Моделирование высокопроизводительного томографического алгоритма реконструкции промышленных объектов
Главный анализ алгоритма, задач, функциональных блоков и основных принципов работы программы моделирования томографического алгоритма реконструкции промышленных объектов. Исследование производительности алгоритма при различных вариантах сканирования.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 29.01.2019 |
| Размер файла | 354,6 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Е. А. Цыбульская
Размещено на http://www.allbest.ru/
56
54
УДК 620.179.15:004.421.2
Институт проблем регистрации информации НАН Украины
Моделирование высокопроизводительного томографического алгоритма реконструкции промышленных объектов
Е.А. Цыбульская
Данная статья носит установочный характер и описывает алгоритм, задачи и основные принципы функционирования программы моделирования томографического алгоритма реконструкции промышленных объектов. В дальнейшем будет представлено более детальное описание моделирования каждого из этапов предложенного алгоритма томографической реконструкции. томографический промышленный сканирование
Исследование внутренней структуры промышленных объектов предполагает, что алгоритм томографической реконструкции должен обеспечивать высокое пространственное разрешение, большой диапазон изменения плотности, возможность работать с объектами, размеры которых превышают размер регистрирующей системы, и вместе с этим небольшое время реконструкции.
Получить объемную томографическую модель объекта можно несколькими путями. Один из методов -- получение объема с помощью серии двумерных томограмм, при котором исследуемый объект восстанавливается сечение за сечением [1]. Этот метод эффективен в вычислительном плане, но имеет невысокую разрешающую способность и довольно большое время сбора данных. Наиболее перспективными сейчас являются томографы с коническими пучками и цилиндрической матрицей детекторов [2, 3], так как они имеют ряд преимуществ:
позволяют лучше использовать телесный угол излучения рентгеновских источников;
приводят к заметному снижению времени сбора данных за счет одновременного сканирования выбранной зоны восстановления;
3) обладают высокой разрешающей способностью.
В 2003-2005 гг. в Отделе специализированных средств моделирования были разработаны алгоритмы объемной реконструкции объектов в конических пучках для круговой орбиты сканирования, причем исследуемые объекты могут регистрироваться системой сбора данных как полностью, так и частично [4].
Основными составляющими этих алгоритмов были следующие шаги (рис. 1):
-- получение конусных проекций;
-- перепаковка данных конусных проекций в проекции параллельных веерных слоев;
-- быстрая свертка;
-- 2-D вычисление обратных проекций.
Рис. 1. Алгоритм реконструкции
Для исследования производительности и качества данных алгоритмов при различных вариантах сканирования был разработан программный комплекс, представляющий собой многофункциональную диалоговую моделирующую систему (рис. 2).
Рис. 2. Диалоговая система моделирования алгоритма реконструкции
Программный комплекс состоит из таких функциональных блоков.
1. Блок установки параметров виртуальной томографической системы.
Позволяет задавать следующие параметры: количество ракурсов (проекций), угол конического луча, размер зоны восстановления (количество детекторов по вертикали и горизонтали), охват объекта системой сбора данных (50 %, 100 %, > 50 %).
2. Блок описания исследуемого объекта.
Объект состоит из нескольких элементарных объектов (эллипсоидов), которые помещают в определенные места зоны реконструкции. Они имеют определенные ориентиры, размеры и плотность. Плотность элементарных объектов может быть отрицательной. Плотность изображения в определенной точке зоны реконструкции равна сумме плотностей всех элементарных объектов, которые накладываются на данную точку.
3. Блок вычисления конусных проекций.
Позволяет получить М (количество проекций) наборов данных Pj, где -- угол отклонения от центрального луча в веерном слое, j -- номер веерного слоя.
4. Блок перепаковки данных конусных проекций в проекции параллельных веерных слоев.
В зависимости от параметров виртуальной томографической системы вычисляются общие коэффициенты для всех проекций и данные конусных проекций пересчитываются в данные проекций параллельных веерных слоев [5].
5. Блок вычисления свернутых проекций.
Для каждой проекции для данных параллельных слоев выполняется одномерная быстрая свертка с использованием быстрого преобразования Фурье [6].
6. Блок вычисления обратных проекций (получение восстановленного объекта).
Выполняется двумерная реконструкция данных свернутых проекций. Для уменьшения времени реконструкции вычисления проводятся для каждого угла одновременно по всем проекциям, что позволяет минимизировать количество тригонометрических операций.
Блоки системы функционально независимы друг от друга и сохраняют промежуточные данные в файлах определенного формата, что дает возможность контролировать выполнение отдельных шагов алгоритма реконструкции.
Испытания производительности алгоритма проводились на компьютере Intel P-IV 2,2 Гц. Полученные результаты сведены в таблицу.
|
№ |
Размер объекта |
Охват объекта регистрирующей системой |
Число ракурсов |
Время реконструкции |
|
|
1. |
300Ч300Ч120 |
100 % |
500 |
2 мин 03 сек |
|
|
2. |
300Ч300Ч120 |
50 % |
500 |
1 мин 51 сек |
|
|
3. |
300Ч300Ч120 |
60 % |
500 |
1 мин 53 сек |
Полученные результаты показывают, что разработанный алгоритм реконструкции и его программная реализация могут быть использованы при создании реальной томографической системы.
Работа выполнена при участии научного руководителя, профессора М.В. Синькова и старшего научного сотрудника А.И. Закидальского.
Литература
Терновой К.С., Синьков М.В., Закидальский А.И., Яник А.Ф. и др. Введение в современную томографию. -- К.: Наук. думка, 1983. -- 345 c.
Caroline Jacobson. Fourier Methods in 3D-Reconstruction from Cone-Beam Data. -- Dissertation № 427. -- Linkoping Studies in Science and Technology. -- Sweden. -- 1996
Henrik Turbell. Cone-Beam Reconstruction Using Filtered Backprojection. -- Dissertation № 672. -- Linkoping Studies in Science and Technology. -- Sweden. -- 2001.
Синьков М.В., Закидальский А.И., Самбыкина Э.Е., Цыбульская Е.А. Разработка алгоритмов объемной реконструкции «больших» объектов // Реєстрація, зберігання і оброб. даних. -- 2003. -- Т. 5, № 4. -- С. 43-50.
Закидальский А.И., Цыбульская Е.А. Преобразование конусного пучка в квазипараллельные слои веерного типа для повышения производительности реконструкции томографических изображений // Реєстрація, зберігання і оброб. даних. -- 2004. -- Т. 6, № 2. -- С. 27-32.
Закидальский А.И., Цыбульская Е.А. Быстрая свертка на основе БПФ // Реєстрація, збері-гання і оброб. даних. -- 2005. -- Т. 7, № 3. -- С. 62-70.
Аннотация
Описаны алгоритм, задачи, функциональные блоки и основные принципы работы программы моделирования томографического алгоритма реконструкции промышленных объектов. Приведены результаты исследования производительности алгоритма при различных вариантах сканирования.
Ключевые слова: томографическая реконструкция, алгоритм, моделирующая система.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Описание алгоритма культурного обмена и проведение экспериментального исследования средней трудоемкости алгоритма случайного поиска. Основные идеи алгоритма и эффективность итерационных методов решения. Зависимость функции качества от длины генотипа.
курсовая работа [373,3 K], добавлен 24.06.2012Классификация экономико-математических моделей. Использование алгоритма последовательных приближений при постановке экономических задач в АПК. Методики моделирования программы развития сельскохозяйственного предприятия. Обоснование программы развития.
курсовая работа [244,3 K], добавлен 05.01.2011Обоснование, схема и описание бизнес-процесса организации. Идентификация законов распределения случайных величин. Разработка и описание моделирующего алгоритма для реализации программы имитационной модели. Разработка компьютерной программы моделирования.
курсовая работа [265,3 K], добавлен 28.07.2013Задача выбора оптимальной (с точки зрения минимизации стоимости) прокладки транспортных коммуникаций из исходного пункта во все пункты назначения. Создание модели в терминах теории графов, описание волнового алгоритма, алгоритма Дейкстры, их особенности.
курсовая работа [214,3 K], добавлен 30.09.2009Система автоматизации проектирования, состоящая из трех ЭВМ и терминалов. Моделирование работы системы в течение 6 часов. Определение вероятности простоя проектировщика из-за занятости ЭВМ. Функциональная и концептуальная схема моделирующего алгоритма.
курсовая работа [880,1 K], добавлен 09.05.2014Организационно-функциональная структура предприятия ООО "Колорит", его характеристика, основные технико-экономические показатели, дерево целей и функциональные задачи. Математическая модель прибыли предприятия, разработка алгоритма и анализ результатов.
курсовая работа [159,9 K], добавлен 21.01.2010Формулировка проблемы в практической области. Построение моделей и особенности экономико-математической модели транспортной задачи. Задачи линейного программирования. Анализ постановки задач и обоснования метода решения. Реализация алгоритма программы.
курсовая работа [56,9 K], добавлен 04.05.2011Основы понятия регрессионного анализа и математического моделирования. Численное решение краевых задач математической физики методом конечных разностей. Решение стандартных и оптимизационных задач, систем линейных уравнений. Метод конечных элементов.
реферат [227,1 K], добавлен 18.04.2015Классические подходы к анализу финансовых рынков, алгоритмы машинного обучения. Модель ансамблей классификационных деревьев для прогнозирования динамики финансовых временных рядов. Выбор алгоритма для анализа данных. Практическая реализация модели.
дипломная работа [1,5 M], добавлен 21.09.2016Основы математического моделирования детерминированных и стохастических объектов. Идентификация объектов управления по переходной характеристике. Получение модели методом множественной линейной регрессии и проверка ее адекватности по критерию Фишера.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 14.10.2014Задачи оптимизации сложных систем и подходы к их решению. Программная реализация анализа сравнительной эффективности метода изменяющихся вероятностей и генетического алгоритма с бинарным представлением решений. Метод решения задачи символьной регрессии.
диссертация [7,0 M], добавлен 02.06.2011Мoделирoвание рабoты системы САПР. Построение мoделирующей системы, укрупненного моделирующего алгоритма, разрабoтка структурнoй схемы, пoстрoение временнoй диаграммы, математическoй мoдели. Анализ результатoв имитациoннoгo и аналитическoгo мoделирoвания.
курсовая работа [120,4 K], добавлен 28.06.2011Задача оптимального использования ресурсов при изготовлении трех видов продукции на максимум общей стоимости, рекомендации относительно развития производства. Анализ алгоритма решения закрытой транспортной задачи с применением распределительного метода.
контрольная работа [81,8 K], добавлен 17.12.2013Решение задач линейного программирования с применением алгоритма графического определения показателей и значений, с использованием симплекс-метода. Использование аппарата теории двойственности для экономико-математического анализа оптимального плана ЗЛП.
контрольная работа [94,6 K], добавлен 23.04.2013Разработка алгоритма и программы на одном из алгоритмических языков для построения эмпирической плотности распределения случайных величин. Осуществление проверки гипотезы об идентичности двух плотностей распределения, используя критерий Пирсонга.
лабораторная работа [227,8 K], добавлен 19.02.2014Методика и основные этапы разработки программного комплекса, реализующего ДПФ, трехмерное ДПФ, БПФ-преобразования и их укорочения. Реализация кодера кодов Рида-Соломона в частотной области и исследование временных характеристик алгоритма кодирования.
дипломная работа [1,7 M], добавлен 18.03.2012Способ перевозки при котором затраты связанные с перевозкой минимальны. Распределительный метод достижения оптимального плана. Метод последовательного улучшения плана перевозок. Написание программы. Visual Basic for Applications. Описание алгоритма.
курсовая работа [34,6 K], добавлен 20.11.2008Основные положения теории расписаний, постановка задачи минимизации средневзвешенного суммарного штрафа и методы ее решения. Разработка алгоритма решения данной задачи методами полного перебора и оптимальной вставки, составление программы на Delphi.
курсовая работа [468,7 K], добавлен 10.04.2011Проблема автоматизации расчёта сетевого графика. Вычисление критического пути с помощью ЭВМ. Табличный метод решения проблемы, метод графов. Составление алгоритма, написание программы и решение задачи. графический интерфейс пользователя, ввод данных.
курсовая работа [39,7 K], добавлен 20.11.2008Основы моделирования, прямые и обратные задачи. Линейное программирование и методы решения задач: графический, симплекс-метод. Нахождение решения транспортных и распределительных задач. Теория массового обслуживания. Имитационное моделирование.
курс лекций [1,1 M], добавлен 01.09.2011
