автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка информационно-аналитической системы для бесконтактной идентификации веществ

005018710

На правах рукописи

Гаврилов Дмитрий Александрович

Разработка информационно-аналитической системы для бесконтактной идентификации веществ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва-2012

005018710

Работа выполнена в Московском физико-техническом институте (государственном университете) на кафедре «ЭВМ» факультета радиотехники и кибернетики.

Научный руководитель: кандидат технических наук,

старший научный сотрудник Преображенский Николай Борисович.

Официальные оппоненты: доктор технических наук,

профессор

Плоткин Арнольд Леонидович ЗАО «Интел А/О»

кандидат технических наук, старший научный сотрудник Басок Борис Моисеевич МИРЭА

Ведущая организация ЗАО «Институт точной механики и вычислительной

техники им. С.А. Лебедева РАН».

Защита состоится 27 марта 2012 г. в 16 ч. на заседании диссертационного совета Д 212.133.01 при Московском Государственном Институте Электроники и Математики по адресу: 109028, Москва, Б. Трехсвятительский пер., д 3

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского Государственного Института Электроники и Математики (технический университет)

Л ЭшАрХ

Автореферат разослан М ¿Щ&М 2012 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д.212.133.01

кандидат технических наук, доцент _ _ _ С.Е. Бузников

7"

Общая характеристика работы

Актуальность работы

Рост количества контрафактных товаров, подделок и изделий низкого качества начиная от подделки музейных экспонатов и заканчивая некачественным топливом, наносит серьезный ущерб не только производителям, по и потребителям товаров. Особенно актуален вопрос защиты от подделок в отраслях, связанных с жизнью и здоровьем людей, например, в фармакологической отрасли.

Большинство существующих методов анализа состава вещества требуют предварительной обработки тестируемых образцов, что приводит к существенному увеличению затрат труда и времени при проведении анализа, а также часто необратимо разрушает исследуемый образец. Следует отметить тог факт, что в большинстве случаев для проведения подобных анализов требуется громоздкое и достаточно хрупкое лабораторное оборудование, нуждающееся в специалистах высокого уровня для его использования и транспортировки.

Особенность контроля подлинности музейных экспонатов, жидкостей вообще и спиртосодержащей продукции в частности на контрольно-пропускных пунктах через границу и при внутреннем контроле, а так же контроля подлинности ювелирных изделий состоит в том, что требуется проведение анализа в реальном времени без изъятия тестируемого образца. В настоящий момент такая задача практически не решена.

Вышеописанное показывает наличие знач)гтельных сложностей при использовании, а порой и полной непригодности методов, требующих непосредственного контакта исследуемого образца с тестером, потому видится перспективным развитие бесконтактных методов анализа химического состава веществ, основанных на использовании портативного оборудования. Неоспоримым преимуществом указанных методов является отсутствие необходимости специальной подготовки образца, что позволяет существенно сократить время одного измерения вплоть до проведения тестов в режиме реального времени. Кроме того, бесконтактный метод позволяет проводить анализ веществ, находящихся в прозрачной оболочке, что открывает перспективы построения портативных устройств с широким спектром практического применения: контроль подозрительных веществ службами безопасности, контроль подлинности лекарственных препаратов конечным потребителем.

Однако, несмотря на распространенность оптических методов анализа и разнообразие выпускаемого оборудования, многие вопросы конструкции, обработки сигнала и идентификации веществ на портативном оборудовании и в полевых условиях

остаются нерешенными. В частности, практически отсутствуют доступные портативные приборы для идентификации веществ, использующие в своей работе эффект комбинационного рассеяния.

Существующее портативное оборудование имеет, с одной стороны, очень высокую цену, что значительно ограничивает возможности его использования и делает недоступным для применения в повседневной жизни, с другой стороны, недостаточно высокую точность, что делает их использование в лаборатории малоэффективным. Особо отметим несовершенство используемых в указанных приборах алгоритмов обработки, фильтрации и идентификации полученных спектров. В частности, ряд портативных приборов для контроля качества в состоянии лишь проверять на соответствие эталону заданное вещество. Возможность поиска вещества из обширной базы данных в режиме реального времени отсутствует. Отметим так же и тот факт, что на данный момент в мире существует лишь единственный прибор, созданный для конечного потребителя. Им является АЬига Тгшсап.

Предлагаемая в диссертационном исследовании методика бесконтактной идентификации веществ позволяет реализовать возможности лабораторного высокоточного оборудования на портативном приборе.

Результаты исследований позволили разработать новый алгоритм обработки спектральных данных, а так же алгоритм идентификации с возможностью проведения покомпонентного анализа В ряде проведенных экспериментов разработки показывают более высокую точность по сравнению с аналогами. Указанные алгоритмы реализованы программно. Реализация на портативном компьютере и высокая скорость работы позволяют использовать как разработанную методику бесконтактной идентификации веществ, так и портативный прибор в решении различных задач не только в лабораторных, но и в полевых условиях.

Цель диссертационного исследования

Повышение эффективности и качества контроля подлинности различной продукции неразрушающим бесконтактным методом на основе разработанного универсального алгоритма для фильтрации спектральных данных и идентификации веществ по их спектрам, методики комплексной защиты изделий путем внедрения защитных меток, а так же возможность реализации указанных алгоритмов и методик в полевых условиях благодаря созданному портативному прибору со встроенным источником монохроматического излучения и модулем обработки информации дтя апробации.

Задачи исследования

Работа посвящена разработке эффективного решения задачи обработки спектральных данных и идентификации веществ по их спектраїМ на портативном оборудовании в полевых условиях. Для достижения поставленных целей автором выделены следующие частные задачи исследования:

1.. Разработать алгоритм идентификации веществ но их спектрам с целью проведения анализа в реальном времени в полевых условиях.

2 Разработать прототип портативного прибора для идентификации веществ с целью апробации алгоритмов.

3. Произвести обоснование метода (физического эффекта), используемого для идентификации веществ применительно к реализации на портативных устройствах.

4. На основе разработанных алгоритмов и макета предложить методику защитьк/тподделок и коігтроля состава и подлинности изделий.

Научная новизна

Разработан алгоритм фильтрации и идентификации спектральных данных, сочетающий высокую скорость работы и достаточную точность идентификации с низкими требованиями к вычислительной мощности оборудования, способный проводить не только анализ веществ на предмет точного соответствия эталону, но и покомпонентный анализ смесей.

2. Разработан прототип прибора со встроенным рамановским спектрометром особой конструкции, модулем вычислений, источником монохроматического излучения и оптической схемой, на котором произведены испытания предлагаемого алгоритма. Разработанная система, в отличие от существующих, позволяет в реальном времени проводить покомпонеігтньїй анализ смеси бесконтакпшм неразрупіающим методом в полевых условиях.

3. Разработана методика комплексной защиты изделий на основе предложенных алгоритмов. Контроль происходит бесконтактно без разрушения исследуемого вещества. Методика может применяться для контроля подлинности и постоянства состава различных веществ, нефтепродуктов, спиртосодержащей продукции, документов и ценных бумаг. Минимальная стоимость и низкая вероятность защитной метки такого типа позволят данному способу с успехом применяться в различных областях производства.

Научно-практическая значимость результатов работы

1. На основе разработанных алгоритмов создано программное обеспечение для бесконтактной идентификации веществ в реальном времени в полевых условиях, позволяющее:

• проводить фильтрацию спектральных данных различными методами;

• осуществлять процесс идентификации веществ, в том числе и их смесей.

Указанное программное обеспечение предназначено для применения на встроенных и портативных компьютерах. Подана заявка на получение авторского свидетельства.

2. В рамках апробации методики бесконтактной идентификации веществ разработан портативный программно-аппаратный комплекс, включающий в себя портативный прибор, готовый к применению как в лабораторных, так и в полевых условиях. На разработку подана заявка о выдаче патента РФ на полезную модель №2011141358 от 13.10.2011, решение о выдаче патента РФ получено 19.12.2011.

3. Применение результатов диссертационных исследований позволит существенно упростить проведение идентификации и анализа состава неизвестных веществ «на месте» с получением результата в реальном времени.

4. На основе диссертационных исследований разработан способ защиты от подделки и контроля подлинности изделий, основанный на бесконтактной идентификации. Способ позволяет эффективно бороться с некачественными товарами, в частности нефтепродуктами и алкоголем, обеспечивая при этом минимальную стоимость каждой защитной метки при высоком уровне безопасности. На указанный способ подана заявка на получение патента РФ на изобретение Кг 2011120394 от 23.05.2011, решение о выдаче патента РФ получено 14.12.2011.

Практические результаты работы

1. Создан рабочий прототип информационно-аналитической системы для идентификации веществ 1^ЫРгоЬе, способный проводить идентификацию различных веществ в реальном времени. Прототип может использоваться в различных задачах, в частности: в фармакологии, нефтяной промышленности и медицине.

2. В систему встроен портативный компьютер, на котором реализован пакет программного обеспечения Брейгасег. Программное обеспечение может применяться отдельно от прибора для различных задач фильтрации и идентификации спектров, в том числе в задачах разделения веществ в смеси.

Практическая реализация результатов работы:

1. Разработанная программно-аналитическая система для бесконтактной идентификации веществ LightProbe, включая пакет программного обеспечения Spectracer, используется в учебно-мсгодических целях на кафедре микроэлектроники и прикладной информатики МФТИ, атак же базовой кафедре ЭВМ МФТИ.

2. Созданный способ защиты от подделки и контроля подлинности изделий прошел апробацию в ЗАО «Компания Безопасность».

Положения, выносимые на защиту

1. Научно-методические положения фильтрации и распознавания спектральных данных.

2. Комплекс алгоритмов фильтрации и распознавания спектральных данных, позволяющий проводить покомпонентный анализ смеси в режиме реального времени.

3. Методика комплексной защиты объектов путем внедрения специализировашюй защитной метки.

4. Конструкция портативного рамановского спектрометра со встроенным источником монохроматического излучения и модулем обработки информации.

Апробация работы

Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на конференциях и семинарах;

• 54-й научной конференции МФТИ «Проблемы фундаментальных и прикладных естественных и технических наук в современном информационном обществе». Секция систем безопасности. Секция радиоэлектроники и прикладной информатики. - М.: МФТИ, 2011. (г. Москва, ноябрь 2011 г.);

• 53-й научной конференции МФТИ «Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук». Секция систем безопасности. - М.: МФТИ, 2010. (г. Москва, ноябрь 2010 г.);

• конференции-конкурсе молодых физиков в ФИАН. Секция инновационных проектов. -М.: МФО, 2011 г. (г. Москва, январь, 2011 г.);

• научно-технической конференции по фотонике и информационной оптике НИЯУ МИФИ-2011 М.: НИЯУ МИФИ, 2011 (г. Москва, январь, 2011 г.);

• конференции «Облик промышленности будущего» в рамках Форума биомедицинской индустрии МФТИ. Г. Москва, сентябрь, 2011 г.

• семинаре «Перспективы поддержания нормогликемии при сахарном диабете: новые физические принципы», организованном совместно МФТИ и ФГУ ЭНЦ Минздравсоцразвития. По итогам семинара было принято решение о реализации совместных МФТИ-ЭНЦ проектов, в частности проекта InViewLab по созданию и апробации новых средств неинвазивного анализа гликемии крови. ФГУ ЭНЦ Минздравсоцразвития г. Москва, июль, 2011 г.

Материалы, входящие в диссертационное исследование, были отмечены на различных выставках и конкурсах:

• В 2009 году работа была награждена медалью Всероссийского конкурса научно-исследовательскнх работ в области нанотехнологий и наноматериалов «За лучшую студенческую работу», организованным Федеральным Агентством по образованию Министерства Образования и науки РФ.

• В 2010 году работа была отмечена Дипломом победителя на творческом конкурсе «Дедал и Икар», организованном группой «ОНЭКСИМ» совместно с МГУ имени М.В. Ломоносова.

• Разработанный макет портативного прибора выставлялся на выставках «Руснанотех - 2010» и «Здравоохранение - 2010» в Экспоцентре.

•В 2011 году автор диссертационных исследований стал финалистом конкурса «Премия Инноваций Сколково» при поддержке CISCO I-PRIZE и фонда «Сколково», а проему, включающему в себя основные результаты работы, был присвоен статус «Резидент Сколково».

• В 2011 году основные результаты диссертационных исследований были отмечены на научно-инновационном форуме «Селигер-2011», и проект был выдвинут в финал Всероссийского конкурса «Зворыкинская премия».

Патенты

На разработанный способ защиты от подделки и контроля подлинности изделий, являющийся одним из результатов диссертационной работы, подана заявка №2011120394 от 23.05.2011 о выдаче патента Российской Федерации на изобретение «СПОСОБ ЗАЩИТЫ ОТ ПОДДЕЛКИ И КОНТРОЛЯ ПОДЛИННОСТИ ИЗДЕЛИЙ». Решение о выдаче патента получено 14.12.2011.

На разработанный прототип прибора для идентификации веществ, являющийся одним из результатов диссертационной работы, подана заявка № 2011141358 от 13.10.2011 о выдаче патента Российской Федерации на полезную модель «Устройство бесконтактной идентификации веществ и/или определения концентраций веществ, входящих в состав многокомпонентной смеси». Решение о выдаче патента получено 19.12.2011.

Публикации

Результаты работы опубликованы в 11 статьях, монографиях, сборниках трудов конференций, научно-технических отчетах.

Личный вклад автора

Диссертация написана по материалам исследований, выполненных на базовой кафедре «ЭВМ» ФРТК МФТИ в период с 2008 по 2011 годы. Личный вклад соискателя б опубликованные работы составляет в среднем не менее 75%. Часть из них написаны автором диссертации лично. Результаты, выносимые на защиту, получены автором самостоятельно. Все результаты, представленные в диссертации, получены автором лично.

Структура 1) объем диссертации

Работа проводилась на кафедре Электронных Вычислительных Машин Московского Физико - Технического Института под руководством кандидата технический наук старшего научного сотрудника Преображенского Николая Борисовича

Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения. Объем работы составляет 117 машинописных страницы формата А4 печатного текста с иллюстрациями. Список используемой литературы включает 72 наименования.

Содержание работы

Во введении обосновывается актуальность темы диссертационных исследований, задачи и цели работы, формулируются основные положения, выносимые на заццлу, научная новизна и практическая значимость полученных результатов.

Первая глава «Построение специальной системы технического зрения па базе эффекта комбинационного рассеяния» посвящена обзору существующих методов, применяемых на различных этапах процесса идентификации веществ. Проведено обоснование метода комбинационного рассеяния как наилучшего для разработки

методики бесконтактной неразрушающей идентификации веществ на портативном приборе.

Метод КР прошел сравнение с методами инфракрасной и люминесцентной спектроскопии. Основным недостатком первого является необходимость разрушения исследуемых веществ, второго - недостаточная чувствительность для идентификации малых концентраций веществ.

Помимо обоснования выбора базового метода, произведен обзор существующих алгоритмов фильтрации сигнала, а так же классификация развития методов на несколько больших групп:

1. Методы цифровой фильтрации в скользящем окне данных»

2. Алгоритмы корреляции, Ка^мановские фильтры, метод наименьших квадратов.

3. Методы исследования наложенных друг на друга пиков, быстрое преобразование

Фурье.

4. Дискретное^Вервлет-преобразование.

В свою очередь, представленные выше группы алгоритмов разделены на две категории по типу решаемых задач:

1. Алгоритмы, реализуемые во временной области.

2. Алгоритмы, реализуемые в спектральной области.

К первой категории относятся 1£алмановские фильтры, фильтры Савицкого -Голея, и корреляционные алгоритмы.

Ко второй - различные алгоритмы фильтрации, обратной свертки и др., связанные с преобразованием Фурье, вейвлет анатизом или другими преобразованиями сигнала.

Поскольку в данной работе происходит рассмотрение алгоритмов идентификации веществ по их спектрам комбинационного и гигантского комбинационного рассеяний, то в дальнейшем предлагается сосредоточить свое внимание на алгоритмах, относящихся ко второй категории. Эти алгоритмы требуют определенных аппаратных затрат чем и объясняется тот факт, что их активное

использование началось лишь в начале 90-х годов 20 века с появлением серьезных вычислительных мощностей.

Проведен обзор существующих методов идентификации веществ по их спектрам:

1. Модуль разности:

2. Модуль разности производных:

3. Квадратичная разность:

4. Евклидово векторное расстояние:

5. Коэффициент корреляции:

Г, - г.

•і

(1)

(2)

(3)

\/

V

(4) V

ЕЛ

м,

N

сс

І

N

Уі

Пум

N

(5) V

Где М¡¡[),М£,Мге ' значения соответствия, Я,- нормированное значение

м

интенсивности исследуемого спектра в точке ), /*. - нормированное значение интенсивности эталонного спектра в точке у ^ ^

X ■ и у. - координаты.

Проведен критический анализ представленных алгоритмов, где отмечен тот факт, что некоторые алгоритмы, не учитывающие разницу производных, имеют заведомо более низкую точность и пригодны лишь для идентификации простых веществ на предмет точного соответствия. В частности, они не в силах бороться с наложением пиков при

снятии спектров смесей веществ, что часто приводит к ошибкам в идентификации.

Поставлена задача разработки нового алгоритма, реализованного в портативном приборе и способного проводить идентификацию в реальном времени не только отдельных веществ, но и их смесей с возможностью анализа концентрации каждого компонента в смеси.

Во второй главе «Выбор методов идентификации веществ» описаны различные алгоритмы фильтрации спектральных данных. Отдельно рассмотрены существующие алгоритмы фильтрации базовой линии. Все они реализованы программно и испытаны на предмет целесообразности использования при решении поставленных задач.

Достаточно эффективным оказался алгоритм аппроксимации и последующего вычитания базовой линии при помощи функции Гаусса:

у = у0+А-ехр

С ( У^ 4х ~*о)

2'И'2

)

(6) '

Где уй - начальное значение амплитуды, Х„ - центр функции гаусса, м? - ширина на

X

уро:

урЬвне у0 + %, А-общая характеристика ч

Ч • Ф

Длина волны, нм

Рисунок 1: Спектры л/с бисептол.

На рисунке 1 изображен входной сигнал (красная линия), выделенная базовая линия

(зеленая линия), которая вычитается из исходного сип/ала и результат фильтрации (фиолетовая линия).

Реализация рассмотренного метода затруднена в связи со значительными вычислительными ресурсами, требуемыми для подсчета начальных значений параметров. (Для различных функций указанные параметры могут иметь существенные различия, потому требуется пересчет.) ^

С учетом высказанных выше недостатков метода на основе функции Гаусса, автором предложен метод на основе сплайна Акимы.

Одним из преимуществ метода является невысокая трудоемкость вычислений: Построение таблицы коэффициентов сплайна требует 0(М) операций, а вычисление значения сплайна в заданной точке - всего лишь 0(!о^(Ы)).

Затем предложен универсальный алгоритм для осуществления фильтрации спектральных как от внешнего фона, так л от прочих шумов, оказывающих существенное влияние на линии в спектре.

03 I

л о

о ь

X

Длина волны, нм

Рисунок 2: Процесс фильтрации базовой линии на примере спектра л/с бнсептол.

За основу алгоритма фильтрации берется свертка с вейвлетом «Сомбреро»:

Для.функции фильтрации задаются параметры (г, w) с ^

Параметр /' (параметр интервала) определяет результирующее спектральное разрешение алгоритма. Параметр выбирается таким образом, чтобы уменьшить влияние шумовой составляющей, не влияя при зтом на интенсивность соответствующих спектральных линий.

Параметр w - параметр окна, определяет максимальную ширину линий, которые впоследствии будут проходить процесс распознавания. Более широкие линии будут размыты и удалены в качестве фона.

(X/ С^ Задача идентификации разбита на две части: идентификация на предмет точного соответствия и покомпонетный анализ смеси.

Для выполнения процесса поиска наилучшего совпадения исходного спектра с набором эталонных, выполняется подсчет f ' bt для имеющегося набора эталонных спектров

{А,}. Здесь f И bj соответственно входящий спектр неизвестного вещества и лабораторные спектры, прошедшие процесс обработки.

Функции f и Ь нормированы таким образом, что f*f — Ь'Ь = 1 , и соответствующий результат достигает максимального значения 1 в случае полного совпадения.

Рассматривается задача вычитания соответствующего спектра для нахождения остаточного спектра d. Требуется найти скалярный коэффициент С:

\j f{x) = c-b(x) + d(х). /у (8)

Поиск С выполняется с предположением, что: F(d) *Ь — 0 » \( Отсюда: С = . . v ^ (9)

V F(b)'b /У

\ / Действуя по аналогии с выражением (9)-представим f как взвешенную сумму : f — / + d . Поскольку F(d) • F[b j) = 0 для любого значения j, то это приводит нас к линейной системе уравнений:

V

В данном случае используется ортогональность выбранной композиции из векторов базиса, остаточный спектр не содержится в данном конкретном 313:10116, так как тут речь идет про функцию соответствия, и рассматривается только текущий неизвестный спектр и один эталон. Далее происходит масштабирование для распознавания смеси.

Или, в матричной форме

М с - с,

где:

(П)

(12)

(13)

V

V

В третьей главе «Апробация результатов» проведена апробация разработанных алгоритмов. Для апробации методики идентификации веществ по их спектрам создан программно-аппаратный комплекс со встроенным портативным спектрометром, оптической схемой, модулем обработки информации и источником хюнохроматического излучения.

Рисунок 3: Портативный прибор для апробации результатов.

Конструкция прототипа включает в себя:

1. Источник возбуждающего излучения, состоящий, по меньшей мере, из одного монохроматического источника (Полупроводниковый лазер).

2. Интерференционный узкополосный фильтр, отрезающий побочные излучения лазера.

3. Вращатель поляризации (опционально).

4. Светоделительный узел для разделения возбуждающего излучения и света, собранного объективом (5) от исследуемого образца (Дихроичное зеркало).

5. Высокоапертурный объектив, в фокусе которого располагается исследуемое вещество или многокомпонентная смесь.

6. Интерференционный фильтр, пропускающий длинноволновое излучение и отражающий излучение возбуждающего лазера.

7. Фильтр, вырезающий излучение na3epa("long pass filter" или "notch filter").

8. Малое отверстие (Пинхол).

9. Оптическая система, подводящая оптический сигнал от образид к спектральному устройству (10) (Коллиматор).

10. Спектральное устройство для спектрального разложения сигнала (Монохроматор).

11. Многоканальный спектральный анализатор, включающий в себя фоточувствительный детектор дія регистрации спектра, схемы считывания, усиления, обработки электрического сигнала и системы цифровой обработки, сравнения и распознавания спектров.

На первом этапе испытаний произведен отбор алгоритмов идентификации спектров из набора существующих при использовании сплайна Акимы в качестве фильтра базовой линии. На втором этапе испытаний выполнено сравнение отобранных алгоритмов с алгоритмом, разработанным автором, проводится анализ смесей различных веществ. Новый алгоритм показывает существенное преимущество.

Сравниваемые алгоритмы Точность, %

Авторский алгоритм 98,3% (59/60)

Коэффициент корреляции 91,7% (55/60)

Модуль разности производных 91,7% (55/60)

Евклидово расстояние 85,0% (51/60)

Модуль разности 80,0% (48/60)

Квадратичная разность 73,3% (44/60)

Средний результат 85,0% (51/60)

Таблица 1: Результаты испытаний алгоритмов идентификации

Затем приведены результаты испытаний различных алгоритмов базовой линии, лидером из которых оказался предложенный алгоритм на основе свертки с вейвлетом «Мексиканской шляпы».

3 г"

Длина волны, им

Рисунок 4: Фильтрация базовой линии методом Шляпы.

В главе 4 рассмотрена методика контроля состава и подлинности веществ. Метод основан на введении в состав вещества или его упаковку определенной метки. Метка может содержать один или несколько элементов предназначенных для ориеетации, позиционирования и анализа положения метки в приборе. Обнаружение и проявление этих элементов может быть произведено физическим методом анализа, детектированием параметров определенных информативных признаков в отклике этих элементов на определенное внешнее физическое воздействие.

Рисунок 5: Спектр КР вещества с защитной меткой

Римановский сдвиг, ем '

Рисунок 6: Спектр КР этилового спирта с защитной меткой, разбавленный в

пропорции 1:3

На рисунке 5 показан спектр комбинационного рассеяния света этилового спирта с защитной меткой (г1юс1агтп 6в), принимаемый за референс.

Рисунок 6 представляет собой спектр этилового спирта с защитной меткой, разбавленный контрафактным в пропорции 1:3.

В конкретном примере выполнения способа в качестве защищаемого изделия использовался этиловый спирт. Из анализа спектра защищаемого вещества (в нашем случае этилового спирта) видно, в каких диапазонах энергий спектр защищаемого изделия будет давать наименьший фоновый сигнал. В состав защитной метки могут быть введены

любые химические вещества, линии спектров комбинационного рассеяния света которых находятся в этом диапазоне энергий, что позволяет проводить спектральный анализ с низким пределом обнаружения.

При сравнении спектра, изображенного на рисунке 6 с эталонным спектром (рисунок 5), которое проводится программно в компьютере спектрометра, учитывается отношение ннтенсивностей спектральных линий компонентов метки к интенсивности спектральных линий защищаемого изделия. В результате сравнения обнаруживается, что на рисунке 6 концентрация компонентов метки (в данном случае родампна-бж) в 4 раза меньше референсной, что позволяет сделать вывод о том, что изделие подверглось разбавлению.

Контроль наличия и подлинности защитного средства осуществляется рамановским спектрометром, описанным в главе 2.

Неограниченное количество вариаций сочетаний точек расположения химических веществ, их концентраций и низкий предел обнаружения рамановской спектроскопии обеспечивают высокую степень защиты от подделки и высокий уровень контроля подлинности изделий, что отражено в акте о внедрении, полученном в компании ЗАО «Системы безопасности».

Заключение

Выполнен анализ методов идентификации спектральных данных с целью распознавания неизвестных веществ и борьбы с некачественной продукцией. Выделена перспективная задача проведения подобных исследований на портативном оборудовании в полевых условиях.

В результате проведенных исследований разработана новая система бесконтактной идентификации веществ, которая, в отличие от существующих в настоящее время, реализуется на портативном устройстве со встроенным модулем обработки информации и способна проводить идентификацию процентного состава каждого компонента в смеси. Качество фильтрации сигнала и точность распознавания показывают значения, превосходящие аналогичные решения в этой области.

В рамках диссертационной работы разработана методика защиты и контроля подлинности изделий путем внедрения специализированной защитной метки, основанная на разработанных научно-методических и алгоритмических положениях бесконтактного неразрушающего распознавания веществ.

Полученные решения позволяют проводить процесс распознавания веществ в режиме реального времени в полевых условиях при использовании портативного оборудования. Результаты внедрены в учебном процессе МФТИ на базовой кафедре ЭВМ, атак же в ЗАО «Компаній Безопасность».

Подана патентная заявка на изобретение «СПОСОБ ЗАЩИТЫ ОТ ПОДДЕЛКИ И КОНТРОЛЯ ПОДЛИННОСТИ ИЗДЕЛИЙ». Решение о выдаче патента получено 14.12.2011.

Подана патентная заявка на полезную модель «Устройство бесконтактной идентификации веществ и/или определения концентраций веществ, входящих в состав многокомпонентной смеси». Решение о выдаче патента получено 19.12.2011.

Л

Список публикаций

1. Гаврилов Д.А.. Идентификация веществ бесконтактным методом / LAP LAMBERT Academic Publishing, 2011 - 108 с. ISBN 978-3-8465-5819-5 i >

2. Гаврилов Д.А. Алгоритм распознавания веществ в системах машинного зрения. // Естественные и технические науки, 2011, №2, - С.376-379, ISSN 1684-2626 (ВАК)»£_

3. Гаврилов Д.А., Jleyc A.B., Гаврилова Т.С. Применение портативного рамановского спектрометра "Око" в системах безопасности// T.Comm Телекоммуникации и транспорт, 2011, №1, С.35-37. (ВАК) * ^у

4. Гаврилов ДА., Гаврилова Т.С. Применение портативного рамановского спектрометра LightProbe для контроля качества. // Качество. Инновации. Образование, 2011, №4 (71), С.63-66, ISSN: 1999-513Х. (ВАК).^

5. Гаврилов Д.А. Гаврилова Т.С. Преображенский Н.Б. Экспресс - анализ: одним взглядом. //Science First Hand (Наука из первых рук), 2011, №4 (40), С. 14-17. (ВАК)

6. Гаврилов ДА. Бесконтактная идентификация веществ. //Труды 53-й научной конференции МФТИ «Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук». Секши систем безопасности. Том 2. - М.: МФТИ, 2010. 152 с. ISBN 978-5-7417-0324-3

7. Гаврилов Д.А. Система оптических датчиков для анализа химического состава воды. //Труды 54-й научной конференции МФТИ «Проблемы фундаментальных и прикладных естественных и технических наук в современном информационном обществе». Секция систем безопасности. Том 2. - М.: МФТИ, 2011. С.64-65. ISBN 978-57417-0421-9 . \1

/Г

8. Гаврилов Д.А. Определение подлинности изделий бесконтактным методом. //Труды 54-й научной конференции МФТИ «Проблемы фундаментальных и прикладных естественных и технических наук в современном информационном обществе». Секция систем безопасности. Том 2. -М: МФТИ, 2011. С. 117-119. ISBN 978-5-7417-0421-9 . s //

's

9. Гаврилов ДА., Гаврилова Т.С., Преображенский Н.Б. Портативный прибор для бесконтактной идентификации веществ // Физическое образование в ВУЗах. Приложение. Труды конференции - конкурса молодых физиков, 201 Ir, Т 17, №1, - 57 с. ISSN 1609 -3143

10. Гаврилов ДА., Гаврилова Т.С., Преображенский Н.Б. Портативный прибор для бесконтактной идентификации веществ. // Сборник научных трудов Научно-

технической конференции по фотоігике НИЯУ МИФИ-2011 М.: НИЯУ МИФИ, 2011, -О С.112-113. БВК 978-5-7262-1390-3

11. Гаврилов Д.А. Способ защиты от подделки и коотроля подлинности изделий. // Патентная заявка на изобретение №2011120394 от 23.05.2011. Решение о выдаче патеїгга на изобретение получено 14.12.2011 - 25 с.

12. Гаврилов Д.А. Устройство бесконтактной идентификации веществ и/или определения концентраций веществ, входящих в состав многокомпонентной смеси. // Патентная заявка на полезную модель № 2011141358 от 13.10.2011. Решение о выдаче патента на полезную модель получено 19.12.2011 15 с.

13. Гаврилов Д.А. Анализатор веществ по их спектрам «Спектрейсер» // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2011617874.

Подписано в печать:

23.01.2012

Заказ № 6541 Тираж - 100 экз. Печать трафаретная. Типография «11-й ФОРМАТ» ИНН 7726330900 115230, Москва, Варшавское ш., 36 (499) 788-78-56 www .autoreferat. ru

61 12-5/1861

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Московский физико-технический институт (государственный университет)

На правах рукописи УДК 004.93

ГАВРИЛОВ Дмитрий Александрович

РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ БЕСКОНТАКТНОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ

ВЕЩЕСТВ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель: Кандидат технических наук, с.н.с.

Н.Б. Преображенский АСПИРАНТ:

Москва-2012

Оглавление

Введение................................................................................................5

ГЛАВА 1.ПОСТРОЕНИЕ СПЕЦИАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ НА БАЗЕ ЭФФЕКТА

КОМБИНАЦИОННОГО РАССЕЯНИЯ......................................................23

1.1 Системы технического зрения....................................................23

1.2 Краткое описание существующих методов идентификации веществ..........................................................................................................24

1.2.1 ИК спектроскопия...................................................................25

1.2.2 Люминесцентная спектроскопия................. ..........................26

1.2.3 Романовская спектроскопия.................... ...............................27

1.2.4 Выбор базового эффекта........................................................28

1.2.5 Обзор программно-аппаратных средств для проведения анализа........................................................................................................31

1.3 Алгоритмы обработки сигнала...................................................32

1.3.1 Методы, основанные на преобразовании Фурье....................34

1.3.2 Вейвлет-анализ............................ ............................................37

1.3.3 Выбор базовых методов фильтрации....................................40

1.4 Алгоритмы идентификации спектров............... .......................42

1.5 Постановка задачи разработки алгоритма фильтрации и идентификации сигнала..............................................................................43

1.6 Выводы...........................................................................................45

ГЛАВА 2. ВЫБОР МЕТОДОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ ВЕЩЕСТВ. 48

2.1. Допущения и начальные условия..............................................50

2.2 Обзор и реализация методов фильтрации базовой линии........52

2.2.1 Аппроксимация базовой линии функцией Гаусса...................52

2.2.2 Аппроксимация базовой линии функцией Лоренца.................53

2.2.3 Аппроксимация инверсной полиноминальной функцией........55

2.2.4 Аппроксимация линейной полиноминалъной функцией.........55

2.2.5 Генетический алгоритм...................... ....................................57

2.3 Интерполяция сплайнами...........................................................58

2.4 Алгоритм фильтрации и идентификации веществ...................64

2.4.1 Алгоритм фильтрации:...........................................................65

2.4.2 Функция поиска совпадений....................................................68

2.4.3 Распознавание смеси......................... ......................................70

2.4.4 Реализация некоторых допущений математической модели .....................................................................................................................72

2.5 Выводы...........................................................................................73

ГЛАВА 3 - АПРОБАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ.......................................75

3.1 Прототип прибора для апробации...............................................75

3.2 Испытания.....................................................................................80

3.2.1 Идентификация на точное соответствие стандартными методами....................................................................................................81

3.2.2 Испытания разработанного алгоритма идентификации.... 83

3.2.3 Идентификация компонентов в составе смеси........ ............91

3.3 Выводы...........................................................................................93

ГЛАВА 4. МЕТОДИКА ЗАЩИТЫ ОТ ПОДДЕЛКИ И КОНТРОЛЯ ПОДЛИННОСТИ ИЗДЕЛИЙ.........................................................................94

4.1 Обзор существующих решений...................................................94

4.2 Описание предлагаемого способа защиты..............................97

4.3 Выводы.........................................................................................104

ЗАКЛЮЧЕНИЕ....................................................................................105

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ...................................................................108

ПРИЛОЖЕНИЕ 1.................................................................................114

Вспомогательные компоненты для получения эффекта усиления

комбинационного рассеяния................

Реализация функции фильтрации

Введение

Актуальность темы исследования

В настоящее время стремительно растет количество контрафактных товаров, подделок и изделий низкого качества, начиная от подделки музейных экспонатов и заканчивая некачественным топливом.

Большинство существующих методов анализа состава вещества требуют предварительной обработки тестируемых образцов, что приводит к резкому увеличению затрат труда и времени, а также часто необратимо разрушает исследуемый образец. Особо отметим тот факт, что в большинстве случаев для проведения подобных анализов требуется громоздкое и достаточно хрупкое лабораторное оборудование, нуждающееся в специалистах высокого уровня для его использования и транспортировки.

Методы химического анализа нередко требуют наличие целого набора дорогостоящих реактивов, что еще более увеличивает себестоимость одного анализа, а иногда приводит к необходимости использования большого количества исследуемого вещества для проведения одного теста. Существенно осложняет задачу контроля еще и тот факт, что во многих приложениях разрушение или изъятие исследуемого образца недопустимо.

Особое внимание следует уделить контролю подлинности музейных экспонатов, контролю жидкостей вообще и спиртосодержащей продукции в частности на контрольно-пропускных пунктах через границу и при внутреннем контроле, а так же контролю подлинности ювелирных изделий. Особенность контроля такого типа состоит в том, что требуется проведение анализа в реальном времени без изъятия тестируемого образца. В настоящий момент задача контроля в реальном времени практически не решена.

Наравне со сказанным выше отметим, что в результате стремительного развития биотехнологий и генной инженерии все более востребованным становится анализ веществ сверхмалых объемов. Задача детектирования

конкретного типа молекул или наличия в исследуемых образцах отдельных атомных групп становится все более актуальной. Отдельно можно выделить проблему считывания ДНК. Минимальное время считывания одной ДНК составляет несколько дней, не говоря уже о стоимости этой процедуры.

Вышеописанное показывает наличие значительных сложностей при использовании, а порой и полной непригодности методов, требующих непосредственного контакта исследуемого образца с тестером. Автор видит перспективным развитие бесконтактных методов анализа химического состава веществ, основанных на использовании портативного оборудования.

Неоспоримым преимуществом бесконтактных методов является отсутствие необходимости специальной подготовки образца, что позволяет существенно сократить время одного измерения вплоть до проведения тестов в режиме реального времени. Кроме того, бесконтактный метод позволяет проводить анализ веществ, находящихся в прозрачной оболочке, что открывает перспективы построения портативных устройств с широким спектром практического применения: контроль подозрительных веществ службами безопасности, контроль подлинности лекарственных препаратов конечным потребителем.

Система неразрушающего контроля бесконтактным методом позволит проверить и отсортировать по классам качества всю выходную продукцию, а также внедрить новое поколение элементов эффективной защиты товаров от подделок.

Помимо описанных выше недостатков существующих методов контроля подлинности, отметим, еще и тот факт, что постоянное наращивание вычислительных мощностей ведет к необходимости увеличения скорости передачи данных. Это, в свою очередь, требует расширения количества каналов линий передачи, т.е. расширение частотного диапазона передачи данных и увеличения несущей частоты.

Поскольку уже на данный момент системы передачи данных по высокочастотным кабелям достигли своего предела, все больше приборов переходит на оптические системы связи, где передача сигнала производится по световоду на частоте видимого излучения, которая на 6 порядков выше радиочастот.

В настоящий момент огромное количество актуальных и активно развивающихся технологий требуют совершенствования существующих и развития новых оптических методов и приборов на их основе. [1] Одними из наиболее просто реализуемых методов, позволяющих создать бесконтактные методики, являются оптические, которые позволяют вынести область взаимодействия с образцом за пределы установки, сфокусировав лазерный пучок.

В приведенных примерах часто исследуемый образец имеет либо очень малый объем, либо очень низкие концентрации детектируемого вещества, что делает традиционно используемые методы, такие как люминесцентные маркеры, либо ненадежно работающими, либо не применимыми вообще. Одним из решений (а иногда и единственным решением) этой проблемы являются оптические (волновые) методы анализа и измерений. Длина волны фотона видимого излучения находится в диапазоне 800-250 нм, что делает его очень удобным зондом для анализа веществ, обладающим достаточно малым размером для взаимодействия с единичными молекулами или частями молекул с одной стороны и легко детектируемым с другой.

Принцип работы CCD матриц (От англ. Charge-Coupled Device -

специализированная аналоговая интегральная микросхема, состоящая из

светочувствительных фотодиодов, выполненная на основе кремния,

использующая технологию ПЗС — приборов с зарядовой связью.), активно

используемых сейчас для детектирования видимого излучения, позволяет

подсчитать непосредственное количество фотонов, попавших на детектор,

7

что открывает широкие возможности для детектирования сверхмалых оптических сигналов. Это свойство активно используется в последнее время для изучения спектров поглощения и пропускания. Однако, метод не позволяет изучать низкоэнергетические степени свободы молекул, энергия которых соответствует энергиям квантов электромагнитного излучения терагерцового диапазона, что в значительной степени ограничивает возможности анализа, основанного на использовании спектров поглощения и пропускания. В некоторых случаях в дополнение к отмеченному факту добавляется еще проблема разрушения слабых связей при поглощении фотона видимого света, т.е. разрушение исследуемого образца.

Указанные выше недостатки отсутствуют при регистрации не поглощенного света, а рассеянного на малый угол. При этом молекуле передается не вся энергия фотона, а лишь малая ее часть, приводящая к уменьшению энергии рассеянного фотона и, соответственно, его частотному сдвигу в более красную область в спектре относительно линий возбуждающего излучения. Этот эффект, начиная с момента его открытия в 20-х годах прошлого века, вызывал большой интерес и впоследствии, с развитием лазеров, использовался для исследовательских целей. Эффект Рамана был открыт в 1928 году Ч.В. Раманом одновременно с Л. И. Мандельштамом и Г. С. Ландсбергом. Несмотря на то, что советские физики проводили свои исследования по рассеянию света с 1918 г и абсолютно независимо от Рамана, Нобелевская премия по физике 1930 года была присуждена лишь Раману С тех пор комбинационное рассеяние света в иностранной литературе носит название «эффект Рамана».

Эффект рамановского рассеяния нашел широкое применение для исследования электронных состояний в полупроводниках, но, не смотря на все это, мало применяется для изучения состава веществ и структуры отдельных молекул.

Применительно к анализу веществ, весьма перспективными являются оптические методы, основанные на эффекте рамановского рассеяния, поскольку получаемый в результате спектр определяется вибрационными степенями свободы молекулы, формируя, таким образом, своеобразный «отпечаток пальца» каждого конкретного вещества. С учетом того факта, что интенсивность линий в рамановском спектре зависит от концентрации вещества в смеси, эффект открывает перспективы не только для определения набора компонент в исследуемом образце, но и их мольной доли.

Отметим, что в настоящий момент применение бесконтактных методик диагностики, в том числе на основе комбинационного и гигантского комбинационного рассеяний, активно исследуется во всем мире. Данные методы находят все новые и новые применения в различных областях науки и техники. В.П. Жаров (ЛАМС) опубликовал ряд научных исследований, в которых прослеживается возможность идентификации различных веществ в крови человека, вплоть до отдельных молекул, микробов, маркеров различных заболеваний. [1,2,3]

Частные компании налаживают серийный выпуск сравнительно недорогого лабораторного оборудования для использования в аналитических целях и изучения рамановских спектров веществ. Отметим продукцию ОсеапОрИсБ (США), А1шга (Япония), ауагйеб (Нидерланды), 1оЫп Ууоп (Япония-Франция) как мировых лидеров в производстве портативных спектрометров и оптического оборудования.

Однако, несмотря на распространенность метода и разнообразие выпускаемого оборудования, многие вопросы конструкции, обработки сигнала и идентификации веществ на портативном оборудовании и в полевых условиях остаются нерешенными. В частности, практически отсутствуют доступные системы для идентификации веществ, использующие в своей работе эффект комбинационного рассеяния.

Существующие приборы имеют, с одной стороны, очень высокую цену, что значительно ограничивает возможности их использования, делает их недоступными для применения в повседневной жизни, с другой стороны, недостаточно высокую точность, что делает их использование в лаборатории малоэффективным. Особо отметим несовершенство используемых в указанных приборах алгоритмов обработки, фильтрации и идентификации полученных спектров. В частности, портативное оборудование от компании АЬига в состоянии лишь проверять на соответствие эталону заданное вещество. Возможность поиска вещества из обширной базы данных при проведении анализа отсутствует. Отметим так же и тот факт, что на данный момент в мире существует лишь единственный прибор, созданный для конечного потребителя. Им является указанный выше А1шга Тгшсап.

Предлагаемая в работе методика бесконтактной идентификации веществ позволяет реализовать возможности лабораторного высокоточного оборудования на портативном приборе.

Результаты исследований позволили разработать новый алгоритм обработки спектральных данных, а так же алгоритм идентификации с возможностью проведения покомпонентного анализа. В ряде проведенных экспериментов разработки показывают высокую точность по сравнению с аналогами. Указанные алгоритмы реализованы программно. Реализация на портативном компьютере и высокая скорость работы позволяют использовать как разработанную методику бесконтактной идентификации веществ, так и портативный прибор в решении различных задач не только в лабораторных, но и в полевых условиях.

Цель диссертационного исследования

Цель работы:

Повышение эффективности и качества контроля подлинности различной продукции неразрушающим бесконтактным методом на основе

разработанного универсального алгоритма для фильтрации спектральных данных и идентификации веществ по их спектрам, методики комплексной защиты изделий путем внедрения защитных меток, а так же возможность реализации указанных алгоритмов и методик в полевых условиях благодаря созданному портативному прибору со встроенным источником монохроматического излучения и модулем обработки информации для апробации.

Объект исследования

Объектом исследований является портативный программно-аппаратный комплекс идентификации веществ в реальном времени, включающий в себя:

• Программное обеспечение, в котором реализованы различные алгоритмы обработки спектральных данных.

• Аппаратный модуль, включающий в себя рамановский спектрометр, источник монохроматического излучения, встроенную оптическую схему для преобразования светового потока, а так же модуль обработки информации.

Предмет исследований

Предметом исследований являются процессы снятия, анализа и обработки спектров: различные методы фильтрации спектральных данных от шумовой составляющей и методы идентификации веществ по их спектрам комбинационного рассеяния.

Задачи исследования

Работа посвящена разработке эффективного решения задачи обработки спектральных данных и идентификации веществ по их спектрам на портативном оборудовании в полевых условиях. Для достижения поставленных целей автором выделены следующие частные задачи

исследования:

1. Разработать алгоритм идентификации веществ по их спектрам с целью проведения анализа в реальном времени в полевых условиях.

2. Разработать прототип портативного прибора для идентификации веществ с целью апробации алгоритмов.

3. Произвести обоснование метода (физического эффекта), используемого для идентификации веществ применительно к реализации на пор