Труды КНЦ (Технические науки вып. 1/2024(15))

На рис. 2 представлено сравнение выделения слоёв ФИРС вручную по описанному выше алгоритму и с помощью созданной нами программы. Исходные цифровые изображения картин ФИРС были помещены в директорию in , вычисленные обработанные выделенные слои были взяты из директории out . Рис. 2 демонстрирует, что написанный нами код выполняет работу по разделению слоёв ФИРС так же эффективно, как и вручную, то есть слои, выделенные программой, не отличаются от слоёв, выделенных при непосредственном участии исследователя. Однако программа делает это поточно и в 20 раз быстрее [5]. Таким образом, мы автоматизировали процесс выделения слоёв ФИРС для дальнейшего анализа их фрактальной размерности. Выводы Программа, созданная на базе среды Python, эффективно и быстро выделяет слои ФИРС в монокристаллах ниобата лития различного состава лазером видимой длины волны. Таким образом, мы автоматизировали этот этап исследования картин ФИРС и улучшили методику получения фрактальной размерности слоёв ФИРС, что важно для более глубокого понимания связи разных факторов, таких как технология приготовления шихты, особенности выращивания, тип и концентрация легирующего компонента, с особенностями состояния дефектной структуры и фоторефрактивными свойствами монокристаллов ниобата лития. Список источников 1. Ниобат лития: дефекты, фоторефракция, колебательный спектр, поляритоны / Н. В. Сидоров [и др.]. М.: Наука, 2003. 255 с. 2. Максименко В. А., Сюй А. В., Карпец Ю. М. Фотоиндуцированные процессы в кристаллах ниобата лития. М.: Физматлит, 2008. 96 с. 3. Трёхслойная спекл-структура в фоторефрактивном монокристалле ниобата лития / Н. В. Сидоров [и др.] // ДАН. 2011. Т. 437, № 3. С. 352-335. 4. Manukovskaya D. V. Comparison o f fractal analysis and photoinduced light scattering in LiNbO 3 :Zn (0,018-2,05 wt %) single crystals // Opt. Las. Techn. 2020. W . 127. P. 106166. https://doi.org/10.1016/j.optlastec.2020.106166. 5. Автоматизация получения фрактальной размерности уровней освещённости фотоиндуцированного рассеяния света в фоторефрактивных монокристаллах ниобата лития с помощью программы в языковой среде Python для распознавания оптических свойств монокристаллов / Д. В. Мануковская [и др.] // Сборник тезисов докладов науч. конф.-шк. «Искусственный интеллект в химии и материаловедении» = “Artificial Intelligence in Chemistry and Materials Science” (18-20 декабря 2023 г., Москва) / Ин-т органической химии им. Н.Д. Зелинского РАН. М., 2023. C. 44. References 1. Sidorov N. V., Volk T. R., Mavrin B. N., Kalinnikov V. T. Ниобат лития: дефекты, фоторефракция, колебательный спектр, поляритоны [Lithium niobate: defects, photorefraction, vibrational spectra, polaritons]. Moscow, Nauka, 2003, рр. 255. 2. Maksimenko V. A., Syui A. V., Karpets Yu. M. Fotoinducirovannyeprocessy v kristallah niobata litiya [Photoinduced processes in lithium niobate crystals]. Moscow, Fizmatlit. 2008, рр. 96. 3. Sidorov N. V., Syui A. V., Palatnikov M. N., Kalinnikov V. T. Trekhslojnaya spekl-struktura v fotorefraktivnom monokristalle niobata litiya [Three-layer speckle structure in the photorefractive single crystal of lithium niobate]. Doklady Akademii nauk [Reports o f the Academy o f Sciences], 2011, Vоl. 437, № . 47-49, Iss. 1, рр. 352-335. doi:10.1134/S0012501611030067. 4. Manukovskaya D. V. Comparison o f fractal analysis and photoinduced light scattering in LiNbO 3 :Zn (0.018-2.05 wt %) single crystals. Optics and Laser Technology, 2 0 2 0 , Vоl. 127, рр. 106166, https: //doi .org/ 10.1016/j.optlastec.2020.106166. 5. Manukovskaya D. V., Kalashnikov A. O., Shevyrev S. L., Palatnikov M. N., Sidorov N. V. Avtomatizaciya polucheniya fraktal'noj razmernosti urovnej osveshchyonnosti fotoinducirovannogo rasseyaniya sveta v fotorefraktivnyh monokristallah niobata litiya s pomoshch'yu programmy v yazykovoj srede Python dlya raspoznavaniya opticheskih svojstv monokristallov [Automation o f obtaining the fractal dimension Труды Кольского научного центра РАН. Серия: Технические науки. 2024. Т. 15, № 1. С. 276-281. Transactions of the Kola Science Centre of RAS. Series: Engineering Sciences. 2024. Vol. 15, No. 1. P. 276-281. © Мануковская Д. В., Шевырев С. Л., Сидоров Н. В., 2024 280