BE EN

Поиск по сайту

Авторизация

Для сотрудников ОИПИ

Для обращений

Инютин Александр Владимирович

English version

Публикации на Google Scholar

Profile on Researchgate

My ORCID

Scopus Author ID: 23004897100

Profile on Web of Science

Заведующий лабораторией

Научная специализация:

- обработка и распознавание изображений,
- математическая морфология
- 3D моделирование.

Выполняет в настоящее время:

ГПНИ «Информатика, космос и безопасность» Разработка теоретических основ и технологий построения компьютерных систем для интеллектуального анализа данных на основе распознавания образов и анализа изображений (ИК704), 2016-2018, Дудкин А.А. – науч. рук., Инютин А.В. – отв. исп.

БРФФИ Разработка адаптивных методов и алгоритмов контроля топологии на изображениях печатных плат Ф16М-070 (222/5), 2016-2018, Дудкин А.А. – науч. рук., Инютин А.В. – отв. исп.

НТП Мониторинг-СГ, Мероприятие 1.2 Разработать экспериментальный образец нейросетевой системы мониторинга состояния и поведения подсистем космических аппаратов по телеметрическим данным для наземного командно-измерительного комплекса № 6МСГ/13-222, 2013-2017, Дудкин А.А. – науч. рук.,, Ганченко В.В. – отв. исп.

ГНТП «Интеллектуальные информационные технологии» Разработать и внедрить программный комплекс управления оборудованием контроля критических размеров на базе систем машинного зрения (ПК УОККР), ИИТ16/1-03, 2016- 2018 (2020), Дудкин А.А. – науч. рук.

Участвовал в выполнении следующих проектов:

Государственная программа ориентированных фундаментальных исследований “Научные основы новых информационных технологий” (Инфотех), задание «Разработать методы и алгоритмы обработки изображений и распознавания объектов в системах технического зрения» (Инфотех-08, 2003-2005, ГР № 2002361);

Государственная комплексная программа научных исследований «Научные основы информационных технологий и систем» (Инфотех):

- задание «Методы обработки, анализа и классификации многомерных данных и изображений» (Инфотех-11, 2006-2010, ГР № 20062478),

- задание «Разработка программной системы обработки, анализа и классификации изображений динамических сцен для систем видеонаблюдения реального времени» (Инфотех-27, 2006-2008, ГР № 20063581),

- раздел «Разработать программные средства, реализующие разработанные методы и алгоритмы в системах технического зрения» комплексного задания «Информатика и космос 1.4.03» «Интеллектуальные методы, модели и алгоритмы обработки и распознавания объектов изображений сложной природы» государственной программы научных исследований на 2011-2015 годы «Информатика и космос, научное обеспечение безопасности и защиты от чрезвычайных ситуаций» («Информатика и космос», ГР № 20113160) ;

- задание 1.01 «Разработать модели, методы и алгоритмы обработки и распознавания объектов структурно сложных изображений» ГПНИ «Информатика и космос, научное обеспечение безопасности и защиты от чрезвычайных ситуаций» подпрограмма «Научные основы информационных технологий (Информатика)».

НИОКР:

- задание 05.06 «Разработать автоматизированную систему послойного восстановления топологии из цветного цифрового фотоизображения кристалла интегральной схемы» (2001-2005, ГР № 2003360), задание 06.01 «Разработать компьютерную систему контроля печатных плат» (2001-2005, ГР № 20011531) ГНТП «Информационные технологии»;

- задание 3-01 «Разработать программные средства классификации дефектов топологии, обнаруживаемых в результате автоматческого контроля топологии полупроводниковых пластин» (2006-2010, ГР № 20065363) ГНТП «Информационные технологии»;

- задание 2-05 «Разработать программные средства классификации дефектов топологии, обнаруживаемых в результате автоматческого контроля топологии полупроводниковых пластин» (2011-2016, ГР № 20114036) ГНТП «Информационные технологии»;

- задание 23 «Разработать программный комплекс обработки и анализа изображений для систем технического зрения в микроэлектронной промышленности» (2011-2016 гг., ГР № 20120246) подпрограммы «Микроэлектроника ЭКБ» Государственной научно-технической программы «Микроэлектроника»;

- задание ПР5.1 «Разработать и внедрить программный комплекс моделирования процессов фотолитографии для систем автоматического контроля оригиналов топологии СБИС, ориентированный на кластерные высокопроизводительные мультипроцессорные вычислительные системы», (2005-2008, ГР № 2006507) программы Союзного государства «Развитие и внедрение в государствах-участниках Союзного государства наукоёмких компьютерных технологий на базе мультипроцессорных вычислительных систем» («Триада»);

- задание 5СК/08-222 «Разработать прототип программной иейросетевой системы контроля телеметрической информации, диагностики подсистем космических аппаратов, обработки космических снимков (ППС-ТМК)», ( 2008-2011, № ГР 20090259);

- задание № 5СК/08-211 «Разработать алгоритмы обнаружения областей изображений по эталону для коррекции курса беспилотного летательного аппарата и экспериментальные программы моделирования работы его оптико-электронной навигационной системы» программы «Космос-НТ».

Выполнял работы по грантам Белорусского республиканского фонда фундаментальных исследований (БРФФИ):

«Разработка методов и алгоритмов для оптико-электронных систем распознавания искажений и дефектов фотошаблонов» (№ Т04-219, 2004-2006, ГР № 20043312);

- "Разработка алгоритмических средств обработки и анализа изображений для создания систем компьютерного видения в микроэлектронике" (№ T04M-119, 2004-2006, ГР № 20042550);

- "Разработка методов и алгоритмов выделения информативных признаков многоспектральных изображений и базовой модели нейронной сети для кластеризации нечетких объектов на изображениях" (№ T05MC-060, 2005-2007, ГР №);

- «Разработка методов и алгоритмов построения семантического описания изображений в задачах распознавания» (№ T05M-088, 2005-2007, ГР№ 20052011);

- «Разработка методов и алгоритмов распознавания динамических изображений на основе анализа оптического потока для интеллектуальных систем мониторинга» (№ Т06-310, 2006-2008, ГР №);

- «Разработка методов и алгоритмов анализа и распознавания сцен в системах поддержки принятия решений»(№ T06M-109, 2006-2008, № ГР 20065924);

- «Разработка методов и алгоритмов идентификации объектов на изображениях топологии интегральных микросхем» (№ Т08-239, 2008-2010, ГР № 20082418).

- «Модели и алгоритмы управления движением спутника в неоднородном гравитационном поле Земли»(№ Ф07М-173, 2007-2009, № ГР 20072537).

- «Методы и алгоритмы нейросетевого распознавания объектов на изображениях топологии интегральных схем» (Ф11ОБ-071, 2011-2013, № ГР ).

Имеет 1 патент:

BY 7574 C1 2005.12.30 Полимерная композиция для изготовления вибропоглощающих клеев и покрытий/ Близнец М.М., Матвецов В.И., Инютин А.В., Панасевич А.А., Близнец С.М., Акур И.С., Журавский В.Н., Нечитайло А.П., Новиков В.Ф., Кардеенок Г.К. // УО ГГУ им. Франциска Скорины, Заявка № а 20000019, зарегитриована 2005.08.09.

Некоторые публикации:

Two-stage algorithm of segmentation and improvement of color images of infected crop field / A.A. Doudkin, A.V. Inyutin, A.I. Petrovsky, M.E. Vatkin, B. Sobkowiak // Wybrane zagadnenia ekologiczne we wspolczesnym rolnictwie, pod redakcja Tadeusza Pawlowskiego, Poland, Poznan: PIMR, 2005, P. 118 – 122.

Идентификация объектов на цветных изображениях топологического слоя интегральной схемы / Ваткин М.Е., Дудкин А.А., Инютин А.В. // Информатика / ОИПИ НАН Беларуси, 2005. - №4 - C. 57-67.

Сегментация многокадровых цветных изображений топологического слоя интегральной схемы / Ваткин М.Е., Дудкин А.А., Инютин А.В. // Искусственный интеллект / Институт проблем искусственного интеллекта - Донецк : Инс-т проблем искусственного интеллекта, 2005. - № 3. - P. 619-630.

Doudkin, A. Computer-aided technique for defect and project rules inspection on PCB layout image / Alexander Doudkin, Alexander Inyutin // Proceedings of the fourth International Conference on Neural Networks and Artificial Intelligence (ICNNAI’2006), May, 31 – June, 2, Brest, Belarus /Brest: BSTU , 2006. – P. 99–102.

Техника поиска дефектов и контроля проектных норм на изображении слоев печатных плат / А.А. Дудкин, А.В. Инютин // Искусственный интеллект / Институт проблем искусственного интеллекта - Донецк : Инс-т проблем искусственного интеллекта, 2006. - № 3. - C. 584-591.

Инютин, А.В. Алгоритм сегментации изображений на основе полутонового псевдоскелета / А.В. Инютин, Р.Х. Садыхов // Известия Национальной академии наук Беларуси, серия физико-технические науки - Минск : Издательский дом "Беларусская наука", 2006. - № 3. - C. 76-81.

Doudkin, A. The Defect and Project Rules Inspection on PCB Layout Image / A. Doudkin, A. Inyutin // Computing. – 2006. – Vol. 5, iss. 3. – P. 107-111.

Doudkin, A. A. Objects identification on the color layout images of the integrated circuit layers / A. A. Doudkin, A. V. Inyutin, M. E. Vatkin // Proceedings of 3rd IEEE International Workshop on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications 5-7 September 2005, Sofia, Bulgaria Sofia : IEEE, 2005, p. 610-614.

Инютин, А.В. Фильтрация изображений с использованием операций мягкой морфологии / А.В. Инютин // Искусственный интеллект / Институт проблем искусственного интеллекта - Украина : Институт проблем искуственного интеллект, 2007. - № 3. - P. 217-228.

Three-level neural network for data clucterization on images on infected crop fields / A.A. Doudkin [et al.] // Journal of research and applications in agricultural engineering - Poznan, 2007. - Is. 1. - Vol. 1, № 52. - P. 5-7.

Isolating of informative features of potato diseases on the basis of color characteristics of leaves / A.A. Doudkin, V.V. Ganchenko, A.V. Inyutin, B. Sobkowiak, A.I. Petrovsky, M.E. Vatkin // Journal of research and applications in agricultural engineering. – Poznan, 2007. – V. 52 (4). – P. 72–73.

The system of laser sintering process monitoring and adaptive control // Yu. Chivel, A. Uzunbadgakov, D. Zatiagin, A. Inyutin and M. Vatkin / Proceedings of the SPIE "International Conference on Lasers, Applications, and Technologies 2007: Advanced Lasers and Systems", Edited by Orlovich, V.A. [et al.]. – 2007. – V. 6731. – P. 673125–1–6

Дудкин, А.А. Моделирование процессов фотолитографии на суперкомпьютере СКИФ К-1000 / А.А. Дудкин, А.В. Инютин, А.В Отвагин // Искусственный интеллект. - Донецк, 2008. - № 4. - С. 348-352.

Система контроля топологии печатных плат / С.А. Байрак и др.// Искусственный интеллект / Институт проблем искусственного интеллекта - Украина : Институт проблем искусственного интеллекта, 2009. - № 4. - P. 242-247.

Виртуальный полигон для моделирования оптико-электронной системы БПЛА / В.В. Ганченко [и др.] // Материалы VII научно-технической конференции "Системы наблюдения, мониторинга и дистанционного зогдирования Земли" (Системы ДЗЗ-2010), г. Адлер, 13-17 сентября 2010 г. - Москва, 2010. - C. 336-341.

Моделирование процессов фотолитографии на базе многоагентной архитектуры / С.М.Аваков [и др.] - "Информационные технологии программы Союзного государства "Триада". Основные резултаты и перспективы: сб. науч. трудов - Минск, ОИПИ НАН Беларуси, 2010. - С.126-142.

Ганченко, В.В. Моделирование оптико-электронной системы беспилотных летательных аппаратов / В.В. Ганченко, А.А. Дудкин, А.В. Инютин, Л.П. Поденок // "Искусственный интеллект", -- Донецк, 2010. -- С. 453-461.

Инютин, А. В. Алгоритм поиска и классификации дефектов топологии печатных плат / А.В. Инютин // Искусственный интеллект. – 2011. – № 3. – C. 228–237.

Multi-Agent Parallel Implementation Of Photomask Simulation In Photolithography Syarhei M. Avakaw, Alexander A. Doudkin, Alexander V. Inyutin, Aleksey V. Otwagin, Vladislav A. Rusetsky // International Journal of Computing - Тернополь, 2012. - Is. 1. - Vol. 11. - P. 45-54.

Инютин, А. В. Конвертация топологических данных с использованием параллельных вычислений / В.В. Ганченко, А.А. Дудкин, А.В. Инютин // Искусственный интеллект - Донецк : Инс-т проблем искуственного интеллекта, 2012. - Т. 3. - C. 60–72.

Программные средства имитационного моделирования работы оптико-электронной системы навигации / А.А. Дудкин [и др.] // Ракетно-космическая техника. Информационные системы и технологии / Научные труды. В 2-х томах // под общ. ред. М.И. Макарова. Т.2. Главы VI, VII. – М.: НИИ КС им. А.А. Максимова, 2012.- С.344-358.

Прототип программной нейросетевой системы контроля телеметрической информации / А.А. Дудкин [и др.] // Ракетно-космическая техника. Информационные системы и технологии / Научные труды. В 2-х томах // под общ. ред. М.И. Макарова. Т.1. Главы 1-V. – М.: НИИ КС им. А.А. Максимова, 2012.- С.303-317.

The prototype of software system of telemetry data analysis / A.Doudkin, Ya.Marushko, V.Ganchenko, А.Inyutin, L.Podenok, R.Sadykhov // Lectures on Modelling and Simulation. A selection fr om A.M.S.E., Leon, France. Volume 14, Issue 1, 2012. P. 75-86.

Программная нейросетевая система контроля космической телеметрии / В.В. Ганченко, А.А. Дудкин, А.В. Инютин, Е.Е. Марушко, Л.П. Поденок // Искусственный интеллект – 2013. – № 4. – С. 502 – 511.

Инютин, А.В. Мягкая математическая морфология для фильтрации бинарных изображений / А.В. Инютин // Искусственный интеллект – 2013. – № 4. – С. 177 – 186.

Neural Network Software Diagnosis System of Telemetry Data / A.Doudkin, Ya.Marushko, V.Ganchenko, А.Inyutin, L.Podenok, R.Sadykhov //Proc. of the 7th IEEE International Conf. on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications (IDAACS-2013), 12-14 September 2013. − Berlin : Technical University, 2013. − P. 376-380.

Inyutin, A. Soft Mathematical Morphology for Binary Images Filtering/ A. Inyutin // Proc. of the XV International PhD Workshop OWD 2013, Wisla, 19 – 22 October 2013. – Gliwice: Silesian University of Technology, 2013. – P. 120 –126.

Параллельная обработка изображений в производстве интегральных микросхем / В.В. Ганченко и [и др.] // Суперкомпьютерные технологии (СКТ-2014) // Материалы 3-й Всероссийской научно-технической конференции: в 2 т.-Т.2.-Ростов-на-Дону: Изд-во Южного федерального университета, 2014.-С.203-207.

The prototype of software system of telemetry data analysis / A.Doudkin, Ya.Marushko, V.Ganchenko, А.Inyutin, L.Podenok, R.Sadykhov // Lectures on Modelling and Simulation. A selection from A.M.S.E., Leon, France. − Volume 14, Issue 1, 2012. − P. 75-86.

Методика сегментации сильно искаженных изображений с экспертом //Аваков С.М., Дедков А.И., Дудкин А.А., Инютин А.В., Титко Д.С., Шоломицкий В.Г. /В книге: ДЕСЯТАЯ ВСЕРОССИЙСКАЯ МУЛЬТИКОНФЕРЕНЦИЯ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ МКПУ-2017 Материалы 10-й Всероссийской мультиконференции. В 3-х томах. Ответственный редактор: И.А. Каляев. 2017. С. 12-14.

РАЗРАБОТКИ

- «Программный комплекс моделирования процессов фотолитографии для систем автоматического контроля оригиналов топологии СБИС, ориентированный на кластерные высокопроизводительные мультипроцессорные вычислительные системы».

Программный комплекс предназначен для использования при разработке оригиналов топологии СБИС для обнаружения дефектов топологии, которые приводят к формированию дефектов в процессе проекционного переноса изображения с фотошаблона на полупроводниковую пластину. В отличие от существующей в настоящее время технологии изготовления оригиналов топологии, когда исправлению подлежат все дефекты топологии, обнаруженные с помощью оборудования для оптического контроля, оно позволит проводить коррекцию лишь фотолитографически значимых дефектов.

- «Система автоматизированного послойного восстановления топологии из цветного цифрового фотоизображения кристалла ИС», включающая подсистему восстановления топологии объектов на отдельном кадре слоя ИС, подсистему совмещения смежных кадров в слое и совмещения смежных слоев ИС. Программная система является средством автоматизации работы инженера по восстановлению топологии ИС и позволяет сократить временные затраты на проведение этих работ.

- «Система контроля качества печатных плат», предназначенная для контроля технологических параметров конструкции печатных плат методом анализа топологии. Система позволяет выполнять следующие действия:

· Интерактивное формирование списка реперных корректирующих элементов на эталонной печатной плате.

· Автоматический поиск корректирующих элементов на тестовом изображении.

· Автоматическая коррекция геометрических искажений растрового изображения тестируемой печатной платы по реперным точкам.

· Интерактивное формирование списка эталонных аппертурных элементов.

· Автоматический контроль соответствия контактных площадок тестируемой печатной платы (на типы и расположение) данным эталонной печатной платы, заданной в формате Gerber.

· Формирование списков дефектов контактных площадок тестируемой печатной платы.

· Удаление контактных площадок на изображении тестируемой печатной платы для последующей обработки дорожек печатной платы.

· Преобразование векторного описания эталонной печатной платы в набор многоугольников для последующей обработки дорожек печатной платы.

· Векторизация растрового изображения печатной платы для тестирования дорожек печатной платы по эталонному описанию, сформированному из описания Gerber.

· Автоматический контроль дефектов дорожек печатной платы.

· Интерактивный просмотр изображений печатных плат (заданных в форматах: растровом (точечном), Gerber, внутреннем).

· Интерактивное тестирование (контроль) работоспособности алгоритмов.

Система реализована под ОС Windows и Linux на языке программирования С++. В качестве объекта обработки выступает тестовое изображение печатной платы, полученное с помощью оптической системы. Для нахождения дефектов также используется эталонное изображение, полученное из файла векторного описания печатной платы, используемого на этапе ее производства.

- «Программные средства классификации дефектов топологии, обнаруживаемых в результате автоматческого контроля топологии полупроводниковых пластин». Разработанные программные средства классификации дефектов топологии реализуют функции управления базой данных дефектов, классификации и визуального просмотра дефектов на цифровой модели пластины, просмотра дефектных ведомостей и статистического анализа дефектов. Программные средства расширяют функциональные возможности установок автоматического контроля ЭМ-6429, ЭМ-6429B и служат для отладки технологического процесса производства интегральных микросхем.

Член организационных комитетов международных конференций «Pattern recognition and Information Processing» (PRIP’2005, PRIP’2011) и «Neural Networks and Artificial Intelligence» (ICNNAI'03, ICNNAI’08, ICNNAI’12).