Автореферат диссертации на соискание ученой степени icon

Автореферат диссертации на соискание ученой степени




Скачать 217.05 Kb.
НазваниеАвтореферат диссертации на соискание ученой степени
Дата01.03.2014
Размер217.05 Kb.
ТипАвтореферат диссертации
источник
Содержание
Общая характеристика работы
Цель работы
Методы исследования.
Научная новизна
Практическая значимость
Апробация работы
Содержание работы
В первой главе
Во второй главе
В третьей главе
Основные результаты и выводы по работе
Основные положения и результаты диссертации опубликованы.


На правах рукописи


волгиh александр борисович


обоснование показателей скрученности самокрученой пряжи и разработка автоматизированного метода их измерения


Специальность 05.19.01

Материаловедение производств текстильной и легкой промышленности


АВТОРЕФЕРАТ


диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук


Кострома

2013

Работа выполнена в Костромском государственном технологическом университете


Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Рудовский Павел Николаевич


Официальные оппоненты:

Коробов Николай Анатольевич,




д.т.н., профессор ФГБОУ ВПО «Ивановский государственный политехнический университет» (Текстильный институт ИВГПУ), заведующий кафедрой высшей и прикладной математики, статистики и информационных технологий





Мининкова Ирина Вячеславовна




к.т.н., доцент, ФГБОУ ВПО «Костромской государственный технологический университет» (КГТУ), доцент кафедры технологии и проектирования тканей и трикотажа


Ведущая организация:

ОАО «Костромской научно-исследовательский институт льняной промышленности» (ОАО «КНИИЛП»)



Защита состоится 12 декабря 2013 г в 10 часов на заседании диссертационного совета Д.212.093.01 в Костромском государственном технологическом университете по адресу: г. Кострома, ул. Дзержинского 17, ауд. 214.


С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «КГТУ».

Текст автореферата размещен на сайте ВАК РФ: http://vak2.ed.gov.ru


Автореферат разослан 11 ноября 2013г.



Ученый секретарь диссертационного совета

Доктор технических наук, профессор


Букалов Г.К.


^ Общая характеристика работы


Актуальность работы. Производство самокрученых текстильных продуктов обладает рядом экономических и социальных преимуществ: повышенную производительность труда, уменьшенное потребления электроэнергии, более экономичное использование сырья.

Конкурентоспособность продукции определяется соотношением качественных и стоимостных показателей, она весьма важна для определения экономической состоятельности предприятия, как на внутреннем так и на внешнем рынках. Для повышения конкурентоспособности продукции весьма важным является возможность осуществлять оперативный контроль ее качества. Серия стандартов ИСО 9001:2008 устанавливает требования к системам менеджмента качества и является единственным стандартом, в соответствии с которым может быть проведена сертификация. Данные стандарты подразумевают разработку нормативных документов для отслеживания качества продукции на любых этапах ее производства.

Качество самокрученого текстильного продукта определяется сырьевым составом, а также рядом показателей таких как линейная плотность, разрывная нагрузка и неровнота по данным величинам. Кроме того самокрученая пряжа характеризуется рядом геометрических параметров. Одними из важнейших параметров влияющих на прочность пряжи, ее жесткость на изгиб, а также на пригодность ее в трикотажном производстве являются показатели, характеризующие скрученность пряжи.

В силу специфики строения самокрученой пряжи показатели скрученности, используемые для пряжи кольцевого и пневмомеханического прядения, такие как крутка, укрутка, штопорность и др. не могут в полной мере охарактеризовать указанное свойство. В настоящее время отсутствуют государственные стандарты на номенклатуру и методики определения показателей скрученности самокрученой пряжи, поэтому обоснованный выбор показателей скрученности, разработка методик их определения и их приборного обеспечения представляется актуальной задачей.

Отсутствие нормативных методов определения геометрических параметров самокрученой пряжи представляет собой существенную проблему для контроля качества данной продукции. В настоящее время в условиях фабричной лаборатории оценка показателей скрученности производится с помощью круткомеров. Однако из-за наличия в пряже зон разнонаправленной крутки измерения производятся на коротких участках (на половине периода крутки). Количество образцов необходимых для оценки показателей скрученности минимум в три раза превосходит количество образцов используемых для контроля скрученности пряжи традиционной структуры. Это требует дополнительных трудовых и временных затрат и не позволяет вести контроль качества оперативно. В связи с этим требуется разработка метода определения геометрических показателей самокрученой пряжи, позволяющего вести оперативный контроль и обеспечивающего автоматизацию измерений. Для разработки необходимого метода измерений перспективным видится использование современных информационных технологий. Текущий уровень информатизации всех сфер жизни позволяет решать множество задач в современных промышленных условиях. На сегодняшний день уже существуют методы определения различного рода характеристик пряжи, основанные на информационных технологиях, в частности на анализе цифрового изображения пряжи, однако они не позволяют определять показателей скрученности самокрученой пряжи.

^ Цель работы. Цель диссертационной работы заключается в повышении информативности и сокращении времени контроля показателей скрученности самокрученой пряжи путем обоснованного применения новых показателей и создания автоматизированного метода их получения.

Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:

  • Изучен комплекс показателей, используемых для оценки показателей скрученности пряжи;

  • Изучены существующие методы определения показателей скрученности пряжи;

  • Обоснован ряд новых показателей для характеристики скрученности самокрученой пряжи с учетом специфики ее строения;

  • Предложен автоматизированный метод для определения известных и предложенных показателей скрученности;

  • Проведен выбор технических средств для получения первичного изображения анализируемой пряжи, разработан и изготовлен стенд для получения и анализа цифрового изображения пряжи;

  • разработан компьютерный метод анализа показателей скрученности самокрученой пряжи, с использованием средств распознавания образов;

  • разработано программное приложение для осуществления анализа цифрового изображения самокрученой пряжи с целью определения ее показателей скрученности;

  • проведены экспериментальные исследования по установлению адекватности предложенного метода.

Соответствие работы паспорту специальности научных работников. Вопросы, рассматриваемые в настоящей работе соответствуют следующим пунктам паспорта специальности 05.91.01 – материаловедение производств текстильной и легкой промышленности:

1. Строение, свойства и показатели качества натуральных и химических волокон, нитей и полупродуктов прядения, ткачества и отделки. В части изучения показателей скрученности самокрученой пряжи.

7. Методы оценки и контроля показателей качества, стандартизации, сертификации и управление качества материалов и изделий в текстильной и легкой промышленности. В части разработки метода оценки и контроля показателей скрученности самокрученой пряжи.

10. Методы автоматизации оценки качества материалов и изделий текстильной и легкой промышленности в части разработки программных и аппаратных средств для автоматизированного контроля показателей скрученности самокрученой пряжи.

^ Методы исследования. В качестве методической и теоретической основы для исследований выступили труды по текстильному материаловедению. В теоретических методах использованы методы обработки цифровых изображений, вычислительные методы, а также методы математической статистики. В ходе работы использовались такие программные приложения как MathCAD и САПР Solid Edge. Экспериментальные исследования проводились на разработанном программно-аппаратном комплексе.

^ Научная новизна. В диссертационной работе впервые:

  1. Предложен ряд дополнительных показателей скрученности пряжи, расширяющих информативность оценки качества самокрученых нитей;

  2. Обоснованы параметры изображения и методика выделения ключевых мест для распознавания крутки на оцифрованном изображении самокрученой пряжи с учетом цвета нити и фона;

  3. Разработан автоматизированный метод определения известных и вновь предложенных показателей скрученности самокрученой пряжи.

^ Практическая значимость работы заключается в разработке программно–аппаратного комплекса, позволяющего существенно сократить время оценки показателей скрученности самокрученой пряжи и за счет этого повысить оперативность контроля качества пряжи в целом.

Введение вновь предложенных показателей скрученности пряжи позволяет оперативно анализировать ход технологического процесса прядения и своевременно устранять его нарушения.

^ Апробация работы. Основные материалы диссертации докладывались и получили положительную оценку на: Международной научной конференции «Актуальные проблемы науки в развитии инновационных технологий для экономики региона (Лён-2010), Кострома: КГТУ, 2010; Международной научной конференции «Современные наукоемкие технологии и перспективные материалы текстильной и легкой промышленности» (Прогресс-2012), Иваново: ИГТА, 2012; Общероссийском научном семинаре «Технология текстильных материалов» при Академии инженерных наук им. А.М.Прохорова; расширенном заседании кафедры технологии и материаловедения швейного производства КГТУ.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 работ. 3 статьи в журнале «Известия вузов. Технология текстильной промышленности», две статьи в журнале «Вестник КГТУ», одна статья в электронном журнале «Научный вестник КГТУ», и 3 в сборниках тезисов научных конференций.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения и 3-х глав. Материал представлен на 125 страницах машинописного текста, содержит 28 рисунков, 18 таблиц, список литературы из 51 наименований и включает 5 приложений.


^ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ


Во введении дано обоснование актуальности исследования, сформулированы цели и задачи, а также их научная новизна, практическая значимость.

^ В первой главе проведен анализ существующих показателей скрученности пряжи и методов их измерения. Основными показателями являются: крутка, коэффициент крутки, угол кручения, направление крутки. Для самокрученой пряжи нитей дополнительно вводятся показатели: период крутки, крутка в S- и Z-зонах кручения. Проведен анализ влияния скрученности на механические свойства пряжи. По результатам анализа установлено, что существующие показатели скрученности пряжи не позволяют полностью характеризовать это свойство для самокрученых пряж, имеющих чередующиеся участки со знакопеременной круткой, а также участки без крутки.

Проведен анализ современных методов оценки показателей скрученности пряжи. Отмечены недостатки, не позволяющие применять их для оценки показателей скрученности самокрученой пряжи. Установлено, что неразрушающие методы измерения, основанные на анализе цифрового изображения являются перспективными, благодаря развитию информационных технологий и цифровых устройств. Проанализированы неразрушающие методы, основанные на анализе цифрового изображения, для крученой, армированной и однониточной пряжи. Доказана непригодность данных методов для определения показателей скрученности самокрученой пряжи, поскольку они не предполагают определения направления крутки. На основе проеденного анализа сформулирована цель и задачи, решаемые в работе.

^ Во второй главе обоснован ряд дополнительных показателей позволяющих более полно оценить свойство скрученности для самокрученых пряж. Введены новые показатели такие как: неровнота по крутке, средняя длина переходных участков крутки, максимальная длина зон с нулевой круткой, относительная разница круток в S- и Z-зонах.

Показано, что существующие и вновь введенные показатели можно определить на основе данных, получаемых путем обработки оцифрованного изображения пряжи.

Далее в главе 2 рассмотрен вопрос выбора технических средств для получения первичного изображения пряжи и разработки алгоритма автоматизированного метода определения ключевых мест на изображении, позволяющих получить предварительные сведения о крутке.

Для реализации предложенного метода составлен укрупненный алгоритм, состоящий из четырех этапов: получение изображения, предварительная обработка, сегментирование и высокоуровневая обработка.

В главе рассмотрены различные типы цифровых изображений и в качестве анализируемого изображения самокрученой пряжи выбрано растровое цифровое изображение. Сформированы требования к цифровому изображению самокрученой пряжи:

- сечение нити на изображении должно описываться не менее, чем 10-ю пикселями.

- Ширина фона на изображении не должна составлять более 4-х сечений анализируемой нити.

- Отображаемая на изображении длина образца должна составлять не менее 2,5 м.

С учетом этих требований были рассмотрены доступные устройства получения цифровых изображений. Была доказана невозможность применения в качестве устройства получения цифрового изображения самокрученой нити планшетного сканера, как в существующем методе определения параметров скрученности крученой пряжи, основанном на анализе цифрового изображения. Рассмотрены другие виды сканеров и показана их непригодность для разрабатываемого метода.

Предъявленным требованиям удовлетворяет камера ВИДЕОСКАН-2-205, позволяющая вести макро-съемку объектов с разрешением 1390×1040 пикселей при размере пикселя 4,65×4,65 мкм. Телекамера полностью синхронизирована с персональным компьютером и снабжена USB-интерфейсом. Получение изображения идет в реальном времени – частота кадров в среднем составляет 7,7 кадров/с. Что обеспечивается при скорости протяжки нити 0,23 м/с. Таким образом можно получать высококачественные изображения длинных участков нити. Управление получением изображения может быть синхронизировано аппаратно – по получению внешнего импульса. Например, с внешнего устройства протяжки. К камере прилагается комплект ПО разработчика (SDK) с описаниями. SDK позволяет пользователю разрабатывать собственное ПО.

На основе камеры ВИДЕОСКАН-2-205 1 (Рис.1) был собран стенд для проведения испытаний. Камера закреплена на штативе 2. Протяжка нити осуществляется протяжным устройством. В состав устройства входят тянульная пара 3, получающая движение от электродвигателя 4. На корпусе протяжного устройства крепится также осветитель 5 и предметный столик 6. Бобина с нитью 7 устанавливается на столе под крючком нитенаправителя 8. Требуемое натяжение нити создается за счет трения в крючках нитенаправителях 8 и 9. Сигнал от камеры 1 передается в компьютер 10.



Рисунок 1. Стенд для испытаний автоматизированного метода определения показателей скрученности пряжи.

В главе также обосновано использование метода распознавания образов, основанного на анализе характеристик объектов на изображении. В качестве ключевых мест для распознавания определены участки изображения самокрученой нити с затенениями в местах скручивания стренг. Проанализирована форма данных участков для создания в дальнейшем решающих правил.

В качестве одного из этапов сегментирования изображения выбрана пороговая обработка. Вычисление порога осуществляется на основе вычисления светлотного контраста. Для определения зависимости значения светлотного контраста в зависимости от цвета фона были проведены экспериментальные исследования. Для решения поставленной задачи были проведены эксперименты. Для проведения экспериментов были заготовлены 5 фонов различного цвета: черный, белый и три в различной градации серого. Были получены цифровые изображения 5 нитей различного цвета на указанных фонах. На полученных изображениях определялись значения цветов незатененных и затененных участков нити. Определение цветов осуществлялось с помощью способа получения доминирующих цветов, основанном на методе k-средних. Полученные результаты позволили сделать вывод, что для распознавания изображений самокрученых нитей светлых цветов целесообразно получать само изображение на черном фоне, в то время, как для нитей средних и темных цветов – на белом. Для получения уравнений определения порогового значения были построены графики зависимости значений цветов затемненных участков нити от значений цветов незатемненных участков при черном и белом цветах фона. По построенным графикам были выбраны тип функциональной зависимости – линейная, и вид выборочного уравнения.

С использованием встроенных функций пакета MathCAD были получены коэффициенты для уравнения регрессии. Так зависимость значений цветов затемненных участков нити от значений цветов незатемненных участков при черном цвете фона описывается уравнением:

, (1)

а зависимость значений цветов затемненных участков нити от значений цветов незатемненных участков при белом цвете фона описывается уравнением:

(2)

Проверка по критерию Фишера показала адекватность полученных моделей.

Использование полученных зависимостей позволяет вычислить пороговое значение и провести жесткую пороговую обработку изображения самокрученой нити, результатом которой является выделение участков, возможно содержащих ключевые места. Результатом выполнения пороговой обработки является присвоение пикселям, значение цвета которых больше значения вычисленного порога, значения цвета, соответствующее среднему значению цвета нити. Цвет пикселей в участках, возможно содержащих ключевые места, остаются неизменными (рис. 2.а).

Следующим этапом сегментации является бинаризация изображения. Среди методов глобальной бинаризации был выбран метод, основанный на алгоритме Оцу. Данный метод является адаптивным, что позволяет применять его для различных изображения без ввода каких-либо начальных условий пользователем.

Вычисление порога в данном методе реализуется через минимизацию внутригрупповой дисперсии двух групп пикселей, разделяемых оператором пороговой бинаризации. Одной группой будет являться принадлежность пикселя ключевому месту, второй – принадлежность фону.



а



б

Рисунок 2. Результат пороговой обработки (а) и бинаризации (б) изображения самокрученой нити.


Общая внутригрупповая дисперсия выражается следующим образом:

(3)

где - дисперсия первой группы, которая состоит из значений яркости пикселей меньше t, - дисперсия второй группы, которая состоит из значений яркости пикселей больше t, – суммарная вероятность первой группы, – суммарная вероятность второй группы.

Суммарные вероятности обеих групп можно выразить следующим образом:





Если выразить средние значения каждой из групп - , то можно получить формулы для каждой из дисперсий.









Благодаря существующей связи внутригрупповой дисперсии и полной дисперсии возможно получить следующую формулу для вычисления полной дисперсии :



В связи с тем, что полная дисперсия не зависит от значения порога t, то для минимизации внутриклассовой дисперсии осуществляется вычисление такого значения t, при котором межгрупповая дисперсия будет максимальна.



После бинаризации изображения с порогом t, белым цветом будут выделены уточненные возможные ключевые места для работы программы, черным – фон. Одиночные белые пиксели рассматриваются как шум, поэтому происходит замена их цвета на черный (рис. 2.б).

После этапа сегментации на выходе получается бинарное изображение, основную часть которого составляет фон черного цвета. Возможные ключевые места состоят из пикселей белого цвета. Задача алгоритма распознавания состоит в том, чтобы определить, является ли рассматриваемый участок – ключевым местом, т.е. определить соответствует ли он затененному участку в месте скручивания стренг, а также определить направление кручения. В главе сформулированы решающие правила для определения является ли рассматриваемый участок ключевым местом, обозначающим S-крутку или Z-крутку. Также сформулировано решающее правило для определения нулевой зоны.

По приведенному алгоритму составлено программное приложение в среде программирования Delphi. Входными данными для приложения являются плотность и сырьевой состав образца пряжи и его оцифрованное изображение, полученное с помощью телекамеры ВИДЕОСКАН. Выходными данными являются: график распределения крутки по длине пряжи (рис. 3). На нем показаны места перекрытия стренг, для S-крутки выше нулевой линии, для Z-крутки ниже нулевой линии. Расстояния h между перекрытиями стренг представляют собой шаг крутки.



Рисунок. 3 График распределения крутки по длине пряжи


^ В третьей главе получены формулы и разработаны алгоритмы для расчета показателей скрученности самокрученой пряжи, используемых в настоящее время и предложенных в данной диссертации.

Неровнота по крутке характеризуется коэффициентом вариации

(11)

где – среднее значение крутки в выборке,

σK – среднее квадратическое отклонение крутки,

Относительная разница круток в S- и Z-зонах рассчитывается по формуле

, (12)

где и - средние крутки в зонах S и Z соответственно.

Средняя длина переходных участков крутки определяется по алгоритму приведенному на рис.4. На схеме алгоритма обозначено hi – расстояние между соседними затемненными участками (шаг крутки), L длина переходного участка, Δh допускаемое отклонение шага крутки, которое рассчитывается по формуле

(13)



Рисунок. 4. Схема алгоритма расчета длины переходного участка крутки.


Значения L, полученные для каждой зоны крутки в пределах одной пробы, усредняются, в результате чего получается значение показателя средняя длина переходного участка для соответствующей пробы.

В главе также описана методика и результаты сравнения значений показателей крутки полученных базовым и предлагаемым методами. В качестве базового принят метод визуального подсчета числа кручений, как наиболее точный, несмотря на свою высокую трудоемкость. В методике указаны требования, предъявляемые к образцам, а также условия, в которых проводились испытания. Для оценки адекватности данных, полученных с помощью компьютерного метода, использовался критерий Фишера. Характеристика образцов подвергаемых анализу приведена в таблице 1.

Характеристика образцов используемых в экспериментах

Таблица 1

№ образца

Цвет

Линейная

плотность, текс

Сырьевой

состав

1

Красный

32×2

Шерсть

2

Желтый

32×2

ПАН

3

Желтый

32×2

ПАН

3

Бежевый

32×2

ПАН

4

Белый

32×2

ПАН

5

Темно-синий

32×2

ПАН

В качестве примера в таблице 2 приведены результаты, полученные при анализе пряжи линейной плотностью 32 красного цвета длиной 2425 мм.

Для пряжи темно-синего цвета график распределения кручений по длине пряжи получить не удалось из-за низкого контраста цветов освещенного и затененного участков пряжи.


Результат сравнительного испытания компьютерного и базового методов измерения показателей скрученности пряжи.

Таблица 2.

 

Базовый метод

Компьютерный метод

Критерий Фишера

Критерий Фишера табличный

Среднее значение S-крутки в зонах кручения

26

25







Дисперсия

18,8

19

1,01

3,18

Среднее значение Z-крутки в зонах кручения

25

24







Дисперсия

20,69

21,96

1,061

3,18

Среднее значение длины участков с S-круткой

81,5

80,8







Дисперсия

32,85

36,394

1,108

3,18

Среднее значение длины участков с Z-круткой

79

76,8







Дисперсия

290,6

292,609

1,007

3,18

Среднее значение длины нулевой зоны

43,15

44,6







Дисперсия

35,57

37,7

1,059

2,22

По произведенным расчетам доказана адекватность полученных компьютерным методом данных.

В главе 3 проведен расчет времени на проведение анализа показателей скручивания методом установленным стандартом предприятия ООО «Суворовская нить» и предлагаемым автоматизированным методом. Показано, что автоматизированный метод позволяет сократить время испытаний до пяти раз, при этом обладает большей информативностью. Предлагаемый метод определения параметров скрученности и программно-аппаратный комплекс для его реализации апробированы в Костромском НИИ льняной промышленности и рекомендованы для использования на предприятиях производящих самокрученую пряжу.


^ Основные результаты и выводы по работе


  1. В результате анализа источников научно-технической информации установлено, что:

  • Существующая система показателей скрученности пряжи не позволяет достаточно полно оценить скрученность самокруточной пряжи, не учитывает ее специфику и нуждается в дальнейшем развитии.

  • Существующие методы определения показателей скрученности, используемые для анализа самокрученой пряжи, требуют значительных затрат труда и времени.

  • Наиболее полно для определения показателей скрученности подходят методы автоматизированного распознавании образов на цифровом изображении пряжи, однако они нуждаются в усовершенствовании направленном на учет специфики этого текстильного продукта.

  1. Установлено, что для описания скрученности самокрученой пряжи необходимо введение новых единичных показателей таких как: неровнота по крутке, средняя длина переходных участков крутки, относительная разность круток в S- и Z-зонах, максимальная длина нулевой зоны.

  2. Установлено, что для реализации автоматизированного определения показателей крутки изображение должно отвечать следующим требованиям: Сечение пряжи на изображении должно описываться не менее, чем 10-ю пикселями, т.е. разрешение должно быть не менее 300 ppi; ширина кадра должна быть не менее 4-х сечений анализируемой пряжи; отображаемая на изображении длина образца должна составлять не менее 2,5 м.

  3. Установлено, что для распознавания элементов крутки на пряже рациональным является метод, основанный на анализе геометрических характеристик объекта, включающий жесткую пороговую обработку, бинаризацию методом Оцу с последующим распознаванием направления крутки и мест перекрытия стренг.

  4. Экспериментально установлено, что для распознавания изображений самокрученой пряжи светлых цветов целесообразно получать изображение на черном фоне, в то время, как для пряжи средних и темных цветов – на белом.

  5. Получены регрессионные уравнения зависимости значений цветов затемненных участков пряжи от значений цветов незатемненных участков при черном цвете фона и цветов незатемненных участков при белом цвете фона позволяющие выбирать значение порога для жесткой пороговой обработки изображения.

  6. Установлено, что для выделения предполагаемых «ключевых мест» наиболее подходящим по критериям: качество, скорость обработки, адаптивность, является метод Оцу.

  7. Разработаны решающие правила, позволяющие определять места скручивания стренг в самокрученой пряжи и определять направления крутки. Предложены формулы и алгоритмы для расчета известных и вновь введенных показателей скрученности самокрученой пряжи.

  8. По результатам сравнительных испытаний на ассортименте охватывающем практически весь диапазон пряж, производимых на прядильной самокруточной машине ПСК-225-ШГ, установлена адекватность предлагаемого и базового методов. Расчетами установлено, что предлагаемый автоматизированный метод позволяет сократить сроки проведения испытаний в 5 раз что позволяет сделать вывод о возможности его использования в производственных и исследовательских лабораториях.


^ Основные положения и результаты диссертации опубликованы.

Статьи в журналах, включенных в список ВАК РФ


  1. Волгин А.Б. Обработка цифрового изображения самокрученой нити для его дальнейшего распознавания с целью определения значения и направления крутки / А. Б. Волгин // Известия ВУЗов. Технология текстильной промышленности, 2011, №5.

  2. Волгин А.Б.Определение цветового контраста цифрового изображения нити/ А. Б. Волгин // Известия ВУЗов. Технология текстильной промышленности, № 4 (340). - С. 33-36.

  3. Волгин, А. Б. Распознавание цифрового изображения самокрученой нити с целью определения крутки / А. Б. Волгин // Известия вузов. Технология текстильной промышленности. - 2012. - № 5 (341). - С. 159-162

Статьи в других журналах и тезисы докладов

  1. Волгин А.Б. Обоснование применения методов автоматизированного распознавания образов для оценки извитости самокрученых комплексных нитей / А. Б. Волгин // Вестник КГТУ. 2010. - №1(23). – С. 72-74.

  2. Волгин А.Б. Определение показателя извитости самокрученых нитей на основе анализа оцифрованного изображения / А. Б. Волгин // Актуальные проблемы науки в развитии инновационных технологий для экономики региона (Лён-2010) : Междунар. науч.-тех. конференция, 7-8 окт. 2010 г., сб. трудов . – Кострома: КГТУ, 2010 – С. 141

  3. Волгин А.Б. Алгоритм работы программы для автоматизированного определения крутки самокрученых нитей / А. Б. Волгин // Современные наукоемкие технологии и перспективные материалы текстильной и легкой промышленности (Прогресс-2012) : Междунар. науч.-тех. конференция, часть 1, сб. трудов . – Иваново: ИГТА, 2012 – С. 185-186

  4. Волгин А.Б. Анализ цифрового изображения нити для его дальнейшего распознавания с целью определения крутки / А. Б. Волгин // Современные технологии и оборудование текстильной промышленности (Текстиль-2012): Междунар. науч.-тех. конференция, 13-14 ноября 2012 г., сб. трудов . – Москва: МГТУ им. А.Н.Косыгина, 2012 – С. 16

  5. Волгин А.Б. Обоснование выбора аппаратной части комплекса для анализа геометрических параметров нитей / А. Б. Волгин // Научный вестник КГТУ. 2011, №2 [www.vestnik.kstu.edu.ru]. URL: http://vestnik.kstu.edu.ru/16/viewnumber.aspx.

  6. Волгин А.Б. Обработка и распознавание цифрового изображения самокрученых нитей с целью определения значения и направления крутки/ А.Б.Волгин, П.Н. Рудовский// Вестник КГТУ 2012, №2 (28), – С..37-39.



Похожие:

Автореферат диссертации на соискание ученой степени iconАвтореферат диссертации на соискание ученой степени к п. н. Печ. Чгпи 1981 г. 20 2
Воспитание творческого отношения к труду у учащихся средних проф училищ в процессе обучения автореферат диссертации на соискание...
Автореферат диссертации на соискание ученой степени iconИнформация о публикации объявления и автореферата диссертации на соискание ученой степени кандидата наук
Председателям советов по защите диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук, на соискание ученой степени доктора наук
Автореферат диссертации на соискание ученой степени iconИнформация о публикации объявления о защите и автореферата диссертации на соискание ученой степени кандидата наук
Председателям советов по защите диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук, на соискание ученой степени доктора наук
Автореферат диссертации на соискание ученой степени iconАвтореферат диссертации на соискание ученой степени
Работа выполнена на кафедре ткачества в Костромском государственном технологическом университете (кгту)
Автореферат диссертации на соискание ученой степени iconАвтореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата (доктора) наук Город год Оборотная сторона обложки автореферата

Автореферат диссертации на соискание ученой степени iconОбъявление о защите диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Ершов Сергей Владимирович «Динамическое нагружение валковой пары для интенсификации процесса отжима»
Объявление о предстоящей защите диссертации и автореферат диссертации размещены на сайте вак РФ
Автореферат диссертации на соискание ученой степени iconСписок лиц, у которых соискатель учёного звания
Дата защиты диссертации в совете по защите диссертаций на соискание учёной степени кандидата наук, на соискание учёной степени доктора...
Автореферат диссертации на соискание ученой степени iconАвтореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук
Актуальность темы. Характерными чертами современной ситуации в российском обществе являются нестабильность его экономической сферы...
Автореферат диссертации на соискание ученой степени iconSvedeniya o. kandidatah v. chleny dissoveta
Сведения о кандидатах в члены совета по защите диссертаций, на соискание ученой степени кандидата наук, на соискание ученой степени...
Автореферат диссертации на соискание ученой степени iconСведения о предстоящей защите диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Разместите кнопку на своём сайте:
Документы


База данных защищена авторским правом ©edu.znate.ru 2000-2013
При копировании материала обязательно указание активной ссылки открытой для индексации.
обратиться к администрации
Документы