CC BY
2
УДК 004.93,1
СИСТЕМЫ МАШИННОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ
ПРОИЗВОДСТВЕННЫМИ ПРОЦЕССАМИ
Д. В. Власов, А. В Мясников*, Д. А. Аксенов Научный руководитель - В. Г. Сидоров
Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газеты «Красноярский рабочий», 31
*Е-шай: a-mladshi2@mail.ru
Рассмотрены системы машинного зрения в области автоматизации процессов управления в различных сферах производственных процессов. Приведены модели различных процессов.
Ключевые слова: машинное зрение, производственный процесс.
MACHINE VISION SYSTEMS FOR AUTOMATIC CONTROL OF PRODUCTION
PROCESSES
D. V. Vlasov, A. V Myasnikov*, D. A. Aksenov Scientific Supervisor - V.G. Sidorov
Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarskii rabochii prospekt, Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation
*Е-mail: a-mladshi2@mail.ru
Machine vision systems in the field of automation of controlprocesses in various areas of production processes are considered. Models of various processes are presented.
Keywords: machine vision, production process.
Машинное зрение - это одно из направлений науки в области искусственного интеллекта и имеет связь с технологией получения изображения объекта в реальном времени, проведение обработки этого объекта или объектов, использование полученных данных в целях решения задач разного рода прикладных задач с возможностью исключения из процесса человека (частично или полностью [1].
Состоит система машинного зрения из следующих элементов:
- одна или несколько камер (цифровая или аналоговая);
- программное обеспечение (цифровые) или оцифровщика изображения (аналоговые);
- процессор;
- программное обеспечение (предоставляет инструменты для разработки);
- специализированные источники света (светодиоды, люминесцентные лампы);
- датчики, необходимые для синхронизации частей обнаружения;
- определенной формы приводы для сортировки и отбрасывания деталей с браком.
Пример работы системы машинного зрения рассмотрим на примере аппаратуры GigE
Vision. Две видеокамеры проводят первичную проверку проходимых деталей. Следующая камера с манипулятором проводит осмотр деталей, которые не прошли проверку на первых двух контрольных камерах. Все данные передаются на компьютер и анализируются. Данная система продемонстрирована на рис. 1 [2].
Секция «Автоматика и электроника»
плата интерфейса Gigabit Elïiemet
промышленная видеокамера GigE Vision РоЕ
GigE Rower Swiltfi для питания РоЕ
промышленные видеокамеры GigE Vision
Trigger Device смнкронимция
SDK для
программ ирэвзнвд
набели Gigabit Ethernet и 1Ю
интеграция с различными типами датчиков
Рис. 1 - Система машинного зрения GigE
Задачами машинного зрения являются:
- получение цифрового изображения;
- обработка полученных изображений для проверки и выявления производственных дефектов;
- обнаружение границ и краев объекта;
- распознавание объекта;
- сбор данных со штрихкода [3].
Системы машинного зрения в современное время применяются во многих отраслях. В тяжелой промышленности машинное зрение используется для снижения участия человека в процессе дефектоскопии, что понижает опасность для здоровья работников и частично решает проблему тяжелых условий труда.
В мебельном производстве появляется нужда в системах машинного зрения. Связанно это с необходимостью проведения оценки качества производимых товаров. В задачи входит: проверка стыков седалища, проверка спинки, проверка ровности и целостности швов продукта.
С развитием железнодорожной отрасли появилась актуальной использования системы машинного зрения для обеспечения эффективности, безопасности и минимизации участия человека в управлении. Система машинного зрения позволит управлять железнодорожным транспортом без участия человека, распознавать препятствия, которые могут появиться на пути следования. Так же, система помогает предотвратить нежелательные последствия, связанные с машинистами и их усталостью. Система позволяет анализировать состояние машиниста, положение головы, направление взгляда и ключевые лицевые точки [4].
Появляются запросы на системы машинного зрения для использования совместно с беспилотными аппаратами. Целью является: выявление дефектов на эксплуатируемом оборудовании. Полученные данные с беспилотных аппаратов совместно с системой машинного зрения позволяют с высокой точностью определять наличие ржавчины на ЛЭП. Дефектоскопия с использованием беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) является одной из перспективных направлений машинного зрения. Данное направление позволит отслеживать распространение лесных пожаров, лавины, сходы снега и т.д.
Широкое распространение машинное зрение получила в сфере отслеживания и контроля людей [5]. В развитых странах в банковской системе машинное зрение помогает распознавать людей по чертам лица. В государственных структурах машинное зрение применяется в качестве системы пропуска личности, определяет уровень их доступа в помещение. В сфере безопасности система различает и выявляет людей на улицах, помогая выявлять криминальные элементы.
Развитие и применение систем машинного зрения на данном периоде развития неограниченно, так как областей применения, где необходима автоматизация и большая точность, огромное количество. В будущем имеется перспектива применения в медицине, что существенно увеличит точность операций и позволит проводить их на головной мозг, например. Так же, данная система может получить развитие в космической сфере для создания деталей, проверки качества, сборки ракет и спутников, что позволит повысить качество аппаратов и систем, которые влияют на безопасность и долговечность.
Библиографические ссылки
1. Машинное зрение [Электронный ресурс]. URL: https://habr.com/ru/post/350918/ (дата обращения 22.03.2021).
2. Глория, Буэно Гарсия Обработка изображений с помощью OpenCV: моногр. / Глория Буэно Гарсия и др. - М.: ДМК Пресс, 2016. - 210 с.
3. Обработка и анализ цифровых изображений с примерами на LabVIEW и IMAQ Vision / Ю.В. Визильтер и др. - М.: ДМК Пресс, 2016. - 464 с.
4. DOCPLAYER Машинное зрение в современном производстве [Электронный ресурс]. URL: https://integral-russia.ru/2020/11/17/mashinnoe-zrenie-v-sovremennom-proizvodstvennom-protsesse-kratko-o-glavnom/ (дата обращения 22.03.2021).
5. Машины обретают зрение. URL: https://www.osp.ru/lan/2015/07-08/13046648 (дата обращения 21.03.2021).
© Власов Д. В., Аксенов Д. А., Мясников А. В., 2021
