DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2020.4.01

МЕТОДИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ПРИ ПРОВЕДЕННІ ОПТИЧНИХ ДОСЛІДЖЕНЬ

Ganna Khoroshun

Анотація


Розроблено методи підтримки прийняття рішень для задач з прикладної оптики, в яких необхідно прийняти рішення щодо якості зображення та його відповідності до вимог, котрі визначаються за його подальшим використанням. Обговорено вибір каліброваного теоретичного зображення за яким перевіряється правильність проведення розрахункової роботи. Наведено алгоритм, за яким покращується отримане чисельне зображення. В роботі визначені недоліки систем машинного зору, такі як дефекти елементів системи, роз’юстування системи, шуми, невдала схема експерименту, що знижують якість експериментального зображення. Для встановлення взаємозв'язків між причинами та наслідками недоліків побудовано таблицю з причинами утворення недоліків на дифракційної картині за схемою Ісікави. Якість та шляхи  вдосконалення  експериментального зображення встановлюється з використанням діаграми Парето. Вдосконалення відбувається ітераційно і дозволяє поступово покращити якість зображення до максимально можливого значення в експериментальній схемі. Введено два етапи прийняття рішень – перший визначає досконалість експериментального зображення, а другий – його прийнятність у якості головного результату роботу за думкою експертів. Повнота альтернатив в аналізі наведена рекомендаціями щодо подальших дій, а величина похибки завдяки комбінації двох методів: діаграми Парето та думки експертів, не перевищує 5 %.


Ключові слова


дифракційне зображення; система підтримки прийняття рішень; метод Парето

Повний текст:

PDF

Посилання


Bidyuk, P.I. and Korshevnyuk, L.O. (2010), Design of computer information systems for decision support, NTUU "KPI", Kyiv, 340 р.

Turko, D.A. (2009), “Taking into account the conditions of uncertainty and risk in the decision-making process in the field of high-tech production”, Open information and computer integrated technologies, Vol. 43, pp. 180-187.

Strelkova, T., Lytuyga, A., Kalmykov, A., Khoroshun, G., Riazantsev, A. and Ryazantsev, O. (2020), “Influence of a signal description model on the calculations of the efficiency indicators of optoelectronic systems”, Eastern-European Journal of En-terprise Technologies, Vol. 4, no. 5 (106), pp. 41-50.

Khoroshun, G., Luniakin, R., Riazantsev, A., Ryazantsev, O., Skurydina, T. and Tatarchenko, H. (2020), “The Development of an Application for Microparticle Counting Using a Neural Network”, Proc. of the 4th Int. Conf. on Computational Linguistics and Intelligent Systems (COLINS), Vol. I: Main Conference, pp. 1186-1195.

Flores-Fuentes, W., Lopez, M., Hernandez-Balbuena, D., Sergiyenko, O., Rodríguez-Quiñonez, J., Rivera-Castillo, J., Lindner, L. & Basaca-Preciado L. (2020), “Applying Optoelectronic Devices Fusion in Machine Vision: Spatial Coordinate Measure-ment”, Natural Language Processing: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications. IGI Global. pp. 184-213

Khoroshun, G. (2019), "Model of providing services for the use of optical laboratory in the individual needs of the customer", Bulletin of the East Ukrainian National University named after Volodymyr Dahl, Vol. 8 (256), pp. 118-22.

Matveev, А.А. (1988), Optics, Mir, Moscow, 445 p.

Ryazantsev, O., Khoroshun, G., Riazantsev, A., Ivanov, V. and Baturin, A. (2019), “Statistical Optical Image Analysis for Information System”, Proc. of 2019 7th Int. Conf. on Future Internet of Things and Cloud Workshops (FiCloudW), Istanbul, Turkey, IEEE 2019, pp. 130-134, DOI: https://doi.org/10.1109/FiCloudW.2019.00036.

Savinkov S. (2020), Pareto Law or Principle 80/20, available to: http://www.f-abp.ru/kino.php.

Ganna Khoroshun (2020), “Diffraction phenomenon description method based on by the topological objects set and the algo-rithm for distinguishing the minimum from zero intensity”, Advanced Information Systems, Vol. 4, No. 3, pp. 17-21, DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2020.3.03

Khoroshun, A., Chernykh, A., Kirichenko, J., Ryazantsev, O. and Bekshaev, A. (2017), “Singular skeleton of a Laguerre–Gaussian beam transformed by the double-phase-ramp converter”, Appl. Opt., Vol. 56, Iss. 12, pp. 3428-3434

Lamperska, W., Masajada, J., Drobczyński, S. and Wasylczyk, P. (2020), “Optical vortex torque measured with optically trapped microbarbells”, Appl. Opt., Vol. 59, pp. 4703-4707.




Copyright (c) 2021 Ganna Khoroshun