PNIPU

PNIPU

На Пикабу
Дата рождения: 19 ноября 1953
поставил 2 плюса и 0 минусов
отредактировал 0 постов
проголосовал за 0 редактирований
в топе авторов на 656 месте
2010 рейтинг 29 подписчиков 0 подписок 229 постов 18 в горячем

В отпуск на Луну: с чем предстоит столкнуться космическим туристам — рассказывает эксперт Пермского Политеха

В отпуск на Луну: с чем предстоит столкнуться космическим туристам — рассказывает эксперт Пермского Политеха Наука, Космос, Научпоп, Космический туризм, Луна, Длиннопост

SpaceX. Unsplash

Эра космического туризма началась 28 апреля 2001 года, когда на борт МКС (Международной космической станции) ступил бизнесмен Деннис Тито. В наши дни любительские поездки на орбиту Земли становятся все более частым явлением. Евгений Бурмистров, математик I-ой категории кафедры математического моделирования систем и процессов, заместитель директора Политехнической школы ПНИПУ, рассказал, где ученые предлагают построить космические базы, кто сможет провести отпуск в космосе, что можно положить в багаж, как вернуться обратно и какой вариант путешествия предлагают тем, у кого нет лишних миллионов.

Какие трудности подстерегают космических путешественников?

Любое путешествие от поверхности Земли отягощается несколькими факторами. Во-первых, длительность полета, например, до Луны составит чуть больше трех земных суток, а до Марса лететь придется уже 250-300 суток. То есть такое путешествие может затянуться на несколько лет, если также учесть время пребывания на космическом объекте и обратный путь.

Во-вторых, во время экспедиции туристы будут подвергаться воздействию космической радиации, с которой они столкнутся уже на радиационном поясе Земли (начинается примерно на высоте в 4 000 км от поверхности планеты) и далее в бескрайнем космическом пространстве.

В-третьих, в одиночку отправиться в межпланетную поездку не получится: экипаж корабля должен составлять минимум восемь человек, и каждый на борту должен выполнять работу для успеха миссии. В-четвертых, налегке отправиться в космос тоже не выйдет, поскольку с собой необходимо взять провиант на всю команду, медикаменты, оборудование, топливо и многое другое. Кстати, из-за большого количества груза современные космические программы разрабатывают и тестируют именно тяжелые ракеты-носители, которые достаточно мощны для этого.

— И, наконец, — невесомость. Первая попытка встать на ноги может обернуться крахом при знакомстве с гравитацией новой планеты. Космонавты, долгое время находящиеся на МКС, теряют крепкость своих мышц и потому долго восстанавливаются после завершения космических миссий. А кому нужны бессильные колонизаторы или туристы на Марсе? — рассуждает Евгений Бурмистров.

Куда смогут отправиться космические туристы?

Луна

Колонизация спутника Земли, по примерным подсчетам, обойдется в 10 млрд долларов. К тому же лунную станцию можно использовать как пересадочный пункт в путешествиях на другие планеты. На Луне есть полезные ископаемые, которые получится использовать в качестве ракетного топлива для заправки космических кораблей.

Удачным для базы местом считают бассейн Южный полюс — Эйткен. Здесь много кратеров, которые будут защищать астронавтов от сильных ветров, и тени —  она поможет избежать сильных перепадов температур. В этой области также находится скопление водяного льда, который подойдет для создания питьевой воды и кислорода.

Облака Венеры

Сейчас поселиться на Венере невозможно: там слишком жарко, дуют сильные ветра, а уровень радиации и давление очень высоки. Поэтому ученые предлагают заселить ее атмосферу и устроить воздушный город в облаках, не касаясь поверхности планеты. Сила гравитации на Венере практически равна земной, а значит, корабли смогут удержаться в воздухе. Защитить станцию от серной кислоты поможет тефлоновая эмаль.

Однако идея ученых сталкивается с проблемой. По строению Венера похожа на Землю, там также есть вода. Но доставлять ее с планеты на парящую станцию трудоемко и опасно. Предполагается, что с этой задачей справятся роботы на дистанционном управлении.

Церера

Это карликовая планета в главном поясе астероидов между Марсом и Юпитером, ее диаметр — 950 км, а четверть всей площади занимает водяной лед. Таких запасов воды будет достаточно для колонизации планеты. Также не исключено, что под ее поверхностью может находиться пресноводный океан. На Церере в десять раз меньше солнечного света, чем на Земле, но его хватит для создания энергии за счет солнечных батарей. Церера — самое крупное космическое тело в своем поясе астероидов. Оно может стать связующим транспортным узлом между Марсом, Луной и Землей.

Каллисто

Это естественный спутник Юпитера, о перспективах заселения которого говорят в «Роскосмосе» и NASA. Ученые полагают, что Каллисто богат запасами подземных вод. Их может быть в два раза больше, чем во всех океанах Земли. Исследователям было бы интересно поискать на спутнике признаки жизни, а станция на Каллисто позволила бы совершать миссии на Юпитер и соседние спутники — Европу и Юпитер II. Но есть препятствия: высокий уровень радиации и низкая гравитация.

Титан

Крупнейший спутник Сатурна содержит массу полезных ископаемых, аналогичных нефти и природному газу. Атмосфере Титана не хватает кислорода, но его можно добывать из водяного льда, который находится под поверхностью спутника.

Главный недостаток Титана — большое расстояние от Земли. С современными технологиями лететь до него придется около семи лет, что может оказаться не просто долго, но и опасно для здоровья астронавтов. К тому же человечество пока не обладает технологиями, способными оснастить такой долгий полет.

Все ли могут путешествовать в космосе?

Хоть первый турист отправился в космос в 2001 году, «непрофессиональный» космонавт побывал на орбите Земли почти на 10 лет раньше. Такой чести удостоился японский журналист Тоёхиро Акияма, который вместе с советскими космонавтами Виктором Афанасьевым и Мусой Манаровым вошел в состав экипажа восьмой основной экспедиции орбитальной станции «Мир». Оттуда он должен был провести несколько прямых эфиров для японских телезрителей, что обошлось медиакорпорации TBS, по разным данным, в 25-37 млн долларов.

Более года журналист тренировался в Центре подготовки космонавтов им. Гагарина. Специальной подготовки для частных лиц тогда не существовало, и вероятно, для японца адаптировали программу профессиональных космонавтов, упростив ее. Но облегченной подготовки оказалось недостаточно: после выхода на орбиту у Тоёхиро возникли проблемы с вестибулярным аппаратом.

Кроме здоровья, туристам еще нужно иметь немалый капитал. Обычно космический тур представляет собой полет на МКС (Международную космическую станцию), что оценивается в 35-45 млн долларов. А если вам захочется также выйти в открытый космос, то придется доплатить еще 45-55 млн долларов.

С 2002 года для МКС действуют общие критерии отбора посетителей (космических туристов) и космонавтов. Их анкеты проверяются Интерполом, а также странами-участницами проекта. Важную роль играет прошлое человека: он не должен быть судим, замечен за позорным или нечестным поведением, употреблением наркотиков и большого количества алкоголя. Турист обязан владеть английским (на уровне B1) и хотя бы немного языком той страны, которая осуществляет запуск.

Будущий космический турист проходит всевозможные медицинские обследования и, если он достаточно здоров, допускается к нагрузочным тестам, испытаниям в барокамере, вращению на центрифуге и т.д. Помимо этого он изучает работу систем МКС и летательного аппарата, отрабатывает взаимодействий с членами экипажа, нестандартные и аварийные ситуации, навыки выживания, выхода в открытый космос, проходит парашютную подготовку. Минимальный срок последующего обучения длится шесть месяцев. Примерно за две недели до вылета туриста отвозят на космодром для завершения подготовки.

Что можно взять с собой в космическое путешествие?

Космонавты в багаже провозят не только необходимые припасы и оборудование, но и запас клейкой ленты, которая может пригодиться в любой момент. Так, в 1972 году участники лунной миссии «Аполлон-17» с помощью скотча починили крыло своего лунохода.

Кроме того, на борт МКС можно принести личные вещи. Например, флаги или музыкальные инструменты. В 1978 году советский космонавт Александр Иванченко взял с собой в полет обычную гитару — так музыкальные инструменты стали одним из механизмов психологической поддержки работников космических миссий.

Носки. Они нужны для того, чтобы крепления для ног, которые есть, например, в туалете, не натирали.  А еще это способ самовыражения, как и карнавальные костюмы: чтобы избавиться от стресса, экипажу разрешается брать с собой даже нестандартную одежду. Например, для Нового года на МКС припасен костюм Снегурочки.

Как проходит возвращение на Землю?

В апреле 2022 года четыре туриста на пассажирской капсуле Crew Dragon отправились на борт Международной космической станции, где пробыли две недели. Миссию осуществила компания SpaceX по заказу Axiom Space, которая в будущем планирует построить на околоземной орбите частную космическую станцию.

После запуска корабль Crew Dragon успешно состыковался с космической станцией. Информация о том, чем туристы занимались на МКС, не разглашается. Изначально планировалось, что туристы пробудут на станции около десяти дней. Однако возвращение на Землю пришлось немного отложить из-за неблагоприятной погоды в месте посадки на побережье штата Флорида (США). Обратный путь экипажем был проделан на том же корабле, который привез их на МКС и все это время был с ним состыкован. Это было сделано для того, чтобы минимизировать риски и расходы: еще один запуск корабля с Земли удвоил бы сумму расходов. А в случае непредвиденной ситуации туристы смогли бы покинуть МКС практически в любой момент.

После того, как летательный аппарат отсоединился от космической станции, капсула вернулась на Землю. Хорошо защищенная от перегрева в слоях земной атмосферы, она успешно приводнилась у берегов Флориды.

Бюджетный вариант — суборбитальный полет

Суборбитальным считается полет космического корабля или гиперзвукового самолета по баллистической траектории со скоростью меньше 1-й космической, то есть он не выходит на орбиту искусственного спутника Земли. Как это выглядит: летательный аппарат поднимается до уровня линии Кармана (100 км над уровнем моря), по которой принято разграничивать атмосферу Земли и космоса, а затем возвращается на Землю. Это куда проще, чем отправлять космонавта на МКС (около 400 км над уровнем моря), поскольку не требует длительной подготовки и сверхдорогих космических кораблей.

Именно на это в 2021 году сделали ставки миллиардеры Джефф Безос (Blue Origin) и Ричард Брэнсон (Virgin Galactic), которые стали первыми суборбитальными туристами. Полноценное начало эпохи суборбитальных полетов при наличии достаточного спроса сделает такие «туры» доступными для тысяч новых энтузиастов. Найти 450 тысяч долларов на полет с Virgin Galactic куда проще, чем десятки миллионов для тура на МКС.

Показать полностью

Ученые Пермского Политеха обучили нейросеть находить нелегальных пользователей в сети

Ученые Пермского Политеха обучили нейросеть находить нелегальных пользователей в сети ПНИПУ, Информационная безопасность, Злоумышленники, Кибератака, Защита информации, Нейронные сети, Искусственный интеллект

Информационная безопасность отвечает за то, чтобы важные сведения компании, личные дела и корпоративные тайны не попали не в те руки. Эта отрасль защищает данные от утечек, а программы, системы и сети — от взлома, порчи файлов или других видов атак. В коммерческих и государственных структурах сведения также необходимо охранять от шпионов или возможных злоумышленников внутри самого коллектива. Существующие методы обнаружения нелегальных пользователей занимают много времени и не всегда эффективны. Улучшить работу информационной безопасности можно с помощью искусственного интеллекта, который за короткое время способен анализировать большое количество данных. Ученые ПНИПУ обучили нейросеть быстро и точно выявлять нелегальных пользователей в сети. Разработка обеспечит укрепление информационного суверенитета России.

Статья опубликована в журнале «Master’s journal», 2023 год. Исследование выполнено в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030».

Важным инструментом обеспечения информационной безопасности компаний являются файлы журналов событий. Они представляют собой специальную базу данных, которая содержит всю информацию о различных событиях, происходящих в системе или сети, относящиеся к безопасности. Эти сведения позволяют анализировать и отслеживать активности в системе, выявлять потенциальные угрозы, определять аномальное поведение и принимать меры для защиты данных.

Сейчас актуальны статистические методы обнаружения злоумышленников в сети, которые на основе данных журнала событий изучают активность поведения легального пользователя системы и выделяют нелегальных пользователей. Но эти файлы содержат огромное количество неструктурированных данных. В крупных корпоративных системах число ежедневно создаваемых строк журнала доходит до миллиона. Их автоматический анализ занимает много времени и ресурсов. Из-за чего большинство инцидентов выявляется с опозданием и не всегда точно.

Поэтому необходим постоянный мониторинг системных журналов сразу после их создания, чтобы выявлять аномалии в поведении пользователей в режиме реального времени. Это позволяет своевременно реагировать на инциденты информационной безопасности и снижать вызванные ими риски. Для решения этой проблемы ученые Пермского Политеха предлагают использовать искусственный интеллект.

— Поведение злоумышленника отличается от поведения легального пользователя в информационной сети, и эти различия можно оценить количественно. Мы попытались отследить общие черты в их поведении и рассчитать вероятность ошибки. Проанализировав большой объем данных по действиям пользователя в информационной системе, мы обучили нейросеть использовать новую информацию. Это позволит быстрее выявлять вторжение нарушителя в систему, — объясняет кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Высшая математика» Пермского Политеха Елена Кротова.

В качестве основы политехники выбрали компьютерную модель перцептрон – простейший и удобный вид нейросети. Входные параметры представляют собой бинарные данные, характеризующие пользователя в системе (0 – легальный пользователь, 1 – нелегальный).  Для построения и обучения нейросети использовалось более 700 видов данных по более чем 1500 пользователям.

Для сравнения, ученые произвели те же действия с другим видом нейросети, который в результате ошибочно определил злоумышленников как легальных пользователей. Это говорит о том, что сеть на персептроне способна точнее справляется с этой задачей.

Для предложенного метода оценили вероятность ошибок и сравнили с результатами работы существующих систем обнаружения угроз. Рассматривались ошибки 1 и 2 рода, когда легального пользователя принимают за злоумышленника и наоборот. Результат показал, что вероятность ошибок 1 и 2 рода у нейросети ученых ПНИПУ меньше на 20%. А значит, ее использование увеличит надежность и поможет обнаружить нелегальных пользователей в информационной системе.

Разработка ученых Пермского Политеха показала, что метод, основанный на искусственном интеллекте, лучше всего подходит для реализации на предприятии. Он не требует большого объема памяти, обладает хорошим быстродействием и позволяет анализировать большие объемы данных.

Показать полностью 1

Какие условия нужны самым популярным огородным растениям — рассказывают эксперты Пермского Политеха

Какие условия нужны самым популярным огородным растениям — рассказывают эксперты Пермского Политеха Научпоп, Биология, Растения, Огород, Удобрения, Длиннопост

Sandie Clarke. Unsplash

Скоро в России начнется сезон огородных посадок. Эксперты Пермского Политеха рассказали, как определить вид почвы на вашем дачном участке и ее кислотность, какие органические удобрения можно вносить, из чего нельзя делать компост и какие условия нужно создать для самых распространенных огородных культур, чтоб получить богатый урожай.

Какие почвы встречаются в России?

Самые распространенные почвы в нашей стране — подзолистые, они охватывают около 40% территории России и встречаются в лесной зоне. Характеризуются кислым pH, низким содержанием гумуса и питательных веществ, подзолистым горизонтом (белесым слоем вымытых питательных веществ).

На втором месте — черноземы, которые занимают около 10% территории и распространены в степных районах. Темный цвет им придает высокое содержание перегноя (до 15%). Каштановые почвы содержат меньше гумуса (3-6%) и встречаются реже, в засушливых степях. Чуть менее распространены серые лесные почвы, которые занимают переходную зону между лесом и степью. По характеристикам представляют нечто среднее между подзолистыми и черноземными почвами, с умеренным содержанием гумуса и питательных веществ.

Как определить вид почвы?

— Понять, какой именно вид почвы на вашем дачном участке, можно по нескольким факторам. Цвет земли будет отличаться: подзолистые почвы имеют светло-коричневый оттенок, а при более глубоком разрезе видна бледная прослойка; черноземы обладают темным, близким к черному цветом, а каштановые — насыщенным коричневым, — объясняет Юлия Кузнецова, кандидат технических наук, доцент кафедры химии и биотехнологии ПНИПУ.

Структура также будет отличаться: черноземы зернистые, подзолистая земля выраженной структуры не имеет, а каштановые почвы комковатые. Кроме того, если вы протрете чернозем между пальцами, то ощутите, что он жирный и как бы напитанный из-за высокого содержания гумуса.

Обратите внимание на то, как быстро после дождя с участка уходит вода. Плохой дренаж может указывать на подзолистую почву или высокое содержание глины. Разные виды почв поддерживают различную растительность. Если на вашем участке растут преимущественно хвойные деревья и вереск, это может указывать на подзолистую почву. Если преобладают злаки и разнотравье, скорее всего, у вас чернозем.

Если вы не уверены в определении вида почвы, можно провести анализ в лаборатории. Это даст вам более точную информацию о химическом составе, физических свойствах и плодородии почвы.

Все ли растения любят чернозем?

Мы привыкли считать, что чернозем лучше всего подходит для выращивания огородных растений. Он действительно считается одной из самых плодородных почв в мире. Однако есть растения, которые не любят чернозем или даже не переносят его. К ним относятся, например, картофель, редис и салат. Они предпочитают рыхлые, хорошо дренированные почвы (супесчаные и легкосуглинистые, например), а чернозем может быть слишком плотным для них.

— В целом, большинство огородных культур хорошо растет в черноземе, но, если вы планируете выращивать растения, которые предпочитают кислую землю или не переносят тяжелых почв, например, картофель и томаты, возможно, вам придется внести нужные им удобрения, мелиорант (торфяные гранулы, которые помогают восстанавливать плодородный слой) или выбрать другое место для выращивания, — отмечает ученый Пермского Политеха.

Как узнать кислотность почвы?

— Уровень pH почвы показывает, в какой мере она кислотная или щелочная. Шкала делится на значения от 0 до 14. Оптимальный pH для большинства растений находится в нейтральном диапазоне от 6 до 7, хотя некоторые растения предпочитают более кислую (показатель менее 6) или щелочную (уровень более 7) почву, — рассказывает Елена Шергина, магистрант кафедры химии и биотехнологии ПНИПУ.

Уровень кислотности говорит о том, каких питательных веществ в почве больше, а также влияет на их растворимость и доступность для растений. Например, железа и марганца больше в кислых почвах, а фосфором и кальцием насыщена щелочная земля. Кстати, кислотные почвы склонны к вымыванию питательных веществ, что может привести к потере структуры и ухудшению дренажа. Кроме того, в верхнем слое земли проживает множество микроорганизмов, которые играют важную роль в разложении органических веществ и круговороте питательных элементов. Различные микроорганизмы предпочитают разные уровни pH.

В домашних условиях определить уровень кислотности можно несколькими способами. Во-первых, с помощью специальных тест-полосок, которые продаются в садовых центрах или Интернете. Нужно опустить такую полоску в образец влажной почвы и сравнить цвет с прилагаемой цветовой шкалой. Во-вторых, провести уксусный тест: добавьте немного уксуса в образец почвы, если она зашипит, значит — щелочная, а если эффекта нет, то кислая или нейтральная. Похожую проверку можно сделать и с пищевой содой: добавьте немного вещества в подмоченную почву, если она вспенится, то земля кислая, если нет — то нейтральная или щелочная.

Почему в почве не хватает полезных веществ?

— Использование химических удобрений и пестицидов, монокультур (высаживание одного растения на одном и том же месте в течение нескольких лет), промышленные отходы, сточные воды и тяжелые металлы, застройка, добыча полезных ископаемых и другие виды деятельности могут истощить почву, уменьшая разнообразие микроорганизмов и содержание органических, а затем и питательных веществ, — рассказывает Дарья Нестерова, студент кафедры химии и биотехнологии Пермского Политеха.

На некачественную почву указывает состояние растений. Они могут быть вялыми, бледными и плохо растущими из-за недостатка питательных веществ или микроорганизмов, которые им нужны для здорового развития. Хлороз, пожелтение листьев между прожилками может указывать на дефицит железа, азота или магния. Микроорганизмы помогают растениям усваивать недоступные питательные элементы из почвы. Их отсутствие может привести к замедленному росту корней и снижению общей жизнеспособности растений.

Какие есть способы улучшить состояние почвы?

Повысить плодородность почвы поможет внесение органических удобрений, например, компоста или навоза. Это прибавит в ней перегноя и улучшит структуру. Химические удобрения могут быстро добавить питательные вещества в почву, но их следует использовать осторожно, чтобы не нанести вреда почвенным микроорганизмам. Другой метод — выращивание и запахивание сидеральных культур, таких как клевер, люцерна и злаки, что обогащает почву азотом и органическим веществом. Мульчирование, то есть покрытие почвы органическим материалом, таким как солома, сено или кора деревьев, помогает сохранить влагу, подавить сорняки и обогатить почву по мере разложения. А чередование разных культур на грядке помогает предотвратить истощение почвы и улучшает ее здоровье.

Некоторые растения могут сами повышать плодородие почвы. Например, бобовые (горох, фасоль) забирают азот из воздуха и обеспечивают им другие растения. Выращивание совместимых растений рядом друг с другом может улучшить рост и здоровье обоих. Например, посадка бобовых рядом с кукурузой обеспечивает ее азотом. Растения с глубокими корнями (люцерна, одуванчик и лопух) проникают глубоко в почву и вытягивают питательные вещества из нижних слоев, делая их доступными для растений на поверхности. Посев быстрорастущих растений, таких как рожь или овес, в качестве покровных культур помогает защитить почву от эрозии, подавить сорняки и добавить органическое вещество.

Что нельзя использовать для изготовления компоста?

Компост — это ценное удобрение, которое получают из органических отходов, разлагающихся под влиянием микроорганизмов. В качестве ингредиентов можно использовать зеленую массу (навоз, птичий помет, скошенную траву, плотные стебли садовых и огородных культур, зеленые сорняки, овощные и фруктовые отходы) и коричневую массу (солому, опавшую листву, древесную стружку, бумагу, картон, измельченную древесину, кору, обрезки ветвей).

Но стоит быть внимательным: в компост нельзя помещать обрезки больных растений, так как при разложении растительных остатков возбудители инфекции не погибают, а переходят на здоровые растения. Испорченные продукты можно использовать для получения компоста, однако нужно быть внимательным: не стоит применять мясо и кости животных, поскольку они долго гниют и вызывают неприятный запах, а также цитрусовые, которые тоже долго перегнивают и вредны для дождевых червей и полезных микроорганизмов. Заплесневелые продукты растительного происхождения можно использовать для компоста, но испорченный хлеб лучше не добавлять: хлебобулочные изделия могут привлечь на участок грызунов, которые могут испортить посевы.

В качестве органических удобрений применяют также все виды навоза, птичий помет, торф, солому, органический сапропель (донные отложения пресных водоемов), осадки сточных вод, отходы пищевой промышленности и различные компосты.

Первое место по значимости занимает навоз – побочный продукт животноводческой отрасли. Наиболее ценным по питательным свойствам считается лошадиный и коровий. Навозом в почву возвращается около 40-50% органического вещества, столько же азота и 60-70% фосфора и калия. Еще одним его преимуществом является то, что в результате медленного высвобождения полезных веществ из подстилочного навоза и компостов в почве не возникает их высоких концентраций, как при минеральных удобрениях. Так растения равномерно обеспечены питательными веществами на протяжении всего периода развития, что особенно важно для культур с продолжительным периодом роста.

— Важно: навоз ни в коем случае нельзя вносить в свежем виде — это чревато гибелью урожая. Свежий навоз может полностью сжечь всю корневую систему растения. Как минимум год навоз должен отлежаться, чтобы стать готовым к использованию. Можно с осени внести на грядки свежий навоз, для того чтобы к весне он перепрел, — отмечает доцент Юлия Кузнецова.

Почему фосфор, азот и калий — важнейшие минеральные удобрения?

Фосфор входит в состав фосфолипидов клеточных мембран, ДНК и РНК, соединений, участвующих в метаболизме. Азот также присутствует в составе нуклеиновых кислот, гормонов роста, защитных соединений, хлорофилла. Он является основным компонентом белков, выполняющих важные строительные, каталитические, транспортные и защитные функции в клетке.

Фосфор и азот обеспечивают активное деление клеток, быстрый рост и развитие растения, протекание процессов метаболизма: клеточного дыхания, фотосинтеза, синтеза биополимеров, гликолиз.

— Калий для роста растений может иметь такое же значение, как и азот с фосфором. Достаточное поступление калия в растение усиливает фотосинтез, улучшает устойчивость растения к болезням. Калий необходим растениям, чтобы справляться со стрессом, причиненным засухой, засолением, наводнением или травоядными животными, — добавляют ученые Пермского Политеха.

Какие условия нужны для самых популярных огородных растений?

Картофель

Лучше растет на рыхлых кислых и слабокислых почвах. Культура нуждается в обильном поливе, особенно в период с начала цветения до прекращения роста ботвы. Сильнее всего картофель нуждается в азоте, фосфоре и калии, поэтому целесообразно вносить комплексные минеральные удобрения: по 20-40 кг/га в соотношении примерно 1(азот):1(фосфор):1(калий). Приветствуются и удобрения с кальцием и магнием.

Морковь

Больше всего ей подходят очищенные от сорняков рыхлые почвы с нейтральной кислотностью, но насыщенные фосфором. Любит солнечный свет, поэтому для посадки предпочтительнее использовать незатененные места. Культура очень влаголюбива и плохо переносит засуху, начиная быстро увядать. Морковь очень чувствительна к повышенной концентрации солей, поэтому следует избегать внесения высоких количеств минеральных удобрений, иначе это может привести к снижению роста и развития культуры. При посеве на всех типах почв следует вносить суперфосфат (7,5-10 кг/га) или нитрофос (5-7 кг/га).

Огурцы

Их стоит выращивать на окультуренных и плодородных почвах с нейтральным рН. Необходимо, чтобы почва была насыщена влагой, а температура не опускалась ниже +16-18°С. В качестве основного удобрения наиболее эффективны органические (свежий навоз, 50-120 т/га) в оптимальных сочетаниях с минеральными удобрениями. Вносят навоз весной, он служит источником углекислого газа и тепла. Минеральные удобрения с азотом, фосфором и калием составляют по 45-60 кг /га и вносятся порциями: часть при посеве, часть при подкормках.

Помидоры

Наиболее пригодны для выращивания томата окультуренные суглинистые и супесчаные почвы с повышенным содержанием фосфора. Хорошо растет в при рН 5,5-7,1. Свето- и теплолюбивая культура, температура не должна опускаться ниже +15°С, комфортный диапазон — +22-24°С. Томат, особенно тепличный, любит хорошо удобренную почву: на тонну урожая томат потребляет 3,5 кг азота, 1 кг фосфора и 4,5 кг калия.

Лук

Очень жизнеспособное растение, при любых условиях успевает сформировать луковицу. Может переносить заморозки до -4°С. Нуждается в обильном поливе в первую половину вегетации. Корневая система развита плохо, а потому лук усваивает небольшое количество питательных веществ. Оптимальным является допосевное внесение 30-40 т/га перепревшего навоза (компоста) или 20 т/га перегноя.

Чеснок

Наиболее пригодны для возделывания чеснока нейтральные легкие суглинки с рН 6,5-7,9. Кислых почв не любит. Под чеснок вносят 40-60 т/га перегноя. Фосфорно-калийные удобрения способствуют лучшему вызреванию луковиц и бульбочек, повышают содержание углеводов и белка, ускоряют осеннее корнеобразование и повышают зимостойкость и сохранность после сбора. Весной, когда интенсивно отрастают листья, чеснок больше нуждается в усиленном азотном питании.

Капуста белокочанная

Кормовая капуста относится к холодостойким растениям. Наиболее оптимальны для нее плодородные структурные почвы, насыщенные воздухом. Капуста белокочанная потребляет питательные элементы в течение всего периода вегетации. На 1 м3 почвы вносят 1,5-2,0 кг аммиачной селитры, 1,7-2,0 кг суперфосфата, 0,4-0,6 кг хлористого или сульфата калия.

Зелень (укроп, петрушка)

Почва должна быть нормальной или чуть повышенной кислотности и иметь рыхлую структуру. Для посадки можно выбрать солнечное место или полутень. Зелень можно сажать в почву, где в прошлом сезоне росли капуста, лук, огурцы, помидоры, картофель. Осенью при перекопке в почву вносят 3-5 кг органических и 20-30 г минеральных удобрений на квадратный метр.

Почему не стоит высаживать культуру на одном месте каждый год?

— Растения по-разному усваивают питательные элементы из почвы. Например, корнеплодам (картофелю, моркови) требуется больше фосфора, чем другим сельскохозяйственным культурам. Если каждый год отводить под них один и тот же участок, корнеплоды ежегодно будут потреблять много фосфора, что приведет к истощению почвы, — объясняет Юлия Кузнецова.

Чередование культур может также прервать цикл специфических вредителей и заболеваний, помешав им накапливаться как в почве, так и на самих растениях. Наконец, севооборот овощных культур помогает справиться с сорной растительностью, поскольку не все растения умеют с ней эффективно бороться. После картофеля, томатов участок остается относительно свободным от сорняков, что значительно облегчает получение высокого урожая при последующей посадке других культур, менее активно конкурирующих с сорняками.

Поможет получить хороший урожай и правильное сочетание выращиваемых культур. Например, при совместном посеве лук и морковь защищают друг друга от специфических паразитов. Для защиты картофеля от колорадского жука можно между рядов высаживать бобовые (фасоль, к примеру).

Чтобы определить совместимость культур, необходимо сопоставить их потребности, выяснить, будут ли они конфликтовать за ресурсы (свет, влагу, питательные элементы) и как они смогут помочь друг другу справиться со стрессовыми условиями окружающей среды.

Показать полностью

Школьники под руководством ученых Пермского Политеха создают роботизированную систему для контроля браконьерства

По всему миру существует проблема браконьерства. В малых реках обитают рыбы семейства лососевых, причем в каждой может жить собственная популяция. Регулярно они приплывают на нерест, мечут икру и погибают. Мальки вылупляются из икринок и спустя время возвращаются в ту же самую реку. Такая ситуация характерна для многих точек России, включая Сахалин на Дальнем Востоке. Особенности поведения этих рыб делают их ловлю очень легкой и привлекательной для браконьеров. Государство охраняет рыбные ресурсы, но проследить за всеми реками и ручьями практически невозможно. Если не застать браконьера за ловом, доказать незаконность наличия при нем рыбы сложно. В результате природе наносится невосполнимый ущерб. Чтобы решить проблему, школьники под руководством ученых Пермского Политеха разрабатывают робототехнический комплекс для мониторинга и предотвращения браконьерской деятельности.

Школьники под руководством ученых Пермского Политеха создают роботизированную систему для контроля браконьерства Ученые, Наука, Браконьеры, Рыба, Ловля, Робот, Длиннопост

Даниил Курушин

Разработка проведена в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030».

Ловля рыбы на Сахалине и в других точках России грозит серьезными природными нарушениями – если выловить больше некоторого количества подводных обитателей в реке, она может опустеть навсегда. При этом поимка браконьеров на месте ловли – трудный процесс. Возможным решением проблемы могли бы стать беспилотные системы мониторинга водных ресурсов.

Сейчас широко распространены беспилотные катера и АНПА – автономные необитаемые подводные аппараты, напоминающие торпеды или подводные лодки. Они могут в автоматическом режиме обходить реки, находить самые опасные снасти (сети, перегораживающие русло), даже если они замаскированы и не видны с берега. Кроме того, эти аппараты могут разрушать сети или сообщать их координаты рыбоохране. Необходимые технологии для создания и управления такими аппаратами существуют, но они работают обособленно друг от друга и требуют интеграции в единое техническое решение.

Под руководством ученых Пермского Политеха школьники разрабатывают комплексную систему по контролю за браконьерством. В рамках работы ученики исследуют, разрабатывают и тестируют роботехнические системы, предназначенные для мониторинга малых рек и других подобных экосистем. Собственная система может включать устройства связи и геопозиционирования, беспилотные летательные аппараты самолетного типа для дальней разведки, подводные БПЛА большого радиуса действия для поиска сетей, скоплений мертвой рыбы и других следов браконьерства и БПЛА малого радиуса для оснащения патрульных технических средств контроля рыбоохраны.

– Наш прототип включает в себя веб-систему мониторинга и управления, модель окружающей среды, водоплавающий робот для поиска объектов и беспилотный летательный аппарат. У многих дома есть помощник — робот-пылесос. По мощности он уступает традиционным системам, но медленным, повторяющимся воздействием справляется с пылью. Регулярно проходя комнаты по расписанию, он поддерживает в них чистоту. Система мониторинга может работать по схожему принципу. Подводные или надводные беспилотные катера, ориентируясь по речной обстановке и спутникам, обходят труднодоступные для людей реки. Затем этот процесс повторяется снова и снова, – рассказывает научный руководитель проекта, доцент кафедры «Информационные технологии и автоматизированные системы», кандидат технических наук Даниил Курушин.

– Обнаружив сеть с помощью сонара, робот запоминает координаты и сообщает рыбоохране, которая на лодке или внедорожнике выдвигается в точку обнаружения. Разумеется, взаимодействие с браконьерами остается прерогативой людей, наделенных ответственностью и полномочиями, но теперь они могут выезжать адресно и не тратить время на поиски вслепую, –дополняет ученик политехнической школы Максим Мосин.

Проект ученых ПНИПУ развивает системы навигации водных беспилотников и саму тему борьбы с браконьерством. Разработка позволит своевременно выявлять нарушителей прямо во время процесса незаконной ловли рыбы. Предупреждение последствий отлова станет быстрее и эффективнее. Это решение актуально не только на Сахалине, но и по всей России – оно обеспечит безопасность рыб, нуждающихся в охране, и сохранит целые экосистемы водоемов.

Показать полностью 1

Исследование ученых Пермского Политеха продлит срок службы режущих инструментов для металлообработки

Исследование ученых Пермского Политеха продлит срок службы режущих инструментов для металлообработки ПНИПУ, Металлообработка, Резка, Инструменты, Прочность, Срок службы, Длиннопост

В металлообрабатывающей промышленности большое значение имеет качество режущих инструментов. Особенно при обработке высокопрочных твердых сплавов. Для повышения срока службы, например, фрезы или сверла, на них наносят упрочняющее покрытие, которое увеличивает его стойкость, твердость и производительность. Постоянно разрабатываются и совершенствуются новые технологии их нанесения. В последнее время широко распространен метод магнетронного распыления, при котором структура тонкого покрытия образуется за счет импульсного нанесения металлической плазмы. Но возможности такой техники еще не до конца изучены. Ученые ПНИПУ установили оптимальные параметры распыления, которые формируют инструментальное покрытие с необходимыми свойствами и составом.

Статья опубликована в научно-техническом журнале «Станкоинструмент», 2023 год. Исследование выполнено в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030».

Инструментальные покрытия обладают высокой твердостью, химической стойкостью и температурной стабильностью. Их нанесение на сверла, фрезы, метчики и сменные режущие пластины обеспечивает хорошую производительность процесса металлообработки, так как повышается время службы инструмента и снижаются совокупные затраты на них.

Покрытия на основе только одного компонента (нитрида титана, хрома или циркония) не соответствуют высоким требованиям современных потребителей. Более функциональны многокомпонентные покрытия, особенно нитрид титана-алюминия (TiAlN). Благодаря его свойствам в процессе работы на поверхности образуется тонкий оксидный защитный слой, который препятствует появлению наростов и увеличивает работоспособность инструмента.

Ученые Пермского Политеха изучили влияние параметров магнетронного распыления на структуру и свойства формируемого покрытия на основе TiAlN. Экспериментально определили, как частота импульсов, подаваемых в процессе, влияет на его фазовый и химический состав, микроструктуру и физико-механические свойства.

– Распыление – это процесс, при котором атомы или молекулы переносятся от мишени, в данном случае от материала из TiAlN, на поверхность инструмента. Это происходит в вакуумной камере при подаче газа низкого давления (обычно аргона). Газ превращается в плазму электрическим разрядом, создавая положительно заряженные ионы и свободные электроны. Они движутся к распыляемой мишени и ударяются о ее атомы, выбивая их. Затем атомы проходят через вакуумную камеру и прилипают к инструменту, создавая на поверхности тонкую прочную пленку. В таких условиях можно управлять параметрами металлической плазмы, формируя нужные свойства у покрытия, – объясняет кандидат технических наук, доцент кафедры технических дисциплин Лысьвенского филиала ПНИПУ Татьяна Сошина.

Политехники провели эксперименты с магнетронным распылением TiAlN на тестовые образцы из быстрорежущей стали при разной частоте импульсов (20 и 30 кГц). С помощью рентгена определяли фазовый состав покрытия. Это соотношение и распределение различных фаз (химических элементов) или структурных компонентов внутри сплава. Они могут взаимодействовать между собой и влиять на механические, термические, электрические и другие свойства материала.

Рентгенофазовый анализ показал, что большая частота импульсов 30 кГц снижает внутренние напряжения и степень деформации структуры. Формируется прочное нужное покрытие нитрид титана-алюминия с достаточной энергетической стимуляцией. Также меняется элементный состав: концентрация титана увеличивается до 26%, а алюминия снижается до 22%. Это приводит к приближению структурных параметров основных фаз к их стехиометрическим, то есть эталонным значениям.

– Анализ микроструктуры показал, что частота импульсов 20 кГц дает меньшую плотность структуры, тогда как при 30 кГц структура покрытия уплотняется. Также значительно уменьшается шероховатость поверхности, благодаря чему инструмент лучше прирабатывается, – отмечает Татьяна Сошина.

Исследование ученых ПНИПУ показало, что изменение частоты импульсов оказывает большое влияние на свойства и структуру инструментальных покрытий нитрид титана-алюминия. Установленные параметры позволяют получить прочное, устойчивое к деформациям покрытие, которое обеспечит долгий срок службы инструмента в металлообрабатывающей промышленности.

Показать полностью 1

Модель ученых Пермского Политеха повысит безопасность и эффективность разработки месторождений полезных ископаемых

Для повышения урожайности часто применяют калийные удобрения, они укрепляют иммунитет и устойчивость растений к негативному воздействию окружающей среды. По данным Росстата, за 2023 год добыча и производство этих удобрений в России выросли на 24%, до 9 миллионов тонн. Такой спрос стремительно истощает запасы полезных ископаемых вблизи поверхности. Приходится увеличивать глубину ведения горных работ, что усложняет условия добычи полезных ископаемых. Ученые ПНИПУ создали модель для оценки влияния подземных работ на безопасность и эффективность разработки месторождений полезных ископаемых. Исследование позволяет прогнозировать вероятные разрушения в породе и своевременно принимать меры, чтобы снизить риски ущерба здоровью человека во время подземных работ.

Статья опубликована в журнале «Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле» №1, 2024 год. Исследование выполнено при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования РФ (№124020500031-4).

Горная выработка – это искусственная полость, созданная в недрах земли. Она появляется в результате извлечения полезных ископаемых при разработке месторождения. Работы в горных выработках, в которых происходит промышленная добыча полезного ископаемого, называются очистными. На современных рудных шахтах они обычно включают: отбойку — отделение руды от массива и дробление ее на куски; доставку рудной массы до транспортной выработки; вторичное дробление негабаритных кусков; иногда закладку или крепление очистного пространства.

После выемки полезного ископаемого образуется выработанная область, которая оказывает влияние на устойчивость горных пород на десятки, а иногда и сотни метров, что наиболее сильно проявляется в условиях больших глубин.

В Волгоградской области на Гремячинском месторождении калийных солей идет строительство первого в России глубокого калийного рудника. Планируемая глубина горных работ достигает 1300 метров и предопределяет высокий уровень напряжений (нагрузки). Этот показатель приводит к процессам непрерывного деформирования как самой рудной залежи, так и пород, в которых она заключена, что может стать причиной обрушений.

Ученые Пермского Политеха разработали математическую модель для оценки влияния очистных работ на устойчивость горных выработок в условиях глубокого калийного рудника. Она откалибрована и проверена на основе результатов комплекса лабораторных и натурных (шахтных) исследований.

Модель политехников учитывает множество факторов, которые позволяют прогнозировать состояние горных пород с течением времени. Например: фактический уровень напряжений на глубине ведения работ; свойства пород (прочность, плотность, параметры ползучести и др.); наличие в массиве неоднородностей и т.п. Особое место в модели уделено прогнозированию поведения контактов породных слоев, так как именно они являются «слабым» звеном в горном массиве.

– Благодаря нашей модели предприятие сможет прогнозировать влияние выемки полезного ископаемого на окружающие породы и своевременно принимать меры для безопасной и эффективной разработки месторождения. Модель учитывает слоистое строение, неоднородности массива, изменение механических характеристик солей с течением времени и многое другое. Это дает возможность прогнозировать поведение горной выработки во время эксплуатации на несколько лет вперед, – поделился кандидат технических наук, доцент кафедры Разработка месторождений полезных ископаемых ПНИПУ Иван Морозов.

Ученые ПНИПУ разработали модель, которая позволяет прогнозировать состояние породного массива в процессе ведения горных работ.  Ее уже использует ООО «ЕвроХим-ВолгаКалий» на Гремячинском месторождении калийных солей для регулирования параметров разработки. Модель также можно использовать при отработке запасов других глубоко залегающих месторождений, что позволит повысить безопасность и эффективность их разработки.

Показать полностью

Ученые ПНИПУ создали систему, которая выявляет отклонения в работе калийной флотационной машины

Хлорид калия – это один из самых важных компонентов удобрений. Во всем мире его покупают производители сельскохозяйственной продукции. Кроме того, он широко используется в химической и фармацевтической промышленности. Ключевым процессом извлечения хлорида калия из руды является пенная флотация. Управление флотомашиной производит технолог-флотатор, который вручную меняет подачу компонентов в зависимости от того, как выглядит пена. Это вызывает проблемы, потому что флотатор один, а машин в отделении много, и за всеми одновременно следить он не может. Ученые ПНИПУ разработали простой и эффективный метод распознавания состояния пены, который позволяет исключить влияние человеческого фактора, увеличить извлечение нужных компонентов из руды и снизить экологическую нагрузку на окружающую среду.

Ученые ПНИПУ создали систему, которая выявляет отклонения в работе калийной флотационной машины Наука, Ученые, Руда, Длиннопост

Исследование опубликовано в журнале «Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника» том 23, №1 за 2023 год.

Для обогащения калийных руд применяют пенную флотацию, в том числе шламовую (удаление нерастворимого остатка) и сильвиновую (разделение хлоридов калия и натрия). В ходе флотации через пульпу (смесь тонкоизмельченной руды с водой и реагентами) пропускают пузырьки воздуха. При шламовой флотации в пене всплывает нерастворимый остаток, при сильвиновой – полезный продукт, хлорид калия. Пена смахивается в лоток-приемник вращающимся пеногоном. Отклонения в составе руды могут привести к неполной флотации, тогда хлорид калия вместо готового продукта уходит в отвалы. Визуально отклонения от нормального процесса наблюдаются как дефекты пены. Флотаторы их называют «лысой» пеной, «неровной», «не красной».

Система компьютерного зрения могла бы распознать эти отклонения и скорректировать процесс быстрее, чем человек. Так успешно делается при флотации полиметаллических руд, где пузырьки контрастные, а их края почти черные. Но в сильвиновой флотомашине пена блеклая, и распознавать края пузырьков очень сложно и долго. Поэтому ученые ПНИПУ предложили вместо самих пузырей рассматривать блики с их поверхности от точечного источника света. Кроме бликов видеокамера снимает и антиблики – черные пятна на пузырьках искаженной формы. При правильной настройке алгоритмов предварительной обработки, изображения распознаются быстро и надежно.

– Мы разработали свое программное обеспечение и  на нем обрабатывали видеопотоки, полученные на разных машинах ПАО «Уралкалий» и ООО «Еврохим – Усольский калийный комбинат». В последнее время занимались улучшением алгоритмов за счет учета антибликов – определяли, сколько лучше брать подряд кадров при одном положении пеногона и как можно статистически обработать характеристики бликов для более раннего распознавания переходных процессов в машине. Например, если брать по три кадра подряд и правильно настроить фильтрацию шумов, время обработки почти не растет, а вот качество увеличивается на несколько процентов. Наш метод показал высокую точность – в некоторых точках значение погрешности изменяется на 0,5–1,5 %, но в большинстве случаев результаты полностью совпадают, – рассказывает доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Автоматизация технологических процессов» Березниковского филиала ПНИПУ Андрей Затонский.

По словам ученого, важным также оказалось, что одна статистическая характеристика бликов хорошо описывает начало переходного процесса, а другая – его окончание. Это надо учитывать при построении системы регулирования или сигнализации отклонений.

Разработка пермских политехников позволит более полно обогащать калийную руду и получать компоненты для удобрений с минимальным участием человека в процессе. Бликовый метод оказался хорошо применимым также для распознавания размеров горнорудных окатышей (комков рудного концентрата), дефектов листового металла.

Показать полностью 1

Ткани без брака: в ПНИПУ разработали автоматическую систему распознавания дефектов на текстильных фабриках

Ткани без брака: в ПНИПУ разработали автоматическую систему распознавания дефектов на текстильных фабриках ПНИПУ, Текстильная фабрика, Текстиль, Дефект, Ткань, Компьютерное зрение, Длиннопост

Текстильная фабрика / © Кевин Лимбри, unsplash.com

В легкой промышленности более 60% товарной продукции занимают текстильные изделия. На производстве тканей часто возникают различные внешние дефекты (дыры, неравномерное окрашивание полотен), которые сложно своевременно обнаружить. Из-за этого большая часть материала впоследствии выбрасывается или уходит на переработку, что очень затратно. Обеспечить контроль качества продукции в наше время можно методами компьютерного зрения, которые по фото- и видеосъемке обрабатывают изображения и считывают брак в изделии. Но существующие прототипы таких решений учитывают не все возможные изъяны, часто встречающиеся в промышленности. Ученые ПНИПУ усовершенствовали метод компьютерного зрения для быстрого и точного выявления дефектов на производстве.

Статья опубликована в сборнике «AIP Conference Proceedings», 2024 год. Исследование выполнено в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030».

Текстильная промышленность занимается переработкой растительных, животных, искусственных и синтетических волокон в пряжу, нити и ткани. Производители всех стран постоянно стремятся расширить ассортимент и улучшить качество выпускаемой продукции, чтобы придать ей ценные потребительские свойства. Достигается это с помощью автоматизации процессов и внедрения новых технологий.

Система компьютерного зрения позволяет автоматически распознавать дефекты тканей путем анализа их внешнего вида. Такой брак часто возникает на различных стадиях производства из-за некачественного сырья, нарушений в технологических процессах и ошибок оборудования.

В России практически нет комплексов, которые обеспечивают контроль качества текстильной промышленности. А применение зарубежных аналогов для непрерывного поиска дефектов не всегда доступно производителям и требует больших материальных затрат. Решением могут стать более гибкие и бюджетные системы, которые используют алгоритмы обработки видеопотока. Они универсальны и могут подойти под любой этап производства.

Система распознавания брака должна считывать изображения с датчиков, оснащенных камерой, корректировать их (удалять шумы, размытия и другие помехи) и достоверно определять места с дефектами. Алгоритм, лежащий в основе, может разрабатываться по различным методам для распознавания границ изображений. Так, широко применяется метод нечеткой логики, который при обработке фото и видеосъемки в соответствии с базой данных определяет степень принадлежности элементов к тому или иному значению (есть брак или нет, а если есть, то какой). А значит, он полезен для обнаружения дефектов текстильных изделий.

Но существующий прототип такого алгоритма имеет свои недостатки. Он не учитывает нерезкие цветовые перепады изображения, с помощью которых можно определить заломы (неровность полотна), а также неравномерность плотности полотна. Поэтому для расширения спектра обнаруживаемых дефектов ученые Пермского Политеха усовершенствовали его.

– Наш модифицированный метод обработки включает две фазы: быструю и более тщательную. Разные типы ткани при фото- и видеосъемке имеют свою яркость и контрастность. Поэтому в первой фазе алгоритм находит возможные дефекты с помощью цветокоррекции, а во второй – проверяет достоверность определения брака, выделяет его цветом и передает результат на экран специалисту. Алгоритм опробован на изображениях четырех видов тканей и может обнаруживать дефекты плетения и окраски, – поделился доктор технических наук, заведующий кафедрой «Автоматизация технологических процессов» Березниковского филиала ПНИПУ Андрей Затонский.

Политехники сравнили эффективность их метода с уже существующим аналогом на примере ткани с дефектом неровности полотна. В результате брак обнаружила только разработка пермских ученых.

Новый алгоритм разделяет изображение на две основные части (общий фон и дефект, если он существует). Если пропустить через систему нечеткого вывода изображение без каких-либо изъянов, то изображение на выходе будет полностью окрашено одним цветом или же примеси других цветов будут минимальными.

Для текстур каждого типа материала политехники определили среднее фоновое распределение, то есть типичное для конкретной ткани соотношение текстуры и фона. Например, для джинсовой ткани оно составляет 72%, для льняной – 67%. Именно этот параметр используется для перехода от первой фазы анализа изображения ко второй, чтобы подтвердить или опровергнуть наличие дефекта. Если в быстрой обработке алгоритм выдает процент фонового распределения, далекий от среднего, значит, на ткани присутствует брак. Тогда в длительной фазе пиксели на изображении помечаются красным цветом. После чего специалист получает сигнал о наличии дефекта.

Усовершенствованная учеными Пермского Политеха система для распознавания дефектов в текстильной промышленности позволит определять изъяны в материале быстро и точно на любом этапе производства. Такой бюджетный, не трудозатратный и универсальный способ будет полезен российским текстильным фабрикам для повышения качества продукции.

Показать полностью 1
Отличная работа, все прочитано!