Geum.ru

Отчет о научно-исследовательской работе

Вид материалаОтчет

Содержание


3.5 Практическая апробация мультимедийных практикумов и дистанционного тестирования знаний учащихся
4 Разработка программы количественой обработки изображений структур материалов
4.1 Алгоритмы расчёта основных параметров структуры
4.2 Технические возможности программы
Список использованных источников
Подобный материал:
1   2   3   4   5

3.5 Практическая апробация мультимедийных практикумов и дистанционного тестирования знаний учащихся


Созданные практикумы были использованы при проведении занятий со студентами групп МТ 8-111, 112 (6 курс) специальности "Материаловедение в машиностроении" и РЛ 6-51 (3 курс) специальности "Технология приборостроения".

С использованием "Дизайнера тестов" СДО "Прометей" тестовые задания были переведены в разряд дистанционных.

Разработанный тест был установлен на сервере Негосударственного образовательного учреждения «Институт виртуальных технологий в образовании» - разработчика СДО "Прометей". Тестирование прошли 50 студентов с использованием компьютеров, установленных в Лаборатории тонких физических методов исследования МГТУ им. Н.Э. Баумана.

Система тестирования СДО "Прометей" функционировала хорошо в условиях существующей инфраструктуры связи г. Москвы.

Система сохраняет результаты тестирования за каждым студентом, которые легко доступны преподавателю для анализа подготовленности студентов.

4 Разработка программы количественой обработки изображений структур материалов


В результате выполнения проекта создан программный продукт анализа изображений структур материалов для использования в учебных и научных целях. Демонстрационная версия представлена на сайте ссылка скрыта .

4.1 Алгоритмы расчёта основных параметров структуры


Количественная обработка изображения структуры материала проводится на бинарном изображении и подразумевает под собой определение морфологических параметров (расчётных параметров) каждого объекта-частицы на изображении. Для материаловедческих задач полезными морфологическим параметрами являются: площадь, периметр, ширина, длина, гладкость, форм-фактор, диаметр, угол наклона частицы, номер зерна. Входными данными для расчёта этих параметров по алгоритмам являются карта изображения и номер частицы.

Карта изображения (рисунок 6), которая представляет собой двумерный массив, равный по длине и ширине исходному изображению и где фоновые пиксели имеют значение 0, а пиксели, относящиеся к частицам имеют значение равное порядковому номеру этой частицы.



Рисунок 6 - Карта изображения


Специфика алгоритма получения карты по изображению или картирования изображения такова, что он сразу вычисляет площади частиц при заполнении карты. Этот алгоритм проходит по изображению и, если встречает пиксель, не являющийся фоном и не пройденный ранее, то проводит заливку с затравкой из этой точки значениями равными номеру последней найденной частицы плюс один. При заливке с затравкой каждый новый найденный пиксель частицы прибавляет единицу к счетчику площади этой частицы.

Пиксель с координатами [i][j] назовем контурным, если хотя бы один из четырех пикселей с координатами [i+1][j], [i-1][j], [i][j+1] или [i][j-1] является фоновым. Назовем косо-прилегающими пикселями относительно пикселя с координатами [i][j] пиксели с координатами [i+1][j+1], [i+1][j-1], [i-1][j+1] и [i-1][j-1].

Алгоритм вычисления периметра частицы заключается в выделении контурных пикселей частицы. Как видно из рисунка 7, периметр очастицы аппроксимируется набором отрезков двух типов.





Рисунок 7 - Расчёт периметра частицы


Периметр частицы можно принять равным


, (1)


где K – количество контурных пикселей;

А – количество наклонных отрезков из числа отрезков, входящих в периметр частицы.

Количество наклонных отрезков в периметре находится следующим образом: для каждого контурного пикселя проверяются косо-прилегающие к нему (темные на рисунке 8), если оба пикселя (светлые на рисунке 8), находящиеся рядом с исходным и с косо-прилегающим к исходному пикселями, не являются контурными, то счетчик наклонных отрезков увеличивается на единицу.




Рисунок 8


В алгоритмах вычисления длины и ширины частицы принимается, что частица имеет выпуклую структуру, так как использование алгоритма должно производиться после коррекции изображения и удаления с него всех нехарактерных частиц, в том числе и невыпуклых. Суть алгоритма такова: частица заключается в прямоугольную рамку, находятся его максимальные и минимальные координаты по обеим осям, затем находится его центральная точка С.

После этого запускается цикл по всем пикселям частицы, при нахождении контурного пикселя вычисляется его расстояние от центральной точки по формуле


, (2)


где Хс, Yc – координаты центральной точки частицы,

X, Y – координаты контурного пикселя.

Из этих значений, умноженных на два, выбирается максимальное и минимальное и они принимаются соответственно за длину Lmax и ширину Lmin частицы.

Алгоритм вычисления угла наклона частицы построен на алгоритме вычисления длины частицы. В нем также находится центральная точка частицы, затем среди контурных пикселей ищется пиксель с максимальным расстоянием от центральной точки. Тогда угол наклона частицы вычисляется по следующей формуле:


(3)


Рассмотренные морфологические параметры рассчитаны в пикселях. Поэтому необходимо их привязать к реальным размерам частиц. Для этого необходимо знать реальный размер пикселя для данного изображения. В ранних программах обработки изображений эта величина задавалась вручную оператором (например, как увеличение изображения на экране монитора в программе Videolab 1991г., которую необходимо было определить каким-либо образом). В программах последних лет введена подпрограмма калибровки изображения, которая автоматически определяет размер пикселя на изображении с известным размером объектов, например, на изображении объект-микрометра. Затем в программе используются это значение при расчёте морфологических параметров изображения, ведённого при тех же настройках микроскопа.

Алгоритмы вычисления гладкости, форм-фактора, диаметра и номера объектов-частиц базируются на морфологических параметрах, вычисляемых в показанных выше алгоритмах. Рассмотрим физический смысл этих параметров.

Форм-фактор F определяет вытянутость частицы, его значение не может быть больше единицы, для максимально невытянутых частиц (круг) он стремится к единице, а для максимально вытянутых (нить) стремится к нулю.

(4)


Гладкость G определяет степень изрезанности границ частицы, для максимально гладких частиц (круг) она стремится к единице, и с возрастанием изрезанности также возрастает.

, (5)


где S – площадь оьбъект-частицы.

При подсчете диаметра D объект-частица аппроксимируется кругом, то есть диаметр берется как диаметр круга с площадью, равной площади частицы

. (6)


В ГОСТ 5639-82 предлагается считать диаметр зерна ещё проще – брать не диаметр круга, а сторону квадрата с такой же, как и у объекта-частицы площадью. Тогда

. (7)


Номер зерна (ГОСТ 5639-82) N считается не для каждой частицы, а для всего изображения в целом:


, (8)


где Savg – средняя площадь частиц по всему изображению, мм.

Этот параметр не определяется, если средняя площадь частицы, выходит за пределы интервала


7,6х10-6 мм2 ≤ Savg ≤… 1 мм2


и при этом имеет значения в интервале


14 ≥ N ≥ -3.

4.2 Технические возможности программы


Программа позволяет решать следующие задачи:
  • воспроизводить изображение, представленное в оцифрованном виде в формате .bmp;
  • проводить графическое редактирование изображения (изменять контрастность, яркость, получать негативное изображение) с сохранением всех предшествующих изображений;
  • получать бинарное изображение с выделением необходимых элементов для обработки;
  • проводить калибровку изображения в реальных единицах длины с возможностью создания архива калибровок;
  • проводить автоматические измерения выделенных элементов структуры (расчёт площади, периметра, ширины, длины, форм-фактора, угла наклона, и др.) с расчётом суммарных и средних значений, настройкой требуемых параметров измерения;
  • проводить печать отдельных изображений, таблицы расчетных параметров;



Заключение


В результате выполнения работ за отчётный период 2001-2002г.г. полностью выполнены поставленные в техническом задании проекта задачи и получены следующие результаты:
  1. Разработаны мультимедийные учебные практикумы "Сканирующая туннельная микроскопия. Аппаратура, принцип работы, применение", "Растровая электронная микроскопия и рентгеноспектральный микроанализ. Аппаратура, принцип работы, применение" и "Световая микроскопия и система количественной обработки изображений структур материалов", включающие аудио – и видеоинформацию, рисунки, фотографии, гипертекст, контрольные вопросы, основанные на уникальном оборудовании "Лаборатории тонких физических методов исследования структуры материалов" МГТУ имени Н.Э. Баумана. Демонстрационные версии (без ауди-и видеоинформации) мультимедийных учебных практикумов установлены на сайте ссылка скрыта со ссылкой на виртуальном представительстве МГТУ имени Н.Э. Баумана общенационального Российского портала открытого образования ссылка скрыта.
  2. Разработана программа количественной обработки изображений структур материалов. Демонстрационная версия программы установлена на сайте ссылка скрыта со ссылкой на виртуальном представительстве МГТУ имени Н.Э. Баумана общенационального Российского портала открытого образования ссылка скрыта.
  3. Разработана база данных изображений структур материалов, полученных с помощью растрового электронного микроскопа, сканирующего туннельного микроскопа и светового микроскопа.
  4. Изданы учебные пособия:
  1. Сканирующая туннельная микроскопия. Аппаратура, принцип работы, применение: Учебное пособие по курсу "Современные методы исследования структуры материалов"/ Под ред. Ю.А. Быкова. – М.: Изд-во МГТУ имени Н.Э. Баумана, 2001. – 24 с.
  1. Растровая электронная микроскопия и рентгеноспектральный микроанализ. Аппаратура, принцип работы, применение: Учебное пособие по курсу "Современные методы исследования структуры материалов" / Под ред. Ю.А. Быкова. – М.: Изд-во МГТУ имени Н.Э. Баумана, 2002. – 31 с.
  1. Проведена апробация мультимедийных практикумов со студентами машиностроительного и приборостроительного профиля (группы МТ 8-111, 112 (6 курс) специальности "Материаловедение в машиностроении" и группа РЛ 6-51 (3 курс) специальности "Технология приборостроения" МГТУ имени Н.Э. Баумана).

Разработанные мультимедийные учебно-методические практикумы защищены свидетельствами РФ об официальной регистрации баз данных как объекты промышленной интеллектуальной собственности:
    • Свидетельство РФ № 2001620082 "Растровая электронная микроскопия. Аппаратура, принцип работы, применение" от 06.06.2001г., авторы Карпухин С.Д., Быков Ю.А., Бойченко М.К., Чепцов В.О., правообладатель: МГТУ имени Н.Э. Баумана.
    • Свидетельство РФ № 2001620083 "Сканирующая туннельная микроскопия. Аппаратура, принцип работы, применение" от 06.06.2001г., авторы Карпухин С.Д., Быков Ю.А., Бойченко М.К., Чепцов В.О., правообладатель: МГТУ имени Н.Э. Баумана.



Список использованных источников

  1. Фёдоров И.Б., Еркович С.П., Коршунов С.В. Высшее профессиональное образование: Мировые тенденции: (Социальный и философский аспекты).- М.: Издательство МГТУ, 1998.-368с.
  2. Концепция Общественной Безопасности "Мёртвая вода". – Новосибирск: Изд-во Нудо ИКА, 2000.-360с.
  3. Усов В.Л. Дистанционное инженерное образование на базе Интернет. – М.: Машиностроение. 2000. 64 с. (Библиотечка журнала "Информационные технологии").
  4. Карпухин С.Д. Время учить не по уставу, или мировоззренческие предпосылки нового замысла образования // Сборник тезисов докладов Третьей Международной научн.-технич. конф. " Чкаловские чтения – инженерно-физические проблемы авиационной и космической техники", Егорьевск, 1999.
  5. Биннинг Г., Рорер Г., Сканирующая туннельная микроскопия – от рождения к юности // Успехи физических наук. Т. 154, вып. 2, 1988. С. 261-278.
  6. Ермаков А.В., Адамчук В.К., Федосеенко С.И. // Электронная промышленность. 1993. № 10. С. 14-20.
  7. С.С. Горелик, Ю.А. Скаков, Л.Н. Расторгуев. Рентгенографический и электронно-оптический анализ. М.: МИСиС, 1994. 330с.
  8. Микроанализ и растровая электронная микроскопия// Под ред. Морис Ф., Мени Л., Тиксье Р. М.: Металлургия, 1985. 392с.
  9. Сканирующая туннельная микроскопия. Аппаратура, принцип работы, применение: Учебное пособие по курсу "Современные методы исследования структуры материалов"/ Под ред. Ю.А. Быкова. – М.: Изд-во МГТУ имени Н.Э. Баумана, 2001. – 24 с.
  10. Растровая электронная микроскопия и рентгеноспектральный микроанализ. Аппаратура, принцип работы, применение: Учебное пособие по курсу "Современные методы исследования структуры материалов" / Под ред. Ю.А. Быкова. – М.: Изд-во МГТУ имени Н.Э. Баумана, 2002. – 31 с.
  11. Быков Ю.А., Карпухин С.Д.,Бойченко М.К. и др. Мультимедийный компьютерный практикум «Методы изучения структуры материалов» // Тез. докл. 5-ая Всерос. конф. по проблемам науки и высшей школы "Фундаментальные исследования в технических университетах", СПб, 2001.

Copyright © 2023. All rights Reserved.