Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Исследование и разработка методов и средств повышения эффективности видеоинформационных систем мониторинга сложных объектов

Диссертация: Исследование и разработка методов и средств повышения эффективности видеоинформационных систем мониторинга сложных объектов
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Вместе с тем, всё возрастающее количество ВИС и выполняемых ими функций делает актуальной разработку достоверной оценки их информационных свойств, — среди которых основным является, безусловно, качество воспроизведения" изображений., В настоящее время наблюдается тенденциярасширения применения ВИС для диагностики? объектови оборудования в труднодоступных полостях с помощью эндоскопической… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. Анализ видеоинформационных систем мониторинга
    • 1. 1. Область применения и обзор состояния видеоинформационных систем мониторинга
    • 1. 2. Требования к видеоинформационным системам (ВИС), их классификация
    • 1. 3. Анализ современных ВИС, их характеристик и выбор методов и средств повышения эффективности и качества изображений
      • 1. 3. 1. Структурные схемы современных ВИС и их анализ
      • 1. 3. 2. Анализ методов повышения эффективности ВИС и улучшения качества изображений
    • 1. 4. Выводы по главе

    Глава 2. Теоретическое обоснование и анализ методов повышения эффективности восстановления информативных составляющих сигналов систем мониторинга сложных объектов, разработка математических моделей для построения программно-алгоритмического комплекса.

    2.1 Разработка принципиальной блок-схемы программно-алгоритмического комплекса.

    2.2 Теоретическое обоснование метода анализа независимых компонент (1СА) и метода фильтрации сигналов на его основе.

    2.3 Разработка математического метода построения быстрого нейросетевого преобразования Фурье для восстановления многомерных входных сигналов.

    2.4 Разработка системы автоматического тестирования и отладки алгоритмов реконструкции и фильтрации многомерных сигналов.

    2.5 Выводы.

    Глава 3. Исследование информационных характеристик ВИС и разработка методов их улучшения.

    3:1 Разработка методов и средств повышения эффективности и разрешающей способности восстановления изображения в ВИС

    3:1.1 Постановка задач и выбор метода их реализации.

    3.1.2 Некоторые возможности применения разработанных методов восстановления сигналов для улучшения качества и разрешающей способности пространственных изображений.

    3.1.3″ Программная реализация системы автоматического тестирования и отладки алгоритмов реконструкции изображений.

    3.2 Определение частотно-контрастных характеристик ВИС.

    3.3 Определение предельной чувствительности лазерного метода мониторинга теплообменников парогенераторов.

    3.4 Исследование зависимости индикатрисы отражения объектов от степени шероховатости их поверхности.

    3.5 Разработка методов оценки надежности светодиодов и фотодиодов по результатам климатических испытаний и наработки на отказ.

    3.5.1 Исследование надежности светодиодов при воздействии внешних факторов.

    3.5.2 Оценка надежности РПчГ-фотодиодов по результатам испытаний на безотказность и способы повышения их надежности.

    3.6 Выводы.

    Глава 4. Разработка методов и средств повышения эффективности ВИС и их реализация.

    4.1 Применение нейросетевых методов для апостериорного улучшения качества изображений в ВИС.

    4.2 Методы коррекции сигналов в волоконно-оптических системах мониторинга сложных объектов.

    4.3 Контроль обрыва оптического волокна в мониторинговых системах

    4.4 Применение предложенных программно-алгоритмических методов для определения качества углеродно-композитных спецматериалов.

    4.5 Использование активных средств защиты информации в телекоммуникационных каналах ВИС.

    4.6 Выводы.

Исследование и разработка методов и средств повышения эффективности видеоинформационных систем мониторинга сложных объектов (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность. Как показывает опыт мирового сообщества, в первую очередь снижение рисков возникновения техногенных аварийных ситуаций связано с организацией мероприятий по непрерывному комплексному мониторингу сложных технических объектов и природной среды [1—11].

Сложные технические объекты и производства, такие как магистральные трубопроводы, нефтехимические производства, тепловые и атомные электростанции, гидроэлектростанции, объекты транспортной инфраструктуры, оборонного комплекса и др. требуют постоянной защиты от несанкционированного доступа и постоянного мониторинга их параметров с целью своевременного обнаружения предкризисных состояний. Особенностью этих объектов являются сложные конфигурации, наличие большого числа взаимосвязанных систем и подсистем с множеством датчиков и функциональных преобразователей, информация от которых должна поступать в реальном масштабе времени [6, 12—26 29−53].

Современные системы мониторинга характеризуются широким применением оптических способов и устройств сбора, передачи и обработки информации, применением разветвлённой инфраструктуры волоконно-оптических линий связи (ВОЛС) и видеоинформационных систем (ВИС)[21−28].

ВИС сбора и передачи информации в виде изображений особенно перспективны. Оптические изображения и образы являются высшей формой получения, хранения" и представления информации, а также её наиболее удобным, оптимальным видом для восприятия человеком. Поэтому широко используются различные ВИС в том числе с применением интеллектуальных видеодатчиков для решения: самых сложных задач контроля и диагностики различных объектов и оборудования [6, 13, 18, 24].

Вместе с тем, всё возрастающее количество ВИС и выполняемых ими функций делает актуальной разработку достоверной оценки их информационных свойств, — среди которых основным является, безусловно, качество воспроизведения" изображений., В настоящее время наблюдается тенденциярасширения применения ВИС для диагностики? объектови оборудования в труднодоступных полостях с помощью эндоскопической видеотехники. Это позволяет повысить уровень пространственной локализации: диагностируемых параметров вреальном масштабе времени. Разработкой ВИС различного назначения занимается значительное число фирм в России и за рубежом. Среди них можно отметить фирмы Олимпас (Япония), Эверест (США), Шторц (Германия), Форт (Франция), ИАЭ им. И. В. Курчатова, МНПО Спектр (Москва), ГОИ им. СИ. Вавилова (Санкт-Петербург) и др. [6−53] Однако среди продукции этих фирм практически отсутствуют микровидеоинформационные системы для мониторинга объектовв зазорах и полостях шириной порядка 1−3″ мм. В тоже время, в связи с длительными сроками эксплуатации обострилась проблема визуального мониторинга трубопроводов, турбомашин, теплообменных структур парогенераторов и др. оборудования, зазоры в которых не превышают 3 мм, с целью своевременного обнаружения повреждений, коррозии, образования свищей и дефектов.' Создание высокоразрешающих и устойчивых к влиянию внешних воздействий волоконно-оптических систем, фотои световодов, сверхминиатюрных ПЗС-матриц с размерами пикселей 1−3 мкм, микролазеров делает решение этой задачи вполне реальной [23, 27, 28, 37, 43, 45, 53−57]. Диагностические возможности этих систем могут быть расширены за счёт их системной интеграции с такими инновационными средствами и методиками, как лазерная световодная УЗ-дефектоскопия, ИК-спектроскопия налётов и др.

Вместе с тем создание подобных систем возможно только при условии детального анализа процессов преобразования информации в вышеуказанных ВИС с учётом спецификии их функционирования, конкретных условий применения и функционального назначения.

Разработка методов и средств повышения качества передачи и воспроизведения изображений, получаемых ВИС, является в этой связи актуальной задачей повышения эффективности их применения в системах мониторинга.

Для решения этой задачи обычно используются фундаментальные структурометрические характеристики систем передачи изображения, такие как оптическая передаточная функция и отношение сигнал-шум и разработанные на этой основе интегральные критерии качества, базирующиеся на достижениях современной теории информации и кибернетики. К таким критериям может быть отнесена, например, информационная пропускная способность видеосистемы, выраженная количеством бит на единицу площади телевизионного кадра [32, 58, 69−73].

В области обработки и передачи изображения имеется много работ зарубежных и отечественных учёных В. Г. Домрачев, Н. И. Пахомов, А. П. Иванов, М. М. Мирошников, К. Р. Предко, И. П. Истомин, В. А. Сойфер, Дж. Госсорг, Ф. Перрен, Д. К. Джуттен, Д. Херольт, У. Прэтт и др. ведущих научных организаций России ИППИ РАН, ГОИ имени Вавилова,.Самарским институтом исследования изображений, МГУ, Новосибирским институтом электрометрии, МИИГАиК, МГТУ им. Н. Баумана, МНПО Спектр, НПО «Астрофизика» и др. [21−23, 25- 27, 32, 42, 44, 60, 69−94].

Видеоинформационным системам диагностики и мониторинга объектов посвящено большое количество монографий, справочников, научных работ [1−6, 16−18, 23−25, 27, 30, 37, 42, 44−46^ 47, 56−60].

Новая волна интереса к разработке • и применению видеоинформационных систем связана с появлением новых матричных преобразователей изображения (ПЗС-матрицы, микроболометрические и фотодиодные системы), отличающихся высоким пространственным разрешением (10 мегапикселей и более), быстродействием (до 0,1 с/кадр), широким динамическим диапазоном (до 100 дБ), большим спектральным диапазоном (от ультрафиолета до дальней инфракрасной области спектра), стабильностью работы, устойчивостью к влияниям внешней среды, в том числе к воздействию радиации. Дискретная структура матричных преобразователей хорошо согласуется с цифровыми средствами ввода и обработки информации на компьютерах [43, 56, 61−68].

Расширение функциональных возможностей видеоинформационных систем и одновременно повышение требований к эффективности их применения, обусловили актуальность разработки эффективных методов повышения качества изображения ВИС и их оценки с использованием современного математического аппарата.

В настоящее время наиболее перспективны цифровые методы улучшения и реконструкции изображения. Это методы инверсной фильтрации, метод анализа главных компонент (ICA), метод Уотса глобальной бинаризации, метод Ниэлка локальной адаптивной бинаризации, методы основанные на быстром преобразовании Фурье и его дискретном аналоге (ДПФ) широко применяемые для восстановления контуров объектов по их искаженным изображениям и известным частотно-контрастным характеристикам [74−94].

Среди цифровых методов обработки изображений особенно перспективны методы, основанные на нейросетевых алгоритмах [87−92, 94— 96]. Они отличаются универсальностью, высокой помехоустойчивостью, эффективностью и высокой скоростью обработки изображений. Однако эти методы плохо адаптированы к реальным задачам решаемыми ВИС. В этой связи теоретическое обоснование параметрических методов для повышения эффективности восстановления информативных составляющих сигналов ВИС, разработка математических моделей и построение программного комплекса является весьма актуальной научной задачей.

Автор в течение многих лет участвовал в разработке современных систем мониторинга различных объектов в том числе с применением различных ВИС. Это послужило основной предпосылкой для обобщения проведенных им* исследований с использованием последних достижений в области теории информаци и прикладной математики.

Таким образом, тема диссертации, весьма актуальна, так как направлена на решение важной научно-практической задачи — разработке, совершенствованию, повышению эффективности и устойчивости вычислительных методов и алгоритмов восстановления изображений ВИС, применяемых для мониторинга сложных технических объектов, а также определению их информационных характеристик и улучшению качества изображений.

Объектом исследования в настоящей диссертационной работе являются видеоинформационные системы широкого спектра применения при этом особое внимание уделялось системам мониторинга.

Предмет исследования — методы повышения эффективности восстановления информативных составляющих сигналов ВИС на основе анализа независимых компонент, методов их фильтрации и быстрого нейросетевого преобразования Фурье для восстановления многомерных сигналовопределение и анализ информационных характеристик ВИС (частотно-контрастных, предельной чувствительности и т. п.) — определение надежности фотои светодиодов по результатам испытаний и наработки, методы автоматической коррекции и контроля сигналов в волоконно-оптических системах передачи.

Цель настоящей диссертационной работы — исследование и разработка методов и средств повышения эффективности видеоинформационных систем мониторинга сложных технических объектов.

Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:

• проведен анализ современного состояния ВИС мониторинга сложных объектов, рассмотрены и проанализированы основные варианты построения структурных схем видеоинформационных систем мониторинга, проведена классификация этих систем и показателей качества с учетом специфики эксплуатации в системах мониторинга, а также определены основные направления разработки и исследования новых видеоинформационных систем с улучшенными характеристиками;

• выполнено теоретическое обоснование и исследование методов повышения эффективности восстановления информативных составляющих сигналов ВИС мониторинга сложных объектов, разработаны математические модели для построения программно-алгоритмического комплекса;

• исследованы информационные характеристики ВИС и разработаны методы их улучшения;

• разработаны и реализованы методы и средства повышения эффективности ВИС.

Методы исследования. В работе применены следующие методы исследования: теория линейной и нелинейной фильтрации, математическая статистика, вычислительная математика, методы решения систем нелинейных уравнений и интерполяции, теория нейронных сетей, численные методы интегральных преобразований.

Научная новизна:

1. Разработана принципиальная блок-схема программно-алгоритмического комплекса восстановления и тестирования информативной составляющей входного сигнала и изображения.

2. Предложен и теоретически обоснован метод фильтрации сигнала ВИС и восстановления изображений, основанный на анализе независимых компонент (ICA) с использованием математического аппарата нейронных сетей Херолта-Джуттена.

3. Разработан «малошумящий» метод реконструкции изображений и алгоритм его формирования на основе быстрого преобразования Фурье и математического аппарата нейронных сетей прямого распространения сигнала, использование которых позволило повысить разрешение при фиксированном количестве отсчётов и снизить влияние зашумленности сигнала и его искажения приемной аппаратурой на качество изображений.

4. Предложен метод тестирования качества реконструкции изображений, основанный на анализе результатов тестовых восстановлений, производимых с виртуальными тестовыми объектами. Использование этого метода позволяет быстро, в контролируемом режиме производить весь комплекс вычислительных тестов программного обеспечения, необходимых для отладки его работы.

Практическая значимость полученных результатов состоит в следующем:

1. Разработан программный комплекс для реализации нейросетевых алгоритмов обработки и восстановления изображений и выполнена его экспериментальная проверка, подтвердившая высокую эффективность за счет снижения влияния шумовых компонентов и артефактов.

2. Создано программно-алгоритмическоеобеспечение для реконструкции изображений, которое повышает качество изображения и разрешающую способность ВИС по сравнению с алгоритмами, использующими при восстановлении одномерное и двумерное быстрое преобразование Фурье и позволяет гибко регулировать число срезов и увеличивать их количество;

3. Предложенный алгоритм фильтрации сигналов сглаживает наиболее характерные дефекты реконструируемых изображений и обладает способностью к гибкой настройке, а также снижает влияние зашумленности сигнала и его искажения приемной аппаратурой на качество реконструкции изображений;

4. Предложенный метод тестирования и программное обеспечение ВИС, улучшает технологию контроля качества результатов сканирования объектов, и отладку алгоритмов реконструкции изображений.

5. Разработаны способы и алгоритмы автоматической коррекции сигналов мультиплексированных систем мониторинга с волоконно-оптическими каналами, а так же метод контроля обрыва волокна в них.

6. Разработана и апробирована портативная ВИС для контроля теплообменников парогенераторов и программно-аналитический комплекс для реконструкции контуров лопаток, которые позволили надежно выявлять коррозионные и эрозионные зоны, и другие дефекты.

7. Разработанный программно-алгоритмический комплекс может найти широкое применение в различных системах мониторинга сложных объектов (ядерных и радиационно-опасных объектов, охраняемых ответственных объектов и территорий, АЭС, ГЭС, тепловых электростанций подводных газо-нефтепроводов и др.).

Реализация результатов. Результаты диссертации прошли апробацию и использовались в ФГУП «РНИИ КГГ», что позволило повысить качество и наглядность визуализации изображений контролируемых объектов, снизить количество бракованных изделий. Кроме того, результаты диссертации использовались в ]ЧГУЪюпОгоир при разработке автоматизированной системы мониторинга ядерных и радиационно-опасных объектов и грузов, в научно-производственном центре криминалистической и антитеррористической техники «Спектр-АТ» для поисковых и охранных систем, в ФГУ «Центр лабораторного анализа и технических измерений по ЦФО» в системах технических измерений параметров и экспертной оценки техногенных объектов в результате чего повысилась эффективность работы оборудования и улучшилось качество получаемых изображений благодаря снижению частоты появления низкокачественных изображений, загрязнённых влиянием шумов и артефактов различной природы.

Достоверность. Представленные в диссертации результаты обоснованы теоретическим анализом, численным моделированием и верифицированы на известных фактах и экспериментальном материале, полученном и опубликованном различными авторами. Разработанные алгоритмы прошли апробацию в Федеральном государственном унитарном предприятии «Российский научно-исследовательский институт космического приборостроения» (ФРУП «РНИИ КП»), НПЦ «Спектр-АТ», ЫЛ^зюпвгоир и (ФРУ «ЦЛАТИ по ЦФО»).

Апробация работы. Основные результаты работы опубликованы в двух рекомендованных ВАКом журналах — «Контроль. Диагностика», «Приборы», а также в сборниках научных трудов 6 международных конференций (в Москве, Марокко, Египте, Одессе), в количестве 8 статей общим объёмом около 40 страниц, докладывались на 8-й международной конференции «Неразрушающий контроль и техническая диагностика в промышленности» (Москва, 2009), на международной конференции «Надежность информационных систем и элементов» (Марокко, 2009), на международной конференции «Современные направления теоретических и прикладных исследований» (Одесса, 2009), 12-й международной конференции «Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики и экономики» (Сочи, 2009), международной конференции «Новые инновационные технологии в науке, промышленности и образовании» (Египет, 2009), международной конференции по информационным технологиям (Москва, 2009) на научных семинарах (МГУПИ, РНИИКП).

Положения работы, выносимые на защиту:

1. Адаптивный алгоритм фильтрации и восстановления изображений, использующий принцип разделения сигнала на независимые компоненты эффективно вычитающий шумовые компоненты из входного сигнала, основанный на математическом аппарате нейронных сетей Херольда-Джуттена.

2. Алгоритм формирования изображения, позволяющий быстро восстанавливать изображение из доступных исходных данных.

3″. «Малошумящий» метод реконструкции изображений, основанный на математическом аппарате нейронных сетей, сопряженный с алгоритмом фильтрации.

4. Эффективный метод тестирования качества реконструкции изображений на основе разработанного метода анализа тестовых восстановлений, проводимых с виртуальными объектами.

5. Метод и алгоритм определения*предельной чувствительности ВИС к изменениям линейных размеров.

Структура и объём? диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключениясписка литературы и приложений. Общий объём диссертации 118 стр., включая 52 рисунка и библиографиюиз 103 наименований.

13. Основные результаты, полученные в диссертационной работе, были доведены до практического применения и апробированы в ряде ведущих организаций — Российский НИИ Космического приборостроения, ФГУ «Центр лабораторного анализа и технических измерений по ЦФО», Научно-производственный Центр антитеррористической и криминалистической техники «Спектр-АТ» и холдинговая компания NVision Group.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

И ВЫВОДЫ ПО ДИССЕРТАЦИИ:

1. Выполнен анализ современных ВИС мониторинга и их классификация, сформулированы требования, предъявляемые к ним, выбраны методы повышения эффективности ВИС и поставлены задачи их решения.

2. Предложен и теоретически обоснован метод фильтрации сигнала и восстановления изображений ВИС на основе анализа независимых компонент (ICA) с использованием математического аппарата нейронных сетей Херольта-Джуттена.

3. Разработана принципиальная блок-схема программно-алгоритмического комплекса восстановления и тестирования информативной составляющей входного сигнала и изображения.

4. Предложен и построен алгоритм быстрого преобразования Фурье с использованием нейронных сетей для фильтрации сигналов и восстановления изображений ВИС.

5. Предложена и описана система автоматического тестирования и отладки алгоритмов фильтрации реконструкции многомерных сигналов и изображений в ВИС.

6. Разработаны основные направленияиспользования нейросетевых методов и алгоритмов для апостериорного улучшения качества изображений в ВИС, которые реализованы для восстановления контура изображения лопатки турбин.

7. Дана программная реализация системы автоматического тестирования и отладки алгоритмов восстановления изображений.

8. Определены частотно-контрастные характеристики и предельная чувствительность ВИС для лазерного мониторинга теплообменников парогенераторов.

9. Разработаны методы оценки надежности светодиодов и фотодиодов и способы ее повышения* по результатам климатических испытаний и наработки на отказ (life time).

10. Разработана система и алгоритм автоматической коррекции сигналов мультиплексированных систем мониторинга с волоконно-оптическими каналами передачи, а также метод контроля обрыва волокна в них.

11. Разработан метод защиты информации при передачи ее по волоконно — оптическим линиям связи с использованием активных средств защиты.

12. Разработанные программно-алгоритмические методы были применены для определения структуры и качества углеродно-композитных материалов для изделий ответственного назначения в РНИИ Космического приборостроения, восстановления контура лопаток турбомашин и лазерного мониторинга теплообменников газогенераторов.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Неразрушающий контроль и диагностика: справочник / В. В. Клюев, Ф. Р. Соснин, A.B. Ковалёв и др.- Под. ред. В. В. Клюева. 2-е издание., испр. И доп. — М.: Машиностроение, 2003. 656 с.
  2. Машиностроение. Энциклопедия. Ред. совет: К. В. Фролов (пред.) и др. М.: Надёжность машин. Т. IV-3/B.B. Клюев, В. В. Болотин, Ф. Р. Соснин и др.- Под общ. ред. В. В. Клюева. 1998. 592 с.
  3. Неразрушающий контроль: Справочник: В 7 т. Под общ. ред. В. В. Клюева. Т. 1: В 2 кн. Кн. 1: Визуальный и измерительный контроль. Кн. 2: Радиационный контроль. -М.: Машиностроение, 2003. 560 с.
  4. И.В., Зеленский В. А., Шатерников В. Е. Системы мониторинга сложных объектов. — М.: Машиностроение, 2009. — 172с.
  5. Общие положения обеспечения безопасности атомных станций (ОПБ-88) ПН АЭ Г-1−011−89-М.:Энергоатомиздат., 1990 г.
  6. Правила ядерной безопасности атомных электростанций (ПБЯ-04— 89).-М., Атомиздат, 1990 г.
  7. Основные технические требования к АСУ ТП АЭС с реактором ВВЭР-1000 (ОТТ-86)-М.:Энергоатомиздат., 1986 г.
  8. ГОСТ 12.1.030−81. ССБТ. Электробезопасность. Общие требования
  9. Требования к программе обеспечения качества для атомных станций ПНАЭ Г-1−028−91.-ГПАН СССР, 1991 г.
  10. ГОСТ 34.601 Информационная-технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы.
  11. Ю.В. Методологические основы формирования модели распределения пространства сложных технических объектов в среде САО/САМ/САЕ. Электронный ресурс: http://lab 18.ipu.rssi.ra/labconi7aticle.asp?num=l 8
  12. Е.С., Авдошин Д. Е., Волоконно-оптические измерительные датчики и приборы. // Зарубежная радиоэлектроника, 1991,№ 1.-С.35−55.
  13. Автомобильная электроника и вопросы автоматизации управления транспортными средствами. // Радио-электроника за рубежом, 1991, вып. 5(53). -С. 27−41.
  14. В. А., Лапин В. JI., Попов В. М. Надежность технических систем и техногенный риск. — М.: ЗАО ФИД «Деловой экспресс», 2002 — 368с.
  15. В. А., Новиков В. Д., Радаев Н. Н. Природные и техногенные чрезвычайные ситуации: опасности, угрозы, риски. — М.: ЗАО ФИД «Деловой экспресс», 2001. — 344 с.
  16. Д.А., Аносов Д. В., Виргин В .П. и др. Наука и безопасность России. М.: Наука, 2000. — 328 с.
  17. , A.B., Андрейчикова О. Н. //Интеллектуальные информационные системы.- М.: Финансы и статистика, 2004−264 с
  18. B.C., Гусев H.H., Малыгин И. Г. Методология создания и эксплуатации информационной системы мониторинга безопасности зданий и сооружений опасных производственных объектов и гидротехнических сооружений. СПб.: СПбУ ГПС МЧС России, 2007.-472 с.
  19. К.С., Гусев H.H., Малыгин И. Г. Проблемные вопросы создания- региональной информационной системы мониторинга гидротехнических сооружений, объектов4 водозабора и водоочистки // Пожаровзрывобезопасность. 2007, № 3- - с. 54 — 67.
  20. М.М., Верник С. М., Балкин С. А. и др. Волоконно-оптические системы передачи. М. Радио и связь, 1992 г. — 416 с.
  21. Возможности, задачи и перспективы волоконно-оптических измерительных систем в. современном приборостроении/ В. Б. Гармаш, Ф. А. Егоров, Л: Н: Коломиец, А. П. Неугодников, В-И. Поспелов./ Спецвыпуск «Фотон-Экспресс Наука». — 2005, № 6. — с. 128−140.
  22. Волноводная- оптоэлектроника: Пер: с англ./ Под. Ред. Т.Тамира.-М.:Мир, 1991.-575 с.24- FacKapoB, Д: В1 Интеллектуальные информационные системы: учеб- для? вузов"/, Д-В1Гаскаров^М: Высш-шк., 2003. г 431 с-
  23. Дж. Оптические: системы: связи: Пер с англ. М.: Радио и связь, 1989:-504 с.
  24. B.A. Системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием современной информационной Г технологии /
  25. В.А. Геловани, В. Б. Бритков // Системные исследования. Методологические проблемы. Ежегодник 1995 -1996. М.: Эдиториал УРСС, 1996. с. 179−190.
  26. Н.И. Волоконно-оптические преобразователи информации. -М.Машиностроение, 2004. 328 с.
  27. Инфракрасная термография в энергетике. Том III Под ред. Р. К. Ньюпорта, А.И. Таджибаева/-СПб.: Изд. ПЭИПК, 2000. 240 е.: ил.
  28. A.B., Ньюпорт Р. К., Поляков B.C., Сергеев С. С., Таджибаев А. И. Инфракрасная термография в энергетике. Том 1. Основы инфракрасной термографии/ Под ред. Р. К. Ньюпорта, А.И. Таджибаева/ -СПб.: Изд. ПЭИПК, 2000 г.
  29. С.А. Инфракрасная диагностика электрооборудования распределительных устройств. Библиотечка электроника. Приложение к журн. «Энергетик"/ -М.: НТФ „Энергопрогресс“, „Энергетик“, 2000. 76 с.
  30. А.Г. Аппаратура для оценки характеристик тепловизионных систем// Оптич. журнал, 2002. Т.69, № 4. С. 19−25.
  31. О.Н., Потапов А. И., Колганов В. И. и др. Тепловой -неразрушающий контроль изделий/ -М.: Наука, 2002. 476 с.
  32. , В.П. Тепловой контроль. -Книга 1 в справочнике „Неразрушающий контроль“ Т.5/ Под редакцией В.В. Клюева/ -М.: Машиностроение, 2004.
  33. В.П., Александров А. Н. Тепловизионная диагностика в энергетике. Прилож. журн. „Энергетик"/ -М.: НТФ- „Энергопрогресс“, „Энергетик“, 2003.82с.
  34. Вавилов'* В.П., Климов А. Г. Тепловизоры и их применение/ -М.: Интел универсал, 2002. 88 с.
  35. Волков В-Г. Малогабаритные телевизионные системы. Обзор № 5591/ -М.: НТЦ."Информтехника“, 2000: 157 с.38- Волков В. Г. Приборы ночного видения новых поколений/ Специальная техника, 2001. № 5. С. 2−8.
  36. В.Г. Тепловизионные и многоканальные приборы наблюдения-для бронемашин/ Специальная техника, 2005, № 1. С. 2−20.37.
  37. В.Г. Тепловизионные приборы средней дальности действия/ Специальная техника, 2005, № 4. С. 2−17. 35.
  38. В.Г., Ковалев A.B., Федчишин В. Г. Тепловизионные приборы нового поколения. 4.1// Специальная техника, 2001, № 6. С. 2−10. 38.
  39. . Инфракрасная термография. Основы. Техника. Применение// Пер. с франц./ -М.: Мир, 1998. 339 е.: ил.
  40. В.Г., Мирошников М. М. Перспективы использования ИК матриц в тепловидении// Оптич. журнал, 1997. Т.64, № 2. С. 5−13.
  41. В.П. Прикладная оптика атмосферы в тепловидении/ -Казань: Новое знание, 2000. 357 с.
  42. В.Е., Орлов В. М. Лазерные системы видения/ -М.: Изд-во МГТУ им. Баумана, 2001.
  43. A.B. Антитеррористическая и криминалистическая диагностика. Книга 2 в справочнике „Неразрушающий контроль“ Т.8/ Под редакцией В. В. Клюева. -М.: Машиностроение, 2005.
  44. A.B., Федчишин В. Г., Щербаков М. И. Тепловидение сегодня/ Специальная техника, 1999, № 3. С. 13−18. 1999, № 4. С. 19−23.
  45. A.A., Архангельский В. В. Дистанционные методы исследования окружающей среды. Учебное пособие для вузов/ -Томск, 88 Т, 2001. С. 184.
  46. B.JI. Приборы ночного видения: история поколений/ Специальная техника, № 2, 2000, С. 40−48.36.
  47. В.В. Оптико-электронные тепловизионные системы/ -М.: МИИГАиК, 2001.
  48. В.В., Якушенков Ю. Г. Инфракрасные системы „смотрящего“ типа/-М.: Логос, 2004.
  49. Тарасов, В.В., Якушенков Ю. Г. Тенденции развития инфракрасных систем „смотрящего“ типа/ -Специальная техника, 2004, № 1. С. 24−37. 2004, № 3.С. 16−25.
  50. М.А. Новые информационные технологии в задачах обеспечения национальной безопасности России/ -М.: ФЦ ВНРШ ГОЧС, 2003. 398 е.- ил.
  51. В.Г. Неохлаждаемые тепловые инфракрасные матрицы// Оптич. журнал, 2002. Т. 69, № 10. С. 60−72.
  52. В.А. Интегрированная система обработки сигналов бинарных волоконно-оптических датчиков. — Самара: Издательство Самарского научного центра РАН, выпуск 3, том. 9 Раздел „Общая физика и электроника“. 2007.- С. 37- 40.
  53. Проектирование оптико-электронных приборов: Учебник. Изд. 2-е, перераб. и доп./ Ю. Б. Парвулюсов, С. А. Родионов, В. П. Солдатов и др.- под ред. Ю.Г. Якушенкова/ -М.: Логос, 2000. 488с.- ил.
  54. В.М., Кеткович A.A. Активная тепловая интроскопия/ -Киев: Техника, 1990. 110с.
  55. И.В. Оптические спектральные приборы/ -М.: Машиностроение, 1984. 240 с.
  56. Электронный ресурс: http://daily.sec.ru/dailypblshow.cfm?rid=45&pid=21 146
  57. Электронный ресурс: http://www.gsm-guard.net/press33.html
  58. Электронный ресурс: http://ipumps.ru/info/detail.php?ID=662&FID=612
  59. Электронный ресурс: http://www.khalus.com.ua
  60. Электронный ресурс: http://www.nnz-ipc.ru/item/show/16 655/16668/66.* Электронный, ¦ ресурс: http://www.tecon.com.Ua/img/2013/l 12 117 2936Statj. doc
  61. Юшин A.M.* Оптоэлектронные» приборы и их зарубежные аналоги. М.: РадиоСофт, 2000. 512 с.
  62. В.А., Гречишников В. М. Бинарные волоконно-оптические датчики в системах управления и контроля. — Самара: Самарский научный центр РАН, 2006. — 140 с.
  63. Г. П. Восприятие и анализ оптической информации автоматической системой/ -М.: Машиностроение, 1986. 416 с.
  64. М.М. Теоретические основы оптико-электронных приборов/ -JI.: Машиностроение, 1983. 696 с.
  65. Г. М., Немтинов В. Б., Лебедев Е. Н. Теория оптико-электронных систем/ -М.: Машиностроение, 1990. 432 с.
  66. Л.Ф. Основы теории преобразования сигналов в оптико-электронных системах/ -Л.: Машиностроение. Ленинградское отделение, 1989.387с.
  67. М.Я. Измерение передаточных функций оптических систем, Л.: Машиностроение. Ленингр. отд., 1980—208с.
  68. Э.И. Алгоритмические основы измерений. Л.: Энергоатомиздат, 1992. 254 с.
  69. К. Работы по теории информации и кибернетике. Пер. с англ. М.: Изд. иностр. лит., 1963. — 830 с.
  70. Cichotski A., Bogner R., Moszczynski L., Pope K. Modified Herault-Jutten algorithm for blind separation of sources // Digital signal Processing, 1997. -Vol. 7.-Pp. 80−93.
  71. Cichotski A., Unbehauen R., Moszczynski L., Rummert E. A new online adaptive learning algorithm for blind separation of sources signals. ISANN. -Taiwan, 1994. Pp. 421 — 427.
  72. Cardosso J. F., Belouchrani A., Leheld B. A new composite criterion for for adaptive and iterative blind source separation // Proc. ICASSP-94. Adalaide. -Vol. IV.-Pp. 273−276.
  73. P., Мак-Доннелл M. Восстановление и реконструкция изображений: Пер. с англ. М.: Мир, 1989. — 336 с.
  74. J.J. Murillo-Fuentes. «Independent component analysis in the watermarking of digital images», Lectures notes on computer science, vol. 3195, pp. 938−945, 2004.
  75. Boloix-Tortosa, JiJ. Murillo-Fuentes. Blind' Source Separation in the Adaptive Reduction of Inter-Channel Interference for OFDM". Lectures notes on computer science, vol.3195, pp. l 142−1149,2004.
  76. JJ. Murillo-Fuentes. «Independent component analysis in the watermarking of digital images». Lectures notes on computer science, vol. 3195, pp. 938−945, 2004.
  77. J J. Murillo-Fuentes. «Robust Blind Image Watermarking with independent component analysis: an embedding algorithm». Lectures notes on computer science, vol. 3512, pp. 1100−1107, 2005.
  78. Шредер M Фракталы, хаос, степенные законы. Миниатюры из бесконечного рая 2005. Твердый переплет. 528 с.
  79. Р. М. Кроновер. Фракталы и хаос в динамических системах. Основы теории. Москва: Постмаркет, 2000. 352 с. 61
  80. Е., Беккер Э. Импульсная Фурье-спектроскопия ЯМР. — М.: Мир, 1973.
  81. С. Осовский. «Нейронные сети для обработки информации» М.: «Финансы и статистика» 2002, 344 с.
  82. А.И. Солонина, Д. А. Улахович, С. М. Арбузов, Е. Б. Соловьёва. Основы цифровой обработки сигналов: курс лекций. Изд. 2-е испр. и перераб. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. — 768 с.
  83. С. Хайкин. «Нейронные сети: полный курс», 2-е издание., испр.: Пер. с англ. М.: ООО «И.Д. Вильяме», 2006, 1104 с.
  84. В. А. Головко. «Нейронные сети: обучение, организация и применение». Издательское предприятие журнала «Радиотехника». Москва 2001, 256 с. (Нейрокомпьютеры и их применение).
  85. A.B. Современные методы реконструкции томографических изображений //Межвузовский сборник научных трудов «Приборостроение». -М.: МГУПИ, 2007.-с.100−107
  86. A.Bf. Обзор некоторых методов реконструкции томографических изображений. //Контроль. Диагностика. М.: Машиностроение.-№ 3(105) 2007.-е. 45−49
  87. A.B., Шатерников В. Е. Использование математической концепции нейронных сетей в задаче восстановления ЯМР-томографического изображения. //Системы управления и информационные технологи. С.: Воронеж.-№ 2(32) 2008.-е. 67−72.
  88. A.A., Яковлева Н. И., Чичигин Б. А. Лазерная компьютерная система контроля лопаток газотурбинных двигателей UGRGK1// Контроль. Диагностика № 3, 2007. М.: Машиностроение., с 32−36
  89. И.И., Тришенков М. А. Предельная чувствительность и информативность тепловизоров и других оптико-электронных преобразователей изображения// Оптич. журнал, 1996. Т. 63, № 6. С. 18
  90. Оценка качества оптического изображения. Под ред. O.A. Герасимовой., М, Геодезиздат., 1995, 276с.
  91. В.П. Контроль качества и испытание оптических приборов/ -Л.: Машиностроение, 1985. 222 с.
  92. Цифровое преобразование изображений: Учеб. Пособие для вузов/ P.E. Быков, Р. Фрайер, К. В. Иванов, A.A. Манцветов, под ред. Профессора P.E. Быкова.-М.:Горячая линия-Телеком., 1984—162с.
  93. Р. Гонсалес, Р. Вудс. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005−1072с.
  94. Д. Оптические сети-С-Пт.:ДиаСофтЮП.-2002.-256с.
  95. О.Ю., Петрушин А. Н. Системы телевизионного наблюдения/ -М.: Оберег-РБ, 1997. 168с.
  96. A.B., Шатерников В. Е. Автоматизация отладки алгоритмов восстановления томографических изображений с использованием виртуальных фантомов. //Экологические приборы и системы. -М. «Научтехлитиздат».-№ 12 2007. с. 7−10.
  97. A.C., Коршаков A.B. Восстановление формы и структуры объектов контроля по искаженным видеоизображениям./ Труды Международной конференции «Инновационные технологии в науке, технике и образовании». Египет, 14−17 ноября, М., МГУПИ, 2009 г.
  98. A.B., Нащекин A.C. Повышение эффективности восстановления информативной составляющей сигналов системГ132мониторинга./Контроль и диагностика, № 10, М., Машиностроение., 2009 г., с. 48−53.
  99. П.Н. Углеродные нанотрубки: строение, свойства, применения / П. Н. Дьячков. М.: БИНОМ. Лаоратория знаний, 2006. — 293 с. (Серия: Нанотехнология)
  100. A.C. Исследование предельной чувствительности лазерного метода мониторинга теплообменников парогенераторов./Приборы № 7, 2009 г., с. 30−33.
  101. ПО.Кеткович A.A., Чичигин Б. А. Лазерный профилометр изделий сложной формы // Литьё и металлургия 2(34)2005-Минск, Литьё и металлургия, 2005 г.-с. 141−142
  102. Ш. Кучин А. А, Обрадович К. А. Оптические приборы для измерения шероховатости поверхности.-Л.: Машиностроение. Ленинг. отд., 1981.-197 с.
  103. A.C. Оптика шероховатой поверхности. -Машиностроение. Ленинг.отд., 1988.-191 с.
  104. В.А., Нащекин A.C. Методы коррекции сигналов в волоконно-оптических системах мониторинга сложных объектов./Контроль и диагностика, 2009 г., № 7., М., Машиностроение, с.23−29.
  105. В.А., Нащекин A.C., Шатерников В. Е. Система обнаружения событий на основе бинарных волоконно-оптических датчиков./Положительное решение по заявке на патент РФ № 2 009 117 929/22(24 689) от 23 июля 2009 г.
  106. A.C., Шатерников В. Е. Контроль обрыва волокна в мониторинговых системах./Труды Международной конференции «Инновационные технологии в науке, промышленности и образовании». Египет, 14−17 ноября, М., МГУПИ, 2009 г.
  107. A.C., Аркадов Г. В., Фролов Ф. В. Потарин А.Е. Корпоративная информационная система: сегодня и завтра. РОСЭНЕРГОАТОМ. Ежемесячный журнал по атомной энергетике России № 5. Москва, 2006 г., с. 20−22.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!