|сгенерировать QR код
Открытый доступ
Только для подписчиков
Модель оптического датчика контроля уровня загрязнений нефтепродуктами
https://doi.org/10.17586/0021-3454-2025-68-3-267-274
Аннотация
Объектом исследования является анализ фото- и видеоизображений, полученных с использованием специального оптического датчика в целях определения наличия нефтепродуктов в жидкостях. Использованы такие методы исследования, как машинное (компьютерное) зрение, обнаружение объектов, цветокоррекция, поиск контуров и цифровая обработка изображений. При разработке программного комплекса использованы язык программирования Java 8 и фреймворки Java Swing, OpenCV 3.4.10, Processing.
Ключевые слова
компьютерное зрение,
детектирование объектов,
анализ изображения,
глобальная оптимизация,
целевые функции
При поддержке: исследование выполнено при поддержке Российского научного фонда, грант № 24‑21‑20116 (https://rscf.ru/project/24-21-20116/), и Санкт-Петербургского научного фонда, грант № 24-21-20116.
Об авторах
Г. Т. Пипия
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Россия
Россия
Георгий Тенгизович Пипия — канд. техн. наук, Высшая школа компьютерных технологий и информационных систем; инженер-исследователь
Санкт-Петербург
С. В. Хлопин
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Россия
Россия
Сергей Владимирович Хлопин — канд. техн. наук, доцент; Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Высшая школа компьютерных технологий и информационных систем
Санкт-Петербург
В. Ч. Людмила
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Россия
Россия
Людмила Васильевна Черненькая — д-р техн. наук, профессор, Высшая школа компьютерных технологий и информационных систем
Санкт-Петербург
Список литературы
1. Салех Л. О. А., Хлопин С. В., Черненькая Л. В., Тарасевский Ф. Г., Царев М. М. Алгоритм определения концентрации примесей в жидкости по оптическим данным // Изв. ТулГУ. Технические науки. 2023. № 1. С. 247–256.
2. Suzuki S. Topological Structural Analysis of Digitized Binary Images by Border Following // Computer Vision, Graphics, and Image Processing. 1985. N 30. P. 32–46.
3. Shaban A., Eddaif L., Telegdi J. Sensors for water and wastewater monitoring // Advanced Sensor Technology Biomedical, Environmental, and Construction Applications. 2023. Ch. 14. P. 517–563.
4. Coupling membrane processes with wet air oxidation for the remediation of industrial effluents / E. Gout, F. Toure Lo, M. Monnot, O. Boutin, P. Vanloot, M. Claeys-Bruno, P. Moulin // Chemical Engineering Journal. 2023. Vol. 472 (15). P. 144937.
5. Белов А. В. Микроконтроллеры AVR: от азов программирования до создания практических устройств. СПб: Наука и техника, 2016. 544 c.
6. Хлопин С. В., Салех Л. О. А. Программная реализация оптического метода динамического вычисления объема содержания примесей в жидкости // Системный анализ в проектировании и управлении: Сб. науч. тр. XXV Междунар. науч. конф. СПб, 2021. С. 229–235.
7. Садыков С. С., Терехин А. В. Классификация геометрических фигур, вписанных в квадрат, по их форме с использованием диагональных признаков // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2014. № 1 (25). С. 081–092.
8. Маклашов В. А., Пиганов М. Н. Алгоритм для определения смещения оценок координат // Тр. МАИ. 2022. № 122. С. 10.
9. Ушаков В. Н., Лебедев П. Д., Лавров Н. Г. Алгоритмы построения оптимальных упаковок в эллипсы //Вестн. Южно-Уральского гос. ун-та. Сер. Математическое моделирование и программирование. 2017. Т. 10, №. 3. С. 67–79.
10. Сюй А. В., Кравцова Н. А., Строганов В. И., Криштоп В. В. Параметрический метод построения эллипса поляризации излучения // Изв. вузов. Приборостроение. 2008. Т. 51, № 10. С. 65–69.
11. Клочков Ю. В., Николаев А. П., Киселева Т. А. К вопросу о непрерывной параметризации пространственных фигур, имеющих в сечении эллипс // Изв. вузов. Математика. 2017. № 9. С. 30–35.
12. Chen Y., Florian M. The nonlinear bilevel programming problem: Formulations, regularity and optimality conditions // Optimization. 1995. Vol. 32, N 3. P. 193–209.
13. Edmunds T. A., Bard J. F. Algorithms for nonlinear bilevel mathematical programs // IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics. 1991. Vol. 21, N 1. P. 83–89.
14. Sinha A., Malo P., Deb K. A review on bilevel optimization: From classical to evolutionary approaches and applications // IEEE Trans. on Evolutionary Computation. 2017. Vol. 22, N 2. С. 276–295.
15. Colson B., Marcotte P., Savard G. An overview of bilevel optimization // Annals of Operations Research. 2007. Vol. 153. P. 235–256.
Рецензия
Для цитирования:
Пипия Г.Т., Хлопин С.В., Людмила В.Ч. Модель оптического датчика контроля уровня загрязнений нефтепродуктами. Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2025;68(3):267-274. https://doi.org/10.17586/0021-3454-2025-68-3-267-274
For citation:
Pipiya G.T., Khlopin S.V., Chernenkaya L.V. Model of optical sensor for monitoring the level of oil pollution. Journal of Instrument Engineering. 2025;68(3):267-274. (In Russ.) https://doi.org/10.17586/0021-3454-2025-68-3-267-274
Просмотров:
18
Послать статью по эл. почте 