Автоматизация и исследование обработки сложнопрофильных поверхностей на основе стереофотограмметрической системы тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Мансуров, Дмитрий Викторович

• Мансуров, Дмитрий Викторович
• кандидат технических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат технических наук Мансуров, Дмитрий Викторович

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. Анализ методов и технических средств автоматизации управления обработкой сложных поверхностей.

1.1. Методы определения формы сложных обрабатываемых поверхностей.

1.2. Фотограмметрические системы.

1.3. Обработка результатов фотограмметрических измерений и их использование для автоматизации технологических процессов механической обработки.

1.4. Концепция построения стереофотограмметрической системы и ее программно-математического обеспечения для целей автоматизации технологических процессов механической обработки.

1.5. Выводы и постановка задачи исследования.

Глава 2. Разработка методики бесконтактного активного контроля для автоматизации технологических процессов механической обработки сложнопрофильных поверхностей.

2.1 Определение положения маркированных точек и их границ.

2.2 Управление образованием формы сложнопрофильных объектов.

2.3 Ориентирование стереопарных снимков.

2.4 Калибровка стереофотограмметрической системы.

Глава 3. . Геометрическое обеспечение оценки точности изготовления поверхностей сложнопрофильных и крупногабаритных деталей

3.1 Совмещение реального изделия и его математической модели. р^шюпшл . -г

3.3 Методика оценки точности произведенной обработки сложнопрофильной поверхности.

Глава 4. Разработка системы автоматизации обработки сложнопро-фильных и крупногабаритных поверхностей и экспериментальные результаты ее апробирования.

4.1 Созданная фотограмметрическая управляющая система и ее программное обеспечение. стью.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизация и исследование обработки сложнопрофильных поверхностей на основе стереофотограмметрической системы»

В современных условиях развитие большинства отраслей промышленности, в том числе и машиностроения, обуславливается разработкой и внедрением новых наукоемких технологий, основанных на полной или частичной автоматизации производственных процессов. Для передовых отраслей машиностроения, таких как судостроение, авиационная и автомобильная промышленность, станкостроение, турбостроение, компрессоростроение и другие характерна тенденция к сборке конструкций из отдельных крупногабаритных и значительных по весу блоков и модулей, характеризующихся высокой степенью наполнения коммуникациями и оборудованием. Что не менее важно, для современного машиностроения характерно использование сложнопрофильных и крупногабаритных пространственных деталей, форма которых определяется не сочетанием традиционных поверхностей типа плоскостей, цилиндров или конусов, а сочетанием поверхностей, которые задаются не аналитически, а совокупностью находящихся на них точек. Примером такого рода деталей, ограниченных точечно-заданными поверхностями, являются гребные винты (водяные и воздушные), турбинные лопатки, штампы для листовой штамповки, применяемые в автомобильной промышленности, части корпусных оболочек в судостроении и в самолетостроении, волноводы, различного рода копиры и т.п.

Для автоматизации технологического процесса механической обработки такого рода поверхностей необходимо осуществлять не-разрушающий активный контроль элементов конструкции, уже прошедших те или иные этапы обработки, сравнивать полученные фактические значения геометрических параметров с заданными, анализировать полученные отклонения и оперативно принимать решения для дальнейшего выполнения операций.

Повышение технологического уровня производственного процесса получения подобных деталей может быть достигнуто на следующих направлениях: применение математических методов и новых информационных технологий, основанных на использовании современной вычислительной техники при подготовке и управлении технологическими процессами; механизация и автоматизация всех операций производственных процессов; создание новых методов и средств неразрушающего активного контроля получаемых точечно заданных поверхностей, обеспечивающих обработку подобных сложнопрофильных и групнога-баритных поверхностей с требуемыми точностью и производительностью.

Данная работа направлена на комплексное решение поставленной таким образом инженерной задачи.

Для решения этой задачи предлагается создание специальной фотограмметрической системы с соответствующим математическим, алгоритмическим и программным обеспечением. Именно такого рода система может обеспечить неразрушающее бесконтактное измерение получаемой поверхности, реализацию сравнения фактических геометрических параметров обработанной поверхности с заданными, анализ результатов этого сравнения и принятие оперативных решений по проведению дальнейшей обработки.

Ниже следует изложение исследований, оказавшихся необходимыми для решения подобной задачи.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Мансуров, Дмитрий Викторович

7. Результаты работы использованы на предприятии и успешно прошли практические испытания в производственных условиях, обеспечив автоматизацию механической обработки точечно заданных сложнопрофильных поверхностей типа гребных винтов и сварки крупногабаритных пространственных конструкций типа компонентов судовых корпусов.

8. Производственные испытания созданной стереофотограмметри-ческой системы показали ее соответствие современным требованиям точности, производительности и экономической эффективности.

106

ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ВЫВОДЫ

Поскольку в современных условиях развитие передовых отраслей машиностроения, таких как судостроение, авиационная и автомобильная промышленность, станкостроение, турбостроение, ком-прессоростроение и другие обуславливается разработкой и внедрением новых наукоемких технологий, основанных на полной или частичной автоматизации производственных процессов, необходимо осуществлять неразрушающий активный контроль элементов конструкции, уже прошедших те или иные этапы обработки, сравнивать полученные фактические значения геометрических параметров с заданными, анализировать полученные отклонения и оперативно принимать решения для дальнейшего выполнения операций. Для указанных отраслей машиностроения характерны тенденция к сборке конструкций из отдельных крупногабаритных и значительных по весу блоков и модулей, обладающих высокой степенью наполнения коммуникациями и оборудованием, а также использование сложно-профильных и крупногабаритных пространственных деталей. Форма таких конструктивных компонентов задается не традиционным сочетанием поверхностей типа плоскостей, цилиндров или конусов, а сочетанием поверхностей, которые задаются совокупностью находящихся на них точек.

Для автоматизации технологического процесса механической обработки такого рода поверхностей разработана стереофотограм-метрическая система, осуществляющая неразрушающий активный контроль элементов конструкции, уже прошедших те или иные этапы обработки. Указанная система разработана в результате подключения видеокамер, ранее использовавшихся автономно, к универсальному персональному компьютеру класса IBM, разработки специального проблемно-ориентированного программного обеспечения для этого персонального компьютера, разработки, обоснования и реализации методики обработки цифровых изображений точек, определяющих получаемую поверхность, ориентации фактически полученного контура относительно заданного и использования полученных данных о пространственных координатах определяющих точек для автоматизации дальнейшей обработки.

Стереофотограмметрическая система, основанная на проведенных теоретических и экспериментальных исследованиях прошла испытания в производственных условиях в цехах предприятий судостроения, которые подтвердили эффективность ее использования для задач автоматизации технологических процессов в машиностроении, в том числе в автомобильной и в авиационной промышленности, в станкостроении, в судостроении, в производстве компрессоров и т.д.

Из теоретических и экспериментальных исследований, изложенных выше, можно сделать следующие выводы:

1. Разработана научно обоснованной методики неразрушающего дистанционного контроля отклонений формы сложнопрофиль-ных точечно заданных поверхностей, для обработки и сборки крупногабаритных конструктивных компонентов с использованием дистанционной стереофотограмметрии.

2. Разработаны научные принципы и апробированы методики гомоморфной обработки цифрового изображения точки, обеспечи-вающЫ точное определение его границ.

3. Разработана и предложена методика определения координат точки в плоскости ее изображения, использующая нахождение центра тяжести этого изображения.

4. Для ориентирования стереоснимков в базисной системе координат разработана и апробирована методика, основанная на использовании метода наименьших квадратов (МНК).

5. Разработана и апробирована методика совмещения контролируемой поверхности с ее математической моделью и определения возникающих при этом отклонений.

6. На основании проведенных теоретических и экспериментальных исследований создана и апробирована на практике стереофото-грамметрическая система, базирующаяся на использовании серийных видеокамер, универсальных персональных компьютеров класса ЮМ и специально разработанного для этой задачи проблемно-ориентированного программного обеспечения, позволяющая в сотни раз сократить время измерения формы сложно-профильных поверхностей по сравнению с использующимися в настоящее время на практике .

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Мансуров, Дмитрий Викторович, 2005 год

1. Дробышев Ф.В. Основы аэрофотограммметрии. Изд. «Наука» 1973г.

2. Сердюков В.М. Фотограмметрия. Москва «Высшая школа» 1983 г.

3. Сердюков В.М- Фотограмметрия в промышленности и в гражданском строительстве, Москва «Недра» 1977г.

4. Fraser, C.S. 1997. Innovations in Automation for Vision Metrology Systems. Photogrammetric Record, 15(90): 901-911.

5. Проспект фирмы Geodetic Services (США).

6. Проспект фирмы Rollei Fototechnic (Германия).

7. Проспект фирмы Metronor (Голандия).

8. Shawn Becker, Semiautomatic 3-D model extraction from uncalibrated 2-D earner views. Mit Media Laboratoty.

9. Richard Legagne, Pascal Fua, Oliver Monga. Using crest linees to surface reconstruction from stereo. Proceedings of 13th International conference on Pattern Recongnition. August 26-29 1996, Vienna, Austria.

10. Gustafson, P. C. And Handley, H. В., 1992. A video-based industrial measuremi't system.

11. Дискретное преобразование Радона и реконструкция изображения. Н.Д. Введенская, С.Г. Гиндкин. Вопросы кибернетики, вып .157 1990г.

12. De Rosier D. J., Klug A. Reconstruction of three-dimension structures.Nuture. 1968. vol.217, p.130-138.

13. Применяемые методы определения в течении полета элементов внешней ориентирования. Труды центрального НИИ геодезии аэросъемки и картографии Под редакцией М.Д.Коншина. Вып .129. Геодезиздат 1959 г.

14. Zhenguyou Zhang, Veit Schenk. SelfMaintaining Camera Calibration Over Time InProc. IEEE Conf. On computer vision and Pattern Recognition (CVPR 97) June 17 19 1997.

15. Математика и САПР (Вычислительные методы. Геометрические методы). Под редакцией Н.Г.Волкова. Москва «Мир». 1989 г.

16. З.Брант. Статистические методы анализа наблюдений. Издательство «Мир;Москва 1975.

17. Тюфлин Ю.С. Способы стереофотограмметрической обработки снимков полученных с подвижного базиса. М. «Недра», 1971 г.

18. Б.В.Анисимов, В.Д. Курганов, В.К. Злобин. Распознавание и цифровая обработка изображений. Москва «Высшая школа» 1983 г.

19. Andersson R.L. Bulding fast, intelligent robot system. "AT afad Teknical J.",1988, 67, №2 , 73-86.

20. Применение цифровой обработки сигналов. Под редакцией Э.Оппенгейма. Из-во «Мир».Москва 1980.

21. Залманзон JI.A. Преобразование Фурье, Уолша, Хаара и их применение в управлении, связи и других областях. Москва «Наука». Главная редакция Физико-математической литературы. 1989.

22. Разенфельд А. Распознавание и обработка изображений. Перевод с английского под редакцией Д.С.Лебедева. Из-во «Мир». Москва 1972.

23. Яншин В. В., Калинин Г. П. Обработка изображений на языке Си для IBM PC, М.: Мир, 1994.

24. Оппенгейм, Шеффер, Стокхэм, «Нелинейная фильтрация сигналов, представленных в виде произведения и свертки», ТИИЭР, 1968, т.56, №8, стр, 5-34.

25. Преет У. Цифровая обработка изображения. -М.; Мир 1982. Кн.2-480с.

26. М.А.Кронрод. Несколько задач обработки изображения. Вопросы кибернетики. Вып. 157. Москва 1990. Математические проблемы томографии. Стр.49.

27. Обнаружение изменения свойств сигналов и динамических систем. Под редакцией М.Бассвиль. Перевод с английского. Москва «Мир» 1989.

28. Л.С.Зажигаев, A.A. Кишьян, Ю.И. Романников. Методы планирования и обработки результатов физического эксперимента. М. Атомиздат 1978.

29. И.А. Биргер Техническая диагностика. Москва «Машиностроение» 1978.

30. Е.С.Вентцель. Теория вероятности. Из-во «Наука» Москва 1964.

31. В.И. Тимохин. Применение ЭВМ для решения задач распознавания образов. Ленинград. Из-во Лениградского университета 1983.

32. И.Н. Пустыновский, В.С.Титов, Т.А.Ширабакина. Аддаптивные фотоэлектрические преобразователи с микропроцессорами. Москва Энергоиздат 1990.

33. В.М.Иванова. Случайные числа и их применение. Москва «Финансы и статистика» 1984.

34. Петров В.В.Метод Монте-Карло. Из-во «Ленинградский университет». 1975.

35. Техническое описание цифровых камер фирмы «Kodak», проспект.

36. Русинов М.М. Фотограмметрия и оптика. Из-во Недра 1970.

37. B.JI. Александров, JI.B. Адлерштейн, В.В. Макаров, В.Ф. Соколов. Н.Я. Титов. Точность в судовом корпусостроении. С.Петербург, «Судостроение», 1994.

38. Амромин П.Д. Прикладная фотограмметрия. Новосибирск 1990.

39. Проспект фирмы «Control Vision».

40. Цифровые фотограмметрические станции. Реф.-библиографический указатель. 1995-1997. Составитель Т.И. Мурунова. М. ЦНИИГАиК 1998.

41. Путянин Е.П., Аверин С.А. Обработка изображений в робототехнике. М. Машиностроение 1990. 320с.

42. ННЭР №307 1989. 3-я Международная конференция по обработке изображения.

43. Гук А.П. Цифровая фотограмметрическая обработка сканерных изображений. Автореферат диссертации на соискание ученой степени д-ра техн. Наук. М. 1991. 43с.

44. Mikhail Е. М, Akey М. L, Mitchell 0. R. Detection and subpixel location of photogrammetric targets in digital images. — Photogrammetria, 1984, 39(3), p. 63—83.

45. Baker H.H., Т.О. Binford. Depth from edge and intensity based stereo. In Int. Join Conf. On Artificial Intelligence, p. 631-636, 1984.

46. Grun A. Adaptive lost squares correlation: A pawerfull image matching technique. — South African Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Cartography, 1985. 14(3), p. 174-187.

47. Rosenholm D. Emperical Investigation of Optimal Window Size Using the Least Squares Image Matching Method. Photogrammetria. 1987. vol. 42, p. 113-125.

48. Желтов С.Ю., Себряков Г.Г., Степанов A.A. Тезисы доклада "Принципы построения экспертных систем обработки изображений", печ. Труды Всесоюзной конференции "Создание и применение гибридных экспертных систем", Рига, 1990г.

49. Trinder J.C. Precision of Digital Target Location. — Phoiog. Eng. and Remote Sensing, 1989, vol. 55, № 6, p. 883-886.

50. Райзман Ю. Г. Разработка и исследование методов отбраковки грубых измерений при пространственной фототриангуляции: Авторефераи диссептации на соискание ученой степени канд.техн.наук. М. 1990.

51. Шульман В. А. Выявление грубых ошибок данных при аналитическом фотограмметрическом сгущении методом пополнения.Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. 1989, №2, с.101-108.

52. Чибуиичев А. Г. Метод стереоизмерений по цифровым изображениям.

53. Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка, 1991, №6,с.97-101.

54. Чибуничев А. Г. Исследование цилиндрической поверхности фотограмметрическими методами. Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка, 1992, №1, с. 51-57.

55. Chong А.К.А robust method for multiple outliers detection in multi-parametric models. Photogrammetrk: Eng. and Remote Sens., 1987,53, №6, p.617-620.

56. Kubic K., Merchant D., Schenk T. Robust estimation in photogramnietry. Photogramm. Eng. and Remote Sens., 1987,53, NS 2, p. 167-169.

57. Kubic K., Lyons K. PholograiBmetric Wort Without Blunders. -Photogramm. Eng. and Remote Sens., 1988,54, №1.61.0woIabiK. Optimal Robust Scalinf Scheme for a Robustitud Bundle Block Adjustment I.A.P.RS. ISPRS. Kyoto, 1988, Сов. Ш, р.Мб-655.

58. Renllang W a ng. Theoretical Capadtyaad Limitation of Localizing Gross Error by Robust Adjustment. I.A.P.R.S., ISPRS. Kyoto, 1988, Corn. Ш, p. 706-715.

59. Luhmann T. Image recording systems for close-rang photogrammetry, C.-R.Ph.M.M.V.Com V.Symposium, Switzerland,1990, v.1395, p.86-95.

60. Завьялов Ю.С., Jleyc B.A., Скороспелов B.A. Сплайны в инженерной геометрии. М. Машиностроение 1985г.220 с.

61. А.Фокс, М. Пратт: Вычислительная геометрия, применение в проектировании и на производстве. Москва, Мир, 1982.

62. Д.Вермель, В.К.Белкин, П.М.Николаев: Аппроксимция табличной функции на плоскости параметрическим кубическим сплайном с использованием метода наименьших квадратов. Труды ЦАГИ, Выпуск 2555, Москва, 1994.

63. Lenge R., Using Grest Lines to gude Surface Recobstuchion fromtil

64. Stereo. Proceeding of the 13 International Conference on Pattern Recongnition, Viena, 1996.

65. Бардлян Б.Х., Галактионов В.А., Зуева Е.Ю., Кугешев Е.И. Открытые системы №5 1995г.

66. Гребенников А.И. Метод сплайнов и решение некорректных задач теории приближений.Из-во Московского университета 1983г.

67. Чибуничев А.Т. Автореферат докторской диссертации. Москва. 1992.

68. Верхаген К. и др .Распознавание образов состояние и перспективы.Москва «Радио и связь» 1985г.

69. Основы вычислительной математики. Демидович Б.П., Марон И.А. из-во «Наука»М. 1978,663.