Підсистема виділення текстильних волокон в задачах експертизи

Міністерство освіти Республіки Білорусь

Білоруський Державний Університет

Інформатики і радіоелектроніки

Кафедра: Електронних обчислювальних машин

Факультет: Комп'ютерних систем і мереж

ПОЯСНЮВАЛЬНА ЗАПИСКА

До дипломного проекту

НА ТЕМУ:

"Підсистема виділення текстильних волокон в задачах експертизи"

Дипломник: (С. В. Шкутко)

Керівник: (Р. Х. Садихов)

Консультанти:

з економічної частини (Т. Л. Слюсар)

з охорони праці та екологічної безпеки (Е. Д. Подлозний)

по ЕСКД (В. А. Радишевський)

м. МІНСЬК

ЗМІСТ

ВСТУП

1. ОГЛЯД ЛІТЕРАТУРИ

   1. Текстильні волокна

   2. Методи обробки зображень

   3. Представлення зображення у форматах RGB і HSB

   4. Зберігання растрових зображень у форматі Bitmap

   5. Економічне обгрунтування і охорона праці

2. СТРУКТУРНЕ ПРОЕКТУВАННЯ

   1. Структура системи обробки текстильних волокон

   2. Структура підсистеми виділення текстильних волокон

3. ФУНКЦІОНАЛЬНИЙ ПРОЕКТУВАННЯ

3.1. Робота з BMP - файлами

2. Перетворення зображення з RGB - подання в HSB

3. Виділення волокон на вихідному зображенні

4. Виділення об'єктів заданого кольору

5. Вибір вихідного зображення

4. Техніко-економічне обгрунтування РОЗРОБКИ ТА ЗАСТОСУВАННЯ ПІДСИСТЕМИ ВИДІЛЕННЯ ТЕКСТИЛЬНИХ ВОЛОКОН

4.1 Характеристика підсистеми виділення текстильних волокон

4.2 Вихідні дані

4.3 Розрахунок собівартості і відпускної ціни програмного засобу

4.4 Заробітна плата виконавців основна і додаткова

4.5 Відрахування до фонду соціального захисту

4.6 Податки, що входять у собівартість програмного засобу

4.7 Матеріали

4.8 Спецобладнання

4.9 Машинне час

4.10 Витрати на наукові відрядження

4.11 Інші витрати

4.12 Накладні витрати

4.13 Повна собівартість програмного засобу

4.14 Прибуток від реалізації створюваного програмного засобу

4.15 Прогнозована ціна без податків

4.16 Платежі до місцевого та республіканський бюджет

4.17 Ціна без податку на додану вартість

4.18 Податок на додану вартість

4.19 Прогнозована відпускна ціна

4.20 Висновки по розділу

5. Охорона праці та екологічна безпека. Безпека при роботі оператора-криміналіста з комп'ютером

5.1 Аналіз шкідливих факторів, що впливають на оператора

5.2 Формування зображення на моніторі

5.3 Особливості функціонування зорової системи оператора

5.4 Вплив випромінювань від дисплея

5.5 Висновки по розділу

Висновок

Література

ВСТУП

Найважливіше завдання правоохоронних органів - підвищення ефективності боротьби з будь-якими проявами злочинної діяльності. Вирішення цього завдання вимагає активного використання в розкритті та розслідуванні правопорушень сучасних науково-технічних засобів і методів.

Більшість злочинів супроводжується активним впливом осіб, які їх здійснюють, на різні елементи речової обстановки події злочину. При цьому виникають дрібні матеріальні освіти - мікрооб'єкти. Використання результатів дослідження мікрооб'єктів - одна з передумов підвищення ефективності боротьби зі злочинністю.

До числа мікрооб'єктів, широко зустрічаються в криміналістичній практиці, відносяться текстильні волокна. Пов'язано це, перш за все, з повсюдним використанням виробів з волокнистих матеріалів (предмети одягу, декоративно-оббивні і технічні тканини, засоби упаковки і т.д.). Інформація, що отримується в результаті виявлення та дослідження волокон, дозволяє вирішувати багато питань, які відіграють істотну роль у розкритті злочинів. Особливо велике значення волокон одягу, так як вони часто вказують на особливості (характер вироби, колір, іноді індивідуальні властивості) предметів одягу злочинця. Цінність мікрооб'єктів - текстильних волокон для отримання розшукової та доказової інформації полягає в тому, що вони мають досить міцне зчеплення з багатьма матеріалами, особливо з пухнастими текстильними виробами, і тривалий час зберігаються на них, утворюючи стійкі сліди.

Сучасні можливості криміналістичної експертизи мікрооб'єктів великі. Застосування високочутливих методів дослідження дозволяє аналізувати морфологічну будову, структуру, хімічний склад надзвичайно малих кількостей речовин і матеріалів, що дає широку інформацію про видовий приналежності досліджуваних мікрооб'єктів, характер процесів, які спричинили їх утворення, ознаках і призначення предметів, частиною яких вони є, а за наявності останніх проводити ідентифікаційне дослідження.

Сказане повною мірою відноситься і до текстильним волокнах. Кожен різновид виробів з волокнистих матеріалів володіє комплексом особливостей, що обумовлюється використанням при їх отриманні волокон того чи іншого виду, форми, діаметра і довжини, застосуванням певних прийомів виготовлення матеріалу. Характерні властивості виробам надають і технологічні процеси обробки.

Завданнями експертного дослідження текстильних волокон може бути вирішення ряду питань, що мають як самостійне значення, так і є окремими етапами комплексного порівняльного дослідження волокон між собою і з виробами.

Вже сама наявність волокон від певних виробів, механізм їх пошкодження і локалізація в конкретних місцях досліджуваних предметів нерідко дозволяють встановлювати фактичні дані події злочину, такі як характер умов, в яких дані предмети знаходилися, джерело їх походження, приналежність до одного комплекту. За однаковим перехресним нашарування волокон виявляється можливим встановлювати контакти предметів одягу між собою і з тілом людини, що особливо важливо. Присутність волокон певного виду та призначення на предметах речової обстановки дозволяє отримати інформацію про зовнішні ознаки вироби, від якого ці волокна могли бути відокремлені, що надзвичайно важливо для розкриття неочевидних злочинів, розшуку осіб, які їх вчинили.

Текстильні матеріали, як правило, пофарбовані. Велика розмаїтість використовуваних для їх фарбування способів і барвників, застосування в ткацькому виробництві комбінацій кольорових волокон, ниток, пряжі розкривають широкі можливості порівняльного дослідження мікрооб'єктів - текстильних волокон за їх кольором, способу фарбування і властивостями барвників. Для дослідження обмежених кількостей волокон в криміналістичній практиці апробовано ряд методів: візуальне порівняння, спектральні та хроматографічні методи, хімічні реакції.

Людина з нормальним зором розрізняє в сонячному спектрі до 160 колірних відтінків. З цієї точки зору очей людини є досить точним аналітичним приладом для диференціації забарвлених волокон.

Візуальна оцінка кольору волокон здійснюється декількома способами: неозброєним оком, за допомогою мікроскопа і з застосуванням світлофільтрів. Завдання дослідження при цьому полягає в розпізнаванні колірного відтінку й вираженні його в конкретному назві (величині) або оцінки подібності, відмінності порівнюваних об'єктів по колірному відтінку і насиченості кольору.

Найпростіший спосіб розпізнавання кольору полягає в порівнянні волокон з еталонами, колірні характеристики яких відомі. Таке дослідження може бути здійснено неозброєним оком або з використанням лупи. Візуальна оцінка кольору волокон при їх порівнянні з еталонами повинна проводитися при освітленні, спектр випромінювання якого близький до сонячного світла. В іншому випадку при розпізнаванні колірних відтінків, особливо синіх і фіолетових, можна допустити помилку. Візуальне порівняння кольору забарвлених мікрооб'єктів носить суб'єктивний характер, що викликає певні труднощі у формулюванні результатів дослідження, так як відмінність чи схожість кольори не можна виразити в конкретних поняттях (величинах).

Всебічна об'єктивна оцінка кольору волокон може бути отримана тільки спектрофотометричним методом. У принципі, коли об'єкт дослідження не обмежений у розмірах, спектральний аналіз барвників волокон може бути здійснено на будь-якому спектрофотометрі. Особливо ефективно в цьому випадку дослідження розчинів барвників, витягнутих відповідними розчинниками, або розчинів безпосередньо волокон. Дослідження одиничних елементарних волокон може бути здійснено лише за допомогою спеціальних мікроспектрофотометров, що представляють собою агрегат, що складається з мікроскопа, монохроматора, мікроскопа-фотометра і електронно-обчислювальної системи.

Дослідження барвників може бути проведено хімічними реакціями та методами паперової і тонкошарової хроматографії.

Зазначені методи вимагають для своєї реалізації спеціального обладнання і часто займають багато часу. При цьому поточна їх реалізація не відповідає сучасному рівню розвитку техніки. Для реалізації експертизи необхідно з безлічі мікрооб'єктів, зібраних на місці події вибрати ті, які представляють інтерес для подальшого аналізу. Тому й виникла задача створення системи, яка б дозволила швидко і без особливих витрат вирішувати завдання аналізу кольору текстильних волокон незалежно від їх будови і походження. Завдання це в даний час вирішується в основному "вручну" великим числом працівників лабораторій криміналістичного аналізу, тобто вимагає від працівників лабораторій постійного фізичного та розумового напруження, негативно впливає на зір. Витрати часу і людських ресурсів при такому підході до пошуку волокон досить значні, тому що кількість оброблюваних об'єктів дуже велике. Використання для вирішення даних задач обчислювальної техніки позбавить від необхідності залучення до процесу аналізу дорогого спеціалізованого обладнання і скоротить споживання часових ресурсів. У даному дипломному проекті розробляється підсистема виділення, яка на вихідних зображеннях, що представляють собою фотографії різного типу волокон, здійснює виділення волокон і дозволяє дати відповідь про присутність шуканих об'єктів заданого кольору. Підсистема виділення призначена для використання на ранніх етапах криміналістичного аналізу з метою зменшення часу ідентифікації об'єктів, зібраних з елементів речової обстановки події злочину. У кінцевому підсумку це програмне засіб у сукупності з вже використовуваними методами має значно спростити проведення експертизи, скоротити споживання людських і часових ресурсів.

1.Обзор ЛІТЕРАТУРИ

1.1 Текстильні волокна

Робота [1] присвячена аналізу текстильних волокон стосовно до вирішення завдань криміналістичної експертизи, описані основні методи аналізу, наведені довідкові дані по різним типам волокон, описана технологія виготовлення і промислової обробки волокон. При оцінці результатів дослідження волокон буває принципово важливим знати властивості і будова текстильних матеріалів. Текстильні матеріали поділяються на текстильні волокна, нитки і пряжу, вироблювані з них, і текстильні вироби. До текстильним відносяться волокна натурального походження і хімічні. Останні застосовуються у вигляді елементарних волокон, званих елементарної ниткою (одиничне волокно невизначено великої довжини), або у вигляді штапелек (шматочків елементарних волокон певної довжини). Конструктивними елементами текстильних виробів звичайно є нитки і пряжа або безпосередньо волокна (предмети валяльно-повстяного виробництва, неткані матеріали, нитки і т.д.). В даний час натуральні волокна в чистому вигляді застосовуються для вироблення обмеженого асортименту виробів. Зазвичай вони використовуються в суміші з хімічними волокнами. До натуральних відносяться бавовна, луб'яні волокна, шерсть і натуральний шовк. Хімічні волокна використовуються в текстильній промисловості як самостійно, так і в суміші з натуральними. У світовій практиці намітилася стійка тенденція заміни вовняних, шовкових і бавовняних волокон на хімічні. Цим досягається не тільки економія натуральної сировини, але і можливість надання виробам спеціально заданих споживчих властивостей, оригінального зовнішнього вигляду.

Всі хімічні волокна, в залежності від характеру вихідної сировини, діляться на два класи: штучні і синтетичні. Штучні волокна одержують з полімерних матеріалів природного походження, головним чином - целлюлозосодержащіх; синтетичні - з полімерів, утворених в результаті хімічного синтезу. Незважаючи на велику кількість різновидів хімічних волокон, описаних в літературі, текстильна промисловість застосовує досить обмежене їх кількість. В основному використовуються волокна, що виготовляються на основі целюлози та поліамідні, поліефірні, поліакрилонітрильні; дещо в менших масштабах - на основі хлор - і фторовмісних полімерів, поліолефінів. Збільшення асортименту хімічних волокон відбувається переважно за рахунок модифікації вже випускаються.

Для фарбування текстильних матеріалів в основному використовуються два методи - поверхневе фарбування та друк. Крім того, широко застосовується фарбування хімічних волокон у масі.

Поверхневе фарбування зводиться до занурення текстильного матеріалу в розчин барвника. Для фарбування можуть застосовуватися як індивідуальні барвники, так і їх суміші. При цьому процес фарбування може бути однованновим і многованновим, в останньому випадку текстильні матеріали по черзі занурюються в декілька розчинів барвників (для виробів, вироблених з декількох видів волокон). Матеріалу, що складається з волокон різного виду, можна надати однорідний колір, якщо офарбити окремі волокна в кольори, що дають зовні однорідну забарвлення.

Фарбування способом друку зводиться до нанесення на полотно текстильного матеріалу кольорових малюнків чи візерунків за допомогою друкованих валиків. Здійснюється таке фарбування на циліндричних тканепечатних машинах з допомогою паст барвників.

Поверхневе фарбування та друк використовуються для текстильних матеріалів з ​​будь-яких волокон. Фарбування в масі застосовується виключно для хімічних волокон. Воно зводиться в запровадження найдрібніших частинок барвників або пігментів в масу полімеру (розчин або розплав) перед формуванням волокна.

Для зняття текстильних волокон з поверхні предметів користуються інструментами і липкими плівковими матеріалами. Інструментами в даному випадку служать пінцети, скальпелі, шпателі і ін Найбільш ефективні адгезійні плівкові матеріали. Перевага їх застосування полягає в тому, що при цьому зберігається картина розподілу волокон в нашаруваннях і одночасно з волокнами знімаються інші супутні їм мікрооб'єкти. Вилучені волокна можуть бути піддані попередньою мікроскопічному дослідженню безпосередньо на плівці.

1.2 Методи обробки зображень

Процес розпізнавання об'єктів зображень являє собою сукупність етапів виділення ознак, характеристик і класифікації об'єктів за ним. Отримана на першому етапі інформація є вхідний до етапу класифікації. В якості такої інформації звичайно використовується або контурне, або скелетне уявлення об'єкта (коли текстурні характеристики не аналізуються). Це пов'язано з тим, що істотно розширюються можливості розпізнавання, коли об'єкти представлені у такому вигляді. Однак слід зазначити, що скелетне і контурне уявлення мають свої особливості, переваги, недоліки і в порівнянні один з одним, і в порівнянні з іншими характеристиками, одержуваними на першому етапі. [2]

Контурне подання здається кращим, ніж скелетне, в плані інформативності. Очевидно, інформативність контуру вище, оскільки, маючи контурне уявлення завжди можна отримати скелетне, в той час як зворотна операція не дає однозначного результату. Таким чином, відбувається втрата деякою інформацією про об'єкт. Іноді це призводить до спрощення процесу розпізнавання, а іноді утруднює його. Слід зазначити, що в плані доступності інформації кращим є скелетне подання. Дійсно, здійснити структурний аналіз форми об'єкта по скелету простіше, ніж по контуру. Це пов'язано з тим, що в скелетному поданні явно виражені вузли (точки розгалуження), лінії, кути. Таким чином спільне використання розпізнавання по контуру і по скелету представляється найбільш доцільним, коли потрібна підвищена якість розпізнавання і не накладаються тимчасові обмеження. На жаль останнє можливо далеко не завжди. Тому зазвичай використовується будь-яке одне подання в залежності від класу об'єктів, що підлягають розпізнанню. Наприклад, для розпізнавання лінійних об'єктів використовуються скелети, а для майданних - контуру.

По виду аналізу алгоритми [3] розпізнавання об'єктів по контуру можна розділити на три групи:

статистичний;

структурний;

синтаксичний.

За технологією обробки контурній інформації серед алгоритмів розпізнавання можна виділити три основні групи:

алгоритми, які відстежують і обробні тільки граничні точки;

алгоритми, які відстежують граничні та деякі інші точки;

алгоритми, які виділяють і обробні граничні елементи (точки, штрихи) статистичними методами.

Методи виділення контуру умовно можна розділити на наступні групи: методи виділення перепадів яскравості; методи відстеження (або обходу) контурів; скануючі методи виділення контурів.

У методах першого класу в околі кожної точки обчислюють градієнт перепаду яскравості. Точки різкої зміни градієнта виділяються як контурні. Таким чином, будується контурна модель, часто складається з набору незамкнутих штрихів. Ці методи в основному використовуються в напівтонових і кольорових зображеннях. На підставі такої моделі дуже важко описати форму об'єктів. Тому найчастіше вихідні зображення зводять до бінарним. На останніх в основному використовуються методи двох інших класів, так як контур можна отримати шляхом локального логічного аналізу зображення. Скануючі методи дозволяють виділяти контури об'єктів в процесі одноразового перегляду вихідного зображення. Для цього використовуються описи двох сусідніх рядків зображення, Спискові структури, методи переіндексації.

Методи відстеження найбільш опрацьовані і прості в реалізації. Однак у більшості з них спочатку виділяються кордону, а потім здійснюється їх апроксимація. Це вимагає великих витрат пам'яті і часу.

Більш універсальний підхід - поєднання етапів відстеження та апроксимації контуру. Ефективність з точки зору машинного часу для стиснення контурного опису досягається за рахунок застосування локальних методів лінійної апроксимації, заснованих на аналізі геометричних особливостей заданої кривої. Різні евристики дозволяють зробити операцію апроксимації, лінійно залежить від кількості точок контуру.

На вихідному растрі можлива наявність сторонніх шумів. Тому для виділення елементарних об'єктів графічного зображення необхідно усунути ці шуми.

Існує багато критеріїв, за якими оцінюється покращене зображення. Це, наприклад, поліпшення якості знімка для його візуального сприйняття, мінімізація середньоквадратичного відхилення вихідного зображення від обробленого, порівняння з еталоном і т.д. У нашому випадку немає ідеального зображення, до якого треба прагнути або з яким можна порівнювати. Мета фільтрації шумів графічних зображень полягає в усуненні перешкод, які можуть вплинути на структуру і форму виділених об'єктів. Іншими словами, дана операція повинна підготувати зображення для операцій утоньшения і виділення контурів з тим, щоб в подальшому на растровому зображенні були виділені об'єкти, в точності відповідні вихідним. Виходячи з аналізу графічних зображень, для розробки надійних алгоритмів фільтрації виділені основні види перешкод, присутні на зображенні.

1.3 Представлення зображення у форматах RGB і HSB

Згідно роботі [4] основою теорії колірного зору є той встановлений експериментально факт, що всі кольори можуть бути отримані шляхом складання (змішування) трьох світлових потоків, наприклад, червоного, зеленого і синього з високою насиченістю (RGB - подання). Стандартна колориметрична система RGB була прийнята для колірних вимірювань усіма країнами світу в 1931р. В її основу були покладені дослідження, проведені англійським фізиком Д. Максвеллом, який в 1860 р. побудував рівносторонній колірної трикутник. Вершини останнього відповідно характеризують спектральні кольори: червоний R (l = 630 нм), зелений G (l = 528 нм), синій B (l = 457нм), як найбільш рівномірно розподілені по спектру: червоний - на низьких частотах, зелений - на середніх і синій - на високих частотах.

Експериментально встановлено (закон Грассмана), що кількісно і якісно світловий потік може бути визначений наступним рівністю:

F '= r' R + g 'G + b' B = mF, (1.1)

де F '- заданий або шуканий світловий потік;

r ', g', b '- кількості або модулі кольорів червоного R, зеленого G або синього B;

твори r 'R, g' G, b 'B називаються колірними компонентами потоку;

m = r '+ g' + b '- представляє собою суму (алгебраїчну) кількостей (модулів) кольорів і називається колірним модулем;

F - кольоровість потоку F '.

Відтворення кожного кольору при встановлених основних кольорах однозначно, тобто кожному відтворюваного кольору відповідає тільки одна комбінація основних кольорів. Відтворений колір визначається кількістю основних кольорів r ', g', b '. Однак оперувати цими кількостями незручно і модулі прийнято виражати в кількостях одиничних квітів. Для цього вводяться відносні величини:

r = r '/ (r' + g '+ b'); g = g '/ (r' + g '+ b'); b = b '/ (r' + g '+ b'), (1.2 )

характеризують кольоровість і звані координатами кольоровості.

З наведених вище співвідношень випливає, що r + g + b = 1.

Система RGB зручна тим, що її параметри можна визначати експериментально, так як основні кольори R, G і B реальні. Зокрема, в якості квітів G і B взяті значення, відповідні яскраво дивись лініях парів ртуті. Наявність негативних ординат для великої групи реальних квітів ускладнює калориметричні розрахунки, що є одним з недоліків системи RGB. Другим недоліком є те, що для обчислення кількісної характеристики яскравості кольору необхідно визначити всі три його компонента.

Початкове 3-х зональне зображення у форматі rgb перетворюється на набір скалярних планів. Кожен з планів можна представити як компоненту нового векторного поля [5], яке отримано за допомогою локальних перетворень вихідного. Основні три з таких компонент виходять за допомогою нелінійних перетворень колірних координат rgb -> HSB (Hue, Saturation, Brightness). Існує велика кількість колірних координат, які більш-менш відповідають фізіологічному сприйняттю кольору здоровою людиною. Система координат HSB є однією з найбільш продуктивних серед відомих.

Яскравість - характеристика питомої інтенсивності світіння випромінюючої або відбиває. Яскравість вимірюється силою світла, випромінюваного одиницею поверхні. Сила світла характеризує інтенсивність випромінювання світла джерелом у даному напрямку. Вимірюється щільністю світлового потоку, що випромінюється в молом тілесному куті, до величини цього кута.

Насиченість визначається кількістю домішки білого в розглянутому кольорі. Інакше кажучи, насиченість означає сприйняття ступеня чистоти кольору, тобто ступінь його свободи від домішки білого кольору. Насиченість являє собою число світлових порогів, що відокремлюють даний колір від білого, рівної з ним яскравості.

Одним з планів є просторове розподіл насиченості, що визначає ступінь забарвленості об'єкта. У зв'язку з тим, що для слабозабарвленого об'єктів колірна компонента обчислюється зі значною похибкою, що знижує в результаті точність колірної селекції, вводиться поріг насиченості, нижче якого колір об'єкта вважається сірим (безбарвним). Колірна компонента визначається на колі, у той час як решта - на звичайній числової осі. Сірий колір представлений бінарним планом - маскою, яка визначає (не) пофарбовані області на зображенні, і планом яскравості.

1.4 Зберігання растрових зображень у форматі Bitmap

Формат bitmap зображення може зберігати точну інформацію про будь-якому можливому зображенні, оскільки кожне зображення може бути розбите на сітку, настільки дрібну, наскільки це доступно для людського ока.

Апаратно незалежний формат зберігання зображення Bitmap [6] був розроблений фірмою Microsoft і призначений для зберігання та відображення растрового зображення. Файли апаратно незалежного bitmap можуть містити зображення з 1, 4, 8 або 24 бітами на піксель. 1 -, 4 - і 8-бітові зображення мають мапи кольорів, тоді як 24-бітові зображення мають безпосередню передачу кольору.

1.5 Економічне обгрунтування і охорона праці

У роботі [7] відображені діючі в даний час вимоги, узагальнена нова довідкова та навчальна література з визначення економічної ефективності проектованих нових програмних засобів. Наведено всі необхідні формули і методи для економічного обгрунтування дипломного проекту. Міститься приклад розрахунку ефективності розроблювального програмного засобу.

У роботі [8] описані шкідливі фактори, що впливають на користувача в процесі роботи з комп'ютером, визначаються методи захисту від цих впливів. Крім цього, приведені стандарти безпеки, яким повинні відповідати монітори комп'ютерів та захисні фільтри. Вплив моніторів на зорову систему, опорно-рухову систему операторів докладно розглянуто в джерелах [9] та [10]. Наведено рекомендації щодо організації робочого часу за екраном монітора, а також за розташуванням робочих місць в приміщенні при дотриманні норм безпеки. Описано методи захисту від випромінювань моніторів. Джерела [11] і [12] є нормативними документами, що визначають вимоги до відеотермінальних пристроїв персональних комп'ютерів. У них докладно представлені норми випромінювань, безпечні для користувача.

2. СТРУКТУРНЕ ПРОЕКТУВАННЯ

2.1 Структура системи обробки текстильних волокон

Узагальнена структурна схема системи обробки текстильних волокон представлена ​​на кресленні РТДП 5.000.001. На ній представлені наступні модулі:

1. C бор інформації з місця злочину або об'єктів речової обстановки. На даному етапі проводиться збір даних для подальшої обробки. Для виявлення, фіксації та вилучення текстильних волокон використовується апаратура і прилади, що є на озброєнні у слідчих, експертів, техніків, пристосовані для роботи з невеликими кількостями речовин і матеріалів [1]. Крім того, для вилучення текстильних волокон, особливо коли їх наявність лише передбачається, застосовують спеціальні липкі плівки та стрічки. Вилучення волокон як технічний прийом увазі відділення їх від предмета-носія і перенесення в середу, що захищає волокна від пошкоджень. Для вилучення одиничних волокон зручні адгезійні плівкові матеріали. Для зняття з об'єктів-носіїв грудочок волокон, фрагментів ниток, пряжі користуються пінцетами та іншими інструментами. Пилезаборнікі застосовують лише при зборі волокон, розсіяних на великих площах або що знаходяться в глибині виробів, в щілинах, вузьких пазах та інших важкодоступних місцях. Об'єкти, що направляються на дослідження, відповідним чином зафіксуються і надійно упаковуються. Засоби, що використовуються для цього, забезпечують захист від пошкоджень і додаткових забруднень. Цим вимогам найкраще відповідають плівки з поліетилену і скляний посуд.

2. Введення даних в ЕОМ, отримання вихідних зображень. Для подальших досліджень на ЕОМ отримують фотографії досліджуваних об'єктів. Для цього кожні елемент дослідження піддається зйомці цифровими камерами або високоякісним фотообладнанням з наступним скануванням фотографій. При цьому використовуються різні фільтри, освітлення та інші прийоми для максимальної ефективності виявлення. Зображення, отримане будь-яким з способів на ЕОМ, перетворюється на формат BMP 24 bit для подальшої обробки. Слід зазначити, що на даному етапі застосовується тільки високоякісне обладнання.

3. Попередня обробка вихідних даних. При використанні сканерів останні можуть не розпізнати деякі кольори і зображення виходить не зовсім якісне, що може позначитися на подальшому ході досліджень. Тому попередньо фотографії піддаються фільтрації будь-якими доступними програмними засобами, наприклад Photoshop.

4. Первинний аналіз, побудова планів і гістограм. Для проведення виділення необхідно отримати інформацію про точки зображення, їх яскравості, насиченості, кольору. Для цього будуються r, g, b - плани, виробляється перетворення зображення з rgb - подання до hsb, будуються гістограми кольоровості, насиченості і яскравості. Ці дані активно використовуються на наступних етапах.

5. Виділення волокон. На даному етапі на основі побудованих раніше гістограм здійснюється відділення волокон від фону зображення. Виділення здійснюється під контролем оператора в кілька етапів поки не буде досягнуто максимальну відповідність виділених волокон реальному зображенню.

6. Пошук об'єктів заданого кольору. Пошук волокон задається оператором кольору проводиться в результаті аналіз отриманого при виділенні волокон зображення. При цьому задається колір волокна і похибка, з якою слід визначати колір.

7. Ідентифікація волокон. При виявленні текстильних волокон заданого кольору на вихідному зображенні проводиться ідентифікація волокон, зібраних на найпершому етапі різними хімічними, оптичними та іншими методами. На даному етапі використовується спеціальне обладнання, реактиви та інші засоби, що використовуються в криміналістичній практиці.

8. Оформлення звітних документів. Цей етап полягає в оформленні результатів про проведені дослідження. Дана інформація передається в інші відділи слідчих органів, які на їх підставі будують подальшу розшукову та оперативну роботу.

9. Збереження звітної інформації в базі даних. Вся інформація, отримана в результаті досліджень, зберігається в базі даних для ведення звітності та подальшого використання у разі необхідності при повторному порушенні справ, яку причетність доказів до інших злочинів або правопорушень. Для цього використовуються високонадійні технології з метою уникнення втрати інформації.

2.2 Структура підсистеми виділення текстильних волокон

Структурна схема, представлена ​​на кресленні РТДП 5.000.002. Дана схема описує функціонально закінчені блоки програмного модуля виділення текстильних волокон на зображенні і складається з наступних елементів:

1. Вибір зображення для обробки. Вибір зображення проводиться шляхом завдання поточного каталогу та пошуку необхідної фотографії з безлічі знайдених в поточному каталозі.

2. Вибір операції. Цей модуль керує всією роботою підсистеми виділення. Тут здійснюється вибір вироблених над вихідним зображенням маніпуляцій. Після закінчення виконання обраної процедури управління знову передається в даний модуль для проведення подальших перетворень.

3. Виділення волокон. Цей модуль здійснює виділення всіх пікселів, подібних за кольором з кольором фону. При цьому на оброблюваній зображенні залишаються тільки ті об'єкти, які відрізнялися від фону.

4. Побудова R, G, B - планів. Шляхом проходу по всьому зображенню створюється 3 BMP - файлу, що містять інформацію про червону, блакитний і зеленої складової оброблюваної картинки. Інформація, збережена в такому вигляді, зручна для сприйняття користувачем і дозволяє відразу отримати візуальне уявлення вихідних даних без використання додаткових програмних засобів.

5. Пошук волокон заданого кольору. На цьому етапі здійснюється пошук волокон заданого кольору для їх подальшої ідентифікації. Пошук здійснюється шляхом проходу по всьому зображенню, на якому вже виділено всі волокна і знаходженню об'єктів із заданим кольором. Результати роботи зберігаються в окремому файлі щоб поліпшити візуальне сприйняття інформації оператором.

6. Збереження зображення. На цьому етапі відбувається збереження зображення в bmp-форматі. В результаті оператор отримує повне візуальне уявлення про пророблені маніпуляціях і в разі необхідності може повторити обробку з іншими задаються параметрами для досягнення максимальної якості перетворень.

7. Перетворення з RGB - подання в HSB. Даний модуль шляхом проходу по всіх точках зображення здійснює для кожного пікселя визначення його червоної, блакитний і зеленої складових, і на основі їх аналізу виробляє перетворення з RGB - подання в HSB. Отримані дані зберігаються для подальшого використання у файлі з розширенням hsb.

8. Побудова гістограм кольоровості, насиченості і яскравості. Цим модулем здійснюється побудова зазначених гістограм, які в подальшому використовуються для виділення волокон. Гістограми зберігаються в bmp - форматі і файлах звіту.

9. Збереження результатів обробки у файлах звіту. Результати перетворень зберігаються в текстових файлах для ведення необхідної звітності та подальшого використання при необхідності повторних досліджень. Файли звіту не займають багато місця на дисковому просторі та містять всю необхідну інформацію, отриману в ході проведених перетворень.

3. ФУНКЦІОНАЛЬНИЙ ПРОЕКТУВАННЯ

3.1 Робота з BMP - файлами

У даному дипломному проекті в якості вихідних даних для обробки використовуються фотографії, збережені в форматі BMP, 24 біт на піксель, із зображеними на них текстильними волокнами різного типу і забарвлення.

Файли формату bitmap [6], що містять бітове зображення, починаються зі структури BITMAPFILEHEADER табл.3.1. Ця структура описує тип файлу і його розмір, а також зміщення області бітів зображення.

Таблиця 3.1.

Заголовок файлу BITMAPFILEHEADER

Відразу після структури BITMAPFILEHEADER у файлі слід структура BITMAPNFOHEADER. Цей заголовок містить опис зображення, та, необов'язково, мапу кольорів. Структура заголовка bitmap іноді розглядається як BITMAPINFO з полями аж до карти квітів як BITMAPINFOFEADER табл. 3.2.

Таблиця 3.2.

Заголовок файлу BITMAPINFOHEADER

Поле biSizeImage може бути (і зазвичай буває) нулем, якщо дані не стиснені.

Зображення, що використовують 1, 4 або 8 біт на піксель повинні мати карту кольорів. Розмір карти квітів - звичайно 2, 16 або 256 елементів даних відповідно, але може бути менше, якщо зображення не має потребу в повному комплекті квітів. Якщо поле biClrUsed - ненульовий, воно містить кількість використовуваних квітів, яке також представляє собою число елементів даних в карті кольорів. Якщо це поле - нульове, карта кольорів має повний розмір. Для 24-бітових зображень карти квітів відсутні, і зображення містить безпосередні RGB кольору. Поле biClrUsed може бути ненульове для створення таблиці кольорів фіксованого розміру.

Оскільки можливо, що пристрій відображення не буде мати стільки доступних кольорів, скільки потрібно для зображення, елементи даних в карті квітів повинні починатися з найбільш важливих квітів. Поле biClrImportant, якщо воно ненульове, повідомляє, скільки квітів важливо для хорошого відтворення зображення.

Елементи даних карти кольорів містять чотири байти табл. 3.3.

Таблиця 3.3.

Елемент мапи кольорів RGBQUAD

Дані bitmap слідують відразу за карти кольорів. Дані можуть бути стиснені, або ж для 4 - і 8-бітових зображень може використовуватися схема стиснення RLE.

Логічно біти (і фізично, при відсутності стиснення) зберігаються порядково. Кожен рядок доповнюється нульовими байтами до 4-байтовой кордону. Рядки зберігаються в порядку знизу вгору.

У bitmap з одним бітом на піксель кожен піксель - єдиний біт, біти упаковуються по вісім у байт. Старший біт у байті - самий лівий піксель.

У bitmap з 4 бітами на піксель для нестисненого зображення в байт упаковані два пікселі, причому старший полубайта буде найбільш лівим пікселем, і кожен рядок доповнюється нулями до 4-байтовой кордону.

У bitmap зображеннях з 8 бітами на піксель в стислому вигляді один піксель упакований у байт із доповненням кожного рядка на кордон 4 байт.

У bitmap зображеннях з 24 бітами на піксель кожен піксель - три байти, зміст значення синього, зеленого і червоного в тому ж порядку. Кожен рядок доповнюється нулями до кордону 4 байт. Саме цей формат даних використовується в розробляється в підсистемі виділення текстильних волокон.

3.2 Перетворення зображення з RGB - подання в HSB

Вихідне зображення перетвориться з RGB - подання в HSB у разі вибору пунктів 2 або 3 з головного меню з метою побудови гістограм кольоровості, яскравості і насиченості. Обробляється, являє собою зображення в форматі BMP 24 біт. Це означає, що, згідно з розділом 3.1, після заголовка файлу, розміром 54 байта, слід інформація про рядках зображення, де кожній точці зображення відповідають 3 байти зі значеннями блакитного, зеленого і червоного кольору. Причому рядки зображення вирівняні по довжині до кордону 4 байт.

Таким чином, читаючи з вихідного файлу по 3 байти інформацію про кожному пікселі можна отримати значення яскравості (Brightness).

Як значення яскравості вибирається значення максимальної компоненти RGB - подання:

B = max (r, g, b), (3.1)

де r, g, b - значення компонент RGB - подання [5].

Виходячи з отриманих значень будується гістограма яскравості, яка зберігається у файлі Br _ gist. Bmp. Приклад одержуваної гістограми запропонований на рис.3.1.

Рис. 3.1. Гістограма яскравості зображення

Гістограми зберігаються в bmp - файлах з метою покращення візуального сприйняття інформації, тому що наочність у цьому випадку набагато вище, ніж у текстового формату.

Насиченість S визначається через максимальні і мінімальні компоненти RGB - уявлення. Насиченість визначається відносною кількістю білого, який треба додати до повністю насиченому кольору. Рівень білого визначається мінімальною компонентою RGB - уявлення. Інші дві компоненти забарвлюють білу підкладку [5].

S = 1 - min (r, g, b) / max (r, g, b). (3.2)

Гістограма насиченості, приклад якої представлений на рис. 3.2, зберігається у файлі Sa _ gist. Bmp.

Рис.3.2. Гістограма насиченості

Для обчислення кольоровості визначаються сектора колірного кола, в які цей колір потрапляє. Колір визначається більшою за рівнем компонентою RGB - уявлення. Спочатку віднімається рівень білого - колір наводиться до насиченого увазі.

{R ', g', b '} = {r - min, g - min, b - min}. (3.3)

Залишається 2 ненульових компоненти, можливі варіанти співвідношень між ними і кольоровістю представлені в табл. 3.4.

Таблиця 3.4.

Блок - схема даного алгоритму представлена ​​на кресленні РТДП 5.000.003.

Слід зазначити, що насиченість лежить в діапазоні 0 ... 1, в той час як кольоровість розташовується на колі (або інший топологічно еквівалентній кривої). Існує ряд випадків, коли визначити значення кольоровості з достатньою точністю неможливо. Це випадки так званого сірого кольору від чорного до білого. Ці випадки характеризуються низьким рівнем насиченості [5].

Гістограма кольоровості рис.3.3 зберігається у файлі Hu _ gist. Bmp. Крім того, гістограми зберігаються в текстових файлах name. Txt або name _. txt в залежності від вибору пункту головного меню, де name. Bmp - ім'я вихідного файлу для подальшої обробки іншими програмними засобами у разі потреби. При побудові гістограм згідно з пунктом 2 меню враховуються всі пікселі зображення. При виборі операції "Створення H, S, B планів для точок з великою (малої) насиченістю" при побудові гістограм враховуються лише ті точки, значення насиченості яких відповідає заданим користувачем параметрам.

Гістограма кольоровості в подальшому використовується для виділення волокон на вихідному зображенні.

Рис. 3.3. Гістограма кольору зображення

У випадку достатньої насиченості колір визначається однозначно. При обробці кольорових зображень даний алгоритм цветоопределенія показує досить високу продуктивність і не поступається більш складних методів визначення кольоровості, заснованим на використанні безперервних функцій і виводить метрики формально.

Використовуючи отримані значення для кольоровості, і порівнюючи їх з порогом кольоровості можна виділити на зображенні забарвлені і нефарбовані ділянки. Таким чином, якщо ділянка на зображенні є незабарвленим, то, отже, не має подальшого сенсу обробка даної ділянки на предмет визначення наявності на ньому забарвлених текстильних волокон.

Інформація про HSB - поданні вихідного зображення зберігається в однойменному файлі з розширенням *. hsb. Подальші перетворення засновані на аналізі вмісту даного файлу. Тут слід зазначити, що для уникнення помилок слід передбачити наявність на диску »25 Мбайт вільного простору у разі проведення повного аналізу зображення, тому що для проведення маніпуляцій з даними програма створює ряд графічних і текстових файлів.

3.3 Виділення волокон на вихідному зображенні

Операція виділення волокон дозволяє забарвити одним кольором всі крапки, що мають колір фону і близькі до них за кольором. Таким чином, у результаті на зображенні повинні залишитися лише ті об'єкти, які фону не належали. Дана операція заснована на обробці інформації, що зберігається в побудованій раніше гістограмі кольоровості.

Гістограма кольоровості (Hue) містить дані про кількісний вміст пікселів кожного кольору на оброблюваній картинці. Таким чином, можна використовуючи гістограму кольоровості отримати інформацію про те, об'єкти яких кольорів містяться на зображенні. Об'єкт, пофарбований заданим кольором, буде представлений на ній у вигляді піка з максимумом, відповідним значенням необхідного кольору або близьким до нього у разі якщо об'єкт має колір трохи відрізняється від заданого. Оскільки на оброблюваних зображеннях зображено невелику кількість волокон на деякому тлі, то, отже, найбільшу кількість пікселів на зображенні буде пофарбовано саме кольором фону. Виходячи з даних міркувань, можна зробити висновок про те, що найбільший пік буде відповідати саме кольором фону, а інші - стосовно об'єктів, які нам необхідно виділити для подальшої обробки. На рис. 3.4 видно, що найбільший пік відповідає фону, а інші невеликі піки - текстильним волокнах та іншим об'єктам.

Використовуючи цей факт можна здійснити виділення об'єктів на вихідних фотографіях. Для здійснення виділення необхідно експериментально підібравши діапазон кольору, якому належить фон, виключити цей діапазон з подальшого розгляду (прирівняти до нуля кількість точок заданого кольору). Діапазон кольору вибирається оператором таким чином, щоб виділяється об'єм зображення максимально відповідав фону, і не губилася інформація про містяться елементах.

Рис 3.4. Гістограма кольоровості до виділення фону

Діапазон кольору вибирається оператором таким чином, щоб виділяється за його вибором кольором об'єм зображення максимально відповідав фону, і не губилася інформація про містяться елементах. На рис. 3.5 видно, що після виділення фону відповідний пік зник, а що залишилися відповідають об'єктам, які містилися на зображенні. Причому в конкретному випадку, швидше за все на зображенні залишився один об'єкт середньої довжини, для якого Hue »62 і кілька дрібних об'єктів різних кольорів, які, мабуть, є перешкодою фону. Для наочності на вихідному зображенні пікселі належать фону можна забарвити в один колір, наприклад у білий. При цьому на зображенні залишаться об'єкти, які відрізнялися за кольором від кольору фону. Об'єкти можуть мати саму різноманітну форму, тому що виходячи із специфіки аналізованих зображень, на фотографіях мають місце не тільки об'єкти великої довжини, але і найдрібніші фрагменти продуктів текстильного виробництва, пил та інші супутні частинки. Крім того, можливий прояв дефектів, отриманих в результаті виготовлення фотографій.

Рис 3.5. Гістограма кольоровості після виділення фону

Завдання виділення на зображенні волокон зводиться до вибору точок, які відрізняються від фону по деякому критерію. Одним з таких критеріїв може служити колір точки. У цьому випадку, аналізуючи колір пікселя зображення можна використовуючи похибка, яка задається оператором, виділити точки, колір яких відрізняється від фону. Подальший аналіз можна робити тільки для отриманих елементів на зображенні, тобто не враховуючи фон. Проведене виділення не тільки спрощує весь подальший процес обробки, але і може бути використано для проведення експертизи у разі, коли необхідно аналізувати не волокна якого-небудь конкретного кольору, а всю сукупність об'єктів зображення. Але не завжди виділення волокон відбувається ефективно, якщо використовується тільки аналіз кольору волокна. У ряді випадків волокно може мало відрізнятися за кольором від фону на малу величину і при аналізі тільки кольоровості це може призвести до помилки виділення волокна, тобто воно не буде виділено. Тому необхідно аналізувати насиченість. Це дозволить, наприклад, на рожевому фоні виділити слабко пофарбовані червоні елементи.

Отримане в результаті виділення зображення зберігається у файлі name _ f. Bmp, де name. Bmp - ім'я вихідного зображення.

3.4 Виділення об'єктів заданого кольору

Зображення з виділеними на ньому волокнами може бути піддано подальшому перетворенню з метою знаходження волокон заданого кольору. Дана операція може і не проводитися, якщо немає необхідності в пошуку волокон конкретного кольору, а необхідно лише отримати загальну картину утримання об'єктів або їх розташування. Для твору виділення необхідно використовуючи головне меню вибрати файл * _ f. Bmp для твору з ним подальших маніпуляцій. Якщо буде вибрано зображення, на якому ще не виділені текстильні волокна, то користувачеві буде запропоновано попередньо зробити виділення. Далі, після вибору операції "Пошук точок заданого кольору", проводиться прохід по всій картинці з метою визначення пікселів необхідного, з урахуванням запровадженого похибки і насиченості, кольору. Результат зберігається у файлі name _ i. Bmp і його вміст можна росмотреть будь-якою програмою перегляду, що підтримує даний графічний формат.

3.5 Вибір вихідного зображення

Початкове зображення може перебувати в будь-якому місці дискового простору. Для того щоб вибрати картинку для аналізу використовується операція "Змінити шлях або файл" головного меню програми. Користувачеві пропонується вибрати новий шлях для пошуку або залишити поточний каталог незмінним. Інформація про знайдених файлах формату bmp виводиться в окремому вікні, яке передбачає можливість вертикального скролінгу для вибору необхідного файлу рис. 3.6. У вікні виводяться ім'я файлу і його розмір, поточне ім'я підсвічується миготливим курсором.

Рис. 3.6. Вибір вихідного зображення

Перехід між файлами здійснюється натисканням клавіш "вгору" або "вниз" на клавіатурі. Вибір здійснюється натисканням клавіші Enter і ім'я обраного файлу відображається в головному меню програми. Якщо ж файлів потрібного формату не знайдено, то у вікні видається повідомлення "*. bmp файли не знайдені". При помилковому виборі шляху або диска виводяться повідомлення "Помилка шляху" і "Помилка вибору диска" відповідно. При виявленні таких помилок поточний шлях залишається незмінним і користувач у разі необхідності може знову повторити введення інформації про знаходження аналізованих зображень на диску.

Для пошуку файлів за маскою *. bmp використовуються стандартні функції findfirst і findnext, описані у файлі dos. H. Знайдена інформація організується в двонаправлений список для подальшого використання при організації скролінгу і вибору імені файлу для обробки. Користувач в будь-який момент може змінити диск або шлях до файлів. Для зміни шляху і диска використовуються функції chdir і chdr ive, описані у файлах бібліотечних файлах BorlandC dir. h і direct. h відповідно. Дана обставина дозволяє програмі функціонувати незалежно від розташування на диску.

4. Техніко-економічне обгрунтування РОЗРОБКИ ТА ЗАСТОСУВАННЯ ПІДСИСТЕМИ ВИДІЛЕННЯ ТЕКСТИЛЬНИХ ВОЛОКОН

4.1 Характеристика підсистеми виділення текстильних волокон

Програма розробляється для потреб Міністерства внутрішніх справ Республіки Білорусь. Призначення програми - первинна обробка зображень при проведенні криміналістичної експертизи. Програма призначена для кваліфікованих користувачів, не вимагає знань в області комп'ютерної техніки, легка і зрозуміла в експлуатації. Розроблена програма не призначена для широкого поширення в силу специфіки призначення.

Застосування програми дозволить максимально зменшити ручну працю працівників лабораторії криміналістичного аналізу.

Розробнику невідомі які-небудь аналоги розробленої програми, що враховують особливості структури галузі застосування.

Розробка програмного засобу передбачає проведення всіх стадій проектування (технічне завдання, ескізний проект, технічний проект, робочий проект, впровадження) і відноситься до 3-ї групи складності. За ступенем новизни програмний засіб відноситься до групи "А" з коефіцієнтом 1,0.

4.2 Вихідні дані

Програмні засоби обчислювальної техніки є матеріальними об'єктами специфічної інтелектуальної діяльності фахівців, що складаються з програмних документально оформлених проектів, що реалізують свої споживчі властивості [7] і якості в складі функціонують обчислювальних систем або систем обробки даних.

Програмні засоби обчислювальної техніки як товарна продукція може бути двох видів:

1. науково-технічна продукція;

2. продукція виробничо-технічного призначення.

У сучасних ринкових економічних умовах Республіки Білорусь програмні засоби як товарна продукція відповідних науково-технічних організацій виступає переважно у вигляді науково-технічної продукції, що представляє собою функціонально завершені і мають товарний вигляд програмні засоби обчислювальної техніки, реалізовані покупцям за ринковими відпускними цінами.

В результаті розробки і застосування програмних засобів обчислювальної техніки економічний ефект досягається за рахунок економії трудових, матеріальних і фінансових ресурсів на основі:

1. зниження трудомісткості алгоритмізації програмування і налагодження програм (завдань) за рахунок використання програмного засобу в процесі розробки автоматизованих систем і систем обробки даних;

2. скорочення витрат на оплату машинного часу та інших ресурсів на налагодження і здачу завдань в експлуатацію;

3. зниження витрат на матеріали (магнітні стрічки, магнітні диски та інші матеріали);

4. прискорення введення в експлуатацію нових систем;

5. поліпшення показників основної діяльності підприємств в результаті використання програмних засобів.

Розрахунок економічної ефективності програмних засобів обчислювальної техніки заснований на принципах комплексної оцінки ефективності заходів, спрямованих на прискорення науково-технічного прогресу.

Розрахунок економічного ефекту від програмних засобів здійснюється у розробника і у споживача. У розробника економічний ефект виступає у вигляді прибутку, що залишається в розпорядженні підприємства від реалізації програмного засобу (4.1):

П = Р - С - Н, (4.1)

гдеР - дохід (виручка) від реалізації програмного засобу за мінусом податку на додану вартість;

С - собівартість програмного засобу;

Н - загальна сума податків та інших платежів, яка визначається відповідно до чинного законодавства.

У користувача витрати на програмний засіб складаються з одноразових і експлуатаційних (поточних) витрат. Одноразові витрати являють собою витрати на придбання програмного засобу за ринковими цінами (собівартість НДДКР, включаючи витрати на випробування, налагодження, доопрацювання, придбання спеціального обладнання та прибуток організації-розробника), транспортування, монтаж (старого обладнання демонтаж) та налагодження нового обладнання, пов'язаного з використанням нового програмного засобу.

Експлуатаційні (поточні) витрати організації-користувача складаються з витрат на заробітну плату з підготовки даних та аналізу їх обробки, витрати на оплату часу роботи обчислювальних ресурсів, пристроїв введення-виведення, засобів масової пам'яті (магнітні диски і стрічки), комунікаційних засобів, необхідних для виконання функцій програми, витрат матеріалів і інших витрат.

На основі техніко-економічного аналізу функціональних і конструктивних особливостей створюваного програмного засобу та джерел економічної ефективності визначаються показники, за якими розраховується економія всіх видів ресурсів, що впливають на величину економічного ефекту.

Вихідні дані за розробленим програмного засобу представлені в табл. 4.1.

Таблиця 4.1.

Вихідні дані

У розробці програмного засобу беруть участь виконавці перераховані в табл. 4.2.

Таблиця 4.2.

Виконавці програмного засобу

4.3 Розрахунок собівартості і відпускної ціни програмного засобу

Кошторис витрат на розробку програмного засобу включає наступні статті:

1. заробітна плата виконавців основна (Зо) і додаткова (Зд), тис.руб.;

2. відрахування до фонду соціального захисту (ПС), тис.руб.;

3. податки, що входять у собівартість програмного засобу (Нс), тис.руб.;

4. матеріали (М), тис.руб.;

5. спецобладнання (Рс), тис.руб.;

6. машинний час (РМ), тис.руб.;

7. витрати на наукові відрядження (РНК), тис. руб.;

8. інші витрати (Рз), тис.руб.;

9. накладні витрати (Рн), тис.руб.

На підставі кошторису витрат розраховується собівартість і відпускна ціна програмного засобу

4.4 Заробітна плата виконавців основна (Зо) і додаткова (Зд)

Сума основної заробітної плати розраховується на основі чисельності фахівців, відповідних тарифних ставок і фонду робочого часу. Причому чисельність фахівців, календарні терміни розробки програми та фонд робочого часу визначаються експертним шляхом або з використанням укрупнених норм часу на розробку, створення і супровід програмного засобу. Розрахунок трудомісткості програмного засобу з використанням укрупнених норм часу здійснюється в основному у великих науково-технічних організаціях для вирішення складних завдань програмного забезпечення обчислювальної техніки. У дрібних і середніх науково-технічних організаціях трудомісткість, чисельність виконавців та терміни розробки програмного засобу визначаються експертним шляхом з використанням даних по базових моделей. При визначенні трудомісткості програмного засобу враховуються обсяг програмного засобу (в тис. умовних машинних або вихідних команд), обсяг документації (тис. рядків), новизна і складність програмного засобу, мова програмування, ступінь використання типових (стандартних) програм.

Обсяг програмного засобу визначається методом структурної аналогії за відповідними каталогами аналогів програм, які постійно оновлюються і затверджуються в установленому порядку. На підставі наявної інформації про функції розроблюваного програмного засобу визначається обсяг кожної функції для відповідного типу ЕОМ. Потім визначається тип розроблюваного програмного засобу (за прийнятою класифікацією в каталозі аналогів), уточнюються обсяги функцій для даного програмного засобу і визначається загальний обсяг програмного засобу. На підставі загального обсягу (Vо) і нормативних даних визначається нормативна трудомісткість з урахуванням групи складності програмного засобу (Тн). Розраховується загальна уточнена трудомісткість (Тоу) з урахуванням додаткових коефіцієнтів складності (Ксл) залежно від характеристик програмного засобу (4.2):

Vo = V 1 + V 2 + ... + Vn, (4.2)

де Vo - загальний обсяг програмного засобу;

Vi - обсяг функцій i-го програмного засобу;

n - загальне число функцій.

Характеристика функцій програмного засобу наведена в табл. 4.3.

Таблиця 4.3.

Характеристика функцій і їх об'єм

Номер функції	Зміст функцій	Обсяг (умовних маш. Команд для ПЕОМ)
101 203 208 301 305 309	Організація введення інформації Формування бази даних Організація пошуку і пошук у базі даних Формування послідовного файлу Обробка файлів Формування файлу	600 6 260 17 270 2 500 3 670 7 400

Обсяг функцій ПС з урахуванням коефіцієнтів:

Vo = 600 +6260 +17270 +2500 +3670 +7400 = 37700 (умовних маш. Команд).

На підставі загального обсягу програмного засобу та його групи складності (3 група) визначається нормативна трудомісткість (Тн = 1171 людини-днів) за таблицями.

З урахуванням додаткового коефіцієнта складності (Ксл = 0,12) розраховується загальна трудомісткість програмного засобу:

То = Тн + Тн * Ксл, (4.3)

де Те - загальна трудомісткість ПС;

Тн - нормативна трудомісткість ПС;

Ксл - додатковий коефіцієнт складності ПС.

То = 1171 + 1171 * 0,12 = 1 311 людини-дня.

Трудомісткість програмного засобу за стадіями визначається з урахуванням новизни і ступеня використання у розробці типових програм і програмного засобу (Кт = 0,8, Кн = 1, ступінь новизни програмного засобу - А)

Т i = d ст i * Кн * Кт * Те, (4.4)

гдеКт - поправочний коефіцієнт, що враховує ступінь використання в розробці типових (стандартних) програм;

Кн - коефіцієнт, що враховує ступінь новизни програмного засобу.

ТТЗ = 1311 * 1 * 0,8 * 0,11 = 115,3 (чол.-днів),

ТТП = 1311 * 1 * 0,8 * 0,11 = 115,3 (чол.-днів),

Теп = 1311 * 1 * 0,8 * 0,09 = 94,4 (чол.-днів),

Трп = 1311 * 1 * 0,8 * 0,55 = 576,8 (чол.-днів),

ТВН = 1311 * 1 * 0,8 * 0,14 = 146,8 (чол.-днів).

При вирішенні складних завдань з тривалим періодом розробки ПС загальна трудомісткість розбивається і коригується за стадіями розробки (технічне завдання - ТЗ, ескізний проект - ЕП, технічний проект - ТП, робочий проект - РП та впровадження - ВН) з урахуванням новизни, ступеня використання типових програм і питомої ваги трудомісткості стадій розробки програмного засобу в загальній трудомісткості розробки програмного засобу.

На підставі загальної трудомісткості розраховується уточнена трудомісткість з урахуванням розподілу по стадіях (Ту):

Ту = Т1 + Т2 + ... + Т n, (4.5)

Ту = 115,3 +115,3 +94,4 +576,8 +146,8 = 1 048,6 (чол.-днів).

На підставі уточненої трудомісткості розробки програмного засобу та встановленого періоду розробки розраховується загальна планова чисельність виконавців Чр за формулою:

Чр = Ту / (ТРП * ФЕФ), (4.6)

де ТРД - встановлена ​​тривалість розробки програмного засобу (років);

ФЕФ - річний ефективний фонд часу роботи одного виконавця протягом року (днів).

Чр = 1 048,6 / 230 = 4,5 (чол.).

Розрахунок основної заробітної плати виконавців програмного засобу (Зо) проводиться на основі вихідних даних (див. табл. 4.1.).

Визначаємо місячну і годинну тарифну ставку виконавців: начальника відділу (Тм1, Тч1), провідного інженера (ТМ2, Тч2), інженера-програміста без категорії (Тм3, Тч3) за формулами (4.7), (4.8):

Тм = Тм1 * Тк, (4.7)

гдеТм1 - місячна тарифна ставка 1-го розряду,

Тк - тарифний коефіцієнт, що відповідає встановленому тарифному розряду.

Тч = Тм / 197,8, (4.8)

де 197,8 - фонд робочого часу при восьмигодинний робочий день.

Тм1 = 11,5 * 2,84 = 32,66 тис.руб.

Тч1 = 32,66 / 197,8 = 0,165 тис.руб.

ТМ2 = 11,5 * 2,09 = 24,03 тис.руб.

Тч2 = 24,03 / 197,8 = 0,121 тис.руб.

Сума основної заробітної плати виконавців (Зо) розраховується за формулою (4.9):

n

Зо = Σ Тч i * Феi * Тч * Кп, (4.9)

i = 1

гдеn - кількість виконавців;

Тчi - годинна тарифна ставка i-го виконавця;

Феi - ефективний фонд робочого часу i-го спеціаліста;

Тч - кількість годин роботи в день (годин);

Кп - коефіцієнт преміювання.

Зо = (0,165 * 200 + 0,121 * 230) * 8 * 1,4 = 681,3 тис.руб.

Сума додаткової заробітної плати (Зд) визначається у відсотках до основної (норматив додаткової заробітної плати Нд = 10%) за формулою:

Зд = Зо * Нд / 100, (4.10)

Зд = 681,3 * 10 / 100 = 68,1 тис.руб.

4.5 Відрахування до фонду соціального захисту (ПС)

Відрахування до фонду соціального захисту населення (ПС) визначається відповідно до чинних законодавчих актів за нормативом у відсотковому відношенні до фонду основної та додаткової зарплати виконавців.

Сума відрахувань до фонду соціального захисту населення (ПС) визначається за формулою:

ПС = (Зо + Зд) * Нзсз / 100, (4.11)

де Нзсз - норматив відрахувань до фонду соціального захисту (Нзсз = 35%).

ПС = (681,3 + 68,1) * 35 / 100 = 262,3 тис.руб.

4.6 Податки, що входять у собівартість програмного засобу (Нс)

Податки, що входять у собівартість програмного засобу (Нс) визначаються відповідно до чинних законодавчих актів за нормативами у відсотковому відношенні до суми усієї заробітної плати, що припадає на програмний засіб. Діючі нормативи податкових відрахувань:

1. надзвичайний податок у фонд Чорнобиля (Нч);

2. відрахування до фонду зайнятості (Нз).

Надзвичайний податок (Нч) визначається за формулою:

Нч = (Зо + Зд) * ННЧ / 100, (4.12)

гдеНнч - норматив надзвичайного податку (ННЧ = 4%).

Нч = (681,3 + 68,1) * 4 / 100 = 29,9 тис.руб.

Відрахування до фонду зайнятості (Нз) визначаються за формулою:

H з = (Зо + Зд) * Ннз/100, (4.13)

де Ннз - норматив відрахувань до фонду зайнятості (Ннз = 1%).

Нз = (681,3 + 68,1) * 1 / 100 = 7,5 тис.руб.

4.7 Матеріали (М)

Витрати за статтею «Матеріали» (М) визначаються на підставі кошторису витрат, що розробляється на програмний засіб, з урахуванням діючих нормативів. За статтею «Матеріали» відображаються витрати на магнітні носії, перфокарти, папір, фарбувальні стрічки та інші матеріали, необхідні для розробки програмного засобу. Норми витрати матеріалів у сумарному вираженні (Нм) визначаються в розрахунку на 100 машинних команд. Сума витрат матеріалів розраховується за формулою:

М = Нм * Vо / 100, (4.14)

де Нм - норма витрати матеріалів в розрахунку на 100 команд програмного засобу (тис.руб.);

Vо - загальний обсяг програмного засобу (умовних машинних команд).

М = 88 * 37 700 / 100 = 33,2 тис.руб.

4.8 Спецобладнання (Рс)

Витрати за статтею «Спецобладнання» (Рс) включають витрати коштів на придбання типових і виготовлення допоміжних спеціального призначення технічних і програмних засобів, необхідних для розробки конкретного програмного засобу, включаючи витрати на їх проектування, виготовлення, налагодження, встановлення та експлуатацію. Сума витрат за статтею «Спецобладнання» (Рс) визначається відповідно до кошторису витрат, яка складається перед розробкою. Так як для розробки конкретного програмного засобу спеціальне обладнання або спеціальні програми не купувалися, то витрати за цією статтею не визначаються.

4.9 Машинне час (РМ)

Витрати за статтею "Машинне час" (Рм) включають оплату машинного часу, необхідного для розробки та налагодження програмного засобу, який визначається за нормативами (в машино-годинах) на 100 команд (НМВ) машинного часу в залежності від характеру вирішуваних завдань і типу ПЕОМ , визначаються за формулою:

РМ = Цм * Vо * Нмв/100, (4.15)

де Цм - ціна одного машино-години (тис.руб);

Vо - загальний обсяг програмного засобу (машинних команд); НМВ - норматив витрати машинного часу на налагодження 100 машинних команд (машино-годин).

РМ = 0.5 * 37 700 * 2,1 / 100 = 395,8 тис.руб.

4.10 Витрати на наукові відрядження (РНК)

Витрати за статтею "Наукові відрядження" (РНК) визначаються за кошторисом витрат на програмний засіб і включають витрати, пов'язані з відрядженнями для вирішення проблем розробки програмного засобу.

Визначаються за формулою:

РНК = Зо * Нрнк/100, (4.16)

де Нрнк - норматив витрат на відрядження (Нрнк = 30%).

РНК = 681,3 * 30/100 = 209,4 тис.руб.

4.11 Інші витрати (Пз)

Витрати за статтею "Інші витрати" (Пз) включають витрати на придбання та підготовку спеціальної науково-технічної інформації та спеціальної літератури. Визначаються за кошторисом витрат на програмний засіб за формулою:

Пз = Зо * Нпз/100, (4.17)

де Нпз - норматив інших витрат (Нпз = 20%).

Пз = 681,3 * 20/100 = 136,2 тис.руб. (4.18)

4.12 Накладні витрати (Рн)

Витрати за статтею «Накладні витрати» (Рн), пов'язані з необхідністю утримання апарату управління, допоміжних господарств і досвідчених (експериментальних) виробництв, а так само з витратами на загальногосподарські потреби, відносяться на програмний засіб за нормативом (Нрн) у процентному відношенні до основної заробітної плати виконавців.

Рн = Зо * Нрн / 100, (4.19)

де Нрн - норматив накладних витрат (Нрн = 100%).

Рн = 681,3 * 100/100 = 681,3 тис.руб.

4.13 Повна собівартість програмного засобу

Загальна сума витрат на розробку як повна собівартість програмного засобу (Сп) визначається за формулою:

Ср = Зо + Зд + ПС + Нч + Нз + М + Рм + Рн + РНК + Пз. (4.20)

Ср = 681,3 + 68,1 + 262,3 + 29,9 + 7,5 + 33,2 + 395,8 + 681,3 + 174,8 +

+ 136,2 = 2 470,4 тис.руб.

4.14 Прибуток від реалізації створюваного програмного засобу

Рентабельність і прибуток (Пр) по створюваному програмного засобу визначається виходячи з результату аналізу ринкових умов, переговорів з замовником (споживачем), погодження з ним відпускної ціни, що включає додатково податок на додану вартість і відрахування до спецфондів. Прибуток розраховується за формулою:

Пр = Ср * УРП / 100, (4.21)

де УРП - рівень рентабельності створюваного програмного засобу (УРП = 40%).

Пр = 2 470,4 * 40 / 100 = 988,1 тис.руб.

4.15 Прогнозована ціна без податків

Прогнозована ціна без податків (Цр) складається з повної собівартості програмного засобу і прогнозованого прибутку і розраховується за формулою:

Цр = Ср + Пр, (4.22)

Цр = 2 470,4 + 892,8 = 3 363,2 тис.руб

4.16 Платежі до місцевого та республіканський бюджет

Відповідно до чинного законодавства в ціну програмного засобу, крім податку на додану вартість, включаються платежі до місцевого та республіканського бюджету, які розраховуються за чинним законодавчо затвердженого нормативу (Нм і Нб) у відсотковому відношенні до ціни програмного засобу, що представляє суму собівартості і прибутку. Платежі визначаються за формулою:

Пм = (Ср + Пр) * Нм / 100, (4.23)

де Нм - норматив платежів до місцевого бюджету (Нм = 2.5%).

Пм = (2 470,4 + 988,1) * 2.5 / 100 = 86,4 тис.руб.

Пб = (Ср + Пр) * Нб / 100,

де Нб - норматив платежів до республіканського бюджету (Нб = 2%).

Пб = (2 470,4 + 988,1) * 2 / 100 = 69,1 тис.руб.

4.17 Ціна без податку на додану вартість

Ціна без податку на додану вартість являє собою суму собівартості, прибутку, платежів до місцевого і республіканський бюджет. Визначається за формулою:

Ц = Ср + Пр + Пм + Пб. (4.24)

Ц = 2 470,4 + 988,1 + 86,4 + 69,1 = 3 614 тис.руб.

4.18 Податок на додану вартість

На реалізацію створюваного програмного засобу пільги з податку на додану вартість (ПДВ) не розповсюджуються. У зв'язку з цим податок на додану вартість розраховується за формулою:

Пдв = Ц * Нндс / 100, (4.25)

де Нндс - номатів податку на додану вартість (Нндс = 20%).

Пдв = 3 614 * 20 / 100 = 722,8 тис.руб.

4.19 Прогнозована відпускна ціна

Прогнозована відпускна ціна (Цо) включає в себе ціну без ПДВ і сам ПДВ і розраховується за формулою:

Цо = Ц + ПДВ, (4.26)

Цо = 3 614 + 722,8 = 4 336,8 тис.руб.

Прибуток від реалізації ПС (Пч) залишається в розпорядженні підприємства і визначається за формулою:

Пч = Пр - (Пр * Ннп/100), (4.27)

де ННП - норматив податку на прибуток (ННП = 30%).

Пч = 988,1 - (988,1 * 30/100) = 691,7 тис. руб.

4.20 Висновки по розділу

Створювані програмні засоби можуть призначатися як для зовсім нових, раніше не розв'язувалися або розв'язувалися ручним способом завдань, так і для традиційних завдань, що вирішуються за допомогою програмних засобів, які можна вдосконалювати.

У результаті застосування нового програмного засобу користувач може понести значні капітальні витрати на придбання та освоєння програмного засобу, доукомплектування новими технічними засобами і поповнення оборотних коштів. Однак, якщо придбане програмне засіб буде в достатній мірі ефективніше базового, то додаткові капітальні витрати окупляться.

Аналоги розроблюваного ПС існують як за кордоном, так і в нашій країні, але дані з ним ми отримати не можемо через патентно-правового захисту інформації, а так само через те, що дані розробки мають високий рівень секретності. У Республіці Білорусь роботи в даній області ведуться тільки декількома великими інститутами і в Міністерстві внутрішніх справ.

У зв'язку з цим розрахунок економічного ефекту від застосування програмного засобу користувачем не може бути проведений, хоча розроблене програмне засіб дозволяє отримати економію часу при обробці інформації, що пов'язано з економією багатьох ресурсів - трудових, матеріальних, фінансових. Трудові витрати пов'язані зі скороченням трудомісткості виконуваних робіт. Матеріальні витрати пов'язані зі скороченням витрат на матеріали (магнітні диски, папір і т.д.). Фінансові витрати пов'язані з грошовими витратами (інші витрати та накладні витрати). Цим досягається економічний ефект для користувача.

Чистий прибуток від реалізації ПС (Пч = 691,7 тис. руб.) Залишається організації-розробнику (окремому розробнику) і являє собою економічний ефект від створення нового програмного засобу Вт

Таким чином, дана розробка є економічно доцільною.

5. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА ЕКОЛОГІЧНА БЕЗПЕКА. БЕЗПЕКА ОПЕРАТОРА-криміналіста при РОБОТІ З КОМП'ЮТЕРОМ

5.1 Аналіз шкідливих факторів, що впливають на оператора

Робота, пов'язана з вирішенням завдань експертизи тісно пов'язана із застосуванням обчислювальної техніки для обробки та зберігання результатів. При проведенні досліджень криміналісти тривалий час перебувають перед моніторами комп'ютерів. При цьому специфіка проведених досліджень вимагає постійного напруження уваги з боку оператора. Як наслідок - високі нервово-емоційні навантаження і психофізіологічна напруженість, стомлення зорового апарату, вплив випромінювань від моніторів.

У даному розділі розглядається вплив випромінювань дисплея на оператора, а також особливості роботи зорової системи і специфіка сприйняття інформації з екрана комп'ютера. Основна увага приділена різним типам випромінювань моніторів і методів захисту від них. Наводяться рекомендації з організації захисту працівників криміналістичних лабораторій від можливих впливів вживаної в них обчислювальної техніки.

Аналіз та оцінка систем людина - дисплей на всіх стадіях їх досліджень, розробок і експлуатації неможливі без аналізу та оцінки факторів, що визначають якість зображень на екранах використовуваних дисплейних пристроїв, які багато в чому обумовлюють умови і характер зорової роботи людини. Одна частина факторів пов'язана з характеристиками людини (будовою і функціональними можливостями його зорової системи, сприйняттям, пам'яттю та ін), а інша - з параметрами і характеристиками зображення, тобто з машиною.

Для правильної організації роботи за екраном персонального комп'ютера необхідно знати, в чому полягають особливості сприйняття інформації з екрана дисплея [8].

1. Екран монітора - активний випромінювач електромагнітних хвиль в широкому діапазоні. У звичайному житті людина найчастіше сприймає відбите світло.

2. Повідомлення на екрані схильна динамічних змін, що пов'язано з технічними особливостями електронно-променевої трубки.

1. Сприйняття інформації з монітора вимагає підвищеної уваги, що є причиною тривалої напруги очних м'язів. З іншого боку, для сприйняття інформації оком необхідно забезпечити його рухливість.

2. Підвищена увага призводить до великих навантажень на зорову систему.

5.2 Формування зображення на моніторі

При виборі монітора необхідно керуватися в першу чергу міркуваннями безпеки. Для того щоб привести характеристики, від яких залежить якість монітора, необхідно знати особливості формування зображення на екрані дисплея.

Чіткість зображення залежить від роздільної здатності монітора. Чіткість визначається кількістю точок по горизонталі та по вертикалі, які здатний відтворювати монітор. Роздільна здатність пов'язана зі стандартами моніторів наступним чином: VGA - 640 '480; SVGA - 800' 600; XGA - 1 024 '768; EVGA - 1 280 "1024. Чіткість зображення залежить від відстані між дискретними точками люмінофора, що покриває внутрішню сторону екрана кінескопа. Відстань між точками люмінофора одного кольору в залежності від виду монітора коливається від 0,25 до 0,41 мм.

Крім того, чіткість залежить від типу маски - спеціального шару, який знаходиться перед шаром люмінофора. Вона служить для запобігання накладенню точок люмінофору, що мають різний колір. Маска буває трьох типів: тіньова (тонкий металевий лист з круглими отворами); апертурная решітка (має еліптичні отвори); щілинна маска (займає проміжне положення між тіньової маскою і апертурной решетекой).

При інтенсивній роботі з графікою при вирішенні 1 024 '768 рекомендується крок 0,25 ... 0,26 мм. В інших випадках можливо використовувати монітори з роздільною здатністю 1 024 '768 з кроком 0,27 ... 0,28 мм.

Частота кадрів визначається тим, що зображення на моніторі періодично оновлюється. Стабільність зображення є результатом двох факторів: інерційності зору людини та інерційності монітора. Існує критична частота, при якій зображення сприймається як незмінне. Значення критичної частоти залежить від індивідуальних особливостей людини. Перевірено і незалежно підтверджена нижня встановлюється межа критичної частоти в 75 Гц [8].

Роздільна здатність і частота зміни кадрів взаємопов'язані. Це обумовлено тим, що в одиницю часу на екрані може бути відтворене обмежена кількість точок.

5.3 Особливості функціонування зорової системи оператора

Будь-який пучок світла, відбитий екраном дисплея і потрапив на оболонку ока, створює відблиски. Чим вище відображає здатність екрану, тим більше відблиски. Припустимо значення коефіцієнта відображення екрана, яке не перевищує 1%. Для зменшення відображення використовують темне і тоноване скло; спеціальну хімічну обробку лицьової поверхні; травлення; нанесення на поверхню монітора шару діелектрика; циліндричні (чи вертикально-плоскі екрани) ЕЛТ (наприклад, Trinitron і Diamond - Tron). Кращими антивідблисків властивостями володіють плоскі прямокутні екрани. Для запобігання відблисків необхідно правильно вибрати розміщення робочого місця. Спеціальні підставки, якими забезпечуються монітори, дозволяють так відрегулювати положення монітора, щоб зменшити відблиски.

Межі видимого простору, в межах якого можлива проекція зображення на сітківку ока, при фіксованому погляді називають полем зору. Межі поля зору звужується при зменшенні яскравості і розмірів об'єкту, при стомленні і впливі несприятливих факторів зовнішнього середовища.

Всі яскравості сигналів, з якими має справу оператор при роботі з дисплеєм, значно перевищують мінімальний рівень світлового впливу (кілька квантів світла). Верхня межа інтенсивності світлового сигналу, яка ще не порушує нормальну роботу аналізатора, складає 10 000 кд / кв.м. Але крайні значення енергії сигналу утомливі для ока. Так, ознакою ненормально великої яскравості зображення на сітківці є виникнення послідовних образів, які значно знижують здатність очі бачити. Нижньої комфортної кордоном рівня яскравості світних сигналів можна вважати 30 кд / кв.м.

На ефективність зчитування інформації з екрана контрастні відносини впливають сильніше, ніж сприйнята яскравість сигналу. Контрастна чутливість ока залежить від яскравості фону, площі сигналу і його тривалості. Якщо об'єкт темніше фону, контраст називають прямим, якщо яскравіше фону - зворотним. Продуктивність операторської діяльності підвищується при прямому контрасті. При цьому на відміну від зворотного контрасту освітленість фону може бути адаптована до оточення, що зменшує необхідність переадаптаціі очі і знижує відображення екрану. При зворотному контрасті яскравості контраст повинен знаходитися в межах 85 ... 90% з можливістю регулювання яскравості знака, а при прямому контрасті - 75 ... 80% з можливістю регулювання яскравості фону екрану. Контраст залежить від навколишнього освітлення. При роботі з дисплеєм в умовах зворотного контрасту з збільшенням освітленості навколишнього середовища знижується контраст знаків і збільшується віддзеркалення від поверхні екрану, погіршуючи тим самим якість зображення.

При стомленні, емоційному збудженні може порушуватися адекватність реагування на сигнал: оптимальні перш стимули стають неоптимальними. З цього при проектуванні дисплея слід передбачити можливість обов'язкового регулювання сигналів по інтенсивності (яскравості, контрасту), щоб вони були в кожен момент оптимальними для людини.

Максимальний прояв гостроти зору перебуває в жовто-зеленій області спектру, швидкість розрізнення кольорових світяться знаків мінімальна для крайніх кольорів спектра, при збільшенні насиченості кольору символи сприймаються краще.

Мерехтіння стомлює очі. Для того, щоб світлові імпульси сприймалися як безперервний сигнал, швидкість регенерації повинна бути рівна або вище критичної частоти мелькання. Миготіння невеликих полів зникають, коли спостерігач відсувається від дисплея на таку відстань, при якому око інтегрує всю інформацію на екрані. Швидкість регенерації на екрані ЕПТ повинна бути: від 25 ... 35 Гц до 50 ... 60 Гц для зворотного контрасту і не менше 80 Гц для прямого контрасту. Якщо миготіння використовують для залучення уваги, то частота переривчастого сигналу може складати від 3 до 5 Гц [9].

Швидкість передачі інформації людині повинна не перевищувати його пропускної здатності і бути достатньою для підтримки його активності на високому рівні. Якщо обсяг інформації перевищує можливості людини, її слід передавати порціями. Кожна порція повинна відповідати обсягу оперативної пам'яті, а інтервали часу між порціями повинні бути достатніми для перетворення інформації, що надходить. У даному ПК використовується посторінковий режим виводу інформації з переходом на наступну сторінку після натискання клавіші.

При роботі оператора, що вимагає концентрації уваги на виконуваному завданні і статичної пози протягом тривалого часу, виникає відчуття напруженості і втоми. При роботі з дисплеями спостерігається перенапруження зору, головні болі і загальна втома. На першому місці стоїть зоровий дискомфорт, потім слідує втома м'язів спини, голови, плечей.

Розвиток втоми пов'язане в першу чергу із зниженням ефективності роботи тих систем, які безпосередньо включені у процес діяльності. При роботі з дисплеєм особливо важливо продумати раціональну організацію режиму праці та відпочинку: півгодинну перерву після кожних двох годин безперервної роботи за дисплеєм або 15-хвилинний період відпочинку на кожну годину роботи [10].

5.4 Вплив випромінювань від дисплея

Слід особливо підкреслити дуже шкідливий для здоров'я людини електромагнітне випромінювання, яке випромінює дисплей комп'ютера. Електромагнітні випромінювання моніторів представляють собою сукупність перерахованих нижче випромінювання і полів.

Електростатичне поле є прояв високого позитивного потенціалу, який подається на внутрішню поверхню екрану. Електромагнітні випромінювання є результатом роботи мережевих джерел живлення, частота яких знаходиться в межах від 50 Гц до 10 МГц. Із зовнішнього боку до екрану притягуються частинки пилу, заряджені негативно. З цієї причини зовнішню поверхню екрана (захисного фільтра) потрібно заземляти. В останньому випадку напруженість електричного поля може бути значно знижена.

Виходячи зі сказаного вище, виникає необхідність знаходити шляхи послаблення електромагнітного випромінювання.

Три роки тому ЄЕС видало директиву ISO 9241: "Будь-яке створюване монітором випромінювання, за винятком видимого світла, повинне бути доведене до рівня, при якому воно практично не впливає на стан здоров'я і безпеку працівника". У першій половині 80-х років у Швеції за пропозицією уряду почалися дослідження умов роботи за екранами відеомоніторів. Випробування проводилися Національною радою з вимірювань та випробувань SWEDAC (стара назва MPR) у співпраці з Національною радою з техніки безпеки і гігієни праці та Шведським інститутом по захисту від випромінювань. У результаті з'явилися два керівництва - MPR II 1990:8, в якому запропоновано методики випробувань, і MPR II 1990:10, є керівництвом для користувачів. Більш жорстокі вимоги до якості дисплеїв пред'являють стандарти Шведської конфедерації профспілок TCO 92 і TCO 95. Основною відмінністю другого є додаткові вимоги не тільки до процесу експлуатації, але і виробництва моніторів. Розроблені вимоги стали еталоном для виробників моніторів. Допустимі рівні випромінювань персонального комп'ютера наведено в табл. 5.1.

Таблиця 5.1.

Рівні випромінювань ПК за стандартами TCO 2 і MPR II

Монітор, відповідний сертифікату TCO 92 (TCO 95) повинен відповідати стандартам низького випромінювання (L ow Radiation), тобто мати низький рівень електромагнітного поля, забезпечувати автоматичне зниження енергоспоживання при довгому не використанні, відповідати європейським стандартам пожежної та електричної безпеки [8].

Крім зазначених стандартів TCO і MPR II використовуються ISO 9241-3, EPA Energy Star, TUV Ergonomie.

TUV Ergonomie - німецький стандарт ергономіки. Монітори відповідають цьому стандарту, пройшли випробування згідно E N 60950 (електрична безпека) і Z N 1 / 618 (ергономічне облаштування робочих місць, оснащених дисплеями), а також відповідають шведському стандарту M PR II.

EPA Energy Star VESA DPMS - відповідно до цього стандарту монітор повинен підтримувати три енергозберігаючих режиму - очікування (s tand - by), припинення (suspend) і "сон" (o ff). У режимі очікування зображення на екрані пропадає, але внутрішні компоненти монітора функціонують у нормальному режимі, а енергоспоживання знижується до 80% від робочого стану. У режимі припинення, як правило, відключаються високовольтні вузли, а споживання електроенергії падає до 30 Вт і менше. І нарешті в режимі так званого "сну" монітор споживає не більше 8 Вт, а функціонує у нього тільки мікропроцесор. При натисканні будь-якої клавіші клавіатури або русі миші монітор переходить в нормальний режим роботи.

Рівні електромагнітних випромінювань моніторів, які вважаються безпечними для здоров'я, регламентуються діючими санітарними нормами (СанПіН № 11-13-94). Відповідно до них [11] діапазон частот електричного поля не повинен перевищувати 2,5 В / м, а магнітного поля - 25 нТ. Частота кадрів при роботі з позитивним контрастом повинна бути не менше 60 Гц, а в режимі обробки тексту - не менше 72 Гц. Тремтіння елементів зображення повинна бути не більше 0,1 мм.

Вимоги російського стандарту ГОСТ 27954 - 88 на відеомонітори персональних ЕОМ [12] обов'язкові для будь-якого монітора продаваного в РФ. Крім того, цим стандартом не допускається застосування вибухонебезпечних ЕПТ, регламентується ступінь деталізації технічної документації на монітори, а так само встановлюються вимоги стандартизації і уніфікації, технологічності, ергономіки та технічної естетики, екологічної безпеки, технічного ремонту та обслуговування, а також надійності. Основні вимоги наведені в табл. 5.2.

Таблиця 5.2.

Вимоги ГОСТ 27954 - 88 для відеомоніторів

Рентгенівське випромінювання виникає при зіткненні електронного пучка з внутрішньою поверхнею екрана електронно-променевої трубки.

ПЕОМ повинні забезпечувати потужність експозиційної дози рентгенівського випромінювання в будь-якій точці на відстані 0,05 м. від екрана і корпуса монітора при будь-яких положеннях регулювальних пристроїв не повинна перевищувати 7,74 х10 А / кг, що відповідає еквівалентній дозі, рівної 0,1 мбер / год (100 мкР / год). З метою забезпечення вимог, встановлених вище, а також захисту від електромагнітних і електростатичних полів допускається застосування екранних фільтрів, спеціальних екранів і інших засобів індивідуального захисту, що пройшли випробування в акредитованих лабораторіях і мають відповідний гігієнічний сертифікат.

Характеристики деяких фільтрів наведено в табл. 5.3.

Таблиця 5.3.

Характеристики захисних фільтрів

З російських фільтрів слід відзначити фільтр фірми «Російський щит». Вони порівнянні за показниками з продукцією вище перерахованих фірм і відповідають продукції класу Total shield.

Вироби «Російського щита» сертифіковані Держстандартом, атестовані Науково-Дослідницьким Центром ергономіки Коштів Відображення, Шведським Інститутом захисту від випромінювання, рекомендовані НДІ гігієни праці та профзахворювань Академії Медичних Наук Російської Федерації до застосування.

Захисні фільтри діляться на три основні групи: сітчасті, плівкові, змішаного типу.

Перші виконані на основі капронових або дротяних сіток. Сітчасті фільтри послаблюють відблиски, поліпшують контрастність. Фільтри на основі дротяної сітки захищають від впливів електромагнітного поля. Плівкові фільтри дозволяють підвищити контрастність, пригнічують відблиски, практично повністю охороняють користувача від ультрафіолетового опромінення, знижують рівень рентгенівського випромінювання, але слабо захищають від статичної електрики. Найбільшу ступінь захисту забезпечують фільтри змішаного типу, що мають імпрегновану в скляну підкладку металеву сітку.

Захисні властивості фільтрів по електростатичного поля і електричної складової електромагнітного поля визначаються наявністю у фільтра провідного шару, сполученого проводом з земляною шиною дисплея, яка, у свою чергу, повинна бути обов'язково підключена до загального заземлення приміщення.

Електрична складова змінного електромагнітного поля при заземленому фільтрі істотно зменшується перед екраном. При цьому полі деформується, зменшуючись за абсолютним значенням навколо дисплея, але рівні поля вправо і вліво від екрану відносно збільшуються, що слід враховувати при розстановці робочих місць. Розподіл поля у вертикальній площині виглядає приблизно так, як показано на рис.5.1. Картина поля на ріс.5.1.в характерна для дисплеїв, що мають екранований корпус, сполучений з провідним шаром на екрані ЕПТ і загальним заземленням [9].

Рис 5.1. Електромагнітне випромінювання при застосуванні різних фільтрів

5. . Висновки по розділу

Для організації безпечної роботи оператора з комп'ютером необхідно мінімізувати вплив шкідливих факторів. Особливу увагу слід приділити зниженню впливу різного роду випромінювань.

1. Для зниження впливу електромагнітних випромінювань в разі використання моніторів з неповною захистом рекомендується застосування захисних фільтрів. Тут слід особливо відзначити продукцію фірми «Російський Щит» [8], якій розроблено технологію повного захисту користувачів персональних комп'ютерів від шкідливих випромінювань дисплеїв. Дана технологія включає в себе придушення електростатичного поля, змінних електричної та магнітної складових електромагнітних випромінювань шляхом нанесення електропровідних покриттів на внутрішню поверхню корпусу дисплея і його заземлення, встановленням спеціальних магнітних шунтів на основні джерела магнітного випромінювання магнітного поля. Дана технологія передбачає вбудовування безпосередньо в дисплей оптичного захисного фільтра, що захищає користувача від випромінювань з боку екрану дисплея, і що зменшує відблиски з метою поліпшення сприйняття інформації. Продукція цієї фірми володіє хорошими характеристиками і порівняно невисокою ціною.

2. Необхідно суворо стежити за відповідністю потужності рентгенівського випромінювання та електромагнітних випромінювань наведеним у даному розділі вимогам [12]. З цією метою в лабораторіях слід встановлювати лише сертифіковане обладнання, відповідні вимогам Low Radiation [8].

3. Крім захисту від випромінювань необхідно забезпечити відповідність робочого місця ергономічним вимогам [8] і організувати правильний відпочинок операторів і забезпечити оптимальне освітлення приміщення з метою уникнення перевтоми і зниження нервово-емоційних і психофізичних навантажень [10].

ВИСНОВОК

У ході дипломного проектування була розроблена підсистема виділення текстильних волокон на зображеннях, що є частиною системи обробки волокон при проведенні експертизи.

Наведені економічні розрахунки показали, що розробка даної підсистеми є доцільною.

Програма призначена для співробітників лабораторій криміналістичного аналізу, що займаються обробкою зображень текстильних волокон, і не вимагає знань в області комп'ютерної техніки, легка і зрозуміла в експлуатації. Її використання у сукупності з іншими методами має підвищити ефективність робіт з дослідження волокон. У цілому розроблена підсистема повністю реалізує мету, визначену у ході дипломного проектування.

ЛІТЕРАТУРА

1. Афанасьєва Л.І., Вртанесян Є.В. Текстильні волокна - джерело розшукової та доказової інформації - М.: 1982.

2. Семенков О.І., Абламейко С.В. Обробка та відображення інформації в растрових графічних системах-Мн.: Наука і техніка 1989.

3. Кареліна О.В., Печерський Ю.М. Теоретико-графічні методи в розпізнаванні образів-Кишинів: Штіінца 1978.

4. Пясецький В.В. Кольорове телебачення у запитаннях і відповідях-Мн.: Полум'я 1994.

5. Абламейко С.В., Берейшік В.І. Розпізнавання об'єктів графічних зображень: огляд методів-Мн.: 1998.

6. Романов В. Ю. Популярні формати файлів для зберігання графічних зображень на IBM PC - М.: Унітех, 1992.

7. Єлецьких Т.В. та ін Методичні вказівки по техніко-економічного обгрунтування дипломних проектів - Мн.: БДУІР, 1996.

8. C умовах а В.А., Козак А.Ф. Інженерна підготовка і організація роботи в кабінеті обчислювальної техніки в середніх навчальних закладах Брест: 1998.

9. Добірка журналів Світ ПК: № 10-1996р.; № 4-1997р.; № 7-1997р.

10. Добірка журналів Домашній комп'ютер. 1996 - 1998 р.р.

11. СанПіН 2.2.2.542 - 96 Гігієнічні вимоги до відеодисплейних терміналів, персональних електронно-обчислювальних машин та організація роботи на них: Госкомсанепідемнадзор Росії. - М.: 1996.

12.ГОСТ 27954 - 88. Російський стандарт на відеомонітори персональних ЕОМ.