автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Повышение качества контроля зазоров кузова автомобиля путем автоматизации процесса

на правах рукописи

Козлов Антон Александрович Повышение качества контроля зазоров кузова

автомобиля путем автоматизации процесса

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление

технологическими процессами и производствами (технические системы)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Тольятти-2005

Работа выполнена на кафедре «Технология машиностроения» Тольяттинского государственного университета

Научный руководитель:

- доктор технических наук, профессор Драчев О.И.

Официальные оппоненты:

- доктор технических наук, профессор Шварцбург Л.Э

- кандидат технических наук, доцент Решетов А.Г.

Ведущее предприятие ОАО «АвтоВАЗ»

Защита диссертации состоится «23» ноября 2005г. в Ы часов на заседании диссертационного совета К212.142.01 при Московском государственном технологическом университете «Станкин» по адресу: 101472, ГСП, Москва, Вадковский пер.,-За.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МГТУ «Станкин»

Отзыв, заверенный печатью, просим выслать в диссертационный совет по указанному адресу.

Автореферат разослан «24» октября 2005 года

Ученый секретарь

диссертационного совета кандидат технических наук

И.М.Тарарин

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы: Для того, чтобы в полной мере использовать возможности контрольно-измерительной автоматизированной системы на базе ЭВМ, необходимо применять специальные компьютерные системы. Значительную роль в достижении высокой эффективности применения компьютерных систем играет степень автоматизации ввода в ЭВМ графической информации об объекте. Одним из наиболее эффективных методов является бесконтактный оптический метод, основанный на использовании разности яркости цветов кузова автомобиля и его зазоров.

С целью решения актуальной в настоящее время задачи повышения качества контроля зазоров кузова автомобиля был разработан и экспериментально проверен оптический метод контроля в условиях производства. Результаты исследований приведены в диссертационной работе. Согласно предлагаемому подходу к решению задачи, автоматизированная система контроля состоит из единой системы расчета и оценки параметров на базе ЭВМ, работающей на основе теории иконики с элементами теории вероятности.

Постоянно возрастающие потребности в создании высокопроизводительных контрольно-измерительных автоматизированных систем и комплексов, оперирующих огромными массивами данных, заставляют обращаться к разработке новых принципов и средств обработки информации. Весомый научный вклад в развитие теории создания автоматизированных систем внесли труды Соломенцева Ю.М., Митрофанова В.Г., Капустина Н.М., Корчака С.Н., Схиртладзе А.Г. и др. Огромное значение для развития теории получения, обработки и анализа цифровой графической информации имели труды Алиева Т.М., Кривошеева В.П, Воронцова М.А., Корябина A.B., Катыс Г.П., Сойфер В.А., Фомина Я.А., Грузмана И.С., Киричук B.C., Косых В.П. Среди них, несомнень

РОС. НАЦИОНАЛЬНАЯ 1 БИБЛИОТЕКА 1 С. ПетеаМм? У/ I

привлекают оптические методы, а точнее, методы электронно-оптической обработки информации с применением ЭВМ.

В связи со всем вышеизложенным, разработка новых методов и создание автоматизированной системы контроля зазоров кузова автомобиля, направленные на повышение качества контроля в условиях реального производства является актуальной научной задачей.

В ходе работы была разработана, изготовлена и испытана автоматизированная система (АС) контроля и диагностики зазоров кузова автомобиля, содержащая цифровую фотокамеру, интерфейсный блок, ЭВМ и соответствующее программное обеспечение, работающее на основе математических моделей.

В работе приведены результаты разработки и испытаний измерительного стенда, на основе которых делается вывод о возможности создания АС контроля и диагностики зазоров кузова автомобиля, удовлетворяющей требованиям производства по точности и производительности.

Цель работы. Целью данной работы является повышение качества контроля зазоров кузова автомобиля путем автоматизации процесса.

Для достижения данной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать математическую модель процесса регистрации точек зазора кузова автомобиля и определения его геометрических параметров (размер, эквидистанта).

2. Исследовать возможность автоматизации процесса контроля зазоров кузова автомобиля.

3. Обосновать новые методы построения оптических АС.

4. Разработать новые методы обработки графической информации на основе теории иконики.

5. Разработать установку для автоматизированного контроля и диагностики зазоров кузова автомобиля на базе ЭВМ, провести экспериментальную проверку данной установки и внедрить ее в производство.

Научная новизна работы:

1. Предложен новый метод оценки зазоров кузова автомобиля, позволяющий оценить не только размер зазора, но и его эквидистанту.

2. Получены реализованные на аппаратном уровне алгоритмы оценки контроля зазоров кузова для различных типоразмеров его элементов с использованием контролера.

3. Разработаны и получены алгоритмы обработки оптической и графической информации на ЭВМ.

4. Рассмотрены критерии оценки результатов исследуемых кузовов автомобиля и его элементов.

Практическая ценность работы.

1. Представлены методики и алгоритмы оценки зазоров кузова автомобиля.

2. Разработана и доведена до практической реализации АС контроля зазоров кузова автомобиля.

3. Получена методика, позволяющая увеличить производительность передачи и обработки графической информации.

4. Создан программный пакет «2А70К» для получения, передачи и преобразования оптической информации с последующей выдачей результатов как в автоматическом, так и в интерактивном режимах.

Методы исследования. При теоретическом анализе в работе использовались методы теории иконики, теории вероятности, а также методы математического моделирования на ЭВМ.

Реализация результатов работы. Результаты работы внедрены на Волжском автомобильном заводе в опытно-промышленном производстве

■т

(г.Тольятти), ОАО «ЛадаСпецОборудование» в управлении по работе с претензиями потребителей (г.Тольятти) и AHO «Лада-Эксперт». Ряд теоретических положений использован в учебном процессе по специальностям 151001, 151002,220301.

Апробация работы. Основные результаты работы были изложены и обсуждены на Всероссийской с международным участием научно-технической конференции, посвященной 90-летию А.Н. Резникова, «Теплофизические и технологические аспекты управления качеством в машиностроении» (г. Тольятти, 2005г.), региональной научно-технической конференции «Научные чтения студентов и аспирантов ТГУ» (г. Тольятти, 2005г.), IV международной научно-технической конференции «Фундаментальные и прикладные проблемы технологии машиностроения». (г. Орел, 2003), на семинарах кафедр Механико-технологического отделения и Автомобильного отделения АМИ ТГУ.

Публикации. По теме исследований опубликовано 6 печатных работ.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, результатов и общих выводов. Диссертационная работа изложена на 144 страницах машинописного текста, включая 24 рисунка, 7 таблиц и 3 приложения, а также список использованной литературы, состоящий из 103 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы и излагается перечень вопросов, исследованию которых посвящена диссертационная работа.

Первая глава - обзорная. В ней проведен анализ автоматизированных систем на базе ЭВМ.

Успешное функционирование сложных технических систем немыслимо сегодня без полноценной информационной поддержки на всех стадиях жизненного цикла. Информационная поддержка - это целый комплекс

вопросов, включающих автоматизацию проектирования, обеспечение технологических процессов производства, автоматизацию управленческой деятельности предприятий, создание электронной эксплуатационной документации, внедрение автоматизированных систем заказа запасных частей и т.д. Класс информационных технологий, направленных на обеспечение безбумажной информационной поддержки жизненного цикла продукта, именуется CALS-технологиями, поэтому все современные АС должны проектироваться в рамках идеологии CALS

Принципы построения цифровых электронно-оптических автоматизированных систем регистрации, преобразования и анализа графической информации значительно отличаются друг от друга и в сильной степени зависят от конкретно поставленной задачи выполнения дискретных вычислительных операций над оптическими изображениями.

Наиболее распространенными считаются системы, ориентированные на решение вычислительных задач в их традиционной постановке и требующие математического описания проблемы в терминах системы интегро-дифференциальных уравнений, разработки соответствующих численных методов, программ и использования электронного цифрового оборудования для обработки оптической и графической информации.

Дня быстрой обработки информации с кадра изображения необходимо перенести данные в ЭВМ. Этого требует также непрерывно увеличивающийся поток подлежащей обработке оптической и графической информации. Данная задача решается с помощью использования различного оборудования по переработке оптической и графической информации в цифровую, т.е. информацию, переведенную на машинный язык.

Перечисленные направления исследований и разработок не позволяют решить задачу создания эффективных автоматизированных измерительных систем, способных к переработке больших массивов информации в реальном

масштабе времени объекта и к перестройке в переменных условиях функционирования. Анализ показал, что АС должна обладать следующим рядом особенностей: 1) необходимость анализа входных сигналов и выработки управляющих воздействий в реальном масштабе времени объекта; 2) повышенные требования к надежности системы; 3) необходимость обеспечения должных форматов сигналов и скоростей обмена, учет физической специфики объекта; 4) наглядность отображаемых и выводимых данных.

Постоянно возрастающие потребности в создании высокопроизводительных контрольно-измерительных автоматизированных систем и комплексов, оперирующих огромными массивами данных, заставляют обращаться к разработке новых принципов и средств обработки информации. Среди них, несомненно, наибольшее внимание привлекают бесконтактные оптические методы, а точнее, методы электронно-оптической обработки информации с применением ЭВМ.

На основе вышеизложенного формулируется цель и задачи работы.

Во второй главе приведены результаты аналитического исследования взаимосвязи зазоров кузова с их оптическими параметрами и возможности получения их визуальной картины.

С целью уменьшения обрабатываемой информации были рассмотрены различные математические модели бинарной сегментации (бинаризации) исходного цветного изображения.

Пороговая обработка. Метод ориентирован на обработку изображений, отдельные однородные участки которых различаются средней яркостью. При этом преобразование каждой точки исходного изображения выполняется по правилу:

где х0 - единственный параметр обработки, называемый порогом. Уровни ВЫХОДНОЙ яркости у0 И у| могут быть произвольными, они лишь функции меток, при помощи которых осуществляется разметка получаемой карты -отнесение ее точек к классам А или В соответственно.

Оптимальным считается порог, отвечающий требованию:

= агё тахр(л^), (2)

где х*0 - пробный порог обработки; р{х*0 ) - безразмерная дискриминантная функция.

Марковская бинарная сегментация. Метод, используемый при обработке текстурных изображений. Данный вид сегментации предполагает принятие решения в каждой точке кадра на основе анализа исходного изображения в некоторой окрестности этой точки. Апостериорное распределение вероятностей (АРВ) в данном случае имеет вид-

П Ам{к)>у„)

где с - нормировочная постоянная; - наблюдаемое поле; Т]{1, у) -

информационное поле; - вектор, образуемый значениями поля

у =у{и]) в точках луча 0.к за исключением текущей точки (/,/). По формуле (3) в каждой точке кадра должны быть вычислены две вероятности У\?{г!1 ] = 1|У) и м>(Т]1 = 0|у), а затем вынесено решение Т]1 ] = 1 или

Т]1 =0 в зависимости от того, какая из этих вероятностей больше.

Байесовская бинарная сегментация. Имеет самую большую область применения и, как правило, используется при работе с зашумленными

ч

изображениями. Сущность байесовского метода сегментации состоит в разбиении кадра на неперекрывающиеся области, которые в наибольшей степени соответствует наблюдаемому изображению. Наиболее оправданным признается такое разбиение, АРВ которого максимальна. Оптимальная

сегментация, основанная на байесовском принципе, должна вырабатывать *

такой результат х,}, которому соответствует максимум АРВ:

X* =arg шахР(х|г), (4)

х

где X = j } - результат оптимальной сегментации; p(y- условное распределение значения изображения X = {х, } по отношению к наблюдаемому изображению У = {у J.

Для автоматизации принятия решения о применении одной из рассмотренных выше моделей бинаризации изображения используется среднеквадратичный критерий качества изображения:

»l=E\f-gf), (5)

где /(я,, П2) - эталонное изображение; g(n,, п2) - реальное изображение.

На полученном бинарном изображении определение размеров контролируемого объекта (рис 1.) не вызывает затруднений:

Ди, = max {и,}- min i«,}, Ап2 - max К}- min \п2}, (6)

(n,,n,)eO (n,,/7j)eD (п,,пг)еО (n,,n2)eD

где D - множество отсчетов; пх, п2 - координата точки отсчета по вертикали и горизонтали соответственно.

В третьей главе представлены материалы, связанные с разработкой АС контроля и диагностики зазоров кузова автомобиля.

Для создания АС контроля и диагностики зазоров кузова автомобиля был проведен теоретический анализ разработанной функциональной схемы (рис.2),

который на программном уровне позволил выбрать правильный способ получения, преобразования, фильтрации и анализа цифровой информации, осуществить выбор типоразмера зазора кузова и разработать схему АС, обеспечивающую работу заданного алгоритма контроля. Разработанная функциональная схема позволяет контролировать зазоры в зависимости от типоразмера кузова, корректировать алгоритм контроля с учетом управляющих воздействий и внешних условий, выявлять взаимосвязи в самом процессе контроля, определять и устранять ошибку при обработке графической информации программой.

В теории и эксперименте установлено, что для процесса контроля и диагностики зазоров кузова автомобиля бесконтактный оптический метод является обоснованным, т к. позволяет в реальном масштабе времени с высокой производительностью дать оценку качеству зазоров кузова автомобиля.

На программно-аппаратном уровне предложена реализация АС, отличающейся максимально возможным использованием средств вычислительной техники.

В четвертой главе на основе функциональной схемы предложена и внедрена установка для автоматизированного контроля зазоров кузова автомобиля.

Для экспериментального исследования и промышленного внедрения был спроектирован и реализован опытно-промышленный образец установки (рис.3).

Сигнал изображения от цифрового модуля вводится в память компьютера. Разработанное программное обеспечение <&АХОК» позволяет обрабатывать полученное изображение и осуществлять общее управление системой. Структура программного обеспечения представлена на рис.4. Изображение элемента кузова обрабатывается ЭВМ по алгоритму обработки

изображения для контроля зазоров и фиксируется численное значение степени соответствия предъявляемым требованиям. Результаты контроля выводятся на принтер и сохраняются в файле результатов контроля как непосредственно в ЭВМ, обеспечивающей функционирование АС, так и на сервере корпоративной сети предприятия, ведется база данных с указанием даты снятия показаний и возможностью пакетной обработки.

Для получения и записи кадра на ЭВМ используется цифровая камера с непосредственной связью через контроллер USB порта, которая позволяет получать и впоследствии обрабатывать данные на ЭВМ в виде двумерного массива. При получении бинарного изображения используются математические модели, описанные в главе 2.

Определение внешних границ контролируемой области преследует две цели: во-первых, ограничивается объем данных для дальнейшего анализа; во-вторых, координаты элементов, составляющих внешнюю границу, используются для разбивки области на зоны. Принятие решения о контролируемом зазоре кузова проводится на основе вычисленных параметров, регламентирующих документов и экспертной оценки.

Экспериментально проведено сравнение полученных результатов с реальными значениями зазоров кузова автомобиля.

Также проведенная оценка измерений на основе теории вероятности показала, что различным участкам зазоров кузова характерны нормальный и равномерный законы распределения, что говорит о возможности связи между вероятностными распределениями геометрических параметров и технологией изготовления, что в дальнейшем позволит диагностировать полученные данные.

Анализ статистических функций показал, что для зазора кузова между передней и задней дверьми автомобиля характерны нормальный закон распределения и равномерный закон распределения.

В результате сравнения данных, полученных экспериментальным путем, с реальными значениями было выявлено, что погрешность измерений в зависимости от типоразмера кузова или контролируемого зазора кузова, полученных с помощью АС, составила 0,1-0,5 мм.

В приложениях к диссертационной работе приведены акты внедрения, руководство пользователя программы «2А7(Ж» и карта контроля внешних зазоров кузова автомобиля ВАЗ-2110.

Общие выводы и результаты работы. Общим итогом работы является создание АС контроля и диагностики зазоров кузова автомобиля. На основе исследований, представленных в диссертационной работе, получены следующие практические и научные результаты:

1. Разработаны математические модели для бинаризации изображений образцов, для совмещения изображений образца и эталона, а также аналитическая зависимость, позволяющая сделать выбор в пользу применения одной из моделей бинаризации изображений в зависимости от качества изображения образца.

2. Получены алгоритмы оценки геометрических характеристик объектов на изображении и функционирования АС контроля зазоров кузова автомобилей.

3. Разработано программное обеспечение, необходимое для функционирования АС «2А70Я».

4. Реализована система контроля зазоров кузова «2А2СЖ».

5. Внедрение разработанного метода контроля зазоров кузова автомобиля на установке, оснащенной АС, позволило решить задачу повышения качества контроля зазоров кузова автомобиля.

6. Разработана методика построения автоматизированных систем контроля зазоров кузова автомобиля, которая позволяет контролировать значительно более широкий спектр подобных объектов, чем рассмотренный в

данной работе.

7. Результаты работы внедрены в промышленное производство на предприятиях ОАО «АвтоВАЗ», ОАО «ЛадаСпецОборудование», AHO «Лада-Эксперт» и подтверждены актами внедрения. Также результаты работы используются в учебном процессе в Тольяттинском государственном университете.

Опубликовано 11 печатных работ, из них по результатам исследований опубликовано 6 работ:

1. Козлов A.A., Солдатов A.A., Драчев О.И., Гуляев В.А. Взаимосвязь математической модели и cad-модели. Материалы IV международной научно-технической конференции «Фундаментальные и прикладные проблемы технологии машиностроения». - г. Орел, 2003. - с. 352-356.

2. Козлов A.A. Применение бинаризации изображений при контроле точности зазоров кузова автомобиля. Региональная научно-техническая конференция «Научные чтения студентов и аспирантов». - г. Тольятти, 2005-с.38.

3. Козлов A.A., Солдатов A.A., Гуляев В.А., Кузьмич И.В. Использование ЭВМ в автоматизированных системах управления качеством контроля деталей автомобилей. Материалы Всероссийской с международным участием научно-технической конференции «Теплофизические и технологические аспекты управления качеством в машиностроении». - г. Тольятти, 2005. - с. 23-25.

4. Козлов A.A., Солдатов A.A., Гуляев В.А., Кузьмич И.В. Информационная поддержка автоматизированного контроля зазоров кузова автомобиля. Материалы Всероссийской с международным участием научно-технической конференции «Теплофизические и технологические аспекты управления качеством в машиностроении». - г. Тольятти, 2005. - с. 233-235.

5. Козлов A.A., Солдатов A.A., Гуляев В А., Принципы создания автоматизированной системы контроля геометрических параметров.

Материалы Всероссийской с международным участием научно-технической конференции «Теплофизические и технологические аспекты управления качеством в машиностроении». - г. Тольятти, 2005. - с. 235-237.

6. Козлов A.A., Кузьмич И.В. Автоматизация контроля зазоров кузова автомобиля. Региональная научно-техническая конференция «Научные чтения студентов и аспирантов». - г. Тольятти, 2005. - с. 21.

Л /7;

г

Рис. 1 Определение геометрических параметров произвольного объекта.

Рис.2 Функциональная схема АС контроля зазоров кузова автомобиля.

Рис.3. Опытно-промышленный образец установки контроля зазоров кузова

автомобиля.

Рис.4. Структура программного обеспечения АС контроля зазоров кузова

автомобиля.

Козлов Антон Александрович

Повышение качества контроля зазоров кузова автомобиля путем

автоматизации процесса

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать 19.09.2005. Формат 60x84/16. Печать оперативная. Усл. п. л. 1,06. Уч.-изд. л. 0,99. Тираж 100 экз.

Отпечатано в типографии Тольяттинского государственного университета Тольятти, Белорусская, 14.

¿21764

РНБ Русский фонд

2006-4 21626

Перечень символов и сокращений.

Введение.

ГЛАВА 1. Анализ современных методов контроля, диагностики и 8 визуализации геометрических параметров зазоров кузова автомобиля.

1.1. CALS-технологии.

1.2. Известные методы и способы контроля геометрических параметров 9 зазоров кузова автомобиля.

1.3. Визуализация и обработка информации.

1.4. Анализ автоматизированных систем контроля и диагностики, 21 основанных на базе ЭВМ.

ГЛАВА 2. Бинаризация, оценка качества изображения и оценка 40 геометрических параметров при цифровой фотосъемке.

2.1. Бинаризация изображения.

2.2. Оценка качества изображения.

2.3. Оценка геометрических характеристик объектов на изображениях. 74 Выводы по главе 2.

Глава 3. Исследование влияния автоматизированной системы на базе 84 ЭВМ на качество контроля зазоров кузова автомобиля.

3.1. Обоснование применения процесса контроля зазоров кузова 84 автомобиля, как объекта автоматизации.

3.2. Разработка автоматизированной системы для контроля зазоров 88 кузова.

3.3. Методология измерений АС. 93 Выводы по главе 3.

ГЛАВА 4. Техническое оснащение бесконтактного оптического метода контроля зазоров кузова автомобиля. Результаты и их анализ. 107 4.1. Технические требования, предъявляемые к АС для контроля зазоров кузова автомобиля.

4.2. Измерительный стенд для контроля геометрических параметров 108 зазоров кузова автомобиля.

4.3. Геометрическая калибровка камер.

4.4. Результаты оценки точности измерений АС контроля зазоров кузова автомобиля.

4.5.Вопросы теории вероятности для оценки результатов измерений зазоров кузова автомобиля. 115 Выводы по главе 4. 119 Заключение. 120 Список использованных источников. 122 Приложение 1 Акты внедрения. 132 Приложение 2 Описание программы ZAZOR. 135 Приложение 3 Карта контроля внешних зазоров кузова ВАЗ 2110.

Перечень символов и сокращений.

Я'> j) у о, у i а, в w{x) р(х'о)

Ра, Рв и wB(x) ма и mb

Q,, Q2, Q3, Q4 H&j) Dx f x0(i,j) И n{i,j) a(k), y(k) ли y

Computer Acquisition and Life-cycle Support (Непрерывная информационная поддержка жизненного цикла продукции) Системы машинного видения Автоматизированная система Апостериорное распределение вероятностей Распределения Гиббса Потенциал взаимодействия

Показатель оценки, характеризующий степень привлекательности системы контроля для заказчика.

Компоненты показателя оценки, отражающие наличие или отсутствие у системы определенных свойств.

Весовые коэффициенты компонентов показателя.

Исходное изображение

Порог обработки

Уровни выходной яркости

Классы

Гистограмма распределения исходного цифрового изображения Гипотетическое значение порога Дискриминантная функция

Вероятность принадлежности точки классу а или в соответственно

Распределения соответствующие классу а и в соответственно

Математические ожидания Дисперсия для всего кадра Межклассовая дисперсия Крестообразная структура

Лучи крестообразной структуры

Биэкспоненциальная корреляционная функция Дисперсия

Коэффициент корреляции

Случайные поля

Случайное бинарное поле

Матрица одношаговых вероятностей перехода

Векторы, образуемые значениями полей 77,; =n{hj) и У,,, = y{i,j) соответственно в точках луча Qk за исключением текущей точки

Векторы, включающие все значения полей tju =rj{ij) и уи] =>(/,у) в точках "креста" Q. Нормировочная постоянная Сг Нормирующий коэффициент

Множество потенциалов взаимодействия р(х) Распределение Гиббса

X Совокупность всех отсчетов изображения

Множество узлов решетки, на котором задано изображение Константа, которую находят из условия нормировки распределения вероятностей и{х) Потенциальная функция

Совместное РГ двух полей

Условное по отношению к значению управляющего поля X = {х/>7} распределение наблюдаемого изображения y = {>-, t} Результат оптимальной сегментации s\r] Результат работы датчика х\г] Отсчет на г -ом шаге г Отношение вероятностей

X(г) Макрошаг итерационного процесса

Лп1>пг)> fit Среднеквадратичное отклонение

Атх Критерий максимальной ошибки

РМ Плотность распределения аддитивного гауссовского шума у/^щ)

Растровое изображение образца размером mxn пикселей Растровое представление эталонного изображения, повернутого и у на угол А и масштабированного в % и д раз по вертикали и горизонтали соответственно Pij*si,j Элементы растровых изображений Р и S соответственно J Критерий качества совмещения

GKUS Весовое изображение gu Элемент весового изображения

Z Параметр совмещения

М Множество из т фрагментов, максимально удаленных от

1 фрагмента j

Вектор параметров камеры

Ошибка метода наименьших квадратов

Реальное и идеальное изображения

Произвольные функции координат пх,п2.

По мере повышения требований к качеству выпускаемых автомобилей резко возрастают требования к контролю как элементов кузова, так и кузова автомобиля в целом. Рост объемов производства и необходимость обеспечения конкурентоспособности выпускаемых изделий ставит проблему организации контроля в ряд наиболее актуальных для автомобилестроения.

Неавтоматизированный контроль при помощи калибров, который до сих пор используется на многих предприятиях, обладает рядом недостатков, препятствующих его применению в современных условиях. Основной недостаток в этом случае заключается в том, что при таком способе контроля оценка является качественной (годен или не годен контролируемый объект). Также вследствие влияния человеческого фактора при данном методе контроля зачастую присутствует субъективность и низкая достоверность. Кроме того, к существенным недостаткам данного метода контроля можно отнести малую производительность. Контроль сложных изделий с применением простейших оптических приспособлений, по словам операторов, очень сильно утомляет зрение, что, несомненно, представляет опасность для их здоровья.

Проблема автоматизации контроля традиционно решается применением сложных программно-аппаратных комплексов, относящихся к классу систем технического зрения, разработка которых ведется в ряде стран мира. На сегодняшний день промышленно выпускаемых отечественных установок контроля нет, а зарубежные, к примеру, продукция фирм Leica, V-Stars, Axyz чрезвычайно дороги: их стоимость составляет порядка сотен тысяч долларов США. Это приводит к тому, что на большинстве российских предприятий неавтоматизированный контроль является единственным способом отбраковки дефектных изделий.

Из всего сказанного выше следует, что создание автоматизированной системы (АС) контроля зазоров кузова автомобиля, направленной на повышение качества контроля в условиях реального производства является актуальной научной задачей.

Реализация такой системы, содержащей цифровую фотокамеру, ЭВМ интерфейсные устройства и соответствующее математическое и программное обеспечение, помимо удешевления контрольной станции, по сравнению с аналогами, обеспечивает лучшую интеграцию с технологическим процессом за счет гибкости и универсальности применяемой аппаратной базы.

Особую благодарность за помощь в работе над диссертацией автор выражает кандидату технических наук, доценту кафедры «Технология машиностроения» Гуляеву Вадиму Анатольевичу.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка и приложений. Общий объем работы составляет 144 страницы машинописного текста. Диссертация содержит 24 рисунка и 7 таблиц. Библиография включает 103 источника.

Ю.Результаты работы внедрены в промышленное производство на предприятии ОАО «АвтоВАЗ», ОАО «ЛадаСпецОборудование», АНО «Лада-Эксперт» и подтверждены актами внедрения (см. приложение 1). Также результаты работы используются в учебном процессе в Тольяттинском государственном университете.

11 .Разработано программное обеспечение, обеспечивающее функционирование AC «ZAZOR».

12.Внедрение разработанного метода контроля зазоров кузова автомобилей на установке оснащенной АС позволило решить задачу повышения качества контроля зазоров кузова автомобиля.

13.Разработанная методика построения АС контроля зазоров кузова автомобилей позволяет контролировать значительно более широкий спектр подобных объектов, чем рассмотренный в данной работе.

14.Построен количественный показатель оценки систем автоматизации контроля учитывающий ряд наиболее важных характеристик.

15.Проведено количественное сравнение современных зарубежных систем контроля и системы, созданной в ходе диссертационной работы. Высокий качественный показатель последней свидетельствует об эффективности предложенных подходов, моделей и алгоритмов и перспективности внедрения системы на отечественных предприятиях.

16.Проведенная оценка результатов измерений на основе теории вероятности позволяет предположить о то, что на характер распределения, следовательно, на точность зазоров кузова автомобиля влияют: физико-механические свойства металла, характер соединения, технология изготовления. Т.е. обработав аналитически информацию о замерах, возможно осуществить связь вероятностных распределений с геометрическими параметрами и технологией изготовления, а, следовательно, диагностировать полученные данные. 1 2 3 4 5 6 7 8 9

10 И

12

13

14

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

1. Алиев Т. М., Вигдоров Д. И.,. Кривошеев В. П. Системы отображения информации. Москва, «Высшая школа», 1988 г

2. Бард И. Нелинейное оценивание параметров. М.: Статистика, 1979. Бессекерский В.А., Попов А.П. Теория систем автоматического регулирования. М., «Наука», 1966.

3. Браслевский Д. А., Петров В. В. Точность измерительных устройств, — М.: Машиностроение, 1976.

4. Бронштейн Н.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике. — М.: Наука, 1966.

5. Васильев В .И. Распознающие системы. Киев: Наукова думка, 1969. -291 с.

6. Вапник В.Н., Червоненкис А .Я. Теория распознавания образов. М.: Наука 1974.

7. Васютович В., Самотохин С., Никифоров Г. CALS-технологии и стандарты. // Computerworld Россия. 2001. - Февраль. Введение в оптимизацию. Поляк Б.Т. - М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1983. - 384 с

8. Воронцов М.А., Шмальгаузен В.И. Принципы адаптивной оптики. -М.: Наука, 1985.-336 с.

9. Гиммельфарб Г.Л., Залесный А.В. Модели Марковских случайных полей в задачах генерации и сегментации текстурных изображений / Средства интеллектуализации кибернетических систем. Киев, 1989.

10. Грузман И.С. Выделение однородных областей на изображениях // Статистические методы обработки изображений. Новосибирск: Новосиб. электротехн. ин-т. 1993.

11. Гуляев В.А., Жилин А.А. Автоматизированная линия комплексного контроля качества автомобильных стекол. Материалы всероссийской научно-технической конференции «Перспективы развития автомобильного транспорта». -Тольятти, 2000. с. 195-198.

12. Дещенко Г.Н. Контроль строительных конструкций с использованием СВЧ волн переменной частоты. Тезисы докладов 15 Российской конференции «Неразрушающий контроль и диагностика» 28.06.2.07.99 г. т.2 С.65.

13. Джилландерс Д.Т., Ридл Р.А., Стрейт Р.Д., Финни И. Методы определения трещиностойкости стекла при I и II типах разрушения с использованием термических напряжений. Современное машиностроение. Сер. Б. № 10, 1990.

14. Димиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессии (М.:Финансы и статистика, 1981)

15. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен (Пер с англ. М.: Мир, 1976)

16. Казаков И.Е. Статические методы проектирования систем управления. М. «Машиностроение», 1969 262 с.

17. Катыс Г.П., Катыс П.Г. Системы машинного видения: анализ состояния и перспективы развития // Приборы и системы управления 1999 №9

18. Катыс Г.П. Восприятие и анализ оптической информации автоматической системой. М.: Машиностроение, 1986. 415 с.

19. Катыс Г.П. Обработка визуальной информации. М.: Машиностроение, 1990.314 с.

20. Ковалевский В.А. Методы оптимальных решений в распознавании изображений. -М.: Наука, 1976. -328 с.

21. Козлов А.А., Солдатов А.А., Драчев О.И., Гуляев В.А. Взаимосвязь математической модели и cad модели. Материалы IV международной научно-технической конференции «Фундаментальные и прикладные проблемы технологии машиностроения». Орел, 2003. - с. 352-356.

22. Козлов А.А. Применение бинаризации изображений при контроле точности зазоров кузова автомобиля. . Региональная научно-техническая конференция «Научные чтения студентов и аспирантов».—Тольятти, 2005.-c.38

23. Козлов А.А., Кузьмич И.В. Автоматизация контроля зазоров кузова автомобиля. Региональная научно-техническая конференция «Научные чтения студентов и аспирантов». Тольятти, 2005. — с. 21.

24. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике. М.: Наука, 1973.

25. Кудрявцев В.А., Пичугин А.П., Шанин В.И. Когерентно-оптический метод выявления дефектов на поверхности деталей. Материалы Всесоюзной науч.-техн. Конф. "Современная прикладная оптика и оптические приборы", ч. 2, Л., 1975, с. 6.

26. Кудрявцев В.А., Шанин В.И., Шапов B.C. Анализ метрологических возможностей когерентно-оптического метода контроля формы сложных поверхностей. — Оптико-механическая промышленность, 1978, N11, с. 8-10.

27. Марр Д. Зрение: информационный подход к изучению представления и обработки зрительных образов. — М.: Радио и связь, 1987.

28. Матвеев В. И. Портативное радиоволновое устройство для контроля крупногабаритных диэлектрических изделий. Тезисы докладов 15 Российской конференции «Неразрушающий контроль и диагностика» 28.06.2.07.99 г. т.2 С.47

29. Методы компьютерной обработки изображений / Под ред.Сойфера В: А.-2-е изд., испр.-М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003.-784С.

30. Основы автоматического управления / Под ред. B.C. Пугачева. -М.: Наука, 1974.-720 с.

31. Папулис А. Теория систем и преобразований в оптике. -М.: Мир, 1971. -495 с.

32. Патрик Э. Основы теории распознавания образов. Пер. с англ. -М.: Сов. радио, 1980. -408 с.44.45,46,47