Show simple item record

dc.contributor.authorГуляев, П. В.
dc.coverage.spatialМинскru
dc.date.accessioned2023-10-18T10:48:04Z
dc.date.available2023-10-18T10:48:04Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.citationГуляев, П. В. Application of the Hough Transform to Dispersion Control of Overlapping Particles and Their Agglomerates = Применение преобразования Хафа для контроля дисперсности накладывающихся частиц и их агломератов / П. В. Гуляев // Приборы и методы измерений. – 2023. – Т. 14, № 3. – С. 199-206.ru
dc.identifier.urihttps://rep.bntu.by/handle/data/136347
dc.description.abstractThe dispersion control of micro- and nanoparticles by their images is of great importance for ensuring the specified properties of the particles themselves and materials based on them. The aim of this article was to consider the possibilities of using the Hough transform for dispersion control of overlapping particles and their agglomerates. Analysis of the application of the Hough transform for overlapping particles and their agglomerates showed the following. The particularities of the conventional implementation lead to the preferred registration of large particles, the shift of the centers of overlapping particles, and the distortion of the size values. To use the Hough transform correctly, fine-tuning of all its parameters is required. To automate this process, the dependences of the number and size of particles recorded in the image on the parameters of the Hough transform was investigated. The studies were carried out on test images with a known number and size of particles. The results showed that when the threshold parameters of the Hough transform change, the number of detected particles stabilizes near their optimal values. When the size range of particles detected by the Hough transform changes, the histogram of the particle size distribution changes. In this case, the optimal width of the range is determined by the most stable extremes of the histogram. The maximum center-to-center distance is set at least half of the optimal range. The configuration algorithm is described and implemented. It implies repeatedly running the Hough transform with different combinations of parameters. The algorithm includes stages of coarse and fine-tuning, which allows to getting closer to the optimal parameters. The efficiency of the algorithm has been confirmed on test and real images. Tests have shown that the errors in determining the size and number of particles of the multi-pass Hough transform are on the same level or exceed these indicators for analog methods.ru
dc.language.isoenru
dc.publisherБНТУru
dc.titleApplication of the Hough Transform to Dispersion Control of Overlapping Particles and Their Agglomeratesru
dc.title.alternativeПрименение преобразования Хафа для контроля дисперсности накладывающихся частиц и их агломератовru
dc.typeArticleru
dc.identifier.doi10.21122/2220-9506-2023-14-3-199-206
local.description.annotationКонтроль дисперсности микро- и наночастиц по изображениям имеет большое значение для обеспечения заданных свойств самих частиц и материалов на их основе. Целью данной работы являлось исследование возможностей применения преобразования Хафа для контроля дисперсности накладывающихся частиц и их агломератов. Анализ применения преобразования Хафа для накладывающихся частиц и их агломератов показал следующее. Особенности конвенциональной реализации приводят к предпочтительной регистрации больших частиц, смещению центров перекрывающихся частиц, искажению размеров. Для корректного использования преобразования Хафа требуется точная настройка всех его параметров. Для автома- тизации такой настройки исследованы зависимости количества и размера регистрируемых на изображении частиц от параметров преобразования Хафа. Исследования проводились на тестовых изображениях с известным количеством и размерами частиц. Результаты показали, что при изменении пороговых параметров преобразования Хафа число регистрируемых частиц стабилизируется вблизи их оптимальных значений. При изменении диапазона размеров регистрируемых преобразованием Хафа частиц изменяется гистограмма распределения частиц по размерам. При этом оптимальная ширина диапазона определяется по наиболее устойчивым экстремумам гистограммы. Максимальное межцентровое расстояние устанавливается не менее половины оптимального диапазона. Описан и реализован алгоритм настройки, подразумевающий многократный запуск преобразования Хафа с различными комбинациями параметров. Алгоритм включает этапы грубой и точной настройки, позволяющие точнее приблизится к оптимальным параметрам. Работоспособность алгоритма подтверждена на тестовых и реальных изображениях. При этом погрешности определения размеров и количества частиц многопроходового преобразования Хафа находятся на одном уровне или превосходят данные показатели у методов-аналогов.ru


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record