Обработка и передача измерительной информации

This method requires however the transmission of the longer code and a number of appropriate checks. Furthermore, in the absence of the code reception the problem is not solved.

The problem to which solution this study is intended is to reduce errors caused by the measured parameter code garbling while passing through the communication channel and to optimize loading of the channel for communication with the SINS external computer.

The problem raised n the SINS inertial sensor output processing method is solved by additional summing the digital codes prior to storing the digital code in the SINS computer read area. The current digital code for the computer sum is truncated to the required capacity and the resultant code is stored in the SINS external computer read area.

The measured parameter codes summing prior to their storing in the processor read area allows to minimize errors caused by data garbling during the transmission through the communication channel. The sum truncation to the required capacity allows to optimize the communication channel loading and as a result to minimize the delay from the moment of the code reading to its storage in the SINS computer. The error minimization occurs through elimination of the SINS errors caused by the data garbling in the communication channel without any delay.

The proposed approach provides for the protection against the errors that occur in the course of the measured parameter data transmission through the communication channel. Such errors are eliminated with the minimum delay. The procedure for the read area code capacity selection is developed according to which the optimal code size for transmission through the channel for communication with the SINS external computer is calculated. The technical problem issued is solved.



Оценка качества измерительной информации с использованием методов интеллектуального анализа данных

Васильев А.В., Дерипаска А.О., Горбачева И.В., Жукова Н.А.

Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет

Рост количества измеряемой и регистрируемой информации, предназначенной как для контроля и управления системами, так и являющейся результатом научных экспериментов, наметил расширение перечня и сложности задач обработки информации. Одной из основных задач обработки измерительной информации является анализ качества измерительной информации.

Анализ качества информации проводится на основе набора параметров. Параметры представляют собой последовательность интервалов, каждый из которых имеет следующие характеристики: начало и конец интервала, длительность и качественную оценку принятой информации на данном интервале. Пример интервалов качества измерительной информации, принятой средствами приемных станций измерительного пункта приведен на рис. 1. Методы интеллектуального анализа данных для такой информации применяются с целью сравнительного автоматизированного анализа качества информации, полученной совокупностью станций измерительного комплекса или станциями одного измерительного пункта.



Рис. 1.

Интеллектуальная обработка измерительной информации предполагает построение шаблонов качества информации измерительных пунктов. Построение шаблонов качества информации предполагает следующие основные этапы:

- осуществляется разбиение последовательности интервалов качества для каждой станции на равные подпоследовательности и на каждой подпоследовательности определяется качество приема, то есть суммарная длительность каждого из четырех видов интервалов качества (хороший прием информации, отсутствие информации, отсутствие и низкое качество информации, информация низкого качества);

- формируется вектор данных для каждой станции;

- на основе полученных векторов формируется выборка в соответствии с поставленными целями анализа;

- выполняется кластерный анализ сформированной выборки;

- на основе экспертных оценок результатов кластерного анализа формируются шаблоны качества информации измерительных пунктов, описывающие их типовое функционирование.

Анализ данных по совокупности измерительных станций позволяет выявлять сеансы приема, на которых приемные средства получили информацию, отличающуюся по качеству от шаблонов. Кластеризация выборки данных по одному измерительному пункту предоставляет возможность выявить станции, качество работы которых на отдельных сеансах отличалось от типового для данного измерительного пункта.

При кластеризации данных применяется алгоритм EM [3], который определяется как последовательное выполнение шагов E и M. Выполнение шагов E и M производится по следующему алгоритму:

1) задание случайных начальных параметров модели;

2) выполнение шага M;

3) выполнение шага E;

4) если выполнено условие , где - среднее логарифмическое правдоподобие на итерации i алгоритма; - некоторая малая величина (типичное значение ), то алгоритм завершает работу, иначе переход к перечислению 2.

Первая часть алгоритма.

Выполнение шага E, осуществляется следующим образом:

1. 
   для каждого вектора обучающей выборки вычисляется вероятность принадлежности к кластеру i при помощи выражения , где и - значения математических ожиданий и стандартных отклонений, представляющие собой искомое множество параметров модели; - константа нормализации;
   
2. 
   производится пересчёт весов всех векторов обучающей выборки согласно выражению , где и соответственно априорные и апостериорные вероятности принадлежности вектора к i кластеру;
   
3. 
   для каждого вектора обучающей выборки вычисляется логарифмическое правдоподобие и его усредненное значение по формулам , ;
   
4. 
   производится пересчёт априорных вероятностей по формуле .
   

Вторая часть алгоритма.

Выполнение шага M осуществляется следующим образом:

1. 
   для всех кластеров i по всем атрибутам j выполняется предварительный расчёт параметров модели по формулам , , ;
   
2. 
   по всем атрибутам j для всех кластеров i производится окончательный расчёт параметров модели по результатам предварительных вычислений по формулам , , .
   

Экспериментальные исследования предлагаемого подхода проводились на основе реальных данных, полученных в результате семи сеансов работы девяти станций трех измерительных пунктов.

На рис. 2 приведены результаты кластерного анализа качества приема информации всеми станциями измерительного комплекса. Область 2 соответствует обобщенному качеству приема информации измерительным пунктом 2, область 3 и 1 – измерительным пунктом 3 и измерительным пунктом 1 соответственно.

Анализ станций по каждому из измерительных пунктов позволил более детально выявить конкретные расхождения в качестве приема для каждой станции. На рис. 3 (слева) приведены результаты анализа для станций измерительного пункта 1. Из рисунка видно, что качество приема для станции 1 (кластер 2) отличается от совокупности стальных станций. На основе оценки расстояния между кластерами эксперт автоматически получает перечень показателей качества, по которым качество приема конкретной станции отличается от шаблона (рис. 3 (справа)).

В данном случае основное расхождение соответствует показателю продолжительности участка отсутствия информации на этапе с 1 по 60 секунды.

Приведенные результаты, полученные автоматически с применением методов интеллектуального анализа данных, подтверждаются «ручным» анализом графиков качества.



Рис. 2.



Рис. 3.

Применяя разработанный метод в рамках системы обработки измерительной информации на основе онтологического подхода [1, 2], можно повысить эффективность метода, в частности выявлять возможные причины снижения качества, вызванные как проблемами в наземных телеметрических средствах, так и в работе бортовых устройств.

Литература

1. 
   Васильев А.В., Геппенер В.В., Дерипаска А.О., Жукова Н.А., Тристанов А.Б. Организация процесса обработки телеметрической информации с использованием технологии семантических веб служб // 10-ая Международная конференция и выставка «Цифровая обработка сигналов и ее применение». - М., 2008. - Вып. X-2
   
2. 
   Васильев А.В., Горбачева И.В., Дерипаска А.О., Жукова Н.А. Онтологический подход к обработке телеметрической информации // Одиннадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2008: Сб. трудов; г. Дубна, 28 сент.-3 окт. 2008 г. - М.: ЛЕНАНД, 2008. - Т. 2.
   
3. 
   Witte I.H., Ian H. Data Mining: practical machine learning tools and techniques with Java implementation. Academic Press, 2000.
   

STIMATION OF QUALITY OF MEASURING INFORMATION WITH THE USE OF METHODS OF INTELLECTUAL ANALYSIS OF DATA

Vasiljev A., Deripaska A., Gorbachova I., Zhukova N.

Saint-Petersburg Electrotechnical University

Growth of measureable and registered information that is intended for systems control and management or that is a result of scientific experiments, has led to expansion of list and increase of complexity of tasks of information processing. One of basic tasks of measuring information processing is the analysis of measuring information quality.

The analysis of information quality is made on the basis of a set of parameters. Parameters represent sequence of intervals, each of which has following characteristics: the beginning and the end, duration and quality of the accepted information on the given interval. Methods of intellectual analysis are applied to such information for the purpose of the comparative automated analysis of quality of the information received by set of stations of a measuring complex or stations of one measuring point.

Intellectual processing of measuring information assumes construction of templates of information quality of measuring points. Construction of information quality templates assumes following basic steps:

- splitting of sequence of quality intervals for each station on equal subsequences is carried out and on each subsequence quality of reception, that is total duration of each of four kinds of quality intervals (good reception of the information, absence of the information, absence and poor quality of the information, the poor quality information) is defined;

- the data vector for each station is formed;

- on the basis of the formed vectors sample according to analysis target is formed;

- the generated sample is clustered;

- on the basis of expert estimations of results of cluster analysis information quality templates of the measuring points describing their typical functioning are formed.

The analysis of the data on set of measuring stations allows to reveal reception sessions on which reception means have received the information different on quality from templates. Clusterization of data samples on one measuring point gives a possibility to reveal the station which quality of work on separate sessions differed from typical for the given measuring point.

Experimental researches of the offered method were made on the basis of the real data received as a result of seven sessions of nine stations of three measuring points. The results received automatically using the described approach are equal to expert estimations.

Applying the developed approach within the system of measuring information processing on the basis of the ontologic approach, it is possible to raise efficiency of method, in particular to establish possible reasons of quality decrease caused by telemeteric means or by onboard devices.



Программно- аппаратный комплекс оценки статистических характеристик сигналов и помех в нестационарных радиоканалах

Булыгин В.А., Кочугов А.А., Росляков Н.М., Смирнов Н.П., Тележкин Д.А.

4 Центральный Научно-исследовательский институт Минобороны России

Назначение программно-аппаратного комплекса.

Программно-аппаратный комплекс (ПАК) оценки статистических характеристик сигналов и помех в нестационарных радиоканалах предназначен для экспериментальной статистической оценки уровней сигналов и помех, отношения сигнал/помеха в каналах магистральной радиосвязи на радиотрассах различной протяженности и азимутальной направленности в условиях воздействия различных видов непреднамеренных помех (атмосферных, станционных, объектовых и шумов РПУ), а также при воздействии преднамеренных помех.

В качестве нестационарного канала рассматривается коротковолновый (КВ) радиоканал, предназначенный для передачи телекодовой информации в режимах амплитудной или частотной манипуляции.

Измерения проводятся как в режиме передачи несущей частоты, так и в процессе передачи информационных сообщений.

Известно [см., например, 1], что КВ радиоканал характеризуется замираниями сигналов, вызванными случайными изменениями высот отражающих слоев и флуктуациями параметров ионосферы.

Замираниям подвергаются как амплитуда, так и фаза принимаемых в пункте приема сигналов. Амплитуда сигнала при замираниях в КВ радиоканале изменяется в десятки и даже сотни раз, а фаза может принимать любое из значений от 0 до 2∙π [2]. Средний период замираний амплитуды сигнала лежит в пределах [1] τ_з = 0,1…0,4с для быстрых замираний и  τ_з = 2…4с для медленных замираний.

Более быстрые замирания сигнала, измеряемые сотыми долями секунд, наблюдаются весьма редко. Средняя скорость изменения фазы во времени характеризуется ориентировочно величиной один градус в миллисекунду.

В виду не стационарности рассматриваемого радиоканала, для оценки значений измеряемых параметров сигналов и помех необходимо производить усреднение результатов измерений. Усреднение производится в два этапа:

  на первом этапе. на интервале, соответствующим интервалу быстрых замираний (τ_з = 0,1…0,4с), усредняются результаты измерений, вызванные флуктуациями параметров среды распространения;

  на втором этапе усреднение проводится на интервале всего времени передачи сообщения (команды, кодограммы, повтора) с учетом как быстрых, так и медленных замираний.

Оценка значений измеряемых параметров сигналов и помех проводится как в процессе передачи информационных сообщений (экспресс-оценка), так и после завершения сеанса передачи с более детальной обработкой результатов измерений. Полученные по результатам статистической обработки значения измеряемых параметров сигналов и помех используются для расчета вероятностно-временных характеристик (ВВХ) доведения информации с учетом алгоритмов и методов обработки в оконечной аппаратуре.

Для проведения и обработки результатов измерений в режиме реального времени, а также повышения точности измерений, производится аналогово-цифровое преобразование сигналов с выходов штатных радиоприемных устройств (выходы АРУ и ПЧ), цифровая фильтрация и последующая обработка по специальной программе в ПЭВМ.

Область применения ПАК:

  проведение экспериментальной сравнительной оценки эффективности различных типов, принципов построения элементов КВ радиоканалов: одиночных антенн, фазированных антенных решеток, антенно-аппаратурных комплексов, высокочастотных радиотрактов.

  проведение экспериментальных исследований характеристик КВ радиоканалов в условиях воздействия непреднамеренных и преднамеренных помех.

  проведение оценок ВВХ доведения информации по КВ магистральным радиоканалам.

Аппаратурный состав ПАК:

- радиоприемное устройство КВ диапазона Р-170П [3];

- устройство АЦП, подключаемое к выходу АРУ или выходу ПЧ РПУ (128 кГц);

- ПЭВМ.

Состав программного обеспечения ПАК:

Для функционирования ПАК используется общее программное обеспечение – операционная система Windows 98/2000/XP и  специальное программное обеспечение (СПО), которое разработано в среде визуального программирования Delphi 7 на языке программирования Borland Pascal 9.0 и функционирует под управлением операционной системы Windows 98/2000/XP.

СПО построено по модульному принципу и включает следующие модули:

  модуль глобальных функций и переменных, обеспечивающий ввод из файла настроек начальных значений параметров, их изменение и сохранение при работе оператора;

  модуль сбора данных, реализующий взаимодействие с платой сбора данных и подготовку измеренных значений к дальнейшей обработке;

  модуль статистической обработки данных, осуществляющий статистическую обработку данных в соответствии с методикой и алгоритмом обработки;

  модуль регистрации и отображения измеренных значений, предназначенный для ведения баз данных с результатами расчетов, вывод обобщенных данных на монитор.

Статистические характеристики, оцениваемые с использованием ПАК

1. Средние значения и средние квадратические отклонения (СКО) сигналов и помех за время измерения (первый этап) и наблюдения (второй этап).

В процессе измерений образуется последовательность отчетов значений напряжений U_i, i=1…N (выраженных в абсолютных единицах – В) смеси сигнала и помехи или только помехи, измеренных (на выходе АРУ или ПЧ) за время измерения t через промежутки времени dt, и пересчитанных к ЭДС на входе РПУ.

Время дискретизации dt измеряемого сигнала связано с частотой дискретизации F_s выражением . Минимально допустимая частота дискретизации определяется максимальной частотой измеряемого сигнала, которая соответствует значению второй промежуточной частоты РПУ – 128 кГц, и для описываемого ПАК составляет 500 кГц.

Математическое ожидание значения напряжения U за время измерения t равно [5] , где N – количество измерений за время измерений t.

Среднее квадратическое отклонение рассчитывается с использованием соотношения , где:   математическое ожидание квадрата измеряемой величины.

После проведения за интервал наблюдения Т нескольких циклов измерений образуется набор значений и , k=1…K, характеризующий изменение средних значений и СКО измеряемых величин на промежутке времени наблюдения Т.

Далее по приведенным выше соотношениям вычисляются средние значения и СКО величин и , характеризующие усредненные за время наблюдения Т параметры канала передачи.

2. Отношение сигнал/помеха.

Для расчета отношения сигнал/помеха проводятся измерения напряжения смеси сигнала и помехи, а затем, после прекращения излучения полезного сигнала только напряжения помехи в той же полосе частот и в течении того же времени наблюдения T.

Значение отношения уровня сигнал к уровню помехи определяется выражением , где U_п – измеренное среднестатистическое за время наблюдения значение ЭДС на входе РПУ, соответствующее уровню помех на входе РПУ.

- среднестатистическое за время наблюдения значение ЭДС на входе РПУ, соответствующее уровню сигнала на входе РПУ, где, U_см – среднестатистическое за время наблюдения значение ЭДС на входе РПУ, соответствующее смеси полезного сигнала и помехи.

3. Автокорреляционная функция и коэффициент корреляции измеряемых величин.

Автокорреляционная функция вычисляется по формуле [5] , где:R(τ) – корреляционная функция от сдвига τ; n=τ∙F_s – число отсчетов, соответствующее временному сдвигу τ; F_s – частота дискретизации; N – число отчетов (длительность) реализации U – напряжения на входе РПУ; U_i, U_i+n – значения напряжения на входе РПУ в моменты времени i, i+n; - среднее значение напряжения на входе РПУ за все время наблюдения.

Для нормировки корреляционной функции определяется отношение ее значений к значению при n=0 .

При расчетах следует учитывать, что при малых N, или для больших значений τ, когда N-n тоже мало, результат расчета функции корреляции становится недостоверным. Для обеспечения требуемой достоверности результатов необходимо увеличить время наблюдения.

Коэффициент корреляции вычисляется по формуле .

Для обеспечения корректной оценки статистических характеристик измерения должны поводиться в полосе частот, соответствующей полосе передаваемого сигнала, для чего в ПАК реализована цифровая фильтрация.

В общем случае рекурсивный полосовой фильтр описывается выражением [4]: , где: a, b – коэффициенты фильтра; j – порядок фильтра; х – входной сигнал; y – сигнал после фильтра.

Для выполнения требований по равномерности в полосе и затухания за полосой пропускания с использованием СПО реализованы фильтр Батерворта шестой степени и эллиптический фильтр [4]. На рисунках 1 и 2 приведены переходные характеристики, а на рисунке 3 - АЧХ реализованных фильтров.

Эти характеристики получены путем моделирования на ПЭВМ при подаче на вход цифрового фильтра высокочастотного сигнала (f=128 кГц), промодулированного видеосигналом, описываемым функцией единичного скачка.

Рис. 1 – Переходная характеристика фильтра Батерворта

Рис. 2 – Переходная характеристика эллиптического фильтра

Рис. 3 – АЧХ реализованных цифровых фильтров


В зависимости от характера поставленной задачи, и требований, предъявляемых к фильтрации входных сигналов, выбирается тот или иной тип фильтра.

Измеряемыми напряжениями в ПАК являются:

1. Напряжение с выхода промежуточной частоты (ПЧ) радиоприемного устройства (РПУ). При этом эффективное значение измеренного с выхода ПЧ напряжения пропорционально уроню электродвижущей силы (ЭДС) на входе РПУ.

2. Напряжение обратной связи системы автоматической регулировки усиления (АРУ) РПУ. В этом случае среднее значение измеренного напряжения будет пропорционально логарифму уровня ЭДС на входе РПУ. В этом случае измеряемая величина является медленно меняющейся, и для ее оцифровки достаточно выбрать частоту дискретизации порядка нескольких сотен Гц.

Для пересчета измеренного напряжения - U_АРУ обратной связи системы АРУ к уровню ЭДС- на входе РПУ экспериментально для РПУ Р-170П получено выражение: , где: k, b – коэффициенты пересчета.

Для РПУ Р-170П коэффициенты пересчета: k = 11,501043908939, b= -4,87976913876871.

Литература

1. 
   Головин О.В., Простов С.П. Системы и устройства коротковолновой радиосвязи / Под ред. профессора О.В. Головина. – М.: Горячая линия   Телеком, 2006. 598 с.
   
2. 
   Пенин П.И. Системы передачи цифровой информации. Учебное пособие для вузов. М.: «Сов. Радио», 1976, 368 с.
   
3. 
   Изделие Р-170П. Техническое описание. ЦЛ2.003.143ТО.
   
4. 
   Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов   СПб.: Питер, 2005. 604 с.
   
5. 
   Дж. Купер, К. Макгиллем. Вероятностные методы анализа сигналов и систем. Издательство «Мир». 1989 г. 376 с.
   

FIREWARE COMPLEX OF ESTIMATION OF THE STATISTICAL FEATURES OF SIGNALS AND HINDRANCES IN UNSTATIONARY RADIO LINKS

Bulyigin V., Kochugov A., Roslyakov N., Smirnov N., Telezhkin D.

4 Central scientifically-exploratory institute of the Ministry of Defense of Russia

There is the description of fireware complex of the estimation of statistical features signal and hindrances in unstationary short-wave radio link.

The complex is intended for undertaking the experimental studies of efficiency of the different types and principle of building of short-wave radio link’s elements: single antennas, phasing antenna lattices, hardware-antenna complex, radio tracts of high-frequency, and also the features of short-wave radio link in conditions of the influence of unintentional and intentional hindrances.



Измерительная система для контроля линейно-угловых размеров в полиграфии, реализованная на базе сканера

Коденцев Д.А.

Московский Государственный институт электроники и математики

[email protected]

Полиграфия, динамически развивающаяся отрасль промышленности, объединяющая промышленные предприятия, которые изготовляют печатную продукцию. Как и для любого другого вида промышленности, метрологическое обеспечение является его неотъемлемой, составной частью.

Ведя речь о метрологии, следует сделать акцент на измерении качества приводки, т.е. на измерении линейно-угловых параметрах правильного положения оттиска на бумаге. Целью данных измерений является получение информации о полях заданных размеров, о качестве совмещения оттиска на лицевой и оборотной сторонах листа, об обеспечении точного совпадение отдельных красок при многокрасочной печати и принятия на основе этой информации управленческих решений.

Обзор рынка средств измерений (далее – СИ), официально реализуемых (соответственно и используемых в том числе) на территории Российской федерации, изготовленных отечественными и зарубежными производителями и последующий анализ, позволил составить перечень СИ применяемых для мониторинга линейно-угловых параметров характеризующих правильное положение оттиска на бумаге.

Примечание: Оттиск – изображение на запечатываемом материале, полученное полиграфическим способом.

На сегодняшний день можно вести разговор, о крайне скудном ассортименте СИ, используемых для контроля качества приводки, речь буквально будет идти об:

а) измерительная линейка, всевозможной модификации:

- линейка измерительная металлическая ГОСТ 427-75 (наиболее распространенное / часто встречающиеся СИ в полиграфии);

- линейка оптическая;

б) прибор оптический увеличительный (и всевозможные его модификации):

- лупа ЛИ-3 10 мм 10-ти кратная со шкалой;

- лупа ЛИ3-60 мм*4;

- лупа 10-кратная «Горизонт» (со шкалой);

- лупа ЛГ-10*25мм со шкалой и подсветкой.

Если говорить о менеджменте технологического процесса используя в качестве основного критерия результативность, то применение СИ указанных выше, является обоснованным решением. Т.к. заказчик предъявляет требования к полям заданных размеров, совместимости оттисков на лицевой и оборотной сторонах листа, точности совпадения отдельных красок при многокрасочной печати, зачастую значения данных требований варьирующиеся в приделах, ограниченных минимальным значением равным ±2 мм. Данное утверждение будет верно для оперативной полиграфии.

Примечание: Оперативная полиграфия – сектор полиграфической промышленности, включающий небольшие полиграфические предприятия и участки множительной техники и цифровой печати, оперативно изготовляющие разного рода мелкую печатную продукцию: бланки, визитные карточки, товаросопроводительные документы, небольшие брошюры.

При переводе разговора о критериях, характеризующих реализацию технологического процесса с результативности на эффективность, при этом рассматривая защищенную полиграфию (когда разговор перетекает с оперативной на защищенную полиграфию, то следует указать, что происходит n-но кратное ужесточение требований со стороны заказчика значения приводки характеризуются следующими цифрами: допуск по вертикали – ± 1,0 мм; допуск по горизонтали – ± 1,5 мм), то возможностей СИ, указанных в 4 абзаце будет недостаточно.

Выявив потребность в СИ способного удовлетворить вышеизложенные потребности коллективом кафедры МиС, были предприняты действия по разработке СИ, областью применения которого стали бы: выборочный контроль полиграфической продукции; мониторинг технологического процесса в полиграфическом производстве.

Результатом исследований стала разработанная измерительная система для контроля линейно-угловых размеров реализованная на базе сканера.

Основное назначение

Измерительная система – осуществляет контроль геометрических параметров печати с одной стороны листа-оттиска в видимом спектре, с последующей обработкой полученной информации статистическим инструментарием.

Измерительная система предназначена для:

- оперативного обнаружения отклонений в печати листов-оттисков, предоставление печатнику и контролеру информации о ходе протекания технологического процесса;

- повышения объективности в оценке качества продукции, снижение роли человеческого фактора при выявлении отклонений в ходе технологического процесса;

- автоматизации сбора, накопления и обработки информации о ходе технологического процесса для ее последующей обработки;

- оценки управляемости действующего технологического процесса;

- в случае управляемости процесса – оценки его воспроизводимости;

- в случае статистически неуправляемого процесса, осуществления проведения корректирующего воздействия и проверку эффективности предпринятых мер;

- осуществление оценки возможности процесса в период его запуска, то есть способности удовлетворять техническим требованиям

- цифровой обработки измерительной информации и последующей ее преобразования.

Устройство системы. Блок схема

Система является электронным оптико-механическим устройством и состоит из следующих основных узлов:

Аппаратная часть – персональный компьютер и оптико-механическое устройство (планшетный сканер);

Программная часть – AutoCAD и Microsoft Excel.

Схема АРМ приведена не рис. 1.



Рис. 1.

При выборе типа оптико-механического устройства, учитывались рад положительных особенностей, выгодно отличающих планшетный сканер, от других устройств реализующие туже направленность на конечный результат:

- не очень сложная механика;

- возможность размещения измеряемого объекта на плоской поверхности (в барабанном, листовом, ручном сканерах такое просто-напросто не возможно);

- простота запуска в работу;

- относительная дешевизна (доступность) и повсеместное применение (что, несомненно. является важным и значимым достоинством, дающим перспективы в развитии именно этого сектора, перед другими оптико-механическими устройствами).

Упрощенное описание работы системы

- лист-оттиск помещается на рабочую поверхность сканера;

- сканирование листа-оттиска;

- получение растрового рисунка листа-оттиска;

- изображение передается в AutoCad;

- вычисление линейно-угловых размеров в AutoCad;

- внесение значений линейно-угловых размеров в формуляры MS Excel;

- обработка в MS Excel инструментами статистического управления процессами;

- протоколирование полученных результатов о текущем состоянии технологического процесса.

- относительная дешевизна (доступность) и повсеместное применение (что, несомненно. является важным и значимым достоинством, дающим перспективы в развитии именно этого сектора, перед другими оптико-механическими устройствами).

Процедура работы системы приведена на рис. 2.



Рис. 2.

Пакет статистического анализа, реализованный на базе MS Excel, включающий в себя все необходимые инструменты качества, позволяет обрабатывать и преобразовывать измерительную информацию, как в графическом:

- графики (рассеяние, расслоение, линии тренда, кривая нормального распределения и др.);

- гистограммы;

- контрольные карты (всех типов).

так и в числовом виде:

- среднее значение;

- дисперсия;

- СКО;

- индекс воспроизводимости процесса;

- индекс чувствительности процесса к положению среднего;

- процент годной продукции и многое другое.

Основные характеристики

Линейные размеры наблюдаемого объекта, мм:

- не менее 0,01;

- не более 216 x 297;

Значение случайной погрешности - ∆_0,99 = 0,002791 см (0,02791 мм).

Литература:

1. Главное о качестве. Справочник от А до Я. Дж. Б.РиВЕЛЛ РИА «Стандарты и качество» Москва 2006.

2. От качества к совершенству. Полезная модель EFQM. – М.: РИА «Стандарты и качество», 2008.

3. Материалы семинара «Инженерные методы в управлении системой менеджмента качества» 2006.

4. Методы менеджмента качества № 6 2006 РИА «Стандарты и качество».
Measuring system for the control of the linear - angular sizes in the polygraphy, realized on the basis of the scanner

Kodentsev D.

The Moscow State institute of electronics and mathematics

[email protected]

The polygraphy, dynamically developing industry uniting the industrial enterprises which produce a printed matter. As well as for any other kind of the industry, metrological maintenance is his(its) integral, a component.

The review of the market of means of measurements (further - SI), officially sold (accordingly and used including) in territory of the Russian Federation, made by domestic and foreign manufacturers and the subsequent analysis, has allowed to make the list of SI of linear - angular parameters used for monitoring describing correct position of a print on a paper.

The note: the Print - the image on the sealed material, received by a polygraphic way.

For today it is possible to have a conversation conversation, on the extremely poor assortment of the SI used for quality surveillance приводки.

If to speak about management of technological process using as the basic criterion productivity application of SI mentioned above, is the proved decision. Since the customer demands to fields of the given sizes, compatibility of prints on the obverse and turnaround parties(sides) of a sheet, accuracy of concurrence of separate paints at a polichromatic seal, frequently values of the given requirements varying in приделах, limited to the minimal value equal ±2 mm. The given statement will be true for operative polygraphy.

Having revealed need(requirement) for SI capable to satisfy the above-stated needs(requirements) the collective of faculty MiS, undertook actions on development of SI which scope would become: the selective control of polygraphic production; monitoring of technological process in polygraphic manufacture.

Result of researches became the developed measuring system for the control of the linear - angular sizes realized on the basis of the scanner.

The basic purpose(assignment)

The measuring system - carries out the control of geometrical parameters of a seal on the one hand a sheet - print in a seen spectrum, with the subsequent processing the received information by statistical toolkit.

The device of system. The block the circuit

The system is the electronic оптико-mechanical device and consists of the following basic units:

The hardware - a personal computer and the оптико-mechanical device (the tablet scanner);

Program part - AutoCAD and Microsoft Excel.

Circuit АРМ is given not figure 1.

The package of the statistical analysis realized on base MS Excel, including all necessary tools of quality, allows to process and transform the measuring information.

The literature

1. The main thing about quality. The directory from And up to I. Дж. B.RiVeLl РИА « Standards and quality » Moscow 2006.

2. From quality to perfection. Useful model EFQM. - M.: РИА « Standards and quality », 2008.


МЕТОДОЛОГИЯ ПРЕЦИЗИОННОСТИ ОЦЕНКИ МЕТРОЛОГИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЦИФРОВЫХ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ И СЕТЕЙ (ЦИИС и С) НАНОРАЗМЕРНОГО ДИАПАЗОНА, ОБЕСПЕЧИВАЮЩИХ НАДЕЖНОСТЬ АВТОНОМНЫХ ИСТОЧНИКОВ МОЩНОСТИ