1. ISTCGCAP
  2. Всі випуски
  3. Випуск 90, 2019
  4. Автоматизована побудова цифрової моделі мікроповерхні об'єкта за РЕМ-стереопарою методом кореляційного ототожнення ідентичних ділянок

Автоматизована побудова цифрової моделі мікроповерхні об'єкта за РЕМ-стереопарою методом кореляційного ототожнення ідентичних ділянок

ISTCGCAP.
2019;
Випуск 90, 2019, Номер 90
: 50-64
https://doi.org/10.23939/istcgcap2019.90.050
Надіслано: Жовтень 23, 2019
Автори:
  1. О. М. Іванчук
  2. О. В. Тумська
1
Національний університет “Львівська політехніка”
2
Національний університет “Львівська політехніка”

Мета. Метою даної роботи є розроблення і дослідження методу автоматизованої побудови цифрової моделі мікроповерхні об'єкта з використанням стереопари цифрових РEM-зображень з урахуванням специфіки РEM-знімання і оцінки точності цифрового моделювання. Методи. Розроблений метод полягає, по-перше, у генеруванні щільного набору вхідних точок на лівому РEM-зображенні стереопари в областях з локальними особливостями і використанні ітераційного процесу за рівнями піраміди зображень. По-друге, пошук відповідних точок на правому РEM-зображенні стереопари виконується на основі послідовного зміщення точок (центрів вікон пошуку) на параметр зсуву з можливого діапазону паралаксів з використанням методу кореляційного ототожнення. Для дослідження ми використовували дві стереопари цифрових РEM-зображень. Цифрові зображення деформованої поверхні хромованої сталі отримані за допомогою JSM 7100F (JEOL) зі збільшенням 750х. Зображення лесового ґрунту отримані за допомогою РЕМ «Hitachi» S-800 зі збільшенням 1000х. Для розрахунку просторових координат точок мікрорельєфу поверхні враховувалися значення геометричних спотворень, властивих РЕМ-знімку. Щоб усунути деякі аномальні значення висот тривимірної моделі, застосована процедура адаптивної медіанної фільтрації. Для оцінки точності моделювання мікроповерхонь створені тестові моделі шляхом ручного вимірювання координат характерних точок цифрових стереопар обох зразків. Результати. Пропонований спосіб зсуву параметрів зменшує область пошуку та ймовірність помилкової ідентифікації і, крім того, прискорює процедуру ототожнення в парі зображень. Отримано формули для розрахунку координат центру вікна пошуку та відповідної точки на правому зображенні на k-му кроці процесу зсуву. Для оцінки точності обчислені різниці між висотами тестової моделі і висотами, інтерпольованими в тих самих точках з використанням створених моделей. Для мікроповерхні зразка хромованої сталі близько 79% точок, а для мікроповерхні зразка лесового ґрунту близько 70% точок знаходяться в межах допуску ΔZ ≤ ± 2 мкм. Наукова новизна. Вперше в Україні розроблено метод автоматизованого пошуку відповідних точок стереопари на основі зсуву параметрів з урахуванням особливостей РЕМ-знімання. На основі вищевказаного методу розроблено технологію автоматизованого створення цифрової моделі мікроповерхні об'єкта за стереопарою РEM-зображень і створено авторське програмне забезпечення, яке показує її ефективність і доцільність. Практичне значення. Можливість відтворювати мікрорельєф поверхні об'єкту автоматизовано з використанням стереопари цифрових РEM-зображень відповідно до вимог точності визначення просторових координат точок та структури мікроповерхні об'єкта.

растровий електронний мікроскоп (РЕМ)
РЕМ-стереопара
суміщення зображень
точність
3D модель
  1. Визильтер Ю. В., Желтов С. Ю., Бондаренко А. В., Ососков М. В., Моржин А. В. Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения: курс лекций и практических занятий. Москва, 2010. 672 с.
  2. Волошин В. У. Розробка методів РЕМ-фотограмметрії та морфолого-фрактального аналізу (на прикладі дослідження деструкції кісткової тканини): автореф. дис. на здобуття наук. cтупеня канд. техн. наук. Львів, 2004, 21 с.
  3. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. Москва: Техносфера, 2005, 1072 с.
  4. Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в cреде МATLAB. Москва: Техносфера, 2006. 616 с.
  5. Горбачёв В. А. Разработка алгоритмов высокодетального моделирования объектов на основе анализа цифровых изображений. Дис. … канд. физ.-мат. наук. МФТИ (ГУ). Москва, 2014.
  6. Дорожинський О. Л., Тукай Р. Фотограмметрія: Підручник. Видавництво НУ «Львівська політехніка», 2008, 332 с.
  7. Іванчук О., Хрупін І. Структура та функції програмного комплексу «Dimicros» для опрацювання РЕМ-зображень на цифровій фотограмметричній станції. Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва. Львів, 2012. Вип. I (23). С. 193–197.
  8. Іванчук О. Особливості калібрування геометричних спотворень цифрових РЕМ-зображень, отриманих на різних РЕМ. Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва. Львів, 2015. Вип. I (29). С. 168–173.
  9. Іванчук О. Дослідження геометричних спотворень цифрових РЕМ - зображень, отриманих на РЕМ JSM-7100F (JEOL, Японія) та точність їх апроксимації. Геодезія, картографія і аерофотознімання. Львів, 2015. Вип. 81. С. 101-109.
  10. Іванчук О. Математична модель взаємозв’язку просторових координат точок мікроповерхні дослідного об’єкта з відповідними їх координатами на РЕМ-стереозображеннях. Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва. Львів, 2016. Вип. I (31). С. 122-126.
  11. Ivanchuk О., Tumska O. Development and research of technology for automation of the calibration and account of digital SEM images geometric distortion obtained with JCM-5000 (NeoScope) (JEOL, Japan). Geodesy, cartography and aerial photography. Lviv, 2016. Vol. 84. P. 56–64. DOI: https://doi.org/10.23939/istcgcap2016.02.056
  12. Іванчук О. М. Технологія опрацювання цифрових РЕМ-зображень мікроповерхонь твердих тіл. Містобудування та територіальне планування. Київ, КНУБА, 2017. Вип. 63. С. 170–184.
  13. Іванчук О., Тумська О. Методика автоматизованого визначення координат центрів вузлів тест-об’єкта за його РЕМ-зображеннями з використанням засобів MatLab. Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва. Львів, 2017. Вип. I (33). С. 158–165.
  14. Ivanchuk О., Tumska O. A study of fractal and metric properties of images based on measurements data of multiscale digital SEM-images of a test object obtained. Geodesy, cartography and aerialphotography. Lviv, 2017. Vol. 85. - P. 53-64. DOI: https://doi.org/10.23939/istcgcap2017.01.053
  15. Іванчук О. М. Теоретичні та методологічні основи просторового моделювання мікроповерхонь об’єктів за даними цифрової РЕМ-фотограмметрії: автореф. дис. на здобуття наук. cтупеня доктора техн. наук. Львів, 2019. 44 с.
  16. Іванчук О., Тумська О. Автоматизована побудова цифрової моделі мікроповерхні об’єкта за стереопарою цифрових РЕМ-зображень. Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва. Львів, 2019. Вип. IІ (38). С. 72–96.
  17. Мельник В. М., Волошин В. У., Тарасюк Ф. П., Бліндер Ю. С. Методи кількісної характеристики мікроструктури ґрунту. Вісн. Льв. держ. ун-ту. Серія географічна. Львів. держ. ун-т ім. Івана Франка; голов. ред.. С. П. Позняк. Львів, 1999. №25. С. 24–27.
  18. Мельник В. М., Шостак А. В. Растрово-електронна стереомікрофрактографія: монографія. Луцьк: Вежа, 2009. 469 с.
  19. Мельник В. М., Радзій В. Ф., Мельник Ю. А. РЕМ-аналіз мікроструктури дерново-підзолистих ґрунтів. Вісник геодезії і картографії. Київ, 2010. № 5. С. 29–34.
  20. Мельник В., Бліндер Ю., Піскунова О. Методологія досліджень міграції радіонуклідів у ґрунтовому покриві. Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва. Львів, 2015. Вип. IІ (30). С. 56–60.
  21. Мельник Ю. А. Визначення структури та мікротопографії характеристичних поверхонь матеріалів методом 3D реконструкції: автореф. дис.. на здобуття наук. cтупеня канд. техн. наук. Луцьк, 2013. 20 с.
  22. Супрун Д. Е. Алгоритм сопоставления изображений по ключовим точкам при масштабируемости и вращении объектов. Вестник МГТУ им. Н. Е. Баумана. Серия инструментоведение. Москва, 2016. № 5. С. 86–98.
  23. Шостак А. В. Методи і моделі мікрофотограмметрії у прикладних наукових дослідженнях: автореф. дис.. на здобуття наук. cтупеня доктора техн. наук. Київ, 2012. 28 с.
  24. Baghaie A., Tafti Pahlavan A., Owen H. A., D’Souza R. M., Yu Z. Three-dimensional reconstruction of highly complex microscopic samples using scanning electron microscopy and optical flow estimation. PloS one, 2017, 12(4), e0175078.
  25. Bałamucki J., Czarnecki P., Gotszalk T., Marendziak A., Rangelow I., Wilk J., Kowalski Z.W. Profilometric, SEM and AFM Investigations of Titanium and Steel Surface Micro- and Nanoroughness Induced by Neutralized Krypton Ion Beam as a First Stage of Fractal Analysis. Physics and Chemistry of Solid State, v. 7, № 3 (2006), pp. 577-584.
  26. Cornille N., Garcia D., Sutton M., McNeil S., Orteu J.: Automated 3-D reconstruction using a scanning electron microscope. In: SEM annual conf. & exp. on experimental and applied mechanics, 2003.
  27. Gruber M., Leber F. High Quality Photogrammetric Scanning for Mapping. In China International Geoinformatics Industry, Technology and Equipment Exhibition, 2000, pp. 1–15.
  28. Krig S. Interest Point Detector and Feature Descriptor Survey. In Computer vision metrics (pp. 187-246).
  29. Kudryavtsev A. V. 3D 3D Reconstruction in Scanning Electron Microscope: from image acquisition to dense point cloud (Doctoral dissertation, Bourgogne Franche-Comté). 2017, pp. 1–152,
  30. Kudryavtsev A. V., Dembélé S., Piat N.: Stereo-image rectification for dense 3D reconstruction in scanning electron microscope. International Conference on Manipulation, Automation and Robotics at Small Scales (MARSS), Montreal, 2017, pp. 1–6.
  31. Lowe David G.. Distinctive image features from scale-invariant keypoints. International journal of computer vision, 2004, 60(2), pp. 91–110.
  32. Marturi N., Dembélé S., Piat N. Fast Image Drift Compensation in Scanning Electron Microscope using Image Registration. IEEE International Conference on Automation Science and Engineering, CASE’13., Jan 2013, United States. pp. 1–6.
  33. Mikolajczyk K., Schmid C. A performance evalution of local descriptors, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2005, vol. 27, no. 10, pp. 1615–1630.
  34. Nicolls F. Structure and motion from SEM: a case study. In Fifteenth Annual Symposium of the Pattern Recognition Association of South Africa, 2004. p. 19.
  35. Otsu N. A threshold selection method from gray-level histograms. IEEE Trans. Sys., Man. 1979. Cyber. 9. pp. 62-66.
  36. Popielski P., Wróbel Z. The Feature Detection on the Homogeneous Surfaces with Projected Pattern. In Information Technologies in Biomedicine, 2012, (pp. 118-128). Springer, Berlin, Heidelberg.
  37. Salahat E. and Qasaimeh M. Recent advances in features extraction and description algorithms: A comprehensive survey. In 2017 IEEE international conference on industrial technology (ICIT), 2017, (pp. 1059-1063). IEEE.
  38. Tafti A. P. 3D SEM surface reconstruction: An optimized, adaptive, and intelligent approach. PhD thesis, 2016, pp. 1-140.
  39. Zhu T., Sutton M. A., Li N., Orteu Jean-José, Cornille Nicolas, et al. Quantitative Stereovision in a Scanning Electron Microscope. Experimental Mechanics, 2011, 51 (1), pp. 97–109.