Операции фильтрования: Фильтрование основные и вспомогательные операции

Операции фильтрования: Фильтрование основные и вспомогательные операции

Содержание

Фильтрование основные и вспомогательные операции





    Рассмотрим фильтр, цикл работы которого состоит из основной операции фильтрования при постоянной скорости и вспомогательных операций подготовки фильтра, загрузки суспензии и разгрузки осадка. Примем, что осадок и фильтровальная перегородка относятся к числу несжимаемых пористых сред и что сопротивление фильтровальной перегородки остается неизменным в течение всех циклов работы фильтра. Исследуем условия, обеспечивающие достижение наибольщей производительности фильтра. [c.296]









    Цикл работы периодически действующего фильтра состоит из основной операции — фильтрования и вспомогательных операций, связанных с промывкой, сушкой осадка, разборкой фильтра, выгрузкой осадка и др. В случае разделения суспензий с применением вспомогательного фильтрующего вещества в качестве намывного слоя или добавок в исходную суспензию осадок удаляют из аппарата в конце каждого цикла вместе со вспомогательным фильтрующим веществом. [c.381]

    Цикл работы периодически действующего фильтра состоит из основной операции фильтрования и вспомогательных операций, связанных с промывкой, сушкой осадка, разборкой фильтра, выгрузкой осадка и др. [c.347]

    Полный цикл работы на периодически действующих фильтрах состоит обычно из операций подготовки фильтра, загрузки суспензии, фильтрования, промывки осадка, продувки через его поры воздуха и разгрузки осадка. Фильтрование, промывку и продувку, осадка называют основными операциями, а подготовку фильтра, загрузку суспензии и разгрузку осадка — вспомогательными. Как видно из предыдущих глав, продолжительность основных операций может быть связана определенными закономерностями с объемом фильтрата или пропорциональной этому объему толщиной слоя осадка. Аналогичных закономерностей для вспомогательных операций не существует, так как продолжительность этих операций зависит главным образом от конструкции фильтра и условий его эксплуатации. В дальнейшем сделано допущение, что для каждого данного фильтра продолжительность вспомогательных операций является величиной практически постоянной независимо от толщины слоя образовавшегося осадка. Такое допущение не вносит существенной погрешности в результаты расчета наибольшей производительности фильтра. [c.286]

    Выбор фильтров. Аппаратурное оформление фильтрования сводится к выбору фильтров, имеющих достаточно высокую производительность и позволяющих получать продукты разделения с заданным влагосодержанием и степенью отмывки осадка, чистотой фильтрата. Выбор типа фильтровального оборудования обусловлен, главным образом, свойствами суспензий и осадков (наряду с требованиями технологии), важнейшими из которых являются содержание твердой фазы в суспензии, средний размер частиц, агрессивность жидкой фазы, вязкость ее, удельное сопротивление, сжимаемость, консистенция и адгезионные свойства осадков. Из технологических факторов на выбор фильтров оказывают влияние качество промывки и влагосодержание осадка, мощность производства, и, как правило, связанная с ней периодичность или непрерывность основных операций, а также температура фильтрования. Немаловажна и стоимость основного и вспомогательного оборудования, используемого при фильтровании. [c.214]










    Разделение суспензий на фильтрах обычно состоит не только из основной операции по фильтрованию суспензий, но в ряде случаев и из вспомогательных операций, таких как промывка осадка (при которой с помощью специальной жидкости фильтрат выдавливается из пор осадка), его продувка и сушка воздухом или инертным газом. [c.373]

    Для фильтров периодического действия характерно, что операция удаления осадка вызывает прекращение фильтрования. Полный цикл работы на таком фильтре состоит из операций подготовки фильтра, загрузки суспензии, фильтрования, промывки осадка, продувки его и удаления. Фильтрование, промывку и продувку называют основными операциями, причем продолжительность их возрастает с увеличением объема фильтрата или толщины осадка. Подготовку фильтрата, загрузку суспензии и удаление осадка объединяют как вспомогательные операции, продолжительность которых в практических расчетах может быть принята независимой от объема фильтрата или толщины осадка. [c.194]

    Условия получения максимальной производительности обычно отличаются от экономически целесообразного режима работы фильтра. Такое несоответствие возникает вследствие различных затрат на выполнение основной, дополнительных и вспомогательных операций. Для сокращения затрат на вспомогательные-операции предлагается увеличивать длительность фильтрования по сравнению с т. Автоматизация фильтровального оборудования сокращает время и затраты на выполнение вспомогательных операций и экономически целесообразные условия работы фильтра в этом случае будут приближаться к условиям получения Ртах [И6]. [c.227]

    Разделение суспензий на фильтрах включает, кроме основной операции фильтрования, вспомогательные операции промывку осадка (промывочной жидкостью фильтрат выдавливается из пор осадка), продувку и сушку его воздухом или инертным газом, удаление. В зависимости от конструкции фильтров процесс фильтрования может быть периодическим или непрерывным. [c.188]

    Каждая лабораторная установка для моделирования или масштабирования процесса фильтрования (модельная установка) в качестве основной детали включает модель промышленного аппарата, а также набор различных емкостей, коммуникаций, арматуры, съемных приспособлений, контрольно-измерительных приборов, автоматически записывающих устройств и т. д. Лабораторная модель промышленного фильтра или центрифуги является как бы элементом поверхности фильтрования промышленного оборудования, на котором последовательно осуществляются операции фильтрования, промывки осадка, продувки его воздухом или отжима диафрагмой, нанесения вспомогательного вещества, удаления осадка с перегородки и регенерации фильтрационных свойств перегородки. В лабораторной модели большей частью не соблюдается геометрическое подобие промышленному фильтру. Например, для моделирования работы барабанного вакуум-фильтра с цилиндрической поверхностью фильтрования используется погружная воронка — плоский фильтрующий элемент, который последовательно погружается в суспензию, имитируя зону фильтрования на барабанном фильтре, затем поворачивается поверхностью фильтрования вверх, когда осадок промывается, затем через осадок просасывается воздух, после чего под ткань подается сжатый воздух для отдувки осадка. [c.206]

    Общий способ определения продолжительности операции фильтрования, соответствующей экономически наиболее выгодному режиму работы, состоит в нахождении минимума функции, которая определяет зависимость стоимости единицы объема фильтрата или веса осадка от суммы затрат на проведение основных и вспомогательных операций, включая затраты на амортизацию и ремонт оборудования. Такой способ в принципе применим к любой технологической операции [180, 343]. [c.251]

    Каждый цикл фильтрования состоит из основного процесса и вспомогательных операций (выгрузка осадка, подготовка фильтра к следующему циклу и др.). [c.283]

    Методы расчета фильтров непрерывного действия более подробно рассмотрены в работах [85—91]. При определении оптимального режима работы промышленного фильтра периодического действия необходимо выбрать правильное соотношение длительности основных (фильтрование, промывка, обезвоживание) и вспомогательных (подготовка фильтра, загрузка суспензий и выгрузка осадка) операций, обусловливающее оптимальную продолжительность цикла работы фильтра, при которой достигается максимальная производительность. [c.230]

    Полный цикл работы фильтра состоит из операций фильтрования суспензии, промывки и продувки осадка, называемых основными, и вспомогательных операций — разгрузки осадка, нанесения вспомогательного вещества, регенерации фильтрующей ткани, загрузки суспензии и т. д. Как следует из основного уравнения (HI. 86), скорость процесса фильтрования тем больше, чем меньше толщина слоя осадка. Аналогичная закономерность имеет место и для процессов промывки и продувки осадка. Поэтому для увеличения производительности фильтра по основным операциям целесообразно возможно чаще повторять циклы его работы. Продолжительность вспомогательных операций Тв зависит от конструкции фильтра и для каждого определенного аппарата практически не зависит от толщины слоя осадка. Таким образом, с увеличением периодичности циклов возрастает затрата времени на вспомогательные операции. Отсюда следует, что в каждом конкретном случае имеется определенный оптимальный режим эксплуатации фильтра, обеспечивающий наибольшую производительность или наибольшую экономичность. [c.265]










    Длительность основных операций зависит от количества фильтрата, полученного за один цикл, а продолжительность вспомогательных — только от конструкции фильтра, условий его эксплуатации и технологической схемы установки. Длительность вспомогательных операций обычно принимают постоянной для данных конкретных условий фильтрования. При работе с намывом предварительного слоя фильтровспомогателя операцию намыва слоя также следует отнести к вспомогательным. [c.18]

    Общая длительность фильтровального цикла состоит из суммарной длительности основных и вспомогательных операций. Как известно, скорость процесса на периодически действующем фильтре уменьшается с увеличением времени фильтрования. При непродолжительном цикле фильтрования можно увеличить среднюю скорость процесса на стадии фильтрования. Однако в этом случае для получения заданного объема фильтрата потребуется частое повторение вспомогательных операций, что, в свою очередь, уменьшит реальную производительность фильтра. [c.18]

    Производительность фильтра можно выразить условной средней скоростью фильтрования (м/сек), которая получается от деления объема фильтрата, собранного за операцию фильтрования и отнесенного к единице поверхности фильтрования, д (м /м , или м) на продолжительность цикла Тц, равную сумме продолжительностей основных То(. (сек) и вспомогательных (сек) операций. [c.194]

    Иногда среднюю скорость фильтрования Оср называют производительностью фильтра по фильтрату. В действительности количественного равенства производительности и скорости фильтрования не может быть в связи с тем, что на любом филь- тре, кроме основной операции разделения суспензии, проводят ряд дополнительных операций (промывку, обезвоживание осадка, нанесение слоя вспомогательного вещества) и вспомогатель- ые операции — удаление осадка, разгрузку и сборку фильтра. [c.30]

    Условием правильной постановки оптимальной задачи является наличие количественной оценки интересующего нас качества объекта оптимизации. Такая оценка называется критерием оптимальности, или целевой функцией. При. фильтровании с применением вспомогательных веществ в качестве целевой функции принимаем стоимость очистки единицы объема фильтрата, которую необходимо записать в виде зависимости от параметров процесса характеристики, исходной суспензии, свойств применяемого сорта вспомогательного вещества, характеристики применяемого оборудования, длительности основных операций, концентрации вспомогательного вещества в разделяемой суспензии, перепада давления фильтрования и т. д. [c.113]

    Время проведения основных операций является важным фактором оптимального процесса фильтрования. К основным операциям относят фильтрование, промывку осадка и его просушку, к вспомогательным — подготовку фильтра, загрузку суспензии, разгрузку осадка, а также нанесение предварительного слоя вспомогательного вещества. [c.116]

    В работах [37, 54, 163] даны методы определения оптимального времени проведения основных операций для обычного процесса фильтрования. Однако выведенные в указанных работах формулы не могут быть применимы для процесса фильтрования с применением вспомогательных веществ. В работе [77] выведена зависимость для определения времени процесса фильтрования с применением вспомогательных веществ, при котором производительность фильтра будет наибольшей. Однако время, найденное по этой формуле, будет отличаться от оптимального. [c.116]

    Основные параметры фильтра ЛГ44У следующие площадь поверхности фильтрации = 44 м предельно допустимое давление фильтрования Ард 4-10 Па шаг между листами t = = 100 мм толщина листа = 18 мм норма затрат времени на проведение вспомогательных операций = 3360 с. [c.98]

    Аналитически исследовано разделение тонкодисперсных суспензий (присадки к моторным топливам) с использованием вспомогательного вещества (перлита), предварительно наносимого на перегородку и добавляемого в суспензию [338]. В анализе принято разделение суспензии с образованием осадка, причем в качестве основных операций рассмотрены фильтрование, промывка и обезвоживание предварительное нанесение вспомогательного вещества объединено с вспомогательными операциями. Оптимизация процесса основана на отыскании минимума стоимости получения фильтрата в зависимости от эксплуатационных затрат и стоимости вспомогательного вещества. Дан график (рис. VIII-7) в координатах Тосн — С, где С — стоимость получения 1 м фильтрата. Из графика видно, что вправо от минимума кривая имеет относительно небольшой подъем это позволяет вести процесс при Тосн несколько большем ton без существенного повышения стоимости получения 1 м фильтрата. В связи с этим исследованием надлежит отметить, что использованные в нем закономерности обезвоживания осадка продувкой воздухом найдены для осадков, состоящих из частиц более крупных, чем частицы перлита (с. 271). [c.308]

    Рассмотрена оценка оптимальных параметров процесса фильтрования при постоянной разности давлений на основе экономической эффективности. В качестве критерия оптимизации выбран приведенный доход от работы фильтровальной установки [340]. Применительно к циклу работы фильтра, включающему операции фильтрования и промывки осадка, а также вспомогательные операции, получено в общем виде соотношение для определения объема фильтрата, отнесенного к единице эксплуатационных затрат, С в м -руб . Из этого соотношения найдено уравнение, позволяющее находить экономически оптимальную продолжительность операции фильтрования. Для процесса, когда ф.п=0 и стоимости операций фильтрования и промывки в единицу времени одинаковы, установлено оптимальная продолжительность основных операций во столько раз больше продолжительности вспомогательных операций, во сколько раз стоимость вспомогательных операций в единицу времени больше соответствующей стоимости для основных операций. Из уравнений для объема фильтрата и толщины осадка за один цикл работы фильтра сделаны следующие практически важные выводы оптимальная производительность фильтра, соответствующая минимуму экономических затрат, при любом сопротивлении фильтровальной перегородки соответствует оптимальной производительности фильтра при i ф.п=0 для обеспечения оптимальной производительности фильтра при любом сопротивлении фильтровальной перегородки толщина слоя осадка должна быть равна его,оптимальной толщине при ф.п = 0. Аналогичная независимость наибольшей производительности фильтра от сопротивления фильтровальной перегородки установлена ранее (с. 291). Следует также отметить аналогию между формами кривых, полученных в рассматриваемом исследовании в координатах т — Стсф1 (здесь /Сф1 — стоимость операции фильтрования в единицу времени в руб-с м ), и ранее приведенных в координатах т-и7уел (с. 306). [c.309]

    При незначительном сопротивлении фильтрующей перегон родки относительно сопротивления осадка максимальная производительность достигается при равенстве длительности основных и вспомогательных операций (тосн = Твсп). При отсутствии промывки и отдувки количество фильтрата, получаемого при этом за один цикл фильтрования, можно рассчитать по уравнению  [c.230]

    Количество фильтрата, получаемого за одну операцию фильтрования при работе фильтр-пресса с наибольшей производительностью при равенстве продолжительностей основных и вспомогательных операций (тГосн=Твсп) и отсутствии учета сопротивления фильтровальной перегородки, определяется по уравнению [6, с. 222]. [c.515]

    Пример 4. Определить основные параметры процесса фильтрования для рамного фильтр-пресса прн следующих исходных данных[6, с. 370] вязкость фильтрата ц=2-10 з Па с вязкость промывной жидкости цп. ж = 1-10 Па-с удельное объемное сопротивление осадка Ло = 5-10 м отношение объема осадка к объему фильтрата д о = 0,0333 разность давлений Дя=4-10 Па пористость осадка 16=0,55 отношение количества растворенного вещёства, извлеченного промывной жидкостью, к находившемуся в осадке до промывки Ор. п/Ор. 0 = 0,98 продолжительность, вспомогательных операций Твсп =1800 с общая площадь фильтр-пресса fф = 100 м . [c.516]

    Полный цикл работы на фильтре периодического действия состоит обычно из следующих операций подготовки фильтра (герметизация), загрузки суспензии, фильтрования, промывки осадка, обезвоживания осадка, разгрузки осадка и регенерации фильтра ционных свойств ткани. Фильтрование, промывку и обезвоживание (или продувку) называют основными операциями, а подготовку фильтра, загрузку суспензии н разгрузку осадка — вспомогательными. Продолжительность основных операций зависит от свойств осадка и фильтрата. Продолжительность вспомогательных операций на механизированных фильтрах зависит главным образом от конструкции фильтра и его размеров, например от объема емкостнь гх фильтров, таких, как листовой или патронный, где продолжительность вспомогательных операций зависит от времени заполнения или опорожнения фильтра. Поэтому, прежде че.м рассчитывать производительность промышленного фильтра этого типа, необходимо, исходя из производительности лабораторного фильтра и часовой мощности производства, рассчитать поверхность фильтрования, затем определить по каталогу емкость фильтра, подобранного исходя из мощности производства, и рассчитать продолжительность аполнения и опорожнения этого фильтра [c.210]

    Выбор фильтров обусловлен главным образом свойствами суспензий и осадков (наряду с требованиями технологии), важнейшими из которых являются содержание твердой фазы в суспензии, средний размер частиц, агрессивность жидкой фазы, ее вязкость, удельное сопротивление, сжимаемость, консистенция и адгезионные свойства осадков. Из технологических факторов на выбор фильтров оказывают влияние качество промывки и влагосо-держание осадка, мощность производства и, как правило, связанная с ней периодичность или непрерывность основных операций, а также температура фильтрования. Немаловажна и стоимость основного и вспомогательного оборудования, используемого при фильтровании. [c.225]

    При продувке в порах осадка имеет место течение двух-чГ фазного потока жидкость — газ. Закономерности продувки Осадков достаточно сложны и малоизучены. В настоящее время на практике данные, необходимые для расчета процесса продувки осадков, получают экспериментальным путем. Весь цикл фильтрования на периодически действующем фильтре состоит из операции подготовки фильтра к работе загрузки суспензии в фильтр, процесса фильтрования суспензии, промывки осадка, его продувки и выгрузки из фильтра полученного осадка. После окончания операций фильтрования и промывки осадков обычно требуется выгрузка оставшейся в фильтре суспензии и промывной жидкости. Фильтрование суспензии, промывку осадка и его продувку называют основными операциями, операции подготовки фильтра к работе, загрузки суспензии и промывной жидкости, выгрузки суспензии, промывной жидкости и осадка — вспомогательными. [c.17]


Процесс фильтрования, движущая сила процесса фильтрования, уравнение процесса фильтрования

Рассмотрим принцип процесса фильтрации на примере работы простейшего фильтра для разделения суспензий. Он представляет собой сосуд, разделенный на две части фильтрующей перегородкой. Если фильтрующий материал сыпуч, то для его удержания в форме слоя может использоваться поддерживающая конструкция, к примеру, опорная решетка. Суспензия подается в одну часть сосуда, проходит через фильтрующую перегородку, на которой происходит полное или частичное отделение дисперсной фазы, после чего выводится из сосуда. Для продавливания жидкости через перегородку по разные стороны от нее создается разность давлений, при этом суспензия продавливается из части сосуда с большим давлением в часть сосуда с меньшим давлением. Разность давлений является движущей силой процесса фильтрования.

Если обозначить объем получаемого фильтрата, получаемого за время dτ, как dVф, то дифференциальное уравнение скорости фильтрования может быть представлено как:

Cф = dVф/(Fф∙dτ)

где:

Cф – скорость фильтрования;

Fф – площадь фильтрования.

Площадь фильтрования является основной расчетной геометрической характеристикой (ОРГХ) фильтров.

Фильтровальная перегородка представляет собой пористую структуру, размер пор которой напрямую влияет на ее фильтровальную способность. Жидкость проникает по порам как по каналам сквозь перегородку, а дисперсная фаза задерживается на ней. Процесс удержания твердой частицы может осуществляться несколькими путями. Самый простой вариант, когда размер пор меньше размеров частицы, и последняя просто оседает на поверхности перегородки, образуя слой осадка. Если размер частицы соизмерим с размером пор, то она проникает внутрь каналов и удерживается уже внутри на узких участках. И даже если размер частицы меньше самого узкого сечения поры, она все равно может быть удержана вследствие адсорбции или оседания на стенку поры в месте, где сильно искривлена геометрия канала. Если же твердая частица не была задержана ни одним из перечисленных способов, то она уходит из фильтра вместе с потоком фильтрата.

Те частицы, что удерживаются внутри пор, фактически увеличивают фильтровальную способность всей перегородки, поэтому при фильтровании можно наблюдать такую картину, когда в начальный период времени получаемый фильтрат оказывается мутным из-за наличия “проскочивших” частичек дисперсной фазы, и лишь спустя время фильтрат осветляется, когда задерживающая способность перегородки достигает необходимой величины. В свете этого выделяют два типа процесса фильтрования:

  • с образованием осадка;
  • с закупориванием пор.

В первом случае накопление твердых частиц происходит на поверхности перегородки, а во втором – внутри пор. Однако необходимо заметить, что реальный процесс фильтрования обычно сопровождается двумя этими явлениями, выраженными в различной степени. Фильтрование с образованием осадка более распространено.

Скорость фильтрования является величиной пропорциональной движущей силе и обратно пропорциональной сопротивлению фильтрованию. Сопротивление создают как сама перегородка, так и образующийся осадок. Скорость фильтрования можно выразить следующей формулой:

Cф = ΔP / [μ∙(Rфп+rо∙l)]

где:

Cф – скорость фильтрования, м/с;

ΔP – перепад давления на фильтре (движущая сила), Па;

Rфп – сопротивление фильтровальной перегородки, м-1;

rо – удельное сопротивление осадка, м-2;

l – высота слоя осадка, м.

Важно отметить, что в общем случае Rфп и rо не являются постоянными. Сопротивление фильтровальной перегородки может возрастать вследствие частичного забивания пор или набухания волокон самой перегородки в случае применения волокнистых материалов. Величина rо является удельной, то есть показывает сопротивление, которое будет приходиться на единицу высоты осадка. Возможность удельного сопротивления изменять свое значение зависит от физических и механических свойств осадка. Если в рамках процесса фильтрации частицы, образующие осадок, можно принять недеформируемыми, то такой осадок называют несжимаемым, и его удельное сопротивление не возрастает с повышением давления. Если же твердые частицы при повышении давления подвергаются деформации и уплотняются, вследствие чего размеры пор в осадке уменьшаются, то такой осадок называют сжимаемым.

Предпочтительной является фильтрация с образованием осадка. В этом случае забивания пор перегородки почти не происходит из-за образования сводов из твердых частиц над входами в каналы пор, служащих в качестве дополнительного задерживающего фактора для дисперсных твердых частиц. Увеличения сопротивления перегородки Rпр, почти не происходит, и контролировать сопротивление слоя осадка достаточно легко путем своевременного удаления его части. Кроме того, очистка пор фильтрующей перегородки обычно сопряжена с большими трудностями, а в отдельных случаях может оказаться вообще бесполезной, что означает утрату фильтровальной способности у перегородки, поэтому по возможности такого вида загрязнения следует избегать. Для предотвращения закупоривания пор фильтруемая суспензия может быть подвергнута предварительному сгущению, к примеру, путем отстаивания. Массовое образование сводов начинается при достижении объемной концентрации твердой фазы в суспензии около 1%.

Общие понятия

В лабораторной практике очень часто приходится прибегать к операции механического разделения твердых и жидких компонентов какой-либо смеси.

Эту операцию чаще всего осуществляют путем фильтрования.

Сущность фильтрования состоит в том, что жидкость с находящимися в ней частицами твердого вещества пропускают через пористую перегородку; имеющиеся в последней поры или отверстия настолько малы, что через них частицы твердого тела не проходят, жидкость же проходит легко. Эта перегородка, задерживающая твердые тела, называется фильтром. Способность задерживать твердые частицы различной крупности и производительность фильтра, т. е. количество жидкости, которое может быть отделено через фильтр в единицу времени, находятся в прямой зависимости от величины пор. При фильтровании на фильтре откладывается осадок, который как бы уменьшает величину пор и вместе с тем сам играет роль фильтра, создавая плотный слой. В лабораторной практике нередко бывают случаи, когда фильтрат (жидкость, прошедшая через фильтр) все еще остается мутным и просветляется лишь при повторном или неоднократном пропускании через один и тот же фильтр.

В частном случае к фильтрованию можно отнести процесс отжима, когда от твердого вещества, составляющего главную часть смеси, необходимо отделить жидкость (много твердой части — мало жидкой). Одним из важнейших факторов, влияющих на фильтрование, является вязкость: чем вязкость раствора лли жидкости выше, тем труднее их фильтровать.

На вязкость жидкости большое влияние оказывает температура: чем ниже температура, тем выше вязкость. Это хорошо заметно на вязких минеральных маслах, которые при нагревании делаются легкотекучими и фильтруются достаточно хорошо.

Многие вещества при обычной температуре имеют настолько высокую вязкость, что фильтровать их невозможно; примером могут служить некоторые растворы желатина и агар-агара, при комнатной температуре образующие гели (студни). При нагревании эти студни расплавляются, делаются жидкими и более или менее легко фильтруются.

Таким образом, температура оказывает большое влияние на скорость фильтрования. Этим часто пользуются в лабораторной практике, и в описании многих методик можно найти указание, что «раствор должен фильтроваться горячим».

Другим важным фактором, влияющим на скорость фильтрования, является давление, под которым жидкость проходит через фильтр. Чем давление выше, тем быстрее фильтруется жидкость. Поэтому часто фильтруют лод вакуумом или под давлением.

При обычном фильтровании жидкость проходит через фильтр под давлением только небольшого столба жидкости, находящегося над фильтром. В случае же фильтрования под вакуумом жидкость проходит через фильтр под давлением почти в 1 атм.

Однако повышение давления не во всех случаях ускоряет фильтрование. При фильтровании под давлением студнеобразных осадков вначале процесс идет хорошо, потом все больше и больше замедляется и, наконец, почти прекращается. Под действием повышенного давления осадок плотно прижимается к фильтру и поры последнего забиваются; продолжать фильтрование при этом бесполезно. В подобных случаях лучше фильтровать при обычном давлении, не смущаясь тем, что на это уйдет много времени.

Большое влияние на процесс фильтрования оказывает величина частиц твердого вещества, находящегося в жидкости. Если размер частиц превышает размер пор фильтра, фильтрование идет легко. Но по мере приближения размера частиц к размерам пор фильтра процесс фильтрования замедляется и может даже прекратиться совсем. Когда размер частиц твердого тела меньше размера пор, отфильтровать взвесь не удается.

Частицы коллоидных размеров* совершенно невозможно отделить от жидкости обычным фильтрованием. В подобных случаях стремятся увеличить размер частиц, коагулировать их, что часто достигается путем кипячения. Многие коллоиды при высокой температуре образуют крупные хлопья, которые легко задерживаются фильтром. Иногда этого же эффекта можно добиться и на холоду, применяя какие-либо электролиты-коагуляторы, например многозарядные ионы тяжелых металлов. Так, однако, поступать можно только в том случае, когда вводимый электролит не будет мешать дальнейшей обработке фильтрата или осадка.

Для фильтрования коллоидных растворов применяют также ультрафильтры или ультратонкие фильтры. При фильтровании иногда необходимо учитывать адсорбционные явления. Некоторые вещества (например, красители) очень заметно адсорбируются фильтрами, особенно фильтровальной бумагой и целлюлозной массой.

Большие трудности встречаются при фильтровании белковых и слизистых веществ. Фильтры из обычной фильтровальной бумаги для них не пригодны; Если осадок для работы не нужен и если среда не щелочная, ускорить процесс фильтрования можно путем добавления мелкого кварцевого песка и тому подобных материалов, которые насыпают «в жидкость, подлежащую фильтрованию. Перед фильтрованием жидкость следует хорошо взболтать и выливать на фильтр, все время встряхивая сосуд с фильтруемой жидкостью.

При фильтровании белков и слизей лучше всего применять слой целлюлозной массы.

Фильтровать можно не только водные или неводные растворы, но и расплавы. Многие вещества при нормальной температуре имеют твердую консистенцию (например, воск, парафин и др.). Для очистки их от механических примесей пользуются фильтрованием расплавленных веществ, проводя эту операцию при соблюдении определенных условий. В подобных случаях существенное значение имеет выбор фильтрующего материала.

* Частицы, диаметр которых меньше 0,1 мк (1 мк = 0,001 мм), но больше, чем 1 ммк (1 ммк = 0,001 мк),

 

К оглавлению

 

 

см. также

9.4. Фильтрование, диализ и центрифугирование

В зависимости от размеров отделяемых от жидкой фазы твердых частиц различают четыре вида фильтрации: обычное фильтрование, микрофильтрацию для выделения коллоидных частиц с размером от 0,1 до 10 мкм, ультрафильтрацию, позволяющую отделять макромолекулы с размером от 5 — 10-3 до 0,1 мкм, диализ и обратный осмос, когда отфильтровывают самые мелкие частицы с размером менее 5 • 10-3 мкм.

Для микрофильтрации, ультрафильтрации, диализа и обратного осмоса применяют мембраны .

Обычное фильтрование — одна из наиболее часто встречающихся в лабораторной практике операций по отделению твердой фазы от жидкой или газообразной. Твердые частицы отделяются при фильтрации суспензии или аэрозоля через пористую перегородку с размером пор много меньшим, чем размеры частиц. Эффективность фильтрования зависит от среды, температуры, давления, размеров пор фильтра и задерживаемых им частиц. Чем больше размер частиц суспензии по сравнению с размерами пор фильтра, тем легче идет фильтрование. Однако при очень малом размере пор через фильтр может с трудом проходить даже чистый растворитель. Поэтому при выборе фильтра прежде всего надо установить, будет ли свободно фильтроваться чистый растворитель, не содержащий частиц.

Если размер частиц суспензии настолько мал, например, как у коллоидных частиц с диаметром менее 0,001 мм, что обычные фильтры их свободно пропускают, то либо применяют мембранные фильтры и центрифуги, либо прибегают к коагуляции — укрупнению частиц — перед фильтрованием.

Вязкие суспензии, например гели, отфильтровать в обычных условиях практически невозможно. В этом случае прибегают к Фильтрованию при повышенных температурах, уменьшая вязкость среды и превращая ее в легкотекучую фазу.

Увеличения скорости фильтрации можно достигнуть также, проводя этот процесс под вакуумом. Однако по мере увеличения слоя осадка на фильтре и его уплотнения под вакуумом скорость отделения фильтрата уменьшается. Поэтому следует экспериментально устанавливать размер толщины слоя осадка над конкретным фильтром, при котором разделение фаз еще возможно. Фильтрование под вакуумом суспензий, содержащих легко деформируемые частицы, часто приводит не только к созданию плотного слоя осадка, но и к закупориванию пор фильтра.

Скорость протекания суспензии через слой осадка не поддается теоретическому расчету, так как зависит от многих переменных факторов, от случайного распределения в объеме осадка частиц различного размера, их формы и деформируемости, каналообразования, изменения размеров частиц во время фильтрации и т. п.

Если целью разделения фаз является получение прозрачного фильтрата, а не чистого осадка, то для лучшего отделения мелких частиц перед фильтрованием добавляют небольшое количество порошкообразного чистого активированного угля (диоксида кремния SiO2 или триоксида диалюминия Al2O3, промытого асбеста или целлюлозной массы).

Чаще всего фильтрование проводят с использованием бумажных фильтров и гладких стеклянных воронок с длинным узким концом (рис. 197, а). Для фильтрования горячих концентрированных растворов применяют воронки с широким укороченным концом (рис. 197, б) во избежание забивания узкой тРубки выделяющимися кристаллами при охлаждении фильтрата. Конусность всех воронок колеблется в интервале 58 — 62°.

Для изготовления фильтра квадратный кусок фильтровальной бумаги , соответствующий размерам взятой воронки, складывают два раза (рис. 197, в), а затем обрезают ножницами так, чтобы получился сектор круга. Фильтр складывают в B,me конуса, одна половина которого состоит из трех слоев бумаги, а другая — из одного.

Гладкий фильтр должен плотно прилегать к стенкам воронки в особенности в верхней части. Для этого рекомендуют при складывании обрезанного фильтра сгибать полукруг не по сред-

и линии, а по близкой к ней параллельной линии.

Уголок складки в верхней части фильтра у тройного слоя отрезают для

Лее плотного прилегания фильтра к воронке и устранения проскока пузырьков воздуха вдоль по складке. Кроме того, такой фильтр легче раскрыть после фильтрации для высушивания осадка .

Если между бумажным фильтром и стенкой воронки образуются еще и другие прослойки воздуха вроде воздушного кармана, то фильтрование будет затруднено. Поэтому при вкладывании конусообразного гладкого фильтра в воронку его крепко прижимают к воронке указательным пальцем, смачивают чистой водой и осторожно придавливают пальцами к воронке так, чтобы не образовались воздушные карманы. Затем фильтр заполняют наполовину водой, приподнимают и опускают в воронку, чтобы вода заполнила трубку воронки.

Во время фильтрования трубка воронки должна оставаться заполненной фильтратом. Столбик фильтрата в трубке воронки создает некоторое разрежение и облегчает фильтрацию. Образование столбика фильтрата в трубке воронки возможно только тогда, когда внутренний ее диаметр не превышает 3 мм. Наполнению трубки жидкостью способствует ее петлеобразный вид (рис. 197, г). Если внутренний диаметр трубки воронки больше 3 мм, то в нее либо вставляют полимерную трубку (рис. 197, А либо к ней при помощи резинового шланга присоединяют более узкую трубку (рис. 197, ё). Если воронка имеет угол больше или| меньше 60°, то фильтр подгоняют к ней, изменяя положение второго сгиба (см. рис. 197, в).

Рис. 198. Складчатый бумажный фильтр: а — порядок складывания; б — размещение в воронке;

в, г — приспособления, препятствующие прорыву конца фильтра

Края фильтра должны быть на 5 — 10 мм ниже кромки воронки, а осадок не должен заполнять фильтр более чем на 1/3 его высоты, так как тонкий слой осадка обладает способностью подниматься по стенкам фильтра. При фильтровании воронку наполняют суспензией только на 3/4 объема фильтра, при этом кончик трубки ее всегда должен касаться внутренней стенки сосуда, в котором собирается фильтрат, чтобы предотвратить его разбрызгивание. Воронку вставляют в соответствующее кольцо штатива Бунзена (см. рис. 11).

В любой лаборатории можно изготовить штатив Верховского для закрепления воронки (рис. 197, ж) из толстой (диаметром 3-4 мм) медной проволоки в полихлорвиниловой изоляции. Воронка в таком штативе держится очень плотно и не может наклоняться. Верхние два кольца штатива выгнуты из одного куска проволоки, конец которой вставлен в металлическую трубку, припаянную на отогнутую кверху проволоку нижнего кольца, служащего основанием штатива. При помощи винта верхнюю его часть укрепляют на нужной высоте.

Для ускорения фильтрации, когда для последующих операций нужен фильтрат, а не осадок, применяют складчатые фильтры. Их готовят, попеременно отгибая складки круглого Фильтра то в одну, то в другую сторону (рис. 198, а), следя за тем, чтобы линии сгиба не сходились в одну точку, иначе острый край фильтра может легко прорваться. После сгибания весь фильтр разворачивают в гармошку и вкладывают в воронку (рис. б).

Во избежание разрыва фильтровальной бумаги, особенно при Фильтровании нагретых суспензий, кончик фильтра вставляют в маленькую воронку (рис. 198, в) или дырчатый полимерный конус (рис 198, г). Можно фильтровать и через два сложенных вместе складчатых фильтра.

Рис. 199. Воронки из фторопласта (а) и полиэтилена (б)

Перед фильтрованием осадку дают отстояться, затем осторожно не взмучивая осадок, сливают жидкость по палочке на фильтр. Стеклянную палочку прикладывают к носику сосуда с осадком, а нижний конец палочки приставляют к фильтровальной бумаге, не прикасаясь к ней. Жидкости дают стекать по палочке в ту сторону, где находится тройной слой фильтровальной бумаги в случае гладкого фильтра, или то в одно, то в другое углубление складчатого фильтра. Выливать жидкость на фильтр следует порциями, иначе она может легко прорвать фильтровальную бумагу.

После того как через фильтр будет пропущена основная масса жидкости, к осадку добавляют чистый растворитель, взмучивают осадок стеклянной палочкой и взбалтывают содержимое сосуда. Затем дают отстояться суспензии и снова жидкость пропускают через фильтр. Эту операцию, называемую декантацией, повторяют 3-4 раза. -Наконец взмучивают осадок последний раз и суспензию по палочке переносят на фильтр, не оставляя в сосуде ни одной видимой частицы осадка. Отдельные его частицы смывают на фильтр небольшими порциями чистого растворителя. Такой порядок операций фильтрования выполняют только при гравиметрическом анализе. В работе, связанной с синтезом вещества, когда не требуется полного переноса осадка на фильтр, ограничиваются одной декантацией, а осадок промывают прямо на фильтре . Следует заметить, что полное промывание осадка на складчатом фильтре осуществить трудно, поэтому в аналитических работах он не применяется.

Суспензии, содержащие фтороводородную кислоту и гидроксиды щелочных металлов, фильтруют через воронки из фторопласта или полиэтилена. Фторопластовая воронка (рис. 199, а) состоит из цилиндра 1, в который снизу вворачивается фильтрующее днище 2 из пористого фторопласта. Цилиндр и трубка воронки 4 скреплены пробкой 3. Полиэтиленовую воронку можно изготовить из полиэтиленовой банки 1, отрезав от нее днище (рис. 199, б) и приварив к пробке 3 полиэтиленовую трубку 4. В горле банки размещают в качестве фильтра вату и поливинилхлоридного или полиэфирного волокна 2 или зажимают пробкой 3 полимерную пористую пластинку. 

Когда нужно отфильтровать очень мелкозернистые осадки, то после осаждения им дают постоять в течение суток для «созревания». При стоянии мельчайшие кристаллики растворяются, а более крупные увеличиваются, происходит самопроизвольная перекристаллизация вещества. Полученный таким образом более крупнозернистый осадок уже не забивает поры фильтровальной бумаги и не снижает скорость фильтрации.

 

Другие части:

9.4. Фильтрование, диализ и центрифугирование. Часть 1

9.4. Фильтрование, диализ и центрифугирование. Часть 2

9.4. Фильтрование, диализ и центрифугирование. Часть 3

 

 

К оглавлению

Таблица — Операции фильтрации — CoderLessons.com

Любая работа по анализу и визуализации данных предполагает использование обширной фильтрации данных. Tableau имеет очень широкий спектр вариантов фильтрации для удовлетворения этих потребностей. Существует множество встроенных функций для применения фильтров к записям с использованием как измерений, так и мер. Параметр фильтра для показателей предлагает численные расчеты и сравнение. Параметр фильтра для измерения предлагает выбрать строковые значения из списка или использовать пользовательский список значений. В этой главе вы узнаете о различных параметрах, а также о шагах по редактированию и очистке фильтров.

Создание фильтров

Фильтры создаются путем перетаскивания обязательного поля на полку «Фильтры», расположенную над картой «Метки». Создайте горизонтальную гистограмму, перетащив показатель продаж на полку Столбцы, а подкатегорию измерения на полку Строки. Снова перетащите показатель продаж на полку Фильтры. Как только этот фильтр создан, щелкните правой кнопкой мыши и выберите опцию редактирования фильтра во всплывающем меню.

Создание фильтров для мер

Меры являются числовыми полями. Таким образом, параметры фильтра для таких полей предполагают выбор значений. Tableau предлагает следующие типы фильтров для мер.

  • Диапазон значений. Указывает минимальное и максимальное значения диапазона, включаемого в представление.

  • По крайней мере — включает все значения, которые больше или равны указанному минимальному значению.

  • Максимум — включает все значения, которые меньше или равны указанному максимальному значению.

  • Специальный — Помогает вам фильтровать значения Null. Включить только нулевые значения, ненулевые значения или все значения.

Диапазон значений. Указывает минимальное и максимальное значения диапазона, включаемого в представление.

По крайней мере — включает все значения, которые больше или равны указанному минимальному значению.

Максимум — включает все значения, которые меньше или равны указанному максимальному значению.

Специальный — Помогает вам фильтровать значения Null. Включить только нулевые значения, ненулевые значения или все значения.

Следующая таблица показывает эти параметры.

Создание фильтров для измерений

Размеры — это описательные поля, значения которых являются строками. Tableau предлагает следующие типы фильтров для размеров.

  • Общий фильтр — позволяет выбрать конкретные значения из списка.

  • Фильтр подстановочных знаков — позволяет использовать подстановочные знаки, такие как cha *, для фильтрации всех строковых значений, начиная с cha .

  • Фильтр условий — применяются такие условия, как сумма продаж.

  • Верхний фильтр — выбирает записи, представляющие диапазон верхних значений.

Общий фильтр — позволяет выбрать конкретные значения из списка.

Фильтр подстановочных знаков — позволяет использовать подстановочные знаки, такие как cha *, для фильтрации всех строковых значений, начиная с cha .

Фильтр условий — применяются такие условия, как сумма продаж.

Верхний фильтр — выбирает записи, представляющие диапазон верхних значений.

Следующая таблица показывает эти параметры.

Очистка фильтров

Фильтры можно легко удалить, выбрав параметр «Очистить фильтр», как показано на следующем снимке экрана.

37)Аппаратура для фильтрования

фильтры
периодического и непрерывного действия.

Цикл
работы периодически
действующего фильтра
состоит
из основ­ной операции — фильтрования
и вспомогательных операций, связанных
с промывкой, сушкой осадка, разборкой
фильтра, выгрузкой осадка и др.

В
фильтрах
непрерывного действия
все
операции (основные и вспо­могательные)
осуществляются непрерывно в течение
сравнительно длитель­ного отрезка
времени.

В
зависимости от способа создания разности
давлений фильтры клас­сифицируются
также на работающие
под вакуумом
и
работающие
под давлением.

К
фильтрам, работающим под давлением,
относят емкостные, рамные, камерные,
листовые, патронные фильтр-прессы;
фильтры, работающие под вакуумом,
разделяют на барабанные, дисковые,
ленточ­ные, карусельные, тарельчатые.

1

корпус; 2 — рама; 3

скребки; 4

разгрузочный люк; 5 — сферическое
днище; 6

перфорированная перегородка; 7 —
дренажная сетка; 8

фильтровальная ткань; 9 — привод
механизма выгрузки осадка. Потоки: J
— суспензия; II
осадок;
III
фильтрат

Емкостные
фильтры.
Наиболее
простыми по конструкции являются
емкостные фильтры, применяемые при
периодическом процессе производ­ства
и малых объемах обрабатываемой. Такие
фильтры представляют собой открытый
или закрытый цилиндрический сосуд с
ложным дном, являющимся основанием для
фильтровальной пере­городки. Верхняя
часть сосуда служит приемником суспензии,
нижняя — предназначена для приема
фильтрата. В зависимости от конструкции
фильтра осадок в виде разжиженной пасты
выгружают вручную или меха­низированным
способом.

38)Схема расчета фильтров

Фильтры
периодического действия.
Как
было показано выше, их эксплуатация
возможна при двух режимах.

А.
Режим Ар = const.

При
этом режиме:

1) задаются
толщиной осадка h;

  1. определяют
    по уравнению (ХШ.7) продолжительность
    фильтрова­ния тф;

  2. находят
    объем фильтрата V1
    полученного за одну операцию с 1 м2
    поверхности
    фильтра при объеме осадка 1 • h:

  1. рассчитывают
    конечную скорость в конце фильтрования
    по уравне­нию
    и постоянную скорость промывки Спр
    по уравнению

  2. при
    известном из опыта расходе промывной
    жидкости Vnp
    опреде­ляютпродолжительность
    промывки

  3. оценив
    время, затрачиваемое на разгрузку и
    сборку фильтра, То, оп­ределяют полную
    продолжительность одной операции

7) находят
число операций в сутки

8)
рассчитывают производительность 1 м2фильтра
в сутки

После
этого по заданной производительности
рассчитываемой фильт­ровальной
установки Vсут
находят требуемую общую поверхность
фильтро­вания F
=
Vсут
/

V*сут
и подбирают по каталогам размер и число
фильтров.

39)Центробежная сила и фактор разделения

При
вращении тела возникает центробежная
сила С (в (кг • м)/с2),
направленная по радиусу от оси вращения
и равная произведе­нию массы тела т

кг) на квадрат окружной скорости W

м/с), делен­ному на радиус вращения г

м): C
=
mW2
/
r.

ЦЕНТРОБЕЖНОЕ
ФИЛЬТРОВАНИЕ

Схема
фильтрующей центрифуги:

1

питающая (загрузочная) труба; 2 — закраина
ротора; 3

перфорированная стенка ротора; 4

дренажная сетка; 5 — фильтровальная
ткань; б — кожух. Потоки: I

суспензия; }/ — фильтрат; Ш

осадок

ОТСТОЙНОЕ
ЦЕНТРИФУГИРОВАНИЕ

Схема
отстойной центрифуги для
разделения
суспензий:

1
— питающая
(загрузочная) труба; 2 — закраина
ротора; 3
ротор; 4
кожух. Потоки: / — суспензия; // — фугат;
III
— осадо

Схема
центрифуги для разде­
ления
эмульсий:

  1. — кольцевая
    диафрагма; 2 — закраина ротора; 3
    — ротор.
    Потоки: / — эмульсия;


  2. тяжелая жидкость;
    III
    — легкая
    жид­кость

Корпорация BakerCorp расширит операции фильтрования после приобретения компании Kaselco

Корпорация BakerCorp расширит операции фильтрования после приобретения компании Kaselco

Корпорация BakerCorp International приобрела компанию Kaselco LLC, частного производителя технологических систем водоподготовки, расположенную в Шинер, Техас, Соединенные Штаты Америки.

Новая система фильтрации BakerCorp сможет подготавливать воду для широкого ряда применений, включая гидравлический разрыв пласта, с применением запатентованной технологии.

 

Дуг Хербер, бывший президент компании Kaselco, присоединится к корпорации BakerCorp в должности вице-президента по технологиям водоподготовки, чтобы содействовать расширению деятельности корпорации по переработке и очистке воды.

«Приобретение компании Kaselco точно соответствует нашей стратегии развития технологии фильтрации. Оно принесет важные технические знания и опыт, чтобы усилить присутствие корпорации BakerCorp на рынке предложений технологий водоподготовки, — пояснил Мерзад Эмануэль, вице-президент по фильтрации корпорации BakerCorp. — Это отличное время для BakerCorp, учитывая мощный рост как нашего основного направления бизнеса – фильтрации, так и новых продуктов и технологий. Это приобретение является еще одним ключевым шагом наших постоянных усилий по расширению предложений по водообеспечению».

«Эта технология – еще одна часть головоломки для компании Baker, которая поможет нашим заказчикам из нефтегазовой отрасли реализовать свои цели по замкнутой системе водоснабжения, исключающей выведение загрязненной воды в отстойники. Кроме того, наша новая технология сократит затраты и риски всего цикла водообработки, связанные с подачей, доставкой и утилизацией», — сказал Раймонд Аронофф, исполнительный вице-президент по нефтегазовой отрасли корпорации BakerCorp.

Корпорация BakerCorp, имеющая главный офис в г. Сил-Бич, Калифорния, Соединенные Штаты Америки, специализируется на аренде резервуарного, насосного фильтрующего и берегового оборудования, и работает в Северной Америке, Европе, Канаде и Мексике. У компании имеется арендуемый парк, насчитывающий более 20 000 единиц, включая стальные резервуары, полиэтиленовые баки, насосы, трубы, шланги и фитинги, фильтровальные установки, прицеп-цистерны, оборудование укрепления траншей.

24 января 2014 (420 просмотров)

Источник: Корпорация BakerCorp

Предыдущие новости

Операция фильтрации — обзор

12.5 ЧЕТКОСТЬ ИЗОБРАЖЕНИЯ

Человеческое восприятие очень чувствительно к краям и мелким деталям изображения, и, поскольку они состоят в основном из высокочастотных компонентов, визуальное качество изображения может быть значительно ухудшено, если высокое частоты ослабляются или полностью удаляются. С другой стороны, усиление высокочастотных компонентов изображения приводит к улучшению визуального качества. Под повышением резкости изображения понимается любой метод улучшения, позволяющий выделить края и мелкие детали изображения. Повышение резкости изображения широко используется в полиграфической и фотографической промышленности для увеличения местного контраста и резкости изображений. В принципе, повышение резкости изображения заключается в добавлении к исходному изображению сигнала, который пропорционален версии исходного изображения с фильтром верхних частот. Рисунок 12.13 иллюстрирует эту процедуру, которую часто называют нерезкой маскировкой [23, 24] для одномерного сигнала. Как показано на рис. 12.13, исходное изображение сначала фильтруется фильтром верхних частот, который извлекает высокочастотные компоненты, а затем масштабированная версия выходного сигнала фильтра верхних частот добавляется к исходному изображению, создавая изображение оригинала с повышенной резкостью.Обратите внимание, что однородные области сигнала, то есть там, где сигнал постоянный, остаются неизменными. Операцию повышения резкости можно представить как

(12,28) si, j = xi, j + λ * ℱ (xi, j),

Рисунок 12.13. Повышение резкости изображения за счет высокочастотного акцента.

, где x i, j — исходное значение пикселя в координате ( i, j ), ℱ (·) — фильтр верхних частот, λ — параметр настройки, больший или равный нулю, и s i, j — пиксель с повышенной резкостью в координате ( i, j ).Значение λ зависит от желаемой степени резкости. Увеличение λ дает более четкое изображение.

Если используются цветные изображения, x i, j , s i, j и λ являются трехкомпонентными векторами, тогда как если используются изображения в градациях серого, x i, j , s i, j и λ — однокомпонентные векторы. Таким образом, описанный здесь процесс может применяться как к полутоновым, так и к цветным изображениям с той лишь разницей, что векторные фильтры должны использоваться для повышения резкости цветных изображений, тогда как однокомпонентные фильтры используются с полутоновыми изображениями.

Ключевым моментом в эффективном процессе повышения резкости является выбор операции фильтрации верхних частот. Традиционно для реализации фильтра верхних частот использовались линейные фильтры, однако линейные методы могут привести к неприемлемым результатам, если исходное изображение искажено шумом. Компромисс между ослаблением шума и выделением краев может быть получен, если используется фильтр WM с соответствующими весами. Чтобы проиллюстрировать это, рассмотрим фильтр WM, примененный к изображению в градациях серого, где используется следующая маска фильтра

(12.29) W = 13 [−1−1−1−18−1−1−1−1].

Из-за весовых коэффициентов в (12.29) для каждой позиции движущегося окна выходной сигнал пропорционален разнице между центральным пикселем и наименьшим пикселем вокруг центрального пикселя. Таким образом, выходной сигнал фильтра принимает относительно большие значения для выступающих краев изображения и небольшие значения в областях, которые являются довольно гладкими, будучи нулевыми только в областях с постоянным уровнем серого.

Хотя этот фильтр может эффективно извлекать края, содержащиеся в изображении, эффект, который эта операция фильтрации оказывает на края с отрицательным наклоном, отличается от эффекта, полученного для краев с положительным наклоном. 1 Поскольку выходной сигнал фильтра пропорционален разнице между центральным пикселем и самым маленьким пикселем вокруг центра, для краев с отрицательным наклоном центральный пиксель принимает малые значения, давая малые значения на выходе фильтра. Более того, выходной сигнал фильтра равен нулю, если наименьший пиксель вокруг центрального пикселя и центральный пиксель имеют одинаковые значения. Это означает, что ребра с отрицательным уклоном не извлекаются так же, как ребра с положительным уклоном. Чтобы преодолеть это ограничение, базовая структура повышения резкости изображения, показанная на рис.12.13 необходимо изменить так, чтобы края с положительным уклоном и края с отрицательным уклоном выделялись в одинаковой пропорции. Простой способ сделать это: (а) извлечь края с положительным наклоном путем фильтрации исходного изображения с помощью фильтра-маски, описанной выше; (b) извлекают края с отрицательным наклоном, сначала предварительно обрабатывая исходное изображение, так что края с отрицательным наклоном становятся краями с положительным наклоном, а затем фильтруют предварительно обработанное изображение с помощью фильтра, описанного выше; и (c) соответствующим образом комбинировать исходное изображение, отфильтрованную версию исходного изображения и отфильтрованную версию предварительно обработанного изображения для формирования изображения с повышенной резкостью.

Таким образом, края с положительным и отрицательным уклоном выделяются одинаково. Эта процедура проиллюстрирована на рис. 12.14, где верхняя ветвь выделяет кромки с положительным наклоном, а средняя ветвь выделяет кромки с отрицательным наклоном. Чтобы понять эффекты повышения резкости краев, на рис. 12.15 построена строка тестового изображения вместе со строкой повышенного изображения, когда выделены только края с положительным наклоном (рис. 12.15 (a)), только ребра с отрицательным уклоном выделяются (рис.12.15 (b)), а кромки с положительным и отрицательным уклоном выделяются вместе (рис. 12.15 (c)).

Рисунок 12.14. Повышение резкости изображения на основе взвешенного медианного фильтра.

Рисунок 12.15. Исходный ряд тестового изображения (сплошная линия) и ряд с повышенной резкостью (пунктирная линия) с (а) только краями с положительным наклоном; (б) только кромки с отрицательным уклоном; и (c) кромки как с положительным, так и с отрицательным уклоном.

На рис. 12.14, λ 1 и λ 2 — это параметры настройки, которые управляют степенью резкости, требуемой в направлении положительного наклона и в направлении отрицательного наклона, соответственно.Значения λ 1 и λ 2 обычно выбираются равными. Результат операции предварительной фильтрации определяется как

(12.30) xi, j ‘= M − xi, j

с M , равным максимальному значению пикселя исходного изображения. Эту операцию предварительной фильтрации можно рассматривать как операцию переворачивания и сдвига значений исходного изображения, так что края с отрицательным наклоном преобразуются в края с положительным наклоном. Поскольку исходное изображение и предварительно отфильтрованное изображение фильтруются одним и тем же фильтром WM, края с положительным наклоном и края с отрицательным наклоном обостряются одинаково.

На рис. 12.16 эффективность повышения резкости изображения с помощью WM-фильтра сравнивается с производительностью традиционного повышения резкости изображения на основе линейных FIR-фильтров. Для линейной точилки использовалась схема, показанная на рис. 12.13. Параметр λ был установлен на 1 для чистого изображения и на 0,75 для шумового изображения. Для точилки WM использовалась схема на рис. 12.14 с λ 1 = λ 2 = 2 для чистого изображения и λ 1 = λ 2 = 1 .5 для зашумленного изображения. Маска фильтра (12.29) использовалась как для линейного, так и для медианного увеличения резкости изображения. Как и прежде, каждый компонент цветного изображения обрабатывался отдельно.

Рисунок 12.16. (а) Исходное изображение с повышенной резкостью; (б) FIR-точилка; и (c) WM-точилка; (d) Изображение с добавленным гауссовым шумом с усилением резкости; (e) точилка FIR; и (f) WM-точилка.

Операция фильтрации — обзор

1 Введение

Операция фильтрации — наиболее эффективная хирургическая процедура для снижения внутриглазного давления (ВГД) в случае неконтролируемой с медицинской точки зрения глаукомы (Burr et al., 2005; Хитчингс, 1998). Реакция на заживление ран является основным фактором долгосрочного успеха хирургического вмешательства. Чрезмерное заживление послеоперационной раны с последующим фиброзом может привести к обструкции созданного канала, что часто приводит к ранней хирургической неудаче и последующему прогрессированию потери поля зрения (Addicks et al., 1983; Hitchings, 1998). Использование антимитотических стратегий, таких как 5-фторурацил (5-Fu) и митомицин C (MMC), стало обычной практикой для подавления заживления ран и последующего улучшения результатов хирургического вмешательства (Akarsu et al., 2003; Рот и др., 1991; Скута и др., 1992). Однако из-за их неспецифического механизма действия использование этих соединений может быть связано с серьезными осложнениями (Weinreb, 1995). Следовательно, необходимо изучить альтернативные стратегии, которые более избирательно нацелены на процесс заживления ран.

Заживление ран требует различных процессов, таких как пролиферация, миграция и сократимость различных типов клеток, таких как эндотелиальные клетки и фибробласты. Все эти события требуют постоянной перестройки и динамической регуляции клеточного актинового цитоскелета.Одним из наиболее документированных путей, регулирующих активность цитоскелета, является путь Rho-ROCK (Kaibuchi, 1999; Kaibuchi et al., 1999; Liao et al., 2007). Связанные с Rho киназы (ROCK I и II) являются основными последующими эффекторами семейства Rho малых гуанозинтрифосфат-связывающих молекул. Этот путь играет роль в различных клеточных процессах, в основном связанных с перестройками цитоскелета, такими как морфология клеток, подвижность, адгезия, сокращение и цитокинез (Kaibuchi, 1999; Kaibuchi et al., 1999; Liao et al., 2007). Это означает, что ингибирование ROCK может быть многообещающим подходом для вмешательства в важные процессы в каскаде заживления ран. Теноновые фибробласты играют ключевую роль в заживлении глазных ран, и экспериментальные данные из исследований in vitro показали, что пролиферация, адгезия и сокращение теноновых фибробластов человека (HTF) значительно подавлялись после воздействия ингибиторов ROCK Y-27632 или H- 1152P (Honjo et al., 2007; Tura et al., 2007).Важно отметить, что Honjo et al. также показали, что Y-27632 эффективно уменьшал субконъюнктивальное рубцевание на 7 день после экспериментальной хирургии глаукомы (Honjo et al., 2007). В эндотелиальных клетках повышенная экспрессия Rho значительно усиливает миграцию и ангиогенную способность, подтверждая, что путь Rho-ROCK может быть важным модулятором этих процессов (Zhao et al., 2006). Кроме того, стимуляция эндотелиальных клеток фактором роста эндотелия сосудов (VEGF) индуцировала активацию RhoA, а ингибирование пути Rho-ROCK с помощью Y-27632 предотвращало индуцированную VEGF миграцию (Van Nieuw Amerongen et al., 2003). Помимо регулятора цитоскелета, экспериментальные данные показывают, что ROCK также играют важную роль в экспрессии генов в процессе воспаления. Ингибирование ROCK снижает активацию NF-κβ, который впоследствии блокирует образование провоспалительных факторов, таких как интерлейкины и фактор некроза опухоли-α, в различных воспалительных клетках. Эти результаты предполагают, что ингибиторы ROCK могут проявлять противовоспалительные свойства (Doe et al., 2007; He et al., 2008; Okamoto et al., 2010). В совокупности ингибиторы ROCK могут влиять на различных уровнях процесса заживления ран. Насколько нам известно, влияние ингибирования ROCK на воспаление и ангиогенез после операции по фильтрации глаукомы еще не изучено. Кроме того, не проводились долгосрочные эксперименты по изучению влияния ингибирования ROCK на отложение коллагена и выживаемость пузырьков после операции по фильтрации глаукомы.

Целью этого исследования было выяснить влияние ингибитора ROCK AMA0526 на субконъюнктивальное рубцевание после операции по фильтрации глаукомы. In vitro. Было проведено экспериментов для изучения влияния AMA0526 на пролиферацию HTF, дифференцировку и выживаемость фибробластов в миофибробласты. Модель на кроликах для фильтрации глаукомы использовалась, чтобы определить, может ли AMA0526 улучшить площадь пузыря и выживаемость. Кроме того, с помощью этой модели исследовали влияние ингибирования ROCK на воспаление, ангиогенез и фиброз после операции.

Осознаем мы это или нет, но компьютерное зрение присутствует повсюду в нашей повседневной жизни.Во-первых, отфильтрованные фотографии повсюду в наших социальных сетях, новостных статьях, журналах, книгах — везде! Оказывается, если вы думаете об изображениях как о функциях, отображающих местоположения в изображениях в значениях пикселей, тогда фильтры — это просто системы, которые формируют новое и предпочтительно улучшенное изображение из комбинации значений пикселей исходного изображения.

Изображения как функции

Чтобы лучше понять присущие изображениям свойства и техническую процедуру, используемую для манипулирования ими и их обработки, мы можем представить изображение, состоящее из отдельных пикселей, как функцию, f .У каждого пикселя также есть свое значение. Для изображения в градациях серого каждый пиксель будет иметь интенсивность от 0 до 255, где 0 — черный, а 255 — белый. f (x, y) тогда даст интенсивность изображения в позиции пикселя (x, y) , предполагая, что оно определено в прямоугольнике, с конечным диапазоном: f: [a, b] x [c, d] → [0, 255].

Цветное изображение — лишь простое продолжение этого. f (x, y) теперь представляет собой вектор из трех значений вместо одного.Используя изображение RGB в качестве примера, цвета состоят из комбинации красного, зеленого и синего (RGB). Следовательно, каждый пиксель изображения имеет три канала и представлен как вектор 1×3. Поскольку три цвета имеют целочисленные значения от 0 до 255, всего имеется 256 * 256 * 256 = 16 777 216 комбинаций или вариантов цвета.

f (x, y) можно представить в виде трех объединенных вместе функций.

Таким образом, изображение может быть представлено как матрица значений пикселей.

Обработка изображений

Существует два основных типа обработки изображения: фильтрация изображения и искажение изображения.Фильтрация изображения изменяет диапазон (то есть значения пикселей) изображения, поэтому цвета изображения изменяются без изменения положения пикселей, в то время как деформация изображения изменяет область (то есть положения пикселей) изображения, где точки отображаются в другие точки без изменения цвета.

Рассмотрим более подробно фильтрацию изображений. Цель использования фильтров — изменить или улучшить свойства изображения и / или извлечь из изображений ценную информацию, такую ​​как края, углы и капли.Вот несколько примеров того, что можно сделать с помощью фильтров, чтобы сделать изображения более привлекательными.

Два обычно применяемых фильтра — это фильтр скользящего среднего и фильтр сегментации изображения.

Фильтр скользящего среднего заменяет каждый пиксель его средним значением пикселя и окном соседства из соседних пикселей. Эффект — более гладкое изображение без резких деталей.

Если мы использовали соседнее окно 3×3:

Обратите внимание на краевой артефакт.*

* Часто применение этих фильтров, как видно из фильтров скользящего среднего, размытия и повышения резкости, приводит к возникновению нежелательных артефактов по краям изображений. Чтобы избавиться от этих артефактов, можно использовать заполнение нулями, репликацию значений границ, зеркальное расширение или другие методы.

Сегментация изображения — это разделение изображения на области, в которых пиксели имеют похожие атрибуты, поэтому изображение представляется более упрощенным способом, и поэтому мы можем легче идентифицировать объекты и границы.Есть несколько способов, которые будут подробно обсуждаться в Уроке 3, для выполнения сегментации. Здесь мы рассмотрим один простой способ реализации, основанный на установлении порогов. В этом примере все пиксели с интенсивностью больше 100 заменяются белым пикселем (интенсивность 255), а все остальные заменяются черным пикселем (интенсивность 0).

2D-свертка

Математика для многих фильтров может быть выражена принципиальным образом с помощью двумерной свертки, такой как сглаживание и повышение резкости изображений и обнаружение краев.Свертка в 2D работает с двумя изображениями, одно из которых действует как входное изображение, а другое, называемое ядром, служит фильтром. Он выражает степень перекрытия одной функции при ее смещении по сравнению с другой функцией, поскольку выходное изображение создается путем скольжения ядра по входному изображению.

Для более формального определения свертки щелкните здесь.

Давайте посмотрим на несколько примеров:

Без изменений:

Сдвиг вправо на один пиксель:

Blurred (вы уже видели это выше):

Обратите внимание на краевой артефакт.*

Вот более интересный, который представляет собой комбинацию двух фильтров:

Фильтр заточки:

Фильтр повышения резкости можно разделить на два этапа: он берет сглаженное изображение, вычитает его из исходного изображения, чтобы получить «детали» изображения, и добавляет «детали» к исходному изображению.

Шаг 1: Исходный — Smoothed = «Details»

Шаг 2: Оригинал + «Детали» = Заточка

Результат:

Корреляция

В то время как свертка — это операция фильтрации, корреляция измеряет сходство двух сигналов, сравнивая их по мере смещения друг друга.Когда два сигнала совпадают, результат корреляции максимален.

Одно приложение — это система технического зрения для дистанционного управления телевизором с помощью руки. Соответствие шаблонов, основанное на корреляции, используется для определения положения руки пользователя для переключения каналов, увеличения или уменьшения громкости и т. Д.

Обнаружение края

В компьютерном зрении края — это внезапные неоднородности изображения, которые могут возникать из-за нормали к поверхности, цвета поверхности, глубины, освещенности или других неоднородностей.Края важны по двум основным причинам. 1) Из них можно вывести большую часть семантической информации и информации о форме, поэтому мы можем выполнять распознавание объектов и анализировать перспективы и геометрию изображения. 2) Они представляют собой более компактное представление, чем пиксели.

Мы можем точно определить, где возникают края, по профилю интенсивности изображения в строке или столбце изображения. Везде, где происходит быстрое изменение функции интенсивности, указывается край, как видно там, где первая производная функции имеет локальные экстремумы.

Градиент изображения, который является обобщением концепции производной для более чем одного измерения, указывает в том направлении, где интенсивность увеличивается больше всего. Если градиент равен ∇ f = [ δ f δ x , δ f δ y ], то направление градиента будет θ = tan — 1 ( δ f δ y / δ f δ x ), а прочность кромки будет величиной градиента: || ∇ f || = √ (δ f / δ x ) 2+ (δ f / δ y ) 2.

Однако нанесение на график интенсивностей пикселей часто приводит к появлению шума, из-за чего невозможно определить, где находится край, только по первой производной функции.

Если мы применим фильтр, который является производной от функции Гаусса, мы можем устранить шум изображения и эффективно определить края.

Основываясь на этой методике, мы можем разработать детектор края. Оптимальный детектор края должен быть точным, сводя к минимуму количество ложных срабатываний и ложных отрицаний; иметь точную локализацию, определяя края в тех местах, где они на самом деле встречаются; и имеют один ответ, гарантируя, что будет найдено только одно ребро там, где есть только одно ребро.

Детектор края Canny, возможно, является наиболее часто используемым детектором края в этой области. Обнаруживает края по:

  1. Применение к изображению производных по x и y фильтра Гаусса для устранения шума, улучшения локализации и получения единого отклика.
  2. Определение величины и ориентации градиента в каждом пикселе.
  3. Выполнение не максимального подавления, при котором края сужаются до одного пикселя по ширине, так как край, извлеченный из градиента после шага 2, будет довольно размытым и может быть только один точный ответ.
  4. Пороговая обработка и связывание, также известное как гистерезис, для создания соединенных кромок. Шаги заключаются в следующем: 1. определить слабые и сильные краевые пиксели путем определения нижнего и верхнего порогового значения, соответственно, и 2. сначала связать краевые кривые с верхним порогом, чтобы начать с сильных краевых пикселей, продолжая кривые с помощью низкий порог.

Конечный результат:

Размер ядра Гаусса, σ, также влияет на обнаруженные края. Если σ велико, восстанавливаются более очевидные определяющие края изображения.И наоборот, если σ мало, также выбираются более тонкие края.

Чтобы узнать больше о детекторе кромок Canny, щелкните здесь.

RANSAC: Обширный консенсус RANdom

Подгонка линий важна при обнаружении краев, поскольку многие объекты характеризуются прямыми линиями. Однако обнаружения краев не всегда бывает достаточно, так как могут быть дополнительные краевые точки, путаница, какая модель будет лучшей, отсутствующие части линий и шум. Таким образом, Фишлер и Боллес разработали алгоритм RANSAC, который определяет линию наилучшего соответствия на основе набора данных и избегает эффекта выбросов путем поиска отклоняющихся значений.Учитывая диаграмму рассеяния и определенный порог, RANSAC случайным образом выбирает выборку точек, подсчитывает количество вставок в пределах порога и повторяет этот процесс до тех пор, пока не будет достигнуто максимальное количество вставок.

Вы можете узнать больше о RANSAC здесь.

Что такое фильтрация изображений в пространственной области?
— MATLAB и Simulink

Что такое фильтрация изображений в пространственной области?

Фильтрация — это метод изменения или улучшения изображения. Например, вы можете отфильтровать
изображение, чтобы подчеркнуть определенные особенности или удалить другие особенности.Операции обработки изображений
реализованные с помощью фильтрации включают сглаживание, резкость и улучшение контуров.

Фильтрация — это операция соседства , , в которой значение любого
данный пиксель в выходном изображении определяется путем применения некоторого алгоритма к значениям
пикселей в окрестности соответствующего входного пикселя. Окрестность пикселя — это некоторая
набор пикселей, определяемый их местоположением относительно этого пикселя. (См. Соседство или Обработка блоков: Обзор для общего обсуждения
районные операции.) Линейная фильтрация — это фильтрация, в которой
значение выходного пикселя представляет собой линейную комбинацию значений пикселей во входном
соседство пикселя.

Свертка

Линейная фильтрация изображения выполняется с помощью операции, называемой
свертка . Свертка — это операция соседства, в которой каждый
выходной пиксель — это взвешенная сумма соседних входных пикселей. Матрица весов
называется ядром свертки , также известным как
фильтр .Ядро свертки — это ядро ​​корреляции, которое было
повернут на 180 градусов.

Например, предположим, что изображение —

 A = [17 24 1 8 15
     23 5 7 14 16
      4 6 13 20 22
     10 12 19 21 3
     11 18 25 2 9] 

и ядро ​​корреляции

Вы должны использовать следующие шаги для вычисления выходного пикселя в позиции (2,4):

  1. Поверните ядро ​​корреляции на 180 градусов вокруг его центра.
    элемент для создания ядра свертки.

  2. Сдвиньте центральный элемент ядра свертки так, чтобы он
    лежит поверх элемента (2,4) A .

  3. Умножьте каждый вес в повернутом ядре свертки на
    пиксель А внизу .

  4. Суммируйте отдельные продукты из шага 3.

Следовательно, выходной пиксель (2,4) равен

Показано на следующем рисунке.

Вычисление (2,4) вывода свертки

Корреляция

Операция корреляция тесно связана со сверткой.В корреляции значение выходного пикселя также вычисляется как взвешенная сумма
соседние пиксели. Разница в том, что матрица весов, в данном случае называемая
Ядро корреляции не вращается во время вычисления. В
Функции создания фильтров Image Processing Toolbox ™ возвращают ядра корреляции.

На следующем рисунке показано, как вычислить выходной пиксель (2,4) корреляции
A , предполагая, что h является корреляционным ядром вместо
ядро свертки, используя следующие шаги:

  1. Сдвиньте центральный элемент ядра корреляции так, чтобы он лежал
    поверх элемента (2,4) из A.

  2. Умножьте каждый вес в корреляционном ядре на пиксель
    А внизу.

  3. Суммируйте отдельные продукты.

Выходной пиксель (2,4) из корреляции равен

Вычисление выхода (2,4) корреляции

См. Также

imfilter | conv2 | усл.

Связанные темы

Параметры фильтрации — Финансы и операции | Динамика 365

  • 8 минут на чтение

В этой статье

В этом разделе объясняются доступные параметры фильтрации.

Введение

Microsoft Dynamics AX 2012 предлагает следующие параметры фильтрации.

Опция фильтра Описание
Фильтр по сетке Пользователь определяет условия фильтрации в полях ввода под заголовками столбцов сетки.
Фильтр по выбору (фильтр по полю) Пользователь выбирает значение поля и использует это значение в качестве условия фильтрации.
Расширенный фильтр Пользователь открывает диалоговое окно, содержащее расширенные параметры фильтрации (фильтр по столбцам, а не по форме; присоединение к дополнительным источникам данных; сортировка по нескольким столбцам и т. Д.).

Finance and Operations предлагает следующие параметры фильтрации.

Опция фильтра Описание
Панель фильтра Встроенная панель, которая выдвигается слева и содержит несколько критериев фильтрации, которые можно применить к целевому содержимому.
QuickFilter Предоставляемый структурой механизм фильтрации, который может отображаться над любым списком или сеткой и обеспечивает быструю фильтрацию по одному столбцу.
Фильтрация столбцов сетки Пользователь может определить условия фильтрации и выполнить сортировку по одному столбцу, используя диалоговое окно, открывающееся из заголовка столбца сетки.
Расширенный фильтр / сортировка Для большинства сценариев расширенной фильтрации по-прежнему доступна перенесенная форма Advanced filter из Dynamics AX 2012.

Выражения фильтра

Одно важное различие между фильтрацией в приложениях Finance and Operations и фильтрацией в Dynamics AX 2012 связано со способом использования символов запроса при определении значений фильтра (например, «*» для соответствия 0 или более символам, или «.. «, чтобы указать диапазон значений для сопоставления). В Dynamics AX 2012 эти символы хорошо видны во время фильтрации. Например, для параметра фильтрации по сетке, если пользователь выбирает параметр содержит оператор в поле, система переводит этот оператор, добавляя символы подстановки (*) к каждому концу текущего выражения. В текущей версии символы запроса подразумеваются выбранным оператором и не вводятся в пользовательский интерфейс. Это делает фильтрацию более интуитивной и понятной. проще для пользователей.Для пользователей, которые хотят указать дополнительные условия фильтрации с помощью определенных символов запроса, или пользователей, которым необходимо ввести более сложные условия, для каждого типа данных предоставляется оператор соответствует . Для всех остальных операторов символы запроса интерпретируются как литералы. Например, условие фильтра «Имя СООТВЕТСТВУЕТ A» находит все записи, в которых имя начинается с буквы A. Однако условие фильтра «Имя IS A *» находит записи, в которых имя буквально равно «A *». .«В следующей таблице показано, как клиент выполняет преобразование между операторами фильтров приложений Finance и Operations и синтаксисом запросов Dynamics AX 2012.

Оператор фильтра Синтаксис запроса приложений Finance and Operations
Точно «круг» / Равно «круг» «круг»
Не «круг» / Не равно «круг» «! Круг»
Одно из следующих значений: «круг», «квадрат», «круг» «круг, квадрат, круг, квадрат»
Содержит «круг» «* круг *»
Без «круга» «! * Круг *»
Начинается с «круга» «круг *»
После «круга» / больше «круга» «> круг»
Больше или равно «кружок» «круг.. »
Перед «кружком» / Меньше «круга» «<круг»
«кружок» меньше или равно «..круг»
Между «квадратом» и «кругом» «квадрат..круг»

Любой синтаксис запроса, не соответствующий предыдущим шаблонам, интерпретируется как соответствует оператору .

Другие частые выражения фильтра

Пользователи могут захотеть отфильтровать пустые значения в столбце.Хотя специально для этого нет оператора фильтрации, синтаксис для выполнения этой фильтрации остается таким же, как в Dynamics AX 2012. Если соответствует оператору или соответствует оператору , пользователи могут ввести «» для извлечения строк. с пустыми значениями для текущего столбца. Например, Имя IS «» найдет все записи, в которых имя пусто. Обратите внимание, что «» соответствует только строкам, в которых значением столбца является пустая строка, и не соответствует строкам, в которых значение столбца равно NULL или 0.

Пользователи могут также захотеть отфильтровать записи, не принадлежащие к определенному списку значений. Хотя «не является одним из» не является оператором фильтра, это выражение фильтра может быть получено с помощью оператора соответствует путем отрицания каждого элемента списка в списке. Например, команды ! Circle,! Square найдут все записи, которые не являются ни «кругом», ни «квадратом».

Панель фильтра

Панель фильтров предоставляет простой в использовании интерфейс для фильтрации полных списков страниц.Панель фильтра — это встроенная панель, которая выдвигается с левой стороны экрана и сдвигает содержимое страницы вправо, чтобы пользователи могли видеть данные, которые они хотят отфильтровать. Пользователи открывают этот механизм фильтрации, щелкая системную кнопку Показать фильтры в левой части страницы. После открытия панель фильтров остается видимой до тех пор, пока пользователь не перейдет на новую страницу или пока пользователь не закроет панель фильтров с помощью кнопки Скрыть фильтры .

Когда доступна панель фильтров?

В настоящее время панель фильтров доступна для всех форм, кроме следующих:

  • Диалоговые окна перетаскивания
  • Диалоги
  • Улучшенные превью
  • поисков
  • Детали формы
  • Детали
  • Содержание формы типа
  • Формы без источников данных

Примечание: Доступность области фильтра для определенных форм и типов форм постоянно развивается, поэтому этот список может измениться.

С какими данными работает панель фильтров?

Поскольку панель фильтра предназначена для полных списков страниц, она работает только с таблицами и полями, которые напрямую связаны (внутренними / внешними соединениями) с первым источником основных данных в форме. Этот механизм фильтрации не предназначен для фильтрации по вторичным коллекциям или для фильтрации по другим корневым источникам данных и их напрямую соединенным источникам данных. Другие механизмы фильтрации (QuickFilter, фильтрация столбцов сетки и т. Д.) Доступны для удовлетворения этих других требований.

Какие поля изначально отображаются на панели фильтров?

Вот как выбираются поля, которые изначально отображаются на панели фильтров:

  1. Используются все диапазоны / фильтры, которые в данный момент существуют в запросе (отображаются только нескрытые фильтры / диапазоны).
  2. Если в данный момент для запроса не существует фильтров диапазонов, используются поля из первичного индекса из первого источника основных данных.
  3. Если нет полей из первичного индекса из первого источника основных данных, используются поля заголовка, которые определены непосредственно в первом источнике основных данных.Если поля заголовка не определены, поля по умолчанию не отображаются. (В настоящее время, если первый источник основных данных расширяет другую таблицу (например, таблицу B), мы не показываем поля заголовка из таблицы B. Однако мы планируем добавить эту проверку в будущем.)

Могу ли я управлять полями по умолчанию, которые отображаются на панели фильтров?

Разработчики могут убедиться, что определенное поле отображается на панели фильтров, добавив в запрос пустой фильтр для этого поля. Для примера см. Форму FmCustomer , в которой добавлены фильтры post super () в форме init ().Обратите внимание, что после добавления пустого поля, чтобы гарантировать его отображение в области фильтра, поля в области фильтра всегда будут теми, которые явно указаны в запросе, и никогда не будут полями заголовка или полями из первичного индекса в первый источник основных данных.

Я не хочу, чтобы пользователи могли фильтровать по определенному полю или изменять существующий фильтр. Как мне этого добиться?

Разработчики могут влиять на то, могут ли пользователи изменять / добавлять фильтры в определенные поля, изменяя статус фильтров.Допустимые значения находятся в перечислении RangeStatus :

  1. Открыть (по умолчанию) — пользователь может видеть и изменять этот фильтр.
  2. Заблокировано — Пользователь может видеть значение фильтра, но не может его изменить. Пользователь также не может добавить еще один фильтр в этот столбец.
  3. Скрытый — пользователь не видит, что в этом столбце есть фильтр. Пользователь также не может добавить еще один фильтр в этот столбец.

Могу ли я управлять полями, которые отображаются в списке «Добавить поле фильтра» на панели фильтра?

Поля, которые отображаются в списке Добавить поле фильтра , представляют собой все фильтруемые поля из запроса, который включает первый источник основных данных в форме.Поэтому разработчики не могут контролировать поля, которые появляются в этом списке. Обычно, если вы видите неожиданные поля или не можете найти поля, которые хотите отфильтровать, ожидаемые поля находятся либо в другом источнике основных данных (не первом), либо в дочерней коллекции.

Как используется панель фильтров?

Панель фильтров проста и понятна в использовании. Сначала выберите в списке оператор фильтрации, связанный с каждым полем фильтра. Обратите внимание, что набор отображаемых операторов зависит от типа данных поля.Затем введите соответствующее значение для условия фильтрации и нажмите Применить . Форма обновляется в соответствии с указанными вами критериями фильтрации.

QuickFilter

В Dynamics AX 2012 QuickFilter был структурным элементом управления, который автоматически добавлялся только на страницы списка. В приложениях Finance and Operations QuickFilter теперь представляет собой смоделированный элемент управления, который можно связать с любой сеткой в ​​системе. Когда пользователь начинает вводить текст, появляется раскрывающееся меню выбора столбца, которое направляет пользователя к столбцу, к которому будет применен фильтр.Разработчик также может указать столбец по умолчанию для QuickFilter. Если разработчик не указал столбец, столбец по умолчанию является первым полем, которое можно отфильтровать в сетке.

Почему в моем QuickFilter нет селектора столбцов?

Селекторы столбцов отображаются только для фильтров QuickFilters, прикрепленных к сеткам. Если вы не видите селектор столбца, наиболее вероятная причина в том, что свойство TargetControl в QuickFilter пусто. Это свойство должно указывать на сетку, с которой оно должно работать.Если свойство TargetControl установлено правильно, но вы не видите селектор столбцов, возможно, в вашей сетке нет фильтруемых столбцов. Помимо нетекстовых элементов управления (например, изображений), элементы управления, привязанные к методам данных, не фильтруются.

Могу ли я использовать QuickFilter для фильтрации других элементов управления коллекцией (например, деревьев)?

Да, вы можете использовать QuickFilter для фильтрации других элементов управления коллекцией, но вы должны вручную подключить фильтрацию. Вот общие шаги:

  • Оставьте свойство TargetControl пустым.
  • Переопределите метод applyFilter () в QuickFilter.
  • Напишите код в этом методе для выполнения желаемой фильтрации.

Фильтрация / сортировка заголовков столбцов сетки

В приложениях Finance and Operations фильтрация сетки более тесно связана с возможностями Microsoft Excel. Когда пользователь щелкает заголовок столбца (для столбцов, которые можно фильтровать), появляется диалоговое окно перетаскивания, и пользователь может использовать его для фильтрации столбца. Здесь фильтрация имитирует фильтрацию на панели фильтров.Кроме того, есть опции для сортировки сетки на основе текущего выбранного столбца.

OpenCV: фильтрация изображений

904

.Подробнее …

изображение с использованием фильтра Гаусса.Подробнее …

904

и

90ps429

UDEFAULT изображение затем размывает его. Подробнее …

Функции и классы, описанные в этом разделе, используются для выполнения различных операций линейной или нелинейной фильтрации на 2D-изображениях (представленных как Mat). Это означает, что для каждого местоположения пикселя \ ((x, y) \) в исходном изображении (обычно прямоугольном) его окрестность учитывается и используется для вычисления ответа. В случае линейного фильтра это взвешенная сумма значений пикселей. В случае морфологических операций это минимальные или максимальные значения и так далее.Вычисленный ответ сохраняется в целевом изображении в том же месте \ ((x, y) \). Это означает, что выходное изображение будет того же размера, что и входное изображение. Обычно функции поддерживают многоканальные массивы, и в этом случае каждый канал обрабатывается независимо. Следовательно, выходное изображение также будет иметь такое же количество каналов, что и входное.

Еще одна общая особенность функций и классов, описанных в этом разделе, заключается в том, что, в отличие от простых арифметических функций, им необходимо экстраполировать значения некоторых несуществующих пикселей.Например, если вы хотите сгладить изображение с помощью фильтра Гаусса \ (3 \ times 3 \), тогда при обработке крайних левых пикселей в каждой строке вам нужны пиксели слева от них, то есть вне изображение. Вы можете сделать эти пиксели такими же, как крайние левые пиксели изображения («реплицированные
border «метод экстраполяции), или предположим, что все несуществующие пиксели — нули (» константа
border «метод экстраполяции) и т. д. OpenCV позволяет указать метод экстраполяции. Подробнее см. BorderTypes

void cv ::intageFilter (InputArray src, OutputArray dst, int d, двойной sigmaColor, double sigmaSpace, int borderType = BORDERLY_DEFAULT 9038 9038 9038 9038 фильтр к изображению. Подробнее …
void cv :: blur (InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor = Point (-1, -1), int borderType = BORDER_DEFAULT)
Размывает изображение с помощью нормализованного прямоугольного фильтра.Подробнее …
void cv :: boxFilter (InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, Size ksize, Point anchor = Point (-1, -1), bool normalize = true, int borderType = BORDER_DEFAULT)
Размывает изображение с помощью прямоугольного фильтра. Подробнее …
void cv :: buildPyramid (InputArray src, OutputArrayOfArrays dst, int maxlevel, int borderType = BORDER_DEFAULT)
void cv :: dilate (InputArray src, OutputArray dst, ядро ​​InputArray, Point anchor = Point (-1, -1), int итераций = 1, int borderType = BORDER_CONSTANT, const Scalar & borderValue = morphologyDefaultBorderValue ())
Расширяет изображение с помощью определенного элемента структурирования. Подробнее …
void cv :: erode (InputArray src, OutputArray dst, ядро ​​InputArray, Point anchor = Point (-1, -1), int итераций = 1, int borderType = BORDER_CONSTANT, const Scalar & borderValue = morphologyDefaultBorderValue ())
Удаляет изображение с помощью определенного элемента структурирования.Подробнее …
void cv :: filter2D (InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, ядро ​​InputArray, привязка точки = Point (-1, -1), двойная дельта = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT)
Сворачивает изображение с ядром. Подробнее …
void cv :: GaussianBlur (InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX, double sigmaY = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT
void cv :: getDerivKernels (OutputArray kx, OutputArray ky, int dx, int dy, int ksize, bool normalize = false, int ktype = CV_324F) Возвращает коэффициенты фильтра для вычисления производных пространственного изображения. Подробнее …
Mat cv :: getGaborKernel (Размер ksize, двойная сигма, двойная тета, двойная лямбда, двойная гамма, двойная psi = CV_PI * 0.5, int ktype = CV_64F)
Возвращает коэффициенты фильтра Габора. Подробнее …
Mat cv :: getGaussianKernel (int ksize, double sigma, int ktype = CV_64F)
Возвращает коэффициенты фильтра Гаусса. Подробнее …
Mat cv :: getStructuringElement (int shape, Size ksize, Point anchor = Point (-1, -1))
Возвращает элемент структурирования заданный размер и форма для морфологических операций.Подробнее …
void cv :: Laplacian (InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int ksize = 1, double scale = 1, double delta = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT)
Вычисляет лапласиан изображения. Подробнее …
void cv :: medianBlur (InputArray src, OutputArray dst, int ksize)
Размывает изображение с помощью медианного фильтра.Подробнее …
static Scalar cv :: morphologyDefaultBorderValue ()
возвращает «волшебное» граничное значение для размытия и расширения. Он автоматически преобразуется в Scalar :: all (-DBL_MAX) для расширения. Подробнее …
void cv :: morphologyEx (InputArray src, OutputArray dst, int op, ядро ​​InputArray, точка привязки = Point (-1, -1), int итераций = 1, int borderType = BORDER_CONSTANT, const Scalar & borderValue = morphologyDefaultBorderValue ())
Выполняет расширенные морфологические преобразования.Подробнее …
void cv :: pyrDown (InputArray src, OutputArray dst, const Size & dstsize = Size (), int borderType = BORDER_DEFAULT)
Размывает изображение уменьшает его. Подробнее …
void cv :: pyrMeanShiftFiltering (InputArray src, OutputArray dst, double sp, double sr, int maxLevel = 1, TermCriteria termcrit = TermITeria: MAX : EPS, 5, 1))
Выполняет начальный этап сегментации изображения со сдвигом по среднему значению.Подробнее …
void cv :: pyrUp (InputArray src, OutputArray dst, const Size & dstsize = Size (), int borderType = BORDER_DEFAULT)
void cv :: Scharr (InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int dx, int dy, double scale = 1, double delta = 0, int borderType = BORDER_DEFA )
Вычисляет первую производную x- или y-изображения с помощью оператора Шарра.Подробнее …
void cv :: sepFilter2D (InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, InputArray kernelX, InputArray kernelY, Point anchor = Point (-1, -1), double delta = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT)
Применяет разделяемый линейный фильтр к изображению. Подробнее …
void cv :: Sobel (InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int dx, int dy, int ksize = 3, double scale = 1, double delta = 0 , int borderType = BORDER_DEFAULT)
Вычисляет производные первого, второго, третьего или смешанного изображения с использованием расширенного оператора Собеля.Подробнее …
void cv :: SpaceGradient (InputArray src, OutputArray dx, OutputArray dy, int ksize = 3, int borderType = BORDER_DEFAULT) Вычисляет порядок 904 производная изображения по x и y с помощью оператора Собеля. Подробнее …
void cv :: sqrBoxFilter (InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, Size ksize, Point anchor = Point (-1, -1), bool normalize = true, int borderType = BORDER_DEFAULT)
Вычисляет нормализованную сумму квадратов значений пикселей, перекрывающих фильтр.Подробнее …
Python:
cv.filter2D ( src, ddepth, kernel [, dst [, anchor [, delta [, borderType]]]] ) -> dst

#include

Сворачивает образ с ядром.

Функция применяет к изображению произвольный линейный фильтр. Поддерживается операция на месте. Когда апертура частично выходит за пределы изображения, функция интерполирует резко отклоняющиеся значения пикселей в соответствии с заданным режимом границы.

Функция фактически вычисляет корреляцию, а не свертку:

\ [\ texttt {dst} (x, y) = \ sum _ {\ substack {0 \ leq x ‘<\ texttt {ядро.cols} \\ {0 \ leq y '<\ texttt {kernel.rows}}}} \ texttt {kernel} (x', y ') * \ texttt {src} (x + x'- \ texttt {привязка. x}, y + y'- \ texttt {anchor.y}) \]

То есть ядро ​​не зеркально отражается вокруг точки привязки. Если вам нужна настоящая свертка, переверните ядро ​​с помощью flip и установите новый якорь на (kernel.cols - anchor.x - 1, kernel.rows - anchor.y - 1) .

Функция использует алгоритм на основе DFT в случае достаточно больших ядер (~ 11 x 11 или больше) и прямой алгоритм для маленьких ядер.

Параметры

Метод экстраполяции

src входное изображение.
dst выводит изображение того же размера и того же количества каналов, что и src.
ddepth желаемая глубина целевого изображения, см. Комбинации
ядро ​​ ядро ​​свертки (точнее корреляционное ядро), одноканальная матрица с плавающей запятой; если вы хотите применить разные ядра к разным каналам, разделите изображение на отдельные цветовые плоскости, используя разделение, и обработайте их по отдельности.
привязка привязка ядра, которая указывает относительное положение отфильтрованной точки в ядре; якорь должен находиться внутри ядра; значение по умолчанию (-1, -1) означает, что привязка находится в центре ядра.
delta необязательное значение, добавляемое к отфильтрованным пикселям перед их сохранением в dst.
borderType пикселей, см. BorderTypes. BORDER_WRAP не поддерживается.
См. Также
sepFilter2D, dft, matchTemplate

#include

Выполняет начальный этап сегментации изображения со сдвигом по среднему значению.

Функция реализует этап фильтрации сегментации со сдвигом средства, то есть выходом функции является отфильтрованное «постеризованное» изображение со сглаженными цветовыми градиентами и мелкозернистой текстурой.В каждом пикселе (X, Y) входного изображения (или входного изображения меньшего размера, см. Ниже) функция выполняет итерации со сдвигом средних значений, то есть рассматривается окрестность пикселя (X, Y) в объединенном гиперпространстве цвета пространства:

\ [(x, y): X- \ texttt {sp} \ le x \ le X + \ texttt {sp}, Y- \ texttt {sp} \ le y \ le Y + \ texttt {sp}, || (R , G, B) — (r, g, b) || \ le \ texttt {sr} \]

, где (R, G, B) и (r, g, b) — векторы компонентов цвета в точках (X, Y) и (x, y), соответственно (хотя алгоритм не зависит от используемого цветового пространства. , поэтому вместо него можно использовать любое трехкомпонентное цветовое пространство).В окрестности находятся среднее пространственное значение (X ‘, Y’) и средний вектор цвета (R ‘, G’, B ‘), которые действуют как центр окрестности на следующей итерации:

\ [(X, Y) ~ (X ‘, Y’), (R, G, B) ~ (R ‘, G’, B ‘). \]

После завершения итераций для компонентов цвета начального пикселя (то есть пикселя, с которого начались итерации) устанавливается окончательное значение (средний цвет на последней итерации):

\ [I (X, Y) <- (R *, G *, B *) \]

Когда maxLevel> 0, строится гауссова пирамида из уровней maxLevel + 1, и описанная выше процедура сначала выполняется на самом маленьком слое.После этого результаты распространяются на более крупный слой, и итерации снова запускаются только на тех пикселях, где цвета слоя отличаются более чем на sr от слоя пирамиды с более низким разрешением. Это делает границы цветовых областей более четкими. Обратите внимание, что результаты будут фактически отличаться от результатов, полученных при запуске процедуры meanshift для всего исходного изображения (т.е. когда maxLevel == 0).

Параметры
Python:
cv.pyrMeanShiftFiltering ( src, sp, sr [, dst [, maxLevel [, termcrit]]]] ) -> 4 dst
src Исходное 8-битное 3-канальное изображение.
dst Целевое изображение того же формата и того же размера, что и исходное.
sp Радиус пространственного окна.
sr Радиус цветного окна.
maxLevel Максимальный уровень пирамиды для сегментации.
termcrit Критерии завершения: когда останавливать означает перенос итераций.
недействительно резюме :: Собель ( InputArray SRC ,
Массив вывода dst ,
внутренний глубина ,
внутренний dx ,
внутренний dy ,
внутренний ksize = 3 ,
двойной масштаб = 1 ,
двойной дельта = 0 ,
внутренний borderType = BORDER_DEFAULT
)
Python:
cv.Собел ( src, ddepth, dx, dy [, dst [, ksize [, scale [, delta [, borderType]]]]] ) -> dst

#include

Вычисляет производные первого, второго, третьего или смешанного изображения с помощью расширенного оператора Собеля.

Во всех случаях, кроме одного, для вычисления производной используется разделяемое ядро ​​\ (\ texttt {ksize} \ times \ texttt {ksize} \). Когда \ (\ texttt {ksize = 1} \), используется ядро ​​\ (3 \ times 1 \) или \ (1 \ times 3 \) (то есть сглаживание по Гауссу не выполняется). ksize = 1 может использоваться только для первой или второй производной по x или y.

Существует также специальное значение ksize = FILTER_SCHARR (-1) , которое соответствует фильтру \ (3 \ times3 \) Scharr, который может дать более точные результаты, чем \ (3 \ times3 \) Sobel. Диафрагма Шарра —

\ [\ vecthreethree {-3} {0} {3} {- 10} {0} {10} {- 3} {0} {3} \]

для производной по x или транспонированный для производной по y. {yorder}} \]

Операторы Собеля сочетают гауссовское сглаживание и дифференцирование, поэтому результат более или менее устойчив к шумам.Чаще всего функция вызывается с (xorder = 1, yorder = 0, ksize = 3) или (xorder = 0, yorder = 1, ksize = 3) для вычисления первой производной x- или y-изображения. Первый случай соответствует ядру:

\ [\ vecthreethree {-1} {0} {1} {- 2} {0} {2} {- 1} {0} {1} \]

Второй случай соответствует ядру:

\ [\ vecthreethree {-1} {- 2} {- 1} {0} {0} {0} {1} {2} {1} \]

Параметры

Метод экстраполяции

src входное изображение.
dst выводит изображение того же размера и того же количества каналов, что и src.
ddepth глубина выходного изображения, см. Комбинации; в случае 8-битных входных изображений это приведет к усеченным производным.
dx Порядок производной x.
dy Порядок производной y.
ksize размер расширенного ядра Sobel; он должен быть 1, 3, 5 или 7.
масштаб необязательный масштабный коэффициент для вычисленных значений производной; по умолчанию масштабирование не применяется (подробности см. в getDerivKernels).
delta необязательное значение дельты, которое добавляется к результатам перед их сохранением в dst.
borderType пикселей, см. BorderTypes. BORDER_WRAP не поддерживается.
См. Также
Scharr, Laplacian, sepFilter2D, filter2D, GaussianBlur, cartToPolar
Примеры:
образцов / cpp / tutorial_code / ImgTrans / Sobel_Demo.cpp.

5.9 Именование инструментов или потребителей для операций фильтрации

5.9 Именование инструментов или потребителей для операций фильтрации

Имена, данные для операций фильтрации, могут быть как конкретными, так и
общие по мере необходимости. Чтобы указать один инструмент или
Потребитель, укажите его наименование полностью:

  ОБНОВЛЕНИЕ performance_schema.setup_instruments
УСТАНОВИТЬ ВКЛЮЧЕНО = 'НЕТ'
ГДЕ ИМЯ = 'ждать / синхронизировать / мьютекс / myisammrg / MYRG_INFO :: мьютекс';
ОБНОВЛЕНИЕ performance_schema.setup_consumers
УСТАНОВИТЬ ВКЛЮЧЕНО = 'НЕТ'
ГДЕ ИМЯ = 'события_жидает_куррент';  

Чтобы указать группу инструментов или потребителей, используйте шаблон
что соответствует членам группы:

  ОБНОВЛЕНИЕ performance_schema.setup_instruments
УСТАНОВИТЬ ВКЛЮЧЕНО = 'НЕТ'
ГДЕ ИМЯ КАК 'ждать / синхронизировать / мьютекс /%';
ОБНОВЛЕНИЕ performance_schema.setup_consumers
УСТАНОВИТЬ ВКЛЮЧЕНО = 'НЕТ'
ГДЕ ИМЯ КАК '% history%';  

Если вы используете шаблон, его следует выбирать так, чтобы он соответствовал всем
интересующие предметы и никакие другие.Например, чтобы выбрать все
файловые инструменты ввода-вывода, лучше использовать паттерн, который
включает полный префикс названия инструмента:

  .

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *