РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ КОНТРОЛЯ ОРГАНОЛЕПТИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА ГРАНУЛИРОВАННЫХ ПИЩЕВЫХ ПРОДУКТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат наук Петряков Александр Николаевич

• Петряков Александр Николаевич
• кандидат наук
• 2017

Оглавление диссертации кандидат наук Петряков Александр Николаевич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ОБЪЕКТА ИССЛЕДОВАНИЯ И ПОСТАВНОВКА ЗАДАЧИ

1.1 Исследование и анализ технологического процесса производства гранулированных комбикормов как объекта автоматизации

1.2 Анализ технологического процесса гранулирования на примере процесса

гранулирования комбикормов

1.3. Анализ и применение оптимизационных алгоритмов при производстве гранулированного комбикорма

1.4 Анализ факторов, влияющих на ухудшение основных показателей качества сырья, промежуточных продуктов и готовой продукции комбикормовой промышленности

1.5 Анализ современных методов определения органолептических показателей качества сырья, промежуточных продуктов и готовой продукции комбикормовой промышленности

1.6 Анализ использования систем компьютерного зрения и методов обработки изображений в качестве инструмента контроля качества производственного процесса в различных промышленных отраслях

1.7 Анализ использования систем компьютерного зрения в качестве инструмента контроля качества производственного процесса в пищевой промышленности

1.8 Описание задач технологии компьютерного зрения при помощи математических, программных и алгоритмических средств

1.9 Выводы по 1 главе

ГЛАВА 2. МЕТОДИКА ПОСТРОЕНИЯ ПРОГРАММНО-АППАРАТНОГО КОМПЛЕКСА ПО МОНИТОРИНГУ ОРГАНОЛЕПТИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА ГРАНУЛИРОВАННЫХ ПИЩЕВЫХ

2

ПРОДУКТОВ

2.1 Математические и алгоритмические начала обработки видеокадров и цифровых изображений в автоматизированной системе компьютерного зрения

2.2 Методы определения контуров исследуемых объектов на примере производства гранулированного комбикорма

2.3 Методы определения вершин многогранника

2.4 Методы определения относительных размеров многогранника

2.5 Краткие выводы по 2 главе

ГЛАВА 3. ОРГАНИЗАЦИЯ И МЕТОДИКА ПРОВЕДЕНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ, ПРОГРАММНАЯ

РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ, РАЗРАБОТКА СТРУКТУРНО-ПАРАМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ОСНОВНЫХ ЭТАПОВ

ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ЛИНИИ ПРОИЗВОДСТВА

ГРАНУЛИРОВАННОГО КОМБИКОРМА

3.1 Организация и методика проведения экспериментальных исследований

3.1.1 Монтаж и расположение системы компьютерного зрения в производственный процесс

3.1.2 Этапы подготовки оборудования системы компьютерного зрения к видеосъемке

3.2 Анализ режимов работы используемой в ходе экспериментальных исследований видеокамеры

3.3 Анализ временных интервалов между кадрами в режимах высокоскоростной съемки

3.4 Обработка результатов экспериментальных исследований через реализацию алгоритмов системы компьютерного зрения

3.4.1 Получение исходного изображения и повышения резкости кадра

3.4.2 Реализация методов фильтрации с целью уменьшения шумов на изображении и бинаризация изображения

3.4.3 Программная реализация алгоритма выделения границ объекта

3.4.4. Использование класса Rectangle как объект для анализа

геометрических размеров гранулы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

Приложение 1. Листинг программы FrameRateTest

Приложение 2. Листинг программы QualityChecker

Приложение 3. Функциональная схема автоматизации

Приложение 4. Акт о внедрении результатов работы

ВВЕДЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ КОНТРОЛЯ ОРГАНОЛЕПТИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА ГРАНУЛИРОВАННЫХ ПИЩЕВЫХ ПРОДУКТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ»

Актуальность темы

Пищевая промышленность России - отрасль, которая входит в аграрно-промышленный комплекс нашей страны. Задача пищевой промышленности -обеспечить людей всех социальных и возрастных групп пищей высоко качества и доступной ценой. Одной из наиболее актуальных проблем современного пищевого производства является обеспечение населения в достаточном количестве качественными продуктами. В целях успешного удовлетворения растущих потребностей людей в мясомолочных продуктах необходимо развивать скотоводство, что в свою очередь напрямую связано с созданием прочной кормовой базы, в том числе комбикормовой. Обеспечение животных полноценными кормами, сбалансированных по питательности в соответствии с запланированной продуктивностью - одно из решающих условий увеличения производства и улучшения качества продуктов животноводства. Все более возрастают требования к повышению качества и конкурентоспособности отечественных товаров. Решение данных проблем в современных условиях возможно только на основе использования новейших научных достижений в области техники и технологии, обеспечения стабильности производственных процессов, оснащения поточно-механизированных линий современными средствами непрерывного автоматического контроля, регулирования и управления с использованием высокоэффективных интеллектуальных технологий.

В пищевой отрасли большое внимание уделяется комбикормовой

промышленности, в которой производится смеси из различных компонентов. Это

и определяет само название комбикорм - комбинированный корм. Комбикорм -

сложная однородная смесь различных кормовых средств, подобранных с учетом

научно обоснованных норм потребности животных в питательных, минеральных

и биологически активных веществах, прошедших предварительную подготовку и

5

специальную обработку с целью повышения питательной ценности конечного продукта.

Наряду с этим, во всех странах имеются и постоянно накапливаются большие

запасы малоиспользуемых или вообще неиспользуемых отходов сельского

хозяйства, растениеводства, животноводства, зерноперерабатывающих и других

производств, которые после соответствующей обработки могут приобретать

кормовые свойства, в 1,53 раза превосходящие фуражное зерно хорошего

качества, а также обладать рядом существенных и необходимых свойств,

которыми не обладает фуражное зерно. Вторичные ресурсы в пищевой

промышленности составляют 60-80 % от перерабатываемого сырья, а в некоторых

случаях достигают 95 %. При этом потенциально возможные доходы от

реализации продукции, полученной из различных отходов, могут многократно

превосходить доходы от продажи основного продукта и позволят без

дополнительных затрат на выращивание зерна повысить общую рентабельность

производства минимум на 300-400 %. Однако в своем естественном состоянии

большинство отходов не совместимы с технологиями традиционных

комбикормовых производств по причине своих физико-механических свойств.

Кроме того, они характеризуются низкой кормовой ценностью из-за наличия

трудно гидролизуемых полисахаридов и невысокого содержания усваиваемого

белка, а некоторые из отходов содержат компоненты, сдерживающие их

использование на корм скоту. Простая их физико-механическая доводка не

вписывается по финансовым соображения, поэтому проблема поиска новых и

альтернативных способов получения кормовых продуктов, повышения качества

при снижении затрат на их производство, актуальна и является одной из

основных задач агропромышленного сектора экономики. Например, во всех

развитых странах наблюдается устойчивая тенденция к сокращению расхода

зерна в производимых комбикормах. В странах Западной Европы в составе

комбикормов доля зерновых составляет только 12-15 %, т. е. в 4-5 раз меньше,

чем в отечественном кормопроизводстве. Помимо зерна комбикорма содержат в

большом количестве компоненты нетрадиционного сырья, в том числе

6

приготовленные из отходов сельского хозяйства, животноводства и растениеводства, вторичного сырья перерабатывающей и пищевой промышленности.

Таким образом, объемы производства сырья, малоиспользуемого, но потенциально пригодного для кормовых целей, многократно превосходят объемы специально производимых фуражных компонентов. Цель работы.

Целью диссертационной работы является повышение эффективности управления технологического процесса производства гранулированной продукции комбикормового предприятия путем использования технологий и алгоритмов машинного зрения и разработки на их основе автоматизированной системы контроля показателей качества гранул в потоке.

Для достижения цели были поставлены и решены следующие задачи исследований:

1. Системный анализ методов контроля и управления показателями качества гранулированных кормов в технологическом процессе их производства.

2. Проведение экспериментальных исследований и математическое моделирование основных этапов производства гранулированных комбикормов.

3. Разработка и апробация методов и способов автоматического контроля огранолептических и физико-механических показателей качества гранулированных комбикормов с применением технологий машинного зрения.

4. Разработка методов обеспечения совместимости и интеграции АСУ, АСУТП производства гранулированных комбикормов с автоматизированной экспертной системой контроля качества на основе машинного зрения.

5. Разработка математического, алгоритмического и программного обеспечения автоматизированной экспертной системы контроля показателей качества гранулированных комбикормов в процессе производства.

6. Экспериментальная проверка разработанных методов, моделей, способов и результатов моделирования технологического процесса производства гранулированных комбикормов на действующем предприятии. Объектом исследования является типовая поточная линия по производству гранулированных комбикормов и процессы сбора, анализа и обработки экспертной информации в задачах непрерывного контроля органолептических и физико-механических показателей качества гранулированных изделий.

Предметом исследования являются методы обработки изображения, алгоритмы определения формы и цвета объектов по цифровому изображению, алгоритмы обработки непрерывного видеосигнала, а так же методы производства гранулированных комбикормов.

Методы и средства исследований.

Для решения задач, поставленных в данном исследовании разработаны следующие теории и методы: теория автоматического управления, системный анализ, теория принятия решений, теории машинного зрения и обработки изображений, теория распознавания образов. Экспериментальные исследование проведены при помощи аппаратов машинного зрения, таких как камера SONY PS3EYE, разработка программного обеспечения осуществлялась на языках программирования ActionScript 3.0, Java 1.8 в средах программирования FlashDevelop, Eclipse Luna.

Научная новизна и теоретическая значимость диссертации заключаются в разработке нового научного направления в области автоматизации технологического процесса производства гранулированных комбикормов, связанного с созданием интеллектуальных интегрированных экспертных системы автоматического контроля органолептических показателей качества гранулированных комбикормов и осуществление повышения эффективности производства гранулированных комбикормов.

К наиболее существенным научным результатам работы относятся следующие:

1. Разработаны средства и методы проектирования программного обеспечения автоматизированной системы управления технологического процесса производства гранулированных комбикормов.

2. Разработаны теоретические основы, методы и алгоритмы интеллектуализации решения задач органолептического контроля качества при построении автоматизированной экспертной системы контроля качества.

3. Разработаны теоретические основы, методы и алгоритмы диагностирования, определения работоспособности, поиска неисправностей автоматизированной системы управления технологического процесса производства гранулированных комбикормов.

4. Разработаны алгоритмы идентификации, прогнозирования и диагностики состояния технологический линии и показателей качества производства гранулированных комбикормов.

5. Предложена и обоснована методика построения автоматизированной экспертной системы контроля огранолептических показателей качества гранулированных комбикормов в потоке с использованием системы машинного зрения.

Практическая значимость результатов исследования.

1. Разработана автоматизированная экспертная система контроля качества с интеллектуальными модулями контроля органолептических показателей качества гранулированных комбикормов при помощи технологий машинного зрения.

2. Разработаны рекомендации и учебно-методические материалы по построению автоматизированной экспертной системы контроля органолептических показателей качества гранулированных комбикормов в потоке.

3. Разработаны алгоритмы и методики определения формы, цвета и других органолептических показателей качества гранулированных комбикормов при помощи технологий машинного зрения.

4. Произведена интеграция алгоритмов машинного зрения применительно к

технологическому процессу производства гранулированных комбикормов.

9

5. Осуществлена автоматизация ручных операций по оценке и контролю качества сырья и готовой продукции;

6. Исключены ошибки персонала по определению качества сырья и готовой продукции.

Полученные, в рамках настоящего исследования научных и практические результаты диссертационной работы внедрены в учебном процессе кафедры «Автоматизированные системы управления биотехническими процессами» ФГБОУ ВО «Московский государственный университет пищевых производств» для студентов направлений «Автоматика и управление», «Управление и информатика в технических системах», а так же специальности «Автоматизация технологических процессов и производств». Имеется соответствующий акт внедрения (Приложение № 3).

Достоверность полученных в работе результатов подтверждается использованием методов системного анализа и теории принятия решений, экспериментальными исследованиями технологического процесса производства гранулированных комбикормов, проведенными в производственных условиях ОАО «Мельничный комбинат в Сокольниках», а так же обеспечивается совпадением расчетных данных и результатов экспериментов.

Апробация работы.

Основные положения диссертационной работы были обсуждены и одобрены на следующих конференциях:

- Научная конференция с международным участием «Развитие пищевой и перерабатывающей промышленности России: кадры и наука». - (МГУПП 2017 г).

- Международная научно-практическая конференция «Автоматизация и управление технологическими и бизнес-процессами пищевой промышленности», 15-17 апреля 2015 г., МГУПП.

Публикации.

По материалам диссертации опубликовано 7 печатных работ. Их них 3

статьи в журналах, входящих в список ВАК, 2 - в других изданиях, а так же 2

доклада в сборниках научных докладов международных конференций.

ю

Структура и объем работы.

Диссертационная работа состоит из введения, 3 глав, заключения, списка используемой литературы (98 источников) и приложений. Работа изложена на 199 страницах машинописного текста, содержит 70 рисунков, 11 таблиц, 4 приложения.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ОБЪЕКТА ИССЛЕДОВАНИЯ И ПОСТАВНОВКА ЗАДАЧИ

Поскольку в производстве комбикормовой продукции группа гранулированных комбикормов имеет наибольший процент от общей выработки кормов, в данной диссертационной работе для решения задачи автоматизации контроля показателей качества гранулированных комбикормов объектом исследований была выбрана технологическая линия по производству гранулированных комбикормов.

1.1 Исследование и анализ технологического процесса производства гранулированных комбикормов как объекта автоматизации

Гранулированный комбикорм - изделия, представленные в виде гранул, состоящих из сложной однородной смеси очищенных и измельченных до необходимой крупности различных кормовых средств и микродобавок, с высоким содержанием белка, витаминов и микроэлементов, вырабатываемые по научно-обоснованным рецептам и обеспечивающие полноценное сбалансированное кормление животных [25,29,9]. Основным сырьем для производства гранулированных комбикормов являются зерновые, зернобобовые культуры, ячменная, пшеничная и овсяная мука, кормовая патока, побочные кормовые продукты масложировой промышленности, такие как жмых и шрот, а так же кормовые продукты сахарной промышленности, в том числе меласса, сушеный свеловичный жом, сахар. Такое многообразие применяемого сырья позволяет выпускать разнообразные виды гранулированных комбикормов [17]. На рисунке 1.1 представлена технологическая структурная схема производства комбикорма. Условные обозначения: ЖД - пункт разгрузки железнодорожного транспорта, АВТ - пункт разгрузки автомобильного транспорта, ЭЛЕВ - элеватор, МКК -микокарб (консервирующая добавка), АД-3000-ГК, 10-ДК-2500, 5-ДК-50 — дозаторы дискретного действия.

Зерновое сырье ЖД АВТ Элеватор

Тарное сырье

:клад

-4

Загрузка бункеров цеха Завалка минсырья

Дозирование предсмесей АД-3000-ГК 10-ДК-2500

Линия дробления

Линия смешивания

Дозирование комбикорма 10-ДК-2500 5-ДК-500

Гранулирование

Экструдирование

Рис. 1.1 Технологическая структурная схема производства комбикорма

Производство комбикорма выполняется по технологической схеме с

предварительным приготовлением смесей компонентов. Зерновое сырье

поступает в цех комбикорма через железнодорожный и автомобильный

терминалы, из элеватора и механизированных складов тарного сырья. На линии

загрузки склада-4 и бункеров цеха осуществляется загрузка зерновых и шротовых

13

компонентов в расходные бункеры, а на линии завалки минерального сырья происходит механизированная подача соли, мела, фосфатов и других компонентов комбикорма. Линия дозирования предварительных смесей зерна совместно с линией дробления выполняют подготовку зерновых предсмесей; линия дозирования минеральных компонентов производит минеральные предварительные смеси (кормосмеси) и белково-витаминные добавки. Весовые рычажные дозаторы со стрелочной индикацией АД-3000, 10-ДК и 5-ДК обеспечивают точность дозирования порядка 1%.

Как следует из рис. 1.1, технологические подсистемы, а следовательно и соответствующие программные блоки управления технологическим оборудованием цеха комбикорма включают в себя:

• подсистему загрузки зернового сырья;

• подсистему хранения зернового сырья (склад-4);

• подсистему дозирования предсмесей зерна;

• подсистему дозирования минсырья;

• линию дробления зерновой смеси;

• подсистему дозирования готового продукта;

• подсистему гранулирования комбикорма;

• подсистему экструдирования зернового сырья;

• подсистему ввода производственного задания.

На рисунке 1.2 представлена наиболее распространенная на кормовых предприятиях линия производства комбикорма [3, 20]. В состав линии входит следующее оборудование: 1 - транспортеры-разделители; 2 - транспортер подачи БВМД; 3 - дробилка зерна; 4,13 - нории; 5 - охладитель; 6 - емкости для измельченных грубых кормов; 7 - дробилка-измельчитель грубых кормов; 8 — бункер-питатель грубых кормов; 9 - бункеры готовой продукции; 10, 11 — приемный бункер; 12 - авторазгрузчик; 14 - комбикормовый агрегат; 15 — смеситель; 16- пресс-гранулятор; 77- бункеры-накопители фуражного зерна.

/

Рисунок 1.2. Принципиальная схема линии производства комбикормового

завода.

Технологический процесс производства гранулированных комбикормов можно разделить на следующие основные стадии [30]:

- Прием зернового и мучнистого сырья: оперативный прием, разгрузка и складирование зернового сырья, поступающего по железной дороге и автомобильным транспортом. На предприятиях средней и малой мощности они могут быть совмещены.

- Очистка сырья от посторонних примесей: очистка от крупных не кормовых примесей осуществляют на зерновых сепараторах, просеивающих машинах, в которых устанавливают рамы с полотнами решетными №150-200 (отверстиями 0 15-20 мм) или проволочными сетками. Так же производится очистка от металломагнитных примесей.

- Прием и оперативное накопление сырья: складирование сырья осуществляют в складах силосного типа или механизированных складах напольного хранения.

- Отделение пленок (шелушение): данный технологический процесс предусматривает отделение ядра зерна от внешних оболочек. Удаление внешних оболочек зерна повышает питательную ценность корма, доступность к перевариванию, а отделение зерновых оболочек снижает травмирование слизистых пищеварительного тракта, что особенно актуально для молодых особей и отдельных видов животных.

- Дозирование основных компонентов: взвешивание или объёмное отмеривание установленных рецептом порций компонентов комбикорма -подготовленные к смешиванию компоненты поступают в оперативные бункера, из бункеров дозаторы подают компоненты в смесительный агрегат в строго определённых количествах.

- Дозирование концентрата (БВМК): Премиксы растаривают, подают по отдельной линии в наддозаторный бункер и вводят в состав комбикорма или предварительной смеси согласно рецепту. Премиксы, поступающие бестарно, из бункеров для хранения транспортом подают непосредственно в наддозаторные бункера.

- Измельчение зерновых и шротов: целью измельчения является достижение наиболее равномерного гранулометрического состава продукта. Гранулометрическая характеристика компонентов после измельчения влияет как на последующие процессы смешивания и гранулирования, так и на эффективность усвоения корма организмом животного.

- Подготовка и ввод жира: Жидкие компоненты поступают на комбикормовые заводы в различной таре. Жир, например, поступает в деревянных бочках, автомобильных цистернах с подогревом. Для ввода в комбикорма используют типовую установку В6-ДСЖ, которая включает электроталь с захватным устройством для опоражнивания бочек с жиром, наполнительный и расходный баки, жироловушку, расходомеры и фильтры для очистки жира.

- Подготовка и ввод мелассы: подогревание мелассы до определенной температуры, в зависимости от рецепта приготовления комбикорма, поступление мелассы в специальную установку, где происходит ее постоянный подогрев, подача мелассы в смеситель непрерывного действия при помощи системы насосов.

- Смешивание компонентов: частицы перемешиваемых материалов, при воздействии на них рабочих органов смесителей, изменяют свое положение в пространстве относительно друг друга без какого-либо изменения химических свойств или агрегатного состояния. Цель процесса - получить однородную по составу смесь.

- Гранулирование комбикормов: в прессах-грануляторах рассыпной комбикорм подвергается пропариванию и прессованию в гранулы. Пропаривание производится в смесителе пресса с целью нагрева и увлажнения рассыпного комбикорма, обеспечивающих формование гранул, санитарно-гигиеническую обработку и повышение усвояемости корма. Одновременно в смеситель пропариватель могут вводиться жир животный кормовой, меласса и другие жидкие компоненты. Обработка комбикормов паром перед прессованием повышает температуру комбикорма и его влажность, понижает вязкость мелассы - все это способствует улучшению качества гранул, повышению производительности пресса и снижению расходов электроэнергии.

Накопление и отпуск готовой продукции: Готовая продукция

комбикормовых предприятий (в рассыпном, гранулированном и в виде крупки из

гранул) хранится в силосах и складах напольного хранения. При этом хранилища

17

должны обеспечить раздельное хранение каждого вида комбикормов по рецептам и отпуск их потребителям без смешивания.

Основные стадии технологического процесса производства гранулированного комбикорма показаны на рисунке 1.3.

Рисунок 1.3. Стадии технологического процесса производства гранулированного комбикорма.

Качество гранулированного комбикорма характеризуют следующие показатели [18]: пищевой и биологической ценности; органолептические (сенсорные), физико-химические, физико-механические показатели, а так же показатели безопасности. В современных условиях рынка одним из самых актуальных вопросов является конкурентоспособность отечественной кондитерской продукции. Такая продукция должна обладать высокими органолептическими показателями качества, соответствовать вкусам потребителя и иметь долгосрочную перспективу сбыта [24].

На органолептические показатели качества гранулированного продукта большое влияние оказывают показатели качества сырья, полуфабрикатов, технологические режимы работы оборудования [2, 31].

Рассмотрим более подробно наиболее важные показатели качества, контролируемые на каждой стадии производства гранулированного комбикорма:

1. Прием зернового и мучнистого сырья: При приеме обязательной операцией является определение массы поступающего сырья, поэтому на предприятии должны быть установлены железнодорожные и автомобильные весы. Требования к весам следующее: класс точности средний по ГОСТ 29329-92. Для автоматизированного управления весы должны иметь дистанционную передачу данных, возможность регистрации данных и подключение к вычислительной технике.

Ниже представлена схема технологических линий приема и складирования зернового сырья:

Рис. 1.4 Схема технологических линий приема и складирования зернового сырья.

1 - весы вагонные; 2 - вагон общего назначения; 3 - вагоноразгрузчик, 4 -механическая лопата; 5 - вагон-зерновоз; 6 - весы автомобильные; 7 — автотранспорт; 8 - транспортер; 9 - нория; 10 - клапан перекидной; 11 — распределитель направлений; 12 - силосы оперативные; 13 - задвижка; 14 — сепаратор магнитный; 15 - сепаратор зерновой; 16 - силосы для хранения.

Прием зернового сырья на предприятии может быть организован по следующим вариантам:

1 - разгрузка и складирование (основное);

2 - разгрузка - очистка - складирование (основное);

3 - разгрузка - оперативное складирование - очистка - основное складирование.

По первому варианту выгруженное из вагонов или автомобилей сырье транспортными механизмами направляется непосредственно в склад на хранение.

Второй вариант с очисткой при приеме от крупных некормовых примесей является более прогрессивным, так как в этом случае на хранение закладывается очищенное зерно, что позволяет совмещать складские емкости с наддозаторными и перерабатывать сырье по сокращенной технологической схеме в производственном цехе.

Третий вариант применяют при высокопроизводительных разгрузочных механизмах в приемных устройства и недостаточной производительности очистительных машин.

Во всех трех вариантах выделение металломагнитных примесей в приемных устройствах обязательно. Для этих целей могут быть рекомендованы электромагнитные сепараторы УЗ-ДМУ (175, 100 и 50 т/ч), магнитные сепараторы на ленточном конвейере УЗ-ДСМ (до 175 т/ч) или магнитные колонки тип УЗ-ДКМ соответствующей производительности (до 175 т/ч).

2. Очистка сырья от посторонних примесей: производится очистка от

металломагнитных, органических и минеральных примесей. Очистка от крупных

примесей, которые могут привести к повреждению или остановке машин,

осуществляется при помощи металлических решеток. Решетки имеют размер

отверстий, как правило, 50 х 50 мм и устанавливаются в приемнике сырья.

Очищение от металломагнитной примеси производится при помощи магнитных

заграждений, которые представляют собой статические, либо динамически

вращающиеся магниты и электромагниты. Места установки магнитных

заграждений и число магнитных подков в заграждениях в зависимости от вида

вырабатываемого продукта и производительности комбикормового завода

регламентировано Правилами организации и ведения технологического процесса

на комбикормовых заводах. Для телят, молодняка в возрасте (пастбищный,

стойловой) масса металломагнитной примеси в 1кг должна составлять не более

15-20% частиц размером до 2мм включительно, свыше 2мм не допускается,

массовая доля остатка на сите с отверстиями диаметром Змм - не более 10%,

диаметром 5мм - не более 2%. Для дойные коров, высокопродуктивных коров,

быков-производителей, откорма крупного рогатого скота масса

21

металломагнитной примеси в 1кг должна составлять не более 30% частиц размером до 2мм включительно, свыше 2мм не допускается, массовая доля остатка на сите с отверстиями диаметром Змм - не более 25%, диаметром 5мм - не более 5% (для высокопродуктивных коров остаток 5мм не допускается). Для комбикормов-концентратов для крупного рогатого скота (для выращивания и откорма) в животноводческих комплексах масса металломагнитной примеси в 1 кг должна составлять не более 15% частиц размером до 2мм включительно, свыше 2мм не допускается, массовая доля остатка на сите с отверстиями диаметром Змм — не более 1-5%, диаметром 5мм — не более 5%. Методы определения металломагнитных примесей регулируются межгосударственным стандартом ГОСТ 13496.9-96.

3. Прием и оперативное накопление сырья: на этом этапе производства необходимо соблюдать рекомендуемые условия хранения сырья, потому что доброкачественное сырье главное условие производства комбикорма высокого качества. При ненадлежащих условиях хранения сырья комбикорма могут возникнуть нарушения качества сырья - такие как слеживание, самосогревание и образование плесени. Прием сырья на комбикормовых предприятиях производится по массе, определенной по показаниям автомобильных или вагонных весов, или по количеству мест, при соблюдении правил приемки, предусмотренных договорами, особыми условиями или ГОСТами.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Петряков Александр Николаевич, 2017 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Адилов P.M. Исследование и разработка методов анализа многоградационных растровых изображений в системах технического зрения: дис. канд. техн. наук : 05.13.17/ Пенза, 2005

2. Апанасенко, С. И. Автоматизация контроля влажности кондитерских масс с применением интеллектуальных технологий [Текст] : дис. канд. техн. наук : 05.13.06 / Апанасенко Сергей Игоревич. —М., 2010. — 131 с.

3. Афанасьев В.А. Руководство по технологии комбикормов, белково-витаминно-минеральных концентратов и премиксов. Том 1 Воронеж, 2008. — 196 с.

4. Буряк Д. Ю. Метод автоматизированного конструирования процедур анализа изображений с использованием генетических алгоритмов: дис. канд. физ.-мат. наук: 05.13.11/ М., 2004

5. Денисюк B.C. Алгоритмы выделение особенностей на изображениях с целью классификации заболеваний растений // Конструирование и оптимизация параллельных программ. Новосибирск, 2008. - №16. - с. 171-182.

6. Гнеушев А. Н. Математическое моделирование выделения признаков видеоизображения в реальном масштабе времени: Дис. канд. физ.-мат. наук : 05.13.18/ Прософт. - М., 2006

7. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. - М.: Техно-сфера, 2005.- 1072 с.

8. ГОСТ Р 51899-2002 Комбикорма гранулированные. Общие технические условия.

9. ГОСТ Р 52254-2004 для крупного рогатого скота.

10. Гранулирование комбикормов [Текст] / A.C. Абрамов, Н.И. Полунина. М.Я. Москва: Колос, 1969

11. Даваев Е.В. Интеллектуальная система видеонаблюдения Видео1(37. - "Грани безопасности". - № 6 (42), 2006. - с. 76-80.

12. Исследование технологического процесса обогащения комбикормов в Латвийской ССР [Текст]: Автореферат на дис. На соискание степени кандидата техн. наук / А. И. Абрамов // Моск. Технол. Ин-т пищевой промети, Москва: [б. и.], 1965

13. Кононов Н.К. Разработка методов получения и цифровой обработки рентгеновских изображений. - автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук. - М.: Институт ядерных исследований РАН, 2006. - 27 с.

14. Кулясов С. М. Математические методы преобразования изображений с целью выравнивания освещенности и контрастирования слаборазличимых объектов: Дис. канд. физ.-мат. наук: 05.13.17/ М., 2003

15. Марголин Е. Методика обработки данных экспертного опроса. // Полиграфия . -2006.-№5-С. 14-16.220

16. Мелихов М. В. Разработка и исследование алгоритмического аппарата обработки видеоинформации, распознавания объектов и сцен в предопределенной ситуации: Дис. канд. техн. наук: 05.13.01/ М., 2005

17. Мотовилов К.Я. Мотовилов К.Я., Булатов А.П., Поздняковский В.М. и др. Экспертиза кормов и кормовых добавок: учебно-справочное пособие. — Новосибирск: Сиб. универ. изд-во, 2004. - 303 с.

18. Олефирова А. П. Идентификация пищевых продуктов (органолептическая оценка) при обязательной сертификации. Методические указания к лабораторным работам по дисциплине "Сертификация пищевых продуктов" — Улан-Удэ : ВСГТУ, 2002. — 27 с.

19. Основы комбикормового производства : учеб. Для образоват. Учреждений нач. проф. Образования / Л.С. Кожарова; М-во образования Рос. Федерации, Ин-т развития проф. Образования М. : Пищепроимиздат (ППИ), 2004 (ПИК ВИНИТИ)

20. Правила организации и ведения технологических процессов производства продукции комбикормовой промышленности В.: ВНИИКП, 1997. — 256 с.

21. Производство комбикормов / П.Н. Миончинский, J1.C. Кожарова Москва: Колос, 1981

22. Ребриков Д.И. 2009 Автоматизация контроля цветовых показателей качества хлебобулочных изделий с применением спектральной квалиметрии. Дис.к.т.н.

23. Рейер И. А. Методы анализа формы изображений на основе непре-рывного гранично-скелетного представления: Дис. ... канд. техн. наук: 05.13.11/ М., 2004.

24. Рогов И. А. Физические методы обработки пищевых продуктов / И. А. Рогов,

A. В. Горбатов. — М. : Пищевая промышленность, 1974. — 582 с.

25. Сельскохозяйственный энциклопедический словарь / Редкол.: В. К. Месяц (гл. ред.) и др. — М.: Советская энциклопедия, 1989. — С. 226. — 656 с. — 100000 экз.

26. Синенков Д. В. Методы и средства формообразования объектов изображения: Дис. канд. техн. наук: 05.13.17 / Н.Новгород, 2003.

27. Современная техника и технология комбикормовых предприятий: (Сб. произв. Задач, ситуаций, деловых игр, карт входного и выходного контроля для специалистов комбикормовых предприятий). Учеб. Пособие / Кожарова Л.С., Полищук Л.А. М: Б. и., 1980.

28. Современная технология комбикормвого производства: Конспект лекций / Л.С. Кожарова; М-во заготовок РСФСР, Ин-т повышения квалификации руководящих работников и специалистов. М: Б. и., 1985 (1986)

29. Справочник комбикорма, кормовые добавки и зцп для животных. Состав и применение. Москва агропромиздат 1990, В.А. Крохина, А.П. Калашников,

B.И. Фисин, H.A. Смекалов, И.В. Хаданович, А.Я. Антонов, В.В. Щеглов, Л.Г. Винокурова.

30. Сыроватка В.И. Машинные технологии приготовления комбикормов в хозяйствах Монография. — М.: ГНУ ВНИИМЖ, 2010. — 248 с.

31. Фисинин В.И., Егоров И.А., Драганов И.Ф. Кормиление сельскохозяйственной птицы: учебник. -М. : ГЭОТАР-Медиа, 2011. -344 с.

32. Форсайт Д.А., Понс Ж. Компьютерное зрение. Современный подход. - М.: Издательский дом "Вильяме", 2004. - 928 с.

33. Иванов, Я. В. Математическое и алгоритмическое обеспечение автоматизации процесса формования кондитерских масс с использованием цифровой видеосъемки [Текст] : дис. канд. техн. наук : 05.13.06 / Иванов Яков Викторович. — М., 2008. — 179 с.

34. Чернышов И.И., Панин И.Г., Шумский Н.И., Гречишников В.В. Антипитательные факторы кормов / Воронеж, 2013 г.

35. Шапиро Д., Стокман Дж. Компьютерное зрение. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. - 752 с.

36. Яковенко М. К. Разработка алгоритма распознавания сложных объектов на основе текстурной информации: Дис. канд. техн. наук: 05.13.01 / СПб., 2003

37. Яковлев А. В. Методы, модели и алгоритмы формирования и анали-за изображений в системе контроля качества материалов и продукции машиностроительного предприятия: Дис. ... канд. техн. наук: 05.13.01 / Прософт. — М., 2003.

38. A Real-Time Mobile Vehicle License Plate Detection and Recognition / Kuo-Ming Hung, Ching-Tang Hsieh // Department of Information Management, Kainan University, Tamkang Journal of Science and Engineering, Vol. 13, No. 4, pp. 433 442(2010).

39. Automated Number Plate Recognition Using Hough Lines and Template Matching / Saqib Rasheed, Asad Naeem, Omer Ishaq // Proceedings of the World Congress on Engineering and Computer Science 2012 Vol I WCECS 2012, October 24-26, 2012, San Francisco, USA.

40. Azapagic A, Clift R (1998) Linear programming as a tool in life cycle assessment. Int J Life Cycle Assess 3(6):305-316. doi: 10.1007/BF02979340.

41. Berntsen J, Petersen BM, Jacobsen BH, Olesen JE, Hutchings NJ (2003) Evaluating nitrogen taxation scenarios using the dynamic whole farm simulation model FASSET. Agric Syst 76:817-839. doi:10.1016/S0308-521X(02)00111-7.

42. Chen D, Zhao C, Zhang H (2011) An improved cooperative particle swarm optimization and its application. Neural Comput. Appl. 20:171-182. doi: 10.1007/s00521 -010-0503-4.

43. Chen L-F, Su C-T, Chen K-H, Wang P-C (2011) Particle swarm optimization for feature selection with application in obstructive sleep apnea diagnosis. Neural Comput Appl 1-10. doi: 10.1007/ s00521-011-0632-4.

44. Coskun B., Inal F., Inal S. (2007) Ration programs. http://veteriner. selcuk.edu.tr/bolum/hbesleme/, Accessed 14 June 2011.

45. Coskun B., Seker E., Inal F. (2000) Feeds and technology. Selcuk University, Veterinary Medicine Faculty Publication Unit, Konya.

46. Cunkas M. (2010) Intelligent design of induction motors by multiobjective fuzzy genetic algorithm. J Intell Manuf 21:393-402. doi:10.1007/sl0845-008-0187-0.

47. Das A, Bhattacharya M (2011) Affine-based registration of CT and MR modality images of human brain using multiresolution approaches: comparative study on genetic algorithm and particle swarm optimization. Neural Comput. Appl. 2:223— 237. doi: 10.1007/ s00521-010-0374-8.

48. Dogan I., Dogan N., Akcan A. (2000) Using goal programming in rational and economical animal nutrition. Turk J Vet Anim Sci 24:233-238.

49. Feed particle size: Implications on the digestion and performance of poultryA.M. AMERAH, V. RAVINDRAN*, R.G. LENTLE and D.G. THOMAS Institute of Food, Nutrition and Human Health, Massey University, Palmerston North, New Zealand.

50. Gao Z, Liao X (2011) Rational approximation for fractional-order system by particle swarm optimization. Nonlinear Dyn 1-9. doi: 10.1007/sl 1071-011-0075-6.

51. Gryson N, Eeckhout M, Neijens T (2008) Cost and benefits for the segregation of GM and non-GM compound feed. 12th European association of agricultural economists congress. Ghent, Belgium.

52. Guevara VR (2004) Use of non-linear programming to optimize performance response to energy density in broiler feed formulation. Poult Sci 83:147-151.

53. Hwang SF, He RS (2006) Improving real-parameter genetic algorithm with simulated annealing for engineering problems. Adv Eng Softw 37:406-418. doi: 10.1016/j.advengsoft.2005. 08.002.

54. Kennedy J, Eberhart RC (1995) Particle swarm optimization. Proc IEEE Int Conf Neural Netw IV: 1942-1948.

55. Kerrigan GL, Norback JP (1986) Linear programming in the allocation of milk resources for cheese making. J Dairy Sci 69(5): 1432-1440. doi: 10.3168/jds.S0022-0302(86)80552-5.

56. Munford AG (1996) The use of iterative linear programming in practical applications of animal diet formulation. Math Comput Simulat 42(2-3):255-261. doi: 10.1016/0378-4754(95)00115-8.

57. Pesti GM, Miller BR (1993) Animal feed formulation: economics and computer applications. Springer, Berlin.

58. Sahman M.A., Cunkas M., Inal F, Inal S, Coskun B, Taskran U (2009) Cost optimization of feed mixes by genetic algorithms. Adv Eng Softw 40:965-974

59. Sahman M.A. (2008) Cost optimization of feed mixes by using genetic algorithms. Dissertation, Selcuk University, Konya.

60. Subcommittee on Poultry Nutrition (1994) NRC nutrient requirements of poultry, 9th Rev. ed edn. National Academy Press, Washington DC.

61. Survey of Methods for Character Recognition Suruchi G. Dedgaonkar, Anjali A. Chandavale, Ashok M. Sapkal ISSN: 2277-3754 International Journal of Engineering and Innovative Technology (IJEIT) Volume 1, Issue 5, May 2012.

62. Wang J, Yin Z (2008) A ranking selection-based particle swarm optimizer for engineering design optimization problems. Struct Multidisc Optim 37:131-147. doi: 10.1007/s00158-007-0222-3.

63. http://controleng.ru/wp-content/uploads/28.pdf

64. http://helpiks.org/2-7779.html

65. http://ieeexplore.ieee.org/document/554195/

66. http://javaanpr.sourceforge.net/anpr.pdf

67. http://kombiko.ru/shelushenie.html

68. http://promplace.ra/ispolzovaniya-shelushennih-zemovih-kultur-dlya-kombikorma-60432.htm

69. http://shnekdozator.ru/processy-dozirovaniya-komponentov-na-kombikormovom-predpriyatii-texnologiya-kombikormov-dozirovanie-i-smeshivanie-komponentov-kombikormov/

70. http://taris.ru/pubs/teleinspekcziya,_rasxodomeryi,_techeiskateli,_probootborniki,_a nalizatoryi_vodyi/

71. http://www.activestudy.info/drugie-linii-proizvodstva-kombikorma/

72. http://www.activestudy.info/liniya-otdeleniya-plenok-u-ovsa-i-yachmenya/

73. http://www.divisy.ru/Directions/

74. http ://www.icrmv.org/icrmv_2016.html#

75. http://www.secuteck.ru/articles2/videonabl/vybor-videokamery-dlya-sistemy-obrabotki-izobrazheniy-chast-1/

76. http://www.wikicfp.com/cfp

77. http://www.wikicfp.com/cfp/servlet/event.showcfp?eventid=29897&copyownerid= 38935

78. http://www.wikicfp.com/cfp/servlet/event.showcfp?eventid=56095&copyownerid= 13881

79. http://www.wikicfp.com/cfp/servlet/event.showcfp?eventid=58763&copyownerid= 38935

80. https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_common_resolutions

81. https://geektimes.ru/post/264612/

82. https://geektimes.ru/post/277430/

83. https://geektimes.ru/post/67960/

84. https://habrahabr.ru/company/recognitor/blog/221891/

85. https://habrahabr.ru/company/synesis/blog/238129/

86. https://habrahabr.rU/post/l34635/

87. https://habrahabr.ru/post/142818/

88. https://habrahabr.rU/post/l65087/

89. https://habrahabr.rU/post/l65677/

90. https://habrahabr.ru/post/219767/

91. https://id-russia.ru/solutions/hardware/conveyor-scanners/datalogic-matrix-410

92. https://marinesco.ru/airsurvey

93. https://m.wikipedia.org/wiki/Dia3

94. https://ш.wikipedia.org/wiki/Зpитeльнaя_кopa

95. https://ш.wikipedia.org/wiki/Cвeтoчyвcтвитeльнocть_цифpoвыx_кaмep

96. https://ru.wikipedia.0rg/wiki/O0T0MaTpHua

97. https://www.youtube.com/watch?v=3zGt7mATUgA

98. https://www.youtube.com/watch?v=qJdyUNkZP5E

Приложение 1. Листинг программы FrameRateTest

package Timer 1;

import java.util.LinkedHashMap;

import java.util.Map;

public class FrameRateTest {

private long startTime = 0; private String msg = null;

private Map<String, Long> map = new LinkedHashMap<String, Long>(); public void start(String msg) { if (startTime != 0) {

throw new IllegalStateException("Already started");

}

startTime = System.nanoTime(); this.msg = msg;

}

public void stop() {

if (startTime == 0) {

throw new IllegalStateException("Not started");

}

long nowTime = System.nanoTime (); Long n = map.get(msg); if (n == null) { n = 01;

}

n += (nowTime - startTime); map.put(msg, n); startTime = 0; msg = null;

public void output() {

for (String msg : map.keySet()) {

System.out.println(msg + ": " + map.get(msg));

}

}

Приложение 2. Листинг программы QualityChecker

package {

import flash.display.Shape;

import org.as3commons.collections.Set;

import org.as3commons.collections.LinkedSet;

import org.MyPoint;

import flash.automation.ActionGenerator; import flash.events.Event; import flash.events.KeyboardEvent; import flash.events.MouseEvent; import flash.filters.ConvolutionFilter; import flash.utils.getDefinitionByName;

import flash.geom.Rectangle;

import flash.media.Camera; import flash.media. Video;

import flash.display.StageScaleMode; import flash.display.StageAlign; import flash.display.Sprite; import flash.display.Bitmap; import flash.display.BitmapData;

import flash.text.TextField; import flash.text.TextFormat; import flash.text.TextFieldAutoSize;

import flash.utils.Dictionary;

public class Main extends Sprite {

private var myGausianFilter:ConvolutionFilter;

private var x2:int;

private var y2:int; private var x hint; private var yliint;

private var caml:Camera; private var vidl:Video; private var n_text:TextField;

private var gl_width:uint; private var gl_height:uint; private var gl_fps:uint;

private var camBitmapDataiBitmapData; private var camBitmap:Bitmap;

private var edgeData:BitmapData; private var edgeBitmap:Bitmap;

private var testBitmapData:BitmapData; private var testBitmap:Bitmap;

private var newFPS:int;

//=======================,

private var mouseLocXiint = 1; private var mouseLocY:int = 1; private var mouseColonuint; private var mouseColorEdge:uint; private var currentColonuint;

private var closestX:int; private var closestY:int;

private var redl :uint; private var blue 1 :uint; private var green l:uint;

private var red2:uint; private var blue2:uint;

private var green2:uint;

private var horizontLine:Rectangle; private var verticalLine:Rectangle; 11======

private var dist:Number; private var worldRecord:Number;

private var squareX:uint; private var squareY:uint; private var whiteiuint = 16777215;

private var newY:uint;

private var brown:uint = 0xe5bdbl; //=========================

private var AmArray = new Array(84); private var Arrlndex:uint = 0;

private var figrBitmapData:BitmapData; private var figrBitmap:Bitmap;

public function Main() {

//recti =new Rectangle(mouseLocX, mouseLocY, 10, 10); horizontLine = new Rectangle();

myGausianFilter = new ConvolutionFilter(5, 5, [2, 4, 5, 4, 2, 4, 9, 12, 9, 4, 5, 12, 15, 12, 5, 4, 9, 12, 9, 4, 2, 4, 5, 4, 2], 115);

gl_width = 320*1.6; gl_height = 240*1.6; newY = 300;

gl_fps = 30;

stage.scaleMode = StageScaleMode.NO_SCALE; stage.align = StageAlign.TOP_LEFT;

0x000000);

0x000000);

0x000000);

caml = Camera.getCamera(); caml.setMode(gl_width, gl_height, gl_fps);

trace("" + Camera.names);

vidl = new Video(caml.width, caml.height); vid 1. attachCamera(cam 1); //addChild(vidl);

edgeData = new BitmapData(gl_width, gl_height, false, 0x000000); edgeBitmap = new Bitmap(edgeData); edgeBitmap.x = gl_width + 2; addChild(edgeB itmap);

camBitmapData = new BitmapData(gl_width, gl_height, false,

camBitmap = new Bitmap(camBitmapData); //camBitmap.x = caml. width + 2; addChild(camB itmap);

figrBitmapData = new BitmapData(gl_width, gl_height, false,

figrBitmap = new Bitmap(figrBitmapData); figrBitmap.y = gl_height + 2; addChild(figrB itmap);

testBitmapData = new BitmapData(gl_width, gl_height, false,

testBitmap = new Bitmap(testBitmapData); testBitmap.y = gl_height + 2; testBitmap.x = gl_width + 2; addChild(testBitmap);

initLabelCam();

addEventListener(Event.ENTER_FRAME, update); addEventListener(Event.ENTER_FRAME, update 1); addEventListener(Event.ENTER_FRAME, update2);

178

stage.addEventListener(MouseEvent.CLICK, mouseClique); //stage.addEventListener(MouseEvent.CLICK, test); stage.addEventListener(MouseEvent.CLICK, clickO);

}

private function setTestBitmap():void {

for(var ii:int = 0; ii < gl_width; ii++){

for(var jj:int = 0; jj < gl_height; jj++){

testBitmapData.setPixel(ii, jj, OxFFFFFF);

}

}

private function drawABCD(xo:uint, yo:uint):Airay {

var xl:uint; var yl:uint;

var xb:uint; var yb:uint;

var xa:uint; var ya:uint;

var i:uint = xo; while (i < gl_width) {

if (edgeData.getPixel(i, yo) == white) { //

//нашел точку В

testBitmapData.setPixel(i, yo, OxFFOOOO); xb = i; yb = yo;

Arr[ArrIndex] = new Array(xb, yb); Arrlndex++; break; } else {

testBitmapData.setPixel(i, yo, OxFFFOOO);

179

}

i++;

}

i = xo;

while (i > 0) {

if (edgeData.getPixel(i, yo) == white) { //если нашел белую границу //нашел точку А

testBitmapData.setPixel(i, yo, OxFFOOOO); xa = i; ya = yo;

Arr[ArrIndex] = new Array (xa, ya); Arrlndex++; break; } else {

testBitmapData.setPixel(i, yo, OxFFFOOO);

}

}

var xc:uint;

var yc:uint;

var xd:uint;

var yd:uint;

// по вертикали

var j:uint = yo;

while (j < gl_height) {

if (edgeData.getPixel(xo, j) == white) { //если нашел белую границу //нашел точку С

testBitmapData.setPixel(xo, j, OxFFOOOO);

хс = xo;

yc=j;

Arr[ArrIndex] = new Array(xc, yc); Arrlndex++;

180

break; } else {

testBitmapData.setPixel(xo, j, OxFFFOOO);

}

j = yo;

while (j > 0) {

if (edgeData.getPixel(xo, j) == white) { //если нашел белую границу //нашел точку D

testBitmapData.setPixel(xo, j, OxFFOOOO); xd = xo;

yd=j;

Arr[ArrIndex] = new Array(xd, yd); Arrlndex++; break; } else {

testBitmapData.setPixel(xo, j, OxFFFOOO);

}

}

var xlo:uint; var ylo:uint;

var x2o:uint; var y2o:uint;

var x3o:uint; var y3o:uint;

var x4o:uint; var y4o:uint;

// поиск середины AO, BO, CO, DO xlo = xo;

у 1 о = yd + (yo - yd) / 2;

181

x2o = xo + (xb - xo) / 2; y2o = yo;

x3o = xo;

y3o = yo + (yc - yo) / 2;

x4o = xa + (xo - xa) / 2; y4o = yo;

var OiiArray = new Array(8); 0i[0] = xlo; Oi[l] = ylo;

Oi[2] = x2o; Oi[3] = y2o;

Oi[4] = x3o; Oi[5] = y3o;

Oi[6] = x4o; Oi[7] = y4o;

return Oi;

private function clickO(event:MouseEvent):void

for(var ii:int = 0; ii < gl_width; ii++){

for(var jj:int = 0; jj < gl_height; jj++){

//testBitmapData.setPixel(ii, jj, 0x000000);

}

for(var ifg:int = 0; ifg < gl_width; ifg++){ for(var j:int = 0; j < gl_width; j++){

//figrBitmapData.setPixel(ifg,j, 0x000000);

}

}

var yo:uint = event.localY;

var xo:uint = event.localX;

var tempColor:uint;

var Oi:Array = new Array(8);

var OArray: Array = new Array(4);

Arrlndex = 0;

Oi = drawABCD(xo, yo);

for(var i:int = 0; i <= OArray.length - 1; i++){

OArray[i] = drawABCD(Oi[i * 2], Oi[i * 2 + 1]); drawABCD(0Array[i][0], OArray[i][ 1 ]); drawABCD(OArray[i][2], OArray[i][3]); drawABCD(OArray[i] [4], OArray[i] [5]); drawABCD(OArray[i][6], OArray[i][7]);

for(var iA:int = 0; iA <= Arr.length - 1; iA++){

trace(iA + " " + Arr[iA][0] + " " + Arr[iA][l]);

}

var newArr: Array = Array Process(Arr);

183

for(var newiA:int = 0; newiA <= newArr.length - 1; newiA++){

trace(newiA + " " + newArr[newiA][0] + " " +

new Arr[ne wi A] [ 1 ]);

//многогранник лев нижн // точка имеет координату // х = newArr[i][0] Ну = newArr[i][l]

figrBitmapData.setPixel(newArr[newiA][0],

newArr[newiA] [ 1 ], OxFFFOOO); }

findMaxLength(ne w Ait) ; var s: Shape = new Shape();

}

private function findMaxLength(Arr:Array):void {

var points:MyPoint = new MyPoint();

var triangle:Shape = new Shape();

var maxL:uint = 0; var l:uint = 0;

var xpl:uint = 0; var ypl :uint = 0;

var xp2:uint = 0; var yp2:uint = 0;

for (var i:uint = 0; i <= Arr.length - 1; i++ ) {

for(var j:uint = 0; j <= Arr.length - 1; j++ ){ points.xl = Arr[i][0]; points.у 1 = Arr[i][l];

points.x2 = Arr[j][0]; points.y2 = Arr[j][l];

points.length(); 1 = points.lengthLine;

if(l > maxL){ maxL = 1;

trace("xl = " + points.xl + " yl = " + points.yl + " x2 = " + points.x2 + " y2 = " + points.y2);

xpl = points.xl; ypl = points.yl;

xp2 = points.x2; yp2 = points.y2;

}

}

ypi);

+ 0);

triangle. graphics .beginFill(OxFFOOOO) ;

triangle.graphics.moveTo(figrBitmap.x + xpl , figrBitmap.y + ypl ); triangle.graphics.lineTo(figrBitmap.x + xpl +2, figrBitmap.y +

triangle.graphics.lineTo(figrBitmap.x + xp2 , figrBitmap.y + yp2); triangle.graphics.lineTo(figrBitmap.x + xp2 - 2, figrBitmap.y + yp2);

triangle.graphics.lineTo(figrBitmap.x + xpl + 0, figrBitmap.y + ypl

this. addChild(tri angle) ;

}

private function ArrayProcess(originalArray:Array):Array {

var new Array: Array = new Array();

185

var hashset:LinkedSet = new LinkedSet; var A:String; var B: String; var C: String;

for(var i:int = 0; i <= originalArray.length - 1; i++){ A = originalArray[i][0]; B = originalArray[i][l]; C = A + B; //trace(C); hashset.add(C);

}

var f: String; var s:String; var tempS ¡String; var fintiuint; var sint:uint;

//tracef f = " + f ■+ " s = " + s + " f.int = " + fint);

var set Array: Array = hashset. to Array ();

for (var j :int = 0; j <= set Array, length - 1; j++) { tempS = String (setArray[j]);

f = tempS.substring(0, 3); s = tempS.substring(3, 6); fint = uint (f); sint = uint (s);

newArray[j] = new Array(f, s); //trace(fint + "!" + sint);

//trace(new Array); return new Array;

private function test(event:MouseEvent):void

186

{

for(var ii:int = 0; ii < gl_width; ii++){

for(var jj:int = 0; jj < gLheight; jj++){

testBitmapData.setPixel(ii, jj, 0x000000);

}

}

var i:uint = 10;

var testY:uint = event.localY;

var tempColor:uint;

var xl:uint; var yliuint;

while (i < gl_width) {

if (edgeData.getPixel(i, testY) == white) { //если нашел белую границу

testBitmapData.setPixel(i, testY, OxFFOOOO);

break; } else {

testBitmapData.setPixel(i, testY, OxFFFOOO);

}

i++;

}

////////

//идем по белой границе while (i < gl_width) {

if (edgeData.getPixel(i, testY) == white) {

testBitmapData.setPixel(i, testY, OxFFOOOO); } else {

xl = i; yl = testY;

//нашлась первая точка границы А testBitmapData.setPixel(i, testY, OxOOFFFF); i++; break;

}

}

////////

var il:uint = i; var x2:uint; var y2:uint;

while (il < gl_width){

if(edgeData.getPixel(i 1, testY) != white){

testBitmapData.setPixel(i 1, testY, 0x39435a); } else {

x2 = il; y2 = testY;

//координаты второй точки В testBitmapData.setPixel(i 1, testY, OxOOFFFF); break;

}

il++;

}

//// середина отрезка AB var xO:uint = xl + (x2 - xl) / 2; var yO:uint = y2;

whileRight(x2, yO, xO); whileLeft(xl, yO, xO);

//A(xl,yl) //B(x2,y2) /Ю(хО,уО)

private function whileLeft(xl:uint, yO:uint, x01eft:uint):void { while (xOleft != xl) { if(x01eft <= xl){ break;

}

whileDown(yO, xOleft); whileUp(yO, xOleft);

xOleft = xOleft - 1; //xOleft-;

private function whileRight(x2:uint, yOiuint, xOright:uint):void {

while (xOright != x2) { if(xOright >= x2){

break;

}

whileDown(yO, xOright); whileUp(yO, xOright);

xOright = xOright + 1; //xOright++;

private function whileUp(y:uint, x:uint):void { while(y < gl_width){

if (edgeData.getPixel(x, y) == white) {

testBitmapData.setPixel(x, y, OxFFOOOO); break; } else {

testBitmapData.setPixel(x, y, 0x39435a);

}

private function whileDown(y:uint, x:uint):void { while(y < gl_width){

if (edgeData.getPixel(x, y) == white) {

testBitmapData.setPixel(x, y, OxFFOOOO); break; } else {

testBitmapData.setPixel(x,y, 0x39435a);

}

y++;

}

}

private function findEdges():void {

//var myClass:Class = getDefinitionByName(myLinkage) as

for (var w:int = 0; w < gl_width; w++) {

for (var h:int = gl_height / 4 ; h < gl_height; h++) {

var pixelValue270:uint

getGray(camBitmapData.getPixel(w - 1, h));

var pixelValue90:uint

getGray(camBitmapData.getPixel(w + 1, h));

var pixelValueO:uint getGray(camBitmapData.getPixel(w, h - 1));

var pixelValuel80:uint getGray(camBitmapData.getPixel(w, h + 1));

var pixel Value315: uint getGray(camBitmapData.getPixel(w - 1, h - 1));

var pixelValue45:uint getGray(camBitmapData.getPixel(w + 1, h - 1));

var pixel Value 135: uint getGray(camBitmapData.getPixel(w + 1, h + 1));

190