CC BY
18
приборостроение, метрология и информационно-измерительные приборы и системы
УДК 6812 543 423 А. А. кузнецов
А. С. БрюховА к. в. усачева д. в. муравьев
Омский государственный университет путей сообщения, г. Омск
повышение точности средств спектрального анализа материалов при обеспечении идентичных условий испытаний
В работе рассмотрены способы учета внешних условий на примере анализа видеоизображений и дальнейшей математической обработки результатов спектрального анализа материалов. Целью их применения является повышение точности и воспроизводимости результатов измерений в условиях изменения влияющих факторов. Предложена структурная схема спектрометра, оснащенного датчиками для контроля изменения внешних факторов. Приводятся данные эксперимента, подтверждающие эффективность предлагаемых решений.
Ключевые слова: спектральный анализ материалов, датчики условий эксперимента, контроль параметров плазмы, обработка видеоизображения, повышение точности результатов анализа.
Повышение точности спектрального анализа ма- межэлектродного промежутка при проведении
териалов связано с выполнением ряда требований. спектрального анализа металлов и сплавов, иссле-
На каждом из этапов проведения анализа начиная довано в работе [1].
от пробоподготовки, энергетического воздействия Анализ поверхности образцов перед прове-
на исследуемый материал, регистрации спектра, дением спектрального анализа выполнен в ра-
дальнейшей его обработки и интерпретации раз- боте [2]. Исследование различных состояний
работаны правила, влияющие на точность конеч- информативного источника — электрической, ла-
ного результата — количественного содержания зерной и газовой плазмы, при проведении спек-
элементов. Снижение составляющих погрешностей трального анализа и микроанализа представлено
конечного результата путем анализа изображения в работе [3].
Рис. 1. Схема расположения датчиков в блоке спектрометра
Достижение требуемой точности возможно осуществить двумя способами — математической обработкой конечных результатов, полученных при различных условиях или контролем над факторами, способными внести погрешности в результаты измерений, испытаний и контроля. В работе проводится анализ изображения источника спектрального излучения для решения второй задачи повышения точности и стабильности во времени получаемых результатов. Повышение точности и стабильности проводимых анализов является актуальной задачей.
В работе обсуждается контроль стабильности источника спектрального излучения — низкотемпературной плазмы во время проведения измерений. При изменении условий в приборах спектрального анализа на примере электрического источника спектра меняется объем светящейся плазмы. В работах [1, 4] выполнено исследование факторов влияющих на результаты измерения интенсивностей при спектральном анализе материалов. Применена теория планирования эксперимента и показано распределение значимости различных факторов, влияющих на изменение интенсивности спектрального излучения.
Качественная оценка работы и аспекты автоматизации атомно-эмиссионного спектрального анализа с использованием видеоконтроля приведены в работе [2]. Основным параметром контроля с возможностью регулирования выбрано расстояние от противоэлектрода до анализируемого образца.
С целью повышения стабильности работы спектрального оборудования авторами изобретения [3] предложено оснащать технические средства наборами датчиков различных величин, контроль которых во время проведения анализов обеспечивает высокую воспроизводимость результатов при возможном изменении условий проведения эксперимента. На рис. 1 показана структурная схема эмиссионного спектрометра, оснащенного набором датчиков, дополнительно используемых совместно с прибором.
Указанная цель в предлагаемом устройстве достигается тем, что к прибору спектрального анализа подключается семь датчиков, передающих данные в блок обработки данных влияющих факторов. Подключаемые датчики измеряют следующие параметры: Д1 — датчик, измеряющий давление аргона
в оптическом блоке спектрометра; Д2 — датчик, контролирующий расход аргона при проведении анализа; Д3 — датчик, измеряющий температуру воздуха в помещении при проведении анализа; Д4 — датчик, измеряющий атмосферное давление воздуха в помещении при проведении анализа; Д5 — датчик, измеряющий силу тока, его частоту и форму импульсов, поступающих с генератора, передающий данные на цифровой осциллограф; Д6 — датчик, контролирующий положение электрода относительно образца и форму электрической дуги; Д7 — датчик, контролирующий положение образца и наличие дефектов на поверхности в предполагаемом месте анализа.
Датчик давления Д1 располагается внутри герметичного оптического блока 1, в котором также находятся дифракционная решетка 6 и приемники излучения CCD1 — CCD6. Датчик расхода Д2 устанавливается на трубопровод подачи аргона в камеру разряда 2 прибора. Датчики температуры Д3 и влажности Д4 крепятся с наружной стороны спектрометра. Датчик электрических параметров разряда Д5 располагается в цепи протекания тока от электрического генератора ЭГ к вольфрамовому противоэлектроду 3. Датчики Д6 и Д7 представляют из себя короткофокусные эндоскопы, расположенные таким образом, чтобы обеспечить нужный обзор поверхности анализируемого образца, установленного на стол 4 и облака разряда 5.
Устройство работает следующим образом. После установки анализируемого образца на предметный столик 4 на экран ПК передается его изображение с датчика Д7. При этом, в случае неправильной установки или присутствия дефектов поверхности (пятен предыдущих обжигов и др.), будет выдано соответствующее предупреждение, полученное на основе анализа изображения, получаемого с датчика Д7. При загорании электрического разряда при помощи датчика Д6 измеряется расстояние между анализируемым образцом и электродом, а также регистрируется размер облака разряда.
Более подробно в работе представлены данные эксперимента по обработке изображения низкотемпературной плазмы во время проведения анализов и делаются выводы по повышению точности измерений количественного состава определяемых элементов.
Рис. 2. Изображения низкотемпературной плазмы при различных режимах работы генератора: в «Сильном» (а), «Нормальном» (б) и «Слабом» (в)
В работе выполнено исследование работы спектрометра типа «Аргон-5СФ» в различных режимах. Для регистрации изображения использована высокоскоростная видеокамера типа «Наногейт-2В». В качестве испытуемых использовались корректировочные образцы методики «Стали низколегированные» типа уг4к, угбк, уг9к, ЯБ16-34. В качестве различных условий задавались «Нормальный», «Сильный» и «Слабый» режимы, которые имитируют возможное изменение режима работы высоковольтного искрового генератора или изменения режима, вызванного некачественной подготовкой рабочей поверхности исследуемого материала.
Изображения низкотемпературной плазмы в различных режимах, снятые при помощи ослабляющего оптического светофильтра, приведены на рис. 2а — в.
Для идентификации режима обыскривания на изображении необходимо определить область, соответствующую площади светящейся плазмы. Для выделения светящейся области выполняется анализ цветового состава изображения и выделение характерных базовых цветов. Среди набора базовых цветов определялся цвет, соответствующий цвету светящейся плазмы, и оценивалась площадь ее изображения.
Выделение базовых цветов изображения выполнялось при помощи метода кластеризации. Изображение интерпретируется как набор точек, каждая точка которого характеризуется трехмерным вектором интенсивности цветовых компонентов [Я., С,, В]. Задача кластеризации сводится к разбиению точек на к групп, среднее значение цветовых компонентов в каждой группе соответствует базовому цвету данной группы (центру кластера).
Для кластеризации использовался метод к-средних [5 — 7]. На первом шаге алгоритма выбирается к точек изображения, которые служат начальными центрами кластеров. Для достижения оптимального разбиения при выборе центров необходимо стремиться к достижению между ними максимального расстояния. Каждая точка изображения помещается в кластер, расстояние до центра которого является минимальным.
После разделения всех точек на кластеры вычисляются новые координаты центров, и процесс повторяется. Повторения в алгоритме осуществляются до тех пор, пока координаты кластеров не станут постоянными. В результате каждая точка помещается в кластер, центр которого соответствует базовому цвету изображения.
Рис. 3. Количественная оценка площади светящейся плазмы в «Сильном» (а), «Нормальном» (б) и «Слабом» (в) режимах генератора
Результат действия алгоритма приводит к тому, что суммарное квадратичное отклонение точек от центра кластера минимизируется:
V — и И X -I )2
— тт,
(1)
где к — число кластеров; 5. — полученные кластеры; I = 1, 2, ... , к; || — центры кластеров точек х ■ е S¡.
На рис. За — в представлен ы гист о граммы анализа изображений, соотвевстчующих риг. 2а — в.
б
а
в
а
б
в
(—1 х; еS
Таблица 1
Параметры спектральных линий, используемых для градуирования
Элемент Длина волны, нм
Линии анализируемых элементов
С 193,09
211,696
Мп 293,691
Сг 267,716
N1 341,477
Линии сравнения
Иг 192,59
Иг 208,412
Иг 292,659
Иг 322,207
Таблица 2
Коэффициенты устойчивого градуирования
а0 а1 а2 а3
С 0,10 -0,20 0,99 -0,61
51 0,10 0,22 0,00 0,95
Мп 0,10 0,59 -0,27 -0,01
Сг 0,10 0,24 0,01 0,05
N. 0,10 0,39 -0,54 1,00
Таблица 3 Результаты корреляции градуировочных графиков
Метод градуирования Значение К2
С Мп N.
Классический Предлагаемый 0,699 0,837 0,797 0,988 0,995 1,000
та, каждый из которых отличается для разных режимов. Так, область излучающей плазмы составляет 10,3 % для «Сильного», 5,2 % для «Нормального» и 3,8 % для «Слабого» режима работы спектрального генератора.
В случае, когда все измеренные параметры нормальны (не более 10 % ограниченной площади), конечный результат измерения считается достоверным. Если же значения некоторых параметров выходят за допустимые пределы, необходимо выполнять корректировку градуировочной зависимости по стандартным образцам.
Другой подход при создании виртуальных эталонов — набора реальных стандартных образцов в совокупности с математической моделью, компенсирующей влияние факторов на результат измерения, и ее применения в программном обеспечении автоматизированной системы измерений.
С целью получения инвариантной модели измеряют интенсивности спектральных линий при различных условиях проведения эксперимента. Для получения положительного результата необходимо иметь наибольшее расхождение измеряемых параметров. Для построения модели выбирают спектральные линии с различными энергетическими характеристиками (по-разному влияющие на изменение факторов) [5, 8, 9].
Для учета раз личных энергетических характеристик спектральных линий было предложено использование обобщенной функции вида:
Я ф -
К а,1а.
I ф1_
м
К ьЬр
а01ак0з ^ а1^ан1з + '" + анМ]
^о^сроз + Ь11 ср1 з ^ '" ^ М срМ}
(2)
По горизонтальной оси представлены базовые цвета анализируемого изображения. Количество базовых цветов определяется экспериментатором. По вертикальной оси представлена количественная оценка кластеров базовых цветов по отношению к общему количеству кластеров исходного изображения.
Изображения, полученные в различных режимах, отличаются, в первую очередь, температурой электропроводящей области и нагретого газа (измерения проводились в среде особо чистого аргона 99,998 %). В каждом из трех представленных режимов регистрировался свой базовый цвет, соответствующий излучающей плазме. Для упрощения интерпретации полученных результатов для каждого изображения представлено по четыре базовых цве-
где 1ан — интенсивности спектральных линий анализируемого элемента; I — интенсивности линий сравнения, имеющие различные энергетические показатели; а, Ъ. — весовые коэффициенты устойчивого градуирования; N — количество линий анализируемого элемента; М — количество линий сравнения.
Градуировочные характеристики, построенные по предложенной модели, сохраняют стабильность при изменении внешних условий или могут переноситься на приборы одного типа без потери точности, обусловленной индивидуальными параметрами калибровки [10]. В табл. 1—3 приведены результаты эксперимента на стандартных образцах низколегированной стали уг4к, угбк, уг9к, ЯБ16-34. Градуировочные зависимости получены классическим способом и по выражению (2). Повышение коэффициента детерминации при построении зависимостей на рис. 4 для анализируемых элементов углерода, марганца и никеля подтверждается значениями табл. 3.
Таким образом, в методическом и программном обеспечении современных спектрометров целесообразно использовать двухступенчатый алгоритм повышения точности.
На первом этапе необходимо использовать системы анализа видеоизображения основного источника получения информации — низкотемпературной плазмы. Это обусловлено тем, что дальнейшая математическая обработка способна устранить лишь незначительные изменения условий проведения эксперимента. Возможные грубые отклонения условий следует исключить на первом этапе. Второй этап — математическая обработка параллельных
(ф 1
0.40 0,35 0,30 | 0,25
Г 0.20
0.15 0.10 0.05 0.00
%
л у
Л 7
о, г
м
Конц,%
0,6
0,3
0.90
о.ео
0.70 | о.ео
Ё0.50
I
£0.40 0,30 0.20 0.10 0.00
А,
/у ■
У
у
у Уу
"У
0,5
1,5
г, 5
КонцЛ
Рис. 4. Градуировочные зависимости анализируемых элементов С (а), Mn (б), N (в), полученные классическим и предлагаемым методами
измерений будет более эффективной при устранении грубых отклонений, которые легко устраняются при визуальном анализе видеоинформации, в том числе и в автоматическом режиме.
Библиографический список
1. Кузнецов А. А., Мешкова О. Б., Слептерев В. А. Исследование факторов, влияющих на результаты измерения
интенсивностей, при спектральном анализе материалов // Омский научный вестник. 2011. № 3 (103). С. 242-245.
2. Семёнов З. В., Неклюдов О. А., Строков И. И. [и др.]. Программа видеоконтроля процесса атомно-эмиссионного спектрального анализа // Применение анализаторов МАЭС в промышленности: материалы XI Междунар. симп. Новосибирск, 2011. С. 70-73.
3. Пат. 134319 Российская Федерация, МПК С 01 : 3/50. Спектрометр с блоком обработки данных, влияющих
а
б
в
факторов / Кузнецов А. А., Слептерев В. А., Шахов А. В. № 2013104150/28; заявл. 31.01.13; опубл. 10.11.13, Бюл. № 31.
4. Купцов А. В., Заякина С. Б., Сапрыкин А. И. Изучение распределения температуры и интенсивностей спектральных линий аналитов по высоте плазменного факела дугового двухструнного плазматрона // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2015. Т. 81, № 1-II. С. 52-55.
5. MacKay D. Information theory, inference and learning algorithms. Cambridge University Press, 2003. 640 p. ISBN 0521642981, 978-0521642989.
6. Ogura K., Yamamoto S., Iwao T. [et al.]. Motoshige Yumoto Spectrum and number for cathode spot with changing current // 2014 IEEE 41st International Conference on Plasma Sciences (ICOPS) held with 2014 IEEE International Conference on HighPower Particle Beams (BEAMS). 2014. 1-1. DOI: 10.1109/ PLASMA.2014.7012580.
7. Sasamoto R., Matsumoto T., Izawa Y. [et al.]. Spatial distribution measurement of plasma parameters using spectral image processing // 2014 IEEE 41st International Conference on Plasma Sciences (ICOPS) held with 2014 IEEE International Conference on High-Power Particle Beams (BEAMS). 2014. 1-1. DOI: 10.1109/PLASMA.2014.7012626.
8. Кузнецов А. А., Слептерев В. А., Пелезнев А. В. Реализация мобильных градуировочных характеристик приборов спектрального анализа материалов с использованием виртуальных эталонов // Омский научный вестник. 2013. № 3 (125). С. 241-246.
9. White R. G., Nunney T. S., Strohmeier B. R. [et al.]. Automated XPS Analysis of Passivated Stainless Steel to the SEMI
Standard // Microscopy and Microanalysis. July 2010. 16 (Suppl 2). P. 436-437. DOI: 10.1017/S1431927610057569.
10. Кузнецов А. А., Мешкова О. Б., Зачатейский Д. Е. Способ достижения инвариантности градуировочных графиков при определении количественного состава металлов и сплавов автоматизированными системами АЭСА / Омский научный вестник. 2010. № 2. С. 169-172.
КУЗНЕЦОВ Андрей Альбертович, доктор технических наук, профессор (Россия), заведующий кафедрой «Теоретическая электротехника». Адрес для переписки: [email protected] БРЮХОВА Анна Сергеевна, аспирантка кафедры «Теоретическая электротехника». Адрес для переписки: [email protected] УСАЧЕВА Ксения Викторовна, аспирантка кафедры «Теоретическая электротехника». Адрес для переписки: [email protected] МУРАВЬЕВ Дмитрий Валерьевич, кандидат технических наук, доцент (Россия), доцент кафедры «Технология транспортного машиностроения и ремонт подвижного состава».
Адрес для переписки: [email protected]
Статья поступила в редакцию 09.11.2017 г. © А. А. Кузнецов, А. С. Брюхова, К. В. Усачева, Д. В. Муравьев
УДК 621.37
в. л. хазан м. н. Ковалева
Омский государственный технический университет, г. Омск
каналы Связи с линейными искажениями
Теория «парных эхо» является универсальным математическим аппаратом для анализа линейных и нелинейных явлений в радиотехнических цепях и каналах связи. В данной статье анализируются только линейные искажения, которые могут происходить в среде распространения и в трактах радиоаппаратуры. Каналы связи с переменными параметрами и радиотехнические цепи с нелинейными искажениями предполагается проанализировать в следующих статьях. Ниже исследуется влияние искажений амплитудно-частотной и фазо-частотной характеристик канала связи на вид его импульсной реакции и, наоборот, влияние импульсной реакции на вид амплитудно-частотной и фазо-ча-стотной характеристик. В современной научной литературе по радиотехнике эти вопросы не нашли своего достойного освещения. Рассмотренные в статье конкретные примеры показывают, что искажения амплитудно-частотной и фазо-частотной характеристик приводят к многолучевости в канале связи и, наоборот, многолучевость приводит к искажениям амплитудно-частотной и фазо-частотной характеристик канала связи.
Ключевые слова: амплитудно-частотная характеристика, фазо-частотная характеристика, импульсная характеристика, многолучевость, опережающий сигнал, запаздывающий сигнал.
Каналы связи [1] и радиотехнические цепи [2] могут быть с постоянными и с переменными параметрами. Если характеристики канала связи с течением времени не меняются, то такой канал связи
считается каналом связи с постоянными параметрами. Канал связи с идеальными амплитудно-частотной (АЧХ) и фазо-частотной (ФЧХ) характеристиками не вносит никаких изменений в сигнал, кроме
