Автоматизированная система управления климатическими испытаниями резинотехнических изделий с использованием методов машинного зрения тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат наук Скляревский, Даниил Владимирович

• Скляревский, Даниил Владимирович
• кандидат наук
• 2016

Оглавление диссертации кандидат наук Скляревский, Даниил Владимирович

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ЛИТЕРАТУРНЫЙ ОБЗОР

1.1 Анализ проблем и методов климатических испытаний РТИ на устойчивость к факторам старения

1.1.1 Требования и подготовка образцов РТИ к испытаниям на старение

1.1.2 Методика испытания резин на старение в атмосферных условиях

1.1.3 Методика ускоренных испытаний РТИ на старение в искусственно созданных условиях

1.1.4 Анализ показателей старения РТИ и методов их измерения

Алгоритмические подходы к анализу дефектов поверхностей на

изображениях

1.2.1 Методы фильтрации и улучшения качества изображений

1.2.1.1 Частотные методы фильтрации изображений

1.2.1.2 Пространственные методы фильтрации изображений

1.2.2 Методы сегментации объектов на изображении

1.2.2.1 Методы текстурного анализа

1.2.2.2 Методы контурного анализа

1.2.3 Подходы к выделению структуры и семантики обнаруженных объектов

1.2.3.1 Подходы к структурному описанию контуров

1.2.3.2 Подходы к морфологическому описанию контуров

1.2.3.3 Преобразование Хафа

1.3 Подходы к сопоставлению объектов в серии изображений

1.3.1 Корреляционные методы

1.3.2 Алгоритмы сопоставления изображений по ключевым точкам

1.4 Выводы и постановка задачи

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МОДИФИЦИРОВАННОЙ СТРУКТУРЫ АСУ КЛИМАТИЧЕСКИМИ ИСПЫТАНИЯМИ РТИ

2.1 Системный анализ существующей методики испытаний РТИ на устойчивость к факторам старения

2.2 Проведение экспериментальных исследований для решения задачи модификации системы управления климатической камерой

Разработка методики автоматизированного контроля визуальных показателей старения РТИ с использованием оптических средств получения и обработки информации

Разработка подходов к технической реализации подсистемы динамического фотоанализа визуальных показателей старения РТИ

2.4.1 Варианты реализации оптической составляющей подсистемы

2.4.2 Синтез модифицированной АСУ климатическими испытаниями показателей

старения РТИ

2.5 Выводы по главе

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА СПЕЦИАЛЬНОГО АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ АСУ КЛИМАТИЧЕСКИМИ ИСПЫТАНИЯМИ РТИ

3.1 Алгоритмы коррекции координат привязки к фрагменту в серии изображений

3.1.1 Коррекция координат привязки области интереса при наличии меток рабочей области образца

3.1.2 Коррекция координат привязки области интереса при отсутствии меток методом сопоставления характерных точек

3.2 Предварительная обработка изображений

3.2.1 Устранение эффекта засветки изображения

3.2.2 Устранения эффекта водяных разводов и других текстурных зашумлений

3.2.3 Бинаризация изображения и преобразование растровых элементов в структурные объекты

3.2.4 Алгоритм слияния распознанных трещин

3.3 Вычисление геометрических и морфологических признаков трещин

3.3.1 Вычисление геометрических признаков

3.3.2 Вычисление фрактальной размерности поверхности разрушения

3.3.3 Описание кинетики растрескивания образца РТИ с использованием уравнения линейной регрессии

3.4 Обнаружение наличия сетки трещин на образце РТИ и расчёт её основных характеристик

3.5 Формализация морфологических признаков трещин РТИ с использованием волнового алгоритма

3.5.1 Применение свойств волнового алгоритма для формализации морфологических признаков трещин

3.5.2 Формализованное описание процесса развития трещины во времени и пространстве с применением 3D-диаграмм

Моделирование распределений параметров трещин с использованием уравнения Пирсона

3.6.1 Статистические распределения параметров растрескивания

3.6.2 Методика аппроксимации распределений параметров старения РТИ с использованием уравнений Пирсона

Методика визуализации процесса развития трещин методом наложения бинарных изображений

3.8 Выводы по главе

ГЛАВА 4. СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО УПРАВЛЕНИЮ ПРОЦЕССОМ КЛИМАТИЧЕСКИХ ИСПЫТАНИЙ

Анализ взаимодействия потоков данных системы управления климатическими испытаниями

Синтез системы поддержки принятия решений по управлению климатическими испытаниями

4.2.1 Интерфейс системы поддержки принятия решений по управлению климатическими испытаниями

4.2.2 Структура выходных данных программы

4.3 Инженерная методика выполнения исследования и обработки данных

4.3.1 Калибровка программы

4.3.2 Настройка параметров распознавания и выполнение исследования

4.4 Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЕ А. Серии фотоснимков испытываемых образцов РТИ

ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Результаты испытаний разработанного программного обеспечения, полученные для 3-х образцов РТИ

ПРИЛОЖЕНИЕ В. Примеры выходных данных по развитию единичной трещины

ПРИЛОЖЕНИЕ Г. Свидетельство о регистрации разработанного прикладного ПО

ПРИЛОЖЕНИЕ Д. Акты внедрения

205

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизированная система управления климатическими испытаниями резинотехнических изделий с использованием методов машинного зрения»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность. Под воздействием климатических факторов (кислорода и озона, света, температуры, влажности), происходит ухудшение физико-механических свойств, и, как следствие, разрушение резинотехнических изделий (РТИ), вызванное процессом старения.

При разработке новых рецептур РТИ, а также при контроле качества существующих изделий, наряду с различными механическими испытаниями, осуществляют ряд испытаний образцов изделий на устойчивость к разрушению под воздействием факторов старения (климатических, агрессивности сред и т.д.). Для управления процессами климатических испытаний РТИ применяются автоматизированные климатические камеры (КК), позволяющие моделировать целенаправленные воздействия агрессивных климатических факторов на исследуемые образцы РТИ, идентичные условиям эксплуатации изделий.

Однако контроль степени и характера разрушения РТИ в КК на сегодняшний день не автоматизирован, и производится оператором, как правило, визуально и с помощью простейших инструментальных средств в дискретные моменты времени. Это значительно снижает эффективность систем управления испытаниями с использованием КК, а также вызывает затруднения при изучении процесса старения РТИ.

Степень и характер разрушения РТИ могут быть оценены с использованием анализа фотоснимков изделия, полученных с помощью оптических средств.

Методы машинного зрения успешно применяются в контексте анализа тре-щинности для оценки степени: изношенности дорожных покрытий, разрушения железобетонных строений, повреждения металлоконструкций и др.

Несмотря на существующие технические возможности и большой задел в научном и программно-алгоритмическом обеспечении распознавания дефектов на разрушающейся поверхности, автоматический анализ степени и характера разру-

шения РТИ с использованием методов машинного зрения не нашёл широкого применения в процессе испытаний в КК ввиду отсутствия алгоритмов обработки и визуализации информации специфических для процессов старения РТИ.

Различная физическая природа процесса старения РТИ в ходе климатических испытаний, наличие показателей старения РТИ, измеряемых вручную, сложность расчетов при обработке изображений требуют системного подхода к решению задачи оценки степени старения РТИ, для чего необходимо усовершенствовать процесс управления климатическими испытаниями РТИ в КК.

Исходя из вышеизложенного, разработка автоматизированной системы управления (АСУ) климатическими испытаниями РТИ с использованием методов машинного зрения, является актуальной научно-технической задачей.

В основу диссертационной работы положены результаты исследований в области машинного зрения следующих учёных: Гонсалеса Р., Tomasi C., Manduchi R., Хафа П., Lowe D., Кэнни Д., Пфальца Д., Розенфельда А., Клубкова И.М. и др.; в области изучения процессов старения резины и методов её искусственного соста-ривания: Зуева Ю.С., Кузьминского А.С., Лежнева Н.Н., Лукомской А.И., Mott P.H., Roland C.M. и др.

Цель работы: повышение эффективности систем управления климатическими испытаниями в КК путем автоматизации оценки состояния РТИ в процессе их старения с использованием методов машинного зрения.

Для достижения указанной цели поставлены задачи:

1. Системный анализ проблем и методов климатических испытаний образцов РТИ, а также существующей методики испытаний с использованием КК;

2. Определение множества параметров процесса старения РТИ позволяющих визуально оценить степень и характер разрушения образца на основе системного анализа, а также выявление системных связей между измеряемыми параметрами и фактической степенью старения РТИ;

3. Разработка модифицированной АСУ климатическими испытаниями РТИ в КК, включающей подсистему сбора графических данных, позволяющей оценивать

показатели старения РТИ в ходе климатических испытаний с учётом контура обратной связи управления процессом испытания;

4. Разработка комплекса алгоритмов, осуществляющих: автоматическую коррекцию координат привязки к анализируемому фрагменту поверхности растрескивания РТИ; устранение оптических дефектов, не относящихся к маркерам разрушения РТИ; количественную оценку степени изменения визуального состояния РТИ по поступающей графической информации;

5. Разработка системы поддержки принятия решений (СППР) (прикладного ПО) для АСУ климатическими испытаниями РТИ, обеспечивающей обработку графической информации и наглядную визуализацию результатов испытания.

Объектом исследования является процесс разрушения РТИ при их испытании на устойчивость к воздействиям внешних климатических факторов.

Предметом исследования является АСУ климатическими испытаниями РТИ в КК, а также её алгоритмическое обеспечение, разработанное на основе методов машинного зрения.

Научная новизна работы:

по специальности 05.13.06:

1. Модификация системы управления климатическими испытаниями на устойчивость к факторам старения РТИ в КК, отличающаяся введением подсистемы динамического фотоанализа степени старения образцов (п.2, п.11 паспорта научной специальности).

2. Подсистема сбора и обработки графических данных о степени старения РТИ, поступающих с оптического устройства регистрации изображений, отличающаяся применением методов машинного зрения в процессе выполнения климатических испытаний (п.8 паспорта научной специальности).

3. Специальное алгоритмическое обеспечение, обеспечивающее функционирование модифицированной АСУ климатическими испытаниями РТИ на устой-

чивость к факторам старения, отличающееся применением и адаптацией алгоритмов машинного зрения к особенностям динамического фотоанализа процесса старения РТИ (п.10 паспорта научной специальности).

по специальности 05.13.01:

4. Алгоритм автоматической коррекции координат привязки анализируемого фрагмента изображения РТИ при отсутствии маркировки рабочего участка образца в серии изображений, отличающийся применением дополнительной кластерной оценки после сопоставления ключевых точек алгоритмом Scale-Invariant Feature Transform (SIFT), позволяющей снизить вероятность ошибочного сопоставления координат анализируемого фрагмента образца до и после деформаций, возникающих в ходе испытаний, и погрешность при идентификации системных связей параметров процесса старения РТИ (п.5 паспорта научной специальности).

5. Алгоритм автоматического обнаружения и расчёта параметров сетки озонового растрескивания РТИ, отличающийся использованием второго уровня бинаризации изображений для подсветки текстурной сетки и преобразования Хафа для вычисления параметров сетки, упрощающий анализ информации, получаемой в процессе испытания РТИ (п. 12 паспорта научной специальности).

6. Модифицированный волновой алгоритм, позволяющий получать наибольшее количество систематизированных информативных признаков о рассматриваемом дефекте на поверхности образца РТИ. Выделен дополнительный классификационные признак, характеризующие степень разветвленности трещины, а также количественный признак, характеризующий долю трещин с наибольшей вероятностью слияния в каждый следующий момент времени (п.4 паспорта научной специальности).

Теоретическая значимость. Полученные теоретические результаты расширяют алгоритмический аппарат теории распознавания образов и машинного зрения к решению задач обнаружения и идентификации трещин полимеров, резин и композитов на их основе, что позволяет решать задачи повышения эффективности управления процессами климатических испытаний РТИ.

Практическая значимость. На основе проведенных исследований разработаны предложения по технической реализации автоматизированной подсистемы управления климатическими испытаниями РТИ. Разработана методика автоматизированного контроля визуальных показателей старения РТИ в процессе климатических испытаний, отличающаяся возможностью оперативного контроля состояния РТИ по данным динамического фотоанализа. Также разработана СППР, которая может быть использована для обработки и интерпретации экспериментальных данных при проведении неразрушающего контроля степени старения образцов РТИ непосредственно в процессе климатических испытаний в КК, подсчёта и анализа показателей старения образца РТИ, анализа статистических характеристик, визуализации процесса разрушения РТИ, а также очагов распространения трещин. Полученные сведения могут быть использованы для принятия решения по управлению испытанием или о целесообразности модификации рецептуры образца РТИ.

Методы исследования. При выполнении исследования применялись методы: автоматизации, математического моделирования, системного анализа, математической статистики, структурного синтеза, машинного зрения, объектно-ориентированного программирования.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Модифицированная система управления климатическими испытаниями на устойчивость к факторам старения РТИ в КК с включением подсистемы динамического фотоанализа, осуществляющей сбор и обработку графических данных о степени старения РТИ, что позволяет непосредственно в процессе испытаний получать оперативную информацию о ходе процесса старения РТИ и принимать решение об изменении режима работы КК;

2. Алгоритмическое обеспечение и прикладное ПО (свидетельство о регистрации № 2015662598), обеспечивающее функционирование модифицированной АСУ климатическими испытаниями РТИ на устойчивость к факторам старения;

3. Алгоритм автоматической коррекции координат привязки анализируемого фрагмента изображения РТИ при отсутствии маркировки рабочего участка

образца в серии изображений, позволяющей снизить вероятность ошибочного сопоставления координат анализируемого фрагмента образца до и после деформаций, возникающих в ходе испытаний, а также погрешность при идентификации системных связей параметров процесса старения РТИ;

4. Алгоритм автоматического обнаружения и расчёта параметров сетки озонового растрескивания РТИ, упрощающий анализ информации, получаемой в процессе испытания РТИ;

5. Модифицированный волновой алгоритм, позволяющий получать наибольшее количество систематизированных информативных признаков о рассматриваемом дефекте на поверхности образца РТИ.

Достоверность результатов и апробация работы.

Достоверность полученных результатов базируется на корректном использовании современных методов научных исследований и подтверждается проведенными экспериментальными работами.

Основные положения диссертационной работы были доложены на ХХШ-м и ХХУ-м международных научно-технических семинарах «Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации» (г. Алушта, 2014 и 2016 г.); 78-й научно-технической конференции профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов БГТУ (г. Минск, 2014 г.); 11-й международной научно-практической конференции «Виртуальное моделирование, прототипирование и промышленный дизайн» (г. Тамбов, 2015 г.); II и IV международных научно-практических интернет-конференциях «Моделирование энергоинформационных процессов» (2013 и 2015 г.); II международной конференции «Информационные технологии и нанотехнологии» (г. Самара, 2016 г.) и отчетных конференциях преподавателей и научных сотрудников Воронежского государственного университета инженерных технологий за 2013 - 2014 гг.

Разработанная методика, алгоритмическое и программное обеспечение изучения динамики процесса разрушения РТИ апробированы на ООО «Совтех» (г. Воронеж), а также на ООО «РПИ КурскПром» (г. Курск).

Публикации. Основное содержание диссертации изложено в 13 работах, из них 3 статьи в журналах, реферируемых ВАК РФ, получено свидетельство о регистрации программы для ЭВМ.

Личный вклад автора в работы, опубликованные в соавторстве состоит в: модификации системы управления климатическими испытаниями на устойчивость к факторам старения РТИ в КК, отличающейся введением подсистемы динамического фотоанализа степени разрушения образцов; разработке методики неразруша-ющей экспресс-оценки степени и характера разрушения РТИ, отличающаяся систематизацией применения методов машинного зрения в области анализа старения РТИ; разработке автоматических алгоритмов коррекции координат привязки анализируемого фрагмента изображения РТИ при наличии и отсутствии маркировки рабочего участка образца в серии изображений; разработке алгоритма предварительной обработки изображений РТИ, отличающийся возможностью устранения эффектов засветки и водяных разводов с изображения; модификации волнового алгоритма, позволяющего определить наибольшее количество системных информативных признаков о рассматриваемом дефекте на поверхности образца РТИ, а также выделении дополнительного признака, характеризующего степень разветв-ленности трещины; разработке алгоритма автоматического обнаружения и расчёта параметров сетки озонового растрескивания РТИ; разработке специального алгоритмического обеспечения, а также прикладного ПО, обеспечивающего функционирование подсистемы контроля испытаний РТИ на устойчивость к факторам старения.

Диссертация выполнена на кафедре информационных и управляющих систем ФГБОУ ВО «ВГУИТ».

Соискатель был удостоен стипендии Президента РФ (приказ Мишбрнауки РФ № 1029 от 30.08.2013 г.).

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, основных выводов, списка литературы и приложений. Материал изложен на 176 страницах, содержит 93 рисунка и 13 таблиц. Список литературы из 147 источников.

В первой главе проведён анализ проблем и методов климатических испытаний, а также алгоритмов машинного зрения, применимых для динамической оценки степени старения РТИ. Показана роль КК при испытании образцов РТИ на устойчивость к климатическим факторам и агрессивным средам. Проведен анализ существующих средств и методов распознавания объектов на изображениях, применяемых в современных автоматизированных системах. На основе проведённого анализа существующих технических возможностей, выявленного математического и программно-алгоритмического задела сформулированы задачи, необходимые для достижения поставленной цели. Обоснована необходимость разработки АСУ климатическими испытаниями РТИ в КК с использованием методов машинного зрения.

Во второй главе выполнен системный анализ существующей методики испытания РТИ на устойчивость к климатическим факторам и агрессивным средам. Выявлены основные подсистемы и структура информационных потоков существующей системы климатических испытаний РТИ. Обоснована возможность модернизации существующей методики проведения климатических испытаний РТИ с использованием современных аппаратных средств регистрации и программной обработки изображений. Описана технология проведения эксперимента, а также извлечения и обработки количественной информации из полученных экспериментальных данных. На основе систематизированных в ходе работы данных была синтезирована модифицированная структура АСУ климатическими испытаниями РТИ в КК, включающая подсистему динамического фотоанализа степени старения РТИ.

Третья глава посвящена разработке алгоритмического обеспечения автоматизированной системы управления климатическими испытаниями РТИ в КК.

Приводится описание разработанных алгоритмов автоматической коррекции координат привязки к анализируемому фрагменту при наличии и отсутствии маркировок рабочего участка на образце РТИ.

Представлена методика предварительной обработки изображений, позволяющая отфильтровать объекты на фотоснимках, не относящиеся к трещинам.

Описан алгоритм, служащий для устранения дефектов распознавания трещин в связи с неоднородностью и наличием «перекрытий» позволяющий объединить ближайшие контуры по критерию минимума расстояния между ними. Предложен количественный показатель слияния трещин, характеризующий долю трещин, близких к разрыву соединительных «мостиков» между ними.

Приводится описание модифицированного волнового алгоритма, позволяющего получить геометрические характеристики трещин. Помимо типовых геометрических признаков предложен дополнительный морфологический признак - показатель разветвленности трещины.

Для выявления сетки поверхностных трещин была вычислена разница между двумя изображениями с разным порогом бинаризации. Для вычисления параметров сетки применялось преобразования Хафа, позволяющее выявить линии элементов сеточных ячеек, определить ширину сеточных ячеек и среднее расстояние между центрами ячеек.

С целью формализации статистических характеристик растрескивания поверхности образца РТИ разработана методика аппроксимации статистических распределений параметров старения РТИ с использованием дифференциального уравнения Пирсона, позволяющее описывать унимодальные и многомодальные кривые.

Разработана методика выявления очагов распространения трещин на основе метода наложения последовательности бинарных изображений, позволяющая визуализировать очаги распространения трещин и оценить влияние каждого очага на интенсивность разрушения образца РТИ в целом.

В четвертой главе представлено описание, разработанной на основе полученных результатов, автоматизированной системы поддержки принятия решений (СППР) ЛПР при проведении климатических испытаний РТИ. Представлены режимы работы СППР, включающие выводы динамических величин и статистики испытаний, визуализацию очагов разрушения, на основе которых осуществляется прогнозирование и выработка рекомендаций по заданию режимов регулирования степени и характера воздействия разрушающих факторов, действующих на испытуемый образец РТИ в КК, а также выработка рекомендаций по модификации рецептуры резины, из которой был изготовлен образец.

ГЛАВА 1. ЛИТЕРАТУРНЫЙ ОБЗОР

1.1 Анализ проблем и методов климатических испытаний РТИ на устойчивость к факторам старения

1.1.1 Требования и подготовка образцов РТИ к испытаниям на старение

Старением полимерного материала называется совокупность физических и химических процессов, происходящих в полимерном материале и приводящих к необратимым изменениям его свойств [34].

Физико-механические и химические свойства резины, предназначенной для испытания, зависят от состава и от способа изготовления [61, 96, 98]. Допускается заготовка образцов вулканизацией резиновой смеси в индивидуальных формах, вулканизацией цельнорезиновых пластин с последующей вырезкой отдельных образцов, или вырезкой образцов из готовых РТИ. Образцы вырезают на специальном оборудовании вручную или с использования специально предназначенных для этого станков. Образцы изготавливаются в форме полосок или лопаток (рисунок 1.1.) [41, 83].

а)

б)

Рисунок 1.1 - Типовая форма образцов с разметкой рабочего участка для испытания резины на

старение: а) образец в форме полоски; б) образец в форме лопатки

В Российской Федерации размеры и форму образцов подбирают по ГОСТ [30, 31, 32] в зависимости от целей испытания (напряженное или ненапряженное состояние образца РТИ) и типа агрессивного воздействия.

Заготовленные для испытания образцы измеряют, размечают и маркируют [32, 61]. При необходимости на образцах должны быть поставлены метки, разграничивающие рабочие участки и участки крепления. Так при растяжении образцов-лопаток используются метки рабочего участка и наружные метки, по которым производится зажим (рисунок 1.1б). Метки должны быть шириной не более 0,5 мм, строго параллельны между собой, симметрично расположены на образце и окрашены контрастными цветами. Тёмные резины маркируются белыми метками, а светлые - красными. Образцы подвергают испытанию не ранее, чем через 16 часов и не позднее 28 суток после вулканизации [32].

Из-за неоднородности каучуков и резин, результаты идентичных испытаний однотипных образцов могут отличаться. Для получения надежных результатов необходимо проводить большое число параллельных испытаний с окончательным результатом в виде среднего арифметического значения показателя.

Испытания на старение производят как в естественных, так и в искусственных условиях [16, 41, 61]. В первом случае обычно действует несколько факторов старения. Следует отметить, что совместное действие их неэквивалентно сумме отдельных воздействий. Искусственные испытания на старение РТИ имеют определённые преимущества перед естественными, т.к. при его проведении можно разделить воздействие каждого из факторов и интенсифицировать его, ускоряя процесс испытания.

Длительные испытания на старение должны проводиться в условиях, позволяющих регламентировать и учитывать воздействие немеханических факторов (кислород, свет, озон, температура) [61].

1.1.2 Методика испытания резин на старение в атмосферных условиях

Естественные атмосферные условия наиболее полно соответствуют условиям эксплуатации и хранения РТИ. Практически у всех РТИ имеется контакт с кислородом, который является одним из основных химических агентов, вызывающих старение полимеров. Взаимодействие вулканизатов с кислородом называется реакциями окисления, которые могут активироваться рядом различных факторов: температурным воздействием, световым излучением, механическими воздействиями (утомлением). Разрушение РТИ также может протекать под действием озона. В этом случае говорят об атмосферном старении [2, 16, 39, 41, 56, 61, 64]. Следует отметить, что старение резин в естественной атмосферной среде происходит очень медленно.

Образцы закрепляют на стендах, расположенных лицевой стороной к югу на открытой площадке, а также под навесом [32, 41]. Условия выдержки зависят от времени года и местности.

В естественных условиях воздействие на полимеры агрессивных составляющих атмосферного воздуха неизбежно сопровождается действием солнечных лучей, кислорода воздуха, изменением температуры и других метеорологических факторов, поэтому интенсивность атмосферного воздействия в сильной степени зависит от климата данной местности и условий экспозиции (времени года, суток)

[41, 61].

Влажность воздуха в зависимости от состава резины может влиять на её ат-мосферостойкость как косвенно, изменяя степень поглощения атмосферой солнечной радиации, так и непосредственно, в сочетании с промышленными газами, находящимися в воздухе [41]. Наличие влаги на поверхности образца ухудшает светостойкость и механические свойства гидролизующихся полимеров.

При атмосферном старении образцы периодически осматривают, отмечая время появления трещин, их характер и интенсивность распределения. Определяют концентрацию озона, являющегося основным фактором разрушения деформированных резин. В содержащей озон атмосфере на поверхности у деформированных

образцов из ненасыщенных резин образуются трещины, которые растут в длину и глубину, что приводит к разрыву образца. Даже когда трещины очень малы, они могут вызвать серьезное снижение прочности и усталостной долговечности. При этом большое число малых взаимодействующих трещин является менее опасным, чем несколько широких отдельных трещин, которые развиваются в глубокие надрезы, так что наиболее вредные условия для резины создаются при больших силовых напряжениях образца [64].

При проведении испытаний на атмосферное старение следует учитывать случаи преимущественно светового старения для РТИ, эксплуатирующихся в ненапряженном состоянии, когда озон слабо влияет на изменения свойств РТИ, а также для РТИ на основе бутилкаучука, полихлоропрена, стойких к воздействию озона, и случаи преимущественно озонного старения (РТИ в напряженном состоянии на основе НК, СКВ, СКС, СКН) [56].

1.1.3 Методика ускоренных испытаний РТИ на старение в искусственно

созданных условиях

С середины ХХ-го века в отрасли изучения теории старения эластомеров было разработано и внедрено множество установок для ускорения процесса протекания тепловых, озонных, свето-озонных и других испытаний на старение эластомеров [16, 41, 42, 56, 61, 80, 83, 96]. В работе [56] авторами подчёркивается необходимость близкого соответствия условий проведения ускоренных испытаний в таких установках условиям эксплуатации испытываемого образца РТИ. Так, в зависимости от условий хранения и эксплуатации РТИ подвергаются агрессивному воздействию какого-либо одного из трех основных факторов: тепла, света или озона.

В настоящее время для климатических испытаний с целью минимизации временных затрат на испытания процессов старения РТИ наиболее часто применяются КК [74]. Данное оборудование позволяет точно моделировать агрессивное воздействие окружающей среды и применяется в научно-исследовательских целях. Пример КК представлен на рисунке 1.2.

Рисунок 1.2 - Климатическая камера тепла-холода-влаги производства ООО «Климатические

камеры» [75]

На сегодняшний день на мировом рынке представлены КК с широким спектром моделируемых условий окружающей среды, применяемые для испытания РТИ на устойчивость к воздействию агрессивных сред.

Климатические камеры по типу воздействий можно разделить на следующие типы: камеры тепла-холода, тепла-холода-влаги, камеры тепла-холода-давления, климатические камеры старения, камеры УФ-излучения, ксеноновые испытательные камеры, озоновые испытательные камеры, камеры имитации солнечного излучения, камеры соляного тумана, другие специальные виды камер.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Скляревский, Даниил Владимирович, 2016 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Абраменко, Е.А. Метод измерения параметров структуры многокомпонентных полимерных материалов на основе спектров текстуры: дис. ... канд. техн. наук: 01.04.01 / Абраменко Егор Андреевич. - Барнаул, 2010. - 134 с.

2. Аллигер, Г. Вулканизация эластомеров / Г. Аллигер, И. Сьётун; пер. с англ. Донцова А.А. - М.: Химия, 1967. - 428 с.

3. Антипин, Р.В. Автоматизированная система обработки информации и исследования качества полимерных пленок: дис. ... канд. техн. наук: 05.13.01 / Антипин Роман Васильевич. - СПб., 2008. - 192 с.

4. Анфилатов, Е.С. Системный анализ в управлении / Е.С. Анфилатов, А.А. Емельянов, А.А. Кукушкин. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 368 с.

5. Апальков, И.В. Удаление шума из изображений на основе нелинейных алгоритмов с использованием ранговой статистики / И.В. Апальков, В.В. Хрящев // Труды конференции Графикон 2007. - 2007. - С. 7-11.

6. Афонасенко, А.В. Обзор методов распознавания структурированных символов / А.В. Афонасенко, А.И. Елизаров // Доклады ТУСУРа, ч. 1. - 2008. - №2 (18). - С. 83-88.

7. Бакумкин, М.А. Анализ методов и алгоритмов обработки изображений дефектов-трещин / М.А. Бакумкин // Труды конференции «Научный потенциал молодёжи - будущее России». - 2010. - С.531-533.

8. Бартенев, Г.М. Прочность и механика разрушения полимеров. / Г.М. Бартенев. -М.: Химия, 1984. - 280 с.

9. Беренгард, Ю.Г. Выравнивание статистических распределений. Кривые Пирсона. Прикладная и инженерная математика [Электронный ресурс] / Ю.Г. Беренгард. - 2015. - Режим доступа: http://www.simumath.net/Hbrary/book.html?code= Treat_Exper_Pearson_distr.

10. Бирюков, Д.В. Обзор методов скелетизации растрового изображения применительно к задаче распознавания рукописного текста / Д.В. Бирюков // XXI век:

итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. Научно-методический журнал. -2013. - №10 (14). - С.23-26.

11. Битюков, В.К. Ультразвуковой контроль качества эластомеров в условиях производства: монография / В.К. Битюков, С.Г. Тихомиров, В.Ф. Лебедев, А.А. Хвостов, И.А. Хаустов. - Воронеж: ВГУИТ, 2011. - 292 с.

12. Битюков, В.К. Контроль показателей качества эластомеров акустическим методом с учетом их частотно-температурных характеристик / В.К. Битюков, С.Г. Тихомиров, А.А. Хвостов, М.А. Зайчиков // Мехатроника, автоматизация и управление. - 2007. - №7. - С. 11-14.

13. Битюков, В.К. Оценка показателей качества полимера по частотному спектру модуля упругости / В.К. Битюков, С.Г. Тихомиров, А.А. Хвостов, И.А. Хаустов, М.А. Зайчиков // Системы управления и информационные технологии. - 2008. - Т. 31. -№ 1.1. - С. 124-126.

14. Бланшет, Ж. Qt 4: программирование GUI на C++ / Ж. Бланшет, М. Саммер-филд. - М.: Кудиц-пресс, 2007. - 641 с.

15. Бовырин, А.В. Разработка мультимедийный приложений с использованием библиотек OpenCV и IPP: Учебный курс. Лекция «Основные цветовые модели, представление изображения, базовые операции над изображениями» / А.В. Бовырин. - Нижний Новгород: ННГУ, 2013. - 14 с.

16. Бокшицкий, М.Н. Длительная прочность полимеров / М.Н. Бокшицкий. - М.: Химия, 1978. - 308 с.

17. Болтенков, В.А. Анализ алгоритмов скелетизации бинарных изображений / В.А. Болтенков, Гуи Кионг Нгуен, Д.В. Малявин // Электротехнические и компьютерные системы. - 2015. - № 17 (93). - С. 102-109.

18. Бортников, А.Ю. Метод измерения параметров структуры наполненных полимеров с использованием текстурного анализа: дис. ... канд. техн. наук: 01.04.01 / Бортников Анатолий Юрьевич. - Барнаул, 2008. - 135 с.

19. Бусленко, Н.П. Лекции по теории сложных систем / Н.П. Бусленко, В.В. Калашников, И.Н. Коваленко. - М.: Советское радио, 1973. - 440 с.

20. Бухтояров, С.С. Удаление шума из изображений нелинейными цифровыми фильтрами на основе ранговой статистики: дис. ... канд. техн. наук: 05.12.04 / Бухтояров Сергей Сергеевич. - Ярославль, 2007. - 184 с.

21. Ветошкина, Е. Испытательные камеры Xi'an Unique Electronics / Е. Ветош-кина // Компоненты и технологии. - 2013. - №5. - С. 80-81.

22. Визильтер, Ю.В. Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения: Курс лекций и практических занятий / Ю.В. Визильтер, С.Ю. Желтов, А.В. Бондаренко, М.В. Ососков, А.В. Моржин. - М.: Физматкнига, 2010.- 672 с.

23. Визильтер, Ю.В. Проблемы технического зрения в современных авиационных системах / Ю.В. Визильтер, С.Ю. Желтов // Техническое зрение в системах управления мобильными объектами-2010: Труды научно-технической конференции-семинара. - М.: КДУ. - 2011. - С. 11-44.

24. Волкова, В.Н. Основы теории систем и системного анализа / В.Н. Волкова, А.А. Денисов.- 2-е изд., перераб. и доп.-СПб.:Изд-во СПбГТУ, 2001.- 512 с.

25. Восстановление неравномерно освещённых изображений [Электронный ресурс]. - 2012. - Режим доступа: https://habrahabr.ru/post/150767/.

26. Гартман, Т.Н. Основы компьютерного моделирования химико-технологических процессов: учеб. пособие для вузов / Т.Н. Гартман, Д.В. Клушин. - М.: ИКЦ «Академкнига», 2006. - 416 с.

27. Голда, Р.Ф. Многокомпонентные полимерные системы / Р.Ф. Голда. - М.: Химия, 1974. - 321 с.

28. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений: пер. с англ. / Р. Гонсалес, Р. Вудс. - М.: Техносфера, 2005. - 1071 с.

29. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB: пер. с англ. / Р. Гонсалес, Р. Вудс, С. Эддинс. - М.: Техносфера. - 2006. - 620 с.

30. ГОСТ 9.024-74 Единая система защиты от коррозии и старения. Резины. Методы испытаний на стойкость к термическому старению. - М.: Изд-во стандартов, 1980. 5 с.

31. ГОСТ 9.026-74 Единая система защиты от коррозии и старения. Резины. Методы ускоренных испытаний на стойкость к озонному и термосветоозонному старению. - М.: Изд-во стандартов, 1976. 9 с.

32. ГОСТ 9.066-76 Единая система защиты от коррозии и старения. Резины. Метод испытаний на стойкость к старению при воздействии естественных климатических факторов. - М.: Изд-во стандартов, 1985. 6 с.

33. ГОСТ 9.707-81 Единая система защиты от коррозии и старения. Материалы полимерные. Методы ускоренных испытаний на климатическое старение. - М.: Изд-во стандартов, 1983. 47 с.

34. ГОСТ 9.710-84 Единая система защиты от коррозии и старения. Старение полимерных материалов. Термины и определения. - М.: Изд-во стандартов, 1986. 6 с.

35. Грузман, И.С. Цифровая обработка изображений в информационных системах: учебное пособие / И.С. Грузман, В.С. Киричук, В.П. Косых, Г.И. Перетягин, А.А. Спектор. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2000. - 168 с.

36. Гудков, В.Ю. Скелетизация бинарных изображений и выделение особых точек для распознавания отпечатков пальцев / В.Ю. Гудков, Д.А. Клюев // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». -2015. - Т.15. - № 3. - С.11-17. DOI: 10.14529/ctcr150302.

37. Детектор границ Канни [Электронный ресурс]. - 2011. - Режим доступа: https://habrahabr.ru/post/114589/.

38. Добров, Г.Б. Алгоритм поиска нечетких дубликатов на основе простых признаков / Г.Б. Добров, Е.А. Пятков // Труды РОМИП. - 2009. - С. 78-82.

39. Догадкин, Б.А. Химия эластомеров / Б.А. Догадкин, А.А. Донцов, В.А. Шершнев. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Химия, 1981. - 376 с.

40. Дырда, В.И. Механика разрушения композитных материалов в контексте фрактального анализа / В.И. Дырда, М.А. Щелокова // Геотехническая механика: междунар. сб. науч. тр. - Днепропетровск: ИГТМ НАНУ. - 2008. - Вып. 79. - С. 315.

41. Зуев, Ю.С. Разрушение полимеров под действие агрессивных сред / Ю.С. Зуев. - М.: Химия, 1972. - 232 с.

42. Зуев, Ю.С. Разрушение эластомеров в условиях, характерных для эксплуатации / Ю.С. Зуев. - М.: Химия, 1980. - 288 с.

43. Камера IQ. Измерение. Диагностика. Контроль. [Электронный ресурс]. -2013-2016. - Режим доступа: https://www.cameraiq.ru/.

44. Каташевцев, М.Д. Волновая скелетизация / М.Д. Каташевцев // Вестник Иркутского государственного технического университета. - 2013. - №7(78). - С. 8993.

45. Кендалл, М. Дж. Теория распределений: пер. с англ. / М. Дж. Кендалл, А. Стюарт. - М: Наука, 1966. - 588 с.

46. Кириченко, М.С. Разработка адаптивного алгоритма оценки информативности динамических признаков для обработки и анализа изображений / М.С. Кириченко, С.В. Панин // Вычислительные технологии. - 2005. - Т.10. - №1. - С. 58-70.

47. Клубков, И.М. Применение волнового алгоритма для нахождения скелета растрового изображения / И.М. Клубков // Вестник Донского государственного технического университета. - 2001. - Т.1. - №1(7). - С. 126-133.

48. Колдаев, В.Д. Теоретические основы развития систем автоматизации технологических процессов контурной сегментации изображений: дис. ... д-ра техн. наук: 05.13.06 / Колдаев Виктор Дмитриевич. - М., 2014. - 354 с.

49. Колодникова, Н.В. Обзор текстурных признаков для задач распознавания образов / Н.В. Колодникова // Доклады ТУСУРа. Автоматизированные системы обработки информации, управления и проектирования. - 2004. - С. 113-124.

50. Коровкин, В.А. Анализ волнового алгоритма распознавания для нахождения скелета растрового изображения / В.А. Коровкин // Сборник трудов X Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Технологии Microsoft в теории и практике программирования». - 2013. - С. 171175.

51. Королюк, В.С. Справочник по теории вероятностей и математической статистике / В.С. Королюк, Н.И. Портенко, А.В. Скороход, А.Ф. Турбин. - М.: Наука, 1985. - 640 с.

52. Крамер, Г. Математические методы статистики: пер. с англ. / Г. Крамер. - М.: Мир, 1975. - 648 с.

53. Крапчатова, Т.В. Анализ эффективности алгоритмов билатеральной фильтрации [Электронный ресурс] / Т.В. Крапчатова, М.В. Филиппов // Наука и образование. Электронное научно-техническое издание. - 2012. - 02. - Режим доступа: http://technomag.edu.ru/doc/340957.html.

54. Кремер, Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: учебник для вузов / Н.Ш. Кремер. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004. -573 с.

55. Кроновер, Р.М. Фракталы и хаос в динамических системах. Основы теории / Р.М. Кроновер; пер. с англ. Т.Э. Кренкеля и А.Л. Соловейчика. - М.: Постмаркет, 2000. - 352 с.

56. Кузьминский, А.С. Окисление каучуков и резин / А.С. Кузьминский, Н.Н. Лежнев, Ю.С. Зуев. - М.: Госхимиздат, 1957. - 318 с.

57. Кулак, М.И. Фрактальная механика материалов / М.И. Кулак. - Мн.: Выш.шк., 2002. - 304 с.

58. Куликов, Д.В. Физическая природа разрушения: учебное пособие / Д.В. Куликов, Н.В. Мекалова, М.М. Закирничная.-Уфа: Изд-во УГНТУ, 1999.-240 с.

59. Кушнир, О.А. Сравнение формы бинарных растровых изображений на основе скелетизации / О.А. Кушнир // Машинное обучение и анализ данных, Т.1. -2012. - № 3. - С. 252-263.

60. Ландел, Р.Ф. Разрушение твёрдых полимеров: пер. с англ. / Р.Ф. Ландел, Е.Д. Меркадо, С.Ю. Ньюман [и др.]; под ред. Е.В. Гуля. - М.: Химия, 1971. - 528 с.

61. Лукомская, А.И. Механические испытания каучука и резины / А.И. Луком-ская. - М.: Высшая школа, 1968. - 140 с.

62. Лукьяница, А.А. Цифровая обработка видеоизображений / А.А. Лукьяница, А.Г. Шишкин. - М.: «Ай-Эс-Эс Пресс», 2009. - 518 с.

63. Макеев, М.П. Разработка цифровой модели оценки трещиноватости и фракционного состава углей на основе их изображений: дис. ... канд. техн. наук: 05.13.18 / Макеев Максим Павлович. - Кемерово, 2006. - 125 с.

64. Марк, Дж. Каучук и резина. Наука и технология: монография: пер. с англ. / Дж. Марк, Б. Эрман, Ф. Эйрич. - Долгопрудный: Интеллект, 2011. - 768 с.

65. Марр, Д. Зрение. Информационный подход к изучению представления и обработки зрительных образов / Д. Марр. - М.: Радио и связь, 1987. - 400 с.

66. Месарович, М. Теория иерархических многоуровневых систем / М. Месаро-вич, Д. Мако, И. Такахара. - М.: Мир, 1973. - 343 с.

67. Местецкий, Л.М. Медиальная ширина фигуры - дескриптор формы изображений / Л.М. Местецкий // Машинное обучение и анализ данных. - 2014. - Т.1. -№9. - С. 1291-1317.

68. Местецкий, Л.М. Непрерывная морфология бинарных изображений: фигуры, скелеты, циркуляры / Л.М. Местецкий. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2009. - 288 с.

69. Местецкий, Л.М. Скелет многоугольной фигуры - представление плоским прямолинейным графом / Л.М. Местецкий // Труды 20 международной конф. ГРА-ФИК0Н-2010. - 2010. - С. 222-229.

70. Мосолов, А.Б. Фрактальная Гриффитсова трещина / А.Б. Мосолов // Журнал технической физики. - 1991. - Т.61. - №7. - С. 57-60.

71. Нестеров, П. Вычисление фрактальной размерности Минковского для плоского изображения [Электронный ресурс] / П. Нестеров. - 2014. - Режим доступа: http://habrahabr.ru/post/208368.

72. Новосельцев, Б.И. Теоретические основы системного анализа / Б.И. Новосельцев, Б.В. Тарасов, В.К. Голиков, Б.Е. Демин. - М.: Майор, 2006. - 592 с.

73. Обзор методов обнаружения характерных точек - Вики-фотограмметрия [Электронный ресурс]. - 2013. - Режим доступа:

http ://www.racurs. ru/wiki/index. php/.

74. ООО «Завод испытательного оборудования «ПАТРИОТ» [Электронный ресурс]. - 2015. - Режим доступа: http://www.zavodpatriot.ru/articles.

75. ООО «Климатические камеры»: каталог продукции. - Россия, 2015.- 26 с.

76. Осипов, И.С. Исследование фрактальных характеристик развития трещино-ватости горных пород под действием поверхностно-активных веществ: дис. ... канд. техн. наук: 25.00.20 / Осипов Игорь Сергеевич. - Екатеринбург, 2008. - 168 с.

77. Партон, В.З. Механика упругопластического разрушения / В.З. Партон, Е.М. Морозов. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Наука, 1985. - 504 с.

78. Райченко, Б.В. Практическое применение методов ключевых точек на примере сопоставления снимков со спутника «Канопус-В» / Б.В. Райченко, В.В. Некрасов // Геоматика. - 2013. - № 2. - С. 56-61.

79. Рахманкулов, В.З. Вейвлет-анализ изображений промышленных деталей / В.З. Рахманкулов, А.А. Ахрем, В.В. Герасимов, В.В. Лебедев // Труды ИСА РАН, Т.29. - 2007. - С. 289-301.

80. Резниковский, М.М. Механически испытания каучука и резины / М.М. Рез-никовский, А.И. Лукомская. - М.: Химия, 1964. - 528 с.

81. Сидякин, С.В. Разработка алгоритмов построения морфологических спектров для анализа цифровых изображений и видеопоследовательностей: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.13.17 / Сидякин Сергей Владимирович. - М., 2013. - 24 с.

82. Сирота, А.А. Статистические алгоритмы обнаружения границ объектов на изображениях / А.А. Сирота, А.И. Соломатин // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: «системный анализ и информационные технологии». - 2008. - №1. - С. 58-64.

83. Скотт, Д.Р. Физические испытания каучука и резины: пер. с англ. / Д.Р. Скотт; под ред. М.М. Резниковского, Л.С. Присса. - М.: Химия, 1968. - 315 с.

84. Слоним, И.Я. Применение метода ядерного магнитного резонанса при изучении старения и стабилизации полимеров / И.Я. Слоним; под ред. А.С. Кузьминского // Старение и стабилизация полимеров. - М.: Химия, 1966. - 212 с.

85. Солодько, В.Н. Особенности использования оптической микроскопии для определения степени диспергирования наполненных вулканизатов / В.Н. Солодько, И.А. Морозов, А.Ю. Куракин // Вестник молодых ученых ПГНИУ. - 2014.

- №4. - С. 298-305.

86. Степанов, В.Б. Методика определения ширины раскрытия коррозионных трещин для оценки технического состояния железобетонных конструкций / В.Б. Степанов // Инженерно-строительный журнал. - 2012. - №5. - С. 6-11.

87. Стрижак, Е.А. Оценка неоднородности резин с применением сканирующей атомно-силовой микроскопии / Е.А. Стрижак, Г.И. Раздьяконова, В.И. Неделькин, Н.А. Давлеткильдеев // Химия и химическая технология. - 2010. - Т. 53. - Вып. 8.

- С.79-83.

88. Стругайло, В.В. Обзор методов фильтрации и сегментации цифровых изображений [Электронный ресурс] / В.В. Стругайло // Наука и образование. Электронный научно-технический журнал. - 2012. - №5. - С. 270-281. - Режим доступа: DOI: 10.7463/0512.0411847.

89. Тростянская, Е.Б. Сварка пластмасс / Е.Б. Тростянская, Г.В. Комаров, В.А. Шишкин. - М.: Машиностроение. - 1966. - 247 с.

90. Форсайт, Д. Компьютерное зрение. Современный подход: пер. с англ. / Д. Форсайт, Ж. Понс. - М.: Вильямс, 2004. - 928 с.

91. Фраленко, В.П. Методы текстурного анализа изображений, обработка данных дистанционного зондирования Земли / В.П. Фраленко // Программные системы: теория и приложения: электрон. научн. журн. - 2014. - Т. 5. - № 4 (22). - С. 19-39.

92. Хвостов, А.А. Использование семейств универсальных распределений Пирсона для оценки загруженности маршрутов городских транспортных систем / А.А. Хвостов, А.Н. Рязанов, Д.И. Ребриков, Д.В. Скляревский // Финансы. Экономика. Стратегия: научно-практический и методологический журнал. - 2013. - №8. - С.54-57.

93. Хвостов, А.А. Методика оценки степени разрушения резинотехнических изделий с использованием алгоритмов машинного зрения / А.А. Хвостов, Д.В. Скля-ревский, А.А. Никитченко // Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. - 2015. - № 2. - С. 72-76.

94. Хвостов, А.А. Применение алгоритмов машинного зрения для выявления сетки волосяных трещин на поверхности резинотехнических изделий / А.А. Хвостов, С.Г. Тихомиров, Д.И. Ребриков, Д.В. Скляревский // Системы управления и информационные технологии. - 2015. - №3 (61). - С. 93-96.

95. Чочиа, П.А. Пирамидальный алгоритм сегментации изображений / П.А. Чочиа // Информационные процессы. - 2010. - Т. 10. - №1. - С. 23-35.

96. Шайдаков, В.В. Свойства и испытания резин / В.В. Шайдаков. - М.: Химия, 2002. - 235 с.

97. Шапиро, Л. Компьютерное зрение: пер. с англ. / Л. Шапиро, Дж. Стокман. -М.: Бином, 2006. - 752 с.

98. Шевердяев, О.Н. Технология резиновых изделий / О.Н. Шевердяев, А.П. Бобров, И.А. Ильина. - М.: МГОУ, 2001. - 269 с.

99. Шерстобитов, А.И. Выделение сложно-текстурированных объектов на тек-стурированных изображениях / А.И. Шерстобитов, Д.В. Тимофеев, В.А. Приход-ченко, Е.В. Ступникова // Труды конференции ИРЭМВ-2013. г. Таганрог. - 2013. -С. 748-753.

100. Шикин, Е.В. Компьютерная графика. Динамика, реалистические изображения / Е.В. Шикин, А.В. Боресков. - М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 1996. - 288 с.

101. Шлее, М. Qt 4.5. Профессиональное программирование на C++ / М. Шлее. -СПб.: БХВ-Петербург, 2010. - 896 с.

102. Шмидт, Ф.К. Фрактальный анализ в физико-химии гетерогенных систем и полимеров / Ф.К. Шмидт. - Иркутск: Изд-во ИГУ, 2001. - 180 с.

103. Шуплецов, Ю.В. Алгоритм вычисления размерности Минковского для полутоновых изображений / Ю.В. Шуплецов, Н.Б. Ампилова // Известия Российского

государственного педагогического университета им. А.И. Герцена. - 2014. - № 165. - С. 99-106.

104. ASTM D1149-07 Standard Test Methods for Rubber Deterioration-Cracking in an Ozone Controlled Environment. - USA: ASTM, 2007. - 11 p.

105. ASTM D1171-99 Standard Test Method for Rubber Deterioration—Surface Ozone Cracking Outdoors or Chamber (Triangular Specimens). - USA: ASTM, 1999. - 3 p.

106. ASTM D518-99 Standard Test Method for Rubber Deterioration-Surface Cracking. - USA: ASTM, 1999. - 5 p.

107. Bay, H. Speeded-Up Robust Features (SURF) / H. Bay, A. Ess, T. Tuytelaars, L. Van Goo // 9th European Conference on Computer Vision, Graz, Austria, May 7-13, Proceedings, Part I. - 2006. - P. 404-417.

108. Bhagwat, M. Упрощённый алгоритм водораздела / M. Bhagwat, R.K. Krishna, V. Pise; пер. Е.С. Цыбулька // International Journal of Computer Science & Communication. - 2010. - Vol.1. - No.1. - P. 175-177.

109. Boonprakong, P. Bark Rubber Tree Crack Detection and Classification using Fractal Dimension / P. Boonprakong, K. Chamnongthai // Proceedings of the 7th WSEAS International Conference on Robotics, Control & Manufacturing Technology, Hangzhou, China, April 15-17. - 2007. - P. 229-232.

110. Bradsky, G. Learning OpenCV / G. Bradsky, A. Kaehler. - O'Reilly, 2008. - 580 p.

111. Broberg, P. Detection of Surface Cracks in Welds using Active Thermography / P. Broberg, A. Runnemalm // 18th World Conference on Nondestructive Testing, Durban, South Africa. - 2012. - P. 16-20.

112. Canny, J. A Computational Approach to Edge Detection / J. Canny // IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence. - 1986. - №8 (6). - P. 679-698.

113. Cormen, T.H. Introduction to Algorithms / T.H. Cormen, C.E. Leiserson, R.L. Rivest, C. Stein. - 3rd edition. - The MIT Press, 2009. - 1291 p.

114. Duda, R.O. Use of the Hough Transformation to Detect Lines and Curves in Pictures / R.O. Duda, P.E. Hart // Comm. ACM. January 1972. - Vol. 15. - No. 1. - P. 1115.

115. Dulieu-Barton, J.M. Long Term Condition Monitoring of Tapestries using Image Correlation / J.M. Dulieu-Barton, D. Khennouf, A.R. Chambers, F.J. Lennard, D.D. Eastop // Proceedings of the SEM Annual Conference June 7-10. - Indianapolis, Indiana USA. - 2010. - P. 331-339.

116. Gan, G. Data clustering: theory, algorithms and applications / G. Gan, C. Ma, J. Wu. - Philadelphia: SIAM, 2007. - 455 p.

117. Gauglitz, S. Evaluation of Interest Point Detectors and Feature Descriptors for Visual Tracking / S. Gauglitz, T. Hollerer, M. Turk // Int. J. Comput. Vis. - 2011. - 94. - P. 335-360.

118. Haralick, R. M. Statistical and structural approaches to texture / R.M. Haralick // Proceedings of the IEEE. - 1979. - Vol. 67. - No. 5. - P. 768-804.

119. Herrmann, H.J. Statistical Models for the Fracture of Disordered Media / H.J. Herrmann, S. Roux.- North-Holland: Elsevier Science Publishers B.V., 1990.- 620 p.

120. Hu, M.-K. Visual Pattern Recognition by Moment Invariants / M.-K. Hu // IRE Transactions on Information Theory. - 1962. - P.179-187.

121. ISO 1431-1:2012 Каучук вулканизованный или термопластичный. Стойкость к растрескиванию под действием озона. Часть 1. Испытание при статической и динамической деформации. - 2012.

122. ISO 4665:1998 Каучук вулканизованный и термопластичный. Стойкость к атмосферным воздействиям. - 1998.

123. Jobson, D.J. A Multiscale Retinex for Bridging the Gap Between Color Images and the Human Observation of Scenes / D.J. Jobson, Z. Rahman, G.A. Woodell // IEEE Transactions on image processing. - 1997. - Vol. 6. - No. 7. - P. 965-976.

124. Kaang, S. A test method to measure fatigue crack growth rate of rubbery materials / S. Kaang, Y.W. Jin, Y. Huh, W. Lee, W.B. Im. - Polymer Testing. - 2006. - No.25. -P. 347-352.

125. Kel, Y. PCA-SIFT: A More Distinctive Representation for Local Image Descriptors / Y. Kel, R. Sukthankar // Proceedings of Computer Vision and Pattern Recognition 2004 IEEE Computer Society Conference. - 2004. - Vol. 2. - P. 506-513.

126. Laws, K.I. Rapid texture identification / K.I. Laws // SPIE. - 1980. - Vol. 238. -P. 376-380.

127. Li, L. Automatic pavement crack recognition based on BP neural network / L. Li, L. Sun, G. Ning, S. Tan // Promet - Traffic&Transportation. - 2014. - Vol. 26. No. 1. -P.11-22.

128. Long, M. A Box-Counting Method with Adaptable Box Height for Measuring the Fractal Feature of Images / M. Long, F. Peng // Radioengineering. - 2013. - Vol. 22. -No. 1. - P. 208-213.

129. Lowe, D. Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints / D. Lowe // In International Journal of Computer Vision. - 2004. - Vol. 60. - P. 91-110.

130. Mott, P.H. Ozone detection by crack-induced opacity in rubber / P.H. Mott, C.M. Roland // Rubber Chemistry and Technology. - 1999. - Vol. 72. - P. 769-778.

131. Nixon, M.S. Feature Extraction and Image Processing / M.S. Nixon, A.S. Aguado. - Newnes, 2002. - 350 p.

132. OpenCV 2.4.11.0 documentation [Электронный ресурс]. - 2016. - Режим доступа: http://docs.opencv.org/.

133. OpenCV шаг за шагом [Электронный ресурс]. - 2010-2011. - Режим доступа: http://robocraft.ru/page/opencv/.

134. Panchal, P.M. A Comparison of SIFT and SURF / P.M. Panchal, S.R. Panchal, S.K. Shah // International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering. - 2013. - Vol. 1. - Issue 2. - P. 323-327.

135. Persson, B.N.J. Crack propagation in rubber-like materials / B.N.J. Persson, O. Albohr, G. Heirich, H. Ueba // Journal of physics: condensed matter. - 2005. - No.17. - P. 1071-1142. - doi:10.1088/0953-8984/17/44/R01.

136. Pfaltz, J.L. Computer Representation of Planar Regions by Their Skeletons / J.L. Pfaltz, A. Rosenfeld // Communications of the ACM. - 1967. - Vol.10. - №2. - P.119-125.

137. Reyes-Aldasoro, C.C. An automatic algorithm for the segmentation and morphological analysis of microvessels in immunostained histological tumour sections / C.C. Reyes-Aldasoro, L.J. Williams, S. Akerman, C. Kanthou, G.M. Tozer // Journal of Microscopy. - 2011. - Vol. 242. - Pt 3. - P. 262-278. - doi: 10.1111/j.1365-2818.2010.03464.x.

138. Robert, L. Multiscale FE-Based DIC for Enhanced Measurements and Constitutive Parameter Identification / L. Robert, J.C. Passieux, F. Bugarin, C. David, J.N. Perie // Proceedings of the 2014 Annual Conference on Experimental and Applied Mechanics. Advancement of Optical Methods in Experimental Mechanics. - 2014. - Vol. 3. - P. 265275.

139. SATRA Bulletin. SATRA's Ozone Test Chamber [Электронный ресурс]. - 2015. - Режим доступа: https://www.satra.co.uk/bulletin/article_view.php?id=432.

140. Stan, Z.L. Markov random field in image analysis / Z.L. Stan. - Berlin: SpringerVerlag, 2009. - 362 p.

141. StrainMaster. Advanced Digital Image Correlation Systems for Optical Full Field Measurement of Material Strain, Displacement and Shape. - LaVision. - 2015. - 12 p.

142. Suzuki, S. Topological Structural Analysis of Digitized Binary Images by Border Following / S. Suzuki, K. Abe // CVGIP. - 1985. - №30 (1). - P. 32-46.

143. The, C.-H. On the Detection of Dominant Points on Digital Curves / C.-H. Teh, R.T. Chin // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. - 1989. -Vol. II. - No.8. - P. 859-872.

144. Tomasi, C. Bilateral filtering for gray and color images / C. Tomasi, R. Manduchi // Proc. IEEE Int. Conf. Computer Vision. - 1998. - P. 839-846.

145. Wiki - техническое зрение [Электронный ресурс]. - 2015. - Режим доступа: http://wiki.technicalvision.ru/index.php.

146. Yu, G. ASIFT: An Algorithm for Fully Affine Invariant Comparison / G. Yu, J.-M. Morel // Image Processing On Line. - 2011. - №1. - P. 1-28.

147. Zhang, W. Automatic Crack Detection and Classification Method for Subway Tunnel Safety Monitoring / W. Zhang, Z. Zhang, D. Qi, Y. Liu // Sensors. - 2014. - No.14. - P. 19308-19328. - doi: 10.3390/s141019307.

ПРИЛОЖЕНИЕ А. Серии фотоснимков испытываемых образцов

РТИ

Таблица П1.1 - Серия фотоснимков трёх образцов РТИ типа 1

Таблица П1.2 - Серия фотоснимков трёх образцов РТИ типа 2

12 33 IV 'ШМ • ■ >■ 'гЬШмшВШ .ч. ' ' МжШШ , | ¡3

13 36 |11 ¡$11 ИИШ1 ■■«———■—■ штШШШ '' ми ■ ■ 'V;,, '»Ж-Мщ

Таблица П1.3 - Серия фотоснимков трёх образцов РТИ типа 3

№ п/п сут. Образец

3.1 3.2 3.3

1 0 Я " ■'

2 3

3 6

4 9 Й Ш "ЧЯ -

5 12 ' и 1 ' яв 1 щ '^■'Ш^Ля

6 15 • 1 1 Ж8 ' ■

7 1В щ ш i Л' s; " mi ; . '"^Wi "''НШн

В 21 К'-1 ШШ /

9 24 ':': ; ïi i-ff ffi мяВНМ^ИИИИ ВНИНННННННННИНННИ1ННН1НН1 i' 1 ': V , •• 1 ^УЙ^УдЙяВИЕ

10 27 1 т ' ¡чШ«^ : 'Vi! 1 'if. • :;in ЧмЖшШ'1 '.vAesiri V '.лнгч 1 Ц' si чШВОНН^^^^Н . (1 1 й?шМий 1 'M/tów "1 ^-г'шШ^мшбн^^^^^Н ÉSÉfc ' йИ

11 30 KMtfr ' \ ' ГШ

12 33 1 ■1 ' ■'¿¡ШвЯ^^^^^^^^Ш jísHи g ' 11 é Щ 7 ;

13 36 "-'i ■■ <■ •JShI^H 'ímíi'vV l i ЛМШШ^^ИИ^^^^^^И дИ é ЯШ^! UB^H •"ЗИ ' i 1 11 ' l' 1 1 ' ""1 i ' , -1 ■ ' ' V," ' ;•' '• •.'i',-, ■ ■ ' i-'1 '' ' i¡ ^^.ДшшЯмШИ ' Г. ÍIÍJ i '.' VMH1 •■1 ■ ' 'i" '-f- yñ't $ЩяЯ

№ п/п t, сут. Nmp, ед. ScyMl ММ2 Sep, мм2 Рср1 ММ Wcp, мм Lcp, мм о 9* DiniM, отн. ед. J, отн. ед. Сер, отн. ед. Dbcp, отн. ед. WCcp, мм DcCp, мм

1 0 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

2 3 6 0,16 0,03 1,04 0,09 0,44 86,09 0,64 0,14 0,08 0,01 0,00 0,00

3 6 32 1,31 0,04 1,04 0,09 0,44 89,91 0,71 0,14 0,10 0,02 0,41 0,98

4 9 80 3,85 0,05 1,39 0,07 0,60 91,25 0,89 0,18 0,10 0,01 0,41 1,09

5 12 141 9,48 0,07 1,80 0,07 0,78 89,91 1,01 0,24 0,09 0,02 0,40 0,98

6 15 167 13,07 0,08 1,93 0,08 0,79 89,75 1,07 0,25 0,09 0,02 0,37 0,70

7 18 158 13,44 0,09 1,99 0,08 0,84 89,75 1,09 0,25 0,09 0,02 0,37 0,70

8 21 169 16,09 0,09 1,99 0,09 0,84 90,16 1Д0 0,26 0,09 0,01 0,47 0,97

9 24 171 18,31 0Д1 2,22 0,09 0,97 90,28 1Д6 0,27 0,08 0,01 0,47 1,48

10 27 180 22,69 0,13 2,43 0,09 1,04 90,47 1,20 0,29 0,09 0,01 0,47 1,35

11 30 189 24,21 0,13 2,44 0,09 1,04 91,11 1,21 0,31 0,09 0,02 0,48 1,48

12 33 204 28,56 0,14 2,79 0,09 1ДВ 91,11 1,27 0,30 0,09 0,02 0,48 1,59

13 36 197 29,37 0,15 2,80 0,09 1Д9 90,55 1,27 0,31 0,08 0,02 0,50 1,83

Обозначения: Nmp — количество трещин* ScyM — суммарная площадь трещин* Sep — средняя площадь* Рср — средний периметр; Wcp - средняя ширина; Lcp - средняя длина; (р - средний угол наклона; Dim / - фрактальная размерность Минковского; J - показатель слияния; ССр - средняя кривизна трещин; Dbcp - средний показатель разветвленности; Wccp - средняя ширина сеточных ячеек; Dccp - среднее расстояние между центрами ячеек.

а та

о •1 та

as

=

о •1 о

о

о\

п

п

а

п

Л

п

а

S SQ

а

о

£ п а а

Е S

ь £э аэ

и

о

о\

та

as

W

а

о -

Н 5

Я

S

s=i о

и X

5

И

W

п

t SS

м Н

Е

а п а

Е н м а а ас

та

6

W

та

а\ о ч м а а о ■1 о

00 К)

№ п/п сут. А'ну), ед. ММ2 мм2 Рсрч ММ 1Гср, мм мм о 9, /)//«!/, ОТН. ед. Л ОТН. ед. Сер1 ОТН. ед. БЪср, ОТН. ед. мм 1)сСр, мм

1 0 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

2 3 3 0,06 0,02 0,74 0,08 0,35 78,78 0,53 0,00 0,03 0,02 0,00 0,00

3 6 22 0,81 0,04 0,87 0,08 0,36 83,56 0,67 0,04 0,08 0,02 0,42 0,95

4 9 58 2,56 0,04 1,24 0,07 0,54 91,42 0,80 0,15 0,08 0,01 0,42 0,95

5 12 158 8,51 0,05 1,40 0,07 0,61 92,25 0,99 0,16 0,08 0,01 0,39 0,67

6 15 154 10,53 0,07 1,64 0,08 0,69 92,25 1,05 0,21 0,09 0,02 0,36 0,59

7 18 151 12,00 0,08 1,82 0,08 0,77 90,40 1,06 0,21 0,09 0,02 0,36 0,59

8 21 149 12,41 0,10 1,91 0,09 0,82 90,40 1,06 0,25 0,09 0,02 0,46 1,04

9 24 125 15,90 0Д1 2,15 0,09 0,92 90,52 1Д0 0,28 0,08 0,01 0,46 1,22

10 27 157 19,98 0,13 2,38 0,09 1,01 90,52 1Д5 0,30 0,08 0,01 0,46 1,22

11 30 179 22,99 0,13 2,39 0,09 1,03 90,52 1Д7 0,32 0,08 0,01 0,46 1,23

12 33 194 27,97 0,14 2,77 0,09 1ДВ 90,13 1,25 0,32 0,08 0,01 0,44 1,44

13 36 188 30,39 0,16 2,92 0,09 1,25 89,69 1,26 0,33 0,08 0,02 0,45 1,47

№ п/п сут. А'ну), ед. мм2 мм2 Рсрч ММ 1Гср, мм мм о 9, отн. ед. Л отн. ед. Сер отн. ед. БЪср, отн. ед. 1¥сср, мм 1)сСр, мм

1 0 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

2 3 8 0,20 0,03 0,66 0,07 0,24 96,75 0,55 0,00 0,07 0,02 0,63 1Д4

3 6 49 1,64 0,03 0,98 0,07 0,43 89,12 0,75 0,11 0,07 0,01 0,50 0,74

4 9 115 4,92 0,04 1,34 0,07 0,60 89,12 0,93 0,20 0,07 0,02 0,39 0,74

5 12 242 13,91 0,06 1,59 0,07 0,70 89,30 1ДЗ 0,23 0,07 0,02 0,36 0,50

6 15 243 15,29 0,06 1,64 0,07 0,70 89,58 1Д4 0,26 0,07 0,02 0,34 0,47

7 18 260 17,51 0,07 1,68 0,07 0,71 89,58 1ДВ 0,28 0,07 0,02 0,34 0,47

8 21 258 19,82 0,08 1,77 0,08 0,77 89,91 1Д8 0,28 0,07 0,01 0,39 0,67

9 24 237 23,73 0,09 2,04 0,09 0,89 89,92 1,25 0,32 0,08 0,01 0,39 0,75

10 27 238 29,12 0,12 2,40 0,09 1,01 89,92 1,28 0,39 0,08 0,02 0,39 0,70

11 30 253 30,29 0,12 2,44 0,09 1,04 90,14 1,29 0,39 0,07 0,02 0,39 0,81

12 33 241 35,92 0,15 2,86 0,09 1,22 90,14 1,33 0,41 0,07 0,02 0,41 0,95

13 36 230 36,43 0,15 2,90 0,09 1,23 89,93 1,34 0,41 0,07 0,02 0,42 1,00

№ п/п сут. А'ну), ед. мм2 мм2 Рср, ММ мм мм о 9, /)//«!/, ОТН. ед. ОТН. ед. Сер, ОТН. ед. БЪер, ОТН. ед. И^Сер, мм 1)сСр, мм

1 0 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

2 3 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

3 6 2 0,10 0,05 1,72 0,07 0,71 83,09 0,72 0,00 0,21 0,02 0,37 0,87

4 9 7 0,70 0,10 1,99 0,11 0,80 84,73 0,87 0,12 0,21 0,04 0,47 1,41

5 12 33 3,76 0,10 2,01 0,12 0,80 89,78 0,94 0,12 0,14 0,04 0,47 1,34

6 15 41 4,17 0,11 2,23 0,12 0,85 89,78 0,94 0,02 0,14 0,04 0,47 1,34

7 18 42 5Д4 0,12 2,17 0,13 0,83 88,80 0,94 0,02 0,14 0,05 0,47 1,34

8 21 52 6,64 0,13 2,17 0,13 0,83 88,80 0,97 0,04 0,14 0,05 0,49 1,34

9 24 53 7,04 0,13 2,17 0,14 0,83 88,80 0,98 0,04 0,13 0,04 0,49 1,32

10 27 59 9,34 0,16 2,39 0,15 0,95 88,56 1,05 0,11 0,11 0,04 0,50 1,56

11 30 59 10,63 0,18 2,62 0,15 1,04 88,56 1,05 0,18 0,11 0,04 0,50 1,56

12 33 61 11,80 0,19 2,91 0,15 1Д4 88,96 1,07 0,19 0,11 0,04 0,50 1,63

13 36 63 12,47 0,20 2,96 0,14 1ДВ 90,82 1,08 0,19 0,12 0,04 0,52 1,88

№ п/п сут. А'ну), ед. мм2 мм2 Рсрч ММ 1Гср, мм мм о 9, /)//«!/, ОТН. ед. ОТН. ед. Сер, ОТН. ед. БЪср, ОТН. ед. 1¥сср, мм 1)сСр, мм

1 0 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

2 3 6 0,25 0,04 0,87 0,12 0,31 66,62 0,69 0,00 0,20 0,04 0,00 0,00

3 6 10 0,54 0,04 1,05 0,12 0,41 87,81 0,71 0,00 0,20 0,04 0,39 1Д9

4 9 20 0,84 0,05 1,08 0,10 0,42 89,65 0,74 0,00 0,16 0,04 0,44 1,48

5 12 49 3,07 0,06 1,50 0,10 0,61 89,73 0,86 0,06 0,15 0,04 0,40 1Д9

6 15 49 3,19 0,07 1,52 0,10 0,61 91,55 0,88 0,06 0,14 0,05 0,40 0,88

7 18 63 4,84 0,08 1,66 0,11 0,65 91,55 0,93 0,09 0,13 0,05 0,40 0,88

8 21 68 7,04 0,10 1,84 0,13 0,73 91,80 0,98 0,12 0,14 0,04 0,49 1,23

9 24 71 7,88 0Д1 1,91 0,13 0,76 91,80 0,99 0,12 0,13 0,04 0,49 1,23

10 27 84 9,91 0,12 1,96 0,13 0,77 91,80 1,01 0,13 0,13 0,04 0,50 1ДВ

11 30 76 10,19 0,13 1,99 0,13 0,80 90,39 1,01 0,16 0,12 0,04 0,50 1Д8

12 33 78 11,04 0,14 2,24 0,13 0,90 90,39 1,05 0,18 0,11 0,04 0,50 1,28

13 36 80 11,53 0,15 2,30 0,13 0,94 90,75 1,06 0,19 0,11 0,04 0,52 1,66

№ п/п сут. А'ну), ед. мм2 мм2 Рсрч мм 1Гср, мм мм о 9, /)//«!/, ОТН. ед. ОТН. ед. Сер, ОТН. ед. БЪср, ОТН. ед. 1¥сср, мм 1)сСр, мм

1 0 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

2 3 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

3 6 2 0,31 0,13 2,65 0,09 1,02 86,51 0,94 0,33 0,08 0,00 0,44 1,29

4 9 4 0,50 0,16 2,70 0,10 1,09 86,51 0,94 0,44 0,13 0,04 0,45 1,29

5 12 9 1,44 0,13 2,65 0,09 1,09 86,51 0,94 0,33 0,09 0,01 0,44 1,09

6 15 16 1,51 0,09 1,98 0,10 0,83 87,79 0,95 0,20 0,12 0,03 0,40 1,01

7 18 23 1,87 0,09 1,98 0,10 0,81 87,79 0,95 0,20 0,11 0,03 0,40 1,01

8 21 31 3,12 0,10 2,12 0,10 0,81 86,86 0,95 0,26 0,11 0,03 0,48 1,27

9 24 30 3,31 0,10 2,12 0,10 0,81 86,86 0,95 0,26 0,11 0,04 0,49 1,29

10 27 48 4,67 0,10 2,04 0,10 0,83 89,29 0,97 0,21 0,11 0,03 0,50 1,53

11 30 45 5,01 0,11 2,04 0,10 0,83 89,48 0,97 0,21 0,11 0,03 0,50 1,53

12 33 50 5,69 0,11 2,24 0,11 0,90 89,48 0,97 0,21 0,10 0,03 0,50 1,53

13 36 43 6,00 0,13 2,38 0,10 0,98 89,35 0,98 0,21 0,09 0,02 0,53 1,47

№ п/п сут. А'ну), ед. мм2 мм2 Рсрч ММ 1Гср, мм мм о 9, /)//«!/, ОТН. ед. ОТН. ед. Сер, ОТН. ед. БЪср, ОТН. ед. 1¥сср, мм 1)сСр, мм

1 0 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

2 3 1 0,09 0,01 0,52 0,04 0,20 85,59 0,50 0,00 0,00 0,03 0,52 1,25

3 6 10 0,09 0,01 0,63 0,03 0,29 90,13 0,52 0,00 0,06 0,05 0,58 4,72

4 9 16 0,16 0,01 0,66 0,03 0,30 91,43 0,54 0,00 0,06 0,03 0,61 4,72

5 12 31 0,28 0,01 0,66 0,03 0,32 91,43 0,60 0,00 0,09 0,02 0,58 3,88

6 15 67 0,63 0,01 0,75 0,03 0,36 91,43 0,72 0,01 0,06 0,01 0,57 2,27

7 18 76 0,66 0,01 0,75 0,03 0,37 91,57 0,73 0,03 0,07 0,01 0,56 2,27

8 21 125 1,17 0,01 0,84 0,03 0,40 91,21 0,89 0,05 0,07 0,01 0,53 1,81

9 24 300 3,61 0,01 0,92 0,03 0,44 91,21 1Д5 0,15 0,07 0,01 0,56 1,72

10 27 368 3,61 0,01 1,02 0,03 0,49 91,21 1Д5 0,17 0,07 0,01 0,54 1,72

11 30 272 4,85 0,01 1Д4 0,03 0,53 90,91 1,24 0,21 0,07 0,01 0,66 3,13

12 33 467 6,65 0,02 1,21 0,03 0,57 91,22 1,28 0,27 0,06 0,01 0,61 6,09

13 36 412 7,03 0,02 1,22 0,03 0,57 91,07 1,31 0,27 0,06 0,01 0,66 6,38

№ п/п сут. А'ну), ед. мм2 мм2 Рсрч мм 1Гср, мм мм о 9, /)//«!/, ОТН. ед. Л ОТН. ед. Сер ОТН. ед. БЪср, ОТН. ед. 1¥сср, мм 1)сСр, мм

1 0 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

2 3 2 0,05 0,01 0,58 0,06 0,21 105,71 0,51 0,00 0,02 0,02 0,58 2,11

3 6 4 0,05 0,01 0,66 0,06 0,21 72,53 0,48 0,00 0,02 0,12 0,61 2,35

4 9 6 0,06 0,01 0,66 0,03 0,28 94,28 0,48 0,00 0,05 0,03 0,59 2,66

5 12 15 0,14 0,01 0,68 0,03 0,31 89,56 0,54 0,00 0,06 0,03 0,59 2,69

6 15 21 0,20 0,01 0,70 0,03 0,33 89,56 0,60 0,05 0,06 0,03 0,57 2,66

7 18 46 0,37 0,01 0,71 0,03 0,34 87,88 0,63 0,05 0,06 0,01 0,57 2,69

8 21 36 0,38 0,01 0,81 0,03 0,40 87,88 0,66 0,08 0,08 0,01 0,51 1,70

9 24 105 1,50 0,01 0,94 0,03 0,43 89,68 0,89 0,15 0,07 0,01 0,57 3,28

10 27 187 2,03 0,01 1,02 0,02 0,48 89,68 1,01 0,18 0,07 0,01 0,57 3,28

11 30 229 3,14 0,01 1,14 0,02 0,54 89,43 1Д0 0,21 0,07 0,01 0,60 4,90

12 33 294 4,05 0,01 1ДВ 0,03 0,55 89,13 1Д8 0,23 0,07 0,01 0,60 4,90

13 36 258 4,22 0,02 1,21 0,03 0,56 88,37 1Д8 0,25 0,07 0,01 0,60 4,85

№ п/п сут. А'ну), ед. мм2 мм2 Рсрч ММ 1Гср, мм мм о 9, /)//«!/, ОТН. ед. ОТН. ед. Сер, ОТН. ед. БЪср, ОТН. ед. 1¥сср, мм 1)сСр, мм

1 0 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

2 3 1 0,07 0,02 0,98 0,05 0,36 45,84 0,56 0,20 0,14 0,06 0,61 0,00

3 6 4 0,05 0,02 0,97 0,04 0,41 48,21 0,60 0,20 0,14 0,02 0,64 0,00

4 9 2 0,07 0,02 0,97 0,04 0,41 51,93 0,62 0,20 0,08 0,03 0,64 2,99

5 12 15 0,13 0,01 0,82 0,03 0,39 84,48 0,62 0,13 0,06 0,02 0,61 2,99

6 15 20 0,18 0,01 0,81 0,03 0,39 88,25 0,63 0,06 0,07 0,01 0,59 1,94

7 18 50 0,40 0,01 0,81 0,03 0,39 89,08 0,68 0,13 0,06 0,01 0,59 1,94

8 21 55 0,61 0,01 0,84 0,03 0,39 89,08 0,72 0,12 0,06 0,02 0,56 2,08

9 24 65 0,76 0,01 0,92 0,03 0,44 89,08 0,72 0,13 0,06 0,02 0,61 2,40

10 27 178 2,43 0,01 1,06 0,03 0,50 90,60 1,00 0,16 0,07 0,01 0,63 4,41

11 30 197 3,35 0,02 1,19 0,02 0,55 90,69 1,06 0,21 0,07 0,01 0,64 4,41

12 33 252 4,19 0,02 1,20 0,03 0,56 90,60 1Д1 0,21 0,07 0,01 0,64 4,14

13 36 280 4,64 0,02 1,23 0,02 0,57 90,24 1ДЗ 0,24 0,07 0,01 0,64 3,93

№ п/п сут. А'ну), ед. ММ2 мм2 Рсрч ММ 1Гср, мм мм о 9, /)//«!/, отн. ед. Л отн. ед. Сер1 отн. ед. БЪср, отн. ед. 1¥сср, мм 1)сСр, мм

1 0 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

2 3 6 0,14 0,02 0,69 0,08 0,24 82,90 0,55 0,02 0,01 0,01 0,30 0,00

3 6 34 1,25 0,04 0,96 0,08 0,41 87,53 0,71 0,10 0,08 0,02 0,44 0,89

4 9 84 3,78 0,05 1,32 0,07 0,58 90,60 0,88 0,18 0,08 0,01 0,41 0,93

5 12 180 10,63 0,06 1,60 0,07 0,70 90,49 1,04 0,21 0,08 0,02 0,38 0,71

6 15 188 12,96 0,07 1,74 0,08 0,73 90,53 1,09 0,24 0,08 0,02 0,36 0,59

7 18 190 14,32 0,08 1,83 0,08 0,77 89,91 1Д1 0,25 0,08 0,02 0,36 0,59

8 21 192 16,10 0,09 1,89 0,09 0,81 90,16 1Д1 0,26 0,08 0,01 0,44 0,89

9 24 178 19,32 0,10 2,14 0,09 0,93 90,24 1Д7 0,29 0,08 0,01 0,44 1Д5

10 27 192 23,93 0,12 2,40 0,09 1,02 90,31 1,21 0,32 0,08 0,02 0,44 1,09

11 30 207 25,83 0,13 2,42 0,09 1,04 90,59 1,22 0,34 0,08 0,02 0,44 1Д7

12 33 213 30,82 0,14 2,81 0,09 1Д9 90,46 1,29 0,34 0,08 0,02 0,44 1,32

13 36 205 32,06 0,15 2,87 0,09 1,22 90,06 1,29 0,35 0,08 0,02 0,46 1,43

(Тмгр. ср. 32,79 2,53 0,01 0,13 0,01 0,05 12,11 0,09 0,03 0,01 0,02 0,09 0,21

Обозначение: омгр. ср. - среднее межгрупповое среднеквадратичное отклонение.

Таблица П2.11 - Средние значения параметров старения фрагмента образцов РТИ №2.1-2.3 полученные для серии фотоснимков с периодичностью 3 суток

№ п/п сут. А'ну), ед. ММ2 мм2 Рсрч ММ 1Гср, мм мм о 9, /)//«!/, ОТН. ед. Л ОТН. ед. Сер ОТН. ед. БЪср, ОТН. ед. 1¥сср, мм 1)сСр, мм

1 0 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

2 3 2 0,08 0,01 0,29 0,04 0,10 22,21 0,23 0,00 0,07 0,01 0,00 0,00

3 6 5 0,32 0,07 1,81 0,09 0,71 85,81 0,79 0,11 0,16 0,02 0,40 1Д2

4 9 10 0,68 0,10 1,92 0,10 0,77 86,97 0,85 0,19 0,16 0,04 0,46 1,39

5 12 30 2,76 0,10 2,05 0,10 0,83 88,67 0,91 0,17 0,13 0,03 0,43 1,21

6 15 35 2,96 0,09 1,91 0,10 0,76 89,71 0,92 0,09 0,13 0,04 0,42 1,08

7 18 43 3,95 0,10 1,93 0,11 0,76 89,38 0,94 0,11 0,13 0,04 0,42 1,08

8 21 50 5,60 0,11 2,04 0,12 0,79 89,15 0,97 0,14 0,13 0,04 0,49 1,28

9 24 51 6,08 0,12 2,07 0,12 0,80 89,15 0,97 0,14 0,12 0,04 0,49 1,28

10 27 64 7,97 0,13 2,13 0,13 0,85 89,88 1,01 0,15 0,11 0,03 0,50 1,43

11 30 60 8,61 0,14 2,22 0,13 0,89 89,48 1,01 0,18 0,11 0,04 0,50 1,43

12 33 63 9,51 0,15 2,47 0,13 0,98 89,61 1,03 0,19 0,11 0,03 0,50 1,48

13 36 62 10,00 0,16 2,55 0,13 1,03 90,31 1,04 0,20 0,11 0,04 0,52 1,67

(Тмгр. ср. 12,60 1,73 0,03 0,37 0,02 0,14 10,31 0,12 0,09 0,04 0,01 0,02 0,13

№ п/п сут. А'ну), ед. ММ2 мм2 Рсрч мм 1Гср, мм мм о 9, /)//«!/, ОТН. ед. ОТН. ед. Сер, ОТН. ед. БЪср, ОТН. ед. 1¥сср, мм 1)сСр, мм

1 0 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

2 3 1 0,03 0,01 0,60 0,04 0,23 44,49 0,41 0,00 0,05 0,01 0,19 0,70

3 6 6 0,06 0,01 0,75 0,04 0,30 70,29 0,53 0,07 0,08 0,03 0,61 2,36

4 9 8 0,10 0,01 0,76 0,04 0,33 79,21 0,55 0,07 0,06 0,03 0,61 3,46

5 12 20 0,18 0,01 0,72 0,03 0,34 88,49 0,58 0,04 0,07 0,02 0,59 3,19

6 15 36 0,33 0,01 0,75 0,03 0,36 89,75 0,65 0,04 0,06 0,02 0,57 2,29

7 18 57 0,48 0,01 0,76 0,03 0,37 89,51 0,68 0,07 0,07 0,01 0,57 2,30

8 21 72 0,72 0,01 0,83 0,03 0,40 89,39 0,76 0,08 0,07 0,01 0,53 1,86

9 24 157 1,96 0,01 0,93 0,03 0,43 89,99 0,92 0,14 0,07 0,01 0,58 2,47

10 27 244 2,69 0,01 1,03 0,03 0,49 90,50 1,05 0,17 0,07 0,01 0,58 3,14

11 30 233 3,78 0,01 1,16 0,02 0,54 90,34 1ДЗ 0,21 0,07 0,01 0,63 4,15

12 33 338 4,96 0,02 1,20 0,03 0,56 90,31 1Д9 0,24 0,07 0,01 0,62 5,04

13 36 317 5,30 0,02 1,22 0,03 0,57 89,89 1,21 0,25 0,07 0,01 0,63 5,05

(Тмгр. ср. 51,62 0,66 0,00 0,12 0,01 0,05 13,35 0,10 0,04 0,06 0,02 0,09 0,89

400

300

200