SA520411041B1 - نظام وطريقة لمعالجة الصور والتعرف على السمات - Google Patents

Abstract

يتعلق الاختراع الحالي بأنظمة وطرق لمعالجة بيانات صورة ثلاثية الأبعاد لعزل السمات الخاصة داخل بيانات الصورة. أحد التطبيقات التمثيلية هو اختبار غير مدمر للكشف عن تشوه البنيات من بيانات الصورة. تتضمن طرق عزل السمات البارزة إنشاء تقريب "خط قاعدة" لصورة السطح عن طريق التقسيم الفرعي للصورة إلى شبكة من المستويات المثلثة، تقريب القيمة المُقاسة لكل مستوى وطرح الأساس من بيانات الصورة الأصلية لإنشاء صورة معالجة. العملية لتحديد شبكة مستوى المثلث، وتقريب كل مستوى وإجراء طرح خط القاعدة يمكن أن تنتج صورة نهائية مُعالجة تتضمن تغييرات في قيمة السمة التي تحدث ضمن مستوى مثلث محدد، مما يمكن أن يشير إلى تشوه، بينما تتم إزالة التغييرات في قيمة السمة التي تحدث عبر مناطق أكبر إزالة جزئية على الأقل، والتي يمكن أن تكون إنتاجاً للمتغيرات البيئية ومتغيرات الفحص، من مجموعة البيانات الناتجة. شكل 3.

Description

نظام وطريقة لمعالجة الصور والتعرف على السمات ‎System and Method for Image Processing and Feature Recognition‏ الوصف الكامل خلفية الاختراع يتعلق الاختراع الحالي بمنهجيات معالجة صورة ويتعلق تحديداً بأنظمة اختبار غير ‎Bade‏ وبطرق لتحليل بيانات صورة سطح بنية لتعيين السمات البنائية متضمنة تشوه مادة. تتعرض بُنى خطوط الأنابيب والسفن المستخدمة فى صناعة النفط والغاز إلى إجهادات بمرور الوقت والتي يمكن أن تتراكم لينتج عنها عيوب في البنية. لسوءء الحظء من الصعب نمطياً تحديد

إذا كانت تلك ‎all‏ تتعرض لإجهادات مُتلفة حتى تظهر عيوب يمكن ملاحظتها بسهولة. ‎dal)‏ تقنيات الفحص غير المتلفة للمواد ‎dill)‏ على سبيل المثال؛ الأنابيب غير المعدنية المستخدمة فى خطوط الأنابيب؛ محدودة. بالنسبة للجزءٍ الأكبرء تكون التقنيات المتاحة حتى الآن سواء مدمرة للمادة أو تجريبية وغير موثوق بها. علاوة على ذلك؛ بالنسبة لأنظمة معالجة الصورة

0 الحالية للكشف عن سمات داخل صورة سطح تم فحصه يتم نمطياً التركيز على سمات التوسطء التسوية والعزل على أساس التردد. بصفة عامة؛ يمكن أن تكون الأنظمة غير المدمرة الحالية وتقنيات المراقبة لفحص المواد غير مناسبة للكشف بشكل فعّال عن وجود إجهادات على أو في المادة مثلا ‎alga]‏ شد أو إجهاد ضغط بدقة وانضباط كافيين بحيث يمكن التنبؤ بالعيوب قبل حدوثها .

5 .تم استعمال التقريب السطحي باستخدام تقنيات الرسومات بالحاسوب لمعالجة مجموعات بيانات صورة. هناك العديد من الطرق لتقربب السطح بما في ذلك؛ تقريب شبكة ‎[Aa ye‏ مستطيلة يستخدم مريعات أصغر لتقطيع نطاق سطح ‎0S‏ ¢ شبكة منتظة مثلثة تستخدم مثلثات لها نفس الشكل؛ شبكة غير منتظمة مثلثة تستخدم مثلثات لها أي؛ إلخ. مع ذلك؛ يمكن أن تتطلب تقنيات الحاسب والخوارزميات الحالية لتقريب السطح تخزين بيانات رقمية كبيرة وأجهزة حاسوب ضخمة بسبب تعقد

0 خوارزميات المعالجة؛ وأنظمة مراقبة.

هناك حاجة لنظام وطريقة للكشف بشكل ‎Jad‏ عن سمات بيانات صورة سطح من خلال معالجة صورة بالحاسوب بوضوح ودقة كافيين. بصفة خاصة أكثر؛ هناك حاجة لنظام معالجة ومراقبة صورة الذي يعزل السمات ويمكن استخدامه لتحديد مقدار التشوه المادي للبّنى من بيانات الصورة المتجمعة باستخدام أجهزة فحص بصرية. بالنسبة لهذه الاعتبارات وغيرها يتم تقديم الكشف الوارد هنا. الوصف العام للاإختراع يتعلق الاختراع الحالي بطريقة ينفذها حاسوب للكشف عن تشوه بنية من بيانات صورة متعددة الأبعاد لسطح البنية الملتقطة بجهاز فحص بصري. في أحد الجوانب» يتم توفير طريقة ينفذها حاسوب للكشف عن تشوه بنية من ‎lily‏ صورة متعددة 0 الأبعاد لسطح البنية الملتقطة بجهاز فحص بصري. تحديداً؛ تتضمن الطريقة خطوة توفير بيانات صورة متعددة الأبعاد لسطح البنية عند معالج؛ ‎Cus‏ تشمل بيانات الصورة مجموعة من نقاط البيانات التي يتم قياسها باستخدام جهاز الفحص البصري. بصفة خاصة ‎ST‏ ¢ تتضمن كل نقطة بيانات: (1) بيانات موقع تحدد موقع خاص على السطح الذي تم التقاط نقطة بيانات خاصة به في بُعدين على الأقل؛ و(2) بيانات قيمة سمات متضمنة على الأقل قيمة 2 خاصة لنقطة البيانات 5 الخاصة المقاسة باستخدام جهاز الفحص. تتضمن الطريقة أيضاً خطوة تطبيق؛ مع المعالج؛ نموذج تقسيم سطح على بيانات الصورة. بصفة خاصة ‎GST‏ ¢ يتضمن تطبيق نموذج تقسيم السطح خطوة تقسيم السطح الذي تمثله بيانات الصورة إلى مستويات متعددة على شكل متوازي مستطيلات؛ وتقسيم فرعي لكل من المستويات على شكل متوازي مستطيلات إلى اثنين من مستويات المثلثات؛ على التوالي. تتضمن الطريقة أيضاً خطوة حساب؛ مع المعالج؛ قيمة سمة 0 تقريبية 2 لكل من مستويات المثلثات. بصفة خاصة أكثر؛ يتم حساب قيمة السمة لمستوى مثلث خاص على أساس قيمة سمة مُقاسة 2 لواحدة أو أكثر من نقاط البيانات ضمن مستوى المثلث الخاص. تتضمن الطريقة أيضاً خطوة حساب؛ مع المعالج على أساس قيمة سمة تقريبية ‎Z‏ قيمة سمة مضبوطة / لكل من مجموعة نقاط البيانات. بصفة خاصة أكثر؛ يتم حساب قيمة السمة المضبوطة ‎V‏ لنقطة بيانات خاصة على أساس ‎dad‏ السمة المُقاسة 2 لكل نقطة بيانات خاصة

وقيمة السمة التقريبية المحسوية 2 لمستوى مثلث الذي تكون فيه نقطة البيانات الخاصة. تتضمن الطريقة أيضاً خطوة إنشاء صورة معالجة متعددة الأبعاد لسطح تختلف فيه مجموعة البيانات للصورة المعالجة متعددة الأبعاد عن مجموعة البيانات في بيانات الصورة المتوفرة. بصفة خاصة أكثر؛ يتم إنشاء صورة متعددة الأبعاد لسطح مع المعالج على أساس قيمة السمة المضبوطة ‎١/‏

لكل نقطة بيانات. تتضمن الطريقة أيضاً خطوة إخراج معلومات عن طريق المعالج على شاشة عرض» الصورة المُعالجة متعددة الأبعاد للسطح ‎Cum‏ تصور الصورة المُعالجة متعددة الأبعاد في تمثيل بياني التشوه المكتشف للسطح داخل مستوى مثلث محدد من نموذج تقسيم سطح لبيانات الصورة. طبقاً لجانب ‎AT‏ يتم توفير نظام للكشف عن تشوه بنية من بيانات صورة متعددة الأبعاد لسطح

0 ملتقطة بجهاز فحص بصري. يشمل النظام وسط تخزين قابل للقراءة بالحاسوب»؛ واجهة اتصالات بينية وشاشة عرض. يشمل النظام أيضاً واحد أو أكثر من المعالجات المهيأة للوصول إلى وسط التخزين والتي تكون في اتصال تشغيلي مع الواجهة البينية للاتصالات وشاشة العرض. إضافة ‎(SUA‏ يتضمن النظام ‎clang‏ برمجيات مخزنة على وسط التخزين وقابلة للتنفيذ بالمعالج. تتضمن وحدات البرمجيات وحدة الاتصالات النمطية التي؛ عند التنفيذ عن طريق المعالج؛ تهياً

5 المعالج لاستقبال بيانات الصورة متعددة الأبعاد متضمنة مجموعة من ‎Lali‏ البيانات التي يتم قياسها باستخدام جهاز الفحص البصري. تحديداً؛ تشمل نقاط البيانات: بيانات موقع تحدد؛ في بُعدين على ‎(JH‏ موقع خاص على السطح الذي تم التقاط نقطة بيانات خاصة به؛ وبيانات قيمة سمات متضمنة على الأقل قيمة سمة 2 خاصة لنقطة البيانات الخاصة المقاسة باستخدام جهاز الفحص. تتضمن أيضا وحدات البرمجيات وحدة تقسيم سطح؛ عند التنفيذ بالمعالج؛ تهياً المعالج لتقسيم

0 السطح الذي تمثله بيانات الصورة إلى مستويات متعددة على شكل متوازي مستطيلات طبقاً إلى نموذج تقسيم سطح وأيضاً للتقسيم الفرعي لكل من المستويات على شكل متوازي مستطيلات إلى اثنين من مستويات المثلثات؛ على التوالي. تتضمن أيضا وحدات البرمجيات ‎Bang‏ كشف عن سمة التي؛ عند التنفيذ بالمعالج تهياً المعالج لحساب ‎dad‏ سمة تقريبية خاصة 2 لكل من مستويات المثلثات. تحديداً؛ يتم حساب قيمة السمة

التقريبية ‎Z‏ لمستوى مثلث خاص على أساس قيمة سمة مُقاسة 7 لواحدة أو أكثر من نقاط البيانات ضمن مستوى المثلث الخاص. إضافة ‎cll)‏ حيث تهياً إضافياً وحدة الكشف عن سمة المعالج المضبوطة ‎١/‏ لكل من مجموعة نقاط البيانات على أساس ‎dad‏ السمة المُقاسة 7 لنقطة البيانات الخاصة وقيمة السمة التقريبية المحسوية ‎١/‏ لمستوى مثلث تكون فيه نقطة البيانات الخاصة.

تتضمن أيضا وحدات البرمجيات ‎Bang‏ إنشاء صورة التي؛ عند التنفيذ بالمعالج؛ تهياً المعالج لإنشاء» على أساس ‎dad‏ السمة المضبوطة ‎(STV‏ نقطة بيانات» صورة ‎dallas‏ متعددة الأبعاد للسطح الذي تختلف فيه مجموعة البيانات للصورة المعالجة متعددة الأبعاد عن مجموعة البيانات في بيانات الصورة المتوفرة. تهياً أيضاً وحدة إنشاء الصورة المعالج لإخراج معلومات عن صورة

0 1 السطح المعالجة متعددة ‎١‏ لأبعاد باستخدام شاشة عرض . بصفة خاصة أكثر 3 تصور الصورة المعالجة متعددة الأبعاد في تمثيل بياني التشوه المكتشف للسطح داخل مستوى مثلث محدد من نموذ ‎z‏ تقسيم السطح لبيانات الصورة . يتم تقدير هذه الجوانب» السمات؛ والمزايا وغيرها من الوصف المرفق للنماذج المحددة من الاختراع والأشكال التوضيحية وعناصر الحماية المرفقة.

5 شرح مختصر للرسومات الشكل 1 هو منظر تخطيطي لجهاز فحص لالتقاط بيانات صورة متعددة الأبعاد لبنية طبقاً لأحد نماذج الاختراع الحالي؛ الشكل 2 هو مخطط مرحلى تخطيطى لمكونات جهاز حوسبة لتحليل بيانات صورة متعددة الأبعاد طبقاً لأحد نماذج الاختراع ‎(all‏

الشكل 3 هو مخطط متتابع نظامي يوضح روتين لتحليل بيانات صورة متعددة الأبعاد طبقاً لأحد نماذج الاختراع الحالي؛ الشكل 14 هو مخطط تصوري يوضح بنية بيانات من بيانات صورة طبقاً لأحد نماذج الاختراع الحالى؛

الشكل 4ب هو تمثيل بياني لبيانات صورة سطح عند مراحل متنوعة من المعالجة طبقاً لأحد نماذج الاختراع الحالي؛ الشكل 4ج هو تمثيل بياني لشبكة مستوى مثلث من بيانات صورة سطح طبقاً لأحد نماذج الاختراع الحالى؛ الشكل 4د هو تمثيل بياني ثلاثي الأبعاد لمستوى مثلث لبيانات صورة سطح طبقاً لأحد نماذج الاختراع الحالي؛ الشكل 15 هو تمثيل بياني ثلاثي الأبعاد لبيانات صورة سطح مشتملة على قيم سمات ملاحظة طبقاً لأحد نماذج الاختراع ‎(all‏ ‏الشكل 5ب هو تمثيل بياني ثلاثي الأبعاد لقيم السمة التقريبية من بيانات صورة السطح من الشكل 0 5أ طبقاً لأحد نماذج الاختراع الحالي؛ الشكل 5ج هو تمثيل بياني ثلاثي الأبعاد لبيانات صورة سطح معالجة متراكبة على التمثيل البياني لبيانات صورة سطح من الشكل 15 طبقاً لأحد نماذج الاختراع ‎(lal‏ ‏الشكل كد هو تمثيل بياني ثلاثي الأبعاد لبيانات صورة سطح معالجة من الشكل 5ج طبقاً لأحد نماذج الاختراع الحالي؛ 5 الشكل 5ه هو تمثيل بياني ثلاثي الأبعاد لبيانات صورة سطح معالجة متراكبة على مخطط مقسم إلى مثلثات لبيانات صورة سطح طبقاً لأحد نماذج الاختراع الحالي؛ الشكل 5و هو تمثيل بياني ثلاثي الأبعاد لبيانات صورة سطح معالجة من الشكل 5ه طبقاً لأحد نماذج الاختراع الحالي؛ و الشكل 5ز هو منظر مفكك لتمثيل بياني ثلاثي الأبعاد لطبقات من بيانات صورة سطح معالجة طبقاً لأحد نماذج الاختراع الحالي. الوصف التفصيلى:

من خلال نظرة عامة ومقدمة؛ تتعلق الأنظمة والطرق المكتشفة هنا بمنهجيات معالجة صورة ينفذها الحاسوب مصممة ‎"dalled!‏ صور لاستقراء؛ ‎(Jie‏ التأكيد على السمات الخاصة وتحديدها ضمن بيانات الصورة. كمثال غير محدود؛ يمكن تطبيق أنظمة وطرق معالجة الصورة المكتشفة في أنظمة اختبار غير مدمرة ‎(NDT)‏ لفحص المواد والكشف عن تشوهات في بنية مادة منتظمة

بصفة عامة وبطريقة أخرى. طبقاً لذلك؛ بينما يتم إضافياً وصف الأنظمة والطرق التمثيلية هنا بتطبيقها في تلك الأنظمة لقياس تشوه بنيات المادة؛ لا يكون تطبيق خوارزميات المعالجة التمثيلية محدوداً؛ حيث يمكن استخدام الخوارزميات لمعالجة والكشف عن سمة باستخدام باستخدام أي تشكيلة من الصور متعدد الأبعاد أو؛ بصفة عامة أكثرء أي مخطط ثلاثي ‎cla)‏ مصفوفة؛ أو ممتد (يشار إليهم ‎las‏ على أنهم 'صورة” أو 'بيانات صورة").

0 على نطاق واسع؛ تتضمن الطرق التمثيلية لعلاج بيانات الصورة متعددة الأبعاد إنشاء صورة "بخط القاعدة" متعددة الأبعاد وطرح خط القاعدة (أي؛ طرح خط القاعدة من الصورة الأساسية) لإنشاء صورة معالجة. على سبيل المثال؛ في تطبيق لتحليل صورة ثنائية الأبعاد؛ تهياً الطريقة التي ينفذها الحاسوب معالج جهاز حوسبة لإنشاء سطح خط قاعدة الذي يتم طرحه من الصورة الأصلية بغرض إزالة المتغيرات "طويلة المدى" ‎lie)‏ امتداد مناطق أكبر) من مجموعة ‎lL‏ بحيث يتم

5 الحفاظ فقط السمات "الأكثر دقة' أو الموضعية؛ بينما يتم تسطيح مجموعة البيانات المتبقية. يتم وصف النماذج المكتشفة بصفة خاصة أكثر مع بيانات الصورة المعالجة ثلاثية الأبعاد؛ تحديداً؛ مخططات ثلاثية الأبعاد لبيانات صورة السطح التي تم التقاطها باستخدام جهاز فحص بصري أثناء فحص ‎NDT‏ لبنية؛ مع ذلك؛ يمكن امتداد نفس الإجراء إلى مجموعات بيانات لها أبعاد أعلى أيضاً.

يتم باختصار هنا وصف المواد البنائية التمثيلية التي يتم تصميمها لتسهيل اختبار ‎NDT‏ وأجهزة الفحص التمثيلية التي يتم استخدامها لإنشاء مجموعات بيانات صورة السطح ثلاثية الأبعاد ووصفها بمزيد من التفاصل في طلب براءة الاختراع الأمريكية المعلق بصورة مشتركة والذي تم تعيينه ‎sale‏ رقم: 15/082.327؛ بعنوان "أنظمة وطرق لإنشاء واختبار بنيات فوتونية مركبة"؛ المسجل في 28 مارس» 2016 وياسم المخترعين بوفيرو» وأخرين.

بصفة عامة؛ أثناء اختبار ‎NDT‏ يتم تحديد موضع جهاز فحص لانبعاث ‎dad]‏ على منطقة بسطح بنية. يمكن الكشف عن الإشعاع المنحرف عن سطح البنية (و/ أو من داخل البنية) وأي سمات دورية داخل البنية أو على السطح ‎Oe)‏ حواجز شبكية دورية»؛ مواد مفلورة؛ إلخ) باستخدام مستشعر إشعاع لجهاز الفحص. طبقاً ‎(cll)‏ باستخدام الضوءٍ المنحرف الذي تم الكشف عنه؛

يمكن لجهاز المعالجة تحليل بيانات الصورة لتحديد إذا كان قسم من السطح المفحوص تعرض لمراقبة شرط البّنى الكبيرة في المجال؛ مثلا خطوط الأنابيب وأوعية التخزين؛ يمكن دمج المواد التي تسهل اختبار ‎(NDT‏ طمرها أو إرفاقها مع البّنى للعمل كمؤشرات للحالة البنائية. يمكن أن تتضمن تلك المواد بُنى تخضع لتغيير في معلم دليل استجابة للتشوه. تشتمل إحدى الفئات الهامة لتلك

0 المواد على مواد فوتونية دورية» متضمنة حواجز شبكة ضوئية وبلورات فوتونية. تكون أنماط الحيود المرسلة عن طريق المواد الفوتونية استجابة للإشعاع حساسة بدرجة كبيرة للتباعد الدوري لعناصر مكوناتها. بالتالي؛ يمكن الكشف عن أي تشوه أو تشوش من قاعدة تتعرض لها المواد الفوتونية المطمورة؛ نظراً إلى؛ على سبيل المثال؛ الإجهاد الانضغاطي؛ الانحناء؛ التغيرات في درجات الحرارة؛ إلخ» في فارق مقابل في نمط الانحراف للبنية المشوش من القاعدة. التغير في نمط

5 الاتحراف يمكن أن يتناسب في حجم التشوش ويمكن التقاطه وقياسه باستخدام جهاز فحص. يوضح الشكل 1 نموذج تمثيلي لجهاز فحص 100 مستخدم لفحص بنية 150 متضمن مادة فوتونية 103 (مثلاء مطمورة في ‎cdi)‏ غير موضحة). يمكن أن تشتمل المادة الفوتونية 103 على شبكة انحراف لكن يمكن أن تشتمل أيضاً على 8 أخرى تُظهر تغيير دوري في خاصة بصرية؛ مثلا مؤشر انكسار. يشتمل الجهاز 100 على مبيت 105 محتوي على عدد من

0 المكونات المستخدمة لفحص البنية الذي يمكن تحديد موضعه وتحريكه كوحدة بطول البنية. لهذا الغرض يمكن اقتران المبيت بوسط ناقل» مثلا إنسان آلي أو طائرة مسيرة؛ أو بطريقة ‎edly‏ يمكن أن يتضمن المبيت آلية قيادة وعجلات للتنقل التلقائي. يتحدد داخل المبيت 105 موضع مصادر الإشعاع 110؛ 115 التي يتحدد موضعها لتوجيه الإشعاع تجاه مقطع من البنية 150 خلال فتحة 107 من المبيت. على الرغم من تصوير

مصدرين إشعاع؛ في بعض النماذج يمكن استخدام مصدر واحد؛ ‎Ag‏ نماذج بديلة؛ يمكن استخدام

أكثر من مصدرين. في تطبيق تمثيلي؛ يكون مصدر الإشعاع 110 عبارة عن مصدر ليزر (طول موجي واحد) ويكون مصدر الإشعاع 115 عبارة عن مصدر إشعاع منتشر يبعث مجموعة من الأطوال الموجية المختلفة. يتخذ مصدر الإشعاع المنتشر 115 نطاق واسع من الأشكال ويمكن أن يبعث إشعاع خلال نطاق واسع أو ضيق من الأطوال الموجية؛ في الطيف المرئي و/ أو خارج الطيف المرئي. على سبيل المثال؛ يمكن تطبيق مصدر الإشعاع المنتشر باستخدام ‎LED‏ أبيض؛ ضوءٍ وميضي؛ باعث أشعة ‎us)‏ أو إشعاع محيط طبيعي. يمكن تهيأة واحدة أو أكثر من العدسات؛ مثلا 120 للتركيز على الإشعاع المنبعث من مصدر الإشعاع المنتشر 110 على البنية 0 من أجل الفحص. في العملية؛ يمكن حيود الإشعاع الذي تم استقباله عند مادة فوتونية 103 وانعكاسه مرة أخرى تجاه 0 الفتحة 107 من جهاز الفحص. في بعض النماذج؛ يتضمن الجهاز 100 عاكس 125 (كما هو مصور) موضوع لاستقبال الإشعاع المنحرف من المادة الفوتونية. يمكن توجيه العاكس 125 وواحد أو أكثر من مكونات التركيز 128 لتوجيه الإشعاع الوارد وتركيزه إلى مستشعر الإشعاع 0. يمكن تطبيق مستشعر الإشعاع 130 بعدة طرق متضمنة آلة تصوير رقمية؛ كاشف أشعة تحت الحمراء مضاع ضوئي بجهاز مقترن بشحنة ‎(CCD)‏ أغشية فوتوغرافية؛ إلخ. في النماذج 5 التي يُشكل فيها المستشعر عنصر واحد؛ يتم استخدام مقدار أو شدة خرج الإشارة بواسطة المستشعر لتحديد الإزاحة الضوئية. بالنسبة للمستشعرات التي تتضمن مصفوفة من العناصر؛ مثلا مصفوفة ‎«COD‏ توفر استجابة عنصر مصفوفة محدد ‎(gl)‏ موضع) معلومات ‎(Sar‏ عن طريقها تحديد الإزاحة الضوئية. في النموذج المصور؛ يتم اقتران مستشعر الإشعاع ‎dae‏ ويرسل بيانات مستشعر تم التقاطها إلى معالج محلي 140. يمكن ترتيب جهاز الفحص 100 مع أجهزة حاسوب 0 متنوعة ومكونات برمجيات تعمل على التمكّن من تشغيل جهاز الفحص ‎og‏ بصفة خاصة ‎SST‏ ‏تنفذ العمليات المتعلقة بتحليل المعلومات التي تم التقاطها عن طريق مستشعر الإشعاع 130. إضافة لذلك أو في نماذج بديلة؛ يتضمن الجهاز 100 وحدة اتصالات نمطية ‎Oli)‏ جهاز استقبال وإرسال لاسلكي أو واجهة اتصالات بينية أخرى سلكية أو لاسلكية) لإرسال بيانات المستشعر إلى جهاز حوسبة عن بُعد للمعالجة الإضافية لبيانات الصورة الملتقطة؛ حسب الوصف 5 الإضافي هنا.

الشكل 2 هو مخطط كتلي يوضح تصوير أجهزة الحاسوب التمثيلية ومكونات البرمجيات لجهاز حوسبة 200 لمعالجة بيانات صورة متعددة الأبعاد طبقاً لواحد أو أكثر من النماذج المكتشفة. يمكن ترتيب جهاز الحوسبة 200 مع أجهزة حاسوب متنوعة ومكونات برمجيات تعمل على تنفيذ الطرق التمثيلية لتحليل بيانات صورة السطح متعددة الأبعاد ‎CRASH‏ بصورة انتقائية عن السمات. على سبيل المثال وبدون تحديد؛ في تطبيق تمثيلي أكثر خصوصية موصوف إضافياً هناء يمكن تهيئة جهاز الحوسبة لإجراء عمليات متعلقة بتحليل معلومات عن بيانات الصورة التي تم التقاطها بواسطة جهاز التصوير 100 بغرض الكشف عن السمات البارزة للبنية المفحوص ‎Die)‏ تشوه). كما هو موضح في الشكل 2 تتضمن مكونات جهاز الحوسبة 200 معالج 240 ولوحة دائرة 0. كما هو موضح في الشكل 2 يمكن أن تتضمن لوحة الدائرة ذاكرة 255؛ واجهة اتصالات 0 بينية 260 ووسط تخزين قابل للقراءة بالحاسوب 265 الذي يمكن الوصول إليه عن طريق المعالج 0. يمكن أيضاً اقتران المعالج 240 و/ أو لوحة الدائرة 250 مع شاشة عرض 270 لإعطاء معلومات بصرباً إلى مُشغل (مستخدم)؛ واجهة مستخدم بينية 275 لاستقبال مدخلات المُشغل؛ وإخراج صوت 280 لتوفير تغذية عكسية صوتية كما هو مفهوم من قبل هؤلاء المهرة في المجال. على سبيل المثال» يمكن أن يرسل الجهاز 200 إشارة مرئية من شاشة العرض 270؛ على سبيل 5 المثال؛ صورة السطح الملتقطة باستخدام جهاز الفحص 100 أو صورة معالجة للسطح تصور السمات المحددة المكتشفة طبقاً إلى خوارزميات معالجة الصورة التمثيلية الموصوفة إضافياً هنا. على الرغم من تصوير المكونات المتنوعة سواء بشكل مستقل عن» أو كجزءِ من لوحة الدائرة 250 من الممكن تقدير أنه يمكن ترتيب المكونات في هيئات متنوعة. يعمل المعالج 240 على تنفيذ تعليمات البرامج التي يمكن تحميلها في الذاكرة. يمكن تنفيذ المعالج 0 240 باستخدام العديد من المعالجات؛ للب متعدد المعالجات؛ أو نوع آخر ما من المعالج. يمكن الوصول إلى الذاكرة 255 عن طريق المعالج 240 بالتالي ‎(Ka‏ المعالج من استقبال وتنفيذ التعليمات المخزنة على الذاكرة و/ أو المخزن. يمكن تطبيق الذاكرة 255 باستخدام؛ على سبيل المتال» ذاكرة وصول عشوائي ‎(RAM)‏ أو أي وسط تخزين ‎AT‏ مناسب قابل للقراءة بحاسوب متطاير أو غير متطاير. إضافة لذلك» يمكن تثبيت الذاكرة 255 أو إزالتها. يمكن أن يتخذ وسط 5 التخزين 265 أشكال مختلفة؛ اعتمادا على التطبيق المحدد. على سبيل ‎(JU)‏ يمكن أن يحتوي

وسط التخزين 265 على واحد أو ‎JST‏ من المكونات أو الأجهزة ‎Mie‏ قرص صلب؛ ذاكرة وميضية»؛ قرص ضوئي قابل لإعادة ‎(ASH‏ شريط ممغنط قابل لإعادة الكتابة؛ أو توليفة من المذكور أعلاه. يمكن أيضاً تثبيت وسط التخزين 265 أو إزالته أو استبعاده مثلا أنظمة تخزين بيانات معتمدة على السحابة (ذاكرة بعيدة أو هيئة تخزين غير موضحة). يمكن أن تتضمن اللوحة 250 أيضاً أو يمكن أن تقترن مع مصدر قدرة (غير موضح) لإمداد جهاز الحوسبة بالقدرة. يمكن ترميز واحدة أو أكثر من وحدات البرمجيات 285 في الذاكرة 255 و/ أو وسط التخزين 5. يمكن أن تشتمل وحدات البرمجيات على واحد أو أكثر من البرامج أو التطبيقات التي بها رمز برنامج حاسوب أو مجموعة من التعليمات التي يتم تنفيذها في المعالج 240. يمكن كتابة رمز برنامج الحاسوب أو التعليمات لإجراء العمليات ولتطبيق جوانب الأنظمة والطرق المكتشفة هنا 0 بأي توليفة من واحدة أو أكثر من لغات البرمجة. بينما يتم تخزين وحدات البرمجيات محلياً في المخزن 265 أو الذاكرة 255 وتنفذ محلياً في المعالج 240؛ يمكن أن يتفاعل المعالج مع منصة حوسبة عن بُعد؛ يفضل لاسلكياً من خلال واجهة اتصالات بينية 260؛ ومن خلال شبكة بمنطقة محلية أو واسعة لإجراء الحسابات أو التحليل. أثناء تنفيذ وحدات البرمجيات 285؛ تتم تهيأة المعالج 240 لتنفيذ العديد من العمليات المتعلقة 5 بتحليل بيانات الصورة متعددة الأبعاد. حسب الوصف بتفصيل أكثر أدناه. تتضمن وحدات البرمجيات؛ على سبيل المثال ويدون تحديد: وحدة تقسيم سطح 290 التي تهياً المعالج لتقسيم بيانات صورة السطح إلى عدد من الأسطح المنفصلة؛ وحدة كشف عن سمة 29؛ التي تهياً المعالج لتحليل بيانات السمة ضمن الأسطح المنفصلة ولاستقراء؛ ‎(Jie‏ التركيز على السمات الخاصة وتحديد مقدارها ضمن بيانات صورة السطح؛ وحدة إنشاء صورة 2944 التي تهياً المعالج 0 لإنشاء صورة معالجة تمثل السطح وتركز على السمات المكتشفة لإخراج معلومات من خلال شاشة عرض 270؛ ووحدة اتصالات نمطية 296( التي تهياً المعالج للاتصال مع أجهزة بعيدة ‎SU)‏ جهاز الفحص 100) من خلال وصلة اتصالات (غير موضحة) مثلا شبكة اتصالات أو أي وصلة اتصالات إلكترونية سلكية أو لاسلكية. يُمكن أن يُشكل رمز البرنامج من وحدات البرمجيات 285 وواحد أو أكثر من أجهزة التخزين القابلة 5 لقراءة بحاسوب غير مؤقتة (مثلا الذاكرة 255 و/ أو المخزن 265( برنامج حاسوب يمكن

تصنيعه و/ أو توزيعه طبقاً للكشف الحالي؛ كما هو معروف لهؤلاء المهرة العاديين في المجال. إضافة لذلك؛ يمكن أيضاً تخزين المعلومات و/ أو البيانات ذات الصلة بهيئة وتشغيل الأجهزة والطرق الحالية مع وحدات البرمجيات. يمكن أن تتضمن تلك المعلومات الإعدادات الموصوفة والمعلمات المتعلقة ببيانات الصورة متعددة ‎cole)‏ الخصائص المعروفة ‎OU‏ والأشياء التي تمثلها بيانات الصورة متعددة الأبعاد ‎Sie)‏ الخواص المتوقعة للمواد الفوتونية التي يمكن فحصها ‎Jie‏ ‏أنماط الحيود المتوقعة)؛ وخواص السمات المراد الكشف عنها ‎ie)‏ أنواع تشوه المادة والخواص المرتبطة به مثل الحجم؛ الشكل؛ إلخ). بصورة مشابهة؛ يمكن أيضا تخزين المعلمات التشغيلية التي تخص جهاز الفحص وتسهل تشغيله. الشكل 3 هو مخطط متتابع تخطيطي لطريقة ينفذها حاسوب 300 لتحليل بيانات صورة متعددة 0 الأبعاد لاستقراء؛ ‎(Jie‏ التركزي على السمات الخاصة وتحديد مقدارها ضمن بيانات الصورة. تحديداء يتم وصف الطريقة 300 في سياق معالجة بيانات صورة سطح متعددة الأبعاد تم التقاطها من خلال فحص السطح باستخدام جهاز الفحص 100. في المثال ‎NDT‏ الموصوف هناء يمكن أن تشتمل مادة السطح على شبكة حيود مدمجة أو غيرها من تلك السمات التي تتسم بمعروفة دورية بحيث يغير تشوه البنية المفحوص محليا دورية الشبكة؛ 5 على سبيل ‎JE‏ عن طريق تغيير حجم السمات و/ أو المسافة النسبية بين سمات الشبكة و؛ بالتالي؛ يؤدي إلى تغير في الطور الموجي للضوء المنعكس الذي تم التقاطه بواسطة جهاز الفحص 100. يمكن أن تتطلب الأنظمة والطرق الحالية لتسجيل وتخزين نمط الشبكة المبدئية والملاحظة في عالم ثلاثي الأبعاد؛ وتحليل تلك البيانات من منظور خواص الحيود المعروفة أو المتوقعة؛ على أساس تنقطة بنقطة؛ مصادر حوسبة كبيرة. تتطلب تلك الأنظمة أيضاً قياس وحساب رياضي للخواص البيئية الخاصة والمتغيرات المتعلقة بالفحص التي يمكن أن تؤثر على القيم المقاسة ‎lie)‏ درجة حرارة؛ إضاءة؛ مسافة واتجاه جهاز الفحص بالنسبة للسطح؛ الشكل والبنية؛ إلخ). تتضمن الأنظمة والطرق التمثيلية الموصوفة هنا توليفة من الطرق المحددة؛ التي يمكن تنفيذ كل منها طبقاً لمجموعة خاصة من القواعد والمعلمات؛ هذا يحقق حل قوي وأكثر فعالية ‎Jad‏ وتحديد مقدار 5 السمات البارزة في مجموعة بيانات صورة متعددة الأبعاد عند درجة عالية من الدقة؛ الانضباط

والوضوح في حيث أنه يتم الحفاظ أيضاً على مستوى عالي نسبياً من كفاءة الحوسبة. في نفس الوقت؛ تسمح خوارزميات المعالجة باستخدام أنظمة تصوير أقل تعقيداً وعمليات فحص مُبسطة. علاوة على ذلك؛ من خلال ضبط المعلمات التي طبقاً لها يتم ‎shal‏ خطوات معالجة صورة خوارزمية متنوعة يسمح باستخدام النظام للكشف عن أي عدد من الأنواع المختلفة للسمات ضمن بيانات الصورة وبالتالي يتم توفير حل قابل للضبط بدرجة كبيرة الذي يمكن استخدامه في تشكيلة واسعة من التطبيقات. يبدأ الروتين 300 بالخطوة 305 التي يتم فيها توفير بيانات صورة سطح متعددة الأبعاد عند جهاز الحوسبة 200. كما هو ملاحظ؛ يمكن استقبال مجموعة البيانات متعددة الأبعاد من جهاز الفحص 100 الذي يتم استخدامه ‎andl‏ السطح؛ تسجيل البيانات المقاسة وإرسال مجموعة 0 البيانات إلى جهاز الحوسبة. في بعض التطبيقات؛ يمكن لجهاز الحوسبة استقبال بيانات الصورة في شكل صورة معالجة مسبقاً؛ على سبيل ‎(Jia‏ صورة سطح 411؛ كما هو موضح في الشكل ب (). على سبيل المثال ويدون تحديد؛ يمكن ‎Load‏ تمثيل البيانات متعددة الأبعادفي هيئة مخطط بيانات؛ مصفوفة؛ أو ممتد. الشكل 14 هو تمثيل مصفوفة تمثيلية لمجموعة بيانات ثلاثية الأبعاد 406. 5 تشمل مجموعة البيانات نقاط بيانات بالعدد أ. تشتمل كل نقطة بيانات على الأبعاد أ. يمكن أن يكون كل من أ و»ا أي أعداد صحيحة موجبة ‎dd)‏ »ا > صفر)؛ يكون أ ‎Kg‏ مستقلين بشكل متبادل. كما هو موضح في الشكل 4أ؛ ‎Jian‏ بُعد ‎(Jol‏ "البُعد 1" بالمتغير ‎XT‏ ويتمثل بُعد ثان؛ "بُعد 2" بالمتغيرة ”لا". على سبيل ‎(JB‏ يمكن أن تمثل مجموعة البيانات الفرعية ‎(YX)‏ مجموعة بيانات لتحديد موقع ثنائي الأبعاد. على سبيل المثال؛ أثناء الفحص والتقاط نقاط بيانات الصورة؛ يمكن 0 تهيأة جهاز الفحص 100 لتجميع بيانات تحديد موضع ثنائية الأبعاد ‎Nia)‏ موضع ‎X‏ ولا) باستخدام مستشعرات تحديد موضع متصلة باللوحة (غير موضحة). يجب فهم أنه يمكن استخدام أنظمة تحديد موضع بديلة ثنائية الأبعاد بدون الحيود عن نطاق النماذج المكتشفة؛ على سبيل المثال» يمكن استخدام نظام إحداثيات قطبي مشتمل على زاوية وقيمة مسافة. بصورة مفضلة؛ تتضمن البيانات ثلاثية الأبعاد بيانات ‎and‏ مقاسة واحدة على الأقل؛ ‎Cll‏ ‎"das 25‏ يمثلها المتغير ”2“. على سبيل المثال؛ في المثال ‎NDT‏ العملي؛ يمكن أن ‎Jia‏ 2 قيمة

تدرج لون للإشعاع المنحرف بواسطة السطح المفحوص عند موقع محدد؛ حسب القياس باستخدام

جهاز الفحص 100. كما هو مفهوم» يمكن أن تتعلق قيمة تدرج اللون المقاسة مباشرة بالطول

الموجي للضوء المنعكس بواسطة نقطة محددة على السطح وملتقطة بجهاز التصوير.

في بعض التطبيقات التمثيلية؛ يمكن أن تشتمل البيانات متعددة الأبعاد 306 على مجموعة بيانات لتحديد موقع ثلاثي الأبعاد ‎YX)‏ 2)؛ حيث تشتمل مجموعة بيانات تحديد الموقع على خط

طولي» خط عرضي وارتفاع بالإشارة إلى نظام الإحداثيات ديكارتي ثلاثي الأبعاد؛ أو نظام

الإحدثيات غاوس- كرغر؛ إلخ. كما هو ملاحظ» يفضل أن تتضمن بيانات الصورة المقاسة واحدة

أو أكثر من قيم السمة المقاسة؛ ‎lie)‏ المتغيرة 0؛ الذي يُمثل قيمة تدرج اللون المقاسة بجهاز

الفحص عند النقطة التي لها الموقع ثلاثي الأبعاد).

0 في الخطوة 310 من الروتين 300؛ يتم تقسيم المتمثل ببيانات الصورة متعددة الأبعاد إلى عدد من المناطق الفرعية ‎Abadia)‏ بصفة خاصة ‎ST‏ ¢ فإن المعالج 240( الذي تتم تهيئته عن طريق تنفيذ واحدة أو أكثر من وحدات البرمجيات النمطية؛ متضمنة؛ بصورة مفضلة؛ وحدة تقسيم سطح 0. يمكنه تقسيم السطح 311 إلى عدد صحيح من المستويات على شكل متوازي مستطيلات 2 طبقاً إلى نموذج تقسيم السطح. يوضح الشكل 4ب تخطيطياً سطح 311 (موضح كجزٍ (أ)؛

5 عند القمة) تمثله بيانات الصورة. يوضح الشكل 4ب أيضاً السطح؛ على أنه مقسم إلى عدد من المستويات على شكل متوازي المستطيلات؛ 312 (موضح كجزء (ب)؛ في المنتصف). في بعض النماذج؛ تكون الأشكال متوازية الأضلاع عبارة عن مستطيلات؛ مع ذلك يمكن أن تكون الأشكال متوازية الأضلاع ‎La‏ على شكل مربع. إضافة لذلك؛ في الخطوة 315؛ يمكن ‎Lilia]‏ تقسيم كل متوازي أضلاع من السطح 312 إلى

0 مثثات. بصفة خاصة ‎ST‏ ¢ فإن المعالج 240؛ الذي تتم تهيئته عن طريق تنفيذ واحدة أو أكثر من وحدات البرمجيات النمطية؛ متضمنة؛ بصورة مفضلة؛ وحدة تقسيم السطح 290؛ يمكنه تقسيم الشبكة متعددة الأضلاع 412 إلى مثلثين عن طريق واحد أو أكثر من الخطوط القطرية لمتوازي أضلاع خاص.

في بعض النماذج؛ يمكن تهيئة المعالج لتحديد معلمات نموذج تقسيم السطح. على سبيل المثال؛ يحدد المعالج المهياً عدد من الأشكال متوازية الأضلاع؛ بالإضافة إلى ‎ana‏ وشكل متوازي الأضلاع. بصفة خاصة ‎«JST‏ يمكن تحديد نموذج تقسيم السطح عن طريق المعالج المهياً كدالة على أبعاد المساحة المقاسة ‎lie)‏ حجم السطح و/ أو شكله).

على سبيل ‎(Jl‏ يمكن تحديد شبكة من المثلثات عن طريق تقسيم الصورة تقسيما فرعياً (أو بصفة عامة أكثر مجموعة البيانات) إلى عدد صحيح من المستطيلات التي لها نفس النسبة الباعية (أو العديد من النسب الباعية) للصورة الأصلية (أو مجموعة البيانات بأكملها). على سبيل المثال إذا كان قياس الصورة 400 ‎x‏ 300 بيكسل؛ يمكن تقسيمها إلى 100 مستطيل بمقاس 40 إلى 30 بيكسل؛ أو إلى 10000 مستطيل بمقاس 4 # 3 بيكسل؛ إلخ. إذا لم يمكن تغطية

0 المساحة الكلية للصورة (أو مجموعة البيانات) تغطية كاملة عن طريق عدد صحيح من المثلثات (أو المريعات)؛ عندئذ يمكن إجراء عمليات تقريب أو إهمال. يوضح الشكل 4ب إضافياً مجموعة تمثيلية من نقاط التحكم 420 التي تُشكل القمم الرأسية لمتوازي الأضلاع الذي يقسم السطح 312 تقسيما فرعياً. إضافة لذلك أو بطريقة بديلة؛ يمكن للمعالج المهياً تحديد النموذج لتقسيم الصورة تقسيماً فرعياً إلى 5 شبكة من المستويات متوازية الأضلاع التي لها عدد وحجم محددين كدالة على الوضوح المستهدف لتحليل ومستوى تفاصيل الصورة المعالجة. على سبيل المثال؛ يمكن تحديد وضوح الشبكة متوازية الأضلاع؛ وبالتالي الشبكة المثلثية؛ كدالة على خواص السمات ‎Mie)‏ المقاس» الاستمرارية؛ إلخ) المراد عزلها والتعرض لها من خلال تحليل الصورة عن طريق طرح مستوى القاعدة. بصفة خاصة ‎«iS‏ حسب الوصف إضافيا هناء يمكن أن يؤدي عدد التقسيمات الفرعية الأعلى (أي؛ الأشكال 0 متوازية الأضلاع) إلى صورة "بمستوى القاعدة" أكثر تفصيلاً والتي؛ عند طرحها من الصورة الأصلية؛ يمكن أن تؤدي إلى مقدار أكبر من بيانات الصورة ‎Hi)‏ السمات) التي يمكن تسوبتها من الصورة الأصلية والتركيز فقط على التغيرات التي تحدث داخل الأشكال متعددة الأضلاع المنتفصلة في صورة معالجة ناتجة. طبقاً لذلك» ضبط معلمات نموذج تقسيم السطح يسمح باستخدام النظام لعزل والكشف عن السمات بصورة انتقائية ضمن بيانات الصورة التي بها أنواع 5 مختلفة من الخواص التي تجعل النماذج المكتشفة مفيدة لتشكيلة واسع من تطبيقات الفحص.

يوضح الشكل لجحب؛ على سبيل ‎(Jha)‏ رؤية خيالية دقيقة لمتوازي أضلاع 414 محدد لسطح 412 له قمم رأسية 420أ؛ 420ب» 42ج و420د تم تقسيمها إلى مثلثين بطول خط قطري مصمت 425. يوضح الخط المتقطع 427 ‎ein‏ بديل لتقسيم متوازي الأضلاع إلى مستوى مثلث. طبقاً لذلك؛ تُشكل معاً شبكة الأشكال متوازية المستطيلات التي تم تقسيمها تقسيماً فرعياً إلى مثئات شبكة مستويات مثلثات؛ يمثل فيها كل مثلث مستوى السطح. يمكن أن تكون الشبكة المثلثية وسيلة فعّالة لمعالجة بيانات السطح لأنها تحاكي سمات السطح طبقاً إلى العلاقات المكانية الخاصة ‎cle‏ ويمكنها استخدام عدد محدود من مستويات المثلثات لمحاكاة أي سطح مقوس. في التطبيق التمثيلي؛ يكون لكل من نقاط البيانات التي تمثل منطقة محددة مسبقا من السطح قيمة مُقاسة 2 ‎Ni)‏ قيمة تدرج اللون) التي تمثل خواص فيزيائية محددة من السطح المراد فحصه. 0 يوضح الشكل 4ج مجموعة فرعية من المثلثات الناشئة في الخطوة 315 التي تحدد تمثيل الشبكة المثلثية للسطح 412. في التطبيق التمثيلي الموضح في الشكل ‎zd‏ تكون الخطوط القطرية للأشكال متوازية الأضلاع في الشبكة متوازية مع بعضها البعض؛ مع ذلك تكون الترتيبات البديلة ممكنة. إضافة لذلك؛ يمكن تقدير أنه؛ ينتج عن التطبيقات التي تكون فيها الأشكال متوازية الأضلاع ‎Ble‏ عن مستطيلات أو مربيعات؛ شبكة من المثلثات قائمة الزواياء كما هو موضح في 5 الشكل 4ج. الشبكة المثلثية قائمة الزوايا يمكنها خفض زبادة بنية البيانات؛ توفير مساحة للتخزين؛ ويمكنها تحسين متانة خوارزمية تقسيم وتقريب السطح. بعدئذ في الخطوة 320؛ يتم حساب قيم السمة التقريبية مستويات مثلثات خاصة. حساب قيم السمات لمستوى محدد يعمل على إنشاء تقريب لقيم السمات المقاسة ‎edad‏ من السطح المتمثل بالمستوى المحدد. تحديداً؛ المعالج 240؛ الذي تتم تهيئته عن طريق تنفيذ واحدة أو أكثر من 0 وحدات البرمجيات؛ متضمنة؛ بصورة مفضلة؛ وحدة الكشف عن سمة 292؛ يمكنه حساب قيم السمة التقريبية لأجزاء من سطح الصورة المتمثل بمستويات المثلثات الخاصة. كما هو موصوف ‎clin Lal‏ يمكن حساب قيمة السمة التقريبية طبقاً لمعادلة مستوى مثلث. يوضح الشكل 4ج مثلث قائم الزاوية 430 للشبكة المثلثية المحددة في الخطوة 315 وتشير الأسطر المتقطعة إلى المثلثات المتجاورة التي تُشكل أيضاً جزء من الشبكة المثلثية. يمكن حساب 5 قيمة سمة تقريبية 2 لكل من مثلثات الشبكة طبقاً إلى القمم الرأسية للمثلثات؛ التي يمكن أن تقابل

— 7 1 — نقاط البيانات المُقاسة. يجب أيضاً فهم أنه يمكن أن تكون قيمة السمة التقريبية ‎Z‏ عبارة عن واحدة أو أكثر من القيم؛ تمثيلات المتجه أو المعادلات التي تمثل القيم المُقاسة أو تقريب لها. على سبيل المثال؛ لأن مثلث؛ مثلا مثلث 430؛ يحدد مستوى؛ يمكن استقراء معادلة المستوى من نقاط البيانات للقمم الرأسية 432 2ب و432ج؛ باستخدام؛ على سبيل المتال ويدون تحديد » العلاقة بين السمات المحددة مثلا: المعادلة 1 : ‎Ya)‏ , 276 بول ‎a=2xXg‏ ‏المعادلة 2 : ) ‎b = Xp y Vb y 27 y Vb‏ المعادلة 3: ‎C =X: Ver Z(x, , Ye)‏ ‎Xp - Xq‏ ‎fi‏ لا — ‎Yb‏ | = المعادلة 4: ‎z(xp Vb ) - 27 Ya)‏ ‎Xe = Xa‏ ‎Ye = Yb ac 10‏ = المعادلة 5: ‎z(x, 3) - 27 Ya)‏ المعادلة 6: ‎١ fa‏ المتمعاد - لمانا « لحرا ‎Gelagd — zeae d=‏ لوا م | ب ا أت — ‎tn‏ لمات - ‎elev‏ حلي — ‎olan fn‏ -لوووات) ‎١‏ = فق ‎ab‏ ‎3a) Ite‏ — 3{ لمح ين حلم = ‎{Fe‏ لمن - مدا ا بصفة خاصة أكثر ؛ فى المعادلة 1 2؛ و3؛ ‎Jin‏ كل من 8؛ 0؛ و قمة رأسية واحدة من المثلث. تحتوي المعادلة 1؛ على سبيل المثال؛ على بيانات تحديد موقع ‎(Vg Xg)‏ مع قيمة سمة 5 مقاسة 2( ‎(y,‏ لنقطة البيانات 432أ؛ بينما يكون للمعادلة 2 والمعادلة 3 نفس المعلومات في نفس بنية البيانات لنقاط البيانات 432ب و432ج:؛ على التوالي. بينما تكون 856 و86 عبارة عن حافتي الزوايا» يمثل المتجه ‎acs ab‏ كما هو موضح في المعادلة 4 و5؛ متجهين على نفس المستوى. يحدد حاصل ضرب ‎ab‏ و22؛ كما هو موضح في المعادلة 6» المعروف أيضاً في مجال الفن على أنه متجه ‎hil‏ وعمودي”؛ مصفوفة معاملات لمستوى المثلث في نظام الإحداثيات ديكارتي. ‎clas‏ تعمل المعادلات 6-1 على تقريب النقاط الفردية للبيانات متعددة الأبعاد

— 1 8 —

كمستوى مثلث وتعمل مستويات المثلثات المتعددة معاً على تقريب صورة السطح متعددة الأبعاد. هناك أساليب غير الأسلوب المدرج أعلاه؛ ‎lie‏ تكون المعادلات 6-1 مثال واحد فقط. يمكن التعبير عن المستوى؛ على سبيل المثال؛ باستخدام العلاقة المحددة على أنها: المعادلة ‎z(xg,y,) :7‏ 6 + ع 1+0 ‎٠‏ 4 - 0

يمكن التعبير عن الأسلوب التعبيري المذكورة أعلاه لمستوى ثلاثي ‎cola)‏ بطريقة بديلة بالصيغة التمثيلية التالية: المعادلة 8: نا - 2 + ‎By‏ + عم بالتالى ¢ يمكن تقريب قيمة السمة من نقطة البيانات فى مستوى محدد باستخدام معادلة صيغة المستوى. يمثل الحساب ‎Z‏ قيمة السمة التقريبية لنقطة بيانات. فى أي مستوى مثلث محدد لبيانات

0 السطح؛ يمن حساب ‎dad‏ 2 تقرببية باستخدام تحويل الصيغة كما هو موضح في المعادلة 9؛ التي نستبدل فيها 2 في المعادلة 8 مع ‎(Vo Xg)Z‏ المعادلة 9: ‎Z (x;, Vi) = mh‏ كما هو ملاحظ؛ في التطبيق ‎NDT‏ العملي التمثيلي» يمكن أن تمثل القيمة ‎Z‏ التقريبية تدرج للون. بشكل ‎Jad‏ يعمل حساب القيمة > التقريبية لكل مستوى على إنشاء تمثيل تقريبي لقيمة تدرج اللون

5 للنقاط ضمن كل مستوى. علاوة على ذلك؛ تعمل الشبكة المتجاورة لمستويات المثلثات التي تم تقريبها على إنشاء تمثيل تقريبي لمجموعة متكاملة من بيانات صورة السطح. يجب ملاحظة أنه؛ بالإضافة إلى تعديل مقاس المستويات الفردية لضبط وضوح الصورة والتركيز بصورة انتقائية على أنواع السمات المختلفة؛ يمكن أيضاً ضبط الخوارزمية الحسابية المحددة لتقريب المستويات الفردية طبقاً إلى تطبيق التقنية.

0 بعدئذ في الخطوة 325 يتم إنشاء قيم السمة المضبوطة من بيانات السطح الأصلي. تركز الخطوة 5 بكفاءة وتعزل السمات البارزة لصورة السطح عند مةاقع خاصة على السطح. تحديداً؛ في تطبيق تمثيلي؛ يمكن للمعالج 240؛ الذي تتم تهيئته عن طريق تنفيذ واحدة أو أكثر من وحدات ‎(liao ll‏ متضمنة؛ بصورة ‎ang (Alinta‏ الكشف عن سمة 292؛ يمكنه حساب ‎dad‏ السمة

المضبوطة ‎V‏ لنقاط البيانات الخاصة في صورة السطح عن طريق طرح خط القاعدة/ مستوى القاعدة. بصفة خاصة أكثر؛ يمكن للمعالج المهياً طرح القيمة ‎Z‏ المقرية ‎(ial‏ خاص من القيمة 2 الملاحظة لكل نقطة من مجموعة بيانات صورة السطح التي لها الإحداثيات ‎x‏ ولا المقابلة؛ ويتحدد هذا الفرق على أنه قيمة السمة المضبوطة ‎V‏ ‏5 يتم ‎mung‏ العلاقة الحسابية التمثيلية لحساب ‎dad‏ السمة المضبوطة ‎V‏ لنقاط البيانات الفردية كما في المعادلة 10: المعادلة 10: ‎z(x,y) - Z(x, yp)‏ - لا يجب تقدير أنه؛ في بعض التنفيذات؛ يمكن أن تكون قيم السمة ‎AWA‏ 2 التي تمثلها مجموعة بيانات صورة السطح الخاصة هي قيم مطلقة ‎lia)‏ مقدار مُقاس) و» نتيجة لطرح خط القاعدة؛ 0 تكون قيمة السمة المضبوطة ‎V‏ نسبة إلى قيمة السمة التقريبية 2 لمستوى المثلثات المقابل. يجب أيضاً أنه يمكن إجراء المعالجة الإضافية لتحسين قيمة السمة المقاسة 2 أيضاً من أجل نقاط البيانات. على سبيل المثال؛ يمكن تحويل ‎dad‏ السمة المضبوظة لتدرج اللون على أساس العلاقات الحسابية المعروفة إلى قياس الإزاحة. إضافة لذلك أو بطريقة ‎edb‏ يمكن ‎shal‏ عملية "حساب وزن ‎EW‏ التي يمكن فيها طرح قيمة متوقعة ‎lie)‏ قيمة السمة المتوقعة أو الإزاحة المقابلة لبنية غير مشوه) من قيمة السمة المضبوطة المحسوية عن طريق طرح خط القاعدة (مثلا؛ لتحديد مقدار الإزاحة كقيمة مطلقة). يجب أيضاً فهم أنه يمكن إجراء المزيد من خطوات معالجة البيانات لتحسين أيضاً مجموعة البيانات الناتجة و/ أو تحويل البيانات إلى أشكال أو قياسات بديلة. على سبيل مثال إضافي؛ يوضح الشكل 4د تخطيطياً مستوى مثلثات محدد 442 للسطح 412؛ له القمم الرأسية 440 440ب و440ج التي تتمثل في الأبعاد الثلاثية وتمثيل مقابل ثنائي الأبعاد 0 444 لمستوى المثلثات؛ الذي له القمم الرأسية 44 440ب' و440ج' المحددة من ثلاث نقاط بيانات مقاسة حسب الوصف أعلاه. تصور الأشكال 25-15 تمثيل بياني لبيانات الصورة التمثيلية عند مراحل متنوعة من المعالجة طبقاً إلى الروتين 300. يصور الشكل 15 مجموعة بيانات صورة سطح تمثيلية 515 مشتملة على قيم السمات الملاحظة/ المقاسة وتقسيم فرعي إلى شبكة مستويات مثلثات ‎lie)‏ في الخطوة

5). يصور الشكل 5ب مجموعة بيانات صورة سطح تمثيلية 520 مشتملة على قيم سمات تقرببية لمستويات المثلثات الخاصة؛ كما هو محسوب في الخطوة 320. يصور الشكل 5ج مجموعة بيانات لصورة سطح 525 مشتملة على قيم سمات مضبوطة محسوية من طريق طرح مستوى قاعدة من قيم السمات الملاحظة 2 ‎WS)‏ هو موضح في الشكل 5أ)؛ تراكب على قيم السمة التقريبية >؛ كما هو موضح في الشكل 5ب ‎Die)‏ في الخطوة 325). يتم توضيح قيم السمة المضبوطة بأنها متراكبة على قمة صورة السطح المقسم فرعياً من الشكل 5اً للتركيز على الموقع المقابل للسمات المقدمة في صورة قيمة السمة المضبوطة. العمليات التمثيلية المكتشفة لتحليل بيانات صورة السطح توفر أسلوب خاص يتضمن خطوات لتقسيم سطح الصورة تقسيماً فرعياً وتقريب الصورة يليه طرح مستوى القاعدة مما يؤدي إلى تغيرات 0 ملحوظة في قيمة السمة ‎AEN‏ التي تحدث ضمن مستوى مثلث محدد لتبقى ضمن مجموعة البيانات الناتجة لقيمة السمة المضبوطة. إضافة لذلك؛ يتم جزئياً على الأقل تسوية التغيرات في قيمة السمة التي تحدث عبر مساحة أكبر من حجم مثلث فردي بعد الطرح. طبقاً لذلك؛ يتم التركيز على التغيرات ‎gl) dad)‏ التغيرات في 2 التي تحدث ضمن مستوى مثلث محدد) بالنسبة إلى التغيرات "الأبطأً" ‎Sia)‏ التغيرات الممتدة خلال مساحة أكبر). مع ذلك؛ يمكن تقدير أنه؛ اعتماداً 5 على مقدار التغيرات الأبطاً؛ التي تمتد عبر مساحة ‎«Sl‏ يتم تقديم تلك التغيرات في مجموعة بيانات الناتجة ‎dal‏ السمة المضبوطة؛ وإن كان مبالغ فيها. طبقاً لذلك؛ إذا تمثلت سمة محددة في السمة المضبوطة يمكن أن تكون مجموعة البيانات دالة على كل من المقدار والحجم/ المساحة. أخيراً؛ يعمل تقريب مستوى القاعدة/ خط القاعدة ويعدئذ الطرح على إزالة قيم السمات التي تتم المشاركة بها بصفة عامة عبر السطح ويتمثل في تقريب خط القاعدة لصورة السطح الناشئة في 0 الخطوة 320 والمطروحة في الخطوة 325. بصورة مشابهة؛ نتيجة للطريقة المحددة لتقريب السطح وطرح خط ‎Boil)‏ تتم بصورة مشابهة تسوية ‎lie)‏ تقليل أهمية) التغيرات في قيمة السمة التي تظهر على مساحات ‎ly «ST‏ يمكن أن تنتج بصفة شائعة من الشروط البيئية وشروط الفحص وتغيراتها ‎lia)‏ بُعد أو زاوية جهاز الفحص بالنسبة إلى السطح الذي تم تصويره أثناء الفحص؛ شروط الإضاءة» الخطوط الكفافية المحددة ‎cand)‏ درجة الحرارة؛ إلخ) ضمن مجموعة البيانات 5 النهائية المعالجة المشتملة على مجموعة بيانات قيمة السمة المضبوطة. بالتالي ينتج عن مجموعة

محددة من الخطوات عملية كشف عن سمة قوية التي يتم تبسيطها من الناحية الحسابية وتكون أكثر ‎(dallas‏ حيث أنه ليس بحاجة إلى حساب العديد من الشروط البيئية وشروط الفحص المتغيرة؛ وبدون دقة متفانية في الكشف عن وعزل السمات البارزة مثلا تشوه المادة. من المنظور العملي تكون عملية الفحص أكثر فعالية من الناحية التشغيلية أيضاً؛ لأنه يمكن قياس قيم بيانات السمة

والتقاطها بغض النظر عن التغير في الشروط البيئية وشروط الفحص. فيما يتعلق بتطبيق ‎NDT‏ العملي» تختلف نمطياً قيم السمات الناتجة من تشوه المادة اختلافاً كبيراً عن قيم السمة التقريبية؛ بينما تكون قيم السمة (والتغيرات في قيمة السمة) التي لا تقابل تشوه المادة لها قيمة السمة القاسة الأقرب إلى القيم التقريبية. طبقاً ‎(SUA‏ تبقى قيم السمة المقابلة لتشوه المادة في بيانات الصورة النهائية بعد طرح خط القاعدة (أي؛ قيم السمة التقريبية لمستويات المثلثات) ويتم

0 توضيحها في صورة السطح المعالجة الناتجة على أنها تغيرات مفاجئة. بصفة خاصة ‎ST‏ يمكن وصف تشوه السطح بأن له قيمة "أكثر دقة" لأن القيمة المقاسة تتنحرف بدرجة كبيرة عن القيمة التقريبية لمستوى خاص ويمكن تقديمها على أنها ذروة في الصورة المعالجة. عن طريق المقارنة؛ لا ‎Caja‏ القيم المُقاسة الناتجة من التغيرات البيئية الأخرى ‎lie)‏ التغيرات المحددة في شكل المادة أو الاختلافات في شروط الفحص مثل زاوية الفحص) بدرجة كبيرة عن القيم التقريبية.

5 يوضح الشكل 5ج مثال لتغيرات قيمة السمة الدقيقة التي لا تزال موجودة في بيانات صرة السطح بعد طرح خط القاعدة. كما هو ملاحظ» في بعض الحالات؛ لا يتجاوز التغير في قيمة السمة حد مستوى المثلث؛ أي يبقى ضمن أو على حد أحد مستويات المثلث. تكون الذروة 550 على يسار الشكل 5ج هي مثال لقيمة دقيقة لا تتجاوز حد مستوى المثلث (مثلا حد بين المثلثات المتجاورة). في بعض التطبيقات التمثيلية؛ يتجاوز التغير في ‎dad‏ السمة العديد من مستويات المثلثات ويبقى

0 كتثمة دقيقة في الصورة المعالجة بعد طرح خط القاعدة. تكون الذروة 555 على يمين الشكل 5ج هي مثال لقيمة سمة دقيقة تتجاوز العديد من مستويات المثلثات. كما هو ملاحظ؛ تتم تسوية ‎lie)‏ التقليل من مقدار) التغير الدقيق في قيمة السمة التي تتجاوز العديد من مستويات المثلثات؛ بدرجة ماء من خلال طرح خط القاعدة؛ بينما تبقى القيمة الدقيقة ضمن مثلث واحد بدون تغيير نسبياً.

في الخطوة 330؛ يمكن إنشاء صورة سطح ‎dallas‏ متعددة الأبعاد. بصفة خاصة أكثرء المعالج 240 53 تتم تهيئته عن طريق تنفيذ واحدة أو أكثر من وحدات البرمجيات النمطية؛ متضمنة؛ بصورة مفضلة؛ وحدة إنشاء الصورة 294؛ يمكنه إنشاء تمثيل بياني ‎Sli)‏ صورة) يصور السطح على أساس قيمة السمة المضبوطة / لكل نقطة بيانات. كما هو مُقدرء من خلال إنشاء صورة السطح المعالجة متعددة الأبعاد على أساس قيمة السمة المضبوطة / لكل نقطة ‎«lily‏ تختلف

مجموعة البيانات التي تحدد صورة السطح المعالجة متعددة الأبعاد عن مجموعة البيانات في بيانات الصورة المتوفرة. الشكل 5د هو توضيح بياني تمثيلي لصورة معالجة ثلاثية الأبعاد 530 توضح قيم السمة المضبوطة /ا. كمثال إضافي؛ الشكل 5ه هو تمثيل ‎Sly‏ ثلاثي الأبعاد بيانات صورة سطح معالجة متراكبة على

0 تتمثيل بياني مثلثي لبيانات صورة السطح. تحديداً» يوضح الشكل 5ه مثال بديل تبقى فيه قيم السمة المضبوطة التي تمثل تغيرات في قيمة السمة الدقيقة في مجموعة البيانات بعد طرح خط القاعدة ولا تتجاوز كلا الحالتين للتغيرات في قيمة السمة الدقيقة حد مستوى مثلث (مثلاء تبقى ضمن أو على حد مستوى مثلث واحد؛ على التوالي). يوضح الشكل 5و بيانياً الصورة المعالجة متعددة الأبعاد 530 التي توضح قيم السمة المضبوطة ‎V‏ بدون التراكب على المخطط المثلثي

لبيانات صورة السطح. في بعض التنفيذات» يمكن أن تحتوي الصورة المعالجة متعددة الأبعاد التي تم إنشاءها عن ‎Gob‏ ‏المعالج العديد من طبقات المعلومات التي تم إنشاءها في خطوات متنوعة من الروتين التمثيلي 0. على سبيل المثال؛ كما هو موضح في الشكل 55 ¢ يمكن أن تتضمن طبقات المعلومات طبقة بيانات عن موقع 575؛ طبقة شبكة مثلثية 570 توضح التقسيمات الفرعية لصورة السطح؛

0 طبقة قيم سمات مُقاسة أصلية 580 ‎lie)‏ صورة السطح الأصلية توضح ‎dad‏ مُقاسة لتدرج لون المواقع الخاصة)»؛ وطبقة صورة سطح نهائية 585 تم إنشاءها على أساس قيمة السمة المضبوطة. يقوم المعالج المهياً بإخراج معلومات عن الصورة المعالجة والطبقات معاً أو بشكل مستقل. إضافة لذلك؛ يمكن تنسيق الصورة التي تم إنشاءها كبيانات متجهة أو ‎lily‏ نقطية؛ كما هو مفهوم في المجال.

في الخطوة 335؛ يمكن لواحدة أو ‎SST‏ من الطبقات متضمنة؛ بصورة مفضلة؛ صورة السطح المعالجة ثلاثية الأبعاد إخراج معلومات بواسطة المعالج 240 باستخدام شاشة العرض 270 من جهاز الحوسبة 200. بصفة خاصة ‎ST‏ ¢ يمكن للمعالج 240 باستخدام شاشة العرض 270 إخراج في صورة بيانية الصورة المعالجة النهائية إلى مُشغل وبالتالي يقدم بيانياً سمات من صورة السطح الأصلية التي تقابل تشوه المادة؛ كما هو مكتشف ومعزول طبقاً للخطوات 330-305 من الروتين 300. على سبيل ‎«Jal‏ يمكن أن يتضمن إخراج المعلومات البياني. في حين أنه تركز التقنيات الحالية مبدئياً على سمات التوسط التسوية والعزل على أساس التردد ويمكن أن تكون محدودة أيضاً حيث أنها تتطلب مراقبة وضبط حسابي للشروط البيئية وشروط الفحص المتغيرة؛ فإن النماذج المكتشفة السابقة تطبق مجموعة محددة من القواعد طبقاً لنهج خاص 0 غير تقليدي في المجال وتحقق فوائد عملية بخصوص الدقة وكفاءة المعالجة؛ ضمن أشياء أخرى. بصفة خاصة أكثر؛ طبقاً لجانب بارزء فإن الصورة المعالجة متعددة الأبعاد التي تم إنشاء ها على أساس قيم السمة المضبوطة المحسوية ‎١/‏ تصورء في تمثيل بياني؛ لتغيرات في قيم السمة المقاسة ‎Z‏ التي تحدث ضمن مستوى مثلث محدد مع تأكيد أكبر على التغيرات في قيم السمة المقاسة ‎Z‏ ‏التي تحدث خلال منطقة تشمل مستويات مثلثات متعددة. علاوة على ذلك؛ تتضمن الفوائد التي 5 تحققها الأنظمة والطرق المكتشفة في التطبيق ‎NDT‏ القدرة على تعيين تشوهات بغض النظر عن التغيرات في متغيرات شروط الفحص» أي؛ الإضاءة؛ التوجيه النسبي لجهاز الفحص والمادة؛ بُعد جهاد الفحص والمادة؛ إلخ. كنتيجة إضافية؛ يكون تحليل التشوه بسيطاً وأكثر فعالية؛ ليس فقط من منظور حوسبي؛ لكن أيضاً من منظور تشغيلي؛ حيث أنه ليس بالضرورة أن يتطلب جهاز الفحص مستشعرات لمراقبة شروط الفحص ‎Oli)‏ باستخدام مستشعر تقريبي؛ مستشعر زاوية وحتى مصادر ضوءٍ محددة). توفر النماذج والترتيبات التوضيحية للأنظمة والطرق الحالية نظام وظريقة ينفذها حاسوب؛ نظام حاسوب؛ وبرنامج حاسوب لتحليل بيانات صورة سطح متعددة الأبعاد للكشف؛ ضمن أمور أخرى؛ عن تشوه البنية الذي تم تصويره. يوضح الرسم البياني والرسومات التخطيطية المرحلية في الأشكال ‎eds‏ وظيفة؛ وتشغيل التطبيقات الممكنة للأنظمة؛ الطرق وبرامج الحاسوب طبقاً إلى النماذج 5 والترتيبات المتنوعة. في هذا الصدد؛ يمكن أن تمثل كل مرحلة في الرسم البياني أو المخططات

الكتلية وحدة نمطية؛ قطعة؛ أو جزء من رمزء يشمل واحدة أو أكثر من التعليمات القابلة للتنفيذ لتطبيق الوظائف المنطقية الخاصة. يجب أيضاً ملاحظة؛ في بعض التطبيقات البديلة؛ أن يمكن حدوث الوظائف المذكورة في المرحلة خارج الترتيب المذكور في الأشكال. على سبيل ‎(Jal‏ يمكن تنفيذ اثنين من المراحل على التوالي؛ في الحقيقة؛ بالتزامن بدرجة كبيرة؛ أو يمكن في بعض

الأحيان تنفيذ المراحل بترتيب ‎(oe‏ بالاعتماد على الوظيفة المتضمنة. يلاحظ ‎Lad‏ أنه يمكن تنفيذ كل مرحلة من الرسم التوضيحي للمخططات الكتلية و/ أو الرسم البياني؛ وتوليفات من المراحل في الرسم التوضيحي للمخططات الكتلية و/ أو الرسم البياني؛ عن طريق أنظمة معتمدة على الأجهزة ذات غرض خاص التي تقوم بالوظائف أو الأدوار الخاصة؛ أو توليفات من تعليمات الأجهزة ذات غرض خاص والحاسوب.

0 يفهم أنه لا يتم تفسير أي تفاصيل بنائية ووظيفية مكتشفة هنا على أنها تحديد للأنظمة والطرق؛ لكن بخلاف ذلك يتم توفيرها على أنها نموذج تمثيلي و/ أو ترتيب لتدريس أحد المهرة في المجال واحد أو أكثر من الأساليب لتنفيذ الطرق. يتم توفير الموضوع الموصوف أعلاه على سبيل التوضيح فقط ولا ينبغي أن يفسر على أنه تحديد. يكون المصطلح المستخدم هنا بغرض وصف النماذج المحددة فقط ولا يقصد بها تحديد الاختراع.

5 حسب الاستخدام هناء لا يقصد بالصيغ المفرد ‎a"‏ "80" و"76" تضمين صيغ الجمع ‎(lad‏ ما لم يحدد السياق خلاف ذلك. يفهم أيضاً أن المصطلحات 'يشمل" و/ أو 'مشتمل" عند الاستخدام في هذه المواصفة؛ تحدد وجود السمات؛ الأرقام الصحيحة؛ الخطوات؛ العمليات؛ العناصر» و/ أو المكونات المذكورة؛ لكن لا تمنع وجود أو إضافة واحدة أو أكثر من السمات؛ الأرقام الصحيحة؛ الخطوات؛ العمليات؛ العناصرء المكونات؛ و/ أو المجموعات الأخرى منها.

0 أيضاً تكون العبارات والمصطلحات المستخدمة هنا بغرض الوصف ولا يجب النظر إليها على أنها مقيدة. استخدام المصطلحات 'يتضمن" 'يشتمل" أو ‎Cal‏ 'يحتوي”؛ 'متضمن"؛ والصيغ المختلفة لها هناء يعني الاشتمال على البنود المدرجة هنا فيما بعد ومكافئاتها بالإضافة إلى البنود الإضافية.

بينما تم وصف الاختراع الحالي أعلاه باستخدام الأمثلة والنماذج الخاصة المتعددة؛ فهناك تعديلات وتغييرات سوف تتضح لمن لديهم مهارة عادية في الفن. وبناءً عليه؛ تعتبر النماذج الموصوفة في كل الجوانب توضيحية؛ وليست ‎(ands‏ بالتالي؛ يتم تحديد نطاق الاختراع بعناصر الحماية المرفقة؛ وليس بالوصف السابق. يجب تضمين كل التغييرات التي تأتي ضمن معنى ونطاق تكافؤ عناصر الحماية في النطاق الخاص بها.

Claims (1)

1. عناصر الحماية 1- طريقة ينفذها حاسوب للكشف عن تشوه بنية من بيانات صورة متعددة الأبعاد لسطح البنية الملتقطة بجهاز فحص بصري؛ تشمل الطريقة: توفير بيانات صورة متعددة الأبعاد لسطح البنية عند معالج؛ تشمل بيانات الصورة مجموعة من نقاط البيانات التي يتم قياسها باستخدام جهاز الفحص البصري؛ تتضمن كل نقطة بيانات: موقع خاص على السطح الذي تم التقاط نقطة بيانات خاصة به؛ و قيمة سمة 2 خاصة لنقطة البيانات الخاصة المقاسة باستخدام جهاز الفحص؛ تقسيم؛ بواسطة المعالج؛ السطح الذي تمثله بيانات الصورة إلى مستويات متعددة؛ ‎colin‏ بالمعالج؛ قيمة ‎Law‏ خاصة 2 للمستويات؛ حيث يتم حساب قيمة السمة التقريبية لمستوى خاص على أساس قيمة السمة المُقاسة لواحدة أو أكثر من نقاط البيانات ضمن المستوى الخاص؛

   0 حساب؛ بالمعالج على أساس قيمة السمة؛ ‎dad‏ سمة مضبوطة ‎V‏ لمجموعة نقاط البيانات؛ حيث يتم حساب قيمة السمة المضبوطة لنقطة بيانات خاصة على أساس قيمة السمة المقاسة 2 لنقطة البيانات الخاصة وقيمة السمة التقريبية المحسوية 2 لمستوى توجد فيه نقطة البيانات الخاصة؛ إنشاء؛ بالمعالج على أساس ‎a‏ السمة المضبوطة 2 ؛ صورة معالجة متعددة الأبعاد لسطح تختلف فيه مجموعة البيانات للصورة المعالجة متعددة الأبعاد عن مجموعة البيانات في بيانات الصورة

   5 المتوفرة؛ و إخراج معلومات؛ بواسطة المعالج باستخدام شاشة عرض رسومية؛ الصورة المُعالجة متعددة الأبعاد للسطح؛ ‎Cus‏ تصور الصورة المُعالجة متعددة الأبعاد في تمثيل بياني التشوه المكتشف للسطح داخل مستويات خاصة من بيانات الصورة المقسمة.

   0 2- الطريقة طبقاً لعنصر الحماية 1؛ حيث تشتمل إضافياً خطوة حساب قيم السمة المضبوطة ‎V‏ ‏للتضمين في الصورة المعالجة متعددة الأبعاد طرح خط قاعدة قيم السمة التقريبية المحسوبة 2؛ من أجل مستوى محدد وكل من ‎bli‏ البيانات الخاصة؛ من قيمة السمة المقاسة 2 لكل نقطة بيانات خاصة مذكورة.

   3- الطريقة طبقاً لعنصر الحماية 1؛ حيث يتم تقسيم السطح إلى مستويات على شكل مثلث وحيث يتم حساب قيمة السمة التقريبية 2 لمستوى المثلث الخاص وفقًا لمعادلة مستوى مثلث وعلى أساس نقاط البيانات المقاسة التي تقابل القمم الرأسية لمستوى المثلث الخاص.

   4- الطريقة طبقاً لعنصر الحماية 1؛ حيث تصور الصورة المعالجة ثلاثية الأبعاد التي تم إنشاء ها على أساس قيم السمة المضبوطة ‎AV‏ تمثيل بياني التغيرات في قيم السمة المقاسة 2 التي تحدث ضمن مستوى محدد مع تأكيد أكبر على التغيرات في قيم السمة المقاسة 2 التي تحدث خلال منطقة تشمل مستويات متعددة.

   0 5- الطريقة طبقاً لعنصر الحماية 1؛ حيث يتم تنفيذ خطوة التقسيم عن طريق تطبيبق نموذج تقسيم سطح؛ تشمل ‎Lila)‏ ‏إنشاء؛ مع المعالج؛ نموذج تقسيم السطح الذي يخصص عدد من المستويات المتعددة كدالة على أبعاد السطح المتمثلة عن طريق بيانات الصورة وحجم السمات المقابلة للتشوه المراد الكشف ‎aie‏ ‏من بيانات الصورة.

   6- الطريقة طبقاً لعنصر الحماية 1؛ تشمل ‎shad‏ التوفير: ‎(ald‏ باستخدام جهاز الفحص؛ مجموعة من نقاط البيانات باستخدام جهاز الفحص البصري؛ و إنشاء بيانات صورة متعددة الأبعاد.

   0 7- الطريقة طبقاً لعنصر الحماية 6( ‎Cun‏ تكون بيانات قيمة السمة هي مقياس تدرج اللون للإشعاع المتحرف الذي تم التقاطه باستخدام جهاز الفحص. 8- الطريقة طبقاً لعنصر الحماية 1؛ حيث يتم تقسيم السطح الممثل ببيانات الصورة إلى عدة مستويات لها شكل متوازي الأضلاع.

   — 8 2 — 9- الطريقة طبقاً لعنصر الحماية 8( حيث أن كل من المستويات على شكل متوازي الأضلاع يتم تقسيمه فرعيًا إلى مستويين مثلثين؛ على التوالي. 0- الطريقة طبقاً لعنصر الحماية 9 حيث يتم إضافياً تقسيم كل مستوى متوازي مستطيلات بطول خط قطري ممتد بين القمتين الرأسيتين ‎cad‏ بحيث يحدد الخط القطري حافة مشتركة من اثنين

   من مستويات المثلثات الخاصة. 1- الطريقة وفقاً لعنصر الحماية 1 حيث يتم تمثيل ‎dad‏ السمة التقريبية المحسوية ‎Z‏ لمستوى خاص على أنها واحدة أو أكثر من قيمة؛ متجه؛ ومعادلة وبتم حسابها من ‎dad‏ السمة المُقاسة ‎Z‏

   0 لواحدة أو أكثر من نقاط البيانات الواقعة ضمن المستوى الخاص. 2- الطريقة طبقاً لعنصر الحماية 11؛ حيث يتم حساب قيمة السمة التقريبية 2 للمستوى الخاص من قيمة السمة المُقاسة ‎Z‏ لنقاط البيانات الواقعة عند القمم الرأسية للمستوى الخاص.

   5 13- نظام للكشف عن تشوه بنية من بيانات صورة متعددة الأبعاد لسطح البنية الملتقطة بجهاز فحص بصري ‎»٠‏ يشمل النظام : وسط تخزين قابل للقراءة بالحاسوب ¢ واجهة اتصالات بينية؛ شاشة عرض ؛

   0 واحد أو أكثر من المعالجات المهيأة للوصول إلى وسط التخزين والتي تكون في اتصال تشغيلي مع الواجهة البينية للإتصالات وشاشة العرض ¢ و وحد ات برمجيات مخزنة على وسط التخزين وقابلة للتنفيذ بالمعالج ¢ حيث تتضمن وحدات البرمجيات: وحدة اتصالات نمطية التي؛ عند التنفيذ عن طريق المعالج؛ تهياً المعالج لاستقبال؛ باستخدام

   5 واجهة الاتصالات البينية؛ بيانات الصورة متعددة الأبعاد متضمنة مجموعة من نقاط البيانات التى يتم قياسها باستخدام جهاز الفحص البصري؛ تشمل ‎ble‏ البيانات: موقع خاص على السطح الذي

   تم التقاط نقطة بيانات خاصة به؛ وقيمة سمة 2 خاصة لنقطة البيانات الخاصة المقاسة باستخدام جهاز الفحص؛ وحدة تقسيم سطح التي؛ عند التنفيذ بالمعالج؛ تهياً المعالج لتقسيم السطح الذي تمثله بيانات الصورة إلى مستويات متعددة؛

   وحدة كشف عن سمة التي؛ عند التنفيذ بالمعالج؛ تهياً المعالج لحساب قيمة سمة تقريبية خاصة ‎Z‏ ‏لكل من مستويات؛ ‎Cus‏ يتم حساب قيمة السمة التقريبية 2 لمستوى خاص على أساس قيمة السمة الثقاسة 7 لواحدة أو ‎AST‏ من تقاط البيانات ضمن المستوى الخاص؛ و حيث تهياً ‎Lila)‏ وحدة الكشف عن سمة المعالج لحساب قيمة سمة مضبوطة ‎JV‏ من مجموعة نقاط البيانات؛ حيث يتم حساب ‎dad‏ السمة المضبوطة / لكل من نقاطة البيانات على أساس قيمة

   0 السمة المُقاسة 2 لنقطة البيانات الخاصة وقيمة السمة التقريبية المحسوية ‎Z‏ لمستوى توجد فيه نقطة البيانات الخاصة؛ و وحدة إنشاء صورة التي؛ عند التنفيذ بالمعالج؛ تهياً المعالج لإنشاء؛ على أساس قيمة السمة المضبوطة ‎(SIV‏ نقطة ‎(lily‏ صورة معالجة متعددة الأبعاد للسطح الذي تختلف فيه مجموعة البيانات للصورة المعالجة متعددة الأبعاد عن مجموعة البيانات في بيانات الصورة المستلمة؛ وتهياً 5 أيضاً المعالج لإخراج معلومات عن صورة السطح المعالجة متعددة الأبعاد باستخدام شاشة عرض؛ حيث تصور الصورة المعالجة متعددة الأبعاد في تمثيل بياني التشوه المكتشف للسطح داخل مستويات خاصة للسطح. 4- النظام طبقاً لعنصر الحماية 13؛ حيث تكون المستويات على شكل مثلث وحيث يتم حساب 0 قيمة السمة التقريبية ‎Z‏ للمستوى الخاص ‎Gig‏ لمعادلة مستوى مثلث وعلى أساس تقاط البيانات المشقاسة التي تقابل القمم الرأسية الخاصة للمستوى الخاص. 5- النظام طبقاً لعنصر الحماية 13؛ حيث يتم إضافياً حساب قيم السمات المضبوطة ‎V‏ ‏المتضمنة في الصورة المعالجة ثلاثية الأبعاد عن طريق طرح خط قاعدة لقيم السمة التقريبية 5 المحسوية ‎Z‏ لمستوى محدد؛ من قيمة السمة المقاسة 2 لكل نقطة بيانات خاصة في مستوى محدد مذكور.

   — 0 3 — 6- النظام طبقاً لعنصر الحماية 13« يشمل إضافياً: جهاز فحص بصري مهياً لقياس مجموعة من تقاط البيانات ولإنشاء بيانات صورة متعددة الأبعاد. 7- النظام ‎laa‏ لعنصر الحماية 13؛ حيث وحدة تقسيم السطح تشكل أيضًا المعالج لإنشاء نموذج تقسيم السطح الذي يخصص عدد من المستويات كدالة على أبعاد السطح المتمثلة عن طريق بيانات الصورة وحجم السمات المقابلة للتشوه المراد الكشف عنه من بيانات الصورة.

   177777 essa ‏ليسم‎ 0 )[ : i i HI i BE ْ : ‏و اا‎ * i 8 7 + i ‏ب‎ ‎i Hoop { ‏ليا‎ : 1 1 ‏اليا‎ ١| ‏إٍْ‎ ‏نا‎ a ; A ; So 1 rei ‏أ‎ ‎~~ ‎¥ Bemis . ¥ ‏ّم‎ ‎# a ‏م‎ ‎< + + ‏ا‎ 1 ‏ب‎ ef > ‏ل‎ ‎| ne ; gm [ne ‏و‎ ‏مح‎ 1 I id , “ ْ 5 : ; \ : ~ ar ba, = : : » * a Monsinssassirsss AA AANA rrr ‏اججججو وحوح‎ Ay : : 1 a * ‏مضه‎ ‎: ‏إٍْ‎ -

   8 . v Fn Jo i 1 5 oe i i Lo 1 ‏الا | ما‎ ‏ب ا‎ do ‏ا‎ ‎8 i ae yp “en, 7 ! sis Sri SN. *« \ 1 ‏اا بت‎ i 3 oy a Ne i i oy ‏تت تيد ا ل‎ 1 so ‏مدر ل ل‎ 9 : 1 fd = i 2 ‏م مل‎ 7 : I 8 ‏ا‎ ‎1 ‏ل 7 الي‎ 5 0: ~ i £ we > 3 1 * . * oo Pa = . ] ao . Po HN en’ SH § i Td > i 1]! Me i = 6 1 Loa ‏الي ارت عن ب‎ $d ‏ا لب حم دي : ا‎ 5 Pod $ Sy Fda we 3 . 1 wo A ‏ال بين 7 عير‎ ٍ i “al HS Ea { 1) 2 ‏اير كينا‎ £9 1 ‏ا ااا ا ا من‎ f Ft 0 : a ‏ماج‎ * : > Rai + ‏م‎ r—— . > ~

   . x . 5 - ‏ا ا ب‎ ‏ب اح ار‎ 3 : od A TN bin, ag lal Ix 40003 3 3 Co] 2 | | & 5 ; ‘ a ‏اه 4 ا‎ 1 ' bd { | *3 i J w | LE J ‏إْ‎ 1 > 3 | ‏ض‎ ‎1 : : 1 ‏أ‎ : : ٍ eg? ْ ‏ض‎ aid ie bia dom, 0 ' !] : 2 ! ض ‎no Po‏ : ا مم ا 3 ص >7 > ‎ede, i‏ 1 شٍِ ا ْ ‎a } Po‏ ‎i‏ | 4 ! ‏ل 1 ! ‏أْ | ال بالل ©

   ‎. { 1 ‏احا‎ 6 1 3 Ml ] i ‎Bo i <J i { 1 wo 1 5 ‏با‎ 1 ‏ا دا‎ ٍ 0 ! ‏سنس‎ : 2 0 { . 0 1 Th rr mn rae > i 2 1 7 ara Woe 1 i ] i 2 0" : i = 41 ‏الوذ 4 0 ل‎ CL AES pl Mie « ‏ب‎ 1 ie we ‏ل‎ 1 + 7 ‏اح ل‎ 11 ” J ‏االو‎ \ } 4 ‏ْم‎ ٍ 4 3 x 1 jl 8 i i 1 ‏العا ال‎ ْ 4 Je | 1 ‏اال“‎ ‎* ‏سمب سسا‎ | BJ OH Fy i > © ١ ‏لات حا الا دجت ل شي إٍْ‎ 7 1 i ‏لممسمسسسسسسسسس سه‎ =

   ‎١‏ يع ‎aed‏ ‏ا ‎i % ow, oom aad‏ ل أل ع 5 توخير_ ‎dln‏ صتورة متعددة أ ‎Say‏ عند جهاز كوسية بي م ‎esd xe‏ ا 1 م ‎i g Hoods bri‏ نقسيم بيانات صيورة ‎San aa TS‏ إلى ‎Salty‏ من ‎ve MH i wu‏ ا ل الح ع ا عر ا ‎Agente i Sie) od add‏ جنل 5 = ل 3 أي ‎i Seal‏ ب نبت ‎ia‏ ‎oe a‏ &= ل ‎bry a‏ اراس ا م ‎is Lh pl i Ln : al 2 2 Ca‏ ثوازية ًُ 8 ‎oe A ft‏ إلى ‎Soave‏ ‏تحدد شبكة مستوية مثلثية ال الك لوه اجاج . ‎ER‏ ‏ض حساب ثيم السمة ‎Age ml‏ لمستويات مظلثلة خاصة ذ ‎Tra‏ ‎ged‏ ااا يا ان روصا لاا ‎Re‏ لال ‎gm i a‏ مك ‎Sm ering‏ مل ‎sii‏ البطخ 4 ‎dla’)‏ ‎FY ٍْ‏ { : اناه + معائحة متددة ‎RN‏ : ; “جيب سود بي 2 امالس فب ‎a aS‏ ; ج7777 ‎Tea :‏ : ‎ra |‏ إ إخراج الصورة إٍْ ‎I Rt‏ ا

   ل ل ‎i | 1‏ ‎i i !‏ ‎i i 1‏ ‎i‏ | { ‎i i i‏ ‎HE } a ins i‏ : = ¥ يخ = ‎i‏ ب ا ‎i‏ ‎yw 0 } YS & :‏ ‎LR‏ . : = = لط 0 1

   © . ; بخ ‎i wool.‏ ‎i }‏ م ‎Vo‏ ‎i 0 i !‏ ‎i i 1‏ ‎i i 1‏ ‎i i 1‏ ‎i i 1‏ ‎i 1 | 1‏ ‎i ; 1‏ ‎i i 1‏ ‎i i 1‏ ‎i i !‏ ‎i i 1‏ ‎i : i 1‏ ‎i ~ 2 } © * © i‏ ‎i “ ‘ i - . » i‏ ‎x i “ . . !‏ { ‎i i 1‏ ‎i i 1‏ ‎i 1‏ ا ‎i i 1‏ ‎i i 1‏ ‎i i !‏ ‎i 1‏ { ‎i | 1 :‏ ‎bai‏ : إٍْ إْ ‎i i‏ } ‎Voy‏ : ‎bay 0 i . i‏ ‎wel ey gd‏ | ل ‎Voie‏ ‎hos } 3 3 : p‏ | 3 ‎FP CEE & No Rd‏ ‎i i Se > ; ١ ares‏ ‎of i 1 “= + x‏ ‎Po i ; 1 4‏ ‎i ! ! Hm‏ ‎i 1 1‏ { : عم ابا :ْ ْ ا ب ب > 3 4 4 ا ْ إ هه ‎i | 1 * 0 ey‏ ‎i i a Hoare‏ 3 ‎boy i 1‏ ‎Ey wd -‏ ديد | ال« ا ‎i JR Lg] BO !‏ ب { ‎i : : =‏ } ب ص ذا ل : = م = ‎Be, i‏ } ‎i : i ; | 1‏ ‎i i wan bs‏ 1 ‎i i !‏ ‎i i 1‏ ‎i i 1‏ 1 ; { ‎i i ;‏ ‎i i 1‏ ‎i i ;‏ ‎i :‏ { ! | { ‎i‏ ا د 1 ‎oF‏ ا : | ‎os]‏ اقمع 8 34 ‎iE vd i od 2 0 =‏ ‎Po i : 1‏ ‎Eo | = = . a Ed i‏ 1 ‎i i !‏ ‎PT i {‏ ‎i i !‏ ‎i i 1‏ ‎i 1‏ { ‎i i ;‏ لست ‎ssa ass Raa aan nar aaa Ea‏ إتتسسسلساللسستس لاا ‎i i :‏ ‎i i 1‏ ‎i i !‏ ‎i 1‏ حب ‎i‏ ‏: حي ‎A «i 3 wy‏ 1 حيبي ‎i a i i oH‏ ‎i : PR se > i‏ 1 5 » : = ىر ‎i hg i‏ ‎ob wr - * + ;‏ ا 1 2 ا 2 ‎i i‏ ‎i i a Fo 1‏ ‎i ale EY i‏ ‎i + |]: 1‏ ‎i i !‏ ‎i i !‏ ‎i 1‏ {

   7 ee ne ‏ا ا ات اا‎ 101 ‏ا‎ BoB ® HE ® Be « OW ‏د«‎

   ‎1 . i ie ® ¥ % B® ‏يبد جه ¥ هه‎ & ®Y ! } 1 : ‏م‎ ‎i ® B® OBR ‏جم هه‎ B © ‏جا‎ & &¢ £11 \ SE ‏اله‎ 3 0 . . Co ‏ب"‎ ‎Foie ‏ل د ب د نا ا د قا 8 ا‎ 1 0" 5, jg & 8 ® & ® & B & ® &® i ‏م‎ ‎ie ‏ذا نا ا‎ OB ‏د نا د دا د ا‎ ‏إٍْ‎ 1 ‏ها‎ BF RB OE 0% B® B® * 8) ; ١

   «١. « « ‏ه »ه _ 8 »ه«‎ % »« « @ ‏الا‎ I Nin AINA J ‏لمج هد 4ه‎ TTT 1 i ‏ا‎ i i ‏بي يي‎ 5 Hr 4 i { . 1 > 5 5 0 ‏ا‎ 5 0 4 2 & ? 87 ~~ : 4 igen } Be & 2 5% Xe 3 5 % 5 3 & : i i i % } LLL % { | i ْ ‏ب‎ ‎Ft ‎CLL i Hh iy dogo ‏سن سن أن‎ Ll Saleen ‏امسا | اال سل‎ ld

   SEY. ‏ا‎ jy cd $Y EE “> ‏خخص ا مز‎ ‏يي ايخ‎ 1 4 ga gi ¢ 1 2 8 8 3 1 1 8 : ; 1 ‏ا 0 1 ا‎ 7 a h 1 Se ‏3ج‎ ‎Sd : | ‏امه‎ ‏م : : ب‎ ‏م : إ الا هرا‎ ive ‏الك‎ 1 Pl 1 | “ o i 1 3 ‏الك‎ ‎+ ‏ليا ضمي‎ ©, fo ps \ of eee Ry oo oe ‏الس‎ hee ¥ ‏ات ري ب‎ er = i $ ¥ . so we | PR ‏لا‎ ‏حالس‎ EY ‏ل‎ ‎8 ¥ a - : oF ‏الشكل كب‎

   _ 3 6 _ ‏1ج‎ ‎i i | % 1 ‏هذل‎ ‎| AY ‏إٍْ | م‎ ‏ا‎ ‎| | ‏اي‎ A J / ‏م‎ ٍ ‏م‎ — J ‏مس‎ si = ¥ od ee ‏مما سسا‎ | —- 8 ‏اب‎ | |i ery 1 a 1 i i i ‏الشكل 4ج‎

   £ £ > ~ Mage | YEE ‏ب‎ ‏ا بسب‎ ; iY Foo Stes Abn i, i ‏ذا‎ ‏م‎ Ra J wh oa SOR LTT ; Fea Ra ‏اسه الا‎ od ‏اال م‎ Se 4 a, & 2 Nan a TE 8 ‏ا ا‎ | Ta Te Te : Gt ER + AT ‏ا الح با‎ . + ie me § ‏الي اذ امح نر‎ 5, 7 ‏سا ب‎ ‏م‎ Wy, ime NS set A 3 ‏اليم تنيب وس‎ mene, ‏اسح حتت‎ S30 i ‏ا‎ en ‏ا‎ ‎: ‏ب‎ 5 eta A i 1 ‏نت‎ 3 i ¢ Ee Sen : 5 { IIs ee 5, Poe oF Ea , ‏سين‎ Lie So ‏الي‎ i hd i er oo wi PEC tid er AY ARS FN > 1 i ER Tle SE af ‏الشكل‎

   مه ; 0 0 ‎NEI‏ ‎a re‏ لا ‎ER‏ ‏امس ‎١‏ السك كات الات لال ا ‎OSES OY‏ لاحب لاحت اين بحا الحا ل حا ا الل ااا الا يح دك ا الا الاح ‎A‏ ‎AAI ROAR ARREST‏ ‎SRS‏ ‎od NAY‏ ل ب حا ل لا ارد أي حجار يد أ الور الا ا بد ا ب ‎Ee Sr‏ ا الي ا ا لمت ليا ب ‎BY ORR‏ 2 ب ‎SNE‏ ‏الا ال تم ل ل ا اا ‎STN‏ تا ا ارا ا ا ار اا ا ا 5 بجوي لخ ا اص لس ٍ ايت ض ا & ‎ar‏ ‏& ‏ص ‎A‏ ‏ف ‏م ‏وا ‏, 0 جع الشكل ‎fe‏

   جا ‎oe ¥ »‏ < ‎i 4‏ ‎TE‏ ‎Ama Ne‏ ‎Nl PRN aN oF‏ نبب ‎La‏ ا ‎remem Poni, [We‏ ‎i TRE‏ الي | ‎oS Te‏ ا ا ال ‎Ts‏ الات م ا ا ا ‎ORT‏ الست ‎Fr‏ ومح ل ايا اي ا ‎aa RN A ee‏ تع مسي ‎Rl kN‏ ‎Teed a‏ اللسستسسيي ااا سس ال ل ١ض‏ ّْ" قم ‎i‏ 2 3 3 & ‎J‏ ‏4 ‏و ‎A‏ ‎o£‏ ‏5 ‎A‏ ‏> ب 2 & با 3 الشكل دب

   ع قا £ & # 2 باج دج م ¢ & ل ‎J‏ ‏( § }1 3 3 ‎TTR a‏ ‎NP fd‏ ا ‎Ede‏ ‎i % A‏ ٍ ا ال الم ا ألا ‎Pde?‏ ا اح ار ل اا ال ال ينا ‎PRR‏ اد | اضيا اا ‎Pd‏ را لح ال بلسي ا حك الفا اح اا تح اد ارح بح ل الكت الها ‎SENSIS‏ ‎pS ee‏ + ان 7 بن : 5 ‎Ha‏ ‎“ud Nhe‏ ‎y‏ / : م 0 4 ص & م / م 4 ‎x‏ ‎i‏ قا" > شكل ‎go‏

   & : ا ‎i‏ ‏ال ا 7 يبب - - 7 ‎ST — rm‏ ‎i 1 0‏ ; ; { ‎f | J i ;‏ 0 ‎FE ;‏ ب با ا ع 0 ¥ 0 ل و ¥ ص ‎Fd‏ ‏7 ‏& ‏ص ‏ا ‎So‏ ‎a‏ ‎Ss‏ ‏: و وا ان ‎FOX‏ ‏الشكل ‎a0‏

   ‎i‏ ‎vl‏ ‎i it‏ ‎id ii‏ يكن ‎if id‏ ا اا 8 1 ‎d Bd EY i‏ ا اا ال ‎aren R me eT‏ ااا ‎Rs‏ لصي ا 1 اح ‎J rT me‏ ب اا ااا لاض لا لجوج لس موسا لح أن أن لمات ربحة م اا ات ااا و ل سو ال شا ل لاض ‎Ne Noe Ea‏ الج اا ا 1 ‎emer Hage SS 3 Fini‏ ‎pass er‏ ات ل ‎TIE TERT Ne‏ = ‎aa SER‏ ا ا الخ ‎Ea Se = a Ea Tot‏ ا ل ممست الخ ينا مدا اب لس سسا حال م يا أن ارح ا ا امسا الي شت و ا جا لمح ا ا تس اصن ا ا 5 ينل" ‎Ba‏ ا ا اا ايان اي دا 0 ‎Sa oF Si, a‏ ا ‎ERNE‏ الحا محا الت الست توس ام م ‎i TNR ee ee‏ اح ‎Neg ee SET‏ اي ‎ATT eT‏ ‎LA i ne ee eR‏ ا ا ايت الاي الي حي 3 ‎A‏ اليل ا ا ال ااا الح ذم ‎AN‏ ا سن 0 امب م ل 1 1 ‎on nN ey‏ اج لي = ‎Pa pe‏ مس اا ‎A a‏ نهو ست ا ‎Eres OT Eh‏ ان ‎En‏ ‎EN TR TS een XE F‏ لاض اا اد م اك ا اي ‎rn SEIN‏ ين أن الا د الب م ~ ‎en a‏ 1 الا ا م - ,“ ‎al La‏ ‎of‏ م ا يسمه ‎mT NL‏ . # الب 5 ينج ‎a RG en ALON He cy‏ سس م ا ‎Mo‏ ‏الو ا د ‎i mAs ssh a Rg SH‏ ‎i, 5‏ سي ااا ا ال ا ب ال د > »ب ‎ARN Rn‏ اا ام ا اس ان ‎man NE nn ons RS RTS,‏ ‎T‏ ال ساي ادي ‎wo‏ = ا - ‎pb oT‏ ا" بج ا ‎a DN‏ مز ا ‎As‏ دج ‎Sane‏ :3 3 ب § ‎i‏ ‎i‏ ٌ : ‎i‏ :م ‎Ey‏ 3 3 £3 3 £3 ‎FE I‏ احج ل سي الأ سق ‎N mf‏ ; 3 3 % ™ : م ا ‎HI EN‏ > ص 0 ‎Hi‏ 3 ‎HN :‏ د ‎i‏ > > 1 ب : ب > 1 ,\ > جح اك 1 شكا ’ ا

   ‎AW SW SR RE 7‏ 8 ا با 3 ص ‎AY A‏ يا 2 ب ‎ry‏ ‏كا الخ اام تاتالا م ا ان ين ان اليا ل اي با ااا ‎ne 5 ّ 5 :‏ < 6 5 = م 7 5 ب م ٍ 3 ا حي ال حي ا ا اا اي اا أ يا عي ارك ‎Se‏ ‎el‏ ل لي لوي كا ‎ea‏ اليك لهاك ا اا ‎Te‏ ال الام تك وا ‎er a Diy a Tg‏ اك ااه ‎pre Nee‏ ‎te Stet ES el at wl‏ #2 ‎EY‏ د ‎a ww Nowa‏ ا ألم ع " ‎EY 8 Ty‏ 8 “ & م = :7 الا ال ‎ings to 2 xe 8 « a > RoR a‏ 7 لان اله د د ها ‎BB," a TA re‏ ناو & ال 7 مدا جاو اه الى الجن ‎REL‏ ال اله ا 7ع اله الج ل ين ا ا ‎oe aed “a‏ ل اران ابد ان أ ل ‎LAs A al R oa EET‏ ‎RR‏ هه ااال[ و اجيج ا 0 را م ا ‎HI‏ و اا ال ال اي أن ‎ay‏ ا ‎RP A ETE‏ الم ا ا 3 ‎HEN PERE‏ الم و ‎a Nga‏ لتحت الح ‎SA.

   SOR‏ ب اب عي اجات لمج اا ‎AN‏ = ‎Rr rE RO Cs‏ لاجد اجيم ل ا ‎BS‏ ‎ro‏ = اا 1 ‎oo‏ ايت حجنت جيب ‎ge en‏ - ‎ei SEE ES‏ 8 اق الا له ‎nN NNR SSS‏ 6 5 ‎it FE‏ ‎B ,‏ 8 ‎i l & 8‏ ‎i x x‏ متتل سسا ‎A‏ ا § ‎i‏ 0 ‎Ea) 8 5 al‏ 3 4 م ‎AH‏ : #7 4 أ ا ابارت ب 5 & ل اسم ا ل ااا لي ‎١‏ # م تت ا 0 = ‎og” FN‏ جحت الشكل ‎jo‏

   الحاضهة الهيلة السعودية الملضية الفكرية ‎Swed Authority for intallentual Property pW‏ ‎RE‏ .¥ + \ ا 0 § ام 5 + < ‎Ne‏ ‎ge‏ ”بن اج > عي كي الج دا لي ايام ‎TEE‏ ‏ببح ةا ‎Nase eg‏ + ‎Ed - 2 -‏ 3 .++ .* وذلك بشرط تسديد المقابل المالي السنوي للبراءة وعدم بطلانها ‎of‏ سقوطها لمخالفتها ع لأي من أحكام نظام براءات الاختراع والتصميمات التخطيطية للدارات المتكاملة والأصناف ع النباتية والنماذج الصناعية أو لائحته التنفيذية. »> صادرة عن + ب ب ‎٠.‏ ب الهيئة السعودية للملكية الفكرية > > > ”+ ص ب ‎101١‏ .| لريا ‎1*١ uo‏ ؛ المملكة | لعربية | لسعودية ‎SAIP@SAIP.GOV.SA‏