Система машинного зрения оценка качества микропроцессорной продукции

ВВЕДЕНИЕ………………………………………………………………...14
1. АКТУАЛЬНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СИСТЕМ ТЕХНИЧЕ-СКОГО ЗРЕНИЯ В ПРОМЫШЛЕННЫХ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ КОМ-ПЛЕКСОВ…………………………………………………………………………16
1.1 Основные функциональные аспекты технического зрения………16
1.2 Примеры использования технического зрения в различных отрас-лях………………………………………………………………………………….17
1.2.1 Автоматизация сортировки и отбраковки …………………………18
1.2.2 Считывание и распознавание меток и маркировок……………….19
2. ИНТЕГРАЦИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ В СИСТЕМУ УПРАВЛЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫМ РОБОТОМ……………………………..22
2.1 Готовые решения использования СТЗ в производстве……………22
2.1.1 Стерео сенсор KUKA _3D Perception………………………………22
2.1.2 FANUC система iRVision………………………………..………….23
2.2 Постановка задачи разработки системы технического зрения для промышленного роботехнического комплекса…………………………………24
2.3 Используемое оборудование……………………………………… 27
2.4 Выбор инструментов программирования…………………………. 30
2.4.1 Язык программирования Python……………………………………30
2.4.2 Библиотека OpenCV…………………………………………………31
3 ГЕОМЕТРИЧЕСКИЕ ПАРАМЕТРЫ КАМЕРЫ…………………..35
3.1 Справочные система координат……………………………………35
3.1.1 Система координат пикселей ………………………………………35
3.1.3 Система координат камеры…………………………………………36
3.1.4 Однородные координаты……………………………………………37
3.1.5 Внешняя система координат………………………………………..38
3.2 Размещение камер…………………………………………………...39
3.3 Калибровка камеры………………………………………………….42
4. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ……………………………………………………………………………55
4.1 Цветовые пространства ……………………………………………...55
4.2 Поиск объекта по цвету……………………………………………..56
4.3 Контурный анализ…………………………………………………...62
4.4 Алгоритм работы программы и её реализация…………………….63
4.5 Преобразование координат изделия в координатную систему робо-та……………………………………………………………………………………66
4.6 Распознавание QR кода ……………………………………….…….68
4.7 Связь технического зрения и системы управления манипулятором ………………………………………………………………………………715. СОЦИАЛЬНАЯ ОТВЕТСТВЕННОСТЬ…………………………...73
5.1 Техногенная безопасность………………………………………….74
5.1.1 Микроклимат………………………………………………………...74
5.1.2 Естественная освещенность………………………………………...75
5.1.3 Уровень шума………………………………………………………..76
5.1.4 Уровень электромагнитных излучений…………………………….77
5.1.5 Электробезопасность………………………………………………..78
5.2 Организационные мероприятия обеспечения безопасности ……..81
5.2.1 Эргономические требования к рабочему месту………………… 81
5.3 Пожарная безопасность……………………………………………..82
5.4 Особенности законодательного регулирования проектных реше-ний………………………………………………………………………………….846. ФИНАНСОВЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ, РЕСУРСОЭФФЕКТИВНОСТЬ И РЕСУРСОСБЕРЕЖЕНИЕ……………………………………………………...86
6.1 Организация и планирование работ ………………………………..86
6.2 Продолжительность этапов работ………………………………….88
6.3 Расчет сметы затрат на выполнение проекта………………………93
6.3.1 Расчет затрат на материалы и покупные изделия………………....93
6.3.2 Расчет заработной платы………………………………………..…..95
6.3.3 Расчет затрат на электроэнергию…………………………………..96
6.3.4 Расчет затрат на социальный налог……………………………….. 97
6.3.5 Расчет амортизационных расходов………………………………... 97
6.3.6 Расчет прочих (накладных) расходов………………………………98
6.3.7 Расчет общей себестоимости разработки …………………………98
Заключение……………………………………………………………...…..99
Список использованной литературы……………………………………100

Весь текст будет доступен после покупки

В современном мире широко распространено использование обработки изображений для решения различных задач автоматического контроля, управления и измерения.
Чтобы промышленные роботы и другие системы автоматизации производства целенаправленно взаимодействовали с объектами и спокойно двигались в пространстве, окружающем производственные линии, они должны иметь возможность видеть и анализировать окружающую среду.
Это именно то, с чем компьютерные системы зрения могут помочь. Машинное зрение включает в себя анализ визуальной информации для дальнейшего принятия решений. Это помогает принять какое-либо действие в отношении объекта, который находится в фокусе. Самый простой пример использования технологии: проверка состояния продукта на конвейерной ленте или перед отправкой посылки по почте.
Исторически алгоритмы машинного зрения внедрялись в небольшом количестве в производство, так как это было очень затратно. Однако стои-мость, производительность и потребление энергии в электронных системах, которые были достигнуты сегодня, проложили путь для широкого распро-странения машинного зрения в различных отраслях. Конечно, их реализация все еще сложна, но это уже стало намного проще - и дешевле, чем когда-либо
В данной работе технология машинного зрения была внедрена в систему управления сортировочным роботом.

Весь текст будет доступен после покупки

1. АКТУАЛЬНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СИСТЕМ ТЕХ-НИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ В ПРОМЫШЛЕННЫХ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ

1.1 Основные функциональные аспекты технического зрения
Техническое (машинное) зрение - это сфера применения компьютер-ного зрения в промышленности или производстве. В то время как компью-терное зрение является общим набором методов, позволяющих компьютерам видеть.
Хотя методы технического зрения были изначально разработаны для видимой части спектра, те же самые технологии обработки могут быть применены к изображениям, полученным в других частях спектра, таким как инфракрасный свет или рентгеновские излучения.
Применение технического зрения в данных областях помогает заме-нить людей, работающих на сборочных линиях, которые занимаются осмотром продукции, делая выводы о качестве исполнения. СТЗ используют цифровые камеры, на данный момент всё чаще интеллектуальные камеры, а также прилагаемое к ним программное обеспечение, которое занимается обработкой полученного изображение. В большинстве случаев, в СТЗ используются последовательные сочетания различных методов обработки для выполнения полного и точного анализа. К примеру, система, которая считывает штрихкод, также занимается проверкой поверхности на наличие царапин или каких-то других повреждений и может измерить длину и ширину обрабатываемых компонентов.

Весь текст будет доступен после покупки

1. Борисов О.И., Громов В.С., Пыркин А.А., Методы управления робототехническими приложениями. Учебное пособие. — СПб.: Университет ИТМО, 2016. — 108 с.
2. Автоматизация сортировки и отбраковки [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.mkoi.org/366/367/373/ (дата обращения 25.04.18)
3. Считывание и распознавание меток и маркировок [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.mkoi.org/366/367/376/ (дата обращения 25.04.18)
4. KUKA _3D Perception sensor [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.kuka.com/en-us/products/robotics-systems/robot-periphery/kuka-3d- sensoren (дата обращения 29.04.18)
5. Техническое зрение FANUC iRVision [Электронный ресурс]. - Ре-жим доступа: http://www.robotosvarka.ru/tehnicheskoe-zrenie-fanuc-irvision (дата обращения 29.04.18)
6. Техническое зрение роботов/'В. И. Мошкин, А. А. Петров, В. С. Титов, Ю. Г. Якушенков; Под общ. ред. Ю. Г. Якушенкова. —М.: Машиностроение, 1990. —272 с.: ил.
7. Borisov O.I., Gromov V.S., Pyrkin A.A., Bobtsov A.A., Nikolaev N.A., Robotic Boat Setup for Control Research and Education // IFACPaper-sOnLine.2016, V. 49, N. 6, P. 256–261.
8. Borisov O.I., Gromov V.S., Pyrkin A.A., Vedyakov A.A., Petranevsky I.V., Bobtsov A.A., Salikhov V.I., Manipulation Tasks in Robotics Education // IFAC-PapersOnLine. 2016, V. 49, N. 6, P. 22–27.
9. Системы технического зрения (принципиальные основы, аппарат-ное и математическое обеспечение) / А.Н. Писаревкий [и др.]; Под общ. ред.А.Н. Писаревского, А.Ф. Чернявского. Л.: Машиностроение. (Ле-нингр.отд-ние), 1988. 424 с.: ил.

Весь текст будет доступен после покупки