Лаборатория идентификации систем - Основные результаты исследований и разработок

Результатами научных исследований и разработок являются алгоритмы и методики обработки и анализа изображений, большинство из которых имеет уровень республики и СНГ, а некоторые имеют международную оценку.

Основные результаты в следующих областях знаний:

К основным результатам работы лаборатории с 2006 по 2012 гг. можно отнести следующие.

Модель мультипликатора, которая включает в себя компоненты генерации изображений; предварительной обработки и анализа изображений, эффективность которых определяют разработанные оригинальные методы и алгоритмы морфологической и семантической обработки, нейросетевой локализации, классификации дефектов топологии на основе нечетких правил, а также параллельной потоковой обработки информации на основе виртуальных сетей. Разработана экспериментальная программная система, реализующая названную выше модель мультипликатора.
Комплекс алгоритмов для обработки и анализа изображений послойного представления микроэлектронных устройств: алгоритм выделения контуров, алгоритмы сегментации, которые не используют порог для предназначенный для обработки полутоновых изображений слоев цифровых интегральных микросхем. Данный алгоритм основан на подходе, находящемся на стыке гранично-ориентированных и областно-ориентированных методов сегментации. В предложенном алгоритме последовательно выполняется выделение границ и аппроксимация найденных контуров прямолинейными отрезками посредством преобразования Хафа. На следующем этапе выполняется покрытие изображения набором элементарных областей. Далее выполняется слияние найденных элементарных областей, и, в конечном итоге, замена изображения векторным набором областей. Такой подход позволяет обрабатывать сильнозашумленные и искаженные полутоновые изображения.
Методы и алгоритмы построения семантического описания объектов на изображениях, отличающиеся двухэтапной схемой обработки, где на первом этапе производится выделение сегментов объектов, основанное на алгоритме сегментации и улучшении сегментов методами мягкой математической морфологии, а на втором этапе производился семантическое описание полученных сегментов, основанное на разработанных дескрипторах формы сегментов. В совокупности предлагаемые методы и алгоритмы позволили разработать систему распознавания объектов на изображении, которая может применяться для решения задач распознавания рукописных символов и идентификации элементов топологии на изображениях фотошаблонов и слоев интегральных микросхем.
Методы и алгоритмы обработки и идентификации изображений для построения карт полей сельскохозяйственных культур, отличающиеся применением спектральных моделей на этапе предварительной обработки изображений и выделения информативных признаков, и моделей искусственных нейронных сетей на базе нечеткой логики для цветоделения и анализа изображений. На их основе создана компьютерная технология, которая существенно повышает достоверность распознавания участков растительности с заданными цветовыми характеристиками и выявления изменений на наблюдаемом участке на различных этапах болезни растений. Предложенная технология может быть положена в основу систем мониторинга окружающей среды, контроля изменений и картографирования участков растительности в сельском и лесном хозяйствах.
Алгоритмы определения типа объекта; алгоритмы кластеризации множества объектов, отличающиеся применением аппарата нечеткой логики и нечетких нейронных сетей; алгоритмы оценки текущей ситуации и сравнения текущей ситуации с вариантами, заложенными в базе данных и отличающиеся использованием нечеткой или “возможностной” информации, полученной в условиях неопределенности или от эксперта.

Все это в совокупности позволило разработать концепцию и модель системы поддержки принятия решений, более адекватной по сравнению с известными системами реакцией на изменение входных параметров. Имеет уровень республики и СНГ.
Методы и алгоритмы выделения информативных признаков на основе геометрических инвариантов, алгоритмы векторизации на основе модифицированного преобразования Хафа, нейросетевые алгоритмы кластеризации изображений и классификации объектов, характеризующихся нечетким описанием формы, размеров и местоположения.
Математические модели движения искусственного спутника Земли в неоднородном гравитационном поле, основанные на последовательном методе исправления орбиты и дифференциальных уравнениях движения, и алгоритмы управления переходами (маневрами) между орбитами. На их основе разработана модель управления искусственным спутником Земли, отличающаяся экономией топлива при управлении движением и корректировки орбитальных элементов ИСЗ, движущегося в гравитационном поле Земли.
Методы и алгоритмы для обработки и анализа динамических сцен: алгоритм моделирования и анализа движения параметризованных объектов, модифицированный алгоритм вычисления оптического потока, алгоритм оценки параметров движения потока точечных объектов при больших межкадровых смещениях и алгоритм моделирования значений пикселей фона на динамическом изображении. Разработан программный модуль декомпозиции видеопоследовательности, для ее анализа, редактирования и сборки совместно с синтезированными изображениями в произвольном порядке. Алгоритмы обнаружения и отслеживания движущихся объектов реализованы в программе детектирования движения. В программе собраны несколько типов градиентных детекторов и детектор на основе оптического потока. Программные модули собраны в программную систему обработки, анализа и классификации динамических сцен. Система выполнена в компонентной модели с открытой архитектурой. Это дало возможность использовать распространенные средства моделирования динамических сцен с параметризованными объектами и траекториями движения – Autodesk 3ds Max, AutoDesk Maya и подобные. Возможности синтеза динамических сцен могут быть расширены использованием библиотек OpenGL, GDI+ в средах разработки С++ Builder, Visual C++, Visual C#. Алгоритмы ориентированы на использование в интеллектуальных системах видеонаблюдения, которые применяются в сферах безопасности и контроля. Потенциальными потребителями таких систем являются государственные службы, городские департаменты и предприятия.
Алгоритм обнаружения и отслеживания движения объектов, заданных параметрически. Алгоритм основан на пороговых оценках разностей кадров видеопоследовательности и использует корреляционные фильтры для полного восстановления формы (классификации) движущихся объектов. Параметры объектов (исходные данные) определяют построение корреляционных масок, а пики корреляций позволяют классифицировать движущиеся объекты.

На основе указанных методов был реализован программный модуль подсчета объектов в системах видеонаблюдения. Также разработан метод реализующий удаление теней объектов, что в значительной степени сказалось на повышении точности подсчета объектов. В качестве способа повышения производительности обработки видеоданных был предложен и реализован алгоритм окна обработки, позволяющий повысить скорость обработки кадров видеопоследовательности за счет сокращения обрабатываемой площади.
Алгоритмы и программные средства удалённой и распределенной обработки в мультипроцессорной системе изображений топологии интегральных микросхем на полупроводниковой пластине. Разработаны эффективные алгоритмы и программные модули построения изображения оригинала топологии на полупроводниковой пластине. 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.
Разработаны методы и алгоритмы улучшения изображений полупроводниковых пластин; формирования дескрипторов дефектов; качественные и количественные описания дефектов топологии, применяемые в технологическом процессе производства интегральных схем. На базе этого разработаны программные средства классификации дефектов топологии, обнаруживаемых в результате автоматического контроля топологических слоев полупроводниковых пластин, которые реализуют функции управления базой данных дефектов, классификации и визуального просмотра дефектов на цифровой модели пластины, просмотра дефектных ведомостей и статистического анализа дефектов.
Методы распараллеливания вычислительных потоков программного комплекса подготовки топологических данных для работы на многоядерной архитектуре и с использованием графического процессора ПЭВМ. Программные средства параллельной реализации преобразования топологических данных в формате Gerber, DXF, CIF и MEBES во внутреннее представление, и из внутреннего представления в формат установок автоматического контроля Т29. Программные средства разработаны на базе технологии OpenMP для работы на ПЭВМ с 4х-ядерным процессором.
Система подготовки топологической информации для микрофотонаборных генераторов изображений. В ходе работы над системой были разработаны и программно реализованы методы покрытия прямоугольниками специальных топологических объектов; метод разбиения множества простых контуров на классы, содержащие пересекающие контуры; метод установления отношения включения между контурами; методы преобразования информации (объединение пересекающихся контуров; объединение пересекающихся прямоугольников; выделения односвязных и многосвязных топологических объектов); метод покрытия прямоугольниками произвольных многосвязных топологических объектов; метод анализа полученных покрытий на корректность; метод покрытия внутренних областей многосвязного топологического объекта, обнаруженных при его анализе на корректность.
Алгоритмы выделения заболевших участков сельскохозяйственной растительности. Они основываются на анализе гистограмм исходных изображений, представленных в RGB и HSV виде. Использование цветовых характеристик изображений сельскохозяйственных полей позволило выделять пораженные заболеванием участки полей, при появлении первых видимых признаков заболевания.
Алгоритм контроля топологии печатных плат, основанный на следующей концепции: а) топология ПП представляет собой совокупность дорожек, где под дорожкой будем понимать набор контактных площадок (КП), связанных проводниками, при этом разные дорожки не имеют контакта между собой, кроме короткого замыкания между ними; б) проверка топологии заключается в проверке соответствия дорожек ПП конструкторской документации (проверке связей между КП) и проверке отдельных элементов топологии (проводники, КП). Алгоритм позволяет контролировать 15 видов дефектов, локализация дефектов производится на этапах анализа контактных площадок, анализа элементарных прямоугольных фрагментов дорожек и сравнения таблиц связи, т.е. для локализации дефектов используются 3 различных метода контроля, что увеличивает точность работы и облегчает дальнейшую классификацию.
Технология прозрачного запуска приложений, ориентированных на выполнение в среде ОС Scientific Linux в операционном окружении Fedora Core. Разработанная технология и программные средства позволяют интегрировать ресурсы Республиканского суперкомпьютерного центра коллективного пользования в инфраструктуру ГРИД-систем, построенных с использованием в качестве основной ОС дистрибутива Scientific Linux. Разработана документация по установке и настройке сервисов запуска приложений и интеграции ресурсов РСКЦ в ГРИД-среду.
Методы и алгоритмы интеллектуальной обработки телеметрической информации, поступающей от бортовых объектов по радиоканалу, на основе моделирования их поведения. Интеллектуальный базис разработанных алгоритмов составляют методы имитационного моделирования состояния и динамики телеметрических объектов, нейросетевые методы анализа и предсказания, а также методы иерархической нейросетевой классификации. На основе разработанных алгоритмов и методов разработано программное обеспечение прототипа программной нейросетевой системы контроля и диагностики бортовых подсистем космических аппаратов. Ряд программных модулей прототипа может использоваться в бортовых вычислительных устройствах для оперативного анализа состояния бортовых подсистем изделия и принятия решения об отправке на Землю только тех данных, которые свидетельствуют об их незапланированном поведении, что позволит существенно сократить объем информации, отправляемой по радиоканалу.
Программный комплекс моделирования работы ОЭНС, который позволяет выполнить имитационное моделирование работы бортовой камеры, расположенной на БПЛА, движущемся по заданной траектории с заданной скоростью и ориентацией над заданной территорией на заданной высоте. Моделирование учитывает рельеф и использует покрытие территории спутниковыми снимками. Моделируется освещение, туман и другие характеристики атмосферы, влияющие на формирование изображения местности бортовой камерой. Также моделируются эффекты, обусловленные колебаниями планера БПЛА и вибрациями.

Система контроля топологии ПП. Данная система реализована под ОС Linux и Windows XP на языке программирования С++. В качестве объекта обработки выступает тестовое изображение ПП, полученное с помощью оптической системы. Для нахождения дефектов также используется эталонное изображение, полученное из файла векторного описания ПП, используемого на этапе ее производства. Результат работы системы представляет собой файлы, содержащие информацию об АЭ и дорожках ПП и их дефектах на тестовой ПП растровом (bmp-файлы) и векторном виде (con-файлы). Система представляет собой один исполняемый файл pcb, в который интегрированы все программные модули. Для работы в среде Linux необходим сервер графической системы X-window, графическая библиотека QT версия 3.0 или выше, для работы в среде Windows XP - Microsoft .NET Framework SDK v.2.0 и программное обеспечение, обеспечивающее работу с библиотеки QT. Система выполняет следующие функции: интерактивное формирование списка реперных корректирующих элементов на эталонной ПП, заданной в формате Gerber; автоматический поиск корректирующих элементов на тестируемой ПП; автоматическая коррекция геометрических искажений растрового изображения тестируемой ПП по реперным точкам; интерактивное формирование списка эталонных АЭ; автоматический контроль соответствия КП тестируемой ПП данным эталонной ПП; формирование списков дефектов КП тестируемой ПП; автоматический контроль дефектов дорожек ПП; интерактивный просмотр изображений ПП, заданных в растровом, Gerber и внутреннем форматах.

Алгоритм обучения иерархической нейронной сети классификации областей изображения технологического слоя интегральной микросхемы. алгоритм обучения иерархической нейронной сети классификации областей изображения технологического слоя интегральной микросхемы, основанный на модели двухуровневого обучения, которая позволяет реализовать обучение ансамблей разнородных нейронных сетей. Отличительной особенностью алгоритма является использование в качестве входных данных редуцированных нормализованных гистограмм, характеризующих окрестность некоторой точки изображения, а не только цветовых признаков в виде отдельных значений яркости каналов RGB и HSV. В результате, использование предложенного алгоритма позволяет минимизировать ошибки классификации.

Экспериментальные программные средства нейросетевой классификации областей изображения технологического слоя СБИС. Основные программные модули: подготовки данных, формирования и управления нейросетевой моделью. Модуль подготовки данных проводит предобработку входных изображений слоев ИС и идентификацию областей на изображениях топологии, основанную на нечеткой кластеризации, формирует необходимые обучающие выборки по входным изображениям слоев интегральных схем для заданной модели нейронной сети, формирует нечеткие множества для моделей на нечетких нейронных сетей. В зависимости от особенностей идентифицируемых объектов изображений предлагается использовать многослойный персептрон с логистической функцией активации, имеющей сигмоидальную форму, неокогнитрон на базе нечеткого нейрона или ансамбль названных выше нейронных сетей. Модуль формирования и управления нейросетевой моделью позволяет сформировать и обучить выбранную модель нейронной сети и выполнить классификацию идентифицированных объектов. Особенностью разработанных программных средств является возможность с их помощью формировать комплексы гибридных и иерархических нейронных сетей, что позволяет как ускорить процесс построения нейронной сети классификации, так и повысить точность классификации.
Программный комплекс подготовки топологических данных для специализированного технологического оборудования контроля топологических структур на фотошаблонах. Предназначен для преобразования и синтаксического анализа топологических данных из форматов САПР в формат специализированного технологического оборудования производства СБИС: генераторов изображений и установок автоматического контроля полупроводниковых пластин и фотошаблонов. Поддерживает форматы MEBES, CIF, DXF, ZBA-20 и Gerber.
Программный комплекс обработки и анализа изображений для систем технического зрения в микроэлектронной промышленности (ПК ОАИ). Алгоритмы подготовки и улучшения изображений топологических слоев, алгоритмы идентификации и классификации объектов топологии и их структурных составляющих, алгоритмы построения описания топологии слоя алгоритмы анализа топологии слоя и определения ее дефектов.
Методы и алгоритмы нейросетевого распознавания объектов на изображениях топологии интегральных схем. Научная значимость результатов работы состоит в разработке технологии построения дескрипторов изображений топологических объектов с использованием нечеткой логики и нейросетевого распознавания объектов топологии на их основе; разработке метода классификации объектов на изображениях топологических слоев интегральных схем, комбинирующего нейросетевой подход и подход на основе нечеткого логического вывода; разработке алгоритма двухуровневого обучения ансамблей нейронных сетей указанных выше моделей с использованием элементов эволюционной стратегии. В зависимости от особенностей идентифицируемых объектов изображений предлагается использовать многослойный персептрон с логистической функцией активации, имеющей сигмоидальную форму, неокогнитрон на базе нечеткого нейрона или ансамбль названных выше нейронных сетей.
Обработка телеметрической информации на основе искусственных нейронных сетей. Научная значимость результатов работы состоит в разработке двухуровневой модели разнородных ансамблей нейронных сетей с использованием элементов эволюционной стратегии при обучении; двухуровневой модели разнородных ансамблей нейронных сетей с различным временным масштабом входных данных. Для решения проблемы обработки информации при нестационарных входных данных в модели двухуровневого обучения ансамблей нейронных сетей дополнительно предложено использовать инскрементный алгоритм дообучения.
Алгоритм поиска на зашумленных изображениях, основанный на hit-or-miss трансформации и отличающийся использованием мягкой эрозии и семантического фильтра. Проведенный анализ работы алгоритма показал высокие результаты поиска как на изображении без шума, так и на зашумленном изображении с предварительной фильтрацией и без неё. Алгоритм предназначен для подготовки данных для экспериментальных исследований эффективности комбинированных технологий нейросетевой классификации объектов на топологических слоях интегральных схем.
Алгоритм обучения нейросетевых модулей идентификации, основанный на алгоритме инкрементного обучения ансамблей нейронных сетей с использованием синтеза многослойного персептрона. Использование синтеза многослойного персептрона позволяет избежать эвристического процесса выбора размеров скрытых слоев. Ансамбли нейронных сетей позволяют улучшить общую точность классификации и устойчивость к шуму, по сравнению с одиночными моделями. Инкрементное обучение дополнительно увеличивает общую точность классификации за счет поэтапной концентрации на плохо идентифицируемых данных. Также проведенный анализ показал, что организация ансамблей нейронных сетей в два уровня может использоваться для поиска оптимальных параметров нейросетевой модели, либо для анализа данных с различным пространственным/временным масштабом.
Алгоритм параллельной реализации разбиения контуров на примитивы, проведен обзор методологии и практики тестирования ПО, а также существующих фреймворков для модульного тестирования ПО. Программный комплекс подготовки топологических данных, который обеспечивает возможность преобразования и синтаксического анализа топологических данных из форматов САПР в формат специализированного технологического оборудования производства СБИС: генераторов изображений и установок автоматического контроля полупроводниковых пластин и фотошаблонов. Поддерживает форматы MEBES, CIF, DXF, ZBA-20 и Gerber. Программный комплекс разработан на базе технологии OpenMP для работы на ПЭВМ с 4х-ядерным процессором.
Алгоритмы подготовки и улучшения изображений топологических слоев, алгоритмы идентификации и классификации объектов топологии и их структурных составляющих, алгоритмы построения описания топологии слоя алгоритмы анализа топологии слоя и определения ее дефектов. Программный комплекс обработки и анализа изображений для систем технического зрения в микроэлектронной промышленности (ПК ОАИ). ПК ОАИ предназначен для обработки и анализа изображений топологических слоев СБИС и подготовки к восстановлению топологии, что уменьшает трудоемкость работы проектировщиков СБИС.
Аппарат искусственных нейронных сетей положенный в основу мониторинга и диагностики. Позволяет высококачественно обрабатывать телеметрическую информацию, поступающую с КА по радиоканалу, распознавать и классифицировать состояния подсистем и паттерны их поведения даже при неполных и зашумленных входных данных.Имитационное моделирование поведения бортовых объектов на термодинамическом уровне позволяет выявить даже небольшие отклонения динамики поведения от штатно прогнозируемой и принять соответствующие ситуации решения.
Модели, методы и алгоритмы обработки и распознавания объектов структурно сложных изображений. Алгоритмы повышения информативности цветных снимков слоев полупроводниковых микросхем, основанные на цветовой сегментации и выделении объектов интереса на нескольких наборах кадров одного слоя СБИС с дальнейшей сшивкой в новое изображение слоя. Алгоритмы отличаются использованием в качестве объектов интереса как дорожек и контактных окон, так и подложки слоя СБИС. В процессе работы алгоритма производится сокращение площади неидентифицируемых областей изображения за счет объединения сегментов, соответствующих дорожкам, контактным окнам и подложке слоя нескольких наборов изображений обрабатываемого слоя.
Иерархические нейросетевые алгоритмы обработки телеметрической информации подсистем космических аппаратов. Алгоритм формирования обучающих выборок с целью повышения точности анализа за счет снижения избыточности обрабатываемых данных. Алгоритм включает: удаление временных рядов, принимающих константные значения на всем протяжении; удаление выбросов; обработку отсутствующих значений; выполнение шкалирования данных; построение автоассоциативной нейронной сети, предназначенной для нелинейного уменьшения размерности входных данных; разделение обработанного набора данных на обучающую, тестовую и валидационную выборки.Разработана иерархическая нейросетевая модель идентификации состояний бортовых подсистем на базе ансамблей однотипных нейронных сетей с инкрементным обучением.
Экспериментальный образец нейросетевой системы мониторинга состояния и поведения подсистем космических аппаратов по телеметрическим данным для наземного командно-измерительного комплекса. Разработан ПК формирования и управления имитационными моделями бортового оборудования и подсистем БГЛИ.30314 - 01; разработан ПК управления базой телеметрических данных системы мониторинга состояния и поведения подсистем космических аппаратов БГЛИ.30315 - 01; разработан ПК анализа телеметрических данных БГЛИ.30316 - 01; разработан ПК идентификации режимов функционирования подсистем космического аппарата и детектирования нештатных и аварийных ситуаций БГЛИ.30418 - 01; разработаны ПС моделирования состояний целевой аппаратуры для обеспечения контроля ее параметров внешними устройствами БГЛИ.50938 - 01 ; разработаны ПС для связи базы телеметрических данных СМ СПКА с базой телеметрических данных центра управления полетами БКА БГЛИ.50939 - 01; разработаны ПС контроля внутренних телеметрических параметров ЦА БГЛИ. 50940 - 01; разработаны ПС пакетной обработки телеметрической информации БГЛИ.50961 - 01; выполнено тестирование ПК анализа телеметрических данных; выполнено тестирование ПК идентификации режимов функционирования подсистем КА и детектирования нештатных и аварийных ситуаций; выполнено тестирование ПС пакетной обработки телеметрической информации; разработан технический проект экспериментального образца нейросетевой системы мониторинга состояния и поведения подсистем космических аппаратов по телеметрическим данным для наземного командно-измерительного комплекса.
Программный комплекс для преобразования и синтаксического анализа топологических данных из форматов САПР в формат специализированного технологического оборудования производства СБИС. Программный комплекс позволяет сократить расходы и время разработки и производства оригиналов топологии СБИС со сложностью свыше 800 млн. топологических элементов за счет сокращения времени преобразования данных.
Программный комплекс обработки и анализа изображений для систем технического зрения в микроэлектронной промышленности (ПК ОАИ). Новый алгоритм сшивки изображений, который в два раза увеличивает скорость конструирования полного изображения слоя, за счет использования алгоритма поиска ключевых точек и описания дескрипторов SIFT, который является оптимальным для рассмотренных примеров топологий, как по скорости, так и по точности. Проведено сравнение с алгоритмами SURF, ORB.
Алгоритм цветной сегментации изображений слоев полупроводниковых микросхем, основанный на формировании оператором кластеров по результатам k-means кластеризации в пространстве RGB. Особенностью алгоритма является возможность его проблемно-ориентированной настройки на предварительную и постобработку с применением семантических и морфологических фильтров.Алгоритм является составной частью комбинированной технологии обработки изображений топологических слоев интегральных схем.
Технология параллельного моделирования и верификации цифровых электронных устройств, а также верификации топологии СБИС на основе системы пользовательских правил. На основе технологии разработаны программные средства анализа и распараллеливания тестовых заданий, а также их удаленного выполнения на вычислительных ресурсах вычислительного кластера или в грид-среде. Разработанная технология и программные средства могут использоваться для замены дорогостоящих зарубежных аналогов и позволяют сократить расходы и время разработки топологии СБИС за счет кратного сокращения времени, затрачиваемого на процессы моделирования СБИС и верификации топологии. В процессе верификации топологии на основе пользовательских правил на тестовом устройстве достигнуто сокращение времени верификации более чем в 5 раз.
Методика тестирования ансамблей нейронных сетей (АНС) для сравнительного анализа различных подходов к построению АНС прогнозирования состояния технических объектов по данным телеметрии. Формирование обучающих примеров осуществляется по принципу скользящего окна. При подготовке генеральной совокупности телеметрической информации выполняется ресемплирование (преобразование исходных данных в форму с фиксированным временем дискретизации) и масштабирование (приведение данных в диапазон [‑1, 1]). Выходы сети также масштабируются. Входной набор разделяется в соотношении 9:1 на общую обучающую и итоговую тестовую выборки. Общая обучающая выборка разделялась на валидационную (15 %), тестовую (15 %) и обучающую (70 %) выборки случайным образом. Для оценки качества обученных НС и АНС, а также для сравнения различных архитектур АНС, используются средний квадрат ошибки и средняя абсолютная ошибка.
Алгоритм контекстного моделирования на основе адаптивных кодов Хаффмана и модель сжатия гиперспектральных данных дистанционного зондирования Земли на его основе. Алгоритм позволяет увеличить коэффициент сжатия данных на 6,2 % по сравнению с контекстно-адаптивным QM-кодеком. Модель сжатия гиперспектральных данных дистанционного зондирования Земли с применением алгоритма контекстного моделирования мажет быть применена как к спектральным каналам классического гиперкуба, так и к Фурье-интерферограммам.Практическую значимость разработанного алгоритма моделирования составляет его программная реализация и возможность его использования при разработке моделей (схем) сжатия различных типов данных. Разработанная модель сжатия с учетом алгоритма контекстного моделирования может служить основой для разработки аппаратно-программных средств сжатия гиперспектральных данных, что определяет его экономическую значимость.
Методика анализа и верификации программы автономного полета высокодинамичного беспилотного летательного аппарата (БЛА) с упреждающим управлением на основе прогнозирующих моделей в отношении возможности ее выполнения с учетом динамических характеристик беспилотного летательного аппарата и параметров инерциальной навигационной системы, а также состояния атмосферы на маршруте. Разработанная модель, методика анализа и верификации программы и алгоритмы расчета прогнозирующих моделей движения явлются основой для реализации экспериментального программного обеспечения для проведения анализа выполнимости автономного управляемого полета высокодинамичного БЛА и оценки точности его выполнения в различных условиях состояния атмосферы, начальных условий старта, разброса динамических и конструкционных характеристик и параметров модели.
Алгоритм формирования иерархии нейронных сетей для анализа подсистем космических аппаратов. Алгоритм включает: обучение отдельных наборов одиночных нейронных сетей на телеметрических данных целевой аппаратуры, системы энергоснабжения и корректирующей двигательной установки соответственно; расчёт весовых коэффициентов одиночных нейронных сетей для каждого набора; формирование ансамблей нейронных сетей на основе рассчитанных весовых коэффициентов; последовательную обработку поступающих данных; инкрементное дообучение сформированных ансамблей нейронных сетей в процессе обработки. Дополнительно разработаны алгоритмы обучения нейронных сетей анализа телеметрической информации и инкрементного дообучения ансамблей нейронных сетей.
Алгоритм предобработки изображений с учетом оптических характеристик систем сканирования реализующий выравнивание яркости в одном кадре для всего слоя на основе цветовой модели HSV и RGB, позволяющий устранить неоднородность яркости на изображении слоя микросхемы, что необходимо для последующей корректной обработки изображений слоев микросхем: сшивки кадров и идентификации объектов топологии.
Метод повышения точности сегментации изображений печатных плат, основанный на экспертной классификации результатов кластеризации по k-средним в пространстве RGB. Метод повышает точность сегментации на границах элементов топологии и улучшает качество анализа изображения печатной платы.
Метод комбинирования информативных признаков многоспектральных изображений для оценки состояния сельскохозяйственной растительности. Метод строится на совместном использовании данных видимого диапазона и ряда вегетационных индексов, вычисляемых по изображениям в видимой и инфракрасной областях спектра, а также цветовых и текстурных характеристик. Использование предложенного метода позволит формировать различные тематические карты для задач точного земледелия.