DOI: https://doi.org/10.20535/2077-7264.4(58).2017.123613

Програмне забезпечення для фільтрації нерівностей профілю поверхні паперу

Тетяна Юріївна Киричок, Тетяна Євгенівна Клименко

Анотація


Фільтрація профілю є одним з важливих етапів оцінки профілю поверхні паперу. Під фільтрацією розуміють методи (електричні, оптичні, механічні, математичні) для вибору необхідної інформації із загального профілю поверхні. Для визначення впливу мікрогеометрії на експлуатаційні властивості необхідно спочатку виключити з профілю такі фактори, як перешкоди та похибки приладу. Вплив перешкод, особливо з боку навколишнього середовища, неминучий при записі профілів, до того ж для повного нівелювання похибки приладу досліджуваного зразка необхідна велика кількість часу. Отже, необхідно розробити математичну модель для фільтрації нерівностей профілю поверхні паперу.

Мета дослідження: розробити методику цифрової обробки профілограм поверхні паперу для подальшого встановлення взаємозв’язку параметрів паперу з якістю відбитків.

Використано математичний підхід на основі фільтру Гауса та аналіз профілограм, отриманих контактним та оптичним методами профілометрії. Розроблено програмне забезпечення на основі програмного пакету Free Pascal.

Для проведення експериментальних досліджень використані профілограми поверхонь різних видів паперу, які були отримані в попередніх дослідженнях за допомогою профілометра з індуктивним перетворювачем, модель 296.

Розроблено програмне забезпечення для фільтрації нерівностей профілю поверхні незадрукованого або задрукованого паперу з використанням фільтру Гаусса, що дозволяє отримати профілограми, виключивши з профілю такі фактори, як перешкоди та похибки, викликані випадковими вібраціями, розраховувати відповідні показники шорсткості, та встановити в подальшому взаємозв’язок з якістю відбитків на цьому папері.


Ключові слова


папір; шорсткість паперу; профілограма поверхні паперу; фільтрація нерівностей профілю поверхні; cтруктура поверхні паперу; похибки та перешкоди приладу; фільтр Гауса; якість відбитків

Повний текст:

PDF

Посилання


Shapiro, L. G. & Stockman, G. C. (2001). Computer Vision. Prentence Hall, 137–150 [in English].

Babadzhanov, L. S. (2003). Mery tolshchiny tonkikh pokrytiy i ikh izmerenie sposobom sovmeshcheniya profilogramm. Journal of Izmeritel’naya tekhnika, 4, 10–12 [in Russian].

Lishchenko, N. V. & Nezhebovskiy, V. V. & Larshin, V. P. (2015). Chastotnyy analiz nerovnostey poverkhnosti i vibratsiy pri ee obrabotke. Journal of Perspektyvnі tekhnolohii ta prylady, 7, 72–80. – Retrieved from: http://nbuv.gov.ua/UJRN/ptp_2015_7_17 [in Russian].

Ustymenko, V. O. & Klochko, K. A. & Bidun, A. V. (2017). Pidvyshchennia yakosti filtratsii elektrokardiosyhnalu za dopomohoiu filtriv Vinera ta Chebysheva. Journal of Naukovi pratsi VNTU, 2, 8 [in Ukrainian].

Patyukov, V. G. (2003). Pomekhoustoychivye izmeriteli chastotno-vremennykh parametrov signalov. Journal of Izmeritel’naya tekhnika, 4, 45–47 [in Russian].

Nguen, T. F. & Shelestov, A. Yu. (2005). Parallel’naya realizatsiya algoritmov fil’tratsii kosmicheskikh izobrazheniy. Journal of Problemy upravleniya i informatiki, 2, 121–132 [in Russian].

Shelevytskyi,I.V. (2002). Metody ta zasoby spain-tekhnolohii obrobky syhnaliv skladnoi formy. Kryvyi Rih, Yevropeiskyi un-t, 304 [in Ukrainian].

Smeliakov, K. S. & Ruban,I.V. (2008). Adaptyvna prostorova filtratsiia zobrazhen. Journal of Systemy ozbroiennia i viiskova tekhnika, 3(15), 164–166 [in Ukrainian].

Ivanov, V. G. & Lyubarskiy, M. G. & Lomonosov, Yu. V. (2004). Fur’e — i veyvlet — analiz izobrazheniy v ploskosti JPEG-tekhnologiy. Journal of Problemy upravleniya i informatiki, 5, 111–124 [in Russian].

Kamorkin, P. A. (2013). Primenenie fil’tra Gaussa dlya opredeleniya geometrichskikh parametrov kachestva poverkhnosti profil’nym metodom. Journal of Progresivnі tekhnologії і sistemi mashinobuduvannya, 1(45)–2(46), 139–146 [in Russian].

Popov, G. A. & Khryashchev, D. A. (2010).Obodnom metode nizkochastotnoy fil’tratsii gidrolokatsionnykh izobrazheniy. Journal of Vestnik AGTU. Ser. Morskaya tekhnika i tekhnologiya, 1, 63–68 [in Russian].

Kyrychok, T. Iu. & Klymenko, T. Ie. & Rybak, O. V. (2016). Modeliuvannia struktury poverkhni banknotnoho paperu na osnovi teorii fraktaliv. Journal of Naukovi visti NTUU ‘KPI’, 2, 33–42 [in Ukrainian].

Kyrychok, T. Iu. & Klymenko, T. Ie. & Malkush, N. L. (2009). Mikroheometriia poverkhni paperu z vodianymy znakamy. Journal of Zb. nauk. prats ‘Tekhnolohiia i tekhnika drukarstva’, 4, 130–137. Retrieved from http://ttdruk.vpi.kpi.ua/article/view/57869 [in Ukrainian].

Nixon, Mark S. (2008). Feature Extraction and Image Processing. Journal of Academic Press, 88 [in English].

Mattias, Gaertner. (2009). Lazarus for Cross-Platform Development. Journal of Linux Journal. Belltown Media, Inc., 185 [in English].


Пристатейна бібліографія ГОСТ


1. Shapiro L. G. Computer Vision / L. G. Shapiro, G. C. Stockman. Prentence Hall, 2001. С. 137–150.

2. Бабаджанов Л. С. Меры толщины тонких покрытий и их измерение способом совмещения профилограмм / Л. С. Бабаджанов // Измерительная техника. 2003. № 4. С. 10–12.

3. Лищенко Н. В. Частотный анализ неровностей поверхности и вибраций при её обработке / Н. В. Лищенко, В. В. Нежебовский, В. П. Ларшин // Перспективні технології та прилади. 2015. Вип. 7. С. 72–80. Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/ptp_2015_7_17.

4. Устименко В. О. Підвищення якості фільтрації електрокардіосигналу за допомогою фільтрів Вінера та Чебишева / В. О. Устименко; К. А. Клочко, А. В. Бідун // Наукові праці ВНТУ. 2017. № 2. 8 с.

5. Патюков В. Г. Помехоустойчивые измерители частотно-временных параметров сигналов // Измерительная техника. 2003. № 4. С. 45–47.

6. Нгуен Т. Ф. Параллельная реализация алгоритмов фильтрации космических изображений / Т. Ф. Нгуен, А. Ю. Шелестов // Проблемы управления и информатики. 2005. № 2. С. 121–132.

7. Шелевицький І. В. Методи та засоби спайн-технології обробки сигналів складної форми / І. В. Шелевицький. Кривий Ріг: Європейський ун-т, 2002. 304 с.

8. Смеляков К. С. Адаптивна просторова фільтрація зображень / К. С. Смеляков, І. В. Рубан // Системи озброєння і військова техніка. 2008. № 3(15). С. 164–166.

9. Иванов В. Г. Фурье — и вейвлет — анализ изображений в плоскости JPEG-технологий / В. Г. Иванов, М. Г. Любарский, Ю. В. Ломоносов // Проблемы управления и информатики. 2004. № 5. С. 111–124.

10. Каморкин П. А. Применение фильтра Гаусса для определения геометричских параметров качества поверхности профильным методом / П. А. Каморкин // Прогресивні технології і системи машинобудування. 2013. № 1(45)–2(46). С. 139–146.

11. Попов Г. А. Об одном методе низкочастотной фильтрации гидролокационных изображений / Г. А. Попов, Д. А. Хрящёв // Вестник АГТУ. Сер. Морская техника и технология. 2010. № 1. С. 63–68.

12. Киричок Т. Ю. Моделювання структури поверхні банкнотного паперу на основі теорії фракталів / Т. Ю. Киричок, Т. Є. Клименко, О. В. Рибак // Наукові вісті НТУУ «КПІ». К., 2016. № 2. С. 33–42.

13. Киричок Т. Ю. Мікрогеометрія поверхні паперу з водяними знаками / Т. Ю. Киричок, Т. Є. Клименко, Н. Л. Малкуш // Зб. наук. праць «Технологія і техніка друкарства». К., 2009. № 4. С. 130–137. Режим доступу: http://ttdruk.vpi.kpi.ua/article/view/57869.

14. Nixon Mark S. Feature Extraction and Image Processing // Academic Press. 2008. P. 88.

15. Mattias Gaertner. Lazarus for Cross-Platform Development (англ.) // Linux Journal. Belltown Media, Inc., 2009. Iss. 185.


Метрики статей

Завантаження метрик ...

Metrics powered by PLOS ALM


 Ліцензія Creative Commons

follow me on facebook

© ВПІ КПІ ім. Ігоря Сікорського