Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Программный модуль для определения статистически распределенных параметров скорости и плотности гетерогенного потока частиц при напылении покрытий

Работа №90938

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

информационные системы

Объем работы63
Год сдачи2019
Стоимость4700 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
154
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение 5
ГЛАВА 1. ОПИСАНИЕ МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ 6
1.1. Цифровая обработка изображений 6
1.2. Истоки цифровой обработки изображений 8
1.3. Фильтры для обработки изображений 13
1.3.1. Шумоподавление 13
1.3.2. Выделение границ в изображении 23
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ УЛУЧШЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ГАЗОТЕРМИЧЕСКОГО ПОТОКА ЧАСТИЦ 28
2.1. Технология напыления покрытия 28
2.1.1. Газопламенное напыление 29
2.1.2. Детонационное напыление 30
2.1.3. Электродуговая металлизация 31
2.1.4. Плазменное напыление 32
2.1.5. Электроимпульсное напыление 33
2.1.6. Лазерное напыление 33
2.2. Применение алгоритмов фильтрации изображений плазменной струи
напыления 34
2.3. Программный модуль для определения распределенных параметров
струи напыления 41
ГЛАВА 3. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ГИСТОГРАММ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ПАРАМЕТРОВ ГАЗОТЕРМИЧЕСКОГО ПОТОКА ЧАСТИЦ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ИЗОБРАЖЕНИЙ СТРУИ НАПЫЛЕНИЯ ПРИ
ВЫСОКОСКОРОСТНОЙ ВИДЕОСЪЕМКЕ 46
3.1. Построение гистограммы скоростей частиц 46
3.2. Построение гистограммы концентрации частиц 48
3.3. Построение гистограммы распределения углов наклона частиц 48
Заключение 50
Список использованной литературы 51
Приложение

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.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


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...


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ