Содержание
Аннотация
В статье рассмотрена возможность применения RGB изображений для оценки спектральных характеристик отражения поверхности исследуемых объектов (на примере кирпичной продукции). На основе предложенной модели формирования изображения разработана методика оценки спектральных коэффициентов отражения поверхности кирпича на основе RGB изображений, согласно которой следует выполнять получение изображения не только кирпича, но и осветителя, расположенного рядом с областью получения изображений. Разработано соответствующее программное обеспечение и проведена экспериментальная проверка указанной методики. При этом были получены изображения нескольких кирпичей и осветителя и доказательство возможности оценки спектральной характеристики отражения поверхности кирпича для каждого канала RGB. Приведены изображения частей кирпичей без дефекта и с дефектами разного типа («скол» и «трещина»). Обнаружено различие гистограмм распределения яркости для частей кирпичей с дефектами и без дефектов, позволяющее строить алгоритм обнаружения дефектов. Представленная методика позволит ускорить и автоматизировать контроль качества кирпичной продукции.
Список использованной литературы
1. Стратегия развития строительной отрасли и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации до 2030 года с прогнозом на период до 2035 года. – М.: Минстрой РФ, 2019. – 82 с.
2. Ананьев А.И., Лобов О.И. Керамический кирпич и его место в современном строительстве // Промышленное и гражданское строительство. – 2014. – № 10. – С. 62–65
3. Катаев М.Ю., Карташов Е.Ю., Карпов Р.К. Методика оценки цветового качества производства кирпичной продукции на основе RGB-изображений // Светотехника. – 2022. – № 3. – Р. 63–67.
Ключевые слова
Выберите вариант доступа к этой статье
Рекомендуемые статьи
Методика оценки цветового качества производства кирпичной продукции на основе RGB-изображений «Светотехника», 2022, № 3
Коррекция освещённости многовременных RGB-изображений, получаемых с помощью беспилотного летательного аппарата «СВЕТОТЕХНИКА», 2020, № 6
Методика распознавания растительности на основе цветового и текстурного анализа RGB изображений. Журнал «Светотехника» №2 (2019).