автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.05, диссертация на тему:Исследование и разработка метода построения автоматизированной системы измерения объема делового лесоматериала

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1 АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ ИЗМЕРЕНИЯ ОБЪЕМА ЛЕСОМАТЕРИАЛОВ.

1.1 Общее описание методов измерения.

1.2 Метод срединного сечения (метод Губера).

1.3 Метод концевых сечений (метод Смалиана).

1.4 Секционный метод.

1.5 Метод верхнего диаметра и Среднего сбега.

1.6 Метод верхнего диаметра и нормального сбега.

1.7 Объем бревен по таблицам ГОСТ 2708-75.

1.8 Гидростатический метод измерения объема.

1.9 Штабельный (геометрический) метод.

1.9.1 Измерение складочного объема.

1.9.2 Измерение полнодревесности штабелей.

1.10 Оптический метод измерения.

1.11 Классификация методов измерения.

1.12 Постановка цели и задач исследования.

1.13 Выводы.i.

ГЛАВА 2 РАЗРАБОТКА ФОТОМЕТРИЧЕСКОГО МЕТОДА ИЗМЕРЕНИЯ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ДЛЯ ВЫЧИСЛЕНИЯ ОБЪЕМА ДЕЛОВОГО ЛЕСОМАТЕРИАЛА.

2.1 Этапы, описывающие процесс вычисления объема делового лесоматериала.

2.2 Этап получения отображения торцов бревен и факторы, влияющие на его качество.

2.3 Способы вычленение из отображения объекта областей, отражающих площадь торца бревна.;.

2.4 Способы вычисления площади торцов.

2.5 Способы вычисления объема каждого бревна в соответствии с принятой моделью.

2.6 Способы вычисления объединенного объема.

2.7. Выводы.

ГЛАВА 3 АНАЛИЗ ПОГРЕШНОСТЕЙ ИЗМЕРЕНИЯ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ДЛЯ ВЫЧИСЛЕНИЯ ОБЪЕМА ДЕЛОВОГО ЛЕСОМАТЕРИАЛА ФОТОМЕТРИЧЕСКИМ МЕТОДОМ

3.1 Анализ общей погрешности.

3.2 Анализ инструментальной погрешности.

3.2.1 Погрешность дискретизации.

3.2.2 Погрешность оптики.

3.3 Анализ методической погрешности измерения.

3.3.1 Погрешность модели.\.

3.3.2 Погрешность размытости границ перехода от древесины к коре

3.3.3 Погрешность расчета.

3.4 Оценка итоговой погрешности разработанного метода измерения геометрических параметров для вычисления объема делового лесоматериала.

3.5 Выводы.

ГЛАВА 4 РАЗРАБОТКА МЕТОДА ПОСТРОЕНИЯ СТРУКТУР АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ИЗМЕРЕНИЯ ОБЪЕМА ДЕЛОВОГО ЛЕСОМАТЕРИАЛА.

4.1 Основные этапы метода построения АСИОЛ.

4.2 Определение ограничений накладываемых на систему.

4.3 Функциональная модель АСИОЛ.

4.4 Синтез структурной схемы АСИОЛ.

4.5 Выводы.

ГЛАВА 5 РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ РАБОТЫ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ИЗМЕРЕНИЯ ОБЪЕМА ДЕЛОВОГО ЛЕСОМАТЕРИАЛА.

5.1 Общий алгоритм функционирования ПО АСИОЛ.

5.2 Алгоритм выделения областей изображения, содержащих маркеры

5.3 Алгоритм подсчета площадей маркеров.

5.3.1 Алгоритм распределения отрезков по их принадлежности маркерам.

5.3.2 Алгоритм вычисления площадей маркеров.

5.3.3 Алгоритм отсева ложных маркеров.

5.4 Алгоритм выделения древесины.

5.5 Алгоритм подсчета площади древесины и диаметров бревен.

5.6 Выводы.

ГЛАВА 6 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА ВЫЧИСЛЕНИЯ ОБЪЕМА ДЕЛОВОГО ЛЕСОМАТЕРИАЛА С ПОМОЩЬЮ ФОТОМЕТРИЧЕСКОГО МЕТОДА ИЗМЕРЕНИЯ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ЛЕСОМАТЕРИАЛОВ.

6.1 Определение направлений экспериментальных исследований.

6.2 Определение влияния размера используемых маркеров на погрешность вычисления объема делового лесоматериала.

6.3 Влияние разрешения матрицы фотокамеры на погрешность вычисления объема делового лесоматериала.

6.4 Экспериментальная проверка влияния расстояния между объективом и штабелем на погрешность вычисления объема делового лесоматериала

6.5 Влияние угла проведения съемки на погрешность результата.

6.6 Влияние цвета маркеров на погрешность вычисления объема делового лесоматериала.

6.7 Экспериментальная оценка влияние освещенности места съемки на погрешность вычисления объема делового лесоматериала.

6.8 Сравнение результатов измерения объема делового лесоматериала различными методами.

6.9 Выводы.

Актуальность темы Вопросам учета делового лесоматериала в настоящее время уделяется большое внимание на разных стадиях от заготовки до транспортировки и глубокой обработки. Возрастают требования, предъявляемые к организации производственного процесса в лесотехнических комплексах. Это вызвано постоянно растущим объемом информации, требующим оперативной и безошибочной обработки, а также необходимостью оптимизации и точного учета делового лесоматериала, как основы учета движения лесопродукции.

Особенностью круглых лесоматериалов является высокий (до 20%) уровень погрешностей измерений объема, что приводит к значительным недостачам или излишкам при ревизиях остатков лесоматериалов на складах, колебаниям расхода древесины на единицу продукции при ее переработке.

Автоматизация производственных процессов, замена ручного труда, введение современных технологий, упрощение, тем самым и удешевление технологии производства на любом его участке - это задачи, возникающие перед руководителями лесных предприятий различных уровней. В технологию определения объема поступающего делового лесоматериала также вносятся предложения по автоматизации процесса, то есть предложения по внедрению автоматизированных систем определения объема.

Существуют различные методы определения объема лесоматериалов, как поштучные, так и групповые. При больших объемах поступления круглого лесоматериала (в частности делового) можно воспользоваться двумя методами экспертизы - выборочным или сплошным. Стоимость сырья с каждым годом увеличивается, и экономия за счет точного учета поступления значительна. Предприятия применяют сплошной метод определения объема и качества сырья, так как он полнее отражает как качественные, так и количественные показатели и ведет к бесконфликтной приемке лесоматериалов. При возникновении рекламационной ситуации транспортное средство, будь то лесовоз, вагон или баржа, выгружается в специально отведенное место с указаниями реквизитов отправителя для проведения совместной приемки.

Качественный процесс учета является важной составляющей успешного функционирования предприятия. Одним из этапов учета делового лесоматериала является процесс измерения. Погрешность измерения различными, методами достигает 20%. Например, систематическая погрешность измерения объема круглого леса по ГОСТ 2708-75 достигает 11%, хотя установленные стандартом нормы допускают погрешность в 5%.

В нашей стране совершенствованием методов измерения объема круглого леса занимается Центр по стандартизации и сертификации лесоматериалов ООО "Лесэксперт". Основополагающие работы по исследованию методов измерении ведутся Курицыным А.К. и Дмитренко О.Ю. В этих работах рассматриваются методы измерения объема лесоматериалов, инструментальные средства реализации этих методов, погрешности измерения объема лесоматериалов. В настоящее время идет активный поиск и исследование новых технологий и инструментальных средств с целью повышения точности измерения геометрических параметров круглого лесоматериала. Примером такой деятельности может служить система «Фотоскан-авто», разработанная на базе института биологии Коми НЦ УрО РАН. В этой системе применяется фотометрический способ определения объема, предложенный Мартынюк З.П. Область применения системы «Фотоскан-авто» - целлюлозные комбинаты, где объем лесоматериалов производится с учетом коры. Еще одним примером разработки систем измерения геометрических параметров круглого леса может служить «Автоматическая система измерения объема круглого леса «Алмаз», отечественного производства. Эта система предназначена для поштучного измерения объема с учетом коры. Область применения этой системы лесопильное производство, где остро стоит вопрос оптимизации распиловки леса, и соответственно важны данные о кривизне и сбежистости каждого отдельно взятого бревна, а определение объема отходит на второй план.

За рубежом также проводятся исследования в этом направлении. В частности используются такие автоматизированные системы измерения: Limab АВ (Швеция, Гётеборг) - системы измерения на основе лазеров, Visiometric Оу (Финляндия, Лаппенранта) - сканеры для сортировки и линий пиления, Dynalyse АВ (Швеция, Гётеборг) - система по сортировке досок на прочность, Bintec OY (Финляндия, Холлола) - рентгеновские сканеры.

Перечисленные выше системы нашли применение и активно используются на лесных предприятиях России. Но существует область лесной промышленности, которая остается неосвоенной разработчиками автоматизированных систем - предприятия, экспортирующие деловой лес. Особенностью учета этих предприятий является определение «полезного» объема делового лесоматериала без учета коры, а также точность определения объема каждого бревна в отдельности с погрешностью менее 5%.

Объект исследования Объектом исследования является разработка метода построения автоматизированных систем измерения объема делового лесоматериала, на основе метода повышения точности измерения геометрических параметров лесоматериалов.

Цель исследования Целью диссертационной работы являются разработка и исследование метода проектирования систем, позволяющих автоматизировано производить измерения геометрических параметров для вычисления объема лесоматериалов с погрешностью не превышающей 5%.

В соответствии с поставленной целью решаются следующие задачи: • метод повышения точности измерения геометрических параметров делового лесоматериала;

• разработка математической модели метода измерения параметров делового лесоматериала;

• расчет точности измерения, получаемой разработанным методом;

• разработка вариантов структур автоматизированных систем измерения объема делового лесоматериала;

• разработка метода построения автоматизированной системы измерения объема делового лесоматериала;

• разработка алгоритмов измерения с помощью спроектированной автоматизированной системы;

• анализ результатов экспериментальных исследований работы полученных алгоритмов.

Методы проведения исследований

При выполнении настоящей работы использовался математический аппарат теории численных методов, теории дифференциального и интегрального исчислений, аналитической геометрии, теории рядов, теории оптических систем.

Научный результат:

• предложена новая классификация методов измерения объема делового лесоматериала;

• разработан новый бесконтактный фотометрический метод измерения геометрических параметров для вычисления объема делового лесоматериала;

• получена математическая модель для вычисления общей погрешности измерения объема делового лесоматериала фотометрическим методом;

• разработан метод формирования структурных схем автоматизированных систем измерения объема делового лесоматериала.

Основные положения, выносимые на защиту:

• новая классификация методов измерения объема делового лесоматериала;

• новый фотометрический метод измерения геометрических параметров для вычисления объема делового лесоматериала;

• математическая модель общей погрешности измерения объема делового лесоматериала фотометрическим методом;

• расчет точности измерения;

• метод формирования структурных схем автоматизированных систем измерения объема делового лесоматериала.

Практическая ценность

Разработанный в диссертационной работе метод измерения геометрических параметров для вычисления объема делового леса может быть использован для широкого круга задач связанных с измерением объема и других метрических характеристик физических тел. Погрешность измерения объема делового лесоматериала этим методом составляет 4%.

Достоверность полученных в диссертации результатов подтверждается теоретическим обоснованием, программными реализациями предлагаемого метода, вычислительными экспериментами, а также, применением разработанного метода для решения практических задач, что подтверждается актом использования и внедрения результатов работы на предприятии ООО «Таглеспром», г. Таганрог.

Реализация На программное обеспечение автоматизированной системы измерения объема делового лесоматериала фотометрическим методом получено свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2007611032.

Апробация

Результаты работы докладывались и обсуждались на научно-технических конференциях:

• VII Всероссийской научной конференции студентов и аспирантов, Россия, г. Таганрог, 2004;

• IV Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов, Россия, г. Таганрог, 2006;

• V Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодежь и современные информационные технологии», Россия, г. Томск, 2007;

• 14-ой Всероссийской мужвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика - 2007», Россия, г. Москва, 2007.

По итогам работы выпущены 10 публикаций, среди них 5 статей, 4 тезиса докладов и одно свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2007611032.

Структура диссертации

Диссертационная работа состоит из введения, шести глав, заключения, списка используемой литературы, включающего 81 наименование и трех приложений. Работа изложена на 152 страницах машинописного текста.

6.9 Выводы

По результатам экспериментальной проверки, подтверждающей теоретические расчеты, можно сделать следующие выводы.

1 Размеры используемых маркеров должны составлять величину не менее 0,7% площади торца бревна, а дальнейшее увеличение его не приводит к существенному снижению погрешности;

2 Целесообразно использовать фотоаппараты с разрешением матрицы более 5 Мп;

3 Расстояние между объективом и штабелем определяется соотношением его и фокусного расстояния объектива и доля полезного изображения должна составлять не менее 40 площади снимка.

4 Угол проведения съемки не должен быть, более 25 градусов.

5 При выборе экспозиции съёмки необходимо учитывать, что зависимость погрешности от освещенности имеет минимум в диапазоне от 1500 до 2000 люксов.

6 Цвет используемых маркеров должен максимально контрастировать с цветовой гаммой древесины. Таким цветом является синий.

7 Разработанный метод измерения геометрических параметров лесоматериалов позволяет существенно сократить временные затраты на измерение и документирование результатов и выгодно отличается от остальных методов наличием возможности практически полной автоматизации процесса измерения. При этом предложенный метод обеспечивает меньшую погрешность по сравнению со сравниваемыми методами.

Заключение

Основные теоретические и практические результаты диссертационной работы заключаются в следующем:

1 Предложена новая классификация методов измерения объема делового лесоматериала;

2 Разработан новый бесконтактный фотометрический метод измерения геометрических параметров для вычисления объема делового лесоматериала;

3 Проведен полный анализ составляющих погрешности измерения объема делового лесоматериала разработанным фотометрический методом;

4 Разработан метод построения автоматизированной системы измерения объема делового лесоматериала;

5 Доказано, что при соблюдении определенных условий при использовании разработанного метода построения автоматизированной системы измерения объема делового лесоматериала удается добиться погрешности менее 5%.

Проведенные в работе исследования показали, что разработанный метод построения автоматизированной системы измерения объема делового лесоматериала позволяет производить измерения с погрешностью менее 5%, обеспечить упрощенную процедуру идентификации объектов и уменьшить время процесса измерения на 20%. Автоматизация процесса измерения позволяет сократить численности обслуживающего персонала, одновременно повысив точность измерения, что очень значимо, в условиях дефицита квалифицированных работников.

Так как для реализации системы требуются незначительные вычислительные ресурсы, то она может быть реализована на аппаратуре обеспечивающей решение других задач параллельно. Предлагаемый метод представляет несомненный интерес для многих приложений, в которых возникает проблема оценки и измерения поверхностных и объемных характеристик объектов с минимальными временными и людскими затратами.

1. Шегельман И.Р., Быков Е.Н. Поштучный учет и приемка лесоматериалов. Пороки и дефекты древесины.- СПб: ПРОФИКС, 2006.- 136 с.

2. Справочник по круглым лесоматериалам. Лесэксперт, 2003 г.

3. Справочник по круглым лесоматериалам. Лесэксперт, 1999 г.

4. ОСТ 13-303-92 Лесоматериалы круглые. Методы поштучного измерения объема.

5. ГОСТ 2708-75 Лесоматериалы круглые. Таблицы объемов.

6. ОСТ 13-43-79 Лесоматериалы круглые. Геометрический метод определения объема и оценка качества лесоматериалов, погруженных в вагоны и на автомобили.

7. ТУ 13-2-8-96 Березовый фанерный кряж, поставляемый в Финляндию. Технические условия (Стандартное приложение к контракту)

8. Круглые лесоматериалы, поставляемые в Финляндию. Справочник, «Лесэксперт», 2000.- 92 с.10. www.dtm.ptlan.com:11. «Объем имеет значение». Российская лесная газета, выпуск № 43 (121) от 12.11.2005

9. Самойлов А.Н. Классификация и определение основных направлений развития методов измерения объема круглого лесоматериала. Научный журнал КубГАУ, № 24(8).

10. Самойлов А.Н., Рогозов Ю.И. Определение направлений разработки автоматизированных систем измерения объема круглого лесоматериала // «Известия ТРТУ» «Интеллектуальные САПР», Таганрог, 2006.

11. Самойлов А.Н. Автоматизация процесса измерения объема лесоматериалов // Сборник трудов V Всероссийской научно-практической конференции "Молодежь и современные информационные технологии", Томск, 2007 г.

12. Самойлов А.Н. Фотометрический метод формирования и обработки данных, торцов круглых лесоматериалов // Научный журнал КубГАУ, № 26(2).

13. Милчев М.Н. Цифровые фотоаппараты. 2-е изд.- СПб.: Питер, 2004- 250 с.

14. Юрченко В.И. // Геодезия и картография. 2002. - N7. - С. 31-38

15. Анисимов Б.В., Курганов В.Д., Злобин В.К. Распознавание и цифровая обработка изображений.- М.: Высшая школа, 1983.

16. Павлидис Т. Алгоритмы машинной графики и обработки изображений: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1986. - 399 с.

17. Прэтт У.К. Цифровая обработка изображений,- Мир, 1982, 2 т.

18. Ярославский Л.П. Введение в цифровую обработку изображений.- М.: Советское радио, 1979.

19. Горелик А.Л., Скрипкин В.А. Методы распознавания,- М.: Высшая школа, 1984.

20. Гренандер У. Лекции по теории образов: Анализ обрзов 2,- М.: Мир, 1981.

21. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов.- М.: Мир, 1978.

22. Федотов Н.Г., Шульга Л.А. Труды V Международной Конференции Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии (РОАИ 5 - 2000) 1 Самара, 2000.- С. 156

23. Василенко Г.И., Тараторин A.M. Восстановление изображений.- М.: Радио и связь, 1986.

24. Ковалевский В.А. Методы оптимальных решений в распознавании изображений.- М.: Наука, 1976.

25. Методы компьютерной обработки изображений / Под ред. В.А. Сойфера. М.: Физматлит, 2001. - 784 с.

26. Обиралов А.И., Лимонов А.Н., Гаврилова Л.А. Фотограмметрия.-М.: КолосС, 2002.- 240 с.

27. Бобир Н.Я., Лобанов А.Н., Федорук Г.Д. Фотограмметрия. М.: Недра, 1974.-472 с.

28. Лобанов А.Н., Овсянников Р.П., Дубиновский В.Б., и др. Фототриангуляция с применением электронной цифровой вычислительной машины. Изд. 3-е перераб. и доп. М.: «Недра», 1975.- 264 с.

29. Тартаковский Д.Ф., Ястребов А.С. Метрология, стандартизации и технические средства измерений.- М: Высш. шк., 2001.- 205 с.

30. Пирумов У.Г. Численные методы: Учеб. пособие для студ. втузов.- 3-е изд., испр. М.: Дрофа, 2004. 224 с.

31. Бахвалов Н.С., Жидков Н.П., Кобельков Г.М. Численные методы: Учеб. пособие.- М.: Наука. Гл. ред. физ-мат. лит., 1987.- 600 с.

32. Половко A.M., Бутусов П.Н. Интерполяция. Методы и компьютерные технологии их реализации.- СПб.: БХВ-Петербург, 2004.- 320 с.

33. Василенко В.А. Сплайн-функции: теория, алгоритмы, программы. -Новосибирск: Наука, Сиб. отд-ние, 1983. 214 с.

34. Бахвалов Н.С. Численные методы.- М.: Наука, 1973.

35. Самарский А.А. Введение в численные методы.- М.: Наука.- 1982.- 272 с

36. Волков Е.А. Численные методы.- М.: Наука,- 1987,- 248 с.

37. Плис А.И., Шикин Е.В. Кривые и поверхности на экране компьютера. Руководство по сплайнам для пользователей. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 1996. -240 с.

38. Вычислительные системы: Сб. науч. тр. №154. Сплайны и их приложения. -Новосибирск, 1995. 160 с.

39. Вычислительные системы: Сб. науч. тр. №159. Сплайн-функции и их приложения. Новосибирск, 1997. - 228 с.

40. Гребенников А.И. Метод сплайнов и решение некорректных задач теории приближений. М.: Изд-во МГУ, 1983. - 208 с.

41. Де Бор К. Практическое руководство по сплайнам: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1985. - 304 с.

42. Каханер Д., Моулер К., Нэш С. Численные методы и программное обеспечение.- М: Мир, 2001.- 575 с.

43. Волков Е.А. Численные методы.- М.: Наука,- 1987.- 248 с.

44. Самарский А.А. Введение в численные методы.- М.: Наука.- 1987.- 288 с.

45. ГОСТ 2292-88 Лесоматериалы круглые. Маркировка, сортировка, транспортирование, методы измерения и приемка.

46. РД 13-2-3-97 «Лесоматериалы круглые, поставляемые на экспорт. Методы измерения размеров и объема. Контроль качества. Приемка»;

47. Метрология, стандартизация и сертификация: Учеб. пособие / А.Д. Никифоров, Т.А. Бакиев.- 3-е изд. испр.- М.: Высш. шк., 2005.- 422 с.

48. Лапшин В.Б., Пахомкин Б.И., Рогозов Ю.И. Погрешности измерений и средств измерений,- Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1996.- 65 с.

49. Лапшин В.Б., Пахомкин Б.И., Рогозов Ю.И. Современные аспекты метрологии.- Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1997.- 88 с.

50. Гуторова И.А. Стандартизация, метрология, сертификация,- М.: ПРИОР, 2001.-63 с.

51. Маркин Н.С., Ершов B.C. Метрология.- М.: Изд-во стандартов, 1991,- 208 с.

52. Методы расчета оптических систем. Изд. 2-е, доп. и перераб. Слюсарев Г.Г., изд-во «Машиностроение», 1969, 672 стр. Табл. 57. Илл. 201. Библ. 69 назв.

53. Родионов С.А. Основы оптики. Конспект лекций. СПб: СПб ГИТМО (ТУ), 2000.- 167 с.

54. Бегунов Б.Н., Заказнов Н.П. Теория оптических систем.- М.: Машиностроение, 1973.-488 с.

55. Борн М., Вольф Э. Основы оптики, изд. 2-е. Перевод с английского. Главная редакция физико-математической литературы изд-ва «Наука», 1973.719 с.

56. Бегунов Б.Н. Геометрическая оптика.- М.: изд-во МГУ, 1966.- 210 с.

57. Апенко М.И., Дубовик А.С. Прикладная оптика.- М.: «Наука», 1971.- 392 с.

58. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике для инженеров и учащихся вузов -13-е изд., исправленное. М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. - 544 с.

59. Выгодский М.Я. Справочник по элементарной математике. М.: Наука, 1975.-283 с.

60. Маркин Н.С. Основы теории обработки результатов измерений,- М.: Изд-во стандартов, 1991.- 176 с.

61. Тартаковский Д.Ф., Ястребов А.С. Метрология, стандартизации и технические средства измерений.- М: Высш. шк., 2001.- 205 с.

62. Новицкий П.В., Зограф И.А. Оценка погрешностей результатов измерений JL: Энергоатомиздат, 1985. - 248 с.

63. Серев А.Г., Латышев М.В., Терегеря В.В. Метрология, стандартизация, сертификация.- М.: Логос, 2004.- 360 с.

64. Земельман М.А. Метрологические основы технических измерений.- М.: Издательство стандартов, 1991.- 228 с.

65. Коротков В.П., Тайц A.M. Основы метрологии и теории точности измерительных устройств.- 1987.- 352 с.

66. Косторниченко В.Г., Лацшин В.Б. Введение в метрологию, стандартизацию и сертификацию.- Изд-во ТРТУ, 2003,- 157 с.

67. Тартаковский Д.Ф., Ястребов А.С. Метрология, стандартизации и технические средства измерений.- М: Высш. шк., 2002.- 205 с.

68. Радкевич Я.М., Схиртладзе Б.И., Лактионов Б.И. Метрология, стандартизация и сертификация.- М.: Высшая школа, 2004.- 767 с.

69. Самойлов А.Н. Автоматизированная система измерения объема круглого лесоматериала // Материалы восьмого международного научно-практического семинара, г. Донецк 2007 г. Том 3 Донецк, ДонНТУ, 2007 - 374 с.

70. Советов Б.Я. Моделирование систем: Учеб. для вузов / Б.Я. Советов, С.А. Яковлев 4-е изд., стер. - М.: Высш. шк., 2005.- 343 с.

71. Маклаков С.В. BPwin и ERwin. CASE-средства разработки информационных систем.- М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2000,- 256 с.

72. Маклаков С.В. BPwin и ERwin. CASE-средства разработки информационных систем.- 2-е изд., испр. и дополн.- М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2001,-304 с.

73. Маклаков С.В. Моделирование бизнес-процессов с AllFusion Process Modeler (BPwin 4.1).- M.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2004,- 240 с.

74. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2007611032 Рогозов Ю.И., Самойлов А.Н. «Информационная система измерения объема лесоматериалов».

75. Математическое моделирование и обработка информации в исследованиях на ЭВМ / И. А. Прошин, Д. И. Прошин, Н. Н. Мишина, А. И. Прошин, В. В. Усманов; Под ред. И. А. Прошина. Пенза: ПТИ, 2000. - 422 с.