автореферат диссертации по машиностроению и машиноведению, 05.02.05, диссертация на тему:Управление технологическими роботами с визуальным и силомоментным очувствлением при сборке перемещающихся цилиндрических объектов

10-4 2616

На правах рукописи

Матлуб Мухаиад Мунир

УПРАВЛЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ РОБОТАМИ С ВИЗУАЛЬНЫМ И СИЛОМОМЕНТНЫМ ОЧУВСТВЛЕНИЕМ ПРИ СБОРКЕ ПЕРЕМЕЩАЮЩИХСЯ ЦИЛИНДРИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ

Специальность 05.02.05 «Роботы, мехатроника и робототехнические системы»

Автореферат диссертации на соискание

ученой степени кандидата технических наук

Владимир 2010

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Владимирский государственный университет»

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор, заслуженный работник высшей школы РФ Егоров И.Н.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Малафеева А.А.

кандидат технических наук Захаров А.В.

Ведущее предприятие: институт специального машиностроения МГТУ им. Н.Э. Баумана

Защита состоится «28» мая 2010 г. в 14.00 на заседании диссертационного совета Д.212.025.05 Владимирского государственного университета по адресу: 600000, г. Владимир, ул. Горького, 87, ауд. 211-1.

Ваш отзыв на автореферат в двух экземплярах, заверенный печатью, просим направить ученому секретарю совета по указанному выше адресу,

тел. (4922) 479-928, e-mail: sim_vl@nm.ru

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Владимирского государственного университета. Автореферат размещен на сайте wvvw.vlsu.ru

Автореферат разослан «27» апреля 2010 г.

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат технических наук, доцент

Е.А. Новикова

РОССИЙСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ

БИБЛИОТЕКА _201»

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. Одним из приоритетных научно-технических направлений является создание технологических мехатрон-ных и робототехнических систем, основанных на синергетическом объединении узлов точной механики, электронных и электротехнических компонент с компьютерным управлением движением. К наиболее трудоемким и ответственным технологическим операциям в машиностроении и приборостроении относятся сборочные операции. Трудоемкость сборки достигает 40-50% от общей трудоемкости изготовления изделий. Уровень автоматизации сборочных операций в машиностроении составляет 5-15%.

Вопросам создания и применения адаптивных роботов в составе роботизированных сборочных систем посвятили свои работы М. Вукобратович, A.A. Гусев, Ф.М. Кулаков, М.С. Лебедовский, В.Г. Иуждихин, Д.Е. Охо-цимский, А.И. Федотов, Е.И. Юревич, JI.C. Ямпольский, Van Brüssel Н., Merlit J.P. и другие авторы.

Актуальным направлением развития современных робототехнических систем является создание робототехнических сборочных комплексов, позволяющих выполнять монтажно-сборочные операции при непрерывном синхронном перемещении сопрягаемых деталей в условиях неопределенности исходного положения и скорости перемещения базовой детали. Управление манипуляционными роботами при выполнении подобных технологических операций происходит в условиях позиционно-снлового взаимодействия сопрягаемых деталей, что приводит к необходимости сн-ломоментного очувствления (СМО) робота. Эффективность решения задач идентификации в условиях неопределенности положения объектов повышается применением систем визуальной информации и, в частности систем технического зрения (СТЗ).

Цель работы и основные задачи исследования. Целыо диссертационной работы является повышение эффективности управления технологическими роботами при выполнении операций вертикальной сборки с гарантированным зазором цилиндрического вала с горизонтально перемещающейся деталью с центральным отверстием за счет применения алгоритмов визуального определения незаданного положения и скорости перемещения базовой детали и визуального слежения за её перемещением сборочного робота с силомоментным очувствлением.

Для определения условий и возможностей повышения эффективности процесса автоматической сборки перемещающихся цилиндрических изделий были поставлены и решены следующие основные задачи:

• Разработка методики визуального обнаружения перемещающейся цилиндрической детали, определения координат ее расположения на конвейере и координат центрального отверстия;

• Разработка методики определения скорости перемещения детали и математической модели ухудшения изображения детали вследствие ее перемещения;

• Разработка алгоритма и компьютерной программы визуального слежения сборочного робота за перемещением детали;

• Разработка алгоритма и структуры системы позиционно-силового управления сборочным роботом при выполнении операции сопряжения синхронно перемещающихся цилиндрических деталей;

• Экспериментальное исследование системы управления с восстановлением изображения, идентификацией положения и скорости перемещения цилиндрических объектов.

Методы исследования. При разработке алгоритмов и структуры системы управления сборочным роботом с визуальным и силомоментным очувствлением используется комплексный подход, включающий классиче-

2

ские законы физики, теорию систем технического зрения и автоматического управления. Исследование процессов идентификации и управления выполнено экспериментально и методом математического моделирования с применением разработанных автором программ.

Новые научные результаты, выносимые на защиту:

• Математическая модель ухудшения изображения объекта, вследствие его перемещения в виде двухмерной свертки первоначального изображения и функции деградации с учетом визуальных помех в виде шума Гаусса;

• Алгоритм обнаружения перемещающегося цилиндрического объекта с восстановлением его изображения и определением скорости движения на основе метода фонового вычитания, преобразования Фурье и частотного фильтра Винера;

• Алгоритм идентификации цилиндрических объектов и их центральных отверстий на основе функций оценки круглости распознаваемых контуров бинарных изображений;

• Алгоритм и структура системы комбинированного позиционно-силового управления сборочным роботом с визуальным и силомоментным очувствлением на основе анализа динамического взаимодействия сопрягаемых деталей.

Практическую значимость представляют следующие результаты:

• Компьютерная 81тиПпк программа визуального обнаружения и определения координат цилиндрического объекта, перемещающегося в плоскости по прямой линии;

• Компьютерная Я^тиНпк модель и программа моделирования системы нечеткого визуального управления сборочным роботом в условиях неопределенности параметров размытости изображения объекта;

• Алгоритм работы и структура системы позиционно-силового управления технологическим роботом с визуальным и силомоментным очувствлением при вертикальной сборке узлов типа «вал-втулка» с гарантированным зазором.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались на: 5-й научно-технической конференции «Мехатроника, автоматизация, управление» (МАУ-2008), СПб., 2008; 19-й Всероссийской научно-технической конференции с международным участием «Экстремальная робототехника», СПб, 2008; Международной научной конференции по дифференциальным уравнениям и динамике систем, Суздаль, 2008; Международной научной конференции по математической теории управления и механике, Суздаль, 2009; Международной научно-технической конференции «Состояние и перспективы развития электротехнологий» (XV Бенардосовские чтения), Иваново, ИГЭУ им. В.И.Ленина, 2009; заседании кафедр «Автоматические и мехатронные системы» и «Автоматизация технологических процессов» ВлГУ; научно-технической конференции ВлГУ.

Публикации. Основные результаты диссертационной работы нашли отражение в девяти опубликованных печатных работах, в т.ч. 1 статье в издании по перечню ВАК.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, списка литературы и приложения. Объем основного содержания работы составляет 170 печатных страниц, включая 5 таблиц, 70 рисунков и список литературы из 138 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ Во введении обоснована актуальность и новизна исследования, описываются цель и задачи диссертации, определена область исследования, и сформулирована цель работы и показано ее практическое значение.

В первой главе на основе анализа принципов построения робототех-нических сборочных комплексов показана необходимость и определены условия применения СТЗ при выполнении операций сопряжения перемещающихся цилиндрических объектов с гарантированным зазором. Если установлены максимально допустимые величины отклонения положения А£ и отклонения относительного поворота сопрягаемых деталей, то должно выполняться следующее условие: ^ АЕ; 5v < Av ? где 8Е и 5v > соответственно погрешности относительного положения и относительного поворота собираемых деталей. Точность позиционирования технологического робота, как правило, превышает допустимые величины отклонений положения А£. Поэтому в диссертации, при сборке перемещающихся объектов рекомендовано применение адаптивных технологических роботов оснащенных средствами как визуального, так и силомомеитного очувствления с соответствующим управлением.

Во второй главе рассматривается решение задач обнаружения перемещающегося объекта и определения области его возможных положений и скоростей. Обнаружение положения объекта осуществляется с помощью алгоритма, основанного на методе фонового вычитания, реализованного в виде компьютерной программы в среде Simulink Matlab.

Вследствие перемещения объекта относительно неподвижной камеры во время экспонирования, в активной зоне изображения возникают помехи изображения. В модели ухудшения изображения рассматриваемое изображение g(x,y) является результатом моделирования двухмерной линейной системы и может быть охарактеризовано функцией рассеяния точки (PSF)

h(x,y), называемой также функцией деградации. PSF описывает отклик систем формирования изображений на точечный источник света или точечный объект. Помеха п(х,у) предположительно является белой помехой Гаусса с нулевым значением средней величины.

Если функция деградации h(x,y) линейна, а пространственная функция постоянна, то наблюдаемое расплывчатое изображение с добавочными помехами в пространственной области может быть представлено следующим образом:

Л/-1ЛМ

g(x,у) = h(x,у)®f(x,у) + п(х,у) = £ I1h(x-i,y-j)f(x,y) + n(x,y), (1)

1=0 7=0

где:® - двухмерная свертка, g, h,f и «-соответственно, наблюдаемое изображение, функция деградация, первоначальное изображение и помехи.

Примеры изображений и их спектров интенсивности преобразования Фурье для двух вариантов длин расплывчатости представлены на рис. 1.

а) б) в) г)

Рис. 1. Примеры изображений и спектров: а, б - первоначальное изображение и его спектр; в, г - изображение с длиной расплывчатости 20 пикселей и его спектр Так как свертка в пространственной области равна умножению в частотной области, то выражение (1) может быть записано в виде

G{kJ) = H(k,l)F(k,l) + N(k,l), где k, I - пространственные координаты частоты; G, Н, F и N - преобразования Фурье наблюдаемого изображения g, функции деградации Л, первоначального изображения/и помехи п.

Расплывчатость изображениями связана с однородным линейным

6

движением изображения относительно видеокамеры во время получения информации. Если сцену, которую необходимо записать, перемещать относительно видеокамеры с постоянной скоростью V под углом ^ градусов к горизонтальной оси, то во время интервала экспозиции [О, Т] движение расплывчатости PSF h(x, у) при «длине расплывчатости» L=\Т представляется следующим образом

. JJ. если O^bcl^Icosri; v = Z,sin0;

Kx,y) = \i » (2)

О 6 противном случае;

#(£,/) = sin c{ßLf\ где f = ¿cos0 + /sin0.

Величина частотного отклика движения расплывчатости PSF (2) характеризуется периодическими нулями по оси к, которые могут возник-

1 2 3

нуть при следующем условии к = ±—,±—,±—,...

L L L

Нулевые значения функций Н(к, I) или G(k, I) периодически встречаются вдоль линий, перпендикулярных направлению движения. Поэтому, длина расплывчатости может быть получена при идентификации достижения функцией G(k, ¡) нулевого значения.

Процедура идентификации длины расплывчатости, в т.ч. при наличии помех изображения типа Гаусса и среднеарифметической фильтрации расплывчатого изображения представлена в виде специального вычислительного алгоритма, приведенного в диссертации.

Фильтр Винера, называемый также минимальной среднеквадратичной оценочной функцией, облегчает некоторые трудности инверсионного фильтрования при моделировании ошибки в восстановленном изображении с помощью статистических методов

г, / ч Н (М,У)

| //(и,у)Р

где Н*(и,у) - комплексное сопряжение Н(и,у)\8„(и,у) =|Лг(м,у)|2 - энергетический спектр помех; 5у(и,у) = ^(и,у)| - энергетический спектр исходного изображения.

При рассмотрении первоначального, неизвестного изображения, отношение энергетических спектров заменяется параметром К и оптимальное значение определяется экспериментально:

+

, Н (1/, V) Щу (", V) = --\ .

I Я(г/,у)р + ЛГ

Идентификация цилиндрических объектов осуществляется на основе оценки отклонений круглости в поперечном сечении как наибольшего расстояния от точек реального профиля до прилегающей окружности с помощью подпрограммы «ге^юпргорз)) МаИаЬ7, отслеживающей границы объекта и вычисляющей черно-белый вариант его изображения. К цилиндрическим объектам с площадью Б и радиусом Я относятся объекты с коэф-

£

фициентом круглости 1 >- 5 > 0.94, где 8 = 4лг—•. Матрица, определяющая

Я2

номер объекта и величину коэффициента круглости, получена с помощью подпрограмм «Ьи>Ьоипс/аг/ся» и «ге&опргорзъ МаПаЬ7.

Отдельные результаты экспериментальных исследований с цветным изображением реального объекта и искусственными помехами движения с различными величинами длины расплывчатости приведены на рис.2.

¿Ж* ■там «и.0

ш

а) 6) в) г) д) е)

Рис. 2. Результаты экспериментальных исследовании:

а, в - изображения с линейными помехами 7 и 20 пикселей; д-вос-становленное изображение объекта в) с помощью приближенного алгоритма; б, г, е - распознавание контуров объектов а, в, д

Из представленных результатов видно, что после восстановления изображения возможно определение формы объектов даже при увеличении длины расплывчатости до 20 пикселей. Точность определения координат центра отверстия, как показали экспериментальные исследования, не превышает 5%.

Первичная обработка изображений заключается в корректировке видеосигнала, преобразовании его в цифровую форму, выделения линий и краев изображений и других необходимых признаков. Алгоритм выделения контура заключается в построчном сканировании программным крестом бинарного цифрового изображения и проверке на равенство нулю крайних элементов креста при единичном значении центрального элемента. Для описания круглых деталей, в т.ч. с центральным цилиндрическим отверстием предлагаются следующие признаки: общая площадь объекта -площадь, ограниченная внешним контуром за вычетом площади внутренней области; внешний диаметр объекта или площадь, ограниченная внешним контуром.

Третья глава посвящена решению задач визуального отслеживания технологическим роботом перемещения объекта и сопряжения цилиндрического вала, находящегося в схвате робота с центральным отверстием объекта. Слежение за перемещающимся объектом осуществляется с помо-

щью визуального сервоуправления (рис.3), реализуемого с помощью видеокамеры СТЗг, расположенной на запястье робота, системы нечеткого моделирования и управления.

Нечеткое моделирование в среде robotics toolbox и fuzzy logic toolbox Matlab7 применяется для получения обратной модели отображения между ошибками элементов изображения и скоростями звеньев манипулятора без необходимости инвертирования определителя Якоби. В работе показано, что применение в системе управления вместо ПИД-регулятора нечеткого регулятора позволяет получить лучшие результаты по совмещению цилиндрического вала с отверстием перемещающегося объекта даже при отсутствии калибровки СТЗ.

Информация с блока идентификации CT3i о положении х и скорости Vo перемещающегося объекта поступает в устройство управления робота. После контакта сопрягаемых деталей формируется алгоритм управления на основе информации о знаке проекций вектора силы (рис.4).

Рис.3. Simulinkмодель и программа моделирования системы визуального

слежения 10

Рис. 4. Блок-схема алгоритма управления на основе информации о знаке проекций вектора силы: БИУ-блок штедапсного управления

Работа алгоритма начинается после передачи с СТ32 сборочному роботу данных о расположении цилиндрического объекта радиусом Л вдоль осей X, У На первом этапе формируется скорость Уг перемещения вала вдоль вертикальной координаты 2 до соприкосновения собираемых объектов. В момент, когда вертикальная сила 7ч достигает требуемой (дозированной) величины /\5г, движение прекращается, и электропривод (ЭП) вертикального перемещения обеспечивает давление вала на подвижный объект с постоянной силой сборки. Начиная с этого момента времени ЭП горизонтальных координат робота осуществляют произвольное перемещение в направлении свободного хода с одновременным движением вдоль оси Ъ. Если при движении вдоль координаты X или У значение соответствующей силы Т7*, достигает предельного значения 7^,, то осуществ-

11

ляется реверс ЭП данной координаты. Электропривод другой координаты, при этом, продолжает перемещение. Следовательно, ЭП координат А' и У независимо друг от друга совершают возвратно-поступательные движения с постоянными, в общем случае, неравными друг другу скоростями Ух и Уу. Поисковые движения производятся до тех пор, пока образующая торца одного объекта не «соскользнет» с фаски другого объекта. Силовое воздействие объекта уменьшится ввиду отсутствия прямого контакта и ЭП координаты 2 движением со скоростью V, произведет окончательное сопряжение объектов. БИУ осуществляет коррекцию скорости перемещения в функции сил Рх,

Структура системы управления (рис.5), реализующей рассмотренные алгоритмы содержит блоки идентификации СТ31 и СТЗг. исполнительное устройство робота с измерительной системой и программно реализованный блок адаптации, включающий в себя наблюдатель, эталонную модель сборочного процесса и блок коррекции.

Рис.5. Функциональная схема системы позиционно-силовогоуправления

Сигналы с измерительной системы робота Fcn,Mc¡j и модели Fm,Mm поступают на наблюдатель, который формирует функцию оценки Фк = Ф\ правильности протекания сборочного процесса:

(3)

где е - величина стремящаяся к нулю и определяемая точностью измерения Fc-/у и Мсп и адекватностью эталонной математической модели. При выполнении условия (3) силы и моменты процесса сопряжения абсолютно или примерно равны силам и моментам на выходе его модели.

Если

фк=ф2=ф(^<ер,м^<ем), (4)

то система обеспечивает минимальные значения силовых взаимодействий сопрягаемых деталей.

При нарушении хода сборочного процесса на выходе наблюдателя появляется не нулевой сигнал функции Фк и с помощью анализатора фиксируется событие несобираемости, определяются причины несобираемости и формируются как воздействия сигнальной Иск и программной Uпк коррекции, так и параметрической самонастройки Uснс для завершения процесса сопряжения.

Четвертая глава посвящена аппаратурной реализации системы технического зрения, экспериментальному исследованию и цифровому моделированию системы управления. В качестве общих критериев выбора видеокамеры для СТЗ приняты скорость, разрешение и качество изображения. При проведении экспериментов для тестирования технических свойств использовались 3 камеры: Mecury cyberpix S-550V, EOS Cannon D450 и USB камера VEC-535. Калибровка параметров камеры осуществляется с помощью стандартного обеспечения Camera Calibration Toolbox в программе Matlab Jean-Yves Bouguet.

Экспериментальные исследования по идентификации цилиндриче-

ских объектов и центров отверстий показали: определение контуров изображения и процесс идентификации их отверстий практически невозможен из-за визуальных помех вследствие перемещения объекта; использование разработанных алгоритмов, в т.ч. алгоритмов восстановления помех и оценки круглости позволило решить задачу идентификации с точностью в пределах 5%. Цифровое моделирование систем нечеткого визуального и позиционно-силового управления подтвердило работоспособность и высокое качество этих систем.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Решена актуальная научно-техническая задача повышения эффективности управления технологическими роботами при выполнении операций сборки перемещающихся цилиндрических объектов с гарантированным зазором за счет применения визуальных алгоритмов идентификации базовой детали, положения и скорости ее перемещения, и слежения за её перемещением робота, осуществляющего позиционно-силовое управление процессом сопряжения деталей.

2. Разработанные алгоритмы визуального обнаружения перемещающейся цилиндрической детали, определения координат ее расположения на конвейере и координат центрального отверстия, и математическая модель ухудшения изображения детали вследствие ее перемещения являются основой проектирования системы технического зрения технологических роботов для сборочных операций с перемещающимися цилиндрическими объектами.

3. Эффективными средствами идентификации перемещающихся цилиндрических объектов с восстановлением их изображения являются разработанные методики и программы компьютерного моделирования на основе метода фонового вычитания, преобразования Фурье и частотного фильтра Винера. Экспериментально полученные результаты хорошо со-

гласуются с результатами компьютерного моделирования, что свидетельствует об их корректности.

4. Компьютерное моделирование и экспериментальные исследования системы управления сборочного робота с визуальным и силомоментным очувствлением подтвердили основные теоретические положения и показали, что предложенный алгоритм и структура адаптивной системы позици-онно-силового управления обеспечивают собираемость изделия и высокую динамику процесса сопряжения цилиндрических деталей.

5. На основании проведенных исследований показана возможность создания систем управления адаптивных технологических роботов с визуальным и силомоментным очувствлением для сборки с гарантированным зазором цилиндрических валов с горизонтально перемещающимися объектами.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих

работах

1. Егоров И.Н., Матлуб М.М. Управление роботами на основе пози-ционно-силовых и нечетких визуальных алгоритмов // Известия Тул-ГУ.Технические науки.Вып. 1, 2010.-С. 110-118.

2. Матлуб М.М. Гибридная система управления роботам // Международная конференция по математической теории управления и механике: тезисы докладов. - Владимир: ВлГУ, 2007. - С. 40-41.

3. Матлуб М.М. Оценка способности фильтра для ухудшенного из-за помех движения цифрового цветного изображения // VII международная научно-техническая конференция «Перспективные технологии в средствах передачи информации»: материалы конференции. - Владимир: ВлГУ, 2007.-С. 159.

4. Егоров И.Н., Матлуб М.М. Система управления процессом сборки с использованием алгоритмов идентификации параметров помех движения и распознавания сборочных ситуаций // Автоматизация и современные

технологии изготовления, сборки, контроля и управления процессами в машино- и приборостроении: сборник научных трудов. - Ковров: КГТА, 2008.-С. 288-299.

5. Егоров И.Н., Матлуб М.М., Мишулин Ю.Е. Алгоритмы управления сборкой в условиях позиционно-силовой неопределенности // Автоматизация и современные технологии изготовления, сборки, контроля и управления процессами в машино- и приборостроении: сборник научных трудов. -Ковров: КГТА, 2008. - С. 300 - 309.

6. Матлуб М.М. Алгоритмы идентификации параметров помех движения технологических объектов с помощью системы технического зрения // Экстремальная робототехника: сборник тезисов. — С.-Пб., - изд-во «Тринадцатая нота», 2008. - С. 109.

7. Егоров И.Н., Матлуб М.М. Управление на основе алгоритмов распознавания помех движения и позициоино-силового управления // 19-я всероссийская научно-техническая конференция с международным участием «Экстремальная робототехника». С.-Пб.,- С. 121-126.

8. Егоров И.Н., Матлуб М.М. Управление манипуляционными роботами на основе алгоритмов позиционно-силового управления и визуального восстановления помех движения Н Материалы 2-й Российской мульти-конференции по проблемам управления. Мехатроника, автоматизация, управление. - С.-Петербург: ГНЦ РФ ЦНИИ «Электроприбор», 2008. -С. 199-202.

9. Егоров ИЛ I., Матлуб М.М. Гибридная система управления сборочным роботом в условиях нестационарности параметров размытости изображения объекта // Состояние и перспективы развития электро-технологни: материалы конференции. Иваново: ГОУВПО «Ивановский государственный энергетический университет имени В.ИЛенина», 2009. -С. 261 -262.

Подписано в печать 26.04.10. Формат 60x84/16. Усл. печ. л. 0,93. Тираж 100 экз. Заказ Издательство Владимирского государственного университета 600000, Владимир, ул. Горького,87

1 о - 1535S

Ь 1 •

S

2009060940

2009060940

ВВЕДЕНИЕ.

1.РОБОТОТЕХНИЧЕСКИЕ КОМПЛЕКСЫ ДЛЯ СБОРКИ ПЕРЕМЕЩАЮЩИХСЯ ЦИЛИНДРИЧЕСКИХ

ОБЪЕКТОВ.

1.1. Структура робототехнических сборочных комплексов.

1.2. Системы технического зрения и визуального слежения.

1.3. Силомоментное очувствление и управление сборочных роботов.

1.4. Выводы.

2. ОПРЕДЕЛЕНИЕ СКОРОСТИ И ПОЛОЖЕНИЯ ПЕРЕМЕЩАЮЩИХСЯ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ИЗОБРАЖЕНИЯ.

2.1.Концепции, понятия и технические средства визуальных измерений.

2.2.Методика обнаружения объекта на движущемся конвейере.

2.3.Модель процесса искажения изображения подвижного объекта.

2.4.Подавление шумов с помощью пространственной фильтрации.

2.5.Методика восстановления изображения.

2.6.Идентификация цилиндрических объектов и центра отверстий.

2.7 Определение скорости перемещения и идентификация размытого изображения.

2.8.Выводы.

3. РАЗРАБОТКА СТРУКТУРЫ ГИБРИДНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ РОБОТА ДЛЯ СБОРКИ ПЕРЕМЕЩАЮЩИХСЯ ЦИЛИНДРИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ.

3.1. Динамическое управление роботами с визуальной обратной связью.

3.2. Разработка структуры системы и алгоритма нечеткого визуального управления сборочным роботом.

3.3. Разработка логико-лингвистической модели нечеткого регулятора.

3.4.Алгоритмы и структуры систем позиционно-силового управления сборкой цилиндрических объектов.

3.5.Выводы.

4. АППАРАТУРНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ И ЦИФРОВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ.

4.1.Аппаратурная реализация системы технического зрения.

4.2.Идентификация цилиндрических объектов и центра отверстий.

4.3 .Моделирование нечеткого регулятора.

4.4.Выводы.

Одним из приоритетных научно-технических направлений является создание технологических мехатронных и робототехнических систем, основанных на синергетическом объединении узлов точной механики, электронных и электротехнических компонент с компьютерным управлением движением. К наиболее трудоемким и ответственным технологическим операциям в машиностроении и приборостроении относятся сборочные операции. Трудоемкость сборки достигает 40-50% от общей трудоемкости изготовления изделий. При этом доля автоматической сборки составляет лишь 7% общей трудоемкости сборочных работ. Уровень автоматизации сборочных операций в машиностроении составляет 5-15%. Самой распространенной сборочной операцией является соединение деталей с цилиндрическими формами посадочных поверхностей при гарантированном зазоре. Она составляет 75-90% всех механических соединений в машиностроении, из них около 45% приходится на долю соединений с гладкими посадочными поверхностями сопряжения.

Вопросам создания и применения адаптивных роботов в составе роботизированных сборочных систем посвятили свои работы М. Вукобратович, A.A. Гусев, Ф.М. Кулаков, М.С. Лебедовский, В.Г. Нуждихин, Д.Е. Охоцимский, А.И. Федотов, Е.И. Юревич, JI.C. Ямпольский, Van Brüssel Н., Merlit J.P. и другие авторы.

Актуальным направлением развития современных робототехнических систем является создание робототехнических сборочных комплексов, позволяющих выполнять монтажно-сборочные операции при непрерывном синхронном перемещении сопрягаемых деталей в условиях неопределенности исходного положения и скорости перемещения базовой детали. В рабочем пространстве технологических MP условно могут быть выделены транспортные и операционные зоны.

В транспортной зоне выполняются вспомогательные операции или переходы, представляющие собой законченную часть технологического процесса или технологической операции, не сопровождающейся изменением состояния продуктов производства. Перемещения ИУ робота в этом случае являются свободными и с точки зрения величины и скорости перемещения, необходимости ориентации схвата, разделяются на транспортные (глобальные), ориентирующие (локальные) и установочные движения.

В операционной зоне выполняются технологические переходы, характеризуемые постоянством применяемого инструмента и поверхностей, образуемых обработкой или соединяемых при сборке. На рабочий орган МР в этом случае наложены внешние связи, действуют активные и реактивные силы, и движение рабочего органа становится несвободным движением, вынужденным движением или движением с ограничениями.

Эффективность решения подобных задач идентификации в условиях неопределенности положения и скоростей объектов повышается применением систем технического зрения (СТЗ) на основе цифровых видеосистем, в том числе с использованием КМОП технологий. Управление сборочным роботом при выполнении технологического перехода сопряжения происходит в условиях позиционно-силового взаимодействия сопрягаемых деталей, что приводит к необходимости силомоментного очувствления (СМО) робота.

Целью диссертационной работы является повышение эффективности управления технологическими роботами при выполнении операций вертикальной сборки с гарантированным зазором цилиндрического вала с горизонтально перемещающейся деталью с центральным отверстием за счет применения алгоритмов визуального определения незаданного положения и скорости перемещения базовой детали и визуального слежения за её перемещением сборочного робота с силомоментным очувствлением.

На первом этапе управления рассматриваемым сборочным комплексом решается задача визуального обнаружения на движущемся конвейере цилиндрической детали, определения ее координат на конвейере и координат центрального отверстия. Ввиду перемещения детали в СТ31 комплекса формирующем ее изображение возникает эффект геометрических искажений изображений движущихся объектов - визуальные помехи, зависящие от скорости перемещения. Для определения скорости перемещения детали необходимо разработать соответствующую методику и математическую модель ухудшения изображения детали вследствие ее перемещения. Если не удается получить удовлетворительное качество изображения, то вычисляется и устанавливается требуемое значение скорости конвейера. При изменении номенклатуры деталей скорость конвейера также изменяется.

Для повышения эффективности технологического процесса, сборка цилиндрических деталей с гарантированным зазором осуществляется при движущемся конвейере. Это требует разработки алгоритмов и компьютерных программ СТ32, расположенной на запястье сборочного робота для визуального отслеживания роботом перемещения детали. После контакта вала с базовой деталью осуществляется сборка посредством управления параметрами позиционно-силового взаимодействия деталей в процессе сопряжения с помощью алгоритма позиционно-силового управления сборочным роботом и соответствующей структуры системы управления.

При разработке алгоритмов и структуры системы управления сборочным роботом с визуальным и силомоментным очувствлением используется комплексный подход, включающий классические законы физики, теорию систем технического зрения и автоматического управления. Исследование процессов идентификации и управления выполняется экспериментальным путем и методом математического моделирования с применением разработанных автором программ.

Результаты исследований внедрены при выполнении г/б НИР 422/06 «Динамическое управление нелинейными мехатронными системами в условиях неопределенности», выполняемой на кафедре «Автоматические и мехатронные системы» ВлГУ и в учебном процессе для студентов специальности 220401 "Мехатроника" при курсовом проектировании и чтении лекций по дисциплинам: интеллектуальные мехатронные системы, электромеханические и мехатронные системы, проектирование мехатронных систем.

Работа выполнялась первоначально на кафедре «Автоматические и мехатронные системы» и затем на кафедре «Автоматизация технологических процессов». По теме диссертации опубликовано девять печатных работ, в т.ч. одна работа в журнале «Известия Тульского государственного университета. Технические науки», входящем в перечень изданий, рекомендуемых ВАК РФ.

Основные положения диссертационной работы докладывались на: 5-й научно-технической конференции «Мехатроника, автоматизация, управление» (МАУ-2008), СПб., 2008; 19-й Всероссийской научно-технической конференции с международным участием «Экстремальная робототехника», СПб, 2008; Международной научной конференции по дифференциальным уравнениям и динамике систем, Суздаль, 2008; Международной научной конференции по математической теории управления и механике, Суздаль, 2009; Международной научно-технической конференции «Состояние и перспективы развития электротехнологий» (XV Бенардосовские чтения), Иваново, ИГЭУ им. В.И.Ленина, 2009; заседании кафедр «Автоматические и мехатронные системы» и «Автоматизация технологических процессов» ВлГУ; научно-технической конференции ВлГУ.

Основные результаты диссертации можно сформулировать следующим образом.

1. Решена актуальная научно-техническая задача повышения эффективности управления технологическими роботами при выполнении операций сборки перемещающихся цилиндрических объектов с гарантированным зазором за счет применения визуальных алгоритмов идентификации базовой детали, положения и скорости ее перемещения, и слежения за её перемещением робота, осуществляющего позиционно-силовое управление процессом сопряжения деталей.

2. Разработанные алгоритмы визуального обнаружения перемещающейся цилиндрической детали, определения координат ее расположения на конвейере и координат центрального отверстия, и математическая модель ухудшения изображения детали вследствие ее перемещения являются основой проектирования системы технического зрения технологических роботов для сборочных операций с перемещающимися цилиндрическими объектами.

3. Эффективными средствами идентификации перемещающихся цилиндрических объектов с восстановлением их изображения являются разработанные методики и программы компьютерного моделирования на основе метода фонового вычитания, преобразования Фурье и частотного фильтра Винера. Экспериментально полученные результаты хорошо согласуются с результатами компьютерного моделирования, что свидетельствует об их корректности.

4. Компьютерное моделирование и экспериментальные исследования системы управления сборочного робота с визуальным и силомоментным очувствлением подтвердили основные теоретические положения и показали, что предложенный алгоритм и структура адаптивной системы позиционно-силового управления обеспечивают собираемость изделия и высокую динамику процесса сопряжения цилиндрических деталей.

5. На основании проведенных исследований показана возможность создания систем управления адаптивных технологических роботов с визуальным и силомоментным очувствлением для сборки с гарантированным зазором цилиндрических валов с горизонтально перемещающимися объектами.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Данная диссертационная работа посвящена решению актуальной проблемы управления технологическими роботами с визуальным и силомоментным очувствлением при сборке перемещающихся цилиндрических объектов.

1. Афонин В.Л., Смоленцев А.Н. Позиционно-силовое управление вмеханизмах параллельной структуры./ Справочник, Инженерный журнал, №5, 2003, с. 14-19.

2. Афонин В.Л., Макушкин В.А. Интеллектуальные робототехнические системы / Курс лекций. Учебное пособие. М.: ИУИТ.-2005.-208с.

3. Базров Б.М. Основы технологии машиностроения — М.: Машиностроение, 2005, 736 с.

4. Баранов Д.Н., Подураев Ю.В. Интеллектуальное управление робототехническими системами на основе следящей системы технического зрения и нечеткой логики//Экстремальная робототехника: Труды 19-й Всероссийской научно-технической конференции.- СПб. 2008.

5. Белоусов И.Р., Богуславский A.A., Емельянов С.Н. и др. Взаимодействие робота-манипулятора с подвижными объектами. // Известия РАН, «Механика твердого тела», №1, 2001, с. 194-204.

6. Богуславский A.A., Соколов С.М. Алгоритмы для слежения за малоразмерной целью в составе СТЗ. // Материалы научной школы-конференции "Мобильные роботы и мехатронные системы", Москва, МГУ им. М.В. Ломоносова, 5-6 апреля 2004, с. 114-125.

7. Борцов Ю.А., Поляхов Н.Д., Путов В.В. Электромеханические системы с адаптивным и модальным управлением. Л.: Энергоатомиздат.-1984. -288с.

8. Борцов Ю.А., Юнгер И.Б. Автоматические системы с разрывным управлением. Л.: Энергоатомиздат.-1986.-168с.

9. Бурдаков С.Ф., Парамонов Л.В. Координатно-силовое управление роботом в условиях неопределённости // Экстремальная робототехника. -СПб.: СПбГТУ, 1996. С.177-185.

10. Ю.Волосатова Т. М., Жиряков С. М., Рогозин О. В., Филиппов М. В. Применение аппарата нечеткой логики в построении контроллеров. Мехатроника, автоматизация и управление, 2009, №1, С.68-76.

11. П.Воротников С. А. Информационные устройства робототехнических систем. -М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, -2005. -382 с.

12. Воротников С.А., Михайлов Б.Б., Ющенко A.C. Дистанционное управление адаптивными роботами. Состояние и перспективы // Труды Седьмой Всероссийской научно-практической конференции, том 5 «Экстремальная робототехника» .-С.79-84.

13. Вукобратович С., Стокич Д., Кирчански Н. Неадаптивное и адаптивное управление манипуляционными роботами : М.: Мир.-1989.-376с.

14. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005. 1072 с.

15. Гориневский Д.М., Формальский А.И., Шнейдер А.Ю. Управление манипуляционными системами на основе информации об усилиях / Под ред. B.C. Гурфинкеля и Е.А. Девянина. -М.: Физматлит.-1994.-368с.

16. Гусев A.A. Адаптивные устройства сборочных машин.- М.: Машиностроение, -1979.-208с.

17. Дистанционно управляемые роботы и манипуляторы /B.C. Кулешов, H.A. Дакота, В.А. Андрюхин и др. / Под ред. B.C. Кулешова, H.A. Лакоты.-М.: Машиностроение.-1986.-328с.

18. Дорф Р., Бишоп Р. Современные системы управления М.Лаборатория базовых знаний.-2001 .-832с.

19. Дунин-Барковский И.И. Мехатронные системы для высокоточного трехмерного контроля размеров на основе активных систем технического зрения в современных технологиях. Мехатроника, автоматизация и управление, 2009, №5, с.31-35.

20. Егоров И.Н. Системы позиционно-силового управления технологическими роботами // Мехатроника, автоматизация и управление.-2003 .-№ 10.-С .15-20.

21. Егоров И.Н., Жигалов Б.А., Кулешов B.C. и др. Проектирование следящих систем двустороннего действия // Под ред. В.С.Кулешова.-М.: Машиностроение.-1980.-300с.

22. Егоров И.Н. Матлуб М. М. Управление на основе алгоритмов распознавания помех движения и позиционно-силового управления. Материалы 19-й Всероссийской научно-технической конференции с международным участием «Экстремальная робототехника». СПб.- 2008.

23. Егоров И.Н. Матлуб М. М. Управление роботами на основе позиционно-силовых и нечетких визуальных алгоритмов, Известия ТулГУ, 2010.-С.110-118.

24. Егоров И.Н., Мишулин Ю.Е. Алгоритмы распознавания сборочных ситуаций и управления процессом сборки цилиндрических деталей. Первая Всероссийская конференция «Мехатроника, автоматизация, управление». Труды конференции. М.: Новые технологии, 2004.

25. Егоров И.Н., Немонтов В.А. Управление робототехнической системой подачи тепловыделяющих сборок \\ Мехатроника, автоматизация и управление.-2004.-№4.-С.28-33.

26. О.Егоров И.Н. Системы позиционно-силового управления технологическими роботами // Мехатроника, автоматизация, управление. 2003. № 10. С. 15-20.

27. Замятин В.К.Технология и автоматизация сборки. М.: Машиностроение, 1993.-464 с.34.3енкевич С.Л., Ющенко A.C. Управление роботами. Основы управления манипуляционными роботами : Учеб. пос. для вузов М. : изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана.-2000.-400с.

28. Зуев А. В., Филаретов В. Ф. Особенности создания комбинированных позиционно-силовых систем управления манипуляторам./Известия РАН. Теория и системы управления № 1,2009, С. 154-162

29. Интеллектуальные системы автоматического управления // Под ред. И.М. Макарова, В.М. Лохина. М.: ФИЗМАТЛИТ.-2001.-576с.

30. Макаров И.М., Лохин В.М., Манько C.B., Романов М.П. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления. М.: Наука.-2006.-336с.

31. Ким П.Д. Теория автоматического управления. Том 2. Нелинейные системы. М.: Физматлит.-2006.-242 с.

32. Кобзев A.A. Адаптация управляющего воздействия в приводах сборочного робота // Известия ВУЗ. Электромеханика.-1991.-№12.-С.73-79.

33. Кобзев A.A. Коррекция программного движения в системах управления сборочными роботами // Известия ВУЗ. Приборостроение.-1992.-№3-4.-С.15-20.

34. Корендясев А.И. Теоретические основы робототехники. В 2 кн. Кн.1 / А.И. Корендясев, Б.Л. Саламандра, Л.И. Тывес.-М.:Наука.-2006.-383с.

35. Крутько П.Д. Обратные задачи динамики управляемых систем. Нелинейные модели.-М.: Наука Гл. ред. физ. мат. лит.-1988.-328с.

36. Крутько П.Д., Попов Е.П. Управление исполнительными системами роботов. М.: Наука. Гл. ред. физ. - мат. лит.-1991.-336с.

37. Кулаков Ф.М., Смирнов E.H. Методы управления роботами с использованием информации об усилиях реакций// Робототехнические системы/Под ред. Ф.М. Кулакова.-Л., 1984.—С. 36-60.

38. Кулиш И.А., Подураев Ю.В., Шомко И. Интеллектуальное управление мобильными роботами на основе комбинации нейросетевого и нечеткого методов // Мехатроника. 2001. №5. С.8-11.

39. Лебедовский М.С., Вейц В.Л., Федотов А.И. Научные основы автоматической сборки.- Л.: Машиностроение.-1985.-316с.

40. Лохин В.М. Интеллектуальные системы управления // Мехатроника. 2001. №1.С.28.

41. Лохин В.М., Захаров В.Н. Интеллектуальные системы управления: понятия, определения, принципы построения // Мехатроника. 2001. №2. С.27-35.

42. Лысов Н.Ю. Разработка и исследование быстродействующих интеллектуальных приводов мехатронных систем // Мехатроника. 2001. №2. С.35-43.

43. Матлуб M. М. Гибридная система управления роботам. Международная конференция по математической теории управления и механике: тезисы докладов. Владимир: ВлГУ, 2007. - С. 40-41.

44. Машиностроение. Энциклопедия. Том III-5. Технология сборки в машиностроении/Гусев А.А.-М.: Машиностроение, 2006.-604 с.

45. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления . Под ред. Н.Д. Егупова. М.: изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана.-2002.-744с.

46. Мехатроника: Пер. с яп. / Т.Исии, И.Симояма, Х.Иноуэ и др.- М.: Мир, 1988. С.318.

47. Мишулин Ю.Е. Математическая модель сборочного процесса цилиндрических деталей. // Автоматизированные станочные системы и роботизация производства. Тула: ТПИ, 1991. - С. 86-91

48. Письменный Г.В., Солнцев В.И., Воротников С.А. Системы силомоментного очувствления роботов.- М.: Машиностроение.-1990.-96с.

49. Подураев Ю.В. Мехатроника: основы, методы, применение. М.: Машиностроение, 2006. 256 с.

50. Подураев Ю.В., Кулешов B.C. Принципы построения и современные тенденции развития мехатронных систем // Мехатроника. 2000. №1. С.5-10.

51. Половко С. А., Смирнова Е. Ю., Степанов Д. Н., Интеллектуальные системы технического зрения для безопасности и навигации. Мехатроника, автоматизация и управление. 2009, №3, с.33-39.

52. Попов A.B. О способах оценки сил и моментов при взаимодействии манипулятора с окружающей средой \\ Научно-Технические Ведомости СПбГТУ, 2006 №5.Т.1. Естественные и технические науки. -С. 169-172.

53. Пупков К.А., Коньков В.Г. Интеллектуальные системы. -М.: изд во МГТУ им. Н.Э. Баумана.-2003 .-348 с.

54. Сафонов Ю.М. Электроприводы промышленных роботов.- М.: Энергоатомиздат.-1990.-176с.

55. Сборочный РТК, осуществляющий слежение за целевым объектом, http://cobweb.ecn.purdue.edu/RVL/Projects/LineTracking/index.htm.

56. Системы управления манипуляционных роботов / В.С.Медведев, А.Г.Лесков, А.С.Ющенко// Под ред. Е.П.Попова.- М.: Наука.-1978.-416с.

57. Системы управления электроприводов: Учебник / В.М. Терехов, О.П. Осипов; Под ред. В.М. Терехова .-М.: Издательский центр «Академия».-2005.-304с.

58. Следящие приводы. Под ред. Б.К.Чемоданова, т.2.- М.: МГТУ. им. Н.Э. Баумана.-2003 .-880с.

59. Справочник по промышленной робототехнике: В 2-х кн. Кн.1/Под ред.Ш. Нофа; Пер. с англ. Д.Ф.Миронова и др.- М. Машиностроение, 1989.- 480С.

60. Техническое зрение роботов/Под ред.А.Пью;Пер. с англ. Д.Ф.Миронова; Под ред. Г.П. Катыса. М.: Машинстроение, 1987.-320с.

61. Тимофеев A.B. Адаптивные робототехнические комплексы. Л.: Машиностроение. Ленингр. Отд-ние, 1988. - 332 с.

62. Управление робототехническими системами с силомоментным очувствлением/ Учеб. пособие / под ред. проф. И.Н.Егорова. Владимир: изд-во ВлГУ, 2005-263 с.

63. Филаретов В.Ф., Зуев А.В. Позиционно-силовое управление электроприводом манипулятора // Мехатроника, автоматизация, управление. 2006. № 9. С. 20-24.81 .Хорн Б.К.П. Зрение роботов М.: Мир, 1989. 487 с.

64. Юревич Е.И. Основы робототехники.- 2-е изд., перераб. и доп.- СПб.: БХВ-Петербург, 2005.- 416 с.

65. Ющенко А.С., Киселев Д.В. Ситуационное управление мобильным роботом на основе нечеткой логики // Мехатроника. 2000. №5. С.10-15.

66. Ющенко А.С., Подураев Ю.В. Адаптивные робототехнологические комплексы для механической обработки и сборки.-М.: Изд-во МГТУ им Н.Э. Баумана. -1999.

67. Якушенков Ю.Г. Теория и расчёт оптико-электронных приборов, http://www.ssga.ru/eossib/oepyakyindex.htm

68. Abdel-Aziz Y.I. and Karara Н.М. Direct linear transformation from comparator coordinates into object space coordinates in close-range photogrammetry. Proc. Of the Symposium on Close-Range Photogrammetry, pages 1-18,1971.

69. American Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ASPRS). Manual of Photogrammetry. Asprs Pubns, 4th edition, 1980.

70. Andrews H. C., Hunt B. R. Digital Image Restoration. New Jersey: Prentice-Hall Inc., 1978.

71. Ballard D. H., "Generalized Hough Transform to Detect Arbitrary Patterns," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 13(2), pp. 111-122, 1981.

72. Bachelder, I.A. and Ullman, S., "Contour Matching Using Local Affine Transformations," in Proc. of Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR, pp. 798-801, 1992.

73. Batchelor B.G., Waltz F.M.; Intelligent Machine Vision: Techniques, Implementations and Applications, Springer-Verlag UK, 2001, ISBN 3540762248.

74. Boult T., Micheals R., Gao X., Eckmann M. Into the woods: Visual surveillance of non-cooperative camouflaged targets in complex outdoor settings // IEEE Proceedings. — V. 89. — 2001. № 10. — C. 1382-1402.

75. Bradley D.A., Dawson D., Burd N.C., Loader A.J., "Mechatronics Electronics in products and processes", Chapman & Hall, London Weinheim • New York • Tokyo • Melbourne • Madras, 1991. c 59-60

76. Brown D. C. Decentering distortion of lenses. Photometric Engineering, 32(3):444-462, 1966.

77. Brown D. C. Lens distortion for close-range photogrammetry. Photometric Engineering, 37(8):855-866, 1971.

78. Chang Tommy, Tsai Hong, Michael Shneier, German Holguin, Johnny Park, Roger D. Eastman Dynamic 6DOF Metrology for Evaluating a Visual Servoing System, PerMIS'08:- Gaithersburg, MD, USA, August 19-21, 2008.

79. Collins R., Lipton A., Kanade T. A system for video surveillance and monitoring // Proc. American Nuclear Society (ANS) Eighth Int. Topical Meeting on Robotic and Remote Systems. — April 1999. — P. 25-29.

80. Cucchiara R., Grana C., Prati A. Detecting Moving Objects, Ghosts, and Shadows in Video Streams // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, — V. 25. — 2003. № 10. — P. 1337-1342.

81. Davies E. R. Machine Vision- Theory, Algorithms, Practicalities. Elsevier, 2005.

82. Guilherme N. DeSouza, Avinash C. Kak A Subsumptive, Hierarchical, and Distributed Vision-Based Architecture for Smart Robotics // IEEE transactions on systems, man, and cybernetics—part b: cybernetics, 34(5), October 2004, 1988- 2002.

83. Demant C., Streicher-Abel B., and Waszkewitz P. Industrial Image Processing -Visual Quality Control in Manufacturing. Springer, 1999.

84. Jitendra Malik and Serge Belongie and Thomas K. Leung and Jianbo Shi, "Contour and Texture Analysis for Image Segmentation," International Journal of Computer Vision 43(1), pp. 7-27, 2001.

85. Jacobs C.and Finkelstein A. and Salesin D., "Fast multiresolution image querying," in Proceedings of SIGGRAPH 95, Proceedings SIGGRAPH , pp. 277-286, 1995.

86. Haritaoglu I., Harwood D., Davis L. S. w4: Who? when? where? what? a real time system for detecting and tracking people. // IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition. — April 1998. — P. 222-227.

87. Haritaoglu I., Harwood D., Davis L. S. w4: real-time surveillance of people and their activities // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. —V. 22. — 2000. — № 8. P. 809-830.

88. He Zhiwei, Liu Yuanyuan, Ye Xueyi, Models of Vehicle Speeds Measurement with a Single Camera // IEEE International Conference on Computational Intelligence and Security Workshops 2007.

89. Heikkila J. and Silven O. A four-step camera calibration procedure with implicit image correction. In Proc. of the IEEE Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR), pages 1106-1112, 1997.

90. King R. Brunelleschi's Dome: How a Renaissance Genius Reinvented Architecture. Penguin Books, 2001.

91. Lei, Y. and Wong, K.C., "Ellipse Detection based on Symmetry," Pattern Recognition Letter 20, pp. 41-47, January 1999.

92. Lenz R.K. and Tsai R. Y. Calibrating a cartesian robot with eye-on-hand configuration independent of eye-to-hand relationship. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI), ll(9):916-928, September 1989.

93. Leung T., Malik J., Contour continuity in region based image segmentation, Lecture Notes in Computer Science 1406, pp. 544-559, 1998.

94. Linkemann J. Optics recommendation guide, http://www.baslerweb.com/

95. Loncaric S., "A Survey of Shape Analysis Techniques," Pattern Recognition 31(8), pp. 983-1001, 1998.

96. Mainardi E., Bonfe M., A non linear fuzzy PID controller for robotic visual-servoing // IEEE Proceedings of Control 2004, Conference on Automatic Control, Faro (Portugal) , June 2004

97. Malamas E.N., Petrakis E.G.M., Zervakis M.E., Petit L., and Legat J.D. A survey on industrial vision systems, applications and tools. Israel Venture Capital (IVC), 21(2): 171-188, February 2003.

98. Mutchinson S., Hager G., Corke P. A tutorialon visual servo control // IEEE Trans. Robot. Autom.,12(5):651-670, October 1996.

99. Otahri O. F. Chaumette. Application of moment invariants to visual servoing. In Proc.of the // IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, pp. 4276-4281, Taipeh, Taiwan, 2003.

100. Paulo J. Sequeira, Gone alves, L. F. Mendonc a, J.M.C. Sousa, and J.R.

101. Caldas Pinto, Image Recognition Applied to Robot Control Using Fuzzy

102. Modeling Image recognition applied to robot control using fuzzy modeling, Lecture Notes in // Computer Science 3211, 2004., pp. 253-260

103. Peter I. Corke, Seth A. Hutchinson, A New Hybrid Image-Based Visual Servo Control Scheme, Proceedings of the 39 // IEEE Conference on Decision and Control Sydney, Australia December, 2000.

104. Reginald L. Lagendijk, Jan Biemond Basic Methods for Image Restoration and Identification from Hand Book of Image and Video Processing. USA: Elsevier Academic Press, 2005. pp. 167- 183.

105. Serra B. and Berthod M., "Optimal Subpixel Matching of Contour Chains and Segments," in ICCV, pp. 402- 407, 1995.

106. Serra B. and Berthod M., "Subpixel Contour Matching Using Continuous Dynamic Programming," in Proceedings on Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (ICVPR), pp. 202-207, (Seattle), 1994.

107. Sclaroff S. and Pentland A.P., "Modal matching for correspondence and recognition," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 17, pp. 545-561, jun 1995.

108. Scott E.U. Computer Vision and Image Processing: a Practical Approach Using CVIP tools. New Jersey: Prentice-Hall, 1998.

109. Seul M., O' Gorman L., Sammon M. J. Practical algorithms for Image Analysis Description Examples and Code. Cambridge, 2000. 292 p.

110. Stauffer C., Eric W., Grimson L. Learning patterns of activity using realtime tracking // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. —V. 22. — 2000. — № 8. — P. 747-757.

111. Tommy Chang, Tsai Hong, Michael Shneier, German Holguin, Johnny Park, Roger D. Eastman Dynamic 6DOF Metrology for Evaluating a Visual Servoing System, PerMIS'08:- Gaithersburg, MD, USA, August 19-21, 2008.

112. Trucco E. and Verri A. Introductory Techniques for 3-D Computer Vision. Prentice Hall PTR, 1998.

113. Tsai R. Y. A versatile camera calibration technique for high-accuracy 3D machinevision metrology using off-the-shelf tv cameras and lenses. Robotics and Automation // IEEE Journal, 3(4):323-344, 1987.

114. Weis L.E., Sanderson A.C., Neuman C.P. Dynamics sensor-based control of robots with visual feedback //IEEE J. Rob. and Autom., 1987, 3, № 5, p.404-417.

115. Weng J., Cohen P., and Herniou M. Camera calibration with distortion models and accuracy evaluation // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI), 14(10):965-980, October 1992.

116. Wren C. R., Azarbayejani A., Darrell T., Pentland A. P. Pfinde: Real-time tracking of the human body // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, — V. 19. — № 7. — 1997. P. 780-785.

117. Xie, Y. and Ji, Q., "A new Efficient Ellipse Detection Method," in International Conference on Pattern Recognition 2002, pp. II: 957-960, 2002.

118. Yao, J. and Kharma, N. and Grogono, P., "Fast Robust GA-based Ellipse Detection," in International Conference on Pattern Recognition 2004, pp. II: 859-862, 2004.

119. Young M. The pinhole camera, imaging without lenses or mirrors. The Physics Teacher, pages 648-655, December 1989.

120. Zhang, S.C. and Liu, Z.Q., A Robust, real-time Ellipse Detector, Pattern Recognition 38, pp. 273-287, February 2005.

121. Zhigang Xu, Xiangmo Zhao, Na Li, Novel Vehicle Detection System Based on Line Scan Camera // IEEE The Ninth International Conference on Electronic Measurement & Instruments, 2009.169