автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.13, диссертация на тему:Корреляционный метод и оптико-электронное средство контроля дефектов поверхностей изделий с использованием рецептивных полей



00461

На правах рукописи

/

ДОРЕНСКИЙ АЛЕКСЕЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ МЕТОД И ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННОЕ СРЕДСТВО КОНТРОЛЯ ДЕФЕКТОВ ПОВЕРХНОСТЕЙ ИЗДЕЛИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ РЕЦЕПТИВНЫХ ПОЛЕЙ

Специальность: 05.11.13 — Приборы и методы контроля природной среды, веществ, материалов и изделий

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 5 л с г;

Барнаул — 2010;

004617463

Работа выполнена в Алтайском государственном техническом университете им. И.И.Ползунова.

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор Пронин Сергей Петрович АлтГТУ им. И.И.Ползунова.

Официальные оппоненты: доктор технических наук,

Еськов Александр Васильевич

кандидат физико-математических наук, Иордан Владимир Иванович

Ведущая организация:

Национальный исследовательский Томский политехнический университет.

Защита состоится 28 декабря 2010 г. в 11-30 часов на заседании диссертационного совета Д 212.004.06 в Алтайском государственном техническом университете им. И.И.Ползунова по адресу: 656038, г.Барнаул, пр.Ленина, 46.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Алтайского государственного технического университета им. И.И.Ползунова.

Автореферат разослан 26 ноября 2010 г. Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью, просим направлять по адресу университета: 656038, г.Барнаул, прЛенина, 46.

Ученый секретарь диссертационного совета

Кривобоков Д.Е.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В промышленности существует множество поточных производств, где остро стоит вопрос автоматизированного контроля дефектов поверхностей изделий. В частности, такой задачей является контроль качества окрашенной пластиковой бутылки по дефектам ее поверхности, которые выражены в изменении оптической плотности материала изделия. Пропуск дефектов приводит к остановкам конвейерной линии, простою и, как следствие, износу механизмов привода конвейера. Поэтому контроль дефектов поверхностей является актуальной задачей.

Большую долю в решении задач контроля качества изделий на конвейерных линиях составляют оптические методы. На достоверность контроля дефектов поверхности окрашенной пластиковой бутылки существенное влияние оказывают три фактора: объемная структура изделия, высокая оптическая плотность материала и высокая скорость движения изделия на конвейере.

Наличие первого фактора требует обязательного применения проходящего через изделие светового потока. На сегодняшний день существуют зарубежные аналоги средств контроля качества поверхностей, выполненных на оптопаре, в которых используется прямой и обратный ход параллельных пучков света. Оптический сигнал в этом случае несет интегральную информацию о качестве поверхности. Однородные и неоднородные с дефектами поверхности могут давать одинаковые оптические сигналы, что ведет к снижению достоверности контроля. В рассматриваемом аспекте контроля целесообразнее применять однократное прохождение светового пучка через изделие и фиксировать его изображение многоэлементным фотоприемником.

Однако наличие второго фактора - высокой оптической плотности у изделия, приводит к значительной разности между яркостью фона и яркостью поверхности изделия. Динамический диапазон оптического сигнала на изображении поверхности изделия уменьшается, уменьшается соотношение сигнал/шум, и, как следствие, уменьшается достоверность контроля. Повышение соотношения сигнал/шум возможно с применением метода накопления кадров, но в этой ситуации начинает отрицательно влиять третий фактор. За счет движении изделия происходит смаз изображения.

Оптимальными при обнаружении сигналов на уровне шумов, считаются приемники взаимно-корреляционного типа, а также приборы на основе корреляционных методов работы. Их развитию посвящено много работ (Якушенков Ю.Г., Цапенко М.П., Грибонова Н.И., Ланге Ф и др.),

при этом корреляция сигналов производится либо во времени, либо по пространству. Однако оба варианта имеют свои недостатки. В частности при переменной скорости движения контролируемых изделий невозможно выполнить корреляцию сигналов во времени, без предварительного масштабирования. При корреляции в пространстве возникают проблемы зашумления слабого сигнала при получении единственного кадра видеокамеры.

Альтернативным вариантом корреляционного метода видится использование корреляции гистограмм яркости, полученных в ходе сканирования изделий, во время их движения на конвейере. При этом сканирование осуществляется несколькими линейными многоэлементными фотоприемниками. Множество фоточувствительных элементов (ФЧЭ) одного линейного фотоприемника можно объединить в одно рецептивное поле (РП). Все ФЧЭ рецептивного поля будут производить одновременное измерение оптического сигнала с изображения фрагмента поверхности изделия. Эта операция равносильна пространственной фильтрации, за счет чего достигается уменьшение пространственного шума. Для построения гистограммы, уровни квантования по яркости разбиты на несколько интервалов. Группа уровней яркости, которые входят в один интервал также как и ФЧЭ, которые входят в линейный фотоприемник, могут быть объединены в рецептивное поле интервала яркости, за счет чего будет достигнуто уменьшение яркостного шума.

Цель работы. Разработка корреляциогаюго метода и оптико-электрошюго средства контроля дефектов окрашенной пластиковой бутылки с использованием рецептивных полей.

Задачи исследований:

1. Выполнить аналитический обзор методов и средств оптического контроля дефектов пластиковой бутылки, рассмотреть качество пластиковой бутылки, типичные дефекты. Предложить классификацию средств оптического контроля качества изделий.

2. Разработать метод построения гистограммы яркости с использованием рецептивных полей.

3. Разработать метод контроля дефектов изделий по коэффициенту корреляции их гистограмм.

4. Разработать принцип построения оптико-электронной системы прибора контроля дефектов пластиковой бутылки, макет прибора контроля. Провести экспериментальные исследования макета прибора контроля.

Объект исследования. Процесс контроля дефектов изделия с использованием рецептивных полей.

Предмет исследования. Корреляционный метод и средство контроля дефектов поверхностей изделий с использованием рецептивных полей.

Методы исследования. В диссертационной работе использованы методы геометрической оптики, цифровой обработки сигналов, математического моделирования, математической статистики, а также обработки экспериментальных данных.

Достоверность полученных результатов подтверждается математическим моделированием режимов работы прибора контроля, численными экспериментами, корректностью постановки цели и задач исследования, метрологическими испытаниями макета прибора контроля.

На защиту выносятся результаты:

1. Метод построения гистограммы яркости с использованием рецептивных полей.

2. Метод контроля дефектов изделий по коэффициенту корреляции гистограмм.

3.Принцип построения оптико-электронной системы прибора контроля дефектов пластиковой бутылки и оптико-электронный прибор контроля дефектов по коэффициенту корреляции гистограмм с использованием рецептивных полей.

Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем.

1. Разработан метод построения гистограммы яркости изделия с использованием рецептивных полей, который осуществляет двойное преобразование сигнала, как по пространству, так и по яркости; не требует точного выбора количества интервалов разбиения гистограммы за счет перекрывающихся рецептивных полей.

2. Разработан метод контроля дефектов изделий по коэффициенту корреляции их гистограмм, который обеспечивает высокую достоверность контроля качества изделий и высокое быстродействие.

3. Разработан принцип построения оптико-электронной системы корреляционного прибора контроля дефектов окрашенной пластиковой бутылки на основе ряда линейных фотоприемников с множеством фоточувствительных элементов, который обеспечивает уменьшение шума за счет суммирования оптического сигнала с множества фоточувствительных элементов; увеличение чувствительности к дефектам заданного размера, за счет введения соразмерных дефекту рецептивных полей; расширение диапазона размеров контролируемых дефектов за счет перекрытия рецептивных полей.

Практическая полезность работы состоит в возможности применения полученных результатов в различных отраслях промышленности, где требуется оптический контроль дефектов изделий с высокой оптической

плотностью, движущихся на конвейере, а также в возможности создания более эффективных приборов оптического контроля качества изделий.

Реализация результатов. Научные результаты диссертационной работы внедрены на: ОАО "Барнаульский пивоваренный завод" для контроля дефектов и сплошного контроля качества окрашенной пластиковой бутылки на конвейерной линии; ООО "Фрактальная оптика" с целью коммерциализации приборов оптического контроля качества окрашенной пластиковой бутылки.

Апробация работы. Материалы диссертации докладывались на: 15-й Всероссийской межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов " Микроэлектроника и информатика - 2008" (г.Москва); международной научно-практической конференции "Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности - 2008, 2009" (г. Санкт-Петербург); Х1У-Й Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Современные техника и технологии -2008» (г.Томск); международной научно-технической конференции "Виртуальные и интеллектуальные системы - 2006, 2007, 2008, 2009" (г.Барнаул); одиннадцатой международной научно-технической конференции "Измерение, контроль, информатизация - 2010" (г.Барнаул), Всероссийском конкурсе "Ползуновские гранты - 2009"; Всероссийском инновационном форуме "Селигер-2010" (победитель конкурса "У.М.Н.И.К. на СТАРТ - 2010", проводимого фондом содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере).

Работа выполнена в рамках исследований по программе У.М.Н.И.К. (дог. №13/нр от «10» декабря 2008г., дог. №24/нр от 20.04.2010г., ООО "АлтайИнновация").

Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 работ, го них 7 статей, 3 из которых в журналах по Перечню ВАК, 5 докладов опубликованных в материалах всероссийских и международных конференций.

Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников из 152 наименований. Общий объем работы составляет 112 страниц машинописного текста, содержит 4 таблицы, 25 рисунков.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность проводимых исследований, сформулированы цели и задачи работы, показан объект и предмет исследований, обоснована достоверность полученных результатов,

определены научная новизна и практическая ценность результатов, представлена структура диссертационной работы, основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе выполнен аналитический обзор методов и средств контроля качества пластиковой бутылки. Рассмотрено качество пластиковой бутылки, типичные дефекты. Предложена классификация средств оптического контроля качества изделий по сложности технической и физической частей. Предложен принцип построения приборов оптического контроля, который состоит в том, что применяется оптико-электронная система (ОЭС) сканирующего типа. Сканирование организовано за счет технологического движения конвейера, в приборе вычисляется и сохраняется плотность вероятности распределения яркости по поверхности объекта контроля, получаемая в ходе сканирования изделия. Установлено, что значительную трудность в настоящее время представляет то обстоятельство, что инженеру предоставлена полная свобода выбора методов контроля дефектов, что делает необходимым совершенствование методов и средств оптического контроля дефектов пластиковой бутылки. На основе анализа приборов и методов контроля дефектов пластиковой бутылки сформулированы цель и задачи диссертационных исследований.

Во второй главе разрабатывается метод построения гистограмм яркости с использованием рецептивных полей (РП), а также метод контроля дефектов окрашенных пластиковых бутылок по коэффициенту корреляции их гистограмм.

На рис.1, показана структурная схема разложения сигнала в гистограмму яркости с использованием РП. На рисунке введены следующие обозначения: 1, 2 - линейные фотоприемники; 3, 3' -сумматор; 4, 4' - нелинейный элемент; 5, 5' - интегратор с постоянной времени т. Всего т линейных фотоприемников.

Каждый ФЧЭ в линейном фотоприемнике имеет собственный весовой коэффициент а. Множество М=а0\а)0+а,\<а,+...+ ац\тк из Л пар а,\а, составляет рецептивное поле данного линейного фотоприемника, где а, -выходной сигнал ФЧЭ, пропорциональный яркости оптического сигнала.

Коэффициенты со рецептивного поля линейного фотоприемника выбраны таким образом, что табулируют биполярную сигмоидальную функцию (1):

Благодаря этому, при засветке с одинаковой яркостью всех ФЧЭ одного линейного фотоприемника, их суммарный вклад в гистограмму

(1)

яркости будет нулевым. Таким образом, какой либо вклад в гистограмму яркости от рецептивного поля линейного фотоприменика возможен только тогда, когда его ФЧЭ засвечены с неодинаковой яркостью. Как правило, только идеальные поверхности абсолютно однородны, при этом реальная поверхность изделия в той или иной степени содержит пространственные неоднородности, что приводит к построению той или иной гистограммы яркости. Совокупность всех весовых коэффициентов названа функцией рецептивного поля.

1 2

Рис. 1. Структурная схема РП для разложения оптического сигнала в гистограмму яркости

Рецептивному полю фотоприемника в пространстве изображений соответствует некоторая область объекта контроля в пространстве предметов. Геометрический размер данной области выбран сообразно размеру контролируемой неоднородности или дефекту. Этим обеспечивается увеличение чувствительности средства контроля к дефектам заданного размера. В случае, если необходимо контролировать некоторый диапазон размеров дефектов, то данные области необходимо перекрыть между собой с некоторым коэффициентом перекрытия т].

Как известно, гистограмма яркости является интервальной оценкой плотности вероятности статистического распределения, поэтому для ее вычисления требуется разбить весь диапазон значений яркости на несколько интервалов (например к интервалов: В0,...,Вк). При этом рассчитывается частота попадания значения сигнала в данные интервалы

за время сканирования всего изделия. Принято при попадании яркости в некоторый интервал увеличивать частоту попаданий в данный интервал на единицу. В нашем случае каждый ФЧЭ в рецептивном поле линейного фотоприемника имеет свой коэффициент со, который в свою очередь и задает величину прибавки, на которую частота попаданий сигнала в данный интервал увеличивает свое значение. Кроме того, для каждого значения яркости внутри одного интервала Вк задан свой весовой коэффициент ус. При этом частота попаданий сигнала в данный интервал яркости рассчитывается как сумма произведений й),у, для всех ФЧЭ линейного фотоприемника, если их яркости входят в данный интервал яркости ai е Вс:

5-=Уй)У.| (2)

Совокупность весовых коэффициентов у0,ус названа функцией рецептивного поля интервала яркости и также табулирует биполярную сигмоидальную функцию. Благодаря этому, при засветке фоточувствительных элементов линейного фотоприемника статистически равномерно-пёстрым сигналом - вклад в гистограмму яркости также окажется нулевым, как и в случае, когда засветка была пространственно однородной.

Таким образом, разработанный метод построения гистограммы осуществляет двойное преобразование сигнала, как по пространству, так и по яркости.

Элемент гистограммы С<.„, вычисляется за время, задаваемое постоянной интегрирования г как:

= (з)

т

где - нелинейная функция; т - номер линейного фотоприемника, с -номер интервала яркости.

Для вычисления меры близости двух гистограмм предложено использовать коэффициент корреляции, который через энергетические соотношения гистограмм запишется как:

С(С„С2) = 1^==, (4)

где Ьщ - энергия гистограммы объекта контроля, Ь^ - энергия гистограммы эталонного объекта, Ьдпи, - общая энергия гистограмм.

Таким образом, коэффициент корреляции С(0ь02) является величиной, отражающей меру годности изделия, тогда как величина е= 1 -С(С\,С2) отображает меру негодности изделия (меру дефектности). Функция разбраковки /'-того изделия на годное\негодное имеет вид:

\Щ>с

10; С^ < С

(5)

где С - граница разделения классов, которая рассчитывается при

обучении. В идеальном случае С = 0,5 .

Критерий достоверности контроля для годных изделий запишется как

(6)

сср-з<х>с,

для негодных изделий С +Зсг<С.

(7)

где Сср. - среднее значение для распределения объектов одного класса, а -среднеквадратическое отклонение для данного класса объектов.

Для аналоговой реализации процесса вычисления гистограммы яркости предложена схема, представленная на рис.2.

Рис. 2. Структурная схема системы рецептивных полей

На рис.2 обозначены: 1, 2, 3 - фоточувствительные элементы (ФЧЭ) линейного фотоприемника 15, составляющие его рецептивное поле; 15, 16 - линейные фотоприемники; 4 - мультиплексор, организующий разночастотный опрос ФЧЭ (развертку); 5, 6, 7 - дифференциальные усилители с функцией /Г(£/<Г^)=/Г(Д(/), описывающейу'-ое РП по яркости с центром в Ц, где Л (У - отклонение от центра поля; 17 - модуль

разложения сигнала по интервалам яркости, образованный разностными усилителями; 8, 9, 10 - нелинейные элементы; 11, 12, 13 - интеграторы с постоянной времени интегрирования г, в которых накапливаются частоты гистограммы ; 14 - гистограмма яркости.

Данная схема позволяет ускорить процесс вычисления гистограммы, без использования программных средств.

Разработанная оптико-электронная система, основанная на перекрытии пространственных рецептивных полей фотоприемников, приведена на рис.3.

Для оценки перекрытия РП введен коэффициент перекрытия для РП прямоугольной формы г[(£,,ос):

да

где 50бщ(/.,а) - площадь перекрытия двух рецептивных полей, 5'ф(£,а) -

Семейство графиков зависимости коэффициента перекрытия г)(1,а) от расстояния Ь для различных апертурных углов линз , представлен на рис.4.

Рабочий диапазон размеров оптико-электронной системы составляет не более 0,5 м между приемниками и объектом контроля.

В третьей главе выполнено исследование параметров метода и прибора контроля для обеспечения высокой чувствительности к дефектам изделий с использованием математической модели прибора в среде МаЛСас!.

Для эксперимента были заданы три объекта контроля, два из которых содержат типичные дефекты: годная бутылка (партия №1, не содержит дефекта) - дефект мутной горловины, коробления, серебристой поверхности основания - О; видимый дефект, подгорание - Л.

На рис.5, представлены основные результаты исследований в виде функции коэффициента корреляции гистограмм от варианта комбинации ЛЗД для исследуемых объектов контроля, где N - количество фотоприемников, Я - количество фоточувствительных элементов в составе фотоприемника: а) без группировки в рецептивные поля; б) при рецептивных полях с сигмоидальной функцией, т} = 0; в) при рецептивных полях с сигмоидальной функцией, г} = 0,2; г) при рецептивных полях с сигмоидальной функцией, г) = 0,4.

В результате исследований установлено, что:

1. Группировка фоточувствительных элементов в рецептивные поля при единичной функции рецептивного поля не изменяет чувствительность математической модели к дефектам изделий, по сравнению со случаем, когда группировка не используется;

2. Введение рецептивных полей без перекрытия с сигмоидальной функцией приводит к увеличению чувствительности к дефектам яркости в 2,43 раза, к дефектам геометрической формы с размером 10 мм в 7,5 раза. Изменение размеров дефекта в большую или меньшую сторону ведет к уменьшению чувствительности.

3. Перекрытие рецептивных полей при коэффициенте перекрытия т) = 0,2 приводит к расширению диапазона размеров контролируемых

дефектов от 2,5 мм до 20 мм. В данном диапазоне чувствительность остается постоянной.

4. Сильное перекрытие рецептивных полей при коэффициенте перекрытия т] = 0,4 приводит к уменьшению чувствительности в области малого пространственного разрешения, однако при этом наблюдается монотонное увеличение чувствительности при увеличении количества фотоприемников.

5. При реализации прибора контроля дефектов пластиковой бутылки следует использовать не менее восьми фотоприемников с не менее чем двумя фоточувствительными элементами.

варианта комбинации ЩК) для объектов контроля Л, о

Для реализации прибора контроля предложена структурная схема, представленная на рис.6,а. Она содержит: 1 - диффузный осветитель; 2 -объект контроля; 3 - линзу для фотоприемника (3'); 4 - линейный фотоприемншс, который состоит из нескольких фоточувствительных элементов (4'); 5 - управляющий микроконтроллер для численного моделирования принципа работы прибора контроля дефектов пластиковой бутылки; 6 - узел управления, индикации; 7 - узел внешнего интерфейса для связи с компьютером; 8 - исполнительное реле; 9 - узел управления яркостью осветителя; 10 - оптико-электронную систему (ОЭС); 11 -

первичный измерительный преобразователь (ПИП); 12 - источник

— а . * б

Рис. 6. а) структурная схема прибора контроля, б) внешний вид макета прибора контроля

Принцип работы прибора контроля заключается в том, что первым этапом эталонный объект контроля с некоторой скоростью проносится через оптико-электронную систему прибора контроля. Микроконтроллер 5 опрашивает каждый фотоприемник 4,4' и приводит сигналы от фоточувствительных элементов к относительному виду (нормирует к единице). Массиву сигналов от ФЧЭ сопоставляется множество, описывающее пространственное рецептивное поле линейного фотоприемника. Далее, в соответствие с рецептивными полями по яркости, микроконтроллер вычисляет гистограмму яркости в ходе сканирования изделия и также сохраняет ее в памяти. Вторым этапом сканируются объекты контроля, которые содержат дефект. Для каждого контролируемого объекта вычисляется его гистограмма яркости в ходе сканирования и сравнивается с эталонной гистограммой путем вычисления коэффициента корреляции гистограмм. На основе получаемых значений коэффициента корреляции производится обучение макета прибора контроля для поиска оптимальной границы разбраковки. По окончания обучения макет готов к разбраковке объектов контроля на годные и негодные.

Внешний вид действующего макета прибора контроля, на основе разработанной структурной схемы, приведен на рис.6,б. Введены следующие обозначения: 1 - осветитель; 2 - первичный измерительный преобразователь. Макет прибора контроля имеет следующие параметры: количество фотоприемников N=8, расположенны вертикально; количество фоточувствительных элементов, задействованных в рецептивном поле фотоприемника /?=18; коэффициент перекрытия

рецептивных полей г| = 0,38 на расстоянии ¿ = 75 мм от фотоприемников до объекта контроля.

Экспериментальное исследование разбраковки изделий прибором контроля на годные и негодные показало, что все объекты были разбракованы однозначно, в соответствии с классом.

В четвертой главе дано описание прибора контроля дефектов пластиковой бутылки, внедренного на производстве. Прибор контроля состоит из двух блоков: компактного блока первичного измерительного преобразователя и отдельного блока осветителя. Блоки связаны между собой информационным кабелем. Оба блока построены на современной компонентной базе, соответствуют современным требованиям к средствам автоматизации технологических процессов.

Для оценки достоверности прибора контроля были проведены метрологические испытания на ОАО "Барнаульский пивоваренный завод". Методика проведения испытаний заключалась в разбраковке изделий тестовой партии, которая содержала всего 200 объектов. Из них 100 объектов контроля без дефекта и 100 - с типичными дефектами. Каждый из объектов контроля предъявлялся 30 раз для оценки повторяемости результатов. Всего прибор проконтролировал 6000 объектов контроля на скорости движения конвейера У= 3 м/сек. В ходе испытаний было установлено, что все дефектные объекты были разбракованы как негодные (Рнг=0,5), при этом ошибка второго рода (принятия в качестве годного фактически негодного изделия) равна нулю (Р2= 0); один объект был разбракован как негодный, хотя фактически дефекта не содержал (ошибка первого рода, когда ошибочно забраковано годное изделие, Р 1=(1/100)=0,01). Тогда вероятность разбраковки годных изделий как годных определяется как /у= (0,5-0,01)= 0,49. Повторяемость результатов составила 100 %.

Риск производителя составил 2 %:

Рп = ——-= —^^— = 0,02. (9)

р\ +рнг 0,01 + 0,5

Риск заказчика составил 0%:

Р3=—= _= 0. (10)

Р2 + РГ 0 + 0,49

Прибор признан годным к эксплуатации на основании положительного результата метрологических испытаний.

В заключении приведены основные результаты работы.

В приложение вынесены: схемотехническое решение прибора контроля; изображения основных объектов контроля; копии актов о внедрении, отзывы о работоспособности.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе выполнения диссертационной работы получены следующие результаты.

1. Разработан метод построения гистограммы яркости изделия с использованием рецептивных полей, который осуществляет двойное преобразование сигнала как по пространству, так и по яркости; не требует точного выбора количества интервалов разбиения гистограммы за счет использования перекрывающихся рецептивных полей.

2. Разработан метод контроля дефектов изделий по коэффициенту корреляции их гистограмм, который обеспечивает высокую достоверность контроля дефектов изделий и высокое быстродействие. Метод состоит в том, что на первом этапе сканируется эталонный объект контроля, а его гистограмма яркости заносится в память прибора в качестве эталонной. На втором этапе сканируется новый объект контроля и также рассчитывается его гистограмма яркости. На третьем этапе рассчитывается коэффициент корреляции гистограмм через их энергетические соотношения. На четвертом этапе по коэффициенту корреляции гистограмм вычисляется функция разбраковки и выносится решение о годности изделия.

3. Разработан принцип построения оптико-электронной системы корреляционного прибора контроля дефектов окрашенной пластиковой бутылки на основе ряда линейных фотоприемников с множеством фоточувствительных элементов. Фоточувствительные элементы опрашиваются с различными частотами, что задает их весовой коэффициент. Каждому рецептивному полю фотоприемника в пространстве изображений соответствует определенная область объекта контроля в пространстве предметов. Фотоприемники располагаются так, что области в пространстве предметов перекрываются между собой. Данный принцип построения обеспечивает: уменьшение шума за счет суммирования сигнала с фоточувствительных элементов; увеличение чувствительности к дефектам заданного размера, за счет введения соразмерных дефекту рецептивных полей; расширение диапазона размеров контролируемых дефектов за счет перекрытия рецептивных полей.

4. Разработан прибор контроля дефектов пластиковой бутылки по коэффициенту корреляции гистограмм с использованием рецептивных полей, который обеспечивает достоверный контроль дефектов изделий при скоростях движения конвейера V-3 м/сек. Оптико-электронная система состоит из восьми фотоприемников, каждый из которых состоит из 18-ти фоточувствительных элементов. Фотоприемники располагаются так, что области в пространстве предметов перекрываются между собой с

коэффициентом перекрытия т^=0,38 на расстоянии 75 мм от фотоприемников до объекта контроля, что обеспечивает расширение диапазона размеров контролируемых дефектов от 2,5 мм до 20 мм.

СПИСОК ОСНОВНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ

1. Доренский A.A. Нейронная сеть для задач адаптации оптико-электронной системы / A.A. Доренский // Микроэлектроника и информатика - 2008. 15-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов: Тезисы докладов. - М.: МИЭТ, 2008.-360 с. С-192.

2. Доренский A.A. Исследование интеллектуального оптико-электронного прибора контроля качества в условиях уменьшения детализации изображения / A.A. Доренский, Е.А. Зрюмов, С.П. Пронин // Высокие технологии, фундаментальные и прикладные исследования, образование. Т. 12: Сборник трудов Пятой международной научно-практической конференции "Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности". 28-30.04.2008, Санкт-Петербург, Россия / Под ред. А.П. Кудшгова, Г.Г. Матвиенко. СПб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2008. 579 с. С-181.

3. Доренский A.A. Адаптация оптико-электронной системы средства контроля качества к объекту с помощью нейронной сети. / A.A. Доренский, Е.А. Зрюмов. // XIV Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Современные техника и технологии» / Сборник трудов в 3-х томах. Т. 1. - Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2008. - 530 с. - С. 153

4. Доренский A.A. Средство контроля качества пластиковой бутылки / A.A. Доренский, Е.А. Зрюмов и др. // Ползуновский альманах -Барнаул: Изд-во АлтГТУ, 2006. - №4; С-23-26.

5. Доренский A.A. Применение нейронных сетей и принципа рецептивных полей в оптическом контроле промышленных изделий / A.A. Доренский, Е.А. Зрюмов, С.П. Пронин // Ползуновский альманах -Барнаул: Изд-во АлтГТУ, 2006. - №4; С-37-38.

6. Доренский A.A. Интеллектуальный метод контроля, основанный на формировании мер исследуемого изображения / A.A. Доренский, Е.А. Зрюмов, С.П. Пронин // Ползуновский альманах - Барнаул: Изд-во АлтГТУ, 2008. -№ ; С-20-21.

7. Доренский A.A. Прибор контроля качества пластиковой бутылки, техническое решение / Е.А. Зрюмов, С.П. Пронин, A.A. Доренский // Ползуновский альманах - Барнаул: Изд-во АлтГТУ, 2009. - №2; С-118-121.

8: Доренский A.A. Принцип рецептишгых полей для согласования пространственно-яркостного разрешения прибора с объектом контроля / A.A. Доренский - Высокие технологии, фундаментальные исследования, образование, промышленность : Сборник трудов Восьмой международной научно-практической конференции "Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности". 27-28.10.2009, Санкт-Петербург, Россия / Под ред. А.П. Кудинова. -СПб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2009. 359 с. С-119.

9. Доренский A.A. Исследование метода контроля качества ПЭТ с использованием нечетких гистограмм яркости / A.A. Доренский, С.П. Пронин, Е.А. Зрюмов // Измерение, контроль, информатизация: Материалы XI Международной научно-технической конференции, под ред. Л.И.Сучковой - Барнаул: Изд-во АлтГТУ, 2010. - 216с., С 71.

10. Доренский A.A. Контроль качества ПЭТ-бутылки по цифровому изображению / A.A. Доренский, С.П. Пронин, Е.А. Зрюмов. - М.: Приборы и системы, управление, контроль, диагностика, 2010 - №1. -С.37-42. (Журнал из Перечня ВАК)

11. Доренский A.A. Принцип рецептивных полей для разложения в гистограмму яркости / Е.А. Зрюмов, С.П. Пронин, A.A. Доренский // Ползуновский Вестник. - Барнаул: Изд-во АлтГТУ, 2009. - №4. - С.259-262. (Журнал из Перечня ВАК)

12. Доренский A.A. Метод построения нечеткой гистограммы яркости, предназначенный для оптического контроля качества промышленных изделий / A.A. Доренский. - М.: Естественные и технические науки, 2010 - №5. - С.401-406 (Журнал из Перечня ВАК)

Подписано в печать 25.11.2010. Формат 60x84 1/16. Печать - ризография. Усл.п.л. 1,16 Тираж 100 экз. Заказ 230/2010. Издательство Алтайского государственного технического университета им. И.И. Ползунова, 656038, г. Барнаул, пр-т Ленина, 46.

Лицензии: ЛР № 020822 от 21.09.98 года, ПЛД № 28-35 от 15.07.97 Отпечатано в ЦОП АлтГТУ 65638, г. Барнаул, пр-т Ленина, 46

Введение.

Глава 1 Аналитический обзор методов и средств контроля качества пластиковой бутылки.

1.1. Качество пластиковой бутылки.

1.2. Классификация средств оптического контроля дефектов изделий на конвейерных линиях.

1.2.1. Анализ технических средств контроля дефектов пластиковой бутылки.

1.2.2. Принципы построения оптико-электронных приборов контроля дефектов изделий.

1.3 Методы обработки в оптико-электронных приборах при контроле дефектов изделий.

1.3.1. Предобработка изображений.

1.3.2. Методы сегментации.

1.3.3. Методы представления.

1.3.4. Методы классификации.

1.4. Постановка цели и задач диссертационных исследований.

1.5. Выводы по первой главе.

Глава 2. Разработка метода контроля дефектов пластиковой бутылки по коэффициенту корреляции гистограмм с использованием рецептивных полей.

2.1 Метод гистограмм.

2.1.1. Метод построения гистограммы яркости с использованием критерия кучности, критерия пределов длины и веса.

2.1.2. Метод построения гистограммы яркости с использованием рецептивных полей.

2.2. Метод контроля дефектов изделий по коэффициенту корреляции их гистограмм.

2.3. Аналоговая реализация процесса вычисления гистограммы яркости с использованием рецептивных полей.

2.4. Разработка оптико-электронной системы для построения гистограмм яркости изделий.

2.5. Выводы по второй главе.

Глава 3 Разработка макета прибора контроля дефектов пластиковой бутылки по коэффициенту корреляции гистограмм с использованием рецептивных полей.

3.1. Исследование и выбор параметров математической модели прибора контроля.

3.2. Реализация прибора контроля дефектов пластиковой бутылки.

3.2.1. Структурная схема прибора контроля.

3.2.2. Расчет параметров оптико-электронной системы прибора контроля.

3.2.3. Схемотехническое решение прибора контроля.

3.2.4. Анализ параметров оптико-электронной системы прибора контроля.

3.2.5. Экспериментальное исследование разбраковки изделий прибором контроля на годные и негодные.

3.3. Выводы по третьей главе.

Глава 4 Внедрение результатов работы.

4.1. Описание разработанного прибора контроля дефектов пластиковой бутылки

4.2. Эксплуатация прибора контроля.

4.3. Достоверность прибора контроля.

4.4. Выводы по четвертой главе.

Диссертация посвящена разработке и исследованию метода и средства оптического контроля дефектов пластиковой бутылки на конвейерной линии. Для достижения поставленной цели разработан принцип построения оптико-электронной системы прибора контроля дефектов пластиковой бутылки на основе ряда линейных фотоприемников с множеством фоточувствительных элементов. Фоточувствительные элементы опрашиваются с различными частотами, что задает их весовой коэффициент. Каждому рецептивному полю фотоприемника в пространстве изображений соответствует определенная область объекта контроля в пространстве предметов. Фотоприемники располагаются так, что области в пространстве предметов перекрываются между собой. Данный принцип построения обеспечивает: уменьшение шума за счет суммирования сигнала с фоточувствительных элементов; увеличение чувствительности к дефектам заданного размера, за счет введения соразмерных дефекту рецептивных полей; расширение диапазона размеров контролируемых дефектов за счет перекрытия рецептивных полей. Также разработан метод построения гистограммы яркости изделия с использованием рецептивных полей, который осуществляет двойное преобразование сигнала как по пространству, так и по яркости; не требует точного выбора количества интервалов разбиения гистограммы за счет использования перекрывающихся рецептивных полей. Разработан метод контроля дефектов изделий по коэффициенту корреляции их гистограмм, который обеспечивает высокую достоверность контроля дефектов изделий и высокое быстродействие. Метод состоит в том, что на первом этапе сканируется эталонный объект контроля, а его гистограмма яркости заносится в память прибора в качестве эталонной. На втором этапе сканируется новый объект контроля и также рассчитывается его гистограмма яркости. На третьем этапе рассчитывается коэффициент корреляции гистограмм через их энергетические соотношения. На четвертом этапе по коэффициенту корреляции гистограмм вычисляется функция разбраковки и выносится решение о годности изделия. 5

Использование разработанных методов позволяет достичь высокого быстродействия и достоверности контроля при контроле изделий с высокой оптической плотностью.

Ключевые слова: оптический контроль дефектов изделий, рецептивное поле, гистограмма яркости, коэффициент корреляции, нечеткое множество, оптико-электронная система сканирующего типа.

Актуальность работы. В промышленности существует множество поточных производств, где остро стоит вопрос автоматизированного контроля дефектов поверхностей изделий. В частности, такой задачей является контроль качества окрашенной пластиковой бутылки по дефектам ее поверхности, которые выражены в изменении оптической плотности материала изделия. Пропуск дефектов приводит к остановкам конвейерной линии, простою и, как следствие, износу механизмов привода конвейера. Поэтому контроль дефектов поверхностей является актуальной задачей.

Большую долю в решении задач контроля качества изделий на конвейерных линиях составляют оптические методы. На достоверность контроля дефектов поверхности окрашенной пластиковой бутылки существенное влияние оказывают три фактора: объемная структура изделия, высокая оптическая плотность материала и высокая скорость движения изделия на конвейере.

Наличие первого фактора требует обязательного применения проходящего через изделие светового потока. На сегодняшний день существуют зарубежные аналоги средств контроля качества поверхностей, выполненных на оптопаре, в которых используется прямой и обратный ход параллельных пучков света. Оптический сигнал в этом случае несет интегральную информацию о качестве поверхности. Однородные и неоднородные с дефектами поверхности могут давать одинаковые оптические сигналы, что ведет к снижению достоверности контроля. В рассматриваемом аспекте контроля целесообразнее применять однократное прохождение светового пучка через изделие и фиксировать его изображение многоэлементным фотоприемником.

Однако наличие второго фактора - высокой оптической плотности у изделия, приводит к значительной разности между яркостью фона и яркостью поверхности изделия. Динамический диапазон оптического сигнала на изображении поверхности изделия уменьшается, уменьшается соотношение сигнал/шум, и, как следствие, уменьшается достоверность контроля. Повышение соотношения сигнал/шум возможно с применением метода накопления кадров, но в этой ситуации начинает отрицательно влиять третий фактор. За счет движения изделия происходит смаз изображения.

Оптимальными при обнаружении сигналов на уровне шумов, считаются приемники взаимно-корреляционного типа, а также приборы на основе корреляционных методов работы. Их развитию посвящено много работ (Якушенков Ю.Г., Цапенко М.П., Грибонова Н.И., Ланге Ф и др.), при этом корреляция сигналов производится либо во времени, либо по пространству. Однако оба варианта имеют свои недостатки. В частности при переменной скорости движения контролируемых изделий невозможно выполнить корреляцию сигналов во времени, без предварительного масштабирования. При корреляции в пространстве возникают проблемы зашумления слабого сигнала при получении единственного кадра видеокамеры.

Альтернативным вариантом корреляционного метода видится использование корреляции гистограмм яркости, полученных в ходе сканирования изделий, во время их движения на конвейере. При этом сканирование осуществляется несколькими линейными многоэлементными фотоприемниками. Множество фоточувствительных элементов (ФЧЭ) одного линейного фотоприемника можно объединить в одно рецептивное поле (РП). Все ФЧЭ рецептивного поля будут производить одновременное измерение оптического сигнала с изображения фрагмента поверхности изделия. Эта операция равносильна пространственной фильтрации, за счет чего достигается уменьшение пространственного шума. Для построения гистограммы, уровни квантования по яркости разбиты на несколько интервалов. Группа уровней яркости, которые входят в один интервал также как и ФЧЭ, которые входят в линейный 7 фотоприемник, могут быть объединены в рецептивное поле интервала яркости, за счет чего будет достигнуто уменьшение яркостного шума.

Цель работы. Разработка корреляционного метода и оптико-электронного средства контроля дефектов окрашенной пластиковой бутылки с использованием рецептивных полей.

Задачи исследований:

1. Выполнить аналитический обзор методов и средств оптического контроля дефектов пластиковой бутылки, рассмотреть качество пластиковой бутылки, типичные дефекты. Предложить классификацию средств оптического контроля качества изделий.

2. Разработать метод построения гистограммы яркости с использованием рецептивных полей.

3. Разработать метод контроля дефектов изделий по коэффициенту корреляции их гистограмм.

4. Разработать принцип построения оптико-электронной системы прибора контроля дефектов пластиковой бутылки, макет прибора контроля. Провести экспериментальные исследования макета прибора контроля.

Объект исследования. Процесс контроля дефектов изделия с использованием рецептивных полей.

Предмет исследования. Корреляционный метод и средство контроля дефектов поверхностей изделий с использованием рецептивных полей.

Методы исследования В диссертационной работе использованы методы геометрической оптики, цифровой обработки сигналов, математического моделирования, математической статистики, а также обработки экспериментальных данных.

Достоверность полученных результатов подтверждается математическим моделированием режимов работы прибора контроля, численными экспериментами, корректностью постановки цели и задач исследования, метрологическими испытаниями макета прибора контроля.

На защиту выносятся результаты:

1. Метод построения гистограммы яркости с использованием рецептивных полей.

2. Метод контроля дефектов изделий, по коэффициенту корреляции гистограмм.

3.Принцип построения оптико-электронной системы прибора контроля дефектов пластиковой бутылки и оптико-электронный прибор контроля дефектов по коэффициенту корреляции гистограмм с использованием рецептивных полей.

Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем:

1. Разработан метод построения гистограммы яркости изделия с использованием рецептивных полей, который осуществляет двойное преобразование сигнала, как по пространству, так и по яркости; не требует точного выбора количества интервалов разбиения гистограммы за счет перекрывающихся рецептивных полей.

2. Разработан метод контроля дефектов изделий по коэффициенту корреляции их гистограмм, который обеспечивает высокую достоверность контроля качества изделий и высокое быстродействие.

3. Разработан принцип построения оптико-электронной системы корреляционного прибора контроля дефектов окрашенной пластиковой бутылки на основе ряда линейных фотоприемников с множеством фоточувствительных элементов, который обеспечивает уменьшение шума за счет суммирования оптического сигнала с множества фоточувствительных элементов; увеличение чувствительности к дефектам заданного размера, за счет введения соразмерных дефекту рецептивных полей; расширение диапазона размеров контролируемых дефектов за счет перекрытия рецептивных полей.

Практическая полезность работы состоит в возможности применения полученных результатов в различных отраслях промышленности, где требуется оптический контроль дефектов изделий с высокой оптической плотностью, движущихся на конвейере, а также в возможности создания более эффективных приборов оптического контроля качества изделий. 9

Реализация результатов. Научные результаты диссертационной работы внедрены на: ОАО "Барнаульский пивоваренный завод" для контроля дефектов и сплошного контроля качества окрашенной пластиковой бутылки на конвейерной линии; ООО "Фрактальная оптика" с целью коммерциализации приборов оптического контроля качества окрашенной пластиковой бутылки.

Апробация работы. Материалы диссертации докладывались на: 15-й Всероссийской межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов " Микроэлектроника и информатика - 2008" (г.Москва); международной научно-практической конференции "Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности - 2008, 2009" (г. Санкт-Петербург); Х1У-Й Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Современные техника и технологии -2008» (г.Томск); международной научно-технической конференции "Виртуальные и интеллектуальные системы - 2006, 2007, 2008, 2009" (г.Барнаул); одиннадцатой международной научно-технической конференции "Измерение, контроль, информатизация - 2010" (г.Барнаул), Всероссийском конкурсе "Ползуновские гранты - 2009"; Всероссийском инновационном форуме "Селигер-2010" (победитель конкурса "У.М.Н.И.К. на СТАРТ - 2010", проводимого фондом содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере).

Работа выполнена в рамках исследований по программе У.М.Н.И.К. (дог. №13/нр от «10» декабря 2008г., дог. №24/нр от 20.04.2010г., ООО "АлтайИнновация").

Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 работ, из них 7 статей, 3 из которых в журналах по Перечню ВАК, 5 докладов опубликованных в материалах всероссийских и международных конференций.

Структура и объем диссерта1}ионной работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников из 152 наименований. Общий объем работы составляет 112 страниц машинописного текста, содержит 4 таблицы, 25 рисунков.

4.4. Выводы по четвертой главе

1. Разработан прибор контроля качества пластиковой бутылки по коэффициенту корреляции гистограмм с использованием рецептивных полей. Прибор контроля состоит из двух блоков: первичного измерительного преобразователя и осветителя, которые образуют оптико-электронную систему проходящего типа. В ее состав входят восемь фотоприемников, каждый из которых состоит из двух фоточувствительных элементов. Фотоприемники располагаются так, что области в пространстве предметов перекрываются между собой с коэффициентом перекрытия т|=0,38 на расстоянии 75 мм от фотоприемников до объекта контроля. За счет перекрытия достигается расширение диапазона размеров контролируемых дефектов от 2,5 мм до 20 мм. Передающая оптико-электронной система содержит диффузно-излучающую поверхность, схему цифровой регулировки яркости.

2. Рассмотрена инструкция по эксплуатации разработанного прибора контроля.

3. Приведены результаты метрологических испытаний прибора контроля. Всего прибор проконтролировал 6000 объектов контроля на скорости движения конвейера У=3 м/сек. Риск производителя составил 2 %, риск заказчика составил 0 %. Достигнутый результат является положительным.

Заключение

В ходе выполнения диссертационной работы получены следующие результаты:

1. Разработан метод построения гистограммы яркости изделия с использованием рецептивных полей, который осуществляет двойное преобразование сигнала как по пространству, так и по яркости; не требует точного выбора количества интервалов разбиения гистограммы за счет использования перекрывающихся рецептивных полей.

2. Разработан метод контроля дефектов изделий по коэффициенту корреляции их гистограмм, который обеспечивает высокую достоверность контроля дефектов изделий и высокое быстродействие. Метод состоит в том, что на первом этапе сканируется эталонный объект контроля, а его гистограмма яркости заносится в память прибора в качестве эталонной. На втором этапе сканируется новый объект контроля и также рассчитывается его гистограмма I яркости. На третьем этапе рассчитывается коэффициент корреляции гистограмм через их энергетические соотношения. На четвертом этапе по коэффициенту корреляции гистограмм вычисляется функция разбраковки и выносится решение о годности изделия.

3. Разработан принцип построения оптико-электронной системы корреляционного прибора контроля дефектов окрашенной пластиковой бутылки на основе ряда линейных фотоприемников с множеством фоточувствительных элементов. Фоточувствительные элементы опрашиваются с различными частотами, что задает их весовой коэффициент. Каждому рецептивному полю фотоприемника в пространстве изображений соответствует определенная область объекта контроля в пространстве предметов. Фотоприемники располагаются так, что области в пространстве предметов перекрываются между собой. Данный принцип построения обеспечивает: уменьшение шума за счет суммирования сигнала с фоточувствительных элементов; увеличение чувствительности к дефектам заданного размера, за счет введения соразмерных дефекту рецептивных полей; расширение диапазона размеров контролируемых дефектов за счет перекрытия рецептивных полей.

4. Разработан прибор контроля дефектов пластиковой бутылки по коэффициенту корреляции гистограмм с использованием рецептивных полей, который обеспечивает достоверный контроль дефектов изделий при скоростях движения конвейера У=3 м/сек. Оптико-электронная система состоит из восьми фотоприемников, каждый из которых состоит из 18-ти фоточувствительных элементов. Фотоприемники располагаются так, что области в пространстве предметов перекрываются между собой с коэффициентом перекрытия г)=0,38 на расстоянии 75 мм от фотоприемников до объекта контроля, что обеспечивает расширение диапазона размеров контролируемых дефектов от 2,5 мм до 20 мм.

1. Амосов, Н. М. Автоматы и разумное поведение / Н. М. Амосов и др.. -Киев: Наукова Думка, 1973. 379 с.

2. Амосов, Н. М. Искусственный разум / Н. М. Амосов. Киев: Наукова Думка, 1969.- 157 с.

3. Гибсон, Дж. Экологический подход к зрительному восприятию / Дж. Гибсон. -М.: Прогресс, 1988,- 464 с.

4. Глезер, В. Д. Информация и зрение / В. Д. Глезер, И. И. Цуккерман. М.; Л.: Изд-во АН СССР, 1961. - 184 с.

5. Глезер, В. Д. Механизмы опознавания зрительных образов / В. Д. Глезер. -Л.: Наука, 1966.-204 с.

6. Грегори, Р. Л. Разумный глаз / Р. Л. Грегори; пер с англ.- М.: Едиториал УРСС, 2003.-240 с.

7. Кравков, С. В. Цветовое зрение / С. В. Кравков. М.: Изд-во Академии наук СССР, 1951,- 188 с.

8. Луизов, А. В. Глаз и свет / А. В. Луизов,- Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1983.- 144 с.

9. Марр, Д. Зрение. Информационный подход к изучению представления и обработки зрительных образов / Д. Марр. М.: Радио и связь, 1987. - 400 с.

10. Невская, А. А. Асимметрия полушарий головного мозга и опознавание зрительных образов / А. А. Невская. Л.: Наука, 1990. - 152 с.

11. Тамар, Г. Основы сенсорной физиологии / Г. Тамар. М.: Мир, 1976. - 520 с.

12. Росе, Эшби Конструкция мозга. Происхождение адаптивного поведения / Э. Росе; под ред. П. К. Анохина, В. А. Шидловского. М.: Изд-во иностранной литературы, 1962. - 397 с.

13. Хокинс, Д. Об интеллекте / Д. Хокинс, С. Блейксли. М.: ООО "И. Д. Вильяме", 2007.-240 с.

14. Хьюбел, Д. Глаз, мозг, зрение / Д. Хьюбел; пер с англ. М.: Мир, 1990. -239 с.

15. Шиффман, X. Р. Ощущение и восприятие / X. Р. Шиффман.- СПб.: Питер, 2003.-928 с.

16. Хакен, Г. Тайны восприятия / Г. Хакен, М. Хакен-Крелль. М.: Институт компьютерных исследований, 2002.- 272 с.

17. Хакен, Г. Тайны природы / Г. Хакен. М.: Институт компьютерных исследований, 2003.- 320 с.

18. Хакен, Г. Принципы работы головного мозга: Синергетический подход к активности мозга, поведению и когнитивной деятельности / Г. Хакен. М.: ПЕР СЭ, 2001.-351с.

19. Хакен, Г. Синергетика: Иерархии неустойчивостей в самоорганизующихся системах и устройствах / Г. Хакен. М.: Мир, 1985. - 423 с.

20. Ватанаба, М. Современные тенденции развития технологии технического зрения / М. Ватанаба // Обозрение Тошиба. 1995.- № 8. - С. 604-606.

21. Гонда, С. Оптоэлектроника в вопросах и ответах / С. Гонда, Д. Сэко; пер с япон. Л.: Энегроатомиздат. Ленингр. отд-ние., 1989. - 184 с.

22. Катыс, Г. П. Восприятие и анализ оптической информации автоматической системой / Г. П. Катыс. М.: Машиностроение, 1986. - 416 с.

23. Мухопад, А. Ю. Структурный синтез автоматов управления системами обрабоки информации реального времени: автореф. дис. на соискание ученой степени канд. техн. наук: 05.13.01 / А. Ю. Мухопад. Братск, 2010. - 19 с.

24. Козинцев, В. И. Оптико-электронные системы экологического мониторинга природной среды / В. И. Козинцев, М. Орлов, М. Л. Белов. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2002. - 528 с.

25. Латыев, С. М. Конструирование точных (оптических) приборов: учебное пособие / С. М. Латыев. СПб.: Политехника, 2007. - 579 с.

26. Мирошников, М. М. Теоретические основы оптико-электронных приборов: учебное пособие /М. М. Мирошников. Л.: Машиностроение, 1977. - 600 с.

27. Мошкин, В. И. Техническое зрение роботов / В. И. Мошкин, А. А. Петров, В. С. Титов; под общ. ред. Ю. Г. Якушенкова. М.: Машиностроение, 1990. - 272 с.

28. Палий, О. И. Разработка и исследование систем корреляционной идентификации человека по фотопортрету: дис. . канд. техн. наук: 05.13.01 / О. И. Палий.- СПб., 2006,- 187 с.

29. Парвулюсов, Ю. Б. Проектирование оптико-электронных приборов / Ю. Б. Парвулюсов, С. А. Родионов, В. П. Солдатов; под ред. Ю. Г. Якушенкова. М.: Логос, 2000. - 488 с.

30. Пью, А. Техническое зрение роботов / А. Пью; под. ред. А. Пью. М.: Машиностроение, 1987. - 320 с.

31. Куссуль, М. Э. Система распознавания пешехода с помощью одной видеокамеры / М. Э. Куссуль и др. // Математические машины и системы. 2006. - № 3. - С. 36 - 43.

32. Тарасов, В. В. Двух- и много диапазонные оптико-электронные системы с матричными приемниками излучения / В. В. Тарасов, Ю. Г. Якушенков. М.: Университетская книга, 2007. - 192 с.

33. Тарасов, В. В. Оптико-электронные системы визуализации и обработки оптических изображений / В. В. Тарасов, Ю. Г. Якушенков. М.: ОАО ЦНИИ ЦИКЛОН, 2007. - 285 с.

34. Хорн, Б. К. Зрение роботов / Б. К. Хорн; пер. с англ. М.: Мир, 1989. - 488 с.

35. Щрёдер, Г. Техническая оптика / Г. Шредер, X. Трайбер. М.: Техносфера, 2006.-424 с.

36. Якушенков, Ю. Г. Теория и расчет оптико-электронных приборов: учебник / Ю. Г. Якушенков. -М.: Логос, 1999.-480 с.

37. Ярив, А. Введение в оптическую электронику / А. Ярив. М.: Высшая школа, 1983.-398 с.

38. Абламейко, С В. Обработка изображений: технология, методы, применение / С. В. Абламейко, Д. М. Лагуновский.- Минск, 1999.-300 с.

39. Абчук, В. А. Поиск объектов / В. А. Абчук, В. Г. Суздаль. М.: Сов. радио, 1977.-336 с.

40. Александров, В. В. Представление и обработка изображений. Рекурсивный подход / В. В. Александров, М. Д. Горский.- Л.: Наука, 1985.- 189 с.

41. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс. М.: Техносфера, 2005. - 1072 с.

42. Гончарский, А. В. Реконструктивная обработка и анализ изображений в задачах вычислительной диагностики / А. В. Гончарский, И. В. Кочиков, А. Н. Матвиенко. М., 1993. - 140 с.

43. Горьян, Н. С. Выделение статистически однородных участков изображений / Н. С. Горьян, Б. М. Кац, И. И. Цуккерман // Иконика. Цифровая голография. Обработка изображений. М.: Наука, 1975.- С. 62-73.

44. Емельянов, В. М. Обнаружение объектов навигационной обстановки на кадрах видеоизображения при помощи дифференциальных масок / В. М. Емельянов. -Институт телекоммуникаций.- 2009. № 4.- С.23-28.

45. Катыс, Г. П. Методы и вычислительные средства обработки изображений / Г. П. Катыс. Кишинев: Штиинца, 1991. - 209 с.

46. Прэтт, У. Цифровая обработка изображений: в 2 т. / У. Прэтт. М.: Мир, 1982.-Т. 1-2.

47. Путятин, Е. П. Обработка изображений в робототехнике / Е. П. Путятин, С. И. Аверин. -М.: Машиностроение, 1990.- 317 с.

48. Сойфер, В. А. Методы компьютерной обработки изображений / В. А. Сойфер. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. - 784 с.

49. Уидроу, Б. Адаптивная обработка сигналов / Б. Уидроу, С. Стирнз. М.: Радио и связь, 1989. - 440 с.

50. Фисенко, Т. В. Компьютерная обработка и распознавание изображений: учебное пособие / Т. В. Фисенко. СПб: СПбГУИТМО, 2008. - 192 с.

51. Форсайт, Д. А. Компьютерное зрение. Современный подход / Д. А. Форсайт, Ж. Понс; пер с англ. М.: Издательский дом Вильяме, 2004. - 982 с.

52. Фурман, Я. А. Введение в контурный анализ: приложения к обработке изображений и сигналов / Я. А. Фурман.-М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. 592 с.

53. Фурман, Я. А. Цифровые методы обработки и распознавания бинарных изображений / Я. А. Фурман, А. Н. Юрьев, В. В. Яншин. Красноярск, 1992. - 248 с.

54. Яне, Б. Цифровая обработка изображений / Б. Яне. М.: Изд-во Техносфера, 2007. - 584 с.

55. Ярославский, Л. П. Введение в цифровую обработку изображений / Л. П. Ярославский. М.: Сов. радио, 1979. - 312 с.

56. Айзерман, М. А. Метод потенциальных функций в теории обучения машин / М. А. Айзерман, Э. М. Браверман, Л. И. Розоноэр. М.: Наука, 1970. - 384 с.

57. Анисимов, Б. В. Распознавание и цифровая обработка изображений / Б. В. Анисимов, В. Д. Курганов, В. К. Злобин.- М.: Высш. шк., 1983.- 295 с.

58. Вагин, В. Н. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах / В. Н. Вагин; под ред. В. Н. Вагина, Д. А. Поспелова. — М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004.- 704 с.

59. Горелик, А. Л. Селекция и распознавание на основе локационной информации / А. Л. Горелик, Ю. Л. Барабаш, О. В. Кривошеев; под ред. А. Л. Горелика. М.: Радио и связь, 1990. - 240 с.

60. Гренандер, У. Лекции по теории образов: в 3-х т. / У. Гренандер; пер с англ.- М., 1983.- Т. 1-3.

61. Дуда, Р. Распознавание образов и анализ зрительных сцен / Р. Дуда, П. Харт; под ред. В. Л. Стефанюка. М.: Мир, 1976. - 507 с.

62. Егупов, Н. Д. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления: учебник / Н. Д. Егупов; под ред. Н. Д. Егупова. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. - 744 с.

63. Жора, Д. В. Исследование классификатора со случайными подпространствами и его применение для прогнозирования динамики фондового рынка: дис. канд. физ.-мат. наук: 01.05.02 / Д. В. Жора.- Киев, 2006. 192 с.

64. Ларичев, О. И. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений / О. И. Ларичев, Е. М. Мошкович. М.: Наука, 1996. - 208 с.

65. Мерков, А. Б. О статистическом обучении / А. Б. Мерков // Информационные технологии.- 2005.- № 7.- С. 12-17.

66. Нильсон, Н. Искусственный интеллект. Методы поиска решений / Н. Нильсон; пер. с англ. В. Л. Стефанюка-М.: Мир, 1973. -273 с.

67. Патрик, Э. Основы теории распознавания образов / Э. Патрик; пер. с англ. — М.: Изд-во Сов. радио, 1980. 408 с.

68. Максимов, В. В. Система, обучающаяся классификации геометрических изображений / В. В. Максимов // Моделирование обучения и поведения. М.: Наука, 1975.-С. 29-120.

69. Рассел, С. Искусственный интеллект: современный подход / С. Рассел, П. Норвиг. М.: Издательский дом Вильяме, 2006. - 1408 с.

70. Розенфельд, А. Распознавание и обработка изображений / А. Розенфельд,-М.: Мир, 1972. 230 с.

71. Самаль, Д. Алгоритмы идентификации человека по фотопортрету на основе геометрических преобразований: дис. канд. техн. наук / Д. Самаль.- Минск, 2002.-- 167 с.

72. Силов, В. Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке / В. Б. Силов. М.: ИНПРО - РЕС, 1995. - 228 с.

73. Титомир, Л. И. Распознавание образов / Л. И. Титомир. М.: Мир, 1970. -287 с.

74. Ту, Дж. Принципы распознавания образов / Дж. Ту, Р. Гонсалес; пер с англ. М.: Изд-во Мир, 1978. - 414 с.

75. Файн, В. С. Опознавание изображений (основы непрерывно-групповой теории и ее приложения) / В. С. Файн. М.: Изд-во Наука, 1970. - 299 с.94

76. Фомин, Я. А. Статистическая теория распознавания образов / Я. А. Фомин,-М.: РиС, 1986.- 264 с.

77. Фу, К. Структурные методы в распознавании образов / К. Фу; под ред. М. А. Айзермана. М.: Мир, 1977. - 159 с.

78. Фукунага, К. Введение в статистическую теорию распознавания образов / К. Фукунага; пер. с англ. -М.: Наука, 1979. 368 с.

79. Яглом, А. М. Вероятность и информация / А. М. Яглом, И. М. Яглом. М.: Наука, 1973.- 513 с.

80. Гуревич, М. М. Фотометрия (теория, методы и приборы) / М. М. Гуревич-Л.: Энергоатомиздат, 1983. 272 с.

81. Годжаев, Н. М. Оптика / Н. М. Годжаев. М.: Высш. школа, 1977. - 432 с.

82. Кроновер, Р. М. Фракталы и хаос в динамических системах. Основы теории / Р. М. Кроновер. -М.: Постмаркет, 2000. 352 с.

83. Мандельброт, Б. Фрактальная геометрия природы / Б. Мальдельброт. М.: Институт компьютерных исследований, 2002. - 656 с.

84. Федер, Е. Фракталы / Е. Федер; пер с англ. М.: Изд-во Мир, 1991. - 254 с.

85. Шредер, М. Фракталы, хаос, степенные законы. Миниатюры из бесконечного рая / М. Шредер. Ижевск.: НИЦ Регулярная и хаотическая динамика, 2001. - 528 с.

86. Данилевич, С. Б. Многопараметрический контроль качества / С. Б. Данилевич, К. С. Данилевич // Методы менеджмента качества. 2002. — № 12. — С. 22—25.

87. Данилевич, С. Б. О выборе показателей достоверности результатов контроля / С. Б. Данилевич, С. С. Колесников // Законодательная и прикладная метрология.2008. — № 2. — С. 48—51.

88. Данилевич, С. Б. Разработка методик эффективного контроля сложных объектов / С. Б. Данилевич, С. С. Колесников // Измерительная техника. — 2007.5. —С. 19—22.

89. Данилевич, С. Б. Оптимизация многопараметрического контроля сложных технических изделий / С. Б. Данилевич // Измерительная техника. — 2001. — № 1. — С. 17.

90. Данилевич, С. Б. Оценка доверительной вероятности при вычислении рисков заказчика и производителя / С.Б. Данилевич, С.С. Колесников // Методы менеджмента качества. 2006. - №3. - С. 37-39.

91. Рубичев, Н. А. Достоверность допускового контроля качества / Н. А. Рубичев, В. Д. Фрумкин. М.: Изд-во стандартов, 1990. - 172 с.

92. Казанович, Я. Б. Осцилляторные нейросетевые модели сегментации изображения и зрительного внимания / Я. Б. Казанович, В. В. Шматченко // Нейроинформатика-2004: Всероссийская научно-техническая конференция. М.: МИФИ, 2004.-С. 199-204.

93. Комарцова, JI. Г. Нейрокомпьютеры: учебное пособие для ВУЗов / J1. Г. Комарцова, А. В. Максимов. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. - 400 с.

94. Лекции по нейроинформатике: по материалам семинара «Современные проблемы нейроинформатики» // Нейроинформатика-2001 Всероссийская научно-техническая конференция, 23-26 января 2001 г. М: Изд-во МИФИ, 2001. - С. 212-222.

95. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский; пер. с польского. И. Д. Рудинского. М.: Горячая линия - Телеком, 2006. - 452 с.

96. Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс / С. Хайкин.- М.: Издательский дом Вильяме, 2006. 1104 с.

97. Асаи, К. Прикладные нечеткие системы / К. Асаи, Д. Ватада, С. Иваи; пер. с япон. М.: Мир, 1993. - 368 с.

98. Вятченин, Д. А. Нечеткие методы автоматической классификации: монография / Д. А. Вятченин. Минск.: УП Технопринт, 2004. - 219 с.

99. Пономарев, А. С. Нечеткие множества в задачах автоматизированного управления и принятия решений / А. С. Пономарев. Харьков.: НТУ ХПИ, 2005. -232 с.

100. Яхъяева, Г. Э. Нечеткие множества и нейронные сети: учебное пособие / Г. Э. Яхьяева. М.: Интернет-университет Информационных технологий, 2006. -316с.

101. Калачик, Р. А Алгоритм быстрой сегментации изображений / Р. А. Калачик // Известия ТулГУ. Сер.: Проблемы специального машиностроения. -2006. № 9.-С. 191- 193

102. Калачик, Р. А. Алгоритм автоматической сегментации с агрегированием сегментов в системах поиска изображений / Р. А. Калачик // Вестник РГРТУ. 2008.-Вып. 23.-С. 135-139.

103. Калачик, Р. А. О задаче поиска изображений в коллекциях / Р. А. Калачик, В. В. Котов // Известия ТулГУ. Сер.: Вычислительная техника. Информационные технологии. Системы управления. Тула : Изд-во ТулГУ, 2005. - Вып. 3.- С. 8388.

104. Минченков, М. В. Алгоритм автоматической сегментации изображений для систем технического зрения / М. В. Минченков, А. В. Хельвас // Обработка информации и моделирование.- М.:МФТИ, 2002.- С. 66-80.

105. Минченков, М. В. Многостадийный алгоритм сегментации изображений / М. В. Минченков, Д. В. Юрин // Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук: тез. докл. научной конф. 24 ноября 9 декабря 2000 г.- М., 2000. - С. 59.

106. Николаев, Д. П. Алгоритмы цветовой сегментации, применимые в условиях сложного освещения сцены: автореф. дис. на соискание ученой степени канд. физ.-мат. наук: 05.13.18 / Д. П. Николаев. М., 2004. - 24 с.

107. Ульд Ахмед Талеб Махфуд Комбинированные алгоритмы сегментации цветных изображений: автореф. дис. на соискание ученой степени канд. техн. наук: 05.13.01 / Ульд Ахмед Талеб Махфуд. Минск, 2002. - 20 с.

108. Цымбал, Д. А. Многоканальная нейросетевая модель системы компьютерного зрения для задач текстурной сегментации: дис. . канд. техн. наук: 05.13.18.-Великий Новгород, 2005.- 121 с.

109. Янова, Н. В. Адаптивный выбор значимых текстурных признаков для сегментации изображения / Н. В. Янова, С. С. Плеханов, Д. В. Юдин // Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук: тез. докл. научной конф., 30 ноября 2001 г.- М., 2001.- С. 49.

110. Воробель, Р. А. Метод количественной оценки качества рентгенографических изображений / Р. А. Воробель // Неразрушающий контроль и техническая диагностика: тез. докл научной конф. Днепропетровск, 2001. - С. 233 -236.

111. Гаганов, В. В. Инвариантные алгоритмы сопоставления точечных особенностей на изображениях / В. В. Гаганов // Графика и мультимедиа. 2009. - № 1 (17). - С. 1-11.

112. Кендел, М. Ранговые корреляции / М. Кендал.- М.: Статистика, 1975.-214 с.

113. Мельниченко, А. Методы поиска изображений по визуальному подобию и детекции нечетких дубликатов изображений / А. Мельниченко, А. Гончаров // Российский семинар по оценке методов информационного поиска: труды РОМИП. СПб.: НУ ЦСИ, 2009. - С. 108-121.

114. Максимов, В. В. Модель рецептивного поля ориентационно-избирательных ганглиозных клеток сетчатки рыб / В. В. Максимов // Сенсорные системы.- 2010.Т. 24, №2.-С. 110-124.

115. Радченко, А. Н. Многомерность без проклятий / А. Н. Радченко // Радиотехника. Информатика. Управление. - 2001.- № 2,- С. 23-28.98

116. Слипченко, С. В. Свойства кодирования числовых величин случайными гиперпрямоугольными рецептивными полями / С. В. Слипченко, И. С. Мисуно, Д. А. Рачковский. // Математические машины и системы. 2005. - № 4,- С. 34-37.

117. Калинин, К. Б. Алгоритмы активного рассматривания в системах распознавания лиц для санкционированного доступа / К. Б. Калинин // Известия ТРТУ. Информационная безопасность. 2006. - Т. 62. - С. 59-64.

118. Самарин, А. И. Алгоритм автоматического построения описаний объектов сцены в базисе рассматривающих движений фовеального сенсора / А. И. Самарин, М. А. Шевченко // Сборник научных трудов: в 2-х ч.- М.: МИФИ. 2002.- Ч.2.- С. 85-94.

119. Гинзбург, В. М. Расфокусировка как средство выделения информативных фрагментов на уровне сетчатки / В. М. Гинзбург, Г. Г. Девин, А.Н. Метелкин // ДАН. 1974.-Т.219.-С. 734.

120. Колмогоров, А. Н. Три подхода к определению понятия «количество информации» / А. Н. Колмагоров // Проблемы передачи информации. 1965. - Т. 1; № 1.-С. 3-11.

121. Айвазян, А. Прикладная статистика. Статистическое оценивание зависимостей / А. Айвазян.- М., 1985.- 484 с.

122. Вапник, В. Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным / В. Н. Вапник. М.: Наука, 1979. - 447 с.

123. Нугачев, В. С. Теория вероятностей и математическая статистика / В. С. Нугачев,- М.: Наука, 1979.- 462 с.

124. Фомин, В. В. Метрологические аспекты анализа изображений / В. В. Фомин, А. П. Михайлович, А. С. Попов // Измерительная техника. 2008. - № 2. -С. 25-28.

125. ГОСТ Р ИСО 9001-96. Системы качества. Модель обеспечения качества при проектировании, разработке, производстве, монтаже и обслуживании.

126. ГОСТ Р ИСО 9002-96. Системы качества. Модель обеспечения качества при производстве монтаже и обслуживании.

127. ГОСТ Р ИСО 9003-96. Системы качества. Модель обеспечения качества при окончательном контроле и испытаниях.

128. ГОСТ Р 50779.10-2000 (ИСО 3534.1-93). Статистические методы. Вероятность и основы статистики. Термины и определения.

129. ГОСТ Р 50779.11-2000 (ИСО 3534.2-93). Статистические методы. Статистическое управление качеством. Термины и определения.

130. ГОСТ Р 50779.30-95. Статистические методы. Приемочный контроль качества. Общие требования.

131. ГОСТ Р 50779.52-95. Статистические методы. Приемочный контроль качества по альтернативному признаку.

132. ГОСТ Р 50779.71-99 (ИСО 2859-1-85). Статистические методы. Процедуры выборочного контроля по альтернативному признаку. Часть 1. Планы выборочного контроля партий на основе приемлемого уровня качества АС)Ь.

133. ГОСТ Р 51760-2001. Тара полимерная. Общие технические условия.

134. ГОСТ 24105-80 (СТ СЭВ 884-78). Изделия из пластмасс. Термины и определения дефектов.

135. ГОСТ 15467 79. Управление качеством продукции.

136. ГОСТ Р 50962-96. Посуда и изделия хозяйственного назначения из пластмасс. Общие технические условия.

137. Доренский, А. А. Средство контроля качества пластиковой бутылки / А. А. Доренский, Е. А. Зрюмов // Ползуновский альманах. Барнаул: Изд-во АлтГТУ, 2006. - № 4.- С-23.

138. Доренский, А. А. Применение нейронных сетей и принципа рецептивных полей в оптическом контроле промышленных изделий / А. А. Доренский, Е. А. // Ползуновский альманах. Барнаул: Изд-во АлтГТУ, 2006. - № 4.- С. 3-7.

139. Доренский, А. А. Интеллектуальный метод контроля, основанный на формировании мер исследуемого изображения / А. А. Доренский, Е. А. Зрюмов, С. П. Пронин // Ползуновский альманах. Барнаул: Изд-во АлтГТУ, 2008. - № 2.-С. 20.

140. Доренский, А. А. Прибор контроля качества пластиковой бутылки, техническое решение / Е. А. Зрюмов, С. П. Пронин, А. А. Доренский // Ползуновский альманах. Барнаул: Изд-во АлтГТУ, 2009. - № .- С. 118.

141. Доренский, А. А. Исследование метода контроля качества ПЭТ с использованием нечетких гистограмм яркости / А. А. Доренский, С. П. Пронин, Е. А. Зрюмов // Измерение, контроль, информатизация: материалы XI101

142. Международной научно-технической конференции; под ред. JI. И.Сучковой -Барнаул: Изд-во АлтГТУ, 2010. С.80- 71.

143. Доренский, А. А. Контроль качества ПЭТ-бутылки по цифровому изображению / А. А. Доренский, С. П. Пронин, Е. А. Зрюмов // Приборы и системы, управление, контроль, диагностика, 2010 № 1. - С. 37-42. (Журнал из Перечня ВАК)

144. Доренский, А. А. Принцип рецептивных полей для разложения в гистограмму яркости / Е. А. Зрюмов, С. П. Пронин, А. А. Доренский // Ползуновский Вестник. Барнаул: Изд-во АлтГТУ, 2009. - №4. - С.259-262. (Журнал из Перечня ВАК)

145. Доренский, А. А. Метод построения нечеткой гистограммы яркости, предназначенный для оптического контроля качества промышленных изделий / А. А. Доренский // Естественные и технические науки.-2010 № 5.- С. 401-406.