Файл: Российской федерации федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования.pdf

182 изменению потока, величина коэффициента пропускания отсчитывается по шкале, отрегулированной в процентах пропускания.
Полученные спектры пропускания для различной толщины пленок
ITO представлены на рисунке 1.
Рис. 1. Спектры пропускания пленок ITO
Получено, что среднее оптическое пропускание в видимой области спектра для пленок ITO толщиной 200–300 нм составляет порядка 84,2 %, а для пленки ITO толщиной 400 нм – 83,4 %. При этом край поглощения для пленки ITO толщиной 400 нм смещается в длинноволновую сторону, что свидетельствует об уменьшении ширины запрещенной зоны.
Литература
1. Амосова Л. П., Исаев М. В. Магнетронное напыление прозрачных элек- тродов ITO из металлической мишени на холодную подложку // Журнал технической физики. 2014. Т. 84. С. 127–132.
2. Бажин А. И., Троцан А. Н., Чертопалов С. В., Стипаненко А. А., Сту- пак В. А. Влияние режима магнетронного распыления и состава реакци- онного газа на структуру и свойства пленок ITO // Физическая инжене- рия поверхности. 2012. Т. 10, № 4. С. 342–349.
3. Goncharov E. V., Saenko A. V., Malyukov S. P., Palii A. V. Formation of
ITO Thin Films by MF Magnetron Sputtering for Solar Cells Application //
Proceedings of ITNT 2021 – 7th IEEE International Conference on Infor- mation Technology and Nanotechnology, 2021. P. 1–5.

183
ИССЛЕДОВАНИЕ РЕЗИСТИВНОГО ПЕРЕКЛЮЧЕНИЯ В
МЕМРИСТОРНЫХ СТРУКТУРАХ НА ОСНОВЕ ОКСИДА
ТАНТАЛА
Малюков С. П., Саенко А. В., Тимощенко Д. В.
ФГАОУ ВО «Южный федеральный университет»,
г. Таганрог
E-mail: dimon_vitt@mail.ru
Оксиды переходных металлов активно исследуются в целях получе- ния мемристорных устройств для резистивной оперативной памяти и раз- работки элементов нейроморфных систем [1, 2]. Одним из достоинств ок- сидов переходных металлов при применении в мемристорах для энергоне- зависимой памяти является относительная простота состава, которая обес- печивает возможность синтеза различными методами, переключение со- противления в поликристаллическом и аморфном состоянии, что позволяет осаждать такие пленки на любые подложки. Сообщалось, что многочис- ленные оксиды переходных металлов, такие как Ta
2
O
5
, ZrO
2
и HfO
2
, де- монстрируют характеристики резистивного переключения (RS) [3–5].
Основным слоем в исследуемой мемристорной структуре является полупроводящий слой (Ta
2
O
5
), в котором осуществляется образование кислородных вакансий, обеспечивающие работу мемристорной структуры
Co/Ta
2
O
5
/W. C помощью настольной вакуумной установки магнетронного напыления VSE-PVD-DESK-PRO были получены образцы мемристорной структуры Co/Ta
2
O
5
/W. Для первого слоя в качестве нижнего электрода выбрана мишень трехдюймового Co 99,95% чистоты с толщиной 4 мм, ко- торая наносилась на сапфировую подложку при следующем режиме рабо- ты магнетрона: мощность 150 Вт, ток разряда 0,22 А, напряжение 682 В, давление в камере 2,9·10
-3
мбар, рабочий газ - аргон (Ar) 99,998% чистоты.
Продолжительность осаждения пленки кобальта на сапфировую подложку составила 4 мин. Далее распылялась мишень двухдюймового Ta
2
O
5 99,99% чистоты с толщиной 6 мм на тонкую пленку кобальта при мощно- сти 100 Вт в течение 2 мин.
Исследование эффекта резистивного переключения проводилось на системе измерения параметров полупроводников Keithley 4200-SCS, кото- рая позволяет исследовать электрические характеристики образцов в ши- роком диапазоне значений параметров. В ходе работы применялись воль- фрамовые (W) зонды, один из которых устанавливался на нижний контакт
(Co), а второй – на пленку Ta
2
O
5
Вольт-амперная характеристика мемристорной структуры Co/Ta
2
O
5
/W
(рисунок 1) напоминает типичный гистерезисный вид. С учетом возмож- ных помех измерения можно полагать, что данная мемристорная структура

184 выбрана удачно и при углубленных исследованиях и тщательной коррек- тировке процесса электроформовки можно получить высокие показатели количества циклов записи, времени чтения, времени записи и хранения информации, также быстродействия и стабильности во времени. Исполь- зование метода магнетронного распыления упрощает производство мемри- сторных структур на основе Co/Ta
2
O
5
/W путем проведения меньшего ко- личества операций в технологическом маршруте.
Рис. 1. Вольт-амперная характеристика мемристорной структуры Co/Ta
2
O
5
/W
В настоящее время корпорации на рынке мемристорных устройств за- интересованы в исследованиях, которые касаются вопроса упрощения производства при сохранении высокого качества мемристорных структур.
Спрос на устройства, работающих на основе мемристоров, объясняется тем, что они могут заменить все виды памяти, позволяют расширить функ- циональные возможности электроники за счет роста плотности компонов- ки элементов в чипах.
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках
научного проекта № 19-29-03041 мк.
Литература
1. Zhu Y. B., Zheng K., Wu X., Ang L. K. Enhanced stability of filament-type resistive switching by interface engineering // Sci. Rep., 2017, 7, 43664.
2. Wang Y., Yan Y., Wang C., Chen Y., Li J., Zhao J., Hwang C.S. Controlling the thin interfacial buffer layer for improving the reliability of the
Ta/Ta2O5/Pt resistive switching memory // Appl. Phys. Lett., 2018, 113,
072902.

185 3. J. X. Xiao, T. S. Herng, J. Ding, K. Y. Zeng, Resistive switching behavior in copper doped zinc oxide (ZnO:Cu) thin films studied by using scanning probe microscopy techniques // J. Alloys Compd., 2017, 709, p. 535–541.
4. Fu L. P., Li Y. T., Han G. L., Gao X. P., Chen C. B., Yuan P. Stable resistive switching characteristics of ZrO2-based memory device with low-cost // Mi- croelectron. Eng., 2017, 172, p. 26–29.
5. Sun C., Lu S. M., Jin F., Mo W. Q., Song J. L., Dong K. F. Control the switching mode of Pt/HfO2/TiN RRAM devices by tuning the crystalline state of TiN electrode // J. Alloys Compd., 2018, 749, p. 487–486.

186
РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ДЛЯ РЕНТГЕНОВСКИХ
СНИМКОВ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПЛЕЧЕВОЙ КОСТИ
Маннаа А. С.
ФГАОУ ВО «Южный федеральный университет»
Институт математики, механики и компьютерных наук
им. И. И. Воровича
г. Ростов-на-Дону
E-mail: Ali88mannaa@gmail.com
В настоящее время использование методов обработки изображений стало широко использоваться для улучшения качества медицинских изоб- ражений и их анализа для улучшения медицинской диагностики.
В данной работе предлагается алгоритм для обработки рентгеновских снимков [1, 2].
Определяется контур коленной кости. Для этого к отфильтрованному изображению применяется детектор границ Кенни. Приведем основные шаги применяемого здесь анализа.
Шаг 1: используется традиционный алгоритм обнаружения краѐв
Кэнни – проводится сглаживание изображения с гауссовской функцией
G =
. Параметр σ должен быть выбран правильно [3]. Для опре- деления правильного значения σ для каждой матрицы окрестности 3*3 пик- села x(i, j) используется адаптивный усреднѐнный фильтр Гаусса и дисперсия в статистическом методе[4, 5, 6].
Результат обработки показан на рис. 1.
А Б В
Рис. 1.
(А) – исходное изображение, (Б) – результаты работы алгоритма Кэнни,
(В) – результаты работы алгоритма Кэнни с улучшенным
Гауссовским фильтром.

187
Шаг 2. Границы объединяются в замкнутые области с помощью опе- рации дилатации [7, с. 755] с большим ядром (3*3) два раза. Результат об- работки показан на рис. 2.
Рис. 3. Результат операции «дилатация»
Шаг 3.
Следующим шагом является применение алгоритма сегмента- ции по водоразделам [7, с. 881] (см. также [8, 9]).
Алгоритм водораздела работает с полутоновым изображением.
Пусть
- прямоугольник в , параметризующий точки изображения размеров функция, задающая полутоновое изображение. При сегментации указанным мето- дом изображения моделируются заполнением «местности» – изображения водой.
При этом образуются «бассейны». Как правило, алгоритм считает "бассейнами" даже самые незначительные объекты, что приводит к чрез- мерной сегментации изображения, особенно для изображений с шумами, какими, в частности, являются медицинские рентгенографические изобра- жения. Поэтому перед сегментированием для корректности процесса уби- рается лишний «шум» с изображения путем усреднения соседних точек и применения морфологической операции размыкания [7, с.759].
После применения алгоритма сегментации из полученных областей выбирают те, которые содержат «точки интереса».
Точки интереса представляют собой две точки, которые должны ле- жать в пределах контуров костей при отцентрированном снимке. Следую- щим шагом является применение операции эрозии, в результате чего уда- ляются достаточно малые объекты. Результат обработки показан на рис. 3.

188
Рис. 3. Результат применения алгоритма водораздела
Предложенный алгоритм был программно реализован с использова- нием языка Python.
Результаты проведенных вычислительных экспериментов показали, что предложенный алгоритм улучшает антишумовую способность и отоб- ражает расположение краев более точным образом. В соответствии с алго- ритмом водораздела каждой из полученных областей назначается уни- кальная метка, называемая «цветом».
В дальнейших исследованиях будет разработан алгоритм для опреде- ления референтных линий и углов и вычисления пороговых значений де- тектора Кэнни, поскольку качество получаемых результатов изображения существенно зависит от этих значений.
Литература
1. Beucher S. The Watershed Transformation Applied to Image Segmentation
// Centre de Morphologie Mathématique, Scanning microscopy. Supple- ment, 2000.
2. Zhang Jiamei, Sun Xiaoxu, Chen Binbin et al. Edge detection combined with fractional differential and Canny operator[J].Journal of Image and
Graphics,2016,21(4):46-50.
3. Canny J.A. Computational Approach to Edge Detection IEEE // Transactions on pattern analysis and machine intelligence. 1986.

189 4. Khalil I. Jassam. Removal of Random Noise from Conventional Digital
X-Ray Images, University of Maine Orono. – 1992. 114 с.
5. Li Junshan, Ma Ying, Zhao Fangzhou et al. Improved Canny Image Edge
Detection Algorithm [J]. Acta Photonica Sinica, 2011, 40(s1): 50–54.
6. Маннаа А.С., Муратова Г.В. Улучшенный гауссовый фильтр в алгорит- ме Кэнни для рентгеновских снимков//
Инженерный вестник Дона. № 10
.2021.
URL:
ivdon.ru/ru/magazine/archive/n10y2021/7227.
7. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера.
2005. 1072 с.
8. Meyer F. Color image segmentation// IEE International Conference on Im- age Processing and its Applications. Maastricht. The Netherlands. 1995. pp. 303–306.
9. Строев В.М., Альмас Г.Ф. Многоспектральный оптической метод формирования и обработки изображений низкоконтрастных образова- ний при априорной неопределѐнности параметров кожи // Инженерный вестник Дона.2013. № 4 URL ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2013/2018.
10. Li Dan, Qian Jiansheng, Lu Nannan. Improvement of Image Edge Detec- tion Technology[J]. Computer Engineering and Applications, 2010,
37(3): 210–212.

190

191 5 различных библиотек, реализующих требуемые возможности, однако на фоне остальных следует отметить Prism.js [2] и Code Mirror [3]. Они вклю- чают в себя описание правил, ключевых слов и специальных символов для подсветки синтаксиса большого множества языков. При необходимости есть возможность создать собственный стиль, выбрав цветовую палитру и дополнительные правила выделения синтаксиса.
В качестве примера блока визуализации рассматривается блок триан- гуляции плоских фигур. С помощью скриптового языка пользователь мо- жет описать форму фигуры и настроить параметры триангулятора. Резуль- татом триангуляции является конечно-элементная сетка, которую можно визуализировать с помощью SVG. Были проанализированы две библиоте- ки для построения таких сеток в браузере:
Earcut [4] — этобыстрая и маленькая библиотека полигональной три- ангуляции, основанная на идеях из FIST: Fast Industrial-Strength Triangula- tion of Polygons Мартина Хелда [5]. Плюсом этой библиотеки является возможность триангуляции полигонов различной формы, в том числе не- выпуклых. Вторая библиотека, d3-delaunay [6] — она основана на модуле
Delaunator, реализующем быстрые вычисления триангуляции Делоне с ис- пользованием алгоритмов развертки.
В качестве примера работы расчетного модуля под управлением ин- терактивного интерфейса рассматривается задача вычисления собственных значений для модели ультразвукового скальпеля. Для вычисления соб- ственных значений использовался алгоритм Ланцоша. Это итерационный метод вычисления собственных значений симметричной матрицы. На вход алгоритма поступает матрица и количество собственных значений, кото- рые надо найти. В качестве вектора выбирался единичный вектор. Рас- четные модули пакета ACELAN реализованы на языке С#, для взаимодей- ствия этих модулей с web-приложением разработан протокол обмена дан- ными на основе формата JSON. Обмен данными осуществляется по прото- колу HTTP/S, при этом расчетные модули могут запускаться независимо в параллельном режиме при наличии достаточных вычислительных ре- сурсов.
Структура скрипта для реализации решаемой задачи не предполагает полного синтаксического разбора. Реализован парсер, разбирающий скрипт на отдельные команды. Для каждой команды может существовать блок визуализации, выводящий текст (материальные свойства, собствен- ные значения, массивы переменных) или изображение (тепловую карту, геометрию модели), в том числе и интерактивные векторные изображения.
Такой подход позволяет быстро прототипировать модели на ранних этапах их создания и особенно хорошо подходит для моделей с небольшим чис- лом степеней свободы, так как позволяет оценивать результаты выполне- ния скриптов в режиме, близком к реальному времени.