

5. Льюис Д. Oracle. Основы стоимостной оптимизации. Cost-Based Oracle Fundamentals. СПб.: Питер, 2007. 528 с.

6. Codd E.F. Normalized data base structure: a brief tutorial / Proc. ACMSIGFIDET. 1971, Workshop, San Diego, Calif., Nov. 1971. pp. 1-18

7. Исаев Ю. Ю. Методы эффективной организации и ведения информационного и программного обеспечения АСУП с распределенной структурой: дис… канд. техн. наук. 05.13.06 / Исаев Юрий Юрьевич. Москва, 2009.

8. Смолин Павел Александрович. Методы эффективной организации и ведения специализированного информационного и программного обеспечения АСТПП с распределенной структурой: дис...канд. техн. наук. 05.13.06 / Смолин Павел Александрович. Москва, 2011.

9. Синещук М.Ю. Особенности обеспечения информационной безопасности АСУ ТП потенциально опасных объектов // Современные технологии обеспечения гражданской обороны и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций. 2015. Т. 2. № 1 (6). С. 49-51.

10. Корнеева М.Д., Труцина Ю.Ю. Информационная безопасность автоматизированных систем управления технологическими процессами // Образование и наука без границ: социально-гуманитарные науки. 2016. № 3. С. 211-214.

11. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений М.: Техносфера, 2005. 1072 с.

12. Foody G. A relative Evaluation of MultiClass Image Classificafion by Suuport Vector Machines // IEEE Transactions on geoscience and remote sensing. 2004. Vol. 42, iss. 6. P. 1335-1343.

13. Иванов В.Г., Любарский М.Г., Ломоносов Ю.В. Сокращение содержательной избыточности изображений на основе классификации объектов и фона // Проблемы управления и информатики. 2007. № 3. С. 93-102.

14. Жиляков Е.Г., Черноморец А.А., Голощапова В.А. Метод сжатия изображений, основанный на разложении квазициклических компонент изображения по собственным векторам соответствующих субполосных матриц // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: История. Политология. 2011. №13-1 (108). С. 191-195.

15. Гора С.Ю., Довгаль В.М. Метод и инструментальные средства решения задачи сжатия изображений с использованием механизмов хаотической динамики // Ученые записки. Электронный научный журнал Курского государственного университета. 2012. №4-2 (24). С. 25-28.

16. Кахоу Самира Эбрахими, Сулема Е.С.Адаптивный способ сжатия изображений // Вісник Хмельницького національного університету. Серія: Технічні науки. 2010. №2. С. 125-131.

17. Посохов И.А. Визуализация и обработка информации о качестве непрерывнолитой заготовки // Электротехнические системы и комплексы. 2016. №2 (31). С. 35-43.

18. Логунова О.С., Шакшин В.В., Логунов С.М. Математическое описание объектов нерегулярной формы на цветных изображениях // Автоматизация технологических и производственных процессов в металлургии. Магнитогорск, 2009. С. 54-62.

19. Logunova O.S., Matsko I.I., Posohov I.A., Luk'ynov S.I. Automatic system for intelligent support of continuous cast billet production control processes // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2014. Т. 74. №9-12. С. 1407-1418.

20. Кирпичев А.А. Математическое моделирование макроскопических параметров затвердевания непрерывных слитков / О.С. Логунова, Д.Х. Девятов, И.М. Ячиков // Известия высших учебных заведений. Черная металлургия. 1997. №2. С. 49-51.

21. Логунова О.С., Мацко И.И., Сафонов Д.С. Моделирование теплового состояния бесконечно протяженного тела с учетом динамически изменяющихся граничных условий третьего рода // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Математическое моделирование и программирование. 2012. № 27. С. 74-85.