Аннотації
11.03.2017
В останні десятиліття спостерігається швидкий розвиток технологій і методів комп'ютерної обробки цифрових зображень. Актуальність моделювання цифрових зображень дефектів типу «тріщина» визначається необхідністю і можливістю реалізації різних підходів в дослідженні завдань діагностики технічного стану будівельних об'єктів і обладнання. На базі проведення досліджень побудована онтологія цифрових зображень дефектів типу «тріщина» з використанням моделі колірних просторів, функцій спеціального виду, яка дозволяє побудувати адекватну топологію розподілу кольору по зображенню і враховувати специфіку розподілу кольорів на дискретному цифровому зображенні. Описано властивості онтології.
В последние десятилетия наблюдается быстрое развитие технологий и методов компьютерной обработки цифровых изображений. Актуальность моделирования цифровых изображений дефектов типа «трещина» определяется необходимостью и возможностью реализации различных подходов в исследовании задач диагностики технического состояния строительных объектов и оборудования. На основани проведенных исследований построена онтология цифровых изображений дефектов типа «трещина» с использованием модели цветовых пространств и функций специального вида, которая позволяет построить адекватную топологию распределения цвета по изображению и учитывать специфику распределения цветов на дискретном цифровом изображении. Описаны свойства онтологии. Применение на практике онтологии цифрового изображения дефекта типа «трещина» позволяет, с одной стороны, формализовать его описание в наиболее емком и полном представлении, а с другой – определить классы особенностей, что в свою очередь дает возможность строить адаптивные алгоритмы распознавания дефектов такого типа в рамках методик неразрушающего контроля технического состояния объектов строительства.
The last decades have seen the rapid development of technology and methods of computer processing of digital images. The relevance of the modelling of digital images of defects of type "crack" is defined by the necessity and possibility of implementing different approaches in the study of diagnostics of technical state of construction facilities and equipment. In this paper, we construct the ontology of digital images of defects of type "crack" model-based color spaces, functions of a special form, which allows you to build an adequate topology of the color distribution in the image and consider the specifics of the distribution of colors to a discrete digital image. Describes the properties of the ontology. The practical application of the ontology of the digital image of the defect type "crack" allows, on the one hand, to formalize its description to the most extensive and complete representation, and on the other hand, to define classes of features, which in turn provides an opportunity to construct adaptive algorithms for the recognition of defects of this type in the framework of the methods of non-destructive control of technical condition of construction sites.
1. Загорулько Ю.А. Технологии разработки интеллектуальных систем, основанные на интегрированной модели представления знаний // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем: материалы III Междунар. научн.-техн. конф. (Минск, 21-23 февраля 2013 г.). – Минск : БГУИР, 2013. – С. 31–42.
2. Палагин А.В. Системно-онтологический анализ предметной области [Текст]/ А.В. Палагин, Н.Г. Петренко // УСиМ. – 2009. – № 4. – С. 3–14.
3. Кравченко Ю.А Онтологический подход формирования информационных ресурсов на основе разнородных источников знаний [Текст] / Ю.А. Кравченко, В.В. Марков // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2013. – № 7 (144). – С. 116-120.
4. Гаврилова Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем [Текст]/ Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский // СПб. : Питер, 2000. – 383 с.
5. Бова В.В. Компьютерная онтология: задачи и методология построения [Текст] / В.В Бова, Д.Ю Кравченко,
Д.В. Лещанов, А.А. Новиков // Информатика, вычислительная техника и инженерное образование. – 2014. − № 4 (19) – C. 1-11.
6. Клещев А.С. Математические модели онтологий предметныхобластей [Текст] / А.С. Клещев И.Л. Артемьева // СПб. : Питер, 2005. – 100 с.
7. Загорулько Ю.А. Описание сложных предметных областей на основе интеграции средств представления знаний/ Ю.А.Загорулько И.Г. Попов // М: Москва, 2001. – 115 с.
8. Ануреев И.С. Модели и методы построения информационных систем, основанных на формальных, логических и лингвистических подходах / И.С. Ануреев, Т.В. Батура, О.И. Боровикова, Ю.А. Загорулько, И.С. Кононенко, А.Г. Марчук, П.А. Марчук, Ф.А. Мурзин, Е.А. Сидорова, Н.В. Шилов // Отв. ред. А.Г. Марчук. Рос. акад. наук, Сиб. отд-ние, Ин-т систем информатики им. А.П. Ершова. – Новосибирск: Изд- во СО РАН, 2009. – 330 с.
9. Горда О.В. Визначення дефекту типу «тріщина» в оптичному діапазоні / О.В. Горда // Гірничі, будівельні, дорожні та меліоративні машини. – 2009. – № 74. – С. 89–93.
10. Горда О.В. Вплив формуючого тракту на представлення дефекту типу «тріщина» на цифровому зображенні / О.В. Горда, О.О. Пузько // Управління розвитком складних систем. – 2013. – №13. – С. 113-118.
11. Коломиец С.П. Исследование контраста цифровых изображений дефекта типа "трещина" / С.П. Коломиец, Е.В. Горда // Scientific discussion. – 1016. – №1. – С. 26-30.
12. Горда О.В. Моделювання метрик в просторі цифрового зображення дефекту типу "тріщина" / О.В. Горда // Управління розвитком складних систем. – 2014. – № 17. – С. 112-120.
13. Горда Е.В. Цветовое моделирование цифрового изображения дефекта типа "трещина" / О.В. Горда // Управління розвитком складних систем. – 2015. – №23. – С. 127-132.
14. Горда О.В. Модель області суміжності дефекту типу "тріщина" на цифровому зображенні / О.В. Горда, О.О. Пузько // Scientific Jornal "ScienceRise". Vol. 4/2 (21), 2016. – С. 24-27.
15. Горда О. В. Побудова колірного атласу цифрового зображення дефекту типу "тріщина" / О.В. Горда // Scientific Jornal "ScienceRise". 10.2016. V.10/2(27). – C. 55-60.
16. Горда Е.В. Структура цветового атласа цифрового изображения дефекта типа "трещина"/ Е.В. Горда,
В.М. Михайленко // Scientific discussion. – 1016. – №3.
17. Михайленко В.М. Интеллектуальная информационная технология диагностики технического состояния зданий [Текст]: монография / В.М Михайленко, А. А. Терентьев, М.И. Цюцюра. – К.: ЦБ «Компринт», 2015. – 162 с.
18. Гаврилова Т.А. Оценка когнитивной эргономичности онтологии на основе анализа графа / Т.А. Гаврилова,
В.А. Горовой, E.С. Болотникова // Искусственный интеллект и принятие решений. – 2009. – №3. – С. 33-41.
1. Zagorulko, Y.A. Technologies for the development of intelligent systems based on an integrated model of knowledge representation // Open semantic technologies for the design of intelligent systems: materials III Intern. Scientific-technical. Conf. (Minsk, February 21-23, 2013) / rarely. : V. V. Golenkov (editor of the editorial board). – Minsk: BSUIR, 2013. S. 31-42.
2. Palagin, A.V. & Petrenko, N.G. (2009). System-ontological analysis of the subject domain. USM, 4, 3-14.
3. Kravchenko, Yu.A. & Markov, V.V. (2013). Ontological approach of formation of information resources on the basis of heterogeneous sources of knowledge. Izvestiya SFU. Technical science, 7 (144), 116-120.
4. Gavrilova, T.A & Khoroshevsky, V.F. (2000). Knowledge bases of intellectual systems. PSP: Peter, 383.
5. Bova, V.V., Kravchenko, D.Yu., Leshchanov, D.V. & Novikov, A.A. (2014). Computer ontology: problems and methodology of construction. Informatics, computer engineering and engineering education, 4 (19), 1-11.
6. Kleschev, A.S. & Artemieva, I.L. (2005). Mathematical models of ontologies of subject areas. St. Petersburg: Peter, 100.
7. Zagorulko, Yu.A. & Popov, I.G. (2001). Description of complex subject areas based on the integration of knowledge representation tools. M: Moscow, 115.
8. Anureev, I.S., Batura, T.V., Borovikova, O.I., Zagorulko, Yu.A., Kononenko, I.S., Marchuk, AG., Marchuk, P.A., Murzin, F.A., Sidorova, E.A. & Shilov, N.V. (2009). Models and methods of constructing information systems based on formal, logical and linguistic approaches. Ros. Acad. Sciences, Sib. Depth, Institute of Informatics Systems. A.P. Ershova. Novosibirsk: Izd. SB RAS, 330.
9. Gorda. O.V. (2009). Determination of defect type “crack” in the optical range // Mountain, building and meliorative machines, 74, 89-93.
10. Gorda, O.V. & Puzko O.O. (2013). Fusion of the form tract on the represented defect type "trishchina" on digital zabrazhenny. Management f development of complex system, 13, 113-118.
11. Kolomiets, S.P. & Gorda, E.V. (2016). Investigation of the contrast of digital images of a "crack" type defect. Scientific discussion, 1, 26-30.
12. Gorda, O.V. (2014). Mdelling of metrics in the space of digital coloring defect type "crack". Management of development of complex system. K: KNUBA, 17, 112-120.
13. Gorda, E.V. (2015). Color modeling of the digital image of a defect of the "crack" type. Management of development of complex system. К.: KNUBA, 17.23 (1), 127-132.
14. Gorda, O.V. & Puz'ko, O.O. (2016). Model fields of coexistance defect type "crack" on the digital coloring. Scientific Jornal "ScienceRise", 4/2 (21), 24-27.
15. Gorda, O.V. (2016). Creation of color atlas of digital coloring defect type "crack". Scientific Jornal "ScienceRise", 10, 2 (27), 55-60.
16. Gorda, E.V. & Mikhaylenko, V.М. (2016). Structure of the color atlas of the digital image of a defect of the "crack" type. Scientific discussion, 3.
17. Mikhailenko, V.M. & Terentyev, A.A. & Tsutsura M.I. (2015). Intellectual information technology for diagnosing the technical condition of buildings [Text]: monograph // To the Central Bank "Comprint", 162.
18. Gavrilova, T.A, Gorovoy, V.A. & Bolotnikova, E.S. (2009). Evaluation of cognitive ergonomics of ontology on the basis of graph analysis. Artificial intelligence and decision making, 3, 33-41.