автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизация контроля гранулометрического состава агломерата на основе оптико-электронного метода

Селивановских Вера Витальевна

На правах рукописи

АВТОМАТИЗАЦИЯ КОНТРОЛЯ ГРАНУЛОМЕТРИЧЕСКОГО СОСТАВА АГЛОМЕРАТА НА ОСНОВЕ ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННОГО МЕТОДА

Специальность 05 13 06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

003059368

Рыбинск-2007

003059368

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Череповецкий государственный университет»

Защита состоится 25 мая 2007 г в 12 часов на заседании диссертационного совета Д 212 210 04 в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Рыбинская государственная авиационная технологическая академия имени П А Соловьева» по адресу 152934, г Рыбинск, Ярославская обл , ул Пушкина, д 53, ауд Г-237

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Рыбинская государственная авиационная технологическая академия имени П А Соловьева»

Автореферат разослан 24 апреля 2007 г

Научный руководитель

кандидат технических наук, доцент Ершов Евгений Валентинович

Официальные оппоненты

доктор технических наук, профессор Рыкунов Николай Стефанович кандидат технических наук Емельянов Юрий Владимирович

Ведущая организация

ОАО «Северсталь», г Череповец

Ученый секретарь диссертационного совета

Э В Киселев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. При производстве и использовании сыпучих материалов возникает необходимость контролировать их гранулометрический состав Размер частиц сыпучего материала определяет важные технологические характеристики и влияет на эффективность его применения Так, например, оптимальная крупность кусков агломерата для малых и средних доменных печей составляет от 5 до 40 мм, для крупных и сверхмощных от 15 до 40 мм

Основные требования, предъявляемые к методам гранулометрического контроля - простота реализации, обеспечение необходимой чувствительности, точности, скорости контроля, наглядность представления получаемой информации Классическими методами определения гранулометрического состава агломерата являются лабораторный (ситовый) анализ и грохочение Наряду с ними на некоторых предприятиях используют методы, основанные на измерении энергии первичного дробления материала, механические гранулометры, а также нашли применение оптические методы и реализованные на их основе системы с использованием пробоотборников Разработка таких методов велась институтом механической обработки и обогащения в Германии (Technischen University Bergakademie Freiberg), фирмой «Нихон коге» в Японии и др Недостатком существующих методов является отсутствие оперативности, поэтому главной проблемой гранулометрического анализа остается непрерывный контроль непосредственно на линии производственного процесса

Автоматизация контроля гранулометрического состава агломерата с использованием оптико-электронного метода непосредственно в технологическом потоке позволит своевременно классифицировать агломерат по классам крупности и оценить его прочность, зависящую от многих факторов, таких, как состав исходной шихты, качество ее подготовки, расход топлива на агломерацию, условия спекания и охлаждения, макроструктура и минералогический состав готового продукта

В связи с этим разработка метода оптико-электронного контроля гранулометрического состава агломерата является весьма актуальной

Работа выполнялась в рамках госбюджетной НИР «Разработка методов многофункциональных систем технического зрения» на кафедре «Программное обеспечение ЭВМ» Череповецкого государственного университета

Цель работы состоит в повышении достоверности и оперативности контроля гранулометрического состава агломерата на основе автоматизированного оптико-электронного метода

К основным задачам, решаемым в работе относятся

- анализ зависимости гранулометрического состава агломерата от характеристик технологического процесса,

разработка методики оптико-электронного контроля гранулометрического состава агломерата непосредственно в технологическом потоке и определение критериев его эффективности,

- разработка модели изображения насыпного слоя агломерата для тестирования алгоритмического обеспечения метода контроля,

- разработка алгоритмического и программного обеспечения метода контроля гранулометрического состава агломерата,

- экспериментальная проверка предложенных алгоритмов обработки видеоинформации

Методы исследования. Для решения поставленных в работе задач использованы методы математического и компьютерного моделирования, цифровой обработки изображений и оптоэлектроники, аппарат теории вероятностей и математической статистики, теория построения алгоритмов и программ

Научная новизна работы

1 Разработано алгоритмическое обеспечение, включающее

- алгоритм локального динамического порогового разделения, основанный на вычислении весовых коэффициентов точек локальных областей и позволяющий повысить точность определения порогового уровня в условиях зашумленных изображений насыпного слоя агломерата,

- алгоритм адаптивной настройки размера локальной области текущего изображения, учитывающий величину гранул различных классов крупности и позволяющий получить максимальное количество бимодальных гистограмм для улучшения качества сегментации

2 Предложена методика непрерывного оптико-электронного контроля гранулометрического состава агломерата непосредственно в технологическом потоке, позволяющий оперативно оценить его прочностные свойства

Практическая ценность диссертационной работы состоит в разработке метода, являющегося основой оптико-электронной системы автоматизированного контроля гранулометрического состава агломерата, которая позволяет повысить оперативность принимаемых решений, обеспечить своевременный анализ технологического процесса

Реализация результатов работы. Разработанное алгоритмическое и программное обеспечение исследовано и проверено на натурных экспериментальных данных агломерационного производства ОАО «Северсталь» и использовано при проектировании оптико-электронной системы контроля гранулометрического состава агломерата Результаты диссертационной работы внедрены на предприятиях ООО НПП «Кронверк» и ЗАО «Фирма «СТОИК» Результаты научных исследований используются в учебном процессе на кафедре программного обеспечения ЭВМ Череповецкого государственного университета

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на Международных и Российских научно-технических конференциях «Компьютерное и математическое моделирование в естественных и технических науках» (г Тамбов, 2001 г), «Северсталь» -пути к совершенствованию» (г Череповец, 2001-2003 гг), «Информатизация процессов формирования открытых систем на основе СУБД, САПР, АСНИ и искусственного интеллекта» (г Вологда, 2001г), «Информационные технологии в производственных, социальных и экономических процессах» (г Череповец, 2002, 2005 гг), «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации» (г Курск, 2003, 2005 гг), «Прогрессивные процессы и оборудование металлургического производства» (г Череповец, 2003, 2005 гг), 17-я межвузовская военно-научная конференция (г Череповец, 2006 г)

Основные положения, выносимые на защиту:

Алгоритмическое обеспечение метода, включающее алгоритм локального динамического порогового разделения, алгоритм адаптивной настройки размера локальных областей

Методика непрерывного оптико-электронного контроля гранулометрического состава агломерата непосредственно в технологическом потоке

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 18 работах, в том числе 1 монография и 17 статей (одна из них опубликована в рецензируемом научном журнале, входящем в перечень ВАК)

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 87 наименований и приложений Работа содержит 136 страницы, 52 рисунка и 7 таблиц Приложения включают 17 страниц

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность, сформулированы цель и задачи исследования, представлены положения, выносимые на защиту, отмечена научная новизна и практическая ценность работы

Первая глава посвящена анализу методов контроля гранулометрического состава агломерата, на основании которого были определены достоинства и недостатки существующих методов Обоснован выбор наиболее перспективного метода - оптико-электронного, основанного на получении и обработке изображения контролируемого материала без использования пробоотборника, непосредственно на линии производственного процесса, при котором происходит классификация агломерата по классам крупности

Определены параметры, характеризующие агломерат как объект оптического контроля Рассмотрены основные классы крупности агломерата, влияние содержания мелочи и стабичьности производственного процесса на качество агломерата Установлена зависимость гранулометрического состава агломерата и его прочности от характеристик технологического процесса

Так например, максимальный выход годного агломерата (5, ед), минимальный выход мелочи (g5, %) и прочность (L-ю, %) зависят от характеристик макроструктуры агломерата

5 = 37,8- 854/Vn - 0,07Р2)Д „-11,4dn ср g.5= 56,7 - 1426/V„ - 285Fn,„ - 50,4dncp L-,o = 13,5 - 625,6/Vn - 316,2F,д n - 47,7d„ cp где Vn - объем пор в кусках агломерата, %, F\jn - удельная поверхность, мм2/г, dn ср - средний диаметр пор, мм

От количества годного агломерата зависит производительность агломерационной машины

Р = 14,4Fpu5,

где Р - производительность, %, F - площадь спекания ленты, м2, р - насыпная масса шихты, т/м1, и - вертикальная скорость спекания, м/мин, 5 - выход годного агломерата из шихты, %

Количество годного в свою очередь определяется по гранулометрическому составу как 5 = -ln(g+4o/ g-s), где g+4o- доля крупных гранул, %, g_5 - доля мелких гранул, %

Таким образом, при обнаружении отклонений гранулометрического состава агломерата от нормы можно своевременно реагировать на нарушения в технологическом процессе и корректировать его ход

Сформулированы основные требования к эффективности оптико-электронного метода контроля гранулометрического состава агломерата В качестве конечной оценки эффективности метода при его настройке и в процессе эксплуатации используется вероятностный критерий эффективности

шах Р„р, при Р„<Р,одо„, где /L = £ Рт,*Р„

где Р„р , Р,0 - показатели правильного и ложного распределения гранул по классам крупности, Рт бпп - предельно допустимое значение показателя ложного распределения гранул по классам кр>пности, Р„к, - вероятность правильной классификации гранул i -го класса крупности, Р, - вероятность появления гранул i-го класса, N - количество классов крупности

Во второй главе выбраны оптимальные параметры оптической схемы, построена модель изображений насыпного слоя агломерата, выполнен анализ методов обработки изображений, разработан метод локального динамического порогового разделения, метод адаптивной настройки размера локальной

области изображения для улучшения качества сегментации, а также предложено использование методов бинарной рекурсивной фильтрации и математической морфологии для снижения помех. Разработан метод параметрического анализа для оценки гранулометрического состава агломерата и разделения его на классы крупности.

На первом этапе для выбора оптимальных параметров оптической схемы исследованы статистические характеристики изображений агломерата, полученных с использованием различных типов освещения. Анализ полученных характеристик и гистограмм интенсивностей изображений агломерата различных классов крупности показал, что максимальная контрастность изображения достигается при рассеянном освещении.

Для разработки методов обработки изображений и тестирования соответствующих алгоритмов предлагается использовать модель изображения насыпного слоя агломерата, в основу которой положено последовательное формирование двумбрных массивов, ограниченных размером 5 ОООх 1 ООО элементов (рис.1).

Процесс моделирования изображения гранул агломерата включает следующие основные этапы;

1) формирование фона изображения;

2) построение изображений гранул и заполнение ими пространства фона;

3) фильтрация.

Далее определяются статистические характеристики полученного изображения: Рис. 1. Модель изображения среднее значение ш* стандартное

гранул агломерата среднеквадратичное отклонение о(2);

дисперсия <зг(Ъ)\

контрастность Я = 1 ■}/{}+ о2(Х)); энергия (однородность) 2„ - ^(р(2,)]3;

'=1

г,

энтропию 2, я -]Г р{2;) * )],

где 7- - случайная величина, обозначающая дискретную интенсивность образа;

— соответствующие значения гистограммы при ¡ = 1,2, ..., Ь, где Ь -количество уровней различной интенсивности.

Использование моделируемых изображений гранул агломерата позволило сформировать подходы к разработке методов обработки реальных изображений и проверить работу соответствующих алгоритмов.

Анализ изображений насыпного слоя агломерата показал, что многочисленные помехи, такие как перекрытие одних кусков другими,

раковины, канавки и неровности на самих кусках отсутствие четкой границы между гранулами и тени ограничивают применение известных методов

В этой связи был предложен наиболее рациональный по соотношению «вычислительные затраты - качество сегментации» метод локального динамического порогового разделения, основанный на вычислении весовых коэффициентов точек локальных об!астей Дня каждой точки (х,м) квадратной локальной области (рис 2) вычисляются расстояния г,, >2 г3 г4 до четырех угловых точек, соответственно, и весовые коэффициенты к,, к2, к3, к4, характеризующие местонахождение точки относительно каждой их четырех угловых точек При этом расстояния вычиспяются с испочьзованием Евклидовой метрики, а весовые коэффициенты к, по формуле

к, =---, где ; = 1 -4

+г, +г,

/\ / / \ г /

Л ГД / \ / 1

/ \ /

1, -> у

_ — -----—

Рис 2 Положение точки (х,у) относительно угловых точек чокальной области

Для каждой точки (х,у) квадратной локальной области вычисляется пороговое значение Т(х,у) как сумма произведений интенсивностей угловых точек и соответствующих весовых коэффициентов

7" = А, V, + к,*12 + кх*1^кк*1, , где /; ,12, ¡з 1-1 ~ интенсивности угловых точек

Точка (х,у) квадратной локальной области относится к объекту, если ее интенсивность ботьше порогового значения Т(х,у), и к фону, если ее интенсивность меньше или равна Т(х V)

Эффективность метода порогового разделения, применяемого в локальных областях, опредечяется соизмеримостью их размеров с величиной выделяемых на изображении объектов При этом разбиение изображения на локальные области будет оптиматьным, ести максимальное количество локальных областей имеет бимодальные гистограммы со сбалансированными модами Поскольку агломерат образует насыпной слой гранул различных классов крупности, предложен метод адаптивной настройки размера локальных областей для каждого текущего изображения, учитывающий величину гранул и

позволяющий получить максимальное количество бимодальных гистограмм для улучшения качества сегментации (рис.3).

Рис. 3. Разбиение текущего изображения на локальные области разных размеров:

а) размер локальных областей больше оптимального;

б) оптимальный размер локальных областей;

в) размер локальных областей меньше оптимального.

Наличие некоторого количества мелких включений на поверхности кусков агломерата требует обработки изображения методами фильтрации. Для восстановления разрывов контуров объектов и для окончательного приведения изображения к виду удобному для параметрического анализа применяются методы скелетизации и математической морфологии.

После предварительной обработки изображения на нем отчетливо видны границы объектов и к изображению применяется метод параметрического анализа, который позволяет получить характеристики гранулометрического состава агломерата. На основе технологических характеристик можно осуществлять мониторинг показателей качества готовой продукции, а именно прочности агломерата и корректировать ход технологического процесса в случае отклонения размеров гранул от оптимальных. На этом же этапе определяется количественное распределение гранул по классам крупности в соответствии с эталонной классификацией (от 0 до 5 мм, от 5 до 20 мм, от 20 до 40 мм, от 40 мм).

В третьей главе для оценки гранулометрического состава агломерата разработано алгоритмическое обеспечение оптико-электронного метода, включающее последовательность алгоритмов, основанных на предложенных технических решениях.

Алгоритм, реализующий метод локального динамического порогового разделения (рис.4), работает совместно с алгоритмом адаптивной настройки размера локальной области.

Начало

Проверка выхода границы лок. области за пределы изображения

Вычисление весовых I коэфф , к2 кЗк<) '

г

/ X Хтш

,5-1-^

' У Утт \

Утах '

Вычисление порогового значения Р

---,

Конец (

.______У

Рис 4 Обобщенный алгоритм локального динамического порогового разделения

Алгоритм адаптивной настройки размера локальной области состоит из следующих этапов

1) на текущее изображение (рис 5,а) последовательно накладываются решетки с квадратными ячейками, размеры которых меняются Минимальный размер квадратной ячейки (локальной области) соизмерим с величиной мелких кусков агломерата (5 мм), максимальный - с величиной крупных (40 мм),

2) для каждого г-го разбиения вычисляются коэффициенты заполнения локальных областей (Ьц), отражающие отношение площади объекта в _)-ой области (5в6Мк™;) к ее общей площади (5,)

Ц} =—^ ; I — 1 п; .1 = 1 -р.йе;

где п - количество вариантов разбиений, ш - количество локальных областей г-го разбиения;

3) вычисляется средний коэффициент заполнения (1;) всех локальных областей для 1-го разбиения;

4) вычисляется средний коэффициент заполнения (£гр) всех и разбиений;

5) определяется отклонение коэффициента £/ каждого /-го разбиения от коэффициента Ьср\

6) определяется оптимальный размер локальных областей, при котором отклонение L¡ от 1,:р минимально.

Результатом работы алгоритмов является бинарное изображение (рис. 5,6), на котором светлые точки образуют гранулы, а темные - промежутки между ними. После применения к изображению (рис.5,б) алгоритмов бинарной рекурсивной фильтрации (рис.5,в), скелепгизацйй и математической морфологии (рис.5,г), изображение может быть обработано алгоритмом параметрического анализа.

а) б) в) г)

Рис.5. Этапы обработки изображения насыпного слоя агломерата: а) исходное изображение; б) бинарное изображение; в) результат бинарной рекурсивной фильтрации; г) результат скелетизаиии и мофологической обработки.

На этапе параметрического анализа определяются технологические характеристики гранул агломерата и осуществляется количественное распределение гралул по классам крупности (рис.6).

В четвертой главе выполнена экспериментальная проверка разработанных алгоритмов в условиях реального агломерационного производства в аглоцехе №2 ОАО «Северсталь». Предложена методика настройки алгоритмического обеспечения оптико-электронного метода. Видеосъемка проводилась при рассеянном освещении разной интенсивности,

В ходе эксперимента было получено и проанализировано 230 ООО кадров С изображениями агломерата, Формирование кадров происходило с интервалом В 1с. При средней скорости транспортерной ленты с агломератом 1,8 м/мин это соответствует 6900 м транспортерной ленты.

(у'1Ы*1Г

Характеристики Доля гранул оптимального класса крупности 5 ДО мм V - 92 %

! Средний диаметр 6 ср. * 24,Б7 ми

Удельная поверхность.: ¥ уд.п. - 0,5459кв мм/куб.г.*

Параметры гистограммы Показывать значения

Г~ 30 - Гр«Ф1*

Гистограмма

„10% £ 9% ^ 8% да 7% - 6%

Ш 5% £

= 3%

о 2%

£ 1*

10 15 20 К

грйнуя

40 50

Рис. 6. Распределение гранул по классам крупности

Изображения гранул обрабатывались с использованием алгоритма адаптивной настройки размера локальной области, который работает наиболее точно при полном освещении, когда светильники исправны и все лампы рабочие. При этом изображения получались более контрастными и четкими. Параллельно проводился лабораторный анализ отснятого сыпучего материала.

Параметрические характеристики, определенные тем и другим методом приведены в табл.1.

Таблица 1

Сравнительный анализ оптико-электронного и лабораторного исследований

Оптико-электронный анализ Лабораторный анализ

№ Общее Средний Доля Средний Доля Погреш-

п/п кол-во диаметр оптимального диаметр оптимального ность

гранул гранул класса гранул класса оценки

(шт) (мм) крупности(%] (мм) крупности (%) (%)

1 384 10 61 11 63 2

2 347 18 76 16 73 3

3 293 25 84 28 80 4

4 291 29 85 32 88 3

5 278 36 77 38 73 4

6 289 27 81 27 83 2

7 365 13 64 11 60 4

8 343 16 74 17 77 3

9 412 8 59 10 62 3

10 268 37 57 36 52 5

Оценка достоверности работы алгоритмов выполнялась в соответствии с предложенным критерием эффективности При этом вероятностный критерий эффективности - тахР„р составил 0,97 Результаты экспериментальных исследований подтверждают надежность и эффективность разработанных алгоритмов обработки видеоинформации для контроля гранулометрического состава агломерата

Автоматизация контроля качества агломерата позволяет повысить оперативность принимаемых решений, обеспечить своевременный анализ хода технологического процесса

Заключение содержит перечень основных результатов

диссертационной работы

Основные результаты работы

1 Проанализирована зависимость гранулометрического состава агломерата от основных технологических характеристик, осуществлен выбор оптимальной оптической схемы для системы контроля гранулометрического состава

2 Разработан метод оптико-электронного контроля гранулометрического состава агломерата непосредственно в технологическом потоке

3 Разработана модель изображения насыпного слоя агломерата для тестирования алгоритмов обработки видеоинформации

4 Разработано алгоритмическое обеспечение метода контроля гранулометрического состава агломерата, включающее алгоритм локального динамического порогового разделения, алгоритм адаптивной настройки размера локальной области текущего изображения

5 Определены основные функциональные элементы и блоки, а также предложена методика настройки алгоритмического обеспечения экспериментальной оптико-электронной установки для контроля гранулометрического состава агломерата

6 Проведена экспериментальная проверка алгоритмов обработки видеоинформации, подтверждающая их высокую надежность и эффективность для контроля гранулометрического состава агломерата

Результаты работы нашли применение при создании оптико-электронных приборов контроля гранулометрического состава сыпучих материалов металлургического производства в ООО НПП «КРОНВЕРК»

Список публикаций по теме диссертации по перечню ВАК

1 Селивановских, В. В. Метод оптико-электронного контроля зажигания шихты на агломерационной машине конвейерного типа [Текст] /ЕВ Ершов,

О Г Ганичева, В В Селивановских, В В Плашенков // Известия высших учебных заведений Приборостроение -2007 -Т 48 -№7 - С 70-73

в прочих изданиях

2 Селивановских, В. В. Оптико-электронный контроль зажигания шихты и гранулометрического состава агломерата [Текст] монография /ЕВ Ершов, О Г Ганичева, В В Селивановских, Л H Виноградова - Череповец ГОУ ВПО ЧТУ, 2007 - 204 с

3 Селивановских, В. В. Использование оптико-электронного метода для анализа гранулометрического состава сыпучих материалов металлургического производства [Текст] / В В Селивановских, Е В Ершов, О Г Ганичева // Материалы 17-й межвузовской военно-научной конференции - Часть 4 -Череповец ЧВИИРЭ, 2007 - С 116-117

4 Селивановских, В. В. Алгоритмы локального порогового разделения для сегментации объектов на изображении [Текст] / В В Селивановских, Е В Ершов, О Г Ганичева // Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации Распознавание - 2005 сб мат. 7-й Международной конференции - Курск Курский гос техн ун-т, 2005 -С 181-183

5 Селивановских, В. В. Оптико-электронная система контроля гранулометрического состава сыпучих материалов [Текст] / В В Селивановских, Е В Ершов, О Г Ганичева, JI H Виноградова // Информационные технологии в производственных, социальных и экономических процессах (ИНФОТЕХ - 2004) мат IV Междунар науч-техн конф -Череповец ЧГУ, 2005 - С 191-192

6 Селивановских, В. В. Обработка изображений для анализа гранулометрического состава агломерата [Текст] / В В Селивановских, Е В Ершов, О Г Ганичева, В В Плашенков // Вестник Череповецкого гос ун-та Естественные и технические науки — 2005 - № 2 - С 72-76

7 Селивановских, В. В, Комбинирование методов порогового и контурного разделения для обработки изображений сыпучих материалов с целью их анализа [Текст] / В В Селивановских, Е В Ершов, О Г Ганичева, Д Иванов, В Катилевский // Вестник Череповецкого гос ун-та - 2004 - № 2 -С 62-63

8 Селивановских, В. В. Алгоритмы предварительной обработки изображения в оптико-электронной системе анализа гранулометрического состава агломерата [Текст] / В В Селивановских, Е В Ершов, О Г Ганичева, В В Селивановских, Л H Виноградова, Е В Королева // Вестник Череповецкого гос ун-та - 2003 - № 2 - С 78-79

9 Селивановских, В. В. Этапы анализа изображений сыпучих материалов с целью определения их гранулометрического состава [Текст] / В В

Селивановских, Е В Ершов, О Г. Ганичева, С В Белозеров, Е В Королева // Прогрессивные процессы и оборудование металлургического производства мат 4-й Междунар НТК, посвященной 120-летию акад ИП Бардина -Череповец ЧГУ, 2003 - С 3-4

10 Селивановских, В. В Методы обработки видеоинформации в оптико-электронных системах контроля агломерационного производства [Текст] / В В Селивановских, Е В Ершов, О Г Ганичева // Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации Распознавание - 2003 сб мат б-й Междунар конф. в 2 ч -41 - Курск Курский гос техн ун-т, 2003 - С 63-64

11 Селивановских, В. В. Подготовительный этап обработки изображений сыпучих материалов для анализа их гранулометрического состава [Текст] / В В Селивановских, Е В Ершов, С В Белозеров, Е В Королева // «Северсталь» - пути к совершенствованию мат конф молодых специалистов и инженеров - Череповец ОАО «Северсталь», 2003 - С 84-85

12 Селивановских, В. В. Методы обработки изображений для анализа размеров частиц сыпучих материалов [Текст] / В В Селивановских, Е В Ершов, С В Белозеров // Информационные технологии в производственных, социальных и экономических процессах мат Междунар НТК - Череповец ЧГУ, 2002 -С 159-160

13 Селивановских, В. В. Анализ гранулометрического состава агломерата с помощью оптико-электронной системы [Текст] / В В Селивановских, Е В Ершов, О Г Ганичева, С В Белозеров, Е В Королева // «Северсталь» - пути к совершенствованию мат НТК молодых специалистов и инженеров -Череповец ОАО «Северсталь», 2002 - С 21-22

14 Селивановских, В. В. Прогнозирование хода технологического процесса производства агломерата с использованием оптико-электронного контроля [Текст] / В В Селивановских, Е В Ершов, О JI Селяничев, Д JI Шапиро, Е В Королева // Информатизация процессов формирования открытых систем на основе СУБД, САПР, АСНИ и искусственного интеллекта мат Междунар НТК -Вологда ВоГТУ,2001 -С 213-216

15 Селивановских, В. В. Оптические методы контроля и управления на агломерационном производстве [Текст] / В В Селивановских, Е В Ершов, Д JI Шапиро, Е В Королева // «Северсталь» - пути к совершенствованию мат НТК молодых специалистов и инженеров - Череповец ОАО «Северсталь», 2001 -С 86-87

16 Селивановских, В. В. Анализ размера доменных фракций с использованием оптико-электронного метода [Текст] / В В Селивановских, Е В Ершов, Е.В Королева // PER ASPERA - Вып 3 сб трудов молодых ученых -Череповец Марка,2001 -С 136

17 Селивановских, В. В. Применение оптико-электронных систем на агломерационном производстве [Текст] / В В Селивановских, Е В Ершов, Д Л Шапиро, Е. В Королева // Компьютерное и математическое моделирование в естественных и технических науках мат 2-й Всероссийской науч ¡МетЫ-конф -Тамбов Изд-воТГУим Г Р Державина, 2001.-Вып 8 -С 52

18 Селивановских, В. В. Алгоритм адаптивного порогового разделения для обработки изображений агломерата [Текст] / В В Селивановских, Е В Ершов, О Г Ганичева // Прогрессивные процессы и оборудование металлургического производства мат Междунар НТК, посвященной 50-летию ОАО «Северсталь» в 2 ч - Ч 2 - Череповец ГОУ ВПО ЧТУ, 2006 - С 98-100

Зав РИО М А Салкова Подписано в печать 24 04 2007 Формат 60x84 1/16 Уч-издл 1 Тираж 90 Заказ 20

Рыбинская государственная авиационная технологическая академия им П А Соловьева (РГАТА)

Адрес редакции 152934, г Рыбинск, ул Пушкина, 53 Отпечатано в множительной лаборатории РГАТА 152934, г Рыбинск, ул Пушкина, 53

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ПРОБЛЕМЫ КОНТРОЛЯ ГРАНУЛОМЕТРИЧЕСКОГО СОСТАВА АГЛОМЕРАТА.

1.1 Анализ существующих методов контроля гранулометрического состава сыпучих материалов в агломерационном производстве.

1.2 Характеристика агломерата как объекта оптического контроля.

1.3 Определение требований к математическому обеспечению оптико-электронного метода контроля гранулометрического состава агломерата

Выводы по главе 1.

ГЛАВА 2. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННОГО МЕТОДА КОНТРОЛЯ ГРАНУЛОМЕТРИЧЕСКОГО СОСТАВА АГЛОМЕРАТА.

2.1 Выбор оптимальных параметров оптической схемы.

2.2 Исследование статистических характеристик изображений насыпного слоя агломерата.

2.3 Моделирование изображений насыпного слоя агломерата.

2.4 Методы обработки изображений насыпного слоя агломерата.

Выводы по главе 2.

ГЛАВА 3. АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ НАСЫПНОГО СЛОЯ АГЛОМЕРАТА ДЛЯ КОНТРОЛЯ ЕГО ГРАНУЛОМЕТРИЧЕСКОГО СОСТАВА

3.1 Алгоритм локального динамического порогового разделения.

3.2 Алгоритм адаптивной настройки размера локальной области изображения для определения порогового значения.

3.3 Алгоритм бинарной рекурсивной фильтрации изображения.

3.4 Алгоритмы контурного разделения гранул.

3.5 Алгоритм параметрического анализа.

Выводы по главе 3.

ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА ПРИМЕНЕНИЯ ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННОГО МЕТОДА КОНТРОЛЯ ГРАНУЛОМЕТРИЧЕСКОГО СОСТАВА АГЛОМЕРАТА.

4.1 Описание экспериментальной оптико-электронной системы.

4.1.1 Основные функциональные элементы и блоки.

4.1.2 Методика настройки алгоритмического обеспечения оптико-электронного метода контроля гранулометрического состава агломерата

4.2 Результаты экспериментальных исследований алгоритмического обеспечения оптико-электронного метода контроля гранулометрического состава агломерата.

4.3. Внедрение и перспективы применения оптико-электронного метода контроля гранулометрического состава агломерата.

Выводы по главе 4.

Актуальность работы. При производстве и использовании сыпучих материалов возникает необходимость контролировать их гранулометрический состав. Размер частиц сыпучего материала определяет важные технологические характеристики и влияет на эффективность его применения. Так, например, оптимальная крупность кусков агломерата для малых и средних доменных печей составляет от 5 до 40 мм, для крупных и сверхмощных от 15 до 40 мм.

Основные требования, предъявляемые к методам гранулометрического контроля - простота реализации, обеспечение необходимой чувствительности, точности, скорости контроля, наглядность представления получаемой информации. Классическими методами определения гранулометрического состава агломерата являются лабораторный (ситовый) анализ и грохочение. Наряду с ними на некоторых предприятиях используют методы, основанные на измерении энергии первичного дробления материала, механические гранулометры, а также нашли применение оптические методы и реализованные на их основе системы с использованием пробоотборников. Разработка таких методов велась институтом механической обработки и обогащения в Германии (Technischen University Bergakademie Freiberg), фирмой «Нихон коге» в Японии и др. Недостатком существующих методов является отсутствие оперативности, поэтому главной проблемой гранулометрического анализа остается непрерывный контроль непосредственно на линии производственного процесса.

Автоматизация контроля гранулометрического состава агломерата с использованием оптико-электронного метода непосредственно в технологическом потоке позволит своевременно классифицировать агломерат по классам крупности и оценить его прочность, зависящую от многих факторов, таких, как состав исходной шихты, качество ее подготовки, расход топлива на агломерацию, условия спекания и охлаждения, макроструктура и минералогический состав готового продукта.

В связи с этим разработка метода оптико-электронного контроля гранулометрического состава агломерата является весьма актуальной.

Работа выполнялась в рамках госбюджетной НИР «Разработка методов многофункциональных систем технического зрения» на кафедре «Программное обеспечение ЭВМ» Череповецкого государственного университета.

Цель работы состоит в повышении достоверности и оперативности контроля гранулометрического состава агломерата на основе автоматизированного оптико-электронного метода.

К основным задачам, решаемым в работе относятся:

- анализ зависимости гранулометрического состава агломерата от характеристик технологического процесса; разработка методики оптико-электронного контроля гранулометрического состава агломерата непосредственно в технологическом потоке и определение критериев его эффективности;

- разработка модели изображения насыпного слоя агломерата для тестирования алгоритмического обеспечения метода контроля;

- разработка алгоритмического и программного обеспечения метода контроля гранулометрического состава агломерата;

- экспериментальная проверка предложенных алгоритмов обработки видеоинформации.

Методы исследования.

Для решения поставленных в работе задач использованы методы математического и компьютерного моделирования, цифровой обработки изображений и оптоэлектроники, аппарат теории вероятностей и математической статистики, теория построения алгоритмов и программ.

Научная новизна работы.

1. Разработано алгоритмическое обеспечение, включающее:

- алгоритм локального динамического порогового разделения, основанный на вычислении весовых коэффициентов точек локальных областей и позволяющий повысить точность определения порогового уровня в условиях зашумленных изображений насыпного слоя агломерата;

- алгоритм адаптивной настройки размера локальной области текущего изображения, учитывающий величину гранул различных классов крупности и позволяющий получить максимальное количество бимодальных гистограмм для улучшения качества сегментации.

2. Предложена методика непрерывного оптико-электронного контроля гранулометрического состава агломерата непосредственно в технологическом потоке, позволяющая оперативно оценить его прочностные свойства.

Практическая ценность диссертационной работы состоит в разработке метода, являющегося основой оптико-электронной системы автоматизированного контроля гранулометрического состава агломерата, которая позволяет повысить оперативность принимаемых решений, обеспечить своевременный анализ технологического процесса.

Реализация результатов работы.

Разработанное математическое и алгоритмическое обеспечение исследовано и проверено на натурных экспериментальных данных агломерационного производства ОАО «Северсталь» и использовано при проектировании оптико-электронной системы контроля гранулометрического состава агломерата. Результаты диссертационной работы внедрены на предприятиях ООО НПП «Кронверк» и ЗАО «Фирма «СТОИК». Результаты научных исследований используются в учебном процессе на кафедре программного обеспечения ЭВМ Череповецкого государственного университета.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и получили положительную оценку на Международных и Российских научно-технических конференциях:

- «Компьютерное и математическое моделирование в естественных и технических науках» (г. Тамбов, 2001 г.);

- «Северсталь» - пути к совершенствованию» (г. Череповец, 2001, 2002, 2003 гг.);

- «Информатизация процессов формирования открытых систем на основе СУБД, САПР, АСНИ и искусственного интеллекта» (г. Вологда, 2001 г.);

- «Информационные технологии в производственных, социальных и экономических процессах» (г. Череповец, 2002, 2005 гг.);

Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации» (г. Курск, 2003, 2005 гг.);

- «Прогрессивные процессы и оборудование металлургического производства» (г. Череповец, 2003, 2005 гг.);

17-я межвузовская военно-научная конференция г. Череповец, 2006 г.), а также на научно-технических семинарах Череповецкого государственного университета в 2001-2006 гг.

Основные положения, выносимые на защиту.

Алгоритмическое обеспечение метода, включающее алгоритм локального динамического порогового разделения, алгоритм адаптивной настройки размера локальных областей.

Методика непрерывного оптико-электронного контроля гранулометрического состава агломерата непосредственно в технологическом потоке.

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 18 работах, в том числе 1 монография и 17 статей (одна из них опубликована в рецензируемом научном журнале, входящем в перечень ВАК).

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка литературы, включающего 87 наименований и приложений. Работа содержит 136 страниц, 52 рисунка и 7 таблиц. Приложения включают 17 страниц.

Результаты работы нашли применение при создании оптико-электронных приборов контроля гранулометрического состава сыпучих материалов металлургического производства в ООО HI 111 «КРОНВЕРК».

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Kimura, Ryosuke Measurement of particle size and fluid area of the burden in blast furnace = Измерение размеров частиц и зон расплавления шихты в доменной печи Текст. / Ryosuke Kimura, Syuichi Jamamoto //

2. CON'90: 16th Annu. Conf.IEEE Ind. Electron. Soc., Pacific Grove, Calif., Nov.27 30. - 1990. Vol.1. - New York (N.Y.), 1990. - C. 642-647.

3. Moretti, J. M. Mesure optique de la granulomere des matieres charges au haut foumeau = Оптическая гранулометрия материалов, загружаемых в доменную печь Текст. / J. М. Moretti, F. Tondo. // Rev. met. (Fr.). 1990. -№ 12.-С. 1093- 1100.

4. Neuhaus, Walter Optisches Prufsystem untersucht Kunst-stoffgranulat = Оптическая установка для контроля полимерного гранулята Текст. / Neuhaus Walter, Glockler Hans, Sariboga Merolan // Maschinenmarkt 1994. -100, №33. -C.32-33.

5. Reetz, Andreas Entwicklung lines Systems zur automatischen Granulatfestigkutsprufiing = Разработка системы автоматического контроля стойкости гранулята Текст. / Andreas Reetz // Chem.-Ing.-Techn. 1994. -№ 8. -С.1016-1018.

6. А. с. 1539597 СССР, МКИ4 G 01 № 15/02. Устройство для измерения гранулометрического состава Текст. / И. И. Солуянов, Т. П. Дивакова (СССР). № 4299203/23 - 25; заявл. 27.08.87; опубл. 30.01.90, Бюл. № 4.

7. А. с. 1497507 СССР, МКИ4 G 01 № 15/02. Измеритель крупности материалов Текст. / А. Д. Ищенко (СССР). № 4195156/29-25;заявл. 17.02.87; опубл.30.07.89, Бюл. № 28.

8. Автомат для ситового анализа = Vollautomat zur Siebanalyse Текст. // Chem.-Ing.-Techn. 1996. - 68. - № 1- 2. - С.43.

9. Автоматизированные системы управления подготовкой металлургического сырья и доменным переделом Текст. / под ред. докт. техн. наук К. А. Шумилова. М.: Металлургия, 1979. - 182 с.

10. Базилевич, С. В. Агломерация Текст. / С. В. Базилевич, Е. Ф. Вегман. М.: Металлургия, 1967. - 368 с.

11. Базилевич, С. В. Производство агломерата и окатышей Текст.: справочник / С. В. Базилевич, А. Г. Астахов, Г. М. Майзель [и др.]; под ред. Ю. С. Юсфина. М.: Металлургия, 1984. - 213 с.

12. Берштейн, Р. С. Повышение эффективности агломерации. Текст. / Р. С. Берштейн. М.: Металлургия, 1979. - 144 с.

13. Бутаков, Е. А. Обработка изображений на ЭВМ Текст. / Е. А. Бутаков, В. И. Островский. М.: Радио и связь, 1987 - 240 с.

14. Василенко, Г. И. Восстановление изображений Текст. / Г. И. Василенко, А. М. Тараторкин. М.: Радио и связь, 1986 - 304 с.

15. Высокоразрешающий анализ размеров частиц = Hochauflosende Partikelgrobenanalyse Текст. //Verfahrenstechnik. Sonderausg.: ACHEMA Rept. -1991,-С. 108.

16. ГОСТ 17495 80. Руды железные, концентраты, агломераты и окатыши. Методы отбора и подготовки проб для гранулометрического анализа Текст. - Введ. 1980 - 01 - 01. - М.: Гос. ком. по стандартам СССР, 1980.-6 с.

17. Гранулометрический анализ на линии производственного процесса. Возможности современной системы измерения = On-line Rorngrobeanalyse Текст. // Chem.-Anlog. - 1989. -№ 11. - С. 137-138.

18. Дворкович, А. В. Цифровая обработка телевизионных и компьютерных изображений Текст. / А. В. Дворкович, В. П. Дворкович [и др.]. М.: Металлургия, 1997. - 209 с.

19. Денисов, Д. А. Сегментация изображений на ЭВМ Текст. / Д. А. Денисов, В. А. Низовкин // Зарубежная радиоэлектроника. 1985. - № 10. -С. 3-30.

20. Денисов, Ю. М. Улучшение показателей доменной плавки путем повышения эффективности отсева мелких фракций агломерата Текст. / Ю. М. Денисов, С. Ф. Бугаев, А. Н. Газизов [и др.] // Черная металлургия. -2003.-№ 11.-С. 35-37.

21. Доменное производство Текст.: справочное издание. в 2т.-Т. 1. Подготовка руд и доменный процесс; под ред. Е. Ф. Вегмана. - М.: Металлургия, 1989. - 496 с.

22. Дуда, Р. Распознавание образов и анализ сцен Текст. / Р. Дуда, П. Харт. М.: Мир, 1976. - 512 с.

23. Дьяконов, В. MATLAB. Обработка сигналов и изображений Текст.: справочник / В. Дьяконов, И. Абраменкова. СПб.: Питер, 2002. -320 с.

24. Дьяконов, В. П. MATLAB 6.0 /6.1 /6.5 +SPl+Simulink 4/5. Обработка сигналов и изображений. Текст. / В. П. Дьяконов. М.: COJIOH-Пресс, 2005.-465 с.

25. Ершов, Е. В. Метод оптико-электронного контроля и алгоритмы выявления поверхностных дефектов жести Текст.: дис. . канд. техн. наук. / Евгений Валентинович Ершов. СПб.: СЗПИ, 1993. - 217с.

26. Жилкин, В. П. Производство агломерата. Технология, оборудование, автоматизация Текст. / В. П. Жилкин, Д.Н. Доронин; под ред. Г. А. Шалаева. Екатеринбург: Уральский центр ПР и рекламы «Марат», 2004.-291с.

27. Заявка 62-149822 Япония, МКИ4 С 22 В 1/20. Способ оценки свойств агломерата Текст. / Окицу Хирото, Судзуки Масаюки, НаганоСэйки; заявитель Ниппон кокан к.к.; заявл. 24. 12. 85; опубл. 03. 07. 87; №60-289395.

28. Исаенко, А. Н. Идентификация модели прогнозирования гранулометрического состава руды на выходе бункеров Текст. / А. Н. Исаенко, Ю. Г. Качан // Тр. Запорож. инж. акад. Металлургия. 2003. - № 8. -С. 15-19.

29. Испытательная лаборатория гранулометрической техники Текст. // Chem.-Ing.-Techn. 1996. - 68. - № 10. - С. 1196.

30. Исследование частиц с помощью видеообработки изображения в микроскопе = Partikelanalyse ger mikroskopische Bild-verarbeitring Текст. / Ruhl Helmut. Lab. Prax. - 1991. -15, № 5. - C.384, 386, 388.

31. Ищенко, А. Д. Статические и динамические свойства агломерационного процесса Текст. / А. Д. Ищенко. М.: Металлургия, 1972.-320 с.

32. Коротич, В. И. Агломерация рудных материалов Текст. / В. И. Коротич, Ю. А. Фролов, Г. Н. Бездежский. Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2003. - 400 с.

33. Коротич, В. И. Основы теории и технологии подготовки сырья к доменной плавке Текст. / В. И. Коротич. М.: Металлургия, 1978. - 208 с.

34. Коршиков, Г. В. Структура, текстура и механическая прочность агломерата Текст. / Г. В. Коршиков // Изв. вузов. Чер. Металлургия. 1985. -№ 9.-С.32-35.

35. Кухарь, А. С. Производство и качество агломерата Текст. / А. С. Кухарь, В. А. Мартыненко, В. П. Шевченко. М.: Металлургия, 1977. -160 с.

36. Методика узнавания структуры материала по анализу изображений = Analyse d'images et reconnanaissance de formes en materiaux Текст. / Introduction au theme. Jeulin D. Rev.met.(France). 2000. - 97. - № 2, C. 147— 149, V, VII.

37. Морозова, И. В. Морфологический анализ размытых изображений Текст. / И. В. Морозова, А. И. Чуличков // 5-я Междунар. конф. «Распознавание образов и анализ изображений: Новые информационные технологии»: мат. конф. в 2 т. Т. 2. - Самара, 2000. - С. 342.

38. Мяздриков, О. А. Дифференциальные методы гранулометрии Текст. / О. А. Мяздриков. М.: Металлургия, 1974. - 206 с.

39. Павлидис, Т. Алгоритмы машинной графики и обработки изображений Текст.: пер. с англ. Н. Г. Гуревич: под ред. И. Б. Гуревича / Т. Павлидис. М.: Радио и связь, 1986. - 399 с.

40. Пат 1332160 Канада, МКИ6 В07В04/00. Классификатор для сыпучих материалов = Particle Separator Текст. / Quig G.F.- № 600360; заявл. 23.5.89; опубл.27.9.94.

41. Пат 512407 Устройство для контроля крупности дробленой руды Текст. / Ф. Н. Дегтярев, Г. Г. Буйный, В. И. Лопатин, В. М. Демко // Науч.-иссл. и опытно-констр. ин-т автоматиз. черной металлургии. заявл. 07.09.72 - 1827371/26-25; опубл. 30.04.76.

42. Пат 558199 Гранулометр Текст. / Скнар В. П., Лившиц Б. Я., Донков В. И., Гуцало Л. С., Гармата В. В.; заявитель и патентообладатель Науч.-исслед. и опытно-констр. ин-т автоматиз. черной металлургии. -№ 2154803/25; заявл. 11.07.75; опубл. 15.05.77.

43. Петров, А. А. Алгоритмическое обеспечение информационно-управляющих систем адаптивных роботов (алгоритмы технического зрения) Текст. / А. А. Петров // Итоги науки и техники. Техническая кибернетика-М., 1984-т. 17.-С. 251-294.

44. Писаревский, А. Н. Системы технического зрения (принципиальные основы, аппаратное и математическое обеспечение) Текст. / А. Н. Писаревский, А. Ф. Чернявский, Г. К. Афанасьев [и др.]. Л.: Машиностроение. Ленингр. отд., 1988. - 424 с.

45. Плевако, В. С. Качество сырья и эффективность доменного производства Текст./В. С. Плевако.-Днепропетровск:«Промшь», 1971.-181 с.

46. Повышение качества окускованных материалов Текст.: сб. статей / Ин-т «Уралмеханобр». Свердловск, 1984.- 95 с.

47. ПР 50.2.009 -1994. Порядок проведения испытаний и утверждения типа средств измерений Текст. Введ. 1994 - 08 - 02. - М.: Госстандарт России: Изд-во стандартов, 1994. -N 8.

48. Прэтт, У. Цифровая обработка изображений Текст.: Пер. с англ. -Под ред.Д. С. Лебедева в 2 т. / У. Прэтт. - М.: Мир, 1982. -Т. 1. - 312 е., Т.2.-480 с.

49. Путятин, Е. П. Обработка изображений в робототехнике Текст. / Е. П. Путятин, С. И. Аверин. М.: Мир, 1990. - 320 с.

50. Пытьев, Ю. П. Морфологический анализ размытых изображений Текст. /Ю. П. Пытьев // Изв. ДАН СССР.- 1983.- Т. 269. № 5. - С. 1061- 1064.

51. Селивановских, В. В. Оптико-электронный контроль зажигания шихты и гранулометрического состава агломерата Текст. : монография / Е. В. Ершов, О. Г. Ганичева, В. В. Селивановских, Л. Н. Виноградова. -Череповец: ГОУ ВПО ЧГУ, 2007. 204 с.

52. Селивановских, В. В. Анализ размера доменных фракций с использованием оптико-электронного метода Текст. / В. В. Селивановских, Е. В. Ершов, Е.В. Королева // PER ASPERA . Вып. 3: сб. трудов молодых ученых. - Череповец: Марка, 2001. - С. 136.

53. Сигал, А. А. Агломерационный процесс. Текст. / А. А. Сигал, В. А. Шурхал. Киев: Техника, 1969. - 350 с.

54. Сырямкин, В. И. Системы технического зрения Текст.: справочник / В. И. Сырямкин, В. С. Титов, Ю. Г. Якушенков [и др.]. Томск: МГП «Раско», 1993.-367 с.

55. Топчаев, В. П. Совершенствование конструкции гранулометра «ПИК-074» и опыт его использования в различных производствах Текст. / В. П. Топчаев, JI. К. Зинина, М. В. Лапидус // III-й конгресс обогатителей стран СНГ: тез. докл. М: Альтекс, 2001. - С. 204.

56. Учитель, Ф. Д. Концепция формирования характеристик крупности шихтовых материалов аглодоменного производства (сообщ.1) Текст. / Ф. Д. Учитель, В. В. Севернюк, В. И. Большаков, С. В. Лялюк // Металлург, и горноруд. пром-ть. 1999.-№ 1.-С.5-8.

57. Фу, К. Робототехника Текст. : пер. с англ. / К. Фу, Р. Гонсалес, К. Ли.-М.: Мир, 1989.-624 с.

58. Ютака, Ям ад а Использование измерителя зернистости в режиме On-line Текст. / Ямада Ютака, Муро Наоюки // Кэйсо Instrum. and Contr. Eng. 1991.-34.-№ 12.-C.l 14-115.

59. Яншин, В. В. Анализ и обработка изображений: принципы и алгоритмы Текст. / В. В. Яншин. М.: Машиностроение, 1995. - 112 с.

60. Ярославский, Л. П. Цифровая обработка сигналов в оптике и голографии: Введение в цифровую оптику Текст. / Л. П. Ярославский. М.: Радио и связь, 1987. - 296 с.