Материал: Интеллектуальные информационные системы. труды международной научно-практической конференции. И73

Рис. Архитектура программной платформы для планирования размещения мест производства продукции

Платформа расширяема и в ней предусмотрено добавление новых модулей в рабочую систему.

В работе проведен обзор существующих решений для организации цифрового производства. Предложено архитектура и программное решение для планирования размещения мест производства продукции.

40

В настоящее время уже разработаны и экспериментально исследованы ряд модулей системы [4, 5], ведется работа по реализации полнофункционального инструментального комплекса [6].

Работа выполнена при частичной финансовой поддержке РФФИ (проекты 18-07-01079, 19-07-00244).

Литература

1. MIT Sloan Management Reviw [Электронный ресурс]: The Nine Elements of Digital Transformation. — URL: https://sloanreview.mit.edu/article/the-nine- elements-of-digital-transformation/ (дата обращения: 15.05.2020).

2.Грибова В.В., Величко А.С., Колмогоров А.В. Концепция цифровой платформы для производственной деятельности // Информационные технологии. 2019. № 8. С. 502-511.

3.Цифровые платформы и экосистемы финансовой инклюзивности. Российский опыт. Московская школа управления СКОЛКОВО. URL:

https://iems.skolkovo.ru/downloads/documents/SKOLKOVO_IEMS/Research_Repo rts/SKOLKOVO_IEMS_Research_2015-11-11_ru.pdf (дата обращения: 15.05.2020).

4. Velichko A.S., Gribova V.V., Fedorishchev L.A. Software System for Interactive Simulation of Interregional Trade // CEUR Workshop Proceedings.2016. Vol. 1623. P. 383-393. ISSN 1613-0073.

5.Velichko A.S., Gribova V.V., Fedorishchev L.A. Simulation software for multicommodity flows model ofinterregional trade // IEEE Xplore.2018. DOI: 10.1109/RPC.2018.8482140.

6.Velichko A.S., Gribova V.V., Fedorishchev L.A. Cloud Service for Interactive Simulation of Interregional Trade // Automatic Control and Computer Sciences. 2019. Vol. 53, No. 7. P. 811-820.

Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения РАН (ИАПУ ДВО РАН), Владивосток

УДК 535.8+575

В. Л. Жбанова, И. Л. Жбанов

УСТАНОВКА ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ЦИФРОВЫХ МАТРИЦ

Все методы по профилированию и калибровке устройств направлены на подстройку цифрового устройства под те или иные условия съемки. Цветовые наборы предназначены не для оценки адекватности цифровых изображений оригиналу, а для коррекции снимков и построения цветового профиля по снятым цветовым мишеням.

41

Таким образом, происходит коррекция цветовых искажений возникших на этапе ввода изображения. Оцениваются не столько технические возможности камеры, сколько возможности программного обеспечения устройства. И если для простого пользователя, стремящегося к художественности в съемке, последнее не является недостатком, то для исследователей, применяющих цифровые камеры в качестве регистраторов при экспериментальных исследованиях, – это является насущной проблемой.

Для проведения адекватных цветовых измерений необходимо понимание не только технологических, но и колориметрических возможностей цифрового устройства ввода информации. Основой разрабатываемой методики является анализ и оценка цветового различия между координатами цвета стандартизированных цветовых объектов и координат цвета, полученных на основе снимков цифровых камер, сделанных по рекомендациям МКО (Международная комиссия по освещению) фотометрических измерений и ГОСТ.

На основе полученных значений цветового различия, т.е. цветового сдвига координаты цвета, а также его направления, можно оценить насколько точно устройство регистрирует цветовые параметры, и насколько широким является его цветовой охват [1-3].

Предлагается способ измерения цветового восприятия цифровых камер на основе разработанной оптико-электронной установки (рисунок, а).

Одной из важных частей установки является отражатель и его расположение. Величина спектрального апертурного коэффициента отражения зависит от метода его определения, так как при изменении геометрии освещения и наблюдения его значение изменяется, МКО утвердила эталон измерения спектрального апертурного коэффициента отражения, который принят в процессе проведения спектрофотометрических измерений в колориметрии [4].

В соответствии с рекомендациями МКО для измерения колориметрической характеристики образцов была принята схема освещения/наблюдения 0/45. Таким образом, пластина освещается пучком, ось которого составляет с нормалью к образцу угол не более 10°. Образец наблюдается под углом 45±5° относительно нормали согласно ГОСТ Р 52489-2005. Угол между осью освещающего пучка и любым его лучом не должен превышать 5°. Эти же ограничения накладываются и на параметры наблюдаемого пучка.

С учетом приведенных параметров была разработана функциональная схема установки (рисунок, б). Основу установки составляют: 1 – источник света типа А (цветовая температура 2856 K); 2 – стабилизированный источником питания, 3 – отражающий экран с покрытием из BaSO4, 4 – исследуемый образец СФ; 5 – объектив; 6 – цифровая камера; 7 – ноутбук.

42

Рис. Результаты разработки: а – оптико-электронная установка;

б – полученные результаты на графике xy для Canon EOS 60D

Данная установка позволяет находить цветность различных образцов в пространстве любой колориметрической системы. При исследовании непрозрачных объектов вместо отражателя из BaSO4 размещается сам образец. В качестве источника выбрана лампа типа А (цветовая температура 2856 K) из условий ГОСТ 9411-91, а также того, что координаты цветности светофильтров в каталоге цветных стекол приведены относительно источников типа А и В.

Основой разрабатываемой методики является нахождение цветового различия между эталонными значениями цвета объекта и измеренными на специальной оптико-электронной установке. Для нахождения цветового различия применяются равноконтрастные системы. Были выбраны равноконтрастные системы CIE LUV (L*u*v* 1976 г.) и u’v’ 1974 г., также возможен расчет в пространстве CIELAB [4]. Система CIEXYZ является промежуточной практически во всех колориметрических расчетах.

Для автоматического расчета основных показателей в приведенных системах была создана программа в рабочей среде Python, среда которого позволяет загрузить исследуемые изображения и провести их анализ, а именно: перевести координаты r, g, b в x,y,z и рассчитать координаты u’, v’ и L*, u*, v*, а так же определить цветовое различие и различие по цветности в равноконтрастных сис-

темах CIE LUV 1976 и u’v’ 1974.

Для анализа цветового охвата было выбрано 12 светофильтров по координатам цветности максимально приближенных к цветовому локусу: ФС6, СС5, СЗС20, СЗС9, СЗС22, ЗС3, ЗС11, ЖЗС1, ЗС10, ЖЗС19, ОС14, КС15. На графике в системе xy были представлены как практические, так и теоретические координаты цветности выбранных светофильтров относительно источника типа

43

А (рис. 1, б). По смещению координат видно, что тело цветового охвата самой камеры небольшое, т.к. цветовой треугольник sRGB включает большую часть светофильтров и позволяет преобразовывать параметры с минимальными потерями. Были проведены исследования цифровых камер Sony NEX-5 и Canon EOS 60D. Результаты представлены в табл. 1 и табл. 2.

Таблица 1

Цветовое различие по цветовым группам в системе u’v’ 1974 г. для камеры Sony NEX-5

Проанализировав цветовое различие по видимому спектру цветов двух камер, получаем сдвиг в 22% в пользу камеры Canon. Камера Canon EOS 60D имеет лучшую цветопередачу, чем камера Sony NEX-5, и одинаково плохую цветопередачу красных цветов. Применение дополнительных настроек на камеру оказывает негативное влияние на достоверность результатов. Таким образом, каким бы сложным и корректным не был алгоритм преобразования, погрешности при регистрации не позволят добиться адекватного цветовоспроизведения сцены, в частности, адекватности цвета.

В дальнейшем планируется проведение исследований с различными цветовыми пространствами и различными источниками излучения D50, D55, D60, D65, что позволит провести более глубокий анализ цифровых устройств.

44