На протяжении всего своего развития, к проекту «Сокол» по мере достижения новых вершин предъявлялись все более и более жесткие требования надежности и обеспечения контроля качества. Для их удовлетворения был принят интенсивный путь развития, включающий в себя разработку принципиально иных подходов, которые не могли быть реализованы на первых этапах его развития. В данной статье рассматриваются проблемы, присущее первым прототипам данного комплекса и пути их решения, ставшие основой для современных серийных экземпляров данного устройства.

Непосредственно процесс снятия спектра осуществляется в несколько этапов. На первом этапе необходимо произвести очистку призмы прибора и получить так называемый «фоновый» спектр, представляющий собой спектр отражения чистой призмы. На втором этапе снимается спектр отражения приложенного к призме вещества на перчатке, пальце или в виде раствора. На основе двух полученных спектров отражения рассчитывается спектр поглощения исследуемого вещества. Далее к полученному спектру применяются алгоритмы анализа.

На начальных этапах работы над данным проектом анализ получаемых спектров заключался в поиске их характерных признаков. На выходе АЦП прибора спектр представляет собой набор из 128 значений, соответствующих интенсивностям поглощения на спектральных линиях в диапазоне его рабочих частот. Таким образом, аппроксимировав полученные значения, спектр можно представить в виде кривой. На этих кривых отчетливо просматривается схожесть форм: несмотря на различия в амплитуде, точки минимумов и максимумов располагаются преимущественно на одних и тех же спектральных линиях. Эти общие точки характерны для спектра человеческого пальца. Таким образом, характерные точки спектра необходимо искать среди не совпадающих характерных точек графиков.

Изначально от рассматриваемого устройства требовалось определять лишь несколько видов взрывчатых веществ, и этого подхода было достаточно — для каждого вещества из заданного перечня удалось найти уникальные признаки, не пересекающиеся с другими веществами, однако по мере увеличения числа определяемых веществ и их примесей были выявлен ряд недостатков данного подхода, а именно:

• существенное усложнение поиска уникальных характерных признаков спектров при увеличении общего количества опознаваемых веществ; особенно сильно этот недостаток проявляется при определение примесей одного и того же вещества;
• в процессе сравнения полученного спектра с веществами из базы знаний устройства анализатор опирается лишь на отдельные, специфичные для различных веществ участки спектра, игнорирую его форму в целом; это создает дополнительные риски появления ложного срабатывания, например, в случае если характерный признак был сформирован шумами в результате сбоя устройства при снятии спектра;
• сложность определения количественных характеристик спектров и их соотношения с концентрацией найденного вещества; оценить концентрацию вещества, скажем, по радиусу кривизны характерного для его спектра максимума, можно лишь опытным путем;
• для добавления в базу знаний новых веществ требуется привлечение специалиста; спектры веществ нельзя рассматривать как обыкновенные кривые; необходимо четко понимать природу характерных признаков полученного спектра: действительно ли данный пик свидетельствует о наличии заданного вещества или же он возник из-за физиологических особенностей приложенного пальца, например — повышенной жирности или сухости кожи.

Исходя из описанных выше недостатков, был разработан более совершенный метод, базирующийся на применении корреляционного анализа в совокупности с применением интеллектуализированной обучаемой системы, осуществляющей контроль качества вносимых изменений в базу знаний веществ и автоматизирующей процесс поиска уникальных признаков для спектров новых веществ с учетом предыдущего опыта.

Сама по себе идея применения корреляционного анализа в спектрометрии не нова.  Применение этого подхода позволяет анализировать не отдельные характерные признаки, например пики, которые могли быть вызваны помехами, а целые участки спектра, содержащие эти характерные признаки. Это позволяет минимизировать вероятность возникновения ложного срабатывания по отдельному признаку, поскольку учитывается вся форма спектра в окрестностях характерной точки.

Главной особенностью нового подхода является применение интеллектулизированной системы решающей две важнейшие проблемы:

• автоматизация процесса поиска уникальных признаков спектров новых веществ;
• контроль качества вносимых изменений в базу знаний веществ.

Как уже было рассмотрено выше, одним из наиболее сложных этапов внесения в базу знаний новых веществ является поиск уникальных характерных признаков, не пересекающихся с характерными признаками уже описанных в базе веществ. Если это условие не выполняется, возникает неоднозначность, в результате чего распознаваемые вещества могут быть неверно интерпретированы. По мере развития данного проекта, а в особенности, после решения расширить область применения данного комплекса добавив возможность распознавания не только взрывчатых, но и наркотических веществ, проблема поиска неоднозначностей в базе знаний стала основной.

Эта проблема была решена следующим образом. Все спектры, полученные в результате экспериментов, во время командировок с комплексом на объекты заказчиков, а так же спектры, полученные нашими клиентами самостоятельно в результате их собственных экспериментов и присланные нам, были объедены в единую, расширяемую и по сей день базу. Далее был разработан механизм, позволяющий анализировать набор новых спектров и находить участки с их характерными признаками, указывая при этом, какие из них являются уникальными, а какие вступаю в конфликт с уже существующими в базе спектрами. Таким образом, этот механизм позволяет автоматизировать практически неразрешимую для человека, не имеющего специализированных программных средств, задачу поиска коллизий в базе, содержащей записи о тысячах экспериментов.

Вторая важнейшая задача — определить правильность принятых с помощью данной системы решений человеком, составляющим конфигурационный файл для конечных приборов. Система позволяет воспроизвести процесс анализа снятого спектра по всем спектрам базы знаний в соответствии с указанным конфигурационным файлом, содержащим характерные признаки веществ. На выходе этой процедуры система генерирует отчет, содержащий информацию о всех ложных срабатываниях алгоритма распознания. Таким образом, данная система позволяет осуществлять контроль качества вносимых специалистом изменений в базу знаний, показывая, не привели ли внесенные изменения к увеличению вероятности ложного срабатывания. При этом данная система является обучаемой, т. е. точность выдаваемого ей результата увеличивается по мере расширения базы экспериментов.

Подобные возможности открыли для проекта «СОКОЛ» новые перспективы. За последний год перечень определяемых комплексом веществ увеличился в несколько раз. При этом стала возможна корректная работа устройства с примесями тех или иных веществ, отличить которые предыдущим методом было практически невозможно.  Кроме того, появилась возможность работы с веществами имея на руках лишь присланные заказчиком спектры, не имея на руках самого вещества. Конечно, наибольшая точность опознания вещества обеспечивается при его непосредственном исследовании нашими специалистами, с проведением последующих контрольных опытов на различных экземплярах приборов, однако такая возможность далеко не всегда предоставляется возможной.

Таким образом, после нескольких лет разработки нашими специалистами была существенно переработана программная часть программно-аппаратного комплекса «СОКОЛ», в результате чего не только существенно повысилась точность его работы, но и изменились сами подходы к работе с ним, открыв тем самым для него новые перспективы. На данном этапе дальнейший курс развития комплекса нацелен на переработку аппаратной части комплекса, а именно — на разработку портативных и энергоэффективных мобильных схемотехнических решений на базе активно развивающейся платформы Omap. Переход от использования данного комплекса в совокупности с традиционными портативными компьютерами и коммуникаторами к самодостаточному встраиваемому решению сможет существенно расширить набор сценариев его применения.