CC BY
118
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №9/2015 ISSN 2410-700Х_
УДК 62
Инжеваткина Анна Вячеславовна
Студент Саратовского государственного университета имени Н.Г. Чернышевского г. Саратов, Российская Федерация E-mail: [email protected] Гераськин Алексей Сергеевич доцент кафедры теоретических основ компьютерной безопасности и криптографии, Саратовского государственного университета имени Н.Г. Чернышевского г. Саратов, Российская Федерация E-mail: [email protected]
ОДИН ИЗ СПОСОБОВ ПОСТРОЕНИЯ БЕСКОНТАКТНОГО 3D-СКАНЕРА.
Аннотация
В статье представлен опыт разработки бесконтактного SD-сканера. Особое внимание в статье уделяется разработке эффективного алгоритма обработки изображения. Разработан алгоритм обработки множества растровых образов в множество SD-точек, однозначно описывающих сканируемую поверхность. Сканер предназначен для эксплуатации в условиях полевой экспедиции.
Ключевые слова
3D-сканер, бесконтактные технологии, SD технологии, лазерный SD-сканер, бесконтактный SD-сканер,
триангуляционный метод сканирования.
3D-сканеры позволяют строить цифровые объемные модели физических объектов. Такие модели удобны для решения целого ряда задач научного, производственного и образовательного планов.
По конструкции сканеры можно разделить на две большие группы: контактные и бесконтактные. Все виды сканеров имеют свои недостатки, лежащие преимущественно в области алгоритмов обработки исходных данных [1]. По очевидным причинам бесконтактные сканеры имеют большую привлекательность для большинства прикладных специалистов. Эти сканеры используют в качестве входных данных фотографии объекта, выполненные в естественном, структурированном или лазерном освещении.
Программное обеспечение (ПО) сканера должно обеспечивать минимально необходимый набор функций: калибровку аппаратуры и формирование облака точек с возможностью его сохранения в файл одного из стандартов.
Сегодня на рынке представлены модели сканеров удовлетворяющие любым областям применения. Однако, в целом ряде прикладных областей применение SD-сканирования практически невозможно из-за высоких цен, предлагаемых рынком программно-аппаратных разработок. И даже такие, конструктивно простые сканеры, как DAVID [2], сборка которых возможна в домашних условиях, что и показано в целом ряде публикаций, например [S], предлагаются по цене, которая не может не удивлять: дешевизна элементной установки сочетается с неоправданно дорогой программной частью. Стоит упомянуть тот факт, что не существует и недорогих отечественных разработок в данной области, что оставляет SD-сканеры практически недоступными для применения в малобюджетных областях.
Пример такого области - археология. Полевые условия, ограничения по весу и размерам оборудования, сложности с электропитанием, высокая влажность и значительный температурный диапазон - с одной стороны, и - уникальность находок, требующая надёжной и полноценной объёмной фиксации, - с другой. Так же не всегда приходится рассчитывать на грамотное техническое обслуживание сложного оборудования, поэтому сканер должен быть прост в обращении, надежен и автономен.
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №9/2015 ISSN 2410-700Х_
Значительного снижения стоимости SD-сканера можно добиться построением простого алгоритма обработки множества растровых образов в множество 3D-точек, однозначно описывающих сканируемую поверхность.
Для исследований выбран сканер с линейным лазерным освещением и триангуляционной схемой. Алгоритм обработки в простейшем случае предусматривает идеальный объектив фоторегистратора, оперируя, таким образом лишь тригонометрией. В качестве элементной базы выбраны простые и доступные компоненты, а именно установка SD-сканера состоит из фоторегистратора, лазера и калибровочного угла. Для написания ПО для неё используется язык Processing, исходный код которого доступен и открыт [4].
3D-сканирование требует калибровки рабочего пространства. Для этого используется система визуально контрастных меток, не лежащих в одной плоскости. Простейший вариант применен в системе сканирования DAVID - две калибровочные плоскости, расположенные под прямым углом друг к другу. Такая система меток проста в изготовлении, но, будучи расположенной в фоне сканируемого объекта, не охватывает область, в которой располагается объект. Поэтому для увеличения точности сканирования помимо фоновых калибровочных плоскостей следует в саму область, которую будет занимать сканируемый объект, помещать дополнительный объемный калибр, который представляет собой тело известной формы с нанесенными на поверхность метками. Это позволит точнее учесть все аберрации объектива регистратора.
В качестве регистратора подойдет любая цифровая видео- или фотокамера, способная в реальном времени фиксировать изображения. В качестве лазера - любой источник освещения, который создает тонкую линию света. Лазер в процессе сканирования можно двигать вручную, а можно использовать механические средства (шаговый двигатель) - этот фактор не сильно влияет на результат сканирования.
Калибровка проходит в два этапа. По итогам первого этапа калибровки известны координаты каждой точки, лежащей на двух перпендикулярных плоскостях составляющих калибровочный угол. Взяв любые три из них принадлежащие отражению лазерной линии на втором этапе калибровки, можно найти уравнение плоскости, в которой лежит лазер и линии от него на калибровочном угле.
После калибровки следует процесс сканирования. Объект, который необходимо отсканировать, помещается между камерой и калибровочным углом.
Линия лазера теперь будет проходить иначе, чем на этапе калибровки: лазерный луч отражается от объекта сканирования, а не от калибровочного угла. Прежней картина будет только по периметру изображения, по которому возможно узнать положение отраженного лазерного луча так, если бы на пути между калибровочным углом и лазером не было бы объекта сканирования. Будем называть его истинным положением отражения луча. Каждому истинному положению отражения луча соответствует уравнение плоскости лазерного луча отразившемуся в данных точках. Для каждого истинного положения отражения лазерного луча известны координаты Ox и Oz точек составляющих его. Изменяется лишь третья координата по оси Oy, так как теперь точки, от которых отражается лазерный луч, находятся ближе к камере. Эту координату можно найти из соответствующего уравнения плоскости, используя формулу уравнения плоскости:
-Ах -Cz-D y(x,z) = ---
Луч на пути от лазера до калибровочного угла встречает лишь одно препятствие - объект сканирования, значит в итоге получен набор координат точек, составляющих поверхность объекта сканирования.
На данном этапе работы нами реализован описанный выше 3D сканер, разработан алгоритм сканирования, написано программное обеспечение, которое реализует первый из этапов калибровки системы сканирования.
Список использованной литературы:
1. Ошкин Д.В. To be 3D or not to be...: статья // Регулярное электронное издание журнала CADmaster. Выпуск №5 (40) 2007 г. (дополнительный).
2. DAVID [Электронный ресурс] // david-3d (com): [сайт]. URL: http://www.david-3d.com/en (дата обращения 3.11.2014). Загл. с экрана. Яз.англ.
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №9/2015 ISSN 2410-700Х_
3. 3D-CKaHep за $30 [Электронный ресурс] // habrahabr (ru): [сайт]. URL: http://habrahabr.ru/company/xakep/blog/134488/ (дата обращения 15.10.2014). Загл. с экрана. Яз.рус.
4. Processing [Электронный ресурс] // processing (org): [сайт]. URL: https://processing.org (дата обращения 5.10.2014). Загл. с экрана. англ.яз.
© А.В. Инжеваткина, А.С. Гераськин, 2015
УДК 621.008
Киселева Елена Николаевна
аспирант РГАУ - МСХА имени К.А. Тимирязева
г. Москва, РФ E-mail: [email protected]
ЗАТРАТЫ НА КАЧЕСТВО КАК КРИТЕРИЙ ОЦЕНКИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ
РЕМОНТА МАШИН В АПК
Аннотация
В статье рассмортены вопросы экономической оценки технологических процессов предприятий технического сервиса. Обоснован вывод о делении издержек на затраты вследствие несоответствия и затраты на соответствие.
Ключевые слова
Затраты на качество, сооветствие, несоответствие, процессный подход.
При использовании различной техники в сельском хозяйстве на современном этапе возникают технологические проблемы при обеспечении качества ремонта [1]. Для выявления проблем при анализе качества применяют процессный подход [2]. Чтобы идентифицировать входные и выходные потоки, управляющие воздействия и ресурсы, строят блок-схему, рисунок.
Ресурсы
Рисунок - Базовая модель процесса
Элементы затрат, связанных с процессом, можно идентифицировать и отнести к одной из следующих категорий: трудовые ресурсы, техоборудование, материалы, окружающая среда. Затраты на соответствие -внутренние затраты на обеспечение наиболее эффективным способом соответствия продукции или услуг требованиям нормативных документов и потребителя путем организации соответствующего процесса, это минимальные затраты на процесс [3].
Затраты вследствие несоответствия - стоимость затраченных ресурсов, связанных с процессом поступления, производства, отгрузки и исправления неудовлетворительной продукции и услуг, затраты из-за неэффективности процесса, т.е. избыточные затраты ресурсов - людей, материалов и оборудования и других, - возникающие вследствие неудовлетворительных входных, промежуточных и выходных потоков, и ряда других потерь [3].
