5 research outputs found
ΠΡΡΠ΅ΠΊΡΠΈΠ²Π½ΡΠΉ Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌ ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΡ ΡΡΠΎΠ²Π½Ρ ΠΏΠΎΠ»Π΅Π·Π½ΡΡ ΡΠΈΠ³Π½Π°Π»ΠΎΠ² ΠΏΡΠΈ ΡΠ°ΡΡΠΈΡΡΠΎΠ²ΠΊΠ΅ ΠΌΠ°Π³Π½ΠΈΡΠ½ΡΡ ΠΈ Π²ΠΈΡ ΡΠ΅ΡΠΎΠΊΠΎΠ²ΡΡ Π΄Π΅ΡΠ΅ΠΊΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌ
To ensure traffic safety of railway transport, non-destructive testing of rails is regularly carried out by using various approaches and methods, including magnetic and eddy current flaw detection methods. An automatic analysis of large data sets (defectgrams) that come from the corresponding equipment is still an actual problem. The analysis means a process of determining the presence of defective sections along with identifying structural elements of railway tracks on defectograms. At the same time, under the conditions of significant volumes of incoming information, fast and efficient algorithms of data analysis are of most interest. This article is an addition to the previous article devoted to the problem of automatic determination of a threshold level of amplitudes of useful signals (from defects and structural elements of a railway track) during the analysis of defectograms (records) of magnetic and eddy current flaw detectors, which contains an algorithm for finding the threshold level of a rail noise and its theoretical justification with examples of its operation on several fragments of real magnetic and eddy current defectograms. The article presents a simple and effective implementation of the algorithm, which is successfully used in practice for the automatic analysis of magnetic and eddy current defectograms.Β ΠΠ»Ρ ΠΎΠ±Π΅ΡΠΏΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡ Π±Π΅Π·ΠΎΠΏΠ°ΡΠ½ΠΎΡΡΠΈ Π΄Π²ΠΈΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ Π½Π° ΠΆΠ΅Π»Π΅Π·Π½ΠΎΠ΄ΠΎΡΠΎΠΆΠ½ΠΎΠΌ ΡΡΠ°Π½ΡΠΏΠΎΡΡΠ΅ ΡΠ΅Π³ΡΠ»ΡΡΠ½ΠΎ ΠΏΡΠΎΠ²ΠΎΠ΄ΠΈΡΡΡ Π½Π΅ΡΠ°Π·ΡΡΡΠ°ΡΡΠΈΠΉ ΠΊΠΎΠ½ΡΡΠΎΠ»Ρ ΡΠ΅Π»ΡΡΠΎΠ² Ρ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅Π½Π΅Π½ΠΈΠ΅ΠΌ ΡΠ°Π·Π»ΠΈΡΠ½ΡΡ
ΠΏΠΎΠ΄Ρ
ΠΎΠ΄ΠΎΠ² ΠΈ ΠΌΠ΅ΡΠΎΠ΄ΠΎΠ², Π²ΠΊΠ»ΡΡΠ°Ρ ΠΌΠ΅ΡΠΎΠ΄Ρ ΠΌΠ°Π³Π½ΠΈΡΠ½ΠΎΠΉ ΠΈ Π²ΠΈΡ
ΡΠ΅ΡΠΎΠΊΠΎΠ²ΠΎΠΉ Π΄Π΅ΡΠ΅ΠΊΡΠΎΡΠΊΠΎΠΏΠΈΠΈ. ΠΠΊΡΡΠ°Π»ΡΠ½ΠΎΠΉ Π·Π°Π΄Π°ΡΠ΅ΠΉ ΠΏΠΎ-ΠΏΡΠ΅ΠΆΠ½Π΅ΠΌΡ ΠΎΡΡΠ°Π΅ΡΡΡ Π°Π²ΡΠΎΠΌΠ°ΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈΠΉ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ· Π±ΠΎΠ»ΡΡΠΈΡ
ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²ΠΎΠ² Π΄Π°Π½Π½ΡΡ
(Π΄Π΅ΡΠ΅ΠΊΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌ), ΠΊΠΎΡΠΎΡΡΠ΅ ΠΏΠΎΡΡΡΠΏΠ°ΡΡ ΠΎΡ ΡΠΎΠΎΡΠ²Π΅ΡΡΡΠ²ΡΡΡΠ΅Π³ΠΎ ΠΎΠ±ΠΎΡΡΠ΄ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ. ΠΠΎΠ΄ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ·ΠΎΠΌ ΠΏΠΎΠ½ΠΈΠΌΠ°Π΅ΡΡΡ ΠΏΡΠΎΡΠ΅ΡΡ ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΡ ΠΏΠΎ Π΄Π΅ΡΠ΅ΠΊΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ°ΠΌ Π½Π°Π»ΠΈΡΠΈΡ Π΄Π΅ΡΠ΅ΠΊΡΠ½ΡΡ
ΡΡΠ°ΡΡΠΊΠΎΠ² Π½Π°ΡΡΠ΄Ρ Ρ Π²ΡΡΠ²Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅ΠΌ ΠΊΠΎΠ½ΡΡΡΡΠΊΡΠΈΠ²Π½ΡΡ
ΡΠ»Π΅ΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ² ΡΠ΅Π»ΡΡΠΎΠ²ΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΡΡΠΈ. ΠΡΠΈ ΡΡΠΎΠΌ Π² ΡΡΠ»ΠΎΠ²ΠΈΡΡ
Π·Π½Π°ΡΠΈΡΠ΅Π»ΡΠ½ΡΡ
ΠΎΠ±ΡΠ΅ΠΌΠΎΠ² ΠΏΠΎΡΡΡΠΏΠ°ΡΡΠ΅ΠΉ Π½Π° ΠΎΠ±ΡΠ°Π±ΠΎΡΠΊΡ ΠΈΠ½ΡΠΎΡΠΌΠ°ΡΠΈΠΈ Π½Π°ΠΈΠ±ΠΎΠ»ΡΡΠΈΠΉ ΠΈΠ½ΡΠ΅ΡΠ΅Ρ ΠΏΡΠ΅Π΄ΡΡΠ°Π²Π»ΡΡΡ Π±ΡΡΡΡΡΠ΅ ΠΈ ΡΡΡΠ΅ΠΊΡΠΈΠ²Π½ΡΠ΅ Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΡ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ·Π° Π΄Π°Π½Π½ΡΡ
. ΠΠ°Π½Π½Π°Ρ ΡΡΠ°ΡΡΡ ΡΠ²Π»ΡΠ΅ΡΡΡ Π΄ΠΎΠΏΠΎΠ»Π½Π΅Π½ΠΈΠ΅ΠΌ ΠΊ ΠΏΡΠ΅Π΄ΡΠ΄ΡΡΠ΅ΠΉ ΡΡΠ°ΡΡΠ΅ Π°Π²ΡΠΎΡΠΎΠ², ΠΏΠΎΡΠ²ΡΡΠ΅Π½Π½ΠΎΠΉ Π·Π°Π΄Π°ΡΠ΅ Π°Π²ΡΠΎΠΌΠ°ΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠ³ΠΎ ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΡ ΠΏΠΎΡΠΎΠ³ΠΎΠ²ΠΎΠ³ΠΎ ΡΡΠΎΠ²Π½Ρ Π°ΠΌΠΏΠ»ΠΈΡΡΠ΄ ΠΏΠΎΠ»Π΅Π·Π½ΡΡ
ΡΠΈΠ³Π½Π°Π»ΠΎΠ² ΠΏΡΠΈ ΡΠ°ΡΡΠΈΡΡΠΎΠ²ΠΊΠ΅ Π΄Π΅ΡΠ΅ΠΊΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌ ΠΌΠ°Π³Π½ΠΈΡΠ½ΡΡ
ΠΈ Π²ΠΈΡ
ΡΠ΅ΡΠΎΠΊΠΎΠ²ΡΡ
Π΄Π΅ΡΠ΅ΠΊΡΠΎΡΠΊΠΎΠΏΠΎΠ², Π² ΠΊΠΎΡΠΎΡΠΎΠΉ Π±ΡΠ» ΠΏΡΠ΅Π΄Π»ΠΎΠΆΠ΅Π½ Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌ Π½Π°Ρ
ΠΎΠΆΠ΄Π΅Π½ΠΈΡ ΠΏΠΎΡΠΎΠ³ΠΎΠ²ΠΎΠ³ΠΎ ΡΡΠΎΠ²Π½Ρ ΡΡΠΌΠ° ΡΠ΅Π»ΡΡΠΎΠ² Ρ Π΅Π³ΠΎ ΡΠ΅ΠΎΡΠ΅ΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈΠΌ ΠΎΠ±ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ΠΌ, Π° ΡΠ°ΠΊΠΆΠ΅ ΡΠ°ΡΡΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π°Π»ΠΈΡΡ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅ΡΡ ΡΠ°Π±ΠΎΡΡ Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΠ° Π½Π° ΡΡΠ°Π³ΠΌΠ΅Π½ΡΠ°Ρ
ΡΠ΅Π°Π»ΡΠ½ΡΡ
ΠΌΠ°Π³Π½ΠΈΡΠ½ΡΡ
ΠΈ Π²ΠΈΡ
ΡΠ΅ΡΠΎΠΊΠΎΠ²ΡΡ
Π΄Π΅ΡΠ΅ΠΊΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌ. Π Π½Π°ΡΡΠΎΡΡΠ΅ΠΉ ΡΡΠ°ΡΡΠ΅ ΠΏΡΠΈΠ²ΠΎΠ΄ΠΈΡΡΡ ΠΏΡΠΎΡΡΠ°Ρ ΠΈ ΡΡΡΠ΅ΠΊΡΠΈΠ²Π½Π°Ρ ΡΠ΅Π°Π»ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΡ ΡΡΠΎΠ³ΠΎ Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΠ°, ΠΊΠΎΡΠΎΡΠ°Ρ Ρ ΡΡΠΏΠ΅Ρ
ΠΎΠΌ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅Π½ΡΠ΅ΡΡΡ Π½Π° ΠΏΡΠ°ΠΊΡΠΈΠΊΠ΅ ΠΏΡΠΈ Π°Π²ΡΠΎΠΌΠ°ΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠΌ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ·Π΅ ΠΌΠ°Π³Π½ΠΈΡΠ½ΡΡ
ΠΈ Π²ΠΈΡ
ΡΠ΅ΡΠΎΠΊΠΎΠ²ΡΡ
Π΄Π΅ΡΠ΅ΠΊΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌ
ΠΡΠΈΠΌΠ΅Π½Π΅Π½ΠΈΠ΅ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π½ΡΡ ΡΠ΅ΡΠ΅ΠΉ Π΄Π»Ρ ΡΠ°ΡΠΏΠΎΠ·Π½Π°Π²Π°Π½ΠΈΡ ΠΊΠΎΠ½ΡΡΡΡΠΊΡΠΈΠ²Π½ΡΡ ΡΠ»Π΅ΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ² ΡΠ΅Π»ΡΡΠΎΠ² Π½Π° ΠΌΠ°Π³Π½ΠΈΡΠ½ΡΡ ΠΈ Π²ΠΈΡ ΡΠ΅ΡΠΎΠΊΠΎΠ²ΡΡ Π΄Π΅ΡΠ΅ΠΊΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ°Ρ
To ensure traffic safety of railway transport, non-destructive test of rails is regularly carried out by using various approaches and methods, including magnetic and eddy current flaw detection methods. An automatic analysis of large data sets (defectgrams) that come from the corresponding equipment is an actual problem. The analysis means a process of determining the presence of defective sections along with identifying structural elements of railway tracks on defectograms. This article is devoted to the problem of recognition of rail structural element images in magnetic and eddy current defectograms. Three classes of rail track structural elements are considered: 1) a bolted joint with straight or beveled connection of rails, 2) a butt weld of rails, and 3) an aluminothermic weld of rails. Images that cannot be assigned to these three classes are conditionally considered as defects and are placed in a separate fourth class. For image recognition of structural elements in defectograms a neural network is applied. The neural network is implemented by using the open library TensorFlow. To this purpose each selected (picked out) area of a defectogram is converted into a graphic image in a grayscale with size of 20 x 39 pixels.ΠΠ»Ρ ΠΎΠ±Π΅ΡΠΏΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡ Π±Π΅Π·ΠΎΠΏΠ°ΡΠ½ΠΎΡΡΠΈ Π΄Π²ΠΈΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ Π½Π° ΠΆΠ΅Π»Π΅Π·Π½ΠΎΠ΄ΠΎΡΠΎΠΆΠ½ΠΎΠΌ ΡΡΠ°Π½ΡΠΏΠΎΡΡΠ΅ ΡΠ΅Π³ΡΠ»ΡΡΠ½ΠΎ ΠΏΡΠΎΠ²ΠΎΠ΄ΠΈΡΡΡ Π½Π΅ΡΠ°Π·ΡΡΡΠ°ΡΡΠΈΠΉ ΠΊΠΎΠ½ΡΡΠΎΠ»Ρ ΡΠ΅Π»ΡΡΠΎΠ² Ρ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅Π½Π΅Π½ΠΈΠ΅ΠΌ ΡΠ°Π·Π»ΠΈΡΠ½ΡΡ
ΠΏΠΎΠ΄Ρ
ΠΎΠ΄ΠΎΠ² ΠΈ ΠΌΠ΅ΡΠΎΠ΄ΠΎΠ², Π²ΠΊΠ»ΡΡΠ°Ρ ΠΌΠ΅ΡΠΎΠ΄Ρ ΠΌΠ°Π³Π½ΠΈΡΠ½ΠΎΠΉ ΠΈ Π²ΠΈΡ
ΡΠ΅ΡΠΎΠΊΠΎΠ²ΠΎΠΉ Π΄Π΅ΡΠ΅ΠΊΡΠΎΡΠΊΠΎΠΏΠΈΠΈ. ΠΠΊΡΡΠ°Π»ΡΠ½ΠΎΠΉ Π·Π°Π΄Π°ΡΠ΅ΠΉ ΡΠ²Π»ΡΠ΅ΡΡΡ Π°Π²ΡΠΎΠΌΠ°ΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈΠΉ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ· Π±ΠΎΠ»ΡΡΠΈΡ
ΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²ΠΎΠ² Π΄Π°Π½Π½ΡΡ
(Π΄Π΅ΡΠ΅ΠΊΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌ), ΠΊΠΎΡΠΎΡΡΠ΅ ΠΏΠΎΡΡΡΠΏΠ°ΡΡ ΠΎΡ ΡΠΎΠΎΡΠ²Π΅ΡΡΡΠ²ΡΡΡΠ΅Π³ΠΎ ΠΎΠ±ΠΎΡΡΠ΄ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ. ΠΠΎΠ΄ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ·ΠΎΠΌ ΠΏΠΎΠ½ΠΈΠΌΠ°Π΅ΡΡΡ ΠΏΡΠΎΡΠ΅ΡΡ ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΡ ΠΏΠΎ Π΄Π΅ΡΠ΅ΠΊΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ°ΠΌ Π½Π°Π»ΠΈΡΠΈΡ Π΄Π΅ΡΠ΅ΠΊΡΠ½ΡΡ
ΡΡΠ°ΡΡΠΊΠΎΠ² Π½Π°ΡΡΠ΄Ρ Ρ Π²ΡΡΠ²Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅ΠΌ ΠΊΠΎΠ½ΡΡΡΡΠΊΡΠΈΠ²Π½ΡΡ
ΡΠ»Π΅ΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ² ΡΠ΅Π»ΡΡΠΎΠ²ΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΡΡΠΈ. ΠΠ°Π½Π½Π°Ρ ΡΡΠ°ΡΡΡ ΠΏΠΎΡΠ²ΡΡΠ΅Π½Π° Π·Π°Π΄Π°ΡΠ΅ ΡΠ°ΡΠΏΠΎΠ·Π½Π°Π²Π°Π½ΠΈΡ ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ² ΠΊΠΎΠ½ΡΡΡΡΠΊΡΠΈΠ²Π½ΡΡ
ΡΠ»Π΅ΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ² ΠΆΠ΅Π»Π΅Π·Π½ΠΎΠ΄ΠΎΡΠΎΠΆΠ½ΡΡ
ΡΠ΅Π»ΡΡΠΎΠ² ΠΏΠΎ Π΄Π΅ΡΠ΅ΠΊΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ°ΠΌ ΠΌΠ½ΠΎΠ³ΠΎΠΊΠ°Π½Π°Π»ΡΠ½ΡΡ
ΠΌΠ°Π³Π½ΠΈΡΠ½ΡΡ
ΠΈ Π²ΠΈΡ
ΡΠ΅ΡΠΎΠΊΠΎΠ²ΡΡ
Π΄Π΅ΡΠ΅ΠΊΡΠΎΡΠΊΠΎΠΏΠΎΠ². Π Π°ΡΡΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π°ΡΡΡΡ ΡΡΠΈ ΠΊΠ»Π°ΡΡΠ° ΠΊΠΎΠ½ΡΡΡΡΠΊΡΠΈΠ²Π½ΡΡ
ΡΠ»Π΅ΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ² ΡΠ΅Π»ΡΡΠΎΠ²ΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΡΡΠΈ: 1) Π±ΠΎΠ»ΡΠΎΠ²ΠΎΠΉ ΡΡΡΠΊ Ρ ΠΏΡΡΠΌΡΠΌ ΠΈΠ»ΠΈ ΡΠΊΠΎΡΠ΅Π½Π½ΡΠΌ ΡΠΎΠ΅Π΄ΠΈΠ½Π΅Π½ΠΈΠ΅ΠΌ ΡΠ΅Π»ΡΡΠΎΠ², 2) ΡΠ»Π΅ΠΊΡΡΠΎΠΊΠΎΠ½ΡΠ°ΠΊΡΠ½Π°Ρ ΡΠ²Π°ΡΠΊΠ° ΡΠ΅Π»ΡΡΠΎΠ² ΠΈ 3) Π°Π»ΡΠΌΠΎΡΠ΅ΡΠΌΠΈΡΠ½Π°Ρ ΡΠ²Π°ΡΠΊΠ° ΡΠ΅Π»ΡΡΠΎΠ². ΠΠ±ΡΠ°Π·Ρ, ΠΊΠΎΡΠΎΡΡΠ΅ Π½Π΅ ΠΌΠΎΠ³ΡΡ Π±ΡΡΡ ΠΎΡΠ½Π΅ΡΠ΅Π½Ρ ΠΊ ΡΡΠΈΠΌ ΡΡΠ΅ΠΌ ΠΊΠ»Π°ΡΡΠ°ΠΌ, ΡΡΠ»ΠΎΠ²Π½ΠΎ ΡΡΠΈΡΠ°ΡΡΡΡ Π΄Π΅ΡΠ΅ΠΊΡΠ°ΠΌΠΈ ΠΈ Π²ΡΠ½ΠΎΡΡΡΡΡ Π² ΠΎΡΠ΄Π΅Π»ΡΠ½ΡΠΉ ΡΠ΅ΡΠ²Π΅ΡΡΡΠΉ ΠΊΠ»Π°ΡΡ. ΠΠ»Ρ ΡΠ°ΡΠΏΠΎΠ·Π½Π°Π²Π°Π½ΠΈΡ ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ² ΠΊΠΎΠ½ΡΡΡΡΠΊΡΠΈΠ²Π½ΡΡ
ΡΠ»Π΅ΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ² Π½Π° Π΄Π΅ΡΠ΅ΠΊΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ°Ρ
ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅Π½ΡΠ΅ΡΡΡ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π½Π°Ρ ΡΠ΅ΡΡ, ΡΠ΅Π°Π»ΠΈΠ·ΠΎΠ²Π°Π½Π½Π°Ρ Π² ΡΠ°ΠΌΠΊΠ°Ρ
ΠΎΡΠΊΡΡΡΠΎΠΉ Π±ΠΈΠ±Π»ΠΈΠΎΡΠ΅ΠΊΠΈ TensorFlow. Π‘ ΡΡΠΎΠΉ ΡΠ΅Π»ΡΡ ΠΊΠ°ΠΆΠ΄Π°Ρ Π²ΡΠ΄Π΅Π»Π΅Π½Π½Π°Ρ Π΄Π»Ρ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ·Π° ΠΎΠ±Π»Π°ΡΡΡ Π΄Π΅ΡΠ΅ΠΊΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ ΠΏΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΡΠ΅ΡΡΡ Π² Π³ΡΠ°ΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈΠΉ ΠΎΠ±ΡΠ°Π· Π² Π³ΡΠ°Π΄Π°ΡΠΈΠΈ ΡΠ΅ΡΠΎΠ³ΠΎ ΡΠ²Π΅ΡΠ° ΡΠ°Π·ΠΌΠ΅ΡΠΎΠΌ 20 Π½Π° 39 ΠΏΠΈΠΊΡΠ΅Π»Π΅ΠΉ
ΠΠ½ΡΠ΅Π»Π»Π΅ΠΊΡΡΠ°Π»ΡΠ½ΡΠ΅ ΡΠ½Π΅ΡΠ³ΠΎΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡ. Π’. 3
ΠΠ°ΡΡΠΎΡΡΠΈΠΉ ΡΠ±ΠΎΡΠ½ΠΈΠΊ ΡΠΎΠ΄Π΅ΡΠΆΠΈΡ ΠΌΠ°ΡΠ΅ΡΠΈΠ°Π»Ρ V ΠΠ΅ΠΆΠ΄ΡΠ½Π°ΡΠΎΠ΄Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΌΠΎΠ»ΠΎΠ΄Π΅ΠΆΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΎΡΡΠΌΠ° Β«ΠΠ½ΡΠ΅Π»Π»Π΅ΠΊΡΡΠ°Π»ΡΠ½ΡΠ΅ ΡΠ½Π΅ΡΠ³ΠΎΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡΒ», ΠΏΡΠΎΠ²Π΅Π΄Π΅Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ 9 - 13 ΠΎΠΊΡΡΠ±ΡΡ 2017Π³. Π½Π° Π±Π°Π·Π΅ ΠΠ½Π΅ΡΠ³Π΅ΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠ³ΠΎ ΠΈΠ½ΡΡΠΈΡΡΡΠ° Π’ΠΎΠΌΡΠΊΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΠΎΠ»ΠΈΡΠ΅Ρ
Π½ΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠ³ΠΎ ΡΠ½ΠΈΠ²Π΅ΡΡΠΈΡΠ΅ΡΠ°
ΠΠ½ΡΠ΅Π»Π»Π΅ΠΊΡΡΠ°Π»ΡΠ½ΡΠ΅ ΡΠ½Π΅ΡΠ³ΠΎΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡ. Π’. 3
ΠΠ°ΡΡΠΎΡΡΠΈΠΉ ΡΠ±ΠΎΡΠ½ΠΈΠΊ ΡΠΎΠ΄Π΅ΡΠΆΠΈΡ ΠΌΠ°ΡΠ΅ΡΠΈΠ°Π»Ρ V ΠΠ΅ΠΆΠ΄ΡΠ½Π°ΡΠΎΠ΄Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΌΠΎΠ»ΠΎΠ΄Π΅ΠΆΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΎΡΡΠΌΠ° Β«ΠΠ½ΡΠ΅Π»Π»Π΅ΠΊΡΡΠ°Π»ΡΠ½ΡΠ΅ ΡΠ½Π΅ΡΠ³ΠΎΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡΒ», ΠΏΡΠΎΠ²Π΅Π΄Π΅Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ 9 - 13 ΠΎΠΊΡΡΠ±ΡΡ 2017Π³. Π½Π° Π±Π°Π·Π΅ ΠΠ½Π΅ΡΠ³Π΅ΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠ³ΠΎ ΠΈΠ½ΡΡΠΈΡΡΡΠ° Π’ΠΎΠΌΡΠΊΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΠΎΠ»ΠΈΡΠ΅Ρ
Π½ΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠ³ΠΎ ΡΠ½ΠΈΠ²Π΅ΡΡΠΈΡΠ΅ΡΠ°
ΠΠ½ΡΠ΅Π»Π»Π΅ΠΊΡΡΠ°Π»ΡΠ½ΡΠ΅ ΡΠ½Π΅ΡΠ³ΠΎΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡ. Π’. 3
ΠΠ°ΡΡΠΎΡΡΠΈΠΉ ΡΠ±ΠΎΡΠ½ΠΈΠΊ ΡΠΎΠ΄Π΅ΡΠΆΠΈΡ ΠΌΠ°ΡΠ΅ΡΠΈΠ°Π»Ρ V ΠΠ΅ΠΆΠ΄ΡΠ½Π°ΡΠΎΠ΄Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΌΠΎΠ»ΠΎΠ΄Π΅ΠΆΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΎΡΡΠΌΠ° Β«ΠΠ½ΡΠ΅Π»Π»Π΅ΠΊΡΡΠ°Π»ΡΠ½ΡΠ΅ ΡΠ½Π΅ΡΠ³ΠΎΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡΒ», ΠΏΡΠΎΠ²Π΅Π΄Π΅Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ 9 - 13 ΠΎΠΊΡΡΠ±ΡΡ 2017Π³. Π½Π° Π±Π°Π·Π΅ ΠΠ½Π΅ΡΠ³Π΅ΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠ³ΠΎ ΠΈΠ½ΡΡΠΈΡΡΡΠ° Π’ΠΎΠΌΡΠΊΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΠΎΠ»ΠΈΡΠ΅Ρ
Π½ΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠ³ΠΎ ΡΠ½ΠΈΠ²Π΅ΡΡΠΈΡΠ΅ΡΠ°