Отчет о научно-исследовательской работе
| скачать Министерство образования Российской Федерации Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (МГТУ имени Н.Э. Баумана) Научно-методический центр "Инженерное образование" _____________________________________________________________________________ УДК 681.3 ГРНТИ 14.01.29, 28.19.23, 28.23.35 № госрегистрации Инв.№
ОТЧЕТ ^ Создание мультимедийного учебно- методического практикума по дисциплинам материаловедческого профиля выполненной по научно-технической программе «Создание системы открытого образования» Подпрограмма: Научное, научно-методическое и информационное обеспечение создания системы открытого образования Раздел: Создание системы открытого профессионального образования Код 02.02.004. (заключительный) Директор Научно-методического центра ______________ Коршунов С.В. "Инженерное образование" МГТУ имени Н.Э. Баумана Руководитель проекта _______________ Быков Ю.А. Москва 2002 ^
Реферат Отчёт 29 с., одна книга, 8 рис., 5 табл., 11 источников. инженерное образование, новые информационные технологии, мультимедийный практикум, растровая электронная микроскопия, сканирующая туннельная микроскопия, анализ изображений Объектом исследования являются новые информационные технологии, которые используются для дистанционного обучения и для создания мультимедийных компьютерных учебно-методических материалов. Цель работы – проведение анализа систем дистанционного обучения для разработки, использования и поддержания учебных курсов для дистанционного инженерного обучения, выбор СДО и разработка на её основе мультимедийного компьютерного учебного практикума по световой и электронной микроскопии на базе уникального оборудования. Научно-исследовательская работа носит научно-методический характер и проводится в соответствии с планом совместных работ Лаборатории тонких физических методов исследования структуры материалов МГТУ им. Н.Э. Баумана и Отдела дистанционного обучения Научно-методического центра "Инженерное образование" МГТУ им. Н.Э. Баумана. В научной части работы (разд. 1) обосновывается объективная необходимость применения деятельностно-ориентированных методов обучения, позволяющих выводить студента на заданный уровень освоения деятельности: репродуктивный (алгоритмический), вариативный (эвристический) и творческий. Новые информационные технологии, применяемые в качестве инструментария при обучении, влияют на выбор методов обучения и повышают уровень освоения деятельности обучаемым: от репродуктивного к творческому. В результате исследования созданы мультимедийные компьютерные учебные практикумы по растровой электронной микроскопии, сканирующей туннельной микроскопии и световой микроскопии, базирующиеся на уникальном исследовательском оборудовании Лаборатории (разд. 2, 3), а также программа количественной обработки двухмерных изображений структур материалов (разд. 4). Степень внедрения – мультимедийные учебные пособия используются при проведении лабораторных занятий по дисциплине "Современные методы исследования структуры материалов" студентами 6 курса специальности "Материаловедение в машиностроении" (1208) и по дисциплине "Специальные материалы" студентами 3 курса специальности "Технология приборостроения" МГТУ им. Н.Э. Баумана, проведено сетевое тестирование студентов. Разработана демонстрационная версия мультимедийных учебных практикумов и установлена на сайте http://lab.bmstu.ru cо ссылкой на виртуальном представительстве МГТУ имени Н.Э. Баумана общенационального Российского портала открытого образования http://www.engineer.bmstu.ru. Мультимедийные учебно-методические практикумы защищены свидетельствами РФ об официальной регистрации баз данных как объекты промышленной интеллектуальной собственности: 1. Свидетельство РФ № 2001620082 "Растровая электронная микроскопия. Аппаратура, принцип работы, применение." от 06.06.2001г., авторы Карпухин С.Д., Быков Ю.А., Бойченко М.К., Чепцов В.О., правообладатель: МГТУ имени Н.Э. Баумана. 2. Свидетельство РФ № 2001620083 "Сканирующая туннельная микроскопия. Аппаратура, принцип работы, применение." от 06.06.2001г., авторы Карпухин С.Д., Быков Ю.А., Бойченко М.К., Чепцов В.О., правообладатель: МГТУ имени Н.Э. Баумана. Содержание с. Введение 6 1 Научно-методические основы выбора систем дистанционного обучения и разработки мультимедийных учебно-методических материалов 10 1.1 Содержание мультимедийных учебно-методических материалов 11 1.2 Информационные средства для использования мультимедийных учебно-методических комплексов 11 2 Анализ и выбор программных продуктов для разработки сетевых курсов для систем дистанционного обучения 12 2.1 Фирмы-разработчики программных продуктов для системы дистанционного обучения 12 2.2 Анализ и выбор программных продуктов для разработки сетевых курсов 13 3 Разработка мультимедийных учебных практикумов по электронной и световой микроскопии на базе уникального оборудования 14 3.1 Техническая характеристика оборудования 14 3.2 Структура и состав мультимедийных учебных практикумов 16 3.3 Базы данных изображений структур материалов 17 3.4 Тестовые задания и методика работы с ними 19 3.5 Практическая апробация мультимедийных практикумов и дистанционного тестирования знаний учащихся 21 4 Разработка программы количественой обработки изображений структур материалов 22 4.1 Алгоритмы расчёта основных параметров структуры 22 4.2 Технические возможности программы 26 Заключение 27 Список использованных источников 29 ВведениеРаботы выполнялись в соответствии с техническим заданием на проект в рамках программы "Создание системы открытого образования", подпрограммы "Научное, научно-методическое и информационное обеспечение создания системы открытого образования", раздела "Создание системы открытого профессионального образования" за период 2001-2002 гг.; Очевидно, что с середины ХХ века произошло качественное изменение скорости обновления информации в обществе (рисунок 1): частота обновления информации на социальном уровне (частота обновления знаний) впервые за всю историю развития человечества превысила частоту обновления информации на генетическом уровне (частота обновления человека как вида), которое наиболее отчетливо проявилось в изменении технических знаний и получило название Научно-техническая революция. Система образования, отвечающая за передачу информации на социальном уровне, должна отреагировать на эти изменения и по-новому готовить специалистов. Что же требуется нового в этих специалистах? Принципиально их необходимо обучить двум новым знаниям, умениям, навыкам, то есть решить две новые задачи обучения, объективно вытекающие из качественного изменения скорости обновления информации. Во-первых, необходимо обучить студента самостоятельно усваивать новую информацию. Ведь специалисту после получения высшего образования придётся ещё несколько раз кардинально обновлять свои знания. При такой постановке задачи меняются и приоритеты при передаче информации: переходе от результатов усвоения систематизированных знаний, умений, навыков в виде фактов (фактологии) к усвоению методик (методологии), позволяющих с наименьшим количеством проб и ошибок самообучаться. Эту задачу помогает решить использование новых информационных технологий, методикам нахождения и работе с которыми необходимо также обучать. Во-вторых, необходимо обучить студента не только обновлять свои знания, но и производить новые, решать проблемы, с которыми общество ещё никогда не сталкивалось. Если подходы к решению первой задачи уже найдены и претворяются на практике, то решению второй задачи не уделяется должного внимания в силу неосознанности исторической объективности её постановки.  Тб – период обновления информации на биологическом уровне, Тс – период обновления информации на социальном уровне, Uб – скорость обновления биологической информации, Uс – скорость обновления социальной информации Рисунок 1 - Новое информационное состояние общества Поэтому при разработке мультимедийных учебных практикумов вначале внимание было уделено выбору методов обучения, которые позволяли бы приблизиться к решению второй задачи с использованием современных информационных технологий. Важнейшей задачей подготовки специалиста в области материаловедения является знание им наиболее современных методов исследования структуры различных материалов и возможностей соответствующей аппаратуры. Вторая, не менее важная задача – умение исследователем наиболее результативно использовать инструмент (аппаратуру) для решения различных проблем, связанных с разработкой новых сплавов, покрытий, наноматериалов и т.д., от которых в огромной степени зависит прогресс в развитии машиностроения, приборостроения и в том числе новых информационных технологий. Главная цель создания мультимедийных практикумов – обеспечить обучение слушателей в рассматриваемой области знаний на основе развития элементов творческого подхода. Необходимость создания таких практикумов на базе уникального современного оборудования диктуется рядом соображений:
Необходимо иметь в виду, что практикумы не предназначены для обучения операторов, работающих на оборудовании. Задача практикума – подготовить пользователя аппаратуры, умеющего составить и обосновать техническое задание на выполнение работы оператором. В качестве исследовательского оборудования рассмотрены растровый электронный микроскоп (РЭМ) с рентгеноспектральным микроанализатором (РСМА), сканирующий туннельный микроскоп (СТМ) и световой микроскоп с системой автоматизированной обработки изображений структур материалов. Выбор оборудования обусловлен следующими причинами. Световой микроскоп сегодня является самым массовым исследовательским инструментом, РЭМ и РСМА становятся основным видом исследовательской аппаратуры в различных областях материаловедения. Достаточно сказать, что по объёму только микроструктурных исследований с использованием РЭМ достигнут уровень световой микроскопии. По ряду позиций РЭМ и РСМА не имеют конкурентов, или только они обеспечивают получение нужной информации. Например, исследование поверхностей излома, формы и размеров дисперсных порошков, химической неоднородности по объёму материала и др. Сканирующий туннельный микроскоп интенсивно завоёвывает позиции важнейшего инструмента не только в научно-исследовательских институтах, но и на производстве. Это объясняется его уникальным разрешением, позволяющим проводить исследования структуры материала на атомном уровне. Он является основным инструментом, без которого невозможно развитие нанотехнологии и создания наноматериалов. ^ Одним из основных требований, предъявляемых к системе дистанционного обучения является обеспечение этой системой использования в учебном процессе методов обучения, выводящих студентов на заданный уровень освоения деятельности. Как уже отмечалось, существуют три основных уровня освоения деятельности в процессе обучения: репродуктивный (алгоритмический), вариативный (эвристический) и творческий. Различаются они степенью неопределённости (проработки) задачи, на решение которой нацеливают обучаемого. Задачу можно охарактеризовать тремя компонентами: ситуацией, проблемой и решением. Далее возможны следующие варианты. 1. Проблемная ситуация известна в общих чертах. Требуется вычленить проблему, найти метод решения и получить конечные результаты (решить). Это продуктивные действия творческого типа, в результате которых создается объективно новая ориентировочная основа деятельности. Уровень неопределённости разрешаемой проблемной ситуации (ситуационной задачи) здесь максимален. Обучаемый действует по правилам изобретательской деятельности (по правилам нарушения правил традиционно установившейся деятельности). 2. Проблемная ситуация известна полностью. Проблема определена. Требуется найти метод её решения и получить конечные результаты. Это комбинационные действия эвристического типа, в результате которых обучаемый в процессе поисковой деятельности находит (на основе ранее усвоенных типовых действий) субъективно новую ориентировочную основу деятельности (ООД) для решения нетиповой задачи. Уровень неопределенности решаемой проблемы здесь значительно ниже. Обучаемый действует по известному ему общему методу, который он сам приспосабливает к имеющимся условиям. 3. Проблемная ситуация известна. Проблема определена. Метод её решения задан. Требуется получить конечные результаты (решить задачу). Это продуктивные действия алгоритмического типа. Обучаемый выполняет её самостоятельно на базе известной ему ООД. Уровень неопределённости таких задач минимален, и поэтому их называют детерминированными или типовыми. ^ Анализ существующих отечественных и зарубежных учебных, обучающих электронных методических материалов и собственные работы авторов позволили сформулировать рекомендации к содержанию мультимедийных учебно-методических материалов. Мультимедийные учебно-методические материалы должны содержать:
Современный мультимедийный учебно-методический комплекс содержит значительный объём аудио – и видеоинформации. При использовании самых передовых алгоритмов сжатия, для перезаписи учебных материалов на компьютер пользователя через телефонные сети потребуется несколько часов. Таким образом, стоимость трафика только по одному учебнику составит десятки долларов. Отсюда следует важный вывод для организации открытого образования, на который следует опираться и при создании учебно-методических материалов. При дистанционном обучении в системе открытого образования необходимо опираться на мультимедийные учебно-методические материалы распространяемые на CD-ROM, а через сетевые каналы необходимо организовывать справочно-библиотечное обслуживание и управление учебным процессом (текущий контроль успеваемости, консультирование, тестирование и т.д.) ^ 2.1 Фирмы-разработчики программных продуктов для системы дистанционного обученияОпределены фирмы-разработчики программных продуктов для системы дистанционного обучения. Название фирм-разработчиков и Интернет-адреса программных продуктов представлены в таблице 1. Таблица 1 - Название фирм-разработчиков систем дистанционного обеспечения и Интернет-адреса программных продуктов Продолжение таблицы 1
^ Акцент был сделан на анализе отечественных программных продуктах, так как большинство зарубежных СДО предлагают такие программные средства для разработки сетевых курсов, которые затем могут быть использованы только на этих СДО, т.е. они не обладают универсальностью применения. В отличие от этих специализированных программ существуют программы, создающие полностью универсальный сетевой продукт, однако при этом резко увеличивается объём сетевого курса и, как правило, такие программы некорректно конвертируют рисунки, формулы в Web-документах и создают дополнительные проблемы при структуризации курса, например, конвертор документов в формат HTML на базе Word 2000. В результате анализа было принято решение использовать для создания курсов широко распространённый программный продукт Microsoft Front Page c последующей оптимизацией кодов формата HTML. ^ 3.1 Техническая характеристика оборудованияМультимедийные учебные практикумы предназначены для проведения учебных практических занятий со студентами специальностей "Материаловедение в машиностроении", "Технология приборостроения" и слушателями Межотраслевого института повышения квалификации кадров по новым направлениям развития техники и технологии МГТУ им. Н.Э. Баумана, а также для студентов специальностей материаловедческого профиля. Практикумы разработаны на базе уникального оборудования Лаборатории тонких физических методов исследования структуры материалов МГТУ им. Н.Э. Баумана: Растровый электронный микроскоп (РЭМ) "CamScan S4-88DV100" (Англия) с анализаторами химического состава - энергодисперсионным Link AN 10/853 (Англия) и волновым Miсrospec WDX 3РC (США) – позволяет изучать химический состав областей материала размером до 1 мкм, начиная от химического элемента натрия до урана, проводить морфологический анализ структуры с увеличением до 300 000 (рисунки 2, 3).  Рисунок 2 - Растровый электронный микроскоп  Рисунок 3 - Пульт управления растровым электронным микроскопом Сканирующий туннельный микроскоп (СТМ) "СММ-2000Т" (Россия) позволяет исследовать структуру материалов с атомным разрешением (до 10 ангстрем), получать реальное трёхмерное (объёмное) изображение поверхности и проводить её профилометрический анализ. с увеличением до 7 000000 раз (рисунок 4).  Рисунок 4 - Сканирующий туннельный микроскоп Световой микроскоп Leitz Metallovert (Германия) позволяет получать изображения структур материалов с разрешением до 0,2 мкм. Имеет специальный выход оптической системы для крепления видеокамеры и систему автоматизированной обработки изображений Videolab. ^ Разработаны мультимедийные учебные практикумы, структура и состав которых представлены в таблицах 2, 3, 4. Таблица 2 - Структура и состав мультимедийного учебного пособия "Сканирующая туннельная микроскопия. Аппаратура, принцип работы, применение"
Таблица 3 - Структура и состав мультимедийного учебного пособия "Растровая электронная микроскопия и рентгеноспектральный микроанализ. Аппаратура, принцип работы, применение"
Таблица 4 - Структура и состав мультимедийного учебного пособия "Световая микроскопия и система количественной обработки изображений структур материалов"
Одновременно с разработкой мультимедийной версией изданы рукописи учебных пособий:
Рукопись учебного пособия "Световая микроскопия и система количественной обработки изображений структур материалов" передана в издательство МГТУ имени Н.Э. Баумана. Рукописи учебных пособий были представлены в промежуточном отчёте по проекту за 2001г. ^ Созданы электронные базы изображений структур различных материалов, полученные с помощью оборудования, рассмотренного в мультимедийном практикуме. Материалы разбиты на группы, объединяющие сходные материалы по химическому составу и материалы подвергнутые одинаковой обработке. В базе данных представлена информация о названии материала, его марке, химическом и структурном составе, виде обработки и фотографии структуры. База данных состоит из таблицы, включающей текстовую часть и фотографию структуры материала. Строка таблицы соответствующего материала имеет ссылку на фотографию структуры этого материала. База данных изображений микроструктур материалов, полученных с помощью световой микроскопии включает более 100 структур и состоит из следующих групп материалов: алюминиевые сплавы, медные сплавы, железоуглеродистые сплавы после различных видов термической обработки и пластической деформации. База данных изображений структур материалов, полученных с помощью растровой электронной микроскопии включает более 150 структур и состоит из следующих групп материалов: после различных видов изломов, порошковые материалы, медная лента с никелевым покрытием после различных этапов технологического процесса. Пример представления материалов в виде таблиц и фотографий приведён в таблице 5 и на рисунке 5. Таблица 5 – Пример базы данных изображений структур материалов
 Рисунок 5 – Микроструктура оловянистой литой бронзы ^ Разработана система тестовых заданий для контроля знаний учащихся по учебному практикуму. Система предусматривает использование различных типов вопросов и ответов с целью развития у слушателей творческого подхода к изучаемому материалу. Она исключает формирование неизменного стереотипа ответа на вопросы, как правило, не содержит односложных, не отвечающих вопросу "почему?" ответов: "да" или "нет", заставляет анализировать тестовые ответы с целью поиска правильного решения задач (разделы практикумов по техническим возможностям аппаратуры и областям использования), выбирать из многочисленных вариантов ответов те, которые наиболее полно отвечают на поставленный вопрос. Для примера, приведены правила пользования тестовыми заданиями по учебному практикуму "Растровая электронная микроскопия и рентгеноспектральный микроанализ. Аппаратура, принцип работы, применение". Вопросы разбиты на пять разделов, отражающих содержание учебного пособия. Наименование разделов: 1. Физические основы растровой электронной микроскопии и рентгеноспектрального микроанализа. 2. Устройство растрового электронного микроскопа (РЭМ) и рентгеноспектрального микроанализатора (РСМА). 3. Подготовка объектов для исследований на РЭМ и РСМА. 4. Технические возможности РЭМ и РСМА. 5. Области применения РЭМ и РСМА. Каждый из 5 разделов включает от 5 до 8 вопросов. Некоторые из них могут состоять из 2-х или 3-х "подвопросов". На каждый вопрос предлагается несколько вариантов ответов. Необходимо указать три из них, которые правильно и наиболее полно отвечают на поставленный вопрос. Соответственно на "подвопросы" приходится от 1 до 2 правильных ответов, что в сумме составляет также 3 ответа. Номера ответов должны указываться в порядке их расположения, например 4, 6, 7, но не 6, 4, 7 или 7, 4, 6 и т.д. Ответы на "подвопросы" должны даваться также в порядке их расположения, т.е. сначала на 1-ый "подвопрос", затем на 2-ой и т.д. Примеры различных типов вопросов и ответов. Один вопрос. Вопрос? Ответы: 1. 3. - правильный ответ 5. - правильный ответ 8. - правильный ответ Правильный ответ: 3, 5, 8. Ответ будет считаться неправильным если нарушен порядок номеров: 5, 8, 3 или 8, 5, 3 и т.д. ^ 1-ый вопрос? 2-ой вопрос? Ответы: 1. 2. - правильный ответ 5. - правильный ответ 7. - правильный ответ 8. Сначала дается ответ на 1-ый вопрос, например 2, 5 (но не 5, 2), затем на 2-ой: 7. Общий правильный ответ записывается как 2, 5, 7. Возможны варианты: 1-ый вопрос: 2, 2-ой вопрос: 5, 7, общий правильный ответ: 2, 5, 7. 1-ый вопрос: 7, 2-ой вопрос: 2, 5, общий правильный ответ: 7, 2, 5. В других случаях могут быть общие правильные ответы в виде: 1, 4, 4 или 3, 2, 3 и т.д. ^ 1-ый вопрос?, 2-ой вопрос?, 3-ий вопрос? В этом случае на каждый вопрос имеется по одному правильному ответу. Общий правильный ответ может записываться как угодно и определяется порядком задаваемых вопросов. Для проверки знаний могут быть составлены билеты, включающие вопросы из различных разделов. Для оценки знаний рекомендуется: 1. Давать оценку по ответу на каждый вопрос. Если даны 3 правильных ответа – балл 5, 2-а – балл 4, 1 – балл 3, 0 – балл 2. 2. Общая оценка проставляется как среднеарифметическая величина от суммы оценок по всем вопросам билета. ^ Созданные практикумы были использованы при проведении занятий со студентами групп МТ 8-111, 112 (6 курс) специальности "Материаловедение в машиностроении" и РЛ 6-51 (3 курс) специальности "Технология приборостроения". С использованием "Дизайнера тестов" СДО "Прометей" тестовые задания были переведены в разряд дистанционных. Разработанный тест был установлен на сервере Негосударственного образовательного учреждения «Институт виртуальных технологий в образовании» - разработчика СДО "Прометей". Тестирование прошли 50 студентов с использованием компьютеров, установленных в Лаборатории тонких физических методов исследования МГТУ им. Н.Э. Баумана. Система тестирования СДО "Прометей" функционировала хорошо в условиях существующей инфраструктуры связи г. Москвы. Система сохраняет результаты тестирования за каждым студентом, которые легко доступны преподавателю для анализа подготовленности студентов. ^ В результате выполнения проекта создан программный продукт анализа изображений структур материалов для использования в учебных и научных целях. Демонстрационная версия представлена на сайте www.lab.bmstu.ru . ^ Количественная обработка изображения структуры материала проводится на бинарном изображении и подразумевает под собой определение морфологических параметров (расчётных параметров) каждого объекта-частицы на изображении. Для материаловедческих задач полезными морфологическим параметрами являются: площадь, периметр, ширина, длина, гладкость, форм-фактор, диаметр, угол наклона частицы, номер зерна. Входными данными для расчёта этих параметров по алгоритмам являются карта изображения и номер частицы. Карта изображения (рисунок 6), которая представляет собой двумерный массив, равный по длине и ширине исходному изображению и где фоновые пиксели имеют значение 0, а пиксели, относящиеся к частицам имеют значение равное порядковому номеру этой частицы.  Рисунок 6 - Карта изображения Специфика алгоритма получения карты по изображению или картирования изображения такова, что он сразу вычисляет площади частиц при заполнении карты. Этот алгоритм проходит по изображению и, если встречает пиксель, не являющийся фоном и не пройденный ранее, то проводит заливку с затравкой из этой точки значениями равными номеру последней найденной частицы плюс один. При заливке с затравкой каждый новый найденный пиксель частицы прибавляет единицу к счетчику площади этой частицы. Пиксель с координатами [i][j] назовем контурным, если хотя бы один из четырех пикселей с координатами [i+1][j], [i-1][j], [i][j+1] или [i][j-1] является фоновым. Назовем косо-прилегающими пикселями относительно пикселя с координатами [i][j] пиксели с координатами [i+1][j+1], [i+1][j-1], [i-1][j+1] и [i-1][j-1]. Алгоритм вычисления периметра частицы заключается в выделении контурных пикселей частицы. Как видно из рисунка 7, периметр очастицы аппроксимируется набором отрезков двух типов.  Рисунок 7 - Расчёт периметра частицы Периметр частицы можно принять равным  , (1)где K – количество контурных пикселей; А – количество наклонных отрезков из числа отрезков, входящих в периметр частицы. Количество наклонных отрезков в периметре находится следующим образом: для каждого контурного пикселя проверяются косо-прилегающие к нему (темные на рисунке 8), если оба пикселя (светлые на рисунке 8), находящиеся рядом с исходным и с косо-прилегающим к исходному пикселями, не являются контурными, то счетчик наклонных отрезков увеличивается на единицу.  Рисунок 8 В алгоритмах вычисления длины и ширины частицы принимается, что частица имеет выпуклую структуру, так как использование алгоритма должно производиться после коррекции изображения и удаления с него всех нехарактерных частиц, в том числе и невыпуклых. Суть алгоритма такова: частица заключается в прямоугольную рамку, находятся его максимальные и минимальные координаты по обеим осям, затем находится его центральная точка С. После этого запускается цикл по всем пикселям частицы, при нахождении контурного пикселя вычисляется его расстояние от центральной точки по формуле  , (2)где Хс, Yc – координаты центральной точки частицы, X, Y – координаты контурного пикселя. Из этих значений, умноженных на два, выбирается максимальное и минимальное и они принимаются соответственно за длину Lmax и ширину Lmin частицы. Алгоритм вычисления угла наклона частицы построен на алгоритме вычисления длины частицы. В нем также находится центральная точка частицы, затем среди контурных пикселей ищется пиксель с максимальным расстоянием от центральной точки. Тогда угол наклона частицы вычисляется по следующей формуле:  (3)Рассмотренные морфологические параметры рассчитаны в пикселях. Поэтому необходимо их привязать к реальным размерам частиц. Для этого необходимо знать реальный размер пикселя для данного изображения. В ранних программах обработки изображений эта величина задавалась вручную оператором (например, как увеличение изображения на экране монитора в программе Videolab 1991г., которую необходимо было определить каким-либо образом). В программах последних лет введена подпрограмма калибровки изображения, которая автоматически определяет размер пикселя на изображении с известным размером объектов, например, на изображении объект-микрометра. Затем в программе используются это значение при расчёте морфологических параметров изображения, ведённого при тех же настройках микроскопа. Алгоритмы вычисления гладкости, форм-фактора, диаметра и номера объектов-частиц базируются на морфологических параметрах, вычисляемых в показанных выше алгоритмах. Рассмотрим физический смысл этих параметров. Форм-фактор F определяет вытянутость частицы, его значение не может быть больше единицы, для максимально невытянутых частиц (круг) он стремится к единице, а для максимально вытянутых (нить) стремится к нулю.  (4)Гладкость G определяет степень изрезанности границ частицы, для максимально гладких частиц (круг) она стремится к единице, и с возрастанием изрезанности также возрастает.  , (5)где S – площадь оьбъект-частицы. При подсчете диаметра D объект-частица аппроксимируется кругом, то есть диаметр берется как диаметр круга с площадью, равной площади частицы  . (6)В ГОСТ 5639-82 предлагается считать диаметр зерна ещё проще – брать не диаметр круга, а сторону квадрата с такой же, как и у объекта-частицы площадью. Тогда  . (7)Номер зерна (ГОСТ 5639-82) N считается не для каждой частицы, а для всего изображения в целом:  , (8)где Savg – средняя площадь частиц по всему изображению, мм. Этот параметр не определяется, если средняя площадь частицы, выходит за пределы интервала 7,6х10-6 мм2 ≤ Savg ≤… 1 мм2 и при этом имеет значения в интервале 14 ≥ N ≥ -3. ^ Программа позволяет решать следующие задачи:
ЗаключениеВ результате выполнения работ за отчётный период 2001-2002г.г. полностью выполнены поставленные в техническом задании проекта задачи и получены следующие результаты:
Разработанные мультимедийные учебно-методические практикумы защищены свидетельствами РФ об официальной регистрации баз данных как объекты промышленной интеллектуальной собственности:
^
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Ваша оценка этого документа будет первой.
Ваша оценка: 