Введение
Глава 1. Анализ теоретических и практических разработок в области получения, анализа и использования графической информации 14
1.1. Структура системы управления многостадийными производствами в металлургической промышленности 14
1.2. Использование графической информации в системах управления металлургического предприятия 19
1.3. Характеристика исследований в области анализа графической информации 26
1.4. Анализ процессов сбора и подготовки экспертной информации о качестве непрерывнолитой заготовки в условиях металлургического производства 31
1.5. Структура информации для идентификации объектов нерегулярной формы на изображениях серных отпечатков и показатель эффективности функционирования системы получения информации о качестве заготовки
1.5.1. Структура информации для идентификации дефектов на изображении серного отпечатка 39
1.5.2. Структурированный показатель эффективности функционирования системы получения информации о качестве непрерывнолитой заготовки 41
1.6. Цель, задачи и концепция диссертационной работы 44
Глава 2. Математическое обеспечение для классификации графической информации о качестве заготовки на основе формообразующих характеристикгистограммы изображения 47
2.1. Описание и характеристика графической информации о качестве заготовки 47
2.2. Алгоритм построения эталонных гистограмм яркости изображений 54
2.3. Алгоритм классификации изображений серного отпечатка на основе формообразующих характеристик гистограммы яркости 58
2.3.1. Формообразующие характеристики гистограммы яркости для изображения серного отпечатка 58
2.3.2. Алгоритм принятия решений о классификации изображения по формообразующим характеристикам гистограммы яркости изображения серного отпечатка на основе адаптивной функции принадлежности 62
2.4. Кластерный анализ изображений серных отпечатков на основе расстояния до эталонной гистограммы 68
2.5. Выводы по главе 2 74
Глава 3. Специальное математическое обеспечение метода каскадной классификации изображений серных отпечатков темплетов 76
3.1. Адаптивный метод каскадной классификации графической информации о качестве непрерывнолитой заготовки 76
3.2. Термы и функции принадлежности для устранения неоднозначной идентификации изображений
3.2.1. Вид функции принадлежности для областей однозначной идентификации по формообразующим характеристикам гистограммы 81
3.2.2. Вид функции принадлежности для области неоднозначной идентификации по формообразующим характеристикам гистограммы 81
3.2.3. Вид функции принадлежности для области «пустого множества» по формообразующим характеристикам гистограммы 85
3.2.4. Вид функции принадлежности для области «полного поглощения» по формообразующим характеристикам гистограммы 88
3.3. Аналитическое представление функций принадлежности изображений классам по эталонным гистограммам 89
3.3.1. Равновесная функция принадлежности при неоднозначной классификации между классами А и С 90
3.3.2. Равновесная функция принадлежности при неоднозначной классификации между классами B и C
3.4. Определение правил принадлежности изображений заданным классам 95
3.5. Алгоритмы обучения и функционирования модуля системы принятия решений о классификации изображений
3.5.1. Алгоритм обучения модуля системы принятия решений на основе функций принадлежности 98
3.5.2. Алгоритм классификации изображения из нового потока информации на основе функции принадлежности 101
3.6. Выводы по главе 3 103
Глава 4. Результаты вычислительного эксперимента и опытной эксплуатации системы получения и анализа информации о качестве заготовки 105
4.1 Порядок проведения вычислительного эксперимента по оценке качества непрерывнолитой заготовки на основе изображений серногоотпечатка 105
4.2. Адаптивная траектория обработки изображений серных отпечатков после применения методики каскадной классификации 106
4.3. Компьютерные технологии системы идентификации объектов нерегулярной формы на изображении серных отпечатков темплетов
4.3.1. Функциональная схема работы программного продукта «Metal Rater» 109
4.3.2. Технология использования программного продукта «Metal Rater» 111
4.3.3. Примеры эксплуатации программного обеспечения и анализ результатов 115
4.4. Результаты вычислительного эксперимента по классификации
изображений серного отпечатка на основе компьютерных технологий 116
4.4.1. Определение показателей эффективности для изображения класса А 118
4.4.2. Определение показателей эффективности для изображения класса В 119
4.4.3. Определение показателей эффективности для изображения класса С
4.5. Интеграция показателей качества непрерывнолитой заготовки в систему управления многостадийным производством 122
4.6. Оценка экономической эффективности внедрения математического и алгоритмического обеспечения системы получения информации о качестве заготовки на основе изображений серных отпечатков 127
4.7. Выводы по главе 4 132
Заключение 134
Библиографический список 136
