Разработка методики и программного обеспечения для получения видеоизображений исследуемых поверхностей и вычисления параметров видеосигнала

Для практической реализации измерительного исследовательского комплекса, приведённого на рисунке 2.1, был использован инструментальный микроскоп ИМЦЛ, CCTV-видеокамера Computar ZC-F11CH3, плата видеоввода AverMedia AverTV Studio 307 на чипсете Philips SAA7134HL и персональный компьютер. Основные технические характеристики видеокамеры приведены в приложении А.

В предлагаемой работе была выполнена разработка метода ввода изображения анализируемой поверхности с видеокамеры в память компьютера [164]. В качестве основы для разработки была взята система Microsoft DirectShow – набор прикладных программ для работы с различными интерфейсными компонентами.

В системе DirectShow поток мультимедийных данных проходит через несколько программных обрабатывающих блоков. Блоки, обрабатывающие этот поток данных, передают данные по цепочке друг другу. Таким образом, система Microsoft DirectShow состоит из нескольких устройств, каждое из которых выполняет какую-то обработку данных и передает их соседнему устройству. Эти блоки обработки данных называют фильтрами. Цепочка, по которой передаются данные, содержит несколько фильтров, связанных определенным образом.

В системе DirectShow имеются готовые фильтры, из которых можно выстроить требуемую цепочку обработки данных и, кроме того, можно создать свои фильтры. Для создания такой "цепочки обработки", которая называется Filter Graph - "граф фильтров" или "схема соединения фильтров", предназначен базовый компонет DirectShow, под названием Filter Graph Manager - Менеджер Графа Фильтров.

Отметим, что все фильтры, входящие в DirectShow, делятся на три типа:

1) Фильтры – источники – Sourse filters – это такие фильтры, которые просто получают информацию из некоторого источника, например с ТV – карты или с карты, к которой подключена цифровая видеокамера;

2) Фильтры – преобразователи – Transform filters – преобразуют каким либо образом поток данных, проходящих через них. Например, разделяют

поток данных на кадры, проводят сжатие информации и т. п.;

3) Фильтры вывода – Renderer filters, которые получают полностью обработанные данные и выводят их на экран монитора, звуковую карту записывают на диск или выводят данные на любое другое устройство, предназначенное для этих целей.

Для предлагаемого метода ввода изображения исследуемой поверхности с видеокамеры в память компьютера оптико-электронного исследовательского измерительного комплекса, на основе анализа фильтров, входящих в систему DirectShow, был разработан специальный граф фильтров, схема которого приведена на рисунке 2.3.

Рисунок 2.3 – Схема графа фильтров DirectShow:

1 – фильтр видео тюнера; 2 – фильтр аудио тюнера; 3 – фильтр переключения каналов ввода; 4 – фильтр АЦП платы видеоввода; 5 – фильтр получения кадров; 6 – фильтр предварительного просмотра

Программа, обеспечивающая функционирование предлагаемого метода и позволяющая настраивать систему видеозахвата и вводить с видеокамеры изображение исследуемой поверхности в память компьютера в соответствии с приведенным на рисунке 2.3. графом фильтров, была разработана с использованием среды программирования Microsoft Visual Studio 2010. Выбор этой среды программирования был обусловлен тем, что данная среда поддерживает все современные технологии создания пользовательских программа и содержит большое количество высококачественных готовых компонентов для включения их в разрабатываемое программное обеспечение. Разработанное программное обеспечение для ввода с видеокамеры изображения исследуемой поверхности состоит из следующих модулей: сохранения и загрузки настроек для параметров входного изображения, получения изображения с устройств видеоввода и записи полученного изображения в память компьютера для дальнейшей их обработки. Внешний вид интерфейса разработанного главного блока управления процессом ввода с видеокамеры изображения анализируемой поверхности в память компьютера оптико-электронного измерительного комплекса приведён на рисунке 2.4.

Рисунок 2.4 – Внешний вид интерфейса блока управления процессом ввода видеоизображения с анализируемой поверхностью в память компьютера

Этот блок позволяет управлять различными параметрами формируемого изображения исследуемой поверхности, выводить анализируемое в данный момент времени изображение поверхности на экран монитора и записывать его при необходимости в долговременную память компьютера измерительного комплекса с целью его дальнейшей обработки.

Переключение каналов ввода информации, подлежащей исследованию оптико-электронным комплексом, осуществляется с помощью блока управления каналами ввода, являющегося составной частью главного блока управления процессом ввода информации. Внешний вид интерфейса этого блока приведён на рисунке 2.5.

Рисунок 2.5 – Внешний вид интерфейса блока управления каналами ввода информации

Для настройки требуемых параметров входного изображения был разработан специальный блок, также входящий в главный блок управления процессом ввода информации. Внешний вид интерфейса блока управления качеством кадра входного изображения представлен на рисунке 2.6.

Рисунок 2.6 – Внешний вид интерфейса блока управления качеством кадра входного изображения

В этом блоке имеется возможность выбора уровня яркости, чёткости, насыщенности, контрастности и некоторых других параметров видеосигнала.

Для проведения исследований о влиянии параметров шероховатости на характеристики изображения поверхности были изготовлены методом бесцентрового шлифования на станке СВА АКМ 25/1 абразивными кругами на вулканитовой основе три образца из стали ШХ15 с различной шероховатостью поверхности. Отмеченное оборудование используется для финишной обработки – шлифования поверхности роликов подшипника. Для этих же образцов на профилографе модели SJ - 201P были записаны профилограммы и определены стандартные параметры шероховатости: образец № 1 имел , образец № 2 – и образец № 3 – . Найденные значения среднего арифметического отклонения профиля исследуемых поверхностей представляют собой средние значения, вычисленные по 10 измерениям для каждого образца согласно ГОСТ 27964 – 88 (ИСО 4287/2 - 84) [52].

Исследования влияния микрогеометрии поверхности на характеристики видеоизображения этой поверхности, полученной с помощью предлагаемого измерительного комплекса, были выполнены по следующей методике. На первом этапе выбиралось нужное в данный момент времени изображение анализируемой поверхности из созданного заранее банка изображений поверхностей с различной шероховатостью (из списка “*.bmp” на рисунке 2.7) для дальнейшей его обработки. Внешний вид интерфейса для этого этапа исследований представлен на рисунке 2.7. Отметим, что банк с видеоизображениями различных поверхностей создаётся заранее по рассмотренному выше методу ввода изображений в память компьютера исследовательского комплекса.

Оптико-электронная система измерительного комплекса была настроена таким образом, что анализируемая поверхность эталонных образцов имела размер 3 2,5мм, а формат видеокадра , записываемого в память компьютера, составлял 320 240 пикселей.

Рисунок 2.7 – Внешний вид интерфейса для первого этапа исследований с изображенной в нём поверхностью

Видеоизображения этих поверхностей при мощности опорного светового потока =600· лм и угле его падения на исследуемую поверхность = 45°, приведены на рисунке 2.8.

Образец №1 Образец №2 Образец №3

Рисунок 2.8 – Видеоизображения исследуемых поверхностей

Как видно из приведенных рисунков, изображения поверхностей исследуемых образцов существенно отличаются друг от друга по внешнему виду и имеют ориентированную в вертикальном направлении текстуру, состоящую из чередующихся серых и белых полос. При этом “полосатая” текстура для образца №1 с более грубой шероховатостью поверхности выражена более чётко, чем для образцов с лучшими показателями по микрогеометрии поверхности, особенно в сравнении с образцом №3, имеющим наименьшее значение среднего арифметического отклонения профиля поверхности . На втором этапе исследований исходное полутоновое изображение преобразовывалось в бинарное изображение. При этом вычислялись такие характеристики изображения исследуемой поверхности, как среднее значение оцифрованного уровня видеосигнала по всему кадру полутонового изображения поверхности – , средняя амплитуда переменной составляющей в видеосигнале – и средний период колебания видеосигнала – на уровне . Отметим, что в полученных видеоизображениях исследуемых поверхностей на каждый пиксель отводилось 3 байта. Следовательно, при использовании черно-белой видеокамеры Computar ZC-F11CH3 полученная информация является избыточной. В связи с этим на этом этапе исследований было выполнено преобразование исходного полутонового изображения поверхности в формат 1 пиксель – 1 байт. Таким образом, диапазон изменения видеосигнала по яркости в полученном изображении составил 0 – 255 относительных единиц [165]. В таких же относительных единицах определялся и параметр . Отметим, что для реализации рассмотренного метода исследований была разработана соответствующая программа, написанный с использованием среды программирования Borland Delphi 7.

Внешний вид интерфейса для этого этапа исследований приведён на рисунке 2.9.

Рисунок 2.9 – Вид интерфейса для второго этапа исследований с бинарным изображением анализируемой поверхности и с вычисленными характеристиками видеосигнала

Средний период колебания видеосигнала – измерялся в пикселях, которые при известном формате видеокадра и размере анализируемого участка поверхности легко переводятся в единицы длины.

При использовании цветной видеокамеры на каждый отсчет отводится три байта для представления цветовых составляющих видеосигнала , , , где – красная, – зелёная и – синяя составляющие. В этом случае этот телевизионный сигнал также можно преобразовать в формат один отсчет – один байт с использованием известного соотношения: [166, 167].

Преобразование исходного полутонового изображения поверхности в бинарное изображение осуществлялось после вычисления и выполнялось по правилу: если текущее значение оцифрованного видеосигнала было больше или равнялось , то ему присваивалось значение 0FFH, если же оно было меньше , то ему придавалось значение 00H. Таким образом, после обработки всего исходного полутонового кадра получался бинарный кадр того же формата 320–240 пикселей. Характерный вид бинарных изображений поверхностей исследуемых образцов приведён на рисунке 2.10.

Образец №1 Образец №2 Образец №3

Рисунок 2.10 – Бинарные изображения исследуемых поверхностей

при =600· лм и = 45°

Анализ полученных бинарных изображений показывает, что в них так же, как и в исходных полутоновых изображениях, наблюдается ориентированная в вертикальном направлении текстура, но выраженная более чётко, особенно для поверхностей с более грубой шероховатостью (образцы №1,2). Для образца №3 с меньшей шероховатостью текстура носит более размытый характер, но всё же сохраняет ориентацию в вертикальном направлении. Отметим, что средний период колебания видеосигнала вычислялся на основе обработки бинарных изображений исследуемых поверхностей.

Внешний вид интерфейса для второго этапа исследований с изображениями графиков для видеосигналов исходного и бинарного изображений анализируемых поверхностей приведён на рисунке 2.11.

Рисунок 2.11 – Вид интерфейса для второго этапа исследований

Предлагаемый метод обработки видеоизображений исследуемых поверхностей на втором этапе предусматривает также возможность построения графиков для изменения уровня яркости видеосигнала по строкам видеокадра анализируемого в данный момент изображения.

Исследование влияния опорного светового потока и микрорельефа исследуемой поверхности на характеристики видеосигналов и анализ погрешности, возникающей при определении высотных параметров микрорельефа

Характерные изменения уровня яркости видеосигналов, характеризующие интенсивность отражённого светового потока по строке видеокадра исследуемых поверхностей при опорном световом потоке =600·10 лм и угле его падения на исследуемую поверхность = 45° приведены на рисунке 2.12.

Образец №1

Образец №2

Образец №3

Рисунок 2.12 – Изменения уровня яркости видеосигналов для поверхностей исследуемых образцов по строке видеокадра при = 600·10 лм и = 45°

Анализ приведенных видеосигналов показывает влияние микрорельефа поверхности, как на амплитуду видеосигнала, так и на его спектр. При этом наблюдается уменьшение амплитуды переменной составляющей сигнала для образца №3 с меньшей шероховатостью. Можно также отметить некоторое увеличение периода колебания низкочастотной составляющей видеосигнала с уменьшением шероховатости поверхности. Для подтверждения этого вывода в работе были выполнены исследования влияния мощности опорного светового потока, падающего на исследуемую поверхность под углом = 45°, на характеристики видеосигналов, характеризующие изображения поверхностей с различными значениями среднего арифметического отклонения профиля .

Мощность светового потока в проведённых исследованиях изменялась варьированием напряжения питания лампы накаливания мощностью 60 и =36 . Питание подавалось от стабилизированного источника постоянного напряжения. Сама лампа накаливания располагалась в специальном цилиндрическом тубусе, предназначенном для подсветки поверхностей изделий, исследуемых с помощью инструментального микроскопа ИМЦЛ. Измерение освещённости исследуемой поверхности производилось люксметром марки 1016М, который располагался перпендикулярно падающему световому потоку и на таком же расстоянии от среза осветительного тубуса, как и исследуемые поверхности образцов с различной шероховатостью. При этом площадь светового пятна на поверхности люксметра составляла =0,00126 . Мощность светового потока (в люменах) определялась с помощью известного соотношения = · [168], где – освещённость, измеряемая в люксах.

При проведении указанных исследований оценивались такие показатели видеосигнала как среднее его значение по всему кадру изображения поверхности , средняя амплитуда переменной составляющей в видеосигнале и средний период колебания сигнала на уровне .

Результаты выполненных исследований представлены в виде графика зависимости средней амплитуды переменной составляющей видеосигнала от мощности опорного светового потока ·10 лм для поверхностей с различным микрорельефом (рисунок 2.13), а также в таблице 2.1.

Рисунок 2.13 – Зависимость средней амплитуды переменной составляющей видеосигнала от мощности опорного светового потока для поверхностей с различной шероховатостью: 1 – , 2 – ,

3 –

Анализ приведённых данных [169, 170] показывает, что наиболее существенно рассматриваемые характеристики видеосигнала изменяются при изменении опорного светового потока от от 100·10 до 300·10 лм, особенно для поверхности с . Для этой поверхности изменяется от 146,6 до 153,1 отн.ед., а –от 21,6. до 25,0 отн.ед. Для поверхности с меньшей шероховатостью, имеющей , эти показатели изменяются менее резко. При дальнейшем увеличении мощности опорного светового потока от 300·10 лм до 1100·10 лм происходит более медленное возрастание средней амплитуды переменной составляющей видеосигнала для всех исследуемых поверхностей, то есть функция = носит монотонно возрастающий характер. В то же время, изменение мощности опорного светового потока в указанных пределах практически не влияет на средний уровень видеосигнала для поверхности с заданным микрорельефом. Отметим, что в данном случае функция преобразования опорного светового потока в выходную величину измерительного оптико-электронного комплекса зависит как от мощности светового потока, так и от параметров исследуемого микрорельефа поверхности.

Таблица 2.1 – Зависимость параметров видеосигнала от интенсивности светового потока , падающего на исследуемую поверхность под углом

Мощность светового потока · лм	Среднее арифметическое отклонение профиля поверхности
0,56	0,13	0,084

	146,6	21,6 s=2,4	9,9 s=0,8	151,7	17,1	s=0,8	153,8	11,4	9,9 s=0,9
	151,8	24,7 s=2,2	9,8 s=0,9	154,1 s=0,9	18,8	9,8 s=0,9	155,3 s=0,8	11,8 s=0,9	9,9 s=0,9
	153,1	25,0	s=0,8	153,6 s=0,8	19,2	9,9 s=0,9	155,8 s=0,8	12,1 s=0,9	s=0,8
	153,3	25,6	9,9 s=0,8	154,7 s=0,7	19,3 s=0,7	9,9 s=0,8	155,9 s=0,7	12,1 s=0,9	s=0,8
	153,4	25,9	s=0,9	154,8 s=0,6	19,6 s=0,7	9,8 s=0,8	156,0 s=0,6	12,2 s=0,8	9,8 s=0,8

Продолжение таблицы 2.1

Мощность светового потока · лм	Среднее арифметическое отклонение профиля поверхности
0,56	0,13	0,084

	153,3	26,1 s=0,9	9,8 s=0,8	155,0 s=0,6	19,7 s=0,7	s=0,9	156,1 s=0,6	12,3 s=0,8	9,8 s=0,8
	153,2	26,3 s=0,8	9,9 s=0,9	155,1 s=0,6	19,8 s=0,7	s=0,9	156,0 s=0,6	12,35 s=0,7	9,9 s=0,9
	153.1	26.5	s=0,9	155.3	20.0	9,8 s=0,9	156.1	12.4	s=0,9
	153.0	26.7	s=0,8	155.5	20.1	s=0,8	156.2	12.5	s=0,8
	153.	26.7	9,8 s=0,9	155.8	20.2	9,9 s=0,8	156.1	12.6	9,9 s=0,8
	153.1	26.9	9,9 s=0,8	155.6	20.2	9,9 s=0,9	156.2	12.6	9,8 s=0,9

Таким образом, средняя амплитуда видеосигнала является функцией двух переменных, то есть = . Кроме того, из приведённых зависимостей = для значений =const видно, что функция преобразования опорного светового потока имеет и нелинейный характер.

Особенно такой её характер проявляется при изменении светового потока в диапазоне (0 ч 600)·10 лм. Следовательно, чувствительность рассматриваемой оптико-электронной измерительной системы (преобразователя), определяемая как при =const, также зависит от изменения опорного светового потока.

Примем за номинальное значение опорного светового потока величину =600·10 лм, а для величин , – значения 200·10 лм и 1000· лм соответственно. Выбранный диапазон значений вполне соответствует рабочим значениям светового потока, которые могут встретиться в практике применения рассматриваемых ИИС в заводских условиях. Отмеченные изменения светового потока в производственных условиях могут происходить по разным причинам, например, вследствие колебаний напряжения питания источников света, изменения прозрачности атмосферы на рабочем месте при выполнении технологического процесса изготовления изделия, неконтролируемых бликов на исследуемой поверхности от посторонних источников света и т.п. Все эти непредусмотренные воздействия на освещённость исследуемой поверхности можно охарактеризовать с помощью, так называемой, функции влияния. Согласно ГОСТ 8.009 − 72 “Нормируемые метрологические характеристики. Средства измерения”. Функция влияния – это зависимость изменений метрологической характеристики средств измерений от изменений влияющих величин или неинформативных параметров входного сигнала в пределах рабочих условий эксплуатации.

Для определения характера функции влияния, используя полученные зависимости = , были вычислены отношения величин для разных значений при значениях светового потока , . Обозначив эти отношения как = / , = / и = / получили следующие значения: при световом потоке – =1,31, =2,09, =1,59; при световом потоке – =1,32, =2,10, =1,60 и при световом потоке – =1,33, =2,19 и =1,60. Найденные значения указанных отношений позволяют обоснованно предположить, что функция влияния носит мультипликативный характер [171, 172].

Отметим, что величина отраженного светового потока от микрорельефа исследуемой поверхности является величиной промежуточной, на основании которой определяется параметр микрорельефа . На основе полученных экспериментальных данных был построен график зависимости = для разных значений =const, приведённый на рисунке 2.14.

Рисунок 2.14 – Зависимость = для различных значений опорного светового потока: 1 – = 200·10 лм, 2 – = 600·10 лм, 3 – = 1000·10 лм

Его анализ показал, что если в результате измерения величина приняла значение 24 отн.ед., то при опорном световом потоке =200·10 лм этому значению будет соответствовать значение . При номинальном световом потоке =600·10 лм – значение и при значении светового потока =1000·10 лм будет соответствовать значение . Таким образом, изменение светового потока от нижней границы рабочего диапазона до его верхней границы под действием влияющей величины создаёт абсолютную погрешность в определении , равную . При этом относительная погрешность , определяемая как отношение ( / )·100% составит величину =54,3%, где .

Если средняя амплитуда переменной составляющей видеосигнала приняла значение =19,7 отн.ед., что соответствует при действии номинального опорного светового потока =600·10 лм на исследуемую поверхность, то при изменении этого потока от нижней до верхней границы рабочего диапазона абсолютная погрешность в определении составит , а относительная примет значение =23,0%.При =12,3 отн.ед. указанные выше погрешности примут соответственно значения и =9,7%. Таким образом, определение высотных параметров микрорельефа на основе непосредственного измерения средней амплитуды видеосигнала может привести к значительным погрешностям при колебаниях светового потока в его рабочем диапазоне.

Анализ данных, приведенных в таблице 2.1, показывает также, что изменение мощности опорного светового потока практически не влияет на средний период колебания видеосигнала , измеренного на уровне , для всех исследованных поверхностей. Кроме того, этот параметр видеосигнала также практически не меняется и при изменении микрорельефа поверхности образцов в указанном диапазоне, то есть при изменении параметра от 0,084 до 0,56 . Следовательно, использовать средний период колебания видеосигнала , измеряемый на уровне , для идентификации (распознавания) микрорельефа анализируемой поверхности, полученной в результате шлифования, не представляется возможным.

В качестве примера на рисунках 2.14 и 2.15 приведёны изображения исследуемых поверхностей при мощностях опорного светового потока в 200·10 и 1000·10 лм и угле = 45°.

Образец №1 Образец №2 Образец №3

Рисунок 2.14 – Видеоизображения исследуемых поверхностей при =200·10 лм и = 45°

Образец №1 Образец №2 Образец №3

Рисунок 2.15 – Видеоизображения исследуемых поверхностей при =1000· лм и = 45°

Изображения этих же поверхностей при номинальном значении опорного светового потока = 600·10 лм и угле = 45° приведёны ранее на рисунке 2.8.

Таким образом, оценивая результаты проведённых исследований можно сделать следующие выводы:

1) использование среднего уровня видеосигнала для определения микрорельефа исследуемой поверхности не представляется возможным ввиду незначительного его различия, то есть малой чувствительности для поверхностей с различным микрорельефом при изменении светового потока в широких пределах от 200·10 до 1000·10 лм;

2) использование среднего периода колебания видеосигнала, измеряемого на уровне , также не представляется возможным по указанной выше причине;

3) значение средней амплитуды переменной составляющей видеосигнала зависит от влияющей величины – мощности опорного светового потока , воздействующего на исследуемую поверхность. Так, например, в диапазоне рабочих изменений опорного светового потока относительная погрешность преобразования → на основе использования рассматриваемого измерительного оптико-электронного комплекса для поверхности с шероховатостью достигает 10%;

4) погрешности в определении высотных параметров микрорельефа, в частности для среднего арифметического отклонения профиля от средней линии , на основе измерения средней амплитуды переменной составляющей видеосигнала принимают недопустимо большие значения =54,3%, при изменении опорного светового потока в рабочем диапазоне его изменения;

5) использование средней амплитуды переменной составляющей видеосигнала для идентификации поверхности по её шероховатости, в частности по параметру , предъявляет жёсткие требования к стабильности опорного светового потока , воздействующего на исследуемую поверхность.

В настоящее время для устранения дополнительной погрешности, возникающей вследствие флуктуации опорного светового потока при использовании измерительных оптико-электронных преобразователей для оценки параметров микрорельефа различных поверхностей деталей машин и механизмов, применяют различные методы. Так, например, в [153, 154] требуется использовать источники освещения исследуемой поверхности когерентные как во времени, так и в пространстве. В других же работах [173, 174] требуется применение двух световых потоков, из которых первый (опорный) служит для освещения исследуемой поверхности, а второй используется для компенсации флуктуаций мощности опорного потока. Отмеченные недостатки существенно усложняют контрольно-измерительную аппаратуру данного назначения, а также её использование непосредственно на рабочем месте при изготовлении различных изделий.

Для теоретического и практического обоснования предлагаемого метода устранения дополнительной погрешности используемый оптико-электронный комплекс далее в работе можно представить в виде структуры информационно-измерительной системы (ИИС) [169, 170], которая показана на рисунке 2.16.

Рисунок 2.16 – Структура ИИС оценки параметров микрорельефа

Она состоит из выделенной площади ВП исследуемой части поверхности, источника опорного светового потока ИСП, видеокамеры ВК и блока цифровой обработки сигналов БЦОС. Система состоящая из ИСП и ВК может рассматриваться как оптико-электронный измерительный преобразователь (ИП). Совокупность ИСП и ВП образует канал первичного рельефно-оптического преобразования. Входная величина, воздействующая на вход оптико-электронного ИП, формируется на исследуемой ВП, в которую входят типов (групп) элементарных площадок с различным микрорельефом. Её можно представить как среднее арифметическое

= ,

где – -тый компонент входной величины преобразуемого параметра микрорельефа, например, , – весовой коэффициент, соответствующий доле элементарных площадок ВП с микрорельефом – того типового уровня (при общем числе типовых уровней ). Набор значений { } определяется конкретным характером механической обработки ВП.

Выходом ИСП является величина опорного светового потока . Её действие на элементарную площадку -того типа ВП вызывает появление соответствующего отражённого светового потока величины . Таким образом, каждой элементарной площадке ВП из -ой группы соответствует, во-первых, один из выходов канала первичного рельефно-оптического преобразования – величина , воздействующая, в свою очередь на входы ПЗС-матрицы, и, во-вторых, определённый электрический сигнал ПЗС-матрицы.

Номинальная функция преобразования -того компонента входной величины для ИП указанного типа, соответствующего -той группе одинаково обработанных элементов ВП может быть представлена как

= · =( · )·( / )=

=( · )· =( · )· () (2.1)

≤ ≤ ,

где – коэффициент физического преобразования светового потока в электрический сигнал ПЗС-матрицы, который в используемых диапазонах изменений измеряемой величины и опорного светового потока от них не зависит; – номинальное значение величины ; – номинальное значение отражённого светового потока , поступающего от любого элемента из -той группы площадок ВП; , – границы используемого диапазона изменений ; () – функциональная зависимость номинальных значений нормированного выхода канала первичного рельефно-оптического преобразования от -того компонента измеряемой величины . Другими словами, характеризует отражательную способность -того компонента ВП при воздействии на ВП номинального опорного светового потока . Саму же функцию () можно аппроксимировать полиномом степени :

()= ,

где – степенной коэффициент аппроксимации.

Как показал анализ полученных результатов, наиболее информативной характеристикой, по которой можно идентифицировать (распознать) микрорельефы с различной шероховатостью, является средняя амплитуда переменной составляющей видеосигнала , то есть

= = ,

где индексом обозначен текущий элемент ПЗС–матрицы.

Обозначим через отклонение опорного светового потока от своих номинальных значений, то есть = – , а через () – мультипликативную функцию влияния отклонений типа на результаты измерительного преобразования , ( =1,…, ). Тогда реальную функцию оптико-электронного преобразования -того компонента измеряемой величины, включая номинальную функцию (2.1) как частный случай, можно выразить следующим образом: