автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.01, диссертация на тему:Разработка и исследование методов и средств автоматизации поверки щитовых электроизмерительных приборов

На правах рукописи

Киселев Сергей Константинович

Разработка и исследование методов и средств автоматизации поверки щитовых электроизмерительных приборов

Специальность 05.11.01 Приборы и методы измерений (элекгрические измерения)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой сгепени доктора технических наук

ч

t

Ульяновск 2005

Работа выполнена в Ульяновском государственном техническом университете

Научный консультант - заслуженный деятель науки РФ, доктор технических наук, профессор Мишин Валерий Алексеевич

Официальные оппоненты док юр технических наук, профессор

Соснин Петр Иванович доктор технических наук, профессор Солдаткин Владимир Михайлович доктор технических наук, профессор Чернецов Владимир Иванович

1*

Ведущая организация - ОАО «НИИ ЭЛЕКТРОМЕРА» (НИИЭП) г Санкт-Петербург

Защита диссертации состоится « 19 » октября 2005 г. в 15 часов на заседании диссертационного совета Д21227701 в Ульяновском государственном техническом университете по адресу 432027 г Ульяновск, ул. Северный Венец, 32, Ульяновский государственный технический университет, главный корпус, аудитория 211.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Ульяновского государс1-венного технического университета

г

Автореферат разослан С&к(Я()рЯ 2005 I.

\

Ученый секретарь диссертационного совета, д.т.н, профессор

tdV/Js

Общая характеристика работы

В настоящее время в России характер производства щитовых электроизмерительных приборов (ЩЭИП) определяется рядом факторов

■ изменением структуры спроса, что приводит к относительному снижению объемов производимых аналоговых средств измерений и увеличению числа типов производимых приборов,

■ освоением производства новых средств измерений, предоставляющих потребителю новые функциональные и системные возможности,

« конкуренцией со стороны ведущих зарубежных производителей щитовых аналоговых приборов (Prefag, Германия, Howard Butler Ltd , Великобритания, Lumel, Польша, Metra Blanska, Чехия, Carrel & Carrel, Новая Зелландия, DER RE Electrical Instruments Co Ltd., Тайвань, Iskra Instrument! d d., Словения и др.),

■ освоением производства средств измерений аналогичных (или заменяющих) тем, которые производились ранее на предприягиях Межотраслевого государственного объединения «Электромера» (ПО «Элекгроизмеритель» г Житомир, ПО «Электроизмеритель», г Вшебск, ПО «Микроприбор», г Львов, АООТ «Электроприбор» г. Ереван и др );

» общей тенденцией снижения сроков разработки и освоения производства новых средств измерений.

Все эти факторы в значительной степени изменяют сложившуюся ранее структуру данной области приборостроения как массового производства и приближают его по ритмичности и изменчивости к серийному или мелкосерийному Это, в свою очередь, требует совершенствования применяемых производственных технологий, повышения их гибкости, адаптируемости к новым типам осваиваемых приборов, повышения уровня механизации и автоматизации технологических операций, их пригодности к выполнению с использованием современных технических средств автоматизации, повышения контролепригодности и управляемости технологического процесса.

Уровень автоматизации производства ЩЭИП на ведущих предприятиях отрасли (таких как ОАО «Электроприбор» г. Чебоксары, ЗАО «ПО Электроточпри-бор» г. Омск, ОАО «Краснодарский ЗИП» и др.) достаточно высок. Большинство операций сборки, регулировки и контроля аналоговых приборов производится с использованием специальных автоматов или полуавтоматов, на механизированных рабочих местах. Условия производства ЩЭИП предъявляют высокие требования к производительности средств автоматизации, так как экономический эффект достигается только при продолжительности каждой операции технологического процесса сборки, регулировки, контроля и поверки не более десятков секунд при обеспечении синхронности работы всего оборудования в жестком производственном цикле. Важной задачей является обеспечение надежности функционирования технических средств автоматизации, наработка на отказ которых должна быть не менее 10000 часов, в связи с чем одним из основных требований к средствам автоматизации является их простота и унифицированность

Для достижения данных требований выполнение большинства технологических операций производства ЩЭИП основа ассмагрива-

ются как активные объекты автоматизации, способные в динамических режимах подвижной части выдавать информацию о своем состоянии в виде параметров электрических сигнатов С использованием данного подхода разработаны методы автоматизации практически всех регулировочных и контрольных операций, взаимосвязанные с этими методами пути совершенствования конструкций ЩЭИП, также решены вопросы реализации предложенных методов на основе серийных и специальных технических средств автоматизации

В то же время точность используемых при этом измерительных преобразований не достаточна для контроля метрологических характеристик приборов основных классов 10-40. Поэтому в насюящее время операции контроля и поверки основных метрологических характеристик ЩЭИП не автоматизированы и осуществляются вручную, что приводит к снижению производи [ельности и экономической эффективности производства, повышает риски производителя и заказчика (ошибки поверки I и II рода), препятствует сбору и анализу статистической информации о качестве выпускаемых средств и внедрению систем контроля и управления техпроцессом в целом.

Не менее важной задачей является оснащение гибкими, перенастраиваемыми на поверку разных типов приборов системами Центров метрологии и стандартизации, метрологических служб предприятий, так как сегодня в эксплуатации только в России находится более 200 млн. шт. щитовых приборов. Наиболее важной характеристикой в этом случае является надежность метролот ического обеспечения системы, что достижимо только при максимальном уровне автоматизации поверки, исключении субъективных факторов.

Таким образом, комплексное решение задач развития методов и средств автоматизации поверки ЩЭИП, обеспечивающих, во-первых, возможность включения их в сложившуюся структуру сборочно-регулировочных автоматических и автоматизированных технологических установок в производстве с обеспечением требуемой синхронности и темпа работы технологических линий и. во-вторых, возможность гибкой перенастройки систем автомашзации поверки (АП) на новые типы поверяемых приборов но возможности без изменения их технического состава, алгоритмического и протраммного обеспечения, является актуальной научно-технической проблемой и имеет важное экономическое и производственное значение, влияет на дальнейшее развитие и совершенствование всего производства щитовых приборов.

Теоретические основы решения проблемы автоматизации поверочных работ были заложены в работах, проводимых более 30 лет назад во ВНИИМСе под руководством А .Я. Безикович, В.И. Нрицкера, СЛ. Эскина, Д.И Зорина.

Существенным прогрессом в области техники считывания показаний поверяемых приборов явилась разработка систем, использующих считывающие устройства на базе передающих телевизионных камер. На их основе оказалось возможным предложить способы контроля и поверки не только щитовых стрелочных измерительных приборов, но и приборов с комбинированными многострочными шкалами, а также приборов с цифровой индикацией показаний (Ю А. Хохлов, И.П. Гринберг, Ю.В Корольков, В.А Ищенко, В Н ЧишАзв, П.В. Минченков и ДРО-

Новым направлением в развитии систем АП явились работы, выполненные конце 80-х годов, в которых оптические считывающие устройства использовались как системы технического зрения (СТЗ) Разработки, проведенные под руководством М С Ройтмана, Ю Г Свинолупова, В П Войтко, Д Л Удута, Э Н Седова, привели к тому, что системы АП фактически сформировались как разновидность ИИС, при функционировании которых реализуются в совокупности функции и систем автоматического контроля, и систем технической диагностики, и систем распознавания образов, г.е. всех трех разновидностей ИИС.

Несмотря на актуальность проблемы автоматизации поверки ЩЭИП и достаточно большой объем выполненных работ, полученные ранее решения не нашли широкого применения в производстве, и в настоящее время промышленно применимых систем АП не существует Объясняется это как недостаточным уровнем развития технических средств автоматизации (прежде всего средств оптического считывания показаний), так и тем, что автоматическое выполнение традиционных методов поверки не дает значитетьного выигрыша в производительности и точности Качественное изменение ситуации возможно только при разработке новых способов и алгоритмов поверки, ориентированных в своей основе на автоматическую реализацию Это соответствует общей тенденции развития современных ИИС, которая заключается в автоматизации и интеллектуализации существующих средств измерений на основе цифровых (компьютерных) методов обработки измерительной информации Для разработки средств автоматизации поверки ЩЭИП, которые обладали бы необходимыми точностью, производительностью, системностью и гибкостью использования, необходимо применение новейших технических средств из области считывания изображений и информационных технологий для обработки измерительной информации.

В соответствии с этим целью работы является разработка новых методов и средств автоматизации поверки и контроля метрологических характеристик щитовых электроизмерительных приборов, обладающих повышенными эксплуатационными характеристиками - простотой реализации и настройки, надежностью, точностью, необходимым быстродействием, реализуемостью на базе серийно выпускаемых средств автоматизации.

Для достижения поставленной цели в диссертации решаются следующие задачи:

1. Проводится анализ характера производства ЩЭИП в складывающихся экономических условиях, существующих средств и уровня автоматизации технологий сборки и контроля, определяются технические, технологические, организационные и экономические требования к методам и средствам автоматизации поверки в формирующихся структурах и технологиях серийного и мелкосерийного производства данных средств измерений.

2 Разрабатывается единая обобщенная модель системы автоматизации поверки и контроля метрологических характеристик ЩЭИП как средство анализа и синтеза технических решений в данной области, средство исследования, оценки и сравнения характеристик существующих и разрабатываемых методов, способов и алгоритмов автоматизированной поверки. •

3 Разрабатываются, исследуются и оцениваются новые способы автоматизации поверки и определения показаний поверяемых приборов в системах автоматизации поверки с использованием систем технического зрения, основанных на современных технических средствах считывания изображений, технологиях и алгоритмах обработки оцифрованных изображений

4. Разрабатываются и исследуются новые способы автоматизации поверки и контроля ЩЭИП в динамических режимах, ориентированные на поверку приборов с различными средствами считывания показаний

5 Выбирается и обосновывается математический аппарат, пригодный для построения алгоритмического и программного обеспечения систем АП, позволяющий придать им свойство обучаемости для гибкого использования и адаптируемости к новым типам поверяемых приборов при серийном производстве с изменяемой ритмичностью.

5 Разрабатываются методы и средства реализации обучающихся систем АП, методики их настройки и эксплуатации, исследуется и оценивается их работоспособность и эффективность

7 Разрабатывается методика метрологической аттестации систем АП ЩЭИП.

8 Разрабатываются технические, алгоритмические и программные средства реализации систем АП, проводится реализация, исследование и внедрение в производство систем АП и контроля различных типов ЩЭИП.

Методы выполнения исследований. Работа выполнена с использованием методов имитационного моделирования, вычислительной математики, математической статистики, теории погрешностей и обработки результатов измерений, аппарата искусственных нейронных сетей, методов и алгоритмов обработки и распознавания изображений.

Достоверность разработанных научных положений и выводов подтверждена результатами вычислительных эксперименюв в специализированных системах моделирования и с разработанной имитационной моделью, результатами экспериментальных исследований и опытных испытаний разработанных методов и средств автоматизации.

Научная новизна работы состоит в следующем:

1 В качестве средства исследования, оценки и сравнения характеристик методов, способов и алгоритмов поверки, для прогнозирования характера функционирования средств автоматизации разработана обобщенная имитационная модель системы автоматизации поверки и контроля метрологических характеристик ЩЭИП. Универсальность модели обеспечена тем, что в ней реализованы все основные виды входных воздействий на поверяемые средства, различные режимы функционирования самих поверяемых -средств, аналоговые и аналого-цифровые измерительные преобразования при получении их показаний, различные алгоритмы обработки результатов.

2. Разработан и исследован новый метод автоматизации поверки, основанный на использовании для определения показаний щитовых приборов аппарата искусственных нейронных сетей (ИНС). Использование нейросетевых технолошй обеспечивает единство математического и алгоритмического аппарата на всех этапах обработки информации в системе АП, позволяет получать алгоритмы оп-

ределения показаний различных типов приборов через обучение ИНС, решает проблему повышения надежности распознавания показаний по изображениям, содержащим возможные вариации освещенности, шума, искажений объектов и г п Метод позволяет реализовать как допусковый контроль величины погрешности у поверяемого прибора, так и определение точного значения потрешности на поверяемых отметках

3 Разработан новый класс систем АП, обладающих возможностью настройки на новые типы поверяемых приборов через процедуру обучения без изменения техническою, алгоритмического и программного обеспечения Предложена методика обучения системы АП определению показаний приборов нового типа с использованием стандаршых технических средств, входящих в состав системы Свойство обучения у систем ЛП обеспечивает возможность их гибкого использования в структуре комплексно-автоматизированного производства ЩЭИП в условиях серийного и мелкосерийною производства

4. Разработаны технические и алгоритмические средства специализированных СТЗ д 1я считывания показаний различных типов ЩЭИП в системах АП В качес1ве аппаратного средства считывания в СТЗ предложено использовать оптический планшетный сканер, который обеспечивает по сравнению с видеокамерами такие преимущества, как увеличение разрешающей оптической способности и диапазона воспроизводимых яркостей получаемых изображений, возможность прямою подключения к контроллеру или промышленному персональному компьютеру по стандартному интерфейсу, возможность реализации способов поверки в статическом и динамическом режимах Аш оритмическое обеспечение СТЗ составляют технологии подготовки исходных изображений и определения показаний ЩЭИП. Разработанные средства обеспечивают необходимые точность, достоверность и производительность поверки приборов основных классов точности.

5 Разработаны новые способы автомашзации поверки ЩЭИП в динамических режимах, обладающие быстродействием, низкой погрешностью, простотой реализации на системах АП с различными принципами считывания показаний.

Практическая ценность полученных в работе результатов заключается в том, что:

■ использование разработанной модели системы АП позволяет разрабатывать и отлаживать алгоритмическое и программное обеспечение систем АП; создавать библиотеку алгорит мических и программных модулей, позволяющих оперативно изменять структуру программного обеспечения систем при лксплуатации; оптимизировать функционирование системы во время проведения исследований, сокращать сроки и средства необходимые на разработку подобных систем;

■ определены основные технические требования, которыми должно обладать аппаратное средство считывания в СТЗ определения показаний при автоматизации поверки ЩЭИП для обеспечения требуемой точности и достоверности результатов;

" определены режимы считывания индикаторных частей основных типов поверяемых ЩЭИП (с полоской шкалой, профильных, с цифровой индикацией), обеспечивающие получение оцифрованных изображений с необходимым для дальнейшей обработки качеством;

• резутьтаты анализа причин возникновения погрешностей при определении показаний в системах АП с оптическим считыванием, определение их характера и зависимости от различных параметров устройств считывания и алгоритмов обработки позволили предложить пути снижения и компенсации погрешностей для достижения необходимой точности и достоверности автоматизированной поверки;

■ разработанные в работе устройства составляют техническую базу для ав-юматизации поверки и контроля градуировочных характеристик основных типов ЩЭИГ1;

■ в совокупности разработанные методы и средства автоматизации поверки позволили реализовав данную технологическую операцию в соответствии с требованиями современною комплексно-автоматизированною производства ЩЭИП, включить систему АП в состав технологического оборудования для авюматиза-ции сборки, регулировки и контроля ЩЭИП, тем самым повысить технологичность и экономичность производства.

Положения, выносимые на защиту:

1. Математическая имитационная модель системы АП, позволяющая исследовать, оценивать и сравнивать характеристики методов, способов и алгоритмов поверки, анализировать и синтезировать технические решения, разрабатывать, отлаживать и тестировать алгоритмическое и программное обеспечение для сокращения сроков и средств проектирования систем АН.

2 Метод АП, основанный на использовании для обработки информации при поверке аппарата искусственных нейронных сетей, который позволяет получать алгоритмы определения показаний различных типов ЩЭИП через процедуру обучения, а также обеспечивает повышение надежности определения показаний поверяемых приборов по изображениям с вариациями освещенности, помехами, искажениями объектов и т.п. Результаты исследований различных вариантов реализации метода, подтверждающие его реализуемость и эффективность.

3. Новый класс обучаемых систем АП, настраиваемых на новые типы поверяемых ЩЭИП с различными видами шкал и классами точности без изменения их технического, алгоритмического и программного обеспечения, что обеспечивает гибкость их применения в 1ехнологическом процессе, методика их обучения и использования.

4. Способы, технологии и алюритмы определения показаний различных типов ЩЭИП с использованием систем технического зрения, основанных на современных технических средствах считывания изображений и методах обработки оцифрованных изображений.

5. Способы и алгоритмы автоматизации поверки ЩЭИП в динамическом режиме, обладающие универсальностью, быстродействием, простотой реализации на базе технических средств считывания показаний, основанных на различных физических принципах.

6. Алгоритмические, программные и технические средства систем АП, обеспечивающие их необходимую надежность, производительность, точность, простоту в эксплуатации, гибкость в использовании, что позволяет включить разра-

ботанные с их использованием системы АП в сложившуюся структуру комплексно-автоматизированного производства ЩЭИП

Реализация и внедрение результатов работы. Работа лежит в рамках многолетних исследований и разработки средств автоматизации производства ЩЭИП, проводимых в Ульяновском государственном техническом университете для ведущих предприятий отрасли и обобщает результаты, полученные автором в процессе выполнения следующих работ'

■ «Разработка информационного обеспечения автоматизированного контроля технологических процессов производства аналоговых измерительных приборов», заказ Министерства обшего и профессионального образования РФ, 1997-2000 гг

■ «Логико-математическое моделирование в задачах обработки информации, автоматизации проектирования и производства», заказ Министерства общего и профессионального образования РФ, 2000-2005 гг.

■ «Разработка автоматизированного технологического комплекса контроля метрологических характеристик измерительных приборов при их производстве», научно-техническая программа «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники» 2001-2002 гг

■ «Разработка способов и алгоритмов автоматизации технологических операций контроля и поверки в производстве измерительных приборов», научно-техническая про1рамма «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники» 2003-2004 гг.

" хоздоговорных работ с ОАО «Электроприбор» г. Чебоксары: «Развитие автоматизированных технологий в проектировании и производстве электроизмерительных приборов» 2001 г., «Разработка и внедрение новых средств измерений, систем автоматизации их расчета и производства» 2002 г, «Совершенствование технологий изготовления ЩЭИП и разработка новых электроизмерительных приборов» 2003 г, «Разработка перспективных средств измерений и технологий производства СЭП» 2004 - 2005 гг.

Результаты диссертационной работы внедрены в производство на основном отечественном производителе ЩЭИП ОАО «Электроприбор» г. Чебоксары. Материалы диссертационной работы также используются в учебном процессе на кафедре «Измерительно-вычислительные комплексы» Ульяновского государственного технического университета по дисциплинам направления 551500 «Приборостроение» и магистерской программы 551505 «Измерительные информационные технологии».

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на международной конференции «Континуальные алгебраические логики, исчисления и нейроинформатика в науке и технике», Ульяновск, 2004, 2005 гг.; международной конференции «Континуальные алгебраические логики, исчисления и нейроинформатика в науке, технике и экономике», Ульяновск, 2001, 2002, 2003 гт; V всероссийской НТК «Нейроинформатика-2003», Москва, 2003 г.; четвертой всероссийской научно-технической конференции «Информационные технологии и электроника», Екатфинбург, 2000 г.; международной конференции «Технологии и системы сбора, обработки и представле-

ния информации», Рязань, 1993 г.; VI всероссийской конференции «Оптические, радиоволновые тепловые методы и средства контроля качества материалов, изделий и окружающей среды», Ульяновск, 1993 г.; всесоюзной конференции «Пути развития электронных средств и задачи высшей школы в подготовке специалистов соответствующей квалификации», Ульяновск, 1991 г.; всесоюзной конференции "Измерения и контроль при автоматизации производственных процессов», Барнаул, 1991 г.

Представлялись на выставке 2-й международной научно-технической конференции «Интерактивные системы: проблемы человеко-компьютерного взаимодействия», Ульяновск, 1997.

Публикации. Результаты диссертации опубликованы в 59 работах, включая 1 монографию, 1 книгу в соавторстве, 32 статьи и тезиса докладов на международных и российских конференциях, 8 патентов и авторских свидетельств на изобретения.

Структура и объем работы. Работа состоит из введения, 8 глав, заключения, списка литературы и приложения. Работа содержит 367 страниц текста, 142 рисунка, 26 таблиц. Список литературы состоит из 214 наименований.

В приложении к диссертационной работе приводятся документы, подтверждающие внедрение разработанных средств в производство ЩЭИП на ОАО «Электроприбор» г. Чебоксары, заключение о результатах, полученных при разработке и исследованиях методов и средств автоматизации поверки в рамках комплексной программы исследовательских, конструкторских и технологических работ по развитию производства щитовых электроизмерительных приборов выполнявшейся в Ульяновском государственном университете по заказу данного предприятия.

Основное содержание работы

Во введении показана актуальность темы диссертационной работы, определены цель и задачи исследований, охарактеризованы научная новизна и практическая ценность полученных результатов, приведены сведения по апробации и реализации работы, а также сформулированы основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе проводится анализ современного уровня и средств автоматизации технологий сборки и контроля ЩЭИП, известных и разработанных при проведении работ по данной тематике технических средств автомашзации поверки, оценивается возможность их использования в существующих производственных условиях, определяются требования к методам и средствам автоматизации поверки.

Анализ уровня и средств автоматизации технологий сборки и контроля ЩЭИП проведен на основе комплексно-автоматизированного производства, разработанного для одного из ведущих предприятий отрасли - ОАО «Электроприбор» г. Чебоксары. В данном производстве комплексный подход обеспечен за счет автоматизации всех основных технологических операций: изготовления деталей, сборки конструктивных узлов и прибора в целом, а также последующей ре-

гучировки и контроля прибора Управление производством осуществляется АСУТП «Прибор», обеспечивающей управление основными производственными потоками, управление работой автоматизированного центрального склада, управление работой главного сборочного конвейера, обслуживание склада сбыта и т д Комплексно-автоматизированное производство ориентировано на выпуск с использованием одних и тех же средств автоматизации трех габаритов приборов (40x40; 60x60; 80x80), а в рамках этих трех габаритов до 30 тысяч исполнений по пределам измерений.

Сборка и регулировка ЩЭИП производится в сборочном производстве, состоящем из одного или нескольких гибких автоматизированных производственных комплексов, мощность каждого рассчитана на выпуск 400 тысяч приборов в год при двухсменном режиме работы

Анализ комплексно-автоматизированного производства ШЭИП показал, что наиболее важным показателем является синхронность работы его основных элементов В анализируемом производстве высокий уровень синхронности работы его составных частей обеспечивается за счет организации одновременной работы нескольких однотипных устройств или рабочих мест. При этом комплексно-автоматизированное производство обеспечивает такт выпуска приборов равный 29 секундам.

Комплексная автоматизация позволяет получить, во-первых, более стабильные метрологические показатели выпускаемых приборов и, во-вторых, более высокие технико-экономические показатели всего производства

Для успешного включения в структуру рассмотренного комплексно-автоматизированного производства система АП должна обладать высокой производительностью (длительность поверки одного прибора около 25 секунд); уни-версахьностью (обеспечивать возможность поверки различных типов измерителей - стрелочных приборов с плоской шкалой магнитоэлектрической и электромагнитной систем, профильных приборов, электроизмерительных приборов с цифровой индикацией, различных видов индикаторов; обеспечивать поверку приборов основных классов точности 1.5-4.0 и контроль индикаторов с погрешностью 10%); Iарантированной достоверностью результатов. При этом система должна состоять из типового, стандартного оборудования (по возможности, уже используемого в составе контрольною и измерительного оборудования комплексно-автоматизированного производства), обладающего высокой надежностью, имеющего возможность быстрой и гибкой перенастройки на поверку новых типов измерителей, обеспечивающего простоту эксплуатации и настройки системы, имеющего, по возможности, невысокую стоимость.

Образцовым средством в структуре современных систем ЛП являются калибраторы токов и напряжений. Для проведения различных контрольных и поверочных операций в области электроизмерительного приборос/роения в настоящее время выпускается ряд калибраторов, обладающих высокими метрологическими и эксплуатационными характеристиками. Наиболее подходящими для целей автоматизации производства ЩЭИП являются отечественные калибраюры серии Н4-х (Н4-6, Н4-7, Н4-11 и др) или МП 3001 производства ОАО НПК "Риш" г. Краснодар.

п

Учитывая ботьшой объем вычислительных операций в системе АП и стож-ность алгоритмов ее функционирования, в качестве устройства обработки информации чаще всего используется промышленный персональный компьютер или РС-совместимый контроллер.

Анализ существующих и разработанных автором в ходе работы над темой устройств определения показаний специальных конструкций, использующих различные физические принципы считывания, показал, что они могут быть успешно использованы только для отдельных типов поверяемых приборов и не отвечают требованиям универсальности и унифицированности.

При реализации оптического считывания показаний поверяемых ЩЭИП использование в системах АП видеокамер существенно ограничено низкой разрешающей способностью данных средств и наличием большого числа потрешно-стей и искажений в считанном изображении. Для получения изображений с требуемым качеством видеокамерой необходимо применять дорогостоящую оптику, специальные системы освещения и позиционирования, что, учитывая характер производства ЩЭИП, достаточно сложно

Проведенный анализ гибкою автоматизированного производства ЩЭИП, существующих методов и средств автоматизации поверки и контроля метрологических характеристик приборов, тенденции динамичного изменения номеюишу-ры производимых средств измерений позволяет считать актуальными задачи

- применение новых эффективных технических средств для оптического считывания показаний приборов, обладающих высокой производительностью и надежностью, ориентированных на максимальное использование серийно! о унифицированного оборудования;

- развитие алгоритмического и программного обеспечения СТЗ, ориентированного на использование в задачах автоматизации считывания показаний измерительных приборов, не имеющих унифицированных электрических выходов представления результатов измерений;

- повышение эффективности использования в системах АП значительных вычислительных мощностей, которые предоставляют современные средства автоматизации на основе РС'-совместимых промышленных контроллеров и компьютеров,

- повышение производительности сиск-м ЛП для их использования в автоматизированном сборочном производстве ЩЭИП с обеспечением требуемою уровня синхронносш работы оборудования;

- повышение гибкости разрабатываемых средств ЛП для облегчения их перенастройки на новые типы поверяемых приборов.

- сообщение системе АП свойства, адаптации к реальному состоянию поверяемого прибора, к вариациям освещённости, шума, искажений объектов, происходящим при оптическом считывании показаний.

Первая задача может быть решена использованием для считывания показаний поверяемых приборов технического средства, которое предназначено для получения точных и с высоким разрешением оцифрованных изображений, которое имеет стандартный компьютерный интерфейс, а именно -* оптического планшетного сканера. Использование сканера обеспечивает достаточный размер считы-

ваемого изображения и высокую разрешающую способность, простоту сопряже ния устройства считывания с блоком обработки и управления в системе АП и возможность гибкого программного управления им, достаточную скорость преобразования оптической информации в оцифрованное изображение, широкий диапазон градаций яркости получаемого изображения: надежность; низкую цену устройства

Исследование различных типов оптических планшетных сканеров показало, что для использования в качестве устройств считывания показаний ЩЭИП в системе АП наиболее подходят CCD-сканеры (Charge Coupled Device, прибор с зарядовой связью), широко выпускаемые многими производителями

При использовании достаточно компактного, простого и надежного унифицированного средства считывания показаний у ЩЭИП кроме поверки, могут быть автоматизированы также такие операции, как градуировка, контроль погрешности от неуравновешенности, ля определения которой прибор отклоняю! от рабочего положения поочередно в двух взаимно-перпендикулярных плоскостях, регулировка начата и конца шкалы, заключающаяся в установке стрелки па ноль и на конечную отметку или на определенное расстояние от нее, контроль качества сборки, включающий проверку отсутствия затираний, залипаний и цепляний подвижной части прибора и т.д

Для повышения гибкости использования и приспособленности средств АП к различным типам ЩЭИП операции определения показаний и контроля метрологических характеристик прибора необходимо строить на основе алгоритмического аппарата, который, во-первых, обеспечит достаточно надежное распознавание по изображениям с вариациями освещенности, аддитивным шумом, искажениями объектов и т.п., во-вторых, придаст системе свойство перенастройки на новые типы поверяемых приборов через процедуру адаптации или обучения и, в-третьих, сделает эту процедуру по возможности более формальной и автоматической.

Во второй главе проводится разработка имитационной модели системы АП. Проведенный в первой главе работы анализ показал, что возросшая сложность методов и алгоритмов обработки измерительной информации в системах АП не позволяет эффективно применять к ним аналитические методы оценки. Поэтому в качестве средства исследования, оценки и сравнения характеристик методов, способов и алгоритмов поверки, анализа и синтеза технических решений предложено использовать имитационную модель системы АП.

При моделировании поверка рассматривалась, как целенаправленный процесс, эффективность которого характеризуется вероятностью Р выполнения задачи: N

Р = Р(й<8Д0П )n(tstw ) , (1)

1 де 5 - ошибка выполнения задачи; t - время выполнения задачи; 5Л0П - предельно допустимая ошибка по точности при поверке, 1яоп - предельно допустимое время на поверку.

Поэтому показателями эффективности функционирования системы АП выбраны параметры {5,t}. '

Процесс автоматизированной поверки рассматривался как совокупность трех основных обобщенных операций задания входного испытательного сигнала; считывания показаний прибора, вычисления показаний и погрешности прибора и управления работой системы в целом Данные операции выпотняются устройствами, входящими в состав любой системы ЛП источником входных сигналов (калибратором), отсчетным устройством, устройством обработки информации

Поверяемый прибор в ходе поверки также рассматривается как часть системы, т к он включен в цепь преобразования величии. Полученная таким образом расчетная схема системы АП, послужила основой для разработки имитационной модели ее функционирования, рис 1 _______

к

Источник ! ^

калиброванных J-Э Прибор

сигналов | [

I I

подвижная часть

П'

Д порешноогь

Система АП

^wf , устройство

b—Э

Устройство обработки информации

Процедура начала имитации |

Процедура завершения имитации

(ч - моде 1ыюс время

Управтяющая программа моделирования

ук - погрешность ПП

АК2 Модель ' Г АКЗ МоЯе?" ' J

,,.,, I—r-л подвижной Ml

ИКС

I

АК1 Выбор

режима работы ИКС

части ПП

ч

AK4 Модечь шкалы ПП

ЛК6 Формирование показания ПП

АК5 Модель погрешности ПП

АК9 Определение 1 показании и | погрешности ПП ;

АК7 Модель отсчешою устройства

АК8 Анализ за вершения счи тывания шкалы

Г~ ' БД /

градуировочных \ характеристик \

f вд д

j изображений

У_

шкал

Имитационная модель системы АП Рис. 1 Расчетная схема системы АП и ее имитационная модель

Для реализации современной методологии математического моделирования на основе аруктурного и объектно-ориентированного подходов качестве основной структурной единицы модели была выбрана алгоритмическая компонента (функционирование каждого элемента системы представлено алгоритмом или последовательностью алгоритмов). В основу алгоритмических компонент положены обобщенные матемашческие выражения, описывающие функционирование каждого блока в зависимости от реализуемого режима поверки, харак1еристик поверяемого прибора и ситуации, сложившейся в ходе поверки. Полная имитационная модель системы АП представляет собой взаимосвязь девяти алгоритмических компонент, двух процедур начала и завершения имитации и управляющей программы модели, табл. 1.

Модель реализована в виде протраммного комплекса,«разраб оганного в среде Delphi.

Характеристика алгоритмических компонент математической модели Табл 1

Компонента модели

АК1

Назначение компоненты

ЛК2

АКЗ

АК5

АК6

АК9

Выбор одного из двух режимов работы модели источника входных сигналов АК2, синхронизация работы АК2 по времени моделирования, задание начальных !

или конечных уровней сигнала и т п_ _ |

Моделирование источника входных сигналов (калибратора) реализует 2 режима - режим скачкообразного изменения уровня сигнала и режим линейно нарастающего (убывающе! о) с заданной скоростью сигнала______|

Моделирование подвижной части прибора реализует три модели подвижной части - две безынерционных с линейной и квадратичной зависимостями угла по | ворота от входного сигнала и инерционная, представляемая динамическим зве- I ном второго порядка_______[

Моделирование шкалы прибора линейная, квадратичная или задаваемой поли-АК4 ) номом произвольной степени градуировочная характеристика, тибо градуиро-вочная характеристика одного из реальных приборов, сохраняемая в специальной базе данных _

Моделирует погрешность поверяемого прибора реализованы различные виды и сочетания мультипликативных, аддитивных и случайных погрешностей, распределенных в заданных пределах по нормальному или равномерному закону___

Формирование показания прибора производится на основе данных АКЗ, АК4, АК5

Моделирование считывающего устройства позволяет получать показания двумя , АК7 ; основными методами - регистрацией совмещения стрелки с контрольной отметкой и определением расстояния между контрольной отметкой и стречкой

АК8 I Контролирует процесс формирования показаний прибора и завершения их отсчета в очередной контрольной I очке прибора

Алгоритмы определения показаний и вычисления погрешности прибора в контрольных точках____________

Процедуры начала и завершения имитации и управляющая программа

Задают начальные условия моделирования, моделируемые способы поверки, реализуемые режимы работы мо (елей устройств, синхронизацию их работы по времени и т п

Обоснование корректности и применимоеI и разработанной модели проведено на основе реализации ряда модельных экспериментов с использованием метода статистических испытаний. Моделировался случай отсутствия собственной погрешности у поверяемого прибора (компонента АКЗ не задействована), при котором корректно функционирующая система должна обеспечивать близость к нулю математического ожидания ошибки 5 невозрастание её дисперсии при увеличении

времени моделирования не зависимо от характера шкал поверяемых приборов и реапизуемо1 о метода поверки. В ходе модельного эксперимента случайным образом (в соответствии с нормальным законом распределения) варьировались различные переменные модели. Оценка полученного закона распределения контрольной выборки по б объемом в 1100 реализаций дала'значение %2 - 7.94 при

реализации на модели поверки меюдом совмещения и х = 8 24 - методом отсчета показания по шкале поверяемого прибора, что при критическом значении х2ооз = 12 6 позволило сделать вывод о том, что гипотеза о нормальности распределения контрольной выборки по 6 не отвергается с доверительной вероятностью 0 95 Данное заключение позволило применить к оценке равенства дисперсий у 11 увеличивающихся (со 100 до 1100 реализаций) по обьему выборок критерий Барт-летта Полученные значения критерия %2 - 4.35 в методе совмещения и = 5.48 в методе отсчета по шкале, при критическом значении %2 0os = 18-3, подтвердили равенство дисперсий у контрольных выборок Таким образом, полученные в ходе экспериментальной проверки модели результаты подтвердили, что основные методы поверки, режимы работы устройств, алгоритмы обработки поверочной информации смоделированы корректно, и использование модели системы АП позволяет получать обоснованные и достоверные оценки различных способов и алгоритмов автоматизированной поверки ЩЭИП.

Разработанная модель позволяет отрабатывать структуру системы АП, определить состав ее алгоритмов, глобальные и локальные параметры этих алгоритмов, оценивать возможность включения в нее тех или иных аппаратных и алгоритмических компонент, устанавливать зависимость их характеристик от различных режимов работы устройств, определять оптимальные значения параметров и т п. Например, при анализе точности работы системы All модель позволяет:

■ воспроизводить воздействия и влияние различных факторов (вида шкалы, точности задания режимов работы устройств, их синхронности и т.п.) на результаты поверки;

■ устанавливать зависимость значений погрешности и характеристик погрешности поверки от влияющих величин, параметров технических устройств и алгоритмов;

■ проводить выявление и учет корреляционных зависимости различных составляющих погрешности поверки.

Использование модели позволяет также разрабатывать, омаживать и тесш-ровать алгоритмическое и программное обеспечение, которое затем переносится на реальную систему с минимальными доработками. Тем самым сокращаются сроки и средства, затрачиваемые на разработку и реализацию системы All.

Третья глава посвящена разработке и исследованию способов автоматизации поверки, технологий и алгоритмов определения показаний поверяемых приборов в системах АП с использованием систем технического зрения.

Использование в системе АП в качестве аппаратной части СТЗ оптического планшетного сканера требует разработки технологий и алгоритмов обработки и анализа получаемых изображений с цедью определения по ним показаний поверяемых приборов. Для обеспечения при автоматизированной поверке необходимой точности определения показаний изображения шкал приборов должны быть считаны с разрешением (400-600) dpi. Общий объем изображений (размер каждого при разрешении 600 dpi и планшете сканера формата А4 - 4954x6996 точек; требуемый объем памяти около 35 Мб (BMP-формат, Grayscale)) при проведении поверки и определении вариации показаний и среднем»числе отметок на шка-

ле поверяемого прибора в (5 - 7) штук достигает (350 - 485) Мб, поэтому при выборе и разработке алгоритмов важным параметром является их быстродействие.

Разработанная технология А(Е) определения показаний по оцифрованным изображениям Е содержит две группы последовательно выполняемых алгоритмов:

■ А^) - группу алгоритмов, целью которых является подготовка (повышение качества) исходного изображения Еь полученного с устройства считывания;

■ А2(Е2) - группу алгоритмов, целью которых является собственно определение показания поверяемого прибора по подготовленному изображению И].

В рассматриваемой задаче технология А^О является в большой степени типовой для задач подобного характера и построена преимущественно на известных алгоритмах обработки оцифрованных изображений. Алгоритмы группы Аг^) являются специализированными и разрабатывались специально для различных типов приборов.

В результате анализа существующих методов и алгоритмов обработки оцифрованных изображений, исследования их применимости и эффективности для решения поставленной задачи была разработана технология подтотовки изображений, представленная на рис. 2. В технологии А^):

■ сегментация изображений реализуется специальным комбинированным алгоритмом, сочетающим метод обнаружения границ областей с одинаковой яркостью с привязкой к шкале по реперному объекту;

■ контрастирование проводится линейным преобразованием диапазона исходных яркостей изображения к максимально возможному;

• бинаризация проводится на основе анализа гистограммы распределения яркостей на изображении;

■ подавление шумов проводится медианной фильтрацией единичной маской 3x3 элемента.

Технология определения показаний ЩЭИП с плоской секторной шкалой представлена на рис. 3. В технологии Аг^):

■ поиск и определение координат крайних отметок проводится в области, ограниченной половиной шкалы по высоге Н и одной пятой ширины изображения

просмотр областей в начале и конце шкалы позволяет зафиксировать наименьшую координату перепада фон-объект для начальной отметки или наибольшую координату - для конечной отметки;

■ центр шкалы О(Хо,у0) лежит на пересечении прямых АО и ВО, проходящих через средние точки начальной и конечной отметок шкалы с координатами (ха,Уа) и (хв.ув), соответственно. Угловые положения крайних отметок шкалы после ряда промежуточных вычислений могут быт^ найдены из соотношений:

■ определение координат поверяемых отметок проводится на дуге с радиусом Я1 (в этом случае на траектории сканирования встречаются только необхо-

- начальной отметки

- конечной отметки

(2)

(3)

димые объекты - оцифрованные отметки), а положение стрелки определяется на дуге с радиусом 1*2 (на траектории сканирования встречается только указатель);

изображение маски с приборами выделение области выделение информативной

шкалы области

Контрастирование

| и«1

>ш>

I

пП [

распределение яркостей до операции_

линейная функция

и

Дрек»

распределение яркостей после операции

20 20

о V

■и I V

256-цветное (серое) изображение

50

Бинаризация

I

л

20 30

V4 / V

_!, V/50

бинарное (черно-белое) _изображение_

порог разделения

Фильтрация

-п 20 30

..........'">

-I. V/50

изображение с помехами

20 30

1 1 1 1 1 1 1 1 1

Л4 /'■

0

40

V 50

медианный фильтр отфильтрованное изображение

Рис.2 Технология предварительной подготовки изображений

» известные координаты центра шкалы 0(х0,у0) и радиусы окружностей Ш и Я2 позволяют задать траектории поиска отметок шкалы и стрелки в виде дуги в пределах угла между положениями крайних отметок шкалы;

■ показание прибора определяется из полинома, связывающего показание Хс с углом поворота стрелки ас

Для разработанной алгоритмической технотогии был проведен анализ погрешностей определения показаний ЩЭИП Все существующие при этом погрешности были разделены на две группы

■ погрешности, возникающие при оптико-электронном потучении оцифрованного изображения индикаторной части прибора,

■ погрешности, обусловленные алгоритмами определения показаний по оцифрованным изображениям.

К погрешностям первой группы относятся' погрешность дискретизации; погрешность нестабильности канала преобразования, погрешность искажения изображения; погрешность параллакса.

К погрешностям второй группы погрешность определения положения границ отсчитывающих элементов шкалы; погрешность определения середины отсчитывающих элементов: погрешность измерения расстояния между отсчитывающими элементами; погрешность нелинейности шкалы; погрешность эксцентриситета. %

Исследование данных погрешности позволило выделить факторы, влияющие на их величину, получить описывающие их математические выражения, определить их характер, предложить методы их снижения.

Анализ погрешностей показал, что наибольшими по величине являются погрешности искажения изображения оптической ежлемой и параллакса Обе данные погрешности обусловлены использованием в качестве устройства считывания

оптического планшетного сканера Их характер для определенного устройства считывания систематический

Величина погрешностей, носящих случайный характер, во многом определяется используемым разрешением считывания Минимизация их обеспечивается использованием более высокого разрешения считывания.

Суммарная величина случайных погрешностей, определенная как геометрическая сумма их среднеквадратических значений, равна 0 181 %

В целом оценка уровня погрешностей, проведенная для разрешения считывания в 600 dpi, при использовании в качестве устройства считывания оптического планшетного сканера и разработанных технологий определения показаний по оцифрованным изображениям, показала их применимость при автоматизации поверки наиболее массовых ЩЭИП класса 15 4 0

В четвертой главе проводится разработка и исследование технологий и алгоритмов определения показаний при поверке щитовых приборов профильного типа

Приборы профильного типа являются вторыми по распространенности среди ЩЭИП, так, например, ОАО "Электроприбор" г Чебоксары выпускает около 90 вариантов профильных приборов с диапазонами измерений по току от 10 мкА до 40 кА, по напряжению от ЮмВ до 15кВ.

При автоматизированном считывании и определении показаний приборов профильного типа из-за значительного изгиба шкалы возникнет ряд дополнительных технических и алгоритмических сложностей. Во-первых, при проецировании шкалы на плоскость ошическою считывания, рис. 4, получается ее искаженное изображение, что ведет к возникновению дополнительной погрешности определения показаний прибора, аналогичной погрешности нелинейности шкалы у обычного прибора с плоской шкалой. Во-вторых, изображение имеет значительно более неравномерную освещенность, что приводит к наличию по краям изображения теней и участков пониженной контрастности. В-третьих, при различной ориентации прибора на планшете сканера на полученных изображениях возникают б тики, которые затруднят процесс распознавания показаний.

Общие принципы построения технологии A(F) определения показаний приборов профильного типа аналогичны принципам построения технологии обработки изображений шкал приборов с плоской шкалой.

Предварительная обработка изображений шкал приборов профильного типа состоит из следующих алгоритмов:

1. Сегментация изображения.

2. Перевод цветного изображения в серое. «

3. Повышение контрастности изображения.

П керяеммй прибор

Плоскость оптачесшю

Рис. 4 Размещение профильного прибора на плоскости считывания

4. Бинаризация изображения

5 Фильтрация изображения

Их особенности

■ Для исключения слияния на изображении отсчетных элементов шкалы прибора с ее фоном, которое происходит из-за значительных вариаций яркости, считывание ведется в цветном режиме с последующим преобразованием цветного изображения в изображение в оттенках серого по стандарту CCIR-709,

■ из-за снижения яркости и контраста изображений к краям профильной шкалы сегментация для каждого нового типа профильных приборов первый раз проводится оператором системы АП вручную, координаты границ сегментов запоминаются, и в дальнейшем при поверке приборов этого типа изображения сегментируются по известным границам;

■ для более качественного разделения на изображении фона и отсчетных элементов реализован алгоритм нелинейного контрастирования в соответствии с формулой

G = K1 (F/KI)°, (4)

где К1- 60 и К2 = 2 - коэффициенты, определенные опытным путем, F - яркость точек исходного изображения. G - яркость точек получаемого изображения.

Бинаризация и фильтрация изображений близка по реализации к алгоритмам, примененным при обработке шкал приборов с плоской шкалой

В алгоритме определения показаний профильных приборов траектории поиска отсчитывающих элементов на изображении могут быть заданы также, как и для приборов с секторной шкалой, таким образом, что они пересекают только искомые объекты., рис. 5.

В разработанном алгоритме предусмотрена возможность настройки его параметров для определения показаний приборов с различными геометрическими размерами шкал. Для этого использован метод настраиваемых шаблонов широко распространенный в автоматических системах распознавания (например, в системе ABBYY FineReader Банк).

Из-за профильного характера шкалы часть погрешностей определения показаний формируются иначе, чем у приборов с плоской шкалой. Например, из-за непараллельности профильной шкалы4 плоскости считывания на изображении происходит искажение ее пропорций, рис. 6а. Минимизировать погрешность определения показаний при этом можно, «растянув» проекцию шкалы до ее реальных размеров (при известном радиусе профиля шкалы поверяемого прибора), рис.66, или воспользоваться для отсчета одним из известных способов определения показаний по нелинейным шкалам Погрешность параллакса у профильных приборов состоит из двух составляющих - постоянной, определяемой наклоном

Траектория поиска отметок

О о о / о о

-Т Г* / <41 г- О

riO,

" I ' ' 1-1' I I I I I I I I ' ' I ' I I ' 11-1 -----

Траегория поиска стречку

Рис. 5 Поиск отсчитывающих элементов на изображении шкалы профильного прибора

угла наблюдения (угловое по ложение стрелки в плоскости считывания не изменяется, в отличие от положения стрелки прибора с секторной плоской шкалой) и переменной, возникающей из-за проецирования шкалы на плоскость считывания

о

1Л

I ' ' ' I 1 ' ' ' I I

1 ■ ■ ' ' I ' ' ■ ' I

о

-т

о

ГО

А

о

ГО

' ' ' ' I I I I '

О сч

ll I I I I I I II I

о

о

1

а)

б)

Учитывая особенность формирования данной погрешности, алгоритм ее ком-

Рис.6 Изображение шкалы профильного прибора а) до и б) после коррекции

пенсации также содержит два

этапа- сначала по погрешности определения показания поверяемого прибора на нулевой отметке компенсируется постоянная составляющая, а затем по известным параметрам прибора - радиусу кривизны профиля шкалы, уьчу сектора шкалы, дтине шкалы и среднему значению расстояния между стрелкой и шкалой для приборов данного типа вычисляется значение погрешности проецирования

Другие погрешности определения показаний профильных приборов имеют те же причины, что и погрешности определения показаний приборов с плоской шкалой, и по значениям близки к аналогичным погрешностям, возникающим при поверке приборов с плоской шкалой. Это объясняется гем, что линейная длина шкалы у приборов профильного типа (L = 58 мм у приборов типов М4243. М4293 и тп., размер индикаторной части 25x76 мм) приблизительно равна длине шкалы у приборов с плоской шкалой (Ьш я 58 мм у приборов типов М42300, М42304 и т.п. габарита 80x80), а при считывании используется одинаковое разрешение в 600 dpi

Проведенный анализ погрешностей и определение их уровня позволили сделать заключение о пригодности разработанных средств для автоматизации поверки щитовых профильных приборов класса 1.5-4.0.

В пятой главе разрабатываются и исследуются способы автоматизации поверки ЩЭИП в динамическом режиме.

Достоинствами способов автоматизации поверки в динамическом режиме является их высокая производительность, универсальность и возможность реализации поверки более точным методом совмещения. При использовании в системах АП специальных устройств считывания показаний, фиксирующих совмещение стрелки с поверяемой отметкой, или при поверке приборов со встроенным контролем показаний такие способы являются единственно возможными. Результаты, подтверждающие эффективность и правомочность использования динамических режимов при поверке ЩЭИП, были получены еще в середине 70-х годов во ВИИИМСе под руководством А.Я. Безикович, В.И. Прицкера, С.П.Эскина.

Основной причиной, ограничивающей использование при автоматизации поверки динамических режимов, является инерционность подвижной части прибора, в результате которой его показание отстает от значения сигнала на входе на вели-

чину динамической погрешности Дг Полная динамическая погрешность складывается из двух частично взаимнокомпенсирующихся составляющих постоянной -и затухающей переменой - Др Исследование динамических режимов, возникающих при различных скоростях нарастания входного сигнала и различных параметрах подвижной части прибора, показало, что при времени поверки Т<1 минуты значение достигает (2 - 10)%, что делает невозможной поверку приборов

класса точности 4.0 и выше Известные способы автоматизации поверки позволяют исключать только постоянную составляющую Д 0, что не дает существенною

выигрыша по точности, т. к в начале шкалы (на 1-4 отметках) на точность поверки влияет нескомпенсированная и незатухшая составляющая Д^. Учитывая

сложный характер изменения Д^, наиболее эффективным методом исключения является вычисление её значения через динамические параметры подвижной части ПП: собственную круювую частоту колебаний со,, и степень затухания (3 При автоматизации поверки определение значений ю0 и предложено проводить по результатам измерения моментов совмещения ^ и стрелки прибора с двумя контрольными отметками X к и X при задании на вход ПП скачком входного сигнала равного пределу измерения прибора X \

.г Л4"" г-п- (5)

ХЦО 51 к+,2 ч 0 33/.1 <+,3)

Р=*уЧ (б)

(7)

Выражения (5), (6), (7) получены разложением в окрестностях нуля решения дифференциального уравнения прибора:

(1 X _ Л (IX 0-ту* 9 _

—- + 2рсо0 — + (о20Х . (8)

сИ ш

гдеХ - реакция прибора на входной сигнал.

Исследование полученных выражений показало, что для вычисления ш0 и р с погрешностью не более (10-15) % отметки Х\ и Х*к+1 должны лежать в секторе (5-10) градусов в начале шкалы. Для приборов, у которых в указанном секторе нет двух поверяемых отметок, вычисление ш0 и р может проводиться численно из известных точных решений уравнения (9). При этом наибольшая точность определения со0 и Р достигается при использовании в качестве контрольных второй X 2 и предпоследней отметок шкалы X >м. При регистрации моментов совмещения г г и I N-1 с дискретностью 0.001 секунды <в0 и р вычисляются с погрешностью не более 1 % за (2 - 6) итерации.

Предложенный метод определения динамических параметров подвижной части прибора использован при разработке высокопроизводительно! о способа автоматизации поверки, содержащего два цикла: во вспомогательном цикле реализуют метод определения со0 и р, в основном - осуществляет автоматизированную поверку методом регистрации совмещения. Значение динамической погрешности

в способе вычисляется, и при определении собственной погрешности прибора

вводится соответствующая поправка

Высокая производительность способа обеспечивается тем, что длительность вспомогательного цикла не превышает времени установления показаний (для ЩЭИП менее 4 секунд), а основной цикл проводится на высокой скорости изменения входного сшнала, при коюрой диапазон измерения проходится за время близкое ко времени установления показаний

Автоматизация поверки в динамическом режиме при оптическом считывании показаний возможна как методом отсчета показаний по шкале поверяемого прибора, тк и методом совмещения.

Для реализации метода отсчета погрешности по шкале необходимо производить считывание показаний в моменты равенства динамического сигнала на входе прибора номиналам поверяемых отметок При поверке приборов с равномерной градуировкой и количесшом поверяемых отметок N считывание должно проводиться через интервал времени т.

т = —, (9)

N 8

где Б ~ X %/Т - скорость изменения сигнала на входе поверяемого прибора

При неравномерной градуировке шкалы моменты времени т0, Т], Т\> в которые должен быть произведен отсчет показаний, определяются как

х, = 1 (х\'-х'*>; (к=1, 2 .. М), (10)

X N

При динамическом входном сигнале стрелка в момент оптического считывания находится в движении, поэтому для получения качественного изображения время его формирования должно быть намного меньше тк Реализовать это можно только при использовании в качестве устройства считывания видеокамеры.

Организация поверки методом совмещения при оптическом считывании определяется тем, что характер движения стрелки по шкале зависит от погрешности прибора и, следовательно, неизвестен Поэтому интервал т, через который должно производится считывание показаний, выбирают таким образом, чтобы за время совмещения стрелки с контрольной отметкой они были считаны К раз:

<1с+2 (1„ Х'м

т =

П1)

К К в а;

где до - ширина отметки; 4 - ширина стрелки, К - радиус шкалы прибора; -угол шкалы прибора.

Приведенная ширина отметки (<10 1 2(1*) имеет место в том случае, когда стрелка на подходе к отметке и выходу из нее сливается с последней, поэтому для более точной фиксации момента совмещения минимальное значение К = 3. Анализ последнего выражения показывает, что для наиболее массовых ЩЭИП: электромагнитных приборов габарита 80x80 (тип Э8030, Э8032 и т.п., выпускаемые Витебским ПО «Электроизмеритель»; (10= бхЮ"4 м; (1к= 5х10"4м; Я = 4х10"гм; а*к - 71/2 радиан) х = 0 5 с; для магнитоэлектрических приборов габарита 80x80 (тип М42100, М4252 и т.п., выпускаемые Чебоксарским ОАО> «Электроприбор»; ё0 =

5х10"4м, 4x104 м, R = 45х10"3м, a\ = я/2 радиан) x ^ 0 37 с, для магнитоэлектрических приборов габарита 120x105 (тип М2027, Ml690 и тп . выпускаемые Омским ЗАО «ПО Элекгроточприбор», d0= ЗхЮ4 м, dK - 2х10"4м, R = б7хЮ"3 м, а% - л/2 радиан) х = 0 13 с (при вычислении время поверки Т принималось равным 60 с). Таким образом, для достаточно точной фиксации момента совмещения стрелки с отметкой показания прибора во время поверки должны быть считаны несколько сотен раз Обработка такого количества оцифрованных изображений практически не может быть реализована с требуемым быстродействием Поэюму. когда требуется реализация поверки методом совмещения, вычисление моментов совмещения стрелки с поверяемыми отметками может проводиться по данным, полученным методом отсчета погрешности по шкале. Для этого по N изображениям с показаниями прибора, считанными в моменты (1с~1 К), определяют угловые положения стрелки а^ (k - 1..N) и восстанавливают движение стрелки в виде аппроксимирующего полинома ac(t) - P(t). После этого, полагая P(t) последовательно равным угловым положениям a k поверяемых отметок, находят значения моментов времени t к в которые выполняется равенство P(t) = a к Моменты t ^ являются искомыми моментами совмещения стрелки с поверяемыми отметками, foi да, зная зависимость изменения сигнала на входе ПП, определяют истинные значения сигнала на входе Xk (t*),), а номиналы поверяемых отметок Х\ есть соответствующие им значения, измеренные прибором, поэтому абсолютная и приведенная погрешности прибора определяются как в методе совмещения.

При использовании в системе АП для считывания показаний оптического планшетного сканера также возможна реализация поверки в динамическом режиме. Для этого необходимо программно установить скорость перемещения каретки сканера в направлении ог оси вращения стрелки к отметкам такой, чтобы за время нарастания входпого сигнала от нуля до номинального значения X ,N была считана зона от нижней границы шкалы до начала конечной отметки (зона А на рис. 7), а перпендикулярно этому направлению - такой, чтобы результат считывания стрелки формировался в виде непрерывной линии. В этом случае перемещение стрелки прибора фиксируется в виде траектории ее движения от начальной до конечной отметок под действием динамически нарастающего (убывающего) входного сигнала, рис. 7.

По времени начальная точка траектории соответствует моменту начала подачи на вход прибора динамического сигнала (и, соответственно, моменту начала движения стрелки по шкале), конечная точка траектории - моменту завершения. Таким образом, по траектории можно определить угловое положение стрелки в

„ 20 30

_ ч

♦ - U-L/^ v

Рис 7 Оптическое определение показа-ч ний в динамическом режиме поверки

тюбой момент времени в течение поверки и, следовате шно, моменты ее совмещения с поверяемыми отметками, расположенными на известных углах

Такая организация оптического считывания движения стрелки под действием динамически изменяющегося входного сигнала позвотяет фиксировать моменты ее совмещения с поверяемыми отметками без покадровой динамической съемки показаний в ходе поверки и постедующей программной обработки большого чиста изображений, как это реализуется при использовании в системе АП считывающей видеокамеры.

В шестой главе разрабатываются меюд и средства реализации обучающихся систем АП, методики их настройки и эксплуатации, исследуются и оцениваются их работоспособность и эффективность

Результаты разработки и исследований технологий определения показаний ЩЭИП при оптическом считывании показали, что для достижения требуемой достоверности и точности их работы практически для каждого нового типа приборов необходимо определять свой режим считывания изображения шкалы, а формирующие их алгоритмы должны максимально учитывать особенности отсчитывающей части данного типа приборов (вида шкалы, расположения специальных надписей на ней, взаимного положения стрелки и отметок, угла наклона знаков индикации и т п) Данные факторы в значительной степени снижают универсальность получаемых технических и алгоритмических решений и затрудняют возможность их перенастройки па новые типы поверяемых приборов При этом качество разработанных средств сильно зависит от квалификации и интуиции разработчика.

Анализ современных математических методов обработки информации показал, что для определения показаний ЩЭИП в ходе поверки можно использовать аппарат искусственных нейронных сетей (ИНС). Свойство ИНС обучаться кчас-сификации образов позволило построить на их основе новый метод АП. Для реализации поверки, например, стрелочных приборов необходимо обучить ИНС отличать "годные" - показания, погрешность которых меньше предельно допустимой, от "брака" - показаний, при которых погрешность больше допустимой. На изображении индикаторной части прибора "годные" показания отличаются тем, что стрелка лежит в пределах ± Д от поверяемой отметки, где А - максимально допустимое угловое отклонение стрелки прибора от поверяемой отметки, при котором погрешность показания равна классу точности прибора. При "браке" стрелка лежит за пределами ± Д от поверяемой отметки, рис.8.

Для обучения классификации на вход ИНС необходимо подать мнижество оцифрованных изображений } (обучающая выборка) индикаторных частей приборов (идентичных поверяемым)^ содержащих показания двух видов: "годные" и "брак".

Для каждого изображения Е1 из обучающей выборки {Е1} рассчитывается выход ИНС. Если выход ИНС неправилен, т.е "годные" показания, погрешность которых меньше предельно допустимой, определены как "брак", или "брак" - показания, погрешность которых больше допустимой, - определены как "годные", то производится изменение весовых коэффициентов ИНС [То одному из известных правил обучения. Обучение ИНС проводится до тех пор, пока она не научится

правильно классифицировать все подаваемые на ее вход оцифрованные изображения индикаторной части приборов на "годные" и "брак". После чего обученную ИНС можно использовать для реализации поверки, рис. 9.

инс Неиросете |

подготовки ^Хрои класс* изображения "j фикятос I

Ai(H) A2'h2J ,

брак

Рис. 8 Реализация поверки стрелочных измерительных приборов с помощью ИНС

Таким образом, настройка системы АП, реализующей данный метод поверки, на новый тип приборов проводится обучением новой ИНС. Все операции настройки системы и собственно поверки реализуются программно и не требуют «ручного» изменения алгоритмического и программного обеспечения. Это повышает гибкость и эффективность использования подобной системы в производстве. Кроме того, применение нейросетевых методов в системе АП позволяет повысить надежность распознавания показаний поверяемых приборов по изображениям невысокого качества путём обучения ее на примерах, которые получаются на базе тех же технических средств оптического считывания, которые используются и при поверке, а, следовательно, содержат возможные вариации освещённости, шума, искажений объектов и т.п.

Для сокращения вычислительной сложности при классификации, упрощения структуры нейросетевого классификатора перед вводом изображения в него можно провести подготовку изображения - контрастирование и бинаризацию. Данные преобразования также реализуются в нейросетевом базисе - пластинами, состоящими из нейронов с линейной и пороговой активационными функциями, рис 8.

Для проверки работоспособности разработанного метода поверки был проведен ряд модельных экспериментов с использованием универсального пакета нейросетевого анализа фирмы StatSoft - STATTSTICA Neural Networks. Выбор оптимальной структуры нейросетевого классификатора для решения поставленной задачи производился с использованием автоматического конструктора сети, входящего в состав SNN, на наборе упрощенных данных, представляющих фрагмент изображения шкалы с контрольной отметкой и стрелкой, р§с. 10

•;

! V

Л V

Обучение

Поверка Показания прибора при поверке

Г

ч » ■ ' - ; v ■ • 1 • . /

___ Разметка выборки и разбиение ее на \

обучающую и тестовую__ ^_/

Поверяемый прибор Тип поверяемого

прибора

\ » • ■ ./■ ■ к •

■ V • ■ V ■ \ - \ . ■

• ./- Л, . • V ■ ' -

Я <8

.... ....

i v • , . • ч ■

• v ■ ■ ■ , ■

\ V ■ \. ■ ■ • ■ - ■ v ■

ИНС для нно! о гипа прибора

Рис. 9 Технология обучения и использования системы АП на базе ИНС

Автоматическим конструктором сети исследовались различные варианты пер-септронов, имеющих один или два скрытых слоя, сетей с радиальными базисными функциями, вероятностных нейронных сетей, а также линейных нейронных сетей, и производился отбор лучших для решения данной задачи ИНС (по критерию минимальной ошибки обучения). По полученным резульышм сделаны следующие выводы:

■ хорошие результаты по точности и скорости обучения на упрощённом наборе данных показывают линейные нейронные сети, однако, их использование на реальных данных нецелесообразно, так как с усложнением входных данных возможна потеря классами линейной разделимости, вследствие чего классификация с их использованием станет невозможна,

" среди других сетей наилучшие результаты показывают многослойные пер-септроны с одним или двумя скрытыми слоями, при этом персептроны с двумя скрытыми слоями существенного преимущества по точности классификации не обеспечивают и требуют большего числа циклов обучения;

■ большое влияние на скорость обучения имеет оптимальный выбор подлежащей минимизации целевой функции и алгоритма обучения - наилучшие результаты дает применение в качестве целевой функции энтропийной и алгоритма обратного распространения.

По результатам экспериментов для реализации поверки был выбран многослойный персептрон с одним скрытым слоем. Число нейронов скрытого слоя в соответствии с рекомендациями теории ИНС принималось равным половине числа нейронов входного слоя. Активационная функция нейронов - гиперболический тангенс. Для исследования метода поверки использовалась выборка, состоящая из 110 изображений с показаниями (67 изображений с «годными» показаниями, 33 -с показаниями «брак»). Для обучения сети использовались 77 изображений, остальные 33 использовались для независимого контроля работы обученной сеж. В таблице 2 произведены примеры трех удачных попыток обучения сети.

Результаты обучения ИНС методом обратного распрос!рансния Табл. 2

• N Ошибка обучения Контрольная ошибка Классификация обучающей выбор-\ ки Классификация контрольной выборки

1 0,00022 2,376 «годен» 47/47 «брак» 30/30 «годен» 19/20 «брак» 8/13

2 0,00072 1,47 «годен» 47/47 «брак» 30/30 «годен» 20/20 «брак» 12/13

3 0,00046 1,52^ «I оден» 47/47 «брак» 30/30 «[ оден» 20/20 «брак» 11/13

/ *

/

Рис 10 Пример фрагмента изображения для определения структуры нейросетевого классификатора

Полученные результаты позволили сделать вывод о применимости выбранной модели ИНС и алгоритма её обучения для решения задачи определения показаний приборов по оцифрованным изображениям их шкал и работоспособности предложенного метода поверки

Также был проведен ряд экспериментов по построению ИНС, позволяющих не только классифицировать показания на «годные» и «брак», а получать показание поверяемого прибора в числовом виде (для определения точного значения погрешности на контролируемой отметке) Эксперименты проводились на изображениях с разрешением 100 dpi размером 223x76, по которым можно зафиксировать перемещение стрелки с дискретнос1ью около 0.4%. Размер входного образа для сети, таким образом, составил 16948 точек. Использование двухслойного пер-септрона в этом варианте реализации метода также показало удовлетворительные результаты по достоверности определения показаний (погрешность определения показания была больше минимально возможной в 0 4% в среднем в 7 % случаев)

Для достижения необходимых результатов по точности опредстения показаний необходимо было при обучении нейронной сети учесть почетности, вносимые оптическим способом считывания Для эюю, зная, что истинное показание прибора, формирующего обучающую выборку, при входном сигнале X есть X*, изображение, на котором было представлено показание прибора при входном сигнале X, помечалось как X*, даже если показание, определяемое визуально по считанному изображению было Xv В этом случае разность Хс-Х* и составляло сумму погрешностей, вносимых при оптическом считывании Обученная таким образом сеть при поверке на изображение, содержащее показание Хс, выдавала классификационное решение X*, i е. фактически компенсировала систематические погрешности.

Эксперименты по модельной реализации метода также показали, что время обучения используемых сетей сильно зависит от параметров алгоритма обучения и от того, насколько успешно удавалось задать начальные веса связей между нейронами сети при инициализации. При экспериментах время обучения составляло от нескольких часов до 2-3 суток, для сохранения коэффициентов сети требовался объем дискового пространства до 8 Гб Время, затрачиваемое уже обученной сетью на классификацию одного изображения, составляло менее одной секунды. Работа с изображениями, оцифрованными с разрешением в (400-600) dpi, приводит к столь существенному росту числа нейронов и связей между ними, что работа с ИНС такого размера, npoipaMMno реализованной на персональном компьютере. практически невозможна. Поэтому для повышения эффективности метода поверки с использованием ИНС в состав системы АП необходимо включить достаточно мощный нейрокохмпьютер, например, 4х-процессорный встраиваемый CompactPCI-модуль МЦ4.04 производства НТЦ "Модуль" г. Москва, построенный на базе четырех 64-разрядных нейропроцессоров J11879BM1 (NEUROMATRIX 6403) и предназначенный для решения широкого класса задач, связанных с цифровой обработкой сигналов и изображений.

В целом, проведенные исследования метода АП ЩЭИП с использованием ИНС дали удовлетворительные результаты по достоверности определения погрешности и позволили сделать вывод о перспективности применения нейросете-

вых технологий для разработки обучаемых алгоритмов определения показаний измерительных приборов по изображениям их шкал. Полученные при эгом научные и технические решения составляют новый класс систем АП щитовых приборов, обладающих возможносгью настройки на новые типы поверяемых приборов через процедуру обучения без изменения технического, алгоритмического и программного обеспечения системы.

В седьмой главе разрабатываются методы и средства автоматизации и контроля приборов с цифровой индикацией показаний. С развитием электронной элементной базы в измерительных приборах для отображения показаний все чаще применяются различные цифровые индикаторы. При этом мног ие модификации цифровых измерительных приборов (ЦИП) не имеют электрического выхода. Поэтому при поверке показание прибора считывается визуально непосредственно с индикатора. Однако и в том случае, если в приборе присутствует электрический выход, необходимой контрольной операцией является проверка цифрового индикатора, часто совмещенная с проверкой корректности работы электрического интерфейса. При проверке цифрового индикатора и интерфейса ЦИП на его вход подаются сигналы, вызывающие высвечивание во всех разрядах отсчетного устройства и на выходе электрического интерфейса одинаковых последовательностей цифр (0 ... 0; 1...1;...; 9... 9 или 0, 1,2 ... 9 и т.п.).

Для автоматизации операций контроля и поверки цифровых приборов, не имеющих стандартного электрического выхода, или при автоматизации операции опробования приборов с электрическим выходом обычно используют технические и алгоритмические средства оптического считывания подобные тем, которые используются при автоматизации поверки стрелочных приборов. Режимы и условия считывания, которые позволяют получить изображения индикаторов, пригодные для дальнейшего распознавания показаний, при использовании в системе автоматизации контроля ЦИП оптического планшетного зависят от;

■ цвета отображения цифр показания;

■ режима индикации цифр (статический или динамический).

Для отображения показаний в ЦИП используются светодиодные индикаторы с красным, зеленым, желтым или другими видами свечения, жидкокристаллические индикаторы (ЖКИ). Тип и размер индицируемых знаков на различных типах индикаторов также достаточно отличается.

Проведение ряда экспериментов показало, что получаемые изображения цветных активных индикаторах имеют низкий контраст, вокруг цифр присутствуют блики от засвеченных сегментов, рис. 116 (исходно цвет индикации - красный). Поэтому их необходимо считывать в цветном режиме (достаточно 256-цветной палитры - при меньшей градации цветов цифры показания сливаются с фоном). Считывание ЖК индикаторов можно проводить в оттенках серого, рис. 11а.

При проведении экспериментов было также установлено, что часть сег- а) светодиодный

ментов цифр на получаемых изображе- Рис.11 Изображения цифровых ниях может отображаться некорректно. индикаторов

Причиной этого являются:

1. Обновление цифр на индикаторе с динамическим отображением (активные индикаторы).

2. Высокая скорость перемещения считывающей каретки сканера.

3. Мерцание младшего разряда показания.

Надежное считывание показаний в первых двух случаях обеспечивается выбором оптимального разрешения (при его увеличении снижается скорость перемещения считывающей каретки сканера и индикатор большее время находится в поле считывания). Количество некорректно отображающихся на получаемом изображении цифр показания уменьшается при сканировании с разрешением в 300 dpi. При дальнейшем увеличении разрешения повышение качества изображений с показаниями ЦИП практически не наблюдается.

В третьем случае причиной некорректного отображения младшего разряда показания является его мерцание из-за установления входного сигнала на порог квантования прибора, рис 12.

Обеспечить надежное считывание в этом случае можно, корректируя значение подаваемого на прибор входного сигнала при распознавании мерцания во время определения показаний. Для этого, в том случае, если последняя цифра показания в процессе распознавания определена как неизвестный символ, необходимо изменить входной сигнал на величину Qq, где q - значение ступени квантования диапазона, которому принадлежит контролируемая точка, a Q - нормирующий коэффициент, зависящий от типа прибора. После чего повторить считывание показания.

Для определения показания при поверке ЦИП на изображении его индикаторной части должны быть распознаны все цифры, из которых оно формируется. Данная задача схожа с задачей оптического распознавания текста, решаемой системами OCR. Однако известные алгоритмы достаточно сложны и их реализация в данном случае нецелесообразна. Распознавание отдельных цифр в показании можно построить на определении наличия сегментов у цифры на изображении. Перед этим необходимо повысить качество полученных изображений. Разработанная технология предварительной подготовки изображений содержит следующие этапы.

1. Бинаризация изображений:

• для цветных светодиодных индикаторов, изображение которых считывает-ся в цветном виде, необходимо проанализировать цветовую интенсивность каждого из базовых цветовых каналов (красного, зеленого и синего) и определить, какой из цветов является преобладающим (например, для индикатора на рис. 116 для пикселей фона типовое соотношение цветовых составляющих RGB:(16,0,16), а для точек с индицируемой цифры - RGB:(192,0,16));

■ для ЖК индикаторов проводится линейное контрастирование с последующей пороговой обработкой. •

Рис.12 Примеры мерцания младшего разряда

2. Фильтрация помех: в обоих случаях используется низкочастотная фильтрация со следующими масками:

для'светодиодных Н = — 34

2 5 2 5 б 5 2 5 2

; для ЖК Н

15

1 2 1

2 3 2 1 2 1

ЙЗ

а) выделяие области п«азания

Принцип действия алгоритма определения цифры основан на анализе перепада яркости в области расположения каждогс из семи сегментов знакоместа, рис. 13.

Для определения показаний ЦИП также можно использовать ИНС. Ряд экспериментов по определению цифр в показаниях ЦИП на основе сети Хэм-минга показал, что хорошие результаты обеспечивает сеть для обработки образов 40x40 точек (при различных размерах знака на индикаторе или различном разрешении считывания фрагмент, содержащий цифру, масштабируется). При этом сеть обеспечивает устойчивое распознавание цифр при различных искажающих факторах

(повороте изображения, линейюм сддеге, зашумленности), рис. 14, поэтому предварительную подготовку из«браэсений (кроме бинаризации) можно не проводить.

в) определение б) вычленив цифр цифры

указания

Рис. 13 Основные этапы алгоритма определения цифры показания

Рис. 14 Граничные значения искажающих факторов

Таким образом, задача определения показаний ЦИП успешно решается и их контроль или поверка могут быть автоматизированы на освове системы, использующей оптическое считывание.

__I

НАЦИОНАЛ) кд БИБЛИОТЕКА С.Петербург I

•• •• ист

— I I». у 4

В восьмой главе описывается реализация и применение разработанных ме тодов и средств АП 1ЦЭИП, рассматривается вопрос метрологической аттестации систем АП с оптическим считыванием показаний

Разработанные методы и средства автоматизации поверки легли в основу создания системы АП ЩЭИП Цетью разработки системы являлось ее включение в средства обеспечения комплексно-автоматизированного производства ЩЭИП на ОАО «Электроприбор» г. Чебоксары

Для задания образцовых сигналов в системе использован калибратор П320/321 Для реализации различных режимов поверки разработан алгоритм программного управления калибратором, который позволяет реализовать динамически изменяющийся сигнал, близкий по метрологическим характеристикам к линейно нарастающему (убывающему) Для этого тта калибратор с периодом времени AJ подается команда-приращения выходного сигнала на значение АХ Промежуток времени ЛТ задания приращения АХ является периодом квантования линейной функции изменения выходного сигнала, который связан с шагом квантования ЛХ зависимостью

ДТ = А-^, (12)

2 * ЛХ k

где ATk - время нарастания сигнала на входе прибора от значения номинала отметки предыдущей поверяемой до значения номинала текущей k-ой поверяемой отметки, AXic - разность номиналов предыдущей и текущей k-ой поверяемых отметок.

С другой стороны, по отношению к подвижной части прибора, как инерционной механической системе, время AT должно быть таким, чтобы импульсные воздействия, сообщаемые подвижной части приращениями входного сигнала АХ, не приводили к заметному изменению скорости движения подвижной части прибора. Для этого величина ДТ должна быть намного меньше периода собственных колебаний подвижной части прибора по выходной координате

ЛТ«!!!, - (13)

Неравенство (13) выполняется при AT, составляющем десятые доли секунды, из-за низких значений частот <в0 (18...60 рад/с) у поверяемых приборов, поэтому разработка программы управления, которая с дискретностью AT выдает на вход калибратора управляющие сигналы, не представляет технической сложности. Вы-•полнение при управлении калибратором выражений (12), (13) обеспечивает требуемую точность дискретного динамического преобразования линейной функции изменения образцового сигнала, необходимую для реализации поверки.

Для считывания показаний в системе использован планшетный сканер Mustek 1200 USB. Для него экспериментально были определены систематические погрешности (искажения и параллакса) считывания показаний. Например, приведенные на рис. 15 погрешности определены для приборов габарита 60x60 типа М42301 (количество отметок шкалы N = 6, в технологической маске 12 окон) На графиках видно, что характер изменения погрешности и еа значение варьируются для трех горизонтальных рядов окон технологической маски, в которую помеща-

Нижний ряд технологической маски

Верхний ряд технологической маски

ются приборы при считывании. Характер изменения погрешности зависит от особенностей оптической системы используемого сканера и положения прибора в технологической маске. Величина погрешности зависит от зазора между стрелкой и шкалой и ширины плющения копья стрелки и индивидуальна для каждого прибора. Разброс полученных значений систематической погрешности не превышает величины суммы случайных погрешностей, определенной при теоретическом анализе технических и алгоритмических средств определения показаний. Полученные зависимости систематической погрешности позволяют скомпенсировать ее при реализации поверки.

В программном обеспечении системы АП предусмотрен развитый интерактивный режим работы с подробным отображением хода поверки и обработки результатов в графическом виде на экране дисплея. Это позволяет легко осваивать систему и отлаживать ее при перенастройке на новый тип поверяемых ЩЭИП. Программное обеспечение системы работает под управлением операционной системы Windows 98/2000.

Метрологическая аттестация системы проводилась с целью определения ее погрешности и достоверности результатов поверки. Так как метрологические характеристики образцового средства (калибратор П320/321) в составе измерительного канала системы, рис. 16, известны, достаточно определить метрологические характеристики той части канала, по которому передаются сигналы с объекта поверки.

Поверка измерительного канала системы проводилась методом замещения. В качестве набора образцовых мер использовались несколько приборов, аналогич-

Углоеое положение стрелки, гред

Рис. 15 Экспериментально полученные систематические погрешности определения показаний в системе АП

„ I ! , I Р1 Программно- ¡Р2 | Прогоэммно-

кали Поверяемый I Оптическии : !

к,,™« '—^ I—Ы —И алгоритмическое >—►< алгоритмическое I—►

Р Р,Х ПРИ6°Р | | сканеР I ' обеспечение А К^)! I обеспечение А г(Г2) \ X'

Рис 16 Измерительный канал системы АП

ных тем, для поверки которых была разработана система. У каждого из этих приборов-мер стрелка была зафиксирована на определенном угле, близком к углу расположения одной из поверяемых отметок на шкале Угол между стрелкой и ближайшей контрольной отметкой измерялся прямым методом с помощью образцового средства измерения угловых размеров. Тем самым была обеспечена следующая локальная поверочная схема:

■ исходные образцовые средства измерений - микроскоп инструментальный ИМЦЛ 150х50Б, абсолютная погрешность измерений 5 - 1, приведенная (к углу шкалы прибора) относительная погрешность у = 0 02%;

■ образцовый рабочий эталон (угловая мера) - макет прибора с фиксированным положением стрелки, абсолютная погрешность 5 = 5, относительная погрешность у = 0 1%;

■ рабочие средства измерений - измерительный канал системы АП, абсолютная погрешность измерений 5 - 25', относительная погрешность измерений у = 0.5%.

Достоверность получаемых результатов автоматизированной поверки оцени-калась вероятностями ошибок поверки I и II рода Их определение проводилось путем сравнения статистически обработанных результатов многократной ручной поверки партии приборов методом совмещения (проведенной стандартными средствами используемыми на предприятии - установка У300, образцовый прибор класса 0 2) с результатами их поверки на системе АП. Для сокращения количества многократно поверяемых приборов и времени, затрачиваемого на оценку, при сохранении требуемой достоверности ее результатов все приборы из испытываемой партии предварительно разделялись на три группы:

■ с высокой достоверностью прошедших ручную и автоматизированную поверки (для которых выполняется урп й (0 66.. ,0.9)у„ и уап < (0 66 .0 9)у„; урп - приведенная погрешность, определенная в ходе ручной поверки, уап - приведенная погрешность, определенная в ходе автоматизированной поверки, у„ - класс точности поверяемых ЩЭИП);

■ с высокой достоверностью не прошедшие ни ручную, ни автоматизированную поверки (для которых выполняется урп > (1.1.. 1.33)уп и уап > (1.1... 1.33)7,0;

■ партию приборов с низкой достоверностью результатов поверки (ЩЭИП не вошедшие в партию 1 и партию 2).

Так как ошибки I и II рода, очевидно, будут возникать при поверке приборов из третьей партии, то именно они поверялись многократно, а за результат их поверки принималась оценка погрешности, полученная в ходе статистической обработки данных.

Производственные испытания системы АП показали, что дтя стрелочных ЩЭИП она обеспечивает точность определения собственной погрешности поверяемых приборов габарита 80x80 - 0 3%, для приборов габарита 60x60 - 0 5%, что соответствует метрологическим требованиям к средствам поверки дтя них. Суммарная вероятность ошибок поверки I и II рода при автоматизированной поверке составила около 0.03.

Эксплуатация системы показала, что время поверки определяется, в основном, временем сканирования При использовании в системе сканера Mustek 1200 USB получение одного изображения с показаниями поверяемых приборов занимает около 1 минуты. Учитывая, чго одновременно ведется поверка 6 либо 12 штук приборов, среднее время, затрачиваемое на поверку одного прибора, составляет около 20-30 секунд, что отвечает требованиям используемого комплексно-автоматизированного производства ЩЭИП

Основными достоинствами разрабо1анной системы являются ее невысокая стоимость и модульность построения на основе использования серийно выпускаемых устройств, универсальность и гибкость программного обеспечения Так при замене калибратора П320/321 на калибратор Н4-7 производства АООТ «Ритм» г. Краснодар система используется дтя поверки щитовых электроизмерительных приборов переменного тока, также выпускаемых на ОАО «Электроприбор» г. Чебоксары.

Внедрение данной системы АП в производство позволяет завершить формирование на ОАО «Электроприбор» г. Чебоксары гибкого комплексно-автоматизированного производства ЩЭИП. Тем самым повышается производительность, снижаются издержки, сокращается цикл производства Появляется возможность управления себестоимостью и качеством продукции, т к на основе использования системы АП организуется сбор и анализ статистической информации о качестве выпускаемых средств. Это в свою очередь позволяет внедрить на предприятии международные стандарты серий ISO 9000-9004, 8402 "Управление качеством продукции", реализовать так называемую стратегию «Информационное управление и гарантированная стабильность качества технологии по все производственной цепочке». Завершающим этапом формирования комплексно-автоматизированного производства должна явиться разработка и внедрение на его основе комплексной системы управления качеством, которая должна охватывать г все этапы технологического процесса от заготовительных операций до регулиров-

ки и контроля готовых средств измерения.

Основные результаты работы \

1. На основе анализа условий современного приборостроительного производства, технического и технологического уровня автоматизации производства ЩЭИП установлены требования к методам и средствам автоматизации поверки, выполнение которых обеспечивает возможность включения систем АП в сложившуюся структуру сборочно-регулировочных автоматических и автоматизированных технологических установок в производстве ЩЭИП. »

2. Установлено, что для определения показаний ЩЭИП в системах АП необходимо испотьзовать СТЗ, построенную на универсальных эффективных технических средствах оптического считывания и имеющую развитое алгоритмическое и программное обеспечение В качестве устройства считывания в СТЗ пред-чожено использовать - оптический планшетный сканер, определены технические характеристики, которыми должен обладать данный сканер

3 Предложено в качестве средства исследования и разработки методов и средств АП использовать имитационную модеть системы АП Данная модель разработана и реализована на основе структурного и объектно-ориентированного подходов

4 Определены режимы считывания индикаторных частей основных типов ЩЭИП (с плоской шкалой, профильного типа, с цифровой индикацией показаний) СТЗ на основе оптического планшетного сканера, обеспечивающие необходимое для дальнейшего определения показаний качество оцифрованных изображений при минимальной избыточности

5 Разработано алгоритмическое и программное обеспечение СТЗ для определения показаний ЩЭИП основных типов в системах АП Проведен анализ погрешностей определения показаний ЩЭИП при испотьзовании разработанных технических и алгоритмических средств Показано, что они обеспечивают необходимые точность и достоверность определения показаний при реализации различных способов автоматизации поверки ЩЭИП основных классов точности

6. Разработан и исследован ряд новых способов автоматизированной поверки в динамических режимах, обеспечивающих повышение производительности и точности операции Рассмотрена реализация данных способов на системах АП с различными физическими принципами считывания показаний Разработан способ автоматизации поверки ЩЭИП в динамическом режиме при использовании для считывания показаний оптического планшетного сканера.

7. Разработан новый метод автоматизированной поверки щитовых приборов, основанный на использовании для определения показаний аппарата искусственных нейронных сетей. В предложенном методе все операции настройки системы АП на новый тип приборов и поверки реализуются автоматически (программно) и тте требуют «ручного» изменения алгоритмическот о и программного обеспечения системы. При реализации метода также повышается надежность определения показаний по изображениям, содержащим возможные вариации освещённости, шума, искажений объектов и т.п

8. Выделен и описан нояьтй класс средств автоматизации - обучающиеся системы АП, обладающие возможностью гибкой настройки на новые типы поверяемых приборов через процедуру обучение без изменения технического, алгоритмического и программного обеспечения. Получена методика их настройки и эксплуатации в производстве ЩЭИП.

9. Разработана система АП щитовых электроизмерительных приборов, в которой реализованы основные методы и средства, разработанные в процессе работы над проблемой. Система включена в состав средств комплексно-автоматизированного производства ЩЭИП па ОАО «Электроприбор» г Чебоксары и отвечает его требованиям по быстродействию, надежности, метрологиче-

ским характеристикам, возможности настройки на основные типы выпускаемых ЩЭИП Система прошла испытания и внедрена в производство на ОАО «Электроприбор» г Чебоксары.

10 Предложена методика метрологической аттестации системы АП ЩЭИП с оптическим считыванием показаний Разработанная методика положена в основу программы государственных испытаний системы АП с целью присвоения ей типа

Перечень основных публикаций, в которых отражено содержание диссертации.

1. Киселев С К Автоматизация поверки щитовых электроизмерительных приборов при оптическом считывании показаний - Ульяновск УлГТУ. 2004 -164 с.

2. Киселев С.К , Медведев Г.В., Мишин В.А Автоматическая поверка стрелочных электроизмерительных приборов в динамических режимах - Чебоксары' Изд-во Чуваш, ун-та, 1996. - 120 с.

3. Киселев С.К., Шабаев Д.Г. Использование тестового метода повышения точности измерений при автоматизированном оптическом считывании показаний щитовых стрелочных приборов // Вестник Ульяновского государственною технического университета. - Ульяновск, 2005, № 1. - с. 44-47

4. Киселев С К , Шабаев Д.Г Система автоматизации поверки щитовых электроизмерительных приборов И Вестник Ульяновского государственного технического университета. - Ульяновск, 2004, № 3. - с. 44-48

5. Киселев С К , Шабаев Д Г Определение показаний приборов с цифровой индикацией при автоматизации их поверки // Научно-технический калейдоскоп. -Ульяновск, 2004, №2, с. 36-41

6. Киселев С.К., Мишин В.А., Романова Е.В Автоматизация поверки стрелочных электроизмерительных приборов с профильными шкалами V Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2004, №1,- с.43-48

7. Киселев С.К. Использование искусственных нейронных сетей для автоматизации поверки измерительных приборов // Промышленные АСУ и контроллеры. - 2004, №1. - с. 52-55.

8. Киселев С.К., Романова Е.В. Технология создания алгоритмического обеспечения систем автоматизации поверки измерительных приборов // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2003, № 11. - с. 44-47.

9 Киселев С.К, Романова Е.В. Автоматизированная поверка стрелочных измерительных приборов с использованием искусственной нейронной сети // Датчики и системы. - 2003, №10. - с. 40-46. ч

10. Киселев С.К., Медведев Г.В., Романова Е.В. Автоматизация поверки щитовых электроизмерительных приборов в динамическом режиме // Приборы и системы управления. Управление, контроль, диагностика. - 2003, №9. - с. 37-40

11 Киселев С К. Система автоматизации поверки электроизмерительных приборов // Датчики и системы. - 2003, №6.- с. 33-37

12. Киселев С.К. Нейронные сети и нейрокомпьютинг //'Датчики и системы. -2003, №6. - с. 37-40.

13. Киселев С К , Шабаев Д Г Алгоритмы определения показаний профильных приборов // Вестник Ульяновского государственного технического университета. Ульяновск, 2003, № 3-4, с 40-44

14 'Киселев С К , Грачева Н О Оценка качества автоматизированной поверки средств измерений // Вестник Ульяновского государственного технического университета. - Ульяновск, 2002, №3 - с 4-8

15 Киселев С.К , Грачева НО Алгоритмические методы обработки изображений шкал стрелочных приборов в системах автоматизации поверки // Вестник Ульяновского государственного технического университета - Ульяновск. 2001. №2 - с 25-31

16. Киселев С К. Использование искусственных нейронных сетей при автоматизации поверки измерительных приборов /' Научно-технический калейдоскоп -Ульяновск, 2001, №2 - с 56-64

17 Киселев С К , Грачева Н О Автоматический выбор режимов работы информационно-измерительных систем с использованием автоассониативной памяти // Вестник Ульяновского т осударственпого технического университета. - Ульяновск, 2000, № 1 -с 13 -21

18. Виноградов А.Б., Киселев С.К Особенности автоматизации проектирования измерительных устройств '/ Сборник научных трудов «Информационные технологии, системы и приборы» - Ульяновск' УлГТУ, 1998, с 12-15

19 Патент № 2205414 Способ автоматической поверки и устройство для его осуществления / П.О.Грачева, С.К. Киселев - Опубл. Б.И 2003, № 15

20. Патент №2152047. Способ и устройство для автоматической поверки стрелочных измерительных приборов / С К. Киселев, Н.О. Грачева, F В Романова

Опубл. Б И. 2000, X» 18.

21. Патент 2054689 Способ автоматической поверки стрелочных измерительных приборов / С К. Киселев, Л В Федотои, В А Мишин - Опубл Б.И. 1996, №5.

22 Патент РФ 2035746 Способ автоматического считывания показаний со шкал стрелочных измерительных приборов при их поверке / С.К Киселев, В А. Мишин - Опубл Ь.И. 1995,14.

23. Патент РФ N2036481. Устройство для градуировки щитовых электромагнитных измерительных приборов / JT В. Федотов, А.ГО Дятлов, В.Н. Шивринский, В.А. Мишин, С.К. Киселев - Опубл. Б.И 1995, 15.

24. Патеттг N° 2007740. Способ автоматической поверки стрелочных измерительных приборов, / С.К. Киселев, В.А Мишин-Опубл Б И 1994,3,

25. A.c. 1739328 Устройство для автоматической поверки стрелочных измерительных приборов / С.К Киселев, В.Д. Мишин. - Опубл. Б И. 1992, №21

26. A.c. 1599818. Способ автоматической поверки измерительных приборов / В.А. Мишин, С.К. Киселев, Г.В. Медведев. - Опубл. Б.И. 1990, №38.

27. Киселев С.К., Шабаев Д.Г Оценка достоверности определения показаний при автоматизации поверки щитовых приборов // «Системы искусственного интеллекта и нейроинформатика»- сборник трудов международной конференции «Континуальные алт ебраические логики, исчисления и некфоинформатика в науке и технике», т. 3. - Ульяновск, 2005. - с. 50-51.

28 Киселев С К , Шабаев Д Г Оценка достоверности определения показаний щитовых цифровых приборов при автоматизации поверки Л «Системы искусственного интеллекта и нейроинформатика»- сборник трудов международной конференций «Континуальные алгебраические логики, исчисления и нейроинформатика в науке и технике», т 3 Ульяновск, 2005 - с 52-53

29 Киселев С К , Шабаев Д Г Использование принципов обучения при разработке технологии определения показаний стрелочных приборов '/ «Системы искусственного интеллекта и нейроинформатика» труды международной конференции «Континуальные алгебраические логики, исчисления и нейроинформатика в науке и технике», т 3 Ульяновск, 2004. - с. 65-66.

30 Киселев С К, Шабаев Д I' Имитационная модель системы автоматизации поверки измерительных приборов Л «Математические методы и модели в прикладных задачах науки и техники»' труды международной конференции «Континуальные алгебраические тогики, исчисления и нейроинформатика в науке и технике», т. 7. - Ульяновск, 2004. - с 95-96

31. Киселев С.К. Повышение производительности систем автоматизации поверки. использующих ИНС // «Системы искусственного интеллекта и нейроинформатика»- труды международной конференции «Континуальные алгебраические логики, исчисления и нейроинформатика в науке, технике и экономике», т 3 - Ульяновск, 2003. - с. 62-64

32 Киселев С К Использование искусственных нейронных сетей для автоматизации поверки измерительных приборов // «Нейроипформатика-2003»- сборник научных трудов V всероссийской научно-технической конференции Часть 2. -Москва, 2003 - с. 163-170.

33. Киселев С.К, Грачева И.О., Гринберг И.Б. Способ автоматической поверки стрелочных измерительных приборов с использованием ИНС // «Нейронные сети и модели в прикладных задачах науки и техники»- труды международной конференции «Континуальные алгебраические тогики, исчисления и нейромате-матика в науке, технике и экономике», т. 3. -Ульяновск, 2002 - с 15-16.

34. Киселев С.К., Шабаев Д.Г. Система автоматизации поверки с нейрокомпьютером // «Нейронные сети и модели в прикладных задачах науки и техники»: труды международной конференции «Континуальные алгебраические логики, исчисления и нейроматематика в науке, технике и экономике», т 3 - Ульяновск, 2002. - с. 19-20.

35 Киселев С.К Автоматизация определения показаний цифровых приборов на базе ИНС. // "Нейронные сети и модели в прикладных задачах пауки и техники»: труды международной конференции «Континуальные алгебраические логики, исчисления и нейроматематика в науке, технике и экономике», т. 3 - Ульяновск, 2002. -с. 17-18.

36. Киселев С.К, Грачева Н.О. Выявление нештатных ситуаций при работе сложных автоматизированных систем с использованием нейрокомпыотинга '/ «Реляторньте, непрерывнологические и нейронные сети и модели»- труды международной конференции «Континуальные логико-алгебраические исчисления и нейроматематика в науке, технике и экономике», т. 2. - Улвяновск, 2001. - с. 6870.

37 Грачева Н О, Киселев С К Обработка изображений шкал стрелочных приборов в системе автоматической поверки // «Информационные технологии и электроника», материалы четвертой всероссийской студенческой научно-технической конференции Екатеринбург УГТУ-УПИ, 2000 - с 20-21.

38 Киселев С К, Грачева Н О База данных по первичным измерительным преобразователям // «Интерактивные системы проблемы человеко-компыотерного взаимодействия» материалы выставки 2-й международной научно-технической конференции -Ульяновск, 1997 - с 9-10

39. Киселев С.К Автоматизированный допусковой контроль погрешности СЭП при использовании оптоэлекгронных датчиков // «Оптические, радиоволновые тепловые методы и средства контроля качества материалов, изделий и окружающей среды» тезисы докладов У1-ой всероссийской конференции. - Ульяновск, 1993.-с.28.

40 Киселев С К Алгоритм распознавания образов отсчитывающих элементов в системе автоматизации поверки приборов !' «Пути развишя электронных средств и задачи высшей школы в подин овке специалистов соответствующей квалификации»: тезисы докладов всесоюзной конференции - Ульяновск, 1991 - с

41 Использование информационной способности аналоговых приборов при автоматизации контрольных операций в технологии сборки / В.А Мишин, Л.В Федотов, АЛО. Дятлов, С К Киселев // «Технологии и системы сбора, обработки и представления информации», тезисы докладов международной конференции -Рязань, 1993 - с 51.

42 Мишин В.А., Киселев С.К. Автоматизированная система для поверки стрелочных измерительных приборов // «Измерения и контроль при автоматизации производственных процессов ИКАПП - 91»: тезисы докладов всесоюзной конференции, 4.1. - Барнаул, 1991. - с. 177-178.

69

Киселев Сергей Константинович

Разработке и исследование методов и средств автоматизации поверки щитовых электроизмерительных приборов

Специальность 05 11 0^ Приборы и методы измерений (электрические измерения)

Подписано в печать 15.07.2005 Формат 60x84/16 Бумага писчая. Печать трафаретная Усл. п. л 2,56. Уч.-изд. л.2,00. Тираж 100 экз. ЗаказХ^б1 Ульяновский государственный технический университет,

432027, Ульяновск, Сев Венец, 32 Типография УлГТУ. 432027, Ульяновск, Сев Венец, 32

»16 125

РНБ Русский фонд

2006-4 15012

с Ъ

Введение

Глава 1 Анализ существующих методов и средств поверки как части автоматизированного производства щитовых электроизмерительных приборов

1.1 Общая характеристика комплексно-автоматизированного производства щитовых электроизмерительных приборов

1.2 Определение требований к методам и средствам автоматизации поверки

1.3 Анализ существующих средств автоматизации поверки щитовых ф электроизмерительных приборов

1.3.1 Средства задания образцовых значений сигналов

1.3.2 Средства считывания показаний

1.4 Определение технических требований к устройству оптического считывания показаний

1.5. Результаты и выводы

Глава 2 Разработка имитационной модели системы автоматизации поверки измерительных приборов ф 2.1 Назначение модели системы автоматизации поверки

2.2 Описание системы автоматизации поверки как объекта моделирования 72 ь 2.3 Проверка модели системы автоматизации поверки

2.4 Результаты и выводы

Глава 3 Автоматизация определения показаний щитовых электроизмерительных приборов с плоской шкалой

3.1 Задача алгоритмического определения показаний в системе ав-® томатизации поверки

3.2 Разработка технологии и алгоритмов предварительной обработки изображений

3.2.1 Анализ изображений

3.2.2 Сегментация изображений

3.2.3 Контрастирование изображений

3.2.4 Бинаризация изображений

3.2.5 Фильтрация изображений

3.2.6 Вектор параметров технологии предварительной обра- 140 ботки

3.3 Разработка технологии и алгоритмов определения показаний 142 приборов с плоской шкалой

3.3.1 Общая технология определения показаний

3.3.2 Поиск и определение координат крайних отметок

3.3.3 Вычисление координат центра шкалы

3.3.4 Определение траекторий поиска отметок шкалы и стрелки

3.3.5 Поиск и определение угловых положений отметок шкалы и стрелки

3.3.6 Определение показания и погрешности поверяемого прибора

3.3.7 Вектор параметров технологии определения показаний

3.4 Анализ погрешностей определения показаний приборов с плоской шкалой и разработка алгоритмов их коррекции J

3.4.1 Погрешности, возникающие при получении оцифрованного изображения с показаниями прибора с плоской шкалой 159 3.4.2. Погрешности, обусловленные алгоритмами определения показаний прибора с плоской шкалой

3.5 Результаты и выводы

Глава 4 Автоматизация определения показаний щитовых электроизмерительных приборов профильного типа

4.1 Особенности приборов профильного типа как объектов автоматизации поверки

4.2 Разработка технологии и алгоритмов предварительной обработки изображений с показаниями профильных приборов

4.3 Алгоритм определения показаний профильных приборов

4.4 Анализ погрешностей определения показаний профильных приборов и разработка алгоритмов их коррекции

4.4.1 Погрешности, возникающие при получении оцифрованно го изображения с показаниями профильного прибора

4.4.2 Погрешности, обусловленные алгоритмами определения показаний профильного прибора

4.5 Результаты и выводы

Глава 5 Способы автоматизации поверки щитовых электроизмерительных приборов в динамическом режиме

5.1 Динамический режим работы щитовых электроизмерительных приборов

5.2 Метод определения динамических характеристик щитового электроизмерительного прибора

5.3 Способ автоматизации поверки с расчетным исключением динамической погрешности

5.4 Оптическое считывание показаний при поверке в динамическом режиме

5.5 Способ автоматизации поверки с использованием интерполяции показаний

5.6 Результаты и выводы

Глава 6 Разработка и исследование обучающихся систем автоматизации поверки

6.1 Задачи обучения в системе автоматизации поверки

6.2 Метод автоматизации поверки с использованием искусственных нейронных сетей

6.3 Проверка работоспособности метода автоматизации поверки с использованием искусственных нейронных сетей

6.4 Методика формирования обучающей выборки

6.5 Результаты и выводы

Глава 7 Автоматизация контроля и поверки щитовых приборов с цифровой индикацией показаний

7.1 Определение режимов оптического считывания показаний приборов с цифровой индикацией

7.2 Предварительная обработка изображений цифровых индикаторов

7.3 Алгоритм определения показаний приборов с цифровой индикацией

7.4 Определение показаний приборов с цифровой индикацией с ис- 300 пользованием искусственных нейронных сетей

7.5 Результаты и выводы

Глава 8 Реализация и использование систем автоматизации поверки щитовых электроизмерительных приборов

8.1 Реализация системы автоматизации поверки

8.2 Метрологическая аттестация системы автоматизации поверки

8.3 Автоматическая настройка системы автоматизации поверки на тип поверяемого прибора

8.4 Результаты и выводы 338 Заключение 340 Список литературы 346 Приложения

В настоящее время в России характер производства щитовых электроизмерительных приборов (ЩЭИГТ) определяется рядом факторов: изменением структуры спроса, что приводит к относительному снижению объемов производимых аналоговых средств измерений и увеличению числа типов производимых приборов; освоением производства новых средств измерений, предоставляющих потребителю новые функциональные и системные возможности; конкуренцией со стороны ведущих зарубежных производителей щитовых аналоговых приборов (Prefag, Германия, Howard Butler Ltd., Великобритания, Lumel, Польша, Metra Blanslca, Чехия,.Carrel & Carrel, Новая Зелландия, DER EE Electrical Instruments Co. Ltd., Тайвань, Iskra Instrument d.d., Словения и др.); освоением производства средств измерений аналогичных (или заменяющих) тем, которые производились ранее на предприятиях Межотраслевого государственного объединения «Электромера» (ПО «Электроизмеритель» г. Житомир, ПО «Электроизмеритель», г. Витебск, ПО «Микроприбор», г. Львов, АООТ «Электроприбор» г. Ереван и др.); общей тенденцией снижения сроков разработки и освоения производства новых средств измерений.

Все эти факторы в значительной степени изменяют сложившуюся ранее структуру данной области приборостроения как массового производства и приближают его по ритмичности и изменчивости к серийному или мелкосерийному. Это, в свою очередь, требует совершенствования применяемых производственных технологий, повышения их гибкости, адаптируемости к новым типам осваиваемых приборов, повышения уровня механизации и автоматизации технологических операций, их пригодности к выполнению с использованием современных технических средств автоматизации, повышения контролепригодности и управляемости технологического процесса.

Уровень автоматизации производства ЩЭИП на ведущих предприятиях отрасли (таких как ОАО «Электроприбор» г. Чебоксары, ЗАО «ПО Электроточпри-бор» г. Омск, ОАО «Краснодарский ЗИП» и др.) достаточно высок. Большинство операций сборки, регулировки и контроля аналоговых приборов производится с использованием специальных автоматов или полуавтоматов, на механизированных рабочих местах. Условия производства ЩЭИП предъявляют высокие требования к производительности средств автоматизации, так как экономический эффект достигается только при продолжительности каждой операции технологического процесса сборки, регулировки, контроля и поверки не более десятков секунд при обеспечении синхронности работы всего оборудования в жестком производственном цикле. Важной задачей является обеспечение надежности функционирования технических средств автоматизации, наработка на отказ которых должна быть не менее 10000 часов, в связи с чем одним из основных требований к средствам автоматизации является их простота и унифицированность

Для достижения данных требований выполнение большинства технологических операций производства ЩЭИП основано на том, что приборы рассматриваются как активные объекты автоматизации, способные в динамических режимах подвижной части выдавать информацию о своем состоянии в виде параметров электрических сигналов. С использованием данного подхода разработаны методы автоматизации практически всех регулировочных и контрольных операций, взаимосвязанные с этими методами пути совершенствования конструкций ЩЭИП, также решены вопросы реализации предложенных методов на основе серийных и специальных технических средств автоматизации.

В тоже время точность используемых при этом измерительных преобразований не достаточна для контроля метрологических характеристик приборов основных классов 1.0 - 4.0. Поэтому в настоящее время операции контроля и поверки основных метрологических характеристик ЩЭИП не автоматизированы и осуществляются вручную, что приводит к снижению производительности и экономической эффективности производства, повышает риски производителя и заказчика (ошибки поверки 1 и 2 рода), препятствует сбору и анализу статистической информации о качестве выпускаемых средств и внедрению систем контроля и управления техпроцессом в целом.

Не менее важной задачей является оснащение гибкими, перенастраиваемыми на поверку разных типов приборов системами Центров метрологии и стандартизации, метрологических служб предприятий, так как сегодня в эксплуатации только в России находится более 200 млн. шт. щитовых приборов. Наиболее важной характеристикой в этом случае является надежность метрологического обеспечения системы, что достижимо только при максимальном уровне автоматизации поверки, исключении субъективных факторов.

Таким образом, комплексное решение задач развития методов и средств автоматизации поверки ЩЭИП, обеспечивающих, во-первых, возможность включения их в сложившуюся структуру сборочно-регулировочных автоматических и автоматизированных технологических установок в производстве с обеспечением требуемой синхронности и темпа работы технологических линий и, во-вторых, возможность гибкой перенастройки систем автоматизации поверки (АП) на новые типы поверяемых приборов по возможности без изменения их технического состава, алгоритмического и программного обеспечения, является актуальной научно-технической проблемой и имеет важное экономическое и производственное значение, влияет на дальнейшее развитие и совершенствование всего производства щитовых приборов.

Теоретические основы решения проблемы автоматизации поверочных работ были заложены в работах, проводимых более 30 лет назад во ВННИМСе под руководством А .Я. Безикович, В.И. Прицкера, С.П. Эскина, Д.И Зорина.

Существенным прогрессом в области техники считывания показаний поверяемых приборов явилась разработка систем, использующих отсчетные устройства на базе передающих телевизионных камер. На их основе оказалось возможным предложить способы контроля и поверки не только щитовых стрелочных измерительных приборов, но и приборов с комбинированными многострочными шкалами, а также приборов с цифровой индикацией показаний (Ю.А. Хохлов, И.П. Гринберг, Ю.В. Корольков, В.А Ищенко, В.Н Чинков, П.В. Минченков и др.).

Новым направлением в развитии систем АП явились работы, выполненные конце 80-х годов, в которых оптические считывающие устройства использовались как системы технического зрения. Разработки, проведенные под руководством М.С. Ройтмана, Ю.Г. Свинолупова, В.П. Войтко, Д.Л. Удута, Э.Н. Седова, привели к тому, что системы АП фактически сформировались как разновидность ИИС, т.к. при их функционировании реализуются в совокупности функции и систем автоматического контроля, и систем технической диагностики, и систем распознавания образов, т.е. всех трех разновидностей ИИС.

Несмотря на актуальность проблемы автоматизации поверки ЩЭИП и достаточно большой объем выполненных работ, полученные ранее решения не нашли применения в производстве и в настоящее время промышленно применимых систем АП не существует. Объясняется это как недостаточным уровнем развития технических средств автоматизации (прежде всего средств оптического считывания показаний), так и тем, что автоматическое выполнение традиционных методов поверки не дает значительного выигрыша в производительности и точности. Качественное изменение ситуации возможно только при разработке новых способов и алгоритмов поверки, ориентированных в своей основе на автоматическую реализацию. Это соответствует общей тенденции развития современных ИИС, которая заключается в автоматизации и интеллектуализации существующих средств измерений на основе цифровых (компьютерных) методов обработки измерительной информации. Для разработки средств автоматизации поверки ЩЭИП, которые бы обладали необходимыми точностью, производительностью, системностью и гибкостью использования, необходимо применение новейших технических средств из области считывания изображений и информационных технологий для обработки измерительной информации.

В соответствии с этим целью работы является разработка новых методов и средств автоматизации поверки и контроля метрологических характеристик щитовых электроизмерительных приборов, обладающих повышенными эксплуатационными характеристиками - простотой реализации и настройки, надежностью, точностью, необходимым быстродействием, реализуемостью на базе серийно выпускаемых средств автоматизации.

Для достижения поставленной цели в диссертации решаются следующие задачи:

1. Проводится анализ характера производства ЩЭИП в складывающихся экономических условиях, существующего средств и уровня автоматизации технологий сборки и контроля, определяются технические, технологические, организационные и экономические требования к методам и средствам автоматизации поверки в формирующихся структурах и технологиях серийного и мелкосерийного производства данных средств измерений.

2. Разрабатывается единая обобщенная модель системы автоматизации поверки и контроля метрологических характеристик ЩЭИП как средство анализа и синтеза технических решений в данной области, средство исследования, оценки и сравнения характеристик существующих и разрабатываемых методов, способов и алгоритмов автоматизированной поверки.

3. Разрабатываются, исследуются и оцениваются новые способы автоматизации поверки, определения показаний поверяемых приборов в системах автоматизации поверки с использованием систем технического зрения, основанных на современных технических средствах считывания изображений и технологиях и алгоритмах обработки оцифрованных изображений.

4. Разрабатываются и исследуются новые способы автоматизации поверки и контроля ЩЭИП в динамических режимах, ориентированные на поверку приборов с различными средствами считывания показаний.

5. Выбирается и обосновывается математический аппарат, пригодный для построения алгоритмического и программного обеспечения систем АП, позволяющий придать им свойство обучаемости для гибкого использования и адаптируемости к новым типам поверяемых приборов при серийном производстве с изменяемой ритмичностью.

5. Разрабатываются методы и средства реализации обучающихся систем АП, методики их настройки и эксплуатации, исследуется и оценивается их работоспособность и эффективность

7. Разрабатывается методика метрологической аттестации систем АП ЩЭ

ИП.

8. Разрабатываются технические, алгоритмические и программные средства реализации систем АП, проводится реализация, исследование и внедрение в производство систем АП и контроля различных типов ЩЭИП.

Методы выполнения исследований. Работа выполнена с использованием методов имитационного моделирования, вычислительной математики, математической статистики, теории погрешностей и обработки результатов измерений, аппарата искусственных нейронных сетей, методов и алгоритмов обработки и распознавания изображений.

Достоверность разработанных научных положений и выводов подтверждена результатами вычислительных экспериментов в специализированных системах моделирования и с разработанной имитационной моделью, результатами экспериментальных исследований и опытных испытаний разработанных методов и средств автоматизации.

Научная новизна работы состоит в следующем:

1. В качестве средства исследования, оценки и сравнения характеристик методов, способов и алгоритмов поверки, для прогнозирования характера функционирования средств автоматизации разработана обобщенная имитационная модель системы автоматизации поверки и контроля метрологических характеристик ЩЭИП. Универсальность модели обеспечена тем, что в ней реализованы все основные виды входных воздействий на поверяемые средства, различные режимы функционирования самих поверяемых средств, аналоговые и аналого-цифровые измерительные преобразования при получении их показаний, различные ал горитмы обработки результатов. Реализация модели на основе структурного и объектно-ориентированного подходов обеспечила открытость модели, возможность разработки, отладки и тестирования на ней алгоритмического и программного обеспечения, которое затем может быть перенесено на реальную систему с минимальными доработками.

2. Разработан и исследован новый метод автоматизации поверки, основанный на использовании для определения показаний щитовых приборов аппарата искусственных нейронных сетей (ИНС). Использование нейросетевых технологий обеспечивает единство математического и алгоритмического аппарата на всех этапах обработки информации в системе АП, позволяет получать алгоритмы определения показаний различных типов приборов через обучение ИНС, решает проблему повышения надежности распознавания показаний по изображениям, содержащим возможные вариации освещённости, шума, искажений объектов и т.п. Метод позволяет реализовать как допусковый контроль величины погрешности у поверяемого прибора, так и определение точного значения погрешности на поверяемых отметках.

3. Разработан новый класс систем АП, обладающих возможностью настройки на новые типы поверяемых приборов через процедуру обучения без изменения технического, алгоритмического и программного обеспечения. Предложена технология обучения системы АП определению показаний приборов нового типа с использованием стандартных технических средств, входящих в состав системы. Свойство обучения у систем АП обеспечивает возможность их гибкого использования в структуре комплексно-автоматизированного производства ЩЭИП в условиях серийного и мелкосерийного производства.

4. Разработаны технические и алгоритмические средства специализированных СТЗ для считывания показаний различных типов ЩЭИП в системах АП. В качестве аппаратного средства считывания в СТЗ предложено использовать оптический планшетный сканер, который обеспечивает по сравнению с видеокамерами такие преимущества, как увеличение разрешающей оптической способности и диапазона воспроизводимых яркостей получаемых изображений, возможность прямого подключения к контроллеру или промышленному персональному компьютеру по стандартному интерфейсу, возможность реализации способов поверки в статическом и динамическом режимах. Алгоритмическое обеспечение СТЗ составляют технологии подготовки исходных изображений и определения показаний ЩЭИП. Разработанные средства обеспечивают необходимые точность, достоверность и производительность поверки приборов основных классов точности.

5. Разработаны новые способы автоматизации поверки ЩЭИП в динамических режимах, обладающие быстродействием, низкой погрешностью, простотой реализации на системах АП с различными принципами считывания показаний.

Практическая ценность полученных в работе результатов заключается в том, что: использование разработанной модели системы АП позволяет разрабатывать и отлаживать алгоритмическое и программное обеспечение систем АП; создавать библиотеку алгоритмических и программных модулей, дающих возможность оперативно изменять структуру программного обеспечения систем при эксплуатации; оптимизировать функционирование системы во время проведения исследований; сокращать сроки и средства необходимые на разработку подобных систем; определены основные технические требования, которыми должно обладать аппаратное средство считывания в СТЗ определения показаний при автоматизации поверки ЩЭИП для обеспечения требуемой точности и достоверности результатов; определены режимы считывания индикаторных частей основных типов поверяемых ЩЭИП (с полоской шкалой, профильных, с цифровой индикацией), обеспечивающие получение оцифрованных изображений с необходимым для дальнейшей обработки качеством; результаты анализа причин возникновения погрешностей при определении показаний в системах АП с оптическим считыванием, определение их харакобработки позволили предложить пути снижения и компенсации погрешностей для достижения необходимой точности и достоверности автоматизированной поверки; разработанные в работе устройства составляют техническую базу для автоматизации поверки и контроля градуировочных характеристик основных типов ЩЭИП; в совокупности разработанные методы и средства автоматизации поверки позволили реализовать данную технологическую операцию в соответствии с требованиями современного комплексно-автоматизированного производства ЩЭИП, включить систему АП в состав технологического оборудования для автоматизации сборки, регулировки и контроля ЩЭИП, тем самым повысить технологичность и экономичность производства.

Положения, выносимые на защиту:

1. Математическая имитационная модель системы АП, позволяющая исследовать, оценивать и сравнивать характеристики методов, способов и алгоритмов поверки, анализировать и синтезировать технические решения, разрабатывать, отлаживать и тестировать алгоритмическое и программное обеспечение для сокращения сроков и средств проектирования систем АП.

2. Метод АП, основанный на использовании для обработки информации при поверке аппарата искусственных нейронных сетей, который позволяет получать алгоритмы определения показаний различных типов ЩЭИП через процедуру обучения, а также обеспечивает повышение надежности определения показаний поверяемых приборов по изображениям с вариациями освещенности, помехами, искажениями объектов и т.п. Результаты исследований различных вариантов реализации метода, подтверждающие его реализуемость и эффективность.

3. Новый класс обучаемых систем АП, настраиваемых на новые типы поверяемых ЩЭИП с различными видами шкал и классами точности без изменения их технического, алгоритмического и программного обеспечения, что обеспечивает гибкость их применения в технологическом процессе, методика их обучения и использования.

4. Способы, технологии и алгоритмы определения показаний различных типов ЩЭИП с использованием систем технического зрения, основанных на современных технических средствах считывания изображений и методах обработки оцифрованных изображений.

5. Способы и алгоритмы автоматизации поверки ЩЭИП в динамическом режиме, обладающие универсальностью, быстродействием, простотой реализации на базе технических средств считывания показаний, основанных на различных физических принципах.

6. Алгоритмические, программные и технические средства систем АП, обеспечивающие их необходимую надежность, производительность, точность, простоту в эксплуатации, гибкость в использовании, что позволяет включить разработанные с их использованием системы АП в сложившуюся структуру комплексно-автоматизированного производства ЩЭИП

Реализация и внедрение результатов работы. Работа лежит в рамках многолетних исследований и разработки средств автоматизации производства ЩЭИП, проводимых в Ульяновском государственном техническом университете для ведущих предприятий отрасли и обобщает результаты, полученные автором в процессе выполнения следующих работ:

Разработка информационного обеспечения автоматизированного контроля технологических процессов производства аналоговых измерительных приборов» Министерство общего и профессионального образования РФ ЕЗН 19972000 гг.

Логико-математическое моделирование в задачах обработки информации, автоматизации проектирования и производства», Министерство общего и профессионального образования РФ, ЕЗН 2000-2005 гг.

Разработка автоматизированного технологического комплекса контроля метрологических характеристик измерительных приборов при их производстве»

Научно-техническая программа «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники» 2001-2002 гг.

Разработка способов и алгоритмов автоматизации технологических операций контроля и поверки в производстве измерительных приборов» Научно-техническая программа «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники» 2003-2004 гг. ряда хоздоговорных работ с ОАО «Электроприбор» г. Чебоксары: «Развитие автоматизированных технологий в проектировании и производстве электроизмерительных приборов» 2001 г., «Разработка и внедрение новых средств измерений, систем автоматизации их расчета и производства» 2002 г., "Совершенствование технологий изготовления ЩЭИП и разработка новых электроизмерительных приборов" 2003 г., "Разработка перспективных средств измерений и технологий производства СЭП" 2004 - 2005 гг.

Результаты диссертационной работы внедрены в производство на основном отечественном производителе ЩЭИП ОАО «Электроприбор» г. Чебоксары. Материалы диссертационной работы также используются в учебном процессе на кафедре «Измерительно-вычислительные комплексы» Ульяновского государственного технического университета по дисциплинам направления 551500 «Приборостроение» и магистерской программы 551505 «Измерительные информационные технологии».

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на: международной конференции «Континуальные алгебраические логики, исчисления и нейроинформатика в науке и технике», Ульяновск, 2004, 2005 гг.; международной конференции «Континуальные алгебраические логики, исчисления и нейроинформатика в науке, технике и экономике», Ульяновск, 2001, 2002, 2003 гг.;

V всероссийской НТК «Нейроинформатика-2003», Москва, 2003 г.; четвертой всероссийской научно-технической конференции «Информационные технологии и электроника», Екатеринбург, 2000 г.; международной конференции «Технологии и системы сбора, обработки и представления информации», Рязань, 1993 г.;

VI всероссийской конференции «Оптические, радиоволновые тепловые методы и средства контроля качества материалов, изделий и окружающей среды», Ульяновск, 1993 г.; всесоюзной конференции «Пути развития электронных средств и задачи высшей школы в подготовке специалистов соответствующей квалификации», Ульяновск, 1991 г.; всесоюзной конференции "Измерения и контроль при автоматизации производственных процессов», Барнаул, 1991 г.; представлялись на: выставке 2-й международной научно-технической конференции «Интерактивные системы: проблемы человеко-компьютерного взаимодействия», Ульяновск, 1997.

Публикации. Результаты диссертации опубликованы в 5д работах, включая 2 монографии, 32, статей и тезисои докладов на международных и российских конференциях, 8 патентов и авторских свидетельств на изобретения.

Структура и объем работы. Работа состоит из введения, 8 глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа содержит 367 страниц текста, № рисунка- j 26 таблиц. Список литературы состоит из 214 наименований.

Основные результаты и выводы, полученные лично автором и под его руководством при выполнении ряда научно-исследовательских работ и проектов в рамках разработки и исследования методов и средств автоматизации поверки щитовых электроизмерительных приборов, можно сформулировать следующим образом:

1. Для эффективного использования систем АП в условиях современного приборостроительного производства, характеризующегося повышенной ритмичностью и изменчивостью, они должны быть включены в состав средств комплексно-автоматизированного производства ЩЭИП. Для этого используемые методы автоматизации поверки должны обеспечивать ее высокую производительность, универсальность, высокую достоверность результатов, возможность реализации на типовом, стандартном оборудовании. Средства автоматизации поверки должны обладать высокой надежностью, возможностью быстрой и гибкой перенастройки на поверку новых типов измерителей, технической простотой реализации, простотой в эксплуатации и настройке, невысокой, по возможности, стоимостью.

Анализ известных технических решений в области автоматизации поверочных работ и ряда выполненных при работе над проблемой разработок показал, что определение градуировочных характеристик приборов на основе свойства обратимости электромеханических преобразователей, которыми являются ЩЭИП, или использование для определения показаний различных устройств масочного типа (в том числе и встроенного контроля показаний) не отвечает всей полноте указанных требований. Для определения показаний поверяемых приборов в системах АП необходимо использовать систему технического зрения, построенную на универсальных эффективных технических средствах оптического считывания и имеющую развитое алгоритмическое и программное обеспечение.

Предложен новый вид устройств считывания показаний в системах АП -оптический планшетный сканер, использование которого обеспечивает по сравнению с видеокамерами такие преимущества, как увеличение разрешающей оптической способности и диапазона воспроизводимых яркостей получаемых изображений, возможность прямого подключения к контроллеру или промышленному персональному компьютеру по стандартному интерфейсу, возможность реализации способов поверки в статическом и динамическом режимах. Определены основные технические требования, которыми должен обладать сканер для использования в системе технического зрения для считывания показаний поверяемых ЩЭИП при автоматизации поверки.

2. Повышенная сложность современных методов и алгоритмов обработки измерительной информации в системах АП требует эффективного средства их исследования, оценки и разработки. В качестве такого средства предложено использовать имитационную математическая модель системы АП. Данная модель разработана и реализована на основе структурного и объектно-ориентированного подходов, что обеспечивает открытость модели и возможность разрабатывать, отлаживать и тестировать на ней алгоритмическое и программное обеспечение, которое затем может быть перенесено на реальную систему АП с минимальными доработками. Проведение имитационных экспериментов с моделью позволяет варьировать характеристики поверяемых средств, устройств, используемых в системе, реализуемых измерительных преобразований, режимы поверки, алгоритмы управления и обработки, устанавливать их влияние на качество автоматизированной поверки, степень соответствия исследуемых методов и средств автоматизированной поверки требованиям комплексно-автоматизированного производства ЩЭИП.

3. Определены режимы считывания индикаторных частей основных типов ЩЭИП (с плоской шкалой, профильного типа, с цифровой индикацией показаний) СТЗ на основе оптического планшетного сканера, обеспечивающие необходимое для дальнейшего определения показаний качество оцифрованных изображений при минимальной избыточности.

4. Разработано алгоритмическое и программное обеспечение СТЗ для определения показаний ЩЭИП основных типов в системах АП. Технология обработки изображений содержит 2 этапа: подготовку исходных изображений, получаемых с устройства считывания, и, собственно, определение показаний поверяемых приборов. Первый этап составляют алгоритмы сегментации, контрастирования, бинаризации и фильтрации, которые обеспечивают стабильное качество обработанных изображений не зависимо от вариации параметров исходных изображений, получаемых с устройства считывания. Второй этап обработки построен на основе специально разработанных алгоритмов с максимальным учетом априорной информации о виде анализируемых индикаторных частей, что позволяет упростить процедуры поиска и выделения отсчитывающих элементов, сократить общую вычислительную сложность технологий.

5. Проведен анализ погрешностей определения показаний ЩЭИП при использовании разработанных технических и алгоритмических средств. По причинам возникновения выделены 2 группы погрешностей: погрешности, возникающие при оптико-электронном получении оцифрованного изображения индикаторной части прибора, и погрешности, обусловленные алгоритмами определения показаний по оцифрованным изображениям. Выделены погрешности, носящие систематический характер, и погрешности, являющиеся случайными. Предложены методы алгоритмической коррекции систематических погрешностей, указаны пути снижения случайных погрешностей. Результаты исследования погрешностей показали, что определенные режимы считывания индикаторных частей ЩЭИП и разработанная технология обработки изображений обеспечивают необходимые точность и достоверность определения показаний при реализации различных способов автоматизации поверки ЩЭР1П основных классов точности 1.5 и ниже при использовании в качестве устройства считывания планшетного сканера (или другого оптического считывающего устройства с аналогичными техническими характеристиками).

6. Проведено исследование различных способов автоматизированной поверки в динамическом режиме. Установлено, что наиболее эффективным путем исключения динамической погрешности показаний является вычисление её значения через динамические характеристики подвижной части прибора. Предложен метод определения динамических характеристик подвижной части ЩЭИП, определены его точностные характеристики, разработаны алгоритмы реализации метода для ЩЭИП с различным числом поверяемых отметок. Предложены 3 новых способа автоматизации поверки ЩЭИП в динамическом режиме, обладающие высокой производительностью и универсальностью.

Разработан способ автоматизации поверки ЩЭИП в динамическом режиме при использовании для считывания показаний оптического планшетного сканера. Способ позволяет зафиксировать перемещение стрелки поверяемого прибора под действием динамического линейно нарастающего (убывыающего) сигнала в виде траектории ее движения от начальной до конечной отметки, что обеспечивает определение показаний прибора без покадровой динамической съемки показаний в ходе поверки и последующей программной обработки большого числа изображений, как это реализуется при использовании в системах АП считывающей видеокамеры.

7. Анализ задачи повышения универсальности и обеспечения возможности быстрой и гибкой перенастройки используемых средств автоматизации на поверку новых типов ЩЭИП показал, что им необходимо придать свойство адаптации или обучения. Предложено использовать для этого аппарат искусственных нейронных сетей.

Разработан новый метод автоматизированной поверки щитовых приборов, основанный на использовании для определения их показаний аппарата искусственных нейронных сетей. Метод позволяет расширять число типов измерительных приборов, поверяемых на системе АП, через обучение новой ИНС.

Все операции настройки системы на новый тип прибора и собственно поверки реализуются автоматически (программно) и не требуют «ручного» изменения алгоритмического и программного обеспечения системы. Применение нейросе-тевых методов в системе АП также повышает надежность определения показаний поверяемых приборов по изображениям, содержащим возможные вариации освещённости, шума, искажений объектов и т.п.

8. Проведено исследование разработанного метода поверки с использованием ИНС в вариантах: для реализации допускового контроля погрешности поверяемого средства и для реализации определения точного значения погрешности в поверяемых точках. Установлены типы нейросетей, их параметры, целевые функции и алгоритмы обучения, пригодные для решения задачи распознавания показаний ЩЭИП. Для нейросетей выделенных типов получены оценки достоверности допускового контроля погрешности поверяемого прибора и определения точного значения погрешности в поверяемых точках. Установлены характеристики вычислительной сложности задачи распознавания показаний с использованием нейросетевых методов.

Результаты разработки новых методов и средств автоматизации поверки на основе использования ИНС позволяют утверждать, что полученные научные и технические решения составляют новый класс систем АП ЩЭИП, обладающих возможностью настройки на новые типы поверяемых приборов через процедуру обучения без изменения технического, алгоритмического и программного обеспечения системы.

9. Разработана система АП щитовых электроизмерительных приборов, в которой реализованы основные методы и средства, разработанные в процессе работы над проблемой. Система разработана для включения ее в состав средств комплексно-автоматизированного производства ЩЭИП на ОАО «Электроприбор» г. Чебоксары и отвечает его требованиям по быстродействию, надежности, метрологическим характеристикам, возможности настройки на основные типы выпускаемых ЩЭИП. Система прошла испытания и внедрена в производство на ОАО «Электроприбор» г. Чебоксары.

10. Предложена методика метрологической аттестации системы АП ЩЭИП при оптическом считывании показаний. Аттестация строится на установлении точностных характеристики измерительного канала системы АП и общей оценке достоверности автоматизированной поверки. Разработанная методика положена в основу программы государственных испытаний системы АП с целью присвоения ей типа.

Таким образом, представленные в диссертации разработки и исследования методов и средств автоматизации поверки ЩЭИП легли в основу создания нового класса систем АП и обеспечили, во-первых, возможность их включения в сложившуюся структуру сборочно-регулировочных автоматических и автоматизированных технологических установок в комплексно-автоматизированном производстве ЩЭИП с обеспечением требуемой синхронности и темпа работы технологических линий и, во-вторых, обеспечили возможность их гибкой перенастройки на новые типы поверяемых приборов без изменения технического состава, алгоритмического и программного обеспечения систем, что является решением актуальной научно-технической проблемы, имеет важное экономическое и производственное значение и положительно влияет на дальнейшее развитие и совершенствование всего производства щитовых приборов.

Заключение

1. Абламейко С.В., Лагуновский Д.М. Обработка изображений: технология методы, применение. Мн.: Амалфея, 2000. - 304 с.

2. Абламейко С.В. Сравнение алгоритмов фильтрации шумов при различны параметрах фильтров // Теория и методы проектирования сложных систем и автоматизации научных исследований. Минск. Институт техн. кибернетики АН БССР, 1985. - с. 34-38.

3. ABBYY FineReader Банк. Версия 4.5. Руководство пользователя. -М.: ABBYY Software House, 2002. 71 с.

4. Автоматизация радиоизмерений. Под ред. В.П. Балашова. М.: Сов. радио, 1996. - 527 с.

5. Автоматизация контроля магнитоэлектрических измерительных приборов / И.Е. Липкин, В.М. Осипов, О.В. Саморуков, А.И. Чередов // Приборы и системы управления. 1993, № 6. - с. 34-35.

6. Агеев А.Д., Бал ухто А.Н., Бычков А.В. и др. Нейроматематика. Нейрокомпьютеры и их применение. Кн. 6. Уч. пос. для вузов / Общая редакция А.И. Галушкиан. М.: ИПРЖР, 2002. - 448 с.

7. Агрегатные комплексы технических средств АСУ ТП. Справочник / Н.А. Боборыкин, А.А. Андреев, В.П. Теленков и др.: Под общ. ред. Н.А. Боборыкина. Л.: Машиностроение, 1985. - 271с.

8. Аналоговые электроизмерительные приборы / Под ред. А.А. Преображенского. М.: Высшая школа, 1979. - 351 с.

9. Андрусяк С. А., Ярошевич Б.М. Автономная поверка измерительных каналов автоматизированных систем поверки средств измерений электрических величин // Системы автоматизации метрологических исследований. Сб. научн. тр. Львов: ВНИИМИУС, 1983. - с. 13-17.

10. Андрусяк С.А. Метрологическое обеспечение автоматизированных систем поверки средств измерений (ИИС, АСУ ТП): принципы организации // Исследования в области метрологии АСУ технологическими процессами. Сб. науч. трудов.- Львов: ВНИИМИУС, 1986. с. 68-73.

11. Антоновский А. А. Программируемый источник токов и напряжений // Передовой производственно-технический опыт. Сер. ПИК: Межотраслевой реферативный сборник. М.: ВИМИ, 1993. - с. 7.

12. Аристов О.В., Белоусов Ю.М., Макаров Э.Ф. Автоматизация поверки средств радиоизмерений / Под. ред. Э.Ф. Макарова. М.: Изд-во стандартов, 1991. - 168 с.

13. Аркадьев А.Г., Браверман Э.М. Обучение машины классификации объектов. М.: Наука, 1971. - 192 с.

14. А.с. 197003 Способ автоматической поверки измерительных приборов / Д.И. Зорин, С.П. Эскин. Опубл. Б.И. 1967, №12.

15. А.с. 468161 Устройство для поверки электроизмерительных приборов / В.И. Бекешев, В.И. Алексеева. Опубл. Б.И. 1975, №15.

16. А.с. 1307419 Способ автоматического считывания информации с дуговых шкал СЭП/Ю.В. Корольков, В.П. Карлин. Опубл. Б.И. 1987, №16.

17. А.с. 1624378 Способ автоматического считывания информации со шкал измерительных приборов со стрелочным указателем / Ю.В. Корольков. -Опубл. Б.И. 1991, №4.

18. А.с. 1087931 Способ автоматической поверки электроизмерительных приборов / В.И. Чинков, В.Г Разладов. Опубл. Б.И. 1984, №15.

19. А.с. 1112330 Способ автоматического считывания показаний со шкал стрелочных измерительных приборов и устройство для его осуществления / П.В. Минченков, А.Н. Черничин, А.Ш. Канцельсон, Д.И. Кузнецов, М.Д. Виноградов. Опубл. Б.И. 1984, №33.

20. А.с. 1004931 Устройство для преобразования положений отметок шкалы и указателя стрелки прибора в электрические сигналы / В.А. Ищенко, Г.Е. Рычагов. Опубл. Б.И. 1983, №10.

21. А.с. 864213 Устройство для автоматической поверки стрелочных измерительных приборов / Ю.А. Хохлов, И.П. Гринберг, В.Я. Низский, В.П. Юраскин, С.Н.Бурков. Опубл. Б.И. 1981, №34.

22. А.с. 1569757 Способ контроля цифровых измерительных приборов / В.В. Мизинов. Опубл. Б.И. 1990, №2.

23. А.с. 894629 Устройство для поверки электроизмерительных приборов / В.Н. Строителев, В.В. Степанов, В.П. Кириллов. Опубл. в Б.И., 1981, №48.

24. А. с. 1383242 Способ автоматической поверки стрелочных измерительных приборов и устройство для его осуществления / Ю.Г. Свинолупов, В.П. Войтко, Н.М. Степаненко, Д.Л. Удут. Опубл. Б.И. 1986, №11.

25. А.с. 1195314 Способ поверки магнитоэлектрических измерителей тока/ В.А. Мишин, Ф.С. Корчев. Опубл. в Б.И., 1985, №44.

26. А.с. 1377792 Способ определения градуировочной характеристики электромагнитного измерительного механизма/ В. А. Мишин. Опубл. в Б.И., 1988, №8.

27. А.с. 1422198 Устройство для автоматической поверки стрелочных электроизмерительных приборов / В.Н. Чинков, Ю.А. Стеценко, И.Ю. Курганцев. Опубл. Б.И. 1988, №35.

28. А.с. 1276909 Устройство для поверки шкального прибора / Г.И. Леонов, М. Д. Шифрина, В.А. Свириденко. Опубл. Б.И. 1986, №46.

29. А.с. 1739328 Устройство для автоматической поверки стрелочных измерительных приборов / С.К. Киселев, В.А. Мишин. Опубл. Б.И. 1992, №21.

30. А.с. 1308018 Электроизмерительный прибор и устройство для его поверки/ В.А. Мишин, Г.В. Медведев, Ф.С. Корчев, 1987.

31. А.с. 1406547 Устройство для поверки электроизмерительных приборов / Г.Н. Рожков, О.С. Мурков, В.И. Горюшкин, А.Н. Лядвин. Опубл. Б.И. 1988, №24.

32. А.с. 1599818 Способ автоматической поверки измерительных приборов / В.А. Мишин, С.К. Киселев, Г.В. Медведев. Опубл. Б.И. 1990, №38.

33. А.С. №230973 Способ автоматической поверки измерительных приборов / Зорин Д.И., Прицкер В.И., Эскин С.П. Опубл. «Изобретения. Промышленные образцы. Товарные знаки». - 1969, №14.

34. Астола Я., Хаависто П., Неуво Ю. Векторные медианные фильтры //ТИИЭР, т. 78. 1990, №4.

35. Атабеков Г.И. Теоретические основы электротехники. Часть1. М.: Энергия, 1970.- 592 с.

36. Бакут П.А., Колмогоров Г.С., Ворновицкий И.Э. Сегментация изображений: методы пороговой обработки // Зарубежная радиоэлектроника. -1987, №10.-с. 6-24.

37. Бахтадзе Ш.Н., Федорова Т.А. Автоматизация поверочных установок с применением микроЭВМ // Измерительная техника. 1984, №4. - с. 8-9.

38. Безикович А .Я., Прицкер В.И., Эскин С.П. Автоматизация поверки электроизмерительных приборов. Л.: Энергия. 1976.- 216 с.

39. Безикович А .Я., Прицкер В.И., Эскин С.П. О поверке показывающих приборов в динамическом режиме. // Труды метрологических институтов СССР. Общие вопросы метрологии. Вып. 130 (190). M.-JL: Изд-во стандартов, 172, с. 167-176.

40. Бейтс Р., МакДоннелл М. Восстановление и реконструкция изображений. М.: Мир, 1989. - 502 с.

41. Белый Д.М. Методы и устройства контроля и улучшения характеристик магнитоэлектрических приборов в процессе производства. Автореферат диссертации . канд. техн. наук Пенза, ПИИ, 1981.

42. Бекешев В.И. Установка для автоматической поверки щитовых электроизмерительных приборов. // Информационный листок БелНИИНТИ, сер. Энергетика и промэнергетика. №10/9, 1970. - с. 1-2.

43. Бесекерский В.А., Попов Е.П. Теория систем автоматического регулирования. М.: Наука, 1972. - 768 с.

44. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике для инженеров и учащихся втузов / Под. ред. Г. Гроше и В. Циглера. М.: Наука, 1980.-976 с.

45. Буловский П.И., Лукичев А.Н. Технология и оборудование производства электроизмерительных приборов. М.: Высшая школа, 1983. -280 с.

46. Буловский П.И., Крылов Г.В., Лопухин В.А. Автоматизация селективной сборки приборов. Л.: Машиностроение, 1978. - 232 с.

47. Быткин А.И., Гартвих В.Г., Гущин Е.С. и др. Программируемый источник напряжений переменного тока Ф7090. // Приборы и системы управления. 1984, № 8. - с. 33.

48. Васильев Н.А., Головашкин М.А., Конюхов А.Г. Определение направлений автоматизации измерительно-регулировочных операций в технологии приборостроительного производства. // Приборы и системы управления. 1981, № 3. - с. 15-17.

49. Веников В.А. Теория подобия и моделирования М.: Высшая школа, 1976. - 480 с.

50. Виданов А. Сканер не роскошь, а средство ввода // Компьютерпресс. 1997, №11. - с. 164-168.

51. Виноградов А.Б., Киселев С.К. Особенности автоматизации проектирования измерительных устройств // Сборник научных трудов «Информационные технологии, системы и приборы». Ульяновск: УлГТУ, 1998.-с. 12-15.

52. Владимиров B.JI. Теоретические основы, методы и алгоритмы автоматизации поверки средств измерения электрических величин. Автореферат диссертации . доктора техн. наук по специальности 05.11.05. -Львов, 1991.

53. Владимиров В.Л., Андрусяк С.А., Ясеницкий Е.И. Методы и алгоритмы автоматизированной поверки средств измерений с кодовым выходом. М. Издательство стандартов, 1989. - 145 с.

54. Владимирский Р.А. Пути технического перевооружения отрасли на основе внедрения прогрессивной технологии. // Приборы и системы управления. 1982, № 12. - с. 38-40.

55. Владимирский Р.А. Развитие передовой технологии и автоматизации производства в приборостроении. // Приборы и системы управления. 1981, № 2. - с. 59-62.

56. Власов Н.Ф., Пигин С.М., Червякова В. И. Сборка и регулировка электроизмерительных приборов. М.-Л.: Госэнергоиздат, 1963. - 262 с.

57. Войтко В.П. Автоматизированный комплекс на базе микроЭВМ для поверки стрелочных измерительных приборов. Автореферат диссертации . канд. техн. наук по специальности 05.11.16. Новосибирск, 1989.

58. Войтко В.П. Автоматизация поверки стрелочных приборов Деп. в Информприборе № 4384 пр. 88, 1988. - 15 с.

59. Волгин Jl.И. Основы метрологии, оценка погрешностей результатов измерений, схемотехника измерительных преобразователей. М.: МГУС, 2001. -108 с.

60. Волченко В.П. Вероятность и достоверность оценки качества металлоконструкции. М.: Энергоатомиздат, 1987. - 320 с.

61. Вострокнутов Н.Н. Цифровые измерительные устройства. Теория погрешности, испытания, поверка М.: Энергоатомиздат, 1990.- 208 с.

62. Галуев Г.А., Тараненко А.С. Нейросетевые системы в задачах комплексного обеспечения защиты информации // «Нейроинформатика-2003»: труды V всероссийской научно-технической конференции. Ч. 2. М.: МИФИ, 2003.-с. 101-108.

63. Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. Кн.1: Учебное пособие для вузов / Общая ред. А.И. Галушкина М.: ИПРЖР, 2000. 416 с.

64. Галушкин А.И. Основы нейроуправления. // Приложение к журналу «Информационные технологии». 2002, №10.

65. Головашкин М.А., Конюхов А.Г., Косицкая Г.И. Об анализе состояния автоматизации КПО в приборостроении. // Приборы и системы управления. 1984, № И. - с. 12-15.

66. Гореликов Н.И. Развитие работ по контролю, испытаниям и автоматизации средств метрологического обеспечения в приборостроении. // Измерительная техника. 1985, № 9. - с. 15-17.

67. Гореликов Н.И., Иванов В.Н. Развитие средств электроизмерительной техники. // Приборы и системы управления. 1981, № 2. -с. 31-34.

68. Гореликов Н.И. Перспективы развития приборостроения. // Измерительная техника. 1982, № 10. - с. 5-8.

69. ГОСТ 8.061-80 Поверочные схемы. Содержание и построение М.: Изд-во стандартов, 1980. - 16 с.

70. ГОСТ 8.401-80 Классы точности средств измерений. Общие требования: Основополагающие стандарты в области метрологии М.: Изд-во стандартов, 1986. - 216 с.

71. ГОСТ 8.508-84 Метрологические характеристики средств измерений и точностные характеристики средств автоматизации ГСП. Общие методы оценки и контроля М.: Изд-во стандартов, 1984. - 54 с.

72. Грановский В.А., Сирая Т.Н. Методы обработки экспериментальных данных при измерениях JL: Энергоатомиздат, 1990. - 228 с.

73. Де Бор К. Практическое руководство по сплайнам. Пер с англ. М.: Радио и связь, 1985. - 304 с.

74. Дунаев А.Н., Грязнов И.М., Путилин А.Л., Суров А.О. Комплекс технических средств для автоматизации, контроля и поверки СИ. // Измерительная техника. 1985, №6. - с. 61-63.

75. Иванов В.Н. Интеллектуальные средства измерений. // Приборы и системы управления. 1986, №2. - с. 21-23.

76. Интеллектуальные системы управления с использованием нейронных сетей: Учебное пособие / В.И. Васильев, Б.Г. Ильясов, С.С. Валеев и др.- Уфа: Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т., 1997. 91 с.

77. Информационные измерительные технологии построения ИИС сложных объектов. Отчет по НИР 14.01.32, науч. рук. Мишин В.А. № г.р. 01200108972. Исполнители Виноградов А.Б., Горбиков Д.А., Грачева Н.О., Киселев С.К. и др. Ульяновск, УлГТУ, 2001. - 71 с.

78. Использование информационной способности аналоговых приборов при автоматизации контрольных операций в технологии сборки / В.А.

79. Мишин, JI.В. Федотов, А.Ю. Дятлов, С.К. Киселев // «Технологии и системы сбора, обработки и представления информации»: тезисы докладов международной конференции. Рязань, 1993. - с. 51.

80. Калибратор тока программируемый П321. Техническое описание и инструкция по эксплуатации 2.389.001 ТО.

81. Калибратор напряжения программируемый П320. Техническое описание и инструкция по эксплуатации 2.389.000 ТО.

82. Калибраторы. Электронный ресурс: www.belvar.iiral.ru.

83. Карташева А.Н. Достоверность измерений и критерии качества испытаний приборов. М.: Изд-во стандартов, 1967.- 160 с.

84. Ким Н.В. Обработка и анализ изображений в системах технического зрения. М.: Изд-во МАИ, 2001.- 164 с.

85. Киселев С.К. Автоматизация поверки щитовых электроизмерительных приборов при оптическом считывании показаний. -Ульяновск: УлГТУ, 2004. 162 с.

86. Киселев С.К., Медведев Г.В., Мишин В.А. Автоматическая поверка стрелочных электроизмерительных приборов в динамических режимах. -Чебоксары: Изд-во Чуваш, ун-та, 1996. 120 с.

87. Киселев С.К. Шабаев Д.Г. Система автоматизации поверки щитовых электроизмерительных приборов // Вестник УлГТУ. Ульяновск, 2004, №3.-с. 44-48.

88. Киселев С.К., Романова Е.В. Технология создания алгоритмического обеспечения системы автоматизации поверки измерительных приборов // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2003, № 11. - с. 44-47.

89. Киселев С.К., Мишин В.А., Романова Е.В. Автоматизация поверки стрелочных электроизмерительных приборов с профильными шкалами. -Приборы. 2004 г. №8. - с. 43-50.

90. Киселев С.К, Медведев Г.В., Романова Е.В. Автоматизация поверки щитовых электроизмерительных приборов в динамическом режиме. // Приборы и системы управления. Управление, контроль, диагностика. 2004, №9, с. 3740.

91. Киселев С.К. Система автоматизации поверки электроизмерительных приборов. // Датчики и системы. 2003, №6.- с. 33-37.

92. Киселев С.К. Нейронные сети и нейрокомпьютинг. // Датчики и системы. 2003, №6. - с. 37-40.

93. Киселев С.К. Использование искусственных нейронных сетей для автоматизации поверки измерительных приборов. // Промышленные АСУ и контроллеры. 2004, №1. - с. 52-55.

94. Киселев С.К., Грачева Н.О. Автоматический выбор режимов работы информационно-измерительных систем с использованием автоассоциативной памяти // Вестник УлГТУ. Ульяновск, 2000, № 1. - с. 13 -21.

95. Киселев С.К., Грачева Н.О. Алгоритмические методы обработки изображений шкал стрелочных приборов в системах автоматизации поверки. // Вестник УлГТУ. Ульяновск, 2001, № 2. - с. 25-31.

96. Киселев С.К. Использование искусственных нейронных сетей при автоматизации поверки измерительных приборов. // Научно-технический калейдоскоп. Ульяновск, 2001, №2. - с. 56-64.

97. Киселев С.К., Грачева Н.О. Оценка качества автоматизированной поверки средств измерений. // Вестник УлГТУ. Ульяновск, 2002, №3. - с. 4-8.

98. Киселев С.К., Шабаев Д.Г. Алгоритмы определения показаний профильных приборов. // Вестник УлГТУ. Ульяновск, 2003, № 3-4, с. 40-44.

99. Киселев С.К., Шабаев Д.Г. Определение показаний приборов с цифровой индикацией при автоматизации их поверки. // Научно-технический калейдоскоп. Ульяновск, 2004, №2, с. 36-41.

100. Киселев С.К. Использование искусственных нейронных сетей для автоматизации поверки измерительных приборов. // «Нейроинформатика-2003»: сборник научных трудов V всероссийской научно-технической конференции. Часть 2. Москва, 2003. - с. 163-170.

101. Киселев С.К. Математическая модель процесса автоматизированной поверки // Тезисы докладов XXVII научно-технической конференции Ульяновского политех, института. Ульяновск: УлПИ, 1993. - с. 62.

102. Киселев С.К., Медведев Г.В. Метод устранения динамической ошибки в автоматизированных системах поверки стрелочных приборов /

103. Тезисы докладов XXIIV научно-техническая конференции Ульяновского политех, института. Ульяновск: УлПИ, 1989. - с. 10.

104. Киселев С.К. Способы автоматической поверки стрелочных электроизмерительных приборов в динамических режимах. Диссертация . канд. техн. наук по спец. 05.11.05. Ульяновск: УлГТУ, 1996 г. - 176 с.

105. Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. Пер. с англ. М.: Статистика, 1978. - 221 с.

106. Козелецкий Ю. Психологическая теория решений. Пер. с пол. М.: Мир, 1979.-287 с.

107. Кранопрошин В.В., Образцов В.А. Распознавание с обучением как задача выбора // Цифровая обработка изображений. Минск: Ин-т техн. кибернетики НАН Беларуси. - 1988. - с. 80-94.

108. Кучеренко К.И., Очин Е.Ф. Двумерные медианные фильтры для обработки изображений // Зарубежная радиоэлектроника. 1986, №6. - с.50-61.

109. Ладик А.И., Сташкевич А.И. Изделия электронной техники. Знакосинтезирующие индикаторы: Справочник. -М.: Радио и связь, 1994. 176 с.

110. Ларин В.П. Автоматизация процессов сборки и контроля в авиационном приборостроении. Л.: ЛИАП, 1981. - 69 с.

111. Макачев А.Н. Обзор рынка широкоформатных устройств ввода-вывода графической информации // Ежегодник ГИС ассоциации. Москва, 1995, №2. - с. 257-264.

112. Максимей И.В. Имитационное моделирование на ЭВМ М.: Радио и связь, 1988. - 232 с.

113. Маликов М.Ф. Основы метрологии. 4.1. Учение об измерениях -М.: Коммерприбор, 1949 474 с.

114. Мандельштам С.М. Метрологическое обеспечение измерительно-вычислительных комплексов и систем автоматизации научных экспериментов // Измерительная техника. 1987, №7. - с. 13-15.

115. Марчук Г.И. Методы вычислительной математики М.: Наука, 1989 - 608 с.

116. Материалы симпозиума фирмы «Префаг». Доклад. / ФРГ, Фирма «Prefag». Москва, 1983, октябрь. - 27 с.

117. Медведев Г.В., Мишин В.А. Щитовые магнитоэлектрические приборы, пригодные для организации автоматизированного производства. -Чебоксары: Изд-во Чуваш, ун-та, 1996 г. 132 с.

118. Медведев Г.В. Разработка и исследование методологии организации НИОКР, конструкций и технологий автоматизированного производства щитовых магнитоэлектрических приборов. Дисс. в виде научн. доклада докт. техн. наук. Ульяновск, 1999. - 33 с.

119. Методы электрических измерений / Л.Г. Журавин, М.А. Мариенко, Е.И. Семенов, Э.И. Цветков; под. ред. Э.И. Цветкова. Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1990. - 288 с.

120. Методы и средства определения метрологических характеристик измерительных информационных систем. Сб. науч. трудов. Львов, ВНИИИУС, 1990. - 128 с.

121. Мизинов В.В. Комплекс для автоматической поверки комбинированных измерительных приборов. Автореферат диссертации . канд. техн. наук по специальности 05.13.17. Москва, 1990.

122. Мини- и микро-ЭВМ в управлении промышленными объектами / Л.Г. Филиппов, И.Р. Фрейдзон, А. Давидовичу, Э. Дятку. Пер. с рум. Под общ. ред. И.Р. Фрейдзона, Л.Г. Филиппова. Л.: Машиностроение, 1984. - 336 с.

123. Митяшин И.П., Демин В.А., Ульянов А.С., Вертоградов О.Н., Михайлов Г.И., Руднев В.В., Таль А.А. О проблеме создания гибких автоматизированных производственных систем в приборостроении // Приборы и истемы управления. 1984, №2. - с. 1-3.

124. Мишин В.А, Медведев Г.В. Автоматизация производства щитовых электроизмерительных приборов. Ульяновск: УлГТУ, 2002. - 340 с.

125. Мишин В.А. Теория, разработка и исследование стрелочных электроизмерительных приборов как активных объектов автоматизации производства на этапах регулирования и контроля. Диссертация. д. т. н. по специальности 05.11.05 Ульяновск, 1987 - 466 с.

126. Мишин В.А., Белый Д.М. Контроль и управление качеством магнитоэлектрических приборов Саратов: Изд-во Сарат. университета, 1980 -136 с.

127. Мишин В.А., Медведев Г.В. Состояние и перспективы создания унифицированных измерительных механизмов аналоговыхэлектроизмерительных приборов // Приборы и системы управления. 1991, №11. -с. 27-28.

128. Модули цифровой обработки сигналов. CompactPCI-модуль цифровой обработки сигналов МЦ4.04. Электронный ресурс http://www.module.ru.

129. Мошкин В.И., Титов B.C. Системы технического зрения промышленных роботов (обзор) // Приборы и системы управления. 1984, №1.-с. 33-35.

130. Мошкин В.И., Петров А.А., Титов B.C., Якушенков Ю.Г. Техническое зрение роботов / Под общ. ред. Ю.Г. Якушенкова. М.: Машиностроение, 1990 г.

131. Мудров А.Е. Численные методы для ПЭВМ на языках Бейсик, Фортран и Паскаль Томск: МП «Раско», 1991. - 272 с.

132. Нейрокомпьютер как основа мыслящих ЭВМ. М.: Наука, 1993.239 с.

133. Нейронные сети. STATISTICA Neural Networks: Пер. с англ. М.: Горячая линия - Телеком. 2001. - 128 с.

134. Никитин С.В., Петухов Г.Б. Методы теории чувствительности в задачах исследования эффективности целенаправленных процессов // В кн. «Теория чувствительности и ее применение» / Под ред. P.M. Юсупова и Ю.И. Кефанова М.: АН СССР, 1981.

135. Новицкий В.П., Зограф И.А. Оценка погрешностей результатов измерений JL: Энергоатомиздат, 1991. - 304 с.

136. Носач В.В. Решение задач аппроксимации с помощью персональных компьютеров. М.: МИКАП, 1994. - 382 с.

137. Описание ABBYY FineReader Bank Automation API M.: ABBYY Software House, 2002. - 26 c.

138. Орешников В.В. Электроизмерительные приборы непосредственной оценки. -М.: Машиностроение, 1964. 184 с.

139. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / Пер. с польского. М.: Финансы и статистика, 2002.- 344 с.

140. Павлидис Т. Алгоритмы машинной графики и обработки изображений: Пер.с англ. -М.: Радио и связь, 1986. 400 с.

141. Патент №2152047 Способ и устройство для автоматической поверки стрелочных измерительных приборов / С.К. Киселев, Н.О. Грачева, Е.В. Романова. Опубл. Б.И. 2000, № 18.

142. Патент № 2205414 Способ автоматической поверки и устройство для его осуществления / Н.О Грачева, С.К. Киселев. Опубл. Б.И. 2003, № 15.

143. Патент 2054689 Способ автоматической поверки стрелочных измерительных приборов / С.К. Киселев, JI.B. Федотов, В.А. Мишин. Опубл. Б.И. 1996, №5.

144. Патент РФ 2035746 Способ автоматического считывания показаний со шкал стрелочных измерительных приборов при их поверке / С.К. Киселев, В.А. Мишин. Опубл Б.И. 1995, №14.

145. Патент РФ N2036481 Устройство для градуировки щитовых электромагнитных измерительных приборов / JI.B. Федотов, А.Ю. Дятлов, В.Н. Шивринский, В.А. Мишин, С.К. Киселев. Опубл. Б.И 1995, №15.

146. Патент РФ 2007740 Способ автоматической поверки стрелочных измерительных приборов. / С.К. Киселев, В.А. Мишин Опубл. Б.И. 1994, №3.

147. Петухов Г.Б., Шумилов К.А., Якушин В.И. Математическая модель процесса измерений в задачах оценивания его качества // Приборостроение, 1988, №1.

148. Полляк Ю.Г. Вероятностное моделирование на ЭВМ М.: Советское радио, 1971 - 400 с.

149. Полляк Ю.Г.,Филимонов В.А. Статистическое моделирование средств связи М.: Радио и связь, 1988 - 176 с.

150. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности, Спав. изд. / Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.Е., Мешалкин Л.Д,; под. ред. С.А. Айвазяна. М.: Финансы и статистика , 1989. - 607 с.

151. Прицкер В.И. Автоматическая поверка показывающих измерительных приборов в квазистатическом режиме // Метрология. 1971, №3.-с. 35-54.

152. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. В 2-х кн.: Пер. с англ. -ф М.: Мир, 1982.

153. Разработка способов экспериментальной диагностики виброустойчивости электроизмерительных приборов. Отчет по НИР № 1262/75. руков. В.А. Мишин, № гос. per. 75045417. Ульяновск: УлПИ, 1977, -254 с.

154. Рамазанова А.Г. Исследование алгоритмов определения параметров максимума полезного сигнала в измерительных задачах // Измерительная• техника. 1991, №12. - с. 23-24.

155. Свинолупов Ю.Г., Плотникова Т.Б. Автоматизация поверки аналоговых электроизмерительных приборов // Приборы и системы управления. 1993, № 7. - с. 39-41.

156. Свинолупов Ю.Г., Седов Э.Н. Автоматизированный измерительный комплекс для поверки приборов П321М // "Измерения и контроль при автоматизации производственных процессов": тезисы докладов всесоюзной конференции. Ч. 1. Барнаул, 1991.-е. 141-412.

157. Седов Э.Н. Автоматизированные технологические установки для поверки стрелочных измерительных приборов. Автореферат диссертации . ученой степени канд. техн. наук по спец. 05.11.05. Томск, 1996.

158. Снапелев Ю.М., Старосельский В.А. Моделирование и управление в сложных системах. М.: Сов. радио, 1974. - 264 с.

159. Соболенко Р. Сканирование основной способ ввода графической информации в компьютер // Компьютерная газета. - 1997, №40. - с. 4-5.

160. Сойфер В.А. Компьютерная обработка изображений. 4.1. Математичесике модели // Соросовский образовательный журнал.- 1996, №2.

161. Сойфер В.А. Компьютерная обработка изображений. 4.2. Методы и алгоритмы // Соросовский образовательный журнал.- 1996, №3.

162. Сосулин Ю.Г., Фам Чунг Зунг. Инвариантное распознавание изображений комбинированной нейронной сетью. // Нейрокомпьютеры в системах обработки изображений. 2003, № 8-9.

163. Спивак М. Еще раз про сканер // Компьютер-пресс. 1996, №3. - с. 96-109.

164. Справочник по изделиям Чебоксарского ОАО «Электроприбор» на 2003 2004 гг. - Чебоксары, 2004. -19 с.

165. Справочник по средствам автоматики / Под ред. В.Э. Низэ и И.В. Антика. М.: Энергоатомиздат, 1983. - 504 с.

166. Субботин С.А. Нейрокибернетика в СССР и СНГ: аналитический обзор изобретений и патентов // «Нейроинформатика-2002»: труды VIвсероссийской научно-техническая конференции. 4.1. М.: МИФИ, 2002, с. 4854.

167. Тарбеев Ю.В. Проблемы метрологического обеспечения в робототехнике и гибких производственных системах // Измерительная техника. 1985, №5.-с. 58-59.

168. Томашевич Н.С., Томашевич Д.С., Галушкин А.И. Метод реализации инвариантности к аффинным преобразованиям при распознавании двумерных сцен // Приложение к журналу «Информационные технологии», 2001, №1.

169. Телевизионные передающие камеры. М.: Радио и связь, 1988.303 с.

170. Удовиченко Е.Т. Метрологическое обеспечение измерительных информационных систем // Измерительная техника. 1985, №9. - с.20-22.

171. Удут Д.Л. Автоматизированные компьютерные комплексы для поверки и контроля качества стрелочных измерительных приборов. Автореферат диссертации . канд. техн. наук по специальности 05.11.05. -Томск, 1992.

172. Удут Д.Л. Проблемы поверки стрелочных измерительных приборов / «Измерения и контроль при автоматизации производственных процессов ИКПП-91»: тезисы докладов всесоюзной конференции. 4.1. Барнаул. 19991 -с. 85-86.

173. Универсальные калибраторы моделей 5520А / 5500А. Универсальные калибраторы моделей 9100/9100Е. Электронный ресурс: www.wiftest.ru.

174. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника .- М.: Мир, 1992. 235с.

175. Федорков Б.Г., Телец В.А. Микросхемы ЦАП и АЦП: функционирование, параметры, применение. М.: Энергоатомиздат, 1990. - 320 с

176. Федоров Д.JI. Разработка и исследование электроизмерительных приборов со встроенным емкостным датчиком положения стрелки. Диссертация . канд. техн. наук. Ульяновск, 1998. - 163 с.

177. Федотов Л.В. Автоматизация' градуировки щитовых электромагнитных приборов переменного тока. Диссертация . канд. тех. наук. Ульяновск, 1993. - 242 с.

178. Федотов Л.В., Мишин В.А. Автоматизация градуировки методом стандартных шкал. Чебоксары: Изд-во Чуваш, ун-та, 1996. - 192 с.

179. Финогенов К.Г. Программирование измерительных систем реального времени. М.: Энергоатомиздат, 1990. - 256 с.

180. Хохлов В.А. Комплекс устройств автоматического контроля метрологических характеристик аналоговых измерительных приборов. Автореферат диссертации . д. т. н. М.: СНИТИ, 1987. - 48 с.

181. Хохлов Ю.А. Анализ инструментальных погрешностей автоматического устройства для поверки аналоговых измерительных приборов // Измерительная техника. 1986, № 5.- с. 5-6.

182. Цапенко М.П. Измерительные информационные системы.- М.: Энергоатомиздат, 1985. 440 с.

183. Цифровая обработка телевизионных и компьютерных изображений / Под. редакцией Ю.Б. Зубарева и В.П. Дворковича. М.: Международный центр научной и технической информации, 1997. - 212 с.

184. Чернявский Е.А., Недосекин Д.Д., Алексеев В.В. Измерительно-вычислительные средства автоматизации производственных процессов Л.: Энергоатомиздат, 1989. 272 с.

185. Черпаков Б.И. Проблемы комплексной автоматизации и механизации производства. Аналитический обзор. М.: ВНТИЦентр, 1986. -124 с.

186. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука М.: Мир, 1978 - 418 с.

187. Шкабардня М.С. Развитие отрасли и научно-технический прогресс // Приборы и системы управления. 1986, №2. - с. 1-4.

188. Шкабардня М.С. Современные пути автоматизации // Приборы и системы управления. 1983, № И. - с. 1-3.

189. Электрические измерительные преобразователи / Под ред. P.P. Харченко М. - Л.: Энергия, 1976. - 408 с.

190. Электрические измерения неэлектрических величин / Под ред. П.Н. Новицкого. Л.: Энергия, 1975. - 576 с.

191. Diamantaras К., Kung S. Principal component neural networks, theory and applications. -N.Y.: Wiley, 1996.

192. ISO/IEC DIS 10918-1. Information Technology Digital Compression and Coding of Continuous-tone Still Images. Ed.l, JTS1. SC 29, 1994.

193. J. Lewis Time to revisit a machine vision // Test & Measurement World. February, 2003.

194. Sanniti di Baja G. Well-Shaped Stable and reversible skeleton from the (3,4)-distance transform. Journal of Vision Communication and Image representation, 1994, Vol.5, p. 107-115.

195. The JPEG Still Picture Compression Standard/ Communications of the ACM. v.34, №4. April 1991.

196. TWAIN vl.7 Vision Statement & Functional Specification TWAIN Working Group, August, 1997.