Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского
ОСНОВАН В 1909 ГОДУ
  • ВЕРСИЯ ДЛЯ СЛАБОВИДЯЩИХ
наверх
Учебно-научная лаборатория криминалистического материаловедения
  • 410012, Саратов, ул. Большая Казачья, д. 112А, корпус 8, кабинет 311
Саратовский университет – это крупное экспертное сообщество. Любовь к науке и обучению, пытливый ум, стремление к диалогу, системность и трудолюбие – то, что выделяет университетских людей

Визитка

Доцент Федоренко Владимир Александрович
Доцент
Федоренко
Владимир
Александрович
Важные контакты

Направления деятельности

Учебное направление

Работа лаборатории направлена на техническое обеспечение и проведение занятий по магистерской программе «Материаловедение и технологии материалов» по профилю «Криминалистическое материаловедение», а также  решение на новом научно-техническом уровне фундаментальных проблем судебно-баллистической, трасологической, дактилоскопической и взрывотехнической экспертиз, внедрение современных цифровых технологий в экспертную практику. 

Научное направление

Основные задачи лаборатории:

Обеспечение и проведение лабораторных занятий по дисциплинам: судебная баллистика и судебно-баллистическая экспертиза; трасологическое материаловедение и трасологическая экспертиза; дактилоскопия и дактилоскопическая экспертиза; сертификация и экспертиза холодного и метательного оружия; методы обработки цифровых изображений; основы внутренней и внешней баллистики и ряду других дисциплин.

Разработка новых методов идентификации огнестрельного оружия с применением технологий искусственного интеллекта.

Исследование микрочастиц продуктов выстрела с помощью растровой электронной микроскопии.

Разработка алгоритмов, обеспечивающих эффективную и надежную работу автоматических систем распознавания образов при идентификации оружия.

Экспертные исследования оружия, боеприпасов и следов их применения.

Трассологические и дактилоскопические исследования.

Оборудование

  • Основу приборной базы лаборатории составляет автоматизированный баллистический идентификационный комплекс «POISC». Комплекс позволяет получать с высоким разрешением цифровые изображения разверток боковой поверхности стреляных гильз и пуль, а также изображения дна гильз. Цифровые изображения используются для разработки эффективных алгоритмов распознавания следов  в автоматическом режиме.

    Микроскоп сравнительный БИОПТИК, серия К-100, стереоскопические микроскопы  типа МСП1-3Ц и коллекции пуль и гильз, стреляных в разных моделях огнестрельного оружия, позволяют выявлять и исследовать следы, характерные для разных моделей оружия.

    Коллекции огнестрельных повреждений, следов близкого и дальнего выстрела представляют основу для исследования микрочастиц продуктов выстрела;

    Информационно-справочные системы по стрелковому оружию, боеприпасам и взрывчатым веществам;

    Учебные коллекции: замков; запорно-пломбировочных устройств; следов орудий взлома; учебных патронов; стреляных гильз; выстреленных пуль и т.д.

    Лаборатория в тесном контакте сотрудничает с рядом других лабораторий СГУ, что позволяет проводить комплексные исследования и необходимую подготовку объектов для исследований.

    Основные объекты и явления изучаемые в лаборатории – явления, сопровождающие выстрел и взрыв; микро и наночастицы продуктов выстрела и взрыва; цифровые изображения следов на пулях и гильзах и принципы их распознавания; обстановка на месте применения огнестрельного оружия и взрывных устройств, традиционные криминалистические следы.  

Саратовский университет – это крупное экспертное сообщество. Любовь к науке и обучению, пытливый ум, стремление к диалогу, системность и трудолюбие – то, что выделяет университетских людей

Наука

Публикации

1. Федоренко В.А., Нурушев А.А. и др. Определение дальности выстрела по глубине
внедрения пули в деревянную преграду / Учебное пособие, Алматы (Казахстан): ТОО
Лантар Трейд, 2021. – 51 с.
2. Федоренко В.А., Сорокина К.О., Гиверц П.В. Многогрупповая классификация следов
бойков с помощью полносвязной нейронной сети// Информационные технологии и
вычислительные системы / 2022, №3, с. 43-57.
3. Pavel Giverts, Ksenia Sorokina, Vladimir Fedorenko «Examination of the possibility to use
Siamese networks for the comparison of firing pin marks» // Journal Forensic Sciences. 2022;
00:1–9. p.p.1-9.
4. Оценка оптимального критерия совмещения совпадающих трасс в следах полей
нарезов / Информационные технологии и вычислительные системы / 2023, №1, с.50-58
5. Pavel Giverts, Ksenia Sorokina, Vladimir Fedorenko The use of machine learning for the
determination of class of firearm by marks on cartridge cases / Forensic Science International/
April 2024, 1-12 p
6. Fedorenkoa V. A., Sorokina K. O. and Giverts P. V. Analysis of Traces on Discharged
Bullets by the Congruent Matching Profile Segments Method and k-Nearest Neighbors //
Programming and Computer Software, 2023, Vol. 49, Suppl. 2, pp. S74–S83
7. Fedorenkoa V. A., Sorokinaa K. O., and Giverts P. V. Multigroup Classification of Firing Pin
Impressions with the Use of a Fully Connected Neural Network // Programming and
Computer Software, 2024, Vol. 50, No. 1, pp. 73–84
8. Федоренко В. А., Сорокина К. О., Гиверц П. В. Классификация следов бойков по
экземплярам оружия сверточной нейронной сетью // Информационные технологии и
вычислительные системы / 2024, №1, с.87-96