Объектом исследования является разработка программы для визуализации распределения яркости лазерного пучка с помощью анализа изображений, полученных с веб-камеры Цель состоит в создании системы визуализации в реальном времени, которая поможет пользователям настраивать и оптимизировать лазерные системы, точно отображая распределение яркости лазерного пучка. Использовались открытые образовательные ресурсы и программы поиска и анализа информации. Были использованы средства автоматизации (автоматизированной) разработки, такие как OpenCV и Qt. Программное обеспечение Visual Studio было применено (протестировано). В данной работе представлен процесс разработки, включающий выбор среды разработки, языка программирования и используемых библиотек. Программа захватывает изображения с USB веб-камеры, обрабатывает эти изображения для обнаружения пятна лазерного пучка и визуализирует распределение яркости в реальном времени. Основные этапы обработки изображений включают преобразование цветных изображений в оттенки серого, применение гауссового размытия для уменьшения шума и использование пороговой обработки для создания бинарных изображений, выделяющих пятно лазера. Будущие работы включают дальнейшую оптимизацию алгоритмов обработки изображений, исследование передовых технологий, таких как съемка с высоким динамическим диапазоном (HDR), и расширение применимости программы на более широкий спектр лазерных технологий.

The object of study is the development of a software program for visualizing the brightness distribution of a laser beam using image analysis obtained from a webcam. The aim is to create a real-time visualization system that helps users adjust and optimize laser systems by accurately displaying the brightness distribution of the laser beam. Open educational resources and information search and analysis programs were used. Automation (automated) development tools such as OpenCV and Qt were used. The Visual Studio software has been applied (tested). This paper presents the development process, including the selection of the development environment, programming language, and libraries used. The software captures images from a USB webcam, processes these images to detect the laser beam spot, and visualizes the brightness distribution in real-time. Key steps in the image processing pipeline include converting color images to grayscale, applying Gaussian blur to reduce noise, and using thresholding techniques to create binary images that highlight the laser spot. The contours of the laser spot are identified, and the largest spot is analyzed to compute various brightness parameters, such as the maximum, minimum, and total brightness within the spot. Future work includes further optimization of the image processing algorithms, exploration of advanced techniques such as high dynamic range (HDR) imaging, and extending the softwares applicability to a wider range of laser-based technologies.

• ВВЕДЕНИЕ
• ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ ПРОФИЛЬ ОБЪЕКТА ИССЛЕДОВАНИ
• 1.1. Принцип работы
• 1.2. Эффект Доплера -- Доплеровское смещение НОО с
• ГЛАВА 2. АНАЛИЗ ЗАДАНИЯ
• 2.1. OpenCV
• 2.2. Общий алгоритм обнаружения светлого пятна
• ГЛАВА 3. РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМА ОБНАРУЖЕНИЯ СВЕТЛОГО
• 3.1.Получение изображения с камеры
• 3.2.Перевод цветного изображения в чёрно-белое
• 3.3.Размытие изображения по гауссу
• 3.4.Рассчитать среднюю яркость изображения
• 3.5.Перевод чёрно-белого изображения в монохромное
• 3.6.Найти наибольшее светлое пятно
• ГЛАВА 4. РАСЧЁТ ДОПОЛНИТЕЛЬНЫХ ПАРАМЕТРОВ
• ГЛАВА 5. ОПИСАНИЕ РАЗРАБОТАННОЙ ПРОГРАММЫ
• 5.1.Внешний вид программы
  • 5.2.Запуск работы программы
• 5.3. Настройка камеры
• 5.4.Настройка усреднения
• 5.5.Настройка окна программы
• ГЛАВА 6. РЕЗУЛЬТАТЫ
• СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ