Пространственно-временная ранговая обработка телевизионных изображений с малоразмерными объектами тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.04, кандидат технических наук Гальчук, Игорь Владимирович

• Гальчук, Игорь Владимирович
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Гальчук, Игорь Владимирович

ВВЕДЕНИЕ.

1. ОБЗОР АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ ТЕЛЕВИЗИОННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ.

1.1. Алгоритмы линейной обработки.

1.2. Алгоритмы ранговой обработки.

1.2.1. Использование первых и вторых разностей.

1.2.2. Эффект «затемнения».

1.3. Тестовые изображения.

1.4. Критерии оценки эффективности обработки.

1.4.1. Визуальный критерий.

1.4.2. Пиковое отношение сигнал шум.

1.4.3. Время обработки.

1.5. Выводы.

2. УЛУЧШЕНИЕ КАЧЕСТВА РАНГОВОЙ ОБРАБОТКИ ТЕЛЕВИЗИОННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ.

2.1. Генератор тестовых изображений.

2.1.1. Фонообъектовое изображение.

2.1.2. Неоднородное случайное поле паразитных световых образований.

2.2. Улучшение выделения малоразмерных объектов.

2.3. Улучшение устранения малоразмерных объектов.

2.4. Выводы.

3. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ РАНГОВОЙ ОБРАБОТКИ С ПРИМЕНЕНИЕМ ЧИСЛЕННОГО ЭКСПЕРИМЕНТА.

3.1. Цель проведения эксперимента.65 '

3.2. Порядок проведения эксперимента.

3.3. Условия проведения эксперимента.

3.4. Результаты эксперимента.

3.4.1. Выделение малоразмерных объектов.

3.4.2. Устранение малоразмерных объектов.

3.5. Выводы.

4. ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ РАЗРАБОТКИ И ИССЛЕДОВАНИЯ РАНГОВЫХ АЛГОРИТМОВ.

4.1. Интегрированная среда для исследований.

4.2. Модули для системы Matlab.

4.3. Выводы.

5. АДАПТАЦИЯ ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ СРЕДСТВ ПОД ПРАКТИЧЕСКИЕ ЗАДАЧИ.

5.1. Телевизионно-вычислительный комплекс для визуально-измерительного контроля уран-графитовых ядерных реакторов.

5.2. Электронно-измерительный комплекс на базе лазерного дальномера.

5.3. Система видения в сложных метеоусловиях.

5.4. Аппаратно-программный комплекс для проведения видеоконференций.

5.5. Лабораторный практикум по цифровой обработке изображений.

5.5. Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Пространственно-временная ранговая обработка телевизионных изображений с малоразмерными объектами»

Весьма широкий круг задач в области цифровой обработки изображений требует использования нелинейных преобразований. Например, для выделения или подавления малоразмерных объектов (МРО). Если такие объекты имеют резкие перепады яркости, то их выделение с помощью линейного дифференцирующего фильтра будет сопровождаться появлением паразитных «выбросов» от этих перепадов яркости. А использование линейного сглаживающего фильтра для устранения малоразмерных объектов, например, отсчётов импульного шума, будет сопровождаться искажением этих объектов, так как каждый импульс даст отклик в виде импульсной характеристики используемого фильтра и, тем самым, искажает обрабатываемое изображение.

В настоящее время сформирован целый класс нелинейных ранговых преобразований, которые более эффективны для обработки МРО, чем линейные преобразования. Ранговой обработке посвящены работы таких российских и зарубежных авторов, как Л.П. Ярославский, В.Ю. Лапий, Т.С. Хуанг, У. Прэтт, Р. Гонсалес, Р. Вудс, Б. Яне и др. Однако до сих пор недостаточно освещены некоторые аспекты ранговой обработки, например, использование межкадровой информации для повышения эффективности алгоритмов обработки.

Задача обработки МРО весьма актуальна в области построения систем видения на базе высокочувствительных телевизионных (ТВ) датчиков с электронно-оптическим преобразователем (ЭОП). Созданию систем с подобными датчиками посвящены работы таких российских и зарубежных авторов, как Ю.Г. Якушенков, А.Г. Берковский, М.М. Мирошников, В.В. Белов, А.С. Дунаев, М.М. Бутслов, А.Б. Бельский, С.Т. Архутик, И.Л. Гейхман, Дж. Ллойд и др. В ТВ-датчиках с ЭОП можно наблюдать паразитные световые образования (сцинтилляции), являющиеся малоразмерными объектами, которые необходимо устранить. При этом в ряде случаев необходимо устранять МРО в режиме реального времени без потери динамики движения. То есть, алгоритмы устранения сцинтилляций должны быть по возможности просты и эффективны при аппаратно-программной реализации.

Выделение МРО более эффективно при применении ранговых алгоритмов с вариационным рядом из первых и вторых разностей, однако подобным алгоритмам свойственен эффект «затемнения» - частичного или полного устранения объекта близкорасположенным объектом или фоновым образованием. Поэтому стоит задача исследования возможности использования межкадровой информации в ранговой обработке и поиска путей по оптимизации известных ранговых алгоритмов, использующих первые и вторые разности, с целью устранения эффекта «затемнения».

Так как ранговые фильтры являются нелинейными системами, для которых однозначного решения в общем случае не существует, то для их исследования используют методы математического и имитационного моделирования и сравнения результатов обработки.

Для проведения исследований принято использовать программные инструментальные средства, которые, по мнению автора, должны удовлетворять следующим требованиям:

• открытый исходный код для контроля корректности программных реализаций алгоритмов, генераторов моделей и т.д.;

• эксплуатация под учётной записью обычного пользователя компьютера; отсутствие необходимости дополнительной установки каких-либо программных продуктов для обеспечения нормального функционирования;

• использование в первую очередь эффективных, а не универсальных решений. Несоблюдение этих требований усложняет проведение исследований.

В настоящее время отсутствуют программные инструментальные средства, полностью удовлетворяющие перечисленным выше требованиям. То есть стоит задача создания открытого программного продукта для разработки и исследования алгоритмов ранговой обработки.

С учетом всего вышесказанного целью диссертационной работы является повышение эффективности алгоритмов ранговой обработки при выделении полезных малоразмерных объектов и при устранении паразитных малоразмерных объектов; создание открытого алгоритмическо-программного комплекса для разработки и исследования ранговых алгоритмов.

Для достижения поставленной цели необходимо решить задачи

1. Провести анализ известных ранговых алгоритмов с целью исследования возможности использование межкадровой информации для повышения эффективности ранговой обработки телевизионных изображений.

2. Разработать программное обеспечение для исследования и оптимизации известных алгоритмов ранговой обработки.

3. Предложить методику проведения экспериментального исследования алгоритмов ранговой обработки с оценкой эффективности по выбранным критериям.

4. На основе проведённого анализа оптимизировать рассмотренные алгоритмы ранговой обработки и провести исследование исходных и оптимизированных версий алгоритмов согласно предложенной методике с помощью разработанного программного обеспечения.

Для решения поставленных задач использованы следующие методы исследования: имитационное моделирование тестовых изображений в том числе пространственной структуры паразитных световых образований (сцинтилляций) в высокочувствительных ТВ-датчиках с электронно-оптическим преобразователем, численный эксперимент с использованием моделей, сравнение результатов обработки с использованием количественных критериев.

Научная новизна результатов работы заключается в следующем:

1. Создан метод формирования неоднородных случайных полей для моделирования полей сцинтилляций в высокочувствительных телевизионных датчиках с электронно-оптическим преобразователем.

2. Разработан алгоритм усовершествованного минимума первых разностей элементов вариационного ряда для выделения малоразмерных объектов положительного и отрицательного контраста с резкими и плавными перепадами яркости.

3. Предложена и подтверждена гипотеза о применимости алгоритма межкадрового минимума для устранения сцинтилляций на телевизионных изображениях, получаемых в высокочувствительных телевизионных датчиках с электронно-оптическим преобразователем.

4. Предложена и подтверждена гипотеза о применимости алгоритма межкадрового максимума в дополнение к внутрикадровым ранговым алгоритмам, использующим первые и вторые разности, для ослабления эффекта «затемнения».

Практическая ценность результатов работы заключается в следующем:

1. Создан телевизионно-вычислительный комплекс с радиационно-стойкой камерой для визуально-измерительного контроля внутренних поверхностей трактов технологических каналов, металлоконструкций и рабочего пространства уран-графитовых ядерных реакторов, обеспечивающий получение, цифровую обработку и архивирование видеоданных.

2. Разработана активная телевизионная система наблюдения для визуального обнаружения и идентификации объектов в тёмное время суток и в сложных метеоусловиях, в части обработки формируемых системой изображений.

3. Создан электронно-измерительный комплекс на базе лазерного дальномера, позволяющий получать, анализировать и архивировать результаты проводимых измерений.

4. Разработан комплекс алгоритмического и программного обеспечения для проведения видеоконференций в части получения и обработки информации от видеоустройства, а также для организации приёма-передачи мультимедийной информации между устройствами на базе сигнальных процессоров фирмы Texas Instruments в режиме реального времени.

5. Созданы программные инструментальные средства для применения в учебном процессе по дисциплине «Цифровая обработка сигналов» и выпущено учебно-методическое пособие используемое в курсовом и дипломном проектировании.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Разработанный алгоритм внутрикадровой ранговой обработки "усовершенствованный минимум первых разностей", созданный на базе известного алгоритма минимума первых разностей, позволяет выделять малоразмерные объекты положительного и отрицательного контраста с резкими и плавными перепадами яркости.

2. Применение рангового алгоритма «межкадровый минимум» позволяет более эффективно устранять сцинтилляции на телевизионных изображениях, получаемых в высокочувствительных телевизионных датчиках с электронно-оптическим преобразователем, по сравнению с межкадровыми медианой и скользящим средним. При использовании 2-3 кадров синтезированных изображений преимущество по пиковому отношению сигнал-шум достигает 20 дБ.

3. Применение рангового алгоритма межкадрового максимума в дополнение к внутрикадровым ранговым алгоритмам, использующим первые и вторые разности для выделения малоразмерных объектов, позволяет при определённых условиях устранить эффект «затемнения».

Внедрение и использование результатов работы - результаты, полученные в диссертационной работе используются в учебном процессе в виде лабораторного практикума, позволяя изучать особенности ранговой обработки изображений - в приложении 1 приведены соответствующие свидетельства об отраслевой регистрации разработок. Кроме того, результаты работы использованы при разработке программного обеспечения телевизионно-вычислительного комплекса для визуально-измерительного контроля внутренних поверхностей трактов технологических каналов, металлоконструкций и рабочего пространства уран-графитовых ядерных реакторов. Также результаты работы использованы при создании активной телевизионной системы наблюдения (ATCH) "ZOND", предназначенной для визуального обнаружения и идентификации объектов в тёмное время суток и в сложных метеоусловиях: туман, дождь, снегопад, дым, пыль. Результаты работы были использованы для создания электронно-измерительного комплекса на базе лазерного дальномера DIMETIX DLS-B15, позволяющего получать, анализировать и архивировать результаты проводимых измерений. Также результаты работы были использованы при разработке комплекса для проведения видеоконференций в части получения и обработки информации от сенсорного видеоустройства, а также при организации приёма-передачи мультимедийной информации между устройствами на базе сигнальных процессоров фирмы Texas Instruments в режиме реального времени. В приложении 2 приведены копии соответствующих актов.

Апробация результатов работы - основные положения и результаты работы докладывались на конференциях: Юбилейная научно-техническая конференция, посвященная 50-летию радиотехнического факультета, 2000 г. (г. Томск); Межрегиональная научно-техническая конференция, посвященная 40-летию ТУСУР, 2002 г. (г. Томск); Международная конференция "Телевидение: передача и обработка изображений", 2002 г. (г. Санкт-Петербург); Всероссийская научно-техническая конференция "Современное телевидение", 2003 г. (г. Москва); Межрегиональные научно-технические конференции "Научная сессия ТУСУР", 2002 г., 2005 г. (г. Томск), Сибирско

Тайваньский Форум (г. Томск), 2009 г.

Всего по теме диссертации опубликовано 24 работы. Из них 2 в изданиях, рекомендованных ВАК. Получены 6 авторских свидетельств на разработанное программное обеспечение, а также выпущено учебно-методическое пособие, используемое в курсовом и дипломном проектировании.

Следующие результаты получены автором лично:

1. Предложена и подтверждена гипотеза о применимости алгоритма межкадрового минимума для устранения сцинтилляций на телевизионных изображениях, получаемых в высокочувствительных телевизионных датчиках с электронно-оптическим преобразователем.

2. Разработан алгоритм ранговой обработки «усовершенствованный минимум первых разностей».

3. Создан алгоритмическо-программный комплекс для исследования алгоритмов ранговой обработки, включающий в себя генератор полей сцинтилляций и других тестовых изображений, а также программные реализации разработанных и исследованных ранговых алгоритмов.

4. Созданный алгоритмическо-программный комплекс адаптирован для применения в составе телевизионно-вычислительного комплекса с радиационно-стойкой камерой.

5. Разработанный алгоритмическо-программный комплекс адаптирован для применения в составе системы видения в сложных метеоусловиях "ZOND Ml".

6. Созданный алгоритмическо-программный комплекс адаптирован для применения в составе электронно-измерительного комплекса на базе лазерного дальномера, позволяющего получать, анализировать и архивировать результаты проводимых измерений.

7. Предложена и подтверждена гипотеза о применимости алгоритма межкадрового максимума в дополнение к внутрикадровым ранговым алгоритмам, использующим первые и вторые разности, для ослабления эффекта «затемнения».

Результаты, полученные в соавторстве:

1. Разработаны 10 вариантов формирования неоднородных случайных полей для моделирования полей паразитных световых образований в высокочувствительных телевизионных датчиках с электронно-оптическим преобразователем.

2. Созданное программное обеспечение адаптировано для применения в учебном процессе по дисциплине «Цифровая обработка сигналов».

Структура и объём работы — диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и трёх приложений общим объёмом 210 страниц, содержит 78 иллюстраций и 6 таблиц. Библиографический список включает 107 наименований.

Заключение диссертации по теме «Радиотехника, в том числе системы и устройства телевидения», Гальчук, Игорь Владимирович

5.5. Выводы

Разработанное в диссертации алгоритмическое и программное обеспечение было адаптировано для решения следующих задач:

1. Создание телевизионно-вычислительного комплекса с радиационностойкой камерой для визуально-измерительного контроля внутренних поверхностей трактов технологических каналов, металлоконструкций и рабочего пространства уран-графитовых ядерных реакторов, обеспечивающего получение, цифровую обработку и архивирование видеоданных.

2. Разработка активной телевизионной системы наблюдения для визуального обнаружения и идентификации объектов в тёмное время суток и в сложных метеоусловиях, в части обработки формируемых системой изображений.

3. Создание электронно-измерительного комплекас на базе лазерного дальномера, позволяющего получать, анализировать и архивировать результаты проводимых измерений.

4. Разработка комплекса алгоритмического и программного обеспечения для проведения видеоконференций в части получения и обработки информации от видеоустройств, а также для организации приёма-передачи мультимедийной информации между устройствами на базе сигнальных процессоров фирмы Texas Instruments в режиме реального времени.

5. Создание программных инструментальных средств для применения в учебном процессе по дисциплине «Цифровая обработка сигналов».

Столь широкое применение в разных сферах говорит о востребованности эффективных алгоритмов ранговой обработки и инструментальных средств для их разработки и исследования.

144

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Следует напомнить, что цель диссертационной работы была заключена в поиске методов улучшения качества ранговой обработки как в плане выделения малоразмерных объектов, так и в плане их устранения, и поиске путей по усовершенствованию известных ранговых алгоритмов, использующих первые и вторые разности, с целью устранения или ослабления эффекта «затемнения». Также было запланировано создание программных инструментальных средств для упрощения процесса разработки и исследования ранговых фильтров. В процессе выполнения диссертационной работы были достигнуты следующие основные результаты:

1. Разработан алгоритм усовершенствованного минимума первых разностей для выделения малоразмерных объектов, в том числе отрицательного контраста.

2. Сделано теоретическое предположение, что пространственная структура паразитных световых образований (полей сцинтилляций) в высокочувствительных телевизионных датчиках с электронно-оптическим преобразователем может быть апроксимирована неоднородным случайным полем. Программно реализован генератор неоднородных случайных полей.

3. Высказана гипотеза о том, что для подавления сцинтилляций следует поэлементно сравнивать амплитуды видеосигнала в двух и более кадрах и выбирать в качестве выходного сигнала минимальную из этих амплитуд.

4. Высказана гипотеза о применимости алгоритма межкадрового максимума в дополнение к внутрикадровым ранговым алгоритмам, использующим первые и вторые разности, для устранения влияния эффекта «затемнения».

5. Разработана методика проведения вычислительного эксперимента для проверки гипотез и теоретического положения, в том числе моделирования неоднородных случайных полей.

6. Произведены сбор и обработка данных по результатам вычислительного эксперимента, подтвердившие справедливость теоретического положения и гипотезы, что позволило разработать алгоритмы пространственно-временной ранговой обработки телевизионных изображений и оценить их эффективность.

7. Создан телевизионно-вычислительный комплекс с радиационно-стойкой камерой для визуально-измерительного контроля внутренних поверхностей трактов технологических каналов, металлоконструкций и рабочего пространства уран-графитовых ядерных реакторов, обеспечивающий получение, цифровую обработку и архивирование видеоданных.

8. Разработана активная телевизионная система наблюдения для визуального обнаружения и идентификации объектов в тёмное время суток и в сложных метеоусловиях, в части обработки формируемых системой изображений.

9. Создан электронно-измерительный комплекс на базе лазерного дальномера, позволяющий получать, анализировать и архивировать результаты проводимых измерений.

10.Разработан комплекс алгоритмического и программного обеспечения для проведения видеоконференций в части получения и обработки информации от видеоустройств, а также для организации приёма-передачи мультимедийной информации между устройствами на базе сигнальных процессоров фирмы Texas Instruments в режиме реального времени.

11.Созданы программные инструментальные средства для применения в учебном процессе по дисциплине «Цифровая обработка сигналов» и выпущено учебно-методическое пособие используемое в курсовом и дипломном проектировании.

Из приведённых результатов следует, что цель диссертационной работы достигнута. Разработанное в рамках выполнения работы программное обеспечение упрощает процесс моделирования ранговой обработки с последующей оценкой результата обработки по реализованным в инструментарии критериям. Разработанный метод «усовершенствованный минимум первых разностей» более эффективен, чем его базовый прототип, так как выделяет малоразмерные объекты как положительного, так и отрицательного контраста. Предложение использовать межкадровый минимум для устранения сцинтилляций, оказалось более эффективным решением по сравнению с применением межкадровой медианы, как по быстродействию, так и по качеству. Применение межкадрового максимума в дополнение к внутрикадровому усовершенствованному минимому первых разностей уменьшает число ситуаций, в которых проявится эффект «затемнения».

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Гальчук, Игорь Владимирович, 2009 год

1. Цифровые фильтры и их применение: пер. с англ. / В. Каппелини, А. Дж. Константинидис, П. Эмилиани. М.: Энергоатомиздат, 1983. - 360 с.

2. Курячий М.И. Цифровая обработка сигналов: учеб. пособие. Томск: Томский межвузовский центр дистанционного образования, 2002. — 175 с.

3. Цифровая обработка многомерных сигналов: пер. с англ. / Д. Даджион, Р. Мерсеро. М.: Мир, 1988. - 488 с. - ISBN 5-03-000402-5.

4. Цифровая обработка сигналов: пер. с англ. / А.В. Оппенгейм, Р.В. Шафер; под ред. С.Я. Шаца. М.: Связь, 1979. - 416 с.

5. Теория и применение цифровой обработки сигналов: пер. с англ. / Л. Рабинер, Б. Гоулд; под ред. Ю.Н. Александрова. М.: Мир, 1978. - 848 с.

6. Цифровая обработка сигналов: процессоры, алгоритмы, средства проектирования / М.С. Куприянов, Б.Д. Матюшкин. Изд. 2-е, перераб. и доп. - СПб.: Политехника, 1999. - 592 с. - ISBN 5-7325-0546-6.

7. Басараб М., ВолосюкВ., ГорячкинО. Цифровая обработка сигналов и изображений. -М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. 552 с. - ISBN 978-5-9221-0871-3.

8. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. СПб.: Питер, 2003. - 603 с. -ISBN 5-318-00666-3.

9. Казанцев Г.Д. Измерительное телевидение: учеб. пособие для вузов / Г.Д. Казанцев, М.И. Курячий, И.Н. Пустынский. М.: Высш. шк., 1994. — 288 с. - ISBN 5-06-002267-6.

10. Цифровая обработка изображений в информационных системах: учеб. пособие / И.С. Грузман, B.C. Киричук и др.. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. - 352 с. - ISBN 5-7782-0330-6.

11. Яне Б. Цифровая обработка изображений. / Пер. с англ. М.:Техносфера, 2007. - 584 с. - ISBN 978-5-94836-122-2.

12. Потапов А.А. Новейшие методы обработки изображений // Под ред. А.А. Потапова. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2008. - 496 с. - ISBN 978-5-9221-08416.

13. Ярославский Л.П. Цифровая обработка сигналов в оптике и голографии: введение в цифровую оптику. М.: Радио и связь, 1987. — 296 с.

14. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений / пер. с англ. / Т.С. Хуанг, Дж.-О. Эклунд, Дж. Нуссбаумер [и др.]; под ред. Т.С. Хуанга. -М.: Радио и связь, 1984. 224 с.

15. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. T.l. М.: Мир, 1982. 312 с.

16. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений: пер. с англ. / под ред. П.А. Чочиа. М.: Техносфера, 2005. - 1072 с. - ISBN 5-94836-028-8 (в пер.).

17. Лапий В.Ю. Устройства ранговой обработки информации // В.Ю. Лапий и др. К.: Техшка, 1986. - 120 с.

18. A.M. Маслов, В.В. Сергеев. Идентификация линейной искажающей системы с использованием ранговой обработки сигналов. — М.: Центральное конструкторское бюро уникального приборостроения АН СССР, 1989. — Вып. № 6, С. 90 102. - ISSN 0134-2452.

19. Крылов В.Н., Антощук С.Г., Бодалевский А.А. Ранговая обработка двумерных изображений в пространстве оценок и решений // Тр. Одес. политехи, ун-та. Одесса, 1998. - Вып. 1(5). - С. 105 - 108.

20. Дональд Кнут Искусство программирования, том 3. Сортировка и поиск. -2-е изд. М.: «Вильяме», 2007. - 824 с. - ISBN 0-201-89685-0

21. А.с. 1702401 СССР. Устройство для обработки изображений объектов / В.Л. Дмитриенко, А.Г. Костевич, М.И. Курячий, В.Н. Ульянов опубл. 1991, Б.И. № 48.

22. Ранговые алгоритмы выделения объектов. Всесоюзная конференция "Методы и микроэлектронные средства цифрового преобразования и обработки сигналов" / А.Г. Ильин, А.Г. Костевич, Е.Я. Курьянович. Рига, 1986. - Том 2, 692 с.

23. Гальчук И.В., Костевич А.Г. Методы выделения малоразмерных подвижных объектов на сложном фоне. Томск: Труды юбилейной НТК по радиоэлектронике, посвященной 50-летию РТФ, 2000. — Том 5, С. 82 — 86.

24. Гальчук И.В., Костевич А.Г., Курячий М.И. Ранговые алгоритмы выделения малоразмерных объектов на сложном фоне. СПб: Материалы 2-ой Международной конференции "Телевидение: передача и обработка изображений", 2002. - С. 44 - 46.

25. Бакрунов А.О., Щукин И.В. Методы проверки статистических свойств псевдослучайных точечных изображений при испытании алгоритмов анализа структуры // Автометрия, 1984, №6. С. 53 57.

26. Гальчук И.В., Костевич А.Г. Генерирование пуассоновских полей на ЭВМ. — Материалы межрегиональной НТК, посвященной 40-летию ТУСУР, Томск, Россия 14 16 мая 2002 г., изд-во ТУСУР, 2002. - Часть 1, С. 119 -122.

27. Гальчук И.В., Костевич А.Г. Моделирование пространственной структуры слабых световых полей. — Тез. док. 10-й НТК "Современное телевидение", Москва, Россия 19-20 марта 2002, г. М.: МКБ "Электрон", 2002.

28. Гальчук И.В., Костевич А.Г. Моделирование пуассоновских случайных полей. СПб: Материалы 2-ой Международной конференции "Телевидение: передача и обработка изображений", 2002. — С. 58 — 59.

29. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. В 2-х томах. Т. 1. Пер. с англ. М.: Мир, 1984. - 528 с.

30. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. В 2-х томах. Т. 2. Пер. с англ. М.: Мир, 1984. - 738 с.

31. Мухин О.И. Лекция 27. Распределение Пуассона // Учебник "Моделирование систем".

32. URL: http://stratum.ac.ru/textbooks/modelir/lection27.html. (дата последнегообращения: 12.07.2009).

33. Якушенков, Ю.Г., Луканцев, В.Н., Колосов, М.П. Методы борьбы с помехами в оптико-электронных приборах. М.: Радио и связь, 1981. — 180 с.

34. Ллойд Дж. Системы тепловидения. Пер.с английского М.: Мир, 1978г. -416 с.

35. Берковский А.Г., Гаванин В.А., Зайдель И.Н. Вакуумные фотоэлектронные приборы. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Радио и связь, 1988. — 272 с.

36. Бутслов М.М., Степанов Б.М., Фанченко С.Д. Электронно-оптические преобразователи и их применение в научных исследованиях. — М.: Наука, 1978. 432 с.

37. Мирошников М.М. Теоретические основы оптико-электронных приборов. — Л.: Машиностроение, 1977. 600 с.

38. Ватолин Д., Ратушняк А. и др. MSU Quality Measurement Tool: Информация о метриках // Сайт по методам сжатия данных, изображений и видео. 2009. URL: http://www.compression.rU/video/qualitymeasure/info.html#start (дата обращения: 05.06.2009).

39. TMS320C6000 Code Composer Studio Tutorial / Texas Instruments Inc. -U.S.A., Texas, Dallas: Tarrant Dallas Printing, Inc., 2000. 65 c.

40. Курячий М.И., Костевич А.Г., Рудникович A.C. Обработка и анализ изображений с использованием сигнальных процессоров // Материалы 2-й Всерос. НТК по проблемам создания перспективной авионики. — Томск: ТУСУР, 2003. С. 303-307.

41. Гончаров Ю. Новое поколение ЦСП Texas Instruments / Компоненты и технологии, 2001, № 1.

42. Анохин В.В., Ланнэ А.А. и др. MATLAB для DSP. Цикл статей / ChipNews, 2000, № 2-4, 7, 9; 2001 № 2; Цифровая обработка сигналов, № 2, 2000.

43. Гальчук И.В. Программная реализация алгоритмов цифровой обработки изображений на базе цифровых сигнальных процессоров семейства VLIW. — Материалы Всероссийской НТК "Научная сессия ТУСУР — 2005", Томск,

44. Россия 26 28 апреля 2005 г., изд-во ТУСУР, 2005. - Часть 1, С. 95 - 96.

45. Алгоритмы и процессоры цифровой обработки сигналов / А.И. Солонина, Д.А. Улахович, Л.А. Яковлев. СПб.: БХВ-Петербург, 2002. - 464 с. - ISBN 5-94157-065-1.

46. Система MATLAB 5 для студентов / В.Г. Потемкин, П.И. Рудаков. Изд. 2-е, перераб. и доп. -М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 1999. - 448 с. - ISBN 5-86404-1238.

47. MATLAB 5.x. Вычисления, визуализация, программирование / Н.Н. Мартынов, А.П. Иванов. М.: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2000. - 336 с. - ISBN 593378-013-8.

48. MATLAB. Обработка сигналов и изображений. Специальный справочник / В. Дьяконов, И. Абраменкова. СПб.: Питер, 2002. - 608 с. - ISBN 5-31800667-1.

49. Потёмкин В.Г. Система инженерных и научных расчётов Matlab 5.x В 2 т. — М.: Диалог-МИФИ, 1999.

50. Рудаков П.И., Сафонов И.В. Обработка сигналов и изображений. Matlab 5х / Под общ. ред. к.т.н. В.Г. Потёмкина. -М.: Диалог-МИФИ, 2000.

51. Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. М.'.Техносфера, 2006. - 616 с. - ISBN 5-94836-092-Х.

52. Плохотников К. Вычислительные методы. Теория и практика в среде MATLAB: курс лекций. Учебное пособие для вузов. — М.: Горячая линия-Телеком, 2009. 496 с. - ISBN 978-5-9912-0069-1.

53. В.П. Дьяконов MATLAB 6.5 SP1/7/7 SP1 + Simulink 5/6. Работа с изображениями и видеопотоками. — М.: Солон-Пресс, 2005. — 400 с. ISBN 5-98003-205-3.

54. Достижения в технике передачи и воспроизведения изображений, Т. 1. / Под ред. Б. Кейзана. М.: Мир, 1978. - 336 с.

55. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. Том 3. — М.: Сов. радио, 1976. 288 с.

56. Ермаков С.М., Михайлов Г.А. Статистическое моделирование. 2-е изд.,дополн. М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1982. - 296 с.

57. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника. М.: Советское радио, 1966. -677 с.

58. Гальчук И.В. Межкадровая ранговая обработка: выделение малоразмерных объектов. // Вестник Сибирского отделения АН ВШ №1(9) — Томск: Изд-во Института оптики атмосферы СО РАН, 2005 г. С. 148 - 153.

59. Грузман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: учеб. пособие для вузов. Изд. 8-е, стереотипное. - М.: Высш. шк., 2002. - 479 с. - ISBN 5-06-004214-6.

60. Катаев М.Ю. Обработка экспериментальных данных на ЭВМ: Учебное пособие. — Томск: Томский межвузовский центр дистанционного образования, 2001. 104 с.

61. Гальчук И.В. Инструментальные средства для исследования алгоритмов цифровой обработки изображений. — Материалы Всероссийской НТК "Научная сессия ТУСУР 2005", Томск, Россия 26 - 28 апреля 2005 г., изд-во ТУСУР, 2005. - Часть 1, С. 97 - 98.

62. Гальчук И.В., Курячий М.И. Инструментальные средства для оценки эффективности ранговых алгоритмов цифровой обработки изображений// Изв. вузов. Приборостроение. 2005. № 11. С. 38-40.

63. Холзнер С. Visual С++ 6: учебный курс. СПб.: Питер, 2000. - 576 с. - ISBN 5-8046-0053-2.

64. Visual С++ и MFC: пер. с англ. / А.В. Мешков, Ю.В. Тихомиров. Изд. 2-е, перераб. и доп. - СПб.: БХВ-Петербург, 2000. - 1040 с. - ISBN 5-82060073-8.

65. Программирование на Microsoft Visual С++ 6.0 для профессионалов: пер. с англ. / Д. Круглински, С. Уингоу, Дж. Шеферд. СПб.: Питер; М.: Издательско-торговый дом "Русская Редакция", 2002. — 864 с. — ISBN 5-27200385-3.

66. Марк Луис. Visual С++ 6: справочник. М.: Лаборатория Базовых Знаний, 1999. - 720 с. - ISBN 5-93208-022-1.

67. MFC и Visual С++ 6. Энциклопедия программиста: пер. с англ. / Юджин Олафсен, Кенн Скрайбнер, К. Дэвид Уайт [и др.]. — СПб.: ООО "ДиаСофтЮП", 2003. 992 с. - ISBN 5-93772-064-4.

68. Черносвитов A. Visual С++ 7: учебный курс. СПб.: Питер, 2001. - 528 с. -ISBN 5-272-00217-2.

69. Поляков А.Ю. Методы и алгоритмы компьютерной графики в примерах на Visual С++. СПб.: БХВ-Петербург, 2002. - 416 с. - ISBN 5-94157-136-4.

70. Телевизионные системы контроля и наблюдения в ядерной технике / В.П. Иванов, Н.А. Сидоркин, Ю.М. Старостин, В.А. Кудрявцев // Атомная энергия. — 1982. Т. 52, вып. 1. С. 67 - 69.

71. Троелсен Э. С# и платформа .NET. Библиотека программиста. — СПб.: Питер, 2007. 796 с.

72. Гейхман И.Л. Основы улучшения видимости в сложных метеоусловиях / И.Л. Гейхман, В.Г. Волков. М.: ООО Недра, 1999. - 286 с.

73. Белов В.В. Активно-импульсные телевизионные системы «Зонд» и «Обзор» / В.В. Белов, B.C. Белоусов, И.Н. Пустынский и др. // Изв. вузов. Приборостроение. 2005. № 11. - С. 51 - 54.

74. Мищенко Н.И. Телевизионно-вычислительные системы наблюдения и контроля в сложных метеоусловиях / Н.И. Мищенко, А.Н. Попова // Групповое проектное обучение: Докл. 2-й науч.-метод. конф. Томск, 26-27 ноября 2007 г. Томск: ТУ СУР, 2007. - С 169 - 173.

75. Архутик С.Т. и др. Модернизация приборов ночного видения // Спец. техника. 2005. № 3. С. 7.

76. Дунаев А.С., Шлычков В.И. Расчет дальности наблюдения для активно-импульсной телевизионной системы // Оптический журнал. 2005. № 4. С. 48 -51.

77. Vollmerhausen R. et al. Modeling the target acquisition performance of laser-range-gated imagers // Proc. SPIE. 2003. Vol. 5076. P. 101.

78. Вельский А.Б., Сеник Б.Н., Сухачев А.Б. Способы адаптации телевизионных систем к условиям изменения освещенности на местности // Оптический журнал. 2005. № 4. С. 38-43.

79. Белов В.В., Белоусов Б.Д., Борисов Б.Д., Курячий М.И., Матвиенко Г.Г., Пустынский И.Н., Тарасенко В.П. Стробируемая система ночного видения ZOND // Наука производству, 2003. - №9. - С. 32-38.

80. Они У. Использование Microsoft Windows Driver Model. 2-е изд. (+CD). Дляпрофессионалов. СПб.: Питер, 2007. — 764 с.

81. Элджер Дж. С++: библиотека программиста. СПб.: Питер, 2001. - 320 с. -ISBN 5-8046-0045-1.

82. Скляров В.А. Программирование на языках Си и Си++: учеб. пособие. — Изд. 2-е, перераб. и доп. М.: Высш. шк., 1999. - 288 с. - ISBN 5-06-0034860.

83. Лафоре Р. Объектно-ориентированное программирование в С++. Классика Computer Science: пер. с англ.. Изд. 4-е. - СПб.: Питер, 2003. - 928 с. -ISBN 5-94723-302-9.

84. Мейерс С. Эффективное использование STL. Библиотека программиста. -СПб.: Питер, 2002. 224 с. - ISBN 5-94723-382-7.

85. Свидетельство об отраслевой регистрации разработки №6127 ОФАП. Компьютерная лабораторная работа "Анализ характеристик цифровых фильтров для обработки одномерных сигналов". / Гальчук И.В., Костевич А.Г., Курячий М.И. 2006 г.

86. Свидетельство об отраслевой регистрации разработки №6128 ОФАП. Компьютерная лабораторная работа "Синтез цифровых фильтров для обработки одномерных сигналов". / Гальчук И.В., Костевич А.Г., Курячий М.И. 2006 г.

87. Свидетельство об отраслевой регистрации разработки №6129 ОФАП. Компьютерная лабораторная работа "Цифровая обработка двумерных сигналов". / Гальчук И.В., Курячий М.И., Ульянов В.Н. — 2006 г.

88. Свидетельство об отраслевой регистрации разработки №6130 ОФАП. Компьютерная лабораторная работа "Цифровая линейная фильтрация изображений". / Гальчук И.В., Курячий М.И., Попов С.В. — 2006 г.

89. Свидетельство об отраслевой регистрации разработки №6131 ОФАП. Компьютерная лабораторная работа " Цифровая нелинейная фильтрация изображений". / Гальчук И.В., Курячий М.И., Попов С.В. — 2006 г.

90. Свидетельство об отраслевой регистрации разработки №6132 ОФАП. Компьютерная лабораторная работа " Цифровые методы коррекцииизображений". / Гальчук И.В., Курячий М.И., Попов С.В. 2006 г.

91. Фурман Я.А., Юрьев А.Н., Яншин В.В. Цифровые методы обработки и распознавания бинарных изображений. — Красноярск: Изд-во Красноярского университета, 1992. 248 с. - ISBN 5-7470-0204-Х.

92. Анисимов Б.В., Курганов В.Д., Злобин В.К. Распознавание и цифровая обработка изображений. М.: Высшая школа, 1983. - 295 с.

93. Castekman К.Р. Digital Image Processing. New Jersey: Prentice, 1996. -P. 368.

94. Якушенков Ю.Г. Теория и расчёт оптико-электронных приборов. М.: Логос, 2004. - 472 с.

95. Яншин В. В., Калинин Г. А. Обработка изображений на языке Си для IBM PC. Алгоритмы и программы. М.: Мир, 1994. - 241 с. ISBN: 5-03-002891-9.

96. Корреляционные зрительные системы роботов : научное издание / А. М. Кориков, В. И. Сырямкин, В. С. Титов. — Томск : Радио и связь, 1990. — 2641. с. ISBN 5-256-00510-3.

97. ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

98. ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КООРДИНАЦИОННЫЙ ЦЕНТР ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

99. ОТРАСЛЕВОЙ ФОНД АЛГОРИТМОВ И ПРОГРАММ

100. СВИДЕТЕЛЬСТВО ОБ ОТРАСЛЕВОЙ РЕГИСТРАЦИИ РАЗРАБОТКИ1. М6127

101. Настоящее свидетельство выдано на разработку:

102. Компьютерная лабораторная работа «Анализ характеристик цифровых фильтров для обработки одномерных сигналов»зарегистрированную в Отраслевом фонде алгоритмов и программ.

103. Дата регистрации: 16 мая 2006 года

104. Авторы: Гальчук И.В., Костевнч А.Г., Курячий MJH.

105. Организация-разработчик: Томский государственный университетсистем управления н радиоэлектроники

106. Директор J&i^e^y^ Е.Г. Руководитель ОФАТГ ,4 а.Н.1. Г "1. Калинкевнч Галкина1. Дата выдачи

107. ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

108. ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КООРДИНАЦИОННЫЙ ЦЕНТР ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

109. ОТРАСЛЕВОЙ ФОНД АЛГОРИТМОВ И ПРОГРАММ

110. СВИДЕТЕЛЬСТВО ОБ ОТРАСЛЕВОЙ РЕГИСТРАЦИИ РАЗРАБОТКИ1. М 6128

111. Настоящее свидетельство выдано на разработку:

112. Компьютерная лабораторная работа «Синтез цифровых фильтров для обработки одномерных сигналов»зарегистрированную в Отраслевом фонде алгоритмов и программ.

113. Дата регистрации: 16 мая 2006 года

114. Авторы: Гальчук И.В., Костевич А.Г., Курячий М.И.

115. Организация-разработчик: Томский государственный университетсистем управления я радиоэлектроники1. Директор Руководитель ОФ.1. Калии кевнч1. А.И.Галкина

116. ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

117. ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КООРДИНАЦИОННЫЙ ЦЕНТР ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

118. ОТРАСЛЕВОЙ ФОНД АЛГОРИТМОВ И ПРОГРАММм-■'С • •*■ ■ .-.v- ;■;■;• '->>1

119. СВИДЕТЕЛЬСТВО ОБ ОТРАСЛЕВОЙ РЕГИСТРАЦИИ РАЗРАБОТКИ1. М 6129

120. Настоящее свидетельство выдано на разработку:•: .*. -х-: :

121. Компьютерная лабораторная работа «Цифровая обработка двумерных сигналов»зарегистрированную в Отраслевом фонде алгоритмов и программ.

122. Дата регистрации: 16 мая 2006 года

123. Авторы: Гальчук И.В., Курячий М.И., Ульянов В.Н.

124. Организация-разработчик: Томский государственный университетсистем управления и радиоэлектроники1. Директор Калинкевич

125. Руководитель ОФМУ^^^^^^А.!1. И.Галкина1. Дата выдач»

126. ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО НО ОБРАЗОВАНИЮ

127. ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КООРДИНАЦИОННЫЙ ЦЕНТР ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

128. ОТРАСЛЕВОЙ ФОНД АЛГОРИТМОВ И ПРОГРАММ

129. СВИДЕТЕЛЬСТВО ОБ ОТРАСЛЕВОЙ РЕГИСТРАЦИИ РАЗРАБОТКИ1. М 6130

130. Настоящее свидетельство выдано на разработку:

131. Компьютерная лабораторная работа «Цифровая линейная фильтрация изображений»зарегистрированную в Отраслевом фонде алгоритмов и программ.

132. Дата регистрации: 16 мая 2006 года

133. Авторы: Галь чу к И.В., Курячий М.И., Попов С.В.

134. Организация-разработчик: Томский государственный университетсистем управления и радиоэлектроники

135. ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО НО ОБРАЗОВАНИЮ

136. ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КООРДИНАЦИОННЫЙ ЦЕНТР ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

137. ОТРАСЛЕВОЙ ФОНД АЛГОРИТМОВ И ПРОГРАММ

138. СВИДЕТЕЛЬСТВО ОБ ОТРАСЛЕВОЙ РЕГИСТРАЦИИ РАЗРАБОТКИ1. Ш6131

139. Настоящее свидетельство выдано на разработку:

140. Компьютерная лабораторная работа «Цифровая нелинейная фильтрация изображений»зарегистрированную в Отраслевом фонде алгоритмов и программ.

141. Дата регистрации: 16 мая 2006 годя

142. Авторы: Гальчук И.В., Курячий М.И., Попов С.В.

143. Организация-разработчик: Томский государственный университетсистем управления и радиоэлектроники1. Директор1. Руководитель О ФА Iтуг —1. Дата выдачи

144. Е-Г. Калннкевнч А.И.Галкина

145. ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

146. ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КООРДИНАЦИОННЫЙ ЦЕНТР ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

147. ОТРАСЛЕВОЙ ФОНД АЛГОРИТМОВ И ПРОГРАММ

148. СВИДЕТЕЛЬСТВО ОБ ОТРАСЛЕВОЙ РЕГИСТРАЦИИ РАЗРАБОТКИ1. Ко 6132

149. Настоящее свидетельство выдано на разработку:

150. Компьютерная лабораторная работа «Цифровые методы коррекции изображений»зарегистрированную в Отраслевом фонде алгоритмов и программ.

151. Дата регистрации: 16 мая 2006 года

152. Авторы: Гальчук И.В., Курячий М.И., Попов С.В.

153. Организация-разработчик: Томский государственный университетсистем управления и радиоэлектроники1. Директор

154. Е.Г. Калинкевич А.И. Галкина1. Ру ководитель ОФ. ,1. Дата выдачи1. V*1. Акты о внедренииту с up1. Sbс

155. УТВЕРЖДАЮ Главный инженер РЗ

156. ГОСУДАРСТВЕННАЯ КОРПОРАЦИЯ ПО АТОМНОЙ ЭНЕРГИИ «РОСАТОМ»1. SLA, Комаров

157. Открытое акционерное общество «СИБИРСКИЙ ХИМИЧЕСКИЙ КОМБИНАТ»

158. ОАО «СХК») Реакторный завод»2009 г.и

159. АКТ ВНЕДРЕНИЯ ? //. dcoex* 'Jcrfjegs

160. Научный руководитель работы: д.т.н., профессор Пустынский И. H.

161. Ответственный исполнитель: к.т.н., доцент Курячий М, И.

162. Исполнители: к.т.н., доцент Коновалов В. Ф„ м.н.с. Гальчук И. В.

163. ОтпЛэкз. Столяр 55629 13.11.20091. ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО

164. ПО АТОМНОЙ ЭНЕРГИИ Федеральное государственное унитарное предприятие «СИБИРСКИЙ ХИМИЧЕСКИЙ КОМБИНАТ» (ФГУП «СХК»)1. РЕАКТОРНЫЙ ЗАВОД1. Me/Jt0 результатах опытной эксплуатации визуально-измерительного комплекса ТВК-РК.

165. Основание: п,2 календарного плана («Проведение опытной эксплуатации ТНК-РК») «.выполнение научно-исследоиашнлкой работы но дотвору СХК-ТУСУР №20/06ТУ.

166. После выполнения работ по п.1 договора ТУСУРом был скомплектован вичупвыш н (мерительный комплекс и передан для проведения опытной эксплуатации в TJ1РЗ.

167. Во время ППР на АДЭ-4 были произведены испытания комплекса пичуаяыю «смертельного контроля (ТВК-РК). Получаемые видеоданные записывались и цифровом форма гс на компьютер (ноутбук).

168. Испытания проводились в два этапа:испытания в лаборатории,осмотр дефектов (тргщнм) отверстий графитовых блоков ячеек ренк три.

169. Л Исшлання ТВК-РК в лаборатории.

170. Ьдорнжеиис, выводимое на экран ноутбука, записывалось в файлы для последующей обр.юши::

171. Осмотр дсфскюн (трещин) огиерстий графитовых блоке» реактора.

172. Для осмотра были выбраны несколько ячеек, имеющих рапсе обнаруженные дефек>ы графитовых блоков. Результаты также записывались непосредственно «а ноутбук.

173. Программное обеспечение позволяет корректиронать недостатки изображении.

174. В целом комплекс работоспособен. Выявленные недостатки неэничигс-н. и не- влияют на общее качество получаемых видеофайлов.

175. Выявленные недостатки устранить в процессе проведения опытной эксплуатации с привлечением специалистов разработчика.1. В.Б. Чуканои1. В. Лмтоменко1. H.H. Столяр1. А.С. Наумовvcth Иаумил Л. С. men. 5S-64-52 27,12.2006

176. ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ II РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ (ТУСУР)

177. Акт об использовании результатов диссертации Гальчука И.В. «Пространственно-временная ранговая обработка телевизионных

178. Протокол испытаний лабораторного макета активно-импульсной телевизионной системы (АИ ТВС) «ZOND-1M» от 15.11.2007 г., созданного по договору №492 от 18.12.2006 г.

179. На испытаниях присутствовали:1. Председатель комиссии:

180. Вияисов А.А. начальник лаборатории ОАО «НИИПП». Члены комиссии:

181. Пушкарев В.П. начальник лаборатории ОАО «НИИПП», Пустынский ИЛ I. - зав. кафедрой ТУ ТУСУР, Курячий М.И. - доцент кафедры ТУ ТУСУР, Мищенко Н.И. - с.н.с. кафедры ТУ ТУСУР, Кирпиченко Ю.Р. - доцент кафедры ТУ ТУСУР.1. Цель испытаний:

182. Проверка функционирования лабораторного макета АИ ТВС «ZOND-Ш» и оценка его технических характеристик на соответствие требованиям технического задания.

183. Оценка возможности использования мощных импульсных ИК диодов в качестве источников подсвета.

184. Место проведения испытаний:

185. Корпус РТФ ТУСУРа (научная лаборатория кафедры ТУ ТУСУР). Условия проведения испытаний:

186. Испытания проводились в лаборатории с использованием (как трассы) коридора пятого этажа радиотехнического корпуса ТУСУРа в вечернее время при выключенных источниках освещения коридора.2

187. Противоположная стена коридора с дверью, находящаяся на расстоянии ~ 30 метров невооруженным глазом при таких условиях освещения практически не просматривалась,

188. Параметры источника подсвета на одном полупроводниковом диоде:длительность импульса подсвета 100нс;амплитуда импульса тока через диод » 40 А;угол расхождения излучения при использовании объектива сфокусным расстоянием 75 мм — 5 градусов.

189. Для имитации тумана перед приемником и источником излучения устанавливалась двухслойная марля примерный эквивалент плотного тумана (МДВ - 50 м). При необходимости число слоев марли могло быть увеличено до пяти.

190. Порядок проведения испытаний:

191. При максимально открытой диафрагме объектива фотоприёмника и минимальном количестве импульсов излучения за кадр на экране монитора оценивалось качество изображения.

192. На минимальном расстоянии, определяемом дальность до середины зоны подсвета, устанавливалась испытательная таблица в виде штриховой миры. В активно-импульсном режиме оценивалось качество изображения на экране монитора.

193. Перед АИ ТВС устанавливалось двухслойная марля. Сравнивалось изображение с изображением по п. 6. При необходимости изменялась мощность подсвета, марля освещалась настольной лампой. Добавлялись слои марли с целью имитации увеличения плотности тумана.

194. Подключался источник подсвета на ИК диоде и проводилась работа по п.3*п.6.1. Результаты испытаний'.

195. Приемник АИ ТВС «ZOND-Ш» удовлетворяет требованиям, предъявляемым к активно-импульсным высокочувствительным камерам, и техническому заданию по договору.

196. Председатель комиссии Члены комиссии7 и С Up1.я1. УТВЕРЖДАЮ

197. ГОСУДАРСТВЕННАЯ КОРПОРАЦИЯ ПО АТОМНОЙ ЭНЕРГИИ «РОСАТОМ»

198. Открытое акционерное общество «СИБИРСКИЙ ХИМИЧЕСКИЙ КОМБИНАТ»2009 г.

199. ОАО «СХК») Реакторный завод1. АКТja ff. МО м1. Г*.

200. Научный руководитель работы: д.т.н., профессор Пустынский И. И.

201. Ответственный исполнитель: к.т.н., доцент Курячий М. И.

202. Исполнители : к.т.н., доцент Коновалов В. Ф., м.н.с. Гальчук И. В.

203. ОАО «СХК» было передано в опытную эксплуатацию измерительное устройство для контроля состояния кожухов на базе лазерного дальномера DIMETIX DLS-B15 и программного обеспечения, разработанного в ТУСУР.

204. ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО АТОМНОЙ ЭНЕРГИИ1. УТВЕРЖДАЮ

205. СИБИРСКИЙ ХИМИЧЕСКИЙ КОМБИНАТ»

206. Федеральное государсглсинос унитарное предприятие1. ФГУП «СХК»)1. Реакторный завод1. Е.А. Комаров 2007 г.1. ГЗ) Акт1. Ж щ

207. Основание: программа «Проверка работоспособности лазерного дальномера» № 90/2537 от 1 б. 11.07г. •

208. Составлен: зам. главного инженера Чукановым В.Б., начальником ТЛ Анто-ленко М.В., руководителями групп TJI Дворниковым А.В. и Столяром Н.Н., инженером ТЛ Мастега И.А., ведущим инженером ОГП Суховым В.И.

209. Проверка выполнялась в смену с 08 до 16 в пом.808/1 (ЦЗ реактора АДЭ-4) в БИК Л'н28. Труба БИК (внутреннийдиаметр.!21 мм) из БИКа не извлекалась.

210. Первоначально (в течение ~ 10 минут) проверена работоспособность собранного и подключенного к ПК оборудования в ЦЗ вне БИК.

211. Результаты" показаний ЛД во время проведения испытаний приведены в таблице.