Совершенствование методов и средств изучения строения льна по анатомическим и морфологическим параметрам
На правах рукописи
УДК 675.061.2.004.12
БОЛОНКИН
Владимир Александрович
СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ ИЗУЧЕНИЯ СТРОЕНИЯ ЛЬНА ПО АНАТОМИЧЕСКИМ И МОРФОЛОГИЧЕСКИМ ПАРАМЕТРАМ
Специальность 05.19.01
"Материаловедение производств текстильной
и легкой промышленности"
А В Т О Р Е Ф Е Р А Т
диссертации на соискание учёной степени
кандидата технических наук
Кострома, 2010
Работа выполнена в Костромском государственном технологическом университете (КГТУ).
| Научный руководитель: | кандидат технических наук, доцент Вихарев Сергей Михайлович. |
| Официальные оппоненты: | доктор технических наук, профессор Коробов Николай Анатольевич, Ивановская государственная текстильная академия, г. Иваново, кандидат технических наук, доцент Виноградова Анастасия Евгеньевна, Костромской государственный технологический университет, г. Кострома. |
| Ведущая организация: | ОАО «Костромской научно-исследовательский институт льняной промышленности», г. Кострома |
Защита состоится 23 декабря 2010 г. в 12.00 часов на заседании диссертационного совета Д212.093.01 при ГОУ ВПО «Костромской государственный технологический университет» по адресу: 156005, г. Кострома, ул. Дзержинского, д. 17, ауд. 214.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Костромского государственного технологического университета.
Автореферат разослан 20 ноября 2010 г.
Ученый секретарь диссертационного совета,
доктор технических наук, профессор Рудовский П.Н.
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность проблемы. В последние десятилетия перед отечественной селекцией льна-долгунца особо остро встал вопрос повышения качества волокна. Это обусловлено значительным ухудшением прядильных свойств льняного волокна современных сортов и высокими требованиями, предъявляемыми мировым рынком к качеству вырабатываемой продукции. Данную проблему можно решить созданием и внедрением в производство новых селекционных сортов льна-долгунца с высоким качеством волокна. По мнению специалистов, для этого необходимо использовать в селекционной работе экспресс-методы оценки селекционного материала, позволяющие быстро и точно оценить качество испытуемых сортов.
Наиболее точными для отбора лучших растений на первых этапах селекции являются анатомические и морфологические методы анализа, но их комплексное применение осложнено высокой трудоемкостью. Причем во избежание резкого ухудшения как качества самой оценки, так и последующего прогнозирования свойств разных сортов льна, пренебрегать некоторыми параметрами не представляется возможным. Кроме того, широкое применение подобных методов требует массовой обработки многочисленных показателей, что затруднено при использовании ряда существующих органолептических методик.
Решение данной проблемы видится во внедрении автоматизированных систем, которые позволят достаточно быстро осуществлять оценку количественных и качественных показателей анатомического и морфологического строения льна и прогнозировать его технологическую ценность. Таким образом, работы направленные на обоснование и разработку автоматизированных методов комплексной оценки параметров льняных стеблей, являются актуальными.
Цель работы и задачи исследования. Основной целью работы является повышение информативности и объективности морфологического и анатомического анализов оценки сортообразцов льна, а также снижение ее трудоемкости за счет применения автоматизированных методов и средств исследования.
Для достижения данной цели были поставлены и решены следующие задачи:
- анализ различных методов оценки качества льняного волокна в стеблях, выявление наиболее значимых анатомических и морфологических показателей стеблей льна;
- исследование цветовых и геометрических характеристик изображений поперечных срезов льняных стеблей;
- исследование и обоснование технических решений по автоматизации оценки анатомических параметров стебля;
- исследование и обоснование технических решений по автоматизации оценки морфологических параметров стебля;
- разработка комплекса автоматизированной оценки качества льняных стеблей по морфологическим и анатомическим признакам.
Методы исследований. Методической основой диссертации явились труды ведущих ученых в области материаловедения льна. В работе применялись теоретические и экспериментальные методы исследований. Интерпретацию опытных данных проводили после соответствующей их статистической обработки при общепринятом уровне доверительной вероятности с использованием ПЭВМ и пакетов программ MathCAD, Excel и IrfanView.
Научная новизна заключается в том, что впервые:
- Установлены значения цветовых параметров изображения, соответствующие поперечным срезам пучков волокон льна, в том числе и связанных одревеснением;
- Разработан метод массовой обработки изображений поперечных срезов льна, включающий их бинаризацию и определение площадей льняных пучков, в том числе с исключением одревесневших участков;
- Предложена классификация формы льняных пучков на базе оценки их эксцентриситета, в том числе и обобщенного по группам;
- Предложено оценивать долю волокнистых веществ на срезе через отношение площади волокнистых пучков к общей площади среза и степень одревеснения как отношение площади одревесневших участков пучков к общей площади пучков волокон;
- Обоснованы параметры оптических инструментальных средств получения изображений стеблей льна и их поперечных срезов;
- Предложены новые комплексные показатели качества льна, учитывающие такие морфологические признаки, как общая длина, мыклость и удельная сбежистость стеблей, и такие анатомические признаки, как доля волокнистых веществ на срезе, степень одревеснения волокнистых волокон и преобладающая форма волокнистых пучков.
Практическая ценность работы. Реализация результатов работы была осуществлена путем разработки программного комплекса, предназначенного для автоматизированной оценки образцов льна. Его применение позволяет значительно сократить трудозатраты при анатомической и морфологической оценке льна, повысить ее точность и достоверность. В основу комплекса положены разработанные алгоритмы бинаризации и автоподбора характеристик обработки изображения, массовой обработки изображений по общим параметрам, классификации форм пучков и оценки площади волокнистых пучков.
Также были разработаны новые комплексные показатели качества льна по анатомическим и морфологическим показателям, которые могут применяться в различных автоматизированных системах оценки и позволяют осуществлять экспресс-методы оценки селекционного материала.
Апробация Материалы диссертации были доложены и получили положительную оценку: на международной научно-технической конференции «Актуальные проблемы переработки льна в современных условиях» (Лен-2008), г. Кострома; на 59-й, 60-й, 61-й научных конференциях молодых ученых и студентов КГТУ, г. Кострома, 2007-2009 гг.; на 61-й научно-технической конференции магистрантов, студентов и аспирантов, ЯРГУ, г. Ярославль, 2008г.; на международной научно-практической конференции «Высокоэффективные разработки и инновационные проекты в льняном комплексе России», г. Вологда, 2007 г; на международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы науки в агропромышленном комплексе», КГСХА, Кострома, 2008 г.; на международной научно-практической конференции РОСЗИТЛП, г. Москва, 2008 г, на семинарах по материаловедению кафедры ТМШП КГТУ 2009-2010 гг.
Разработанный программный комплекс был опробован в качестве дополнительного программного средства для оценки качества льна в стеблях и получил положительный отзыв в таких учреждениях, как ГНУ Всероссийский научно-исследовательский институт механизации льноводства (ВНИИМЛ), г.Тверь, и МУП “Гаврилов-Ямский льновод”, г. Гаврилов-Ям, о чем свидетельствуют соответствующие акты.
Публикации. По результатам проведенных исследований опубликовано 12 печатных работ.
Объем работы. Диссертационная работа изложена на 156 страницах, состоит из введения, пяти глав и общих выводов. Работа содержит 34 рисунка, 16 таблиц, приложения, список литературы, включающий 88 наименований.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обосновывается актуальность работы, определяются цели и конкретные задачи исследования, характеризуются научная новизна и практическая значимость работы. Приведены сведения об исследуемых объектах и представлены данные об апробации результатов работы, публикациях, структуре и объеме работы.
В первой главе диссертации проведен анализ методов оценки качества льняного волокна. Изучены работы таких исследователей, как Ордина Н. А., Магитт М., Тихвинский С. Ф., Дудина А. Н., Тумалевич В., Киселев М. В., Федосова Н. М., Пашин Е. Л. и др. Установлено, что одним из самых простых и доступных способов оценки качества материала на первых этапах селекции является морфологический анализ. Анатомический метод, по мнению специалистов, является наиболее точным для отбора лучших растений на первых этапах селекции. Однако для получения достоверных сведений об анатомическом строении льняных стеблей необходимо учитывать целый комплекс количественных и качественных показателей, что делает обработку очень сложной и продолжительной. Применение обоих методов затруднено ввиду отсутствия комплексной оценки сортообразцов, которая позволяла бы давать однозначное заключение о качестве изучаемой селекционной линии, а также тем, что некоторые параметры определяются органолептически, что приводит к субъективизму оценки.
На основе проведённого анализа были сформулированы основные направления исследований для достижения поставленной в работе цели.
Во второй главе определены анатомические признаки, нахождение которых лучше других поддается автоматизации. Метод, предложенный Н. А. Ординой, связывающий качество льна с поперечными размерами элементарных волокон и степенью их одревеснения, представляется мало приемлемым, поскольку диаметр элементарных волокон измерить весьма затруднительно. Волокна тесно примыкают друг к другу, и их геометрические характеристики часто сложно различимы. Что касается определения степени одревеснения элементарных волокон, то она может быть автоматизирована, поскольку метод основан на различном окрашивании одревесневших и неодревесневших участков срезов стеблей при обработке различными реагентами. Перспективным также является метод оценки, предполагающий определение формы и размеров лубяных пучков (М. Магитт, А. Н. Дудина, С. Ф. Тихвинский). Главным образом из-за того, что пучки имеют четкие границы (в отличие от элементарных волокон). Это позволяет проводить оценку их количества, формы и общей площади.
В результате проведенного анализа выявлено, что анатомический метод оценки льняных стеблей может быть автоматизирован. Кроме существенного выигрыша во времени применение программных средств также дает возможность стандартизации анатомического анализа. Каждый отдельный исследователь определяет форму пучков с изрядной долей субъективизма. При использовании же программных средств появляется возможность нормирования и оценки адекватности полученных данных. Кроме того, это позволяет быстро получать статистические данные по всему объему экспериментальной выборки.
Аппаратное обеспечение автоматизированного комплекса оценки льна по анатомическим параметрам включает в себя следующие компоненты: цифровой микроскоп (или обычный микроскоп с цифровой насадкой) и подключенный к нему компьютер. Изображения льняных срезов напрямую поступают в компьютер для дальнейшего исследования с помощью программных средств. Сопряжение с компьютером осуществляется через USB-порт.
Решение проблемы различных условий освещения также видится в автоматической настройке параметров обработки на основе средних характеристик RGB фотографий. Данный метод позволяет учитывать условия освещения, в которых было получено изображение. Установлено, что на фотографиях льняных срезов волокнистые пучки имеют характеристики RGB отличные от характеристик RGB неволокнистой части среза. Ввиду этого пучки можно отделять от площади всего среза в автоматическом режиме (зная средние характеристики RGB фотографии) и исследовать их свойства отдельно.
В ходе работы было проведено исследование поперечных срезов льняных стеблей сортов льна “Зарянка”, ТОСТ 5, “Тверской” с целью установить настройки RGB для нахождения пучков на срезе и определения площади одревесневших волокон. В таблице 1 представлены средние значения цветовых характеристик.
Таблица 1 –Цветовые характеристики исследованных образцов
| RGB | R | G | B | sRGB | sR | sG | sB | bRGB | |
| Значение | 8682606 | 171 | 170 | 60 | 12732233 | 128 | 130 | 120 | 5494807 |
| 2715962 | 23 | 32 | 11 | 3522952 | 110 | 97 | 11 | 1048811 | |
| 0,312 | 0,139 | 0,191 | 0,198 | 0,276 | 0,860 | 0,744 | 0,094 | 0,190 |
где RGB – общая цветовая характеристика пучков; R – красная (Red) составляющая цвета; G – зеленая (Green) составляющая цвета; B – синяя (Blue) составляющая цвета; sRGB – общая цветовая характеристика одревесневшей доли пучков; sR – красная (Red) составляющая одревесневшей доли пучков; sG – зеленая (Green) составляющая одревесневшей доли пучков; sB – синяя (Blue) составляющая одревесневшей доли пучков; bRGB – общая цветовая характеристика площади, не относящейся к срезу льняного стебля; – среднеквадратическое отклонение; – коэффициент вариации.
Каждое изображение поперечного среза льняного стебля можно разделить на 2 площади: площадь непосредственно среза и остальную площадь, попавшую в кадр (эти площади разделяются по характеристике bRGB). Площадь среза, в свою очередь, разделяется на 3 площади: площадь волокнистых пучков (выделяется по характеристике RGB), площадь одревесневших частей пучков (выделяется по характеристике sRGB) и остальная площадь среза.
Как видно на рис. 1, B-составляющая в основном принимает значения, лежащие на разных концах синего спектра, что позволяет наиболее простым способом отличать волокнистые пучки от остальной площади поперечного среза льняного стебля. Также это свойство применяется при определении одревесневшей части пучков.
| Цветовая характеристика | Доля в общем цветовом массиве |
| 0 | 38% |
| 248 | 31,6% |
Рисунок 1 – Гистограмма B-составляющей изображения среза льняного стебля
Как видно из таблицы 1, цветовые характеристики обработки изображений могут варьировать в достаточно больших пределах. Это обусловлено тем, что снимки получаются в различных условиях освещения. В соответствии с предложенным методом настройки RGB подбираются на основе усредненных значений RGB всех точек изображения.
Основными анатомическими показателями, по которым ведётся оценка качества льняных стеблей, являются отношение площади волокнистых пучков к общей площади среза стебля, отношение площади одревесневших волокон к площади всех пучков и форма волокнистых пучков на срезе. В результате обработки фотографий поперечных срезов была получена информация о преобладающей форме пучков, доли одревесневшей площади и доли пучков на срезе:
Доля волокнистых веществ на срезе вычисляется как
 , | (1) |
где Sпучк – общая площадь волокнистых пучков на срезе; Sсреза – общая площадь среза.
Доля одревесневших участков волокон на срезе определяется как
 | (2) |
где Sодр – площадь одревесневших участков пучков
Результаты экспериментов приведены в диссертационной работе. Подсчет не количества (как в классической методике) элементарных волокон, а доли площадей обусловлен тем, что размеры срезов элементарных волокон как внутри пучков, так и в целом на срезе сильно варьируют, и размеры поперечников соседних волокон могут отличаться в несколько раз. В связи с этим расчет долей площадей элементарных волокон более корректен.
Проведены расчеты требований к системам технического зрения, применяемых при анатомическом анализе. Определено, что для анатомического анализа достаточно использовать микроскоп или цифровую насадку с разрешением 0,3 Мпикс и увеличением 40x или выше. При использовании такой техники максимальная погрешность составляет 0,39 мкм2, что удовлетворяет требованиям точности метода.
В третьей главе проведен анализ методов классического определения форм пучков, которые рекомендовали такие исследователи, как М. Магитт, А. Н. Дудина, С. Ф. Тихвинский и др. Отмечено, что определение формы пучков всегда осуществляется органолептически, отсутствуют четкие критерии при определении формы и отнесении пучка к той или иной группе. В основном различают четыре основные формы лубяных пучков – овальная, округлая, тангентальная (вытянутая по окружности стебля) и полиморфная (с неровными краями) (рис. 2). Однако до настоящего времени отсутствовали четкие границы, условия, критерии, когда пучок является овальным или тангентальным, овальным или округлым.
 | 1 – овальные; 2 – тангентальные; 3 – округлые; 4 – полиморфные |
Рисунок 2 – Основные типы лубяных пучков (по С. Ф. Тихвинскому)
При автоматизированном анализе цифровых изображений проблема определения простых фигур, таких как прямые, окружности или эллипсы, возникает достаточно часто. Получив массив координат точек, из которых состоит фигура, мы имеем возможность, на основе заданных отношений отрезков, соединяющих точки на плоскости, определить к какому классу (какой форме) фигура относится.
В работе было рассмотрено несколько способов автоматизированного определения формы пучков. На основании данного рассмотрения предложен метод эквивалентных эллипсов. Он заключается в следующем: находится пара точек (А и С) на периметре изображения пучка, расстояние между которыми по прямой максимально. Проведенная через них прямая линия совмещается с осью абсцисс (рис. 3) путем поворота изображения. В середине отрезка АС строится перпендикуляр к прямой, совмещенный с осью ординат, на которой находятся верхняя (В) и нижняя (D) точки пересечения с периметром изображения. Затем строится “эквивалентный эллипс”, для которого длина AC задает величину большой оси, а BD – малой.
Рисунок 3 – Построение эллипса, эквивалентного волокнистому пучку
Вычисляется эксцентриситет е эквивалентного эллипса, характеризующий степень его вытянутости (0 е < 1)
 | (3) |
В зависимости от величины эксцентриситета определяется принадлежность формы пучка к одной из групп: 0 е 0,4 – пучок округлый, 0,4 < е 0,7 – пучок овальный, е > 0,7 – пучок тангентальный.
Для оценки точности аппроксимации пучка эллипсом предложено находить разницу площадей среза реального пучка и эквивалентного эллипса.
 | (4) |
где k – степень отклонения площади;
Sпучка – площадь волокнистого пучка, пиксели;
S – площадь эквивалентного эллипса, пиксели.
Если k 0,05, пучок можно считать округлым, овальным или тангентальным в зависимости от величины эксцентриситета, при k > 0,05 пучок следует считать полиморфным.
Преобладающую на срезе форму лубяных пучков предложено определять с помощью обобщенного эксцентриситета F в соответствии с (5)
 | (5) |
где еi – эксцентриситет эллипса i-го пучка; k – степень отклонения площади пучка от площади эллипса; n – общее количество пучков на срезе.
При использовании программных средств появляется возможность определения и других анатомических характеристик. В работе предложено нахождение такого параметра, как угол кривизны пучка (рис. 4). Точки А, В, С и D определяются таким же образом, как и при построении эквивалентного эллипса. От точки А в середину отрезка BD проводится прямая. Угол кривизны пучка – это острый угол между построенной прямой и отрезком АС. Величина угла кривизны пучка также является мерой полиморфности пучка.
Рисунок 4 – Определение угла кривизны пучка
С помощью программных средств обработаны изображения поперечных срезов 3 сортов льна: “Зарянка”, ТОСТ 5 и “Тверской”. Результаты обработки представлены в диссертационной работе.
Рассмотренные выше анатомические характеристики можно объединить в один комплексный показатель, учитывающий форму волокнистых пучков, долю волокна на срезе стебля, а также степень одревеснения пучков.
Комплексный показатель качества для образца льна вычисляется как
(6)
Результаты анатомического анализа четырех образцов льняных стеблей, проведенного вручную согласно общепринятой методике, представлены в таблице 2. Результаты анатомического анализа четырех образцов льна, проведенного по предложенному методу в соответствии с (1), (2), (5), (6), представлены в таблице 3.
Таблица 2 – Результаты анатомического анализа поперечных срезов льняных стеблей, проведенного по общепринятой методике
| Характеристика анатомического строения | Образец 1 | Образец 2 | Образец 3 | Образец 4 |
| Преобладающая форма волокнистых пучков | тангентал. | полиморф-ные | полиморфно-тангентал. | полиморфно-тангентал. |
| Количество волокон на срезе, шт. | 515 | 604 | 509 | 402 |
| Количество волокон в пучке, шт. | 17 | 21 | 23 | 17 |
| Степень одревеснения волокон, % | 19,3 | 14,9 | 30,6 | 31,1 |
Таблица 3 – Результаты анатомического анализа поперечных срезов льняных стеблей, проведенного по разработанной методике
| Характеристика анатомического строения | Образец 1 | Образец 2 | Образец 3 | Образец 4 |
| F | 0,621 | 0,713 | 0,770 | 0,762 |
| S | 0,229 | 0,199 | 0,174 | 0,178 |
| O | 0,180 | 0,054 | 0,130 | 0,176 |
| K | 0,071 | 0,054 | 0,034 | 0,034 |
По данным таблицы 2 видно, что образцы 1 и 2 имеют большую ценность в сравнении с образцами 3 и 4, поскольку содержат больше волокон и имеют меньшую степень одревеснения. Результаты расчета комплексного показателя качества также свидетельствуют о преимуществах образцов 1 и 2.
В четвертой главе выявлены морфологические признаки, которые лучше других поддаются автоматизации. Оценка волокна по морфологическим признакам основана на предположении наличия зависимости между некоторыми внешними признаками растений и качеством волокна. Наиболее перспективным видится метод оценки, предполагающий определение технической длины, диаметров стебля на различных участках, а также коэффициента изогнутости стебля.
Автоматизированный метод более эффективен, чем ручной, по нескольким причинам. Исследователь в процессе измерения льняных стеблей может их деформировать, из-за чего результаты могут быть искажены. При съемке фотокамерой прямого контакта со стеблем нет. Вместе с тем, морфологический анализ с применением программных средств лишен свойственного исследователям субъективизма. Появляется возможность автоматического расчета статистических данных.
Аппаратное обеспечение автоматизированного метода оценки льна по морфологическим параметрам включает в себя следующие компоненты: цифровая фотокамера с возможностью подключения к компьютеру, люминесцентная лампа и сам компьютер. Изображения льняного стебля поступают в компьютер и в дальнейшем обрабатываются с помощью программных средств.
Проблема различных условий освещения решается путем автоматизированной подборки характеристик RGB обработки на основе средних значений характеристик RGB фотографии. Освещение должно быть распределено по стеблю равномерно. Установлено, что для освещения эффективно использовать люминесцентные лампы длиной 1 метр и более. Для определения масштаба изображения на фоновом листе помещается мерный отрезок, по которому определяется масштаб изображения в пиксель/см.
С помощью программных средств были обработаны фотографии 52 стеблей двух сортов льна: “Орион” и “Тост 4” по 26 стеблей от сорта. После получения фотографий морфологические характеристики всех стеблей были измерены вручную. В таблице 4 приведены средние значения исследуемых морфологических характеристик, полученных автоматически по алгоритмам, представленным в диссертации.
Таблица 4 – Результаты морфологического анализа льняных стеблей исследуемых селекционных сортов
| Сорт | Длина соцветия, см (см) | Длина стебля (см) | Диаметр у соцветия, мм (мм) | Диаметр посередине, мм (мм) | Диаметр в комле (мм) | Мыклость, ед. | Удельная сбежистость, мм/мм |
| Орион | 0,895 | 63,77 | 0,866 | 1,110 | 1,600 | 583 | 0,001153 |
| Тост 4 | 1,376 | 68,80 | 0,856 | 1,192 | 1,770 | 579 | 0,001300 |
Определенно, что между результатами, полученными вручную и автоматически, существует высокая корреляция (коэффициенты корреляции – 0,95, 0,95, 0,77, 0,82, 0,77 для длины соцветия, общей длины, диаметра у соцветия, диаметра посередине и диаметра в комлевой части соответственно) при доверительной вероятности равной 95%.
Снижение коэффициента корреляции при исследовании диаметров стебля можно объяснить тем, что при обработке фотографии не происходит контакта со стеблем. При ручной обработке из-за физического контакта исследуемого образца с губками штангенциркуля диаметр может получиться меньше реального. Кроме того, существует вероятность, что при ручной и автоматизированной обработках изучались разные стороны стебля, а стебель не может быть идеально круглым.
Для объединения определенных автоматическим методом морфологических характеристик в один показатель была разработана комплексная оценка образца. Анализ литературы по данной проблеме показал целесообразность применения в нашем случае метода средней геометрической комплексной оценки. В качестве отдельных морфологических характеристик стеблей, на основе проведенного анализа источников, были выбраны общая длина, мыклость, удельная сбежистость. Эти характеристики наиболее полно характеризуют стебель с точки зрения количества и качества длинного волокна, которое можно из него выделить при механических воздействиях.
 | (7) |
где Gi – комплексная оценка i-го сортообразца;
X1i – средняя общая длина стеблей i-го сортообразца;
X2i – средняя мыклость стеблей i-го сортообразца;
X3i – средняя удельная сбежистость стеблей i-го сортообразца.
Вычисление комплексных показателей предполагает использование безразмерных оценок исследуемых свойств, в качестве которых применены относительные индексы качества Xi.
Таким образом, для сравнения сортообразцов льна-долгунца по результатам автоматизированного морфологического анализа предложена комплексная оценка качества, учитывающая среднюю общую длину стеблей сортообразца, их мыклость и удельную сбежистость.
Проведены расчеты требований к системам технического зрения, применяемых при морфологическом анализе. Для морфологического анализа используемая в опытах фототехника с разрешением 10 Мпикс и фокусным расстоянием 18 мм (в 35-миллиметровом эквиваленте) при съемке на расстоянии 50 см от объекта позволяет вести расчеты с максимальной погрешностью 0,258 мм. Отмечено, что такая погрешность допустима для расчета длины стебля, однако значительна для нахождения диаметров стебля на различных участках. Даны рекомендации для достижения приемлемой погрешности. Во-первых, допускается использование той же фотокамеры, но на меньшем расстоянии от объекта (было установлено, что камеру с характеристиками 10 Мпикс и 18 мм для получения снимков с допустимой погрешностью необходимо использовать на расстоянии 10 см от стебля). Во-вторых, возможно использование для исследований сканеров, разрешающая способность которых равна или превышает 1200 DPI, что допускает их применение для нахождения диаметров стеблей.
В пятой главе представлена структура разрабатываемого комплекса (рис.5). Все средства комплекса делятся на три основных взаимодействующих функциональных блока (настройки, обработки и хранения (БН, БО, БХ соответственно), а также систему подготовки образцов (СПО) и базу данных прогнозов и оценок (БДПО).
В ходе работы были рассчитаны и сравнены временные затраты (на примере обработки 10 образцов) при ручном и автоматизированного анализах льняного стебля (таблица 5).
Таблица 5 – Временные затраты при ручном и автоматизированном анализах
| Этап | Вручную, с | С применением программного комплекса, с |
| Морфологический анализ | 600 | 243 |
| Анатомический анализ | 6520 | 1972 |
| Общие временные затраты | 7120 | 2215 |
Проведенный экономический расчет показал, что оборудование комплексом предлагаемых средств одного рабочего места дает экономический эффект в 17383,76 рублей.
Рисунок 5 – Структура комплекса прогнозирования технологической ценности льна по анатомическим и морфологическим признакам
(СПО – система подготовки образцов; ТСПИ – технические средства
получения изображения; СПОИ – система предварительной обработки изображения; СПАП – система получения анатомических/морфологических
признаков; САП – система анализа и прогнозирования; БДО – база данных образцов; БДПО – база данных прогнозов и оценок; БДПИ – база данных
полученных изображений; БДОИ – база данных обработанных изображений;
БДАП – база данных анатомических/морфологических признаков; ПН – программа настройки; БНИ – блок настройки изображений; БМА – блок моделей анатомии/морфологии; БМП – блок моделей прогнозирования и оценки; БН – блок настройки; БО – блок обработки; БХ – блок хранения)
Общие выводы
- На основе исследования цветовых характеристик поперечных срезов льняного стебля предложено производить распознавание изображений волокнистых пучков и их одревесневших частей на основе усредненных значений RGB всех точек изображения.
- Установлено, что на изображениях поперечных срезов льняных стеблей синяя (Blue-) составляющая является основной отличительной цветовой характеристикой волокнистых пучков от общего цвета среза, а также одревесневшей площади от общей площади пучков.
- Предложено определять долю волокнистых пучков на поперечном срезе как отношение площади волокнистых пучков к площади среза, а степень одревеснения – как отношение площади одревесневших элементов к площади волокнистых пучков.
- Предложена классификация формы льняных пучков на базе оценки их эксцентриситета, в том числе и обобщенного по группам;
- Установлены метрологические требования к средствам измерения анатомических и морфологических характеристик. Исходя из не более чем 5%-ной относительной погрешности измерения исследуемых величин, рекомендуется использовать для исследования анатомических характеристик цифровые фотоустройства разрешением от 0,3 Мпикс и оптический микроскоп с допустимым увеличением от 40X и выше; для исследования длины стебля – фотокамеры разрешением от 0,3 Мпикс, для исследования толщины стебля – фотокамеры разрешением от 10 Мпикс и больше (в зависимости от расстояния до стебля) или сканером разрешением от 1200 DPI.
- Разработанный программный комплекс позволяет по фотографиям льняных срезов автоматически определять долю волокнистых пучков на срезе, степень одревеснения пучков, преобладающую форму пучков; по фотографиям льняных стеблей автоматически определять техническую длину стебля, диаметры у соцветия, в середине, у комля, рассчитывать такие показатели, как мыклость и сбежистость.
- Предложены новые комплексные показатели качества льна, учитывающие такие морфологические признаки, как средняя общая длина стеблей, их мыклость и удельная сбежистость, и такие анатомические признаки, как доля волокнистых веществ на срезе, степень одревеснения волокнистых пучков и их преобладающая форма.
- Определено, что оборудование комплексом предлагаемых средств одного рабочего места дает экономический эффект в 17383,76 рублей.
- За счет применения автоматизированного программного комплекса возможно добиться снижения трудоемкости оценки сортообразцов льна. При оценке 10 сортообразцов время обработки было снижено на 1,5 часа. Выигрыш во времени может зависеть от производительности используемого компьютера.
ОПУБЛИКОВАННЫЕ РАБОТЫ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ
Статьи в изданиях из перечня ВАК:
- Болонкин В. А. Совершенствование анатомического анализа льна [Текст] / Болонкин В. А. Федосова Н. М., Вихарев С. М. // Известия вузов. Технология текстильной промышленности: научно-технический журнал. – Иваново: ИГТА, 2009. – №2. – С.22–23.
Статьи в журналах и научных сборниках:
- Федосова Н. М. Обоснование метода автоматизированного прогнозирования технологической ценности льна [Текст] / Федосова Н. М., Болонкин В. А., Вихарев С. М. // Вестник КГТУ: рецензируемый периодический научный журнал. – Кострома: КГТУ, 2007. – № 15. – С.26–28.
- Болонкин В. А. Обоснование метода автоматизированного прогнозирования технологической ценности льна по морфологическим параметрам [Текст] / Болонкин В. А. // Вестник КГТУ: рецензируемый периодический научный журнал. – Кострома: КГТУ, 2009. – № 21.
- Болонкин В. А. Методы обработки изображений для изучения анатомической структуры льна [Текст] / Болонкин В. А., Федосова Н. М., Вихарев С. М. // Научные труды молодых ученых КГТУ: в 2 ч. Ч. 1. – Кострома: КГТУ, 2008. – Вып. 9.
- Болонкин В. А. Разработка программных средств для морфологического анализа льняных стеблей [Текст] / Болонкин В. А. // Научные труды молодых ученых КГТУ: в 2 ч. Ч. 1. – Кострома: КГТУ, 2009. – Вып. 10.
Тезисы докладов и материалы конференций:
- Болонкин В. А. Автоматизация анатомического анализа льняных стеблей [Текст] / Болонкин В. А. Федосова Н. М., Вихарев С. М. // Актуальные проблемы науки в агропромышленном комплексе: материалы Международной научно-практической конференции. – Кострома: КГСХА, 2007.
- Вихарев С. М., Разработка методов и средств автоматизированной оценки технологической ценности льна по анатомическим признакам [Текст] / Вихарев С. М., Федосова Н. М., Болонкин В. А. // Высокоэффективные разработки и инновационные проекты в льняном комплексе России: материалы Международной научно-практической конференции. – Вологда, 2007. – С. 164-167.
- Болонкин В. А. Автоматизация оценки технологической ценности льна по анатомическим признакам [Текст] / Болонкин В. А., Федосова Н. М., Вихарев С. М. // Студенты и молодые ученые КГТУ – производству: материалы 59-ой межвузовской научно-технической конференции молодых ученых и студентов. – Кострома: КГТУ, 2007.
- Болонкин В. А. Автоматизация оценки технологической ценности льна по морфологическим признакам [Текст] / Болонкин В. А., Федосова Н. М., Вихарев С. М. // Современные наукоемкие инновационные технологии развития промышленности региона (ЛЕН–2008): материалы Международной научно-технической конференции. – Кострома: КГТУ, 2008.
- Болонкин В. А. Проблемы анализа изображений срезов льна [Текст] / Болонкин В. А., Федосова Н. М., Вихарев С. М. // Актуальные проблемы науки в агропромышленном комплексе: материалы Международной научно-практической конференции. – Кострома: КГСХА, 2008. – т. V. – С. 12.
- Болонкин В. А. Автоматизация морфологического анализа льняных стеблей [Текст] / Болонкин В. А., Вихарев С. М., Федосова Н. М. // Тезисы 61-й научно-технической конференции магистрантов, студентов и аспирантов. – Ярославль: ЯРГУ, 2008.
- Вихарев С. М. Программно-измерительный комплекс для оценки технологической ценности льна [Текст] / Вихарев С. М., Федосова Н. М., Болонкин В. А. // Материалы межвузовской научно-технической конференции. – Москва: РосЗИТЛП, 2008.
