автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизированная система контроля качества стеклянной бутылки

Тверской государственный технический университет

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА СТЕКЛЯННОЙ БУТЫЛКИ

Специальность 05.13.06 - Автоматизированные системы управления

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Па правах рукописи

РГБ ОД

2 О НОЯ 2000

Тверь 2000

Работа выполнена в Тверском государственном техническом университете

Защита диссертации состоится .¿¿Ъ июня в //" часов на заседании диссертационного Совета К 063.22.03 при Тверском государственном техническом университете по адресу: г. Тверь, проспект Ленина, 25, ХТ-344.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

Автореферат разослан 4/ мая 2000 г.

Научный руководитель - заслуженный дея тель науки РФ,

д.т.н. профессор Г.А.Дмитриев

Официальные оппоненты - доктор технических наук,

профессор В.А.Григорьев - кандидат технических наук, с.н.с. Бобрышев С.Н.

Ведущая организация - открытое акционерное

промышленно-торговое общество «Стеютоизделие»

Ученый секретарь диссертационного совета

А Ь я'Л иА—л^п--Г)

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Проблема качества продукции в стсклотарной промышленности в настоящее время как никогда имеет огромное значение. И особенно это касается производства стеклянной бутылки, объем производства которой в России составляет около 1800 млн. штук в год в 0,5 л. исчислении. В последние годы в 3-5 раз уменьшилось поступление на российский рынок напитков из-за рубежа, что привело к увеличению в 2 раза загрузки российских заводов. Однако качество российской стеклянной бутылки как по внешнему виду, гак и по параметрам в соответствии с ГОСТ остается. И кроме плохого качества сырья и низкого уровня оборудования огромную роль играет отсутствие на заводах полноценных систем контроля качества. По данным ряда фирм США использование таких систем (измерение геометрических параметров стеклянной бутылки) па 5 % увеличивает выход кондиционной продукции. В России серийно в настоящее время не выпускается ни в целом систем контроля качества стеклянной бутылки, ни отдельных систем формирования информации об отдельных параметрах качества. Поэтому разработка информационной системы контроля качества для формирования и передачи оператору информации о качестве сырья и таких параметров как толщина стенок бутылки, несоосность горловины и дна бутылки, а также системы обучения оператора является весьма актуальной.

Цель и задачи работы. Создание автоматизированной системы контроля качества стеклянной бутылки для повышения эффективности производства. Исходя из этой цели нами разрабатывались следующие задачи: разработка информационно-логической схемы и автоматизированной системы контроля качества стеклянной бутылки, комплекс алгоритмов статистического контроля химического состава стекольной шихты, разработка информационной системы измерения и контроля ряда геометрических параметров стекляшюй бутылки, разработка системы обучения операторов контроля качества стеклянной бутылки. Научная новизна работы.

1. Разработана информационно-логическая схема контроля качества стеклянной бутылки.

2. Разработан ряд алгоритмов статистического контроля химического состава стекольной шихты в производстве стеклянной бутылки.

3. Разработан оптический метод получения информации о толщине стенок стеклянной бутылки и алгоритмы обработки такой информации для контроля качества.

4. Разработан оптический метод на основе теории обработки изображений и распознавания образов для получения информации о несоосности

горловины и дна бутылки, размере горловины и размере корпуса бутылки.

5. Разработаны методические вопросы системы обучения оператора контроля качества стеклянной бутылки.

Практическая значимость работы. Разработанные принципы построения информационной системы контроля качества стеклязшой бутылки, методы измерения и алгоритмы обработки информации позволяют реализовать эти системы на многочисленных заводах в России, что значительно повышает их эффективность.

Разработанные методы получения информации о толщине стенок, несоосности горловины и дна стеклянной бутылки дают возможность изготавливать такие системы для заводов, а их реализация на лазерных устройствах и микропроцессорной технике обработки информации делают их быстродействующими, высокоточными и конкурентоспособными по сравнению с лучшими зарубежными аналогами.

Разработанная система обучения операторов контроля качества стеклянной бутылки имеет практическую направленность и большие перспективы в улучшении деятельности операторов качества на заводах по производству стеклотары.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались на XX юбилейной научно-технической конференции профессорско-преподавательского состава, аспирантов и сотрудников ТГТУ (г. Тверь, 1997 г.), ца ежегодном съезде Инженерного общества (Кувейт, 1999 г.), на П международной конференции «Повышение эффективности теплообменных процессов и систем» (г. Вологда, 2000 г.).

Публикации. По результатам исследований и разработок опубликовано 6 печатных работ в российских и международных изданиях.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из пяти разделов, заключения и списка литературы.

Диссертация изложена на 131 странице, из которых 10 страниц списка литературы, включающего 119 наименований. Работа содержит 3 таблицы и 44 рисунка.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Первый раздел - введение, в котором обосновывается актуальность темы диссертации, сформулированы цель и задачи работы, определены научная новизна и практическая ценность работы.

Второй раздел посвящен проблеме качества стеклянной бутылки и методам его контроля.

Качество стеклянной бутылки и других стеклоизделий зависит как от качества сырья и технологии приготовления пгахты, так и от всего технологического процесса - стекловарения, автоматов по производству бутылки, качества и износоустойчивости стеклоформ, качества отжига. И на всех стадиях огромное значение имеет современное, точное, быстродействующее оборудование контроля.

Проведен анализ отдельных операций технологического процесса производства стеклянной бутылки с целью выявления причин возникновения брака.

На основе этого анализа параметров качества стеклянной бутылки и параметров технологического процесса, влияющих на качество, составлена таблица задач контроля параметров качества. В этой таблице на основе анализа взаимодействия технологических стадий и их влияния на качество выделено назначение информации (о - оператор качества, а -автоматическая отбраковка).

Разработана информационно-логическая схема контроля качества (рис.1).

Здесь [xi] - требования по количеству и качественному составу пгахты;

[х2] - задания для реитгаю-флюоресцеипюго анализа шихты;

[х3] - задания по режиму стекловарешш;

[Х4] - задания по формированию капли;

[Х5] - задания координации подачи капель и производительности автомата;

[х6] - математическая модель режима обжига;

[Х7] - сигналы от системы измерения геометрических размеров;

[xg] - сигналы от счетных устройств.

ОКК - оператор контроля качества; ОСО - оператор составного отделения; РФА ХСШ - рентгено-флюоресцентный анализ химического состава шихты; ACO - сингал от автоматизированного составного отделения; ОСВО - оператор стекловарочного отделения; ПИ СВО - первичные измерители стекловарочного отделения; ОВО - оператор выработочного отделения; ПИВО - первичные измерители выработочного отделения; ОПО - оператор печей отжига; ПИЛО - первичные измерители печей отжига; ОТК - оператор технического контроля; JITK - лаборатория технического контроля; К - коммутатор каналов.

Информациошго-логическая схема показывает взаимодействие потоков информации, дающих реальное представление о формировании показателей качества и путях их улучшения и является основой для разработки структуры автоматизированной системы контроля качества стеклянной бутылки.

На основании анализа технологического процесса, требований к качеству продукции и взаимосвязи показателей качества и промежуточных стадий (информационно-логическая схема) разработана иерархическая структура автоматизированной системы контроля качества в производстве стеклянной бутылки (рис. 2):

Путем обсуждения методов и задач контроля и структурной схемы автоматизированной системы контроля качества была составлена таблица важнейших задач, обеспечивающих функционирование системы контроля.

Для выбора задач исследования был использован метод экспертных оценок. С помощью этого метода определялись весовые коэффициенты относительной важности частных критериев оптимальности по матрице экспертных оценок.

Решение задачи экспертных оценок показало, что для эффективного функционирования автоматизированной системы контроля качества в производстве стеклянной бутылки необходимо рассмотреть в нашей работе следующие задачи:

1. Формирование информации статистического контроля качества шихты.

2. Разработка системы контроля толщины стенок бутылки и ряда других геометрических размеров.

3. Разработка системы обучения операторов контроля качества.

Третий раздел диссертационной работы посвящен вопросу статистического контроля химического состава стекольной шихты.

Среди факторов, вызывающих отклонения химического состава готовой шихты от заданного можно выделить следующие:

1. Ошибки расчетов отвесов сырьевых материалов, обусловленные погрешностями измерения содержания основных веществ и примесей в сырье.

2. Неконтролируемые изменения химического состава сырьевых материалов.

3. Изменение влажности сырьевых материалов.

4. Ошибки весовых дозаторов (случайные и систематические).

5. Потери при транспортировке от дозаторов в смеситель.

6. Плохое перемешивание, расслоение и заминание шихты в смесителе.

Таким образом, в зависимости от текущего состояния технологического процесса производства стекла шихту предлагается делить на 3 категории: «нормальная», «ограниченно годная» и «брак».

Показателем качества шихты при этом является текущий измеренный состав, а критерий, позволяющий отнести шихту к одной из названных категорий, выглядит следующим образом: 1. Категория «нормальная»

в'йСГйв', г=ЦТ. (1)

к] Ы к]

Рис. 1. Информационно-логическая схема контроля качества стеклянной

бутылки

Рис. 2. Структурная схема автоматизированной системы контроля качества стеклянной бутылки

2. Категория «ограниченно годная»

(а* >сг>^),(=дл'.

3. Категория «брак»

(сг>е£Мсг<е*),« = длг,

гО

(3)

где С" - измеренная концентрация нго оксида в контролируемой партии шихты; Ср,, С4?,, , О" - соответственно нижние и верхние границы регулирования и допуска контрольной карты для /-го оксида.

Для статистического контроля химического состава шихты применен метод контрольных карт, который позволяет оперативно фиксировать возникновение систематических нарушений состава шихты и изменение воспроизводимости оборудования составного отделения.

Для контроля технологического процесса применяются контрольные карты средних значений показателей и размахов показателей. Первые позволяют выявить появление систематических изменений контролируемых показателей, вторые - изменение дисперсии этих показателей.

Процесс считается налаженным, если используемые выборочные характеристики находятся в пределах границ регулирования.

В таких контрольных картах исключается контроль изменений состава сырья, изменений дисперсии ошибок дозирующего оборудования, нет возможности оценить пригодность партии шихты с зафиксированными нарушениями состава к использованию в технологическом процессе.

Осуществить статистический контроль и регулирование работы составного отделения в более полном объеме позволяет дополнение контрольных карт средних значений контрольными картами размахов и некоторые изменения в методике их ведения.

Весьма важной является процедура определения границ контрольных карт состава шихты.

Полная формализация такой процедуры затруднительна. Поэтому процесс расчета границ должен происходить в диалоге с оператором, за которым остаются решения об исключении выбросов, проведении дополнительных серий измерений и необходимости наладки оборудования.

Блок-схема алгоритма статистического контроля состава шихты приведена на рис. 3.

Процедура ведения контрольных карт начинается с ввода текущего рецепта шихты (блок 1). Если произошла корректировка и заданные концентрации компонентов в шихте приняли новые значения, вычисляются новые допусковые границы по формулам (3.19), (3.20) (блок 5).

Отбираются, как и при определении границ, выборки проб шихты, анализируется их состав и рассчитываются выборочные средние Су' и размахи Щ (блоки 3-^5).

Начало

г- 1 -

Ввод текущего задания на состав шихты С5

-©

Расчет границ допусков КК среднего

7

Отбор выборки проб шихты

л

Анализ состава проб шихты С"1

Расчет выборочных С? и ¡V,

Сообщение о браке шихты

г- 9

Диаг ностика причин нарушений и сигнализация

10 -

Запуск процедуры перерасчета границ КК

Сигнализация нятштетшй

13 -

Запуск процедуры перерасчета границ

Рис. 3. Алгоритм статистического контроля состава пихты

Выборочные средние сравниваются с соответствующими траницами регулирования (блок 6) и допусков (блок 7), а выборочные размахи - с границами регулирования размахов (блок И). Если хотя бы одно значение выборочных средних попало за границы допусков (блок 7), партия шихты бракуется (блок 8), поскольку ввод ее в печь приведет к выходу состава стекла за допустимые пределы.

При регистрации любого нарушения границ контрольных карт средних или размахов производится диагностика причин обнаруженных нарушений технологического процесса и соответствующая сигнализация (блоки 9,12).

Для того, чтобы оператор мог эффективно принимать решение по повышению качества бутылки в работе предлагается алгоритм диагностики причин нарушения границ контрольных карт состава шихты. Этот алгоритм позволяет идентифицировать основные причины нарушений: изменения химического состава сырья и сбой в работе дозаторов.

Четвертый раздел посвящен информационной системе измерения и контроля ряда геометрических параметров стеклянной бутылки.

Одним из важнейших параметров качества стеклянной бутылки является толщина сгенок. Как уже выше отмечалось, этот параметр заложен в ГОСТ и в настоящее время контролируется либо механическим путем в лаборатории, либо индукционным методом, либо оптическим методом. На большинстве российских заводов в лаборатории бутылку разбивают и измеряют толщину стенок. В потоке, т.е. в производственном цикле эта методы использоваться не могут.

Нами принят следующий метод получеши информации о толщине стенок стеклянной бутылки (рис. 4).

В результате падения луча (рис. 4) от источника излучения (ОКГ -оптико-квантовый генератор) на объект измерения, образуется два луча:

1. отраженный от передней стенки,

2. отраженный от задней стенки в результате преломления.

Полученные лучи падают на различные фотодиоды линейиой

фото диодной матрицы.

Обработка сигналов от каждого фотодиода ведется последовательно с помощью ГОС (прибор зарядовой связи). При падении луча на фотодиод, его напряжение резко увеличивается по сравнению с пороговым. В результате получаем последовательность двух импульсов, каждый из которых расположен в интервале, соответствующем определенному фотодиоду. Расстояние от одного до другого фотодиода заранее известно. Таким образом, зная на какие фотодиоды падают лучи, можно рассчитать расстояние между точками падения лучей.

и

Рис. 4. Структурная схема системы измерения толщины стенок

Эти исследования показывают, что при постоянстве угла падения зондирующего луча на объект исследования имеет место однозначное соответствие между координатами отраженных лучей от передней и задней стенками и толщины стенки бутылки. Нами разработаны алгоритмы получения информации о толщине стенки стеклянной бутылки. Наиболее точный вариант, учитывающий возможности появления неровностей на стенках бутылки приведен на рис. 5.

На основании значений 1), Т2, и Т4 производится вычисление и в ЭВМ поступает информация о толщине стенки бутылки.

Как уже отмечалось выше, важнейшими параметрами качества являются такие геометрические параметры как: овальность корпуса и горловины бутылки; отклонение от перпендикулярности вертикальной оси бутылки относительно плоскости дна (1,5% от общей высоты бутылки по ГОСТ 10117); внутренний диаметр торловины.

Нами предлагается информационная система контроля ряда геометрических параметров стеклянной бутылки, основанная на высококачественной видеосъемке и компьютерной обработке информации на методах распознавания образов и обработки изображений.

Рис. 5. Алгоритм вычисления толщины стенки стеклянной бутылки

Наши задачи будут решаться в следующей технологической схеме (рис. 6).

Оператор качества

Рис. 6. Структурная схема установки для формирования информации о геометрических параметрах

Подсвеченная снизу бутылка снимается на видеокамеру. Полученный вид сверху вводится в компьютер, где осуществляется идентификация параметров бутылки и оценка их соответствия требуемым значениям. По результатам оцепки принимается решение о качестве, которое передается в устройство автоматической отбраковки.

К контролируемым параметрам будем относить:

1. Цилиндричность формы бутылки. Необходимо определить, является ли бутылка «круглой», т.е. выяснить степень соответствия ее поверхности прямому круговому цилиндру заданного радиуса (рис.7).

2. Соответствие формы горловины кругу. Нужно установить, является ли отверстие окружностью заданного радиуса (рис 8).

3. Концентричность горловины и корпуса. Нужно оценить, совпадают ли центры окружности горловины и окружности основания цилиндрической внешней поверхности (рис. 9).

Из полученного в качестве исходного монохромного снимка, имеющего 256 градаций серого цвета, должно быть получено бинарное изображение, имеющее 2 цвета: белый цвет фона и отверстия и черный цвет бутылки (рис.10).

Проектный габарит

Отклонение

Проектный размер

Отклонение

Центр горловины

Центр основания

тклонение

<5

Рис. 7

Рис.8

Рис. 9

256 градаций серого

Бинарное изображение

г *

А " ~ J > i4- ** * ». - 1

1 ^ . 1

"Г. 'wW. ■. л у

Пороговое

отсечение -»

Рис. 10

Бинарное изображение конструируется методом порогового отсечения. Для этого скшгаруются все пикселы исходного снимка и анализируется

значение интенсивности 1и,-л(х,у) в каждом из них (х, у - координаты пиксела). После сравнения с заданным порогом 1тр пикселу присваивается

новое значение 1 «о,( х,у )\

• •

* 255, если hex > I пор (белый цвет фона),

Iuc*(x,yJ =

0, если I исх — J пор (черный цвет объема). Дальнейшая обработка осуществляется над бинарным изображением. Таким образом, основываясь на этих научных положениях мы можем предложить следующую блок-схему решения задачи контроля геометрических размеров бутылки (рис. 11).

Исходное монохромное изображение

Алгоритм порогового отсечения

Бинарное изображение

Алгоритм построения контуров

Поиск границы объекта

Прослеживание границы объекта

Полигональная аппроксимация границы объекта

Полигональное представление границ объекта: внешний и внутренний многоугольники, аппроксимирующие основание цилиндра и отверстия горловины

I ш

Алгоритм определения формы внешнего и внутреннего контуров объекта (идентификация)

I ~

хш уц - координаты центра цилиндра, хг, Уг~ координаты

центра отверстия горловины +

Алгоритм оценки соответствия параметров объекта требуемым значениям

Решение: соответствует или пет (брак)

Рис. 11. Блок-схема контроля геометрических размеров бутылки

Алгоритм построения контуров может рассматриваться как задача построения непрерывного скелета для растрового бинарного изображения. Предлагаемый подход включает аппроксимацию исходного растрового образа полигональной областью с непрерывной границей (оконтуривание).

Оконтуривание состоит в нахождении замкнутых ломаных минимальной длины, разделяющих все пары разноцветных смежных точек растра и не разделяющих пары одноцветных смежных точек.

На рис. 12 приведен пример, иллюстрирующий конечный результат работы алгоритма оконтуривания.

Результатом аппроксимации являются два многоугольника, соответствующие внешней и внутренней границе кольца:

Рис. 12

5/,..., «V - внешняя граница 5, = (х, ,у), I = 0, ..,п, (¡о, ..., ^ - внутреняя граница у = (х, ] = 0,... ,п. Если (8о,-, Бц) - многоугольник, а Л - радиус круга. Найдем центр круга (С = х, у) такого, чтобы сумма квадратов

отклонений вершин многоугольника от окружности радиуса ^ с центром в

С была наименьшей.

-^тт , (4)

,=0 Х " *-У

где С) — расстояние в евклидовой метрике

В результате решения задачи (4) получаем центр круга (хч, Уц) наилучшего приближения для внешней границы кольца (основания цилиндра), аналогично находим центр круга (хг, уг) наилучшего приближения для внутреннего круга кольца горловины. Центры кругов Сц~(хц, у^ и СТ=-(хг, уг) являются результатом работы алгоритма.

Проверка соответствия круговой формы отверстия горловины выполняется аналогично и состоит в вычислении максимального отклонения фактического отверстия от проектного круга:

Аг = max \h-d(tJtC3)-r\ = max Jft• *J(xj -xr {у, ~УгУ ~r|•

Если Ar < Сг, то горловое отверстие считается правильным, иначе нет.

Проверка концентричности кругов состоит в вычислении величины отклонения центров кругов друг от друга:

Если Лк < 5, то бутылка хорошая, иначе - брак.

На основании рассмотренного метода и алгоритма разработана компьютерная программа отбраковки некачественных бутылок.

В пятом разделе рассматриваются методические вопросы построения системы обучения операторов контроля качества стеклянной бутылки. Анализ системы контроля качества и функций человека оператора в этой системе позволяет сделать вывод, что в деятельности операторов контроля качества ведущее место должны занимать адаптивно-ситуационные методы, которые являются методической составляющей такой системы. В круг задач оператора качества входит отбраковка дефектных изделий и выявление причин брака, взаимосвязи между возмущающими факторами па разных участках технологического процесса. Принимается, что

- параметры статистического регулирования и контроля конкретного технологического процесса производства бутылок известны и их ветчины установлены как по оптимальному значению номиналов, так и по допуску, что гарантирует налаженное функционирование производства;

- внешние и внутренние возмущения, образующие совокупность неслучайных факторов, изучены достаточно полно и согласно им разработал комплект схематизировашшх (типовых) вариантов технологических ситуаций, позволяющих путем сопоставления с реальными результатами, диагностировать и корректировать состояние технологического процесса в целом. Комплекс возможных технологических ситуаций по каждому случаю содержит соответствующий пример с указанием на источник возмущений с приложенными иллюстрациями в виде контрольной карты, кривых функции распределешш и плотности функции распределения значений измеряемого параметра и его отклонения то каждой выборке отдельно и всей партии изделий в целом. Предполагается использование вероятностной сетки для оценки нормальности распределения и выявления факторов, приводящих к отклонению от нормального распределения.

Оператор в процессе обучения приобретает опыт анализа ситуаций и принятия решения путем сопоставления типовой, схематизированной, и

"реальной" (подыгрываемой) контрольных карт, а также путем анализа соответствующей кривой плотности функции распределения отклонений от номинальных значений.

Качественные признаки контроля качества изделия в рассматриваемом технологическом процессе используются при выполнении следующих операций контроля на автоматических линиях:

- проверки на прочность изделия,

- контроля поверхности горловины бутылки,

- контроля "посечки" (наличия трещин в горловине бутылки).

Количественные признаки качества изделия в рассматриваемом

технологическом процессе проверяются на автоматических линиях контроля: толщины стенок бутылки, внутреннего диаметра горловины бутылки, диаметра бортика на горловине бутылки, наружного диаметра стеклянных цшпшдров-заготовок, соосности цилиндра и горловины бутылки, овальности корпуса и горловины, отклонения от перпендикулярности вертикальной оси бутылки относительно плоскости дна, и т.д.

Типовая ситуация представлена на рис. 13.

ЧЫх)

ГчК (н)

Рис. 13. Контрольная карта и плотность функции распределения налаженного технологического процесса

Как видно из рис. 13 при отсутствии внешних возмущений, превышающих допустимые пределы отклонений, контролируемый параметр подчиняется нормальному закону распределения. Приведенная контрольная карта включена в комплект типовых ситуаций в качестве одной из реализаций налаженного технологического процесса.

Любые отклонения от нормального закона распределения свидетельствуют о воздействии на процесс неслучайного фактора, являющегося причиной нарушения нормального функционирования реального технологического процесса на начальных, промежуточных и конечных его стадиях. Этот неслучайный фактор должен быть обнаружен оператором контроля качества в процессе обучения путем сопоставления

контрольных карт комплекта типовых контрольных карт и контрольных карт реального технологического процесса.

Рис. 14. Контрольная карта и плотность функции распределения

технологического процесса, разлаженног о за счет скачкообразного изменения концентраций одного или нескольких компонентов

Предлагается метод формирования комплекса моделей типовых производственных ситуаций технологического процесса изготовления бутылок путем автоматического ввода специфических для каждой ситуации отклонений от налаженного процесса.

При построении модели можно пользоваться как методом «обучение с учителем», так и методом «обучение без учителя». Однако представляется удобным применение некоторого комбинированного метода. Так как принятая классификация представляет собой готовые классы производственных ситуаций, то модель отклонений от производственной ситуации должна описывать как эти классы, так и создавать новые при необходимости.

В таком случае алгоритм работы с данной моделью будет выглядеть как показано на рис. 15.

Рассмотренная методика обучения оператора контроля качества основана на наглядном представлении различных производственных ситуаций и обеспечивает ускоренную адаптацию оператора к своевременному выявлению тенденции появления продукции плохого качества и причин, вызывающих эти явления.

Рис. 15. Блок-схема анализа модели отклонений от нормальной ситуации

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Эффективность производства стеклянной бутылки существенно зависит от качества продукции, а следовательно, от системы контроля качества.

2. К первоочередным задачам контроля качества стеклянной бутылки относится статистический контроль химического состава стекольной шихты, геометрические размеры стеклянной бутылки (толщина стенок, несоосность

горловины и дна, размер горловины и т.д.), система обучения оператора контроля качества.

3. Наглядным представлением формирования параметров контроля качества для создания автоматизированной системы контроля является информационно-логическая схема контроля качества стеклянной бутылки.

4. Автоматизированная система контроля качества стеклянной бутылки представляет собой многоуровневую систему.

5. Выявлены основные факторы, вызывающие отклонения химического состава стекольной шихты от заданного значения, проанализированы характер этих отклонений и их влияние на отклонения химического состава и его дозирующих свойств.

6. Предложен критерий качества шихты, основанный на сопоставление текущего состава шихты с границами котрольных карт, в соответствии с которым стекольную шихту предлагается делить на три категории: нормальная, ограниченно годная и брак.

7. Разработаны алгоритмы статистического кошроля состава шихты на базе контрольных карт, позволяющие осуществлять диагностику качества шихты и причин нарушений границ контрольных карт для идентификации основных причин нарушений.

8. Предложена система измерения и контроля толщины стеклянной бутылки, устанавливаемая перед печыо отжига, что даег возможность экономить энергоресурсы и своевременно заменять изношенные формы.

9. Система формирования первичной информации для автоматизированного контроля толщины стенок стеклянной бутылки состоит из оптического устройства измерения толщины и программируемого микропроцессорного устройства обработки сигнала.

10. Информация о толщине стенок стеклянной бутылки формируется на этапе транспортировки бутылок в печь отжига и используется для статистического контроля у оператора качества, а так же для автоматической отбраковки некачественных бутылок.

11. Разработана оптическая система кошроля ряда геометрических параметров стеклянной бутылки - несоосности горловины и дна бутылки, диаметра горловины, овальности корпуса и горловины бутылки. Система представляет собой алгоритм вычисления геометрических параметров, построенный на основе теории распознавания образов и обработки изображений, полученных видеосистемой в технологическом потоке производства стеклянной бутылки.

12. Оператор в процессе обучения приобретает опыт апализа ситуаций и принятия решения путем сопоставления типовой и реальной контрольных карт, а так же путем анализа соответствующей кривой плотности функции распределения отклонений от номинальных значений.

13. Предложенный метод формования комплекта моделей и анализ моделей отклонения от нормальной ситуации обеспечивают ускоренную адаптацию оператора к своевременному выявлению тенденции появления продукции плохого качества и причин, вызывающих эти явления.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Марголис Б.И., Фади Шараф, Дмитриев Г. А. Моделирование теплофизических, механических и оптических свойств стекла по его химическому составу // Сб. научных трудов «Программные и технические средства медико-биологических и технических систем». Тверь, 1998.

2. Дмитриев Г.А., Марголис Б.И., Фади Шараф Многоуровневая система котроля и управления производством стеклоизделий // Программные продукты и системы. № 2, 1999.

3. Шараф Фади, Шичков A.B. Передача оператору информации о качестве полых стеклоизделий. Кувейт: Инженерный журнал № 1, 1999.

4. Шараф Ф. Некоторые проблемы термообработки при выработке стеклоизделий И Сб. научных трудов «Повышение эффективности теплообменных процессов и систем». Вологда, 2000.

5. Г.А.Дмитриев, А.А.Дмитрюк, Б.И.Марголис, А.В.Шичков, Фади Шараф Моделирование и аспекты автоматизации температурных режимов воздействия на аморфные структуры // Сб. научных трудов «Проектирование технических и медико-биологических систем». Тверь, 2000.

6. Фади Шараф Статистический контроль состава шихты в производстве стеклянной бутылки // Сб. научных трудов «Проектирование технических и медико-биологических систем». Тверь, 2000.

1. ВВЕДЕНИЕ.

2. КАЧЕСТВО СТЕКЛЯННОЙ БУТЫЖИ.

2.1. Производство стеклянной бутылки как объект контроля.

2.2. Анализ показателей качества в производстве стеклянной бутылки.

2.3. Структура автоматизированной системы контроля качества стеклянной бутылки.

2.4. Постановка задач исследования.

3. СТАТИСТИЧЕСКИЙ КОНТРОЛЬ ХИМИЧЕСКОГО СОСТАВА СТЕКОЛЬНОЙ ШИХТЫ.

3.1. Анализ динамики изменений химического состава стекольной шихты.

3.2. Критерии оценки качества шихты.

3.3. Статистический контроль химического состава шихты методом контрольных карт.•.

3.4. Диагностика причин нарушений границ контрольных карт.

4. ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ИЗМЕРЕНИЯ И КОНТРОЛЯ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ СТЕКЛЯННОЙ БУТЫЛКИ.

4.1. Формирование информации о толщине стенок стеклянной бутылки.

4.2. Оптическая система контроля ряда геометрических параметров стеклянной бутылки.

5. СИСТЕМА ОБУЧЕНИЯ ОПЕРАТОРОВ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА СТЕКЛЯННОЙ БУТЫЛКИ.

5.1. Место оператора в современных системах человек - машина.

5.2 Основы построения обучающей программы.

5.3. Количественные признаки качества налаженного технологического процесса.

5.4. Количественные признаки качества разлаженного технологического процесса.

5.5. разработка комплекса моделей типовых производственных ситуаций.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ.

Актуальность проблемы. Проблема качества продукции в стеклотарной промышленности в настоящее время как никогда имеет огромное значение. И особенно это касается производства стеклянной бутылки, объем производства которой в России составляет около 1800 млн. штук в год в 0,5 л. исчислении. Для обеспечения потребностей производителей алкогольных и безалкогольных напитков необходимо примерно 3800 млн. штук бутылок в год. В последние годы в 3-5 раз уменьшилось поступление на российский рынок напитков из-за рубежа, что привело к увеличению в 2 раза загрузки российских заводов. Однако качество российской стеклянной бутылки как по внешнему виду, так и по параметрам в соответствии с ГОСТ остается низким (на некоторых заводах бывают случаи, когда до 30 % выпускаемой стеклянной бутылки не соответствует ГОСТ). И кроме плохого качества сырья и низкого уровня оборудования огромную роль играет отсутствие на заводах полноценных систем контроля качества. По данным стекольных фирм США использование таких систем (измерение геометрических параметров стеклянной бутылки) на 5 % увеличивает выход кондиционной продукции. В России серийно в настоящее время не выпускается ни в целом систем контроля качества стеклянной бутылки, ни отдельных систем формирования информации об отдельных параметрах качества. Поэтому разработка информационной системы контроля качества для формирования и передачи оператору информации о качестве сырья и таких параметров как толщина стенок бутылки, несоосность горловины и дна бутылки, а также системы обучения оператора является весьма актуальной.

Цель и задачи работы. Создание автоматизированной системы контроля качества стеклянной бутылки для повышения эффективности производства. Исходя из этой цели нами разрабатывались следующие задачи: разработка информационно-логической схемы и автоматизированной системы контроля качества стеклянной бутылки, комплекс алгоритмов статистического контроля химического состава стекольной шихты, разработка информационной системы измерения и контроля ряда геометрических параметров стеклянной бутылки, таких как толщина стенок, несоосность дна и горловины, размер горловины и корпуса, разработка систебмы обучения операторов контроля качества стеклянной бутылки. Научная новизна работы.

1. Разработка информационно-логической схемы контроля качества стеклянной бутылки.

2. Разработан ряд алгоритмов статистического контроля химического состава стекольной шихты в производстве стеклянной бутылки.

3. Разработан оптический метод получения информации о толщине стенок стеклянной бутылки и алгоритмы обработки такой информации для контроля качества.

4. Разработан оптический метод на основе теории обработки изображений и распознавания образов для получения информации о несоосности горловины и дна бутылки, размере горловины и размере корпуса бутылки.

5. Разработаны методические вопросы системы обучения оператора контроля качества стеклянной бутылки.

Практическая значимость работы. Разработанные принципы построения информационной системы контроля качества стеклянной бутылки, методы измерения и алгоритмы обработки информации позволяют реализовать эти системы на многочисленных заводах в России, что значительно повышают их эффективность.

Разработанные методы получения информации о толщине стенок, несоосности горловины и дна стеклянной бутылки дают возможность изготавливать такие системы для заводов, а их реализация на лазерных устройствах и микропроцессорной технике обработки информации делают их быстродействующими, высокоточными и конкурентноспособными по сравнению с лучшими зарубежными аналогами.

Разработанная система обучения операторов контроля качества стеклянной бутылки имеет практическую направленность и большие перспективы в улучшении деятельности операторов качества на заводах по производству стеклотары.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Эффективность производства стеклянной бутылки существенно зависит от качества продукции, а следовательно, от системы контроля качества.

2. К первоочередным задачам контроля качества стеклянной бутылки относится статистический контроль химического состава стекольной шихты, геометрические размеры стеклянной бутылки (толщина стенок, несоосность горловины и дна, размер горловины и т.д.), система обучения оператора контроля качества.

3. Наглядным представлением формирования параметров контроля качества для создания автоматизированной системы контроля является информационно-логическая схема контроля качества стеклянной бутылки.

4. Автоматизированная система контроля качества стеклянной бутылки представляет собой многоуровневую систему.

5. Выявлены основные факторы, вызывающие отклонения химического состава стекольной шихты от заданного значения, проанализированы характер этих отклонений и их влияние на отклонения химического состава и его дозирующих свойств.

6. Проделан сравнительный анализ существующих критериев качества шихты. Предложен критерий качества шихты, основанный на сопоставление текущего состава шихты с границами контрольных карт. В соответствии с этим критерием стекольную шихту предлагается делить на три категории: нормальная, ограниченно годная и брак.

7. Разработаны алгоритмы статистического контроля состава шихты на базе контрольных карт, позволяющие осуществлять диагностику качества шихты, и диагностики причин нарушений границ контрольных карт для идентификации основных причин нарушений.

8. Предложена система измерения и контроля толщины стеклянной бутылки, устанавливаемая перед печью отжига, что дает возможность экономить энергоресурсы и своевременно заменять изношенные формы.

9. Система формирования первичной информации для автоматизированного контроля толщины стенок стеклянной бутылки состоит из оптического устройства измерения толщины и программируемого микропроцессорного устройства обработки сигнала.

10. Информация о толщине стенок стеклянной бутылки формируется на этапе транспортировки бутылок в печь отжига и используется для статистического контроля у оператора качества, а так же для автоматической отбраковки некачественных бутылок.

11. Разработана оптическая система контроля ряда геометрических параметров стеклянной бутылки - неоосности горловины и дна бутылки, диаметра горловины, овальности корпуса и горловины бутылки. Система представляет собой алгоритм вычисления геометрических параметров, построенный на основе теории распознавания образов и обработки изображений, полученных видеосистемой в технологическом потоке производства стеклянной бутылки.

12. В деятельности операторов контроля качества ведущее место занимают адаптивно-ситуационные методы, которые являются методической составляющей системы обучения оператора контроля качества.

13. Оператор в процессе обучения приобретает опыт анализа ситуаций и принятия решения путем сопоставления типовой и реальной контрольных карт, а так же путем анализа соответствующей кривой плотности функции распределения отклонений от номинальных значений.

14. Предложен метод формирования комплекса моделей типовых производственных ситуаций технологического процесса изготовления стеклянной бутылки путем автоматического ввода специфических для каждой ситуации отклонений от налаженного процесса.

15. Предложенный метод формования комплекта моделей и анализ моделей отклонения от нормальной ситуации обеспечивают ускоренную адаптацию оператора к своевременному выявлению тенденции появления продукции плохого качества и причин, вызывающих эти явления.

1. Авах Ю.А. Универсальные машины автоматического контроля: (Экономическая эффективность и основные устройства). М.: Энергия, 1976,- 145с.

2. Андрианов Ю.М. Квалиметрические аспекты управления качеством новой техники. Л.:ЛГУ, 1983. - 288 с.

3. Блинов И.Н. Автоматический контроль систем управления. Л.: Энергия, 1968.- 152 с.

4. Бутылка стеклянная для напитка «Кока-кола». Технические условия ТУ 21-074.2-76-95. 1995.

5. Бутылки стеклянные для пищевых жидкостей. Технические условия ГОСТ 10117-91. ИПК Издательство стандартов. Москва.

6. Дунаев И.М. Организация проектирования системы технического контроля. -М.: Машиностроение, 1981. 191 с.

7. Глудкин О.П. Всеобщее управление качеством: учебник для студентов инж. и эконом, спец. ВУЗов. М.: Радио и связь, 1999. - 599 с.

8. Все о качестве: Зарубежный опыт / Сост. Г.Е.Герасимова. М.: НТК «Трек», 1994. - 22с. (Вып.З Обучение по качеству).

9. Вагнер Н. Основы исследования операций. В 3-х томах. М.: Мир, 1973.

10. Гнедов Г.М., Кудрявцев В.Б. Основы автоматизации систем контроля и управления .Конспект лекций. -Л.: ЛВИКА им. А.Ф.Можайского, 1965. -380 с.

11. Все о качестве: Зарубежный опыт /Сост. Г.Е.Герасимова. М.: НТК «Трек», 1993. - 28с. (Вып.2 Высший уровень руководства и качества).

12. Дмитриев Г.А. и др. Многоуровневая система контроля и управления производством стеклоизделий // Программные продукты и системы. 1999. -№ 2. с. 37-39.

13. Все о качестве: Зарубежный опыт / Сост. Г.Е.Герасимова. М.: НТК «Трек», 1993. - 16 с. (Вып. 1 Контроль производственного процесса).

14. Жданов B.C. Статистические методы проектирования автоматизированных систем централизованного контроля и управления. М.: Энергия, 1976. - 64 с.

15. Завадский П.И. и др. Автоматизированная система контроля объектов тепловодоснабжения и электрических систем и управления ими. // Приборы и системы управления. 1999. № 1. С. 19-21.

16. Краницкий H.A. и др. Автоматизированные системы. М.: Наука, 1982.

17. Касаткин A.C. Эффективность автоматизированных систем контроля. -М.: Энергия, 1975.-87 с.

18. Круглов М.Г. Менеджмент систем качества: Учеб. пос. для студентов, обуч. по направлению «Метрология, стандартизация и сертификация». -М.: ИПК издательство стандартов, 1997. 367 с.

19. Клюев A.C. Техника чтения схем автоматического контроля. М.: Энергоиздат, 1983. - 376 с.

20. Ласковенко Н.Г. Контроль стекломассы в процессе ее охлаждения в отливках. Диссертация к.т.н., 05.11.13, Томск, 1991.

21. Линдли Р. Обработка изображений на СИ. М.: Мир ПК, 1994.

22. Новичков Б.М. Математические модели, методология и программное обеспечение системы автоматизированного контроля чистоты авиационного топлива // Автоматизация и современная технология, 1998.-№ 11. С 2-5.

23. Программное средство экспертизы качества изделий и систем. Методика пользования: АН БССР институт технологической кибернетики. Минск, 1989.-28 с.

24. Подлесный Н.И., Рубанов В.Г. Элементы систем автоматического управления и контроля. Киев: Высшая школа, 1991. 464 с.

25. Проектирование и техническая поддержка автоматизированных комплексов: Межвузовский научный сборник /Саратовский государственный технический университет. Саратов: Издательство СГТУ, 1995.- 116 с.

26. Райкон A.JI. Контроль качества с экономической корректировкой плана, М.: Издательство стандартов, 1990. - 171 с.

27. Рудаков Петр. Автоматизация производства стеклотрубок с использованием качественной информации. Диссертация к.т.н, Ташкент, 1986.

28. Сорока В.Н. Организация программных средств автоматизированной системы контроля аварийного состояния насосных станций // Приборы и системы управления, 1999. № 1. С. 17-19.

29. Сейфи Т.Ф. Система КАМАРСПИ гарантия высокого качества. - М.: Стандартиздат, 1968. - 447 с.

30. Система качества: Сб. норматив. метод, док: ГОСТ 40.9001-88 - ГОСТ 40.9003-88: Рек. по применению ГОСТов. - М.: Издательство стандартов, 1989. - 119 с.

31. Сагунов В.И., Ломакина Л.С. Контролепригодность структурно-связанных систем. -М.: Энергоатомиздат, 1990. 110 с.

32. Ханенко В.Н. Информационные системы. Ленинград: Машиностроение, 1988.

33. Хапусов В.Г. Экспериментально-статистическое исследование, прогноз и управление объектами с распределенными запаздываниями (на примере процесса производства стеклотарных изделий). Диссертация к.т.н., Фрунзе, 1986.

34. Шенброт И.М. Машины централизованного контроля. М.-Л.: Энергия, 1966.- 192 с.

35. Автоматическая система регулирования температуры ванной стекловаренной печи / Р.И.Макаров, Н.В.Луговой, Б.В.Жбанов и др. // Стекло и керамика. 1978. - № 10.

36. Базара М., Шетти К. Нелинейное программирование. Теория и алгоритмы: Пер. с англ. М.: Мир, 1982.

37. Бабе Б. Просто и ясно о Borland С++. М.: Бином, 1996.

38. Банди Б. Основы линейного программирования: Пер. с англ. М.:Радио и связь, 1989.

39. Бородюк В.П. Лецний Э.К. Статистическое описание промышленных объектов. -М.: Энергия, 1971.

40. Бирюков В.П. Алгоритм расчета шихты методом Зейделя // Стекло и керамика. 1987. - № 7.

41. Дмитриев Г.А. Комиссарчик В.Ф. Многомерная дискретная система стабилизации с прогнозом регулируемых переменных // Автоматика. -1987. -№ 1.

42. Дюк В.А., Мирошников А.И. Эволюция 81а1^арЫс5 // Мир ПК. 1995. -№ 12.

43. Дюк В. Обработка данных на ПК в примерах. СПб.: Питер, 1997.

44. Живоглядов В.П., Филатов Н.М. Автоматизированный выбор интервалов квантования по времени и оптимизация распределения ресурсов системы контроля в АСУ ТП приготовления смесей: Сб. Автоматизация проектирования АСУ ТП, Фрунзе, 1986.

45. Казаков В.Н. Статистическое и информационное моделирование процессов подготовки сырья для производства стекольной шихты и построение систем управления. Диссертация к.т.н., 05.13.06., Москва, 1980.

46. Кенделл В. Временные ряды. М.: Финансы и статистика, 1981.

47. Комиссарчик В.Ф., Опарин К.Ю. Выбор наилучшего уравнения регрессии при исследовании зависимостей «состав-свойства» тарного стекла. // Сборник научных трудов, ТГТУ, Тверь, 1998.

48. Комиссарчик В.Ф., Опарин К.Ю. Зависимости «состав-свойства» для тарного стекла. // Сборник научных трудов молодых ученых, ТГТУ, Тверь, 1991.

49. Комиссарчик В.Ф., Юрков Л.Ф. Стабилизация физических свойств электровакуумных стекол. М.: Изд-во МПИ «Мир книги», 1992.

50. Кучеров О.Ф., Маневич В.Е., Клименко В.В. Автоматизированные системы управления производством стекла. Д.: Стройиздат, 1980.

51. Фукуната К. Введение в статистическую теорию распознавания образов. -М.: Наука, 1979.

52. Мер док Дж. Контрольные карты. М.: Финансы и статистика, 1986. -151 с.

53. Макаров Р.И., Дубов И.Р. Алгоритмы прогнозирования в задачах АСУ ТП стекольных производств // Стекло и керамика, 1989. № 9.

54. Нейман В.Г. Решение научных, инженерных и экономических задач с помощью 111111 Statgraphics. М.: МП Память, 1993.

55. Опарин К.Ю. Применение операции цензурирования данных при получении функциональной зависимости «состав-свойства» тарного стекла ЗТ-1. // Сборник научных трудов молодых ученых, ТГТУ, Тверь, 1999.

56. Опарин К.Ю. Исследование зависимостей «состав-свойства» для тарного стекла с помощью вычислительного эксперимента. // Тез. доклада научн. техн. конф. ТГТУ, Тверь, 1996.

57. Елисеева И.И., Рукавишников В.О. Группировка, корреляция, распознавание образов. -М.: Статистика, 1977.

58. Павлушкин Н.М., Сентюрин Г.Г., Ходаковская Р.Я. Практикум по технологии стекла и металлов. М.: Госстройиздат, 1970.

59. Панкова H.A., Михайленко Н.Ю. Стекольная шихта и практика ее приготовления: Учебное пособие / РХТУ им. Д.И.Менделеева. М., 1997.

60. Батищев Д.И. методы оптимального проектирования. М.: Радио и связь, 1984.

61. Першин Н.В., Мосичев В.И. Некоторые особенности планирования оптимальных систем градуировочных образцов для рентгено-спектрального анализа многокомпонентных материалов. Заводская лаборатория, 1983. - № 12. С. 34-39.

62. Правила технической эксплуатации заводов сортовой посуды / Минпромстройматериалов СССР. -М., 1981.

63. Першин M.J1. Динамика изменений химического состава материалов в производстве стекольной шихты и разработка системы его контроля: Диссертация к.т.н., 05.17.11., Москва, 1987.

64. Реклейтис Г., Рейвиндран А., Регсдел К. Оптимизация в технике: В 2х кн. -М.: Мир, 1986.

65. Соркина А.Е. Разработка способов стабилизации химического состава стекольной шихты на критериальной основе / автореферат дисс., канд.техн.наук. -М., 1983. 16 с.

66. Статистические методы контроля качества продукции / Ноулер Л., Хауэлл Дж., Голд Б. и др. М.: Изд-во стандартов, 1989. - 96 с.

67. Стрейц В. Метод пространства состояний в теории дискретных линейных систем управления: Под ред. Цыпкина, М.: Наука, 1985.

68. Тюрин Ю.И., Макаров A.A. Статистический анализ на компьютере / Под ред. В.Э.Фигурнова, М.: Инфра-М, 1998.

69. Taxa X. Введение в исследование операций: В 2х книгах. Пер. с англ. -М.: Мир, 1985.

70. Тыкачинский И.Д., Требушенко Л.А. пакет прикладных программ для информационно-поисковой системы «состав-ствойства» стекол. -Автоматизированные системы управления в производстве строительного стекла. -М., 1982.

71. Управление процессом стекловарения с использованием ЭВМ / В.Ф.Жирков, Р.И.Макаров, В.Ф.Романов и др. // Контроль в производстве стекла: Межвуз. сб. науч. трудов, Рязань, 1976.

72. Хишмельблоу Д. Обнаружение и диагностика неполадок в химических процессах Л.: Химия, 1983. - 352 с.

73. Чуев Ю.В., Михайлов Ю.Б., Кузьмин В.И. Прогнозирование количественных характеристик процессов. -М.: Сов. Радио, 1975.

74. Шелюбский В.И. Контроль однородности и постоянства состава стекла. -М.: Стройиздат, 1990.

75. Шелюбский В.И. Физические методы контроля постоянства состава стекла / ВНИИНТИ и ЭПСМ. М., 1970.

76. Шилдт Г. Программирование на С и С++ для Windows'95. Киев: BHV, 1996.

77. Шуп Т. Прикладные численные методы в физике и технике. М.: Высш.шк., 1990.

78. Щукин B.C. Исследование технического процесса изготовления стекольной шихты и разработка мероприятий по повышению его эффективности. / Автореферат дисс., канд. техн. наук. М., 1979. -28с.

79. Softening point of glass. Standart method of testing designation // Annual book of ASTM standarts part 17. American society for testing and materials. Philadelphia. Pa., 1978.

80. OCT II 02./063-83. Стекло электровакуумное. Метод определения температуры размягчения по Литятону.

81. Knight Т.A. Glass densities by setting method Water-Bath apparaturs for productions in glass plants, American ceramic society. J., 1945, v. 28, № 11.

82. Sharp D.E. A simple expansibility test for determining the welding properties of glasses // Journal American Ceramic Society, 1921, v. 4.

83. Döring К., Pole G. Statistischer Qualitetkontrolle Bei der Erzeugung Glassschichte // Silixattechnik. 1977. № 8. - Bd. 28. - s. 251-253.

84. Верхаген К., Дейн Р., Грум Ф. Распознавание образов состояние и перспектива. М.: Радио и связь, 1985. -104с.

85. Жаров О.Н. Разработка системы автоматического управления геометрическими размерами стеклотрубок, вырабатываемых методом горизонтального вытягивания: Диссертация к.т.н., 05.13.97., Киев, 1985.

86. Ишанин Г.Г. Приемники излучения оптических и оптоэлектронных приборов. Л.: Машиностроение, 1986. - 176с

87. Клеймах Р.Я., Кудрявцев А.Н. Способ автоматического измерения разности фаз и направления колебаний световых лучей, проходящих через двупреломляющие сферы.// Труды ВНИИЭКИпродмаш, 1968., №11.

88. Препарата Ф., Шеймос М. Вычислительная геометрия: введение. М.: Мир, 1989.

89. Павлидис Т. Алгоритмы машинной графики и обработки изображений. М.: Радио и связь, 1986.

90. Распознавание, классификация, прогноз. Математические методы и их применение. М.: Наука, 1989.

91. Саркисов П.Д., Агарков A.C. Технический анализ и контроль производства стекла и изделий из него. М.: Стройиздат, 1976. - 222с.

92. Шараф Фади, Шичков A.B. Передача оператору информации о качестве полых стеклоизделий. Кувейт: Инженерный журнал №1, 1999.

93. Шикин Е.В., Боресков A.B. Компьютерная графика. М.: Диалог-МИФИ, 1995.

94. ГОСТ 7601-78. Физическая оптика, термины, буквенные обозначения основных величин. М.: Издательство стандартов, 1979. -28с.

95. Strainoptic Technologies I ns. Condensed product bulletin, CPB-2000, 1998.

96. Kirkpatrick D.G. Efficient computetion of continuous skeletons. In Proceedings of the 20th Annual. IEEE Simposium on FOCS, 1979. 18-27.

97. Fortune S.FA. Sweepline algorithm for Voronoi diagrams. Algorithmica, 2(1987), 153-174.

98. Aurenhammer, Voronoi F. diagrams a survey of a fundamental geometric data structure. ACM Computing Survtes, 23, 3(1991), 345-405.

99. Yap C.K. An О (n log n) algorithm for the Voronoi diagram of the set of simple curve segments. Discrete Compute. Geom., 2(1987), 365 393.

100. Dehne F., Klein R. The big sweep: On the power of the wavefront approach to Voronoi Diagrams. Algoritmika, 17(1997), 19 32.

101. Галактионов А.И. Представление информации оператору (Исследование деятельности человека-оператора производственных процессов). М.: Энергия, 1969.

102. Гарус М.В. Операторские и диспетчерские пункты автоматизированных систем управления предприятием. JL: Энергия, 1974. -136с.

103. Дружинин Г.В., Сергеева И.В. Качество информации. М.: Радио и связь, 1990. - 172с.

104. Зайцев B.C. Системный анализ операторской деятельности. М.: Радио и связь, 1990.-120с.

105. Исследование и моделирование деятельности человека-оператора./ под редакцией Забродина Ю.М. М.: Наука, 1981. - 149с.

106. Касаткин А.С. Эффективность автоматизированных систем контроля. -М.: Наука, 1975. 88с.

107. Краус М., Вошни Э. Измерительные информационные системы. Перевод с немецкого Чалого Е.А., Язовцева В.И. М.: Мир, 1975. 310с.

108. Крылов А.А. Человек в автоматизированной системе управления. -JL: Издательство ЛГУ, 1972. 192с.

109. Обермейер P., Маклер Ф. Современная теория управления системами и функции человека-оператора. пер.№1882. Калинин: 1970. 63с.

110. Организация взаимодействия человека с техническими средствами АСУ. В 7 кн. кн.5 Абонентские информационно-управляющие системы телеобработки данных: Практ. пособие /Галкин В.А., Кононыхин под ред. В.Н. Четверикова. М.: Высшая школа, 1990. 143с.

111. Основы построения автоматизированных систем контроля сложных объектов / Под ред. Кузнецова П.И. М.: Энергия, 1969. 480с.

112. Система «человек-машина». Термины и определения. ГОСТ 26387-84. -М.: Изд-во стандартов, 1984.

113. Системы управления, сбора, передачи и отображения информации, межвуз. сб. науч. тр. Рязань: Радиотехника Инт., 1985. 118с.

114. Факторы, влияющие на эффективность деятельности оператора. Методические указания к курсовому и дипломному проектированию. -Харьков: 1973. 108с.

115. Шенброт И.М. Централизованный контроль технологических процессов (Б-ка по автоматике. Вып. 40). JL: Госэнергоиздат, 1961. 96с.

116. Шадриков В.Д. Психология производственного обучения. Принципы и управление. Учебное пособие. М.: Ярославль: Университет, 1974. 141с.

117. Shichkov A.V., Sheyman A.A., Dmitriev G.A. Apparatus for Automatic Precise Measurement Mechanical Strain in Anisotropic Materials "MICROPOL". 9-International Conference on Glass, Hradec Kralov, CZECH Republic, May 3-4 1994.963