Пример реализации СМУК при микрофильмировании. Технико-экономическое обоснование окончательного выбора корректируемых исходных составляющих погрешностей

ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ.

ПОЛИГРА ФИЯ И ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПА СНОСТЬ

УДК 778.14

ПРИМЕР РЕАЛИЗАЦИИ СМУК ПРИ МИКРОФИЛЬМИРОВАНИИ.

ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ ОКОНЧАТЕЛЬНОГО ВЫБОРА КОРРЕКТИРУЕМЫХ ИСХОДНЫХ СОСТАВЛЯЮЩИХ ПОГРЕШНОСТЕЙ

Г.В. Панфилов, А.К. Талалаев, А. А. Лазарев

На основании результатов проведения предварительных этапов разработанной модели управления качеством изготавливаемых микрофильмов проведено результирующее технико-экономическое обоснование окончательного выбора корректируемых исходных составляющих погрешностей, позволяющих улучшить результирующие параметры качества изготавливаемых микрофильмов до необходимого уровня.

Ключевые слова: управление качеством, статистическое моделирование, изготовление микрофильмов, технико-экономический анализ.

Заключительным этапом реализации разработанной модели управления качеством изготавливаемых микрофильмов [1] является окончательный выбор исходных составляющих погрешностей, подлежащих корректировке, на основе технико-экономического обоснования возможности и целесообразности изменения каждой из них. Предшествующие этапы примера реализации разработанной модели изложены в работах [2 - 5].

Основным элементом книжного сканера является сканирующая головка (рис. 1), расположенная на высоте нескольких десятков сантиметров над сканируемым объектом. Сканирующая головка может быть устроена по принципу светочувствительной линейки: вдоль документа движется полоска светочувствительных элементов и снимает изображение строку за строкой от одного края документа до другого. Также головки могут оснащаться матрицами, устроенными по принципу матрицы цифрового фотоаппарата. Такие устройства осуществляют сканирование за одно раскрытие затвора объектива, что значительно ускоряет процесс.

147

Рис. 1. Общая конструкция книжного сканера

От уровня сканирующей головки зависит одна из основных характеристик получаемого изображения - разрешающая способность ФЦМИ Х] [2-5], измеряемая в количестве точек на линейный дюйм (ppi-points per inch). Данный показатель у большинства книжных сканеров колеблется от 200 до 800 единиц. В связи с особенностями матрицы значения данных величин по вертикали и по горизонтали могут различаться, и за максимальное разрешение в таком случае принимается меньшая величина. Принято считать, что для стандартного печатного документа достаточно значения в 200 - 300 ppi. Более высокие показатели необходимы при сканировании, например, графических изображений или топографических карт.

Разрешающая способность ФЦМИ Х] в значительной степени определяется светочувствительностью матрицы х11 - параметром, показывающим, насколько чувствительна матрица к количеству попадающего на нее света [2-5]. Изменять данный параметр можно, но светочувствительность у матрицы одна, а увеличение ISO - это функция усиления сигнала, получаемого от света, который попал на матрицу при съемке.

Учитывая, что в проводимом исследовании диапазон изменения

светочувствительности матрицы х11 принят в весьма широком диапазоне, его целесообразно уменьшить, сместив к верхней границе 900 - 1400 dpi, поскольку задачей данного исследования является возможное улучшение

2

результирующего показателя качества У [2].

Второй исходной составляющей погрешностью, входящей в уравнение регрессии (1 [4]), является х] - баланс белого в цветовом спектре (табл. 3 [1]).

Существует понятие цветовой температуры. Так принято измерять качество источника света. Измерение цветовой температуры источника

света основано на соотношении количества холодного синего цвета и тёплого красного цвета. Единица измерения цветовой температуры °К (градус Кельвина). Источник света с более высокой температурой имеет больше голубого оттенка в своём составе. И наоборот, чем больше красной составляющей спектра в источнике света, тем ниже цветовая температура.

В таблице приведены стандартные показатели некоторых источников света.

Стандартные показатели в источниках цвета

Источник света Цветовая температура *, К

Чистое небо в горах 11 000 . .. 18 000

Дождливый день 9 000 .. . 11 000

Серое облачное небо 8 000 . .. 9 000

Солнечный день 6 000 . .. 8 000

Фотовспышка 5 000 . .. 6 000

Лампа дневного света 4 000 . .. 5 000

Закат или рассвет 3 000 . .. 4 000

Лампа накаливания 2 000 . .. 3 000

Сумерки 1 500 . .. 2 000

Пламя свечи 1 000 . .. 1 500

* значения цветовой температуры, приведённые в таблице, приблизительны.

Например, цветовая температура новой лампы накаливания или новой фотовспышки будет выше. Также следует учесть, что лампы дневного света имеют разную цветовую температуру, обычно она указана на колбе лампы или её упаковке.

Глаз человека быстро адаптируется к разным цветовым температурам. Например, белый лист бумаги для человека всегда белый, независимо от источника света. Светочувствительные матрицы придают правильный цвет только в узком диапазоне цветовых температур.

В цифровых фотоаппаратах есть специальный датчик, измеряющий цветовую температуру автоматически. Разные цифровые фотоаппараты передают цвета по-разному. Это зависит от алгоритма корректировки цветовой температуры. Но в сложных условиях освещения фотокамера не может достаточно точно установить правильные цвета. Чаще всего такое происходит, когда смешивается свет от источников с разной цветовой температурой. Например, дневной свет и лампа накаливания. Неправильная установка баланса белого приводит к неправильной цветопередаче.

Современные зеркальные цифровые фотоаппараты позволяют корректировать цветопередачу. Называется такая настройка «установка баланса белого».

Некоторые фотокамеры позволяют, кроме автоматической настрой-

ки баланса белого AWB (Automatic White Balance), выбрать только предустановленные режимы оценки цветовой температуры, например, лампы накаливания, флюорисцентные лампы (огни рекламы), солнечный день, облачный день. Лучше, если фотоаппарат позволяет настроить баланс белого вручную, обычно это делается с использованием белого фона.

Для ручной установки баланса белого понадобится лист бумаги белого цвета. Обычно режим ручной установки баланса белого обозначается буквами MWB (Manual White Balance). После этого необходимо навести объектив фотоаппарата на белый объект так, чтобы весь кадр заполнился одним цветом и нажать кнопку фиксации. Через несколько секунд цвет в мониторе видоискателя станет белым.

При построении композиции кадра всегда необходимо иметь объект, который должен быть белым, и сравнивать его реальный цвет с цветом в мониторе фотокамеры. Перед установкой баланса белого (ББ) вручную необходимо внимательно выбирать настройку. Если эталон будет «недостаточно» белый, то цветопередача на фотографии будет неправильной.

В некоторых фотоаппаратах для установки ББ «по белому листу» сначала нужно сделать снимок белого листа, после этого в меню настройки ручного баланса белого необходимо выбрать этот кадр. После этого фотоаппарат будет считать снимок белого листа эталонным для установки ББ всех последующих кадров, пока не изменится настройка баланса белого.

На основании изложенного следует, что исходную составляющую

погрешность х3 - баланс белого в цветовом спектре (табл. 3 [1]) - не представляет проблемным скорректировать в сторону повышения качества ис-

2

следуемогося результирующего выходного параметра качества У , также сдвинув диапазон его изменения в соответствии с табл. 5 [1] к верхней границе 11 000 ... 18 000 К - «чистое небо в горах».

Третьей исходной составляющей погрешностью, входящей в уравнение регрессии (1) [4] является xg - время выдержки при экспонировании оригинала (табл.3 [1]). Ее величина в проводимом исследовании также составляла весьма широкий диапазон 1/2000 ... 5 секунд. Очевидно, что время выдержки требует дополнительной экспериментальной корректировки в гораздо более узком диапазоне с фиксацией точности времени экспонирования не более 5 %. Это позволит существенно улучшить исследуемый результирующий показатель качества изготавливаемого микрофильма.

В результате проведенных исследований также установлено, что сквозная информационная характеристика ху [4] - искажения ФЦМИ -в значительной степени связана с четвертой исходной составляющей погрешностью х^3 - глубиной цвета (табл. 3 [1]). Каждый фотоэлемент («пиксел») матрицы при усилении сигнала начинает производить электри-

ческие помехи, которые могут влиять на соседние «пикселы». В матрице большего размера фотоэлементы находятся дальше друг от друга и их сигналы в меньшей степени мешают друг другу, отсюда и меньше шумов. Ниже для сравнения приведены шумы, которые появляются на фотографиях, сделанных на маленькой по размерам матрице по сравнению с шумами на таком же снимке, снятом на зеркальном фотоаппарате с большой матрицей.

При низкой чувствительности (до 400 единиц) фотографии с компакт-камер, имеющих маленькую матрицу, практически не имеют шума, но если 180 больше 400, то шумы уже отчетливо видны в отличие от фотокамер с большой матрицей, где шумы не так заметны. На полноформатных матрицах шумы незаметны и на более высоких 1Б0. Также шумы начинают проявляться при больших выдержках.

Следовательно, от матриц большего размера будет меньше шума, чем от матриц меньшего размера, и количество мегапикселей влияет на результат незначительно. Чем больше глубина цвета, тем лучше для последующей обработки материалов, но избыточность приводит к появлению указанных выше шумов.

Таким образом, четвертая исходная составляющая погрешность х}3 -глубина цвета - также может быть откорректирована выбором фотокамеры, обеспечивающей глубину цвета в более узком и качественном диапазоне 32 ... 48 бит. Все анализируемые ранее исходные составляющие погрешности, подлежащие возможной корректировке, приходят на 2-ю операцию изготовления микрофильма с помощью СОМ - системы фотографического типа с 1-й операции сканирования оригинала.

Внешним значимым фактором 2-й операции является х9 [4] - толщина информационного слоя фотографической пленки. В проведенном исследовании диапазон изменения данного варьируемого фактора принимался также достаточно широким - 3 ... 17 мкм. Выбор типа фотографической пленки с толщиной информационного слоя в интервале 12 ... 17 мкм по-

2

зволит существенно улучшить результирующий показатель качества У -показатель разрешающей способности ят информационного слоя изготавливаемого микрофильма. По результатам проведенных исследований можно утверждать, что исходная составляющая погрешность х113 должна быть подвергнута корректировке обязательно.

Последней исходной составляющей погрешностью, возникающей непосредственно на 2-й операции и влияющей на результирующий показатель качества микрофильма у2, является Х18 - содержание тиосульфата натрия в проявляющем растворе [4], оказывающее негативное влияние на показатель разрешающей способности Ят информационного слоя изготав-

ливаемого микрофильма. Изменения в изображении на галогенидосереб-ряных микрофильмах известны под названием обесцвечивания или выцветания элементов изображения, следствием чего является снижение оптической плотности и контраста этого микроизображения. В значительной степени это происходит из-за присутствия в эмульсионном слое тиосульфата натрия по завершении окончательной промывки микрофильма за счет известных химических реакций разложения комплексных солей тиосульфата натрия. Содержание остаточного тиосульфат-иона в микрофильмах долговременного хранения после их ХФО должно быть не более 0,0007 мг/л, что является очень жесткой нормой.

Обобщение теоретических и экспериментальных исследований позволило разработать обоснованные режимы хранения, обеспечивающие физико-химическую сохранность микрофильмов. Испытания на стабильность фотографического изображения согласно международным стандартам 1Б0 4331 и 1Б0 4332 предусматривают воздействие на микрофильмы окружающего воздуха в течение 30 дней при температуре 60 ± 2 0С и 60 ± 2 % относительной влажности. После выдержки в указанных условиях образцы микрофильмов сравнивают визуально с контрольным образцом, который хранился при комнатной температуре и относительной влажности не более 60 %. При этом изображение не должно показывать никаких следов разрушения, препятствующих его дальнейшей эксплуатации или хранению.

Учитывая значимость влияния результирующего параметра качества У 2 , его также возможно корректировать, однако при этом следует учитывать, что изменение проявляющего состава и режимов ХФО затронет количественные значения других результирующих параметров качества изготавливаемых микрофильмов.

В результате применения разработанной статистической модели управления качеством продукции к анализу двухоперационной гибридной технологии изготовления микрофильмов получены следующие основные результаты и выводы.

1. Показано, что разработанная универсальная статистическая модель качества многооперационных технологических процессов полностью приемлема для статистического описания гибридной технологии изготовления микрофильмов.

2. В результате реализации начальных этапов указанной статистической модели управления качеством установлены: перечень и возможные диапазоны изменения всех варьируемых факторов, приходящих на текущую (в частности, 2-ю операцию изготовления микрофильма с помощью СОМ- системы фотографического типа), внешних факторов на данной текущей операции (в частности, на 2-й операции это параметры фотографической пленки) и факторов, непосредственно формирующихся на текущей операции (в частности, на 2-й операции это параметры СОМ - системы и

152

технологические параметры ХФО).

3. Проведено статистическое моделирование одномерных массивов входных факторов и выходных параметров вдоль всей технологической цепи, в которой предварительно путем проведения локальных многофакторных экспериментов с использованием искусственных нейронных сетей установлены закономерности изменения каждого из пооперационных выходных параметров в зависимости от комплекса действующих на них факторов (фактически, анализ скелетных ветвей). В результате получен полный набор всех одномерных массивов варьируемых факторов и, что более важно, набор выходных параметров на каждой операций исследуемого технологического процесса.

4. Выполнен множественный корреляционный анализ всех скелетных и тонких ветвей технологической цепи, позволяющий выявить управляющие ветви

(табл. 1 [3]). Это означает, что вдоль этих управляющих ветвей действие случайных и неучтенных факторов мало, и целенаправленная корректировка любой в этой ветви исходной составляющей погрешности приведет (в той или иной степени) к гарантированному улучшению результирующего параметра качества.

5. Для каждого результирующего параметра качества изготавливаемого микрофильма путем проведения множественного регрессионного анализа рассчитаны уравнения регрессии, связывающие его только с исходными составляющими погрешностями, имеющими сильную корреляционную связь гх у > 0,7. По величине коэффициентов регрессии, соответствующих каждому фактору (исходной составляющей погрешности), для последующей корректировки с целью улучшения результирующего параметра качества выбираются те, которые имеют большую величину коэффициента регрессии в уравнениях, записанных в кодированных переменных (табл. 2 [4]).

6. На заключительном этапе исследований проведено техникоэкономическое обоснование целесообразности корректировки установленных исходных составляющих погрешностей и даны рекомендации по изменению их возможных диапазонов варьирования.

Список литературы

1. Талалаев А.К., Панфилов Р.Г., Лазарев А.А. Алгоритм построения статистической модели управления качеством для многооперационных технологических процессов // Известия ТулГУ. Технические науки. 2013. Вып. 3. С. 436 - 442.

2. Панфилов Р.Г. Пример реализации статистической модели

управления качеством при микрофильмировании. Подготовка исходных данных // Известия ТулГУ. Технические науки. 2013. Вып. 10. С. 178 - 186.

3. Панфилов Р.Г., Лазарев А. А. Пример реализации статистической модели управления качеством при микрофильмировании. Статистическое прогнозирование уровня вероятности брака // Известия ТулГУ. Технические науки. 2013. Вып. 10. С. 186 - 190.

4. Панфилов Р.Г. Пример реализации статистической модели

управления качеством при микрофильмировании. Множественный корреляционный анализ технологической цепи // Известия ТулГУ. Технические науки. 2013. Вып. 10. С. 191 - 196.

Панфилов Геннадий Васильевич, д-р техн. наук, проф., tulpan.2000@yandex.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет,

Талалаев Алексей Кирилович, д-р техн. наук, проф., tppziatsu.tula.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет,

Лазарев Андрей Андреевич, асп., av31213ayandex.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет

AN EXAMPLE IMPLEMENTATION CMYK MICROFILMING. FEASIBILITY STUDY FOR THE FINAL SELECTION OF THE CORRECTED SOURCE MAKING ERRORS

G. V. Panfilov, A.K. Talalaev, A.A. Lazarev

Based on the results of the preliminary stages of the developed model of quality control of manufactured microfilm held the resulting feasibility study final selection corrected initial components of errors, allowing to improve resulting parameters of quality of manufactured microfilm to the required level.

Key words: quality management, statistical modeling, production of microfilms, feasibility analysis.

Panfilov Gennady Vasilyevich, doctor of technical sciences, professor, tul-pan.2000@yandex.ru, Russia, Tula, Tula State University,

Talalaev Aleksey Kirillovich, doctor of technical sciences, professor, tppzi atsu. tula.ru, Russia, Tula, Tula State University,

Lazarev Andrey Andreevich, postgraduate, av31213ayandex. ru, Russia, Tula, Tula State University