В настоящее время плазменное напыление покрытий с помощью микрокапель расплавов различных порошковых материалов является одной из перспективных технологий в области материаловедения. Для многих отраслей промышленности данная процедура является крайне важной, например, космической и ракетной промышленности,
нефтеперерабатывающей и нефтедобывающей отрасли, производство приборов, энергетической отрасли, металлургия, авиация, и т.д. Благодаря плазменному напылению, покрытия могут приобретать важные качественные и эксплуатационные характеристики: жаростойкость, жаропрочность,
коррозийную устойчивость, эрозийную прочность, магнитные характеристики, полупроводниковые свойства, и т.д. Это делается для того, чтобы изделия и детали можно было использовать в жестких условиях.
Для получения покрытий с заданными свойствами и для прогнозирования качества получаемых покрытий необходимо производить измерение параметров струи в технологической цепочке «плазмотрон-струя- покрытие». Наиболее важными параметрами струи напыления являются распределение скоростей и температур частиц в поперечных сечениях потока струи, а также и распределение объемной концентрации частиц (плотности частиц) не только в центре, но и на периферии струи.
Целью выпускной квалификационной работы является разработка программного модуля для определения статистически распределенных параметров скорости и плотности гетерогенного потока частиц при напылении покрытий.
Для достижения цели необходимо решить следующие задачи:
• получение потока частиц плазменной струи напыления с помощью высокоскоростной видеосъемки;
• обработка изображения, используя программный комплекс;
• анализ полученных в ходе обработки изображения данных;
• построение гистограмм распределенных параметров частиц.
Данные исследования представляют особую важность для технологов в области материаловедения и напыления покрытий. Благодаря ним можно изучать и отслеживать поведение частиц в потоке, что позволит сделать процесс напыления покрытий порошковыми веществами более эффективным.
В ходе выполнения работы были изучены цифровые методы обработки изображений, различные фильтры для улучшения качества снимков плазменной струи напыления. Все это было успешно реализовано в программном комплексе.
Помимо этого, были рассмотрены и описаны различные методы напыления покрытий. Каждый из них представляет собой сложный технологический процесс. В данной работе был исследован газотермический процесс плазменного напыления и все полученные результаты применимы, в основном, к нему.
Для анализа изображений была использована программа Microsoft Office Excel. Благодаря ей были построены гистограммы распределенных параметров потока частиц, и были получены необходимые результаты.
Кроме того, использование методов математической статистики позволило реализовать алгоритм для отбрасывания треков, длины которых не соответствовали средним размерам треков и были получены путем слияния двух или нескольких треков.
Результаты таких исследований представляют интерес для их использования в области современного материаловедения и для решения задачи оптимизации газотермических технологий напыления функциональных покрытий.
В программном комплексе были выявлены недостатки, связанные с некорректным обнаружением треков. Были внесены необходимые изменения и улучшения для успешной работоспособности программного комплекса.
1. Хуанг Т. Обработка изображений и цифровая фильтрация. - М.:
Мир, 1979. - 318 с.
2. Претт У. Цифровая обработка изображений. - Пер. с англ. - М.: Мир, 1982. - Кн. 2 - 480 с., ил.
3. Претт У. Цифровая обработка изображений. - Пер. с англ. - М.: Мир, 1982. - Кн. 1 - 312 с., ил.
4. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. - М.: Техносфера, 2012. - 1104 с.
5. Фисенко В.Т., Фисенко Т.Ю. Компьютерная обработка и распознавание изображений: учебное пособие. - СПб: СПбГУ ИТМО, 2008. - 192 с.
6. Проблема подавления шума на изображениях и видео и различные подходы к ее решению [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://masters.donntu.org/2011/fknt/galiakberow/library/noise.htm свободный. - Загл. с экрана - Яз. Рус.
7. Национальная библиотека им. Н. Э. Баумана [Электронный ресурс] / Обнаружение и распознавание сигналов; ред. Чичварин Н.В. - Режим доступа: https://ru.bmstu.wiki/Шумы свободный. - Загл. с экрана - Яз. Рус.
8. Воробьев В.И., Грибунин В.Г. Теория и практика вейвлет- преобразования. - СПб: ВУС, 1999. - 204 c.
9. Мокеев В.В. О повышении эффективности вычислений главных компонент в задачах анализа изображений/ В.В. Мокеев // Цифровая обработка изображений. - 2012. - №1. - С. 29-36
10. Полищюк Ю.М. Перемитина Т.О. Геоинформационный комплекс анализа состояния окружающей среды на основе метода главных компонент // вычислительные технологии. - 2004. - Т. 9. - С. 14-25.
11. Грузман И.С., Киричук В.С., Козых В.П., Перетягин Г.И., Спектор А.А. Цифровая обработка изображений в информационных системах: Учебное пособие. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2000. - 168 с.
12. Выделение контуров изображения, движущегося объекта
[Электронный ресурс] / Режим доступа:
masters.donntu.org/2015/fknt/sheplyakov/library/article6.htm, свободный. - Загл. с экрана - Яз. Рус.
13. Обзор алгоритмов сегментации изображений в задачах технического зрения [Электронный ресурс] / Кухтяева // Естественные и технические науки. — 2017. — №4. — С. 153-159.
14. Жук Д.В., Тузиков А.В., Бородач А.В. Восстановление трёхмерной модели сцены по цифровым изображениям // «Искусственный интеллект». - 2006 -№2. - С. 142-146.
15. Алгоритмы выделения контуров для сегментации изображений
[Электронный ресурс] / режим доступа:
http://masters.donntu.org/2014/fknt/metelytsia/library/article11.htm, свободный. - Загл. с экрана - Яз. Рус.
16. Местецкий Л.М. Математические методы распознавания образов. - М.: МГУ, 2004. - 144 с.
17. Анциферов В. Н. Порошковая металлургия напыления покрытий. - М.: Металлургия, 1987. - 793 с...