Введение
Глава 1. Сбор и обработка экспертных оценок, положенных в основу автоматизации контроля и диагностики состояния поверхности зуба 16
1.1. Физические и химические признаки поражения эмали. Основания для использования оптических методов 17
1.2 Факторы, влияющие на возникновение и развитие кариеса. 18
1.3 Аномалии и дефекты на поверхности зуба. 21
1.4 Упорядочение признаков проявления дефектов. 22
1.5 Характеристики существующих методов контроля и диагностики состояния эмали. 24
1.6 Экспертный анализ методов контроля и диагностики поверхности зуба. Обоснование выбора метода ИОНК как основы для автоматизации диагностики. 28
Выводы 36
Глава 2. Метод инфракрасного оптического неразрушающего контроля как основа для построения системы автоматизации диагностики. 38
2.1.Аналитическая модель получения первичной информации с использованием инфракрасного оптического неразрушающего контроля (ИОНК). 38
2.2 Экспериментальное исследование с диэлектриком. 43
2.2.1 Описание экспериментальной установки. 43
2.2.2 Описание экспериментов с диэлектриками. 47
2.3 Экспериментальное исследование зубов. 51
Выводы. 56
Глава 3 Функциональая организация системы автоматизации контроля состояния и диагностики зуба. сбор и обработка экспертных оценок. 57
3.1 Функциональная организация системы автоматизации контроля состояния и диагностики зуба с использованием инфракрасного излучения. 57
3.2 Экспертный анализ аномалий и дефектов на поверхности зуба. Связь с развитием заболевания. 63
3.3 Экспертный анализ аномалий и дефектов. 69
Выводы 72
Глава 4 Методология и алгоритмы для создания системы диагностики дефектов на поверхности зубной эмали. 74
4.1 Актуальность диагностики на ранних этапах, предпосылки разработки методологии. 74
4.2 Оценки диапазонов измеренных по методу ИОНК величин для различных состояний поверхности. Оценка разрешающей способности метода. 76
4.2.1 Введение лингвистических переменных и определение функций принадлежности. 77
4.2.2 Оценки разрешающей способности измерений методом ИОНК. 78
4.3. Формализованное представление задачи диагностирования состояния поверхности зуба. 79
4.3.1 Подход к формализации с использованием нечетких множеств и матрицы знания. 79
4.3.2 Нечеткие логические уравнения, применяемые для Диагностирования. 83
4.3.3 Алгоритм решения задачи диагностирования состояния поверхности зуба. 85
4.4 Функциональное представление процесса диагностирования. 86
4.5 Исходные данные для выявления участков с аномалиями, полученные от специалистов-стоматологов. 92
4.6 Лингвистические правила диагностирования. 93
4.7 Алгоритм и организация обработки данных, полученных при измерении. 97
4.8.Экспериментальное исследование эффективности методологии диагностирования. 101
Выводы 101
Глава 5. Представление информации о состоянии поверхности зуба, полученной на основании метода ионк, средствами обработки изображений. 103
5.1 Постановка задачи обработки цифрового образца поверхности зуба. 104
5.2 Функциональная организация обработки цифрового образа поверхности зуба, как изображения 107
5.3 Требования к обработке полученного изображения 108
5.4 Методика представления данных, полученных методом ИОНК. 109
5.5 Методика определения шаблонов по экспериментальным данным. 112
5.6 Вейвлет- преобразование (wavelet) для обработки изображения Характеристика способа обработки изображения вейвлет (wavelet) 113
5.7 Задача и алгоритм интерполяции с кубическим Б-сплайном. Определение функций Б- сплайн. Алгоритм интерполяции БЗ-сплайна. 117
5.8 Использование активных контуров (поворотных пунктов) для выявления дефектов. 120
5.9 Пример экспериментальной проверки методики цифровой обработки изображения полученного методом ИОНК. 122
Выводы 123
Заключение 125
Литература 127
Условные обозначения 139
Приложение 140
