| Popis: |
Актуальність теми. Аналіз фотометричних зображень більш притаманний дослідженню космічних об’єктів, але також може бути використаний в біомедичних при для контролі якості оптичного просвітлення, вимірюванні рівня глюкози в крові, контролю потужності лазерного випромінювання при виведенні татуювань, та інших дослідженнях яких зображення отримується фотометром з еліпсоїдальними рефлекторами. З огляду на існуючі програмні рішення мала частина дозволяє аналізувати зображення отримані фотометром з ЕР, при цьому слабкими сторонами є ручний процес визначення зон інтересу, що в свою чергу призводить до зниження точності та часу затраченого на дослідження. В даній роботі запропоновано алгоритм, що дозволить автоматизувати процес пошуку плями розсіювання на зображенні за допомогою методів комп’ютерного зору, а саме алгоритму Кенні. Знайдена пляма розбивається на зони інтересу відповідно до правил, в яких обчислюється середнє значення інтенсивності, що таким чином підвищує точність обчислення та зменшує затрати часу. Мета дослідження: Розробка програмного рішення на основі комп’ютерного зору яка дозволить автоматизувати процес аналізу фотометричних зображень. Для досягнення поставленої мети необхідно вирішити наступні задачі: 1. Розглянути особливості отримання фотометричних зображень та існуючі методи для аналізу; 2. Проаналізувати методи глибинного навчання та вибрати найдоцільніший; 3. Для покращення роботи алгоритму дослідити усі кроки алгоритму Кенні на фотометричному зображенні отриманому фотометром з ЕР ; 4. Розробити алгоритм детекції зон. 5. Створити візуальний інтерфейс. 6. Провести оптичне просвітлення, та апробацію розробленого ПЗ. Об’єкт дослідження: процеси обробки та аналізу зображень отриманих за допомогою фотометру із еліпсоїдальними рефлекторами. Предмет дослідження: процеси обробки та аналізу зображень отриманих за допомогою фотометру із еліпсоїдальними рефлекторами. Методи дослідження – методи для визначення зон інтересу, методи отримання фотометричних зображень, методи комп'ютерного зору. Наукова новизна – використання комп’ютерного зору для автоматизації процесу вибору плями розсіювання. Практична цінність – розроблене ПЗ дозволяє покращити точність, швидкість та спростити процес аналізу. Практичні та теоретичні результати даної роботи, використовуються в навчальному процесі кафедри виробництва приладів КПІ ім. Ігоря Сікорського при проведені лекційних та лабораторних занять з дисципліни «Біофотоніка». Апробація результатів дослідження: основні положення роботи були висвітлені на наступних наукових конференціях: 1. 12 Міжнародна науково-технічна конференція «Нові напрями розвитку приладобудування» – 17-19 листопада 2019 року, БНТУ, м. Мінськ, Білорусь. 2. 17 Всеукраїнська науково-практична конференція студентів, аспірантів та молодих вчених «Погляд у майбутнє приладобудування», 15 -16 травня 2019, Київ, Україна. 3. 18 Всеукраїнська науково-практична конференція студентів, аспірантів та молодих вчених «Погляд у майбутнє приладобудування», 19 - 20 травня 2020 Київ, Україна. The relevance of master's thesis. Analysis of photometric images is more common in the study of space objects, but can also be used in biomedical research to control the quality of optical lighting, measuring blood glucose, controlling the power of laser radiation during tattooing, as well as others receiving photometers from ellipsoidal reflexes. Given the existing software solutions, a small part allows you to analyze the image obtained by a photometer with EP, using these weaknesses - this is a manual process of determining interests, which in turn will reduce the accuracy and time of the study. This paper proposes an algorithm that will automate the process of finding image scattering spots using computer vision techniques, namely the Kenny algorithm. The spot found expands in the area of interest according to the rules in which the average intensity value is calculated, thus increasing the accuracy of the calculation and reducing the time delay. The main goal of the work: Development of a software solution based on computer vision that will automate the process of analyzing photometric images. To achieve this goal, it is necessary to solve a number of tasks: 1. Consider the features of obtaining photometric images and existing methods for analysis; 2. Analyze the methods of in-depth learning and choose the most appropriate; 3. To improve the algorithm, investigate all the steps of the Kenny algorithm on a photometric image obtained by a photometer with EP; 4. Develop a zone detection algorithm. 5. Create a visual interface. 6. Conduct optical illumination, and test the developed software in practice, draw conclusions about the accuracy of the method. Object of research: the processes of handling and analysis of the image taken behind the auxiliary photometer from the electronic reflectors. Subject of research: processes of processing and analysis of images obtained with a photometer with ellipsoidal reflectors. Research methods - methods for determining areas of interest, methods for obtaining photometric images, methods of computer vision. Scientific novelty: the use of computer vision to automate the process of selecting a scattering spot. Practical value: the developed software allows to improve accuracy, speed, and simplify the analysis process. Practical and theoretical results of this tethis, are used educational process of the Department of Device Production KPI. Igor Sikorsky during lectures and laboratory classes in the discipline "Biophotonics". Approbation of research results: the main provisions of the work were covered at the following scientific conferences: 1. 12th International Scientific and Technical Conference "New Directions of Instrument Making Development" - November 17-19, 2019, BNTU, Minsk, Belarus. 2. 17 All-Ukrainian scientific-practical conference of students, graduate students and young scientists "Look into the future of instrument making", May 15-16, 2019, Kyiv, Ukraine. 3. 18th All-Ukrainian scientific-practical conference of students, graduate students and young scientists "Look into the future of instrument making", May 19 - 20, 2020 Kyiv, Ukraine. |
