Тестирование ИК-сенсоров с использованием генератора эталонных тепловых сигналов

Исследуются методы тестирования ИК-сенсоров, широко применяемых как источник информации об окружающей среде в различных отраслях народного хозяйства. Показано, что вследствие преобразования сенсором информативных параметров наблюдаемой сцены возможны потери информации на выходе прибора. Определены условия, при которых потерь информации не происходит, и три общих случая передачи информативных параметров с потерями. Разработана структура тестирующей системы, основным элементом которой является запатентованный генератор эталонных тестовых сигналов, позволяющий оценивать такие информативные параметры, как теплосигнальная характеристика, дисторсия, разрешающая способность. Теплосигнальная характеристика строится в результате сканирования нагреваемых пластин, статистической обработки результатов измерений и аппроксимации результатов статистической обработки линейной зависимостью. Дисторсия оценивается по результатам измерения координат ИК-светодиодов на сцене генератора эталонных тестовых сигналов. Разрешающая способность оценивается по результатам построения поверхности значений выходного сигнала ИК-сенсора при сканировании тепловыделяющих пластин. Для каждого случая предлагается соответствующая методика оценивания.

1. Алеев P. M., Иванов В. П., Овсянников В. А. Основы теории анализа и синтеза воздушной тепловизионной аппаратуры. Казань: Изд-во Казанского ун-та, 2000. 252 с.

2. Основы инфракрасной термографии / А. В. Афонин, Р. К. Ньюпорт и др.; Под ред. Р. К. Ньюпорта, А. И. Таджибаева. СПб: Изд-во ПЭИПК, 2004. 240 с.

3. Бугаенко А. Г., Белозеров А. Ф., Митряйкин В. И. Опытный учебно-тренировочный и научный центр по тепловидению // Оптич. вестн.: Бюл. оптического общества им. Д. С. Рождественского. 2002. № 105. С. 8-11.

4. Тарасов В. В., Якушенков Ю. Г. Инфракрасные системы „смотрящего“ типа. М.: Логос, 2004. 444 с.

5. Моделирование и оценка современных тепловизионных приборов / В. П. Иванов, В. И. Курт, В. А. Овсянников, B. JI. Филиппов. Казань: Отечество, 2006. 594 с.

6. Балоев В. А., Курт В. И., Щипунов А. Н. Направления совершенствования отраслевой системы метрологического обеспечения инфракрасных оптико-электронных приборов // Оптич. журн. 2007. Т. 74, № 3. С. 5-13.

7. Пат. 191285 РФ. Устройство тестирования разрешения тепловизоров по контрасту / Т. А. Акименко, Е. В. Ларкин, О. А. Лучанский, Е. В. Филиппова. Опубл. 01.08.2019. Бюл. № 22.

8. Акименко Т. А., Филиппова Е. В. Исследование статических характеристик и пространственной динамики тепловизионной системы наблюдения // Изв. ТулГУ. Сер. Технические науки. 2018. № 9. С. 497-500.

9. Испытательные таблицы для измерения качества цифрового и аналогового телевизионного вещания // Журн. „625“. 1999. № 8. С. 36-42.

10. Boiangiu C. A., Dvornic A. I. Methods of bitonal image conversion for modern and classic documents // WSEAS Trans. on Computers. 2008. Vol. 7, N 7. P. 1081-1090.

11. ISO 12653-1:2000. Electronic imaging - Test target for the black-and-white scanning of office documents. Part 1: Characteristics.

12. ISO 12653-2:2000. Electronic imaging - Test target for the black-and-white scanning of office documents. Part 2: Method of use.

13. ISO 12653-3:2014. Electronic imaging - Test target for scanning of office documents. Part 3: Test target for use in lower resolution applications.

14. Testing Image Synthesis for Skanners Verification / E. Larkin, V. Kotov, N. Kotova, A. Privalov // 2nd Intern. Ural Conf. on Measurements (URALCON). Chelyabinsk, Russia: South Ural State University, 2017. P. 221-226.

15. Larkin E. V., Kotov V. V., Kotova N. A., Privalov A. N. Method of Estimation of Scanning System Quality // 10th Intern. Conf. on Machine Vision (ICMV): Proc. of SPIE. 2018. Vol. 10696. Article Number: UNSP 106962N.

16. Gray R. M. Entropy and Information Theory. Springer. 2011. 409 p.

17. Jaynes E. T. Probability Theory: The Logic of Science / Ed. G. L. Bretthorst. Cambridge Univ. Press, 2003. 753 p.

18. Maronna R. M., Victor J., Yohai V. J. Robust functional linear regression based on splines // Computational Statistics & Data Analysis. 2013. Vol. 65. P. 46-55.

19. Muler N., Yohai V. J. Robust estimation for vector autoregressive models // Computational Statistics & Data Analysis. 2013. Vol. 65. P. 68-79.

20. Gonzalez R. C., Woods R. E. Digital Image Processing. Prentice Hall Publ., 2002. 1040 p.

21. Методы компьютерной обработки изображений / Под ред. В. А. Сойфера. М.: Физматлит, 2003. 784 с.

22. Papoulis A. Systems and Transforms with Applications in Optics. NY: McGraw-Hill Book Co., 1968. 474 p.