ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2017 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,500
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,405
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,817
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,319
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,264
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 6012
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 404
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 338
Десятилетний индекс Хирша: 17
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год: 527
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 16

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2017 гг. на сайте РИНЦ

Вход


Забыли пароль? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

4
Ожидается:
16 Декабря 2018

Проблемно-ориентированные системы обработки графических изображений сложной структуры в задачах визуализации

Статья опубликована в выпуске журнала № 1 за 1992 год.[ 20.03.1992 ]
Аннотация:
Abstract:
Авторы: Решетников В.Н. (rvn_@mail.ru) - Центр визуализации и спутниковых информационных технологий ФНЦ НИИСИ РАН, Москва, Россия, доктор физико-математических наук, Сотников А.Н. (asotnikov@iscc.ru) - Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН, ул. Вавилова, 44-2, г. Москва, 119333, Россия, г. Москва, Россия, доктор физико-математических наук
Ключевое слово:
Ключевое слово:
Количество просмотров: 10712
Версия для печати

Размер шрифта:       Шрифт:

Развитие электронно-вычислительной техники привело к новому этапу научных исследований, связанных с визуализацией данных, полученных в результате вычислительного эксперимента или обработки данных натурного опыта. Если еще десять лет назад пользователь был удовлетворен десятками метров распечаток результатов счета, то сегодня, с появлением графических рабочих станций, мини-супер и суперЭВМ, у него появилась потребность иметь на выходе качественную картину проводимого исследования и желательно в динамике. Именно этот процесс и получил название визуализация.

Легко заметить, что во всем комплексе задач визуализации есть общее - работа с графическими образами, изображениями и отображение методов их обработки на различные архитектуры вычислительных систем. Но различий наблюдается больше, это зависит от конкретной проблемной ориентации (визуализация в задачах теплопроводности, ядерной физики, макро- и микрокосмос, биология, мультипликация и т.д.).

Чтобы пояснить класс задач, связанных с созданием программно-аппаратного комплекса обработки графических изображений сложной структуры топографического/топологического типа, приведем два примера.

Контроль фотошаблонов и слоев многослойных печатных плат заказных и полузаказных СБИС.

Процесс создания СБИС состоит из нескольких этапов, в частности из проектирования, изготовления фотошаблонов, изготовления слоев, склеивания слоев, сверления контактных отверстий и пайки микросхем.

На этапе изготовления слоев происходит процесс травления металлизированной поверхности заготовки, после которого остаются только те участки металлизированного покрытия, которые должны обеспечивать запроектированное функционирование всей платы. К сожалению, наблюдаются неконтоолитгемые отклонения от условии технологического процесса, а в результате на различных участках поверхности слоя наблюдаются нарушения заданной топологии: от перетравления - разрывы проводников, уменьшения ширины проводника, приводящие к нарушению структуры сигнала и т.д.; от недотравления - появление таких наплывов на проводниках, которые приводят либо к посторонним высокочастотным помехам, либо к замыканию и т.д.

Учитывая, что для выпуска слоев применяется микронная технология, то очевидно, что визуальный контроль топологии человеком не может быть эффективным. Необходим программно-аппаратный комплекс на базе ЭВМ, решающий задачу контроля топологии слоев печатных плат СБИС. Аналогичная задача стоит и для контроля фотошаблонов.

Автоматизация работ в задачах проектирования в картографии, землеустройстве и гра-достроите льет ее.

Решение задач развития больших регионов (город, область я т.д.) опирается на конкретную привязку проектов к реальной местности. Любое изменение, вносимое в топологию данной местности, может резко изменить обстановку к привести к непредсказуемым последствиям. Таких примеров множество - строительство большого завода без решения задачи доставки рабочих, возведение вредных производств в черте города ради экономии на транспортных перевозках, отсутствие социально-бытовой сферы в районах новостройки и т.д. Существуют различные математические модели, позволяющие учитывать экономические, демографические, транспортные и другие факторы при разработке планов развития регионов. И важной характеристикой является большой объем вычислений, проводимых, как правило, на больших и суперЭВМ. Визуализация в задачах, естественно, должна отображаться на реальный топографический план (топоплан) и обеспечивать следующую связь (рисЛ).

Таким образом, мы пришли к задаче создания электронного топоплана региона, допускающего редактирование различного типа (CAD-редактирование, редактирование на основе обсчетов математических моделей и т.д.).

В стране существует и распространена как таковая безмашинная технология подготовки и редактирования топопланов. Такой топоплан города Москвы занимает 100000 планшетов, каждый размером 50см х 50см. Время создания (черчения) человеко-машинным методом электронного топоплана такого объема измеряется величиной порядка нескольких сотен человеко-лет, что неприемлемо. Поставлена альтернативная задача - разработать программно-аппаратный комплекс, позволяющий ввести существующие планшеты в ЭВМ, создать на их основе единый электронный топоплан региона для решения вышеперечисленных задач. Это становится особенно актуальным с введением налога и продажей земли.

В приведенных двух примерах выделим общее ядро.

1. Съемка и ввод в ЭВМ топологии поверх ности изделия.

2.     Оцифровка н предобработка изображе ния, позволяющие применять CAD-системы для редактирования и первичной обработки.

3.     Создание, ведение и сопровождение баз данных графической информации сверхбольшо го объема.

4.     Проведение вычислительных экспери ментов с использованием соответствующих проблемно-ориентированных математических моделей и экспертных систем, с дальнейшей интерпретацией и визуализацией получаемых результатов. Математические модели являют ся сложными и их анализ требует больших зат рат машинного времени на мощных вычисли тельных системах.

5.     Получение в случае необходимости твер дых копий, отражающих топологию поверхнос ти изделия.

Легко заметить, что для решения задач, перечисленных в п.п. 1, 2 и частично в 3, можно использовать компьютеры типа IBM PC/AT 286/386, графические рабочие станции типа БЕСТА, Sun, Appollo и созданные на их базе автоматизированные рабочие места (АРМ).

Решение задач 3, 4 требует более мощной вычислительной техники, обладающей большими скоростными ресурсами, соответствующей гигабайтной памятью и т.д., то есть тех ЭВМ, которые относятся к классу мини-супер и суперЭВМ. Примерная схема приведена на рис. 2.

Так как в нашей предметной области важную роль играет ввод в ЭВМ топологии поверхности изделия, остановимся коротко на некоторых имеющихся здесь особенностях.

Ввод топоплана изделия (далее мы будем использовать этот термин равно как для объектов топографической, так и иной природы, понимая под этим топологический план) осуществляется либо телевизионной командой высокого разрешения, либо через сканер с соответствующими характеристиками. Полученное изображение оцифровывается и в растровой форме воспроизводится на экране дисплея ЭВМ (в основном — это PC либо графические рабочие станции).

Именно на этих ЭВМ, получающих первичное изображение, и проводятся: предобработка - цветоотделение, фильтрация, бинаризация, скелетизация растрового изображения;

векторизация и сводка — преобразование растрового изображения в векторное, уточнение координат и сшивка (в случае необходимости); топологическое редактирование - поддержка и обновление топопланов.

Для контроля полученных результатов предусмотрен вывод на устройство получения твердых копий — печать, графопостроитель и т.д. (рис. 3).

Векторизация переводит изображение, полученное после съемки, из растровой в векторную с выделением отдельных линий, образующих примитивный, состоящий из одной линии, и составной объекты. Для примитивных объектов предусмотрен механизм распознавания. Если объект распознан, то на выходе получается его описатель. Если объект составной, то он векторизуется.

Векторизация производится с целью выделения логически связных линий, образующих единый объект. Такая обработка позволяет переводить изображение в формат различных графических редакторов, основанных на векторном представлении. Параллельно происходит идентификация линий с различными условными знаками.

Проведя векторизацию объектов и ввода различной информации о них, можно решать и картометрические задачи (определение площадей, коррекция границ, проектирование участков и объектов), а результаты хранить в базах графических и символьных данных.

Таким образом, после сканирования, проведения предобработки в ЭВМ создается модель планшета 'в виде файла, который может обрабатываться проблемно-ориентированными CAD-редакторами (-системами). Использование CAD-редакторов позволяет создавать и использовать готовые банки (наборы) условных знаков, типов линий, объектов, слоев и др., удалять помехи от структуры носителя изделия (ложные отражения от пластика, бумаги, лакового покрытия и пр.), создавать и хранить модель оригинала, очищенную от посторонней информации.

Проблемно-ориентированные редакторы в свою очередь позволяют совершенствовать обрабатываемый топоплан, создавать новый на базе уже существующего, с учетом новых условий и ограничений, накладываемых пользователем (проектирование новых энергетических или транспортных магистралей, размещений новых элементов с учетом их влияния на глобальную структуру топоплан а и т.д.).

Очевидно, что на структуру топоплана оказывает влияние временной фактор, это и появление новой элементной базы в электронике, строительство и разрушение отдельных объектов в градостроительстве, изменение русла рек и каналов и т.д. Для учета и внесения изменений такого типа служат модули приема, обработки и преобразования дополнительной информации - последующая или off-line коррекция (в топографии это могут быть данные аэрофотосъемки, космические снимки и т.д.).

Полученное в итоге пред- и постобработки изображение топоплана открыто для работы с соответствующими математическими моделями, результаты исследования которых при различных начальных и граничных условиях являются основой для последующего человеко-машинного редактирования топопланов.

Для эффективного решения этой задачи необходимо иметь выход на суперЭВМ, где будет храниться и обрабатываться информация по всему топоплан у в целом и проводиться исследование больших системных математических моделей структуры топоплана.

Структура программного обеспечения для решения такого класса задач приведена на рис. 4.

Описанная выше концепция обработки топопланов в настоящее время реализуется для различных задач в ИПК РАН- и для создания электронной карты города в Мое гор геотресте.


Постоянный адрес статьи:
http://swsys.ru/index.php?page=article&id=1439
Версия для печати
Статья опубликована в выпуске журнала № 1 за 1992 год.

Возможно, Вас заинтересуют следующие статьи схожих тематик: