Исследование значимости некоторых показателей качества автотипного оттиска
Проблема оценки качества воспроизведения изображений. Адаптация зрительной системы к освещенности, контрастная чувствительность. Проблемы стандартизации параметров качества печати. Выделение атрибутов качества оттисков. Условия проведения эксперимента.
| Рубрика | Производство и технологии |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 23.06.2012 |
| Размер файла | 1,2 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
5.1 Разработка технического задания на проведение экспертного опроса
Известно, что в настоящее время не существует общепринятой научной классификации методов экспертных оценок и тем более - однозначных рекомендаций по их применению.
Можно предположить, что это связано с четкой зависимостью между выбором процедуры проведения экспертизы и стоящими перед организаторами задачами.
Для более точного и всестороннего анализа результатов необходимо классифицировать каждого отдельного участника проводимого эксперимента, чтобы определить его профессиональную и экспертную компетентность. Профессиональная компетентность будет оцениваться исходя из того, имеет ли данный конкретный эксперт профильное образование, работает ли он в отрасли и наличия опыта работы с изображениями.
Для определения компетентности экспертов необходимо проверить наблюдателя на наличие явных отклонений в его зрительной системе с помощью специального теста Ишихары. Интересный факт: как говорит статистика, люди с проблемами цветовой чувствительности компенсируют это отклонение градационной чувствительностью, и наоборот излишняя цветовая чувствительность подавляет градационную[15].
В [16] Антипин М. В. описывает алгоритм экспертизы и те действия, которые она предполагает. Рассмотрим эти действия и на их основе выведем алгоритм проведения предстоящего эксперимента.
1) Принятие решения и необходимости проведения экспертного опроса (ЭО) и формулировка Лицом, Принимающим Решения (ЛПР) его цели. В данном случае ЛПР является автор работы и его руководитель. Цель ЭО - сократить выборки представленных оттисков изменения критериев качества (сужения контраста и сокращения числа дискретных отсчетов) путем разделения их на 3 равноконтрастных порога чувствительности наблюдателя. Деление осуществляется с заранее известным видом искажения и последовательности его изменения. Главным требованием данной ЭО является получение визуально равноконтрастной метрики изменения критерия качества внутри заданного интервала. Затем провести сравнение визуального качества по этим двум факторам (контраста и четкости) их пороговых сочетаний по два, тем самым оценить их влияние на предпочтение наблюдателя того или иного критерия на всем предложенном интервале порогов.
2) Подбор и назначение ЛПР основного состава Рабочей группы (РГ). При этом научный руководитель отвечает за организацию и проведение экспертного исследования в целом, а также за анализ собранных материалов и формулировку экспертной комиссии. Он участвует в формировании коллектива экспертов и выдаче задания каждому (вместе с ЛПР или его представителем). Дело секретаря - ведение документации, решение организационных задач.
3) Разработка РГ (точнее, ее основным составом, прежде всего научным руководителем и секретарем) и утверждение у ЛПР технического задания на проведение экспертного опроса. На этой стадии решение о проведении экспертного опроса приобретает четкость во времени, финансовом, кадровом, материальном и организационном обеспечении. В частности, в РГ выделяются различные группы специалистов - аналитическая, эконометрическая (специалисты по методам анализа данных), компьютерная, по работе с экспертами (например, интервьюеров), организационная.
4) Разработка аналитической группой РГ подробного сценария (т.е. регламента) проведения сбора и анализа экспертных мнений (оценок). В данной работе сценарий включает в себя инструктаж экспертов о методике предстоящей оценки и получение конкретной информации - рассортированных выборок сужения контраста каждой на 4 части (по 3 порога). Далее следует анализ собранной информации и представление среднего распределения экспертных оценок и получение требуемых порогов.
5) Подбор экспертов в соответствии с их компетентностью.
6) Формирование экспертной комиссии. ЛПР утверждает состав экспертной комиссии. Проводится заключение договоров с экспертами об условиях их работы и ее оплаты.
7) Проведение сбора экспертной информации.
8) Компьютерный анализ экспертной информации с помощью включенных в сценарий методов.
9) Применение согласно сценарию экспертной процедуры из нескольких туров - повторение двух предыдущих этапов.
10) Итоговый анализ экспертных мнений, интерпретация полученных результатов аналитической группой РГ и подготовка заключительного документа ЭК для ЛПР.
11) Официальное окончание деятельности РГ, утверждение ЛПР заключительного документа ЭК, подготовка и утверждение научного и финансового отчетов РГ о проведении исследования, оплата труда экспертов и сотрудников РГ, официальное прекращение деятельности (роспуск) ЭК и РГ.
5.2 Проведение опроса и сбор экспертной информации
1) Эксперт заполняет анкету, где должен будет указать данные, а именно: ФИО, возраст, зрение и профессиональную подготовку. По последним трем, участник эксперимента будет приписан к одной из ниже перечисленных групп:
Группа А - большой опыт работы с полутоновыми изображениями. Ученая степень, звание;
Группа B - есть профильное образование (включая неполное), небольшой опыт работы с полутоновыми изображениями.
Группа C - эксперты, не имеющие профильного образования и опыта работы в полиграфии или в смежных областях (нет опыта работы с полутоновыми изображениями)
Разделение на подобные группы позволит провести более разносторонний анализ полученных результатов.
Так как проведение эксперимента будет проводиться в два этапа (деление выборки) и оценка сочетаний, то предлагается из первого этапа исключить Группу B и Группу C. Это позволит более корректно поставить второй этап, ускорит процесс сбора и поможет избежать ненужной информации.
2) Необходимо найти предел интервала изменения четкости, соответствующий предельному значению критерия контраста O10. В виду сложности визуально найти подобие изображений с искажениями разной природы, используется программная методика. Предельному значению контраста O10 с помощью ряда программных процедур структурного подобия изображений выбирается в соответствии со статистическими параметрами, SSIM, PSNR и MSE наиболее близкое из всех изображение второго критерия качества (снижения четкости).
3) Группа А: Эксперты (10 человек) раскладывают набор оттисков, 12 оттисков изменения четкости и 11 оттисков изменения контраста на 4 стопки с условием их равномерного ухудшения. Результаты их оценок усредняются.
4) Группы A, B, C: Эксперты (по 10 человек) получают 8 вариантов сочетаний порогов качества по два. Каждое сочетание обозначается как A, B, C, D, E, F, G, H. В анкете эксперты ставят напротив обозначения сочетания номер оттиска с визуально более высоким качеством. Далее с помощью статистической обработки результаты опроса анализируются и определяется степень визуального эффекта того или иного критерия, предпочтения наблюдателей и строятся графики.
5.3 Анализ экспертной информации и обработка полученных результатов
В [17] Лихачев В. В. дал упорядоченный алгоритм операций, необходимых для комплексной оценки качества объектов и процессов. Рассмотрим этот алгоритм.
1) Составление иерархической структуры схемы свойств предмета, необходимых и достаточных для оценки его качества.
В данном исследовании на вершине иерархии это определяющий показатель (его предстоит узнать), ниже следуют визуальные пороги различения большего числа показателей, еще ниже изменение системных параметров, влияющих на эти критерии, в основании этой иерархии можно предположить находятся сигналы, воздействия и внешняя среда.
2) Распределение изображений в порядке убывания контраста и четкости.
Это условие в работе выполняется
3) Выбор (на каждом уровне рассмотрения свойств) базовых показателей для сравнения.
В работе базовыми показателями сравнения могут быть варианты сочетаний контраста и четкости, факторные эффекты, степень взаимного влияния (на разных интервалах), функции подобия изображений.
4) Определение вида зависимости между показателями свойств и их оценками.
Эта задача также решается, начиная с линеаризации принтера (и определения контурной емкости печати) и заканчивая визуальной зависимостью порогов контраста и четкости.
5) Вычисление коэффициента конкордации, который определяет согласованность мнения экспертов.
См. формулу 4.
6) Определение порогов для четкости и контраста изображения.
Определяется экспертной Группой А.
7) Определение способа весомостей для нахождения наиболее важного свойства изображения.
На сегодняшний день существует 6 способов нахождения весомостей Mi, но в данном исследовании весомость определяется графически после обработки эксперимента «сочетаний», а также количественно с помощью факторного анализа в программе Mathcad.
5.4 Описание условий проведения эксперимента
Для подробного описания условий проведений экспертной оценки наблюдателя воспользуемся международным стандартом ISO 3664:2000 «Условия просмотра - полиграфия, фотография». В данном стандарте даны рекомендации по выбору освещения, его цветовой температуры, фона, на котором следует размещать тестовые образцы. Данный документ описывает условия экспертного сравнения (условия просмотра ISO P1 и T1), условия потребительской оценки отпечатков, включая рутинный контроль (условия ISO P2), поэтому его можно назвать наиболее подходящим для определения условия проведения эксперимента с наблюдателями.
Данный стандарт позиционирует спецификацию освещения и условий просмотра и, при условии его соблюдения, существенно понижает риск ошибок и недоразумений, возникающих в результате неточностей и несогласованности.
5.4.1 Термины и определения
Перечислим важные для нас термины, используемые в данном стандарте:
Оригинал - сцена или изображение на подложке, визуальная информация в электронном виде о которой, получена в репродукционном процессе с помощью устройства считывания изображения.
Копия на подложке (hard copy) - представление изображения на самостоятельно существующем и более или менее неизменном субстрате.
Освещенность (точки на поверхности) - количество светового потока, падающего на какую-либо единичную площадь элемента поверхности.
Источник - первичный генератор электромагнитного излучения.
Источник освещения, осветитель - излучение, относительное спектральное распределение энергии которого определяется через диапазон длин волн и которое влияет на цвет объекта.
Относительное спектральное распределение энергии - пропорция спектрального распределения энергии источника (или осветителя) с фиксированным эталонным значением, которое может быть средним, максимальным или произвольно выбранным.
Окружение - область, смежная с границей изображения, которая при рассматривании этого изображения может заметно повлиять на локальный статус адаптации зрения.
Примечание: окружение, которое может оказать существенное влияние на восприятие тона и цвета репродукции, не следует путать с кромкой, непосредственно окружающей это изображение, поскольку на отражающих оттисках всегда фоном присутствует, в тех или иных пропорциях, незапечатанная бумага.
5.4.2 Освещение
Не вызывает сомнения тот факт, что наилучшие условия освещения для визуальной оценки цветовоспроизведения - это конечные условия, при которых в итоге будет рассматриваться тот или иной продукт.
Опыт производств, охваченных данным международным стандартом, выявил, что необходимы два уровня освещения:
· высокий уровень, который предназначен для экспертной оценки и сравнения изображений;
· низкий уровень, который предназначен для оценки тоновой шкалы конкретного изображения, находящегося под осветителем, похожим на те осветители, при которых в дальнейшем будет рассматриваться данное изображение [17].
Высокий уровень потребен в полиграфии, где ищутся мелкие цветовые и тоновые отличия между пробой и оттиском при последовательном контроле процесса печати. Низкий уровень используют для общей эстетической оценки изображений, выполняемой при рутинном контроле отпечатков.
В работе использовался осветитель, снабженный люминесцентной лампой Ultra Light, имеющей характеристики:
Мощность 9Вт
Напряжение ?220В
Частота 50Гц
Цветовая температура: 6500К (дневной свет)
5.4.3 Окружение и фон
Восприятие тоновой шкалы и цвета отпечатка (или слайда) может сильно зависеть от цветности и яркости других объектов и поверхностей, находящихся в поле зрения наблюдателя. Их этих соображений условия окружения, которые могут затронуть адаптацию зрения, должны быть организованы таким образом, чтобы избежать нежелательного воздействия на восприятие цвета и тона. Также должны быть правильно организованы условия непосредственного окружения. Все это обеспечивается данным международным стандартом.
Просмотровое оборудование должно быть организовано таким образом, чтобы обеспечить минимум вмешательства в просмотровую задачу. Важно устранить внешние факторы, которые могут оказать влияние на оценку отпечатка или слайда, а наблюдатель должен избегать каких-либо суждений сразу после входа в новые условия освещения, поскольку понадобится несколько минут для визуальной адаптации.
Посторонний свет от каких-либо источников, или отраженный от объектов и поверхностей должен быть устранен из поля зрения и не должен попадать на отпечатки, слайды или иные оцениваемые изображения. Кроме того, в непосредственном окружении не должно быть яркоокрашенных поверхностей (в том числе в одежде). Присутствие яркоокрашенных объектов в просмотровом оборудовании крайне нежелательно, поскольку эти объекты могут дать трудно-устранимые рефлексы, влияющие на адаптацию.
Стены, потолок, двери и другие поверхности должны быть окрашены в матовый нейтрально-серый цвет и иметь коэффициент отражения 60% и ниже или устранены из поля зрения. Можно использовать специальную просмотровую кабину. Окружение и подкладка должны быть нейтральными и матовыми. Окружение должно иметь коэффициент отражения в пределах 10-60%, конкретное значение этого коэффициента зависит от условий согласования с потребительским просмотром. Если потребительские условия просмотра не могут быть определены, должен использоваться средне-серый цвет с коэффициентом отражения 20%.
5.4.4 Условия просмотра
Источник, рассматриваемое изображение и глаза наблюдателя должны позиционироваться так, чтобы свести к минимуму количество бликов, попадающих в глаз наблюдателя, т.е. неподалеку от нормали к центру поверхности изображения. Окружение оттиска или слайда должно иметь рассеивающую поверхность и насыщенность не выше 2 (в системе Lab МКО), то есть восприниматься как нейтральное [18].
5.4.5 Спектральные параметры эталонного осветителя
Относительное спектральное распределение энергии (СРЭ) эталонного осветителя для отпечатков и слайдов - это СРЭ МКО-источника D50, согласно CIE 15.2. Оно представляет собой одну из фаз естественного дневного света с коррелированной цветовой температурой приблизительно 6500К. Координаты цветности D65-источника:
x10=0,313
y10=0,329
Освещение рассматриваемой поверхности должно примерно соответствовать этому стандартному источнику. Его координаты цветности должны лежать внутри радиуса 0,005, согласно сказанному выше, индекс метамеризма должен быть меньше 4 [19].
В следующем разделе реализация предложенной методики применяется уже к конкретным тест-оттискам. Сначала приводится перечень используемых материалов и оборудования. Для обеспечения точности, которая необходима для связи закодированных числовых значений (цифрового изображения) с оптическими плотностями или колориметрическими параметрами оттиска, выполняется процедура калибровки печатного процесса.
6. Определение удельного веса контраста и четкости изображения
6.1 Характеристика тестовых изображений, используемого оборудования и материалов
Для проведения исследования использовались следующие оборудование, материалы и программное обеспечение:
- лазерный принтер HP LaserJet 1022 (для печати изображений и шкал)
- офисная бумага KYM LUX Premium (формат А4, плотность 80г/м2, белизна CIE 168)
- денситометр и спектроденситометр (для контроля параметров печатных изображений, шкал и калибровки принтера)
- просмотровая кабина Gretag Macbeth The Judge2
- осветитель Ultra Light с коррелированной цветовой температурой 6500К
- программа растровой графики Adobe Photoshop CS5 (для масштабных преобразований изображений и их компоновке)
- программа инженерных расчетов Mathcad 15 (для работы с числовыми массивами, их обработки, графическим и статистическим представлением)
Как уже упоминалось, целью работы является изучение чувствительности наблюдателя к изменению таких критериев качества печатных оттисков, как контраст и четкость, выявления наиболее значимого из них и степени их взаимовлияния. Чтобы на оценку качества не влияли другие, побочные в данном случае факторы, обязательно должно быть соблюдено равенство прочих условий на всех производственных стадиях. Оттиски должны быть отпечатаны на одном и том же принтере, с применением одних и тех же красок и материалов. Во избежание возможных сбоев или перенастроек оборудования, образцы помещены на листах в одном и том же месте, а принтер перед началом работы разогревался. Для исследования использовалось тестовое изображение, показанное на рисунке 5.
6.2 Методика калибровки печатного процесса
6.2.1 Калибровка с использованием денситометра
Перед началом исследования и печати тестовых изображений необходимо проверить работу системы (цифровой сигнал-количество краски на оттиске-визуальная метрика) представляющей отношение входных и выходных значений. Для этого в системе Mathcad на входе был создан вектор-столбец из 13 строк (сигналы) с одинаковыми смежными разностями числовых значений (кроме первых и последних трех строк, где интервал сокращен вдвое), который на выходе при печати представлял собой шкалу, вдоль которой изменялись количества краски. В процессе первого прогона обнаружилось, что система печати настроена на диапазон изменения цифрового сигнала 0-255 (0 - сплошной черный красочный слой, 255 - незапечатанная бумага). Для дальнейшей настройки потребовалось измерить поля шкалы. Сначала эта процедура выполнялась с помощью денситометра. В качестве точки белого была выбрана незапечатанная бумага. Далее приводится таблица, в которую включены входные значения, измеренные значения (масштабированные в интервале 0-255) и коэффициенты преобразования измеренных значений:
Таблица 1 - Входные значения, измеренные с помощью денситометра и коэффициенты преобразования
|
Входные зн-я (0-255) |
Измерения (0-255) |
Коэффициенты |
|
|
0 |
0 |
0 |
|
|
12,75 |
55,037 |
0,232 |
|
|
25,5 |
66,042 |
0,386 |
|
|
51 |
89,892 |
0,567 |
|
|
76.5 |
119,246 |
0,642 |
|
|
102 |
146,763 |
0,695 |
|
|
127,5 |
174,28 |
0,732 |
|
|
153 |
196,294 |
0,779 |
|
|
178,5 |
218,308 |
0,818 |
|
|
204 |
232,986 |
0,876 |
|
|
229,5 |
247,661 |
0,927 |
|
|
242,25 |
251,331 |
0,964 |
|
|
255 |
255 |
1 |
Для наглядности приводится графическое представление таблицы 1. На рисунке 7 кривые проведены через соответствующие точки и представляются кривыми регрессии по 6 полиномам.
Размещено на http://www.allbest.ru/
где n - номер поля/строки, I - интенсивность (0-255), P1(t) - кривая входных значений, P2(t) - кривая измеренных значений, P3(t) - кривая коэффициентов преобразования, масштабированная в диапазоне 0-255. На графике геометрический смысл P3(t) вероятно можно понять, если представить, что в точках, где кривые P1(t) и P2(t) параллельны, то там производная от P3(t) равна градиенту P1(t).
Однако сама корректирующая функция входного сигнала (градационный преобразователь) выводится следующим образом. Параметр n, который на рисунке 6 однозначно характеризует количество полей шкалы/строк вектора, можно масштабировать в интервал 0-255, т.к. имеем дело с регрессионной функцией 7 степени, а не с дискретными значениями, для того, чтобы получить корректирующие значения на всем интервале. При этом значения корректирующего коэффициента будут находиться в интервале 0-1. Таким образом, мы получим функциональную зависимость значений. Далее вставим эти значения в вектор-столбец из 256 строк. Наконец умножим этот вектор-столбец на вектор-столбец последовательности 0-255, получим зависимость, которая изображена на рисунке 7.
Размещено на http://www.allbest.ru/
где in - входные значения, out - выходные значения.
Таким образом, мы получили кривую, которая с некоторым приближением обеспечит линейность тонопередачи относительно воспроизводимого интервала оптических плотностей.
Однако, судя по результатам (см. Приложение 1), данное преобразование входных сигналов далеко не идеально обеспечивает линейность тонопередачи относительно человеческого восприятия, т.е. не увязана со светлотой L, которая является не логарифмической, а кубической функцией яркости отраженного светового потока.
6.2.2 Калибровка с использованием колориметра
Процедуры, проводимые для колориметрических измерений колориметром и их обработки, аналогичны тем, которые проводились с использованием денситометра с отличием в выборе метрики измерения (L - светлоты) и количества входных значений. Здесь их задано 22 (интервал 12).
Уже из таблицы видно, что печать неправильно передает входные значения, соответствующие теням. Почти в пять раз измеренное значение второго поля отличается от входного значения. При печати, можно сделать вывод, что в тенях мы бы потеряли целых пять полей (градаций).
Таблица 2 - Входные значения, измеренные с помощью колориметра и коэффициенты преобразования
|
Входные зн-я (0-255) |
Измерения (0-255) |
Коэффициенты |
|
|
0 |
0 |
0 |
|
|
12 |
49.298 |
0.243 |
|
|
24 |
58.001 |
0.414 |
|
|
36 |
65.91 |
0.546 |
|
|
48 |
75.566 |
0.635 |
|
|
60 |
80.458 |
0.746 |
|
|
72 |
90.209 |
0.798 |
|
|
94 |
97.769 |
0.961 |
|
|
96 |
103.423 |
0.928 |
|
|
108 |
113.683 |
0.95 |
|
|
120 |
124.737 |
0.962 |
|
|
132 |
129.596 |
1.019 |
|
|
144 |
143.001 |
1.007 |
|
|
156 |
154.086 |
1.012 |
|
|
168 |
167.014 |
1.006 |
|
|
180 |
190.996 |
0.942 |
|
|
192 |
200.874 |
0.956 |
|
|
204 |
210.404 |
0.97 |
|
|
216 |
224.666 |
0.961 |
|
|
228 |
229.684 |
0.993 |
|
|
240 |
247.123 |
0.971 |
|
|
255 |
255 |
1 |
Далее перейдем к графическому представлению таблицы 2.
где n - номер поля/строки, I - интенсивность (0-255), W1(t) - кривая входных значений, W2(t) - кривая измеренных значений, W3(t) - кривая коэффициентов преобразования, масштабированная в диапазоне 0-255.
Из рисунка 8 видно, что с точки зрения воспринимаемой светлоты имеются отклонения на краях диапазона, особенно в области теней. Изогнутость кривой коэффициента преобразования подчеркивает, насколько сильно отклонения в области теней влияют на весь тоновый диапазон.
Построим теперь кривую градационного преобразования.
На рисунке 9 характер кривой, ее форма сильно отличается от кривой, изображенной на рисунке 7. Здесь можно заметить наличие двух перегибов, но с точки зрения компенсации теней картина осталась той же. Таким образом, можно сделать вывод, что описание откликов устройства и их коррекция разными способами (денситометрическим и колориметрическим) дает совершенно разные результаты. Визуальный анализ напечатанных шкал (см. Приложение 1) и сравнение этих двух способов также подтверждает предположение, что необходимо выполнять настройку печатающего устройства по метрикам, опирающимся на человеческое зрение.
где in - входные значения, out - выходные значения.
Определение контурной емкости печатного процесса
Из предыдущих подразделов мы пришли к выводу, что равноконтрастность шкалы относительно человеческого восприятия способно обеспечить следование уже разработанной зависимости L (светлоты) от яркости, которая равна:
воспроизведение изображение оттиск качество
L = 166(Y/Yn)1/3 - 16, Y/Yn > 0,01 (13)
где Yn - яркость опорного белого, Y - яркость измеряемого объекта.
Важным моментом, исходя из [12], при дальнейшей оптимизации системы определить показатель контурной емкости. Этот показатель, на ряду с другими, такими как, минимально устойчивым печатным элементом и пробелом, в соответствие с которыми устанавливается значение растровой линиатуры, определяющей устойчивость растровой структуры в печати, является наиболее универсальным в обеспечении линейности системы. Он оценивается как:
Ke = N(N-1)/2 (14)
где N - количество ступеней «предельной» тоновой шкалы.
Применимо к данному исследованию этот показатель сравнивался для различных количеств полей (с равными числовыми интервалами между ними) для трех случаев: без тоновой коррекции, с тоновой коррекцией по Dopt и с тоновой коррекцией по L. Методика, согласно которой проводилось данное исследование, носила чисто эмпирический характер, то есть визуально определялась метрика (максимально линейно передающая максимальное число полей), на основе которой строились последующие эксперименты.
Интервал, в котором проводилось деление, был выбран из соображения, чтобы избежать сплошного красочного слоя и незапечатанной бумаги, и выставлен в пределах 5-250.
Всего было выбрано 5 вариантов деления этого диапазона. За основу вычисления бралось число полей, определяемое:
где end - 250, start - 0, incr - числовое расстояние между полями, ceil - функция, возвращающая наименьшее целое, большее или равное ее аргументу.
Очевидно, что определяющей в этом соотношении является переменная incr. В исследовании были взяты следующие величины incr: 15, 10, 9, 8, 7. Соответствующие им количества полей равнялись, NN: 17, 25, 28, 31, 35. Результаты (см. Приложение 1). В случае отсутствия тонового преобразования около 1/3 шкалы представляется серой и однотонной, тени совершенно не разобраны. В случае применения преобразований по оптическим плотностям, происходит слишком раннее слияние темных полей, но при этом заметны переходы в светах. Наиболее подходящей себя проявило тоновое преобразование по колориметрической метрике. Здесь нет ярко-выраженных ступеней и слияний полей на одной и той же шкале, тоновый интервал используется наиболее эффективно. Значение контурной емкости при раздельном воспроизведении 28 полей (максимально возможного количества) этим способом, равно 378. Поэтому эта метрика выбрана для дальнейшего использования.
6.3 Разработка метрик изменения контраста и четкости и их согласование
6.3.1 Метрика изменения контраста
После предварительных, но необходимых процедур, стало возможным управлять параметрами контраста и другими параметрами в соответствии с выделенными в программе Mathcad функциями обработки числовых массивов, представляющих изображения, с уверенностью в том, что влияние на печатные оттиски оказывают только различные встроенные программные операторы обработки, и отсутствуют иные искажающие факторы. Теперь задачей является предложить ряд изображений с системным искажением параметров качества. Для начала сформируем ряд изображений со сжатием контраста. Возьмем в качестве исходного изображения, тест-оттиск, приведенный на рисунке 6 (слева). С помощью встроенной функции scale(M, Min, Max), которая возвращает матрицу M, элементы которой масштабированы от Min до Max, произведем сжатие контраста таким образом:
где O - исходное изображение, а O1-O10 - равнозначное сужение контраста с обеих сторон при линейном сжатии значений внутри интервала. Приведенные изображения доступны в Приложении 2. Для проверки корректности процедуры scale рассмотрим гистограммы граничных изображений (O и O10).
На приведенных гистограммах n - значения интенсивности, вертикальная ось характеризует число элементов с данными интенсивностями.
Как можно заметить из рисунков 10 и 11 при сужении крайних значений интенсивностей, число соседних элементов увеличивается в сторону сжатия интенсивностей, при этом общий характер зависимости их числа от интенсивности независимо от длины интервала остается постоянным (т.е. происходит линейное сжатие изображения). Таким образом, можно заключить, что мы не теряем информации, касающейся тонового содержания. Этот факт визуально состоит в том, что если достаточное время смотреть на изображение со сжатым контрастом, то можно распознать всю информацию (за счет яркостной адаптации), которая была на исходном изображении в пределах контрастной чувствительности человеческого зрения.
6.3.2 Метрика изменения четкости
Идея изменения другого показателя качества, четкости, в предыдущей работе [20] реализовывалась методом размытия по Гауссу. Если рассматривать исследование пороговой чувствительности наблюдателя к показателю четкости, то вероятно это довольно удобный инструмент управления экспериментом. С другой стороны случаи, при которых в полиграфии можно столкнуться с проблемой размытия случаются обычно при самой печати в результате скольжения, двоения, неприводки. В данном исследовании показатель четкости будет изменяться методом сокращения числа отсчетов по горизонтали и вертикали, программным инструментом zoom. Предполагается, что случаи, когда на вход (сканера) поступает изображение достаточно маленького пространственного разрешения и требует форматных преобразований (увеличения) на выходе, случаются часто, то тут возникает проблема усреднения или интерполяции. В связи с этим был разработан тест-объект в виде изображения со шкалой, рисунок 6 (справа). Преобразование выполнялось в два этапа, сначала сокращалось количество отсчетов с помощью функции zoom(M, hscale, vscale), которая возвращает матрицу изображения M, размер которой изменен с коэффициентом hscale по горизонтали и vscale по вертикали, потом обратно восстанавливалось до исходного размера изображения. Для наглядного примера, представим изображение в виде M матрицы чисел:
Далее операцией zoom сократим количество элементов в матрице:
Как видно, размер матрицы уменьшился вдвое, и новые числовые значения получены усреднением соседних (крайних) элементов.
Однако в случае расширения матрицы мы получим:
Теперь становится ясным смысл влияния этой операции на изменение четкости изображения.
В данной работе выполнялись аналогичные процедуры с тест-объектом, сначала операция сокращения отсчетов с коэффициентами, уменьшающимися по 0,05 по горизонтали и вертикали:
затем восстановление изображений до исходных размеров:
преобразованные таким образом изображения (см. Приложение 2) имеют одинаковые размеры с исходным изображением O.
6.4 Согласование интервалов изменения показателей качества
Данная процедура - обратное выравнивание количества строк и столбцов в матрицах изображений, была необходима для того, чтобы согласовать интервал сжатия контраста и интервал уменьшения четкости. Согласование заключается в нахождении крайнего изображения показателя четкости, которое имело бы одинаковую или близкую степень визуального подобия с изображением O10. Эту задачу сначала предполагалось решить методом экспертных оценок, но впоследствии пришлось отказаться от этого в виду сложности найти подобие из-за различия в самой природе искажений. Таким образом, был найден способ, с помощью которого стало возможным решить данную задачу. Были выбраны 3 программных способа анализа данных: Метод Среднеквадратичной Ошибки (MSE), Метод Отношения Сигнал-Шум (SNR), Метод Структурного Индекса Подобия (SSIM). Далее кратко опишем эти методы.
6.4.1 Программные методы оценки
Метод MSE при наличии двух изображений, M и Q, выполняет следующую процедуру:
Размещено на http://www.allbest.ru/
где I, J - размеры изображений по горизонтали и вертикали (в элементах разложения); i, j - позиции элементов разложения.
Функция SNR возвращает отношение сигнал-помеха между матрицами изображения M и Q. Она определяется как отношение средней мощности изображения к средней мощности шума. Шум вычисляется вычитанием исходного изображения из искаженного.
Метрика SSIM [21] вычисляется следующим образом:
(18)
(19)
(20)
(21)
где x, y - значения в окнах выборки (например, 8 х 8) из соответствующих позиции на изображениях M и Q; мx, у2x и уxy - представляют среднее компонентов x, дисперсию компонентов x и ковариацию компонентов x и y, соответственно; Np - число элементов в окне выборки; 1 - вектор со всеми значениями равными 1; C1 и C2 - постоянные коэффициенты, зависящие от динамического диапазона пикселей; xi и yi - скользящие окна, находящиеся в i-ой позиции; W(xi, yi) - весовое значение i-ого окна; Ns - общее количество скользящих окон.
6.4.2 Нахождение MSE, SNR и SSIM для пар изображений
Размещено на http://www.allbest.ru/
Ниже приведены результаты поиска максимально подобного изображения из ряда изображений со снижением четкости крайнему изображению O10 из ряда изображений со сжатием контраста.
Построенная таблица отражает влияние изменения количества пространственных отсчетов (четкости) на степень подобия с изображением O10. Используемые статистические методы находятся в разных интервалах изменения, поэтому необходимо отдельно построить графики для каждого из них и проследить наличие общих свойств между выбранными методами.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
На всех графиках видно, что они имеют по два минимума и максимума на интервале изменения zoom 0,2-0,9. Сначала проанализируем графики по их минимальным и максимальным значениям. На рисунке 12 минимальная среднеквадратичная ошибка соответствует значению zoom, равному 0,75, максимальная при 0,2. Параметр отношения сигнала к шуму (рисунок 13) максимален при 0,75 и минимален при 0,2. Структурный индекс подобия (рисунок 14), предполагающий обратную зависимость от среднеквадратичной ошибки, максимален при 0,9 и минимален при 0,2. Полагаясь на эти результаты, можно заключить, что метод программной оценки подобия не работает, так как предельно сжатое изображение по тоновому диапазону (O10) стремиться к максимальному подобию к несжатому изображению O, и ухудшение четкости приводит к дальнейшему снижению подобия. Однако существуют интересные области на всех графиках, а именно, их первые максимумы (для SSIM и SNR) и первый минимум (для MSE). Для всех графиков они соответствуют значению zoom, равному приблизительно 0,4. В данной работе предлагается отталкиваться от этого значения, так как оно выражено на всех графиках и сравнимо по величине с максимальными и минимальными значениями для SSIM, SNR и MSE, соответственно.
Теперь мы получили согласованные интервалы с подобными крайними изображениями. Эти интервалы равны O-O10 и O-JJ11 для тонового сжатия и уменьшения четкости, соответственно.
6.5 Разделение интервалов изменения контраста и четкости на визуальные пороги чувствительности
Задача разделения на пороги ставилась из расчета получить по 3 порога для каждого показателя качества. Экспертов из Группы А попросили разложить в ряд изображения каждого показателя качества (11 изображений изменения контраста и 12 изображений изменения четкости) на 4 стопки, где верхние изображения в стопках отличались бы друг от друга на равный интервал изменения соответствующего показателя качества. Эксперт знал:
1)какой показатель качества изменяется в предложенной ему пачке (для повышения согласованности мнений экспертов);
2)порядок и пределы изменения показателя качества (для полного использования заданного интервала изменения показателя качества);
В эксперименте принимали участие 10 экспертов. В таблицах 4 и 5 приведены распределения изображений для показателей контраста и четкости, их средние значения и соответствующие им верхние изображения.
Таблица 4 - Определение равных порогов чувствительности показателя контраста путем экспертной оценки распределения листов в стопках
Таблица 5 - Определение равных порогов чувствительности показателя четкости путем экспертной оценки распределения листов в стопках
В результате мы получили равномерные пороги изменения каждого показателя качества внутри согласованных между собой интервалов их изменения. Предполагается, что данная процедура позволит корректно проводить дальнейшее исследование, в котором будет определяться сравнение выбранных порогов, представление их попарных сочетаний, что в последствие даст возможность сделать определенные выводы относительно важности того или иного показателя качества для человека.
6.6 Методика проведения экспертной оценки попарных сочетаний печатных оттисков
Данный эксперимент также проходил при соблюдении ISO 3664:2000, а также в соответствии с пунктом 4 подраздела 5.2. Было введено ограничение на число сочетаний. Так, их должно было быть 9, но т.к. предельные пороги, O10 и JJ11, уже были обработаны программно, то для экспертной оценки их число сократили до 8 (A, B, C, D, E, F, G, H).
6.7 Обработка и анализ результатов экспертной оценки
В опросе приняли участие 30 наблюдателей. В трех группах было равное количество человек. В сочетаниях показатели качества никаким образом не связывались с последовательностью их обозначений (алфавитной) или соответствующими номерами, с целью снизить субъективные ошибки, опирающиеся не на сами изображения, а на названия сочетаний и номера.
Далее предполагалась расшифровка анкет участников по готовым записям автора. Для обработки результатов в программе Mathcad использовался факторный анализ [22]. Сначала была введена функция сортировки данных fullfact (n,[levels]), которая возвращает n-факторную матрицу полного факторного плана с двумя уровнями каждого фактора, если иное не задано в векторе уровней.
В таблице 6 приводятся варианты сочетаний, которые были представлены наблюдателям для оценки.
Таблица 6 - Представленные наблюдателям сочетания порогов показателей качества
|
Номер сочетания |
Порог контраста |
Порог четкости |
|
|
1 |
1 |
1 |
|
|
2 |
1 |
2 |
|
|
3 |
1 |
3 |
|
|
4 |
2 |
1 |
|
|
5 |
2 |
2 |
|
|
6 |
2 |
3 |
|
|
7 |
3 |
1 |
|
|
8 |
3 |
2 |
Здесь мы видим исследуемые показатели (Contrast - контраст, Fidelity - четкость) и сочетания их порогов (1, 2, 3).
Теперь можно перейти к составлению таблицы, где будут находиться экспертные оценки этих данных. В работе для разграничения показателей качества контраста и четкости, их эффектов и наглядности, было решено в таблице, где эксперт предпочитал изображение с изменением контраста, обозначать 1, а в случае предпочтения четкости -1. В таблицах по горизонтали обозначены эксперты, а по вертикали - сочетания порогов. Ниже приведены таблицы оценки экспертов групп А, B, C и их средние значения:
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
Изобразим графически полученные числовые данные:
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
Рисунок 17 - Зависимость среднего значения экспертной оценки (B) сочетания от номера сочетания (n) для группы B
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
Из представленных выше графиков попарного сравнения видно, что эксперты профессионалы (группа A), находят влияние сжатия контраста на качество оттисков в меньшей степени, чем влияние снижения четкости. Это иллюстрируется тем, что кривая на рисунке 16 принимает в основном положительные значения на диапазоне сравнений. Эксперты из группы B не отдают предпочтение, если судить по графику, тому или иному показателю качества, т.к. кривая на рисунке 18 зеркально симметрична относительно точки пересечения с осью изменения показателей качества. Анализируя график, изображенный на рисунке 20, можно сказать, что наблюдатели довольно остро реагировали на изменение попарных сочетаний. Это видно из-за сильного наклона между экстремумами на кривой. Также видно большее игнорирование уменьшения четкости по сравнению со сжатием контраста.
Эффекты показателей качества
Теперь приведем таблицы эффектов, которые дадут представление о степени влияния каждого из порогов показателей качества и их сочетаний.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
Сначала поясним названия в таблицах и как определялись их значения. Contrast/Fidelity- показатель контраста/четкости; Level of Contrast/Fidelity - показатель порога контраста/четкости; Effect of Contrast/Fidelity - эффект порога контраста/четкости, определяемый разностью между средним значением при данном пороге и общем среднем всех значений; Contrast.Fidelity - совместный показатель качества; Effect of Contrast.Fidelity - совместный эффект, определяется вычитанием из значения данного сочетания общего среднего значения и каждого из эффектов показателей качества, (например, Contrast.Fidelity = A1i - среднее(A1) - Effect of Contrasti - Effect of Fidelityi).По приведенным таблицам видно, что для всех групп эффект показателя контраста сильнее, чем четкости. Изобразим результаты опроса графически при разных данных на оси ординат для анализа. Сначала проследим зависимость в каждой экспертной группе при постоянном пороге одного показателя и переменном пороге другого показателя, после графиков приведены соответствующие коэффициенты корреляции
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
Из графиков и коэффициентов корреляции видно увеличение степени зависимости визуальных порогов внутри всех групп при переменном показателе контраста и постоянном показателе четкости. Из этого можно сделать вывод, что контраст более корректно интерпретируется наблюдателями и его изменения воспринимаются сильнее. То есть чувствительность наблюдателя в отношении показателя контраста выше, чем четкости.
Далее, проследим взаимодействие порогов между группами экспертов.
Размещено на http://www.allbest.ru/
По построенным графикам приходим к весьма конкретным результатам. График на рисунке 23 описывает зависимость, при которой порог четкости больше порога контраста на единицу. Это выполняется в двух случаях (две линии на графике), при соотношении 1-2 и 2-3. Как видно эти линии, во-первых прямые, что говорит о том, что между группами существует линейная связь предпочтений показателей качества. Определяющим на графике и во всем исследовании является то, что линии параллельны, что характеризует максимальную корреляцию, равную единице. Данный факт обозначает, что мы нашли числовую зависимость соотношения порогов, при которых все группы отвечали взаимозависимо. График на рисунке 24, не позволяет делать какие-либо положительные утверждения, а скорее является подтверждением предположения о том, что контрастная чувствительность у наблюдателей выше пространственной, то есть превышение порога контраста на единицу относительно порога четкости приводит к существенному разделению мнений. Таким образом, в работе мы пришли к выводу, что хотя не все наблюдатели из разных групп имеют одинаковые предпочтения относительно показателей качества, однако контрастная чувствительность всех участников эксперимента выше пространственной.
Заключение
При проведении исследований качества репродукционного процесса могут быть использованы аналитические модели, особенностью которых является применение функциональных соотношений и явных зависимостей, связывающих искомые показатели качества с их внутренними параметрами и характеристиками внешней среды. Однако даже самый мощный аппарат современной математики позволяет описать поведение только относительно простых систем, не связанных с субъективной оценкой.
В связи с изложенным для моделирования процессов и систем, имеющих сложный и многоаспектный характер поведения, использовались новые технологии оценки качества оттисков и определения чувствительности наблюдателя. Эти технологии учитывали наиболее существенные причинно-следственные связи, присущие системе, и обеспечивали проведение статистических экспериментов.
Среди основных этапов создания новой модели оценки качества печатных оттисков нужно выделить:
1) Определение объекта имитации и внешней среды; определение целей моделирования; установление перечня количественных показателей эффективности системы, которые должны оцениваться при имитации; определение основных ограничений к задаче моделирования.
Объектом имитации был печатный оттиск, внешней средой - условия наблюдения. Цель моделирования состояла в нахождении наиболее воздействующего параметра качества на наблюдателя. Количественные показатели эффективности системы состояли в настройке и калибровки печати денситометрическим и колориметрическим методами, как следствие, в получении параметра контурной емкости. Ограничением было количество оттисков и наблюдателей, участвующих в эксперименте.
2) Определение концептуальной модели, основные качественные свойства ее элементов.
Концептуальная модель в исследовании представлялась введением качественных показателей (контраста и четкости) и их совместной оценки по сочетаниям порогов. Качественные свойства элементов обозначались в виде полученных порогов чувствительности наблюдателя.
3) Проверка адекватности модели, заключающаяся в проведении серии испытаний, направленных на повышение степени уверенности в корректности ее функционирования и достоверности получаемых результатов до приемлемого уровня.
Этот этап выполнялся для 3-ех групп, по 10 человек в каждой. Проверка достоверности выражалась в нахождении коэффициентов корреляции.
4) Реализация плана эксперимента, регистрация и накопление получаемых в процессе эксплуатации модели результатов
Реализация заключалась в подготовке сочетаний образцов (порогов изменения контраста и четкости), формировании анкет, а также в выполнении необходимых условий просмотра.
5) Анализ и интерпретация результатов модельного эксперимента в форме определенных выводов и заключений.
Анализ полученных экспериментальных данных состоял в выборе необходимых комбинаций пороговых сочетаний, рассматриваемых показателей качества, при которых можно было бы судить о субъективных предпочтениях и чувствительности наблюдателя. В результате факторного анализа и учета коэффициентов корреляции для всех 3-ех групп обнаружилась связь оценок по критерию контрастной чувствительности.
Первой проблемой в работе стала необходимость согласования интервалов изменения данных атрибутов. В случае контраста, предшествующая настройка и линеаризация системы позволила убедиться в том, что сжатие тонового диапазона проходило корректно. Однако в процессе создания метрики изменения четкости (снижение количества отсчетов в двух направлениях) появилась задача изучить, как данное преобразование снижает качество. С этой целью с помощью программной обработки была принята попытка найти крайнее изображение для критерия четкости способом подобия с крайним изображением для критерия контраста.
Далее, получив согласованные интервалы исследуемых показателей, было решено разделить эти интервалы на одинаковое количество визуальных порогов. Их количество задали равным трем. В соответствии с регламентов и необходимым стандартом условий проведения экспертной оценки (ISO 3664:2000) было проведен сбор информации. Эта информация была необходима для дальнейшего анализа чувствительности и предпочтений наблюдателей к сочетаниям полученных порогов.
В ходе завершающего эксперимента наблюдателям выдавались анкеты и тестовые планшеты с сочетаниями изображений. На планшетах с каждой стороны были помещены по два изображения, с разными порогами исследуемых атрибутов. Для того чтобы избежать всякого рода неточностей, пороги никак не зависели от обозначений планшетов и их номеров. Экспертам требовалось из каждого планшета выбрать одно изображение и записать его номер напротив буквы, обозначающей название сочетания. Обработка анкет потребовала расшифровки и далее составления таблиц, в которых предпочтение атрибуту контраста обозначалось 1, а четкости -1. Далее находились средние значения каждого сочетания порогов по группам экспертов. На основе полученных средних значений сначала были построены графики, выявившие предпочтения экспертов. Также была составлена таблица эффектов порогов. Анализ таблицы эффектов показал, что атрибут контрастности имеет более сильное влияние на оценку, по сравнению с атрибутом четкости.
Последний этап исследования был связан с построением графиков оценки порогов качества внутри групп и между группами экспертов. В дополнение к графикам приводились коэффициенты корреляции, позволяющие судить о степени зависимости тех или иных сочетаний порогов. В итоге графики выявили очевидное превосходство контрастной чувствительности наблюдателей всех групп над чувствительностью к показателю четкости.
Предполагается, что данная методика может найти место в последующих исследованиях, касающихся выделения дополнительных атрибутов, влияющих на восприятие качества печатных оттисков наблюдателем.
Список использованных источников
1. Красильников Н. Н. Цифровая обработка 2D- и 3D-изображений [Текст]. СПб: БХВ-Петербург. Лекции, прочитанные в СПбГУАП, 2011. - 608 с.
2. Методы компьютерной обработки изображений [Текст] ; под ред. В. А. Сойфера. - М.: Физмалит, 2001. - 784 с.
3. Бондарко В. М., Данилова М. В., Красильников Н. Н., Леушина Л. И., Невская А. А., Шепелин Ю. Е. Пространственное зрение [Текст]. - СПб.: Наука, 1999. - 218 с.
4. Hall C.F., Hall E.L. “A nonlinear model for the spatial characteristics of the human visual system” // IEEE Tran. Syst., Man., Cybern. - Vol. SMC-7. - Mar. 1977. - P. 161-170.
5. Дил Х. Оценка качества в многокрасочной печати. [Текст] : сборник докладов : «Вопросы оценки качества полиграфических оттисков» ; под ред. Козаровицкого Л. А. - М.: Изд-во иностр. Литер. 1961.
6. Острейковский В. А. Теория систем [Текст] / В. А. Острейковский. - М.: Высшая школа, 1997. - 240 с.
7. Саати Т. Аналитическое планирование. Организация систем [Текст] / Т. Саати, к. Кернс. М.: Радио и связь, 1991. - 224 с.
8. Советов Б. Я. Моделирование систем [Текст] / Б. Я. Советов, С. А. Яковлев. М.: Высшая школа, 2001. - 275 с.
9. Яне Б. Цифровая обработка изображений [Текст] - М.: Техносфера, 2007. - 584 с.
10. Брацлавец П. Ф., Росселевич И. А., Хромов, Л. И. Космическое телевидение [Текст] - М.: Связь, 1973. - 248 с.
11. Wang Z., “Image Processing and Visual Communications” // Dept. of Electrical and Computer Engineering University of Waterloo. - Handouts(Overview) . Fall 2009. - P. 47.
12. Кузнецов Ю. В. Технология обработки изобразительной информации [Текст] М.-СПб.: Петербургский институт печати, 2002. - 312 с.
13. Wang Z., “Image Processing and Visual Communications” // Dept. of Electrical and Computer Engineering University of Waterloo. - Handouts(Image Analysis and Understanding) . Fall 2009. - P. 86.
14. Rajashekar U., Wang Z., Simoncelli. E. P. “Perceptual quality assessment of color images using adaptive signal representation” // Human Vision and Electronic Imaging XV, Proc. SPIE, Vol. 7527. - Jan. 18-21, 2010. - P. 9.
15. Archimedes' Laboratory [Электронный ресурс]: сеть экспертов специализирующихся в области повышения креативного мышления. - Электрон. дан. - Genova, [2012]. - Режим доступа: URL: http://www.archimedes-lab.org/colorblindnesstest.html#testcolor
16. Антипин М. В. Интегральная оценка качества телевизионного изображения [Текст] -Л.: Наука, 1970.
17. Лихачев В. В. Метрология и стандартизация [Текст] ; в 2 ч. Ч. 2. Квалиметрия печатного изображения. - М.: Изд-во МГУП «Мир книги», 1998. - 186 с, [1] с.
Подобные документы
Основные группы и разновидности показателей качества. Понятие единичных, комплексных и интегральных показателей качества. Алгоритм расчета комплексного показателя качества. Описание и характеристика различных методов измерения показателей качества.
презентация [100,6 K], добавлен 04.05.2011Показатели стандартизации и унификации. Сравнительный анализ мобильных телефонов "Samsung i8910" и "Nokia5800", с целью оценки качества и соответствия требованиям, предъявляемым потребителем к основным функциям телефонов. Расчет показателей качества.
курсовая работа [97,4 K], добавлен 13.06.2014Формирование единичных показателей качества. Ранжирование показателей качества экспертным методом. Определение единичных и комплексных показателей качества. Методы измерения качества продуктов и услуг, квалиметрии в машиностроительном производстве.
контрольная работа [206,4 K], добавлен 13.06.2013Технико-экономическая характеристика предприятия ОАО "Волгодонский комбинат древесных плит". Показатели качества продукции. Роль стандартизации и сертификации в повышении качества. Пути совершенствования стандартизации и сертификации на предприятии.
дипломная работа [538,8 K], добавлен 29.06.2010Основные сведения о квалиметрии. Разработка методики и алгоритма оценивания качества. Определение эталонных и браковочных значений показателей свойств, относительного уровня качества, коэффициента весомости экспертным методом, комплексной оценки качества.
курсовая работа [513,7 K], добавлен 10.06.2015Изучение технологии производства пластмасс. Рассмотрение методов оценки качества. Количественная характеристика показателей качества пластмассы. Определение факторов, которые влияют на снижение качества продукции; выработка мероприятий по его повышению.
дипломная работа [425,6 K], добавлен 15.08.2014Методы оценки уровня качества. Понятие и сущность квалиметрической оценки, ее современные проблемы. Методология квалиметрической оценки качества. Показатели качества, основные способы его оценки. Измерение качества продукции при квалиметрической оценке.
реферат [44,3 K], добавлен 29.12.2014Сертификация соответствия продукции, установление соответствия показателей (параметров) качества продукции заданным требованиям. Порядок проведения сертификации. Планирование и разработка методов обеспечения качества. Контроль и стимулирование качества.
реферат [21,0 K], добавлен 13.10.2008Техническая характеристика и показатели оформления издания. Характерные особенности оттисков флексографской печати. Оценка качества цвета, оттиска упаковки и разнообразие запечатываемого материала. Применение водных красок, набора анилоксовых волокон.
контрольная работа [119,8 K], добавлен 23.04.2015Методика количественной оценки параметров качества. Экономически обоснованный выбор необходимых технических параметров машин и механизмов. Проведение технико-экономической оптимизации параметров технической системы - привода ленточного транспортера.
контрольная работа [194,3 K], добавлен 19.10.2013
