zldmЗаводская лаборатория. Диагностика материаловIndustrial laboratory. Diagnostics of materials1028-68612588-0187ООО «Издательство «ТЕСТ-ЗЛ»10.26896/1028-6861-2022-88-5-27-33zldm-1669Research ArticleИССЛЕДОВАНИЕ СТРУКТУРЫ И СВОЙСТВ. ФИЗИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И КОНТРОЛЯTESTING OF STRUCTURE AND PARAMETERS. PHYSICAL METHODS OF TESTING AND QUALITY CONTROLАвтоматизация шахтного интерференционного анализатора концентрации метана и углекислого газа в воздухеAutomation of mine interferometric analyzer of methane and carbon digestion concentration in airСеменовВ. В.SemenovV. V.

Владимир Владимирович Семенов

346500, Ростовская обл., г. Шахты, ул. Шевченко, д. 147

Vladimir V. Semenov

147, ul. Shkevchenko, Shakhty, Rostovskaya obl., 346500

vvsemenov@mail.ruДонской государственный технический университетРоссияDon State Technical UniversityRussian Federation2022230520228852733Copyright © Семенов В.В., 20222022Семенов В.В.Semenov V.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.zldm.ru/jour/article/view/1669

Недостаток шахтных интерференционных анализаторов концентрации метана и углекислого газа — отсутствие автоматического контроля. В работе представлены результаты разработки алгоритма автоматизации процесса измерения концентрации метана и углекислого газа в воздухе шахтным интерференционным анализатором. С помощью приведенного оптико-электронного устройства предложено автоматическое определение смещения интерференционной картины исследуемым газом. В устройстве, метрологические характеристики которого соответствовали параметрам шахтного интерферометра ШИ-11, реализованы следующие основные автоматизированные функции: управление источником излучения, электрическим насосом, каналами измерения и перемещением подвижной газовоздушной камеры, обработка цифровых изображений интерферограмм. Алгоритм цифровой обработки получаемого в ходе измерения процессором устройства изображения интерференционной картины (интерферограммы) реализован в виде программы в пакете MatLab. Результат работы программы при измерении концентрации метана показал ее эффективность и необходимую точность. Автоматизация измерений углекислого газа предусматривала соответствующую градуировку шкалы путем загрузки градуировочных коэффициентов в память микроконтроллера. Полученные результаты могут быть использованы для автоматизации определений концентрации газов в воздухе в нефтегазовой, химической и других отраслях промышленности.

The lack of automatic control is a drawback of mine interferometric analyzers of methane and carbon digestion concentration in air. We present the results of developing an algorithm for automating the process of measuring the concentration of methane and carbon dioxide in air with a mine interferometric analyzer. An automatic determination of the shift of the interference pattern by the gas under study is proposed using an opto-electronic device. The main automated functions, i.e., control of the radiation source and electric pump, measurement channels and movement of the movable gas-air chamber along with processing of digital images of interferograms are implemented in a device with the metrological characteristics corresponding to the parameters of the mine interferometer SHI-11. The algorithm for digital processing of the interference pattern (interferogram) is implemented in the MATLAB package. The result of using the developed algorithm for measuring methane concentration showed the effectiveness and required accuracy of the procedure. Automation of carbon dioxide measurements provided for the appropriate calibration of the scale by loading the calibration coefficients into the memory of the microcontroller. The results obtained can be used to automate the determination of the gas concentration in air at the enterprises of oil and gas, chemical and mining industries.

интерференционный методинтерферограммацифровая обработка изображенийсистема автоматического измерения концентрации газовinterferometric analysisinterferogramdigital image processingsystem for automatic measurement of gas concentrationReferencesAgafonov E. D., Vashchenko G. V. Modern trends in informatization and automation of oil and gas industry. / J. SFU. 2016. N 9(8). P. 1340 – 1348. DOI:10.17516/1999-494X-2016-9-8-1340-1348Agafonov E. D., Vashchenko G. V. Modern trends in informatization and automation of oil and gas industry. / J. SFU. 2016. N 9(8). P. 1340 – 1348. DOI:10.17516/1999-494X-2016-9-8-1340-1348Камалдинов И. А., Белоглазов И. Н., Киреев Д. С. Современное приборное обеспечение газового анализа / Записки Горного института. 2008. Т. 177. С. 79 – 81.Kamaldinov I. A., Beloglazov I. N., Kireev D. S. Modern instrumentation for gas analysis / Zap. Gorn. Inst. 2008. Vol. 177. P. 79 – 81 [in Russian].Софьин А. С., Агапов А. А., Буйновский С. А., Каныгин П. С., Авдеев А. С. Опыт внедрения системы прогнозирования последствий аварий в режиме реального времени «TOXI + Прогноз на производстве аммиака и карбамида» / Безопасность труда в промышленности. 2020. № 12. С. 66 – 73. DOI:10.24000/0409-2961-2020-12-66-73Sofin A. S., Agapov A. A., Buinovskiy S. A., Kanygin P. S., Avdeev A. S. Experience of implementing a system for predicting the consequences of accidents in real time «TOXI + Forecast for the production of ammonia and urea» / Labor safety in industry. 2020. N 12. P. 66 – 73 [in Russian]. DOI:10.24000/0409-2961-2020-12-66-73Иоффе Б. В. Рефрактометрические методы химии. — Л.: Химия, 1983. — 352 с.Ioffe B. V. Refractometric methods of chemistry. — Leningrad: Khimiya, 1983. — 352 p. [in Russian].Казанский Н. Л., Бутт М. А., Дегтярев С. А., Хонина С. Н. Достижения в разработке плазмонных волноводных датчиков для измерения показателя преломления / Компьютерная оптика. 2020. Т. 44. № 3. С. 295 – 318. DOI:10.18287/2412-6179-CO-743Kazansky N. L., Butt M. A., Degtyarev S. A., Khonina S. N. Advances in the development of plasmonic waveguide sensors for measuring the refractive index / Komp’yut. Opt. 2020. Vol. 44. N 3. P. 295 – 318 [in Russian]. DOI:10.18287/2412-6179-CO-743Скоков И. В. Многолучевые интерферометры. — М.: Машиностроение, 1969. — 248 с.Skokov I. V. Multibeam interferometers. — Moscow: Mashinostroenie, 1969. — 248 p. [in Russian].Коломийцов Ю. В. Интерферометры. Основы инженерной теории, применение. — Л.: Машиностроение, 1976. — 296 с.Kolomiytsov Yu. V. Interferometers. Fundamentals of engineering theory, application. — Leningrad: Mashinostroenie, 1976. — 296 p. [in Russian].Коронкевич В. П., Полещук А. Г., Седухин А. Г., Ленкова Г. А. Лазерные интерферометрические и дифракционные системы / Компьютерная оптика. 2010. Т. 34. ¹ 1. С. 4 – 23.Koronkevich V. P., Poleshchuk A. G., Sedukhin A. G., Lenkova G. A. Laser interferometric and diffraction systems / Komp’yut. Opt. 2010. Vol. 34. N 1. P. 4 – 23 [in Russian].Vlasov N. G. Principles for the design of modern interferometers / Measurement Techn. 2010. Vol. 53. N 3. P. 277 – 280. DOI:10.1007/s11018-010-9495-9Vlasov N. G. Principles for the design of modern interferometers / Measurement Techn. 2010. Vol. 53. N 3. P. 277 – 280. DOI:10.1007/s11018-010-9495-9Teng Long, En Li, Lei Yang, Junfeng Fan, Zize Liang. Analysis and Design of an Effective Light Interference Methane Sensor Based on Three-Dimensional Optical Path Model / J. Sensors. 2018. Art. ID 1342593. DOI:10.1155/2018/1342593Teng Long, En Li, Lei Yang, Junfeng Fan, Zize Liang. Analysis and Design of an Effective Light Interference Methane Sensor Based on Three-Dimensional Optical Path Model / J. Sensors. 2018. Art. ID 1342593. DOI:10.1155/2018/1342593Шапиро Л., Стокман Д. Компьютерное зрение: учеб. пособ. — М.: Лаборатория знаний, 2020. — 763 с.Shapiro L., Stockman D. Computer vision: a tutorial. — Moscow: Laboratoriya znanii, 2020. — 763 p. [in Russian].Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений: практические советы. — М.: Техносфера, 2012. — 1104 с.Gonzalez R., Woods R. Digital image processing: practical advice. — Moscow: Tekhnosfera, 2012. — 1104 p. [in Russian].Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. — М.: Техносфера, 2006. — 616 с.Gonzalez R., Woods R., Eddins S. Digital image processing in MATLAB. — Moscow: Tekhnosfera, 2006. — 616 p. [in Russian].Волков А. В., Головашкин Д. Л., Досколович Л. Д. и др. Методы компьютерной оптики. — М.: Физматлит, 2003. — 688 с.Volkov A. V., Golovashkin D. L., Doskolovich L. D., et al. Methods of computer optics. — Moscow: Fizmatlit, 2003. — 688 p. [in Russian].Мартынова Л. А., Корякин А. В., Ланцов К. В., Ланцов В. В. Определение координат и параметров движения объекта на основе обработки изображений / Компьютерная оптика. 2012. Т. 36. № 2. С. 266 – 273.Martynova L. A., Koryakin A. V., Lantsov K. V., Lantsov V. V. Determination of coordinates and parameters of object movement based on image processing / Komp’yut. Opt. 2012. Vol. 36. N 2. P. 266 – 273 [in Russian].Гейдаров П. Ш. Алгоритм определения расположения и размеров объектов на основе анализа изображений объектов / Компьютерная оптика. 2011. Т. 35. № 2. С. 275 – 280.Geidarov P. Sh. Algorithm for determining the location and size of objects based on the analysis of object images / Komp’yut. Opt. 2011. Vol. 35. N 2. P. 275 – 280 [in Russian].Якимов П. Ю. Предварительная обработка цифровых изображений в системах локализации и распознавания дорожных знаков / Компьютерная оптика. 2013. Т. 37. № 3. С. 401 – 408.Yakimov P. Yu. Preprocessing of digital images in systems for localization and recognition of road signs / Komp’yut. Opt. 2013. Vol. 37. N 3. P. 401 – 408 [in Russian].Ломов Н. А., Местецкий Л. М. Площадь дискового покрытия — дескриптор формы изображения / Компьютерная оптика. 2016. Т. 40. № 4. С. 516 – 525. DOI:10.18287/2412-6179-2016-40-4-516-525Lomov N. A., Mestetsky L. M. Disk coverage area — descriptor of the image shape / Komp’yut. Opt. 2016. Vol. 40. N 4. P. 516 – 525 [in Russian]. DOI:10.18287/2412-6179-2016-40-4-516-525Сидякин С. В., Визильтер Ю. В. Морфологические дескрипторы формы бинарных изображений на основе эллиптических структурирующих элементов / Компьютерная оптика. 2014. Т. 38. № 3. С. 511 – 520. DOI:10.18287/0134-2452-2014-38-3-511-520Sidyakin S. V., Vizil’ter Yu. V. Morphological descriptors of the form of binary images based on elliptical structuring elements / Komp’yut. Opt. 2014. Vol. 38. N 3. P. 511 – 520 [in Russian]. DOI:10.18287/0134-2452-2014-38-3-511-520Захаров А. А., Баринов А. Е., Жизняков А. Л., Титов В. С. Поиск объектов на изображениях с использованием структурного дескриптора на основе графов / Компьютерная оптика. 2018. Т. 42. № 2. С. 283 – 290. DOI:10.18287/2412-6179-2018-42-2-283-290Zakharov A. A., Barinov A. E., Zhiznyakov A. L., Titov V. S. Search for objects in images using a structured descriptor based on graphs / Komp’yut. Opt. 2018. Vol. 42. N 2. P. 283 – 90 [in Russian]. DOI:10.18287/2412-6179-2018-42-2-283-290Болотова Ю. А., Спицын В. Г., Осина П. М. Обзор алгоритмов детектирования текстовых областей на изображениях и видеозаписях / Компьютерная оптика. 2017. Т. 41. № 3. С. 441 – 452. DOI:10.18287/2412-6179-2017-41-3-441-452Bolotova Yu. A., Spitsyn V. G., Aspen P. M. Review of algorithms for detecting text areas in images and video recordings / Komp’yut. Opt. 2017. Vol. 41. N 3. P. 441 – 452 [in Russian]. DOI:10.18287/2412-6179-2017-41-3-441-452Черкас П. С., Царев В. А. Метод автоматического адаптивного управления процессом формирования изображений в системах распознавания текстовых меток реального времени / Компьютерная оптика. 2013. Т. 37. № 3. С. 376 – 385.Cherkas P. S., Tsarev V. A. Method of automatic adaptive control of the image formation process in real-time text mark recognition systems / Komp’yut. Opt. 2013. Vol. 37. N 3. P. 376 – 385 [in Russian].Гошин Е. В., Фурсов В. А. Метод согласованной идентификации в задаче определения соответственных точек на изображениях / Компьютерная оптика. 2012. Т. 36. № 1. С. 131 – 135.Goshin E. V., Fursov V. A. The method of consistent identification in the problem of determining the corresponding points in the images / Komp’yut. Opt. 2012. Vol. 36. N 1. P. 131 – 135 [in Russian].Кружилов И. С. О влиянии относительного размера изображения на погрешность определения координат / Компьютерная оптика. 2009. Т. 33. № 2. C. 210 – 215.Kruzhilov I. S. On the influence of the relative size of the image on the error in determining the coordinates / Komp’yut. Opt. 2009. Vol. 33. N 2. P. 210 – 215 [in Russian].Казанский Н. Л., Попов С. Б. Система технического зрения для определения количества гель-частиц в растворе полимера / Компьютерная оптика. 2009. Т. 33. № 3. C. 325 – 331.Kazansky N. L., Popov S. B. Computer vision system for determining the amount of gel particles in a polymer solution / Komp’yut. Opt. 2009. Vol. 33. N 3. P. 325 – 331 [in Russian].Семенов В. В. Компьютерная обработка изображений в телевизионном анализаторе аэрозолей / Известия ЮФУ. 2014. № 10(159). С. 88 – 97.Semenov V. V. Computer image processing in a television aerosol analyzer / Izv. YuFU. 2014. N 10(159). P. 88 – 97 [in Russian].Крайнюков Н. И., Храмов А. Г. Выделение центров полос на интерферограмме / Компьютерная оптика. 1992. Вып. 10 – 11. С. 150 – 159.Krainyukov N. I., Khramov A. G. Allocation of band centers on the interferogram / Komp’yut. Opt. 1992. Issue 10 – 11. P. 150 – 159 [in Russian].Полещук А. Г., Хомутов В. Н., Маточкин А. Е., Насыров Р. К., Черкашин В. В. Лазерные интерферометры для контроля формы оптических поверхностей / Фотоника. 2016. Т. 58. № 4. С. 38 – 50. DOI:10.22184/1993-7296.2016.58.4.38.50Poleshchuk A. G., Khomutov V. N., Matochkin A. E., Nasyrov R. K., Cherkashin V. V. Laser interferometers for controlling the shape of optical surfaces / Fotonika. 2016. Vol. 58. N 4. P. 38 – 50 [in Russian]. DOI:10.22184/1993-7296.2016.58.4.38.50Кирилловский В. К. Оптические измерения. Ч. 5. Аберрации и качество изображения. — СПб.: ГУ ИТМО, 2006. — 107 с.Kirillovsky V. K. Optical measurements. Part 5. Aberrations and image quality. — St. Petersburg: GU ITMO, 2006. — 107 p. [in Russian].Кирилловский В. К. Современные оптические исследования и измерения: учеб. пособ. — СПб.: Лань, 2010. — 304 с.Kirillovsky V. K. Modern optical research and measurements: textbook. — St. Petersburg: Lan’, 2010. — 304 p. [in Russian].Майоров Е. Е., Дагаев А. В., Пономарев С. В., Черняк Т. А. Исследование интерферометра сдвига в фазоизмерительных приборах и системах расшифровки голографических интерферограмм / Научное приборостроение. 2017. Т. 27. № 2. С. 32 – 40.Mayorov E. E., Dagaev A. V., Ponomarev S. V., Chernyak T. A. Investigation of the shear interferometer in phase measuring devices and systems for decoding holographic interferograms / Nauch. Priborostr. 2017. Vol. 27. N 2. P. 32 – 40 [in Russian].Васильев В. Н., Гуров И. П. Компьютерная обработка сигналов в приложении к интерферометрическим системам. — СПб.: БХВ, 1998. — 240 с.Vasiliev V. N., Gurov I. P. Computer signal processing as applied to interferometric systems. — St. Petersburg: BHV, 1998. — 240 p. [in Russian].Гужов В. И., Ильиных С. П. Оптические измерения. Компьютерная интерферометрия. — М.: Юрайт, 2019. — 258 с.Guzhov V. I., Ilyinykh S. P. Optical measurements. Computer interferometry. — Moscow: Yurait, 2019. — 258 p. [in Russian].Махов В. Е., Потапов А. И., Смородинский Я. Г., Маневич Е. Я. Использование двухлучевой интерферометрии в системах контроля деформации поверхностей / Дефектоскопия. 2019. ¹ 8. С. 59 – 66.Makhov V. E., Potapov A. I., Smorodinsky Ya. G., Manevich E. Ya. The use of two-beam interferometry in surface deformation control systems / Defektoskopiya. 2019. N 8. P. 59 – 66 [in Russian].

The authors declare that there are no conflicts of interest present.