pdf online - netfei
Transkript
Vysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava DIAGNOSTICKÉ A TESTOVACÍ SYSTÉMY OPTICKÁ DIAGNOSTIKA učební text Petra Rajmanová Zdeněk Slanina David Vala Ostrava 2014 Název: Diagnostické a testovací systémy – Optická diagnostika Autor: Ing. Petra Rajmanová, Ing. Zdeněk Slanina, Ph.D., Ing. David Vala Vydání: první, 2014 Počet stran: 171 Studijní materiály pro studijní obor Měřicí a řídicí technika, FEI Jazyková korektura: nebyla provedena. Určeno pro projekt: Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název: NETFEI - Rozvoj sítí a partnerství mezi Fakultou elektrotechniky a informatiky VŠBTUO a podnikatelským sektorem a institucemi terciálního vzdělávání Číslo: CZ.1.07/2.4.00/31.0031 Realizace: Vysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava Projekt je spolufinancován z prostředků ESF a státního rozpočtu ČR © VŠB – Technická univerzita Ostrava ISBN 978-80-248-3530-3 OBSAH 1 ZÁKLADNÍ POJMY Z OBLASTI OPTICKÉ DIAGNOSTIKY.................................................. 7 1.1. 1.2. 1.3. 1.4. 1.4.1 1.4.2 1.5. 1.6. 1.7. 1.8. 1.9. 1.10. 1.10.1 1.10.2 2 SPEKTRA.................................................................................................................. 16 2.1. 2.2. 2.3. 3 Spektrální optické metody emisní ............................................................................... 20 Luminiscenční metody ................................................................................................ 22 Spektrální optické metody absorbční .......................................................................... 23 Kamerové systémy .................................................................................................. 26 4.1. 4.2. 4.3. 4.4. 4.4.3 4.4.4 4.4.5 4.5. 4.5.1 4.5.3 4.6. 4.6.1 4.6.3 4.7. 4.8. 4.9. 4.9.1 5 Druhy spekter ............................................................................................................ 16 Spektrální analýza ...................................................................................................... 17 Spektroskop ............................................................................................................... 18 SPEKTROGRAFIE ...................................................................................................... 20 3.1. 3.2. 3.3. 4 Vlastnosti a parametry elektromagnetického záření ...................................................... 7 Elektromagnetické záření ............................................................................................. 8 Rozdělení optických metod pro diagnostiku .................................................................. 9 Nespektrální optické metody ...................................................................................... 10 Interferometrie .......................................................................................................... 10 Refraktometrie........................................................................................................... 11 Polarimetrie ............................................................................................................... 13 Turbidimetrie ............................................................................................................. 13 Nefelometrie.............................................................................................................. 13 Spektrální metody ...................................................................................................... 14 Objektivní metody...................................................................................................... 14 Subjektivní metody .................................................................................................... 14 Lupa........................................................................................................................... 14 Dalekohled................................................................................................................. 15 Historie kamer ........................................................................................................... 26 Rozdělení maker ........................................................................................................ 26 Digitální systémy CCTV ............................................................................................... 26 IP kamery ................................................................................................................... 28 Obrazové snímače ...................................................................................................... 29 Senzory CCD (Charge Coupled Devices) ....................................................................... 31 CMOS senzory (Complementary Metal Oxide Semiconductors) ................................... 35 Architektura kamerového systému ............................................................................. 35 Kamerový systém založený na DVR ............................................................................. 35 Kamerový systém založený na klientském SW ............................................................. 36 Schéma video prostředí .............................................................................................. 38 Zachycení obrazu........................................................................................................ 38 Zpracování obrazu ...................................................................................................... 39 Inteligentní kamery .................................................................................................... 40 Bezpečnostní kamerové systémy ................................................................................ 41 Princip snímání obrazu ............................................................................................... 41 Video Image analysis .................................................................................................. 42 Senzory barev .......................................................................................................... 43 5.1. 5.2. 5.2.1 Mísení barev .............................................................................................................. 44 Barevné modely ......................................................................................................... 45 RGB model ................................................................................................................. 45 5.2.5 5.2.8 5.3. 5.4. 5.4.1 6 SENZORY JASU......................................................................................................... 55 6.1. 6.1.1 6.1.2 6.1.4 6.2. 6.2.1 6.2.2 6.2.3 6.3. 6.3.1 6.3.2 6.3.3 7 Fotometrické veličiny ................................................................................................. 55 Světelný tok ɸ [lm]..................................................................................................... 55 Svítivost I [cd] ............................................................................................................ 55 Luminance L [cd/m2] .................................................................................................. 57 Jas ............................................................................................................................. 58 Kontrast jasu K ........................................................................................................... 59 Optický klam .............................................................................................................. 59 Jas a barva ................................................................................................................. 62 Jasoměr ..................................................................................................................... 63 Fyzikální metoda ........................................................................................................ 63 Vizuální metoda ......................................................................................................... 66 Jasový analyzátor ....................................................................................................... 67 Zdroje světla ........................................................................................................... 70 7.1. 7.2. 7.3. 7.4. 7.4.1 7.4.2 7.5. 7.6. 7.7. 7.8. 8 Lab (L*a*b) model ...................................................................................................... 47 Převod mezi jednotlivými modely ............................................................................... 49 Metody a typy zařízení pro hodnocení barev ............................................................... 49 Detekce barvy = colour sensors ................................................................................... 50 Detekce a třídění produktů podle barev se snímači Sick CVS1 A CVS2 .......................... 51 Šíření světla ............................................................................................................... 70 Optické prostředí ....................................................................................................... 71 Vlnové vlastnosti světla .............................................................................................. 72 Zdroj světla ................................................................................................................ 78 Vlastní a nevlastní zdroje světla .................................................................................. 78 Přírodní a umělé světelné zdroje................................................................................. 78 Žárovka ...................................................................................................................... 79 Výbojka...................................................................................................................... 82 Zářivka ....................................................................................................................... 85 LED (Light Emitting Diode) svítidla .............................................................................. 88 Termokamery .......................................................................................................... 91 8.1. 8.1.1 8.1.2 8.2. 8.2.1 8.2.2 8.3. 8.3.1 8.4. 8.4.1 8.4.2 8.5. 8.6. 8.6.1 8.6.2 8.6.3 8.6.4 8.6.5 8.6.6 Fyzikální principy termografie ..................................................................................... 91 Vnitřní energie tělesa ................................................................................................. 91 Teplo ......................................................................................................................... 92 Teplota [TK] ............................................................................................................... 93 Měření teploty ........................................................................................................... 94 Invazivní měření teploty ............................................................................................. 94 Mikrovlnná radiometrie = Infrared Thermomentry ...................................................... 97 Emisivita .................................................................................................................... 98 Termografie ..............................................................................................................101 Komparativní termografie .........................................................................................101 Bezkontaktní měření teplot .......................................................................................102 Termogram ...............................................................................................................102 Termokamera ...........................................................................................................103 Optika .......................................................................................................................103 Detektor ...................................................................................................................104 Elektronika pro zpracování a prezentaci obrazu..........................................................105 Parametry termokamery ...........................................................................................105 Měření termokamerou ..............................................................................................107 Nejlepší podmínky pro snímání termokamerou ..........................................................107 8.6.7 8.7. 8.7.1 8.7.3 9 Chyba měření termokamerou ....................................................................................107 Využití termografie v praxi ........................................................................................108 Medicinální termografie ............................................................................................108 Využití termografie v obnovitelných zdrojích..............................................................110 Algoritmy ...............................................................................................................112 9.1. 9.2. 9.2.1 9.3. 9.4. 9.5. 9.6. 9.6.1 9.6.2 9.6.3 9.6.4 9.6.5 9.6.6 9.7. 9.7.1 9.8. 9.9. 9.9.1 9.9.2 9.9.3 9.9.4 9.9.5 9.9.6 9.9.7 9.10. 9.10.1 9.10.2 9.10.3 9.10.5 9.10.6 9.10.7 9.10.8 9.11. Vlastnosti ..................................................................................................................112 Návrh algoritmu ........................................................................................................112 Nejužívanější metody návrhů algoritmů .....................................................................112 Dělení algoritmů .......................................................................................................114 Třída složitosti ...........................................................................................................115 Časové složitosti a třídy P a NP ..................................................................................115 Některé typy algoritmů .............................................................................................115 Eratosthenovo síto ....................................................................................................115 Eukleidův algoritmus .................................................................................................116 Algoritmus de Casteljau .............................................................................................116 Dijkstrův algoritmus ..................................................................................................116 Bellman – Fordův algoritmus .....................................................................................116 Vyhledávací algoritmy ...............................................................................................117 Počítačové vidění ......................................................................................................118 Nejpoužívanější úlohy ...............................................................................................118 Algoritmy pro zpracování obrazu ...............................................................................119 Zpracování obrazových dat ........................................................................................119 Předzpracování obrazu ..............................................................................................120 Histogram .................................................................................................................120 Prahování .................................................................................................................121 Filtrace šumu ............................................................................................................122 Matematická morfologie ...........................................................................................123 Bodové a jasové transformace ...................................................................................137 Geometrická transformace ........................................................................................137 Segmentace a srovnávání se vzorem ..........................................................................137 Štěpení a spojování oblastí ........................................................................................139 Segmentace medicínských obrazových dat .................................................................140 Detekce hran (edge - based metody)..........................................................................141 Statistické metody.....................................................................................................142 Hybridní metody .......................................................................................................146 Znalostní metody ......................................................................................................148 Popis objektů ............................................................................................................148 Reprezentace obrazu a úlohy analýzy obrazu .............................................................151 10 Čárové kódy ...........................................................................................................153 10.1. 10.2. 10.3. 10.4. 10.5. 10.6. 10.7. 10.8. 10.9. 10.10. 10.11. Dělení čárových kódů ................................................................................................153 Parametry čárového kódu .........................................................................................155 Čárový kód typu 2/5 Industrial - 5 čárový ...................................................................156 Kód typu EAN ............................................................................................................158 Kód EAN 8 a EAN 5....................................................................................................159 Codebar kód..............................................................................................................160 CODE 39 (STANDARD)................................................................................................161 CODE 39 ....................................................................................................................162 CODE 128 ..................................................................................................................163 QR kód ......................................................................................................................166 Kód Data Matrix ........................................................................................................167 10.12. Kruhový kód ..............................................................................................................167 10.13. RFID ..........................................................................................................................167 10.14. Čtení čárových kódů ..................................................................................................168 1 ZÁKLADNÍ POJMY Z OBLASTI OPTICKÉ DIAGNOSTIKY Optická diagnostika - soubor fyzikálních metod, jejichž společným mechanismem je interakce hmoty a elektromagnetického záření. 1.1. Vlastnosti a parametry elektromagnetického záření Polarizace záření Záření může být buď nepolarizované, neboli přirozené a polarizované. U nepolarizovaného záření vektor intenzity elektrického pole a vektor magnetické indukce kmitá nahodile. Elektrická složka kmitá ve všech rovinách kolmých směrem postupu záření a vždy v rovině k ní kolmé je provázena magnetickou složkou. U polarizovaného záření kmitají oba vektory ve dvou na sebe kolmých rovinách. Energie fotonu Energie fotonu E je přímo úměrná jeho frekvenci. Je rovna součinu frekvence záření v a Planckovy konstanty h, která má hodnotu 6,624·10-34 Js. Vlnová délka ʎ Vlnová délka je vzdálenost mezi dvěma maximy resp. minimy. Jedná se tedy o vzdálenost, kterou vlna urazí za dobu jednoho kmitu. Je závislá na prostředí, kterým záření prostupuje. Záření s menší vlnovou délkou má větší frekvenci a energii a platí: Vlnočet Charakterizuje počet vln (cyklů), připadající na jednotkovou vlnovou délku postupujícího záření. ̃ Rychlost záření Jde o další vlastnost, která charakterizuje elektromagnetické záření. Největší rychlost má světlo ve vakuu c=2,997925·108 ms-1. V ostatních prostředích je rychlost světla vždy menší. Pokud je rychlost šíření světla ve všech směrech stejná, jedná o opticky izotropní prostředí. Pokud je rychlost závislá ne směru, jde o anizotropní prostředí. Energie kvant Při interakci elektromagnetického záření s hmotou dochází k výměně energie mezi látkou a zářením. Tato energie je kvantována a její velikost odpovídá rozdílu energetických hladin, mezi nimiž daná částice přechází. 7 Intenzitu lze popsat dle toku záření. Zářivý tok je vyjádřen jako množství energie přenesené za jednotku času t. 1.2. Elektromagnetické záření Elektromagnetické záření má současně vlastnosti vlny a vlastnosti záření a chová se tedy současně jako vlnění a jako proud fotonů. Elektromagnetické záření jako vlnění je kombinací magnetického vlnění a elektromagnetické pole. Má tedy elektrickou a magnetickou složku, u polarizovaného záření jsou jejich vektory navzájem kolmé a rovněž kolmé na směr šíření vlny. Pokud se jedná o proud částic neboli fotonů, jeho základní vlastností je frekvence, což je počet kmitů vykonaných za sekundu o rozměru s-1. Průchodem z jednoho prostředí do druhého se frekvence nemění, je tedy konstantní a nezávislá na prostředí. Elektrická složka umožňuje absorpci, emisi, refrakci a odraz záření, magnetická složka umožňuje absorpci radiofrekvenčního záření v NMR. Všechny druhy elektromagnetického záření jsou vyznačeny ve spektru a mají mezi sebou plynulé přechody nebo se dokonce i překrývají. Obr. 1 - Základní parametry elektromagnetického záření Druhy elektromagnetického záření Rádiové vlny – mají nejdelší vlnovou délku - Dlouhé vlny - Střední vlny - Krátké vlny - Velmi krátké vlny - Ultra krátké vlny - Mikrovlnné záření Infračervené záření – zaujímá oblast mezi nejkratšími radiovými vlnami ( ʎ=10-3 m) a světlem (ʎ>790nm), jeho zdrojem jsou tělesa zahřátá na vysokou teplotu. Působením infračerveného záření na těleso dojde k tepelné výměně a těleso se zahřívá. Infračervené záření vyzařují všechna tělesa Viditelné světlo – v části elektromagnetického spektra viditelné světlo zabírá jen úzkou oblast, která má celkovou šíři asi 400nm. Je důležitým zdrojem informací pro člověka Ultrafialové záření (UV) - jeho nejkratší vlnové délky zasahují do oblasti rentgenového záření. Při ozáření UV zářením lidský organismus produkuje 8 vitamín D a vyvolá vznik ochranného pigmentu. Působí škodlivě na lidský organismus a ve velkých dávkách může vyvolat rakovinu kůže. Jeho účinky se využívají při sterilizaci a dezinfekci, protože ultrafialové záření ničí choroboplodné mikroorganismy. Zdrojem UV jsou tělesa, která jsou zahřátá na vysokou teplotu např. Slunce nebo speciální výbojky, které jsou naplněny párami rtuti Rentgenové záření (RTG) - jeho vlnové délky leží v intervalu 10-12 až 10-8 m. Rentgenové záření vzniká při přeměně rychle se pohybujících elektronů, které dopadají na povrch kovové elektrody, na energii elektromagnetického záření. Dělí se na měkké, jehož vlnová délka je větší a na tvrdé, jeho vlastnosti se blíží gama záření. Záření, která má menší vlnovou délku má větší frekvenci a má i větší energii. RTG záření objevil v roce 1895 fyzik W.C. Röntgen, když studoval výboje v plynech. Při svých pokusech zjistil, že vzniklé záření proniká i neprůhlednými předměty. V roce 1912 bylo zjištěno, že průchodem RTG záření krystalem vzniká ohybový obrazec, čímž bylo dokázáno, že paprsky X tvoří vlnění o velmi malé vlnové délce. Podle toho, jakým způsobem vzniká, se rozlišuje na brzdné a charakteristické záření. Gama záření - jeho vlnová délka je kratší než u rentgenového zářená. Zdrojem gama záření jsou tělesa, v jejichž atomových jádrech probíhají radioaktivní přeměny. Elektromagnetické záření látek Vlivem tepelného pohybu atomy vlákna žárovky získají vyšší energii a pak ji vyzáří ve formě elektromagnetického záření. Takovémuto záření se říká tepelné záření. Tepelné záření vyzařují všechna tělesa a vlnové délky tepelného záření závisí na teplotě tělesa. Tělesa záření vyzařují ale zároveň i pohlcují, čímž se změní jejich vnitřní energie. Pohltí-li těleso za určitou dobu takové množství záření, jaké samo vyzáří, jedná se o rovnovážný stav, jemuž odpovídá daná teplota. Lze tedy říct, že s rostoucí teplotou tělesa klesá vlnová délka (respektive roste frekvence) vyzařovaného tepelného záření. Záření absolutně černého tělesa Absolutně černé těleso je považováno za ideální těleso, které pohltí veškeré záření všech vlnových délek dopadajících na jeho povrch. Zároveň se absolutně černé těleso považuje za ideální zářič, vysílá totiž největší možné množství zářivé energie. Obecně je možné za absolutně černé těleso považovat všechna tělesa, která mají výrazně větší objem, než je povrch, kterým záření vyzařuje od okolí. Proto se dá za absolutně černé těleso považovat např. Slunce. 1.3. Rozdělení optických metod pro diagnostiku Nespektrální Při interakci záření s hmotou NEDOCHÁZÍ k výměně energie. Důležitými parametry jsou změny rychlosti záření, otáčení roviny polarizovaného světla nebo rozptyl záření. 9 Spektrální Při interakci záření s hmotou DOCHÁZÍ k výměně energie. Objektivní Fotografický aparát, promítače, zvětšování, … Subjektivní Brýle, lupa, mikroskop, dalekohled, … Základní princip Děj Změna postupné rychlosti záření Interakce polarizovaného záření s opticky aktivními látkami Interference záření Lom záření Stáčení roviny lineárně polarizovaného záření Rozptyl záření na koloidním roztoku Interakce s atomy spektra) záření (čárová Interakce záření s molekulami (pásová spektra) Metoda Interferometrie Refraktometrie Závislost optické Polarimetrie otáčivosti na koncentraci vzorku pro jednu vlnovou délku Změna intenzity záření vzorkem prošlého Turbidimetrie Změna intenzity záření rozptýleného do Nefelometrie směru kolmého ke směru vstupujícího paprsku Emisní záření po Tepelná excitace AES – atomová excitaci emisní spektrometrie Absorpce záření Tepelná atomizace a AAS atomová následná absorpce absorpční spektrometrie Emise záření po excitaci Fluorimetrie Fosforimetrie Absorpce záření Excitace elektronu Molekulová v nižších MO do absorpční vyšších spektrometrie Změna vibračního a Infračervená rotačního stavu spektrometrie molekuly Změna spinu Elektronová spinová elektronů rezonance Změna spinu Nukleární nukleonů v jádře magnetická rezonance Tab. 1 - Základní rozdělení spektrálních metod 1.4. Nespektrální optické metody V tomto případě dochází při průchodu záření vzorkem pouze ke změnám určitých vlastností, jako jsou rychlost, rovina polarizace atd. 1.4.1 Interferometrie Optická interferometrie je technika, při které je koherentní svazek světelných paprsků rozdělen na měřící a referenční svazek. Tyto svazky se přivádějí na snímač a smísí 10 se. Při použití 2D detektoru (CCD senzor) je na něm přímo vygenerován interferogram, který indikuje fázový posun mezi oběma svazky paprsků. Interferometrie mnoha vlnových délek využívá se pro průmyslové aplikace. Je vhodná pro měření absolutní vzdálenosti. Při ideálních podmínkách lze měřit vzdálenosti několika desítek metrů s přesností řádově nanometry. Hlavní vlastností je generování záznějového kmitočtu v rozsahu MHz až kHz při skládání blízkých vlnových délek. Halografická interferometrie je zařízení, které je určeno pro výzkum difúzních povrchů. Umožňuje zviditelnit a měřit změny polohy téhož difúzního povrchu ve dvou stavech objektu registrovaných ve dvou časových úrovních. Zařízení nejčastěji pracuje se světelnými zdroji a lasery. Halografický interferometr je možné použít pro měření deformací, posuvů a pro měření vibrací. Skvrnová interferometrie Využívá jiného rušivého efektu v optické metrologii pro přesné měření deformací. Skvrny jsou generovány odrazem koherentního světla od drsného povrchu. Odražené vlnoplochy interferují mezi sebou navzájem na povrchu detektoru a generují skvrnový vzor charakteristický pro hrubé elementární části povrchu. Při dalším referenčním paprsku se generuje druhý skvrnový vzor, který se smísí s prvním a vytvoří skvrnový interferogram. Interferometrie bílého světla jedná se o metodu, která je vhodná pro měření výškového profilu objektů. Využívá světlo s velkou spektrální šířkou a je tedy vhodná i pro měření hrubých povrchů. Výhodou této metody je velký rozsah měření. Osvětlení i pozorování je koaxiální a proto je možné provádět měření např. ve vrtaných dírách či brusech. 1.4.2 Refraktometrie Refraktometrie je metoda založena na měření indexu lomu. Dopadá–li paprsek monochromatického záření na rozhraní dvou prostředí lišících se hustotou, z části se od rozhraní odrazí a z části jím projde. Přitom klade prostředí při průchodu paprsku odpor, jehož velikost závisí na hustotě prostředí. Hustota prostředí vyjadřuje kvalitativní a kvantitativní složení prostředí. Při průchodu paprsku z jednoho prostředí do druhého se mění jeho rychlost a směr šíření. Poměr rychlosti paprsku v prvním prostředí c1 k rychlosti prostředí c2 se nazývá index lomu: Paprsek se láme v důsledku rozdílné rychlosti světla v obou prostředích. Úhel lomu β je menší než úhel dopadu α tehdy, když paprsek přechází do prostředí, ve kterém je proti původnímu prostředí rychlost světla nižší. A nastává tedy lom ke kolmici. V opačném případě nastává lom od kolmice. Při refraktometrických měřeních se volí úhel dopadu 90°, tzv. klouzavý paprsek a sleduje se maximální mezní úhel. 11 Obr. 2 - Lom světla na rozhraní dvou prostředí kde α – úhel dopadu β – úhel lomu K – kolmice dopadu ϒ – mezní úhel lomu Přístroje sloužící pro měření indexu lomu se nazývají refraktometry. Dělí se podle konstrukce a účelu: Rekraktometry, u kterých jsou lámavý hranol a dalekohled vůči sobě pohyblivé - Pulfrichův refraktometr - Abbeho refraktometr Refraktometry, u kterých zaujímá lámavý hranol a dalekohled vzájemně neměnnou polohu (ponorný a ruční) Abbeho refraktometr je označován jako refraktometr univerzální. Měří v širokém rozsahu indexu lomu (1,3 – 1,7). Má kompenzátor optické disperze, a proto lze pracovat s polychromatickým světelným zdrojem. Při měření se volí úhel dopadu 90°, tzv. klouzavý paprsek a sleduje se maximální mezní úhel lomu. Zdrojem světla je polychromatické (bílé) světlo, které vyzařuje svazek paprsků, jež dopadá na vyleštěnou lomnou plochu lámavého hranolu. K měření malého množství kapalin se používá hranol, jehož matná plocha je přitisknutá k lomné ploše lámavého hranolu. Lomné a lomem rozložené paprsky polychromatického záření vstupují do dalekohledu, kde dojde ke složení lomem rozloženého polychromatického záření. V zorném poli dalekohledu je nitkový kříž, na jehož středu jsou zaměřována světelná rozhraní. Pulrichův refraktometr nemá kompenzační zařízení disperze a musí se jako zdroj použít monochromatické světlo. Lze jim měřit index lomu a optickou disperzi látek. Princip měření je takový, že svazek paprsků monochromatického světla ze zdroje je veden kondenzorem a kondenzorovou clonkou na lomnou plochu lámavého hranolu ve směru tečny. Pro měření kapalin je na lomný hranol přitmelena kyveta, jejímž dnem je lomná plocha hranolu. Lomný svazek paprsků vychází z hranolu do vzduchu a do pozorovacího dalekohledu. 12 Ponorný refraktometr může být dvojího druhu, a to s nevyhřívaným nebo s vyhřívaným měrným hranolem. První typ je charakterizován volně nasazovatelným hranolem, který se vkládá přím do analyzovaného roztoku, jež je temperován ve vodním termostatu. Druhý typ je konstruován přímo na měření malého množství kapalin. 1.5. Polarimetrie Polarimetrie je optická metoda, jejíž základní princip je založen na schopnosti některých látek stáčet rovinu lineárně polarizovaného záření. Jedná se většinou o látky organické, které vykazují přítomnost asymetrického uhlíku, který nese čtyři odlišné substituenty. Mohou to být ale také látky anorganické s asymetrickou molekulou. Jestliže vektor E kmitá nahodile v rovině kolmé k vlnění, pak se jedná o nepolarizované světlo. U polarizovaného světla oba vektory, elektrický a magnetický, kmitají pouze ve dvou na sebe kolmých rovinách. Polarizované světlo může být rovinně (lineárně) polarizované, kmitá tedy v jedné rovině proložené paprskem a kruhově (cirkulárně), které kmitá tak, že elektrický a magnetický vektor konají rotační pohyb ve směru paprsku. Podle smyslu otáčení se dělí látky na pravotočivé a levotočivé. Měrná otáčivost je fyzikální konstantou, která charakterizuje každou opticky aktivní látku. Je definována jako úhel, o který otočí opticky aktivní látka rovinu monochromatického polarizovaného světla při jednotkové tloušťce vrstvy a u roztoků při jednotkové koncentraci 1gcm-3. Polarimetry se dělí na subjektivní a objektivní. Subjektivní polarimetry jsou jednodušší a pracují jako polostínové. Mezi polarizátor a analyzátor je vloženo malé polostínové zařízení, které zasahuje do horní poloviny dráhy paprsku. Toto zařízení rozdělí zorné pole dalekohledu na dvě poloviny a současně jednu z nich mírně zatemní. Ručním otáčením se pak nastavují obě poloviny na stejnou intenzitu. Druhým typem jsou objektivní polarimetry, které využívají automatického posunu analyzátoru, kterým otáčí servomotor na základě signálu z detektoru, kterým je fotonásobič. 1.6. Turbidimetrie Turbidimetrie je optická metoda založená na měření procházejícího světla zeslabeného rozptylem na částicích. Využívá se v klinické biochemii, která je založená na měření stupně zákalu – turbidity. Při turbidimetrických měřeních je důležité získat reprodukovatelně suspenzi měření reakční směsi, která je dostatečně stálá. Absorpce záření po průchodu nehomogenním prostředím se měří absorpčními fotometry a spektrofotometry. Jednoúčelové turbidimetry s kvalitní optikou se už dnes nepoužívají. 1.7. Nefelometrie Nefelometrie je optická metoda, která se zabývá měřením intenzity difúzně rozptýleného světla na dispergovaných částicích. Rozptýlené (tzv. Tyndallovo) světlo vychází z roztoku všemi směry a měří se pod úhlem, který je odlišný od směru dopadajícího záření. K tomu slouží nefelometrický nástavec k fotometru, u něhož se 13 Tyndallovo světlo sleduje pod úhlem 90°. Mnohem častěji se používá speciální přístroj nefelometr, který může být plně automatizován. Laserový nefelometr používá jako světelný zdroj helium neonového nebo argonového laseru. Jedná se o monochromatický zdroj světla o velké intenzitě s vysokým stupněm směrovosti. Laserový paprsek prochází přes kyvetu s měřeným roztokem a rozptýlené světlo se sleduje detektorem (fotonkou, fotonásobičem) obvykle pod úhlem 5-35°nebo 70-90°. Konvenční zdroje používají jako světelný zdroj žárovku s halogenovou atmosférou nebo xenonovou výbojkou, dále pak obsahují interferenční filtr a detektor. 1.8. Spektrální metody Jsou založeny na interakci atomů a molekul s elektromagnetickým zářením, kdy se obvykle mezi látkou a elektromagnetickým záření vymění kvantované, přesně dané množství energie: Emisní spektrální metody - Emisní spektrální analýza - Plamenová fotometrie Absorbční spektrální metody - Atomová absorbční spektrometrie Luminiscenční metody - Flurimetrie - Luminometrie Podrobněji se těmto metodám věnuje kapitola 2. 1.9. Objektivní metody Fotografický aparát Fotografický aparát je přístroj, který slouží k zaznamenání fotografií. Principiálně se jedná o světlotěsně uzavřenou komoru s malým otvorem, jímž dovnitř vstupuje světlo a nějakým druhem světlocitlivé záznamové vrstvy na druhé straně, kde dopadající světlo kreslí obraz. Otvor, kterým vstupuje světlo, je vybaveno clonou, která umožňuje měnit jeho velikost a tím může ovlivnit množství vnikajícího světla a tím výslednou světlost fotografované scény. Čím je otvor menší, tím je dopadající paprsek užší a obraz je na výsledném snímku ostřejší. Kromě clony je důležitým prvkem závěrka. Jejím primárním úkolem je bránit dopadu světla na citlivou vrstvu ve chvíli, kdy fotoaparát nefotí. Doba expozice ovlivňuje snímek, čím déle je závěrka otevřena (expoziční čas) tím více světla dopadne na citlivou vrstvu. Zároveň ale delší časy expozice může způsobit rozmazání objektů, které se během otevření závěrky pohnuly. Naopak krátký expoziční čas umí děj zamrazit a zachytit krátký okamžik. Objektiv je čočka nebo soustava čoček, které vytváří opticky změněný obraz, který je pak dále zpracováván na senzor nebo film. Slouží pro správné vykreslení fotografie, kdy je potřeba. 1.10. Subjektivní metody 1.10.1 Lupa 14 Lupa je optický systém používaný na optické zvětšení pozorovaného předmětu, který je dostatečně malý a nachází se v blízkosti pozorovatele. Je složen ze spojné čočky, která je vyrobena buď ze skla, nebo průhledného plastu. Obr. 3 - Předmět na obrázku a je pozorovaný bez lupy a úhel α označuje zorný úhel. Na obrázku b je pozorovaný předmět s lupou. Zorný úhel α´je větší než α při pozorování bez lupy. 1.10.2 Dalekohled Dalekohled je zařízení, kterým je možné pomocí soustavy čoček a zrcadel přiblížit předmět. Existují dva druhy dalekohledu. Jeden typ má objektiv tvořen zrcadlem a druhý typ je tvořen jednou čočkou nebo jejich soustavou. 1.10.3 Optický mikroskop Mikroskop nebo také drobnohled je optický přístroj, který slouží pro zobrazení malého sledovaného objektu ve větším zvětšení. K zobrazení využívá světelných paprsků. Skládá se z čočky, objektivu a okuláru. Čočky tvoří objektiv a okulár. Jednoduchý mikroskop je složen ze dvou spojných soustav čoček, které mají společnou optickou osu. Mikroskopy se dělí podle způsobu zobrazení na elektronové, tunelovací a světelné. Podle osvětlení objektu se liší, zda je objekt v procházejícím světle, to znamená, že světlo prochází pozorovaným objektem nebo v dopadajícím světle, to znamená, že světlo dopadá na povrch objektu. Podle osvětlení okolí objektu jsou pak ve světelném poli, kdy má obraz tmavý obrys a nalézá se ve světelném poli nebo v temném poli, kdy je světlý objekt v temném poli. Dále se pak dělí mikroskopy podle počtu okulárů. Mohou to být monokulární, binokulární a binokulární. 15 2 SPEKTRA Spektrum neboli spektrogram vyjadřuje závislost intenzity absorpce či emise (tj. veličiny úměrné počtu přechodů mezi energetickými hladinami) na E záření, či odvozených veličinách ʎ, vlnočet, n. Látka může světlo vyzařovat nebo pohlcovat. 2.1. Druhy spekter Rozdělení spekter podle pozičního vztahu mezi primárním zdrojem energie, zářícími atomy a spektrometrem: Emisní - spektrum vyzařované látkou. Emisní spektra zachycují spektrální rozložení záření emitovaného excitovaným zdrojem. Absorbční - spektrum, které vzniká průchodem spojitého záření látkou. Každá látka je schopna pohlcovat záření, která sama vyzařuje. Spektrum charakterizují černé čáry, které se objevují na pozadí a jsou charakteristické pro každý prvek. Aby bylo možné vyzařovat takovéto spektrum, nemusí se látky rozžhavit na vysokou teplotu, jak je tomu u spekter emisních. Rozdělení spekter podle tvaru: Spojité spektrum je souvislý barevný pruh, v němž jednotlivé barvy plynule přecházejí v druhou, je vysíláno zejména rozžhavenými látkami v pevném a kapalném skupenství a je u všech látek stejné. Rozložení látek mezi jednotlivými barvami se řídí zákony černého tělesa. Ve spojitém spektru jsou zastoupeny všechny vlnové délky. Záření se spojitým spektrem vzniká v případě, kdy jsou atomu v látce těsně u sebe. Jejich interakcí vzniká velké množství sousedních kvantových stavů s velmi malými energetickými intervaly. Spojité spektrum záření např. pevné látky, které jsou zahřáté na vysokou teplotu. Platí, že čím vyšší je teplota, tím je vyšší maximální frekvence záření. Obr. 4 - Spojité spektrum Čárové spektrum Je spektrum či spektra, která vyzařují atomy plynů zahřátých na vysoké teploty nebo spektra zářících ve výbojových trubicích. Skládají se z jednotlivých barevných čar oddělených od sebe tmavými mezerami a jsou charakteristická pro každý prvek. Čárové spektrum obsahuje záření jen zcela určitých vlnových délek, tzv. spektrální čáry. Vlnové délky, které leží mezi těmito čárami, ve spektru zastoupeny nejsou. Takové spektrum je přímým důsledkem přechodů elektronů mezi diskrétními energetickými hladinami v atomovém obalu excitovaného atomu. Pro spoutání přechod elektronu mezi dvěma kvantovými hladinami za vyzáření fotonu musí být splněny dvě podmínky: Zákon zachování energie – přeskok musí být z hladiny s vyšší energií na vlnovou hladinu o nižší energii a foton odnáší rozdíl těchto energií 16 Zákon zachování momentu hybnosti - emitovaný foton odnáší moment hybnosti, který se rovná rozdílů momentů hybnosti obou hladin. Vlastní moment hybnosti fotonu je roven 1. Obr. 5 - Čárové spektrum Pásové spektrum Či spektra jsou tvořena velkým množství velmi blízkých čar, tyto skupiny vytvářejí charakteristické pásy oddělené temnými pásy. Vyskytuje se u excitovaných molekul v důsledku rotačního a vibračního pohybu atomů tvořících molekulu, kdy jednotlivé kvantové rotační a vibrační stavy jsou odděleny velmi malými energetickými intervaly. Obr. 6 – Pásové spektrum 2.2. Spektrální analýza Spektrální analýzou se zkoumá, kolik energie se vyzáří na různých vlnových délkách, výsledek je pak zobrazen ve spektru. Spektrální analýza určuje kvalitativní i kvantitativní složení látek podle emisního spektra těchto látek v plazmatickém stavu. Emise atomů, iontů, molekul a částice tuhých látek vytváří záření atomů. Spektrum vniká v důsledku přechodů elektronů z hladin s vyšší energií na hladiny s nižší energií. kde v je frekvence záření [Hz] h je Planckova konstanta (6,625x10-34 Js) c je rychlost světla (3x108ms-1) λ je vlnová délka záření Tato rovnice slouží k výpočtu energie fotonů. Kvalitativní záření je dáno vlnovou délkou. Vlnové dílky spektrální čar atomů jsou dány horní a spodní energetickou hladinou přechodu. kde E2 je energie horní hladiny E1 je energie spodní hladiny Spektra molekul mohou rušit spektra mnoho prvků, protože zpravidla mají široké pásmo s ostrým okrajem. U záření částic tuhých látek je počet vysílaných kmitočtů tak značný, že vzniká spojité spektrum. Takové záření se projevuje jako pozadí a zhoršuje mez detekce i přesnost stanovení. Stejně nepříznivě působí v případě spektrometrie s obloukovým buzením záření z rozžhavených konců elektrod. 17 Vlastnosti spektrální čáry Její šířka je výsledkem vlastností vyzařujícího atomu a vnějších podmínek. Vlastní šířka čáry je mnohem menší než rozšíření, které je vyvolané Dopplerovým jevem a srážkovými efekty. Teoretická šířka spektrální čáry je 10-4 – 10-5 nm a nezávisí na vlnové délce. Spektrální čára je buď tmavá, nebo světlá v jiném spojitém spektru. Spektrální čára vzniká výsledkem nadbytku nebo nedostatku fotonů v úzkém frekvenčním pásmu v porovnání s okolními frekvencemi. Spektrální čáry vznikají interakcí fotonu určité vlnové délky s atomem, molekulou nebo atomovým jádrem. Absorpční spektrální čára vzniká tak, že fotony s určitou frekvencí jsou pohlcovány danou látkou. Emisní spektrální čára vzniká tak, že daná látka fotony emituje, neboli vysílá. Spektrální čára pak vyjadřuje zastoupení určitých prvků a molekul v daných látkách. Šířka spektrální čáry není nekonečně úzká, ale vykazuje rozšíření a profil. Dopplerovo rozšíření (vliv teploty) je chaotický tepelný pohyb. Atomy se pohybují různými rychlosti v různých směrech ke směru šíření záření. Lorentzovo rozšíření (vliv koncentrace) – při srážkách atomů v analyzátoru dochází k deformaci atomových orbitalů a tím ke změnám E příslušných stavů. - Starkovo rozšíření – interakce analytu s nabitými částicemi v elektrickém poli. - Van der Walsovo rozšíření – zde se sráží, interagují, analyt s neutrálními částicemi. - Holtsmarkovo rozšíření – dochází ke srážkám s atomy stejného druhu. Intenzita spektrální čáry Při termickém buzení se koncentrace částic s určitou danou hladinou stanoví podle Boltzmanova vztahu. Intenzita spektrální čáry je závislá na třech faktorech. Počet atomů ve výchozím stavu (Boltzmanův zákon) Statistická váha stavu, která je dána stupněm degenerace podhladiny e-. Hodnoty statistických vah přechodů z různýc hladin se mění poměrně málo. Pravděpodobnost přechodu, která závisí na symetrii vlnových funkcí obou stavů Maxima intenzity čar prvků s nízkým ionizačním potenciálem se dosahuje v plamenu nebo oblouku s nízkou teplotou (vysoká koncentrace alkalického kovu ve výboji). Při vysokých teplotách výboje se zvyšuje intenzita čar prvků s vysokými ionizačními potenciály. S teplotou výboje souvisí také stupeň atomizace, definovaný jako poměr koncentrace volných atomů prvku k celkové koncentraci tohoto prvku ve všech formách. Stupeň atomizace hraje značnou roli u nízkoteplotních zdrojů, především plamenových, kde spolurozhoduje o charakteru spektra (je také rozhodující v případě atomové absorpční spektrometrie). Změnou teploty výboje, zředěním vzorku určitými látkami nebo změnou obklopujícího plynného prostředí lze vytvořit podmínky vhodné k vybuzení čar určitého prvku a zajistit nelepší mez detekce, citlivost a reprodukovatelnost stanovení. 2.3. Spektroskop Spektroskop je přístroj, který slouží pro rozklad viditelného spektra na jednotlivé složky a jejich vizuální pozorování. Spektroskop je složený z kolimátoru, ve kterém je štěrbina, dále pak obsahuje disperzní prvek, kterým může být hranol, nebo mřížka a 18 poslední části je objektiv, který je spojený s dalekohledem. Před tím, než projdou paprsky kolimátorem, rozbíhají se, kolimátor je usměrní a vychází z něj paprsky rovnoběžné a ty dopadají na disperzní prvek. Jeho funkcí je rozložit světlo na spektrum. Dalekohledem je pak možné zkoumat vzniklé spektrum. 19 3 SPEKTROGRAFIE 3.1. Spektrální optické metody emisní 3.1.1 Atomová emisní spektrometrie Metoda se zabývá zkoumáním a využitím záření vysílaného excitovanými atomy, popřípadě ionty prvků. Dodáváním energie ve zdroji je zkoumaná látka převedena do excitovaného atomárního stavu. Návratem atomů z metastabilního stavu zpět do stavů energií chudších dojde k vyslání záření, které je polychromatické, ale ne spojité. Rozkladem vysílaného polychromatického záření optickým zařízením lze získat čárové spektrum. Čárové spektrum je charakteristické pro každý prvek. Kvalitativní analýza je tedy založena na identifikaci prvku podle polohy jeho čar ve spektru. Kvantitativní hodnocení se provádí na základě intenzity záření. Přístroje pro atomovou emisní spektrometrii se skládají z budícího zdroje, spektrálního přístroje (optický systém s disperzním prvkem) a detektoru s konečným vyhodnocením signálu. Obr. 7 – Blokové schéma atomové emisní spektrometrie Budící zdroj Budící zdroj dodává energii a vzorek je tak rozložen, atomizován a převeden do prostředí tzv. plazmatu. Atomu vzorku jsou excitovány a vysílají záření. Jako zdroje budící energie lze použít plamen, elektrický výboj, stejnosměrně vázanou plazmu, mikrovlnně indukovanou plazmu, indukčně vázanou plazmu nebo laser. Optické části spektrálních přístrojů Ze vzorku, který byl excitován ze zdroje, vychází polychromatický paprsek, ten vstupuje štěrbinou do optické části přístroje a disperzním prvkem je rozložen na monochromatické paprsky. Disperzním prvkem jsou hranol nebo mřížka, které společně se systémem rovinných a dutých zrcadel tvoří vlastní optickou část zařízení. Na detekční ploše je pak soubor monochromatických obrazů vstupní štěrbiny jako příslušné spektrum. Štěrbina je tvořena dvěma pohyblivými přesně sbroušenými břity, její šířka se zpravidla pohybuje v tisícinách až v setinách nm. Detektor K detekci slouží fotografické desky nebo film s citlivou vrstvou fotografické emulze. Princip fotografických desek je následující. Na jednu desku se exponuje pomocí Hartmanovy clonky velké množství vzorků, po vyvolání a ustálení materiálu se pak provádí vizuální hodnocení pomocí projektorů spekter, které části spektra zvětšují asi 20 20krát. Tento způsob je zastaralý a už se nepoužívá. Dnes existují dva způsoby fotoelektrické detekce, které se liší na základě konstrukce, buď tedy sekvenční, nebo simultánní. Sekvenční uspořádání má otočný monochromátor a jeden nebo dva umístěné fotonásobiče. Mřížka krokového monochromátoru je nejprve otáčena velkou rychlosti na požadovanou vlnovou délku, pak následuje krokování okolo pravděpodobné polohy a zároveň se integruje měřený signál. Skutečná pozice píku analytické čáry je pak odvozena proložením odečtených dat matematickým modelem tvaru píku. U simultánního uspořádání optických spektrometrů je využíváno pevných mřížkových monochromátorů, kdy jsou na obvodu pevně umístěny výstupní štěrbiny jednotlivých spektrálních čar a fotonásobiče. Současně probíhá měření na více fotonásobičích. 3.1.2 Plamenová fotometrie Tato metoda se řadí mezi emisní spektrometrické metody. Vnější elektrony atomů jsou při excitaci plamenem převedeny do energeticky bohatších stavů. Sami se pak samovolně vracejí do stavu energeticky chudšího. Dodaná energie se uvolňuje formou záření, které má vlnové délky ve viditelné a UV oblasti. Analyzovaný prvek slouží jako zdroj záření, který se vnáší přímo do plamene. Roztok analytu se rozpráší na jemnou mlhu a ta se přivede do bezbarvého plamene (propanového nebo acetylenového). Pomocí hranolů a mřížek se záření rozkládá a je detekováno fotonásobiči. Plamenová fotometrie se používá ke stanovení obsahu prvků 1. a 2. skupiny periodické tabulky, u kterých není potřebná tak vysoká energie pro excitaci valenčních elektronů, stačí ji teplota plamene. 3.1.3 Atomová absorpční spektrometrie Patří mezi nejrozšířenější metody rozpoznávání spektra. Jde o optickou metodu, která je založena na měření absorpce elektromagnetického záření v rozmezí vlnových délek 190-850nm volnými atomy. Úbytek primárního záření je mírou koncentrace volných atomů prvku, který záření absorboval. Rozdíly energií mezi jednotlivými elektronovými stavy atomu jsou charakteristické pro každý prvek. Přechod atomu z nižší energetické hladiny m na vyšší hladinu n se neděje spontánně a je vynucen přítomností záření o vhodném kmitočtu vmn. Energie fotonu hvmn musí odpovídat energetickému rozdílu mezi hladinami m a n. Tato metoda je vhodná pro kvantitativní elementární analýzu asi 60-70prvků, které jsou převážně kovy. kde E – energie H - Planckova konstanta C - rychlost světla ʎ - vlnová délka záření Pro měření se používá atomový absorpční spektrometr, který se skládá ze zdroje monochromatického rezonančního záření, absorpčního prostředí, monochromátoru a detektoru. Zdroj záření Zdrojem záření je nízkotlaká, neonem plněná výbojka s dutou katodou. Výbojka emituje čárové spektrum prvku, ze kterého je dutá katoda vyrobena nebo který je v materiálu duté katody dosažen. Záření, které vysílá výbojka je modulováno, tím se umožní měřit jen záření výbojky, ne však záření emitované z atomizačního prostředí. Na stejnou modulační frekvenci je naladěn i střídavý zesilovač signálu 21 fotoelektrického detektoru. Vyrábějí se výbojky s dutou katodou pro více než 60 prvků. Atomizátor Nejjednodušeji realizovatelným prostředím k atomizaci je laminární předmíchaný plamen, který se získává laminárním hořením předmíchané směsi acetylenu se vzduchem, popř. oxidem dusným ve speciálním hořáku. Jeho ústí má tvar úzké štěrbiny, jejíž délkou je dána i maximální dosažitelná tloušťka vrstvy absorpčního prostředí, kterým prochází záření z výbojky. Poměrem obou plynů ve směsi se získá buď oxidační, nebo redukční typ plamene. Pro každý prvek existuje optimální zóna v plameni daná výškou nad ústím hořáku, kde je koncentrace volných atomů nejvyšší. Výška je zjišťována pokusně. Monochromátor Mřížkový monochromátor slouží k izolaci záření vhodné vlnové délky. Natáčením mřížky se nastavuje délka rezonanční čáry na maximum propustnosti. Monochromátor má vstupní a výstupní štěrbiny, které mají regulovatelnou šířku spektrálního intervalu od 0,1nm do 2nm. Detektor Za výstupní štěrbinou monochromátoru se nachází fotonásobič s fotokatodou. Její citlivost je dostačující pro sledovanou oblast spektra, tedy od 190 – 900nm. Výsledný fotoproud je pak zesílen vkládaným napětím na dynody násobiče elektronů. Hodnoty absorbance se odečítají buď analogově, nebo digitálně. Obr. 8 – Schéma atomové absorpční spektrometrie 3.2. Luminiscenční metody 3.2.1 Fluorimetrie Fluirimetrie je metoda, která využívá jevu fotoluminiscence. Fluoreskující látka je excitována monochromatickým světlem, čímž se některé z valenčních elektronů vybudí do vyšší energetické hladiny. Při návratu zpět do původního energetického stavu se část energie přemění na teplo a část se vyzáří ve formě fotonu. Emitované světlo se snímá ve směru kolmém na excitační paprsek a po průchodu emisním 22 monochromátorem se jeho intenzita měří fotonásobičem. Hladina elektronového stavu s nejnižší vibrační energií je označována jako základní vibrační hladina elektronového stavu. Při absorpci záření je energie absorbovaného fotonu spotřebována na převedení molekuly do excitovaného stavu. Po absorpci fotonu excitovaná molekula velmi rychle předává získanou energii svému okolí a tzv. nezářivými přechody následovanými vibrační relaxací se dostává postupně do nižších excitovaných stavů. Vedle nezářivých přechodů se může uplatnit přechod spojený s vyzářením (emisí) fotonu, a tomu se říká fluorescence. Přístroj používaný pro měření fluorescenčního záření se nazývá fluorimetr. Pokud je tímto fluoriemtrem možné měřit excitační a emisní spektra jedná se o spektrofluorimetr. Záření je vysíláno excitačním zdrojem a je izolováno primárním excitačním filtrem nebo monochromátorem takových vlnových délek, které by byly použity pro excitaci vzorku. Vyslané záření dopadá na vzorek a excituje v něm fluorescenční záření, které vystupuje ze vzorku všemi směry. Část záření prochází přes sekundární (emisní) filtr nebo monochromátor a dopadá na fotoelektrický detektor, výsledkem je elektrický signál, který se pak dále zesiluje a měří. Pokud má přistroj v excitačním optickém systému monochromátor, je možné plynule měnit vlnovou délku, na kterou je nastaven a tím je možné zaznamenat excitační spektrum vzorku. Pokud je monochromátor v emisním optickém systému, je možné plynule měnit vlnovou délku, na kterou je nastaven monochromátor a zaznamenat tak emisní spektrum vzorku. 3.2.2 Luminimetrie Metoda zabývající se měřením lumiscence zkoumaných látek. Luminiscence znamená emisi světla, ke které dochází při návratu elektronu z excitovaného stavu nebo vyšší energetické hladiny na nižší energetickou úroveň. 3.3. Spektrální optické metody absorbční 3.3.1 Molekulová absorpční spektrometrie Tato metoda je založena na měření absorpce elektromagnetického záření. K absorpci dochází při interakci fotonů, která má specifickou vlnovou délku s elektronovým obalem molekuly měřené látky. Podstatou absorpce energie fotonů jsou elektronové přechody mezi energetickými hladinami (excitace elektronů) v elektronovém obalu. V malé míře je energie fotonů absorbována energetickými přechody molekuly do vyšších vibračních ΔEv a rotačních ΔEr hladit. Elektronové a vibrační a rotační přechody jsou specifické pro každou molekulu. Každá molekula absorbuje energii o specifické vlnové délce. Těmto specifickým hodnotám se říká spektrální pásma. 23 Obr. 9 – Uspořádání monochromátoru pro analytickou metodu molekulové absorpční spektrometrie Monochromátor se skládá se zdroje polychromatického záření, vstupní štěrbiny, konkávního zrcadla, odrazové mřížky a výstupní štěrbiny. Obr. 10 – Schéma jednopaprskového spektrometru Monochromatické záření prochází kyvetou s měřeným barevným roztokem. Po průchodu paprsku vzorkem je fotonásobičem detekována intenzita paprsku. Ta je pak převedena na elektrický signál. Srovnávací nulová úroveň signálu je přiřazena odezvě na kyvetu s čistou vodou a tím je pak zjištěno, že úroveň signálu detekovaná při měření reflektuje pouze samotnou absorpci paprsku vzorkem. Koncentrace měřené látky se odečte z kalibračního grafu. U této metody se měří specifická hodnota absorpce elektromagnetického záření, které odpovídá spektrální čáře přechodu v elektronovém obale volného atomu analyzovaného prvku. Metoda se využívá pro měření koncentrace kovů a některých polokovů ve vodném roztoků. 3.3.2 Infračervená spektrometrie Infračervená spektrometrie je analytická metoda, která poskytuje informaci o složení vzorku. Podstatou infračervené spektroskopie je interakce mikročástic tvořících makroskopický vzorek s infračerveným zářením. Energie fotonů infračerveného záření není dostatečně velká pro excitaci elektronů v molekulových orbitalech. Je však dostatečná ke změně vibračního stavu či rotačního stavu molekuly. Infračervená spektroskopie měří pohlcení infračerveného záření o různé vlnové délce analyzovaným materiálem. Principem je absorpce infračerveného záření při průchodu vzorkem, při níž dojde ke změně rotačního a vibračního stavu molekuly v závislosti na změnách dipólového momentu molekuly. Tato metoda je využívána k identifikaci chemické struktury látek již od 30. let 10. Století. Dnešní infračervené spektrometry fungují na principu interference spektra, které měří interferogram modulovaného svazku záření po průchodu vzorkem. Pro získání klasického spektra je potřeba využít matematickou metodu Fourierovy transformace. 3.3.3 Elektronová paramagnetická rezonance Elektronová paramagnetická rezonance využívá mikrovlnou spektroskopii k detekci změn spinového stavu v látkách obsahujících nespárovaný elektronový spin. Změny spinového stavu se mohou vyvolat mikrovlnami o energii několika miliwatů. EPR měří absorpci elektromagnetického záření (mikrovlny). Je způsobená spinovou rezonancí nespárovaných elektronů v silném magnetickém poli. Záření, které je absorbováno způsobí přechody mezi energetickými stavy, které vznikly rozštěpením jednoduchých stavů s nenulovým spinem v magnetickém poli. Magnetické lokální pole ovlivňuje okolí atomu. Každý elektron má vnitřní moment hybnosti, neboli spin S a od neutronů a protonů se liší tím, že má orbitální moment hybnosti L. Potom je celkový moment 24 hybnosti elektronu dán vektorovým součtem spinového a orbitálního momentu. J=L+S. Celkový moment hybnosti má 2J+1orientací v magnetickém poli. Tato metoda je pouze pro systémy, které mají nenulový spin. To jsou systémy, které mají alespoň jeden nepárový elektron. EPR se využívá v kvalitativní analýze, strukturální a kvantitativní analýze. 25 4 Kamerové systémy Kamera se dá považovat za typ fotoaparátu, který umí pořídit snímky ve velké rychlosti za sebou. Při snímání se filmový pás pohybuje a obraz se pak jeví jako souvislý obraz – film, video, obrazový záznam. Videokamera tedy slouží jako elektrické zařízení, které dokáže zaznamenat pohyblivý obraz a synchronní zvuk. 4.1. Historie kamer První záznam provedli bratři Lumiérové, kterým se podařilo zaznamenat jedoucí vlak. Přístroj, kterým jej zaznamenali, nazvali kinematografem. V roce 1909 byl uveden první barevný film. Největší rozmach kamer byl pak ve druhé polovině 20. Století. První profesionální kamerou, která byla podobná našim kamerám, byla vyrobena v roce 1927, sestavil ji Philio Farnsworth. Tato kamera sloužila při technologických procesech. Tato kamera se nazývala obrázkový dissector. Doposud byly tyto kamery velké a nepřenosné, až roku 1962 se začaly vyrábět menší a přenosné. Součástí prvních přenosných kamer byl televizor a kazetový přehrávač. Roku 1982 firma JVC začala vyrábět VHS – C, kdy záznam mohl trvat až 120 min. Další důležitá změna přišla v polovině 90.let, kdy na trh přišel digitální formát DV a DV mini i nový typ videokamer. V současné době jsou nejužívanější jako záznamové zařízení pevné disky nebo paměťové karty. 4.2. Rozdělení maker Dle principu kamer Analogové - téměř se nevyrábí - VHS Digitální - ukládání obrazu: - Videokazety - Paměťové karty - Disky - DVD-R, DVD-RAM - Pevné disky - Bez úložného média - bezdrátový přenos, data ukládána ve formátu MPEG-4 Dle uživatele Profesionální - Studiové - Přenosné Poloprofesionální Amatérské Speciální - Průmyslové - Outdoorové - Do automobilů - Špionážní - Kamerové sondy 4.3. Digitální systémy CCTV 26 CCTV (Closed Circuit Television, uzavřený televizní okruh) – kamerové systémy se stávají novým trendem, který doplňuje nebo přímo nahrazuje zabezpečovací zařízení. Využívají se k ochraně ke sledování prostor, k zobrazení záběrů z kamer na monitorech a archivaci natočených záběrů. Kromě sledování prostor je možné průmyslové kamery použít k monitorování výrobních procesů a pohybu osob. První použití kamer je z roku 1942 z Peenemünde v Německu, kde se kamery používaly ke sledování vývoje raket V-2. Kamery se používají v průmyslu v prostorách nebezpečných lidskému zdraví, jako je např. chemický průmysl či provozy s radiací. Od 80. let se kamery začaly používat pro sledování veřejných prostor (věznice, ranveje, banky atd.). Dnes se s kamerami můžeme potkat téměř všude. S příchodem IP technologie, kdy je obraz přenášen pomocí počítačové sítě, odchází k integraci obrazových a programových funkcí. Kamerové systémy jsou budovány na platformě počítačových systémů s možností inteligentních analýz: Rozpoznávání SPZ aut Hlídání odcizení předmětu Hlídání zanechání předmětu Sledování osob v obraze atd. Digitální systémy CCTV musí komplexně vždy řešit čtyři úlohy: Digitalizaci videosnímku Kompresi digitalizovaného videosnímku Přenos digitalizovaného videosignálu Uložení digitalizovaného videosignálu Videodata pak mohou být zobrazena běžnou počítačovou technikou nebo mohou být převedena (dekódována) zpět do analogového videosignálu standardu PAL. V minulosti byly sítě realizovány síťovou kabeláží typu 10Base2, což je sběrnicová technologie, která používala tzv. „Thinwire“ nebo „Thickwire Ethernet“. Všechna zařízení byla k této sběrnice připojena pomocí připojovací jednotky nebo pomocí odbočení ze sběrnice T-konektorem typu BNC. Když došlo k poruše, zhroutila se funkce všech zařízení, která byla na sběrnici připojena. Takováto sběrnicová technologie se v současnosti nepoužívá. Byla nahrazena tzv. hvězdicovou technologií (10BaseT). K síťovému přepínači je každý výstup připojen zvlášť k síťovému přepínači (switch) a tvoří tak tzv. rameno sítě. Pokud chce nějaké síťové zařízené poslat data jinému zařízené, které není na stejném síťovém přepínači, je přenos veden přes páteř. Páteř potřebuje technologii s vyšší rychlostí např. ATM nebo Gigabit Ethernet. Pokud jsou data posílána sousednímu zařízení, switch lokální povahu přenosu a předá data (packets) bez interface jakéhokoli jiného připojeného zařízení přímo příjemci. Současný příjem téhož toku dat v několika přijímačích se nazývá skupinové adresování. Datový tok se neduplikuje vysílačem, ale replikuje se uvnitř sítě podle potřeby. Výhodou je, že nemůže dojít k přetížení sítě, na kamerovém konci je vždy stejná datová rychlost. Standartní počítač, který je vybaven záznamovým zařízením typu NVR (network video recording) může fungovat jako videorekordér. Jakýkoliv počítač je možné transformovat v zařízení pro záznam obrazu na pevný disk pomocí software. Videodata jsou z videoserverů po celé síti zaznamenány v předem definovaném režimu. Z 99% i data nikdo zpětně neprohlíží a většinou je časem přepíše, proto je vhodné aplikovat videoserver vybavený pevným diskem, ten je možné vybavit přes 27 síť možností přístupu na dálku. Tím pádem by bylo možné přehrávat záznamy ze kteréhokoliv místa v síti. 4.4. IP kamery Jedná se o síťové zařízení s vlastní IP adresou, které je připojitelné kdekoliv v dosahu počítačové sítě. IP kamera může být připojena k xDSL vláknům, WiFi adaptéru, optickým vláknům atd. K IP kameře je možné se připojit pomocí webového rozhraní, lze tak měnit její nastavení nebo sledovat živý obraz. Služba Vzdálený dohled NetRex Vám umožní sledovat události na kamerách i v mobilním telefonu. Každá IP kamera se skládá z čočky, obrazového senzoru, jednoho nebo několika procesorů a paměti. Procesory jsou použity ke zpracování obrazu, video analýze a k provádění síťových funkcí. Paměť kamery uchovává firmware zařízení, které slouží i pro lokální nahrávání video sekvencí. IP kamery mají kvalitní obrazové čipy, které umožňují sledovat barevný i černobílý obraz a některé mají i možnosti nočního vidění s IR přísvitem. Mezi hlavní výhody IP kamer je možnost připojení ke stávající počítačové sítě. Kamera se dá připojit pomocí standartní RJ 45 konektoru, což je klasická kroucená dvojlinka. Další výhodou je sledování obraz z IP kamery z jakéhokoliv počítače v síti či v internetu. Nasnímaná data je možné ukládat z kamery na jakýkoliv jiný počítač v síti či v internetu. Data je také možné podrobit různé kompresi např. Motion JPEG (MJPEG), MPEG4 a H264. Pomocí IP kamery je možné detekovat pohyb a změny v obraze. Jako další výhoda je možnost spuštění alarmu přímo přes IP kameru. Přednastavením nějaké události je pak možné data odeslat e-mail či SMS. Poslední výhodou je napájení pomocí datového kabelu PoE (Power of Ethernet), které některé kamery podporují. Obr. 11 - Blokové schéma kamerového systému s IP kamerou 4.4.1 Součásti síťové kamery IP kameru lze popsat jako kameru a počítač v jednom, je připojena přímo k síti a mají vlastní IP adresu a vestavěné funkce, které se starají o síťovou komunikaci. IP kamera má vestavěný software pro web server, FTP server, FTP klienta a emailového klienta. IP kamery jsou opatřeny alarmovým vstupem (alarm imput) a výstupem pro přenos (relay output). Některé kamery jsou rozšířené o další funkce, jako je třeba detekce pohybu nebo výstup pro analogové video. 28 Obr. 12 – IP kamera Jednotlivé části kamery pořídí záběr obrazu, který lze popsat jako světlo o různých vlnových délkách a ty jsou transformovány do elektrických signálů. Analogový signál je převede na digitální a předán jednotce, která je zkomprimuje a pošle po síti. Obraz projde přes optický filtr, který odstraní infračervené světlo a je zaměřen čočkou do obrazového senzoru. Obrazový senzor zkonvertuje obraz, který se skládá ze světelných informací, do elektrických signálů. Tyto digitální elektrické signály jsou pak zkomprimovány a poslány po síti. Další částí kamery je čip, který vykonává funkce jako je expozice, rovnováha bílé, ostrost obrazu atd. Ethernetové připojeni slouží pro připojení periferií k síti. Procesor (CPU), Flash paměť a DRAM paměť představují „mozek“ kamery a jsou speciálně navržené pro síťové aplikace. 4.4.2 Režimy IP kamer Rozlišují se dva typy režimů IP kamer, a to denní a noční režim. Světlo je eletrkomagnetické vlnění, která má charakteristické lnové délky. Lidské oko je schopno zachytit jen určité pásmo spektra (cca 400-700nm). Vlnové délky, které jsou kratší než 400nm již lidské oko nevidí. Jedná se o ultrafialové záření. Záření o vlnové délce cca 700-1200nm se jmenuje infračervené světlo. Lidské oko tedy dokáže zachytit pouze úzké pásmo světla, ale obrazový senzor dokáže zachytit mnohem více, umí zabrat i vlnové délky v oblasti infračerveného světla. Lidské oko však nedokáže takovéto barvy vnímat, proto jsou kamery vybaveny odnímatelným infračerveným filtrem, který se nachází mezi čočkou a obrazovým senzorem. Obr. 13 – Infračervený filtr mezi čočkou a obrazovým senzorem 4.4.3 Obrazové snímače 29 Obrazový snímač kamery je odpovědný za převod světla do elektrických signálů. Dělení obrazových senzorů: CCD senzory - Úplný přenos - Full Frame (FF) - Snímkový přenos Full Frame Transfer (FFT) - Řádkový přenos - Interlane Transfer (IT) CMOS senzory - Pasivní - Aktivní Dělení podle tvaru buněk: Obr. 14 – Konvenční CCD a CMOS Obr. 15 – Super CCD Dělení podle vnitřní struktury: Obr. 16 – Super CCD – SR 30 Obr. 17 – Foveon X3 4.4.4 Senzory CCD (Charge Coupled Devices) CCD - nábojově vázaná zařízení (kapacitory) - je elektronická součástka, která je používána pro snímání obrazové informace. Využívá se ve videokamerách, digitálních fotoaparátech, faxech, scannerech, čtečkách čárových kódů, ale taky v dalekohledech atd. CCD senzory byly poprvé vyrobeny v 70. letech 20. století W. Boylem a G. Smithem. CCD snímač je vlastně posuvný registr, který je vystaven světelnému záření. Principem je odebírání volných nosičů náboje vzniklých dopadajícím zářením do místa potenciální jámy, která je vytvořena pod elektrodou (oblastí dopadu fotonů může být substrát nebo elektroda). CCD využívá fotoefektu, což je jev, který spočívá v tom, že částice světla foton při nárazu do atomu dokáže převést některý z jeho elektronů ze základního do tzv. excitovaného stavu a odevzdá mu energii. Elektroda je od polovodiče izolována tenkou vrstvou oxidu křemičitého SiO2, který se chová jako dokonalý elektrický izolant a elektrony tak nemohou být odvedeny pryč. Obr. 18 – CCD jednotka Činnost CCD se skládá se tří fází: Příprava CCD – z CCD jsou odebrány bez přístupu světla volné elektrony a tím se smaže zbytek předchozího sejmutého obrazu Expozice obrazu – na elektrody se přivede kladné napětí a na CCD se nechá působit světlo. Dopadající fotony excitují v polovodiči elektrony, ty jsou přitahovány ke kladně nabitým elektrodám. Po elektronech zbydou po polovodičích díry s kladným nábojem a ty jsou přitahovány elektrodou na spodku CCD. Obr. 19 – Expozice obrazu 31 Snímání obrazu - po uzavření závěrky se začne na elektrody 1, 2 a 3 přivádět trojfázový hodinový signál. Na elektrodách 2 se začne pozvolna zvyšovat napětí, zatímco na elektrodách 1 se snižuje. Následně se celý den opakuje mezi elektrodami 2 a 3, dále mezi 3 a 1 a tak se to děje neustále dokola. Shluky elektronů z jednotlivých pixelů se tak posouvají přes sousední pixely směrem k výstupnímu zesilovači. Ten zesílí malý proud odpovídající počtu nachytaných elektronu v jednotlivých pixelech na napěťové úrovně vhodné pro další zpracování obrazu. Obr. 20 – Snímání obrazu Konstrukce CCD Lineární CCD jsou vhodné pro jednorozměrný obraz např. čárový kód. Čtečka zaznamená jakoukoliv řádku a na výstupu dá množinu pulzů odpovídající černým a bílým čárám v kódu, to se pak počítačově dále zpracovává. Lineární CCD obrazové snímače využívá např. skener nebo fax. Obr. 21 – Snímání čárového kódu lineárním CCD Plošné CCD pro snímání dvojrozměrného obrazu. Konstrukce je tvořena spojením několika lineárních CCD na jednom čipu. Sejmutí obrazu probíhá tak, že nejprve trojfázovým posuvem y vysune první pixel ze všech svislých CCD do spodního vodorovného. Z toho se pak opakovaným trojfázovým posuvem x celý řádek neposouvá k obrazovému zesilovači. Pak se dalším trojfázovým posuvem y posune druhý pixel ze všech sloupců do vodorovného CCD. To se neustále opakuje až do doby, kdy dojde k vyprázdnění všech pixelů. 32 Obr. 22 – CCD pro snímání dvourozměrného obrazu Snímání barevného obrazu Pro snímání barevného obrazu se buď používají zvlášť tři CCD snímače pro základní barvy R, G, B. Před tyto tři snímače se umístí barevné filtry nebo se barevné filtry umístí jako šachovnice před jednotlivé pixely. Uspořádání tedy může být tříčipové a nebo jako jednočipové snímání. Tříčipové uspořádání se využívá pro profesionální tv kamery. Obraz v tomto uspořádání prochází od objektivu soustavou dvou polopropustných zrcadel s nanesenými barevnými filtry. Jednočipové snímání se používá pro fotoaparáty, menší amatérské kamery atd. Nejčastěji se používá Bayerovské uspořádání filtrů. Pracuje na základě toho, že lidské oko je nejcitlivější na žlutozelenou. Bayerovský filtr má dvojnásobný počet zelených buněk oproti buňkám červeným a modrým. Obraz se načte do PC a pak se plnohodnotné barvy interpolují z pixelů na barvy RGB. Žlutá kolečka představují plnobarevné pixely výsledného obrázku a šipky naznačují, ze kterých buněk Bayerova filtru byly interpolovány. Rozlišení snímače je od 1 do 12 Mpx, ale existují i snímače s nižším rozlišením. Obr. 23 – Rozmístění barevných filtrů v Bayerově uspořádání Obr. 24 – Interpolace barev u Bayerova filtru 33 Moderní CCD součástky Pro správnou konstrukci musí mít základní polovodič v sobě vytvořen pro správnou funkci oblasti, které jsou dotované různými příměsi. Buňky CCD snímače musí být opatřeny pomocnými elektrodami. Mají různou funkci např. resetování CCD před vlastní expozicí nebo zajišťují funkci elektronické uzávěrky. Většinou jsou elektrody na povrchu vytvořeny z napařeného hliníku, který se chová jako téměř dokonalé zrcadlo. Toto zrcadlo odráží většinu světla. To má za následek zmenšení efektivní plochy buňky, a to proto, že na polovodič má světlo citlivá místa pouze tam, kde nejsou elektrody. Ke zvětšení efektivní plochy slouží čočka. Počet buněk použitých buněk CCD prvku, je vždy o něco menší, než je jejich skutečný počet. Data jsou čtena po řádcích, náboj z prvního řádku, tedy z řádku A přesune do posuvného registru, projde přes zesilovač do A/D převodníku a z něj již vypadnou digitální data. Poté se všechny řádky přenesou (B do A, C do B atd.) a do posuvného registru se načte B řádek, který je zesílen a převeden na digitální data. Celý proces pokračuje tak dlouho, dokud nejsou přečteny všechny řádky. Obr. 25 – Metoda CCD snímačů Každý CCD snímač má nějaké rozlišení. Například digitální fotoaparát nebo kamery mají rozlišení od 1 do 12Mpx. Kromě rozlišení mají snímači a další důležité vlastnosti, na které se musí při výběru brát ohled. Jednou z vlastností je třeba dynamický rozsah. Ten udává rozsah odstínů od nejčernější černé k nejbělejší bílé, kterou je schopen snímač rozlišit. Dynamický rozsah je limitován kapacitou buňky a šumem. Šum může být způsoben např. tepelným pohybem krystalové mřížky polovodičů, při kterém může dojít k uvolnění elektronu, který se připojí k expoziční elektrodě a to se pak přičte k hodnotě světelné expozice dané buňky. Pro dosažení velkého dynamického rozsahu při přijatelné šumové úrovni je potřeba, aby buňky snímače byly co největší. Platí, že malé formáty snímačů, nebo snímače s vysokým rozlišením mají vždy výrazně horší šumové vlastnosti než snímače větší a s nižším rozlišením. Velice důležitým parametrem je také ISO citlivost. Tato veličina udává citlivost filmového materiálu. 34 Digitální fotoaparáty obsahují přepínač citlivosti, jehož funkcí je zesílení obrazového signálu. 4.4.5 CMOS senzory (Complementary Metal Oxide Semiconductors) CMOS senzory jsou senzory citlivé na světlo a slouží k záznamu barevných složek obrazu. Používá se ve fotoaparátech, čipových kartách atd. CMOS senzory jsou oproti CCD senzorům levnější, menší, mají nižší spotřebu energie a větší rozlišení (16,8Mpx). Dělí se na pasivní a aktivní. Pasivní CMOS jsou jednoduché, generují náboj, který je úměrný energii dopadajících paprsků. Náboj jde přes zesilovač do A/DC. Aktivní CMOS jsou složitější. CMOS čipy jsou náchylnější na šum při dlouhých expozicích, tzv. dark current šum a dalším důvodem, proč vzniká šum je, že zesilovače se nachází v blízkosti fotodiody. Každá buňka, která je citlivá na světlo, je vybavená analytickým obvodem, který eliminuje vzniklý šum. Nevýhodou CMOS senzorů je malá citlivost na světlo, tento nedostatek je eliminován přidáním miniaturních čoček ke každé buňce a další miniaturizací obvodů. Technologie CMOS využívá polovodičové součástky, které jsou řízeny elektrickým polem a k provozu stačí pouze napájecí napětí. Buňka snímače převádí dopadající kvantum světelného záření na odpovídající velikost elektrického náboje podle senzitometrické charakteristiky zvlášť pro každou ze tří základních barev a výsledné hodnoty jsou pak převedeny pro každou barvu na osmibitové hodnoty. SNÍMACÍ ČÍP CCD CMOS Cena Rozměry řešení Spotřeba Kvalita obrazu Rozlišení Komplexnost čipu Fill Faktor (činná plocha) Digitální šum Rychlost Dynamický rozsah Možnost výřezu Vysoká Vyšší Vysoká Vysoká Vysoká Vysoká Vysoká Nízký Nižší až vysoká Vysoká Nativně žádná Nízká Nízké Nízká Nižší až nízká střední Nižší až nízká Nízký až střední Vysoký Vysoká Nižší Ano Tab. 2 - Porovnání CCD a CMOS 4.5. Architektura kamerového systému Každé z následujících konceptů je vhodný pro různé úlohy. Systém založený na DVR se nejčastější používá v jedné budově. Pro lokaci s několika budovami je lepší použít systém založený na IP síti. V případě distribuovaného systému jsou velmi důležité přenosové parametry IP zařízení a sítě. V závislosti na od počtu kamer a klientských stanic je třeba adekvátně zvolit ovládací Software. 4.5.1 Kamerový systém založený na DVR Donedávna byly nejvíce používané aplikace založené na DV rekordérech, což sebou nese spoustu nedostatků, jako jsou omezená kvalita obrazu, nutnost vézt ke každé kameře samostatný kabel, omezený počet kanálů. 35 Obr. 26 – Kamerový systém založený na DVR 4.5.2 Kamerový systém založený na DVR se síťovým rozhraním Přenosový technika, která je založená na rozdělení signálu na pakety, umožňuje dosáhnout novou funkcionalitu kamerového systému. Systém, který je založený na analogových kamerách a DV rekordéru se síťovým rozhraním umožňuje připojení k libovolnému typu PC sítě, jako je LAN, WAN a ovládání z libovolného bodu v síti. Novější řešení jsou rozšířené i ovládání několika DVR, která tak vytváří rozsáhlejší systém. I v tomto případě je však zapotřebí vézt kabel ke každé kameře. Obr. 27 – Kamerový systém založený na DVR se síťovým rozhraním 4.5.3 Kamerový systém založený na klientském SW Takovéto řešení zahrnuje IP kamery a video servery, které převádí analogový video signál na digitální IP signál. IP technologie umožňuje rozvézt systém libovolným způsobem v závislosti na síťovém připojení. Spojení je možné vytvořit pomocí telefonní linky, UTP kabelu, bezdrátově, optickým kabelem nebo i TV anténový kabel. Architektura takovéhoto systému závisí na použitém vybavení a na SW. Základní forma zahrnuje použití dodatečného SW, který spravuje zařízení od jednoho výrobce. Počet kamer a video serverů je omezený a SW je klientská aplikace a neexistuje tedy žádný centrální bod systému. Každý monitorovací bod, se může připojit k libovolné kameře v systému. Nevýhoda tohoto systému je, že síťové 36 zařízení (kamery) se nemohou simultánně připojit k neomezenému počtu klientských stanic. Obr. 28 – IP CCTV systém založený na klientském SW 4.5.4 IP CCTV systém využívající Dual Stream zařízení Umožňuje vysílat dva datové streamy s nezávisle definovanými parametry. Široký stream, který má např. formát MJPEG je použitý pro přenos k záznamovému serveru, zatím co úzký stream, který je např. ve formátu MPEG-4 se bude využívat pro klientské stanice. Obr. 29 – IP CCTV systém využívající Dual Stream zařízení 4.5.5 IP CCTV systém založený na architektuře klient – server Tato architektura limituje počet připojených klientských stanic k jednotlivým IP zařízením. Nejlepší architekturou je klient – server. Klient – server architektura umožňuje efektivní instalaci, kde kamery a video servery jsou připojené k jednomu nebo více serverům. Serveru zodpovídají za správu systému a klientské systémy se k nim připojují. Hlavní výhodou takového řešení je izolace kamer a připojení mezi kamerami a servery od odchozího přenosového pásma. Při velkém počtu klientů je eliminováno riziko přetížení primárního systému. Jediný problém této architektury může být selhávání hlavního serveru, který tak přestane odpovídat na požadavky klientů. Takovouto překážku je možné eliminovat použitím High Reliabibity server – vysoká spolehlivost. 37 Obr. 30 – IP CCTV systém založený na architektuře klient – server Použití systému klient/server umožňuje jednotlivé kamery řídit z jednoho centrálního serveru, kde jsou ukládána i data z kamer. Klientské pracoviště umožňuje správu kamer, sledování obrazu a nastavení kamer. Množství kamer, které budou připojeny, je dán rozlišením. To stanovuje přímo šířku přenášeného pásma. A platí tedy, že čím větší jsou kladeny nároky na kvalitu daného obrazu, tím větší objem budou mít přenášená data. Současní výrobci IP kamer mohou vytvořit jakoukoliv konfiguraci regionálních systému díky celosvětové internetové síti. Takovéto konfigurace se skládají z velkého množství serverů, které se v síti chovají jako jeden virtuální server, který sdílí všechna data a optimalizují jejich výkonnost. Odpadá tak nutnost identifikace serveru, ke kterému požadovaná kamera patří. 4.6. Schéma video prostředí Schéma video prostředí je na obrázku 31. Obr. 31 – Schéma video prostředí IP CCTV 4.6.1 Zachycení obrazu V prvním kroku dochází k přeměně obrazu spolu s dalšími informacemi (zvuk, info o poplachovém vstupu kamery), které vyhodnocuje IP kamera, na videosignál, který je 38 dále komprimován a připraven pro přenos po počítačové síti. K zachycení IP obrazu slouží IP kamera a videoserver. Obr. 32 – IP kamera Při volbě kamery je důležité dbát na její parametry, kterými jsou rozlišení, ohnisková vzdálenost, provedení kamery, IR přísvit, osvětlení, vstupy/výstupy. Videoserver je zařízení, které převádí analogový signál na digitální (IP) formát. Do IP kamerového systému lze připojit i klasickou analogovou kameru. Obr. 33 – Videoserver 4.6.2 Přenos obrazové informace Jedná se o médium, které přenáší data mezi prvky CCTV. Data představují obraz, zvuk, řídící signál, metadata. Počítačová síť umožňuje přidávat prvky IP CCTV kdekoliv, kde je přístup k síti a není tedy třeba přidávat nové kabelové trasy. Další výhodou je šifrovaná komunikace, což zvyšuje bezpečnost. Další pokrokem IP kamer oproti analogovým zvýšení rozlišení obrazu. Přenos je dat možné provádět prostřednictvím metalického kabele, optickým kabelem, wifi, přes mobilní internet 2G, 3G, 4G a nebo kombinací všech. 4.6.3 Zpracování obrazu Zpracováním obrazu se myslí práce s obrazovou informací na straně záznamového zařízení. Obraz se uloží, analyzuje a je dále distribuován např. ve formě substreamů (zmenšené rozlišení, snímkování a kvalita obrazu za účelem zobrazení např. na mobilním zařízení s internetovým připojením). Záznamové zařízení musí být kompatibilní s kamerami. Při výběru záznamového zařízení je důležité definovat délku záznamu, datový tok, zálohování napájení, příchozí a odchozí streamy, zálohování dat, export dat, integrace s ostatními systémy. Rozlišují se dva druhy záznamového zařízení: Záznamové zařízení na bází PC - takovéto záznamové zařízení pracuje s OS WINDOWS, který provádí hlavní záznam streamů a práci s nimi (vyhledávání, přehrávání, logování událostí, šifrování záznamu, přístupová práva k záznamu atd.). NVR síťový videorekordér - zařízení, které funguje na principu síťového disku, pouze uchovává data z kamer a umožňuje jejich přehrávání a vyhledávání v záznamu a není tedy vybaven žádnou propracovanou inteligencí. Jedno 39 zařízení může zaznamenat až 50 kamer, samozřejmě v závislosti na jejich typu. Obr. 34 – NVR síťový rekordér 4.6.4 Uživatelské rozhraní Uživatelské rozhraní slouží k zobrazení živých obrazů z kamer, nebo záznamů na straně uživatele. Přístup k systému může být realizován např. u záznamového zařízení (PC nebo NVR), ke kterému je připojen monitor, dále pomocí PC s klientským SW připojeného k zařízení přes počítačovou síť i internet. Další možností je IP dekodér, který umožní převedení datového streamu IP kamer na analogový signál, využívá se při realizaci video stěn v kamerových dohledových centrech. Dále pak lze přistupovat k systému pomocí tabletu s klientským softwarem připojeným přes wifi nebo mobilní internet. A poslední možností je přístup přes mobilní telefon s klientským SW přes mobilní internet. 4.7. Inteligentní kamery Neustálý vývoj IP technologií přináší nový rozměr bezpečnosti monitoringu. Operátor, který sleduje 16 obrazovek, přehlédne po 22minutách cca 95% událostí. Inteligentní kamera zaznamenává pouze události, které se zdají být podezřelé nebo kritické. V případě klidového neměnného stavu před objektivem je kamera v pohotovostním režimu. Tento režim nezatěžuje ani operátora ani přenosová média. To přináší úsporu v kapacitě šířky pásma a pěsťových prvků. 4.7.1 Rozdělení inteligence kamer Základní Kamera je schopna rozpoznat násilné pootočení těla kamery, zakrytí objektivu, poškození kamery a neplánované odpojení kamery. Vyšší jedná se o automatickou detekci. Patří zde ochrana předmětů, opuštěné nebo zapomenuté předměty, zakázané parkování, pohyb v protisměru nebo vytočení, shlukování, načítání osob nebo vozidel a vyhodnocování rychlosti a rozpoznávání SPZ. Ochrana předmětů - funguje na principu předem zadaného prostoru, ve kterém se může daný předmět pohybovat. V případě, že tento nastavený prostor daný předmět opustí, třeba i jen z části, kamera spustí alarm a záznam. Ochrana předmětů se využívá ve výstavních prostorách či muzeích atd. Opuštěné nebo zapomenuté předměty a zakázané parkování - Principem je zadání prostoru, kde se nesmí nacházet předmět déle, než definovanou dobu. V případě, že je tato předem stanovená doba překročena, spustí se alarm. Tohoto systému se využívá v letištních nebo nádražních halách, také ale ve 40 veřejných budovách jako jsou nákupní centra nebo v ostraze městských částí. Tuto detekci lze využít i při identifikaci nesprávného parkování vozidel. Pohyb protisměru nebo vybočení – kamera dokáže rozpoznat, zda vozidlo, osoba, či nějaký jiný předmět se nepohybuje proti směru nebo zda nevybočil z přikázaného směru. Využití je při hodnocení dopravních situací nebo pro vyhodnocení událostí na sportovních soutěžích a stadionech. Shlukování - kamera, která sleduje daný prostor a dokáže identifikovat stav, kdy v prostoru dojde k přehuštění osob či vozidel. Shlukování se využívá v analýze dopravních situací, sportovních akcích nebo monitorování městských částí. Načítání osob nebo vozidel- využití v nákupních centrech, hotelových komplexech nebo při monitoringu dopravního provozu. Vyhodnocování rychlosti - kamera je schopna sejmout rychlost dopravního prostředku a zaznamenat ji do souboru. Této funkce využívá policie ČR při měření rychlostí na silnicích. Inteligentní kamery umí zpracovávat analýzy a statistiku a poskytnout vše uživateli včetně barevných grafů a tabulek. 4.8. Bezpečnostní kamerové systémy Dělí se do jednotlivých kategorií, podle místa zpracování a analýze obsahu a detekce událostí kamerového systému. Dělení kamerových systémů: Centralizované systémy – analýza video obsahu a detekce událostí se provádí na serveru, ke kterému jsou kamery připojeny. Procesor tohoto serveru musí mít velmi vysoký výpočetní výkon. S výkonnějším procesorem stoupá možnost řešení složitější analýz obrazu. Nevýhodou tohoto systému je, že velké kamerové systémy vyžadují mnoho serverů. Hybridní systémy – kamera zajišťuje analýzu obrazu a server může disponovat výkonem pro detekci událostí, tím jsou tedy kladeny nižší nároky na server. Decentralizované systémy – analýza obrazu a detekce události se provádí přímo v kameře. Servery tak mají snadnější práci a zbývající výpočetní kapacita je použitelná pro jiné operace. Jsou kladeny nižší nároky na šířku přenosového pásma mezi kamerami a serverem a také není potřeba velká kapacita paměti, protože informace, které do ní přichází jsou již zpracované. Bezpečnostní systémy IVS (Intelligent Video Surveillance) nahrazují chybující lidský faktor zejména při sledování několika událostí v jednom časovém okamžiku. Jde tedy o algoritmy, které analyzují snímanou scénu VCA (Video Content Analysis) a nastavitelné detektory, které jsou specializované na rozpoznávání definovaných událostí ED (Ebeny Detection). CENTRALIZOVANÝ HYBRIDNÍ DECENTRALIZOVANÝ SYSTÉM SYSTÉM SYSTÉM SERVER KAMERA VCA + ED X ED VCA X VCA+ED Tab. 3 Typy bezpečnostních kamerových systémů 4.9. Princip snímání obrazu Světlo je odražené od snímaného objektu, prochází objektivem a přes soustavu zrcadel dopadá na světlocitlivý snímací čip. Tam dojde k přeměně na elektrický 41 proud, který je zpracovaný. Vlastní proces snímání lze chápat jako radiometrické měření. Na výsledný obraz má vliv mnoho různých faktorů. Pro snímání digitální obrazu slouží digitální fotoaparát nebo kamera. Způsob zachycení světelného záření se děje pomocí snímače. Snímače jsou světlo citlivé a podle jeho intenzity jej převádí na elektrický náboj, který se dále načítá jako napěťový signál. Analogový signál je pomocí A/D převodníku přeměněn na číselný (digitální) signál a tomuto procesu se říká digitalizace. 4.9.1 Video Image analysis Jde o moderní metodu, která má objektivizovat posuzování jakosti výrobků. Je náhradou subjektivního hodnocení, při kterém může být hodnocení dané informace rozdílné. Použití analýzy je velice různorodé, umožňuje přizpůsobivost a opakovatelnost rozboru, nedochází k destrukci vzorku, ale vyžaduje výkonné počítačové vybavení. Video Image Analysis pracuje s barevnými prostory RGB a CIELab. Obraz je možné sejmout digitální kamerou, digitálním fotoaparátem nebo taky scannerem, ten se pak v počítači zpracovává. Daný snímek je rozložen na jednotlivé pixely a zpracovává se ve formátu *.jpg, nebo se příslušným softwarem převeden na grafický soubour *.lim. Princip VIA je následující: Sejmutí obrazu (+digitalizace) a uložení v PC - V prvním kroku analýzy se nejprve zaznamená snímek. Během snímání je snímek převeden do digitální podoby, to znamená, že se převede obraz ze spojité fyzikální funkce k diskrétní funkci elektrického signálu. Digitalizace se skládá ze dvou kroků, kdy první se obraz kvantuje a následně se vzorkuje. Kvantování je diskretizace oboru hodnot obrazové funkce a vzorkování (spojité funkce) znamená odebrání hodnot vzorků ve stejných intervalech. Tím se získají v počítači jednotlivé obrazové plochy tvz. Pixely. Předzpracování obrazu - Vstupem i výstupem je digitální obraz. Cílem předzpracování je potlačit šum a zkreslení, ke kterému došlo při digitalizaci a přenosu. Segmentace – slouží k nalezení částí objektů, se kterými se pracuje a odstraní pro zpracování nezajímavých částí. Základní metodou segmentace je prahování. Prahování je založeno na konstantní odrazivosti či pohltivosti objektů. Ty se pak oddělí od pozadí. Výsledný obraz má binární podobu. Popis subjektu – objekty je možné popsat kvantitativní metodou pomocí číselných hodnota daných parametrů. Porozumění obsahu obrazu, statistické zpracování parametrů a interpretace získaných dat. 42 5 Senzory barev Barva je z fyzikálního hlediska směsí záření o různých vlnových délkách, resp. jde o část spektra viditelného záření, které je odražené od předmětu, jehož barva je pak posuzována lidským okem. Barva je mnohoznačný psychosenzorický, psychofyzikální a fyzikální pojem. Z psychosenzorického hlediska barva vyjadřuje vlastnost lidského zrakového vjemu. Z psychofyzikálního hlediska se přihlíží k vyhodnocení barevného podnětu barvocitlivými buňkymi oka. Jde o schopnost barevných podnětů vzbuzovat barevný vjem, který je vyjádřen v určité číselné soustavě. Barva je vjem, který je vytvářen viditelným světlem dopadajícím na sítnici lidského oka. Barevné vidění zprostředkují receptory, které se nazývají čípky a jsou trojího druhu, to znamená, že jsou citlivé na tři základní barvy, a to na červenou, zelenou a modrou. Obr. 35 – Barevné vjemy způsobené jednotlivými vlnovými délkami To, že člověk vidí barevně je způsobeno existencí tří druhů iodopsinu, tedy tři duhy fotoaktivního pigmentu, které obsahují čípky. Pigmenty jsou spektrálně selektivní a každý druh je citlivý na jiný rozsah vlnových délek. Obrázek 35 zachycuje spektrální citlivost jednotlivých čípků. Obr. 36 – Relativní spektrální citlivost čípků Tyčinky se od čípků liší rozdílnou fyzickou stavbou, systémem nervových propojení a pigmentem. Tyčinky obsahují pigment rhodopsin, který je citlivý na všechny vlnové délky viditelného spektra, maximální citlivost tohoto pigmentu je 500nm. Dopadá – li na sítnici intenzivní světlo, dochází ke kompletnímu vybělení a na vidění se podílejí 43 pouze čípky (tzv. fotopická oblast vidění). Na druhou stranu, při nedostatečné intenzitě světla se na vidění podílejí pouze tyčinky (tzv. skotopické vidění). Při adaptaci zraku na šero se uplatňuje tzv. Purkyňův jev. Jev spočívá ve ztrátě citlivosti sítnice k barvám při posouvání se směrem k periferii sítnice i barevného spektra. Obr. 37 – Purkyňův jev 5.1. Mísení barev Zrak není schopen rozlišovat jednotlivé barvy ve složeném světle. Existují dva druhy míšení barev. Aditivní mísení barev Principem je součtové skládání barev. To znamená, že se jednotlivé světelné toky sčítají a výsledné spektrum je vnímáno jako celek. Takže k jednomu barevnému světlu se připojí další barevná světla a výsledné světlo má pak rozmanitější spektrální složení než dílčí světla. Smícháním základních barev A, B, C lze získat jakoukoliv barvu X. Obr. 38 – Aditivní mísení barev Subtraktivní mísení barev Spočívá v odečítání barev z dopadajícího spektra záření. To znamená, že s každou další přidanou barvou se ubírá část původního světla. Ze spektra se odebírají části světelného toku, např. pomocí spektrální propustnosti T(λ) vhodného barevného filtru, nebo různé spektrální odrazivosti R(λ) povrchu předmětů. Světlo, které prochází jednotlivými barevnými vrstvami je stále více pohlcováno. 44 Obr. 39 – Subtraktivní míchání barev Obr. 40 – Použití barevného filtru 5.2. Barevné modely Barevný prostor je předem definovaná množina barev a je založen na barevném modelu. Barevný model je složen ze základních barev a mísením vzniká výsledná požadovaná barva. Popisují v daném prostoru relativní poměry jednotlivých bodů snímku mezi sebou. Využívají se pro zjednodušení záznamu barevné informace. 5.2.1 RGB model Lidské oko obsahuje 3 základní druhy buněk (receptory na sítnici), které jsou citlivé na barvu a z toho vychází RGB model. Buňky oka jsou citlivé na vlnové délky červené (630nm), zelené (530nm) a modré barvy (450nm). RGB model využívá aditivního skládání barev a vyjadřuje se pomocí krychle. V počátku krychle (0,0,0) se nachází černá barva, v protilehlém rohu této krychle je barva bílá (1,1,1). Vrcholy krychle ležící na osách představují základní barvy, zbývající vrcholy reprezentují doplňkové barvy. Barvy lze vyjádřit barevným vektorem. Složky tohoto vektoru mohou být v intervalu <0,1> nebo v celočíselném rozsahu 0 – 255. Libovolná barva se udává 24 (3x8), barvy udávané pomocí 24 bitů jsou označovány jako true colors, jedná se o zápis 3 barev ve třech bytech. 3 barvy ve 2 bitech je potom High color. Pro vyjádření se pak využívá hexadecimální soustava (0 - ff). 45 Obr. 41 - RGB model - jednotková krychle 5.2.2 CMY model Tento model se používá především v tiskařské technice. Podíl barevné složky je definován v rozsahu 0 – 255 nebo v procentech. Barva vyjádřena pomocí modelu CMY je získaná odečtením stejné barvy vyjádřené v RGB od jednotkové matice. Využívá subtraktivní míchání barev = spojením všech barev vznikne černá, což je opačné než už aditivního míchání barev. Obsahuje tři základní barvy – tyrkysovou (cyan), fialovou (magenta) a žlutou (yellow). Vrchol (1,1,1). Obr. 42 – CMY model - jednotková krychle 5.2.3 HSV model Odpovídá popisu barev, má 3 základní parametry: barevný tón (Hue), ten určuje převládající barvu, sytost (Saturation) určuje příměs jiných spektrálních barev a jas (Value) příměs bílé barvy. Pro zobrazení barev se používá šestiboký jehlan. Jeho vrchol je v počátku (černá barva) a osa je shodná se svislou osou. Svislá osa znázorňuje změnu úrovně jasu. Vodorovná osa znázorňuje sytost. Barevný tón je definován jako velikost úhlu (0 – 360°). Model HSV nemá plynulý přechod mezi černou a bílou barvou a pohyb barevného tónu není po kružnici, ale po šestiúhelníku. Využívá se při stínování reliéfu, protože je možné snadno pohybovat hodnotami jasu a sytosti. 46 Obr. 43 – HSV model - šestiboký jehlan 5.2.4 HSL model Odstraňuje nedostatky modelu HSV. Sytost je na vodorovné ose, světlost na svislé a barevný tón je dán úhlem. Rozlišovací schopnost klesá se ztmavováním a zesvětlováním. Modely HLS a HVS umožňují změnu jednoho parametru barvy a ostatní zůstanou nezměněny. Často jsou označovány jako psychologické nebo psychofyzikální modely, umožňují měnit jeden parametr barvy, zatímco ostatní dva zůstanou zachovány. Využívá se v počítačové grafice, tiskařství a kartografii. Obr. 44 – HSL model - šestiboký jehlan 5.2.5 Lab (L*a*b) model Číselné hodnoty v modelu popisují všechny barvy, které vidí člověk s normálním zrakem. Tento model není závislý na zařízení. Systémy správy barev využívají Lab jako referenční model k předvídatelnému převodu barev z jednoho barevného prostoru do jiného. L (lightness) složka představuje světlost bodu, 0 je černý bod a 100 je bílý. A je barevná složka, záporné hodnoty reprezentují barvy ve směru od zeleno – modré, kladné hodnoty B barevné složky jsou pak po zeleno – žluto – červenou. Výhoda toho modelu je nezávislost na zařízen, má nejširší rozsah 47 zaznamenatelných barev, neboli gamut a především má oddělenou jasovou složku L od barevných složek a, b. Obr. 45 – Lab model 5.2.6 Monsellův model Monsellův model je jeden z nejstarších barevných modelů a pochází z roku 1905. Je založený na třech základních parametrech, a to na barevném tónu, jasu a sytosti. Munsell vytvořil kruhovou stupnici tónů, která se skládá z pěti základních barev, a to z červené, žluté, zelené, modré a purpurové, mezi tyto barvy je vloženo pět kombinací těchto barev. Kombinace jsou žluto – červená, zeleno – žlutá, modro – zelená, purpurovo – modrá, červeno – purpurová. Kruh je rozdělen do deseti barevných sektorů a ty jsou rozděleny na sto dílů. Jas představuje přechod mezi černou, danou barvou a bílou. Pokud je hodnota jasu nulová, tak se jedná o barvu černou. Pokud je hodnota jasu rovna 10, tak jde o barvu bílou a to bez ohledu na barevný tón. Posledním parametrem je sytost. Jde o přechod od neutrální šedé po čistý odstín šedé. Maximální hodnota sytosti se pohybuje okolo 20, v případě speciálních reflexních materiálů může mít hodnotu i 30. Munsellova barevná notace se uplatňuje v průmyslu, farmacii i psychologii. Obr. 46 – Monsellův barevný model 5.2.7 CIE barevný model CIE model je definován organizaci Commission Internationale de l´Eclairage, což je mezinárodní organizace pro osvětlení. Model CIE je považován za nezávislý, protože jednotlivé barevné odstíny nezávisí na subjektivních vlastnostech pozorovatele. 48 Základem modelu je chromatický diagram. Tento je podobný lidskému vnímání barvy, které je velice subjektivní. Model je stavěný na tom, že každá barva lze vyjádřit váženým součtem tří základních barev RGB. CIE 1931 - první chromatický diagram definovaný CIE, který vznikl v roce 1931 a je známý pod názvem CIE Yxy. Y popisuje jasovou složku a x,y jsou matematickými popisy. Obr. 47 – Chromatický diagram CIE 1931 xyY 5.2.8 Převod mezi jednotlivými modely Převod jednotlivých modelů funguje na základě matematických přepočtů, nejčastěji třech čísel, které reprezentují barvu každého bodu. Jednoduše řečeno, místo třech čísel typu RGB u každého pixelu budou v novém modelu opět tři čísla, ale odpovídající Lab modelu. Během převádění mezi modely může dojít k malé ztrátě na kvalitě, protože modely mají různé gamuty a kvůli zaokrouhlování na celá čísla. To však způsobí malé posuny, které jsou téměř nepostřehnutelné. 5.3. Metody a typy zařízení pro hodnocení barev Dopadá-li světelné záření na jakýkoliv objekt, část záření se odrazí, část se absorbuje a část záření je propuštěno. A na základě toho se rozlišují tři metody, které slouží k hodnocení barev. Jde o spektrofotometrii, denzitometrii a kolorimetrické hodnocení barvy. Denzitometrie je nejjednodušší metoda. Je založená na hodnocení množství záření, které je vzorkem absorbováno. Při měření je sledována intenzita záření, které je odraženo vzorkem přes příslušný filtr. Kolorimetry fungují na podobném principu jako metoda denzitometrie. Rozdíl je ve spektrální propustnosti použitých filtrů. Kolorimetrické filtry odpovídají citlivosti čípků lidského oka. 49 Spektrofotometry jsou založené na měření množství odraženého nebo absorbovaného světla. Nevyužívají tři barevné filtry, ale optickou mřížku, která rozkládá bílé světlo na jednotlivé spektrální barvy, na barvy duhy. Kromě optické mřížky ještě využívají vícenásobný senzor. To umožní sledovat složení odraženého záření ve velmi úzkých intervalech vlnových délek v celé oblasti viditelného světla. Spektrometry v sobě mají mikroprocesor, který pak určí výsledné složení barev. 5.4. Detekce barvy = colour sensors Detekce barvy se využívá v mnoha průmyslech, kde je třeba předměty roztřídit podle jejich barvy a k tomu se využívají detektory pro optické snímání a rozlišení barvy daného předmětu tzv. Colour sensors. Tyto detektory umožňují třídění výrobků a předmětů podle barvy, kterou předmět obsahuje. Příkladem mohou být sklenice s různobarevnými uzávěry, které mohou určovat jejich obsah. Tyto sklenice pak mohou být následně automaticky vybírány ze společného dopravního pásu, palety nebo krabice. Jedním běžným senzorem lze identifikovat pouze jednu konkrétní barvu z mnoha jiných nebo vzájemně poznat a oddělit více různých barev. Použití Detekce a třídění výrobků podle značky Kontrola přilepení etiket, značek, popisů Kontrola správného obsahu (např. tekutina v láhvi) Strojní průmysl – dopravníky, detekce posunu, kontrola kvality Montážní linky – nastavení pozice (natočení) výrobku, počítání různých dílů na společném dopravním pásu Kontrola naplnění různých zásobníků Zjišťování chybných etiket Kontrola barvy tekutiny Obr. 48 – Příklad použití optických senzorů 50 5.4.1 Detekce a třídění produktů podle barev se snímači Sick CVS1 A CVS2 CSV1 a CSV2 jsou kamerové snímače s maticovými CMOS senzory obrazu. Tyto senzory dokáží vyhodnotit množství barvy, která je na předložené ploše objektu, na produktu a dokáží porovnat odstín i množství jejího zastoupení s referenčními hodnotami, které jsou uložené v paměti. Oba senzory se vyrábějí ve velikosti 95 x 42x 34mm a obsahují stejnou „snímací kamerovou část“, která je tvořena CMOS senzorem, který má rozlišení 200 x 240 x 3 pixely. Číslo 3 představuje RGB složku, která je tvořena třemi pixely. První pixel má červený filtr (R), druhý pixel má zelený filtr (G) a modrý filtr má třetí pixel (B). Celkové množství pixelů obrazového senzoru je 144 tisíc, ale pouze 48 tisíc je barevných, což stačí pro detekci barvy. Princip měření a detekce Princip spočívá ve zjištění množství RGB pixelů daného barevného odstínu v porovnání s referenčními pixely, které jsou předem uložené v paměti. Vlastní detekování má tedy softwarové řešení, kdy software spočítá počet barevných pixelů z celkového počtu 48 000, které mají stejnou nebo větší hodnotu úrovně světla v porovnání se zvolenou uloženou hodnotou v referenční paměti. CVS1 porovnává jednu referenční hodnotu z 8, které jsou uložené v paměti. CVS2 dokáže detekovat i 2 barvy nebo dokáže porovnat zaznamenané barvy se všemi referenčními a v případě, že se barva shoduje, tak ji dokáže indikovat kombinací stavů dvou spínacích výstupů či zasláním údaje po sériové lince RS – 232. Detekce a rozlišování barev pomocí CVS1 – využívá se ke kontrole přítomností barev na velkých plochách, k detekci jednotlivých barev. Provádí učení Teach – in prostřednictvím Plug&Play s asistentem a má paměť pro 8 referenčních barev. Lze tedy říct, že CVS1 Easy slouží k jednoduchým aplikacím, kde se určí, zda na detekovaném předmětu je daná barva nebo ne. Referenční barvy lze vybírat přes HMI displej a tlačítky na snímači nebo vzdáleně kombinací na dvoustavových vstupech. Výsledkem je ANO/NE. ¨ Obr. 49 – Detekce a rozlišování barvy Detekce, rozlišování a třídění barev CVS2 – jeho funkcí je kontrola a třídění barev na velkých plochách, dále pak identifikace jednobarevných nebo dvoubarevných objektů. Dokáže odlišit barvu produktu od pozadí. Dále pak dokáže třídit barvu podle barvy, má paměť na 15 referenčních barev a umožňuje ukládat a načítat nastavení z PC přes RS -232.CVS2 je 51 sofistikovanější a má funkci třídění. Třídění na základě detekce barvy je považováno za kvalitnější než třídění na základě detekce čárových kódů. A to z toho důvodu, že produkt může být různě natočen, dále může záviset na kvalitě tisku, tvaru nebo tvarové stálosti povrchu předmětu. Obr. 50 – Detekce, rozlišování a třídění barev CVS1 Použitá technologie Kontrolovaný parametr Spektrální rozsah vyhodnocených barev Pracovní rozsah Použití senzor obrazu Rozlišení snímaného/vyhodnocovaného obrazu Forma snímání barvy Přisvícení snímaného místa Typický snímací výkon a odezva CVS2 optické 2D vyhodnocení obrazového sním obsah obsah množství barvy v obrazu cca 400 až 750 nm 50 až 100 mm / 90 až 150 mm / 210 až 270 mm. CMOS maticový senzor s pevnou ohniskovou vzdáleností 200 x 240 x 3 pixelů RGB pixely integrované 12 bílými LED 91 snímků/s, odezva 0,6 až 38 snímků/s, odezva 5 až 22 ms 26 ms Funkce vyhodnocení barvy kontrola přítomnosti 1 identifikace jednobarevných zvolené barvy stylem nebo dvoubarevných ANO/NE z 8 nastavení v objektů a třídění barev z 15 paměti nastavených v paměti HMI Integrovaný nebo externí barevný displej s 5 ovládacími tlačítky (pohyb v menu nastavení a učení) HMI konfigurační software CVS device software CVS2 Dataloader PC Elektrické rozhraní RS-232 TTL (datová komunikace s PC nebo zasílání čísla referenční barvy v paměti) Elektrické rozhraní – 4x, volba uložené 4x, volba uložené reference dvoustavové vstupy reference v paměti, v paměti, taktování taktování (trigger) (trigger), učení (Teach-in) Elektrické rozhraní – spínané 1x tranzistorový PNP nebo 2x tranzistorový PNP nebo výstupy NPN (detekce OK) NPN (detekce OK nebo kód čísla ref. barvy v paměti) El. konektory HRS, 6-pin (externí přisvícení / externí monitor) kabel 7 vývodů (CVS1) či 8 vývodů (CVS2) pro vstupy/výstupy a napájení 52 Napájení/spotřeba Rozměry Hmotnost Krytí Provozní teplota Materiál pouzdra 12 až 24 VDC / cca 200 mA 95 mm x 42 mm x 34 mm cca 180 g IP67 0 až 40 °C ABS, akrylové sklo, polykarbonát. Tab. 4 Parametry CVS1 a CVS2 5.4.2 Senzor základních barev Na základě vědeckých výzkumu bylo dokázáno, že člověk je více citlivý na informace podané v grafické formě než textové. Barvy se podílí na zlepšení srozumitelnosti a usnadňují zapamatování. Obvod na obrázku 51 dokáže rozlišit červenou, zelenou, modrou, tyrkysovou, fialovou, žlutou, černou a bílou, tedy 8 barev. Obr. 51 – Schéma zapojení Obvod se skládá z optiky a digitální elektroniky. Paprsky, které jsou od tělesa odraženy, dopadají na tři konvexní čočky. V přední části se nachází fotorezistory, na které jsou tyto konvexní čočky upevněny. Jejich funkcí je usměrnění paprsku, čímž se zvyšuje citlivost fotorezistorů. Dále jsou pak v obvodu filtry v podobě třech skleněných destiček. Tyto filtry mají barvu modrou, zelenou a červenou a jsou umístěny před fotorezistory LDR1, LDR2 A LDR3. Od tělesa odrazené paprsky dopadnou na senzory, barevné destičky odfiltrují jiné barvy a na určitém fotorezistoru se změní odpor. Obvod je složen z hradel AND a NOT. Aktivní je pouze jeden fotorezistor a výstup brány korespondující k tomuto fotorezistoru se překlopí do log1. Když budou aktivní všechny LDR, znamená to, že barva, kterou určují je bílá, v případě, že není aktivní žádný LDR je určena černá barva. 53 Další zdroje http://www.ped.muni.cz/wphy/publikace/Jancovic1.html http://webfyzika.fsv.cvut.cz/PDF/prednasky/kolorimetrie.pdf http://cs.wikipedia.org/wiki/Subtraktivn%C3%AD_m%C3%ADch%C3%A1n%C3%AD _barev http://web.vscht.cz/~kalcicoa/POCPRE/cie.html http://www.fotoroman.cz/techniques3/svetlo05color_model.htm http://automatizace.hw.cz/clanek/2006012001 http://automatizace.hw.cz/detekce-a-trideni-produktu-podle-barev-s-kamerovymisnimaci-sick-cvs1-a-cvs2 http://www.hw.cz/teorie-a-praxe/konstrukce/senzor-zakladnich-barev.html 54 6 SENZORY JASU 6.1. Fotometrické veličiny Fotometrické veličiny jsou omezeny pouze na záření, které je viditelné lidským okem. Jsou definovány podle citlivosti lidského oka a jsou závislé na barevném sloužení zkoumaného záření. Lidské oko je nejcitlivější na žlutozelené světlo, která má vlnovou délku 555nm. Rozlišují se dvě základní citlivosti lidského oka. 1. Fotopická citlivost – tato citlivost je definována pro denní světlo a je dána citlivostí čípků na sítnici oka. Čípky jsou tedy citlivé na barvy. 2. Skotopická citlivost – definuje citlivost na noční vidění, na kterém se podílejí svou citlivostí tyčinky na sítnici oka. Tyčinky jsou citlivé na intenzitu dopadajícího světla. Obě tyto citlivosti se liší v závislosti na průměru duhovky oka, při denním osvětlení je duhovka malá a při nočním vidění zase naopak velká. Na stejném principu funguje i clona fotoaparátu, která upravuje množství světla, které má dopadnout na světlocitlivou vrstvu, kterou může být buď fotografický film, nebo CCD panel. Fotometrickými veličinami jsou světelný tok, svítivost a osvětlení. 6.1.1 Světelný tok ɸ [lm] Světelný tok charakterizuje světelný výkon záření či jeho zdroje. Světelný tok je technická veličina, která vyjadřuje schopnost zářivého toku způsobit zrakový vjem. Vyjadřuje intenzitu zrakového vjemu oka, vyvolaného energií světelného záření, které projde za jednotku času určitou plochou v prostoru, ve kterém se světlo šíří. Světelný tok odpovídá zářivému toku, který je definován jako radiometrická veličina a udává se ve watech. Zářivých tok představuje energii vyzářenou zdrojem za jednotku času. Světelný tok je dán součinem svítivosti, nebo taky „hustoty paprsků“ a úhlů, do kterého byly paprsky vyzářeny. 6.1.2 Svítivost I [cd] Svítivost udává prostorovou hustotou světelného toku zdroje v různých směrech. Jednotka svítivosti je kandela cd. Kandela patří mezi základní jednotky soustavy SI. Kandela je světelný tok ve světelném kuželu, neboli v určitém prostorovém úhlu – tzv. steradiánu. Vyjadřuje rozdělení světelného toku do různých směrů, do kterých vyzařuje zdroj světla. Svítivost lze určit pouze pro bodový zdroj, tedy pro zdroj, který má rozměry zanedbatelné v porovnání se vzdáleností zdroje od kontrolního bodu. Svítivost odpovídá radiometrické veličině zářivosti. Svítivost bodového zdroje v daném směru lze definovat jako podíl světelného toku Δɸ vyzařovaného zdrojem v tomto směru do malého prostorového úhlu ΔΩ a velikosti tohoto prostorového úhlu. 55 Steratidán je jednotka vyjadřující prostorový úhel, je definován jako „kužel“, který na kouli o průměru 1m vytvořil plochu 1m2. Obr. 52 – Steradián Kandela je jednotkou svítivosti, která byla nejprve definována jako svítivost svíčky definovaného složení. Existovalo několik typů referenčních svíček. Později byla kandela definována jako svítivost 1/600 000m2 povrchu absolutně černého tělese ve směru kolmém k tomuto povrchu při teplotě hnutí platiny, které je 1768°C a při normální tlaku, který je 101 325Pa. Ve své podstatě mají všechny definice stejnou jednotkovou svítivost a ta je pořád odpovídá svítivosti plamene obyčejné svíčky ve vodorovném směru. Obr. 53 – Distribuční diagram svítivosti Svítivost udává rozdělení světelného toku do různých směrů, do kterých vyzařuje zdroj světla. Dále lze říct, že svítivost udává hustotu světelných paprsků v závislosti na konkrétním směru. Svítivost se nemění se změnou vzdálenosti od světelného zdroje, mění se v závislosti na úhlu vyzařování. Výrobci světelných zdrojů uvádějí distribuční diagram, který popisuje distribuci světla do různých úhlů. Vztah lumenu a kandely – jak bylo zmíněno výše, kandela je jednotkou základní soustavy SI a lumen je definován pomocí kandely. Hustotu světelných paprsků je dána svítivostí v kandelách. Ze světelného zdroje vylétávají fotony. Svítivost, která je vyjádřena v kandelách udává počet 56 fotonů na 1steradián, takže svítivost vyjadřuje hustotu vypuštěných fotonů v daném směru. Světelný výkon nebo i světlený tok je svítivost vynásobená počtem steradiánů. Jde tedy o celkový počet fotonů, které jsou do prostoru. Svítivost je tedy světelný tok (hustota světla) na jeden steradián. Křivka svítivosti – znázorňují svítivost zdroje nebo svítidla se zdrojem. Křivky se sestrojují pro rovinu proloženou svítivým zdrojem nebo svítidlem. Jedna čára svítivosti v jedné svislé rovině se sestrojuje v případě, že svítivý zdroj nebo svítidlo je konstruováno tak, že rozložení svítivosti je rotačně souměrně kolem jeho svislé osy. Když není tato souměrnost splněna, musí se nakreslit čar více. Zdroj je umístěn ve středu soustavy a čáry jsou sestrojeny do soustavy polárních souřadnic. Jednotky čáry jsou v cd/klm. Obr. 54 – Křivka svítivosti, kdy není splněna souměrnost 6.1.3 Osvětlení E [lx] Osvětlení je veličina, která je závislá na vzdálenosti osvětlené plochy od zdroje světla. Závisí na části světelného toku, který dopadá kolmo na plochu o daném obsahu. Osvětlení odpovídá radiometrické veličině intenzita záření. Intenzita vyzařování je definována jako podíl zářivého toku, který je vysílán z plochy zdroje o plošném obsahu. Osvětlení E závisí na části světelného toku Δɸ, které dopadá kolmo na plochu o obsahu Δs. 6.1.4 Luminance L [cd/m2] Luminance L je veličina, která je definována jako podíl části světelného toku Δɸ dopadající na plochu Δs v prostorovém úhlu ΔΩ pod úhlem α a této plochy Δs, tohoto prostorového úhlu ΔΩ a kosinu úhlu α. 57 Luminance je tedy „síla“ světla, které se odráží od plochého difúzního předmětu nebo vyzářeného plochým zdrojem světla. Popisuje tedy svítivost zdroje světla s plochou o obsahu 1m2. Pozorovaný plochý předmět s plochou 1m2 se stane zdrojem světla nebo světlo odráží. Obrázek 55 znázorňuje vztah mezi jednotlivými fotometrickými veličinami. Obr. 55 – Vztah fotometrických veličin V případě, že se člověk nedívá na předmět kolmo, ale pozoruje jej pod určitým úhlem, jeho luminance klesá. 6.1.5 Brightness µ Opět se jedná o ftotometrickou veličinu. Tato veličina závisí na aktuálním stavu lidského oka a tedy na stavu duhovky, velikosti pupily, na kontextu a okolí pozorovaného předmětu. V barevném prostoru RGB se může brightness vypočítat jako aritmetický průměr hodnot červené souřadnice, zelené a modré. Výpočet je však pouze relativní. 6.2. Jas Jas je fotometrická veličina, která je definovaná jako měrná veličina svítivosti. Z fyzikálního hlediska jas představuje luminance. Luminance je totiž jedinou veličinou, které je možné prakticky vidět a zároveň je možné ji i změřit. Na jas objektu má vliv povrch objektu a intenzita světla, která na něj svítí. S rostoucí intenzitou světla roste i jas. V běžné praxi se však jas označuje jako brightness, neboli subjektivní dojem. Tento subjektivní jas vyhodnocuje jas v kontextu jasu okolí i v kontextu barvy. To může mít za následek vznik optického klamu. Jas je tedy veličina, kterou bezprostředně reaguje zrakový orgán. Kde Acosγ je viděná ploch a I je svítivost v daném směru. 58 Obr. 56 – Vyhodnocení jasu 6.2.1 Kontrast jasu K Pro rozlišení předmětu, které jsou pozorovány pozorovatelem v zorném poli, musí mít pozorované předměty rozdílný jas. | | Ld je jas rozlišovaného detailu a Lp je jas okolí. V případě, že je K větší než hodnota 0,8 znamená to, že rozlišitelnost pozorovaného předmětu vůči okolí je velmi dobrá. Když je hodnota K větší než 0,5, ale menší než 0,8, tak rozlišitelnost je dobrá. A když je K menší, než hodnota 0,5 je předmět špatně rozlišitelný vůči okolí. 6.2.2 Optický klam Optický klam nebo taky optická iluze vyjadřuje nesprávné vnímání reality. Toto matení je založeno na matení lidského mozku a to barvou nebo tvarem. Optické klamy vznikají, když se mozek snaží „vidět“ dopředu a když tyto obrazy neodpovídají skutečnosti. Optické klamy se dělí do čtyřech skupin Objektivní klamy – klamy které jsou vyvolané lomem a odrazem světla, které prochází atmosférou, jejíž hustota je spojitou funkcí polohy a závisí na teplotě. Jsou to jevy nezávislé na našem vědomí a vůli. Fyziologické klamy – jsou dány iradiací, trváním vjemu a kontrastu. Podstatou klamu je vnímání okolí, obrazu a zpracování elektrických signálů, Klamy jsou vytvářeny fyzikální realitou. Geometrické klamy – podstatou je zkreslené vnímání geometrických vlastností předmětů a obrazců, jejich vzdáleností, velikostí úhlů a tvarů. Psychologické klamy – reverzibilní obrazce, neboli vztahy mezi figurou a pozadím, imaginární trojrozměrné obrazce. Jiné klamy – např. pohybové klamy jako třeba loukoťové kolo nebo rotující hadi. Hermanova mřížka Příkladem fyziologického optického klamu může být Hermanova mřížka, která zobrazuje neexistující body na průsečíkách mřížovitě orientovaných světelných čar na tmavém pozadí, které při zaostření zmizí. Mřížka má několik podob, může být v převrácených barvách nebo v barvě žluto zelené, kdy je mřížka žlutá a pozadí tmavě zelené. 59 Obr. 1 Hermanova mřížka Jiskřivá mřížková iluze Dalším zajímavým příkladem optického klamu je jiskřivá mřížková iluze, která je upravenou verzí Hermanovy mřížky. Tato jiskřivá mřížková iluze obsahuje světlejší body na průsečíkách mřížkových čar a ty se pak jeví jako tmavé náhle se objevující body. Obr. 2 Jiskřivá mřížková iluze Princip klamu je jednoduchý. Na sítnici jsou jakoby dvě oblasti, kdy jedna vnímá průsečík horizontálních a vertikálních bílých čar a druhý vnímá části bílých čar, které mají z obou stran černé čtverce. Intenzita světla je pro obě oblasti stejná, fígl je ale v tom, že první oblast má ve svém okolí více bílých ploch a druhá má světlé plochy jen ze dvou stran a ty zbylé plochy jsou tmavé. A na řadu přichází laterální inhibice. Laterální inhibice je proces, při němž nervová vlákna přinášející podobnou informaci vzájemně potlačují svoji aktivitu prostřednictvím inhibičních synapsí, takže nejaktivnější vlákno působí největší útlum sousedních neuronů. Takže informace, která je nervovým systémem přenášena, je zjemněn a upřesněna. V tomto případě tedy laterální inhibice způsobí, že plochy s větším množstvím světlejší plochy v okolí jsou vnímány jako tmavší a plochy s menším množstvím světlé okolní plochy jako jasnější. 60 Obr. 3 Ilustrace principu funkce Heringův optický klam Řadí se do skupiny geometrických optických klamů. Dvě rovnoběžné čáry vypadají, jako by se v prostřední části prohýbaly směrem ven. Což je způsobeno paprskovitě vycházejícími linkami z centrálního bodu ven. Smysl tohoto klamu je simulovat perspektivu, a tedy vzniká tak zdánlivě 3D obraz. Obr. 4 Heringův optický klam Rotující hadi Při pohledu na obrázek s názvem rotující hadi, vzniká iluze rotačního pohybu. Na základě vědeckého testování japonských vědců bylo dokázáno, že iluze podněcuje mozkovou aktivitu vznikající převráceným procesem ve zrakové kůře. Což je část mozku, kde je vnímaný a zpracovávaný skutečný fyzický pohyb. Studie dokázala, že za vznikem iluze jsou rychlé pohyby očí, které jsou tak malé, že nejdou ani zaznamenat, jenom mikroskopicky se dá je pozorovat. Jakmile měli testovaní lidé pocit, že se had točí, museli zmáčknout knoflík a pak museli označit i dobu, kdy měli pocit, že je obrázek klidný. Vědci zjistili, že než se začal jevit obrázek pohyblivý, lidé začali mrkat očima a vykazovali rychlé pohyby a naopak, jakmile se had zastavil, tak oči účastníků studie byly klidné. Článek o této studii publikovali autoři v odborném časopise Journal of Neuroscience v dubnu 2012. 61 Obr. 5 Rotující hadi 6.2.3 Jas a barva Jak už bylo řečeno, lidské oko je nejcitlivější na žlutozelenou barvu. Proto budu vždycky vypadat jasnější žlutý předmět než třeba modrý, přestože z fyzikálního hlediska odráží stejné množství energie jako předmět modrý. 6.2.4 Jas a fotografie Jas se při fotografováním nastavuje expozicí fotoaparátu, kdy expoziční rozsah fotoaparátu je nastaven na nejběžnější zdroj světla v přírodě, tedy na denní osvětlení. Takže fotografování za přítomnosti umělého zdroje světla může být problematičtější. Intenzita světla, která dopadá na objekt je závislá na třech parametrech, a to na intenzitě vlastního zdroje světla, který na předmět svítí, na modifikaci tohoto světla a na vzdálenosti světla zdroje od předmětu. Tyto parametry platí jak pro umělé zdroje tak i pro přírodní, tedy i pro Slunce, avšak intenzita slunce se jeví konstantní a to z toho důvodu, že je od Země strašně daleko. Ve fotografování existuje pravidlo, že oddálením světla od předmětu do dvojnásobné vzdálenosti, dojde k poklesu intenzity dopadajícího světla čtyřikrát. Tohoto zákonu se využívá při svícení scény, nastavování expozice, při práci s bleskem atd. Jas barvy vyjadřuje součet všech energetických příspěvků jednotlivých monochromatických světel a vystihuje tedy intenzitu zrakového vjemu. Čím je jas větší, tím je barva světlejší. 62 Obr. 6 Oddálení zdroje světla od předmětu na dvojnásobek vzdálenosti 6.3. Jasoměr Dříve se měření jasu redukovalo na měření kolmé svítivosti ohraničené a změřené plošky. Měření probíhalo tak, že na rozptýlené kouli se vymezila plocha o velikosti 10 cm černým papírem a změřila se svítivost této plochy ze vzdálenosti asi 300 – 500mm. Dnes se však používá modernější metoda, a to pomocí jasoměrů. Jasoměr je měřicí přístroj, který slouží pro měření jasu. Skládá se z fotočlánku, optického systému pro vymezení prostorového úhlu a z měřícího a vyhodnocovacího systému. Znalost hladin jasů a jejich rozložení v zorném poli je důležitým parametrem pro zjištění kvality osvětlení. Zrakový výkon a zrakový pohoda bezprostředně souvisí s kvalitní distribucí jasů v zorném poli pozorovatele, to je dáno tím, že kontrast jasů, je jediná světelná veličina, kterou zrakový orgán vnímá. Dvě metody sloužící k měření jasu: 1. Fyzikální metoda 2. Vizuální metoda 6.3.1 Fyzikální metoda Fyzikální jasoměr je složen z fotočlánku, který je označen písmenem F. Fotočlánek slouží jako přijímač. Na něm je nasazena trubka, která je uvnitř černá a je označená písmenem T. Tato trubka má clonu s kruhovým otvorem, ta je označená písmenem C. Kruhový otvor vyhrazuje prostorový úhel Ω. V tomto úhlu dopadají paprsky z měřené plochy na přijímač. Fotočlánek změní normálovou osvětlenost a střední jas se vypočítá podle následující rovnice. 63 Obr. 7 Fyzikální jasoměr T – černý tubus F – fotonka G – galvanoměr C – clonka Ω – prostorový úhel, který odpovídá zornému poli přístroje [ ] Obr. 8 Příklad praktického provedení nástavce s fotočlánkem pro měření jasu Fyzikální měření jasu je objektivní metoda. Při tomto měření je zapotřebí si uvědomit, že tato objektivní metoda zjišťuje střední hodnotu jasu měřené plochu, který právě vymezuje optika přístroje v závislosti na vzdálenosti jasoměru od měřeného povrchu. Měřená plocha musí zahrnovat vždy povrch, jehož jas je hodnocen. V závislosti na velikosti plochy, jejíž jas má být vyhodnocen, přesněji spíše v závislosti na velikosti clon, které určují zorný úhel přístroje, se rozlišují dva typy jasoměrů. Bodové – bodovými jasoměry lze měřit jas velmi malých ploch. Integrační jasoměry – pro detekci jasu větších ploch. Fyzikální jasoměry pracují na principu měření světelného toku, který prochází clonou určitého tvaru a velikosti. Schéma objektivního jasoměru je zobrazeno na obrázku 66. 64 Obr. 9 Schéma konstrukčního uspořádání objektivního jasoměru 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. Objektiv Stínítko s otvorem Zrcátko Optika Okulár Stupnice měřicího přístroje Pomocná optika Barevné a šedé filtry Fotočlánek Měřený záběr se pomocí objektivu zobrazuje na plošku, kde lze vidět přes zrcátko, optiku a okulár obraz. Do zorného pole okuláru se zobrazuje údaj stupnice měřicího přístroje. Ve stínítku je otvor s pomocnou optikou a filtry, barevnými i šedými a fotočlánek, přes který projde světlo, jehož proud se po zesílení přivede do měřicího přístroje. Velikost otvorů v zrcadlech by měla být taková, aby odpovídaly zorným polím o úhlech 6´, 15´, 30´, 1°, 2°. Podle mezinárodního doporučení CIE se jasoměry dělí do čtyř tříd přesnosti, které mají označení L, A, B a C. K těmto třídám pak odpovídají největší celkové přípustné chyby jasoměrů 5%, 7,5%, 10% a 20%. Univerzální fotometr Haegner model S1 Fotometr Haegner model S1 je objektivní jasoměr příkladem objektivního jasoměru. Jedná se o universální fotometr, který má ručkový měřicí přístroj a je kombinací jasoměru s luxometrem. Korigovaný fotočlánek, který je součástí jasoměru je křemíkový s optickým systémem, který má clonu 1°. Vnější korigovaná křemíková fotonka s průměrem 10mm s kosinusovým nástavcem zajišťuje osvětlení. Fotonka je spojená s přístrojem dostatečné dlouhým vodičem. Parametry Rozsah měření jasu Nejmenší čitelná hodnota Přesnost Hodnoty 3 – 100 000cd.m2[lx] 0,025 – 0,05 cd.m-2 [lx] ±5% Tab. 1 Parametry přístroje Haegner model S1 65 Obr. 10 Univerzální fotometr Haegner model S1 Přímé měření kontrastu jasu na pracovních plochách Pro přímé měření kontrastu jasu na pracovních plochách existují speciální přístroje, které vyrábí dánská firma Brüel a Kjaer. Součástí přístroje je korigovaný fotočlánek, který má průměr 8mm a je instalovaný do tubusu. Tento fotočlánek umožňuje měření jasů do 200kcd.m2 při měřícím úhlu ±1,5°. Normálu přijímací plošky čidla je možné natočit do směru osy pohledu pozorovatele díky speciálnímu držáku. Po natočení je pak možné měřit jasy obou plošek. Měření jasu ve veřejném osvětlení Pro měření jasu ve veřejném osvětlení hraje zásadní roli volba tvaru a velikost clony. Obvykle se volí tvar clony obdélníkový. Minimální a maximální hodnoty jasu povrchu komunikace se zajišťují z měření jasu ve stejném poli kontrolních míst jako při měření osvětlenosti. Měřená plocha musí být co nejmenší, a to proto, aby nezasahovala do sousedních měřených míst. Pro měření se předpokládá, že místo pozorovatele bude 1,5m nad vozovku a v ¼ šířky komunikace ve vzdálenosti 60m před měřeným úsekem dlouhým 100m. Při velikosti kruhové clony jasoměru 6´ploše elipsy s malou osou odpovídá nejmenší měřená plocha na vozovce velikosti 0,17m a s velkou osou asi 12m. Výsledkem bude průměrná hodnota jasu povrchu vozovky. Ta se stanoví jako aritmetický průměr z hodnot jasů naměřených ve zmíněné síti kontrolních míst. Jas se vždy měří na suchém povrchu vozovky, aby nedocházelo k ovlivnění měření vlivem odrazů. Ustálené odrazové vlastnosti vozovky se nastaví po roce běženého provozu. 6.3.2 Vizuální metoda Vizuální měření jasů jsou založena na pozorování jasu$$$ plochy, na kterou dopadá světlo a jejíž jas měříme s plochou o známé odrazivosti osvětlené normálovým zdrojem. Měření subjektivního jasu je možné provádět pomocí subjektivního jasoměru SCHMIDT HAENCH. Tento jasoměr je malý a přenosný a dokáže měřit jas v rozsahu od 1 do106 apostilbů. A platí, že 1 asb je roven . Součástí subjektivního jasoměru jsou dvě bílé matované cylindrické komory. V první z cylindrických komor je světlo, které vstupuje přes sektorovou clonu do druhé komory, kde dopadá na destičku mléčného sklad. Jas této plochy je známý a je možné jej plynule regulovat a to tak, že je možné sektorovou clonu otevírat a zavírat. Takové otevírání a zavírání se pak projevuje na stupnici, která je v poměru 1:10. Přes okulár a hranol je možné pozorovat jas destičky z mléčného skla, který jak bylo 66 již řečeno, je znám a tento jas se zobrazuje jako půlkruhová plocha. V případě, že by se do jasoměru vložili barevné filtry a to do cesty světelných paprsků, bylo by možné měřit o barvu plochy. Princip měření je tedy jednoduchý. Jas světelných paprsků zdroje, který je měřen, vstupuje přes objektiv do druhé poloviny hranolu a zobrazuje se jako půlkruhová plocha. Obě plochy, které jsou pozorované přes okulár, k sobě přiléhají, a tím pádem vytvářejí celý kruh. Jas měřených paprsku je možné zeslabovat postupně v poměru 1:10, 1:100, 1:1000, 1:10 000 a 1:100 000, a to pomocí zasouvání šedých filtrů. Zaostření objektivu na pozorovaný zdroj, lze provádět v rozmezí od 1,5m do nekonečna. Okulár se zaostřuje na pozorovanou kruhovou plochu. Velikost části plochy světelného zdroje, jejíž střední jas je měřen, neboli velikost zorného polo, je možné měnit postupně v rozsahu zorných úhlů, a to následujícím způsobem, 28´, 1°, 1°30´, 2°, 2°18´, 2°45´. Výsledná střední hodnota jasu plochy světelného zdroje je odečtena na stupnici ve chvíli, kdy obě poloviny těchto pozorovaných ploch splynou, a to nejen jasově, ale i barevně. 6.3.3 Jasový analyzátor Měřicí přístroj, který slouží pro plošné měření a analyzování rozložení jasu na osvětlovaných plochách nebo světelných zdrojích. Obvykle jde o speciální digitální fotoaparát nebo kameru, které mají spektrální citlivost přizpůsobenou citlivosti lidského oka normálního fotometrického pozorovatele. Pořízený záznam je pak zpracovaný pomocí speciálního software v počítači. Výsledkem měření je jasová mapa. Jasová mapa vyjadřuje plošné rozmístění hodnot jasu pomocí barevné škály, tzv. pseudobarev. Každé barvě odpovídá hodnota jasu. Na základě jasové mapy pak lze odečítat hodnoty jasu jednotlivých bodů. Obr. 11 Snímek rodinného domu a jeho jasová mapa Světelná informace reprezentuje jas jednotlivých snímaných ploch. Šíří se formou světelných paprsků, které jsou promítány na čip (CMOS nebo CCD). Získaný signál v jednotlivých bodech je pak přímo úměrný jasu dané elementární plochy. Pro vyhodnocení jsou důležité parametry, jako je clonové číslo, expoziční doba a citlivost. Tyto parametry jsou vstupními údaji pro výpočet výsledného jasu. Kalibrační funkce pak převedou získané hodnoty z digitálního obrazu na jas a upraví chyby přístroje. Software analyzátoru dokáže statisticky vyhodnotit hodnoty jasů pomocí histogramu. Histogram je obecně řečeno grafické znázornění distribuce dat pomocí sloupcového grafu se sloupci stejné šířky, vyjadřující šířku intervalů a výška vyjadřuje četnost sledované veličiny v daném intervalu. Další zajímavou funkcí je zobrazení průběhu jasu na sledované trajektorii. Software poskytne informaci o jasu na vybrané ploše, kterou je možné si označit různými základními geometrickými tvary. Dále tento 67 jasový analyzátor vyhodnocuje jas v bodech pravidelné sítě a tato síť by měla korespondovat s výpočtovými body, které jsou určeny pro návrh a kontrolu osvětlovací soustavy. Lze také vypočítat pomocí geometrických údajů skutečnou polohu měřeného bodu vzhledem k ose pozorování. A poslední zajímavou funkcí, kterou tento analyzátor provádí je výpočet oslnění dle metodiky UGR (Unified Glare Rating). Další zdroje http://www.elkovo-cepelik.cz/fotometricke-veliciny http://www.national-geographic.cz/detail/jak-funguji-opticke-klamy-lide-jsou-schopnividet-kousek-do-budoucnosti-26053/ http://cs.wikipedia.org/wiki/Hermanova_m%C5%99%C3%AD%C5%BEka http://fyzika.jreichl.com/main.article/view/535-fotometricke-veliciny http://cs.wikipedia.org/wiki/Sv%C4%9Bteln%C3%BD_tok http://fyzika.jreichl.com/main.article/view/536-radiometricke-veliciny http://cs.wikipedia.org/wiki/Kandela http://www.fotografovani.cz/fotopraxe/zakladni-postupy1/vse-o-svetle-3-intenzita-jassvetla-152059cz http://www.fotoroman.cz/techniques3/svetlo15photometry.htm http://cs.wikipedia.org/wiki/Jasom%C4%9Br http://fei1.vsb.cz/kat410/studium/studijni_materialy/est/Est_Mereni_2.pdf http://cs.wikipedia.org/wiki/Jasov%C3%BD_analyz%C3%A1tor http://elektrika.cz/data/clanky/srvo-vyhodnoceni-verejneho-osvetleni-pomocijasoveho-analyzatoru/view http://k315.feld.cvut.cz/CD_MPO/CVUT-6-Svetelna.pdf http://www.wikiskripta.eu/index.php/Huygens%C5%AFv_princip http://fyzika.jreichl.com/main.article/view/434-svetlo-jako-elektromagneticke-vlneni http://ucivozs.sweb.cz/13.html http://www.fyzika007.cz/optika/sireni-svetla http://fyzika.jreichl.com/main.article/view/437-odraz-svetla http://fyzika.jreichl.com/main.article/view/438-lom-refrakce-svetla http://radek.jandora.sweb.cz/f19.htm http://www.gymhol.cz/projekt/fyzika/02_odraz_a_lom/02_odraz.htm http://www.gymhol.cz/projekt/fyzika/09_difrakce/09_difrakce.htm http://fyzika.jreichl.com/main.article/view/462-polarizace-svetla http://radek.jandora.sweb.cz/f19.htm http://www.kvelektro.cz/svitidla/ http://www.energetickyporadce.cz/cs/uspory-energie/osvetleni/druhy-svetelnychzdroju/#standardni_zarovky http://www.odbornecasopisy.cz/res/pdf/37590.pdf http://www.cez.cz/edee/content/microsites/laser/k21.htm Jaroslav Doleček: Moderní učebnice elektroniky – 3. díl, Optoelektronika; nakladatelství BEN - technická literatura, 2005; ISBN 80-7300-184-5 Václav Malina: Poznáváme elektroniku – 1. díl; nakladatelství Kopp, České Budějovice 2003; ISBN 80-7232-039-4 68 Vladimír Suchánek: Dioda, tranzistor a tyristor názorně – programový kurz; nakladatelství SNTL, Praha 1983; (zde je možné se dočíst hlavně o klasických diodách než o LED) http://www.odbornecasopisy.cz/res/pdf/37410.pdf http://www.odbornecasopisy.cz/res/pdf/37032.pdf http://cs.wikipedia.org/wiki/V%C3%BDbojka http://www.mylms.cz/text-prehled-vybojek/ http://usporyvm.sweb.cz/verejne_osvetleni/svetelne_zdroje.htm http://www.energetickyporadce.cz/cs/uspory-energie/osvetleni/druhy-svetelnychzdroju/#standardni_zarovky 69 7 Zdroje světla Světlo představuje formu energie. Přesněji řečeno je příčné elektromagnetické vlnění určitých vlnových délek. Elektromagnetické vlnění je vlnění příčné a skládá se ze dvou složek. Jednou ze složek je složka elektrická, kterou charakterizuje vektor intenzity elektrického pole E. Druhou složkou, je složka magnetická, kterou charakterizuje vektor magnetické indukce B. Tyto vektory mají stejnou fázi a jsou na sebe kolmé a zároveň jsou kolmé ke směru šíření. Světlo je vyzařováno atomy. Světlo z běžných zdrojů není ani monochromatické ani koherentní a tvoří vždy rozbíhavý svazek paprsků. To protože zdroje světla jsou tvořeny obrovským množstvím navzájem nezávislých zářičů – atomů. Atomy se pak po dodání energie dostanou do vybuzeného stavu, ze kterého se okamžitě a zcela náhodně vrací do základního stavu a během toho náhodně vyzáří fotony. A tyto fotony pak znemožňují soustředění obyčejného světla do úzkého svazku paprsků. Světlo je charakterizováno třemi vlastnostmi, a to svítivostí (amplituda), barvou (frekvencí) a polarizací (úhel vlnění). Ke svému šíření nepotřebuje žádné látkové prostředí, to znamená, že se šíří i ve vakuu. Rychlost světla ve vakuu je c = 299792458m.s -1 = 3.108m.s-1. Což je nejrychlejší rychlost, kterou se může nějaký fyzikální objekt pohybovat. V látkovém prostředí je velikost rychlosti světla vždy menší a je ovlivněna nejen prostředím, ale také frekvencí světla. Lidské oko dokáže zachytit světlo o vlnové délce v rozmezí od 790nm do 390nm. Rozsah vnímaných vlnových délek je dán hlavně tím, že v oblasti viditelného světla je maximum elektromagnetického záření ze Slunce dopadajícího na zemský povrch, a proto je v tomto rozsahu světlo nejlépe vidět. Světlo je tedy charakterizováno vlnovou délkou. Veličina c představuje rychlost světla, s jednotky jsou m.s-1 a f představuje světelné vlnění s jednotkami Hz. Některé druhy živočichů vnímají rozsah vlnových délek. Příkladem může být včela, která vnímá světlo na kratších vlnových délkách, včela vnímá ultrafialové záření. Plazi vnímají zase záření ultrafialové. Nejcitlivější je lidské oko na barvu žlutozelenou, která má vlnovou délku λ = 550nm. Účinky jednotlivých složek světla na zrak pak určují výsledný barevný vjem, kterému odpovídá charakteristický odstín barvy. Barva světla je psychosenzorický pojem, jemuž odpovídá psychofyzikální pojem barevnost. Barevný podnět je barevné světlo dopadající do lidského oka. Barevnost je určena z fyzikálního hlediska spektrálním složením zdrojem vysílaného světla. 7.1. Šíření světla Světlo se zdroje šíří v kulových vlnoplochách. Kulové plochy mohou být ve velké vzdálenosti považovány za rovinné. Vlnoplocha je množina bodů prostoru, které při vlnění kmitají se stejnou fází. Je to plocha, na níž leží body stejně vzdálené od zdroje vlnění, které kmitají se stejnou fází. 70 Obr. 12 Kulová a rovinná vlnoplocha Obr. 13 Kulová vlnoplocha daleko od zdroje a jeví se jako rovinná vlnoplocha 7.2. Optické prostředí Optické prostředí je prostředí, kterým se světlo šíří. Podle průchodu světla, se optické prostředí dělí: Průhledné prostředí – nedochází k rozptylu světla, příkladem může být sklo, vzduch, voda Průsvitné prostředí – světlo se částečně rozptyluje, například matné sklo, mlha, kouř Neprůhledné prostředí – světlo se pohlcuje nebo odráží, příkladem jsou kovy, dřevo, keramika nebo kámen. Obr. 14 Optické prostředí v závislosti na průchodu světla Podle vlastností prostředí se světlo dělí: Opticky homogenní prostředí – všude má stejné optické vlastnosti Opticky izotropní prostředí – rychlost světla je všemi směry stejná 71 Podle toho, které frekvence prostředím prochází: Opticky anizotropní – rychlost světla je závislá na směru šíření (krystal křemene) Barevné – v prostředí jsou pohlcovány pouze určité frekvence nebo intervaly frekvencí – barevné skla Čiré – prostředím prochází všechny frekvence vlnění – vzduch nebo sklo Druhy světelných paprsků Rozbíhavý světelný paprsek – vytváří se z bodového zdroje za clonou. Světlo dopadá z malé vzdálenosti a za clonou se vytváří světelný kužel. Rovnoběžný světelný paprsek – vytváří se z plošného zdroje za clonou. Světlo dopadá z velké vzdálenosti. Za clonou se světlo šíří ve válcovém prostoru. Světelný paprsek – rovnoběžný světelný svazek, procházející velmi malým otvorem clony. V případě, že jsou dvě clony, světlo se šíří jenom ve chvíli, když svítící bod a oba otvory leží v téže přímce. Ve stejnorodém prostředí se světlo šíří přímočaře. 7.3. Vlnové vlastnosti světla Odraz = reflexe Odraz světla znamená, že světlo prostředím neprojde, ale odrazí se. Příkladem je zrcadlo. Světelný paprsek dopadá na rozhraní dvou optických prostředí pod úhlem dopadu α. Tento úhel svírá paprsek s kolmicí dopadu k vztyčené v místě dopadu O na rozhraní optických prostředí. Dopadající paprsek a kolmice dopadu vytváří rovinu. Tato rovina se nazývá rovina dopadu. Zákon odrazu říká, že velikost úhlu odrazu je roven velikosti úhlu dopadu. A tedy α = α´ a odražený paprsek leží v rovině dopadu. Úhel odrazu nezávisí na frekvenci dopadajícího světla a tím pádem se všechny barvy odrážejí stejně. Odraz se využívá u zrcadel. Obr. 15 Odraz světla Lom = refrakce Lom světla nastane, když světelný paprsek prochází do druhého prostředí. Zákon lomu = Snellův zákon říká, že světlo dopadá na rozhraní do bodu dopadu O pod úhlem dopadu α. Rovinu, na které se světlo láme, určuje rozhraní, pokud je rovné, popř. tečná rovina k rozhraní v bodě O, pokud je zakřivené. Kolmice k této tečné rovině se nazývá kolmice dopadu k. Paprsek dopadajícího světla a kolmice dopadu 72 leží v rovině, kterou nazýváme rovina dopadu. Lomový paprsek směřuje z bodu O, druhým prostředím pod úhlem lomu β a leží v rovině dopadu. I úhel lomu se měří od kolmice dopadu. Zákon lomu je vyjádřen rovnicí. sinα je úhel dopadu sinβ je úhel lomu n1 je index lomu prostředí, kterým prochází, než dojde k lomu n2 index lomu prostředí, do kterého paprsek prochází Index lomu n je poměr rychlosti světla ve vakuu a rychlosti světla v daném prostředí. Ve chvíli, kdy se porovnají indexy lomů, je jedno prostředí opticky řidší a druhé opticky hustší. Opticky hustší prostředí, je prostředí s větším indexem lomu. Přechod světla z prostředí opticky řidšího do prostředí opticky hustšího je β<α. A na druhou stranu přechod z opticky hustšího prostředí do opticky řidšího prostředí je β>α. Obr. 16 Lom světla Pro rozklad světla metodou lomu se používá optický hranol a vzniká tak hranolové spektrum. Pro pozorování spektra se využívá spektroskop. Princip spektroskopu spočívá v přivedení světla ze zdroje na kolimátor. V kolimátoru získá svazek rovnoběžných paprsků. Pak se světlo přivede na hranol a dojde k disperzi. V případě lomu mohou nastat dva způsoby lomu. Lom ke kolmici – lom ke kolmici nastává v případě, že světlo dopadá z opticky řidšího prostředí do opticky hustšího prostředí. To znamená, že index lomu prvního prostředí má menší hodnotu, než je tomu u druhého prostředí. Podle zákonu o lomu světla musí platit, že úhel β musí být menší než úhel dopadu α. 73 Obr. 17 Lom ke kolmici Lom od kolmice – k lomu od kolmice dochází, když světlo dopadá z opticky hustšího prostředí do opticky řidšího prostředí. Takže platí, že index lomu prvního prostředí je větší než index lomu druhého prostředí a podle zákona o lomu světla platí, že úhel lomu β musí být větší než úhel dopadu α. Obr. 18 Lom od kolmice Skládání světla = Interference Dobrým příkladem interference je olejová skvrna na mokré vozovce nebo mýdlové bubliny. K interferenci dojde při splnění podmínek koherence. Obr. 19 Interference světla 74 Podmínky koherence: Paprsky musí mít stejnou frekvenci Paprsky musí být navzájem rovnoběžné Paprsky musí mít na sobě nezávislý dráhový rozdíl K interferenci dojde, když je světlo kolmé k rozhraní, a to tak, že část světla se odrazí a část světla pronikne do optické vrstvy o tloušťce a odrazí se až na druhém rozhraní. Část světla se odrazí a část pronikne do optické vrstvy o tloušťce d a odrazí se až na druhém rozhraní. Optická dráha l udává dráhový posun obou vlnění. Interference se využívá pro určení tloušťky optické vrstvy, pro měření vlnové délky a pro měření jakosti povrchu obráběných ploch. Interferenci lze dosáhnout pomocí Newtonových skel. Newtonovy skla se skládají z jednoho rovného skla a z jednoho skla ploskovypuklou čočkou. Mezi sklem a čočkou se nachází tenká vrstva vzduchu. Po průchodu světla dojde k interferenci a dojde k zobrazení Newtonových kroužků. Díky tomu lze měřit vlnovou délku, nebo kontrolovat opracování. Obr. 20 Newtonovy obrazce Ohyb světla = difrakce Ohyb neboli difrakce vzniká v případě, že světlo narazí na překážku, která má stejnou velikost jako je velikost vlnové délky světla (nanometry). Při difrakci dojde ke změně směru šíření světla, aniž by se změnilo prostředí. Tím vzniká rozdíl od lomu. Světlo se šíří v oblasti geometrického stínu. Hranice mezi světlem a stínem pak není ostrá a na stínítku za překážkou se vytvoří ohybový obrazec. Difrakční obrazec je tvořen soustavou stejně širokých světlých a tmavých proužků. Ohybové jevy jsou dvojího druhu. 1. Fresnelovy ohybové jevy Popis Fresnelových ohybových jevů vychází z Huygnesova – Fresnelova principu, který říká, že každý bod vlnoplochy se stává zdrojem elementárního světelného vlnění. Toto světelné vlnění pak dopadá do každého bodu na stínítku s různou fází, skládá se a vytváří interferenční obrazy. 2. Fraunhoferovy ohybové jevy Franhoferovy ohybové jevy jsou jevy, které vznikají při zobrazení zdrojů světla optickými soustavami. Na stínítku se pomocí čoček vytvoří obraz zdro je světla a do svazku paprsků, které vytváří obraz zdroje, se vloží přepážka. Elementární vlnění, které jde z okrajů překážky, nedopadá přímo na stínítko, ale procházejí další spojnou čočkou, která tato vlnění soustředí do bodů stínítka. 75 K interferenci světla může dojít za předpokladu splnění podmínek koherence. Ohyb světla na optické mřížce Optická mřížka je soustava velmi úzkých štěrbin, které mají šířku a, vzdálených od sebe vždy o periodu mřížky neboli mřížkovou konstantu b. Optické mřížky se vyrábějí rytím nebo holografickou metodou. V případě, že optickou mřížku osvětlíme rovnoběžnými paprsky o vlnové délce λ, způsobí to ohyb a za štěrbinami mají paprsky různý směr. Ohybový obrazec vytvořený mřížkou má velmi úzká interferenční maxima, která jsou od sebe vzdálena tím více, čím je perioda mřížky menší. Obr. 21 Ohyb světla na optické mřížce Aby v bodě P nastalo ohybové maximum k-tého řádu, musí být dráhový rozdíl roven sudému násobku poloviny vlnové délky. αk je ohybový úhel k maximu k-tého řádu, k je řád ohybového maxima, který může nabývat hodnot 0, 1, 2, .. n. V případě, že monochromatické světlo dopadá na optickou mřížku, mají maxima stejnou barvu, jako je barva zdroje světla. Kdyby byla mřížka osvětlena bílým světlem, bylo by maximum nultého řádu bílé a maximum vyšších řádů by byla duhově zbarvená. K největšímu ohybu dochází v případě červené barvy světla a k nejmenšímu ohybu dochází v případě světla fialového. Rozklad světla = disperze Dopadá-li na optické rozhraní dvou prostředí bílé světlo, lomen světlo již není bílé, ale jeho okraje jsou zabarvené. Jak bylo řečeno v části difrakce světla. Bíle světlo se tedy při lomu rozkládá na barevné složky, a takovému jevu se říká disperze. Disperze je důsledkem závislosti velikosti rychlosti světla na jeho frekvenci. Velikost rychlosti světla se zpravidla s rostoucí frekvencí zmenšuje a nastává normální disperze. 76 Obr. 22 Disperze bílého světla Index lomu optického prostředí se při normální disperzi s rostoucí frekvencí zvětšuje. ČERVENÁ ORANŽOVÁ ŽLUTÁ ZELENÁ MODRÁ FIALOVÁ Růst frekvence světla Pokles velikosti rychlosti světla v daném prostředí Růst indexu lomu daného prostředí Polarizace Omezením směru kmitání vektoru elektrické intenzity nebo omezením intenzity, lze získat polarizované světlo. Lidské oko nedokáže rozpoznat, zda se jedná o světlo polarizované nebo nepolarizované. Existuje několik druhů polarizace. 1. Lineárně polarizované světlo – nastává ve chvíli, kdy vektor elektrické intenzity kmitá v jedné přímce. To znamená, že má stále stejný směr, nebo opačný. 2. Kruhově polarizované světlo – ke kruhové polarizaci dojde, když konce vektoru elektrické intenzity opisují kruh. Velikost vektoru je konstantní, ale mění jeho směr. 3. Elipticky polarizované světlo – tato polarizace se uskuteční, když konce vektoru elektrické intenzity opisují elipsu. Vektor elektrické intenzity mění velikost i s měr. Obr. 23 Polarizace U lineárně polarizovaného světla se rovina, v níž leží kmity vektoru elektrické intenzity, dohodou nazývá kmitavá, rovina na ní kolmá se nazývá rovina polarizační. 77 Světlo, které je nepolarizované, může být přeměněno na světlo polarizované a to několika způsoby. Polarizace může nastat odrazem, lomem, polarizace dvojlomem nebo polarizace polaroidem. 7.4. Zdroj světla Světelným zdrojem je každé těleso, v němž světlo vzniká a z něhož se šíří do okolního prostoru. 7.4.1 Vlastní a nevlastní zdroje světla Vlastní světelné zdroje – jsou to tělesa nebo látky, v jejichž struktuře dochází ke vzniku světla. Vlastním zdrojem světla je třeba Slunce, žárovka nebo třeba plamen. Nevlastní zdroje – jsou látky, které samy světlo nevytvářejí, ale světlo pouze odrážejí a rozptylují světlo, které na ně dopadá. Mezi nevlastní světelné zdroje patří Měsíc nebo mraky. Nevlastní zdroje světla se pak dále dělí. o Reflektory – jinak řečeno, jsou to odražeče, jsou pro dané záření neprůhledné. Reflektory odráží světlo ze směrů, do kterých svítidlo nemá svítit a směřuje do daného směru pomocí odrazu, tedy pomocí reflexe. Svítidlo může být vylepšeno kovovou, pokovenou plochou nebo čistě bílou plochou. o Reflektory – říká se jim ohýbače nebo lamače a jsou čiré. Refraktory usměrňují a rozptylují světlo zdroje do daných směrů. Jejich úlohou je snížit jas zdroje na přijatelné hodnoty. Refraktory fungují na principu refrakce, tedy lomu světla. Jako refraktor se využívají tvarovaná skla, průhledná skla, rastrová skla, baňky, kotouče, mezikruží nebo mřížky. Stínítka nebo matnice – jsou to poloprůhledné difuzéry. Údělem difuzoru je rozptýlit světlo a světlo pak vypadá jako plošný zdroj světla. Difuzor je zkonstruován jako kryt z opálového (mléčného) skla nebo plastu. Kromě rozptylování světla slouží i jako mechanická ochrana, dále chrání zdroj před znečištěním a vlhkostí. 7.4.2 Přírodní a umělé světelné zdroje Přírodní světelné zdroje o Kosmická tělesa - Primární světelné zdroje – mezi primární zdroje patří Slunce a hvězdy, které skutečné světlo vytváří. Zdroje sluneční energie jsou termonukleární reakce v jeho nitru, kde dosahuje teplota kolem 14 milionů °C. Hvězdy na obloze jsou taky zdroje světla a tepla, ale jsou od Země mnohem více vzdálené než Slunce, a proto se jeví jenom jako nepatrné zářící body. - Sekundární světlené zdroje – Měsíc, ten pouze světlo odráží z jiných zdrojů, samy nesvítí. 78 o Chemické reakce – příkladem je oheň. Otevřený oheň dává světlo a zároveň teplo jeho hořením, tedy oxidací hořlavých látek. Lidé získali první oheň z blesku, ten byl pak po dlouho dobu využíván jako zdroj světla, příkladem jsou louče, svíčky, olejové, petrolejové nebo plynové lampy. o Biologické zdroje - Primární zdroje – luminiscence je spontánním zářením. Využívají ho světlušky, různí mořští živočichové anebo houby. - Sekundární zdroje – odrazy očí viditelné ve tmě nebo při záblesku, může se projevit efekt červených očí nebo iridescence o Elektrické výboje – elektrický proud v plynech, tím může být oblouk, výboj nebo blesk. o Tektonické jevy – žhnoucí láva Umělé světelné zdroje o Princip teplotního záření – tím mohou být žárovky.. Výbojka se využívá jako jedna ze základních částí některých laserů. o Záření elektrického výboje v plynech a parách kovů – výbojky a zářivky o Luminiscence – svítivé diody. Luminiscenční diody, jinak také označovány LED, jako Light Emitting Diode, jsou miniaturní polovodičové zdroje světla. Mohou to být blikající červená, zelená nebo žlutá světélka u elektrických přístrojů. Jejich nejčastější využití je pro signalizaci a světelné efekt. 7.5. Žárovka S rozvojem elektroniky se podařilo vytvořit zcela nový zdroj světla, kterým byla žárovka. Žárovky se dnes ještě stále řadí mezi nejznámější a nejrozšířenější zdroje světla. Žárovka vzniká na principu rozžhavení tenkého kovového vlákna, které se rozžhaví přívodem elektrického proudu. Rozžhavené kovové vlákno se rozzáří. Na světlo se přemění jen několik procent dodávané energie a zbytek energie jsou tepelné ztráty. Žárovku vynalezl T.A. Edison v roce 1879. Průchodem elektrického proudu zředěnými plyny vzniká světlo různých barev a tento způsob vzniku světla využívají zářivky a výbojky. Právě tyto zdroje mají mnohem větší účinnost než žárovka a jsou používanější. Konstrukce žárovky Vlastním zdrojem záření je vlákno, které je vyrobeno z tenkého wolframového drátu, který má průměr od 10µm do 120µm. Tento drát je svinutý do jednoduché nebo dvojité šroubovice. Vlákno je v požadované poloze fixováno přívody a podpěrnými molybdenovými háčky zapíchnutými do čočky tyčinky, která s dalšími skleněnými polotovary (talířkem a čerpací trubičkou) tvoří tzv. nožku. Nožka je spolu s vláknem zatavena do vnější baňky, která je vyrobena z měkkého sodno – vápenatého sklad. Baňka může být čirá nebo zrcadlená, barevná, barvená, chemicky matovaná nebo matovaná, popř. opalizovaná nanesením rozptylné vrstvy v elektrostatickém poli. 79 Přívody se obvykle skládají ze tří částí a jsou součástí elektrického obvodu. Vnitřní část přívodu je z niklu nebo poniklovaného železa- Střední část je vyrobena z tzv. plášťového drátu s činitelem teplotní roztažnosti odpovídajícím roztažnosti skleněného talířku. Střední část je vakuově uzavřena spojením kovových a skleněných částí žárovky. Poslední částí je vnější článek. Tento článek plní funkci přívodu a pojistky. Pojistka je tam z důvodu, kdyby došlo ke vzniku výboje při přerušení vlákna v žárovkách plněných plynem. Přívody jsou spojeny s paticí žárovky pájením nebo svařováním. Na vlákno nebo konce přívodu po montáži vlákna na nožky se pomocí getry odstraní nežádoucí plyny. Náplní žárovek bývá argon nebo krypton. Jsou to látky, které chrání žárovku před vznikem výboje mezi závity vlákna. Klasická žárovka používá typ patice E27, která je hliníková nebo galvanicky poniklovaná mosazí. Druhou možností jsou bajonetové patice Ba22d. Patice se k baňce připevňuje speciálním tmelem. Obr. 24 Konstrukce žárovky 1. Baňka 2. Wolframové vlákno 3. Přívody 4. Tyčinka 5. Čočka 6. Čerpací trubička 7. Talířek 8. Patice 9. Háčky (podpěrky) 10. Plynová náplň 11. Tmel 12. Pájka 13. Getr 80 14. Izolace patic Výhody žárovky Jednoduché použití = okamžitý start bez blikání, stabilní svícení bez míhání Přesné podání barev = klasická barva světla, příjemný teplý odstín Nízké pořizovací náklady Vhodný tvar, jednoduchá konstrukce (malé rozměry a nízká hmotnost) Možnost přímého napájení z elektrorozvodné sítě, není potřena použít předřadné obvody Široký interval přípustných provozních teplot Jednoduchý provoz a snadná výměna Libovolná poloha svícení Téměř nulová hodnota UV záření Snadná likvidace vyhořelých žárovek, neobsahují totiž žádné škodlivé látky, proto je možné je vyhodit do komunálního odpadu. Nevýhody žárovky Malý měrný výkon Krátká životnost 1000h Závislost parametrů žárovky na napájecím napětí Světelné paraetry Příkon žárovky [W] Světelný tok[lm] Měrný výkon [lm/W] 15 90 6 25 230 9,2 40 430 10,75 60 730 12,2 75 960 12,8 100 1380 13,8 750 2220 14,8 200 3150 15,75 Tab. 2 Světelnětechnické parametry obyčejných žárovek 15 - 200W s životem 1000h při jmenovitém napětí 230V Druhy žárovek Standartní žárovky – nejlepší je použít v místech, kde se svítí krátce např. sklepy, půdy a podobně. o Výhody - Jednoduché použití – okamžitý start - Přesné podání barev – klasický barva světla - Nízké pořizovací náklady o Nevýhody - Velká spotřeba energie a nízká účinnost přeměny energie 92 – 95% teplo, 5-8% světlo - Životnost jen cca 1000 hodin provozu - Relativně vysoká povrchová teplota 81 Obr. 25 Standardní žárovka Halogenové žárovky – oproti klasickým žárovkám mají vyšší teplotu uvnitř baňky. V baňce se nacházejí sloučeniny halogenových prvků. Díky těmto prvkům se odpařený wolfram z vlákna žárovky přemění v průsvitnou hmotu a nezpůsobuje černání baňky. Díky své konstrukci dokáže halogenová žárovka jedinečně osvětlit interiér, prostor se jeví plastičtější, žárovky taky umožňují hru světel a stínů. Po celou dobu své životnosti mají stálou kvalitu světla. Halogenové bodovky se využívají hlavně v koupelně, kde je potřeba kvalitní osvětlení. o Výhody - Spotřeba o 20-30% nižší než u klasické žárovky - 2x delší životnost oproti klasické žárovce - Možnost postupného stmívání o Nevýhody - Vyšší cena oproti klasickým žárovkám - Nižší účinnost než kompaktní úsporné zářivky Obr. 26 Halogenová žárovka 7.6. Výbojka Výbojka je uzavřená trubice, která obsahuje směs plynů, podle typu výbojky. Do této trubice zasahují z vnějšího prostředí dvě nebo více elektrod, které umožňují zavedení elektrického proudu do plynové náplně. Vlastní těleso výbojky může být ze skla, korundu či podobných materiálů. Samotné těleso bývá často umístěno v baňce, buď pokryté luminoforem, nebo čiré. Baňka bývá plněna inertní atmosférou, nebo vakuová, pro snížení tepelných ztrát. Výbojky je potřeba tam, kde je potřeba získat 82 vysoký světelný tok. Příkladem jsou především veřejné komunikace, sportoviště či jiné specifické využití. V domácnosti se příliš nepoužívají. Výhod Nevýhody Barevné světlo – vhodné pro dekorativní osvětlení Vysoká svítivost – osvětlení sportovišť, světel automobilu atd. Účinnost až 90% Žádné blikání, velká odolnost proti vibracím Vysoká povrchová teplota Nízký index podání barev Druhy výbojek Rtuťová výbojka – Světlo vzniká ve rtuťovém výboji při tlaku převyšujícím 100kPA. Hořák tvoří křemenné sklo, ve kterém jsou zataveny dvě wolframové elektrody. Většinou je jedna elektroda pomocná, která je připojena PTC termistorem. Sklo bývá vápenaté (do 125W) nebo borito – křemičité (nad 125W). Na něj je nanesen luminofor. Sklo má schopnost pohlcovat zbytkové UV záření. Tlumivka je zapojena do série s výbojkou. Tato výbojka nepotřebuje vysokonapěťový zapalovač a to z toho důvodu, že má v sobě pomocnou elektrodu. Při zapnutí se vytvoří výboj mezi hlavní a pomocnou elektrodou, tento výboj potom ionizuje prostředí hořáku a dojde k zapálení výboje mezi hlavními elektrodami. Směsová výbojka – směsová výbojka je speciálním typem rtuťové výbojky. Tyto výbojky nepotřebují tlumivku a vydávají o 25% méně tepla než klasický žárovka. Jsou vhodné pro klasická dílenská svítidla. Životnost se pohybuje okolo 5000hodin až 24 000hodin. Jejich světlo je příjemné teplé, vhodné i pro osvětlování interiérů. Obr. 27 Rtuťová výbojka 83 Konstrukce rtuťové výbojky 1. Nosný rámeček 2. Hlavní elektrody 3. Pomocná elektroda 4. Molibdenová elektroda 5. Termistor 6. Rtuť 7. Vnější baňka 8. Luminofor 9. Závitová patice o Výhody - Nízké pořizovací náklady - Nepotřebuje el. Zapalovač - Směsová výbojka nepotřebuje tlumivku Halogenidové výbojky – používají se tam, kde jsou kladeny vysoké nároky na věrnost barev a kvalitu osvětlení. Používají se např. pro osvětlení výloh, na osvětlení přechodů pro chodce nebo třeba do výrobních hal. Halogenidové výbojky mají tlumivku a vysokonapěťový zapalovač nebo elektronický předřadník. Mají nižší účinnost než sodíkové výbojky a jsou nahrazovány rtuťovými výbojkami a to zejména z důvodu lepšího podání barev a menší ekologické zátěži. o Výhody - Velký rozsah vyráběných výbojek od 10W až kW - Barva světla - Nízký pokles světelného toku během provozu - Nízké náklady na provoz a údržbu o Nevýhody - Poměrně vysoké cena - Oddychová doba k opakovanému nastartování - Vysoká teplota hořáku (cca 100°C), která může způsobit deformaci výbojky - Většina může pracovat pouze v uzavřeném svítidle s tvrzeným sklem Sodíková výbojka – ke vzniku světla dochází prostřednictvím výboje v atmosféře sodíku, argonu, xenonu a rtuti. Hořák je tvořen trubičkou oxidu hlinitého, ze kterého jsou vyvedeny elektrody z wolframu. Obsahuje tlumivku, která je zapojená v sérii. K výbojce je zapotřebí připojit elektronický zapalovač, který zapálí výboj napětím v řádech tisíce voltů. Tlumivku a zapalovač lze nahradit předřadníkem 84 Obr. 28 Konstrukce sodíkové výbojky Konstrukce sodíkové výbojky 1. Korundový hořák 2. Elektroda 3. Niobová průchodka 4. Těsnící kroužek 5. Nosný rámeček 6. Vnější baňka 7. Patice 8. Amalgám sodíku 9. Getr 10. Plynná náplň o Výhody - Vysoká účinnost, nejvyšší ze všech výbojek - Stálá barevnost světlo o Nevýhody - Oranžová barva světla Plazmová lampa - Napájení plazmové lampy obstarává vysokofrekvenční generátor. Vlastním světelným zdrojem je skleněná kulička obsahující malé množství síry a argonu, která je umístěna v ohnisku mikrovlnného zdroje. To je vše - žádný kov, žádná rtuť. Světelný tok je možno regulovat v rozmezí 20 až 100 %. Životnost výbojky je 45 000 hod., filtru a magnetronu 15 000 hod. Jsou však příliš drahé. Xenonové výbojky – xenon patří mezi vzácné plyny. Spektrum xenonového osvětlení se shoduje s denním osvětlením. Plní se jim výbojky pro fotografické blesky, ale především krátkoobloukové výbojky pro velké filmové projekty. Výbojky jsou napájeny stejnosměrným proudem. Na konci své životnosti mohou být nebezpečné. 7.7. Zářivka Zářivka je nízkotlaká rtuťová výbojka. Je tvořena zářivkovým tělesem, jehož základem je nejčastěji dlouhá skleněná trubice se žhavícími elektrodami, která je 85 naplněná rtuťovými parami a argonem. V nich nastává doutnavý výboj, který však září v ultrafialové oblasti, takže ho není možné vidět. Ultrafialové záření dopadá na stěny trubice, které jsou obvykle pokryty luminoforem. Luminofor je látka, která je schopná záření pohlcovat a následně pak vyzařovat ve formě světla. Takže pohltí ultrafialové záření a vyzáří světlo ve viditelné oblasti. Volbou luminoforu je možné ovlivnit barvu světla zářivky. Druhy zářivky Kompaktní zářivka – tento druh zářivek je možné instalovat do běžných svítidel, mají stejný závit jako žárovky, tedy E27 nebo mohou být i s miňonkovým závitem E14. Pomalu nabíhá, než dosáhne plného světelného výkonu, ten čas může být do 120s v závislosti na kvalitu zdroje. Výhodou je až 80% úspora elektrické energie oproti běžné žárovce a dlouhá životnost. Světla mají různou barvu. Lze pořídit teplé bílé světlo, které odpovídá barvě klasické žárovky, pak je možné koupit chladné bílé světlo nebo velmi chladné bílé světlo, které pak odpovídá dennímu světlu. Kompaktní zářivky se vyrábějí i s nástrčnými paticemi, které slouží pro stolní svítilny, malá nástěnná svítidla nebo stropní svítidla. Zdroje obsahují předřadník, který je uvnitř svítidla. Obr. 29 Konstrukce kompaktní zářivky Konstrukce kompaktní zářivky Na rozdíl od lineárních zářivek mají kompaktní zářivky pouze jednu patici a mají menší rozměry. Trubice vychází ze základního polotovaru ve tvaru U, který je spojován do tvaru 2U, 3U nebo 4U. Vlastní výbojový trubice má na obou koncích wolframové elektrody, které jsou pokryty emisní hmotou. Na vnitřní stěně trubice je nanesena vrstva směsi dvou nebo tří barev. V případě směsi dvou barev je to zelená a červená a u směsi tří barev je to zelená, červená a modrá. Výboj svítí ve směsi par rtuti a argonu. o Výhody - Vysoká životnost až 15000hodin u kvalitních výrobků, tj. 15x více než je tomu u klasických žárovek - 80% úspora energie 86 - 4-5x vyšší účinnost oproti klasické žárovce - Široká nabídka tvarů a barvy světla o Nevýhody - Vyšší pořizovací náklady - Nebezpečný odpad Lineární zářivka – lineární zářivky jsou jedním z nejvíce rozšířených umělých světelných zdrojů. Používají se tam, kde je potřeba klást důraz na optimální využití elektrické energie, rovnoměrné osvětlení interiéru a dlouhou životnost bez poklesu světelného toku. Vyžívají se především v místech, kde je zapotřebí rovnoměrně osvítit velkou plochu, například v kuchyni nad kuchyňskou linku nebo na chodbách. Obr. 30 Konstrukce lineární zářivky Konstrukce lineární zářivky Trubice je vyrobena z měkkého skla a její vnitřní strana je pokryta luminoforem, který transformuje ultrafialové záření kladného rtuťového sloupce světlo viditelné. Na obou koncích trubice je zatavena wolframová elektroda, která je pokryta emisní hmotou na bázi oxidu barya a vápníku. Dalším konstrukčním prvkem je ochranná kovová clonka, která je okolo elektrod na neutrálním přívodu, její funkcí je zabránit usazování vypařující se a rozprašující se emisní hmoty na vrstvě luminoforu. Na obou koncích trubice je připevněna patice typu G13 se dvěma kolíky, jejichž funkcí je zajistit elektrický kontakt s objímkami svítidla a předřadným a startovacím obvodem. o Výhody - Vysoká životnost až 16000 hodin - Úspora energie až o 85% oproti klasické žárovce o Nevýhody o Pomalejší náběh do plné svítivosti o Omezený výběr svítidel o Velké rozměry 87 7.8. LED (Light Emitting Diode) svítidla Anglická zkratka znamená, dioda emitující světlo. Je to polovodičová součástka obsahující P-N přechod, která je schopna vyzařovat světlo. Používají se v mnoha zařízeních například pro světelnou signalizaci a stále častěji i pro osvětlení. Prochází-li přechodem P-N LED diody elektrický proud v propustném směru, přechod emituje nekoherentní světlo s úzkým spektrem. Pásmo spektra záření diody je závislé na chemickém složení polovodičové součástky. Pro vyzáření bílého LED světla se používají luminofory, protože nelze emitovat bílé světlo. Některé průhledné LED emitují modré světlo, část tohoto světla je přímo na čipu luminoforem transformována na žluté světlo a díky mísení těchto barev vzniká bílá. Jiné typy bílých LED emitují ultrafialové záření, to je přímo na čipu luminoforem transformováno na bílé světlo. Led svítidla mají malé rozměry a dosahují vysokého výkonu. Obsahují kontaktovaný čip (nebo kombinace čipů) zastříknut materiálem s požadovanými optickými vlastnostmi (LED se vyrábějí v bodovém či rozptylném provedení, s různým vyzařovacím úhlem). Kontakty mohou být v provedení pro povrchovou montáž (SMD) nebo ve tvaru ohebných či poddajných přívodů. Sestavy více čipů LED v jednom pouzdře mohou mít samostatně vyvedeny kontakty na každý čip, společnou anodu či katodu, či antiparalelně, anebo mohou mít na čipu řídící elektroniku (např. LED měnící barvy či blikající). Největší předností je jejich životnost až 100000 hodin a druhou předností je úspora energie. Extra úsporné žárovky mají příkon 1-15W. LED žárovky vypadají jako klasické žárovky. LED diodové světelné zdroje jsou trendem poslední doby. Kombinací RGB barev je možné docílit různých barevných kombinací. Obr. 31 Vnitřní struktura LED diod Základní tvary Kukuřice – válec pokrytý SMD LED čipy, které jsou na první pohled viditelné. Výhodou je nižší cena a vyšší účinnost Klasická žárovka – používají se tam, kde se běžně používá klasická žárovka, jejich nevýhodou je pořizovací cena, která je vyšší oproti tvaru kukuřice Bodovky – nahrazují klasické bodové žárovky 88 Typy LED, které se používají v LED žárovkách DIP (Duel In – Line Package) – běžné Led diody, které mají tvar kloboučku. Dioda má dvě nohy, které se napájí přímo na desku a spojí se s ostatními diodami. Nejsou příliš vhodné. SMD (Surface Mount Device/Diode) – nejpoužívanější LED žárovky, jsou malé a mají vysokou životnost. Je několik variant těchto čipů, které se liší svými rozměry a svítivosti. Maximální svítivost může být kolem 120lm/W a životnost je až 100000hodin. COB a MCCOB (Multiple Chips On Board) – v překladu to zní více čipů na měděné desce. Používají se u svítidel, kde není možné integrovat potřebný počet SMD čipů. Tyto typy LED se používají u bodových svítidel, nebo v halogenových svítidlech či pro průmyslové osvětlení. Výhody LED svítidel Speciální tvary – příkladem mohou být LED reflektory nižší spotřeba než úsporné zářivky dekorativní využití, možné změny barvy světla, bez barevných filtrů extrémně dlouhá životnost odolné vůči nárazům a nešetrnému zacházení odolné k častému vypínání a zapínání rychlé rozsvícení neobsahují rtuť Nevýhody LED svítidel vyšší pořizovací náklady světlo z bílých LED diod může zkreslovat barvy žárovky High Power LED potřebují chlazení Další zdroje http://www.gypri.cz/zde/fyzika/vyuka/stred_f/molekul/teplo.html NAVRÁTIL, Leoš a Jozef ROSINA, et al. Medicínská biofyzika. 1. vydání. Praha : Grada, 2005. 524 s. s. 68-72. ISBN 80-247-1152-4. HAVRÁNEK, Jiří: Ostatní monitoring. BARRON, W. R. Principles of Infrared Thermometry [online]. [cit. 2012-12-28]. <http://www.omega.com/temperature/Z/pdf/z059-062.pdf>. Kvasnica J.: Termodynamika, 1. vydání. SNTL, Praha 1965 Maršák Z.: Termodynamika a statistická fyzika, 1. vydání. Ediční středisko ČVUT, Praha 1981 Achiezer A. I., Achiezer I. A.: Elektromagnetizm i elektromagnitnyje volny. Vysšaja škola, Moskva 1985 Preston M. A.: Fyzika jádra, 1. vydání. Academia, Praha 1970 89 Heřmanský B.: Dynamika jaderných rektorů, 1. vydání. MŠ ČSR, Praha 1987 ČSN ISO 31-4 Veličiny a jednotky. Část 4: Teplo. ČNI 1995 ČSN ISO 31-6 Veličiny a jednotky. Část 6: Světlo a příbuzné elektromagnetické záření. ČNI 1995 Lysenko Vladimír: Detektory pro bezdotykové měření teplot - 2.díl edice senzory neelektrických veličin, BEN - technická literatura, 2006, ISBN 80-7300-180-2 http://uprt.vscht.cz/kminekm/mrt/predn/txt-Mgr/FTOP08_Teplota.pdf http://fyzika.jreichl.com/main.article/view/269-termistor http://fyzika.jreichl.com/main.article/view/47-kineticka-energie http://www.odbornecasopisy.cz/res/pdf/44586.pdf http://www.gymhol.cz/projekt/fyzika/13_act/13_act.htm http://cs.wikipedia.org/wiki/Termografie http://www.termorevize.cz/termovizni-snimek http://www.fd.cvut.cz/projects/k611x1s/doc/works/teorie_brynda.pdf http://utp.fs.cvut.cz/vz/clanky/104.pdf http://www.termokamera.cz/princip-a-funkce/konstrukce-termokamery/ http://www.termokamera.cz/princip-a-funkce/chyby-a-omyly-pri-merenitermokamerou/ http://uprt.vscht.cz/kminekm/mrt/predn/txt-Mgr/FTOP08_Teplota.pdf http://www.termokamera.com/testo/0/0/2/14 http://meditermo.cz/homepage.html http://www.geotronics.cz/termokamery/diagnostika-budov 90 8 Termokamery 8.1. Fyzikální principy termografie 8.1.1 Vnitřní energie tělesa Vnitřní energií tělesa se myslí energie všech části, z nichž se dané těleso skládá. Celková energie soustavy se skládá z kinetické energie, potenciální energie a vnitřní energie. E´ je celková energie soustavy. 1. Kinetická energie Ek – kinetickou energii mají všechna tělesa, která se vzhledem k dané vztažné soustavě pohybují. Aby se začalo těleso pohybovat, musí začít vykonávat práci. Jednoduchým příkladem je auto. Aby se auto dostalo do pohybu, musí motor vykonat práci. Kinetická energie hmotného tělesa nezávisí na směru rychlosti hmotného bodu. Mění – li se směr rychlosti hmotného bodu, její velikost je konstantní a tím pádem je konstantní i kinetická energie. V případě, že se změní rychlost hmotného bodu, změní se i velikost kinetické energie hmotného bodu. Změna kinetické energie je dána změnou práce, kterou vykoná výslednice sil působících na hmotný bod. Kinetická energie hmotného bodu závisí na velikosti jeho rychlosti. Velikost rychlosti hmotného bodu závisí na volbě vztažné soustavy, tím pádem i kinetická energie hmotného bodu se k této soustavě vztahuje. 2. Potenciální energie Ep – každé těleso, které se nachází v potenciálovém poli určité síly má potenciální energii. Podle toho jaká síly na těleso působí se i rozlišují druhy potenciálové energie. Gravitační potenciálová energie Potenciální energie pružnosti Tlaková potenciální energie Elektrostatická potenciální energie Potenciální energie může nabývat kladných i záporných hodnota. Potenciální energie je pouze relativní a záleží na tom, k jaké soustavě se vztahuje. Potenciální energie je definovaná pouze v potenciálovém silovém poli. Silové pole má nulovou rotaci. Potenciální energii je možné vyjádřit prostřednictvím potenciálu. 3. Vnitřní energie U – vnitřní energie soustavy je energie, která tvořena dalšími druhy energií. Celková kinetická energie všech neuspořádaně se pohybujících částic Celková potenciální energie všech molekul Celková kinetická potenciální energie kmitajících atomů uvnitř molekul, z nichž je látka složena Energie atomů (energie elektronu, jaderná energie) 91 Vnitřní energie je dána součtem celkové kinetické energie Uk a celkové potenciální energie Up všech částic tělesa. Vnitřní energie není konstantní veličinou. Může dojít ke změně vnitřní energie konáním práce, tedy tření dvou těles, stlačování plynu, prudké míchání kapaliny, ohýbání drátu, mletí kávy. Kromě změny vnitřní energie konáním práce může dojít ke změně vnitřní energie tepelnou výměnou, což může být ohřívání vody na vařiči, ochlazování potravin v chladničce, tavení kovu v pecích. Změna vnitřní energie Změnu vnitřní energie lze provádět konám práce a tepelnou výměnou. Práci lze vykonávat například ohýbáním drátu nebo třeba zatloukáním hřebíku. Při těchto dějích dochází ke zvětšování potenciální energie částic, tím pádem se změní i vzdálenosti mezi částicemi a změní se i potenciální energie částic. Příkladem tepelné výměny je ohřívání vody na vařiči, nebo chlazení v lednici. Tepelnou výměnou je děj, při kterém částice jednoho těla naráží do druhého tělesa a předávají si energii. Tepelná výměna probíhá mezi tělesy, které mají různou teplotu. Rovnovážný stav soustavy je dán stavovými veličinami, kterými jsou teplota, objem, tlak, chemické složení, atd. Termodynamická soustava je skupina těles, jejichž stav je zkoumán. Při interakci soustavy s okolím dojde ke stavové změně soustavy, to znamená, že soustava přechází z počátečního stavu do výsledného stavu. Během tohoto procesu došlo ke změně stavových veličin. Rovnovážný děj je děj, při kterém soustava prochází řadou na sebe navazujících rovnoběžných stavů. Existuje několik typů soustav. 1. Izolovaná soustava – izolovaná soustava je soustava, u které nemůže dojít k výměně energie ani částic s okolím. Děje v této soustavě pouze probíhají, příkladem je uzavřená termoska s horkým čajem. 2. Uzavřená soustava – tato soustava může s okolím vyměňovat energii, ale ne částice 3. Otevřená soustava – v této soustavě dochází k výměně energie i částic s okolím Adiobaticky izolovaná soustava – v této soustavě nedochází k výměně tepla mezi soustavou a okolím. 8.1.2 Teplo Teplo je část vnitřní energie, kterou těleso (přesněji systém) vymění s jiným tělesem, aniž by při tom nutně docházelo ke konání práce. Podle kinetické teorie se při tepelné výměně předává kinetická energie neuspořádaného pohybu částic, z nichž se skládá systém, který teplo předává i systém, který teplo přejímá. Tepelná výměna přímo nesouvisí s předáváním částic mezi systémy, změnou chemické podstaty, ani změnami pohybového stavu systémů či „vnější“ potenciální energie systémů. Teplo popisuje děj, při němž si různá tělesa předávají svou vnitřní energii. Teplo, které látka příjme nebo odevzdá do okolí, se dá jednoduše vypočítat. 92 Q je teplo přijaté nebo odevzdané m je hmotnost látky c je měrná tepelná kapacita, je to konstanta, která charakterizuje látky a to jestli teplo přijímají nebo odevzdávají. t1 je počáteční teplota t2 koncová teplota Pro měření přijatého tepla látkou se využívají kalorimetry. Kalorimetr se skládá ze skleněné izolované nádobky, míchačky a teploměrem. Kalorimetr má tepelnou kapacitu C, která nám udává, kolik tepla přijme kalorimetr, aby se ohřál (ochladil) z původní teploty t1 na konečnou teplotu t2. Jednotka teplené kapacity c je J.K-1. Výměnu mezi dvěma látkami a kalorimetrem při tepelné výměně lze vyjádřit následujícím způsobem. m1 je hmotnost první látky m2 je hmotnost druhé látky c1 je měrná tepelná kapacita první látky c2 je měrná tepelná kapacita první látky t1 je teplota prvního tělesa c2 teplota druhého tělesa t je výsledná teplota Teplo je míra změny vnitřní energie systému při styku s jiným systémem a nedochází přitom ke konání práce. Teplo se přenáší třemi způsoby, a to vedení, proudění, tepelné záření. 8.2. Teplota [TK] Teplota je statistický pojem a charakterizuje tepelný stav hmoty. Člověk je schopen vnímat pocity chladu, tepla i horka. Teplota je skalární intenzivní veličina, která souvisí s kinetickou energií částic látky. Teplota je základní veličinou soustavy SI. Značí se T a hlavní jednotkou je Kelvin. Vedlejší jednotkou je pak stupeň Celsia °C. Absolutní nula 0K, je nejnižší možná teplota, nelze ji ale dosáhnout. Teplota je vhodná k popisu stavu systému s velkým počtem hmotných částic. Rozdíl či rovnost teplot určuje, ze kterého tělesa na které bude probíhat přenos tepla či nastane termodynamická rovnováha. Teplota tělesa popisuje jeho stav a souvisí s kinetickou energií částic, ze kterých je těleso složeno. Podle kinetické teorie je teplota úměrná střední kinetické energii neuspořádaného posuvného pohybu molekuly jednoatomového, tedy ideálního plynu. Kinetická energie říká, že absolutní teplota je úměrná střední kinetické energii neuspořádaného posuvného pohybu molekul jednoatomového ideálního plynu. Poměr dvou termodynamických teplot je roven poměru tepla odevzdaného chladiči a tepla přijatého od ohřívače při vratném 93 Cartonově cyklu mezi těmito dvěma teplotami, takto zní definice termodynamické teploty. Termodynamická teplota se měří teploměrem s termodynamickou stupnicí, která je v současné době považována za základní. 8.2.1 Měření teploty Měřením teploty se zabývá termometrie. K určování teploty se využívá závislost vhodně zvolených fyzikálních veličin na teplotě. Teplotně závislé veličiny jsou délkové rozměry, objem pevných látek, objem kapalných těles, tlak plynů, roztažnost nebo rozpínavost plynů, elektrický odpor vodičů, elektrický odpor polovodičů, elektromotorické napětí a termoelektrické články. Možnosti měření a) Invazivní měření teploty b) Neinvazivní měření teploty Dotykové měření Bezdotykové měření 8.2.2 Invazivní měření teploty Sonda v podobě jehly se umísťuje pod biologickou tkáň. Obsahuje 3-7 čidel, které měří teplotu ve svém nejbližší okolí. Čidly mohou být Termočlánek Termistor Optický senzor Termočlánek Princip měření teploty termočlánkem je založen na Seebeckově jevu, nebo také termoelektrický jev. Tento jev je přímou přeměnou rozdílu teplot na elektrické napětí a naopak. Při měření teploty termočlánkem se využívá vztah termočlánku vůči referenční teplotě, kterou je možné změřit termistorem, RTG či integrovaným čidlem. Termočlánky se obecně skládají ze dvou různých kovů („drátků“), spojených na dvou různých místech styku. Jeden je pro měření teploty a druhý pro referenci. Teplotní rozdíl se pak určí na základě měření napěťových změn, které vznikají v důsledku různého materiálu. Termočlánky mají teplotní rozsah od -270°C až po 1750°C, podporují dálkové snímání. 94 Obr. 32 Seebeckův jev T1<T2 Termistory Termistory jsou tepelně závislé odpory. Oproti termočlánku je velice citlivý, měří se s ním malé teplotní rozsahy. Většinou jsou to polovodičové materiál, které mohou vykazovat kladný (PTC) nebo záporný (NTC) teplotní koeficient. Pro klasické snímání se využívá spíše záporného teplotního koeficientu. Měření teploty je založeno na měření elektrického odporu, kdy s rostoucí teplotou hustota volných elektronů v polovodiči stoupá. Tím klesá elektrický odpor. Mezi výhody termistorů patří velmi vysoká citlivost vůči změnám teploty, rychlá odezva a nízká cena. NTC termistory = negastor – s rostoucí teplotou klesá odpor, protože roste vodivost a tedy i proud. Využívá se k měření teploty, k určování velikosti rychlosti proudění tekutin. Tekutina proudí a ochlazuje termistor a na základě toho lze zjistit, jaká je rychlost proudění. Dále se využívá jako převodník teploty – napětí, například při měření teploty na počítačích, pak v obrazovkách, kdy zabraňuje žhavícímu vláknu se přehřát při zapnutí počátečním velkým proudem. Termistor je zapojen se žhavícím vláknem do série, takže část tepla průchodem proudu absorbuje. PTC = pozistor – s rostoucí teplotou roste i odpor. Využívá se například v elektrických troubách a vařičích ke stabilizaci napětí. V elektrické troubě je potřeba mít stabilní teplotu, při náhodném zvýšení vzroste proud, pozistor se zahřeje a zvětší se jeho odpor, tím dojde i ke zvýšení napětí a zmenší se výchylky proudu a napětí na spirále. Optické senzory Optické senzory teplot jsou senzory, které jsou tvoření několika elektronickými prvky. Na každém vstupu optického vláknového senzoru s výjimkou senzorů využívající záření absolutně černého tělesa je optický zdroj záření, který je připojen k elektrickému budícímu zdroji. Jako optické zdroje se nejčastěji používají LED diody, které jsou nekoherentní zářiče s úzkým spektrem. Kromě LED optických zdrojů je možné použít i třeba využívají klasické zdroje například výbojky, halogenová žárovky, výbojky, halogenové žárovky, které jsou nekoherentní širokopásmové záření. Další části optických senzorů je optické vlákno, které funguje buď jako citlivá část senzoru nebo slouží k přenosu optického signálu. Součástí optických vláknových senzorů, ve kterých optické vlákno slouží pouze k přenosu světelného signálu, je modulátor. Dalším nezbytným prvkem je optický detektor fotodetektor, ve kterém se energie světelného záření přímo převádí v energii 95 elektrickou. Jako fotodetektory se nejčastěji používají fotodioda PIN, lavinová dioda APD popřípadě fotonásobiče. Důležitou součástí je elektronický detekční systém, který slouží k vyhodnocení elektrický signál z fotodetektoru. Úkolem zdroje optického záření je využití elektrické energie ke vzniku světelného signálu, k tomu využívá jev zvaný elektroluminiscence. U polovodičových zdrojů je nejběžnějším materiálem PN přechod, kde působením procházejícího proudu dochází k rekombinaci a přechod emituje světlo. Světelný signál je přiveden optickým vláknem na optický detektor, kterým je nejčastěji nějaká fotodioda. Světelné fotony dopadají na PN přechod fotodiody, kde jsou absorbovány. V oblasti PN přechodu dojde k excitaci elektronu a vzniku páru elektron – díra. Dvojice elektron – díra se v elektrickém poli vytvořeném PN přechodem pohybují, dochází k oddělení páru elektron – díra a vzniká rozdíl potenciálů a fotodiodou protéká fotoproud. Elektrický signál z fotodetektoru je zpracován elektronickým detekčním systémem. Většina optických vláknových senzorů pracuje na jednoduchém principu, kdy fyzikální veličina, kterou chceme měřit, vyvolá změnu vlastnosti světla emitované zdrojem záření do optického vlákna. Fotodetektor změněný světelný signál převede na elektrický signál, který je následně vyhodnocen detektorem 8.2.3 Neinvazivní měření teploty Metoda, u které se nic nezavádí pod kůži. Dále se pak ještě rozlišuje, zda se jedná o dotykové měření teploty nebo bezdotykové měření teploty Dotykové měření teploty – uvede do vzájemného styku těleso, jehož teplotu he potřeba změřit a srovnávací těleso. Po vytvoření tepelné rovnováhy je teplota tělesa rovna teplotě srovnávacího tělesa, které se obvykle nazývá teploměr. Dotykovým měřením teploty lze dosáhnout velmi vysoké přesnosti, teploměry jsou méně citlivé na různé zdroje nejistot a jsou levnější než bezdotykové teploměry. Bezdotykové měření teploty – měří se elektromagnetické záření na základě Planckova vyzařovacího zákona. Bezdotykové měření je vysoce přesné, snímání je velmi rychlé, až 1000x/s a zvládne změřit i pohybující se vzdálené body. Bezdotykové teploměry se označují jako pyrometry nebo IČ teploměry. Každé těleso, jehož teplota je vyšší než 0K vyzařuje tepelné elektromagnetické záření. Vysílané tepelné záření je složeno z různých vlnových délek. Pro bezdotykové měření teplot se využívá od 0,4µm do 25µm vlnové délky. Uvedený rozsah záření pokrývá měření teplot od -40°C do 10 000°C. Tento rozsah záření spadá částečně do viditelného spektra a do infračerveného spektra. Dokonale černé těleso maximálně vyzařuje i maximálně pohlcuje záření. Intenzita vyzařování dokonale černého tělesa závisí na jeho absolutní teplotě a podle stefan Boltzmannova zákona platí: 96 Přehled technických teploměrů Dilatační teploměry – plynové teploměry fungují na principu změny tlaku, tenzní využívají závislosti tenze par na teplotě, kterou je možno vyjádřit např. Antooineovou rovnicí. Kapalinové teploměry změnu objemu při změně teploty. Běžně se používají skleněné teploměry, které jsou nejčastěji naplněny rtutí. Kovové teploměry fungují na principu délkové roztažnosti. Elektrických teploměry – řadí se zde termoelektrické teploměry, které využívají termoelektrický jev, další jsou odporové kovové a odporové polovodičové, tyto teploměry fungují na principu změny elektrického odporu, posledním typem, jsou diodové teploměry, měří teplotu na základě změny prahového napětí. Speciální teploměry – jsou to teploměrná tělíska, které využívají k měření bod tání. Využívají keramickou hmoty s definovaným bodem měknutí, dochází k deformaci teploměrného tělíska ve tvaru šikmého jehlanu. Teploměrné barvy fungují na principu změny barvy. Jsou buď na bázi kapalných krystalů (termochronní kapalné krystaly) u nichž dochází k vratným změnám orientace se změnou teploty. Pak jsou na bázi organických molekulárních komplexů a v tomto případě dochází ke změně barvy při tzv. teplotě zvratu. Bezdotykové teploměry – mezi bezdotykové teploměry se řadí širokopásmové pyrometry, které zachycují veškeré teplotní záření. Monochromatické pyrometry zachycují úzký svazek záření. Poměrové pyrometry, ty pracují na principu srovnání dvou svazků teplotního záření o různých vlnových délkách. A posledním typem je termovize, která snímá teplotní obraz tělesa. Konstrukce bezdotykových teploměrů se skládá z čoček, optických vláken a spektrálních filtrů, která určuje průměr měřené oblasti v předepsané vzdálenosti. Pro zaměření místa snímání se používají světelné nebo laserové zaměřovače. Paprsky jsou soustředěny do detektoru, kterým bývá fotovoltaický článek nebo fotorezistor. Vzniká elektrický signál, který je pak zesílen a výsledek je zobrazen na displeji. Výhodou je rychlost měření a bezkontaktnost, takže je možné měřit i na špatně dostupných místech teplotu. 8.3. Mikrovlnná radiometrie = Infrared Thermomentry Všechna tělesa o teplotě vyšší než je absolutní nula (tj. 0K) vyzařují do svého okolí elektromagnetickou energii. Tato energie je vytvářena tepelným pohybem elektronů v materiálu, z něhož je těleso vytvořeno. V mikrovlnné radiometrii se využívá Planckův zákon, který určil vztah mezi vyzařovacím spektrem černého tělesa a mezi teplotou. 97 P je výkon vyzářený do prostorového úhlu Ω h je Planckova konstanta h = 6,63.10-34 J.s f je frekvence c je rychlost světla k je Boltzmanova konstanta k = 1,38.10-23J/K T je absolutní teplota B je šířka pásma Obr. 33 Planckův vyzařovací zákon Planckův vyzařovací zákon říká, že vlnová délka maxima se s rostoucí teplotou posouvá ke kratším vlnovým délkám. První infračervený detektor byl sestrojen v roce 1880. K jeho konstrukci byly použity dva tenké platinové plány, které byly zapojené jako dvě větve Wheatsnova můtku. Tento infračervené radiometr se nazýval Langeyův bolometr. V roce 1901 byl vytvořen jeden z prvních pyrometrů. Tento pyrometr byl v podstatě o Newtonův dalekohled, který obsahoval tepelný termoelektrický detektor a výstupní elektrický signál je měřen přesným galvanometrem. 8.3.1 Emisivita Emisivita je důležitým pojmem pro infračervenou radiometrii. Vyjadřuje poměr intenzity vyzařování reálného tělesa k intenzitě vyzařování absolutně černého tělesa se stejnou teplotou. Vyjadřuje tak schopnost tělesa vyzařovat teplo ve formě tepleného záření. Čím menší je emisivita, tím menší energii tělo při dané teplotě vyzáří. Je to bezrozměrná veličina. Emisivita závisí na různých parametrech. Příkladem je úhel odklonu od normály povrchu, teplota objektu, vlnová délka, barva povrchu, struktura povrchu a další. Hodnota emisivity je vždy menší než jedna. M je intenzita vyzařování absolutně černého tělesa M0 je intenzita vyzařování daného tělesa 98 Emisivita je závislá na termodynamické teplotě materiálu tělesa, ne úpravě jeho povrchu a vlnové délce záření λ. Absolutně černé těleso Absolutně černé těleso je model tělesa, které absorbuje záření všech vlnových délek dopadající na jeho povrch, a které vyzařuje na všech vlnových délkách. Jeho povrch vyzařuje nejvíce záření. Modelem absolutně černého tělesa je dutina, která má matný černý povrch. V případě, že dojde k průniku elektromagnetického záření otvorem dovnitř, při opakovaných odrazech od stěn dutiny se veškerá energie záření pohltí a otvor dutinu, se jeví jako černé těleso. Obecně platí, že za černé těleso lze považovat všechna tělesa, které mají výrazně větší objem než je povrchu, který záření vyzařuje do okolí. Obr. 34 Model absolutně černého tělesa Když vyzařuje elektromagnetické záření jiné těleso než absolutně černé těleso a doplňující záření pohlcuje jen částečně nebo selektivně, jedná se o ekvivalentní teplotu barvy. Ekvivalentní teplota barvy je dána teplotou absolutně černého tělesa, při které je tvar spektrální křivky aspoň přibližně ve viditelné oblasti stejný jako tvar křivky uvažovaného tělesa. To je dáno Wienovým posunovacím zákon, který he vyjádřen vztahem b je konstanta b = 2,9.10-3 mK T je termodynamická teplota Na základě Wienova zákona vyplývá, že většina těles, které nepřesáhne teplotu 500°C vyzařuje v infračervené oblasti a tělesa, která jsou zahřátá na vyšší teplotu, vyzařují i ve viditelné oblasti. Posledním důležitým zákon je Stefan – Boltzmannův zákon, při kterém platí, že intenzita vyzařování absolutně černého tělesa v celém rozsahu vlnových délek narůstá se čtvrtou mocninou jeho termodynamické teploty T. Intenzitu absolutně černého tělesa lze vyjádřit vztahem. M0 je intenzita vyzařování absolutně černého tělesa 99 σ je Stefan – Boltzmannova konstanta, σ = 05,67.10-8 W.m2.k-4 Šedé tělesa Šedá tělesa jsou tělesa, která vykazují nezávislost emisivity na vlnové délce vyzařování. V přírodě šedé těleso neexistuje, ale řada technicky významných materiál se vyznačuje v určitém rozsahu vlnových délek nezávislosti emisivity na vlnové délce a proto lze tyto materiály považovat za šedá tělesa. Obecně lze tedy říct, že šedá tělesa jsou takové spektrální zářiče, u nichž lze považovat emisivitu za konstantní v dosti značném rozsahu vlnových délek. Pro vyzařování šedého tělesa platí Stefan – Boltzmanův zákon ve tvaru: ε je emisivita šedého tělesa ε < 1. Selektivní (spektrální) zářiče Spektrální zářiče jsou látky, které mají pro různou vlnovou délku různou emisivitu. Vykazují velké odchylky od záření černého tělesa. Spektrální pohltivost α = absorbance a je dána poměrem pohlceného a dopadajícího toku záření. Spektrální odrazivost ρ = reflektance je dána poměrem odraženého a dopadajícího toku záření. Spektrální propustnost τ = transmitance, a ta je dána poměrem prostupujícího a dopadajícího toku záření. Součet všech tří faktorů je roven 1. Pro nepropustné materiály je propustnost τ =0 a platí: Podle Kirchoffova zákona platí, že emisivita se rovná pohltivosti. Pro nepropustné materiály pak platí: U vysoce lesklých materiálů je emisivita téměř rovná nule. A tedy dokonale vyleštěný materiál neboli dokonalé zrcadlo má vysokou odrazivost a ta je rovna . 100 Obr. 35 Spektrální hustota intenzity vyzařování tří druhů zářičů – 1. Černé těleso, 2. Selektivní zářič, 3. Šedé těleso Obr. 36 Spektrální emisivita tří druhů zářičů - 1. Černé těleso, 2. Šedé těleso, 3. Selektivní zářič 8.4. Termografie Termografie je vědním oborem, který se zabývá analýzou rozložení teplotního pole na povrchu tělesa. Termografie je pasivní, bezdotyková měřící metoda. Úkolem této metody je analýza infračervené energie vyzařované tělesem. Přístroj, který se využívá v termografii, snímá pouze teplotní pole měřeného objektu pouze na jeho povrchu. Metoda termografie se využívá v mnoha oborech. Příkladem může být stavebnictví, kdy se na budovách vyhledávají úniky tepla z budov. Dále se používá měření ke sledování elektrických vedení a jejich poškození. Pro určení poruchy vyhledávání nehomogenit teplotního pole. V medicíně je možné termografii použít pro neinvazivní detekci zánětů pod kůží nebo v mamografii, pro hledání nádorového ložiska. Termografie se pak taky využívá ve vědě a výzkumu. Termografii využívá i policie při hledání pohybu osob v zabezpečených objektech a také pro noční vidění. Výstupem této měřící metody je termogram. Existují dvě termografické techniky a to komparativní, neboli srovnávací termografie a bezkontaktní měření teplot. 8.4.1 Komparativní termografie Komparativní termografie je nejčastěji používaná technika a normálně se používá pro získání nejlepších možných dat namísto ideálního nebo absolutního měření teplot. 101 Komparativní termografie má schopnost přiblíženého stanovení emisivit a rozdíly v odlišnostech emisivit sledovaného zařízení. Komparativní metody se dělí pak na kvantitativní srovnávací termografii a kvalitativní srovnávací termografii. Kvantitativní technika – hodnoty se stanovují porovnáním teplot objektu s podobným objektem či zařízením nebo se základními daty. Používá se pro hodnocení stavu strojů nebo jejich komponent určením přibližných teplot. Princip spočívá v odhadu parametrů a výsledkem je to, že jsou získány hodnoty teplot prvků a dílů. I když se jedná o odhad, pořád je to dostačující pro stanovení míry závažnosti odchylek od normálních teplot. Kvantitativním měřením je možné získat závažnost závady. Kvalitativní technika – kvalitativní technika termografie srovnává infračervený snímek či tepelný profil jednoho dílu se stejným nebo podobným dílem, ale za stejných nebo podobných podmínek. Srovnávána je intenzita změn mezi dvěma nebo několika podobnými objekty, aniž by byla ke snímku přiřazena teplota. Kvalitativní technika se nejhojněji používá v různých průmyslových odvětvích. Používá se pro identifikaci míst s vyšší nebo vysokou teplotou, příkladem mohou být místa, kde nesmí dojít k oteplení ne el. kontaktech. Kvalitativním měřením se tedy zjišťuje přítomnost závady. 8.4.2 Bezkontaktní měření teplot Bezkontaktní metoda se používá v případě, kdy je nezbytné stanovit přesnou skutečnou teplotu objektu. Tato vysoce přesná metoda je užívána především ve stavebnictví, nebo v elektrických obvodech. Stanovení správných absolutních teplot na objektu pomocí IČT j obtížně, protože na konečný výsledek má vliv mnoho okolních parametrů, nejen měřicího přístroje, ale i okolních činitelů. Metoda měří absolutní teploty IČT a používá se v případě, že je potřeba získat přesně hodnoty teplot nebo malé rozdíly teplot, které mohou být kritické pro daný proces. Obr. 37 Blokové schéma bezdotykového měření teploty Využívá se infračerveného záření měřeného objektu, záření je soustředěno na vhodný detektor pomocí optického systému. Získaný elektrický signál je pak zpracováván v elektrických obvodech a výstupem termogram. 8.5. Termogram Termogram, termovizní snímek, nebo taky infračervený snímek je obraz, který je pořízen kamerou. Infračervený snímek zobrazuje infračervené záření těles za použití 102 okem viditelných barevných palet, které přiřazují barvu různým povrchovým teplotám. Takže na obrázku je vidět povrchovou teplotu objektu. Standartními paletami pro termogram je železo, duha a stupně šedi. Termovizní snímky mohou být radiometrické a neradiometrické, tedy pouze zobrazující. Radiometrickými termovizními systémy lze vypočítat teplotu na povrchu tělesa. Aby se dala vypočítat teplota povrchu tělesa je potřeba znát množství snímaného infračerveného zářivého toku. V případě, že se jedná o plně radiometrický termogram, lze provádět měření teplot, ukládání snímku a následnou úpravu parametrů. Těmi parametry jsou emisivita a zdánlivá odražená teplota, vzdálenost od měřeného objektu a údaje o okolní atmosféře. Kromě těchto všech parametrů má na výslednou naměřenou hodnotu v bodě vliv i velikost odrazového bodu. V případě, že je objekt měřen ve větší vzdálenosti, má vliv na naměřenou hodnotu vliv i velikost snímané plochy a plocha detektoru. Na druhou stranu, pokud bude snímaný obrazový bod větší než měřený objekt, pak bude výsledná hodnota měření ovlivněna okolím měřeného objektu. 8.6. Termokamera Mezi základní parametry termokamer patří teplotní rozsah, rozsah vlnových délek, pro něž je systém citlivý, přesnost stanovení teploty, rozlišení senzoru a FOV. Termokamera funguje na principu bezdotykového měření teploty. Všechny předměty, které mají větší teplotu, než je absolutní nula, vyzařují elektromagnetické záření. Konstrukce termokamery je stejná jako konstrukce digitálního fotoaparátu. Jednotlivé konstrukční části termokamery jsou popsaný pomocí blokového schématu. Obr. 38 Blokové schéma termokamery Blokové schéma je možné rozdělit na tři části, a to na optiku, detektor a elektroniku pro zpracování a prezentaci obrazu. 8.6.1 Optika V současné době se používají spojky z germania, které nemají možnost optického zoomu. Zákony optiky jsou stejné jako u klasické skleněné čočky, jen čočka není skleněná ale z germania. Čočka je opatřena antireflexní vrstvou, která brání odrazu infračerveného záření na povrchu čočky a zvyšuje propustnost až o 90% více. Optická část funguje zároveň jako filtr, na povrch čočky dopadá elektromagnetické záření všech vlnových délek, ale optika propustí pouze záření požadovaných vlnových délek. 103 8.6.2 Detektor Detektor termokamer je citlivý na infračervené záření, které na něj dopadá. Infračervené záření je převedeno na elektrický signál a ten se pak převeden ve výsledný termogram. Termogram slouží pro prezentování získaných výsledků z termokamer. Detektory mohou být dvojího typu a to tepelné a fotonové detektory. Detektory mají různou spektrální citlivost, což znamená, že mají různé pásmo citlivosti. Tepelné detektory Principem jejich funkce je změna elektrických vlastností v závislosti na intenzitě dopadajícího infračerveného záření. Příkladem tepleného detektoru je mikrobolometr. Mikrobolemtr dokáže měnit elektrický odpor v závislosti na intenzitě dopadajícího záření. Nejčastěji se mikrobolometrické pole, které je sestaveno z velkého množství mikrobolometrů, které jsou rozmístěny do 2D pole. Na obrázku 91 je mikrobolometrický senzor, který je vytvořený jako meandr na bázi oxidů kovů. Detektory nejvyšší kvality pracují s rozlišením 320x240 až 640x480. Tepelné detektory jsou širokopásmové, což znamená, že detektory jsou schopné detekovat záření v širokém rozsahu vlnových délek. Obr. 39 Mikrobolometr Obr. 40 Matice mikrobolometrů 104 Fotonové detektory Princip fotonových detektorů spočívá v počítání fotonů neboli kvant elektrického záření. Tyto detektory jsou mnohem citlivější, než jsou detektory tepelné. Termokamery, které používají fotonové detektory, jsou mnohem těžší než detektory tepelné a to z toho důvodů, že potřebují chlazení. Vlastnost Tepelné detektory Fotonové detektory Spektrální citlivost Citlivost Časová konstanta Nejčastější typ Pracovní teplota cena Široká Nízká Střední (ms) Mikrobolometr Pokojová Nízká Omezená Vysoká Velmi krátká (µs) PtSi a InSb, QWIP Nízká Vysoká Tab. 3 Porovnání vlastností tepelných a fotonových detektorů 8.6.3 Elektronika pro zpracování a prezentaci obrazu Elektronika pro zpracování a prezentaci obrazu je poslední části blokového schématu. Detektor tedy detekuje infračervené záření a převede ho na elektrický signál. Výsledný obraz je pak reprezentován pomocí termogramu, obraz musí být jasný a ostrý. 8.6.4 Parametry termokamery Vlastnosti termogramu závisí na vlastnostech termokamery. Tyto parametry mají vliv na použitelnost pro danou aplikaci. Základními parametry jsou: 1. 2. 3. 4. 5. 6. Teplotní rozsah Spektrální rozsah Přesnost stanovení teploty Teplotní citlivost Optické rozlišení, možnosti ostření a vyměnitelné objektivy Měřící a další funkce Teplotní rozsah Teplotní rozsah značí jaká je možná nejnižší přípustná teplota a nejvyšší teplota, kterou dokáže termokamera změřit. Termokamera může mít i několik teplotních rozsahů, které může mezi sebou přepínat. Spektrální rozsah Spektrální rozsah termokamer značí rozsah vlnových délek, na které je termální kamera citlivá. S teplotními detektory je spektrální rozsah v rozmezí 8µm-14µm. Termokamery s fotonovým detektorem mají jiný rozsah. Spektrální rozsahy jsou omezeny útlumem atmosféry, který se projevuje především při měření na větší vzdálenosti. Na útlumu se podílí molekuly vody, oxidu uhličitého a kyslíku. Přesnost stanovení teploty Přesnost termokamer je ±2°C nebo ±2% ze změřeného údaje. Při interpretaci výsledného termogramu je zapotřebí s touto nepřesností počítat. 105 Teplotní citlivost Je vyjádřena pomocí parametru NETD, což je noise equivalent temperature defference, tedy nejmenší rozdíl teplot, který vyvolá signál větší než vlastní šum systému. Takže rozdíl teplot měřeného objektu musí být dostatečný, aby dokázal vytvořit rozdílový signál, který je větší než vlastní šum systému. Tento systém tedy značí nejmenší teplotní rozdíly na povrchu černého tělesa, které je schopna termokamera zaznamenat. Teplotní citlivost má vliv na kvalitu výsledného snímku. NETD musí být co největší, aby šum systému byl co nejmenší. Optické rozlišení, možnosti ostření a vyměnitelné objektivy Hodnoty optického rozlišení jsou různé, rozlišení může být 60×60, 80×80, 120×120, 160×120, 240×180, 320×240, 640×480 a 1024×768. Možnosti ostření zajišťuje zorné pole objektivu, je to část prostoru, který je objektiv schopen zachytit a který následně promítne na detektor infračerveného záření. Zorné pole má vertikální i horizontální směr a jeho hodnota je ve stupních rovinného úhlu. Čím větší je zorné pole, tím se promítá větší část na detektor. Měřící a další funkce Měřící funkce představují základní měřící nástroj termokamery. Pomocí měřících funkcí lze získat analýzu problému přímo v terénu. Lze tedy termogram zobrazit na obrazovat termokamery či tabletu okamžitě. Výsledný snímek lze pak v počítači podrobněji zpracovat. Měření teploty v bodě – patří mezí základní funkce termokamery a zajišťuje měření v jednom bodě. Termokamera umožňuje měřit i několik měřících bodů, což umožňuje přesnější stanovení rozsahu závady. Měřící funkce oblast – jde o velice důležitou funkci. Pomocí nepravidelné oblasti umožňuje stanovit minimální, maximální a průměrnou teplotu v této oblasti. Zároveň termokamera umožňuje zobrazení bodu, který značí nejmenší či největší teplotu v měřené oblasti. Měřící funkce teplotní profil – zobrazuje graf teplotního průběhu. Tato funkce se používá při objevování závad. Funkce izoterma – umožňuje určit hranice teploty, kdy je teplota nad určitou hranici, kdy je tedy překročena maximální přípustná hodnoty, pak kdy je teplota pod určitou hranicí, to znamená, že jsou označeny místa, které překračují hranici minimální přípustných hodnota. Poslední možností signalizace teploty je, kdy se nachází v daném intervalu. Alarmy – upozorňují na překročení jiného než teplotního kritéria, tím může být signalizace izolace, alarm vlhkosti atd. Alarm vlhkosti stanovuje plochy, kde povrchová vlhkost přesáhne stanovenou maximální relativní vlhkost. Alarm izolace pomáhá stanovit povrch budov, kde došlo ke snížení tepelné izolace, tedy ke snížení povrchové teploty v interiéru na ostínění. Další funkce – temorkamery mohou mít v sobě integrovanou kameru, která zaznamenává obraz ve viditelné oblasti světla, což umožňuje pořídit i klasický 106 snímek. Termokamera může být také rozšířená o funkci teplotní prolnutí, které kombinuje fotografii s tergmogramem a tím pádem výsledná vada, bude zobrazena na fotografii i s rozsahem vady. Blending znamená bělení, vznikne součtem fotografie a termogramu- Výsledný snímek je termogram, který obsahuje slabé obrysy barev z fotografií. MSX je multispektrální zobrazení, což je funkce, která umožňuje prolnutí objektů termogramu a fotografie. Obraz v obrazovce, je obraz zobrazen termogramem, tak aby byly zachovány původní rozměry fotografie a maximální rozměry termogramu. Radiometrické video dokáže zachytit časovou posloupnost snímků. Propojení s externími měřicími přístroji – externí měřicí přístroje mohou být vlhkoměr s teploměrem, klešťový ampérmetr, měřič oslunění atd. Spojení termokamery s externími přístroji je zajištěno nejčastěji bezdrátovým spojením. 8.6.5 Měření termokamerou Povrch měřeného objektu je různý v závislosti na druhu materiálu. Každý materiál má stupeň emisivity. Barva materiálu nemá žádný vliv na výslednou hodnotu teploty, protož záření nevychází z barvy, ale z měřeného objektu. Podstatnou roli při měření termokamerou hraje povrch měřeného objektu. Důvodem je různá struktura povrchu, znečištění povrchu a krycí vrstvy povrchu. Hladký, leskly, leštěný povrch má nižší emisivitu než povrch matný, hrubý, zvětralý. Povrch pokrytý sněhem či jinovatkou má také různý stupeň emisivity, hodnota měření může být především ovlivněna tímto přírodním jevem. 8.6.6 Nejlepší podmínky pro snímání termokamerou Při měření termokamerou je potřeba zajistit stabilní podmínky okolí. Ideální podmínky jsou tedy: Stabilní počasí Obloha by měla být zatažena před měření i v průběhu měření, aby nedošlo k nahřátí předmětu vlivem slunečních paprsků Nemělo by pršet Povrch měřeného objektu by měl být suchý a čistý Neměl být foukat vítr nebo být průvan, ten by mohl způsobit ochlazování předmětu Neměly by být v blízkosti měření žádné zdroje rušení Povrch měřeného objektu s vysokou a přesně známou emisivitou. 8.6.7 Chyba měření termokamerou • • • • • • Špatně nastavená emisivita Špatně nastavená RTC Neostrý termosnímek Vzdálenost měření – velká/malá Měření s nevhodným objektivem Příliš velké místo měření 107 • • • • Rušení v trase přenosu Vliv zdroje rušivého záření Chybná interpretace termosnímku díky odrazu Rychlá změna okolní teploty 8.7. Využití termografie v praxi 8.7.1 Medicinální termografie Existují tři oblasti, ve kterých se termografie využívá. Jde o zánětlivé fenomény, neovaskulární fenomén, neurologický fenomén. Medicinální termografie je metoda, která umožňuje zkoumat zlepšení léčby i v případě, že subjektivní zlepšení sám pacient nepociťuje. Jde o unikátní technologie, která vytváří mapu infračerveného záření lidského těla. Metoda je mimořádná v tom, že znázorňuje fyziologii tkání, tedy jejich funkci. Použití termokamery je známo více než 30let, avšak se jedná o velmi drahou metodu a proto není tak známá a především se jedná o alternatovní screeningovou metodu. Termograf dokonce může nahradit i mamografii, která představuje jisté riziko pro pacienta, nejen z důvodu radiace, ale během vyšetření dochází ke stlačení prsu a je zde riziko podpory růstu rakoviny. Mamografie dává 40 – 65% falešné pozitivní výsledky a studie dokazují, že se jedná o chabý preventivní nástroj. Poměr selhání při mamografickém vyšetření je vysoký, zcela běžně zjišťuje neexistující nádory. Termokamera dokáže rozpoznat na 97%, zda se jedná o benigní nebo maligní abnormalita v prsu. Navíc je termografie oproti ostatním zobrazovacím metodám bezpečná, protože termokamera nevyzařuje žádné radioaktivní záření. Jde o bezdotykovou, bezbolestnou a rychlou diagnostiku. Zánětlivé fenomény – patří zde raná detekce kardiovaskulárních chorob, artritidy, revma, fibromyalgii nebo trauma jako je vyvrknutí, spasmy, hloubka popálení a chronická bolest. Neovaskulární fenomén – rakovina je živena svým vlastním cévním řečištěm. Rozvoj takového krevního řečiště lze použitím termokamery zaznamenat dříve, než nastanou anatomické změny. Neurologický fenomén – chronická lokální bolest, iritace nervů působí bolest v částech těla, které s nimi korespondují. Oběhový deficit se termokamerou výborně zobrazuje. Termokamera dokáže diagnostikovat abnormality bez problému u husté prsní tkáně a fibrózních prsou, u prsních implantátů a u kojících a těhotných žen. Když se formuje nádor, začne ve tkáni tzv. maligní angiogeneze. Prekancerózní tkáň aktivuje tento proces dříve, než se stanou buňky maligní. Chemická a cévní aktivita, která obklopuje rakovinu prsu je vždy vyšší než u normální zdravé prsní tkáně. Rakovinové buňky potřebují ke svému životu bohatou výživu, což zvyšuje povrchovou teplotu prsou, což je možné termokamerou zachytit. 108 Obr. 41 Termografický snímek ženy s rakovinou prsu – kancerózní tkáň je červená Obr. 42 Zdravá prsní tkáň Až biopsie může přesně určit, zda se jedná o rakovinu nebo ne. Negativní termografický snímek může ženy uchránit před bolestivým vyšetřením prsu mamografem a naopak pozitivní snímek může urychlit detekci nádoru v časnějším stádiu než termograf. 8.7.2 Termografie ve stavebnictví Měřením se identifikují místa energetických ztrát, bez použití destruktivních metod testování. Metody je rychlá a přesná. V současnosti jsou termokamery používány při stavebních kontrolách po celém světě. Měření termokamerou přispívá k značným úsporám nákladů. Termokamera se ve stavebnictví používá pro vyhledávání vad, kterými jsou chybějící izolace, oddělování vrstev omítky a problémy s kondenzací Detekce vzduchových netěsností Pro měření vzduchových netěsností musí být dostatečně velký teplotní rozdíl mezi exteriérem a interiérem. Úniky teplého vzduchu, vedou ke zvýšené spotřebě energie. Termokamera rozpozná studený vzduch. Ten prochází otvory v konstrukci, proudí přes ně a ochlazuje tato místa. 109 Obr. 43 Termogram úniku vzduchu mezi oknem a stropem Detekce vlhkosti Vlhkost se podílí nejen na poškozování budovy, ale taky může být škodlivá pro lidské zdraví. Při úniku vzduchu může dojít ke kondenzaci, která se může vytvořit na stěnách, podlahách nebo i stropech a v důsledku této vlhkosti mohou na těchto místech růst plísně a houby. Pro vlhkost je charakteristické, že mění svou teplotu pomaleji než suché materiály, takže se měří teplotní změny kosntrukce. Tepelné mosty Tepelné mosty jsou místa v budovách, kde dochází ke ztrátě energie. Tepelné mosty mají ve stavebnictví obrovský význam a to z hlediska hygienického, energetického i ekonomického. Ovlivňují statiku stavby a mohou způsobit i destrukci stavby. Tepelný most je místo, kde dochází ke zvýšenému tepelnému toku. Uniká jím více tepelné energie a má v interiéru studenější povrch a naopak v exteriéru teplejší povrch než okolní konstrukce. Systémy dálkového vytápění Dálkové vytápění je realizováno potrubím nebo trubkami, které vedou z podzemního systému vytápění. Tento dálkový systém se využívá pro vytápění chodníku a parkovacích míst. Pomocí termokamery lze zjistit přesné místo poškození trubek a potrubí. Zajištění kvality Využívá se při stavebních kontrolách novostaveb, kdy se sleduje vysušování budovy. Vlhká stavba nemůže být předána klientovi. Díky termokameře se tedy hlídá proces vysušování a popřípadě se aplikují metody, které proces vysušování urychlí. Jakmile se prokáže, že je stavba suchá, může být klientovi předána. Instalatérství V tomto případě dokáže termokamera detekovat ucpané nebo poškozené potrubí. Do potrubí se pustí teplá voda a její průtok je snímaný termokamerou. Poruchy elektroinstalace V elektroinstalaci se termokamera využívá pro diagnostiku skříní, pojistek, spojů atd. 8.7.3 Využití termografie v obnovitelných zdrojích Využívá se pro získání vysoké efektivity slunečních elektráren. Solární panel musí být spolehlivý a musí vyrábět elektřinu s vysokou účinností po dlouhé roky. Protože 110 se solární panely rychle opotřebují, musí být neustále kontrolovány. Pro kontrolu slunečních panelů je potřeba minimálně získat 500W/m 2 slunečního záření. Sluneční záření popisuje okamžitý výkon dopadající na povrch slunečního záření v kWh/m2. Obr. 44 Termogram solárních panelů Kromě slunečního záření, je obnovitelným zdrojem i vítr. Termokamery se využívají ke kontrole mechanických a elektrických částí větrných turbín. Obr. 45 Termogram větrné turbíny 111 9 Algoritmy Algoritmus neboli návod či popis, který slouží k řešení daných typových úloh. Tento pojem se uplatňuje hlavně u programování a myslí se ti teoretický přístup řešení problému. Samotné slovo algoritmus pochází ze jména perského matematika 9. století Abu Jafar Muhammada ibn Mūsā al-Chwārizmího, který ve svých dílech položil základy algebry (arabské číslice, řešení lineárních a kvadratických rovnic).Je popsán několika vlastnostmi. 9.1. Vlastnosti Konečnost - každý algoritmus musí skončit v konečném počtu kroků. Algoritmus může být libovolně velký, ale každý jeho vstup musí být ukončený. Postupy, které nejsou ukončené, nejsou algoritmy, ale výpočetní metody. Obecnost – algoritmy se zabývají obecnými problémy, neřeší tedy jenom jeden problém. Determinovanost – každý krok musí být jednoznačně a přesně definován. Tím pádem pro stejné vstupy je možné získat stejné výsledky. Pro zápis algoritmů slouží programovací jazyky, kde je každý příkaz přesně definován. Výpočetní metoda, která je vyjádřena pomocí programovacího jazyku se nazývá program. Výstup - algoritmus má jeden výstup, veličinu, který je v požadovaném vztahu k zadaným vstupům a tvoří odpověď na problém, kterým se daný algoritmus zabývá. Elementárnost – algoritmus má konečný počet jednoduchých kroků. Algoritmus musí být jednoduchý, efektivní a elegantních. 9.2. Návrh algoritmu Algoritmy mají různé možnosti návrhu: Shoda dolů – řešení se rozloží na jednoduché operace a tím se získají elementární korky. Zdola nahoru – počátkem jsou elementární korky, které tvoří prostředky a díky tomu je možné daný problém vyřešit. Kombinace – postup shora dolů se kombinuje s postupem zdola nahoru, tím že se použije knihovna funkcí. 9.2.1 Nejužívanější metody návrhů algoritmů Rozhoduj a panuj Jde to běžný případ návrhu odshora dolů. Tento typ algoritmu dělí daný typ problému na menší podproblémy, na které se rekurzivně aplikují. Rekurze je z matematického pohledu pojem, kdy je objekt definován pomocí sebe. Zpracovává se množina V, která je složena z n údajů. Množina se rozdělá na k disjunktní podmnožiny, které se zpracují dál samostatně. Získané samostatné výsledky se pak spojí a odvodí se z nich řešení pro celou množinu V. Příkladem je binární vyhledávání, nebo quicksort. Binární vyhledávání je vyhledávácí algoritmus, který slouží pro nalezení zadané 112 hodnoty v uspořádaném seznamu pomocí zkracování seznamu o polovinu v každém kroku. Nalezne se medián, porovná se shledanou hodnotou a na základě výsledku porovnání se rozhodne, zda se bude pokračovat v horní nebo dolní části seznamu a rekurzivně pokračuje od začátku. Binární algoritmus je algoritmus s logaritmickou časovou složitostí O (lon n). Takže je potřeba 1 + log2 N iterací na získání výsledku. Quicksort je jeden z nejrychlejších běžných algoritmů řazení, které jsou založeny na porovnání prvků. Základní myšlenkou tohoto algoritmu je rozdělení řazené posloupnosti čísel na dvě přibližně stejné části. Pokud je tato hodnota zvolena dobře, jsou obě části přibližně stejně velké. Pokud budou obě části samostatně seřazeny, je seřazené i celé pole. Obě části se pak rekurzivně řadí stejným postupem. Hladový algoritmus Pro řešení optimalizačních úloh. Optimalizace vyjadřuje snahu o nalezení takových hodnot proměnných, pro které daná cílová či účelová funkce nabývá minimální, nebo maximální hodnoty. Zpracovávaná je množina V, která je složená z n údajů. Úkolem je najít podmnožinu W množiny V, která by vyhovovala příslušným podmínkám, a přitom by byla optimalizována předepsaná účelová funkce. Množina W, která by vyhovovala zadaným podmínkám, se nazývá přípustné řešení. Přípustné řešení, které nebývá účelové funkce optimální hodnoty, je optimální řešení. Tento algoritmus se skládá z kroků, které budou procházet jednotlivé prvky z V množiny, a v každém korku rozhodne, zda se daný prvek hodí do optimálního řešení. Prvky V bude algoritmus vybírat v pořadí určeném jistou výběrovou procedurou, která funguje na principu optimalizační míry, tedy optimalizační funkci, která může být odvozena od účelové funkce. Příkladem je hledání řešení cesty grafu. Cesta grafů je posloupnost vrcholů, pro kterou platí, že v grafu existuje hrana z daného vrcholu do jeho následníka. Platí při tom, že žádné dva vrcholy se neopakují. Hladový algoritmus se používá ve dvou významech. V prvním případu se používá pro druh problémů, které jsou správně řešeny hladovým algoritmem. A druhý význam je hladová heuristika, která vrací dostatečně dobré řešení. Dynamické programování Je to odvětví optimalizace. Funguje na principu rozkladu problému na podproblémy, které se pak následně řeší. Výsledky jsou pak ukládány pro další potenciálně možné použití. Funguje tedy na podobném principu hladového algoritmu, ale není generována pouze jedna posloupnost. Zkoumají se všechny posloupnosti, s tím, že se hledají ty optimální a ty, které optimální nejsou, se vyloučí. Nejjednodušší a nejméně účinnou metodou je metoda hrubé síly. To znamená, že se vygenerují všechny možné posloupnosti a vybere se jenom ta nejlepší. Dynamické programování funguje na principu optimality. Její vlastností je, že počáteční stav a rozhodnutí může být jakékoliv, ale všechna následující rozhodnutí musí být optimální rozhodnutí vzhledem k výsledkům rozhodnutí prvního. Dynamické programování jsou typické pro grafové úlohy a příslušné grafové algoritmy. Graf reprezentuje množiny objektů, které ukazují, že některé prvky jsou spojeny. Hledání s návratem Backtracking v překladu znamená zpětné vyhledávání, metoda pokusů a oprav, metoda zpětného sledování, metoda prohledávání do hloubky. Jde o způsob řešení 113 algoritmických problémů, který je založený na prohledávání stavového stromu problému. Převážné množství potenciálních řešení může být vyloučeno bez přímého vyzkoušení. Algoritmus vyhledává do hloubky možná řešení. Tento algoritmus je vhodný pro řešení velkého obejmu problémů. Z důvodu exponenciální časové složitosti se používá v případě, že není znám jiný efektivnější algoritmus. Metodu je možné použít v případě, že řešením je vektor (x1,...,,xn) jehož jednotlivé složky jsou vybírány z množiny Si, xi∈Si. V jiném případě, se hledají všechny n-tice, které tuto podmínku splňují. Metoda vytváří n-tice jednu složku po druhé a používá účelovou funkcí a každou nově vytvořenou složku testuje. Příkladem tohoto algoritmu je problém osmi dam, nebo chůze koně celou šachovnicí. Problém osmi dam je kombinatoricky problém umístit na šachovnici osm dam tak, aby se podle pravidel šachu navzájem neohrožovaly. Musí se tedy vybrat osm polí a žádné dvě pole nesmí být ve stejné řadě, sloupci a ani diagonální linii. Jde tedy o problém n dam, o to jak rozmístit dámy na šachovnici nxn, tak aby nedošlo k jejich vzájemnému ohrožení. Jezdcova procházka je šachový a matematický problém, který je popsán pomocí šachové figury jezdce a šachovnice. Úkolem pohybujícího se jezdce je navštívit každé pole jen jednou. Jezdec se při tom pohybuje podle šachových pravidel. 9.3. Dělení algoritmů Rekurzivní a iterativní algoritmy - Iterativní = bubble sort, insertion sort je algoritmus, který spočívá v opakování své části (bloku). - Rekurzivní = merge sort, quicksort, tento algoritmus se převádí do iterativní podoby. Převodem se zabývá automatický kompilátor nebo virtuální stroj určitého programovacího jazyka. Výhodou je snadno čitelný a kompaktní zápis. Nevýhodou je spotřeba dodatečných systémových prostředků pro udržení jednotlivých rekurzivních volání. Deterministické a nedeterministické algoritmy - Deterministický algoritmus má v každém kroku jenom jednu možnost, jak pokračovat. - Nedeterministický algoritmus má více možností. Sériové, paralelní a distribuované algoritmy - Sériový algoritmus provádí všechny kroky v sérii (jeden po druhém) - Paralelní algoritmus vykonává kroky zároveň - Distribuovaný algoritmus vykovává kroky zároveň na více strojích Pravděpodobností algoritmy =- jejich úkolem, je dělat rozhodnutí na základě náhody nebo pseudonáhodně. Genetické algoritmy – fungují na principu napodobování biologických evolučních procesů, pomocí mutací a křížení. V genetickém programování se tento algoritmus aplikuje na programy, které jsou považovány za možná řešení daného problému. Asymptotická složitost algoritmy charakterizuje počet provedených operací v závislosti na velikosti dat. 114 9.4. Třída složitosti Třída složitosti udává obtížnost rozhodnutelnosti daného problémy na Turingově stroji. Turingův stroj je teoretický model počítače, který je složený z nekonečné pásy, která je rozdělena do buněk, řídící jednotky, která se může nacházet v konečně mnoha stavech a hlavy, která čte a přepisuje jednotlivé záznamy. Algoritmy lze rozdělit do několika tříd složitosti v závislosti na čase a paměti. Pro distribuované systémy lze kritéria rozdělit v závislosti na komunikační složitosti. Rozlišuje se složitost v nejhorším případě a složitost v průměrném případě. Každý určitý algoritmus poskytuje horní odhad složitosti. Velikost N se měří v bitech, bytech nebo v buňkách pevné velikosti. 9.5. Časové složitosti a třídy P a NP V případě, že je časová složitost f (n) polynomem, jde o polynomiální omezený algoritmus. Tím se zabývá polynomiální algoritmus, který patří do třídy P. V případě, že pro daný problém není polynomiální omezený algoritmus, pouze ho ověří. Tím pádem se jedná o nedeterministicky polynomiální problém. Třída složitosti P obsahuje všechny úlohy, jejichž řešení lze nalézt deterministickým Turingovým strojem v polynomiálním čase. Nedeterministický algoritmus řeší problémy patřící do třídy NP. Pro třídu NP platí totéž,co pro třídu P, s tím rozdílem, že úlohy jsou v polynomiálním čase řešitelné hypotetickým nedeterministickým Turingovým strojem, který dokáže současně testovat mnoho možností řešení. Jsou to tedy ty problémy, jejichž řešení lze ověřit v polynomiálním čase, ovšem nevíme, zda je lze také v polynomiálním čase nalézt. Základní tipy tříd jsou třída P, třída NP, třída co-NP, třída NPC, třída co – NPC, třída NP – hard, třída PSPACE a NPSPACE, třída RP, třída ZPP. 9.6. Některé typy algoritmů 9.6.1 Eratosthenovo síto Eratosthenovo síto je jednoduchý algoritmus, který se používá k hledání prvočísel, které jsou menší než zadaná horní mez. Principem je prosívání seznamu čísel. Na počátku je seznam všech čísel, které mají daný rozsah. Pak se vždy vyjme ze seznamu první číslo, v případě, že je prvočíslem, tak se seznamu odstraní všechny jeho násobky a tak to pokračuje pořád dokola, než jsou ze seznamu odstraněna všechna čísla. Příklad: Hledání prvočísel mezi prvními 20 čísly 1. Seznam čísel 2-20 Seznam: 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 2. Odebere se první číslo ze seznamu (2) a toto číslo se označí jako prvočíslo Seznam: 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 3. Ze seznamu se odeberou všechny násobky právě odebraného prvočísla, tedy 4, 6, 8, 10, … 115 Známá prvočísla: 2 Seznam: 3 5 7 9 11 13 15 17 19 4. Opakuje se krok 2, dokud zbývají nějaká čísla, tentokrát je prvočíslo 3 Známá prvočísla jsou: 2 3 Seznam: 5 7 11 13 17 19 5. Další opakování, prvočíslo je 5 Známá prvočísla: 2 3 5 Seznam: 7 11 13 17 19 Zbytek čísel už jsou prvočísla. 5 je vyšší než √19, (Kdyby ještě existovalo v seznamu číslo X, které je součinem dvou celých čísel A·B, musel by např. činitel A být menší než (nebo roven) √X a druhý činitel B pak větší než (nebo roven) √X. Všechny násobky celých čísel menších než √20 jsou již ale ze seznamu odebrány, včetně X. Tím pádem se již v seznamu nenachází žádné číslo, které lze rozložit na součin.) Takže výsledný seznam prvočísel je v rozsahu 2-20 tedy je 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19. 9.6.2 Eukleidův algoritmus Jde o jeden z nejstarších algoritmů. Tímto algoritmu se dá určit největší společný dělitel dvou přirozených čísel. Takže takové číslo, které vydělí beze zbytku obě čísla. Lze ho použít i v jiných algebraických strukturách, než jsou přirozená čísla. V průběhu let prošel Euklidovský algoritmus mnoha změnami. Operace se opakují a s každým dalším krokem se sníží hodnota proměnné, nikoli hodnota největšího společného dělitele, takže v konečném počtu kroků se algoritmus ukončí a v je nulové. Rozšířený Euleidův algoritmus je modifikací Eukleidového algoritmu, kterým lze nalézt Bézoutovu rovnost, tedy největšího společného dělitele dvou čísel jejich lineární kombinací. 9.6.3 Algoritmus de Casteljau Používá se pro výpočet bodu na Bézierově křivce. Jedná se o postupné dělení úseček řídícího polygonu v zadaném poměru. Počet nově vzniklých bodů se v každém kroku zmenšuje o 1. Bod, který zůstane, jako poslední je hledaným bodem křivky. Tento bod je lze vypočítat i pomocí vektorové rovnice Bézierovy křivky a použije se algoritmus pro výpočet Bernsteinových polynomů. 9.6.4 Dijkstrův algoritmus Tento algoritmus slouží k nalezení nejkratší cesty v grafu. Jedná se o konečný algoritmus, je to dáno tím, že v každém průchodu cyklu se do množiny navštívených uzlů přidá právě jeden uzel. Takže celkový počet průchodů je dán je dán počtem vrcholů grafu. Algoritmus se používá pro uložení prioritní fronty pole a operace Extra – Min (Q) je lineání prohledávání všech vrcholů v Q. Pro řídké grafy může být algoritmus implementován mnohem efektivněji tím, že se graf ukládá pomocí seznamu sousedů a funkce Extract-Min se implementuje pomocí binární nebo Fibonacciho haldy. 9.6.5 Bellman – Fordův algoritmus Algoritmus počítá nejkratší cestu v ohodnoceném grafu z jednoho uzlu do uzlu dalšího, kde mohou být některé hrany ohodnoceny i záporně. Používá se ve směrovacím protokolu Routing Information Protocol neboli RIP, což je směrovací protokol, který umožňuje směrovačům (routerům) komunikovat mezi sebou a reagovat na změny topologie počítačové sítě. Tento algoritmus využívá metodu 116 relaxace hran, která zjišťuje aktuálně nastavenou hodnotu nejkratší vzdálenosti do uzlu S. Algoritmus neuzavírá hned uzly, ale prochází několikrát všechny uzly a upravuje postupně hodnoty vzdáleností nejkratších cest. 9.6.6 Vyhledávací algoritmy Vyhledávácí algoritmy se dělí na dva základní typy. Jde o to, zda probíhá vyhledávání v poli nebo v textu. Mezi algoritmy, které vyhledávají v poli, patří Binární vyhledávání, interpolační vyhledávání, lineární vyhledávání a prořezávej a hledej. Mezi algoritmy vyhledávání v textu se řadí Hammingova vzdálenost, Levenshteinova vzdálenost a naivní algoritmus. Binární vyhledávání Funguje na principu půlení intervalu, což je vyhledávácí technika, která zjišťuje pozici zadaného prvku v seřazeném poli. Binární vyhledávání pracuje s asymptotickou složitostí. Princip spočívá v postupně seřazeném poli, ve kterém se hledá prvek h. V každém svém kroku se zvolí prostřední prvek a porovná jej s prvkem h. V případě, že jsou prvky stejné, tak vrátí index prvku p. Pokud je hledaný prvek vyšší než p, znamená to, že h se nachází v levé části pole. V případě, že je menší, znamená to, že se prvek h nachází v pravém poli. Obr. 46 Binární vyhledávání Interpolační vyhledávání Jde o vylepšenou verzi binárního vyhledávání. Používá se v případě, že jsou čísla v poli nejen seřazená, ale i rovnoměrně rozložená. Podstatou je, že pokud je v poli číslo od 0 di 100. Hledané číslo je 2, takže se hledá číslo kolem indexu 2. Lineární vyhledávání Lineární neboli sekvenční vyhledávání. Algoritmus prochází jeden prvek po druhém a zjišťuje, jestli to není právě hledaný prvek. Používá se v případě, že nejsou známy žádné informace o uspořádání prvků struktury nebo v případě, že není možné použít lepší metodu. Prořezávej a hledej Tento typ algoritmu je založený na vyzařování neperspektivních dat, tedy se používá pro redukci velikosti problému. Prořezávej a hledej je algoritmus, který je podobný, 117 jako algoritmus rozděl a panuj. Rozdíl je při prořezávání, protože algoritmus neprochází všechny větve, ale jen ty, které dávají smysl. Hammingova vzdálenost Hammingova vzdálenost dvou řetězců určuje, na kolika pozicích se liší. Příklad může být „PES - LES“, která má vzdálenost 1, a to protože se liší v prvním znaku. Dvojice „PES - LUK“ má vzdálenost 3 v prvním znaku, liší se totiž na všech třech pozicích. Levenshteinova vzdálenost Je to vzdálenost dvou řetězců, která je definovaná jako minimální počet operací vkládání, mazání a substituce, aby po jejich provedení byly zadané řetězce totožné. Naivní algoritmus Naivní algoritmus slouží k vyhledávání daného vzoru v textu. Algoritmus prochází text, tak vzor zepředu a porovnává, jestli jsou totožné. V případě, že jsou totožné, znamená to, že byl výskyt nalezen, pokud ne, tak se vzorem posune o jedno místo doprava a postup se opakuje. 9.7. Počítačové vidění Počítačové vidění je obor technický a vědní. Vědecký obor hledá teorie pro vytváření umělých systémů, které získávají informace z obrazu. Počítačové vidění je tvořeno čtyřmi pilíři, kterými jsou lidské vidění, rozpoznání, počítačové vědy a zpracování signálu. Jeho hlavním úkolem je detekce, segmentace, popisování a rozpoznání objektů v obraze. Usiluje o technické řešení, i když se někdy inspiruje v biologickém vidění. V počítačovém vidění je obraz převeden z 3D na 2D obraz a při tomto procesu dochází ke ztrátě informace kvůli perspektivní transformace. Měřený jas je dán složitým fyzikálním postupem vytváření obrazu. Dále je obraz doprovázen šumem. Počítačové vidění se používá v mnoha oborech, například pro ovládání procesů v autonomních vozidlech nebo průmyslových robotech, pro detekci jevů při sledování změn bezpečnostního kamerového záznamu, dále pak pro organizaci informací při indexování databázi obrázků a videí. Počítačové vidění se může taky používat modelování objektů nebo prostředí pro analýzu obraz z medicínských zobrazovacích technik a pro interakci pro zpracování vstupu při interakci počítače s člověkem. Počítačové vidění je důležité pro pochopení fyzikálních procesů a také studuje a popisuje softwarově a hardwarově implementované vidění umělými zrakovými systémy. Počítačová grafika se od počítačového vidění a zpracování obrazu liší. Grafika se snaží zobrazit člověku informace z počítače a nemusí se vyrovnávat se šumem ve vstupních datech. 9.7.1 Nejpoužívanější úlohy Poznání - Poznání objektů – rozpoznávání objektů se specifickými vlastnostmi nebo naučených objektů. - Identifikace - hledá se konkrétní kus. - Detekce – prohledávají se obrazová data, ve kterých se hledají konkrétní podmínky. Detekce abnormalit buněk, detekce vozidla v systému vybírání mýtného atd. 118 - Vyhledávání obrázků v závislosti na obsahu – vyhledávání všech obrazů z nějaké větší sady, která má specifický obsah. - Určení pózy – spočívá v odhadu pozice nebo orientace objektu. - OCR = Optical Character Recognition, neboli optická detekce znaků, tedy určení znaků zaznamenaných na tištěném nebo psaném médiu pro uložení textu v lépe prohledávatelném formátu. Rekonstrukce scény – slouží k určení přibližného počítačového 3D modelu z jednoho nebo více obrazů. Rekonstrukce obrazu – spočívá v odstranění nežádoucích jevů. 9.8. Algoritmy pro zpracování obrazu Do počítače vstupuje obrazová informace o reálném světě nejčastěji kamerou nebo fotoaparátem. Cílem je porozumění obrazu. Zpracování obrazu se skládá z několika kroků. Snímání a digitalizace obrazu – digitalizací se převádí vstupní analogový signál do diskrétního tvaru. Vstupní signál je popsán funkcí f(x,y) dvou proměnných, tedy souřadnic v obraze. Jeden prvek matice se nazývá pixel. Digitalizace se skládá ze tří kroků. Prvním krokem je vzorkování, druhým je kvantování a posledním krokem je kódování. Předzpracování obrazu – v tomto kroku se potlačí šum a zkreslení, které bylo způsobeno digitalizací. Segmentace obrazu – je nejtěžší krok celého zpracování obrazu, umožňuje rozlišit v obraze jednotlivé objekty. Porozumění obsahu obrazu 9.9. Zpracování obrazových dat Digitální zpracování obrazu je vědeckotechnická disciplína, která se zabývá digitálním zpracování dat, které mohou být pořízeny z kamery, fotoaparátu, ultrazvuku a jiné lékařské zobrazovací techniky. Na obrázku 103 je zobrazen postup při zpracování a analýze dvojrozměrného obrazu. Jednotlivé reprezentace jsou zobrazeny ovály a úlohy jsou zobrazeny jako obdélníky. Jsou zde zachyceny tři ze čtyř zmíněných úrovní reprezentace s hrubším rozlišením spolu s příslušnými ovály. Zpracování a rozpoznávání obrazu je složeno z pěti kroků. 1. 2. 3. 4. 5. Snímání, digitalizace a uložení obrazu v počítači Předzpracování Segmentace obrazu na objekty Popis objektu Porozumění obsahu obrazu 119 Obr. 47 Hierarchie úloh zpracování obrazu 9.9.1 Předzpracování obrazu Předzpracování obrazu je druhým krokem při zpracování obrazu. Jeho úkolem je potlačit šum a zkreslení, které vzniklo při digitalizace a přenosu obrazových dat. Dalším úkolem je odstranit dané vlastnosti snímacího zařízení. Elementy v sousedství mají stejnou nebo blízkou hodnotu jasu, což je možné využít při odstranění šumu. 9.9.2 Histogram Histogram charakterizuje obraz ve stupních šedi. Tato funkce sumarizuje hodnoty úrovně šedi v obrázku. Každý obraz má pouze jeden histogram, ale jeden histogram může odpovídat více obrazům. Histogram je funkce, která obsahuje pro každou úroveň šedi počet pixel v obraze, které dané úrovní odpovídají. Neudává však umístění jednotlivých bodů. Histogram osmibitového obrazu obsahuje 256 úrovní šedi. Změnit výskyt jasových úrovní je možné pomocí ekvalizace histogramu. Jde o algoritmus, který dokáže udělat to, aby intenzity jasu byly zastoupeny v co nejširším rozmezí a se stejnou četností. 120 Obr. 48 Vpravo obrázek se špatným rozložením jasů, obrázek vlevo je po ekvalizaci Měnit rozložení jasu je možné u černobílých i u barevných obrazů. U barevných obrazů je možné ekvalizaci provést tak, že se provede ekvalizace každé barevné složky zvlášť. To ale může způsobit změnu poměrů barev v obraze. Ekvalizaci je také možné provézt v některém alternativním barevném prostoru, příkladem je YIQ, kde Y je informace o hodnotě jasu, takže při ekvalizaci se nezmění barvy. Obr. 49 Vpravo obrázek se špatným rozložením jasu barevného obrazu, vlevo obrázek po ekvalizace barevného obrazu 9.9.3 Prahování Slouží pro odlišení objektů zájmu od pozadí. { Výsledkem funkce f(i,j) je binární obraz. Funkce říká, že obraz, který má větší nebo stejný práh jako popředí je roven 1 a pixely, které mají práh jas menší, než práh jsou označeny jako nula, tedy jako pozadí. Mezi nejčastěji používané metody volby automatického prahu patří metoda standardního histogramu, metoda p-procentního prahu nebo metody váženého/vysokého gradientu. 121 Obr. 50 Bimodální histogram s automaticky voleným prahem 9.9.4 Filtrace šumu Úkolem filtrace je odstranění užitečných informací v obraze. Vychází se z toho, že sousední pixely mají stejné nebo podobné hodnoty jasu. Nová hodnota pixelu se odhaduje z okolí pixelu. Jedním z nejčastěji používaných filtrů je průměrování. Průměrový filtr Filtr ničí linie, ale je dobře použitelný pro filtraci rozsáhlých homogenních ploch a je velice rychlý. Obraz je systematicky filtrován po řádcích a nová hodnota pixelu se počítá jako aritmetický průměr pixelů, které jsou pokryty filtrační maskou. ∑ ∑ Obr. 51 Vpravo obrázek s přidaným umělým šumem a vlevo obrázek prostého průměrování (5x5) Mediánový filtr Medián je číslo, které se po uspořádání nachází uprostřed posloupnosti. Nalezením mediánu se lépe zvolí velikost zkoumaného okolí. Výhodou je, že se nemusí dělat posloupnost a stačí hodnoty částečně uspořádat. Jeho nevýhodou je, že poškozuje jemné čáry a ostré nohy v obraze. 122 Obr. 52 Vpravo obrázek s přidaným umělým šumem, vlevo obrázek s Gaussovým filtrem (5x5),σ = 2,5 Při použití Gaussova filtru je potřeba zvolit správně σ a okolí, ve kterém bude Gaussův filtr použit. V případě, že σ nebo okolí bude příliš malé, byla by filtrace nevýrazná, na druhou stranu by, ale nedošlo k poškození hran. Pokud by byla hodnota σ a filtrovaného okolí větší, filtrace by byla výrazná a došlo by k poškození hran a mohlo by se dokonce stát, že by i některé hrany zanikly. Rotující maska Jedná se o speciální typ konvoluční masky, kdy poloha masky vůči relativnímu pixelu není pevně dána, ale je vybrána na základě daného kritéria, které se vztahuje k hodnotám jasu okolních pixelů. Konvoluce je matematický operátor, který zpracovává dvě funkce. Spojitá konvoluce jednorozměrných funkcí f(x) a g(x) je definována. ∫ Funkce g(x) je konvoluční jádro. Hodnota konvoluce f s jádrem g v bodě x je integrál ze součinu funkce f s otočenou funkcí konvolučního jádra posunutou do bodu y. Ve zpracování obrazu je funkce f(x) většinou zkoumaný vzorek obrázku a funkce g(x) filtr. 9.9.5 Matematická morfologie Původně se matematická morfologie používala k úpravě obrázků. Dnes se využívá pro úpravu obrazů ve stupních šedi. Jde o nástroj, který se využívá ve zpracování a segmentaci obrazů. Matematická morfologie je množina metod, díky kterým je možné zkoumat tvar, kostru nebo obal. Výsledek je závislý na rozložení pixelů a není závislý na jejich hodnotách. Obrazy je možné modelovat pomocí bodových množin. Morfologické operace jsou většinou založeny na zvětšování a zeštíhlování zkoumaných tvarů. Mezi základní morfologické operace při binární morfologii patří Dilatace a Eroze. Binární dilatace Binární dilatace se využívá pro zaplnění malých děr v objektech. Výsledkem této operace je objekt, který je větší, než byl objekt původní. Při binární dilataci sčítáme 123 množinu X s množinou X´, která je od množiny X posunuta o strukturní element B (druhá, většinou menší množina). { ∈ ∈ ∈ } To je možné vyjádřit Minkowského součtem: ⋃ ∈ Binární eroze Binární eroze je duální morfologickou transformací k dilataci. Principem je skládání dvou množin pomocí Minkovského rozdílu. Eroze je tedy průnik všech posunů obrazu X o vektoru -b∊b. ⋂ ∈ Binární eroze se používá pro zjednodušení objektu. Objekty, které jsou menší než strukturní element, z obrazu zmizí- Výsledný objekt je menší než původní. Binární otevření Binární otevření je druhem eroze následovanou dilatací. Jeho použitím se odstraní z obrazu malé objekty. V případě, že se po použití binárního otevření strukturní element B nezmění, jde o obraz X otevřený vzhledem ke strukturnímu elementu B. Binární uzavření Binární uzavření je dilatace následovaná erozí. Z obrazu se odstraní malé díry. V případě, že se po použití binárního uzavření element B nezmění, je obraz X uzavřený vzhledem ke strukturnímu elementu B. Hit or miss Hit or miss v překladu znamená tref či miň. Jde o transformaci, které se používá pro hledání zvláštních částí objektů jako jsou rohy, ztenčování nebo zvýraznění hran. Transformace používá složený strukturní element, pro který platí B=(B1,B2) a zároveň B1∩B2 = , přičemž B1 testuje objekty (popředí) a B2 testuje pozadí. Transformaci je tedy možné použít k nalezení rohů konvexních obalů objektů. Roh může být tvořen čtyřmi variantami uspořádaných pixelů, proto se definují následující čtyři masky. 124 Obr. 53 Nadefinované masky 1 reprezentuje objekt 0 reprezentuje pozadí * reprezentuje libovolný pixel Když se maska shoduje s okolím zkoumaného pixelu, je daný pixel označen jako 1, jinak je označen jako 0. Obr. 54 Hit or miss transformace Skeleton Někdy bývají objekty reprezentovány pouze kostrou. To se využívá při sledování pohybů člověka. Tloušťka kostry je vždy jeden pixel a měla by vést přes střed objektu a musí zachovávat jeho tvar. Kostru je možné definovat pomocí tzv. maximálních kruhů (nebo v prostoru pomocí koulí). Maximální kruh je vepsaný do objektu a dotýká se jeho hran ve dvou nebo více bodech. Kostra objektu je potom tvořena sjednocením středů maximálních kruhů. Obr. 55 Kostra obdélníku Při zpracovávání digitálního obrazu se zpravidla nevyužívá euklidovský prostor a kruhy mají různou podobu podle prostoru v jakém se pohybuje. 125 Obr. 56 Kruhy v různých prostorech DE reprezentuje Euklidovský prostor D4 reprezentuje 4-okolí DH reprezentuje hexadecimální prostor D8 reprezentuje 8-okolí Pro tvoření kostry pomocí maximální kruhů se používají speciální algoritmy, jako jsou koutková reprezentace, to znamená, že objekt je bezeztrátově zkomprimován a pak se do něj vpisují maximální obdélníky, další algoritmem je sekvenční ztenčování nebo vzdálenostní transformace. Edge detection Je dokázáno, že nejdůležitějšími místy v obraze pro vnímání jsou místa, kde se prudce mění hodnota jasu. Místa, kde se jas prudce mění jsou hrany. Je to dáno tím, že je v nich obsaženo více informací o obsahu obrazu. Hrany jsou do jisté míry invariantní vůči změně osvětlení nebo pohledu. Hrana v obraze je reprezentována obrazovým elementem a jeho okolí. Detekován je ve chvíli, kdy se změní hodnota obrazové funkce f(x,y). Tato změna se určuje pomocí parciálních derivací a udává ji gradient. Gradient je dvousložková vektorová funkce . Modul je první složka a udává velikost gradientu a druhá složka udává úhel, pod kterým hrna běží. Hrany jsou body, které mají velké hodnoty modulu gradientu. Gradient spojité funkce n proměnných se spočítá jako vektor parciálních derivací. ( ) Obr. 57 souvislost hrany s gradientem 126 Modul gradientu pro n=2 se spočítá: | | √( ) ( ) Směr gradientu se spočítá jako: ( ) Obraz je diskrétní jasová funkce a není možné obrazové derivace spočítat přesně. Derivace je možné aproximovat pomocí diferencí. n je celé číslo a většinou je n=1 Digitální gradient se spočítá jako? | | √ Pro urychlení je možné počítat součet absolutních hodnot | | | | | | ( ) Výsledný směr gradientu je pak dán: Pro určení hran se používají detektory, které jsou založené na hledání maxima první derivace nebo na hledání průchodu nulou druhé derivace. Hledání průchodu nulou je jednodušší varianta. 127 Obr. 58 Hrana, první deriva, druhá derivace Diskrétní konvoluce Diskrétní konvoluce je matematický operátor, který zpracovává dvě funkce. ∑ ∑ f(x,y) reprezentuje vstupní obraz h(i,j) reprezentuje konvoluční masku Konvoluční masku (jádro) je možné si představit jako matici, která se přikládá na příslušný pixel v obrazu. Tato matice překrývá pixely, informaci o hodnotě jasu. Každý pixel, který je touto maticí překryt hodnotou v příslušné buňce matice, sečte se a vynásobí celkovým konvoluční masky Příklad Pro konvoluční masku o rozměrech 3x3 je to 0,11 = 1/9 Tato hodnota odpovídá hodnotě nového pixelu. 128 systematicky které nesou se vynásobí koeficientem Obr. 59 Diskrétní konvoluce Změnou konvoluční masky je možné definovat mnoho operací, protože koeficienty uvnitř masky udávají vliv hodnoty pixelu pod nimi. Operacemi může být filtrace šumu, detekce hran a další. Nejvhodnější je použít matici, která bude mít lichý počet řádků a sloupců, to proto, aby reprezentativní pixel ležel ve středu masky. Pro diskrétní konvoluci platí pravidlo, že čím je konvoluční maska větší, tím je odolnější vůči šumu v obraze, zároveň je však výsledný obraz více rozostřen a výpočet trvá déle. Robertsův operátor Robertsův operátor, neboli Robertsova konvoluční maska má rozměry 2x2. Používá se nejčastěji pro šedotónové obrazy a výpočet je velice rychlý. Jeho nevýhodou je, že může označit šum v obraze jako hranu. Velikost gradientu Robertsova operátoru se spočítá pomocí následujícího vztahu | | | | | Konvoluční matice má pak tvar [ ] [ ] Matice jsou dobré pro detekci hran, které běží pod úhly 45°a 135°. 129 | Obr. 60 Detekce hran Robertsovým filtrem Operátor Prewittové Pro detekci horizontálních hran slouží operátor Prewittové, který je tvořen maticí o rozměrech 3x3 [ ] Pro detekci svislých hran je vhodné použít operátor Prewittové s rozměry matice 5x5 (transponovaná matice vůči matici pro detekci horizontálních hran) [ ] Obr. 61 Detekce hran pomocé operátoru Prewittové 130 Detekce šikmých hran se řeší pootočením matice. Sobelův operátor Sobelův operátor se často používá pro detekci vodorovných a svislých hran. Jeho základní tvar reprezentují tyto dvě matice. [ ] [ ] Je možné detekovat i hrany, které jsou pouze vodorovně. [ ] [ ] Když se matice pootočí, je možné detekovat šikmé hrany. [ ][ ][ ][ Obr. 62 Detekce hran Sobelovým filtrem 131 ] Kirschův operátor Kirschův operátor definuje velikost gradientu jako maximum, po aplikaci všech 8 možných směrových kombinací konvoluční masky. [ ] Obr. 63 Detekce hran Kirschovým filtrem Laplaceův operátor Maximům prvních parciálních derivací diskrétní jasové funkce odpovídají průchody nulou druhé parciální derivace. K tomu se používá Laplacián. Laplaceův operátor je všesměrový lineární filtr, který se používá v případě, že mají být detekovány hrany a na směru nezáleží. Laplaceův operátor totiž udává stejnou odezvu pro všechny směry a tím pádem není možné zjistit směr hran. Používá se pro ostření obrazu. Má vysokou citlivost na šum a dvojitou odezvu na tenké linie. [ ][ ][ ][ ] Různé matice pro Laplaceův operátor (pro 4-okolí, 4-okolí s větší vahou prostředního pixelu, pro 8-okolí, 8-okolí s větší vahou prostředního pixelu). 132 Obr. 64 Detekce hran použitím Laplaceova filtru LoG, DoG Laplaceův filtru je velice citlivý na šum, a proto je potřeba vstupní obraz nejprve zbavit šumu a pak až v takto upraveném obraze detekovat hrany. Pro odstranění šumu se použije Gaussiánův filtr, který obraz rozostří a pro odhad druhé derivace se použije všesměrový Laplacián. Tento postup je označen jako LoG operátor, ted Laplacian of Gaussian. Protože Laplacián i Gaussián jsou lineární flitry, může se změnit pořadí operací. ( ) ( ) Obr. 65 Detekce hran LoG operátorem,σ=2 Hodnoty derivace Gaussiánu lze přepočítat, protože není závislý na vstupním obraze. LoG operátor lze aproximovat pomocí diference dvou obrazů vyhlazených Gaussiánovým filtrem o různém σ. Tento operátor se nazývá DoG, což znamená Difference of Gaussians. Tyto operátory rozmazávají ostré tvary a mají snahu 133 spojovat hrany do uzavřených útvarů, což není příliš žádoucí. Dalším problém je ve vhodném nastavení hodnot σ. Obr. 66 Detekce hran DoG operátorem,σ1 = 1, σ2=2,5 Cannyho hranový detektor Cannyho hranový detektor je algoritmus, který zahrnuje několik kroků pro dosažené žádoucího výsledku při detekci hran v obraze. Základními požadavky jsou spolehlivá detekce, musí být nalezen, co největší počet hran, přesná lokalizace hrany, pozice hrany musí být zaznamenaná co nejpřesněji a jednoznačnost., to proto, aby nebyly detekovány neexistující hrany. Při detekci hran Cannyho hranovým detektorem se postupuje tak, že se nejdříve eliminuje šum v obraze. K eliminaci šumu se použije Gaussův filtr, může být však použit i jiný. Poté se naleznou přibližné směry gradienty a pro každý pixel derivaci ve směru gradientu pomocí vhodné konvoluční masky. V následujícím kroku se hledají lokální maxima těchto derivací a hrany se získají pomocí prahování s hysterezí. Poslední krok spočívá ve sloučení hran, které byly získány při různě velkých vyhlazeních, tento krok se však nemusí používat. Cannyho hranový detektor však není bez problémů. Je potřeba vhodně zvolit σ při použití Gaussova filtru, protože když by byla hodnota σ příliš malá, detektor by detekoval i nevýznamné detaily. A když by byla hodnota σ příliš velká, ztíží to detekci hran, jejich lokalizaci a slabé hrany zaniknou. Dále se musí zvolit vhodně konvoluční masky, který slouží pro určení velikosti a směru gradientu. K tomu se většinou používá Sobelův operátor, protože není příliš citlivý na šum a vrací nejen velikost gradientu, ale i směr. Snaha při prahování je potlačit krátké /slabé bezvýznamné hrany, tedy ponechají se jen ty, které jsou součástí hran silnějších. Takového výsledku není možné docílit prahováním s jedním prahem a volí se tedy prahy dva. Volí se práh minimální T1 a práh maximální T2 a mezi nimi může hodnota gradientu kolísat. Kolísání může být způsobeno šumem. V případě, že gradient posuzovaného pixelu se nachází mezi zvolenými prahy, je označen jako hrana jen tehdy, sousedí-li s bodem, který byl uznán jako hrana. 134 Obr. 67 Detekce gran Cannyho detektorem,σ = 1,35, T1 = 20, T2 = 100 Houghova transformace Houghova transformace byla vyvinuta k reprezentaci čar a rovinných křivek. Transformaci je možné použít i pro detekci složitějších objektů. Používá se pro velmi zašuměný obraz, ve kterém je potřeba detekovat přímky. Metoda je založena na transformaci kartézského souřadnicového systému do polárního. Výhodou této metody je její robustnost. Parametrické vyjádření přímky se dá vyjádřit následujícím vztahem. ρ je normalizovaná vzdálenost přímky od počátku θ je úhel vzhledem k ose x Body obrazu jsou reprezentovány křivkami v parametrickém prostoru. Pokud jsou body kolineární, tedy z jedné přímky, křivky v parametrickém prostoru se nejčastěji promítají v bodě reprezentující parametry hledané křivky (přímky). 135 Obr. 68 Houghova transformace přímky Urychlením algoritmy lze dosáhnout použitím θ již v průběhu detekce hran. Aktivní kontury Jedná se o metodu postupného tvarování kontur až ke hraně objektu v obraze. Model aktivní kontury je řízená uzavřená kontury, která se deformuje vlivem tzv. vnitřních, obrazových a vnějších sil. Vnější síly provádí kontrolu hladkosti průběhu, obrazové síly provádí tvarování kontru směrem ke hraně objektu a vnější síly udávají počáteční umístění kontur. Level – sets Křivku reprezentuje tzv. nulová hladina – řez v rovině xy. Řez je proveden vícedimenzionální funkcí, která se nazývá level set function a každému bodu roviny xy přiřadí jeho výšku u nad nulovou hladinou. Povrch funkce se postupně adaptuje vzhledem k zadaným metrikám křivosti a obrazovým gradientům. Level set segmentace je efektivnější pro komplexní objekty se složitými tvary. Isosurface Tento algoritmus využívá se pro rekonstrukci trojrozměrných povrchových modelů ze vstupních objemových diskrétních dat. Povrch/kontura modeluje je definována propojením voxelů. Intenzita voxelů se rovná zadané hodnotě. V modelovém povrchu má za následek vznik artefaktů šum ve vstupních datech. Data je ale možné vyhladit pomocí trojrozměrných smoothing filtrů. Další modely 136 Kromě výše zmíněných metod je možné pro rozpoznávání obrazu použít i jiné metody. Příkladem může Detektor rohů v obraze. Zástupcem detektorů rohů je Moraces corner detektor, který je základem dalších detektorů jako jsou Stephens – Harris detector nebo Kanade – Lucas – Tomasi (KLT) detector. Tyto filtry se používají například při automatickém vytváření panoramatických fotografií. Dále pak existují filtry, které jsou na Diskrétní Fourierově transformaci, zejména na její počítačově optimalizované podobě (FFT). Tyto metody umožňují převést časové plošné) průběhy signálu na frekvenční a zpět. Signál ve frekvenční oblasti je pak možné zpracovat pomocí propustí a jiných typů filtrů. FFT se dříve příliš nepoužívala z důvodu výpočetní náročnosti, která ale vedla k rozvoji specializovaného hardware jako jsou signálové procesory (DSP). Paralelní zpracování pak umožňují hradlová pole Xilinx Virtex, které mají zabudované desítky DSP řezů. 9.9.6 Bodové a jasové transformace Ideální by bylo, kdyby mělo snímací a digitalizační zařízení stejnou citlivost, a to bez ohledu na umístění bodu v obraze, což v běžné praxi není splněno. V případě, že touto nesouměrností jsou poruchy systematické, dá se tato nesouměrnost potlačit korekcemi. Zjišťuje se to tak, že se měří odchylky citlivosti každého bodu obrazu. 9.9.7 Geometrická transformace Při snímání, kde je jiný úhel při snímače a snímané plochy než pravý úhel, dochází k tomu, že je obraz zatížený geometrickým zkreslením. Vektorové transformace se je možné rozepsat do dvou složek. x´=T_x (x,y) y´= T_y (x,y) Tx a Ty jsou transformační vztahy, které mohou být známy předem. Transformační vztah je také možné vyhledat pomocí znalosti původního a transformačního obrazu. Obr. 125 Geometrické transformace Mezi geometrické transformace patří i transformace souřadnic bodů. 9.10. Segmentace a srovnávání se vzorem Segmentací se hledají místa v obraze, ve kterých se nachází určitý vzor, který má charakter obrazu. Jinými slovy, každému obrazovému pixelu je přiřazen index segmentu vyjadřující určitý objekt v obraze. Segmentace je jeden z nejdůležitějších kroků analýzy obrazu. Informaci o rozdělení obrazu do jednotlivých segmentů využívají vyšší algoritmy zpracování obrazu. Snaží se porozumět obsahu obrazu. Konkrétním úkolem může být detekce přítomnosti příslušného objektu nebo nalezení a klasifikace objektů v obraze. Precizní segmentace je důležitá i pro 3D modelování objektů. Srovnávání lze použít pro stereoskopické určování vlastností objektů scény 137 v případě, že se jedná o dva obrazy se stejnou scénou pořízené z různých míst. Podobně lze určit relativní pohyb objektů z obratů v různých časových okamžicích. Z jediného snímku se vyčlení hledané objekty – vzory a pomocí vhodně organizovaného prohledávání se pátrá po stejných objektech v jiných obrazech. Podle přístupu existuje několik segmentačních algoritmů. Metody vycházející z detekce hran (angl. edge-based) - Metody orientované na detekci významných hran v obraze. Lokální hrany jsou detekovány pomocí hranových detektorů na základě rozdílu hodnot okolních pixelů. Hranový detektor je algoritmus, který produkuje množinu hran (bodů, pixelů, nebo fragmentů) v obraze. Existuje mnoho hranových detektorů. Podrobněji budou popsány později. Metody orientované na regiony v obraze (region-based) - principiálně jsou stejné jako edge-based metody. Pokud lze identifikovat hrany, měly by teoreticky ohraničovat regiony nalezené region-based segmentací. Kontury regionů však mohou být porušené, nemusí ohraničovat celý region. Ani v opačném případě není zaručeno, že hranice regionů nalezené edge-based metodou budou stejné jako ty nalezené region-based metodou. A v praxi také nejsou stejné. Statistické metody - v tomto případě je základem segmentace statistická analýza obrazových dat, nejčastěji hodnot pixelů. Strukturní informace je obvykle zanedbávána. Hybridní metody - některé segmentační techniky je těžké zařadit do jedné z předchozích tří kategorií, protože obsahují prvky každé z nich. Mluvíme tedy o tzv. hybridních metodách. Mezi hybridní řadíme také metody založené na matematické morfologii. Jedná se o skupinu metod, která pro segmentaci využívá matematických charakteristik obrazu, např. průběh gradientu. Znalostní (knowledge-based) metody - Znalost vlastností segmentovaných objektů (tvar, barva, struktura, apod.) mohou segmentaci značně ulehčit. Metody patřící do této kategorie využívají atlas předloh či modelů segmentovaných objektů (v případě medicínských dat to může být atlas lidských tkání). Atlas je generován automaticky ze souboru trénovacích dat, nebo jsou do něj informace vloženy ručně, na základě lidské zkušenosti. V průběhu segmentace algoritmus hledá transformaci známých objektů, šablon v atlasu, na objekty nalezené v obraze. Tento proces se obvykle nazývá atlaswarping a nejčastěji využívá lineární transformace. Region growing (connected components labeling) – při obarvování objektů je na vstupu binární předzpracovaný obraz, který postupným procházením pomocí obarvovací masky rozdělí obraz na jednotlivé objekty. Obarvovací maska může mít různé barvy a tvary, záleží na rastru. 138 Obr. 69 Obarvovací maska pro 4-okolí Obr. 70 Obarvovací maska pro 8-okolí Během obarvování může dojít k chybě při segmentaci určitých tvarů, například je u písmene U a V může dojít k chybě. Pro klasifikaci segmentačních technik existuje pár kritérií, jedním z kritérií je charakter obrazových dat. 2D obrazové algoritmy – algoritmy, které zpracovávají dvourozměrná obrazová data. 3D objemové algoritmy – algoritmy, které zpracovávají 3D obrazová data, jde převážně o medicínská CT/MR data Algoritmy nezávislé na typu dat. Další kritérium je složitost a obtížnost implementace. Základní metody – jsou to jednoduché metody, které ale dokáží někdy lépe řešit složité segmentační algoritmy. Pokročilé metody – jde o složitější metody, které kladou vysoké nároky na implementaci. Speciální metody – úzce specializované segmentační techniky. 9.10.1 Štěpení a spojování oblastí Jde o algoritmus, který zkoumá, zda jsou sousedící oblasti stejnorodé. Při implementaci tohoto algoritmu se musí obraz rozdělit do skupin. Pro posouzení, zda jsou sousedící oblasti stejnorodé, se může použít zkoumání podobnosti jasů 139 příslušných segmentů. Pokud jsou sousedící jasy stejné, mohou se spojit dohromady v jeden. Pokud se uvnitř segmentu nachází jas, který není shodný, znamená to, že segment prochází přes rozhraní dvou oblastí, a proto je potřeba je rozdělit. 9.10.2 Segmentace medicínských obrazových dat Mezi medicínské zobrazovací systémy patří například počítačová tomografie, anglicky Computer Tomography – CT, magnetická rezonance, anglicky Magnetic Resonance – MR, ultrazvuk a další. Lékaři tak mohou pacientovi vyšetřit vnitřní struktury, aniž by museli do pacienta zasahovat. Výsledkem těchto zobrazovacích systémů jsou obrazová data, která popisují strukturu a vlastnosti tkání, ve vyšetřované části lidského těla. Medicínská data se používají pro diagnostické účely. Obr. 71 Segmentace obrazu prahováním histogramu. Segmentovaný MR řez obsahuje tři různé oblasti (typy pixelů): kosti, měkké tkáně a světlé pozadí Medicínská CT/MR obrazová data je možné zpracovávat klasickými metodami pro zpracování obrazu. Je potřeba v obraze segmentovat jednotlivé typy tkání Kvalitní segmentace hraje klíčovou roli v nových metodách zpracování medicínských dat, mezi které patří automatické rozpoznávání typů tkání, 3D modelování tkání či kostí a vizualizace. Nejpoužívanějšími metodami jsou počítavá tomografie a magnetická rezonance. Dá se říct, že počítačová tomografie je moderní vylepšení tradičního rentgenového vyšetření. Každý obrazový pixel je pak rekonstruován z několika měření z různých úhlů. Nulová hodnota pixelu odpovídá hustotě vody. A různé hodnoty intenzit, odpovídají různým typům tkání v lidském těle. Magnetická rezonance produkuje informaci o chemické povaze tkání. Rozdílné intenzity odpovídají různé hustotě atomů vodíků. MR používá zejména pro vyšetření měkkých tkání, k odhalování patologických změn, např. zhoubných nádorů. Medicínská CT/MR data jsou produkována jako série rovinných řezů skrze vyšetřovanou část pacientova těla. Z takové série obrazových řezů lze sestavit objemová 3D data a zpracovávat je specializovaným 3D segmentačním algoritmem. S rozvojem zpracování metod je možné provádět i jiné možnosti než jenom jejich zpracování. Nejčastěji se jedná o metody vizualizace CT/MR dat, 3D modelování tkání, plánování a simulaci operací, navigaci lékařů při zákrocích atd. Technika 3D zobrazení se nazývá volume rendering. V tomto případě jsou data tvořena 3D mřížkou, diskrétním objemem. Souřadnicemi je popsán každý objemový element, neboli voxel, dále je popsán hodnotou a velikostí. Velikost voxelů závisí na rozlišení a nastavení použité metody vyšetření. 140 9.10.3 Detekce hran (edge - based metody) Jak již bylo řečeno výše, hrana je bod obrazu, ve kterém se hodnota jasu prudce změní. K detekci hran se používají různé metody, které jsou zmíněny v kapitole 9.8.5. 9.10.4 Region - based techniky Region based techniky jsou metody, které detekují oblasti přímo, nedetekují hranice. Jsou efektivnější pro zašuměný obraz. Když je obraz hodně zašuměný, hran jsou hůře detekovány hranovými operátory. Pro detekci oblasti v obraze musí být zajištěna homogenita oblasti. Kritériem homogenity je úroveň šedi, barva, textura, tvar, model. Region growing Sousední pixely s podobnou amplitudou jsou seskupovány k sobě a vytváří segmentovanou oblast. Nejdříve se vytvoří anatomické oblasti pomocí kvantizovaných hodnot pixelů. Pak se odstraní slabé hrany mezi anatomickými oblastmi, což jsou oblasti, které jsou spojovány do větších celků, když jsou splněna definována kritéria. Metody se dělí v závislosti na počátečním rozdělení oblasti a na kritériích pro jejich následující spojování. Výsledek spojování závisí na pořadí, ve kterém jsou oblasti spojovány. Spojování může ovlivnit síla společné hranice mezi sousedními oblastmi. V případě, že je hranice slabá, může být rozpuštěna a oblasti se spojí. Split and merge Split a merge je metoda dělení a spojování oblasti. Základem této metody je quad – tree prezentace dat, kdy podobraz je rozdělen na čtyři kvadranty, pokud jsou jeho měřené atributy nehomogenní. Když jsou sousední čtverce homogenní, jsou spojeny v jednu oblast. Obr. 72 Princip hierarchie segmentace split - and – merge 141 9.10.5 Statistické metody Prahování Distribuce úrovni šedi v obraze umožní určit práh pro převod obrazu do binární reprezentace – objekt, pozadí. Informace o počtu pixelů v obraze s konkrétní hodnotou šedi je reprezentována histogramem. Z histogramu je pak možné získat práh T, neboli T1, T2, … ,Tn. Díky těmto hodnotám je pak možné rozdělit obraz na podoblasti. Určení prahu z histogramu není jednoduchou záležitostí. V histogramu se totiž nenacházejí ostré hrany a špičky, naopak se tam může nacházet několik vrcholů s různou výškou a různou strmostí. Pro ověření, zda je detekován vrchol správně, se porovná poměr plochy vrcholu a plochy jeho obálky. Obr. 73 Detekce vrcholu histogramu P je výška vrcholu W reprezentuje šířku oblasti vrcholu Va a Vb jsou minima okolí vrcholu N reprezentuje počet pixelů vrcholu Histogramy neobsahují prostorové informace o pixelech, takže obraz složený ze dvou obdélníku, z obdélníku bílého a černého, bude mít stejný histogram jako obraz, který je složený s náhodně roztroušenými černými a bílými tečkami. Adaptivní prahování Rozdíl mezi adaptivním a základním prahování je v tom, že hodnota prahu adaptivního prahování se liší pro různé části obrazu, je funkcí lokálních parametrů. Obraz se rozdělí na několik části, kdy v každé části je nalezen práh a pak se provede prahování každé části s jejím konkrétním prahem. Connected component labelling Obrazové segmenty se dají separovat tak, že se vytvoří průměrné amplitudové projekce ve směru řádků sloupců. Shluková analýza (clustering) Metoda shlukování pixelů je přímo závislá na měření, která jsou provedena pro každý pixel. Každý pixel je reprezentován vektorem, které obsahují výsledky jednotlivých měření pro daný pixel. Měřené jsou barevné komponenty pixelu, 142 vlastnosti okolí pixelu, kterými jsou střední hodnota okolních pixelů, rozptyl, apod. Je nutné navrhnout taková měření, aby pixely z jednoho segmentu byly ohodnoceny podobně a z různých segmentů rozdílně. Jinými slovy, data by měly být v pevném shluku v N-rozměrném prostoru. Příklad Provádí se dvě mření a úkolem segmetnace je výpočet počtu shluků a přiřazení jednotlivých vektorů nejbližšímu shluku. Jsou dva shluky, ke kterým jsou přiřazeny vektory, které jsou shluku nejblíže a spočítá se, zda je potřeba přidat další shluk. V případě, že je potřeba, tak se tedy vytvoří nový shluk se středem v nejvzdálenějším vektoru a proces se opakuje. Obr. 74 Příklad shlukování ve 2D prostoru Kohenenovy mapy Kohenenovy mapy jsou neuronové sítě typu SOM, což znamená Self – organizing Maps. Princip modelu spočívá v soutěži vstupních neuronů o to, který bude aktivní, takže v určitém čase bude aktivní pouze jeden neuron. Podstatnou vlastností kohenenových map je shlukování, kdy vstupy sítě jsou tříděny do skupin dle vítězného (aktivního) neuronu. Každý neuron výstupní vrstvy je v kohenenově mapě propojen vazbou se všemi neurony vrstvy vstupní. Index vítězného neuronu koresponduje číslu segmentu v obraze. Vstupní informací je jas, popřípadě jiné extrahované příznaky z obrazu. Obr. 75 Architektura 1D kohenenovy mapy - SOM neuronové sítě 143 Výstupní neurony soutěží mezi sebou ve výpočtu vzdálenosti vektoru vah každého neuronu od vstupního neuronu. Neuron, který má nejnižší index je vítězem. Vzdálenost obou vektorů lze spočítat jako Euklidovskou vzdálenost, nebo jako rozdíl obou vektorů. Určení sítě se provádí tak, že se postupně prochází celá tréninková množina a při předložení jednoho tréninkového vzoru dochází ke kompetici neboli soutěži neuronů. V dalším kroku se pak váhy vítězného neuronu i jeho okolí upraví, což způsobí posunutí váhových vektorů neuronu v okolí vítěze směrem k aktuálnímu vstupu, aby neurony ještě více vylepšily svou pozici vůči novému tréninkovému vzoru. Tento způsob učení se nazývá učení bez učitele. Problémem clusterovacích algoritmů je počet shluků i počet výstupních neuronů. V případě, že je vysoký počet neuronů, bude pak rozlišovací schopnost lepší a při nižším počtu shluků je obtížné nalézt odpovídající správně segmentovaný obraz. Vše je možné řešit a to tak, že se upraví učící algoritmus sítě, tak aby bylo možné přidávat a ubírat neurony ve výstupní vrstvě. Obr. 76 Segmentace obrazu SOM sítí. Originální obraz (vlevo nahoře), segmentovaný obraz (vpravo nahoře) a segmentovaný rozmazaný obraz (dole). Pro rozmazání byl použit Gaussian s konvolučním jádrem o velikosti 17 Fuzzy Connectedness Tato metoda se řadí k segmentačním metodám. Funguje na principu fuzzy podobnosti objektů v obraze. Podobnost objektů se počítá jako váhová suma intenzit a obrazových derivací v okolí pixelu. Principem je snaha o zachycení intenzit pixelu obrazu a charakter změn v intenzitě. Váhy pixelů jsou předem dány, proto je výsledná segmentace citlivá na zvolené váhy a vlastnosti regionů v obraze. 144 Obr. 77 Testovací obrázek (vlevo) - kontrast disku s pozadím roste zleva doprava, zašuměný a rozmazaný obraz (uprostřed) a segmentace fuzzy connectedness metodou Výsledky jsou zlepšeny použitím adaptivních vah s energetickými funkcemi, které se využívají pro ohodnocení homogenity a gradientů obrazu. Obr. 78 Příklad segmentace tepen MRA (Magnetic Resonance Angiography) snímku (vlevo). Uprostřed vidíte výsledek fuzzy connectedness segmentace cévního systému a vpravo segmentované tepny Markov Random Fields (MRF) Markov Ranodm Fields znamená v překladu markovská náhodná pole. Nejde o segmentační metodu, ale o statistický model, který se v segmentaci dá využít. Podstatou této metody je modelování prostorové vazby mezi sousedními a blízkými pixely obrazu. MRF společně s Bayesovským modelem se mohou zpracovávat do shlukovačích segmentačních algoritmů. Výsledná segmentace je dána maximalizací posteriorní pravděpodobnosti. 145 Obr. 79 Příklad segmentace obrazu bez MRF modelů (vpravo nahoře) a s využitím MRF (obrázek dole) Sílu prostorových vazeb mezi pixely obrazu ovlivňuje volba řídících parametrů, což může být obtížné. V případě, že se nevhodně nastaví řídící parametry, může dojít ke ztrátě důležitých detailů, která je způsobena příliš hladkými hranicemi mezi segmenty. Další nevýhodou MRF metody je výpočetní náročnost. MRF metody se používají nejčastěji pro modelování struktury či textury segmentů obrazu a pro modelování nehomogenit v obraze. 9.10.6 Hybridní metody Hybridní metody jsou metody, které obsahují prvky všech předchozích typů algoritmů. Watershed Transform Watrshed znamená v překladu rozvodí, povodí. Tuto transformace by se mohla zařadit mezi region – based segmentační metody. Obraz je považován za terén nebo topografický reliéf, který se postupně zaplavuje vodou. Lokální minima obrazu představují počáteční body obrazu. Tyto body se nazývají povodí a jsou zaplňována vodou, v místech, kde se by mohlo dojít ke spojení povodí, se vytvoří hráze. Když dojde k dosažení maxima obrazu, zastaví se postupné zaplavování. Výsledkem je obraz, který je separován na regiony jednotlivých povodí oddělených hrázemi. Watrshed transform reprezentuje označení všech pixelů obrazu tak, že všechny body daného povodí jsou označeny stejným unikátním indexem. Speciální index odlišuje povodí od hrází. 146 Obr. 80 Výsledek watershed transformace (vlevo nahoře) a postupné spojování vzniklých regionů Neuronové sítě Metoda spočívá v trénování neuronové stě. Neuronové sítě je možné trénovat dvěma způsoby. V prvním případě se hledají charakteristické vlastnosti vstupních dat. Tomu se říká příznakové vektory. Vstupní data se pak klasifikují do tříd bez další interpretace. Jedná se o učení neuronové sítě bez učitele. Druhý možný způsob trénování neuronové sítě je trénování s učitelem. Tato metoda funguje na principu ručním segmentování trénovačích dat. Vstupem učícího algoritmu jsou příznakové vektory a funkce, které přiřadí každému vstupnímu vektoru určitý segment obrazu. Příkladem algoritmů neuronové sítě může být GRBF, neboli Generalized Radial Basis Functions neuronové sítě. Architektura se skládá ze vstupní vrstvy, jedné skryté vrstvy a výstupní vrstvy. Neurony jsou mezi vrstvami spojené. Takže každý neuron skryté vrstvy se spojuje se všemi neurony vstupní i výstupní vrstvy. Spojení je zajištěno synaptickými vahami. Trénování sítě pak probíhá ve třech fázích. První dvě fáze probíhají bez učitele a třetí obvykle s učitelem. 1. V první fázi se ustanoví váhy mezi vstupní a skrytou vrstvou. V tomto kroku se využívá princip shlukové analýzy 2. Když už jsou hodnoty vah známé, určí se parametry skrytých neuronů, tedy určí se směrodatné odchylky. K tomu se používají heuristická pravidla 3. Posledním krokem je určení váhy mezi skrytou a výstupní vrstvou sítě. Celkové chyby je možné minimalizovat pomocí metody gradientního sestupu. 147 9.10.7 Znalostní metody Znalostní metody jsou metody, které využívají dříve získané znalosti objektů, které se vyskytují v obraze. Tyto znalosti je možné reprezentovat šablonami nebo modely objektů. Následně se pak hledají shody vytvořeného modelu nebo šablony s novým obrazem. Active Appearance Models (AAM) Pomocí statistické metody PCA analýzy, což je Principal Component Analysis, se vytvoří model objektů z manuálně segmentovaných trénovacích dat. Parametry modelu je možné měnit v závislosti na obraze a ověřit tak přítomnost objektu v obraze. Modelovanými vlastnostmi jsou tvar objektu a intenzita pixelů. Pro sestrojení trénovacích vzorů se manuální zadávají hranice bodů. Během trénování se pak posuzuje vzájemný vztah mezi změnu polohy hraničních bodů a změnou intenzity pixelů v dané množině vzorů. Tento způsob umožňuje rychlé porovnání modelu s objekty v novém obraze. Tato metoda má spoustu kladů i záporů. Nevýhodou je trénování, protože se musí sestavit reprezentativní množina vzorů, vzory v trénovací množině se musí ručně anotovat, což je časově náročné, dále pak může dojít k selhání při porovnávání modelu s novým obrazem. Na druhou stranu, pokud je struktura objektů ve všech případech podobná, je použití této metody velice výhodné. 9.10.8 Popis objektů Za jednoduchý princip popisu lze považovat klasifikaci objektů v obraze v závislosti na jejich velikosti, nebo klasifikaci objektů na několik předem známých tříd, příkladem může být rozdělení na hranaté a kulaté. Velikost se spočítá jako suma všech pixelů zkoumané oblasti a směr se určí pro podlouhlé objekty a určuje se podle delší strany opsaného obdélníka. Definování tvaru je však velmi problematické. S nástupem počítačů nastala potřeba popsat složité tvary tak, aby s nimi mohla výpočetní technika pracovat. Lze je popsat buď kvantitativně pomocí souboru číselných charakteristik anebo kvalitativně pomocí relací mezi objekty. Způsob popisu objektů je ovlivněn tím, na co se popis bude používat. Nutným předpokladem k popisu objektu je jeho identifikace, to znamená možnost jednoznačné odvolávky na každou oblast obrazu. Jedním z možných způsobů je opatřit každou oblast obrazu (resp. každou hranici oblasti) neopakujícím se přirozeným číslem. Taková identifikace bývá nazývána barvením. Největší identifikační číslo oblasti obvykle udává počet oblastí v obraze. Další variantou je použít menší množství identifikačních čísel (teoreticky stačí čtyři) a zajistit, aby žádné dvě sousední oblasti neměly přiděleno to stejné identifikační číslo. Pro přesnou identifikaci oblasti v obraze je však nezbytné opatřit každou oblast informací o poloze některého jejího obrazového elementu a tuto informaci uchovat v samostatné datové struktuře. Řetězové kódy Freemanovy řetězové kódy jsou složeny z úseček, které mají jednotkovou délku. Úsečky se značí čísly v závislosti na jejich orientaci. Při použití řetězových kódů pro reprezentaci objektů se vychází z určitého bodu a jde se po hranici objektu. Pohyb se zapisuje pomocí řady čísel, tedy pomocí řetězového kódu. Výhodou je kód derivovat, protože se stává nezávislým na natočení tělesa, což je možné využít při srovnávání. 148 Obr. 81 Matice pro 4 – okolí Obr. 82 Matice pro 8 – okolí Obr. 83 Vzorový obrazec Řetězený kód: 1110101030333032212322 Derivace: 1003131331300133031130 Derivace se spočítá jako první derivace kódu mod 4 nebo 8 a udává, kolikrát je nutné obraz otočit o 90° tedy o 45°vlevo, aby se dalo pokračovat v pohybu. Řetězové kódy se používají při určování délky hranice objektu. Pro 4 okolí D4 a 8-okolí D8 platí, že délka hranice v D4 je u stejného objektu větší než délka v D8. Kompaktnost Kompaktnost je dána podílem druhé mocniny velikosti hranice a velikosti zkoumané oblasti. Nejvíce je kompaktní kruh. c je kompaktnost B je velikost hranice a je zkoumaná oblast 149 Obr. 84 Nekompaktní oblast Obr. 85 Kompaktní tvar Výstřednost Výstřednost, jinými slovy excentricita, je poměř délek nejdelších na sebe kolmých tětiv objektu. Obr. 86 Výstřednost 150 Podlouhlost Podlouhlost sloučí k určení poměru mezi délkou a šířkou obdélníku opsaného objektu. Ze všech možných obdélníku se vybere ten, který má nejmenší obsah. Aby se výpočet urychlil, natáčí se po větších krocích. Obr. 87 Podlouhlý tvar Obr. 88 Nepodlouhlý tvar Pravoúhlost Opisuje se obdélník a jako míra pravoúhlosti je maximální hodnota F k. Hodnoty Fk se vypočítají jako podíl velikosti zkoumané plochy a plochy opsaného obdélníku. RTS invariat moments Jasová funkce obrazu se interpretuje jako hustota pravděpodobnosti dvourozměrné náhodné veličiny. Vlastnosti jasové funkce je možné vyjádřit pomocí statistických charakteristik, statistických momentů. Ty slouží k popisu šedých i binárních obrazů. 9.11. Reprezentace obrazu a úlohy analýzy obrazu Úlohou vnímání obrazu počítačem je najít relaci mezi vstupním obrazem a vytvořenými modely reálného světa, definuje se mezi nimi několik úrovní reprezentace obrazové informace. Reprezentace obrazu se dělí do čtyř úrovní. 151 Ikonická úroveň - digitální obrazy jsou reprezentovány celočíselnými maticemi s údaji o jasu v příslušných bodech. Předzpracováním obrazu se obrazu filtruje od šumu, provádí se geometrické a radiometrické korekce a další, kterými se vylepší vlastnosti obrazu před dalším zpracováním. Příznaky – jednotlivé části obrazu se spojují do skupin a ty patří k jednotlivým objektům. Pro hledání příznaků je důležité znát informace o daném aplikačním oboru, tedy sémantika poskytující možnost obrazové signály alespoň částečně interpretovat. Objekty – objekty jsou výsledkem segmentace, tedy úplné interpretace obrazových dat. Ve složitějších úlohách se nepodaří třeba úplně segmentace a interpretaci mají jen části obrazů, ale jejich interpretace jako objektů je možná až při dalším, spíše kvalitativním usuzováním. Relační modely – jde o nejvyšší úroveň reprezentace obrazových dat. Popisují kvalitativní i kvantitativní vlastnosti objektů obraze. Další zdroje http://www.ben.cz/_d/obsah/113160o.pdf WRÓBLEWSKI, Piotr. Algoritmy : Datové struktury a programovací techniky. Brno : Computer press, 2004. 351 s. ISBN 80-251-0343-9. http://www.algoritmy.net KVASIL, Bohumil, et al. Algoritmus. In Malá československá encyklopedie. Praha : Academia, 1984. s. 108. VELEBIL, Jiří. Diskrétní matematika : Text k přednášce. Praha : [s.n.], 2007. 197 s Algorithmus. Ottův slovník naučný I, p. 857 Donald E. Knuth: The Art of Computer Programming, Vol 1–3, Addison Wesley 1998. ISBN 0-201-48541-9. Klasické dílo oboru, definitivní příručka. Gaston H. Gonnet, Ricardo Baeza-Yates: Zdrojové texty programů v Handbook of Algorithms and Data Structures. Dictionary of Algorithms and Data Structures. „Slovník algoritmů, technik, datových struktur, typických problémů a příslušných definic.“ http://cmp.felk.cvut.cz/~hlavac/TeachPresCz/11DigZprObr/012IntroDigImProcVsCom pVisionCz.pdf http://soc.nidm.cz/data/2007/01-2.pdf https://dspace.vutbr.cz/bitstream/handle/11012/13832/xstenc06_BP.pdf?sequence=2 http://www.fit.vutbr.cz/~spanel/segmentace/ http://cs.wikipedia.org/wiki/Po%C4%8D%C3%ADta%C4%8Dov%C3%A9_vid%C4% 9Bn%C3%AD http://soc.nidm.cz/data/2007/01-2.pdf https://dspace.vutbr.cz/bitstream/handle/11012/8379/diplomovaprace.pdf?sequence= 1 152 10 Čárové kódy Čárový kód je prostředek pro automatizovaný sběr dat a pro identifikaci. S rozvojem výpočetní techniky se identifikace a sběr dat čárových kódů neustále rozšiřuje. První patent na kruhový čárový kód přihlásil Američan N. J. Woodland roku 1949. Jednalo se o patent, který měl urychlit odbavení zákazníků u pokladen supermarketů. Od té doby lze pozorovat obrovský rozvoj v tomto odvětví. V roce 1973 byla přijata symbolika UPC (Universal Product Code) na jednotné označování výrobků a čárový kód se tak definitivně ujal ve světě. V Evropě (a také v tehdejším Československu) se čárový kód poprvé zavedl v roce 1976 se zavedením symboliky EAN (European Article Numbering) a sním spojených závazných doporučení a norem. Kód EAN musí být vždy zaregistrovaný. Při zpracování čárových kódů jsou kladeny vysoké nároky na zařízení, která slouží k přenosu a sběru dat. Prvky automatické identifikace by správně měli eliminovat rizika lidských chyb při zpracování a zajistit tak vysokou spolehlivost i v těch nejnáročnějších podmínkách. Použití čárových kódů je jednoduché a cenově nenáročné. Vyznačuje se všeobecným použitím s možností aplikace na téměř jakýkoliv materiál (plast, papír, textil, kov, keramika, dřevo a jiné). Čárové kódy jsou vytvořeny pomocí černotisku s vtištěnými pruhy, které jsou na sebe rovnoběžné. Ke čtení čárových kódů se používá široké spektrum snímacích zařízení (snímací pera, CCD scannery, laserové scannery – ruční, automatické, přenosné). Čtecí zařízení musí splňovat přísné nároky jako je rozsah provozních teplot, nízká spotřeba energie, ergonomie, mobilita, vysoká přesnost a spolehlivost snímání. Čtení může být plně automatizováno nebo poloautomatizováno. Vždy záleží na nárocích, jaké jsou na celý systém kladeny. Spolehlivost a efektivita při snímání dat pomocí čtecích zařízení je mnohonásobně větší než ruční zadávání. Každý čárový kód je tvořen sekvencí čar a mezer s předem definovanou šířkou. Ty jsou při čtení kódu převáděny na posloupnost elektrických impulsů různé šířky. Informace nemusí být uložena jen v tištěné formě, ale může být uložena i v bílé mezeře mezi těmito pruhy. Krajní skupiny čar (pruhů) mají velice specifický význam a velice důležitou funkci – slouží totiž jako synchronizační znaky pro čtení znaků, které podle těchto pruhů generují signál start a stop. Kvůli technické propracovanosti zařízení je nutné, aby v určitém pásmu před a za synchronizačními znaky bylo světlé pásmo kvůli schopnosti přístroje bezproblémově identifikovat a přečíst čárový kód. V dnešní době se začínají rozšiřovat a přechází se na tzv. RFID kódy prakticky ve všech odvětvích. 10.1. Dělení čárových kódů V dnešní době je vynalezeno (definováno) více než 200 různých standardů čárových kódů. Některé jsou všeobecně rozšířené, jiné jsou vhodné pouze pro určité průmyslové odvětví nebo se používají jen v určité lokalitě. Výběr čárového kódu je podmíněn řadou faktorů, především použitou technologii (tisk, materiál, …) a požadavky na kódovaná data. Čárové kódy lze rozdělit do několika základních skupin. Podle znaků, které je čárový kód schopen zakódovat - Kódy numerické - Kódy numerické se speciálními znaky - Kódy alfanumerické 153 - Kódy úplné alfanumerické (full-ASCII) Podle délky čárového kódu - Kódy s pevnou délkou - Kódy s variabilní délkou Podle oblasti použití čárového kódu - Kódy používané v průmyslu - Kódy používané v obchodech Speciální kódy pro armádu, zdravotnictví, … Vývoj čárových kódů poukázal na to, že ideální čárový kód by měl mít tyto parametry: Rozsáhlý soubor znaků Automatická kontrola načtení (např. pomocí kontrolního znaku) Konstantní šířka kódu znaku Stejný počet čar a mezer pro všechny znaky Jednoduchá struktura kódu (dvě různé šířky kódu – široká a úzká čára(mezera)) Tolerance při tištění kódu a z toho plynoucí tolerance při dekódování Vysoká hustota kódu (minimální pokrytý prostor) Typy čárových kódů 1 – numerický typ S – speciální znaky A – velká písmena a – malá písmena Volba čárového kódu je závislá na tom, které znaky jím potřebujeme vyjádřit. Nejrozšířenějšími čárovými kódy jsou Code 39, UPC a EAN. Rozšiřující se skupinou čárových kódů jsou dvojrozměrné kódy, které zobrazují informace ve více řádcích a dosahují tak vysoké hustoty dat na menší ploše. Název Počet znaků Typ Délka Použití UPC A 10 1 12 obchod (USA, Kanada) UPC E 10 1 8 obchod (USA, Kanada) EAN 8 10 1 8 obchod (Evropa) EAN 13 10 1 13 obchod (Evropa) Code 2/5 10 1 variabilní technika 154 Codebar 16 1+S variabilní fotoprůmysl, knihovny Code 39 43 1+S+A variabilní všeobecné použití, farmacie Code 93 43 1+S+A variabilní farmacie, elektrotechnika Code 128 128 1 + S + A + variabilní a technika, farmacie, medicína Tabulka 1 Nejpoužívanější standardy čárových kódů 10.2. Parametry čárového kódu Obr. 89 Parametry čárového kódu X (šířka modulu) – jde o nejužší element kódu, tedy vlastně o nejmenší přípustnou šířku pruhu nebo mezery mezi pruhy. R (světlé pásmo) – doporučuje se minimálně desetinásobek šířky modulu, nejméně však 2,5mm. H (výška kódu) – udává svislý rozměr pásu kódu, doporučeno je minimálně však 20% z délky pásu u čtení kódu laserem. Pro kód EAN je doporučeno 75% délky pásu. L (délka kódu) - obsazená délka pásu od první značky Start po poslední značku Stop, ale bez světlého pásma C (kontrast) – je poměr rozdílu jasu odrazu pozadí a odrazu čáry k jasu odrazu pozadí, pro uspokojivě čitelný kód by měl přesahovat 0,7. Tabulka 2 Hustota čar v kódu v závislosti na šířce modulu X Hustota Šířka modulu v mm Velmi vysoká hustota Vysoká hustota Střední hustota Nízká hustota Velmi nízká hustota X < 0,19 0,19 < X > 0,24 0,24 < X > 0,30 0,30 < X > 0,50 X > 0,50 155 Jeden a ten stejný čárový kód může být vyhotoven v několika různých velikostech. Velikost kódu závisí od toho, jaká hodnota modulu X se zvolí. Čím je modul menší, tím jsou kladeny i větší nároky na čtecí zařízení i kvalitu tisku čárového kódu. Podle hustoty zápisu rozlišujeme tři hlavní skupiny. High Density (vysoká hustota) Medium Density (střední hustota) Low Density (nízká hustota) Je zřejmé, že požadavek na provedení kódu je závislý na technice tisku a na citlivosti snímacích zařízení, která jsou konstruována pro určitou hustotu tohoto kódu. Citlivost čtecích zařízení se udává v [mils], jedná se o 1/1000 palce tzn., že po přepočtu je to 0,0254 mm. Na to, aby mohl být kód úspěšně přečten, musí splňovat také jednu velmi důležitou podmínku, to je kontrast. Tato hodnota je definována jako poměr mezi rozdílem odrazu pozadí a odrazu čárky k odrazu pozadí. Při dodržení uváděných kvalitativních podmínek, jsou čárové kódy vysoce spolehlivým nástrojem. Chyby se při čtení téměř nevyskytují. Pokud je čárový kód nějakým způsobem poškozen (narušena je sekvence čar a mezer), nedojde k rozpoznání čárového kódu, data nejsou přečtena. Takové případy nastanou při mechanickém poškození kódu, nekvalitním tisku atd. 10.3. Čárový kód typu 2/5 Industrial - 5 čárový Kód 2/5 Industrial byl vyvinut v roce 1968 firmou Identicon Corporaiton. Jedná se o jeden z nejstarších kódů vůbec. Tento numerický kód s variabilní délkou je tvořen znakem Start, znaky 0 až 9 a znakem Stop. Každý diskrétní kód je tvořen sekvencí čar, z kterých jsou tři úzké a dvě široké, tak jak to vyplívá i z názvu 2/5 Industrial. Mezery mezi čárkami nenesou žádnou informaci a tato šířka se může dokonce i lišit. Standardní poměr mezi širokou a úzkou čárkou je 3:1. Tato hodnota se může pohybovat v rozmezí 2:1 do 3:1. Doporučuje se, aby šířka mezery byla rovna šířce Modulo X. Výhodou kódu je široké toleranční pásmo od ± (15% - 20%), což umožňuje využít pro výrobu etiket i méně přesné techniky tisku. Nevýhodou kódu je jeho nízká informační hustota na jednotku délky. Obr. 90 Kód typu 2/5 Industrial Výpočet délky kódu je možné provést podle vzorce: 156 N - počet kódovaných znaků L - délka kódu včetně světlého pásma v [mm] X - šířka modulu v [mm] P - poměr čar širokých a úzkých M - šířka mezery v [mm] mezi diskrétními kódy (obvykle tato hodnota bývá M = X) R - šířka světlého pásma (minimální hodnota je 10 ×X) Pokud se bude požadovat zavedení kontrolních čísel, hodnota N se o tento počet zvětší. Celková délka kódovaného řetězce bude minimálně N + 1 znaků. V praxi stačí počítat s jedním kontrolním znakem. Příklad Tabulka 3 Krok1 Kódovaný řetězec Váhový faktor 4 Výsledná hodnota Suma 01234 41414 0 1 8 3 16 0 + 1 + 8 + 3 + 16 = 28 Tabulka 4 Krok 2 Modulo 10 Rozdíl Výsledný řetězec 28/10 = 2 zbytek 8 10 – 8 =2 012342 Tabulka 5 Kódovací tabulka pro kód 2/5 Industrial Znak 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Start Stop C1 – C5 1 0 C1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 1 Kódovací tabulka C2 C3 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 čáry 1 – 5 široká čára úzká čára 157 C4 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 C5 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 Kódovací tabulka definuje pravidlo řazení čar kódu. Za diskrétní kód se považuje sekvence čar konkrétního znaku. Oddělovací znaky mezi diskrétními kódy nejsou jeho součástí. Obr. 91 Příklad kódu 2/5 Industrial 10.4. Kód typu EAN S růstem počtu aplikací narůstala potřeba sjednotit kódovací systémy. V roce 1977 vzniká čárový kód EAN (Eurepoan Article Numbering). Toto označení je aplikací v USA a Kanadě již zavedeného kódu UPC (Universal Product Code). Dnes je systém značení EAN uznaným světovým standardem. Mezinárodní nevládní organizace IANA EAN (International Article Numbering Association EAN) řídí a koordinuje používání tohoto systému. Dnes jsou členy této organizace zástupci z více než 60 zemí světa. Čárový kód EAN je normalizován dle ČSN 9771101. EAN 13 i EAN 8 je kód numerický s pevnou délkou. Tyto kódy jsou tvořeny dvěma identickými okrajovými znaky (Start/Stop), dělícím znakem a numerickými znaky 0 až 9. Jsou definovány tři kódovací tabulky A pro lichou paritu, B a C pro sudou paritu. K zakódování numerických dat existuje 30 různých kombinací. Výběr závisí na tom, jaká číslice se vyskytne na 13. pozici, číslováno zprava doleva. U kódu EAN 8 se vždy použije tabulka A liché parity, pro čtyři údajové znaky z pravé poloviny symbolu. Základním parametrem kódu je modulová šířka X, které definuje elementární šířku mezery i čárky. Složením čar i mezer k sobě, samozřejmě dle obsahu kódovacích tabulek, dostaneme sekvenci dvou čar a dvou mezer různých šířek. Celková šířka kódu je tedy násobek modulové šířky X a počtu elementárních znaků. EAN 13 je tvořen 112 elementárními znaky, EAN 8 je tvořen 67 elementárními znaky. Je zřejmé, že k této hodnotě se musí připočítat ještě šířka světlých pásem. Tolerance kódu EAN je dána třemi základními hodnotami. První definuje toleranci čárek v rámci znaku. Druhá definuje toleranci mezery a čárky v rámci znaku. Třetí definuje toleranci šířky znaku. Výpočet kontrolního znaku na 1. pozici u kódu EAN 13 a EAN 8 se vypočítá tak, že se sečtou hodnoty číslic na sudých znakových místech od druhé pozice. Výsledná hodnota se vynásobí třemi. Sečtou se hodnoty číslic na lichých znakových místech od třetí pozice. Sečtou se obě tyto hodnoty a výsledek se zaokrouhlí nahoru na celou desítku. Kontrolní číslice se bude rovnat rozdílu zaokrouhlené hodnoty a hodnoty původní. Příklad Tabulka 6 Krok 1 Pozice znakových míst Kódovaný řetězec Součet sudých pozic Násobek 3 Součet lichých pozic 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0012345678905 0 + 2 + 4 + 6 + 8 + 0 = 20 20 x 3 = 60 0 + 1 + 3 + 5 + 7 + 9 = 25 158 Součet obou hodnot Zaokrouhlení Rozdíl hodnot Kontrolní pozice 60 + 25 = 85 90 90 – 85 = 5 5 Analogickým způsobem se provede výpočet pro kód EAN 8. Norma doporučuje 11 velikostí kódu EAN 13 a EAN 8 (SC0 až SC10. Základní velikost tvoří kód SC2. Pro stanovení jmenovitých rozměrů velikosti EAN 13 platí následující zásady. Světlé pásmo odpovídá: Sedminásobku modulové šířky doprava od tiskového pásma. Jedenáctinásobku modulové šířky doleva od tiskového pásma. Šířce jednoho modulu nad tiskovým pásmem. Šířce jednoho modulu mezi tiskovým pásmem a řádkem číslic OCR-B. Vzdálenost mezi dvěma polovinami tiskového pásma kódu (šířka dělícího znaku), z nichž každá obsahuje šest znaků, odpovídá šířce 5 modulů. Výška číslic v písmu OCR-B odpovídá šířce osmi a jedné třetiny modulu. Znak na třinácté pozici je umístěn vlevo od řádku dvanácti číslic OCR-B ve vzdálenosti pěti modulů od vnější hrany levého okrajového pomocného znaku (Start znak). 3ířka číslice odpovídá šířce šesti modulů. Okrajové a dělící znaky jsou protaženy dolů pod údajové znaky v délce pěti modulů. 10.5. Kód EAN 8 a EAN 5 Pro stanovení jmenovitých rozměrů velikostí EAN 8 platí tyto zásady. Světlé pásmo odpovídá: Sedminásobku modulové šířky doprava i doleva od tiskového pásma. Šířce jednoho modulu nad tiskovým pásmem. Šířce jednoho modulu mezi tiskovým pásmem a řádkem číslic OCR-B. Vzdálenost mezi dvěma polovinami tiskového pásma kódu, z nichž obsahuje čtyři údajové znaky, odpovídá šířce 5 modulů. Výška řádku číslic OCR-B odpovídá šířce osmi a jedné třetiny modulu. Okrajové a dělící znaky jsou protaženy dolů pod údajové znaky v délce pěti modulů. EAN 8 je zredukovaný typ kódu, který je odvozen od typu EAN 13. Je speciálně vyvinut pro malé fyzické rozměry, neboť EAN 13 byl příliš rozměrný (např.: cigarety, žvýkačky, …). Tento kód začíná 2 nebo 3místnou GS1 příponou a poté následuje 4 nebo 5 místný datový prvek čísel a poslední číslice je kontrolní. 159 Obr. 92 Kód EAN 8 EAN 5 je ještě více zredukovaný kód než EAN 8 a používá se hlavně společně s kódem EAN 13 jako rozšíření (například se dává na knihy společně s kódem EAN 13, přičemž je na tomto kódu nějaká informace (např.: skladové informace) a na kódu EAN 5 je přímo cena výrobku). Obr. 93 Kód EAN 5 s kódem EAN 13 10.6. Codebar kód Jedná se o kód numerický s variabilní délkou. Codabar je tvořen numerickými znaky 0 až 9, šesti speciálními znaky (- $ : / . +) a čtyřmi identickými Start a Stop znaky. Každý znak je tvořen sekvencí sedmi elementů, 4 čárkami a 3 mezerami. Přičemž z toho mohou být 2 nebo 3 elementy široké a tedy 5 nebo 4 úzké. U tohoto kódu jsou definovány dva tiskové poměry mezi širokými a úzkými elementy. První definuje poměr mezi širokou/úzkou čárkou, druhý mezi širokou/úzkou mezerou. Obě tyto hodnoty se mohou pohybovat v rozmezí od 2:1 do 3:1. Pro kódy s modulovou šířkou X < 0,5 mm platí poměr 2,25:1. Poměr i šířka modulu musí být v rámci celého kódu konstantní. Dělící mezera mezi diskrétními kódy je standardně rovna šířce modulu X, může však nabývat maximálně trojnásobku této hodnoty. Jako Start a Stop znak může být použit kterýkoliv z těchto znaků. Protože jsou tyto znaky přenášeny, mohou sloužit jako nosič dodatkové informace. Obr. 94 Codebar Tolerance je funkční závislost tiskového poměru P a modulové šířky X. 160 Výpočet délky kódu N1 - počet úzkých kódovaných znaků N2 - počet širokých kódovaných znaků L - délka kódu včetně světlého pásma v [mm] X - šířka modulu v [mm] P - uvažujeme stejný poměr širokých a úzkých čar a širokých a úzkých mezer M - šířka mezery v [mm] mezi diskrétními kódy (obvykle bývá M = X) R - šířka světlého pásma (minimální hodnota musí být 10 × X) Výpočet kontrolního znaku se provede tak, že k jednotlivým znakům kódu, včetně Start a Stop znaků, se přiřadí referenční hodnota. Provede se součet všech hodnot a operace Modulo 16. Zbytek, který zbude, určuje hodnotu kontrolního znaku. Příklad Tabulka 7 Krok 1 Kódovaný řetězec Referenční hodnoty Součet A0123/498B 16 + 0 + 1 + 2 + 3 + 13 + 4 + 9 + 8 + 17 73 Tabulka 8 Krok 2 Modulo 16 Kontrolní znak Výsledný řetězec 73/16 = 4 zbytek9 9 A0123/498B 10.7. CODE 39 (STANDARD) Kód CODE 39 byl vyvinut v roce 1974 firmou Intermec. Jedná se o alfanumerický kód s variabilní délkou. Kód je tvořen znaky speciálními (*. * $ / + %), numerickými znaky 0 až 9 a znaky celé abecedy A až Z. Start a Stop znaky jsou realizovány speciálními znakem “*“. Každý diskrétní kód je tvořen sekvencí 5 čar a 4 mezer. Tři elementy jsou široké a šest úzkých. Mezery mezi čárkami jsou také nosičem informace. Nejmenší přístupná šířka modulu je X = 0,19 mm, což odpovídá kódu s velkou hustotou zápisu (High Density). Standardní poměr mezi širokým a úzkým elementem je 3:1. Tato hodnota se může pohybovat v rozmezí od 2:1 do 3:1. Pro šířku modulu X < 0,5 platí výjimka, minimální poměr 2,25:1. Standardní šířka mezery mezi diskrétními kódy je rovna šířce modulu X. Je přípustné, aby tato hodnota byla až třikrát větší. Toleranční pásmo je funkcí poměru P a šířky modulu X: N L - Počet kódovaných znaků - délka kódu včetně světlého pásma v [mm] 161 X P M R - šířka modulu v [mm] - poměr širokých a úzkých elementů - šířka mezery v [mm] mezi diskrétními kódy, obyvykle to bývá M = X - šířka světlého pásma, minimálně 10 × X Výpočet kontrolního znaku u kódu CODE 39 se provede jako Modulo 43. Podle tabulky znaky jsou seřazeny a očíslovány od 0 do 43. Každý kód má tedy svůj číselný ekvivalent, který se použije pro získání kontrolního znaku. Předpokládá se potřeba výpočtu kontrolního znaku řetězce “ALEF LTD.“. V prvním kroku se provede sečtení číselných ekvivalentů znaků řetězce. Ve druhém provede se s takto získanou hodnotou operaci Modulo 43. Znakový ekvivalent vypočítané hodnoty je hledaný kontrolní znak. Obr. 95 Tabulka s jednotlivými elementy kódu CODE 239 10.8. CODE 39 Kód Code 93 byl vyvinut v roce 1982 firmou Intermec. Jedná se o kód alfanumerický s variabilní délkou. Tento kód je tvořen identickými znaky Start a Stop, numerickými znaky 0 až 9, 26 znaky abecedy A až Z, 7 speciálními znaky (- . $ / + %) a 4 znaky řídícími ($ % / +). Jedná se tedy o 43 znaků plus 4 znaky řídící. Obdobně jako u rozšířeného Code 39 je možné kombinací základních znaků se znaky řídícími obsáhnout celou ASCII znakovou sadu. Každý znak je tvořen sekvencí 6 elementů, třemi čárkami a třemi mezerami. Také u tohoto kódu jsou mezery i čárky nosičem informace. Šířka čárky a mezery se může pohybovat celočíselně od 1 do 4 modulových šířek X, celková délka kódu je 9 × X. Upozorňujeme, že Stop znak je zakončen jednou úzkou čárkou, délka Stop znaku je proto 10 × X. Kód má vysokou informační hustotu na jednotku délky a úzké toleranční pásmo. Jsou zavedeny následující toleranční hodnoty. První definuje toleranci šířky čárky a mezery. Druhá definuje toleranci vzdálenosti mezi začátky po sobě jdoucích čar a mezer. Třetí definuje toleranci vzdálenosti mezi začátky po sobě jdoucích kódů znaku. 162 Tolerance a = ± (0,45X – 0,025) [mm] b = ± (0,2X) a c = ± (0,2X) [mm] c = ± (0,15X) a c = ± (0,3X) [mm] Hodnoty tolerance “b“ a “c“ stojí společně a jejich hodnoty musí být dodrženy v rámci celého čárového kódu. Obr. 96 Tolerance pro kód CODE 39 Výpočet délky kódu N L X R - počet kódovaných znaků (včetně 2 kontrolních) - délka kódu včetně světlého pásma v [mm] - šířka modulu v [mm] - šířka světlého pásma (minimální hodnota musí být 10 × X) U kódu Code 93 jsou definovány dva kontrolní znaky. Jejich hodnota se vypočítá jako Modulo 47. Stejně jako u kódu Code 39 jsou znaky v kódovací tabulce seřazeny a očíslovány od 0 do 46. Pro výpočet prvního kontrolního znaku se používá váhový faktor (1, 2,…, 20, 1,…, 20, 1,…) aplikovaný na kódovaný řetězec zprava doleva. Pro druhý kontrolní znak se používá váhový faktor (1, 2,…, 15, 1, 2,…., 15, 1,…), aplikovaný na kódovaný řetězec přiřadíme referenční hodnoty znaků z kódovací tabulky, ohodnotí se jednotlivé znaky váhovým faktorem pro výpočet prvního kontrolního znaku. Provede se součin odpovídající dvojic a jejich součet. S výsledkem se provede operace Modulo 47. Získaný zbytek určuje první kontrolní znak. Výpočet druhého kontrolního znaku probíhá analogicky. 10.9. CODE 128 Kód CODE 128 vyvinula v roce 1981 firma Computers Identics. Jedná se o alfanumerický kód s variabilní délkou. Tento kód je tvořen 128 ASCII znaky, 4 speciálními znaky, 4 řídícími znaky, 3 start a 1 stop znakem. CODE 128 má celkem tři sady znaků níže označované jako kód A, B, C. Sada A obsahuje numerické znaky, znaky velké abecedy, řídící a speciální znaky. Sada B obsahuje znaky numerické, znaky velké i malé abecedy, řídící a speciální znaky. Sada C obsahuje dvojice numerických znaků od 00 do 99, řídící a speciální znaky. Pomocí této sady je možné kódovat numerická data s dvojnásobnou hustotou. Jednotlivé znaky jsou kódovány 3 čárkami a 3 mezerami s 11 modulovanými šířkami, výjimku tvoří stop znak, který je dlouhý 13 modulovaných šířek. Kód má vysokou informační hustotu na jednotku délky. Je vhodné pro tisk kódů různými technikami. U CODE 128 jsou definovány tři 163 toleranční hodnoty. První definuje toleranci čárky nebo mezery. Druhá definuje toleranci po sobě jdoucích čar nebo mezer. Třetí definuje toleranci po sobě jdoucích kódů znaku. U kódů s šířkou modulu X < 0,19 je hodnota tolerance užší. Platí Tolerance a = ± (0,4 × X – 0,012) [mm] a = ± (0,33 × X) [mm] b = ± (0,2 × X) [mm] c = ± (0,2 × X) [mm] pro X < 0,19 Obr. 97 Tolerance po kód CODE 128 Výpočet délky kódu je možné provést podle vzorce: NABC NC L X R - počet kódovaných znaků sady A, B, C - počet kódovaných numerických dvojic znaků sady C - délka kódu včetně světlého pásma v [mm] - šířka modulu v [mm] - šířka světlého pásma, která musí být minimálně 10 × X Výpočet kontrolního znaku se provede tak, že jednotlivé znaky se zaváží a přiřadí referenční hodnotu z tabulky. Je třeba poznamenat, že do výpočtu vstupuje i startovací znak, jemuž se přiřadí hodnota jedna. Kódovaný řetězec se zaváží zleva doprava od jednotky výše, přiřadí se referenční hodnoty, provede se součet součinů a pokračuje se postupem Modulo 103. Zbytek tvoří kontrolní číslo. Příklad Tabulka 9 Krok 1 Kódovaný řetězec Váhový faktor Referenční hodnoty Součin a součet CODE 128 12345678 104 35 79 68 69 00 17 18 24 (1 x 104) + (1 x 35) + ( 2 x 79) + (3 x 68) + (4x x 69) + (5 x 00) + (6 x 17) + (7 x 18) + (8 x 24) = 1179 Tabulka 10 Krok 2 Modulo 103 1197/103 = 11 zbytek 34 164 Kontrolní znak Výsledný řetězec ´ CODE 128 Obr. 98 Příklad CODE 128 Speciální a řídící znaky kódu Code 128, slouží jako příkazy pro dekodér. Pomocí znaků kód A, kód B, kód C a SHIFT je možné průběžně měnit výběr znakové sady Code 128. Použitím znaku kód A se budou následující znaky interpretovat jako znaky sady A. Použitím znaku sady B nebo kód C se zvolí odpovídající znaková sada. Nová znaková sada je platná do následující změny. Znakem SHIFT se přepíná mezi sadami A a B, obdobně jako na klávesnici počítače. Kód A, kód B, kód C a SHIFT – jsou speciální znaky FNC1, FNC2, FNC3, FNC4 – jsou řídící znaky Znaky FNC1 až FNC4 – slouží pro speciální účely. Znak FNC1 – je rezervován pro použití kódu v systému EAN. Znak FNC2 – odevzdává dekodéru příkaz, aby doposud přečtená data uložil v dočasné paměti a jejich přenos uskutečnil až po dalším čtení Znak FNC3 – je rezervován pro potřeby řízení dekodéru. Znak FNC4 – je rezervován pro speciální použití Pro použití znaků Start, kód a změna se doporučují dodržet tyto zásady: Začínají-li údaje čtyřmi nebo více numerickými znaky, použije se pro začátek Start (kód C). Vyskytne-li se v datech znak před malým písmenem, použije se Start (kód A). V jiných případech se použije Start (kód B). Je-li použit Start (kód C) a data začínají lichým počtem numerických znaků, použije se před posledním znakem kód A nebo B, Jinak platí zásady uvedené v předchozím bodě. Jestliže se vyskytnou při aplikaci sady A nebo B čtyři nebo více číslic, postupuje se následovně Je-li počet číslic sudý, zařadí se kód C před první znak Je-li počet číslic sudý, zařadí se kód C za první znak Jestliže se aplikuje kód B a v datech se vyskytuje řídící znak, že po řídícím znaku následuje malé písmeno před dalším řídícím znakem, vloží se znak SHIFT před řídící znak. Jinak se vloží před řídící znak kód A. 165 Jestliže se při aplikaci sady A vyskytne v datech malé písmeno a v případě, že po malém písmenu následuje znak řídící před dalším malým písmenem, vloží se znak SHIFT před malé písmeno. Jestliže je zvolena sada znaků C a v datech se vyskytuje jiný než numerický znak, vsune se kód A nebo B před nenumerický znak dle zásady uvedené v prvním bodě. 10.10. QR kód QR code, neboli QR kód je dvojrozměrný kód, který je zapsán do čtverce. Tato zkratka QR vznikla z anglického sousloví Quick Response (v doslovném překladu znamená Rychlá Odpověď). Tím, že je tento kód dvojrozměrný (2D), musí mít ve svých 3 rozích (vrcholech) poziční znaky (symboly) ve formě soustředěných čtyřúhelníků. Ve čtvrtém vrcholu má značku ve tvaru menšího čtyřúhelníku a ve spojnicích mezi těmito 4 hraničními znaky úsečky tvořené střídavě bodem a mezerou. Ve verzi micro QR některé prvky chybí, aby bylo možné zaznamenat menší objem dat na menší fyzické rozměry. Tento systém má velice vyspělí systém kontroly chyb, neboť umí znova obnovit 7 – 30% již ztracených dat (úroveň L - Low umí obnovit až 7% dat, úroveň M – Medium umí obnovit až 15% dat, úroveň Q – Quartile umí obnovit až 25% dat a úroveň H – High umí obnovit až 30% dat). Obr. 99 Verze QR kódů a) b) c) d) e) f) je verze s verze 1 s rozlišením 21×21 bodů a obsahuje 6 znaků je verze 2 (25×25 bodů) a obsahuje 18 znaků je verze 3 (29x29 bodů) a je vněm zakódováno 36 znaků je verze 4 (33×33 bodů) a v jeho obsahu je 54 znaků je verze 10 (57×57) a tento QR kód obsahuje 138 znaků je verze 40 s rozlišením 177 x177 a v tomto kódu je zakódováno několik tisíc znaků 166 10.11. Kód Data Matrix Jedná se o další typ dvojrozměrného kódu, který umí zakódovat celou ASCII tabulku. Jedná se o čtvercový typ od velikosti 8×8 až po 144×144. Pokud mají být větší vstupní data, tak se tento kód dělí na menší části, který obsahuje tzv. tichou zónu (jedná se o krajní levý a dolní okraj kódu). Tento okraj nenese žádnou informaci. Data Matrix obsahuje algoritmy korekce chyb (z anglického slova Reed-Solomon kód). Tento typ kódu se využívá hlavně v průmyslových úsecích (jsou jimi například označovány některé části PC). Byl vyvinut společností RVSI/Acuity SyMatrix (v dnešní době tato společnost spadá pod Siemens) v říjnu 2005. Obr. 100 Data Matrix kód 10.12. Kruhový kód Kruhový (cirular) kód není další standard, ale způsob zobrazení prakticky libovolného jednorozměrného kódu nikoli jako sled čar, ale spojení těchto čar do soustředných kružnic. Výhodou je to, že poloha čtečky kódů vůči kódu může být libovolná a nevýhodou je větší nárok na místo pro záznam kódu. Obr. 101 Kruhový kód 10.13. RFID RFID neboli identifikace pomocí rádiové frekvence (Radio Frequency Identification) je novější generace kódů pro identifikaci (např. zboží v obchodech). Slouží pro bezkontaktní komunikaci na krátkou vzdálenost. Díky této metodě je možné zboží zabezpečit proti krádeži (tuto technologii můžeme vidět v každém druhém obchodě v obchodních centrech). Pasivní RFID jsou konstruovány tak, že vysílač (snímač, čtečka) periodicky vysílá do okolí elektromagnetické pulsy. Pokud se v blízkosti objeví pasivní RFID čip, využije přijímanou energii k nabití svého napájecího kondenzátoru a odešle odpověď. Pasivní čipy dokážou vysílat buď jedno číslo (elektronické číslo produktu EPC) určené při jejich výrobě, nebo disponují navíc ještě dodatečnou pamětí, do které lze zapisovat a číst další informace (například v případě elektronické peněženky). Aktivní RFID se používá méně často než pasivní systém RFID. Jsou totiž složitější a dražší, jelikož obsahují navíc i zdroj napájení a jsou schopny samy vysílat svou identifikaci. Kromě svého identifikačního čísla mají většinou prostor pro další informace, které (na podnět obdobný výzvě pro identifikaci) dokážou ukládat nebo odeslat spolu s identifikačním číslem. 167 10.14. Čtení čárových kódů Metody čtení čárových kódů jsou určeny druhem kódu, umístěním pracoviště, tak i potřebou pro konkrétní operaci. Zařízení pro dekódování lze rozdělit do několika skupin. Čtečky na principu pera - tato metoda je založena na tom, že uživatel přejede perovou čtečkou přes čárový kód. Poloautomatické ruční čtečky - zde již uživatel nemusí přejíždět přes kód, ale je nutné čtečku držet ve specifikované vzdálenosti od kódu. Připevněné čtečky pro automatické čtení kódů - princip je založen na tom, že čtečka je fixovaná a např. zboží pokračuje okolo čtečky po páse a kód je snímán a zaznamenáván automaticky. Stále je nutné systém navrhnout tak, aby kód byl vždy na správné straně zboží a v definované vzdálenosti. „Čtecí brány“ pro automatické skenování kódu - kód musí být umístněn tak, aby “brána”, kterou zboží projde, mohla i v krátkém časovém úseku kód zachytit a úspěšně jej dekódovat. Kamery 10.14.1 Pérové čtečky kódů Čtečky obsahují zdroj světla a fotodiodu, která detekuje zdroj světla. Oba tyto prvky jsou umístěny na hrotu pera. Je důležité, aby se operátor s hrotem pera posunul přes celou délku kódu. Zdroj světla generuje světlo a to se odráží s různou intenzitou od kódu (bílá místa pohlcují méně světla než naopak tmavá místa) a na základě tohoto odrazu se generuje na fotodiodě napěťová vlna, pomocí které se následně vyhodnocuje, jaká informace je v kódu obsažena. 168 Obr. 102 Čtení kódu pérovou čtečkou 10.14.2 Laserové scannery Laserové scannery pracují prakticky na stejném principu jako pérové čtečky. Rozdíl je ve zdroji světla, který je ze skeneru vyzařován. Je zde použita laserová dioda jako zdroj světla, která vyzáří paprsek a pomocí kmitajícího zrcátka nebo rotujícího hranolu se tento paprsek promítne na kód, který se požaduje pro skenování. Princip zachycení odraženého světla je stejný jako u perové čtečky (je zde fotodioda citlivá na světlo). Světlo je zde emitováno a laděno na specifickou frekvenci a fotodioda je konstruována jen na detekování tohoto modulovaného světla. Výhodou těchto čteček oproti perovým čtečkám je vtom, že přes celou délku kódu se tato čtečka nemusí přesouvat, neboť velikost paprsku je dána vzdáleností čtečky od kódu (tzn., že volbou vhodné vzdálenosti je možné rozprostřít paprsek po celé délce kódu). Obr. 103 Laserové čtečky 169 Obr. 104 Metoda čtení Paprsek čtečky nemusí být kolmo ke kódu, neboť poměr velikosti mezer a čar je zachován. Pod kódem je zakresleno, jak bude vypadat výstupní graf, který se bude zpracovávat. 10.14.3 Omni čtečka kódů Tyto čtečky představují složité laserové scannery. Využívají v drtivé většině případů laserového paprsku, jehož podoba je tvořena zrcadlovým hranolem nebo mnoha speciálně poskládanými zrcadly. Obrovská výhoda těchto čteček je čtení kódu z různých uhlů a hlavně zvládnou číst i zničený (nemyslí se např. úplně roztržený) kód, neboť zde obyčejné ruční scannery nestačí a nezvládnou tento kód identifikovat. Další výhodou těchto čteček je, že uživatel pouze nasměruje kód směrem k paprskům (rychlejší skenování než u perových nebo laserových čteček), nevýhodou ale je, že konstrukce těchto čteček je značně složitější, než u předchozích dvou typů. Obr. 105 Omni čtečka kódů 10.14.4 Kamery Kamera je definována jako zařízení umožňující zachycení obrazu a zvuku pro pozdější interpretaci. Kamery se liší svým použitím, kvalitou obrazu, kvalitou zpracování a hlavně cenou. Kvalita obrazu je nejdůležitější vlastností kamery. Je závislá především na těchto parametrech a funkcích. Typ obrazového snímače 170 Schopnost zobrazení špatně osvětlené scény Možnost výměny objektivů Rozlišení videa Velikost souboru a propustnost Kompenzace světla na pozadí Schopnost zachycení pohybujících se objektů Další vylepšení obrazu Další zdroje Muchna, Petr. Evidence hodnocení studentù. [Online] 2006. [Citace: 29. 10 2013.] http://graphics.zcu.cz/files/BP_2006_Muchna_Petr.pdf. Adriana Benadíková, Štefan Mada, Stanislav Weinlich. Čárové kódy automatická identifikace. Praha : Grada, 1994. ISBN 80-85623-66-8. Passive & Active RFID. Wireless Vision. [Online] [Citace: 25. 4 2014.] http://www.wirelessvisionme.com/products-solutions/technologies/passive-activerfid/. Tihon, Karel. Implementace čárového kódu do výrobního procesu malé firmy. [Online] 2009. [Citace: 29. 10 2013.] 171
Podobné dokumenty
Bioelektrické jevy a jejich měření (B150P30)
nevyvíjela. Až v 50. letech 20. století začala klinická aplikace různých elektrofyziologických
metod v očním lékařství, a to zejména zásluhou skandinávského oftalmologa Karpeho. U nás
se o rozvoj t...
fotometrie. - České vysoké učení technické v Praze
1 Úvod
Světlo je formou energie, a tudíž jej lze kvantitativně měřit. Z hlediska měření můžeme
uvažovat dva základní přístupy. Můžeme zohlednit vliv lidského oka (důležité zejména pro
zrakovou poho...
Zde - FIT
studenty, učitele, zaměstnance a přátele fakulty o tom, co
se právě děje, jaké má fakulta
plány, zájmy a výsledky, a vedle toho také fakultu postupně představit okolnímu světu
v celé její kráse. Sn...
Barva a výtvarná kompozice - Modernizace nově zřízeného ateliéru
1.1.2 Fyzikální podstata světla
Různé barvy jsou fyzikálně odlišeny pouze vlnovou délkou (λ, lambda) a kmitočtem
světla. Oko vnímá tyto rozdíly jako barvu světla, nebo jako barvu povrchu, na který
...
ict sternberk - Střední škola logistiky a chemie
Základní součástí disku jsou kovové plotny (které se otáčejí a tato rychlost je důležitým
parametrem disku - 5400 či 7200 ot./min) nad jejichž povrchem se pohybuje záznamová
hlavička uchycená na po...
skladování brambor - Výzkumný ústav bramborářský Havlíčkův Brod
SKLADOVACÍ PODMÍNKY SUROVINY NA SMAŽENÍ
Úprava podmínek ve skladu (skladovací teplota, vlhkost vzduchu, složení atmosféry) podle požadavku jednotlivých užitkových směrů je prováděna provětráváním....
MS1633 Instalační a uživatelský návod (česky)
Průvodce řešením problémů
Následující průvodce je pouze pro referenční účely. V případě, že problémy