ВИДЕОСПЕКТРОМЕТР ДЛЯ ЭКСПРЕСС-КОНТРОЛЯ СВЕТООТРАЖАЮЩИХ ОБЪЕКТОВ Российский патент 2020 года по МПК G01N21/27 

Область техники, к которой относится изобретение

Предлагаемое изобретение относится к технической физике и может быть использовано для экспресс-контроля и идентификации различных светоотражающих объектов, как органических, так и неорганических, по их спектральным и текстурным признакам с использованием средств оптики и автоматизации.

Предлагаемый видеоспектрометр направлен на реализацию Патента РФ №2178562. Кл. G01N 33/02. «Способ идентификации объекта» и Патента РФ №2638910, Кл. G01N 21/25 «Способ экспресс-контроля объекта».

Предшествующий уровень техники

В настоящее время для определения качества различных объектов (твердых образцов разных материалов, металлов и сплавов, биологических объектов, лекарств, косметики, продуктов питания и т.д.) широко применяются спектральные методы.

Классические методы спектрального анализа образцов являются дорогостоящими и неоперативными, а подготовка проб и сам спектральный анализ трудоемки и занимают много времени. Кроме того, для выполнения анализов необходимы лаборатории, оснащенные сложными и дорогими приборами, а также квалифицированные специалисты.

В тоже время существует потребность в недорогих устройствах, пригодных для широкого применения обычными пользователями для экспресс-контроля различных объектов в быту (контроль качества пищевых продуктов, лекарств, парфюмерии, текстиля и т.д.) и на производстве (входной экспресс-контроль материалов, контроль продукции в технологическом процессе).

Особенно важно применение предлагаемого устройства для экспресс-анализа качества пищевых сред и продуктов.

Известно, что в настоящее время в пищевой промышленности используются две группы показателей качества продуктов: органолептические и инструментальные [Краснов А.Е. и др. Основы спектральной компьютерной квалиметрии жидких сред. Москва. Юриспруденция. 2007. С. 262.]

Для получения органолептических показателей используются органы чувств человека: зрение, обоняние, осязание и вкус. Эти показатели определяются экспертами - дегустаторами, которые оценивают цвет продукта, интенсивность окраски, прозрачность, внешний вид, вкус и запах, консистенцию, структуру или текстуру.

Органолептическая оценка трудно воспроизводима, и потому в мире не существует общепринятой методики органолептического анализа. Сравнение дегустируемого образца со стандартом требует длительной тренировки вкусовой памяти. Имеющиеся в настоящее время достижения науки и техники пока не смогли заменить дегустатора. Для получения достоверных органолептических оценок необходима коллективная работа дегустаторов, и значительное время для организации этой работы.

Большинство применяемых в настоящее время инструментальных методов и измерительных средств контроля качества сырья, полуфабрикатов и готовых продуктов предназначены для выполнения в лабораторных условиях.

1. Методы, основанные на химических реакциях.

При этом соотношение реагирующих веществ или количество продуктов реакции определяют измерением наиболее простых, хорошо известных свойств. Такие химические методы называют классическими. Однако эти методы и измерительные средства не всегда обеспечивают необходимую точность измерений и требуют больших затрат времени для их проведения.

2. Физико-химические методы контроля.

Основаны обычно на группе химических реакций. Характерной особенностью физико-химических методов, в отличие от чисто химических, является то, что используется не только взаимодействие веществ с реактивами, но и взаимодействие различных физических полей (электростатических, магнитных, электромагнитных) с веществом.

3. Физические методы.

Здесь химические реакции отсутствуют или имеют второстепенное значение. Такие методы основаны на взаимодействии различного вида энергий и силовых полей с веществом.

Общим для физических и физико-химических методов контроля является применение специальной аппаратуры для изменения оптических, электрических и других свойств веществ.

Очевидно, что для инструментальных методов контроля полуфабрикатов и готовой продукции необходимы лаборатории, оснащенные дорогостоящей аппаратурой, и квалифицированный персонал.

Ясно, что рассмотренные выше методы непригодны для оперативного и доступного экспресс-контроля пищевых сред.

Существуют спектрозональные и структурозональные методы исследования поверхности Земли из космоса [1]. Эти методы могут быть с успехом использованы для решения поставленной задачи.

Известно устройство для идентификации объекта, содержащее оптический тракт, фотодетектор, размещенный в плоскости проецирования оптического изображения участка поверхности идентифицируемого объекта, и электронный блок обработки, запоминания и сравнения электрических сигналов с выходов фотодетектора, отличающееся тем, что оптический тракт образован выполненным в корпусе входным окном, снабженным средствами пространственной фиксации корпуса относительно контролируемого участка поверхности и размещенными последовательно вдоль и симметрично его оси собирающей линзой, источником света и светонепрозрачным экраном, при этом источник света и экран размещены в фокальной плоскости линзы, а фотодетектор установлен за экраном симметрично относительно оси оптического тракта (Патент РФ №2117989, кл. G06K 9/58, G06K 9/64, опубл. 1998).

Устройство содержит помещаемый в руке оператора корпус с входным окном со средствами пространственной фиксации входного окна относительно контролируемого участка поверхности. Симметрично относительно окна последовательно друг за другом размещены собирающая линза, источник света, светонепрозрачный экран, фотодетектор, причем источник света установлен в фокальной плоскости линзы, а экран непосредственно за ним. Зеркально-отраженное от поверхности излучение задерживается светонепрозрачным экраном, и на фотодетектор воздействует рассеянное отраженное излучение. Электронный блок содержит аналого-цифровой преобразователь, микропроцессор и блок управления и размещается в том же корпусе.

При этом на поверхности фотодетектора формируют оптическое изображение выбранного участка поверхности идентифицируемого объекта в рассеянном отраженном излучении, дающем наиболее достоверную информацию о рельефе и макроструктуре данного участка поверхности. Сигналы с выходов фотодетектора оцифровывают и формируют характерный для данного оптического изображения набор цифровых параметров, который используют для сравнения с запомненным ранее аналогичным набором, характеризующим эталонный оптический образ этого же участка поверхности.

В рассматриваемом устройстве применяется обычный, не узкополосный источник света, поэтому спектральная информация об объекте теряется. Для идентификации объекта находят применение только данные о его рельефе и структуре. Таким образом, рассматриваемое устройство не может быть использовано для реализации «Способа идентификации объекта» (патент РФ №2178562. Кл. G01N 33/02) и «Способа экспресс-контроля объекта» (патент РФ №2638910).

Известно устройство для определения качества продуктов живой и неживой природы (Патент РФ №2477749, кл. С12М 1/34, G01N 33/02, C12Q 1/02, опубл. 2013), состоящее из компьютера с программным комплексом и биодетектора, включающего корпус, внутри которого находится контроллер перемещения планшетки с емкостями для тест-объектов, каждый из которых выполнен в виде усеченного конуса, источник освещения - в виде светодиода, расположенный под измеряемой емкостью для тест-объектов, оптическую систему с телекамерой, укрепленную на штативе и имеющую видеоплату захвата изображения для сообщения с соответствующим входом компьютера, отличающееся тем, что устройство снабжено дополнительным светодиодом, установленным под планшеткой с герконовым контактом для строгой фиксации емкости для тест-объектов под отверстием в планшетке, светонепроницаемым кожухом для закрытия сверху планшетки с емкостями для тест-объектов, внутренняя поверхность которого покрыта белой матовой краской, причем кожух имеет отверстие, диаметр которого соответствует диаметру емкости для тест-объекта, при этом светодиоды расположены оппозитно друг к другу, а телекамера с объективом выполнена с возможностью ее установки в максимальной близости от измеряемой емкости с тест-объектами непосредственно над ней.

Рассматриваемое изобретение относится к средствам контроля качества продуктов живой и неживой природы и может быть использовано для оценки безопасности пищевых и кормовых продуктов, природных и сточных вод, грунтов, почвы, разработки ПДК загрязняющих веществ, а также влияния хозяйственной деятельности человека на окружающую среду, в том числе продуктов добычи и переработки нефти.

Устройство осуществляет автоматическую оценку степени токсичности исследуемого продукта методом сравнения количества подвижных тест-объектов (инфузорий) до и после воздействия исследуемых веществ. За полный цикл работы программа подсчитывает количество инфузорий в лунке дважды: до внесения раствора экстракта и после внесения. Затем вычисляется степень токсичности каждой пробы.

В рассматриваемом устройстве используются обычные светодиоды и тест-объекты (инфузории) для контроля токсичности исследуемых объектов.

Очевидно, что и это устройство не может быть использовано для реализации «Способа экспресс-контроля объекта» (патент РФ №2638910) и «Способа идентификации объекта» (патент РФ №2178562. Кл. G01N 33/02).

Известно устройство для экспресс-анализа продуктов питания TellSpec (Канада) [http://aver.ru/2013-10-08/pribor-dlya-opredeleniya-sostava-pishi/, http://medgadgets.ru/shop/tellspec-umnoe-ustrojstvo-dlja-opredelenija-sostava-pischi.html].

Это портативное устройство, которое анализирует содержание продукта. TellSpec функционирует на базе спектрометра Рамановского комбинационного рассеяния [https://ru.wikipeadia.org/wiki/Рамановская_спектроскопия]

Маломощный лазер испускает луч в направлении исследуемого образца. Рассеянный на образце свет проходит затем через фильтр и дифракционную решетку, которая направляет свет на датчик, преобразующий его в электрический сигнал. Затем сигнал оцифровывается.

TellSpec объединяет в себе лазерную Рамановскую спектрометрию, нано-фотонику и уникальный математический алгоритм, которые анализируют химический состав любого продукта менее чем за 20 секунд. TellSpec состоит из беспроводного сканера, который общается с механизмом «облака» и передает ему полученные данные для быстрого анализа. Вместе эти два механизма собирают спектр, анализируют его и отображают информацию о пище в простом и понятном интерфейсе на смартфоне.

В рассматриваемом устройстве применяется лазер и спектрометр Рамановского комбинационного рассеяния. Данные о текстуре и цвете объекта не используются. Поэтому рассматриваемое устройство не может быть применено для реализации «Способа идентификации объекта» (патент РФ №2178562. Кл. G01N 33/02) и «Способа экспресс-контроля объекта» (патент РФ №2638910).

Известен прибор SCiO (Франция). Он анализирует состав продуктов питания и лекарств. В SCiO находится молекулярный сенсор, работа которого основана на ближней инфракрасной спектрометрии, что позволяет точно определить химический состав еды и напитков.

Физическая основа метода состоит в том, что каждый тип молекулы колеблется на собственной частоте, и эти колебания взаимодействуют со светом, вызывая уникальный оптический отклик [https://tech-bit.ru/scio-scaner].

SCiO содержит источник света, который облучает образец, и оптический датчик-спектрометр, который собирает отраженный от образца свет.

Спектрометр разделяет свет на составляющие, которые содержат всю информацию, необходимую для обнаружения результата взаимодействия возбуждающего света и молекул в образце.

При работе необходимо синхронизировать SCiO с телефоном через Bluetooth, поднести прибор к продукту на 2-3 см и нажать на кнопку. Всего за несколько секунд SCiO формирует спектр контролируемого образца, отправляет данные в облачный сервис, идентифицирует продукт и предоставляет сведения о его составе и полезности.

С помощью прибора SCiO можно оперативно определять точный состав еды, содержание сахара в продуктах питания, что важно для диабетиков, и т.д.

SCiO может также сканировать лекарства. Он сможет определить, какое лекарство является подделкой. Прибор способен сканировать кожу и биологические жидкости.

Работа рассматриваемого устройства основана на инфракрасной спектроскопии. Данные о текстуре и цвете объекта не используются. Поэтому рассматриваемое устройство не может быть применено для реализации «Способа идентификации объекта» (патент РФ №2178562. Кл. G01N 33/02) и «Способа экспресс-контроля объекта» (патент РФ №2638910).

Известен смартфон Changhong Н2 (Китай).

Это потребительский смартфон, оснащенный молекулярным сканером [http://www.ixbt.com/news/2017/01/05/changhong-h2--pervyj-v-mire-potrebitelskij-smartfon-osnashjonnyj-molekuljarnym-skanerom.html]. Смартфон получил технологию молекулярной идентификации SCiO, разработанную компанией Consumer Physics, которая описана в https://tech-bit.ru/scio-scaner].

Датчик в смартфоне способен оперативно определять химический состав материала, находящегося перед ним.

Производитель считает, что молекулярный сканер позволит потребителям получить новые возможности для улучшения их благополучия и здоровья за счет возможности выбора хороших продуктов, проверки подлинности товаров и т.п.

Пользователь, благодаря фирменному ПО, может определять количество калорий, белков, жиров и углеводов в том или ином продукте, определять процент жира в своем организме, концентрацию какао в шоколаде, проверять лекарства и т.д.

Работа рассматриваемого молекулярного датчика основана на инфракрасной спектроскопии. Данные о текстуре и цвете объекта не используются. Поэтому рассматриваемое устройство не может быть применено для реализации «Способа идентификации объекта» (патент РФ №2178562. Кл. G01N 33/02) и «Способа экспресс-контроля объекта» (патент РФ №2638910).

Известен отечественный люминоскоп «Орион», в котором используется люминесцентная спектрометрия. Прибор позволяет проводить проверку растительных масел, мяса, рыбы, творога, сыра, картофеля и овощей, и т.д. [http://biobloc.ru/d/139281/d/metodika_orion.pdfl.

Прибор работает на волне 365±30 нм, в качестве источника света используются газоразрядная лампа и узкополосный оптический фильтр, выделяющий указанную спектральную линию. Люминесценцию исследуемого объекта надо наблюдать визуально через бленду на передней панели. Габариты прибора составляют 250×200×290 мм, а вес - 4 кг. Прибор питается от сети ~220В, 50 Гц и потребляет 80 Вт. Очевидно, что транспортировка и подключение такого прибора к сети могут создать определенные трудности.

Серьезный недостаток прибора заключается в том, что оценка качества исследуемого продукта основывается на субъективном восприятии цвета люминесценции. Очевидно, что пользоваться таким прибором сможет только человек с отличным цветовым зрением, но и в этом случае оценка будет субъективной.

Известны переносные люминесцентные спектрометры компании Perkin Elmer (США) LS 45 и LS 55. Это универсальные приборы, которые работают вместе с персональной ЭВМ, и которые можно применять в различных областях - от контроля качества материалов до сложных биохимических исследований [http://www.scheltec.ru/catalog/molecular-spectroscopy/fluorescent-spectrometers/ls-45-55/.

Используя большое количество взаимозаменяемых приставок, пользователь может переконфигурировать приборы под решение различных задач.

Размеры спектрометра LS55 составляют 265×790×680 мм, а вес - 49,5 кг. Цена прибора в пределах 4,0 млн руб. Очевидно, что этот спектрометр не является мобильным и легко доступным.

Таким образом, люминесцентная спектрометрия, при современном состоянии техники, может быть использована только в стационарных условиях.

Для экспресс-анализа продуктов питания рассмотренная аппаратура не подходит.

Поэтому рассматриваемые устройства не могут быть использованы для реализации «Способа идентификации объекта» (патент РФ №2178562. Кл. G01N 33/02) и «Способа экспресс-контроля объекта» (патент РФ №2638910).

Известен лабораторный белизномер «Блик-Р3», в котором используется фотометрический метод для оценки белизны муки [Долгов В.В., Ованесов Е.Н., Щетникович К.А. Фотометрия в лабораторной практике / В.В. Долгов, Е.Н. Ованесов, К.А. Щетникович. - М.: Российская медицинская академия последипломного образования, 2004. - 142 с]. Он содержит три светодиода, освещающих рабочее поле световым потоком с длиной волны 540±50 нм под углом 45°, и один фотодиод, регистрирующий отраженное излучение в направлении, перпендикулярном плоскости рабочего поля.

Работа прибора базируется на измерении коэффициентов отражения светового потока видимого спектра в указанном интервале длин волн от уплотненно - сглаженной поверхности муки и эталонов, и определении показателя белизны [http://www.moslabo.ru/production/obshelab/beliznomer/1/].

В рассматриваемом приборе для освещения объекта используется только одна длина волны. Данные о текстуре и цвете объекта не используются. Поэтому рассматриваемое устройство не может быть применено для реализации «Способа идентификации объекта» (патент РФ №2178562. Кл. G01N 33/02) и «Способа экспресс-контроля объекта» (патент РФ №2638910).

Известен прибор, разработанный фирмой «The Milliard Space Science Laboratory)) (Англия) для изучения фотолюминесценции поверхности объектов под действием УФ-излучения светодиодов [3D Imaging for Life detection. http://www.ucl.ac.uk/mssl/imaging].

Прибор используется при работе в полевых условиях для проведения оперативных исследований и не требует специального обучения пользователя.

В рассматриваемом приборе для освещения объекта применяют только УФ-излучение. Данные о текстуре и цвете объекта при этом не получают. Поэтому рассматриваемое устройство не может быть использовано для реализации «Способа идентификации объекта» (патент РФ №2178562. Кл. G01N 33/02) и «Способа экспресс-контроля объекта» (патент РФ №2638910).

Прототип

Наиболее близким к предлагаемому видеоспектрометру по технической сущности и достигаемому результату является оптический микроскоп, предназначенный для исследования минералогического состава образцов вещества спутника Марса Фобоса, который был установлен на борту КА «Фобос-Грунт». Он был разработан на базе ПЗС-камеры с матрицей 1024×1024 эл., с пикселами размером 7×7 мкм, и работал со светодиодной подсветкой на 5 длинах волн (Микроскоп - спектрометр MicrOmega. Институт космических исследований РАН. Проект космической экспедиции 2 «ФОБОС-ГРУНТ». Москва. 2011. с. 345-362.).

Принцип работы оптического микроскопа состоял в получении изображений образца грунта, размещаемого на предметном стекле, который освещался монохроматическим излучением светодиодов. Предметное стекло микроскопа было установлено вертикально относительно поверхности. Образец грунта загружался манипулятором в приемный лоток микроскопа. Лоток был закреплен на оси двигателя, который обеспечивал прижим образца ко входному окну микроскопа и последующее его удаление.

Конструкция оптической части микроскопа была выполнена из титана в виде конуса. В его крайней узкой части было закреплено сапфировое входное окно, положение которого жестко фиксировалось в плоскости фокусировки объекта. Образец грунта освещался светодиодами, размещенными вокруг объектива. Для оценки спектральных характеристик частиц грунта были выбраны светодиоды пяти зон спектра со следующими эффективными длинами волн: 505, 600, 670, 750 и 890 нм. Светодиоды были распределены пятью симметричными группами по три светодиода с одинаковыми световыми характеристиками излучения.

Формируемое оптическое изображение запоминалось матричным фотоприемником как черно-белое. Последовательное освещение анализируемого образца грунта светодиодами с разной длиной волны давало набор изображений. Это позволяло получать набор оценок оптических спектральных характеристик микрочастиц компонентного состава грунта, которые характеризовали их спектральные оптические свойства, определяемые природой минералогического состава.

Получаемая видеоинформация могла быть представлена для рассмотрения в цветокодированном виде, например, выборками по три монохроматических изображения. Спектральные различия могли быть представлены в дифференциальном виде пар изображений разных зон спектра. Для цифровой обработки видеоинформация могла быть представлена в векторной форме для многомерного векторного пространства спектральных факторов и могла анализироваться методами факторного или компонентного анализа для классификации содержания образцов грунта по спектральным классам.

Недостатками этого устройства, судя по приведенному описанию, является то, что оно служит для микроскопических исследований объекта наблюдения, в данном случае - грунта, и только. Оптическая схема устройства жестко фиксирована и не допускает регулировок, что ограничивает его функциональные возможности. Подсветка выполняется светодиодами, которые расположены вокруг объектива в непосредственной близости от объекта наблюдения и освещают его через сапфировое окно. При таком расположении осветителей нельзя добиться равномерной освещенности объекта наблюдения и, кроме того, обязательно будут присутствовать блики от сапфирового окна и паразитные отражения в толще окна («повторы» и «окантовки»), которые будут возникать на границе сапфир - окружающая среда за счет разницы в показателях преломления света.

Кроме того, в этом устройстве камера с ПЗС-матрицей работает в режиме фотоаппарата, то есть делает по одному снимку в каждом спектральном диапазоне. При этом не используются возможности статистической обработки изображений, которая значительно повышает достоверность измерений.

Задачей изобретения является устранение указанных недостатков.

Цель изобретения - создание простого, доступного и надежного видеоспектрометра для экспресс-контроля светоотражающих объектов, как органических, так и неорганических, по их спектральным и текстурным признакам с учетом масштаба и поляризующих свойств этих объектов, которое может быть использовано обычным (неквалифицированным) пользователем.

Технический результат заключается в том, что повышается надежность и одновременно упрощается экспресс-контроль образцов путем их сравнения с эталонами, с представлением результатов сравнения в виде, удобном для интерпретации неквалифицированным пользователем.

Указанная задача решается, а технический результат достигается за счет того, что с помощью телевизионной черно-белой ПЗС-камеры путем видеосъемки исследуемых объектов получают многократные изображения, по которым формируют спектральные и текстурные двумерные матрицы уровней видеосигналов.

Уровни видеосигналов зависят от спектральных коэффициентов отражения от исследуемых объектов световых потоков, излучаемых люминесцентными светодиодами в ультрафиолетовом, видимом и инфракрасном диапазонах.

Полученная информация используется для оценки сходства исследуемого объекта с эталоном.

Сущность изобретения

Целью настоящего изобретения является видеоспектрометр для получение спектральных и текстурных портретов исследуемых объектов в узких спектральных диапазонах ультрафиолетового, видимого и инфракрасного спектра электромагнитного излучения в неполяризованном или поляризованном отраженном свете с целью последующего сравнения полученных данных с заранее известными данными эталонов методами математической статистики и представления результатов обработки в наглядном графическом и/или аналитическом виде для оперативного и достоверного контроля этих сред.

В предлагаемом видеоспектрометре содержатся следующие элементы: светотехническая полусфера, в которую встроены несколько групп люминесцентных светодиодов, излучающих в узких спектральных диапазонах ультрафиолетового, видимого и инфракрасного спектра, причем в каждой группе светодиоды разнесены на равные угловые расстояния, основание светотехнической полусферы, служащее для размещения исследуемых объектов, отсек для размещения оптического анализатора, вариообъектив, создающий изображение на ПЗС-матрице, черно-белая видеокамера с ПЗС-матрицей, процессор, который обеспечивает ввод видеосигнала в ЭВМ, управляет видеокамерой, вариообъективом и питанием светодиодов, саму ЭВМ, программное обеспечение для анализа получаемых данных, а также базу данных, содержащую эталонные данные для сравнения с данными исследуемых объектов, причем новизной обладает не только предлагаемый способ обработки данных и введение и размещение новых элементов, но также новое оптическое и информационное согласование всех элементов устройства между собой.

Указанные признаки необходимы для достижения поставленных целей, достижения оперативности и надежности работы видеоспектрометра и достоверности контроля исследуемых объектов. Краткое описание чертежей

Предлагаемое изобретение поясняется следующими чертежами:

на Фиг. 1 показана блок-схема видеоспектрометра.

на Фиг. 2 представлены спектры излучения используемых люминесцентных светодиодов;

на Фиг. 3 показан пример спектрозональных портретов исследуемого объекта;

на Фиг. 4 показан пример текстурозональных портретов исследуемого объекта;

на Фиг. 5 дано графическое сравнение (лепестковая диаграмма) измерений объекта и эталона для соевой муки двух разных производителей по спектральному признаку в обычном свете;

на Фиг. 6 дано графическое сравнение (гистограмма) измерений объекта и эталона для соевой муки двух разных производителей по спектральному признаку в обычном свете;

на Фиг. 7 показан пример аналитического сравнения полученных данных для соевой муки двух разных производителей в обычном свете;

Фиг. 8. показано графическое сравнение (лепестковая диаграмма) измерений объекта и эталона соевой муки двух разных производителей по спектральному признаку в поляризованном свете.

На Фиг. 9 показаны гистограммы распределения яркости элементов изображений соевой муки двух разных производителей в обычном свете;

На Фиг. 10 показаны гистограммы распределения яркости элементов изображений соевой муки двух разных производителей в поляризованном свете;

На Фиг. 11 показан общий вид лабораторного макета видеоспектрометра.

На Фиг. 12 показан телевизионный датчик видеоспектрометра.

На Фиг. 13 показана светотехническая полусфера с включенными светодиодами.

Подробное описание изобретения.

С помощью аппаратной части предлагаемого видеоспектрометра (Фиг. 1) получают спектрально-текстурные портреты исследуемых объектов, характеризующиеся различными спектральными коэффициентами отражения световых потоков, излучаемых люминесцентными светодиодами в синем (В), зеленом (G), красном (R) и инфракрасном (IR) спектральных диапазонах (Фиг. 2). Они представляют собой двумерные матрицы уровней видеосигналов. На Фиг. 3 и Фиг. 4 представлены примеры таких спектрально-текстурных портретов, содержащих информацию о текстуре, цвете и поляризации объекта. Эта информация используется для оценки меры сходства исследуемого объекта с эталоном методами математической статистики.

Сущность предлагаемого видеоспектрометра поясняется на Фиг. 1, где изображены: светотехническая полусфера (1) с основанием (2), покрытые изнутри специальной матовой белой краской, обладающей высоким и равномерным коэффициентом отражения в используемом спектральном диапазоне, исследуемый объект (3), люминесцентные светодиоды (4), излучающие в узких спектральных диапазонах ультрафиолетового, видимого и инфракрасного спектра, бленда (5), которая исключает паразитную боковую засветку вариообъектива, отсек для установки оптического анализатора (6), вариообъектив (7), формирующий изображение объекта (3) на ПЗС-матрице (10), тубус (8), видеокамера (9) с черно-белой ПЗС-матрицей (10), процессор (11), который обеспечивает ввод видеосигнала в ЭВМ, управляет видеокамерой, вариообъективом и питанием светодиодов, персональная ЭВМ (12), специальное программное обеспечение (13) и база данных (14).

Предлагаемый видеоспектрометр функционирует следующим образом.

Светотехническая полусфера 1 с основанием 2 обеспечивают получение внутри своего объема диффузного светового поля, которое необходимо для равномерного освещения объекта исследования (Фиг. 1).

В начале измерений на основании 2 светотехнической полусферы размещают эталон диффузного отражения белого цвета, покрытый стандартной светотехнической белой краской, включают поочередно (В), (G), (R) и (IR) группы светодиодов (Фиг. 2) и получают в различных спектральных диапазонах резкое изображение какого-либо участка эталона. Затем регулируют токи питания каждой группы светодиодов так, чтобы получить во всех спектральных диапазонах одинаковый максимальный размах видеосигнала без ограничения уровня белого в сигнале.

Далее на основании видеоспектрометра 2 (Фиг. 1) помещают исследуемый объект (3), и получают изображения выбранного участка этого объекта поочередно в различных спектральных диапазонах. Эти изображения (Фиг. 3, Фиг. 4) несут информацию о цвете и текстуре объекта. Полученные данные, после соответствующей статистической обработки, сравниваются с параметрами эталонного объекта, которые могут быть получены путем аналогичных измерений, или взяты из базы данных ЭВМ.

Результаты сравнения могут быть выведены на экран монитора и на принтер в графическом (Фиг. 5, Фиг. 6) или аналитическом виде (Фиг. 7). Последующий анализ позволяет сделать заключение о соответствии объекта исследования эталону.

Дополнительные уточняющие данные могут быть получены при исследовании светоотражающих объектов в поляризованном свете. Для таких исследований в отсек (6) предлагаемого видеоспектрометра (Фиг. 1) помещают оптический анализатор, например поляризационный светофильтр ПФ-32, и проводят вышеуказанные измерения при ортогональных положениях светофильтра.

Гистограммы распределения яркости элементов (пикселов) изображений соевой муки двух разных производителей в обычном и поляризованном свете представлены на Фиг. 8 и 9.

Применение вариообъектива позволяет выбрать оптимальный масштаб при съемке объекта исследования и эталона. Затем выбранный масштаб может устанавливаться программным путем при съемке аналогичных объектов.

Подробное описание работы предлагаемого видеоспектрометра.

Измерение инструментальной погрешности видеоспектрометра.

Так как предлагаемый видеоспектрометр является измерительным прибором, необходимо периодически оценивать его инструментальную погрешность. При тщательном изготовлении устройства такую оценку можно выполнять раз в квартал.

Для этой оценки производят серию измерений эталона диффузного отражения белого цвета в четырех спектральных диапазонах (В, G, R и IR). При этом в каждой серии измерений получают N изображений (не менее 9) в каждом из указанных диапазонов и выполняют их оцифровку. В результате получают N двумерных проверочных матриц измеренных значений сигнала, которые имеют вид:

Используя эти данные, находят среднее дисперсию и стандартное отклонение среднего в каждом спектральном диапазоне по известным формулам математической статистики:

Затем рассчитывают относительную погрешность измерений для каждого данного диапазона:

Если для любого спектрального диапазона относительная погрешность меньше 1%, делают вывод о возможности проведения измерений. В противном случае производят регулировку устройства.

В таблице 1 приведен пример оценки инструментальной погрешности лабораторного макета предлагаемого устройства, из которой следует возможность проведения измерений.

Сравнение спектральных портретов эталона и образца.

Для этого проводят измерения эталонного объекта (α) в спектральных диапазонах В, G, R и IR. При этом в каждом диапазоне получают также не менее 9 спектрально-текстурных изображений. В результате создаются двумерные матрицы измеренных значений сигнала от эталонного объекта, которые имеют вид:

Используя полученные матрицы, находят среднее, дисперсию, стандартное отклонение среднего и относительную погрешность в синем (В), зеленом (G), красном (R) и инфракрасном (IR) диапазонах, используя формулы (2) и (3).

Поскольку среднее представляет собою спектральный коэффициент отражения одного и того же произвольно выбранного участка образца в четырех спектральных диапазонах, заменяем в формулах на принятое в светотехнике обозначение :

Значения спектральных коэффициентов отражения эталона могут быть взяты из базы данных, если они в базе имеются.

Затем производят измерения исследуемого образца (β) и выполняют обработку данных аналогично обработке результатов измерения эталона.

В итоге получают результаты измерений образца (β) в каждом спектральном диапазоне в следующем виде:

Далее выполняют сравнение данных. Из выражений (5) и (6) определяют максимальное значение K_max и нормируют по нему все остальные значения. Полученные нормированные значения являются относительными спектральными коэффициентами отражения исследуемого образца и эталона:

Далее определяют различие между данными измерений эталона и исследуемого образца. Для этого находят разность между относительными спектральными коэффициентами отражения эталона α и образца β в выбранном спектральном диапазоне:

Находят суммарную погрешность нормированных значений измерений эталона и исследуемого образца в каждом спектральном диапазоне, используя выражения (5) и (6):

Определяют значимость различий между результатами измерений эталона и исследуемого образца в каждом спектральном диапазоне:

Далее представляют результаты сравнения данных образца и эталона в графическом и цифровом видах.

После определения значимости различий можно построить лепестковые диаграммы, которые наглядно показывают отличие исследуемого образца от эталона.

Если различие значимое, то для диаграмм берут соответствующие оценки из выражений (7) и (8):

- для эталона (α):

- для образца (β):

Если различие не значимое, то для диаграмм берут оценки, соответствующие измерениям эталона.

Образец получаемых лепестковых диаграмм показаны на Фиг. 5.

Для более наглядного представления результатов измерений строят гистограммы, образец которой приведен на Фиг. 6.

Для количественного определения различий между объектом и эталонном можно рассчитать площади лепестковых диаграмм и определить разность этих площадей. Расчет площадей, занимаемых лепестковыми диаграммами, выполняют по известным формулам планиметрии:

Вычисляют разности площадей диаграмм эталона (α) и образца (β):

Определяют меру сходства (М) образца и эталона по формуле (12):

В случае не значимого различия, в формуле (12) используют оценки, соответствующие измерениям эталона. Очевидно, что при этом М=1.

Результаты аналитического сравнения спектральных коэффициентов отражения двух сортов соевой муки разных производителей приведены на Фиг. 7, где показаны результаты измерений эталона и объекта (таблицы 1 и 2), значимость различий, исходя из доверительного интервала при коэффициенте доверия 95,4% (таблица 3), и разность площадей лепестковой диаграммы (таблица 4), а также мера сходства, которая в данном случае составила величину М=0,83.

Дополнительная информация может быть получена путем измерения относительных спектральных коэффициентов отражения объекта и эталона по спектральному признаку в линейно поляризованном свете.

На Фиг. 8. показана лепестковая диаграмма измерений объекта и эталона соевой муки по спектральному признаку в линейно поляризованном свете Сравнение этой же муки в обычном свете приведено на Фиг. 5. Очевидна разница между диаграммами.

Сравнение текстурных портретов образца и эталона.

Для сравнения текстур усредняют измеренные значения элементов матриц, для чего суммируют измеренные значения элементов матриц образца (или эталона), делят затем полученные суммы на число матриц N и получают матрицы структурных портретов Y образца (эталона):

По полученным значениям строят нормированные графики распределения элементов матриц

Затем определяют математическое ожидание и дисперсию этих распределений и выполняют их сравнение. Результаты сравнения могут быть представлены в виде графиков, гистограмм или таблиц.

Сравнение гистограмм распределения яркости элементов (пикселов) изображений соевой муки двух сортов соевой муки разных производителей показано на Фиг. 9 (в обычном свете) и на Фиг. 10 (в линейно-поляризованном свете).

На Фиг. 11, 12 и 13 показаны общий вид лабораторного макета видеоспектрометра, общий вид телевизионного датчика и фотография светотехнической полусферы с включенными светодиодами (4 группы по 6 светодиодов в каждой группе). В центре полусферы - отверстие, за которым расположен объектив.

Предлагаемое техническое решение позволяет проводить экспресс-контроль светоотражающих объектов (пищевых продуктов, лекарств, текстильных изделий, биологических и других объектов, как органических, так и неорганических) в отраженном поляризованном или неполяризованном свете, исследовать спектры отраженного излучения, исследовать текстуру светоотражающих объектов, выполнять сравнение исследуемых объектов с эталонами, характеристики которых находятся в базе данных ЭВМ, и, после обработки на ЭВМ, получать результаты этого сравнения.

Предлагается видеоспектрометр для экспресс-контроля светоотражающих объектов. Предлагаемое изобретение относится к области технической физики при использовании средств оптики и автоматизации. Видеоспектрометр содержит объект исследования, светодиоды, которые служат для освещения объекта исследования спектрально-узкополосным излучением, объектив, формирующий изображение объекта на ПЗС-матрице черно-белой видеокамеры, электронный блок управления (процессор) и ЭВМ. В устройство введены светотехническая полусфера, в которую встроены несколько групп люминесцентных светодиодов, излучающих в узких спектральных диапазонах ультрафиолетового, видимого и инфракрасного спектра, основание светотехнической полусферы, служащее для установки исследуемых объектов, объектив для формирования изображения исследуемого объекта на ПЗС-матрице, выполненный в виде объектива с переменным фокусным расстоянием, телевизионная камера на базе черно-белой ПЗС-матрицы, отсек для установки оптического анализатора и сам анализатор, процессор, который управляет видеокамерой, вводом информации в персональную ЭВМ, объективом и питанием светодиодов, программное обеспечение для анализа получаемых данных, а также база данных с библиотекой эталонных образцов. Технический результат состоит в том, что повышается надежность и одновременно упрощается экспресс-контроль объектов путем их сравнения с эталонами и с представлением результатов сравнения в виде, удобном для интерпретации неквалифицированным пользователем. 13 ил., 1 табл.

Видеоспектрометр для экспресс-контроля светоотражающих объектов, содержащий объект исследования, светодиоды, которые служат для освещения объекта исследования спектрально-узкополосным излучением, объектив, формирующий изображение объекта на ПЗС-матрице черно-белой видеокамеры, электронный блок управления (процессор) и ЭВМ,

отличающийся тем, что устройство дополнительно содержит светотехническую полусферу, в которую встроены несколько групп люминесцентных светодиодов, излучающих в узких спектральных диапазонах ультрафиолетового, видимого и инфракрасного спектра, основание светотехнической полусферы, служащее для установки исследуемых объектов, отсек для установки оптического анализатора и сам анализатор, программное обеспечение для анализа получаемых данных, а также базу данных с библиотекой эталонных образцов, объектив выполнен в виде объектива с переменным фокусным расстоянием, процессор выполнен с возможностью управления видеокамерой, вводом информации в персональную ЭВМ, объективом и питанием светодиодов.