РОЗРОБЛЕННЯ МЕТОДУ ПОКРАЩЕННЯ МАШИННОГО ЗОРУ

Автор(и)

  • Svitlana Tsiutsiura Київський національний університет будівництва і архітектури, Київ, Україна https://orcid.org/0000-0002-4270-7405
  • Denys Chernyshev Київський національний університет будівництва і архітектури, Київ, Україна https://orcid.org/0000-0002-1946-9242
  • Dmytro Nykodiuk Київський національний університет будівництва і архітектури, Київ, Україна https://orcid.org/0000-0001-6187-0032

DOI:

https://doi.org/10.32347/2412-9933.2020.41.187-193

Ключові слова:

системи управління, машинний зір, опрацювання та аналіз зображень

Анотація

Розглянуто основні аспекти застосування машинного зору. Надано коротку характеристику апаратної частини систем машинного зору, зі згадуванням основних труднощів при установці і виборі компонентів. Розгляд програмної частини проходить на основі короткого порівняльного аналізу чотирьох програмних забезпечень різних розробників застосовуваних на різних підприємствах: AutoVISION, Aberlink 3D, IntaVisualizer і LabView. У характеристиці кожного програмного забезпечення наводиться їх особливості і схожі параметри, переваги і недоліки. Так AutoVISIO спеціалізується на зчитуванні важких символів і застосовується переважно в друкованій промисловості, вона розрахована на початківців, Aberlink 3D на роботі та аналізі 3D-зображень і застосовується для контролю якості деталей, має зручне виведення результатів у табличній, або графічній формі, IntaVisualizer зручне представлення результатів в будь-який момент через використання Інтернету, а також здатність прогнозувати брак, LabView від усіх відрізняється високою універсальністю і гнучкістю. Він застосовується на виробництвах різної спрямованості і спеціалізації. У статті описано основні методи аналізу зображення: бінаризація – процес, в ході якого вибирається деякий поріг яскравості пікселя, а потім зображення розділяється на дві частини; сегментація – процес виділення фрагмента зображення зі спільною ознакою; ідентифікація – процес аналізу об’єкта і його параметрів для визначення його типу і приналежності до якого-небудь класу зі схожими параметрами. Оптичне розпізнавання символів – автоматизоване читання тексту. Наведено зображення типової структурної схеми побудови розумних камер, а також схеми встановлення камер на виробничій ділянці підприємств. Наведено опис критеріїв камери – одного з найважливіших елементів системи, до яких належать: область сканування, інтерфейс з’єднання, активний сенсор та тип матриці. Представлені основні недоліки систем машинного зору на даному етапі розроблення технології, одними з яких є відсутність єдиних стандартів систем, відсутність регламентованих параметрів за вибором апаратного та програмного забезпечення, висока вартість системи, складність її встановлення та налаштування під конкретний об’єкт.

Біографії авторів

Svitlana Tsiutsiura, Київський національний університет будівництва і архітектури, Київ

Доктор технічних наук, професор, завідувач кафедри інформаційних технологій

Denys Chernyshev, Київський національний університет будівництва і архітектури, Київ

Доктор технічних наук, доцент, перший проректор

Dmytro Nykodiuk, Київський національний університет будівництва і архітектури, Київ

Аспірант, асистент кафедри інформаційних технологій

Посилання

Cheng, Y., Jafari, M. (2008). Vision-based online process control in manufacturing applications. Int. J. Automation science and engineering, 5, 1, 140 – 153.

Machine Vision: Technologies and Global Markets, Report IAS010C. (2013). BCC Research. Available at: www/URL: http://www.bccresearch.com/marketresearch/ instrumentation-and-sensors/machine-vision-technologies- ias010d.html

Wnuk, M. (2008). Remarks on hardware implementation of image processing algorithms. Int. J. of Applied Mathematics and Computer Science, 18, 1, 105 – 110.

Tsai, D.A. (1999). Machine vision approach for detecting and inspecting circular parts. Int. J. Advanced Manufacturing Technology, 15, 217 – 221.

Freeman, H. (1990). Machine Vision for Three Dimensional Scenes. NY: Academic Press Inc., 253 – 260.

Parker, J.R. (1997). Algorithms for Image Processing and Computer Vision. Wiley Computer Publishing, 312 – 330.

Davies, E.R. (1997). Machine Vision: Theory, Algorithms, Practicalities. Signal Processing and Its Applications Series. Academic Press, 220 – 254.

Ritter, G.K. & Wilson, J. N. (1996). Handbook of Computer Vision Algorithms in Image Algebra. BR: CRC Press, 106 – 155.

Golnabi, H. & Asadpour, H. (2007). Design and application of industrial machine vision systems. J. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 23, 630 – 637.

Bolhouse, V. (1997). Fundamentals of Machine Vision. Mi: Robotic Industries Assn., 470 – 522.

Tsiutsiura, M.I., Kryvoruchko, О.V., Medynska, T.M. (2019). Structure of information flows in the information system of a production enterprise. Management of development of complex systems, 37, 205-209, dx.doi.org10.6084/m9.figshare.9783248

Terentyev, A.A., Balina, O.I., Shabala, E.E. (2016). Models wear determining physical structural elements of the building for problems diagnostics of technical state. Management of development of complex systems, 26, 153 – 157.

##submission.downloads##

Опубліковано

2020-03-27

Як цитувати

Tsiutsiura, S., Chernyshev, D., & Nykodiuk, D. (2020). РОЗРОБЛЕННЯ МЕТОДУ ПОКРАЩЕННЯ МАШИННОГО ЗОРУ. Управління розвитком складних систем, (41), 187–193. https://doi.org/10.32347/2412-9933.2020.41.187-193

Номер

Розділ

УПРАВЛІННЯ ТЕХНОЛОГІЧНИМИ ПРОЦЕСАМИ