Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Разработка информационно-аналитической системы для бесконтактной идентификации веществ

ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Принцип работы CCD матриц (От англ. Charge-Coupled Device специализированная аналоговая интегральная микросхема, состоящая из светочувствительных фотодиодов, выполненная на основе кремния, использующая технологию ПЗС — приборов с зарядовой связью.), активно используемых сейчас для детектирования видимого излучения, позволяет подсчитать непосредственное количество фотонов, попавших на детектор, 7… Читать ещё >

Содержание

  • ГЛАВА 1. ПОСТРОЕНИЕ СПЕЦИАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ НА БАЗЕ ЭФФЕКТА КОМБИНАЦИОННОГО РАССЕЯНИЯ
    • 1. 1. Системы технического зрения
    • 1. 2. Краткое описание существующих методов идентификации веществ
      • 1. 2. 1. ИК спектроскопия
      • 1. 2. 2. Люминесцентная спектроскопия
      • 1. 2. 3. Романовская спектроскопия
      • 1. 2. 4. Выбор базового эффекта
      • 1. 2. 5. Обзор программно-аппаратных средств для проведения анализа
    • 1. 3. Алгоритмы обработки сигнала
      • 1. 3. 1. Методы, основанные на преобразовании Фурье
      • 1. 3. 2. Вейвлет-анализ
      • 1. 3. 3. Выбор базовых методов фильтрации
    • 1. 4. Алгоритмы идентификации спектров
    • 1. 5. Постановка задачи разработки алгоритма фильтрации и идентификации сигнала
    • 1. 6. Выводы
  • ГЛАВА 2. ВЫБОР МЕТОДОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ ВЕЩЕСТВ
    • 2. 1. Допущения и начальные условия
    • 2. 2. Обзор и реализация методов фильтрации базовой линии
      • 2. 2. 1. Аппроксимация базовой линии функцией Гаусса
      • 2. 2. 2. Аппроксимация базовой линии функцией Лоренца
      • 2. 2. 3. Аппроксимация инверсной полиноминальной функцией
      • 2. 2. 4. Аппроксимация линейной полиноминалъной функцией
      • 2. 2. 5. Генетический алгоритм
    • 2. 3. Интерполяция сплайнами
    • 2. 4. Алгоритм фильтрации и идентификации веществ
      • 2. 4. 1. Алгоритм фильтрации
      • 2. 4. 2. Функция поиска совпадений
      • 2. 4. 3. Распознавание смеси
      • 2. 4. 4. Реализация некоторых допущений математической модели
    • 2. 5. Выводы
  • ГЛАВА 3. — АПРОБАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ
    • 3. 1. Прототип прибора для апробации
    • 3. 2. Испытания
      • 3. 2. 1. Идентификация на точное соответствие стандартными методами
      • 3. 2. 2. Испытания разработанного алгоритма идентификации
      • 3. 2. 3. Идентификация компонентов в составе смеси
    • 3. 3. Выводы
  • ГЛАВА 4. МЕТОДИКА ЗАЩИТЫ ОТ ПОДДЕЛКИ И КОНТРОЛЯ ПОДЛИННОСТИ ИЗДЕЛИЙ
    • 4. 1. Обзор существующих решений
    • 4. 2. Описание предлагаемого способа защиты
    • 4. 3. Выводы

Разработка информационно-аналитической системы для бесконтактной идентификации веществ (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

исследования.

В настоящее время стремительно растет количество контрафактных товаров, подделок и изделий низкого качества, начиная от подделки музейных экспонатов и заканчивая некачественным топливом.

Большинство существующих методов анализа состава вещества требуют предварительной обработки тестируемых образцов, что приводит к резкому увеличению затрат труда и времени, а также часто необратимо разрушает исследуемый образец. Особо отметим тот факт, что в большинстве случаев для проведения подобных анализов требуется громоздкое и достаточно хрупкое лабораторное оборудование, нуждающееся в специалистах высокого уровня для его использования и транспортировки.

Методы химического анализа нередко требуют наличие целого набора дорогостоящих реактивов, что еще более увеличивает себестоимость одного анализа, а иногда приводит к необходимости использования большого количества исследуемого вещества для проведения одного теста. Существенно осложняет задачу контроля еще и тот факт, что во многих приложениях разрушение или изъятие исследуемого образца недопустимо.

Особое внимание следует уделить контролю подлинности музейных экспонатов, контролю жидкостей вообще и спиртосодержащей продукции в частности на контрольно-пропускных пунктах через границу и при внутреннем контроле, а так же контролю подлинности ювелирных изделий. Особенность контроля такого типа состоит в том, что требуется проведение анализа в реальном времени без изъятия тестируемого образца. В настоящий момент задача контроля в реальном времени практически не решена.

Наравне со сказанным выше отметим, что в результате стремительного развития биотехнологий и генной инженерии все более востребованным становится анализ веществ сверхмалых объемов. Задача детектирования конкретного типа молекул или наличия в исследуемых образцах отдельных атомных групп становится все более актуальной. Отдельно можно выделить проблему считывания ДНК. Минимальное время считывания одной ДНК составляет несколько дней, не говоря уже о стоимости этой процедуры.

Вышеописанное показывает наличие значительных сложностей при использовании, а порой и полной непригодности методов, требующих непосредственного контакта исследуемого образца с тестером. Автор видит перспективным развитие бесконтактных методов анализа химического состава веществ, основанных на использовании портативного оборудования.

Неоспоримым преимуществом бесконтактных методов является отсутствие необходимости специальной подготовки образца, что позволяет существенно сократить время одного измерения вплоть до проведения тестов в режиме реального времени. Кроме того, бесконтактный метод позволяет проводить анализ веществ, находящихся в прозрачной оболочке, что открывает перспективы построения портативных устройств с широким спектром практического применения: контроль подозрительных веществ службами безопасности, контроль подлинности лекарственных препаратов конечным потребителем.

Система неразрушающего контроля бесконтактным методом позволит проверить и отсортировать по классам качества всю выходную продукцию, а также внедрить новое поколение элементов эффективной защиты товаров от подделок.

Помимо описанных выше недостатков существующих методов контроля подлинности, отметим, еще и тот факт, что постоянное наращивание вычислительных мощностей ведет к необходимости увеличения скорости передачи данных. Это, в свою очередь, требует расширения количества каналов линий передачи, т. е. расширение частотного диапазона передачи данных и увеличения несущей частоты.

Поскольку уже на данный момент системы передачи данных по высокочастотным кабелям достигли своего предела, все больше приборов переходит на оптические системы связи, где передача сигнала производится по световоду на частоте видимого излучения, которая на 6 порядков выше радиочастот.

В настоящий момент огромное количество актуальных и активно развивающихся технологий требуют совершенствования существующих и развития новых оптических методов и приборов на их основе. [1] Одними из наиболее просто реализуемых методов, позволяющих создать бесконтактные методики, являются оптические, которые позволяют вынести область взаимодействия с образцом за пределы установки, сфокусировав лазерный пучок.

В приведенных примерах часто исследуемый образец имеет либо очень малый объем, либо очень низкие концентрации детектируемого вещества, что делает традиционно используемые методы, такие как люминесцентные маркеры, либо ненадежно работающими, либо не применимыми вообще. Одним из решений (а иногда и единственным решением) этой проблемы являются оптические (волновые) методы анализа и измерений. Длина волны фотона видимого излучения находится в диапазоне 800−250 нм, что делает его очень удобным зондом для анализа веществ, обладающим достаточно малым размером для взаимодействия с единичными молекулами или частями молекул с одной стороны и легко детектируемым с другой.

Принцип работы CCD матриц (От англ. Charge-Coupled Device специализированная аналоговая интегральная микросхема, состоящая из светочувствительных фотодиодов, выполненная на основе кремния, использующая технологию ПЗС — приборов с зарядовой связью.), активно используемых сейчас для детектирования видимого излучения, позволяет подсчитать непосредственное количество фотонов, попавших на детектор, 7 что открывает широкие возможности для детектирования сверхмалых оптических сигналов. Это свойство активно используется в последнее время для изучения спектров поглощения и пропускания. Однако, метод не позволяет изучать низкоэнергетические степени свободы молекул, энергия которых соответствует энергиям квантов электромагнитного излучения терагерцового диапазона, что в значительной степени ограничивает возможности анализа, основанного на использовании спектров поглощения и пропускания. В некоторых случаях в дополнение к отмеченному факту добавляется еще проблема разрушения слабых связей при поглощении фотона видимого света, т. е. разрушение исследуемого образца.

Указанные выше недостатки отсутствуют при регистрации не поглощенного света, а рассеянного на малый угол. При этом молекуле передается не вся энергия фотона, а лишь малая ее часть, приводящая к уменьшению энергии рассеянного фотона и, соответственно, его частотному сдвигу в более красную область в спектре относительно линий возбуждающего излучения. Этот эффект, начиная с момента его открытия в 20-х годах прошлого века, вызывал большой интерес и впоследствии, с развитием лазеров, использовался для исследовательских целей. Эффект Рамана был открыт в 1928 году Ч. В. Раманом одновременно с Л. И. Мандельштамом и Г. С. Ландсбергом. Несмотря на то, что советские физики проводили свои исследования по рассеянию света с 1918 г и абсолютно независимо от Рамана, Нобелевская премия по физике 1930 года была присуждена лишь Раману С тех пор комбинационное рассеяние света в иностранной литературе носит название «эффект Рамана».

Эффект рамановского рассеяния нашел широкое применение для исследования электронных состояний в полупроводниках, но, не смотря на все это, мало применяется для изучения состава веществ и структуры отдельных молекул.

Применительно к анализу веществ, весьма перспективными являются оптические методы, основанные на эффекте рамановского рассеяния, поскольку получаемый в результате спектр определяется вибрационными степенями свободы молекулы, формируя, таким образом, своеобразный «отпечаток пальца» каждого конкретного вещества. С учетом того факта, что интенсивность линий в рамановском спектре зависит от концентрации вещества в смеси, эффект открывает перспективы не только для определения набора компонент в исследуемом образце, но и их мольной доли.

Отметим, что в настоящий момент применение бесконтактных методик диагностики, в том числе на основе комбинационного и гигантского комбинационного рассеяний, активно исследуется во всем мире. Данные методы находят все новые и новые применения в различных областях науки и техники. В. П. Жаров (ЛАМС) опубликовал ряд научных исследований, в которых прослеживается возможность идентификации различных веществ в крови человека, вплоть до отдельных молекул, микробов, маркеров различных заболеваний. [1,2,3].

Частные компании налаживают серийный выпуск сравнительно недорогого лабораторного оборудования для использования в аналитических целях и изучения рамановских спектров веществ. Отметим продукцию ОсеапОрИсБ (США), А1шга (Япония), ауагйеб (Нидерланды), 1оЫп Ууоп (Япония-Франция) как мировых лидеров в производстве портативных спектрометров и оптического оборудования.

Однако, несмотря на распространенность метода и разнообразие выпускаемого оборудования, многие вопросы конструкции, обработки сигнала и идентификации веществ на портативном оборудовании и в полевых условиях остаются нерешенными. В частности, практически отсутствуют доступные системы для идентификации веществ, использующие в своей работе эффект комбинационного рассеяния.

Существующие приборы имеют, с одной стороны, очень высокую цену, что значительно ограничивает возможности их использования, делает их недоступными для применения в повседневной жизни, с другой стороны, недостаточно высокую точность, что делает их использование в лаборатории малоэффективным. Особо отметим несовершенство используемых в указанных приборах алгоритмов обработки, фильтрации и идентификации полученных спектров. В частности, портативное оборудование от компании АЬига в состоянии лишь проверять на соответствие эталону заданное вещество. Возможность поиска вещества из обширной базы данных при проведении анализа отсутствует. Отметим так же и тот факт, что на данный момент в мире существует лишь единственный прибор, созданный для конечного потребителя. Им является указанный выше А1шга Тгшсап.

Предлагаемая в работе методика бесконтактной идентификации веществ позволяет реализовать возможности лабораторного высокоточного оборудования на портативном приборе.

Результаты исследований позволили разработать новый алгоритм обработки спектральных данных, а так же алгоритм идентификации с возможностью проведения покомпонентного анализа. В ряде проведенных экспериментов разработки показывают высокую точность по сравнению с аналогами. Указанные алгоритмы реализованы программно. Реализация на портативном компьютере и высокая скорость работы позволяют использовать как разработанную методику бесконтактной идентификации веществ, так и портативный прибор в решении различных задач не только в лабораторных, но и в полевых условиях.

Цель диссертационного исследования.

Цель работы:

Повышение эффективности и качества контроля подлинности различной продукции неразрушающим бесконтактным методом на основе разработанного универсального алгоритма для фильтрации спектральных данных и идентификации веществ по их спектрам, методики комплексной защиты изделий путем внедрения защитных меток, а так же возможность реализации указанных алгоритмов и методик в полевых условиях благодаря созданному портативному прибору со встроенным источником монохроматического излучения и модулем обработки информации для апробации.

Объект исследования.

Объектом исследований является портативный программно-аппаратный комплекс идентификации веществ в реальном времени, включающий в себя:

• Программное обеспечение, в котором реализованы различные алгоритмы обработки спектральных данных.

• Аппаратный модуль, включающий в себя рамановский спектрометр, источник монохроматического излучения, встроенную оптическую схему для преобразования светового потока, а так же модуль обработки информации.

Предмет исследований.

Предметом исследований являются процессы снятия, анализа и обработки спектров: различные методы фильтрации спектральных данных от шумовой составляющей и методы идентификации веществ по их спектрам комбинационного рассеяния.

Задачи исследования.

Работа посвящена разработке эффективного решения задачи обработки спектральных данных и идентификации веществ по их спектрам на портативном оборудовании в полевых условиях. Для достижения поставленных целей автором выделены следующие частные задачи исследования:

1. Разработать алгоритм идентификации веществ по их спектрам с целью проведения анализа в реальном времени в полевых условиях.

2. Разработать прототип портативного прибора для идентификации веществ с целью апробации алгоритмов.

3. Произвести обоснование метода (физического эффекта), используемого для идентификации веществ применительно к реализации на портативных устройствах.

4. На основе разработанных алгоритмов и макета предложить методику защиты от подделок и контроля состава и подлинности изделий.

Методы исследования.

В работе применен общий подход к нахождению эффективного алгоритма фильтрации и идентификации. В качестве критерия эффективности был выбран максимум коэффициента корреляции при сравнении спектра анализируемого вещества с эталонным.

При выполнении теоретических исследований и реализации поставленных целей использовались методы системного анализа, вычислительной и дискретной математики.

Основная гипотеза исследования.

Предполагается, что спектр, получаемый с ПЗС матрицы, состоит из аддитивной смеси шумовой составляющей, сигнала плавно меняющегося внешнего фона, выраженного наличием базовой линии, и полезного сигнала. При этом полезный сигнал представляет собой довольно узкие спектральные линии, расположенные на определенной длине волны.

Научная новизна.

1. Разработан алгоритм фильтрации и идентификации спектральных данных, сочетающий высокую скорость работы и достаточную точность идентификации с низкими требованиями к вычислительной мощности оборудования, способный проводить не только анализ веществ на предмет точного соответствия эталону, но и покомпонентный анализ смесей.

2. Разработан прототип прибора со встроенным рамановским спектрометром особой конструкции, модулем вычислений, источником монохроматического излучения и оптической схемой, на котором произведены испытания предлагаемого алгоритма. Разработанная система, в отличие от существующих, позволяет в реальном времени проводить покомпонентный анализ смеси бесконтактным неразрушающим методом в полевых условиях.

3. Разработана методика комплексной защиты изделий на основе предложенных алгоритмов. Контроль происходит бесконтактно без разрушения исследуемого вещества. Методика может применяться для контроля подлинности и постоянства состава различных веществ, нефтепродуктов, спиртосодержащей продукции, документов и ценных бумаг. Минимальная стоимость и низкая вероятность защитной метки такого типа позволят данному способу с успехом применяться в различных областях производства.

Достоверность и обоснованность.

Достоверность и обоснованность теоретических положений и экспериментальных результатов обусловлены следующими факторами:

1. Корректность применения математического аппарата (Дискретное преобразование Фурье, вейвлет-анализ, дифференциальное и интегральное исчисление).

2. Соответствие теоретических выводов с результатами испытаний.

Научно-практическая значимость результатов работы.

1. На основе разработанных алгоритмов создано программное обеспечение для бесконтактной идентификации веществ в реальном времени в полевых условиях, позволяющее:

• проводить фильтрацию спектральных данных различными методами;

• осуществлять процесс идентификации веществ, в том числе и их смесей.

Указанное программное обеспечение предназначено для применения на встроенных и портативных компьютерах. Подана заявка на получение авторского свидетельства.

2. В рамках апробации методики бесконтактной идентификации веществ разработан портативный программно-аппаратный комплекс, включающий в себя портативный прибор, готовый к применению как в лабораторных, так и в полевых условиях. На разработку подана заявка о выдаче патента РФ на полезную модель № 2 011 141 358 от 13.10.2011.

3. Применение результатов диссертационных исследований позволит существенно упростить проведение идентификации и анализа состава неизвестных веществ «на месте» с получением результата в реальном времени.

4. На основе диссертационных исследований разработан способ защиты от подделки и контроля подлинности изделий, основанный на бесконтактной идентификации. Способ позволяет эффективно бороться с некачественными товарами, в частности нефтепродуктами и алкоголем, обеспечивая при этом минимальную стоимость каждой защитной метки при высоком уровне безопасности. На указанный способ подана заявка на получение патента РФ на изобретение № 2 011 120 394 от 23.05.2011.

Практические результаты работы.

1. Создан рабочий прототип информационно-аналитической системы для идентификации веществ 1л§ МРгоЬе, способный проводить идентификацию различных веществ в реальном времени. Прототип может использоваться в различных задачах, в частности: в фармакологии, нефтяной промышленности и медицине.

2. В систему встроен портативный компьютер, на котором реализован пакет программного обеспечения 8рес1-гасег. Программное обеспечение может применяться отдельно от прибора для различных задач фильтрации и идентификации спектров, в том числе в задачах разделения веществ в смеси.

Практическая реализация результатов работы:

1. Разработанная программно-аналитическая система для бесконтактной идентификации веществМРгоЬе, включая пакет программного обеспечения БресГгасег, используется в учебно-методических целях на кафедре микроэлектроники и прикладной информатики МФТИ, а так же базовой кафедре ЭВМ МФТИ.

2. Созданный способ защиты от подделки и контроля подлинности изделий прошел апробацию в ЗАО «Компания Безопасность».

Положения, выносимые на защиту.

1. Научно-методические положения фильтрации и распознавания спектральных данных.

2. Комплекс алгоритмов фильтрации и распознавания спектральных данных, позволяющий проводить покомпонентный анализ смеси в режиме реального времени.

3. Методика комплексной защиты объектов путем внедрения специализированной защитной метки.

4. Конструкция портативного рамановского спектрометра со встроенным источником монохроматического излучения и модулем обработки информации.

Апробация работы.

Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на конференциях и семинарах:

• 54-й научной конференции МФТИ «Проблемы фундаментальных и прикладных естественных и технических наук в современном информационном обществе». Секция систем безопасности. Секция радиоэлектроники и прикладной информатики. — М.: МФТИ, 2011. (г. Москва, ноябрь 2011 г.);

•53-й научной конференции МФТИ «Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук». Секция систем безопасности. — М.: МФТИ, 2010. (г. Москва, ноябрь 2010 г.);

•конференции-конкурсе молодых физиков в ФИАН. Секция инновационных проектов. — М.: МФО, 2011 г. (г. Москва, январь, 2011 г.);

•научно-технической конференции по фотонике и информационной оптике НИЯУ МИФИ-2011 М.: НИЯУ МИФИ, 2011 (г. Москва, январь, 2011 г.);

•конференции «Облик промышленности будущего» в рамках Форума биомедицинской индустрии МФТИ. Г. Москва, сентябрь, 2011 г.

•семинаре «Перспективы поддержания нормогликемии при сахарном диабете: новые физические принципы», организованном совместно МФТИ и ФГУ ЭНЦ Минздравсоцразвития. По итогам семинара было принято решение о реализации совместных МФТИ-ЭНЦ проектов, в частности проекта 1пУ1еуЬаЬ по созданию и апробации новых средств неинвазивного анализа гликемии крови. ФГУ ЭНЦ Минздравсоцразвития г. Москва, июль, 2011 г.

Материалы, входящие в диссертационное исследование, были отмечены на различных выставках и конкурсах:

•В 2009 году работа была награждена медалью Всероссийского конкурса научно-исследовательских работ в области нанотехнологий и наноматериалов «За лучшую студенческую работу», организованным Федеральным Агентством по образованию Министерства Образования и науки РФ.

•В 2010 году работа была отмечена Дипломом победителя на творческом конкурсе «Дедал и Икар», организованном группой «ОНЭКСИМ» совместно с МГУ имени М. В. Ломоносова.

•Разработанный макет портативного прибора выставлялся на выставках «Руснанотех — 2010» и «Здравоохранение — 2010» в Экспоцентре.

•В 2011 году автор диссертационных исследований стал финалистом конкурса «Премия Инноваций Сколково» при поддержке CISCO I-PRIZE и фонда «Сколково», а проекту, включающему в себя основные результаты работы, был присвоен статус «Резидент Сколково».

•В 2011 году основные результаты диссертационных исследований были отмечены на научно-инновационном форуме «Селигер-2011», и проект был выдвинут в финал Всероссийского конкурса «Зворыкинская премия».

Патенты.

На разработанный способ защиты от подделки и контроля подлинности изделий, являющийся одним из результатов диссертационной работы, подана заявка № 2 011 120 394 от 23.05.2011 о выдаче патента Российской Федерации на изобретение «СПОСОБ ЗАЩИТЫ ОТ ПОДДЕЖИ И КОНТРОЛЯ ПОДЛИННОСТИ ИЗДЕЛИЙ». Решение о выдаче патента получено 14.12.2011.

На разработанный прототип прибора для идентификации веществ, являющийся одним из результатов диссертационной работы, подана заявка № 2 011 141 358 от 13.10.2011 о выдаче патента Российской Федерации на полезную модель «Устройство бесконтактной идентификации веществ и/или определения концентраций веществ, входящих в состав многокомпонентной смеси». Решение о выдаче патента получено 19.12.2011.

На разработанное программное обеспечение получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2 011 617 874 «Анализатор веществ по их спектрам «Спектрейсер».

Публикации.

Результаты работы опубликованы в 10 статьях, монографиях, сборниках трудов конференций, научно-технических отчетах:

1. Гаврилов Д. А. Идентификация веществ бесконтактным методом / LAP LAMBERT Academic Publishing, 2011 — 108 с. ISBN 978−3-8465−5819−5.

2. Гаврилов Д. А. Алгоритм распознавания веществ в системах машинного зрения. // Естественные и технические науки, 2011, № 2, — С.376−379, ISSN 1684−2626 (ВАК).

3. Гаврилов Д. А., Леус A.B., Гаврилова Т. С. Применение портативного рамановского спектрометра «Око» в системах безопасности// T. Comm Телекоммуникации и транспорт, 2011, № 1, С.35−37. (ВАК).

4. Гаврилов Д. А., Гаврилова Т. С. Применение портативного рамановского спектрометра LightProbe для контроля качества. // Качество. Инновации. Образование, 2011, № 4 (71), С.63−66, ISSN: 1999;513Х. (ВАК).

5. Гаврилов Д. А. Гаврилова Т.С. Преображенский Н. Б. Экспрессанализ: одним взглядом. // Science First Hand (Наука из первых рук), 2011, № 4 (40), С.14−17. (ВАК).

6. Гаврилов Д. А. Бесконтактная идентификация веществ. //Труды 53-й научной конференции МФТИ «Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук». Секция систем безопасности. Том 2. — М.: МФТИ, 2010. 152 с. ISBN 978−5-7417−0324−3.

7. Гаврилов Д. А. Система оптических датчиков для анализа химического состава воды. //Труды 54-й научной конференции МФТИ «Проблемы фундаментальных и прикладных естественных и технических наук в современном информационном обществе». Секция систем безопасности. Том 2. -М.: МФТИ, 2011. С.64−65. ISBN 978−5-7417−0421−9.

8. Гаврилов Д. А. Определение подлинности изделий бесконтактным методом. //Труды 54-й научной конференции МФТИ «Проблемы фундаментальных и прикладных естественных и технических наук в современном информационном обществе». Секция систем безопасности. Том 2. — М.: МФТИ, 2011. С.117−119. ISBN 978−5-7417−0421−9.

9. Гаврилов Д. А., Гаврилова Т. С., Преображенский Н. Б. Портативный прибор для бесконтактной идентификации веществ // Физическое образование в ВУЗах. Приложение. Труды конференцииконкурса молодых физиков, 2011 г, Т 17, № 1, — 57 с. ISSN 1609 — 3143.

10. Гаврилов Д. А., Гаврилова Т. С., Преображенский Н. Б. Портативный прибор для бесконтактной идентификации веществ. // Сборник научных трудов Научно-технической конференции по фотонике НИЯУ МИФИ-2011 М.: НИЯУ МИФИ, 2011, — С.112−113. ISBN 978−5-7262−1390−3.

Структура и общая характеристика работы.

Работа проводилась на кафедре Электронных Вычислительных Машин ФГБОУ ВПО Московского Физико — Технического Института под руководством кандидата технический наук старшего научного сотрудника Преображенского Николая Борисовича.

Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка.

19 литературы и приложения. Объем работы составляет 117 машинописных страницы формата А4 печатного текста с иллюстрациями. Список используемой литературы включает 72 наименования.

Во введении обосновывается актуальность темы диссертационных исследований, задачи и цели работы, формулируются основные положения, выносимые на защиту, научная новизна и практическая значимость полученных результатов.

Первая глава посвящена обзору существующих методов, применяемых на различных этапах процесса идентификации веществ. Проводится обоснование метода комбинационного рассеяния как наилучшего для разработки методики бесконтактной неразрушающей идентификации веществ на портативном приборе. Помимо этого, автор проводит обзор существующих алгоритмов фильтрации сигнала, а так же классификацию методов на несколько больших групп, отмечает преимущества вейвлет-анализа. Так же автором проведен обзор существующих методов идентификации веществ по их спектрам. Ставится задача разработки нового алгоритма, реализованного в портативном приборе и способного проводить идентификацию в реальном времени не только отдельных веществ, но и их смесей с возможностью анализа концентрации каждого компонента в смеси.

Во второй главе описывается алгоритм идентификации веществ. Оговариваются начальные и граничные условия, рассматриваются задачи фильтрации сигнала от различных шумов, подробно рассмотрена задача идентификации. Задача разбита на две части: идентификация на предмет точного соответствия и покомпонентный анализ смеси. В каждой из задач реализована возможность количественного анализа веществ. Отмечается использование при вычислении матриц смеси, что позволяет существенно упростить алгоритм, и реализовать его на портативном компьютере.

Отдельно рассматриваются существующие алгоритмы фильтрации базовой линии. Все они реализованы программно и испытаны на предмет целесообразности использования при решении поставленных задач. На основе анализа указанных алгоритмов автором предложены алгоритмы фильтрации базовой линии на основе сплайна Акимы и вейвлета «Сомбреро».

В третьей главе проводится апробация разработанных алгоритмов. Для апробации методики идентификации веществ по их спектрам создан программно-аппаратный комплекс со встроенным портативным спектрометром, оптической схемой, модулем обработки информации и источником монохроматического излучения.

На первом этапе испытаний происходит отбор алгоритмов идентификации спектров из набора существующих при использовании сплайна Акимы в качестве фильтра базовой линии. На втором этапе испытаний происходит сравнение отобранных алгоритмов с алгоритмом, разработанным автором, проводится анализ смесей различных веществ. Новый алгоритм показывает существенное преимущество.

В главе 4 рассмотрен метод контроля состава и подлинности веществ. Метод основан на введении в состав вещества или его упаковку определенной метки. Метка может содержать один или несколько элементов предназначенных для ориентации, позиционирования и анализа положения метки в приборе.

Обнаружение и проявление этих элементов может быть произведено физическим методом анализа, детектированием параметров определенных информативных признаков в отклике этих элементов на определенное внешнее физическое воздействие.

Разработанный способ обеспечивает высокую степень защиты от подделки и высокий уровень контроля подлинности изделий, что отражено в акте о внедрении, полученном в компании ЗАО «Системы безопасности».

4.3 Выводы.

1. Предложен метод контроля состава веществ, основанный на введении в состав вещества или его упаковку определенной метки. Метка может содержать один или несколько элементов предназначенных для ориентации, позиционирования и анализа положения метки в приборе. Обнаружение и проявление этих элементов может быть произведено физическим методом анализа, детектированием параметров определенных информативных признаков в отклике этих элементов на определенное внешнее физическое воздействие.

2. Неограниченное количество вариаций сочетаний точек расположения химических веществ, их концентраций и низкий предел обнаружения рамановской спектроскопии обеспечивают высокую степень защиты от подделки и высокий уровень контроля подлинности изделий.

3. Поскольку контроль наличия и подлинности защитного средства осуществляется портативным устройством, описанным в главе 2, открывается перспектива создания мобильных пунктов контроля различной продукции.

Заключение

.

В результате проведенных исследований разработан комплекс алгоритмов фильтрации и распознавания спектральных данных для бесконтактной идентификации веществ, которые, в отличие от существующих в настоящее время, реализуется на портативном устройстве со встроенным модулем обработки информации, способном проводить идентификацию процентного состава каждого компонента в смеси.

Качество фильтрации сигнала и точность идентификации показывают значения, превосходящие аналогичные решения в этой области.

В рамках диссертационной работы разработана методика защиты от подделки и контроля подлинности изделий, основанная на бесконтактной идентификации. Подана заявка на получение патента на изобретение.

Основные научные и практические результаты работы докладывались на:

• 54-й научной конференции МФТИ «Проблемы фундаментальных и прикладных естественных и технических наук в современном информационном обществе». Секция систем безопасности. Секция радиоэлектроники и прикладной информатики. — М.: МФТИ, 2011. (г. Москва, ноябрь 2011 г.);

• 53-й научной конференции МФТИ «Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук». Секция систем безопасности. -М.: МФТИ, 2010. (г. Москва, ноябрь 2010 г.);

• Конференции-конкурсе молодых физиков в ФИАН. Секция инновационных проектов. -М.: МФО, 2011 г. (г. Москва, январь, 2011 г.);

• Научно-технической конференции по фотонике и информационной оптике НИЯУ МИФИ-2011 М.: НИЯУ МИФИ, 2011 (г. Москва,.

105 январь, 2011 г.);

В период с 2010 по 2011 год в изданиях ВАК было опубликовано 4 научных работы по тематике исследований.

В рамках проведенного исследования были получены следующие выводы и результаты:

• Реализована новая методика бесконтактной идентификации веществ, которая, в отличие от существующих в настоящее время, может быть реализована на портативном оборудовании и способна при этом проводить процесс идентификации веществ в реальном времени.

• В основе разработанной методики лежит разработанный автором алгоритм, позволяющий одновременно проводить фильтрацию сигнала как от шумовой составляющей, так и от базовой линии, обусловленной плавно меняющимся внешним фоном и люминесцентной засветкой.

• Разработанный алгоритм помимо функции фильтрации осуществляет процесс идентификации веществ по их эталонным спектрам. Алгоритм способен идентифицировать массовую долю каждого вещества в составе смеси и не требует при этом серьезных вычислительных мощностей.

• На основе построенной модели процесса идентификации разработан программно-аппаратный комплекс для идентификации веществ и неразрушающего контроля в реальном времени. Комплекс по целому ряду параметров превосходит аналогичные решения и способен решать задачи идентификации неизвестных веществ как в лабораторных, так и в полевых условиях.

• На основе проведенных исследований предложена методика бесконтактной неразрушающей идентификации веществ для контроля подлинности, на который подана заявка на получение патента.

106 изобретения РФ.

Применение результатов диссертационной работы позволит создавать портативные устройства для решения широкого диапазона задач, связанных с идентификацией неизвестных веществ, начиная от портативных медицинских комплексов для контроля за процессом плазмафереза, портативных неинвазивных глюкометров, и заканчивая установками для контроля постоянства состава нефтепродуктов в магистральном трубопроводе.

Мощности современных вычислительных устройств позволяют производить расчет за достаточное время даже на портативном процессоре, что открывает перспективу проведения анализа в режиме реального времени.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Zharov VP, Mercer KE, Galitovskaya EN, and Smeltzer MS. Photothermal nanotherapeutics and nanodiagnostics for selective killing of bacteria targeted with gold nanoparticles. Biophysics J, 2006−90:619−627 {Impact Factor 5.58- cited by 127).
  2. Kim J-W, Galanzha EI, Shashkov EV, Kotagiri N, and Zharov VP. Photothermal antimicrobial nanotherapy and nanodiagnostics with self-assembling carbon nanotube clusters. Laser Surg. Med. 2007- 39, 622−634. Impact factor 3.05
  3. Galanzha EI, Shashkov EV, Tuchin VV, Zharov VP. In vivo multispectral multiparameter photoacoustic lymph flow cytometry with natural cell focusing, label-free detection and multicolor nanoparticle probes. Cytometry A, 2008−73A:884−8944. www.wikipedia.ru
  4. Fleischmann M., Hendra P. J., Mc Quillan A. J. II Chem. Phys. Lett., 26. (1974)
  5. Jeanmaire D. J., van Duyne R. P., II J. Electroanal. Chem., 84, p. 1 (1974)
  6. Albrecht M. G., Creighton J. A. II J. Am. Chem. Soc, 99, p. 5215 (1977)
  7. В. В., Лазаренко-Маневич Р. М., Колотыркин Я. М. Электрохимия, 14, с. 452, 1019 -М.: Наука (1977)
  8. Fleischmann М., Hendra P. J., Mc Quillan A. J., Paul R. L., Reide Е. S., // J. Raman Spectr., 4, p. 269 (1976)
  9. Гигантское комбинационное рассеяние / Под ред. Р. Ченга, Т. Фуртака.-М.: Мир, 1984
  10. В.Н., Гинзбург B.JJ. Кристаллооптика с учетом пространственной дисперсии и теории экситонов. -М.: Наука, 1979. С. 117
  11. Girlando A., Philpot M.R., Heitman D., Swalen J.D., Santo R., J. Chem. Phys., 72, p. 3973 (1980)
  12. Jha S.S., Kirtley J.R., TsangJ.C. Phys. Rev. Ser. В., 22, p. 5187 (1980)
  13. Yamashita M" Tsuji M. J. Phys. Soc. Japan., 52, p. 2462 (1983)
  14. AravindP.K., HoodE., MetiuH., Surf. Sei., 148, p. 411 (1984)
  15. Weber W. H., FotdG. W., Opt. Lett., 6, p. 122 (1981)
  16. Д.А., Гаврилова T.C. Качество. Инновации. Образование. «Применение портативного рамановского спектрометра LightProbe» для контроля качества. 2011 г № 4
  17. Small G. W" Arnold М. A., Mar guar dt I.A. Analyt. Chem. 1993. V65. PP. 3279−3289.
  18. SavitzkyA., Golay M.J.E. //Analytical Chemistry, 1964. V.36.№ 8. P. 1627.
  19. Rzhevskii A.M., Mardilovich P.P. Applied Spectroscopy. 1994. V.48.№ 1. PP. 13−20
  20. PlyakisK., Sacher E. Appl. Surf. Sei. 1992. V.55. PP.159−164.
  21. MooreA. W., Jorgenson J. W. Analyt. Chem. 1993. V65. № 2. PP. 188−191.
  22. HaradaT., TanumaS. Bunseki Kadaku. 1991. V40. PP. 711−715. Chem. Abstr. 1992.116. 14289n
  23. Jarnsens F., Francois J.-P. Applied Spectroscopy. 1992. V46. № 2. PP.283 292
  24. Ulgen A., Dogan M" Gokmen A., Yalcin S. Spectrochim. Acta. 1993.48B. PP. 65−98
  25. Van Veen E. H., De Loos-Vollebregt M.T., Wassink A.P., Kalter H. Analyt. Chem. 1992. V64. PP. 1643−1649
  26. St. Louis RH., Siems W.F., Hill H.H. Analyt. Chem. 1992. V64. PP. 171 177
  27. A.M. Введение в обобщенную спектральную теорию сигналов. М.: Сов. радио. 1972
  28. Daubechies /. Ten Lectures on Wavelets. SIAM press. Philadelphia, 1992. (Перевод: Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. Москва-Ижевск: РИЦРХД, 2001.).
  29. Chui С.К. Wavelets: A Tutorial in Theory and Application. Academic Press, Boston, 1992. (Перевод: Чуй Ч. Введение в вейвлеты. М.: Мир, 2001).
  30. Vetterly М., Kovacevic J. Wavelets and Subband Coding. New Jersey: Prentice HallPTR. 1995.
  31. Mallat S. A wavelet Tour of Signal Processing. San Diego: Academic Press, 1999. (Перевод: Малла С. Вейвлеты в обработке сигналов. М.: Мир, 2005.).
  32. Strang G., Nguyen Т. Wavelets and Filter Banks. Boston: Wellesley-Cambridge Press. 1996.
  33. И.Я. Основы теории всплесков // Успехи математических наук. 1998. V. 53. № 6. С.9−13.
  34. А.П. Введение в теорию базисов всплесков. СПб.: Изд. СПбГТУ, 1999.
  35. Воробьев В. К, Грибунин В. Г. Теория и практика вейвлет-преобразования. СПб.: ВУС, 1999.
  36. А.А., Храмов А. Е. Непрерывный вейвлетный анализ и его приложения. М.: Физматлит, 2003.
  37. И. М, Иванов О.В., Нечитайло В. А. Вейвлеты и их использование. //УФН. 2001. Т. 171, № 5. С. 465.
  38. И.Я., Протасов В. Ю. Скопина М.А. Теория всплесков. М.: Физматгиз, 2005.
  39. Leung A.K.-M., ChauF.T., GaoJ.B., Shih T.M. Application of Wavelet Transform in Infrared Spectrometry: Spectral Compression and Library Search.//Chemometric Intelligent Laboratory System, v.43. 1998, pp.69−88
  40. Н.М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения. //УФН. 1998. Т.166,№ 11.С.1145
  41. Hudgings L., Friehe С.A., Mayer М.Е. Physical Review Letters, 1993. V.71, № 20. Р.3279
  42. КороноескийАА., Хромое А. Е. Письма в ЖЭТФ, 2004. Т.79- № 7. С.391
  43. В.А., Короновский А. А., Храмов А. Е. Письма в ЖТФ, 2003. Т.29, № 18. С. 61
  44. ShaoX.-G., Leung А. К.-М., Chau F.-T. Wavelet: A New Trend in Chemistry.//Accounts of Chemical Research. V.36, No. 4,2003, pp. 276−283
  45. Yl.Donoho D., Johnstoune I. Ideal spatial adaptation via wavelet shrinkage //Biometrika. 1994. V81. P. 425−455
  46. Barclay V.J., Bonner R.F. Application of Wavelet Transforms to Experimental Spectra: Smoothing, Denoising, and Data Set Compression. //Analyt. Chem. 1997. V69. P. 78−90
  47. Pi-Fuei Hsien. Classification of High Dimensional Data, Ph.D. dissertation, School of Electrical and Computer Engineer-ing, Purdue University, West Lafayette, Indiana (1998)
  48. F.Gan, J. Yan and Y.Liang. Analyt. Sei., 17 (2000) 635—93 753. Ozdemir D., Williams R.R. Simple Method for Extracting Gaussian Peak Parameters. //Applied Spectroscopy., v.51,1997 pp. 749−754
  49. Phillips M.L., White R.L. Dependence of Chromatogram Peak Areas Obtained by Curve-fitting on the Choice of Peak Shape Function. //J. Chromatogr. Sei. V.35, 1997, pp.75−81
  50. Lavine B.K. Chemometrics. Anal. Chem. V.72,2000, pp.91R-97R
  51. ShaoX.L., Chau F.-T., Leung A. K.-M. Application of Wavelet Transform in Processing Chromatographic Data. //Wavelets in Chemistry, pp. 205−222. Ed. By Wolczak. Elsevier Science B.V. 2000
  52. Felinger A. Data anaysis and Signal Processing in Chromatography. Elsiver. Amsterdam. 1998
  53. Haswell S.J. Practical Guide to Chemometrics. New York. Marcell Dekker. 1992. PP. 264−267
  54. Leung A. K.-M., Chau F.-T., Gau J.B. Wavelet Transform: A Method for Calculation in Analytical Chemistry. //Analyt. Chem. 1998.V.70. PP.52 225 229
  55. Портативный прибор для бесконтактной идентификации веществ, Гаврилов Д. А., Гаврилова Т. С., Преображенский Н. Б. с. 112−113, Сборник научных трудов Научно-технической конференции по фотонике НИЯУ МИФИ-2011 М.: НИЯУ МИФИ, 2011 ISBN 978−57 262−1390−3
  56. Бесконтактная идентификация веществ, Гаврилов Д. А. с. 101−103, Труды 53-й научной конференции МФТИ «Современные проблемы112фундаментальных и прикладных наук». Часть I. Радиотехника и кибернетика. Том 2. — М.: МФТИ, 2010. — 152 с. ISBN 978−5-74 170 324−3
  57. Вейвлет-преобразование и анализ временных рядов, П. В. Козлов Б.Б. Чен ВЕСТНИК КРСУ / № 2, 2002 г.
  58. On the convergence of derivatives of B-splines to derivatives of the Gaussian function, Brinks R, Comp. Appl. Math., 27, 1, 2008
  59. H.M. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения //УФН. 1996.-Т.166.-№ 11.-С. 1145−1170
  60. Д.А. Естественные и технические науки «Алгоритм распознавания веществ в системах машинного зрения» 2011 г, № 2, с.376−379 ООО «Издательство «Спутник+» (2011), ISSN 1684−2626
  61. Патент RU 2 254 354 С1, 20.06.2005 (17)
  62. Патент RU 2 160 928 С2, 20.12.2000
  63. Патент RU 2 302 000 С2, 27.06.2007
  64. Патент US 2 011 049 239 AI, 03.03.2011
  65. Патент RU 2 379 757 CI, 20.01.2010
  66. Д.А. Jleyc A.B., Гаврилова Т. С. «Применение портативного рамановского спектрометра «Око» в системах безопасности» Т-Comm телекоммуникации и транспорт, № 1−2011, с.35−37 ООО «ИД Медиа Паблишер» (2011)
Заполнить форму текущей работой