СПОСОБ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ЛЬНЯНОЙ ТРЕСТЫ Российский патент 2007 года по МПК D01B1/00 G01N33/36 

Изобретение относится к области стандартизации и определения качества льняного сырья и может быть использовано для определения технологической ценности льняной тресты.

Известен также способ оценки качества льняной тресты, заключающийся в механической обработке пробы тресты на мяльно-трепальном станке, определении выхода и группы цвета трепаного волокна, а также вычислении показателя качества тресты [1].

Однако данный способ не обеспечивает при обработке тресты на мяльно-трепальном станке необходимой степени имитации реального процесса обработки на льнозаводе. По этой причине точность получаемых результатов является неудовлетворительной.

Известен также способ оценки качества льняной тресты, заключающийся в определении свойств льняной тресты и вычислении показателя качества [2].

Недостатком данного способа является необходимость отбора проб стеблей для анализа из анализируемой партии тресты. Однако, если эта партия представлена в виде одной паковки, например рулона, то произвести из него отбор проб является невозможным. В результате снижается точность и объективность оценки.

Данный известный способ по своей технической сущности наиболее близок к заявляемому и поэтому предлагается в качестве прототипа.

Технической задачей изобретения является повышение точности оценки качества льняной тресты.

Поставленная техническая задача достигается тем, что в указанном способе оценки качества льняной тресты, заключающемся в подготовке стеблей тресты для анализа, определении ее свойств и вычислении показателя качества, согласно изобретению оценку качества производят применительно к стеблям тресты, сформированным в виде ленты, путем анализа совокупности их свойств, используя методы неразрушающего контроля, а показатель качества вычисляют в зависимости от стандартных координат цветности поверхности стеблей в ленте, их длины, прямолинейности ленты, а также средних квадратических отклонений комлевых и вершиночных концов стеблей в ленте.

Подготовка слоя стеблей тресты в виде ленты позволяет проводить оценку качества либо при перемещении ленты вдоль технических средств контроля, либо при перемещении последнего вдоль ленты стеблей.

Использование метода неразрушающего контроля позволяет исключить отбор проб и порчу стеблей, что упрощает и удешевляет анализ.

Вычисление показателя качества в зависимости от стандартных координат цветности стеблей в ленте, длины стеблей в ленте, прямолинейности ленты, а также средних квадратических отклонений комлевых и вершиночных концов стеблей в ленте позволяет процесс определения свойств и последующих расчетов автоматизировать. Это обеспечивается за счет использования общеизвестных программ обработки цифровых изображений и специальных алгоритмов. Кроме этого, использование предлагаемых оценочных характеристик позволяет применять неразрушающие методы контроля, и поэтому реализация последнего может производиться при движении средств контроля.

Сущность изобретения поясняется чертежами.

На фиг.1 изображена совокупность цифровых цветных фотоизображений участков по длине ленты, полученной с одного рулона.

На фиг.2 изображена примерная кривая распределения сумм пикселей и ее аппроксимирующая кривая со структурными параметрами слоя.

Пример конкретного выполнения.

Способ оценки качества льняной тресты по предлагаемому способу реализуется следующим образом.

Оценку качества тресты производят применительно к сформированной ленте, которая образуется, например, перед МТА при размотке рулона. В качестве метода неразрушающего контроля применено фотографирование ленты во время ее движения с последующим анализом полученных цифровых изображений. При этом получаем цифровые цветные фотоизображения (фиг.1). Далее полученные изображения переносим на ЭВМ в виде файлов с расширением *.bmp и размером 1516×466 пикселей. При помощи компьютерных средств обработки изображения подвергаются анализу для определения свойств стеблей, находящихся в ленте: стандартные координаты цветности поверхности стеблей в ленте, их длина, прямолинейность ленты, а также средние квадратические отклонение комлевых и вершиночных концов стеблей в ленте. Для этого выполняем указанный анализ в следующем порядке:

а) для определения средних значений координат цвета поверхности стеблей (в системе RGB) используем программу «Photoshop». Для этого все полученные фотоизображения загружаем в данную программу и определяем средние значения координат цвета на каждое изображение в отдельности.

1 участок: R-107,37; G-115,44; В-79,23;

2 участок: R - 123,49; G - 112,94; В -72,54;

3 участок: R-105,18; G-95,06; B-86,95;

4 участок: R-112,87; G-117,43; В-82,06;

5 участок: R-101,09; G-106,18; В-74,17.

Далее полученную совокупность координат цвета усредняем:

R: (107,37+123,49+105,18+112,87+101,09)/5≈110;

G: (115,44+112,94+95,06+117,43+106,18)/5≈109,41;

В: (79,23+72,54+86,95+82,06+74,17)/5≈78,99.

б) для определения средней длины, среднего квадратического отклонения комлевых и вершиночных концов стеблей и прямолинейности ленты при помощи стандартных средств переводим цветное изображение (фиг.1) в черно-белое. Далее каждое изображение в отдельности преобразуем в матрицу, состоящую из нулевых и единичных значений чисел, где ноль обозначает отсутствие стебля в данной точке (пикселе), а единица - наличие. Затем проводится последовательное суммирование единиц в каждой вертикальной строке в полученной матрице. Совокупность полученных сумм для каждого изображения дает возможность построить кривые распределения сумм единичных пикселей (фиг.2), характеризующих расположение стеблей в слое по его ширине.

Полученные кривые распределения аппроксимируем при помощи полинома 8-й степени, при этом степень полинома выбираем из условия его статистической значимости при 95% доверительной вероятности:

1. у(х)=207,92-10,75·х+0,13·х²-5,02·10^-4·х³+9,09·10^-7·х⁴-9,10·10^-10·x⁵ +5,17·10^-13·x⁶+0·x⁷+0·x⁸;

2. y(x)=339,99-14,54·х+0,14·х²-4,87·10^-4·х³+8,57·10^-7·х⁴-8,82·10^-10·x⁵+5,43·10^-13·x⁶+0·x⁷+0·x⁸;

3. у(х)=348,71-13,97·х+0,15·х²-5,19·10^-4·x³+9,17·10^-7·x⁴-9,14·10^-10·x⁵+5,24·10^-13·x⁶+0·x⁷+0·x⁸;

4. у(х)=255,48-11,23·х+0,14·х²-5,11·10^-4·x³+9,52·10^-7·х⁴-1,00·10^-9·х⁵+6,14·10^-13·x⁶+0·x⁷+0·x⁸;

5. y(x)=388,85-15,05·x+0,14·x²-4,75·10^-4·x³+8,37·10^-7·x⁴-8,75·10^-10·x⁵+5,51·10^-13·x⁶+0·x⁷+0·x⁸;

Используя равенство второй производной Y(x) равной нулю, находим координаты точек перегиба на восходящем (X₁) и нисходящем (Х₂) участках полученной кривой, то есть:

1 участок

y(x)=0,26-3,01·10^-3·x+1,09·10^-5·x²-1,82·10^-8·x³+1,55·10^-11·x⁴+42·0·x⁵+56·0·x⁵=0;

Х_I=15,45 см Х_II=124,18 см Х_н=5,03 см Х_кон=142,13 см

2 участок

у(х)=0,28-2,92·10^-3·x+1,03·10^-5·х²-1,76·10^-8·x³+1,63·10^-11·х⁴+42·0·x⁵+56·0·x⁵=0;

X_I=18,18 см Х_II=132,43 см Х_н=6,95 см Х_кон=144,52 см

3 участок

у(х)=0,30-3,11.10^-3·x+1,10·10^-5·х²-1,82·10^-8·x³+1,57·10^-11·x⁴+42·0·x⁵+56·0·x⁵=0;

X_I=17,01 см Х_II=125,94 см Х_н=6,37 см Х_кон=143,31 см

4 участок

у(х)=0,28-3,07·10^-3·x+1,14·10^-5·х²-2,00·10^-8·x³+1,84·10^-11·x⁴+42·0·x⁵+56·0·x⁵=0;

X_I=15,70 см Х_II=129,08 см Х_н=5,31 см Х_кон=143,05 см

5 участок

у(х)=0,28-2,85=10^-3·x+1,00·10^-5·x²-1,00·10^-5·x²-1,75·10^-8·x³+1,65·10-11·x⁵+56·0·x⁵=0;

X_I=18,87 см Х_II=133,87 см Х_н=7,3 см Х_кон=145,31 см

Разница между двумя точками перегиба будет являться средней длиной стеблей L=X_II-X_I, полученные значения приведены в таблице. К тому же данные точки также являются центрами распределения концевых участков стеблей в вершиночной и комлевой зонах. Тогда, применяя известное в математической статистике правило «3σ», среднеквадратические отклонения σ_k и σ_в определяем следующим образом: σ_в=(Х₁-Х_н)/3; σ_к=(Х_кон-Х_II)/3, значения приведены в таблице.

Прямолинейность ленты определяется относительно базовой линии Х_центр, в частности центра изображения, и определяется по формуле:

Δ=X_центр-Х₁+[(X_II-X₁)/2].

ФотоизображениеДлина L, смСреднеквадратическое отклонение, смПрямолинейность ленты Δ, см -/+ - смещение влево или вправоПо комлям, σ_кПо вершинам, σ_b1 участок108,733,475,97+5,192 участок114,253,754,03-0,313 участок108,933,555,79+3,534 участок113,383,464,66+2,615 участок115,002,543,82-1,37Усредненные значения112,0583,3544,8541,93

Полученные свойства стеблей на всех участках ленты усредняются. В итоге получаем значения искомых свойств, которые далее подставляем в регрессионную модель для определения номера тресты:

N_тр=[2,956+0,010*L+0,236*σ_к-0,194*σ_в-0,031*R+0,098*G-0,103*B]*к*Δ;

где к - эмпирический коэффициент, равный 0,52.

N_тр=[2,958+0,0095*112,058+0,264*3,354-0,166*4,854-0,031*110,00+0,098*109,410-103*78,99]*0,52*1,92=1,5.

В результате расчета получаем, что треста, содержащаяся в данной ленте, имеет N_тр=1,5.

Использование предлагаемого способа не требует капитальных затрат, а его реализация проста в эксплуатации.

Источники информации

1. RU 2067627, кл. D 01 B 1/00, 1996.

2. RU 2256012, кл. D 01 B 1/00, 2005.

Способ оценки качества льняной тресты заключается в подготовке стеблей тресты для анализа, определении ее свойств и вычислении показателя качества, оценку качества производят применительно к стеблям тресты, сформированным в виде ленты, путем анализа совокупности их свойств, используя методы неразрушающего контроля, а показатель качества вычисляют в зависимости от стандартных координат цветности поверхности стеблей в ленте, их длины, прямолинейности ленты, а также средних квадратических отклонений комлевых и вершиночных концов стеблей в ленте. Использование данного способа позволяет повысить точность оценки качества льняной тресты. 2 ил.

Способ оценки качества льняной тресты, заключающийся в подготовке стеблей тресты для анализа, определении ее свойств и вычислении показателя качества, отличающийся тем, что оценку качества производят применительно к стеблям тресты, сформированным в виде ленты, путем анализа совокупности их свойств, используя методы неразрушающего контроля, а показатель качества вычисляют в зависимости от стандартных координат цветности поверхности стеблей в ленте, их длины, прямолинейности ленты, а также средних квадратических отклонений комлевых и вершиночных концов стеблей в ленте.