УДОСКОНАЛЕННЯ АЛГОРИТМУ ВИЗНАЧЕННЯ ГЕОМЕТРИЧНИХ РОЗМІРІВ ОБ’ЄКТІВ У ПЛОЩИНІ З ВИКОРИСТАННЯМ СКАНЛАЙН-МЕТОДУ
DOI:
https://doi.org/10.31471/1993-9981-2024-2(53)-5-15Ключові слова:
інформаційні технології; програмний продукт; якість програмного коду; показники якості; стандарти якості; нафтогазова предметна область.Анотація
Об’єктом дослідження в роботі є сплайн-аналіз сканлайну. Метою роботи є розробка удосконаленого алгоритму сканлайн-пошуку контуру та визначення геометричних параметрів зразків у площині з використанням засобів сплайн-інтерполяції. Наведено огляд ряду існуючих досліджень у сфері програмних рішень для визначення та аналізу контурів на зображеннях. Виявлено тренди розвитку алгоритмічних та нейромережевих систем для пошуку контурів об’єктів, проте задача метрологічної оцінки таких об’єктів слабо розвинена і може бути досліджена. Виконано розробку методики пошуку точок на контурі з використанням сплайн-інтерполяції до вектору пікселів сканлайну з виявленням точко контрастного переходу через аналіз точок знакозміни шматкової функції сплайну на модулі функції похідної до функції сплайну з урахуванням контрастної різниці між дотичними точками на досліджуваному зображенні об’єкту контролю або вимірювання. Наведено відповідну візуалізацію для випадку простого сканлайну з математичним тестуванням на базі системи SciLab. На базі методики розроблено алгоритм аналізу сканлайну та розроблено програмний засіб, що реалізує даний алгоритм. Розробку виконано на базі рендеру, що реалізує стандарт OpenGL з використанням елементів бібліотеки Boost для виконання сплайн-інтерполяції, а також GTK для отримання охоплюючого прямокутника мінімальної площі методом обертового супорту. Оцінено достовірність результатів роботи, з результатами, що є прийнятними для інженерного використання програмного засобу за умови коректного налаштування. Тестування програмного засобу виконано на базі сукупності тестових зображень, що включали овальні ідеальні тестові зразки без градієнтних зон переходу та з двійковим кольором, модельні зразки, відрендерені засобами рендеру Cycles у складі Blender 3D, та фотографічні тестові зразки.
Завантаження
Посилання
Smeliakov K.S., Sandrkin D.L., Tovchyrechko D.O., Vakulik Ye.V., Drob Ye.M. Rozrobka metodu shvydkoho poshuku tsyfrovoho zobrazhennia u skhovyshchakh danykh. Systemy obrobky informatsii. 2021. P.54-63. DOI:10.30748/soi.2021.165.07 [in Ukrainian]
Borkivskyi B., Tesliuk V. Vykorystannia neiromerezhevykh zasobiv dlia rozpiznavannia obiektiv u mobilnykh systemakh z obkhodom pereshkod. Scientific Bulletin of UNFU. 2023. Vol. 33. No 4. P. 84-89. DOI:10.36930/40330412[in Ukrainian]
Xue Ruidong, Hooshmand Helia, Isa Mohammed, Piano Samanta, Leach Richard. Applying machine learning to optical metrology: a review. Measurement Science and Technology. 2024. Vol. 36. DOI:10.1088/1361-6501/ad7878
Li Zekun, Guo Baolong, Meng Fanjie, Jiang Bingting. Fast shape recognition via a bi-level restraint reduction of contour coding. The Visual Computer. 2023. Vol. 40. P. 2599–2614.DOI:10.1007/s00371-023-02940-9
Villarrubia John, Dixson Ronald, Vladár András. Proximity-associated errors in contour metrology. Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering. 2010. 7638. DOI:10.1117/12.848406
Ferguson, J. Multivariable curve interpolation. Journal of the ACM (JACM),1964. Vol. 11, No. 2. P. 221-228.
Cubic spline Interpolation. Geeks for Geeks. URL: https://www.geeksforgeeks.org/cubic-spline-interpolation/
Malachivskyi P.S., Skopetskyi V.V. Neperervne y hladke minimaksne splain-nablyzhennia. Kyiv: Naukova dumka, 2013. 271 p. [in Ukrainian]
Dovhyi B.P., Loveikin A. V., Vakal Ye. S., Vakal Yu.Ie. Splain-funktsii ta yikhnie zastosuvannia. Kyiv: VPTs "Kyivskyi universytet", 2017. 120 p. [in Ukrainian]
Boost C++ Libraries. URL: https://www.boost.org/
Scilab. URL: https://www.scilab.org/
Cubic B-spline interpolation. Boost C++ Libraries Documentation. URL: https://live.boost.org/doc/libs/1_65_0/libs/math/doc/html/math_toolkit/interpolate/cubic_b.html
Zaichenko M. S., Pliesnetsov S. Yu. Vyznachennia heometrychnykh parametriv obiektu kontroliu skanlain-metodom. Teore-tychni ta praktychni doslidzhennia molodykh vchenykh : zb. tez dop. 17-yi Mizhnar. nauk.-prakt. konf. mahistrantiv ta aspirantiv, 28-30 lystopada 2023 r. Kharkiv, 2023. P. 46. URL: https://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/72741[in Ukrainian]
Pliesnetsov S. Yu. Kopach K. D. Realizatsiia prohramnoi biblioteky dlia sheidernoho OpenGL-renderu v mezhakh rozrobky vymiriuvalnoi systemy. Informatsiini tekhnolohii: nauka, tekhnika, tekhnolohiia, osvita, zdorovia / Information technologies: science, engineering, technology, education, health : tezy dop. 31-yi Mizhnar. nauk.-prakt. konf. MicroCAD-2023, 17-20.05.2023. Kharkiv : NTU "KhPI", 2023. P. 486. URL: https://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/71935[in Ukrainian]
farseer3_mfc. GitHub URL: https://github.com/Rastrelly/farseer3_mfc
Blender. URL: https://www.blender.org/
Akulov S.O., Pliesnetsov S.Yu. Alhorytm avtomatychnoho poshuku heomet-rychnykh parametriv obiektu u ploshchyni z vykorystanniam udoskonalenoho skanlain-alhorytmu. Informatsiini tekhnolohii: nauka, tekhnika, tekhnolohiia, osvita, zdorovia: tezy dopovidei ХXХІІ mizhnarodnoi naukovo-praktychnoi konferentsii MicroCAD-2024, 22-25.05.2024. Kharkiv: NTU «KhPI». P. 496. [in Ukrainian]