Классификация материалов: 1. Предмет материаловедения; современная классификация материалов, основные этапы развития материаловедения - Стройматериалы в Иркутске

1. Предмет материаловедения; современная классификация материалов, основные этапы развития материаловедения

1. Предмет материаловедения; современная классификация материалов, основные этапы развития материаловедения

Материаловедение изучает состав, структуру, свойства и поведение материалов в зависимости от воздействия окружающей среды. Воздействие бывает тепловым, электрическим, магнитным и т. д. Любой компонент конструкций или сооружений подвергается нагрузкам как со стороны других компонентов, так и со стороны внешней среды.

Классификация материалов: металлические, неметаллические и композиционные материалы. Металлические материалы подразделяются на цветные металлы, порошковые материалы. Неметаллические материалы: резина, стекло, керамика, пластические массы, ситаллы. Композиционные материалы являются составными материалами, в состав которых входят два и более материалов (стеклопластики).

Существует классификация материалов в зависимости от вида полуфабрикатов: листы, порошки, гранулы, волокна, профили и т.

д.

Техника создания материалов положена в основу классификации по структуре.

Металлические материалы подразделяются на группы в соответствии с тем компонентом, который лежит в их основе. Материалы черной металлургии: сталь, чугуны, ферросплавы, сплавы, в которых основной компонент – железо. Материалы цветной металлургии: алюминий, медь, цинк, свинец, никель, олово.

Основу современной техники составляют металлы и металлические сплавы. Сегодня металлы являются самым универсальным по применению классом материалов. Для того чтобы повысить качество и надежность изделий, требуются новые материалы. Для решения этих проблем применяются композиционные, полимерные, порошковые материалы.

Металлы – вещества, которые обладают ковкостью, блеском, электропроводностью и теплопроводностью. В технике все металлические материалы называют металлами и делят на две группы.

Простые металлы – металлы, которые имеют небольшое количество примесей других металлов.

Сложные металлы – металлы, которые представляют сочетания простого металла как основы с другими элементами.

Три четверти всех элементов в периодической системе являются металлами.

Материаловедение или наука о материалах получила свое развитие с древнейших времен. Первый этап развития материаловедения начинается со специализированного изготовления керамики. Особый вклад в становление материаловедения в России был сделан М.В. Ломоносовым (1711–1765) и Д.И. Менделеевым (1834–1907). Ломоносов разработал курс по физической химии и химической атомистики, подтвердил теорию об атомно-молекулярном строении вещества. Менделееву принадлежит заслуга разработки периодической системы элементов. Оба ученых немалое внимание уделяли проблеме производства стекла.

В XIX в. вклад в развитие материаловедения внесли Ф.Ю. Левинсон-Лессинг, Е.С. Федоров, В.А. Обручев, А.И. Ферсман, Н.Н. Белелюбский. Начинают производиться новые материалы: портландцемент, новые гипсы, цементные бетоны, полимерные материалы и т. д.

В машиностроении широкое применение получили металлы и сплавы металлов, именно поэтому металловедение является важной частью материаловедения.

Металловедение как наука возникло в России в XIX в, оно является научной основой для разработки новых оптимальных технологических процессов: термической обработки, литья, прокатки штамповки сварки. Сочетание высокой прочности и твердости с хорошей пластичностью, вязкостью и обрабатываемостью, не встречающееся у других материалов, явилось причиной использования металлов в качестве основного конструкционного материала во всех областях техники.

Впервые установил существование связи между строением стали и ее свойствами выдающийся русский ученый П.П. Аносов (1799–1851 гг.), раскрывший давно утраченный секрет изготовления и получения древними мастерами Востока булатной стали, которая идет для производства клинков. Булатная сталь Аносова славилась во всем мире и даже вывозилась за границу. Клинки, которые были изготовлены из этой стали, отличались высокой твердостью и вязкостью. П.П. Аносов считается «зачинателем» производства высококачественной стали, он впервые применил микроскоп для определения строения стали и положил начало изучению закономерной связи между структурой и свойствами сплавов.

Основоположник научного металловедения Д.К. Чернов (1839–1921 гг.), который открыл в 1868 г. фазовые превращения в стали. Открытие Д.К. Черновым критических точек а и b (по современному обозначению А1 и A3) совершило революцию в познании природы металлических сплавов и позволило объяснить ряд «таинственных» явлений, которые происходят при термической обработке сталей.

Огромный вклад в развитие науки о металлах внесли Н.С. Курнаков, А.А. Байков, Н.Т. Гудцов, А.А. Бочнар, Г.В. Курдюмов, С.С. Штейиберг, А.П. Гуляев, а также другие советские ученые.

Большое значение в развитии металловедения и термической обработки имели работы Осмонда (Франция), Зейтца, Бейна и Мейла (США), Таммана и Ганемана (Германия).

В XX веке были достигнуты крупные достижения в теории и практике материаловедения, созданы высокопрочные материалы для инструментов, разработаны композиционные материалы, открыты и использованы свойства полупроводников, совершенствовались способы упрочнения деталей термической и химико-термической обработкой.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.

Продолжение на ЛитРес

Новая классификация обрабатываемых материалов

Компания Dormer Pramet теперь использует новую классификацию обрабатываемых материалов (WMG), по которой будет осуществляться выбор режущего инструмента и режимов резания.

Группы обрабатываемых материалов (WMG) предлагают более подробное описание всех основных обрабатываемых материалов и используются для простого и надежного выбора режущего инструмента с оптимальными режимами резания для конкретной заготовки.

Dormer Pramet разделяет основные материалы заготовок на шесть групп по цвету:

Синий: конструкционные стали (P группа)
Желтый: нержавеющие стали (M группа)
Красный: чугун (K группа)
Зеленый: цветные сплавы (N группа)
Оранжевый: жаропрочные и титановые сплавы (S группа)
Серый: твердые материалы (H группа)

Каждая из этих групп делится на подгруппы с учетом состава и структуры материала. Так, например, группа конструкционных сталей P делится на четыре подгруппы:

P1 – автоматные стали
P2 – углеродистые стали
P3 – легированные стали
P4 – инструментальные стали

Окончательное деление учитывает свойства материала заготовки: твердость и предел прочности. Это делается для более точной рекомендации по выбору инструмента и режимов резания.

Наша компания переходит на новую классификацию материалов заготовок с ноября 2019 года.

В дополнение к этому во всех каталогах будет новое обозначение размеров инструмента в соответствии со стандартом ISO 13399, что позволит упростить и ускорить обмен информации, объединяя каталоги с электронными базами данных.

В стандарте предусмотрены обозначения для 133 параметров в широком диапазоне типов режущего инструмента, помогая планированию производства, выполнению операций обработки и снабжению.

Благодаря обобщенному описанию изменение позволит сократить время на сбор информации и выбор правильного инструмента среди более 40,000 позиций.

Классификация материалов, используемых в электро- и радиотехнике

Содержание:

Классификация материалов, используемых в электро- и радиотехнике

Классификация используемых материалов В электротехнике и радиотехнике Материалы, используемые при изготовлении электрооборудования любого назначения и степени сложности, можно разделить на две большие группы: электрические и конструкционные. Электротехнические материалы (ЭТМ) применяются при изготовлении элементов (деталей), которые используются для сборки электронных схем, выполнения прохождения тока, электрической изоляции, генерации, усиления, выпрямления, модуляции и др.

Элементы, необходимые для этих операций: провод, кабель, волновод, изолятор, резистор, индуктор, Магнит, трансформатор, генератор, диод, транзистор, термистор, фоторезистор, электрон и т. п.—из ЭТМ могут быть изготовлены только определенные классы, облегченные определенными электрическими, механическими и химическими свойствами.

Качество, надежность и безопасность этой детали, а следовательно, и всей электроустановки, зависит от необходимых характеристик, присущих данному материалу. Конструкционные материалы, используемые для изготовления конструктивных и вспомогательных деталей (км), например, стальные рельсы, используются для железнодорожных соединений РИФ,

которые несут не только механические нагрузки, но и электричество. Людмила Фирмаль

Рассматривая среднюю сложность электрической цепи, можно увидеть, что она состоит из элементов, состоящих из четырех основных классов электрических материалов: диэлектриков, полупроводников, электропроводности и магнетизма. В зависимости от своего поведения в поле, ЭТМ делится на три класса: диэлектрик, полупроводник и проводник. Значения их удельного сопротивления составляют 106-1017, 10_6-108, 10-8-10-5 Ом м, и значения соответственно 8ширины запрещенной зоны соответственно равны 0-0, 05;0,05-3 и более 3эв. В магнитном поле-в двух классах: магнитном (ферромагнитном) и немагнитном (слабомагнитном).

К первым относятся Ферро-и ферримагнетики, а ко вторым-Диа -, пара-и антиферромагнетики. Диэлектрический материал обладает способностью поляризовываться под действием приложенного электрического поля и подразделяется на два подкласса пассивных и активных диэлектриков. Пассивные диэлектрики (или просто диэлектрики) используются:1-для создания электрической изоляции проводящих частей-они препятствуют прохождению электрического тока другими, нежелательными способами. В отличие от обычных, активные диэлектрики используются в производстве активных элементов(деталей) электрических цепей.

Их компоненты используются для генерации, усиления, модуляции и преобразования электрических сигналов

. К ним относятся: сегнетоэлектрический и пьезоэлектрический, пироэлектрический, электретный, люминофорный, жидкокристаллический, электрооптический материал и др. Полупроводниковый материал с определенным значением электропроводности является серединой между изолятором и проводником. Их особенность заключается в том, что электропроводность существенно зависит от интенсивности внешнего энергетического воздействия: напряженности электрического поля, температуры, освещенности, длины волны падающего света, давления и др.

Эта особенность лежит в основе полупроводниковых приборов: диодов, транзисторов, термисторов, фоторезисторов, тензодатчиков и др. Проводящие материалы подразделяются на четыре подкласса: материалы с высокой проводимостью, сверхпроводники и рипровиденты, материалами которых являются материалы с высоким (удельным) сопротивлением, контактные материалы. В тех случаях, когда необходимо, чтобы ток проходил с минимальными потерями, используется высокопроводящий материал. К таким материалам относятся металлы: si, Al, Fe, Ag, Au, Pt и сплавы на их основе. Из них изготавливают провода, кабели и другие токопроводящие части электроустановок.

Сверхпроводник-это материал, сопротивление которого току уменьшается до нуля при температурах ниже критических 7 ″ kr. Людмила Фирмаль

Криопроводники — это материалы с высокой проводимостью, которые работают при криогенных температурах(температура кипения жидкого азота-195,6°с). Проводящий материал с высоким (заданным) сопротивлением представляет собой металлический сплав, образующий твердый раствор. 9 они производят резисторы, термопары и электронагревательные элементы. Скользящие и прерывистые контакты выполнены из контактного материала. В зависимости от требований, эти материалы очень разнообразны по составу и структуре. К ним относятся, с одной стороны, высокопроводящие металлы (si, Ag, Au, Pt и др.). На их основе создаются другие сплавы-тугоплавкие металлы (W, TA, Mo и др.).И композиционные материалы.

Последний обладает относительно высоким электрическим сопротивлением, но имеет повышенное сопротивление действию электрической дуги, которая образуется при разрыве контактов. Магнитные материалы, используемые в технике, включают ферромагнетики и феррит. Его собственное магнитное поле в сотни и тысячи раз больше внешнего магнитного поля, которое его вызвало. Они характеризуются наличием магнитного гистерезиса. Магнитные материалы используются для концентрации магнитных полей на сердечниках индукторов, дросселей и других структур, а также в качестве магнитопроводов компьютеров и других запоминающих устройств.

Наиболее широко используемые магнитные материалы в машиностроении включают Fe, Co, Ni и сплав. Конструкционные материалы-одна из самых многочисленных групп. Черные и цветные металлы, природные и синтетические полимеры и материалы на их основе содержат десятки (и даже сотни) различных составов, свойств и назначения материала. Металлические сплавы, такие как углеродистая сталь, легированная сталь и чугун, наиболее широко используются в машиностроении. Структура, механические свойства и фазовые превращения этих металлических сплавов рассмотрены в разделе км, а цветных металлов и полимеров-в разделе этм; в материале и металлических сплавах.

Смотрите также:

Учебник по материаловедению

Классификация материалов что это такое? Виды материалов и их группы.

Все химические элементы, которые представлены в таблице Менделеева, делятся на две основных категории металлы и неметаллы. Они очень сильно отличаются не только по своим физическим и химическим свойствам, но и по строению кристаллической решетки.

При проведении различных производственных работ в большинстве случаев применяются металлы и сплавы.

Классификация металлов

Все металлические материалы можно разделить на две основные подгруппы — черные, к которым относятся чугун и сталь, и цветные, к которым относятся все остальные сплавы.

Черные металлы представляют собой железо и различные сплавы железа. Такие материалы чаще всего применяются во многих производственных процессах.

Цветные металлы, которые применяются в технике делятся на несколько подгрупп:

легкие, плотность которых составляет до 5 г/см3, к ним относятся Mg, Al, Be, Ti;

тяжелые, у которых плотность выше 10 г/см3 — Pb, Mo, Au, Pt, Ag, W, Та, Os, Ir;

легкоплавкие, температура плавления которых ниже 400 °С — Sn, Pb, Zn;

тугоплавкие, которые плавятся при температуре выше плавления железа, то есть выше 1536 °С — Nb, W, Mo, Та;

благородные металлы, которые обладают очень высокой устойчивостью против коррозии — Au, Ag, Pt;

урановые или актиноиды, которые нашли применение в атомной технике;

редкоземельные или ланатноиды, применяемые для того, чтобы модифицировать сталь;

щелочноземельные , такие как Li, Ca, Na, К. Эти металлы чаще всего применяются в качестве жидкометаллических теплоносителей в ядерных реакторах, очень часто применяются в качестве катализатора или для легирования легких и прочных сплавов на основе алюминия.

Свойства металлов

Все металлы вне зависимости от того, к какой группе относятся, имеют уникальные свойства, правильное применение которых позволяет использовать материалы в различных отраслях техники. Их пластичность определяет возможность механической обработки, что позволяет получить заготовку нужной формы. Использование металлов и сплавов различной теплопроводности дает возможность создавать изделия, которые будут или поглощать или выделять тепло. Электропроводность позволяет минимизировать затраты на преодоление внутреннего сопротивления металла при передаче электроэнергии на расстояния. Комплексное использование всех свойств металлов и сплавов позволяет подобрать материал, который отвечал бы требованиям, предъявляемым на производстве.

Применение металлов и сплавов

Любое современное производство требует правильного подбора материалов. В зависимости от требований к конечному изделию применяются различные комбинации металлов и сплавов. Черные металлы чаще всего используются в качестве основы или каркаса для многих изделий и механизмов. Цветные же металлы в большинстве случаев находят применение либо в качестве покрытий, дающих дополнительные свойства черным металлам, либо же самостоятельно, обеспечивая при этом вспомогательные функции при проектировании оборудования или изделий.

Классификация материалов мягких линз — Полезные статьи — Линзы-Курьером

В чем отличие контактных линз разных брендов. Разобраться в особенностях материалов контактных линз поможет данная статья

В 1986 Федеральная комиссия США по лекарственным препаратам и пищевым добавкам (FDA) и производители мягких контактных линз предложили классификацию мягких контактных линз в соответствии с содержанием воды и электрическим зарядом материала:

Группа FDA I: Линзы из неионного материала с низким содержанием воды.
Группа FDA II: Линзы из неионного материала с высоким содержанием воды.
Группа FDA III: Линзы из ионного материала с низким содержанием воды.
Группа FDA IV: Линзы из ионного материала с высоким содержанием воды.

Линзы из материала с низким содержанием воды содержат 35-50% воды. Это обычные линзы дневного ношения стандартной толщины. Но если их сделать очень тонкими, то они могут быть использованы и для пролонгированного режима ношения.

Линзы с высоким содержанием воды имеют гидрофильность в диапазоне от 51% до 80%. У них высокая кислородопроницаемость. Контактные линзы с высоким содержанием воды обычно делают из материала, содержащего в качестве сополимера NVP (N-винилпиpoлидoн). В таблице 1 приведены по группам некоторые материалы, используемые в изготовлении наиболее известных в России импортных мягких контактных линз.

Ю.Л.Минаев

Таблица 1. Примеры материалов, используемых для изготовления мягких контактных линз импортного производства.

НЕИОННЫЕ ПОЛИМЕРЫ

ИОННЫЕ ПОЛИМЕРЫ

Группа FDA I Низкое содержание воды (<50%)

Группа FDA II Высокое содержание воды (>50%)

Группа FDA III Низкое содержание воды (<50%)

Группа FDA IV Высокое содержание воды (>50%)

Тетрафилкон А (43%) (Dk=9)

— CooperVision Inc.

— Cooper Clear

Тефилкон (37,5%) (Dk=8)

— Alcon (CIBA Vision Corp.)

— CIBA SOFT standard

— Bausch&Lomb

— Optima FW

— Ocular Sciences Inc.

— Versa Scribe Edge III

— Wesley-Jessen.PBH

Полимакон (38%) (Dk=9)

— Elegance opaque

Альфафилкон А (66%) (Dk=32)

— Bausch&Lomb

— SofLens 66

Нелфилкон (69%) (Dk=26)

— Alcon (CIBA Vision Corp.)

— Focus Dailies

Сурфилкон A (74%) (Dk=35)

— Wesley-Jessen.PBH

— Precision UV

Фемфилкон (38%) (Dk=35)

— Wesley-Jessen.PBH

— DuraSoft 2

— DuraSoft 2 Colors for Light Eyes

Этафилкон А (58%) (Dk=28)

— Vistakon

— Acuvue

— Surevue

Вифилкон A (55%) (Dk=16)

— Alcon (CIBA Vision Corp.)

— Focus серия

Фемфилкон A (55%) (Dk=16)

— Wesley-Jessen.PBH

— DuraSoft 3 Fresh Look Disposable

— Fresh Look Colors

Окуфилкон (55%) (Dk= 19,7)

— Ocular Sciences Inc.

— High Time 55/Biomedics 55

У большинства современных мягких контактных линз кислородопроницаемость определяется в большей степени уровнем гидратации, чем природой полимерной структуры. Главным недостатком высокогидрофильных линз является их высокая чувствительность к механическим повреждениям, по сравнению с линзами со средним содержанием воды. Высокогидрофильные линзы, если сделать их слишком тонкими, могут даже вызывать повреждение эпителия роговицы, из-за его обезвоживания.

Группа FDA I. Неионные полимеры. Низкое содержание воды.

Благодаря неионной структуре (нейтральный электрический заряд) и низкому содержанию воды, эти материалы наименее предрасположены к отложениям.

Все линзы этой группы делают из полимеров, состоящих из поперечно сшитых молекул рНЕМА. Первым таким материалом, использованным в США для изготовления мягких контактных линз, был полимакон, полученный, как уже отмечалось, путем плотного сшивания рНЕМА с помощью небольшого числа мостиков из этиленгликольдиметакрилата. Полимакон и в настоящее время остается одним из наиболее широко распространенных материалов группы FDAI. Полимакон используют такие фирмы, как Bausch&Lomb (традиционные линзы дневного ношения Optima 38, планово сменяемые линзы гибкого режима ношения Optima FW), Ocular Sciences Inc. (традиционные линзы дневного ношения Versa Scribe Edge III) и другие.

По законам диффузии, контактная линза половинной толщины имеет вдвое большую кислородопроницаемость при прочих равных условиях. Поэтому поиски новых материалов, пригодных для изготовления тонких линз, привели к появлению сополимеров NVP с метилакрилатом и глицерилметакрилата с ММА (метилметакрилатом).

Например, тетрафилкон (Cooper Clear, CooperVision Inc.) — это трехзвенный полимер НЕМА (2-гидроксиэтилметакрилат), NVP и ММА, сшитых мостиками из дивинилбензола (DVB). В эту группу входит также фемфилкон (Durasoft, Wesley-Jessen) — сополимер НЕМА и 2-этоксиэтилметакрилата.

Группа FDA II. Неионные полимеры. Высокое содержание воды.

Материалы этой группы также электрически нейтральны, что делает их более устойчивыми к образованию отложений, чем ионные материалы с высоким содержанием воды.

В эту группу входят различные сополимеры (типа NVP и ММА), обеспечивающие высокое содержание воды. Линзы из этих сополимеров часто используются для ношения по графику плановой замены. Типичными примерами являются линзы плановой замены SofLens 66 (Bausch&Lomb), изготовленные из альфафилкона А с 66% воды, линзы Focus Dailies (CIBA Vision Corp.) из нелфилкона А с 69% воды, a также линзы с УФ-защитой Precision UV (Wesley-Jessen) из сурфилкона А с 74% воды. Количество воды в линзах этой группы определяется количеством поперечных сшивок. Для сшивки может быть использован PVA (поливиниловый спирт), который также обеспечивает высокую смачиваемость полимера водой.

В основном, из материалов с высоким содержанием воды делают линзы, которые подлежат более частой замене, чем линзы, изготовленные из материалов с низким влагосодержанием. Кроме того, линзы с высоким влагосодержанием, как правило, менее прочны, по сравнению с низкогидрофильными линзами.

Группа FDA III. Ионные полимеры. Низкое содержание воды.

Все линзы этой группы делают из полимеров, состоящих из поперечно сшитых молекул НЕМА, МА и третьего агента. Материалы из чистого НЕМА слишком мягки и легко рвутся. МА обеспечивает большую смачиваемость и влагопоглощение. Например, линзы традиционного ношения DuraSoft 2 и цветные линзы DuraSoft 2 Colors for Light Eyes компании Wesley-Jessen изготавливают из фемфилкона A (38%), являющегося сополимером НЕМА, этоксиэтилметакрилата (ЕОЕМА) и МА.

Наличие отрицательного заряда на поверхности линз способствует отложению положительно заряженных молекул белков и жиров слезы. Линзы 3-й группы в большей степени привлекают к себе различные продукты слезы, чем линзы первых двух групп. В целом можно отметить, что контактные линзы этой группы составляют небольшую долю производимых в настоящее время мягких контактных линз.

Группа FDA IV. Ионные полимеры. Высокое содержание воды.

Материалы 4-й группы применяются для изготовления целого ряда высококачественных линз частой плановой замены, планово сменяемых линз и традиционных линз гибкого и пролонгированного ношения (см. табл. 1).

Полимеры этой группы являются самыми химически активными веществами из всех групп. Наличие электрического заряда и высокое влагосодержание способствуют активному вступлению этих материалов в реакции с растворами и отложению продуктов слезы на поверхности линзы.

Материалы этой группы также очень чувствительны к окружающей среде. Они предрасположены к дегидратации и могут преждевременно пожелтеть или быстро испортиться при использовании для дезинфекции метода нагревания. Они также обесцвечиваются в результате взаимодействия с химическими агентами, содержащимися в растворах, применяемых для ухода за мягкими контактными линзами. Воздействие на линзы кислыми растворами (с низким рН) может привести к временным изменениям параметров линзы.

Классификация промышленных материалов — Промышленные материалы

Классификация промышленных материалов

Категория:

Промышленные материалы

Классификация промышленных материалов

Под классификацией понимается распределение материалов, изделий, свойств или явлений на отдельные группы, подгруппы, классы, подклассы, виды, подвиды, типы и другие категории. Деление материалов на эти категории проводится по общим для них признакам. Признаками классификации материалов могут быть: происхождение, свойства, форма, размер, цвет, способ производства, назначение и др.

Для промышленных материалов наиболее общими признаками следует считать происхождение, способ производства и назначение.

Итак, подразделяя материалы на отдельные группы, подгруппы, доходят до отдельных видов и предметов. Зная общие особенности отдельной группы материалов, можно легко охарактеризовать отдельные предметы, входящие в эту группу.

При классификации необходимо соблюдать следующие условия: а) она должна быть научно обоснована и иметь практическую значимость; б) деление материалов на категории должно производиться только по одному общему для них признаку; в) должна охватывать всю номенклатуру предметов; г) должна быть выдержана взаимосвязь между отдельными категориями классификации; д) количество признаков в каждой классификационной категории должно быть согласовано с возможностями цифрового кодирования, принятого для общегосударственной классификации промышленной и сельскохозяйственной продукции.

Классификация имеет важное значение. Она необходима прежде всего для изучения свойств и других особенностей материалов и изделий, находящихся в сфере обращения, для разработки общих и частных требований, предъявляемых к ним с учетом их назначения, для научно обоснованного составления планов производства материалов с учетом потребности в них, для изучения спроса и составления заявок промышленности, для упорядочения учета и отчетности и т. д.

Особое значение классификация приобретает при использовании в народном хозяйстве современных электронно-вычислительных машин, при кодировании промышленной и сельскохозяйственной продукции и т. д. Правильная классификация материалов по назначению позволяет легко определить возможность замены одного материала другим.

Различают следующие виды классификации: общегосударственную, отраслевую и учебную.

Общегосударственная классификация используется для деления промышленной и сельскохозяйственной продукции по классам, подклассам, группам, подгруппам, видам и т. д. для ее кодирования. Код представляет собой систему условных обозначений материалов с помощью цифр, букв и в сочетании их между собой. Это широко использовано в Общесоюзном классификаторе продукции (ОКП), по которому вся продукция распределена на 98 классов. Так, например, класс 22— полимеры, класс 39 — инструменты, класс 56 — продукция мебельной промышленности и т. д.

Отраслевая классификация применяется для продукции отдельных отраслей промышленности и имеет узковедомственное значение.

Учебная классификация преследует цель постепенно-ного изучения отдельных разделов курса «Промышленные материалы» для получения общих сведений о разнообразии их свойств, характере обработки, назначении и номенклатуре.

Номенклатура представляет собой перечень материалов, изделий, запасных деталей к ним и их разновидностей, объединенных каким-либо общим признаком: происхождением, назначением, характером обработки и др. Так, например, строительные материалы по природе и способу производства бывают каменные, металлические, стеклянные, битуминозные и др. Каменные материалы, в свою очередь, делятся на природные, керамические (обжиговые) и безобжиговые.

Номенклатура материалов может быть отраслевая и отдельного предприятия. Отраслевая номенклатура гораздо шире, чем номенклатура предприятия. Она включает в себя номенклатуру материалов, выпускаемых рядом предприятий данной отрасли промышленности. Различают и торговую номенклатуру, которая включает материалы, находящиеся в сфере обращения.

Номенклатура материалов может быть простой и сложной. Простая номенклатура включает ограниченное число изделий, а сложная — большое количество материалов, различных по виду, размеру, цвету, оформлению и назначению.

Для удовлетворения потребностей отдельных отраслей производства и строительства используется большое количество различных материалов и изделий, спрос на которые все время изменяется.

Чтобы полностью удовлетворить его, необходимо вести работу по формированию ассортимента материалов и изделий, т. е. комплектование их по различным признакам с учетом потребности в них отдельных предприятий, организаций или отрасли в целом.

Работа по формированию рациональной номенклатуры материалов ведется постоянно ведомствами, научно-исследовательскими институтами и лабораториями. При этом имеется в виду использование материалов и изделий с наибольшей эффективностью при строжайшем режиме и экономии.

Статьи по теме:

Классификация строительных материалов по горючести

Теплоизоляционные материалы с точки зрения обеспечения пожарной безопасности характеризуются свойствами горючести.

Фото: www.globalnews.ca

Существуют негорючие (группа НГ) и горючие материалы, которые в свою очередь, подразделяются на: Г1 – слабогорючие, Г2 – умеренногорючие, Г3 – нормальногорючие, Г4 – сильногорючие.

Фото:www.mycoastnow.com

Строительные материалы относятся к негорючим (камень природного происхождения, бетон из цемента, стекло, металлические изделия) при следующих значениях параметров горючести, определяемых экспериментальным путем: прирост температуры — не более 50 градусов Цельсия, потеря массы образца — не более 50%, продолжительность устойчивого пламенного горения — не более 0 секунд.

Фото:www.fixup.ru

Горючие строительные материалы подразделяются на следующие группы:
1) Слабогорючие (Г1), имеющие температуру дымовых газов не более 135 градусов Цельсия, степень повреждения по длине испытываемого образца не более 65%, степень повреждения по массе испытываемого образца не более 20%, продолжительность самостоятельного горения 10 секунд. К слабогорючим относятся: асфальтовый бетон, гипсовые и бетонные материалы, содержащие органический наполнитель более 8% массы, минераловатные плиты на битумном связующем при содержании его от 7 до 15% и др.

Фото:www.nascar.com

2) умеренногорючие (Г2), имеющие температуру дымовых газов не более 235 градусов Цельсия, степень повреждения по длине испытываемого образца не более 85%, степень повреждения по массе испытываемого образца не более 50%, продолжительность самостоятельного горения не более 30 секунд;

3) нормальногорючие (ГЗ), имеющие температуру дымовых газов не более 450 градусов Цельсия, степень повреждения по длине испытываемого образца более 85%, степень повреждения по массе испытываемого образца не более 50%, продолжительность самостоятельного горения не более 300 секунд;

Фото:www.shitimech.com

4) сильногорючие (Г4), имеющие температуру дымовых газов более 450 градусов Цельсия, степень повреждения по длине испытываемого образца более 85%, степень повреждения по массе испытываемого образца более 50%, продолжительность самостоятельного горения более 300 секунд.

Фото:www.gettyimages.com

Для материалов, относящихся к группам горючести Г1-ГЗ, не допускается образование горящих капель расплава. Для материалов, относящихся к группам горючести Г1 и Г2, не допускается образование капель расплава. Для негорючих строительных материалов другие показатели пожарной опасности не определяются и не нормируются.

Фото:www.pylon.ru

Все органические материалы, к примеру древесина, относятся к группе горючих, а их пожарная опасность повышается при добавлении различных полимеров. Например, лакокрасочные материалы не только повышают горючесть, но и способствуют более быстрому распространению пламени по поверхности, увеличивают дымообразование и токсичность. Для снижения пожарной опасности органических строительных материалов, как и в случае с полимерными веществами, их обрабатывают антипиренами. Нанесенные на поверхность, под воздействием высоких температур антипирены могут превращаться в пену или выделять негорючий газ.

Фото:www.vdomishke.ru

Одно из центральных мест занимают оценка пожарной опасности и грамотный выбор строительных материалов, основанный на действующих нормах и стандартах и учитывающий функциональное назначение и индивидуальные особенности здания.

Фото:www.sibtehproekt.com

По мнению специалистов, группа горючести материала не является основным критерием для выбора утеплителя, поскольку для конструкции важен класс пожарной опасности. А он определяется на основании натурных испытаний. Очень часто, даже горючие материалы позволяют добиться требуемых показателей пожарной опасности конструкции.

mihalick — факультеты / сайты персонала

Пожалуйста, дважды проверьте веб-адрес или воспользуйтесь функцией поиска на этой странице, чтобы найти то, что вы ищете.

Если вы уверены, что имеете правильный веб-адрес, но столкнулись с ошибкой, пожалуйста, связаться с администрацией сайта.

Спасибо.

Возможно, вы искали…

Михалик Ледвелл, 4 августа 2011 г., 10:54
материалы для дома по mihalick, 08 янв.2020 г., 13:56
Весенняя программа 2011 г. по mihalick, 4 августа 2011 г., 10:22
Chem 104Q2: Введение в химию материалов по mihalick, 08 янв.2020 г., 13:56: веб-ресурсов для Chem 104
классификация по mihalick, 4 августа 2011 г., 10:18
Chem 360: история современной науки в Великобритании по mihalick, 5 августа 2011 г., 15:27: материалов для разового курса специальных тем
Домашняя страница Михалика Ледвелл, 03 сен 2021 14:13
Резюме Дж. Э. Михалика по mihalick, 08 янв.2020 г., 13:54
сплавы по mihalick, 4 августа 2011 г., 10:16
Возможности исследования для студентов по mihalick, 23 апреля 2018 г., 17:08
структуры по mihalick, 4 августа 2011 г., 10:18

Классификация материалов в SAP

Объясните цель ведения представления классификации в материальном мастере.

Одна из причин, по которой мы сохраняем классификацию, — это партии менеджмент, к которому прилагаются такие характеристики, как срок годности к классу, и этот класс сохраняется в основной записи материала, поэтому всякий раз, когда транзакции будут считываться из значения характеристик.

Другое назначение — конфигурация вариантов. Для настраиваемого материала будет несколько характеристик. например: в автомобиле он идет с кондиционером — без кондиционера, металлический — неметаллический, нормальное рулевое управление — рулевое управление с гидроусилителем все это поддерживается как характеристики и присвоено классу, и мы используем этот класс при классификации материалов.

Есть еще много преимуществ и способов использования классификации в материальном мастере.

Какова цель класса в классификации материалов в SAP?

Классы позволяют классифицировать материалы с одинаковыми характеристиками.
Материал можно отнести к одному или нескольким классам.
Данные классификации действительны для всей компании.

Как можно присвоить материал классу?

Вы можете присвоить материал классу в одном из следующих способы:

Это можно сделать на экране классификации в Основная запись материала (MM01 / MM02):

— При создании данных классификации система запрашивает вы можете выбрать тип класса в диалоговом окне.При необходимости можно поменять тип класса на следующем экране, где вы назначаете материал один или несколько классов. Записи делаются в описании, статусе и значке. поля автоматически на основе выбранных вами классов. если ты присвоили материал более чем одному классу, вы можете отметить один из классы как стандартный класс. Затем вы можете присвоить значения признакам. Например, если характеристика цветная, вы можете присвоить ей значение синий.

— Включая подэкран «Характеристики» в данные экран в основной записи материала

На этом подэкране вы можете вести характеристики класса как дополнительные поля. В стандартной системе R / 3 этот подэкран остается скрытым, пока вы не присвоите его экрану основных данных материала твой выбор. Это можно сделать в пользовательской настройке основных записей материалов в разделе «Определить». Структура экранов данных для каждой последовательности экранов.
( Логистика — Общие -> Материалы Мастер -> Настройка основных записей материалов -> Определить структуру экранов данных для каждой последовательности экранов )
Характеристики (то есть поля), которые появляются на подэкран зависит от класса, присвоенного материалу тип.Вы можете присвоить класс виду материала в пользовательской настройке для Мастер материалов в разделе «Определение атрибутов типов материалов», где это подэкран и процедура, необходимая для его реализации, описаны в подробно в документации по полю Class.

— Используя отдельную функцию в системе классификации

Какая таблица классификации материалов используется?

Таблица классификации материалов в SAP выглядит следующим образом:

KLAH — Сведения о классе

CABN — Характеристика деталей

AUSP — Характеристические значения

CAWN — Характеристические значения

CAWNT — Тексты характеристических значений

KSML — присвоение характеристик классу

KSSK — Отнесение материалов к классу

Материаловедение: определение и классификация материалов — Видео и стенограмма урока

Материаловедение и технологии

Материаловедение важно для развития технологий и существует уже тысячи лет.У разных материалов разные сильные и слабые стороны, и они лучше подходят для разных целей. Поскольку технология — это процесс использования наших научных знаний для создания устройств и объектов, которые приносят пользу людям, понимание материалов является важным шагом в этом процессе.

Чем больше вы разбираетесь в материалах, из которых у вас есть выбор, тем более правильный выбор вы сделаете. Материалы, изучаемые в материаловедении, могут быть любыми: от простых материалов, таких как дерево, до современных искусственных материалов, таких как пластик, до новейших материалов, связанных с нанотехнологиями и биотехнологиями.Фактически, искусственные материалы сами по себе считаются технологиями.

Классификация материалов

Часть материаловедения включает в себя классификацию материалов: разделение их на группы. Материалы обычно делятся на четыре основные группы: металлы, полимеры, керамика и композиты. Давайте обсудим каждый из них по очереди.

Металлы — это такие материалы, как железо, сталь, никель и медь. Они находятся слева от периодической таблицы химии.Они, как правило, блестящие, прочные и обычно требуют высоких температур для плавления. В дальнейшем их можно разделить на черные металлы и сплавы и цветные металлы и сплавы. Черные металлы — это все, что содержит железо. Таким образом, это включает само железо, углеродистые стали, нержавеющие стали и другие сплавы (смеси) железа. Цветные металлы включают, среди прочего, алюминий, медь и никель. Металлы обычно используются, когда прочность особенно важна и когда материал также должен быть достаточно тонким.

Полимеры — это вещества, содержащие длинные повторяющиеся цепочки атомов. Большинство полимеров, которые мы используем в нашей повседневной жизни (например, пластмассы), созданы руками человека, но натуральные полимеры, такие как шерсть, шелк и натуральный каучук, действительно существуют. Использование полимеров зависит от конкретного материала, потому что каждый из них имеет разные свойства. Пластмассы можно найти повсюду, потому что они дешевы и просты в изготовлении, а также они прочные и долговечные.

Керамика — это материалы, традиционно изготавливаемые из глины, закаленной с помощью тепла.Но в материаловедении к керамике также относятся стекла, графит, алмаз и другие кристаллические структуры. Керамика чаще всего используется для изготовления керамических изделий, таких как тарелки и миски, для изготовления полупрозрачных изделий, таких как окна, и для украшения. Они сильно различаются, но, как правило, имеют высокую температуру плавления, являются особенно твердыми, неэластичными и не могут быть разрушены без разрушения.

И, наконец, композиты — это материалы, состоящие из двух или более указанных выше материалов, которые объединены или смешаны вместе иным образом.Это может быть сделано путем наложения двух материалов друг на друга или путем плавления материалов и их буквального смешивания. Композиты могут представлять собой смеси керамических и металлических материалов, армированных пластиков и материалов, которые по своей природе являются смесями, например, бетоном.

Краткое содержание урока

Материаловедение — это часть инженерии, которая включает открытие и разработку новых материалов, а также анализ их свойств и структуры. Эти знания затем используются для выбора дизайна, поскольку разные материалы имеют разные преимущества и недостатки.Правильный выбор материала может полностью изменить качество продукта и то, насколько успешно он выполняет свою работу.

Материалы можно разделить на четыре основные группы: металлы, полимеры, керамика и композиты. Металлы — это материалы в левой части периодической таблицы химии, которые включают черные металлы, в которых есть железо (включая сталь), и цветные металлы, в которых его нет. Полимеры содержат длинные цепочки повторяющихся узоров атомов и включают шерсть, шелк, резину и пластмассы. Керамика — это кристаллические структуры, которые имеют тенденцию быть твердыми, неэластичными и легко разрушаться. И, наконец, композиты состоят из смеси двух или более материалов.

Комбинация гибридного пассивного поляриметрического формирователя изображения и лидара для классификации материалов

1. Введение

Многие приложения, такие как автономное вождение, наблюдение, разведка и поражение цели, требуют способности точно классифицировать объекты.Как активные (например, гидролокаторы, радары и лидарные системы), так и пассивные изображения (например, камеры видимого и инфракрасного диапазона) являются популярными решениями для классификации объектов. Активные датчики изображения, работающие в оптическом спектре, такие как лидар, активно пропускают свет и обнаруживают свет, рассеянный назад, для определения свойств, формы и размера материала. ¹ Лидар предлагает несколько преимуществ по сравнению с другими способами зондирования, в том числе дальность (включение рендеринга облака точек), разделение импульсов (позволяющее проникать в листву для классификации скрытых объектов), направленное отражение материала и инвариантность к освещению.² Подобно лидарам, пассивные инфракрасные датчики также фиксируют свойства материала, такие как спектральная отражательная способность, а также пространственная информация; однако пассивные датчики используют внешние источники для освещения или излучения (например, солнце, освещающее материал, или материал, излучающий самостоятельно из-за температуры тела). И лидар, и пассивное инфракрасное изображение продемонстрировали отличную производительность при классификации объектов, если предположить, что достаточный пиксельный охват объекта достигается с помощью изображения, чтобы вывести пространственную информацию об объекте (например,g., сопоставление с шаблоном). ³ ^, ⁴ Однако пространственное распознавание будет успешным только в том случае, если значительная часть объекта видна. Для сценариев, в которых отображается только малая часть поверхности объекта (например, скрыта из-за затемнения), пространственная информация имеет ограниченную полезность. В этом сценарии для классификации объектов доступна только спектральная информация (эту непространственную классификацию можно рассматривать как классификацию материалов).

Поляризационно-чувствительное пассивное инфракрасное изображение было использовано и продемонстрировано для улучшения различения естественных и искусственных классов.⁵ ^, ⁶ Эта двухклассовая дискриминация обычно основана на усилении контраста пространственной области в сцене с окружающим фоном. Также были исследованы более сложные методы классификации материалов с использованием пассивных поляриметрических формирователей изображений для классификации типов материалов. ⁷ ^— ¹¹ Для получения успешных результатов методы должны делать несколько допущений, таких как известная ориентация поверхности материала и единственный источник освещения.Эти предположения могут быть неверными в реальных приложениях дистанционного зондирования, использующих только пассивные датчики. В смежных работах авторы предлагают использовать лидар для получения ориентации объекта и геометрии измерения; ¹⁰, однако, никаких дальнейших исследований в отношении этого предположения не проводилось.

В последние годы были достигнуты значительные успехи в методах машинного обучения для классификации, особенно в области глубокого обучения. ¹² ^— ¹⁶ Недавно опубликованный обзор ¹² рассматривает публикации по классификации гиперспектральных изображений на основе глубокого обучения и сравнивает несколько стратегий по этой теме.Обследование включает сети, предназначенные для использования только спектрального содержания одного пикселя, что идеально подходит для классификации материалов. К сожалению, классификация материалов при пассивной визуализации затруднена из-за значительной изменчивости сигнала из-за колебаний внешних источников, таких как температура, облачный покров и суточный цикл. ¹⁷ Эта проблема была продемонстрирована с помощью сети глубоких убеждений, обученной с использованием длинноволновых инфракрасных (LWIR) гиперспектральных изображений, собранных за несколько дневных циклов.¹³ Результаты показали, что многодневная расширенная глубокая сеть значительно снизила производительность при тестировании в течение одного дня, что свидетельствует об отсутствии обобщения для конкретного используемого набора данных. В другой работе был предложен метод глубокого обучения с передачей для улучшения производительности классификации гиперспектральных изображений в ситуации ограниченных обучающих выборок. ¹⁴ Дизайн глубокой сети неизменно демонстрирует превосходную производительность по сравнению с другими популярными методами машинного обучения.Однако для дизайна требуются пространственные особенности, которые могут быть ограничены, если объект частично скрыт. В аналогичной работе используются методы глубокого обучения для комбинирования гиперспектральных изображений с видимыми модальностями ¹⁵ и лидаром ¹⁶. Эти публикации предполагают, что объединение информации с использованием методов машинного обучения значительно повысит эффективность классификации.

В этой статье мы представляем гибридную комбинацию пассивного поляриметрического тепловизора LWIR и лидара для классификации материалов.Лидар обычно сочетается с гиперспектральными изображениями, чтобы использовать характеристики высоты и формы лидара со спектральными характеристиками, полученными с помощью пассивных датчиков, работающих на многих длинах волн. ¹⁸ ^— ²⁰ Точно так же поляриметрические изображения обычно объединяются с гиперспектральными изображениями. ²¹ ^— ²³ В отличие от вышеупомянутого исследования, которое полагается на гиперспектральную характеристику материалов для различения типов материалов, мы объединяем пассивные поляриметрические и активные характеристики отражательной способности архитектуры двойной визуализации.Конкретные возможности визуализации, которые мы используем, включают степень линейной поляризации (DoLP) от пассивной поляриметрической визуализации, моностатическое однонаправленное отражение (fr) от лидарной визуализации и ориентацию обзора (θ, ϕ). Предполагается, что ориентация обзора доступна с использованием лидарного трехмерного (3-D) определения расстояния до облака точек. Было опубликовано очень ограниченное исследование комбинации лидара с пассивной поляриметрической визуализацией для повышения эффективности классификации, что, по нашему мнению, является важным аспектом в приложениях машинного обучения для получения инфракрасных изображений.²⁴ Нововведение в нашей работе включает (1) архитектуру использования θ, ϕ и fr из лидара в сочетании с DoLP, измеренного пассивным поляриметрическим формирователем изображения, (2) уникальный набор данных из 34 различных типов материалов, отображающих гибридную систему. при восьми углах наблюдения и (3) результаты классификации материалов в результате объединения измерений, угла обзора и данных тренировки. Поэтому основной упор в данной статье делается на введение и демонстрацию предлагаемого гибридного метода зондирования для классификации материалов.Мы считаем, что на основе этой работы для конкретных приложений могут быть разработаны расширенные методы классификации.

Остальная часть этого документа организована следующим образом. В гл. 2 мы описываем методы зондирования, используемые в этой работе, включая представление данных датчиков. Затем, разд. 3 представлено решение для классификации материалов, ориентированное на совместное использование пассивных поляриметрических и лидарных инфракрасных изображений. Предлагаемая мультисенсорная архитектура использует угол наблюдения, а также многократные измерения, сделанные каждым датчиком, для классификации типа материала.Также представлена демонстрация примера приложения. В гл. В разделе 4 мы демонстрируем возможность классификации материалов с помощью предлагаемой мультисенсорной архитектуры путем обучения и тестирования шести популярных методов машинного обучения. Объясняется измерение и обработка набора данных двойной модальности. Точность классификации мультисенсорной архитектуры сравнивается с характеристиками каждого датчика, работающего независимо. Наконец, в последнем разделе мы завершаем нашу работу и направления будущих исследований.

2. Датчики и представление данных

Приложение машинного обучения, представленное в этом документе, использует гибридную архитектуру визуализации, состоящую из лидарных и пассивных поляриметрических датчиков для захвата функций fr и DoLP соответственно. Независимые способы восприятия представляют отличительные характеристики материала; однако оба зависят от одного и того же описания взаимодействия электромагнитного поля с материалами. Рассмотрим сценарий оптического сигнала с длиной волны λ (нм), падающего на поверхность в направлении, описываемого θi и ϕi, и отражающегося в направлении θr и ϕr.Отраженная яркость Lr (Wm − 2 sr − 1) несет информацию о поляриметрических взаимодействиях падающей освещенности Ei (Wm − 2) и выражается как

Eq. (1)

Lr (θr, ϕr, λ) = Mr (θi, ϕi, θr, ϕr, λ) Ei (θi, ϕi, λ), где Mr (sr − 1) — поляриметрическая двунаправленная функция распределения коэффициента отражения, которая равна матрица Мюллера 4 × 4. ²⁵ ^— ²⁷ Lr и Ei — матрицы столбцов 4 × 1 в нотации Стокса, описываемые как где S представляет поляриметрическое состояние сигналов, описываемых параметрами Стокса s0, s1, s2 и s3.Обозначение Стокса позволяет s0 представлять общую интенсивность сигнала, s1 представлять горизонтальную и вертикальную линейные поляризации, s2 представлять линейную поляризацию, ориентированную под углом 45 и 135 градусов, а s3 представлять круговую поляризацию. ²⁶ Уравнение (1) — это общее представление оптического сигнала, взаимодействующего с поверхностью материала. Представление данных сигналов, захваченных лидаром и пассивной поляриметрической визуализацией, более подробно обсуждается в следующих разделах.

2.1.

Лидар

Функции лидара, используемые в нашей технике машинного обучения, включают однонаправленную отражательную способность и дальность.Отражательная способность используется для характеристики материала, а диапазон используется для оценки угла наблюдения поверхности материала. Импульсный лидарный датчик прямого обнаружения, используемый в данной работе, работает на длине волны 1,55 мкм и использует лавинный фотодетектор линейного режима. Система излучает лазерный импульс длительностью 5 нс на полувысоте, который поражает и рассеивает непрозрачные поверхности. Интенсивность обратно рассеянной лазерной энергии фиксируется фотодетектором и оцифровывается приемником. Время, прошедшее между переданным и отраженным импульсами, используется для расчета дальности.Для оценки угла падения можно использовать несколько измерений дальности на некоторой части поверхности. Пик обратно рассеянного импульса используется для оценки отражательной способности.

Как показано на рис. 1 (а), в активных датчиках обычно преобладает однонаправленное излучение, представленное уравнением. (1) с θr = θi и ϕr = ϕi, которые мы обозначим как θ и ϕ соответственно. Однако приемный детектор нечувствителен к поляризации; поэтому измеряется только s0-компонента Lr. Кроме того, мы предполагаем, что недиагональные элементы в первой строке матрицы Мюллера наших данных равны нулю.Это предположение подтверждается экспериментальными измерениями ²⁸ ^, ²⁹ различных материалов, которые показывают, что недиагональные матричные элементы Мюллера большинства непрозрачных поверхностей, которые могут наблюдаться с помощью дистанционного зондирования, приблизительно равны нулю. Используя указанные упрощения, уравнение. (1) аппроксимируется для нашей лидарной системы как

Eq. (3)

Lr (θ, ϕ, λ) = fr (θ, ϕ, λ) Ei (θ, ϕ, λ), где Lr и Ei — скалярные s0-элементы групп Lr и Ei, а fr (sr − 1 ) является верхним левым элементом M, который представляет скалярную моностатическую двунаправленную функцию распределения отражательной способности (mBRDF).

Рис. 1

Изображение общей геометрии радиометрических источников при (а) активном (однонаправленном) и (б) пассивном (зеркальное, диффузное и самоизлучение) изображений.

Из-за практических сложностей при измерении Ei в формуле. (3) fr определяется в альтернативной форме как

Eq. (4)

fr (θ, ϕ, λ) = PrPiΩ cos θ, который описывает рассеянную мощность Pr (Вт) на единицу телесного угла Ω (sr), нормированную падающей мощностью Pi (Вт) и косинусом зенита детектора угол θ, измеренный относительно поверхности материала.³⁰ Теоретически активную систему формирования изображения можно откалибровать так, чтобы она имела известное значение Pi, путем измерения прямой выходной мощности и оценки дальности и атмосферного затухания. Аналогичным образом, θ можно оценить путем расчета ориентации поверхности с использованием данных лидарного трехмерного облака точек, а Ω рассчитывается исходя из дальности и размера апертуры. Следовательно, fr можно рассчитать и использовать для классификации материалов. Альтернативный метод расчета fr в экспериментах использует эталонный материал с известной направленно-полусферической отражательной способностью ρDHR, такой как Spectralon, в дополнение к Pr и θ.Это благоприятный метод, поскольку Pi может быть трудно откалибровать, однако ρDHR можно точно измерить с помощью лабораторных приборов. Поскольку Spectralon произведен так, чтобы максимально приблизить идеальные ламбертовские диффузные отражатели, Spectralon fr предполагается равным ρDHR (λ) π, что подтверждено лабораторными измерениями. Наконец, mBRDF рассчитывается как

Eq. (5)

fr (θ, ϕ, λ) = Pr cos θsPrs cos θρDHR (λ) π, где Prs — измерение мощности (или пик импульса обратного рассеяния) Spectralon, Pr — измерение мощности образца, а падающая мощность характеризуется постоянной для каждого измерения (Spectralon и образца).³⁰ ^, ³¹ В этой статье база данных материалов fr собрана с использованием метода, описанного в формуле. (5).

2.2.

Пассивный поляриметр

Поляриметрическая характеристика, DoLP, регистрируется с помощью охлаждаемого поляриметра Polaris 640 LWIR Imaging, производимого Polaris Sensor Technologies, Inc. ³² Датчик имеет рабочую длину волны от 7,5 до 11,1 мкм и до 120 мкм. -Гц частота кадров. Система Polaris 640 оснащена фиксированным поляризатором и вращающимся поляриметром-замедлителем изображения, который измеряет линейную поляризацию, ориентированную под 0, 45, 90 и 135 градусов, так что L0, L45, L90 и L135 градусов. являются скалярными измерениями L.Измерения объединены с использованием модифицированного метода Пикеринга ⁵, описанного как

Eq. (6)

L = [s0s1s2s3] = [L0 deg + L45 deg + L90 deg + L135 deg2L0 deg − L90 degL45 deg − L135 deg0], чтобы получить поляриметрическую матрицу столбца Стокса. Поскольку круговая поляризация, излучаемая объектом, встречается крайне редко, большинство пассивных поляриметров (включая тот, который использовался в наших экспериментах) не улавливают s3; ²⁷ ^, ³³, следовательно, элемент s3 установлен в ноль.

Распространенной характеристикой поляризации в пассивной поляриметрической визуализации является DoLP, который вычисляется из L как

и описывает долю мощности, которая линейно поляризована. Из-за природы задействованных величин DoLP находится в диапазоне от нуля до единицы (т. Е. Ноль означает, что поляризация не обнаружена, а единица указывает, что сигнал полностью поляризован). Как показано на рис. 1 (b), пассивные датчики улавливают сумму зеркальных и диффузно отраженных сигналов, а также самоизлучаемого излучения.³⁴ Излучаемая яркость Le (Wm − 2 sr − 1) описывается как

Eq. (8)

Le (θ, ϕ, λ) = Me (θ, ϕ, λ) [Eb (λ) 000] T, где Eb (Wm − 2) — интенсивность излучения, полученная из температуры поверхности тела, Me (sr − 1) — направленный поляриметрический эмиттанс, который представляет собой матрицу Мюллера 4 × 4, ²⁷ и θ, ϕ — угол наблюдения относительно нормали. Зеркальное и диффузно отраженное сияние описывается уравнением. (1). Мы предполагаем, что излучаемая яркость значительно больше, чем диффузное и зеркальное отражение в диапазоне длин волн LWIR.Экспериментально было показано, что это верное предположение при отображении объектов, нагретых до ~ 100 ° C, с холодным небом. ³⁵ Таким образом, эксперименты в этой статье проводятся на нагретых образцах в контролируемой закрытой лаборатории. Пассивные поляриметрические измерения объекта выполняются с помощью волновой пластины-замедлителя под углами 0, 45, 90 и 135 градусов, так что матрица-столбец в уравнении. (6) можно построить. Наконец, DoLP рассчитывается по формуле. (7).

Фундаментальные свойства поляризации предполагают, что поляриметрические измерения могут быть полезными функциями для классификации материалов, особенно для различения шероховатых и гладких поверхностей.⁹ ^, ³⁶ Обычно это объясняется представлением текстуры поверхности в виде множества микрограней с ориентациями, следующими случайным образом. Зависимая от угла поляризация от каждой микрофасетки некогерентно суммируется при одновременном наблюдении нескольких микрограней шероховатой поверхности, что приводит к неполяризованному сигналу. И наоборот, гладкие поверхности поддерживают постоянную ориентацию по всей поверхности и, следовательно, сохраняют поляриметрический сигнал.

2.3.

Представление данных

В данной статье усовершенствована классификация материалов за счет использования набора функций, состоящего из измерений лидарных и пассивных поляриметрических датчиков, которые характеризуются хорошо определенным набором углов наблюдения. Ожидается, что количество уникальных углов наблюдения и конкретные используемые углы существенно повлияют на качество классификации. Например, из теории отражательной способности Френеля известно, что DoLP увеличивается по мере увеличения угла наблюдения относительно нормали.³⁷ Что касается угловой зависимости mBRDF, идеально диффузные ламбертовские поверхности имеют однородную fr для всех углов; однако реалистичные поверхности обычно имеют зеркальные компоненты с более высокими значениями в пределах зеркального лепестка нормального падения. ³⁰ Мы предполагаем, что угол наблюдения может быть определен путем оценки ориентации поверхности относительно нормали с использованием лидарных трехмерных изображений облака точек. Угол наблюдения представлен как θ и ограничен моностатической плоскостью падения, такой что ϕ = 0 градусов.Кроме того, во многих приложениях можно измерить несколько углов наблюдения на одной поверхности материала из-за движущейся платформы или движущегося объекта. Признаки совместно представлены вектором признаков X как

Eq. (9)

X (θ1, θ2,…, θN) = [fr (θ1) fr (θ2) ⋮ fr (θN) DoLP (θ1) DoLP (θ2) ⋮ DoLP (θN)] T, где N представляет собой общее количество углов наблюдения, при которых производятся измерения.

3. Архитектура гибридного датчика для классификации материалов

В этом разделе мы представляем первую в истории реализацию гибридного пассивного поляриметрического формирователя изображения и комбинации лидара для классификации материалов.Хотя мы считаем, что сочетание этих методов дает несколько преимуществ, в данной статье особое внимание уделяется классификации типов материалов. Классификация материалов может быть чрезвычайно полезной для обнаружения частично скрытых объектов или может помочь в пространственной классификации объектов. Как обсуждалось в предыдущем разделе, гибридная архитектура зондирования, которую мы предлагаем, использует функции fr и DoLP, измеряемые лидарным и пассивным поляриметрическими датчиками, соответственно, которые одновременно фиксируются при совместной геометрии наблюдения.Предлагаемая архитектура гибридного зондирования требует наличия современного лидара с линейным режимом, способного получать с высоким разрешением трехмерное облако точек и измерения отражательной способности для каждого пикселя. Данные облака точек используются для оценки ориентации поверхности и, следовательно, угла наблюдения θ относительно нормали к поверхности. Для расчета fr и DoLP используются значения интенсивности как лидарного, так и пассивного поляриметрического инфракрасного излучения. Необходимые этапы обработки показаны на рис. 2. Сначала регистрируются лидарные и пассивные поляриметрические измерения для формирования трехмерного облака точек, интенсивности и данных Стокса.Измерения можно повторять для захвата нескольких углов наблюдения. Характеристики объединены, чтобы сформировать X из уравнения. (9), и реализована классификация материалов. Подробности процесса классификации представлены далее, а обучение и оптимизация параметров классификатора обсуждается в разд. 4.4. Если предложенная архитектура используется в приложениях, где присутствуют большие расстояния или неблагоприятные погодные условия, измерения должны быть скорректированы, чтобы компенсировать влияние окружающей среды.В гл. 3.2, в качестве условной гибридной сенсорной системы, которая представляет собой одно из нескольких приложений, извлекающих выгоду из этой прогрессивной технологии, и обсуждаются решения потенциальных препятствий для использования предлагаемой технологии в тактической среде.

Рис. 2

Блок-схема классификации гибридных чувствительных материалов.

3.1.

Классификация материалов

Поскольку ожидается, что как fr, так и DoLP будут иметь согласованные и повторяемые измерения в большинстве ситуаций, в этой статье рассматривается алгоритм контролируемого обучения для классификации материалов гибридных датчиков.В контролируемом машинном обучении помеченные образцы данных используются в автономном режиме для моделирования сопоставления между входными примерами и известными выходными классами. ³⁸ Мы используем характеристики, измеренные в сравнении с лабораторными данными из различных наборов данных о материалах, для обучения контролируемого классификатора определению типа материала. Ключевая идея контролируемого обучения — оценить границу принятия решения, которая отделяет каждый класс друг от друга на основе данных обучения. Мы предлагаем использовать машину опорных векторов (SVM) для классификации типов материалов из-за доказанного успеха этого классификатора в аналогичных приложениях, таких как получение гиперспектральных изображений для классификации земного покрова и обнаружения целей.³⁹ ^, ⁴⁰ Однако мы считаем, что на основе предлагаемой техники (т. Е. Гибридного зондирования с известной ориентацией обзора) можно разработать усовершенствованные классификаторы, которые оптимизируют производительность для конкретного приложения. SVM, представленная в этой статье, демонстрирует общее применение классификации материалов.

Классификатор SVM пытается найти оптимальную разделяющую гиперплоскость, которая максимизирует разницу между ближайшими обучающими выборками каждого класса.Гиперплоскости обычно формируются в многомерном пространстве с использованием функций преобразования ядра; ^41, и граничные пиксели (то есть опорные векторы) используются для создания поверхности принятия решения. ⁴² Следовательно, классификаторы SVM по своей сути являются двоичными классификаторами, предназначенными для решения двухклассовых задач. Для разделения нескольких классов необходимо реализовать набор классификаторов SVM. Мультиклассовые проекты включают принцип «один против всех» (один классификатор SVM для каждого класса) и один против одного (один классификатор SVM для каждой пары классов).Классификатор SVM — это особенно популярное решение для машинного обучения, когда доступно ограниченное количество обучающих выборок, ⁴³, что обычно имеет место при нетрадиционной визуализации, такой как гиперспектральная, поляриметрическая и лидарная. Реализация, выбор параметров и точность классификации материалов для предлагаемой нами гибридной сенсорной системы представлены в разд. 4.

3.2.

Условная система

Предлагаемая гибридная архитектура зондирования полезна для множества приложений машинного обучения, таких как автоматическое обнаружение целей, классификация земного покрова, автономное вождение и машинное зрение на производстве.Фактические системные параметры лидара и пассивных поляриметрических датчиков следует тщательно выбирать, чтобы оптимизировать производительность для конкретного приложения. Например, коммерчески доступные лидарные системы, разработанные для автономного вождения, в настоящее время используют высокую скорость сканирования и большое поле зрения, требуя лазеров с высокой частотой повторения при умеренной мощности и максимальном расстоянии ~ 200 м. ⁴⁴ ^— ⁴⁶ В отличие от этого, для сканирования лидара с линейным режимом в приложениях дистанционного зондирования трехмерного картографирования обычно требуется более мощный лазер и он работает на высоте от ~ 1000 до 5000 футов, ⁴⁶ с рабочим диапазоном ∼1 км или больше.В этом разделе мы демонстрируем осуществимость предложенной архитектуры, представляя условную реализацию для приложения дистанционного зондирования.

Чтобы поддержать наше представление о гибридном зондировании, тактический демонстратор полностью собран с использованием имеющегося в продаже пассивного поляриметрического формирователя изображения, производимого Polaris Sensor Technologies, Inc., как описано в разд. 2.2, а также пользовательскую лидарную систему, принадлежащую и управляемую Исследовательской лабораторией ВВС (AFRL) на базе ВВС Эглин. Параметры для демонстрации приведены в таблице 1.Система используется для получения изображений на расстоянии ~ 1,5 км с 25-метровой башни. Плоская алюминиевая панель размером 1,22 м × 1,52 м, окрашенная в белый цвет, размещена на преимущественно естественном участке под углом 1,469 км и углом наблюдения 40 градусов. Пример изображения из демонстрации показан на рис. 3. В этом диапазоне на панели с лидарной и пассивной системами ∼88 и 12 пикселей соответственно. Для этого приложения пассивная система разработана так, чтобы иметь большее поле зрения для определения местоположения возможных интересующих объектов, а лидару настраиваются изображения определенных областей с высоким разрешением.Представленная условная гибридная система демонстрирует возможность захвата изображений с помощью тактической системы в соответствующем приложении.

Таблица 1

Параметры гибридной пассивной поляриметрической и лидарной демонстраторной системы.

9039 Гальванометры XY

Параметры пассивной системы		Параметры лидарной системы
Датчик	Polaris Vela 640	Датчик	AFRL Custom
Длина волны	от 7 до 11.1 мкм	Длина волны	1,55 мкм
Поляризация	0 градусов, 45 градусов, 90 градусов и 135 градусов	Детектор	InGaAs LmAPD
	пикселей 64039 9039 9039 9039 Сканер
FOV	8 ° × 6 °	FOV	0,9 ° × 0,9 °
IFOV	220 мкрад	Расходимость лазера .267 мкс	Мощность лазера	270 мВт
Частота кадров	120 Гц	Скорость лазера	30 кГц
Максимальный измеренный диапазон	5 км (100 ° C черное тело)	Максимальный диапазон измерения	2 км (10% Spectralon)

Рис.3

Изображение с демонстрации гибридного датчика, показывающее (а) fr от лидарной системы и (b) DoLP от пассивного поляриметрического формирователя изображения, с плоским белым окрашенным алюминием панель обведена красным.

Если предложенная архитектура используется в приложениях, где присутствуют большие расстояния или неблагоприятные погодные условия, измерения лидара должны быть скорректированы для компенсации атмосферного затухания и потери сигнала с использованием радиометрической модели. Первым методом решения этой проблемы является выбор рабочей длины волны лазера в пределах окна с высокой пропускной способностью. Кроме того, мы предлагаем использовать популярные радиометрические модели, такие как MODTRAN ⁴⁷ или LEEDR, ⁴⁸, а также текущие метеорологические данные для корректировки атмосферных эффектов.Пассивный поляриметрический сигнал DoLP не изменяется из-за ослабления сигнала, но источники шума, такие как диффузное отраженное излучение LWIR, могут повлиять на поляриметрический сигнал. В этой статье мы не пытаемся исправить измерения, сделанные в неблагоприятных условиях и на больших расстояниях. Вместо этого мы ограничиваем наши измерения в этой статье близким диапазоном при идеальных условиях, а затем вводим общий источник ошибок в тестовую базу данных при оценке точности классификации (обсуждается в разделе 4.4).Термин «ошибка» представляет собой последствия получения изображений на большом расстоянии и атмосферных условий (или возможные ошибки, возникающие в результате исправления этих эффектов). Добавление ошибки к нашим данным изменяет отношение сигнал / шум (SNR), которое варьируется, чтобы представить несколько степеней точности, которые можно ожидать. В основном ожидается, что более длинные диапазоны и более сложные условия визуализации уменьшат SNR, и мы оцениваем производительность в зависимости от различных значений SNR.

4. Результаты эксперимента

В этом разделе предложенная архитектура оценивается для классификации материалов.Мы представляем уникальный общий набор данных для поляриметрических LWIR и лидарных измерений на различных материалах. Затем анализируется набор данных и обсуждаются тенденции для каждого класса. Затем полностью описывается реализация обучения с учителем. Наконец, представлена комплексная оценка эффективности классификации материалов для алгоритмов машинного обучения.

4.1.

Набор данных

Насколько нам известно, не существует наборов данных лидара с пассивными поляриметрическими изображениями LWIR для оценки эффективности алгоритмов классификации материалов.Поэтому проводится эксперимент для получения уникальных характеристик разнообразного набора материалов с использованием как активных, так и пассивных поляриметрических систем формирования изображений в инфракрасном диапазоне. Эксперимент проводится для сбора fr и DoLP 34 материалов, отображаемых под восемью углами наблюдения. Образцы материалов состоят из окрашенных алюминиевых панелей (разного цвета и блеска), тонкой крашеной плитки (разного цвета и текстуры), природных объектов (например, листьев, сосновой иглы и коры), асфальта, бетона, кирпича, резины, металл, черепица, фанера, оргстекло и картон, как показано на рис.4. Разнообразный набор материалов разделен на 19 классов, которые обозначены как классы от a до s. Измерения каждого материала анализируются в разд. 4.2, а группировки классов используются для классификации в разд. 4.4.

Рис. 4

Материалы, использованные в экспериментах, разделены на 19 классов, обозначенных буквами от a до s. Для каждого материала показаны изображение и название (есть два образца алюминия, окрашенного в зеленый цвет и два образца алюминия, окрашенного в черный цвет, изготовленные разными поставщиками красок).

Каждый образец помещается на поворотный столик, управляемый шарнирно-сочлененной треногой, которая может поворачиваться и наклоняться с помощью команд, управляемых компьютером.Образцы отображаются под углами от 0 до 70 градусов с шагом 10 градусов, где 0 градусов — нормальное падение (определяемое зеркалом), а ϕ поддерживается постоянным на уровне 0 градусов. Вся сцена остается статичной для каждой итерации визуализации. Сканирующая лидарная система фиксирует интенсивность импульса в каждом пикселе изображения, измеряя пиковую мощность обратно рассеянного импульса. Область интереса (ROI) выбирается вручную на лидарных изображениях, чтобы представить примерно одну и ту же часть материала для всех углов, как показано на рис.5. Область интереса выбрана так, чтобы включать в себя все поверхности образца, за исключением областей рядом с краем. Область интереса состоит как минимум из 1800 пикселей при нормальном разрешении и 250 пикселей при 70 градусах. Измерения проводятся в контролируемой лабораторной обстановке на расстоянии ∼9 м. Измерения также проводятся с калиброванными панелями Spectralon с точным измерением ρDHR на длине волны 1,55 мкм. Используя средние измерения мощности материалов и панелей Spectralon, fr рассчитывается по формуле. (5).

Фиг.5

Экспериментальная установка, показывающая сенсорные измерения (а) лидара по нормали к поверхности материала, (б) лидара под углом 70 градусов, (с) интенсивности LWIR по нормали и (d) интенсивности LWIR под углом 70 градусов. Области интереса для активной системы показаны синим цветом.

Весь процесс эксперимента повторяется с использованием поляриметра LWIR вместо лидарной системы. Чтобы уловить излучательные свойства материала, используется нагревательный элемент, поддерживающий температуру поверхности ~ 100 ° C. Пассивный поляриметр измеряет столбцовую матрицу Стокса, как описано в уравнении.(6) (пример изображения показан на рис. 5). Области интереса выбираются вручную и состоят из не менее 3000 пикселей при нормальном угле наблюдения и 650 пикселей при 70 градусах. Наконец, DoLP рассчитывается по формуле. (7). Более подробная информация об установке и методологии эксперимента была недавно опубликована. ²⁴

Среднее значение выборки X ¯ и стандартное отклонение σSV значений пикселей в каждой области интереса вычисляются для статистического представления экспериментальных измерений как случайных величин. Для простоты и fr, и DoLP аппроксимируются как распределения Гаусса.Набор функций уравнения. (9) формируется с использованием экспериментальных измерений каждого материала, описанного как

Eq. (10)

X (θ1, θ2,…, θN) = X¯ (θ1, θ2,…, θN) + ηSV (θ1, θ2,…, θN), где θ1, θ2,…, θN — углы наблюдения 0 градусов, 10 градусов, 20 градусов, 30 градусов, 40 градусов, 50 градусов, 60 градусов и 70 градусов. Вектор X¯ содержит вычисленное среднее значение выборки при углах наблюдения от 1 до N. Вектор ηSV содержит случайные числа, представляющие дисперсию выборки из-за текстуры поверхности. Гауссовы распределения, используемые для генерации ηSV, представляют собой нулевое среднее, а зависящие от угла стандартные отклонения для каждого элемента ηSV представлены вектором σSV (θ1, θ2,…, θN), который содержит вычисленное стандартное отклонение при углах наблюдения, равных одному через N .Статистика X¯ и σSV лидарных и пассивных поляриметрических измерений для каждого из 34 материалов представлена на рис. 6 и 7 соответственно. Каждая кривая представляет материал, измеренный в зависимости от угла наблюдения. Точки данных на кривых представляют собой среднее значение, а столбцы ошибок на каждой кривой представляют собой одно стандартное отклонение измерений в пределах ROI. Классы разделены на шесть цифр с разными пределами оси Y, чтобы лучше просматривать данные на диаграммах.

Рис. 6

Лидарное среднее измерение fr (в пределах области интереса) в зависимости от угла наблюдения для материалов классов (a) a – c, (b) d – f, (c) g и h, (d) i – k, ( e) l – n и (f) o – s.Стандартное отклонение показано в виде столбцов ошибок для каждой точки данных.

Рис. 7

Среднее измерение пассивного поляриметра DoLP (в пределах области интереса) в зависимости от угла наблюдения для материалов классов (a) a – c, (b) d – f, (c) g и h, (d) i – k , (e) l – n и (f) o – s. Стандартное отклонение показано в виде столбцов ошибок для каждой точки данных.

4.2.

Анализ данных

Затем мы анализируем набор данных, полученный в эксперименте с гибридным датчиком. Изучение fr на рис. 6 показывает, что выборочное среднее для материалов с полуглянцевой или глянцевой краской имеет чрезвычайно большое fr около нормали (из-за зеркального лепестка геометрии лидара) и низкое диффузное fr под другими углами.FR всех других материалов имеет тенденцию медленно изменяться в зависимости от угла наблюдения, потому что энергия обратного рассеяния в основном представляет собой диффузное отражение. Краски темного цвета (например, зеленый, черный и камуфляж) имеют гораздо более низкий fr, чем светлые цвета (например, коричневый, белый и серый), потому что более темные цвета поглощают часть лазерной энергии. Дополнительные группы материалов со значительно низким коэффициентом отражения включают асфальт, резину и ржавую сталь. Окрашенные в светлые тона материалы и кирпич имеют наибольшую общую фр. Природные материалы, крыша, бетон, цементный блок, картон, фанера и оргстекло имеют схожую характеристику, которая обычно больше, чем у темных красок, но меньше, чем у светлых красок.

Согласно теории поляризации Френеля, ²⁶ величина линейной поляризации равна нулю при нормальном угле наблюдения и увеличивается как функция угла и показателя преломления материала. Для шероховатых поверхностей поляризация ухудшается из-за некогерентного суммирования сигнала от каждой микрофасетки. ³⁴ В нашем наборе данных DoLP приблизительно равен нулю вблизи нормального угла наблюдения и увеличивается с углом почти для всех материалов (что приводит к −s1 и + DoLP). Единственным исключением является фанера, у которой есть отраженный компонент, который преобладает при углах наблюдения менее 20 градусов (+ s1 и + DoLP).Алюминий со светлой или темной окраской имеет самый высокий уровень DoLP из-за очень гладких поверхностей. Натуральные материалы имеют самый низкий уровень DoLP из-за шероховатых поверхностей. Аналогичным образом, тонкое отверждение с гладкой, средней и шероховатой текстурой имеет уровень DoLP, обратно пропорциональный шероховатости поверхности. Многие измерения внутри класса имеют очень похожие сигнатуры. Например, все материалы класса алюминия, окрашенного в полуглянцевый свет (класс e), имеют примерно одинаковый поляриметрический сигнал для всех углов [как показано на рис.7 (б)]. Однако, по сравнению с измерениями fr, DoLP менее разнообразен между классами. Например, класс e очень похож на классы d и f. Следовательно, классификация с DoLP может быть более сложной. В целом объединенный набор данных соответствует теории отражения и поляризации.

Как обсуждалось ранее, стандартное отклонение представляет собой изменение материала из-за текстуры поверхности. В лидарных изображениях стандартное отклонение относительно мало по сравнению со средним значением, за исключением глянцевых и окрашенных в камуфляж алюминиевых панелей.Глянцевые краски имеют неоднородное зеркальное пятно в центре материала вблизи нормальных углов наблюдения. Образец камуфляжа имеет три разных цвета краски в пределах области интереса, что вызывает высокое стандартное отклонение. Как и ожидалось, стандартное отклонение DoLP сильно коррелирует с шероховатостью поверхности (т. Е. Шероховатая и гладкая поверхности имеют высокое и низкое стандартное отклонение, соответственно) ³⁴ и смешанные типы материалов. Например, тонкое отверждение с грубой текстурой имеет более высокое стандартное отклонение, чем гладкое тонкое отверждение.Точно так же дубовые листья и ржавая сталь имеют значительно более высокую дисперсию из-за различных материалов в пределах ROI (например, цвета листьев, отложения ржавчины на стали и т. Д.).

4.3.

Реализация обучения с учителем

Полный набор данных, состоящий из выборочного среднего и стандартного отклонения, представленных на рис. 6 и 7 используется для создания базы данных для контролируемого машинного обучения и оценки эффективности классификации. Исходная база данных содержит 34 вектора-строки, где каждый вектор-строка размером 1 × 16 содержит fr и DoLP, измеренные под восемью углами наблюдения, как описано в уравнении.(9). Для каждого из 34 образцов материала, 100 векторов наблюдения генерируются с использованием суммы выборочного среднего X ¯ и случайно распределенного гауссовского шума ηSV, характеризуемого дисперсией материала σSV, как описано в уравнении. (10). Вся база данных организована в виде матрицы 3400 × 16, чтобы представить совокупность измерений материала. Метки классов присваиваются каждому наблюдению после группировки классов от a до s, как показано на рисунке 4. Сгенерированная база данных представляет собой внутреннюю вариацию из-за текстуры поверхности и несовместимых свойств материала по всей поверхности образца без добавления шума измерения (например.г., ржавчина, изменение цвета, зернистость, неоднородные смеси и т. д.). Чтобы устранить шум измерения, мы вводим отдельный шумовой компонент, который описан в разд. 4.4.2.

Мы предлагаем использовать SVM для реализации классификации материалов, как описано в разд. 3.1; тем не менее, мы подчеркиваем, что гибридная архитектура распознавания преобладает над распознаванием одной модальности при использовании любого из ассортимента контролируемых методов машинного обучения. Следовательно, в дополнение к SVM мы также реализуем дерево решений, ³⁸ дискриминант, ⁴⁹ Наивный Байес, ⁵⁰ k-ближайших соседей (kNN), ⁵¹ и нейронную сеть ⁵², чтобы доказать преимущества гибридного зондирования. .Все классификаторы реализованы с использованием наборов инструментов Statistics and Machine Learning или Deep Learning из MATLAB. ⁵³ Сначала база данных загружается в инструмент Classification Learner в MATLAB, и выбирается опция разделения на пять непересекающихся складок. Этот вариант использует четыре складки для обучения и одну складку для тестирования. Чтобы уменьшить вариативность классификации, выполняется пять раундов перекрестной проверки с использованием разных разделов, а результаты проверки усредняются для получения окончательной точности классификации.Затем в инструменте индивидуально выбирается каждый из шести методов классификатора. Параметры каждого метода классификации итеративно корректируются, как показано в таблице 2. Все комбинации параметров исчерпывающе проверены, и оптимальный результат используется в окончательной метрике точности для каждой реализации. Обратите внимание: наиболее эффективные параметры в указанном пространстве параметров меняются в зависимости от количества углов обзора (т. Е. Функций), отношения сигнал / шум и классов набора данных. Кроме того, будущие реализации могут использовать автоматический выбор параметров с помощью инструментов оптимизации, предоставляемых MATLAB, для оптимизации классификатора для конкретных приложений.Наконец, инструмент обучения классификации позволяет пользователю выбрать подмножество функций в базе данных для использования в обучении и тестировании. В следующем разделе мы представляем результаты эксперимента с использованием различных комбинаций измерений угла обзора.

Таблица 2

Пространство параметров исследовано для каждого метода классификации.

3 Ограничение Индекс разнообразия 9039 9039 Ядро5

Классификатор	Параметры
SVM	Ядро	Гауссово, линейное, квадратичное, кубическое
	Масштаб ядра	1, 4, 16	3 , 100
	Мультиклассовый метод	Один против одного, один против всех
	Дерево решений	Максимальное разбиение	4, 20, 100
Критерий разделения	Дерево решений	Правило двух, уменьшение максимального отклонения
Дискриминант	Тип	Линейный, квадратичный
Дискриминант	Матрица ковариации	Полный, диагональный
Наивный байесовский
кНН	Кол-во соседей	1, 10, 20, 100
	Масса 9039 6	Равное, обратное, обратное в квадрате
	Метрика расстояния	Евклидово, Чебышева, Минковского, Махаланобиса, косинус, городской квартал
Нейронная сеть	Количество нейронов	, 10, 15, 15
Нейронная сеть	Структура	Прямая связь, каскад вперед

4.4.

Оценка производительности

Чтобы полностью продемонстрировать дополнительные преимущества мультисенсорной классификации материалов, используются контролируемые методы с функциями отдельных датчиков, а также предлагаемая гибридная система. Мы также экспериментируем с несколькими комбинациями углов наблюдения. Во-первых, результаты одного угла наблюдения с использованием только fr, только DoLP и гибридных объектов оцениваются без добавления измерительного шума. Затем производительность с использованием одного угла наблюдения оценивается с добавлением различных уровней шума.Наконец, представлены результаты с использованием нескольких углов наблюдения с шумом.

4.4.1.

Единый угол наблюдения без шума измерения

Используются измерения под одним углом наблюдения, fr (θ1) и DoLP (θ1), а θ1 изменяется от 0 до 70 градусов. Общая точность классификации, рассчитанная как количество правильно классифицированных наблюдений из общего числа наблюдений, определяется для каждого угла. Как показано на рис. 8 (a), классификация с помощью fr дает стабильные характеристики для всех углов, и DoLP улучшается по мере увеличения θ1.Результат соответствует ожидаемым характеристикам, основанным на коэффициенте отражения Френеля, где DoLP увеличивается с увеличением угла, а классы материалов становятся более отчетливыми с увеличением угла наблюдения. Наивысшая точность классификации, полученная в этом эксперименте, составляет 83,6%, что соответствует θ1 = 70 град. За счет использования нескольких функций точность классификации увеличивается на 44,5% по сравнению только с лидаром и на 32,3% по сравнению с только пассивным поляриметрическим анализом; однако, поскольку автономный пассивный поляриметр не может определять угол наблюдения без лидарной информации об облаке точек, классификатор только для DoLP все еще зависит от информации о дальности лидара в архитектуре с двумя датчиками.В целях оценки мы предполагаем, что в этой статье мы в совершенстве знаем θ.

Рис. 8

Точность классификации fr, DoLP и гибридных функций с классификатором SVM с использованием пятикратной перекрестной проверки по базе данных материалов, показывающая (a) θ1 изменялась от 0 до 70 градусов без добавления шума и (b ) Гауссов шум, добавленный к наблюдениям на 70 градусах, так что отношение сигнал / шум изменяется от 3 до 10 дБ.

4.4.2.

Единый угол наблюдения с шумом измерения

Затем, чтобы всесторонне продемонстрировать эффективность гибридной архитектуры, оценивается эффективность классификации с добавлением шума измерения в созданную базу данных.Вектор признаков, описанный в формуле. (10) заменяется на

Eq. (11)

X ′ (θ1, θ2,…, θN) = X¯ (θ1, θ2,…, θN) + ηSV (θ1, θ2,…, θN) + ηMN (θ1, θ2,…, θN), где ηMN представляет собой вектор, содержащий гауссовские случайные числа с нулевым средним и стандартным отклонением σMN. Мы анализируем точность классификации в зависимости от отношения сигнал / шум (дБ), которое мы определяем как

Eq. (12)

SNR = 10 logX¯ + ηSVσMN, где σMN — стандартное отклонение генерируемого шума. Следовательно, уравнение. Уравнение (12) решается для σMN, а затем оценивается с отношением сигнал / шум, изменяющимся от 3 до 10 дБ для каждого наблюдения X¯.

База данных X ‘(θ1 = 70 градусов), которая включает дисперсию выборки, шум измерения и среднее значение измерения для одного угла наблюдения 70 градусов, используется с классификатором SVM только для fr, только DoLP и гибридных (т. Е. , fr и DoLP) архитектуры. Как показано на рис. 8 (b), точность классификации всех трех архитектур улучшается по мере увеличения отношения сигнал / шум. Наивысшая точность классификации составляет 73,3% при SNR = 10 дБ. При SNR = 6 дБ, когда сигнал только в четыре раза превышает стандартное отклонение шума, точность классификации составляет 56.6% с использованием гибридного зондирования.

4.4.3.

Множественные углы наблюдения с шумом измерения

Наконец, проверяется точность классификации для комбинаций углов наблюдения, представляя сценарий пассивно расширенной лидарной архитектуры, отображающей объект с нескольких точек обзора (например, θ1, θ2,…, θN). В этом эксперименте база данных X ‘из уравнения. (11) используется с отношением сигнал / шум 6 и 9 дБ. В таблице 3 представлена точность классификации с использованием изображений, полученных при всех углах обзора 0, 10, 20, 30, 40, 50, 60 и 70 градусов.Показаны результаты SVM, дерева решений, дискриминанта, Naïve Bayes, kNN и нейросетевых классификаторов с использованием параметров, перечисленных в таблице 2. Параметры отдельных классификаторов оптимизированы для каждого сценария. Результаты показывают, что все классификаторы следуют одной и той же тенденции по отношению к SNR (более высокое SNR повышает точность).

Таблица 3

Точность классификации с использованием измерений для всех углов обзора 0, 10, 20, 30, 40, 50, 60 и 70 градусов.

90 DoLP Hybrid 9039 9039 9039 9039 9039 9039 61 89.0

Классификатор	SNR = 6 дБ			SNR = 9 дБ
	Точность классификации (%)			Точность классификации (%)
	fr	DoLP		DoLP	Гибрид
SVM	64.3	52,4	91,1	73,7	65,4	94,4
Дерево решений	53,0	39,5	69,4	62,6			62,6	9039 46,4	82,1	65,1	58,7	90,7
Наивный байесовский	57,3	46,9	83,2	66,6	55.5	92,4
кНН	62,9	46,4	82,6	71,6	58,2	92,0
Нейронная сеть

Точность классификации при использовании восьми углов обзора от 0 до 70 градусов очень впечатляет. Однако во многих сценариях получение такого разнообразного набора углов непрактично.Поэтому мы представляем дополнительные эксперименты с использованием комбинаций от двух до семи углов обзора. Получение нескольких точек обзора, скорее всего, будет происходить в виде последовательных углов (например, движущаяся платформа может иметь четкую видимость поверхности объекта для углов наблюдения от 30 до 50 градусов, прежде чем потерять ее из виду из-за затемнения). Мы исследуем комбинации углов наблюдения с последовательными углами. Как показано в Таблице 4, использование дополнительных углов наблюдения обычно улучшает характеристики.Например, точность X (50 градусов, 60 градусов, 70 градусов) составляет 70,8%, что на 5,4% больше по сравнению с X (60 градусов, 70 градусов).

Таблица 4

Точность классификации одиночных модальностей и предлагаемого гибридного метода с использованием SVM.

.8 9039 .3 83 83,3 83,3 9039 9038 20 градусов, 30 градусов, 40 градусов, 50 градусов, 60 градусов) 79,65 83,95

Набор функций	SNR = 6 дБ			SNR = 9 дБ
	Точность классификации (%)			Точность классификации (%)
	fr	DoLP	75	DoLP	75 Гибридный DoLP	Гибрид
X (10 градусов, 20 градусов)	34.3	29,6	57,8	39,7	35,2	69,9
X (20 градусов, 30 градусов)	34,6	31,1	60,9 9038	42,7	60,9
42,7 9039 9039 X (30 градусов, 40 градусов)	34,7	32,7	62,0	41,7	38,1	76,5
X (40 градусов, 50 градусов)	33,4	32,5	32,5	39,2	77,5
X (50 градусов, 60 градусов)	32,4	33,1	64,1	42,8	40,7	77,9
30,2	33,9	65,4	43,0	41,5	80,4
X (0 градусов, 10 градусов, 20 градусов)	47,9	33,9	71,5	33,9	71,5 90,639
X (10 градусов, 20 градусов, 30 градусов)	37,6	34,1	67,7	47,0	42,1	82,5
X (20 градусов, 30 градусов6, 40 градусов)	36,3	33,6	69,2	49,4	41,0	83,4
X (30 градусов, 40 градусов, 50 градусов)	39,9	35,8	69,5	35,8	69,5	35,8	69,5
X (40 градусов, 50 градусов, 60 градусов)	39.2	35,7	69,5	51,0	42,3	83,9
X (50 градусов, 60 градусов, 70 градусов)	40,3	37,2	70,8		70,8
X (0 градусов, 10 градусов, 20 градусов, 30 градусов)	51,4	39,0	78,4	58,4	48,1	88,6
X (10 градусов, 20 градусов, 30 градусов, 40 град)	41.8	37,6	75,2	55,3	46,3	87,3
X (20 градусов, 30 градусов, 40 градусов, 50 градусов)	44,2	38,7	76,0	76,0	76,0	88,1
X (30 градусов, 40 градусов, 50 градусов, 60 градусов)	43,5	38,3	74,1	53,8	48,1	87,1
X, (40 градусов, 50 градусов, 60 градусов, 70 градусов)	44.6	39,4	76,4	54,0	48,3	89,1
X (0 градусов, 10 градусов, 20 градусов, 30 градусов, 40 градусов)	53,4	43,1	51,6	91,0
X (10 градусов, 20 градусов, 30 градусов, 40 градусов, 50 градусов)	46,5	41,7	79,7	59,1	51,4	89,8
47.1	41,4	79,7	59,6	51,9	90,0
X (30 градусов, 40 градусов, 50 градусов, 60 градусов, 70 градусов)	48,4	41,0	53,1	90,7
X (0 градусов, 10 градусов, 20 градусов, 30 градусов, 40 градусов, 50 градусов)	56,9	46,0	86,3	66,4	56,4	92393,2
X (10 градусов, 20 градусов, 30 градусов, 40 градусов, 50 градусов, 60 градусов)	50.2	43,9	82,9	63,7	56,1	90,7
X (20 градусов, 30 градусов, 40 градусов, 50 градусов, 60 градусов, 70 градусов)	53,6	43,7	64,3	56,7	92,1
X (0 градусов, 10 градусов, 20 градусов, 30 градусов, 40 градусов, 50 градусов, 60 градусов)	58,9	48,5	88,7	69,3	60,1	92,6
X (10 градусов, 20 градусов, 30 градусов, 40 градусов, 50 градусов, 60 градусов, 70 градусов)	54.9	46,3	85,9	67,6	61,1	92,2
X (0 градусов, 10 градусов, 20 градусов, 30 градусов, 40 градусов, 50 градусов, 60 градусов, 70 градусов)	64,3	52,4	91,1	73,7	65,4	94,4

4.5.

Обсуждение результатов

Точность классификации всех сценариев, оцененных в нашем наборе данных, превышает 20%. С учетом 19 классов полностью случайное предположение приведет к менее чем 5.3% шанс правильной классификации. Производительность обеспечивается за счет известного угла наблюдения. При рассмотрении одного известного угла наблюдения результаты fr и DoLP очень похожи [Рис. 8 (б)]. Однако, если рассматривать комбинации углов (Таблицы 3 и 4), fr неизменно превосходит DoLP. Фактически, чем больше углов используется, тем выше производительность. Это связано с тем, что фактические измерения (показанные на рис. 6 и 7) большинства материалов имеют сигнатуры, которые меняются в зависимости от угла наблюдения.Во всех сценариях объединение функций в гибридной архитектуре значительно улучшает производительность. Как упоминалось ранее, автономный пассивный поляриметр не способен определять угол наблюдения без лидарной информации об облаке точек. Следовательно, использование только функции DoLP все равно потребует лидарной системы. Мы считаем, что 6 дБ — разумная точка оценки SNR, основываясь на нашем опыте работы с лидарными и инфракрасными системами формирования изображений. При уровне 6 дБ предлагаемая методика обеспечивает точность классификации материалов 91,1% с использованием SVM.

При сравнении методов классификатора (таблица 3) SVM дает лучшие результаты. Это могло быть связано с ограниченным пространством параметров, которое мы исследовали с каждым классификатором (показано в таблице 1). Оптимизация этих параметров для конкретного набора данных может повысить точность классификации каждого метода. Мы также замечаем, что некоторым классификаторам SVM требуется примерно в 10 раз больше времени для обучения, чем другим типам классификаторов (но метрики производительности по времени обучения не представлены, потому что метрика сильно зависит от вычислительного оборудования).Мы рекомендуем тщательно выбирать тип классификатора, который будет использоваться в будущей работе для каждого отдельного приложения (с учетом количества обучающих данных, размерности данных, времени обучения, количества функций, количества классов и разделения классов).

5. Заключение

Эта работа закладывает основу для дальнейшей работы по разработке усовершенствованных классификаторов, оптимизированных для конкретных приложений. Показано, что комбинация лидарных и пассивных поляриметрических датчиков в гибридной архитектуре визуализации дает 91.Точность классификации материалов 1%. Уникальный набор данных, состоящий из измерений fr и DoLP в зависимости от θ, представлен для разнообразного набора из 34 типов материалов, каждый из которых отображается под восемью углами наблюдения. Классификация материалов реализована с использованием шести классификаторов машинного обучения с несколькими наборами функций, чтобы наглядно показать преимущества использования гибридного метода инфракрасной визуализации. Показано, что преимущество визуализации объекта с нескольких точек обзора увеличивает точность классификации на ~ 31,5% по сравнению с классификацией только на 70 градусах, когда считается, что SNR = 6 дБ.Представленная методика основана на лидарных трехмерных изображениях облака точек для оценки ориентации поверхности и предназначена для классификации свойств поверхности материала fr, измеренных лидаром, и DoLP, измеренных с помощью пассивных поляриметрических инфракрасных датчиков. В будущем можно будет объединить эту технологию с классификацией объектов на основе пространственных характеристик. Например, пространственные характеристики, такие как форма, высота, длина и контраст интенсивности, обычно получаются из изображений датчиков в предлагаемой гибридной архитектуре зондирования.Мы ожидаем, что благодаря объединению классификации материалов, полученных в результате нашей работы, с пространственными характеристиками, полученными с помощью одних и тех же датчиков, точность классификации улучшится.

Ссылки

С. Дешпанде, В. Мурон, Я. Цай, «Классификация транспортных средств», Компьютерное зрение и визуализация в интеллектуальных транспортных системах, 49 –52 John Wiley and Sons Ltd., Хобокен, Нью-Джерси (2017). Google ученый

В. Яо, С. Хинц и У. Стилла, «Классификация на основе трехмерных объектов для извлечения транспортных средств из данных бортового лидара путем объединения информации о форме точки с пространственной границей», в IAPR Workshop Pattern Recognit.Remote Sens., 1 –4 (2010). https://doi.org/10.1109/PRRS.2010.5742804 Google Scholar

Б. Шахтер, Автоматическое распознавание цели, TT118, 3-е изд. SPIE Press, Беллингхэм, Вашингтон (2009). Google ученый

Т. В. Т. Кришна, К. Д. Крезер и Д. Г. Воелц, «Классификация материалов на основе пассивных поляриметрических изображений, устойчивая к положению и точке обзора источника освещения», IEEE Trans. Обработка изображений., 20 288 –292 (2011).https://doi.org/10.1109/TIP.2010.2052274 IIPRE4 1057-7149 Google Scholar

18.

М. Дальпонте, Л. Бруззоне и Д. Джанелле, «Объединение данных гиперспектрального и лидарного дистанционного зондирования для классификации сложных лесных территорий», IEEE Trans. Geosci. Дистанционный сенсор, 46 1416 –1427 (2008). https://doi.org/10.1109/TGRS.2008.

0 IGRSD2 0196-2892 Google Scholar

20.

С. Самиаппан, Л. Даббиру и Р. Мурхед, «Объединение гиперспектральных данных и данных LiDAR с использованием случайного выбора характеристик и профилей морфологических атрибутов», in in Мастерская Гиперспектральное изображение и сигнальный процесс.: Evol. Remote Sens., 1 –4 (2016). https://doi.org/10.1109/WHISPERS.2016.8071662 Google Scholar

21.

Б. Флуше, М. Гартли и Дж. Шотт, «Определение процесса объединения поляриметрических и спектральных данных для обнаружения целей и исследования торгового пространства с помощью моделирования», J. Appl. Remote Sens., 4 043550 (2010). https://doi.org/10.1117/1.3516616 Google Scholar

24.

J. P. Brown et al., «Эксперименты по многоканальному пассивному поляриметрическому и активному инфракрасному изображению для классификации материалов», Proc.SPIE, 11412 1141209 (2020). https://doi.org/10.1117/12.2560286 PSISDG 0277-786X Google Scholar

25.

Ф. Никодемус, Дж. Ричмонд и Дж. Сиа, «Геометрические соображения и номенклатура отражательной способности», Вашингтон. (1977). Google ученый

26.

Д. Гольдштейн, Поляризованный свет, 2-е изд., Marcel Dekker, Inc., Нью-Йорк (2003). Google ученый

27.

Дж. Шотт, Основы поляриметрического дистанционного зондирования, TT81 SPIE Press, Беллингхэм, Вашингтон (2009).Google ученый

31.

Дж. К. Стовер, Оптическое рассеяние: измерение и анализ, PM24 2-е изд. SPIE Press, Беллингхэм, Вашингтон (1995). Google ученый

38.

Л. Брейман и др., Деревья классификации и регрессии, Тейлор и Холл / CRC, Бока-Ратон, Флорида (1984). Google ученый

39.

У. Б. Гевали, С. Т. Монтейро и Э. Сабер, «Анализ гиперспектральных изображений на основе машинного обучения: обзор», (2018).Google ученый

40.

R. R. Pullanagari et al., «Оценка эффективности множества спектрально-пространственных характеристик гиперспектрального изображения для классификации классов городского земного покрова с использованием опорных векторных машин и искусственной нейронной сети», J. Appl. Дистан. Сенс., 11 (2), 026009 (2017). https://doi.org/10.1117/1.JRS.11.026009 Google Scholar

42.

Р. С. Хоссейни, С. Хомаюни и Р. Сафари, «Модифицированный алгоритм, основанный на машинах опорных векторов для классификации гиперспектральных изображений в пространстве подобия», Дж.Прил. Дистан. Сенс., 6 (1), 063550 (2012). https://doi.org/10.1117/1.JRS.6.063550 Google Scholar

43.

Н. Гоггали, Ф. Мельгани и Я. Бази, «Многокритериальный генетический подход к SVM для задач классификации с ограниченными обучающими выборками», IEEE Trans. Geosci. Дистан. Сенс., 47 (6), 1707 г. –1718 (2009). https://doi.org/10.1109/TGRS.2008.2007128 IGRSD2 0196-2892 Google Scholar

46.

П. Макманамон, LiDAR Technologies and Systems, SPIE Press, Беллингхэм, Вашингтон (2019).Google ученый

48.

S. T. Fiorino et al., «Инструмент для определения основных принципов атмосферного распространения и определения характеристик: определение и ссылка на воздействие лазерного излучения на окружающую среду (LEEDR)», Proc. SPIE, 6878 68780B (2008). https://doi.org/10.1117/12.763812 PSISDG 0277-786X Google Scholar

50.

Т. Хасти, Р. Тибширани и Дж. Фридман, Элементы статистического обучения, 2-е изд. Спрингер, Нью-Йорк (2008). Google ученый

52.

I. Goodfellow, Y. Bengio и A. Courville, Deep Learning, MIT Press, Кембридж, Массачусетс (2016). Google ученый

Биография

Джаррод П. Браун получил степень магистра электротехники в Университете штата Флорида в 2012 году. В настоящее время он работает над докторской степенью в области обнаружения объектов, классификации материалов и мультисистемных архитектур с использованием поляриметрических изображений для приложений дистанционного зондирования. С 2013 года он работал в Управлении по боеприпасам исследовательской лаборатории ВВС, разрабатывая системы визуализации и алгоритмы обнаружения объектов.Его исследовательские интересы включают пассивное и активное инфракрасное изображение.

Родни Дж. Робертс получил докторскую степень в области электротехники в Университете Пердью в 1992 году. Он является профессором электротехники и вычислительной техники в Сельскохозяйственном и механическом университете Флориды — Инженерном колледже государственного университета Флориды. Его исследовательские интересы включают робототехнику, дистанционное управление, обработку изображений и обработку сигналов.

Даррелл К. Карточка : Биография недоступна.

Кристиан Л. Салудес получил степень бакалавра электротехники в Университете Западной Флориды в 2017 году. В настоящее время он получает степень магистра в области промышленной и системной инженерии в Университете Флориды, Гейнсвилл, Флорида, США. С 2018 года он работал в Управлении боеприпасов исследовательской лаборатории ВВС, занимаясь разработкой и испытанием новых систем визуализации. Его исследовательские интересы — пассивное инфракрасное изображение, обработка изображений и дистанционное зондирование.

Кристиан К. Кейзер получил докторскую степень в области оптической физики в CREOL / UCF и работал в NRL и корпорации Northrop Grumman. В настоящее время он работает в Управлении боеприпасов исследовательской лаборатории ВВС США и интересуется новыми сенсорными технологиями, особенно архитектурами, в которых разрозненные технологии тесно интегрированы. Его научные интересы включают спектрополяриметрический LiDAR, пассивную поляриметрическую визуализацию, нелинейную волоконную оптику в волокне с твердой сердцевиной и полое волокно, заполненное газом / жидкостью, обработку сигналов, квантовое зондирование и метрологию.

Использование классификации материалов в основных записях материалов

Материал — это товары или предметы, которые используются, потребляются, продаются или создаются в процессе производства, могут называться материалами. Это наименьшая единица, которая не может быть разделена на более мелкую единицу. Материал можно продать, использовать в производстве, потреблять, производить. Услуга также может рассматриваться как материальная.

Основная запись материала содержит описание всех материалов, которые предприятие закупает, производит или хранит на складе.Он представляет собой центральный источник данных по конкретным материалам. Интеграция всех данных о материалах в единую базу данных материалов устраняет проблему избыточности данных и позволяет использовать данные не только для закупок, но и в других приложениях, таких как управление запасами, планирование и контроль материалов, проверка счетов и т. Д. Данные, указанные в основных записях материалов. предназначен для более чем одного организационного уровня и как информация в основных записях материалов организована в базе основных данных материалов?

Данные на уровне клиента: (данные действительны для всей компании): Пример: номер материала, краткий текст, группа материалов, базовая и альтернативная единица измерения.
Данные на уровне завода : Все данные, действительные на заводе и для всех мест хранения в его магазине на уровне завода, например: данные закупок, данные MRP, данные прогнозирования и данные календарного планирования
Данные на Уровень хранилища: Все данные, действительные для определенного хранилища, хранятся на этом уровне. Пример: срок годности, описание складского места, область комплектования, класс оценки и т. Д.

Тип материала, группа и класс

Тип материала имеет Определенные атрибуты Материала, называемые Типом материала или Группой материалов с одинаковыми основными атрибутами / характеристиками.Пример: сырье, полуфабрикаты или готовые изделия.
Группа материалов имеет схожих свойств материалов, сгруппированных вместе, называемых группой материалов (или), группирование материалов в соответствии с их характеристиками. Пример: женская одежда, канцелярские товары и т. Д.
Класс материалов имеет Классификация материалов для простого и быстрого поиска данных (материалов).

Типы материалов

Типы материалов используются для следующих областей

Тип материала определяет, какие счета должны проводиться при проводке материала или его отправке со склада.Вместе с заводом тип материала определяет требования к управлению запасами материалов, например

Тип материала Управляет типом присвоения номеров, интервалом разрешенного диапазона номеров
Какие экраны должны отображаться в каком порядке?
Какой вид заготовки разрешен для материала? то есть, закупается ли материал на стороне, внутри компании или разрешено и то, и другое. Etc
Какие основные счета необходимо обновить?

Настройки IMG: Основная запись материала

Определите уровень оценки: SPRO-> Структура предприятия -> Определение -> Логистика — Общие -> Определите уровень оценки (OX14)
Определите выходной формат номеров материалов: SPRO-> Логистика — Общие -> Основные записи материалов -> Основные настройки -> Определить выходной формат номеров материалов (OMSL)
Ведение балансовой единицы в управлении материальными потоками: SPRO-> Логистика — Общие -> Основные записи материалов -> Основные настройки -> Ведение кодов компаний для управления материальными потоками (OMSY)
Определение атрибутов типов материалов: SPRO-> Логистика — Общие -> Основные записи материалов -> Основные настройки -> Типы материалов -> Определить атрибуты типов материалов (OMS2) — Обновление количества и значений
Определить диапазоны номеров для Каждый тип материала: SPRO-> Логистика — Общие -> Основные записи материалов -> Основные настройки -> Типы материалов -> Не определять диапазоны для каждого типа материала (MMNR)
Определить группы материалов: SPRO-> Логистика — Ge neral -> Основные записи материалов -> Настройки для ключевых полей -> Определить группы материалов (OMSF)
Создание групп закупок: SPRO-> Управление материалами -> Закупки -> Основные записи материалов -> Создать группы закупок

Создание материала Группы

Введите MFG в текстовое поле «Группа материалов» и щелкните «Основные данные группы материалов».

Введите Производство в разделе Описание группы материалов и выберите Производство в раскрывающемся меню отдела. Нажмите «Сохранить».

Повторите описанную выше процедуру, чтобы создать группу материалов для группы материалов с именем TRADE.

Нравится:

Нравится Загрузка …

Продолжить чтение

Классификация и кодификация материалов — Цели и преимущества

LnRiLWdyaWQsLnRiLWdyaWQ + LmJsb2NrLWVkaXRvci1pbm5lci1ibG9ja3M + LmJsb2NrLWVkaXRvci1ibG9jay1saXN0X19sYXlvdXR7ZGlzcGxheTpncmlkO2dyaWQtcm93LWdhcDoyNXB4O2dyaWQtY29sdW1uLWdhcDoyNXB4fS50Yi1ncmlkLWl0ZW17YmFja2dyb3VuZDojZDM4YTAzO3BhZGRpbmc6MzBweH0udGItZ3JpZC1jb2x1bW57ZmxleC13cmFwOndyYXB9LnRiLWdyaWQtY29sdW1uPip7d2lkdGg6MTAwJX0udGItZ3JpZC1jb2x1bW4udGItZ3JpZC1hbGlnbi10b3B7d2lkdGg6MTAwJTtkaXNwbGF5OmZsZXg7YWxpZ24tY29udGVudDpmbGV4LXN0YXJ0fS50Yi1ncmlkLWNvbHVtbi50Yi1ncmlkLWFsaWduLWNlbnRlcnt3aWR0aDoxMDAlO2Rpc3BsYXk6ZmxleDthbGlnbi1jb250ZW50OmNlbnRlcn0udGItZ3JpZC1jb2x1bW4udGItZ3JpZC1hbGlnbi1ib3R0b217d2lkdGg6MTAwJTtkaXNwbGF5OmZsZXg7YWxpZ24tY29udGVudDpmbGV4LWVuZH0ud3B2LWJsb2NrLWxvb3AtaXRlbVtkYXRhLXRvb2xzZXQtdmlld3Mtdmlldy10ZW1wbGF0ZS1ibG9jaz0iMDQ3NTA4NDcyMjU5MTgyYzUwOTRlNjlmZjJjMDQyNWIiXSB7IHBhZGRpbmc6IDFlbTsgfSAudGItaW1hZ2V7cG9zaXRpb246cmVsYXRpdmU7dHJhbnNpdGlvbjp0cmFuc2Zvcm0gMC4yNXMgZWFzZX0ud3AtYmxvY2staW1hZ2UgLnRiLWlt 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 Y29sdW1uLnRiLWdyaWQtYWxpZ24tdG9we3dpZHRoOjEwMCU7ZGlzcGxheTpmbGV4O2FsaWduLWNvbnRlbnQ6ZmxleC1zdGFydH0udGItZ3JpZC1jb2x1bW4udGItZ3JpZC1hbGlnbi1jZW50ZXJ7d2lkdGg6MTAwJTtkaXNwbGF5OmZsZXg7YWxpZ24tY29udGVudDpjZW50ZXJ9LnRiLWdyaWQtY29sdW1uLnRiLWdyaWQtYWxpZ24tYm90dG9te3dpZHRoOjEwMCU7ZGlzcGxheTpmbGV4O2FsaWduLWNvbnRlbnQ6ZmxleC1lbmR9QG1lZGlhIG9ubHkgc2NyZWVuIGFuZCAobWF4LXdpZHRoOiA3ODFweCkgeyAudGItZ3JpZCwudGItZ3JpZD4uYmxvY2stZWRpdG9yLWlubmVyLWJsb2Nrcz4uYmxvY2stZWRpdG9yLWJsb2NrLWxpc3RfX2xheW91dHtkaXNwbGF5OmdyaWQ7Z3JpZC1yb3ctZ2FwOjI1cHg7Z3JpZC1jb2x1bW4tZ2FwOjI1cHh9LnRiLWdyaWQtaXRlbXtiYWNrZ3JvdW5kOiNkMzhhMDM7cGFkZGluZzozMHB4fS50Yi1ncmlkLWNvbHVtbntmbGV4LXdyYXA6d3JhcH0udGItZ3JpZC1jb2x1bW4 + Knt3aWR0aDoxMDAlfS50Yi1ncmlkLWNvbHVtbi50Yi1ncmlkLWFsaWduLXRvcHt3aWR0aDoxMDAlO2Rpc3BsYXk6ZmxleDthbGlnbi1jb250ZW50OmZsZXgtc3RhcnR9LnRiLWdyaWQtY29sdW1uLnRiLWdyaWQtYWxpZ24tY2VudGVye3dpZHRoOjEwMCU7ZGlzcGxheTpmbGV4O2FsaWduLWNvbnRlbnQ6Y2VudGVyfS50Yi1ncmlkLWNvbHVtbi50Yi1ncmlkLWFsaWduLWJvdHRvbXt3aWR0aDoxMDAlO2Rpc3BsYXk6ZmxleDthbGln 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 + Knt3aWR0aDoxMDAlfS50Yi1ncmlkLWNvbHVtbi50Yi1ncmlkLWFsaWduLXRvcHt3aWR0aDoxMDAlO2Rpc3BsYXk6ZmxleDthbGlnbi1jb250ZW50OmZsZXgtc3RhcnR9LnRiLWdyaWQtY29sdW1uLnRiLWdyaWQtYWxpZ24tY2VudGVye3dp ZHRoOjEwMCU7ZGlzcGxheTpmbGV4O2FsaWduLWNvbnRlbnQ6Y2VudGVyfS50Yi1ncmlkLWNvbHVtbi50Yi1ncmlkLWFsaWduLWJvdHRvbXt3aWR0aDoxMDAlO2Rpc3BsYXk6ZmxleDthbGlnbi1jb250ZW50OmZsZXgtZW5kfSB9IEBtZWRpYSBvbmx5IHNjcmVlbiBhbmQgKG1heC13aWR0aDogNTk5cHgpIHsgLnRiLWdyaWQsLnRiLWdyaWQ + LmJsb2NrLWVkaXRvci1pbm5lci1ibG9ja3M + 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 aXNwbGF5OmZsZXg7YWxpZ24tY29udGVudDpjZW50ZXJ9LnRiLWdyaWQtY29sdW1uLnRiLWdyaWQtYWxpZ24tYm90dG9te3dpZHRoOjEwMCU7ZGlzcGxheTpmbGV4O2FsaWduLWNvbnRlbnQ6ZmxleC1lbmR9IH0g

Классификация материалов

Классификация — это систематическое разделение, группировка или категоризация материалов или предметов на основе некоторой общей характеристики.

Классификация материалов может выполняться по разным основаниям (например, по характеру, производственному процессу, стоимости и назначению). Чтобы идентифицировать материалы, которые приобретаются и хранятся в коммерческих целях, их следует должным образом классифицировать.

Отдел, отвечающий за хранение, должен внимательно изучать и контролировать материалы, обеспечивая их безопасное хранение, тщательное обращение и защиту от повреждений, пожара, хищений и порчи.

Ниже представлена широкая классификация материалов в зависимости от их характера, использования и службы.

Сырье
Магазины расходных материалов
Машины и установки
Заводское и офисное оборудование
Горючие магазины
Химические вещества
Мебель и фурнитура
Металлолом
Упаковочные материалы
Универсальные магазины

Основа классификации материалов

Основа классификации материалов включает несколько аспектов, включая характер, производственный процесс и стоимость.

Основа природы

По своему характеру материалы можно разделить на:

(i) Непосредственные материалы: Непосредственные материалы — это предметы, которые можно идентифицировать с продуктом или группой продуктов и которые можно легко измерить и загрузить непосредственно в продукт. Эти материалы являются частью готового продукта (например, древесина в мебели).

(ii) Косвенные материалы: Это материалы, которые нельзя отнести к конкретному продукту или отнести непосредственно к различным продуктам.Косвенные материалы не являются частью продукта. Примеры включают магазины по ремонту и техническому обслуживанию, смазочные масла и чистящие материалы.

Основы производственного процесса

По производственному процессу магазины делятся на:

(i) Запас перед обработкой: Это изделия, которые еще предстоит использовать в производственном процессе и которые были получены до начала производства. Они включают сырье, выкупленные детали и узлы, а также запас материалов в пути.

(ii) Промежуточный запас: Промежуточный запас включает детали или узлы, которые производятся на заводе для использования в конечном продукте.

(iii) Готовая продукция или готовая продукция: Как видно из названия, готовая продукция — это товары, которые были должным образом изготовлены на заводе и готовы к отправке или продаже покупателям.

Базовая стоимость

По стоимости магазины можно разделить на:

(i) Категория A: Категория A состоит из материалов, которые составляют от 5% до 10% от общего количества товаров в магазинах и составляют от 70% до 85% от общей стоимости магазинов.

(ii) Категория B: В эту категорию входят материалы, которые составляют от 10% до 20% от общего количества товаров в магазинах и составляют от 10% до 20% от общей стоимости магазинов.

(iii) Категория C: Эта категория состоит из дешевых материалов, которые составляют от 70% до 85% от общего количества товаров в магазинах и составляют от 5% до 10% от общей стоимости магазинов.

Предметы категории A являются дорогостоящими, поэтому для их сохранения требуется более строгий контроль.Разумная степень осторожности может быть предпринята для управления объектами категории B, в то время как стандартный тип заботы может быть применен для контроля объектов категории C (или остаточных).

Основа движения магазинов

В зависимости от движения магазинов (т. Е. Скорости потребления), позиции в магазинах можно разделить на:

(i) Быстро движущийся запас: Быстро движущийся запас быстро исчерпывается из-за высокого спроса со стороны производственных отделов.

(ii) Медленно движущийся запас: В эту категорию входят склады или материалы, которые потребляются или истощаются медленно из-за ограниченного спроса со стороны производственных отделов.

(iii) Неактивный запас: В эту категорию входят товары, которые не пользуются спросом в настоящее время и могут восстановить спрос в будущем. В эту категорию входят сезонные материалы, которые требуются только в определенные сезоны.

Преимущества классификации материалов

Классификация товаров, хранящихся в магазинах компании, дает множество преимуществ. К ним относятся:

1. Полезно для группировки товаров в магазинах: Классификация помогает сгруппировать различные товары в магазине.Предметы, относящиеся к определенной категории, могут храниться в одном месте, обеспечивая оптимальное использование места для хранения.

2. Простое расположение: Правильная классификация предметов в магазине помогает легко идентифицировать различные предметы. Кладовщики могут легко найти необходимые материалы в производственных отделах.

3. Надлежащий учет: Процессы ведения документации упрощаются, если предметы правильно классифицированы. Кроме того, упрощенное ведение учета обеспечивает точность проводки квитанций и проблем в записях магазинов.

4. Надлежащий уход: Классифицируя предметы по стоимости, кладовщики могут определить их относительную важность. Соответственно, может осуществляться подходящая степень надзора и контроля, пропорциональная стоимости каждого предмета.

5. Предотвращение дублирования: Правильная классификация помогает избежать возможности дублирования складских позиций и материалов.

6. Стандартизация: Классификация помогает стандартизировать различные товары в магазинах.Стандартизация предполагает сокращение разнообразия с использованием фиксированных размеров и типов, что приводит к единым стандартам для аналогичных товаров.

Кодификация материалов

После классификации и группировки различных товаров в магазинах организации полезно систематизировать их.

Кодификация — это процесс присвоения номера или символа каждому элементу магазина вместе с именем, чтобы его было легко и удобно идентифицировать.

Таким образом, кодификация товаров в магазине приводит к экономии времени и эффективности труда.

Сегодня используются разные коды магазинов. Большинство из них были специально разработаны с учетом требований конкретной организации.

Эти коды могут быть основаны на характере товаров на складе, цели, для которой эти товары используются, или на любой другой основе, которая считается подходящей в соответствии с местными обстоятельствами.

Кроме того, для точной идентификации материалов может потребоваться подробное описание. Это может быть сложно и, следовательно, может усугубить путаницу.

Кодификация необходима, потому что она включает в себя присвоение логических и систематических чисел или алфавитов (или и того, и другого), чтобы помочь в простой, но точной идентификации материалов.

Преимущества кодификации

К основным преимуществам кодификации можно отнести:

Избегание длинных и громоздких описаний
Точная и логическая идентификация предметов
Предотвращение дублирования
Стандартизация закупок и хранения
Сокращение разновидности
Эффективное планирование и качественное производство

Использование кодификации также приводит к повышению эффективности в следующих областях:

Системы кодификации

В отделах материалов обычно используются четыре основные системы кодификации.Обзор каждой системы приведен ниже.

Алфавитная система

В системе алфавитной кодификации к предметам применяются алфавитные коды, а не цифровые коды.

Каждый предмет на складе сначала классифицируется и группируется на основе его характера, использования и других факторов. В свою очередь, элементы анализируются для создания уникального описательного алфавитного идентификатора.

Например, в соответствии с алфавитной системой кодификации железной руде может быть присвоен код IN-O, а железным слиткам может быть присвоен код IN-BA.

Система счисления

В числовой системе коды, присвоенные материалам, являются числовыми. Номера выделены в виде кодов, что полезно для будущего расширения. Например, железная руда может иметь код 05–10, а железные слитки — 11–67.

Десятичная система

Коды в десятичной системе счисления состоят из чисел, но вместо дефисов между двумя числами ставятся десятичные числа (то есть точки или точки).

Это делает коды более гибкими и упрощает дальнейшее расширение.Например, железу может быть присвоен код 11.67.02, а железным пруткам — 11.67.03.

Комбинированная алфавитно-цифровая система

Существуют гибридные системы

, сочетающие в себе все три вышеперечисленного. Коды в гибридной системе могут выглядеть как IN-05.10 (например, для железной руды) и IN-11.6 (например, для железных слитков) и так далее.

Ящики и стеллажи

Ячейки

Контейнер — это отделение или отдельная часть шкафа или ящика, используемого для хранения определенного материала.

Бункерная карточка используется для того, чтобы наглядно показать качество и количество материалов, хранящихся внутри. Он функционирует как запись движения материалов и как индекс пополнения запасов.

Бункерная карта — это краткая версия книги запасов , относящаяся к номенклатуре. Он служит в качестве счетчика для складированного товара. По сути, это своего рода зеркало для мусорного ведра.

Образец корзины показан ниже.

Стеллажи

Стойка представляет собой неподвижную или подвижную раму из дерева или металлических стержней.

Стеллажи используются для хранения материалов внутри магазина. Они такие же, как альмира, открытые или закрытые. Стеллажи в основном используются для хранения товаров из обычных магазинов, и они широко используются.

Стеллажи

обычно используются для хранения труб, стержней, листов, пластин, кабелей, барабанов и других предметов. Другие стойки также могут быть специально спроектированы.

Вид классификации материала Master

Вид классификации материала Мастер

Я хочу сохранить КЛАССИФИКАЦИЮ Просмотр в материале мастер.Какие предпосылки?

Для создания материала с классификационным ракурсом в должен быть активирован вид материала «Классификация».

Перейти к OMS2, выбрать тип материала и щелкнуть по деталям.

Проверка типа материала Выбран ракурс классификации или не.

Выберите, если не выбрано.

Перед созданием основной записи материала необходимо выполнить ведение Характеристики с использованием CT04 и Класс с использованием CL02 с типом класса 001 — Класс материала

Присвоение характеристик классу в CL02

Перейти к MM01, создать основную запись материала, выбрав Классификацию просматривать и поддерживать поддерживаемый класс и характерные значения.

На экране Классификация в основной записи материала:

При создании данных классификации система запрашивает для выбора типа класса в диалоговом окне. При необходимости вы можете изменить тип класса на следующем экране, где вы назначаете материал одному или несколько классов. Записи делаются в описании, статусе и значке. поля автоматически на основе выбранных вами классов. если ты присвоили материал более чем одному классу, вы можете отметить один из классы как стандартный класс.Затем вы можете присвоить значения признакам. Например, если характеристика цветная, вы можете присвоить ей значение синий

Сохраните материал после сохранения всех необходимых видов.

Какие все таблицы связаны с представлением классификации материала?

Информация о классификации находится в таблицах:

— кабина
— кабнт
— cwant
— клах
— cwan

Чтобы узнать значения классификации, перейдите к транзакции MM03.

В этом случае выберите вкладку классификации, затем вы можете получить значения в зависимости от продукта.

Характеристики хранятся в таблице CABN

В таблице AUSP вы найдете значения типа CHAR для признака.

В то время как значения числового типа характеристики хранится в таблице CAWN

По какому коду я могу удалить классификацию просмотреть данные для основных записей материалов?

См. Стандартную программу SAP RCCLBI03

Как загрузить класс, назначенный в представлении классификации материала?

В MM50 можно получить список материалов, имеющих статус C- классификационный вид.

тогда вы можете получить подробную информацию в KSSK и KLAH вы будете получить подробности.

В CL03n вы получите все задания класса.

Вместо использования таблиц вы можете скачать его, используя T.Code CL30N (поиск предметов в классе)

Получите помощь по проблемам SAP MM
Форумы SAP MM — У вас есть вопрос по SAP MM?

SAP MM Книги
SAP Материал Справочные руководства по сертификации, интервью и настройке

Советы по управлению материальными потоками SAP
Конфигурация SAP MM Советы и дискуссионный форум по управлению материалами

С уважением,
SAP Basis, ABAP-программирование и другие IMG-материалы
http: // www.erpgreat.com

1. Предмет материаловедения; современная классификация материалов, основные этапы развития материаловедения

Новая классификация обрабатываемых материалов

Классификация материалов, используемых в электро- и радиотехнике

Содержание:

Классификация материалов, используемых в электро- и радиотехнике

Классификация материалов что это такое? Виды материалов и их группы.

Классификация металлов

Свойства металлов

Применение металлов и сплавов

Классификация материалов мягких линз — Полезные статьи — Линзы-Курьером

Классификация промышленных материалов — Промышленные материалы

Реклама:

Читать далее:

Статьи по теме:

Классификация строительных материалов по горючести

mihalick — факультеты / сайты персонала

Возможно, вы искали…

Классификация материалов в SAP

Материаловедение: определение и классификация материалов — Видео и стенограмма урока

Материаловедение и технологии

Классификация материалов

Краткое содержание урока

Комбинация гибридного пассивного поляриметрического формирователя изображения и лидара для классификации материалов

1.

Введение

2.

Датчики и представление данных

Eq. (1)

2.1.

Лидар

Eq. (3)

Рис. 1

Eq. (4)

Eq. (5)

2.2.

Пассивный поляриметр

Eq. (6)

Eq. (8)

2.3.

Представление данных

Eq. (9)

3.

Архитектура гибридного датчика для классификации материалов

Рис. 2

3.1.

Классификация материалов

3.2.

Условная система

Таблица 1

Рис.3

4.

Результаты эксперимента

4.1.

Набор данных

Рис. 4

Фиг.5

Eq. (10)

Рис. 6

Рис. 7

4.2.

Анализ данных

4.3.

Реализация обучения с учителем

Таблица 2

4.4.

Оценка производительности

4.4.1.

Единый угол наблюдения без шума измерения

Рис. 8

4.4.2.

Единый угол наблюдения с шумом измерения

Eq. (11)

Eq. (12)

4.4.3.

Множественные углы наблюдения с шумом измерения

Таблица 3

Таблица 4

4.5.

Обсуждение результатов

5.