Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
3 results
Search Results
Item Методика автоматизованого визначення координат центрів вузлів тест-об’єкта за його РЕМ-зображеннями з використанням засобів MatLab(2017-02-07) Іванчук, О.; Тумська, О.; Ivanchuk, O.; Tumska, O.; Иванчук, О.; Тумская, О.; Національний університет “Львівська політехніка”Наведено та описано окремі технологічні процеси автоматизованого методу вимірювання координат вузлів спеціального тест-об’єкта з роздільною здат- ністю r = 1425 лін./мм для визначення дійсних значень збільшень цифрових РЕМ-зображень та величин їх геометричних спотворень, який розробили автори. Результати досліджень підтвердили високу ефективність запропонованого методу розпізнавання вузлів тест- об’єкта, який дає змогу отримувати координати вузлів тест-об’єкта з точністю 1–3 піксели (0,1–0,3 мм), яка співмірна з точністю вимірювань цифрових РЕМ- зображень. Внаслідок цього можна визначити параметри калібрування РЕМ-зображень з необхідною точністю і значно швидше.Item Дослідження точності моделювання мікрорельєфу поверхонь об’єктів математичними методами за вимірами їхніх цифрових РЕМ-стереозображень(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Іванчук, О.Наведено результати досліджень точності моделювання мікрорельєфу поверхонь дослідних об‘єктів (лесового грунту, зламу металу, хромованої сталі) різними математичними методами в програмному середовищі Surfer 10.0. для створення ЦММР поверхонь застосовано 14 різних математичних методів. Вихідними даними для цифрового математичного моделювання були просторові координати точок мікроповерхонь об’єктів, отримані за результатами вимірів цифрових РЕМ-стереозображень з урахуванням їхніх геометричних спотворень. Встановлено доцільність використання для побудови ЦММР мікроповерхонь об’єктів методів Крайгінга, радіальних базисних функцій, природних околів та тріангуляції з лінійною інтерполяцією. Методи Шепарда, обернено пропорційний до відстані у степені, сусідніх околів та мінімальної кривизни дають подекуди у два–три рази нижчу точність побудови ЦММР, тому їх використання недоцільне. Приведены результаты исследований точности моделирования микрорельефа поверхностей исследовательских обьектов (лессового грунта, излома металла, хромированной стали) различными математическими методами в программной среде Surfer 10.0. для создания ЦММР поверхностей применено 14 различных математических методов. Исходными данными для цифрового математического моделирования были пространственные координаты точек микроповерхностей обьектов, полученнɵе по результатам измерений цифровых РЕМ-стереоизображений с учетом их геометрических искажений. Установлена целесообразность использования для построения ЦММР микроповерхностей обьектов методов Крайгинга, радиальных базисных функций, естественных соседей и триангуляции с линейной интерполяцией Методы Шепарда, обратно пропорциональнɵй расстоянию в степени, соседних окрестностей и минимальной кривизнɵ дают иногда в два–три раза ниже точность построения ЦММР, поетому их использование нецелесообразно. The results of investigations precision simulation research microrelief surfaces of objects (loess soil, scrapping metal, chrome steel) in various mathematical methods in the software environment Surfer 10.0. To create TSMMR surfaces used 14 different mathematical methods. The initial data for mathematical modeling of digital spatial coordinates were miсrorelief surfaces of objects obtained by measuring SEM-digital stereo view of their geometric distortion. Established the feasibility of using to build TSMMR miсrorelief surfaces of objects methods Kriging, radial basis function, natural neighbor and triangulation with linear interpolation. Methods modified Shepard, inverse distance to the power, nearest neighbor and minimum curvature sometimes 2–3 times lower accuracy TSMMR building, so their inappropriate use.Item Дослідження геометричних спотворень цифрових РЕМ-зображень, отриманих на РЕМ-106 І (Суми, Україна)(Видавництво Львівської політехніки, 2014) Іванчук, О.Наведено результати досліджень геометричних спотворень цифрових РЕМ-зображень, отриманих на РЕМ-106І в діапазоні збільшень від М=1000х до М=25000х. Після врахування порівняно незначних лінійних (масштабних) спотворень (ΔМ=± 3 %) залишкові нелінійні спотворення геометрії залишаються ще суттєвими – до ± 1,5 мм (± 15 пікселів) для зображень розміром 120×90 мм. Методом поліноміальної апроксимації геометричні спотворення враховують, після чого їх залишкові величини не перевищують ± 0,3 мм (± 3 пік- сели). Це дає змогу отримувати просторові кількісні параметри мікроповерхонь дослідних об’єктів з високою точністю, зокрема, у разі збільшення (масштабу) зображень М=1000х: mx = my = 0,1–0,2 мкм, mh(Z) = 1–1,5 мкм, а при М=25000х – mx=my=0,005–0,01 мкм, mh(Z)=0,1–0,2 мкм. Приведены результаты исследований геометрических искажений цифровых РЭМ-изображений, полученных на РЭМ-106И в диапазоне увеличений от М=1000х до М=25000х. После учета относительно незначительных линейных (масштабных) искажений (ΔМ= ± 3 %) нелинейные искажения геометрии остаются еще существенными – до ± 1,5 мм (± 15 пикселей) при размере зображений 120×90 мм. Методом полиномиальной аппроксимации геометрические искажения учитывают, после чего их остаточные значения не превышают ± 0,3 мм (± 3 пиксела). Это позволяет получать пространственные количественные параметры микроповерхностей исследовательских объектов с высокой точностью, в частности, при увеличении (масштабе) изображений М=1000х: mx = my = 0,1–0,2 мкм, mh(Z) = 1–1,5 мкм, а при М=25000х – mx=my=0,005–0,01 мкм, mh(Z)=0,1–0,2 мкм. The results of these studies, geometric distortion of digital SEM images obtained are in SEM-106I increases ranging from M=1000 h to M =25000 h. After taking into account the relatively small linear (large-scale) distortions (ΔM = ± 3 %), the residual nonlinear distortion geometry are still substantial – up to ± 1,5 mm (± 15 pixels) for images of size 120×90 mm. The method of polynomial approximation of geometric distortion into account, then their residual values do not exceed ± 0,3 mm (± 3 pixels). It enables spatial parameters mikrosurface quantitative research objects with high accuracy, in particular by increasing the (scale) image of M=1000 h : mx = my = 0,1–0,2 mkm, mh(Z) = 1–1,5 mkm, аnd when М=25000 h –mx=my=0,005–0,01 mkm, mh(Z)=0,1–0,2 mkm.