Методы разработки и контроля качества программных средств обработки и анализа изображений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.11, кандидат технических наук Балыков, Евгений Александрович

• Балыков, Евгений Александрович
• кандидат технических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат технических наук Балыков, Евгений Александрович

Введение.

Глава 1. Анализ современного состояния проблемы разработки и контроля качества ПС ОАИ.

1.1. Общая характеристика ПС ОАИ.

1.1.1. Назначение и область применения ПС ОАИ.

1.1.2. Особенности математического обеспечения, используемого при разработке ПС ОАИ.

1.2. Особенности процесса разработки и контроля качества ПС ОАИ.

1.3. Общие подходы к разработке и контролю качества программных средств.

1.3.1. Обеспечение качества процессов контсруирования ПС.

1.3.2. Контроль качества ПС.

1.4. Постановка задачи повышения эффективности процессов разработки и контроля качества ПС ОАИ.

Выводы по главе 1.

Глава 2. Методы и средства разработки ПС ОАИ.

2.1. Модель ЖЦ ПС ОАИ.

2.2. Методы и средства организации ЖЦ ПС ОАИ.

2.2.1. Метод и средства формализации спецификаций ПС ОАИ.

2.2.2. Методы и средства архитектурного проектирования и реализации ПС ОАИ.

2.3. Метод формализованного описания спецификаций ПМ ОАИ.

2.4. Метод поиска источника ошибки, выявленной в ПМ, реализующем эвристический алгоритм анализа изображений.

Выводы по главе 2.

Глава 3. Методы и средства контроля качества ПС ОАИ.

3.1. Способ верификации программ, содержащих подпрограммы, массивы и особые операторы.

3.1.1. Обобщение метода Флойда.

3.1.1.1. Верификация ПМ, содержащих подпрограммы.

3.1.1.2. Верификация ПМ, содержащих массивы.

3.1.1.3. Верификация ПМ, содержащих особые операторы.

3.1.2. Обобщение метода Хоара.

3.1.2.1. Верификация ПМ, содержащих подпрограммы.

3.1.2.2. Верификация ПМ, содержащих массивы.

3.1.2.3. Верификация ПМ, содержащих особые операторы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы разработки и контроля качества программных средств обработки и анализа изображений»

В настоящее время одним из перспективных направлений развития информационных технологий в таких областях человеческой деятельности, как промышленное производство, транспортные перевозки, медицина, охранное наблюдение и т.п. является создание средств информационной поддержки в составе автоматизированных систем контроля и управления. Указанные системы включают в себя как телекоммуникации, так и подсистемы сбора, обработки и анализа данных. При этом в качестве входного потока информации (или его части) широко используются изображения, т.е. данные, полученные с помощью приборного наблюдения (в основном, сканирования и фотографирования в различных диапазонах частот) соответствующих объектов или сцен.

Благодаря появлению в последние годы достаточно мощных и доступных средств вычислительной техники в большинстве приложений стало возможно выполнять обработку и анализ входных изображений на базе ПЭВМ при помощи специально создаваемых программных средств (ПС). Основными этапами представления, обработки и анализа информативных сигналов, которые в совокупности или в отдельных сочетаниях могут выполняться ПС обработки и анализа изображений (ОАИ), являются следующие: фильтрация, сегментация, классификация изображения и его фрагментов, распознавание графических образов. Методы и алгоритмы, которые могут быть использованы при разработке математического обеспечения указанных этапов, широко представлены в научно-технической литературе.

Наиболее важная особенность задач обработки и анализа изображений заключается в том, что большинство из них являются плохо формализуемыми. Сказывается отсутствие адекватных математических моделей наблюдаемых реальных ситуаций или объектов, па базе которых можно было бы вести расчеты и получать количественные и качественные выводы, а также разрабатывать соответствующее программное обеспечение (ПО). В то же время практически любой человек в реальной жизни постоянно и успешно решает такие задачи и может выступать экспертом как при подготовке обучающего и тестового материала, так и при оценке эффективности алгоритмов, реализуемых ПС ОАИ.

Указанная особенность, накладывая ограничения в рамках общей проблемы синтеза и оптимизации алгоритмов обработки и анализа изображений, обуславливает также возникновение ряда вопросов и задач, решение которых необходимо для организации эффективных процессов разработки, обеспечения и контроля качества ПС ОАИ, реализующих такие алгоритмы. Так при разработке и автоматизации контроля качества ПС ОАИ, оперирующих трудно формализуемыми понятиями, требует решения задача адекватного описания спецификаций. Широкое использование эвристических алгоритмов при создании ПС ОАИ затрудняет выполнение процессов контроля качества таких ПС, в первую очередь, тестирования и отладки. Кроме того, наличие в коде ПС ОАИ большого количества массивов, циклов и операторов, которые могут не завершиться и привести к исключительной ситуации или аварийному сбою (особые операторы), обуславливает необходимость использования специализированных способов и методик верификации, тестирования и отладки ПС.

Исследование теоретических и практических аспектов разработки и контроля качества ПС отражено в трудах В.Н.Агафонова, А.П.Ершова, С.С.Лаврова, В.В.Липаева, В.А.Непомнящего, С.А. Орлова, Р.Андерсона, Б.Боэма, Г.Буча, Э.Дейкстры, Г.Майерса, Р.Флойда, Ч.Хоара и др. Однако применение предложенных в этих трудах методов разработки и контроля качества ПО на практике при создании ПС ОАИ сталкивается со значительными трудностями. Как правило, с учетом указанных особенностей известные методы не гарантируют высокую эффективность процессов разработки высококачественных ПС ОАИ по таким критериям, как трудоемкость тестирования и отладки, достигнутые значения показателей корректности и надежности ПС (степени верификации, тестового покрытия, наработки на отказ). В конечном итоге это приводит к увеличению сроков разработки информационных систем с функциями обработки и анализа изображений и не позволяет обеспечить требуемые показатели качества ПО таких систем.

Таким образом, рассматриваемая в работе проблема повышения эффективности процессов разработки и контроля качества ПС ОАИ является весьма актуальной и обусловлена непригодностью или низкой эффективностью известных методов и средств разработки и контроля качества ПО с учетом специфики решаемых, плохо формализуемых задач и используемых алгоритмов обработки и анализа изображений.

Целью диссертационной работы является совершенствование известных и создание специализированных методов и средств, позволяющих повысить эффективность процессов разработки и контроля качества ПС ОАИ с учетом специфических особенностей решаемых, плохо формализуемых задач и используемого алгоритмического обеспечения различных этапов обработки и анализа изображений.

Для достижения указанной цели в работе поставлены следующие основные задачи:

- адаптировать известные и создать специализированные методы и средства разработки и контроля качества ПО, применяемые на этапах подготовки спецификаций, программной реализации, верификации, тестирования и отладки ПС ОАИ, учитывающие специфические особенности области приложения и позволяющие повысить эффективность процессов разработки и контроля качества ПС ОАИ;

- апробировать и продемонстрировать применение предложенных методов и инструментальных средств в процессе разработки ПО системы технического зрения, на примере оптоэлектронной системы идентификации (ОЭСИ) объектов подвижного состава железнодорожного транспорта (ЖТ);

- оценить влияние предложенных методов и средств на эффективность процессов разработки и контроля качества ПС ОАИ по критериям: трудоемкости тестирования и отладки, достигнутым значениям показателей корректности и надежности ПС (степени верификации, тестового покрытия, наработки на отказ).

Для решения поставленных задач использованы теоретические основы технологии разработки ПО, методы проектирования и анализа алгоритмов, теория верификации, тестирования и отладки программ, математический аппарат технологии обработки и анализа изображений, теория планирования в реальном времени и анализа последовательности событий, а также методы планирования научного эксперимента и обработки результатов экспериментальных исследований.

Научная новизна результатов работы состоит в следующем: 1. Предложен метод формализованного описания спецификаций алгоритмов и программных модулей (ПМ) ОАИ, включающий способ описания трудно формализуемых понятий при помощи формируемого экспертом массива "прецедентов", т.е. соответствующих пар вида "входная информация - выходная информация". Метод позволяет сформировать единые требования для этапов разработки и программной реализации алгоритмов решения плохо формализуемых задач обработки и анализа изображений при создании ПС ОАИ, а также существенно снизить трудоемкость фазы тестирования таких ПС за счет автоматизации процедур контроля качества.

2. Предложен метод поиска источника ошибки, выявленной на этапе тестирования в ПМ, реализующем эвристический алгоритм анализа изображений, основанный на "многоязыковой" реализации алгоритма, характерной при разработке ПС ОАИ, и сравнительном анализе результатов исполнения основной и вспомогательной программных реализаций алгоритма. Применение предложенного метода позволяет сделать процесс отладки таких ПМ более управляемым и сократить трудоемкость процедур отладки.

3. На основе классических методов Флойда и Хоара предложен способ верификации программ, позволяющий обосновывать корректность ПМ, содержащих подпрограммы, массивы и особые операторы, и соответственно повышать степень корректности ПС (степень верификации и тестового покрытия).

4. Предложен способ тестирования завершаемости циклических структур обработки массивов видеоданных и списков возможных решений, учитывающий специфику циклов ПМ ОАИ, позволяющий повысить качество создаваемых ПС ОАИ за счет увеличения степени надежности.

Практическая ценность работы заключается в следующем:

1. Синтезирована модель жизненного цикла (ЖЦ) ПС ОАИ, учитывающая особенности подобных программных средств. Даны практические рекомендации по выбору и применению методов и средств выполнения основных фаз жизненного цикла ПС ОАИ: подготовки спецификаций, программной реализации, верификации, тестирования и отладки.

2. Предложена методика обоснования конструктивной правильности ПМ, реализующего эвристический алгоритм.

3. Сформированы унифицированные системы формализованных спецификаций для основных ПМ ОЭСИ транспортных средств (ТС) и оптико-электронной системы контроля (ОЭСК) качества поверхности листового металлопроката, которые могут быть широко использованы при разработке алгоритмического и программного обеспечения подобных систем технического зрения.

4. Применение предложенных в работе методов и средств разработки и контроля качества ПС ОАИ детально продемонстрировано на примере проекта по созданию ПО ОЭСИ объектов подвижного состава ЖТ - ARSCIS. Даны практические рекомендации по формированию спецификаций качества и комплексной стратегии контроля качества, оценке сложности и достигнутого уровня качества созданного

ПС и ему подобных. Разработан набор тестовых классов, упрощающих процесс тестирования ПО ОЭСИ ТС.

5. Разработана открытая объектно-ориентированная архитектура (графическая модель, представленная средствами языка моделирования UML) ПО ОЭСИ объектов подвижного состава ЖТ. Архитектура обеспечивает возможности: подключения обновленных и дополнительных алгоритмов и оборудования без модификации и перекомпиляции всего ПС; адаптивной настройки алгоритмической и аппаратной подсистем в ходе функционирования ПС; сбора исторической информации, позволяющей повысить эффективность принятия решений в задачах обработки и анализа последовательности изображений. Архитектура может быть широко использована при разработке ПО систем контроля с функциями обработки и анализа изображений различного назначения.

6. Предложенные в работе методы и средства разработки и контроля качества ПС ОАИ используются в научно-производственной компании "Малленом" (г. Череповец) в качестве базовых при организации процесса разработки ПО ОЭСК различного назначения, что подтверждается актами о внедрении. При непосредственном участии автора на базе этой компании были созданы и внедрены следующие системы: ОЭСИ движущихся автотранспортных средств -ReCar (разработка выполнялась по заказу мэрии г. Череповца); ОЭСИ объектов подвижного состава ЖТ - ARSCIS (разработка выполнялась по заказу администрации ст. Череповец СЖД); оптоэлектронный дефектоскоп листового металлопроката (разработка выполнялась по заказу ОАО "Северсталь"). Указанные системы в 2005 г. удостоены дипломов I и II степеней Правительств г. Санкт-Петербурга и Вологодской области по итогам открытых конкурсов на лучшие инновационные научно-технические разработки и проекты.

7. Результаты исследований используются в учебном процессе ИМИТ СПбГПУ в рамках дисциплины "Обеспечение качества программных продуктов", в соответствующих разделах дисциплин "Технология разработки ПО" и "Компьютерная графика" для специальности 230105 - Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем.

Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на 13 научно-технических конференциях, выставках и конкурсах, по материалам диссертации опубликованы 17 печатных работ.

В структурном отношении работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и приложений.

В первой главе дается общая характеристика ПС ОАИ, как средств информационной поддержки в составе автоматизированных систем контроля и управления. Дана общая характеристика математического и программного обеспечения ПС ОАИ, применяемых в промышленном производстве, медицине, на транспорте и в охранной деятельности. Выявлены характерные особенности предметной области и ПС ОАИ, обуславливающие недостаточную эффективность процессов разработки и контроля качества подобных ПС. Среди указанных особенностей основными являются: существование трудно формализуемых спецификаций ПМ ОАИ; использование эвристических алгоритмов на этапах анализа данных; широкое применение разнообразных циклических структур, подпрограмм, особых операторов и массивов. Проведен анализ существующих систем и моделей обеспечения качества ПС, который показал, что такие системы и модели носят, в основном, организационный характер и применимы лишь на уровне менеджмента качества ПО. А применение конкретных методов разработки и контроля качества на практике при создании ПС ОАИ сталкивается со значительными трудностями, обусловленными специфическими особенностями области приложений. Обоснована актуальность проблемы повышения эффективности процесса разработки и контроля качества ПС ОАИ. Определена цель диссертационной работы, заключающаяся в совершенствовании известных и создании специализированных методов и средств, позволяющих повысить эффективность процессов разработки и контроля качества ПС ОАИ с учетом специфических особенностей решаемых, плохо формализуемых задач и используемого алгоритмического обеспечения различных этапов обработки и анализа изображений.

Во второй главе синтезирована модель ЖЦ ПС ОАИ, выбраны методы и средства, используемые на соответствующих фазах ЖЦ ПС ОАИ, учитывающие особенности разработки ПС ОАИ и гарантирующие высокое качество конструирования ПС ОАИ. На базе языков UML и ОСЬ предложен принцип объединения фаз формализации спецификации требований и проектирования архитектуры ПС ОАИ, позволяющий ускорить процесс конструирования и сократить число дефектов, связанных с переходом "спецификация -> формальная спецификация -> архитектура". Предложен метод формализованного описания спецификаций алгоритмов обработки и анализа изображений, включающий способ описания трудно формализуемых понятий при помощи формируемого экспертом массива прецедентов. Предложенный метод позволяет создавать системы формализованных спецификаций для широкого спектра ПС ОАИ и, соответственно, сократить дефекты неполноты, противоречивости и неоднозначности требований, а также автоматизировать процедуры контроля качества ПМ ОАИ. Процесс формирования экспертом массива прецедентов автоматизирован с помощью специализированного программного инструментария, позволяющего генерировать тестовые наборы значительной мощности. Предложен метод поиска источника ошибки в ПМ ОАИ, реализующих эвристические алгоритмы обработки и анализа изображений, учитывающий специфику ЖЦ ПС ОАИ и основанный на "многоязыковой" реализации алгоритмов и сравнительном анализе результатов их исполнения. Метод поиска источника ошибки позволяет сократить трудоемкость процесса отладки ПС ОАИ, реализующих эвристические алгоритмы анализа изображений.

В третьей главе на базе классических методов Флойда и Хоара предложен способ верификации программ, позволяющий обосновывать корректность ПМ (в том числе большинства ПМ ОАИ), содержащих подпрограммы, массивы и особые операторы и, соответственно, повышать степень корректности ПС (степени верификации и тестового покрытия). Сформированы практические рекомендации, учитывающие специфику реализации ПС ОАИ и повышающие эффективность механизма аналитической верификации ПМ ОАИ. Предложенные правила и рекомендации позволяют формировать корректные и непротиворечивые спецификации ПМ ОАИ; формировать необходимые и достаточные индуктивные утверждения Флойда и тройки Хоара для основных типов операторов, используемых в рамках ПС ОАИ; выбирать наиболее подходящие фундированные множества и ограничивающие функции для доказательства завершаемости ПМ ОАИ. Предложена методика подтверждения конструктивной правильности {(р)Р0(у/У ПМ ОАИ, реализующих эвристический алгоритм. Методика основана на декомпозиции исходного эвристического алгоритма в виде комбинации точных алгоритмов с четко формализуемыми спецификациями и позволяет использовать методы верификации для доказательства правильности построения и завершаемости ПМ ОАИ вида Рэ. Предложен способ тестирования завершаемости циклических структур обработки массивов видеоданных и списков возможных решений, учитывающий специфику циклов ПМ ОАИ, позволяющий повысить качество создаваемых ПС ОАИ за счет увеличения степени надежности.

В четвёртой главе дано общее описание ОЭСИ объектов подвижного состава ЖТ -ARSCIS. Отмечено, что ARSCIS обладает всеми характерными чертами и отличительными особенностями информационной системы, создаваемой на базе технологии обработки и анализа изображений, базовую основу ПО которой составляет ПС ОАИ, выполняющее процесс идентификации железнодорожных вагонов, цистерн, платформ и т.п. путем распознавания их уникального регистрационного номера (РН). На основе предложенного в работе метода формализованного описания спецификаций построена унифицированная система формализованных спецификаций основных этапов процесса оптоэлектронной идентификации ТС. Созданная система формализованных спецификаций использована в процессе разработки ПО ARSCIS, что позволило сократить дефекты неполноты, неоднозначности и противоречивости требований, разработать эффективные алгоритмы и ПС ОАИ, используемые в процессе идентификации. В целях автоматизации процесса контроля качества ПО ARSCIS на базе предложенной системы спецификаций разработан ПМ, автоматизирующий процесс формирования массивов прецедентов значительной мощности. Разработана открытая объектно-ориентированная архитектура (графическая модель, представленная средствами языка моделирования UML) ПО ОЭСИ объектов подвижного состава ЖТ. Архитектура обеспечивает возможности подключения обновленных и дополнительных алгоритмов и оборудования без модификации и перекомпиляции всего ПС; адаптивной настройки алгоритмической и аппаратной подсистем в ходе функционирования ПС; сбора исторической информации, позволяющей повысить эффективность принятия решений в задачах обработки и анализа последовательности изображений. Архитектура может быть широко использована при разработке ПО систем контроля с функциями обработки и анализа изображений различного назначения. В соответствии с предложенными методами и средствами разработки и обеспечения качества ПС ОАИ создано ПО системы ARSCIS. Указаны стандарты, подходы и средства, применяемые в процессе построения ПО ARSCIS, позволившие достичь высокого качества процессов конструирования ПО. Оценена сложность полученного ПО ARSCIS. Выбраны процедуры контроля качества, позволившие обнаружить ряд критических ошибок и повысить качество ПМ ARSCIS. Реализован набор тестовых классов, автоматизирующих процесс тестирования ПО ОЭСИ ТС. С помощью теории анализа последовательности событий и на основе результатов тестирования производительности подтверждено соответствие функционирования ПО ARSCIS режиму реального времени. Оценён достигнутый уровень качества ПО ARSCIS. Приведены результаты экспериментальных исследований, подтверждающие высокий достигнутый уровень качественных и количественных показателей качества ПО ARSCIS, соответствующий уровню, заданному в спецификации.

В пятой главе предложены методики оценки влияния разработанных методов и средств на эффективность процессов конструирования и контроля качества ПМ ОАИ, позволившие проверить и в итоге подтвердить преимущества предложенных методов и средств. Приведены результаты экспериментальных исследований по оценке влияния предложенных методов и средств на эффективность процессов разработки и контроля качества ПС ОАИ на примере проекта по разработке ОЭСИ ARSCIS. Результаты эксперимента позволяют сделать вывод о повышении эффективности процессов разработки и контроля качества ПС ОАИ по критериям трудоемкости тестирования и отладки, показателю корректности (степени верификации и покрытия тестами) и показателю надежности (наработка на отказ и коэффициент готовности). Приведены также результаты успешного применения предложенных решений в процессе разработки и контроля качества таких ПС ОАИ, как: ПО автоматизированной системы распознавания государственных регистрационных знаков автомашин и ПО ОЭСК качества листового металлопроката, подтверждающие их преимущества.

В приложениях представлены:

1. Краткое описание классических методов аналитической верификации программ и схема получения расширенной спецификации.

2. Классификация базовых характеристик качества ПС в соответствии со стандартом ISO 9126.

3. Пример поиска источника ошибки, выявленной в ПМ ОЭСИ ЖТ, реализующем эвристический алгоритм.

4. Примеры верификации ПМ ОЭСИ ЖТ с помощью предложенного способа доказательства корректности программ, базирующегося на методах Флойда и Хоара.

5. Пример верификации ПМ ОЭСИ ЖТ, реализующего эвристический алгоритм.

6. Пример тестирования завершаемое™ циклических структур, используемых в ПМ ОАИ.

7. Блок-схема алгоритма функционирования алгоритмической подсистемы ОЭСИ ТС.

8. Статическая модель ПО ARSCIS.

9. Динамическая модель ПО ARSCIS.

10. Алгоритмы определения планируемости смеси задач ПС в соответствии с теориями планирования в реальном времени и анализа последовательности событий.

11. Исходные данные, используемые в процессе оценки сложности проекта ARSCIS.

12. Диаграмма классов, используемых для тестирования ПО ОЭСИ ТС в соответствии со структурными критериями.

13. Схема нисходящего интеграционного тестирования ПМ ARSCIS.

14. Фрагмент спецификации требований к ПО ОЭСИ объектов подвижного состава ЖТ.

15. Определение требования на пропускную способность ПО ОЭСИ объектов подвижного состава ЖТ.

16.Показатели практичности, сопровождаемости и мобильности ПО ARSCIS.

17.Акты о внедрении предложенных методов разработки и контроля качества в производственный и учебный процессы.

18. Дипломы Правительств г. Санкт-Петербурга и Вологодской области за разработку оптико-электронных систем контроля.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Метод формализованного описания спецификаций алгоритмов и ПМ ОАИ, оперирующих трудно формализуемыми понятиями, и унифицированная система формализованных спецификаций основных этапов функционирования ПО ОЭСИ ТС, созданная на базе предложенного метода.

2. Метод поиска источника ошибки в ПМ ОЭСК, реализующих эвристические алгоритмы обработки и анализа изображений.

3. Способ верификации программ, позволяющий обосновывать корректность ПМ, содержащих подпрограммы, массивы и особые операторы.

4. Способ тестирования завершаемости циклических структур, содержащихся в ПС ОАИ.

5. Открытая объектно-ориентированная архитектура (графическая модель, представленная средствами языка моделирования UML) ПО ОЭСИ объектов подвижного состава ЖТ.

Заключение диссертации по теме «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей», Балыков, Евгений Александрович

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 5

1) Рассмотрены проекты по созданию информационных систем с функциями обработки и анализа изображений, в ходе которых оценивалось эффективность разработанных методов и средств и их влияние на соответствующие показатели процессов разработки и контроля качества ПС ОАИ.

2) Проведены экспериментальные исследования по оценке влияния предложенных методов и средств на эффективность процессов разработки и контроля качества ПС ОАИ. Приведены результаты исследований, подтверждающие преимущества разработанных методов и средств разработки и контроля качества ПС ОАИ по критериям трудоемкости тестирования и отладки, показателю корректности степени верификации и покрытия тестами) и показателю надежности (наработка на отказ и коэффициент готовности). 3) Рассмотрены перспективы и пути развития методов разработки и контроля качества ПС ОАИ в теоретическом и практических аспектах.

149

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В рамках диссертационной работы предложены методы разработки и контроля качества ПС ОАИ, позволяющие повысить эффективность процессов разработки и контроля качества ПС ОАИ путем учета специфических особенностей решаемых, плохо формализуемых задач и используемого алгоритмического обеспечения различных этапов обработки и анализа изображений. Основные выводы и результаты работы сводятся к следующему:

1. Предложен метод формализованного описания спецификаций алгоритмов и ПМ ОАИ, включающий способ описания трудно формализуемых понятий при помощи формируемого экспертом массива прецедентов. Метод позволяет снизить трудоемкость фазы тестирования ПС ОАИ за счет автоматизации процедур контроля качества. Разработан специализированный ПМ, поддерживающий и автоматизирующий процесс формирования экспертом массива прецедентов значительной мощности.

2. На основе предложенного метода сформированы унифицированные системы формализованных спецификаций для основных ПМ ОЭСИ ТС и ОЭСК качества поверхности листового металлопроката, которые могут быть широко использованы при разработке алгоритмического и программного обеспечения подобных систем технического зрения.

3. Предложен метод поиска источника ошибки в ПМ, реализующем эвристический алгоритм анализа изображений, позволяющий сделать процесс отладки более управляемым и сократить трудоемкость отладки.

4. На основе классических методов Флойда и Хоара предложен способ верификации программ, позволяющий обосновывать корректность программ, содержащих подпрограммы, массивы и особые операторы, и соответственно повысить степень корректности ПС ОАИ (степень верификации и тестового покрытия).

5. Предложен способ тестирования завершаемости циклических структур обработки массивов видеоданных и списков возможных решений, учитывающий специфику циклов ПМ ОАИ, позволяющий повысить качество создаваемых ПС ОАИ за счет увеличения степени надежности (наработка на отказ).

6. Синтезирована модель жизненного цикла (ЖЦ) ПС ОАИ, учитывающая особенности подобных ПС. Даны практические рекомендации по выбору и применению методов и средств выполнения основных фаз жизненного цикла ПС ОАИ.

7. Предложена методика обоснования конструктивной правильности ПМ, реализующего эвристический алгоритм.

8. Применение предложенных в работе методов и средств разработки и контроля качества ПС ОАИ детально продемонстрировано на примере проекта по созданию ПО ОЭСИ объектов подвижного состава ЖТ - ARSCIS. Даны практические рекомендации по формированию спецификаций качества и комплексной стратегии контроля качества, оценке сложности и достигнутого уровня качества созданного ПС и ему подобных. Разработан набор тестовых классов, упрощающих процесс тестирования ПО ОЭСИ ТС.

9. Разработана открытая объектно-ориентированная архитектура (графическая модель, представленная средствами языка моделирования UML) ПО ОЭСИ объектов подвижного состава ЖТ. Архитектура обеспечивает возможности: подключения обновленных и дополнительных алгоритмов и оборудования без модификации и перекомпиляции всего ПС; адаптивной настройки алгоритмической и аппаратной подсистем в ходе функционирования ПС; сбора исторической информации, позволяющей повысить эффективность принятия решений в задачах обработки и анализа последовательности изображений. Архитектура может быть широко использована при разработке ПО систем контроля с функциями обработки и анализа изображений различного назначения.

10. Предложенные в работе методы и средства разработки и контроля качества ПС ОАИ используются в научно-производственной компании "Малленом" (г. Череповец) в качестве базовых при организации процесса разработки ПО ОЭСК различного назначения, что подтверждается актами о внедрении. При непосредственном участии автора на базе этой компании были созданы и внедрены следующие системы: ОЭСИ движущихся автотранспортных средств -ReCar, ОЭСИ объектов подвижного состава ЖТ - ARSCIS, оптоэлектронный дефектоскоп листового металлопроката.

11. Результаты исследований используются в учебном процессе ИМИТ СПбГПУ в рамках дисциплины "Обеспечение качества программных продуктов", в соответствующих разделах дисциплин "Технология разработки ПО" и "Компьютерная графика" для специальности 230105 - Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Балыков, Евгений Александрович, 2006 год

1. Агафонов В.Н. Языки и средства спецификации программ // Требования и спецификации в разработке программ. М.: Мир, 1984. - 285 с.

2. Аллен Э. Типичные ошибки проектирования. Библиотека программиста: Пер. с англ. СПб.: Питер, 2003. - 224 с.

3. Андерсон Р. Доказательство правильности программ: Пер. с англ. М.: Мир, 1982. - 168 с.

4. Б. Страуструп. Язык программирования С++, спец.изд. / Пер. с англ. М.: БИНОМ, 2001.- 1099 с.

5. Балыков Е.А., Михайлов А.Е., Царёв В.А. Оптико-электронные системы идентификации движущихся транспортных средств: назначение, состав, особенности проектирования и программной реализации // Научно-технические ведомости СПбГПУ, №3, 2005. с. 40-48.

6. Бек К. Экстремальное программирование. СПб.: Питер, 2002. 224 с.

7. Благодатских В.А. Стандартизация разработки программных средств. М.: Финансы и статистика, 2003. - 288 с.

8. Брауде Э. Технология разработки программного обеспечения. СПб.: Питер, 2004. -655 с.

9. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++, 2-е изд./ Пер. с англ.- М.: Бином, 1999 г. 560 с.

10. Буч. Г., Рамбо Д., Джекобсон А. Язык UML. Руководство пользователя: Пер. с англ. М.: ДМК, 2000. - 432 с.

11. Ван Тассел Д. Стиль, разработка, эффективность, отладка и испытание программ. -М.: Мир, 1981.-320 с.

12. Вендров A.M. CASE технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. -М.: Финансы и статистика, 1998. - 176 с.

13. Вендров A.M. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем: Учебник. -М.: Финансы и статистика, 2003. 352 с.

14. Гамма Э., Хелм Р., Джонсон Р., Влиссндес Дж. Приёмы объектно-ориентированного проектирования. Паттерны проектирования. СПб.: Питер,2003.-368 с.

15. Головин О.В. Радиосвязь. М.: Радио и связь, 2003. - 288 с.

16. Гома X., UML. Проектирование систем реального времени, параллельных и распределённых приложений: Пер. с англ. М.: ДМК Пресс, 2002. - 704 с.

17. Горский Н., Анисимов В., Горская JL Распознавание рукописного текста: от теории к практике. СПб.: Политехника, 1997. - 126 с.

18. Дж. Макконнелл. Анализ алгоритмов. Вводный курс М.: Техносфера, 2002. - 304 с.

19. Дж.Ту, Р. Гонсалес. Принципы распознавания образов.: Пер. с англ. М.: Мир, 1974.-411 с.

20. Журавлёв Ю.И. Состояние и перспективы развития исследований в области обработки и распознавания видеоинформации // Инженерное образование, №1, 2005.-с. 5-12.

21. Здор С.Е., Широков В.Б. Оптический поиск и распознавание М.: Наука, 1973. -238 с.

22. Калбертсон Роберт и др. Быстрое тестирование: Пер. с англ. М.: "Вильяме", 2002.-384 с.

23. Канер Сэм и др. Тестирование программного обеспечения. Фундаментальные концепции менеджмента бизнес-приложений: Пер. с англ. К.: "ДиаСофт", 2001. -544 с.

24. Кашкин В.Б. Цифровая обработка изображений. Дистанционное зондирование Земли из космоса // Метод, указания для студентов ФИВТ, КГТУ, Красноярск, 1998.-79 с.

25. Кельтон В., Лоу А. Имитационное моделирование. Классика CS. 3-е изд. СПб.: Питер, 2004. - 847 с.

26. Керниган Б., Пайк Р. Практика программирования М.: Вильяме, 2004. - 288 с.

27. Козлов В.Н. Математика и информатика. СПб.: Питер, 2004. - 266 с.

28. Котляров В.П., Коликова Т.В., Некрасов Н.А., Епифанов Н.А. Технологии программирования. Основы современного тестирования программного обеспечения, разработанного на С#: Учеб.пособие СПб.: Издательство СПбГПУ,2004.- 168 с.

29. Лавров С.С. Программирование. Математические основы, средства, теория. -СПб.: БХВ-Петербург, 2001. 320 с.

30. Леоненков А.В. Самоучитель UML. 2-е изд., перераб. и доп. - СПб.: БХВ-Петербург, 2004. - 432 с.

31. Липаев В.В. Выбор и оценивание характеристик качества программных средств. Методы и стандарты. М.: СИНТЕГ, 2001. - 228 с.

32. Липаев В.В. Методы обеспечения качества крупномасштабных программных средств. М.: СИНТЕГ, 2003. - 520 с.

33. Липаев В.В. Надёжность программных средств. Серия "Информатизация России на пороге XXI века". М.: СИНТЕГ, 1998. - 232 с.

34. Липаев В.В. Обеспечение качества программных средств. Методы и стандарты. Серия "Информационные технологии". М.: СИНТЕГ, 2001. 380 с.

35. Лисицын А.Л. Базируясь на достижениях науки и высоких технологий // Железнодорожный транспорт. -№ 9, 2002. с. 2-9.

36. Мазуров В.Д. Метод комитетов в задачах оптимизации и классификации. М.: Наука, 1990.-248 с.

37. Майерс Г. Искусство тестирования программ: Пер. с англ.- М.: Финансы и статистика, 1982.- 176 с.

38. Макгрегор Джон, Сайке Дэвид. Тестирование объектно-ориентированного программного обеспечения: Пер. с англ. К.: ООО "ТИД ДС", 2002. - 432 с.

39. Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений. М.: Мир, 1990. -208 с.

40. Назаров А.В., Лоскутов А.И., Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем СПб.: Наука и Техника, 2003. - 384 с.

41. Непомнящий В.А., Рякин О.М. Прикладные методы верификации программ / Под ред. А.П.Ершова. М.: Радио и связь, 1988. - 256 с.

42. Никулин О.Ю., Петрушин А.Н. Системы телевизионного наблюдения: Учебно-справочное пособие-М.: Оберег-РБ, 1997. 168 с.

43. Одинцов И. Профессиональное программирование. Системный подход. СПб.: BHV-СПб., 2002.-512 с.

44. Орлов С.А. Технологии разработки программного обеспечения. Учебное пособие. СПб.: Питер, 2003. - 480 с.

45. По материалам сайта http://alistair.cockburn.us/.

46. По материалам сайта www.ixbt.com.

47. По материалам сайта www.iso.org.

48. По материалам сайта www.microsoft.com.

49. По материалам сайта www.omg.org (UML 2.0 ОСЬ Adopted Specification).

50. По материалам сайта www.osp.ru.

51. По материалам сайта www.pctuner.ru.

52. По материалам сайта www.physio.ru.

53. По материалам сайта www.rol.ru.

54. По материалам сайта www.sei.cmu.edu.

55. По материалам сайта www.softwareautomation.com.

56. По материалам сайтов http://met-rix.narod.ru/, http://master.cmc.msu.ru/.

57. По материалам сайтов http://vI.fmnet.info/, www.csr.ncl.ac.uk/vdm, www.sdl-forum.org.

58. По материалам сайтов www.citforum.ru,www.standart.ru.

59. По материалам сайтов www.iworld.ru,www.rsdn.ru,www.server.md.

60. Поттосин И. В. "Хорошая программа": попытка точного определения понятия // Программирование, 1997, № 2, с. 3-17.

61. Рихтер Дж. Windows для профессионалов: создание эффективных Win32-приложений с учётом специфики 64-разрадной версии Windows СПб: Питер, 2001.-752 с.

62. Сборник действующих международных стандартов ИСО серии 9000. Т-1,2,3. М.: ВНИИКИЛ998.

63. Соколов А.П. Системы программирования: теория, методы, алгоритмы: Учеб.пособие. М.: Финансы и статистика, 2004. - 320 с.

64. Тампре JI. Введение в тестирование программного обеспечения: Пер. с англ. М.: "Вильяме", 2003. - 368 с.

65. Таненбаум Э. Современные операционные системы. 2-е изд. СПб.: Питер, 2002. -1040 с.

66. Технологии программирования. Практикум по тестированию программного обеспечения на С# / В.П. Котляров, Т.В. Коликова, В.А.Сухомлинов, Д.В. Югай; Под. Ред. В.П. Котлярова. СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2004. 132 с.

67. Турбович И.Т., Гитис В.Г., Маслов В.К. Опознание образов. М.: Наука, 1971. -246 с.

68. Ульман Ш. Принципы восприятия подвижных объектов: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1983.- 168 с.

69. Форсайт, Понс. Компьютерное зрение. Современный подход.: Пер. с англ. М.: Вильяме, 2004. - 928 с.

70. Хорн Б.П.К. Зрение роботов. М.: Мир, 1989. - 487 с.

71. Чэн Ш.-К., М. Принципы проектирования систем визуальной информации. М.: Мир, 1994.-408 с.

72. Шаллоуей А., Трот Д. Шаблоны проектирования. Новый подход к объектно-ориентированному анализу и проектированию: Пер. с англ. М.: Издательский дом "Вильяме", 2002. - 288 с.

73. Якобсон А., Буч Г., Рамбо Дж. Унифицированный процесс разработки программного обеспечения. СПб.: Питер, 2002. - 496 с.

74. Яншин В.В. Анализ и обработка изображений: принципы и алгоритмы. М.: Машиностроение, 1994. - 112 с.

75. А. С. Как, М. Slaney Principles of Computerized Tomographic imaging. (IEEE Press, NY 1988)

76. Automated inspection system with bright field and dark filed illumination, патент № W09820327, 1998-05-14.

77. Boem, B.W. A spiral model of software development and enhancement. IEEE Computer, 21 (5), 1988. pp.61-72.

78. Hoare C.A.R. An axiomatic basis for computer programming. Communications of the ACM, 1969, v.12, №10, pp.576-583.

79. Dijkstra E. A discipline of programming. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1976. pp.217.

80. Highsmith J.A. Agile Project Management. Creating innovative products. Addison-Wesley. 2004. pp.312.

81. Humphrey, Watts S. Introduction to the Personal Software Process (SEI Series in Software Engineering), Reading, MA: Addison-Wesley, December 1996. pp.286.

82. Linger C. Cleanroom software engineering. Technology and process. Addison-Wesley Professional. 1999. pp.416.

83. Mayers G. Composite Structured Design. New York, NY: Van Norstrand Reinhold, 1978. pp.174.

84. N.Francez. Verification of programs. Addison-Wesley Publishers Ltd., 1992. pp. 283.

85. Palmer S., Felsing M. A Practical guide to feature-driven development. Pearson education. 2001. pp.304.

86. Schwaber K., Beedle M. Agile software development with SCRUM. Pearson education. 2001. pp.158.

87. Stapleton J. DSDM, Dynamic Systems Development Method. The method in practice. Addison-Wesley. 1997.pp.192.

88. Ward, P., and Mellor, S. Structured Development for Real-Time Systems: Introduction and Tools. Englewood Cliffs, NJ: Yourdon Press, 1985. pp.311.

89. Yeremin S.N. Using image processing technology in metal-roll quality control systems //th

90. International Conference on Pattern Recognition and Image Analysis: New Information Technologies (PRIA-7-2004). St. Petersburg, October 18-23, 2004. Conference Proceedings Volume III., St. Petersburg, SPbETU, 2004. P. 982 - 985.

91. Yves bertot and Pierre Casteran. Coq's Art. Springer-Verlag, 2004. pp.274.1. Метод верификации Флойда

92. Результирующие предикат и функция пути а определяются по формуле RJv) = R*(v), Та (v) = rj (v).

93. Этап 4. Построение условий верификации. Для каждого базового пути а ведущего из точки s в точку t строится условие верификации вида: Vv, (/s (v) л Ra (v)) => /((Ta (v)).

94. Этап 4. Построение условий завершаемости. Для каждого базового пути а из точки s в точку сечения t формируются условия вида Vv, (Js (v) л Ra (v)) (us (v) R и, (Ta (v))), где R строгое отношение порядка.

95. Полная корректность программы Р, относительно Ф, выводится из её частичной корректности и завершаемости, то есть {(p}P{if/} л(<р)Р(0 => ((р)Р{ч/).1. Метод верификации Хоара

96. Если при помощи системы Хоара удаётся установить завершаемость всех циклов программы для любого начального состояния памяти сгн, удовлетворяющего предусловию ) = t, то программа Р завершается на (р {(p)P{t) .

97. Полная корректность программы Р, относительно Ф, выводится из её частичной корректности и завершаемости, то есть {ф}Р{ц/} л ((p)P(t) => р)Р(ц/).

98. Схема получения расширенной спецификации

99. Под спецификационными переменными понимаются переменные, фиксирующие начальные значения переменных программы, необходимых для задания формальной спецификации, в частности постусловия.

100. Классификация базовых характеристик качества ПС в соответствии состандартом ISO 9126

101. Категорийные-описательные характеристики1. Субхарактеристики

102. Функциональные возможности

103. Функциональная пригодность1. Корректность-правильность

104. Способность к взаимодействию1. Защищённость

105. Количественные характеристики1. Завершённость1. Надёжность -'Х1. Устойчивость к дефектам- Восстанавливаемость1. Доступность-готовность1. Временная эффективность1. Используемость ресурсов

106. Качественные характеристики

107. Пример поиска источника ошибки, выявленной в ПМ ОЭСИ ЖТ, реализующего эвристический алгоритм