Экспериментальная установка для контроля профиля нагретых поковок методами компьютерного зрения тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 01.04.01, кандидат наук Нестеров Андрей Викторович

• Нестеров Андрей Викторович
• кандидат наук
• 2019

Оглавление диссертации кандидат наук Нестеров Андрей Викторович

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. МЕТОДЫ КОНТРОЛЯ ПРОФИЛЯ НАГРЕТЫХ ПОКОВОК

1.1. Обзор методов контроля профиля при производстве поковок

1.1.1. Визуальное наблюдение

1.1.2. Инструментальные измерения

1.2. Исследование физических факторов процесса ковки

1.3. Анализ применения приборных методов для контроля профиля нагретых поковок в условиях процесса ковки

1.4. Применение методов компьютерного зрения для контроля профиля нагретых поковок в условиях процесса ковки

1.5. Выводы по главе

ГЛАВА 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ФИЗИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ ПРОЦЕССА КОВКИ НА ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙ УСТАНОВКЕ

2.1. Оценка влияния физических факторов процесса ковки на формирование изображения нагретой поковки

2.1.1. Исследование влияния топологии поверхности нагретой поковки на формирование её изображения

2.1.2. Оценка влияния температуры нагрева на формирование изображения поковки

2.2. Разработка методики моделирования воздействия физических факторов процесса ковки на формирование изображения поковки

2.3. Структура и элементы экспериментальной установки

2.3.1. Структура экспериментальной установки

2.3.2. Источники лазерного излучения в экспериментальной установке

2.3.3. Видеодатчики в экспериментальной установке

2.3.4. Модель поковки в экспериментальной установке

2.4. Выводы по главе

ГЛАВА 3. СНИЖЕНИЕ ВЛИЯНИЯ ФИЗИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ ПРОЦЕССА КОВКИ ПРИ КОНТРОЛЕ ПРОФИЛЯ НАГРЕТЫХ ПОКОВОК

3.1. Предварительная обработка изображения нагретой поковки

3.1.1. Снижение уровня помех, вызванных влиянием топологии поверхности поковки и её нагревом

3.1.2. Коррекция контрастности изображения нагретой поковки

3.1.3.Алгоритм предварительной обработки изображения нагретой поковки

3.2. Выделение лазерной сканирующей линии на изображении нагретой поковки

3.2.1. Обзор характерных признаков и способов выделения лазерной сканирующей линии на изображении нагретой поковки

3.2.2. Анализ алгоритмов выделения лазерной сканирующей линии на изображении нагретой поковки в процессе динамического изменения её температуры

3.2.3. Алгоритм выделения лазерной сканирующей линии на изображении нагретой поковки

3.3. Определения положения точек профиля нагретой поковки

3.3.1. Обзор и оценка алгоритмов компьютерного зрения для определения положения точек профиля на изображении нагретой поковки

3.3.2. Алгоритм определения положения точек профиля нагретой поковки

3.4. Выводы по главе

ГЛАВА 4. КОНТРОЛЬ ПРОФИЛЯ ПОКОВОК ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИ ФИЗИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ ПРОЦЕССА КОВКИ НА ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙ УСТАНОВКЕ

4.1. Программное обеспечение экспериментальной установки

4.2. Экспериментальная установка для контроля профиля нагретых поковок методами компьютерного зрения

4.3. Применение разработанного программного обеспечения в установке для

контроля профиля нагретых поковок в процессе ковки

4.4. Применение элементов разработанного программного обеспечения для систем компьютерной обработки изображений промышленных изделий в условиях воздействия физических факторов при их производстве

4.5. Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А. Акты о внедрении

ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Экспериментальная установка

ПРИЛОЖЕНИЕ В. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ

ПРИЛОЖЕНИЕ Г. Сборочный чертеж экспериментальной установки

ПРИЛОЖЕНИЕ Д. Схема экспериментальной установки

ПРИЛОЖЕНИЕ Е. Патент на полезную модель

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Экспериментальная установка для контроля профиля нагретых поковок методами компьютерного зрения»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность работы. Кузнечно - штамповочное производство является одной из основных отраслей тяжелого машиностроения. Наиболее распространенным типом ковки в данной отрасли является свободная машинная ковка, основанная на способе горячей обработки металлов давлением осуществляемого при помощи удара или нажатия бойка. При этом течение металла происходит в направлениях, не ограниченных поверхностями инструмента. Свободная машинная ковка производится на молотах и прессах. Из 160 млн. тонн годового выпуска стали в нашей стране ежегодно уходит в стружку около 8 млн. тонн. Это издержки кузнечного производства, которое не всегда может обеспечить получение поковок без их значительной последующей обработки резанием. Таким образом, одной из основных задач, стоящих перед кузнечным производством, является экономия металла за счет повышения точностных характеристик поковок, получаемых в процессе свободной машинной ковки.

Решение задачи повышения качества ковки осуществляется за счет совершенствования процессов ковки в нескольких направлениях. Во-первых, на базе экспериментальных и теоретических исследований, усовершенствуются режимы ковки с применением более совершенных конструкций бойков. Во-вторых, внедряются технические средства для механизации и автоматизации процессов ковки [1,2].

Несмотря на широкое внедрение средств механизации и автоматизации, определение геометрических размеров поковок и их формы во время ковки, в большинстве случаев осуществляется при помощи ручных способов и визуального наблюдения [3-6].

Применение данных способов не обеспечивает требуемых точностных характеристик поковок и, как следствие, приводит к необходимости использования завышенных припусков и допусков при изготовлении поковки, что ведет к увеличению потерь металла на этапе обработки резанием после ковки. Необходимость же остановки процесса ковки для осуществления измерений

приводит к увеличению времени процесса ковки, перерасходу энергоресурсов для повторного нагрева поковки и снижению производительности ковочного оборудования.

Потребность повышения точности и производительности в процессе свободной машинной ковки ведет к необходимости применения методов и приборов для автоматизированного бесконтактного определения геометрических параметров нагретых поковок.

Использование существующих методов контроля профиля в таких системах применительно к определению профиля нагретых поковок ограничено физическими факторами и особенностями процесса свободной машинной ковки. Температура поковки может достигать высоких значений (до 1200°С). Нагрев вызывает интенсивное свечение поверхности, которая представляет собой набор шероховатостей, распределенных случайным образом. На поверхности непрерывно идет процесс окисления и образование окалины. У поверхности нагретой поковки присутствуют конвективные потоки воздуха. Размер нагретых поковок достигает нескольких метров, поковки находятся в постоянном движении, невозможно надолго остановить ковку, так как это приведет к остыванию поковки, снижению производительности ковочного оборудования и перерасходу энергоресурсов на последующий нагрев.

Определение геометрических параметров объектов, в том числе профиля заготовок в промышленности, является областью, в которой эффективно используются методы компьютерного зрения. Применение данных методов позволяет создавать установки для определения профиля различных по типу и размерам объектов, а также решать задачи устранения влияния различных физических факторов на процесс контроля профиля. Данные качества позволяют применить методы компьютерного зрения для контроля профиля нагретых поковок в условиях воздействия физических факторов процесса ковки.

Следует отметить, что воздействие приведенных ранее физических факторов и особенностей процесса ковки в условиях действующего производства делают невозможным отладку алгоритмов обработки изображения нагретой

поковки, основанных на методах компьютерного зрения, непосредственно на ковочном оборудовании. Необходимо проведение экспериментальных исследований в лабораторных условиях - моделирование воздействия физических факторов процесса ковки на формирование изображения профиля поковки.

Таким образом, на сегодняшний день актуальной является научно-техническая задача контроля профиля нагретых поковок в условиях воздействия физических факторов процесса ковки и моделирование воздействия данных физических факторов на формирование изображения профиля поковки.

Степень разработанности темы. Вопросы контроля профиля объектов на основе методов компьютерного зрения в различных областях науки и техники рассмотрены в трудах таких отечественных и зарубежных авторов, как Сойфер В.А., Визильтер Ю.В., Duda P., Hart P., Gonzalez R., Woods R., Shapiro L., Stockman G., Huang T., Forsait D., Pons J. Работы данных авторов [7-14] составляют научно-методическую основу для решения задач диссертационной работы.

Следует отметить, что вопросы автоматизированного бесконтактного определения геометрических параметров, в том числе профиля, высокотемпературных объектов в промышленности недостаточно отражены в современной литературе. Большинство публикаций в данной области затрагивает определение геометрических параметров горячекатаного проката [15,1б] и не затрагивает определение параметров нагретых поковок в процессе ковки, а также особенностей применения методов компьютерного зрения для данных целей.

Задачи предварительной обработки изображений, в том числе фильтрация различных типов шумов, рассматривались в работах авторов [S, 9, 11]. Однако обработка изображений, имеющих помехи, вызванные динамическим изменением температуры объекта исследования и сопутствующими явлениями, практически не рассмотрена в профильной литературе.

Помимо задачи предварительной обработки изображения нагретой поковки, следует отметить необходимость выделения сканирующей лазерной линии на фоне поверхности нагретой поковки в процессе динамического изменения её

температуры и определение положения точек профиля, на выделенном изображении сканирующей лазерной линии.

Задачам выделения объектов на изображениях посвящено множество работ, в том числе труды [10,12,14]. Алгоритмам выделения импульсов и линий с гауссоподобной структурой уделяется также внимание в работах Пальчика О.В. [17], Буцких В.А. [18], Демкина В.Н. [19], Потемкина Ф.В. [20] и других авторов. Однако данные работы не описывают алгоритмы выделения лазерных линий на изображениях при динамическом изменении температуры объекта, а также не затрагивают проблему определения положения точек, соответствующих профилю нагретого объекта, на выделенной лазерной линии, в условиях наличия помех, вызванных топологией поверхности и нагревом объекта.

Цель и задачи диссертации. Целью диссертации является разработка экспериментальной установки для моделирования воздействия физических факторов процесса ковки на формирование изображения профиля поковки и контроля данного профиля методами компьютерного зрения.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие основные задачи:

1. Обзор методов контроля профиля при производстве поковок;

2. Исследование физических факторов процесса ковки;

3. Анализ применения приборных методов для контроля профиля нагретых поковок в условиях процесса ковки;

4. Анализ применения методов компьютерного зрения для контроля профиля нагретых поковок в условиях процесса ковки;

5. Оценка влияния физических факторов процесса ковки на формирование изображения нагретой поковки;

6. Разработка методики моделирования воздействия физических факторов процесса ковки на формирование изображения нагретой поковки;

7. Определение структуры экспериментальной установки;

8. Выбор элементов для реализации экспериментальной установки;

9. Разработка алгоритмов на основе методов компьютерного зрения, позволяющих снизить влияние физических факторов процесса ковки на формирование изображения нагретой поковки;

10. Разработка программного обеспечения позволяющего проводить качественный и количественный анализ результатов применения полученных алгоритмов при моделировании воздействия физических факторов процесса ковки на формирование изображения нагретой поковки.

Научная новизна работы состоит в следующем:

1. Количественно описано влияние физических факторов процесса ковки на формирование изображения нагретой поковки;

2. Разработана структура экспериментальной установки, позволяющей моделировать воздействие физических факторов процесса ковки на формирование изображения профиля поковки, проводить качественный и количественный анализ данного воздействия, а также осуществлять контроль профиля поковки методами компьютерного зрения;

3. Разработана методика моделирования воздействия физических факторов процесса ковки на формирование изображения нагретой поковки;

4. Теоретически и экспериментально обосновано применение комплексной предварительной обработки изображения нагретой поковки, позволяющей снизить влияние физических факторов на формирование изображения поковки и получить изображение, пригодное для выделения лазерной сканирующей линии;

5. Решена проблема выделения лазерной сканирующей линии на изображении нагретой поковки при воздействии физических факторов процесса ковки;

6. Предложен способ определения положения точек профиля на изображении нагретой поковки при воздействии физических факторов процесса ковки.

На защиту выносятся основные положения:

1. Моделирование процесса нагрева и остывания поковки с соответствующим изменением цвета поверхности в видимом диапазоне,

основанное на искусственном свечении модели поковки, позволяет реализовать применение методов компьютерного зрения для контроля её профиля в диапазоне ковочных температур - 550-1200С без непосредственного нагрева модели;

2. Предварительная обработка изображения нагретой поковки на основе комплексного применения методов медианной фильтрации и линейного растяжения шкалы яркости, позволяет снизить влияние физических факторов процесса ковки на формирование изображения поковки и существенно повысить пиковое отношение сигнал / шум (ПОСШ) изображения (до 10 дБ);

3. Выбор порога бинаризации изображения нагретой поковки на основе определения зависимости величины оптимального порога от цвета поверхности нагретой поковки позволяет обеспечить выделение лазерной линии на поверхности поковки при динамически меняющейся температуре в диапазоне 550-1200С и повысить ПОСШ изображения на 10 - 17 Дб;

4. Анализ положения краевых точек выделенной лазерной линии, учитывающий наличие случайных пикселей в строках изображения нагретой поковки, обеспечивает снижение влияния помех на вычисление координат профиля поковки в диапазоне от 1,3 до 5 раз (в зависимости от степени зашумления изображения).

Методы исследований и достоверность результатов. В работе использованы методы компьютерного зрения для цифровой обработки изображений, теоретические исследования выполнены с использованием методов системного анализа и численных методов вычислений. Для проведения расчетов на ЭВМ использован пакет программного обеспечения МаНаЬ. Программное обеспечение в диссертационной работе разработано на языке программирования С++. Достоверность результатов подтверждается экспериментальными исследованиями и практическим внедрением.

Практическая ценность работы подтверждается созданием экспериментальной установки, позволившей осуществить моделирование воздействия физических факторов процесса ковки на формирование изображения профиля поковки и контроль данного профиля методами компьютерного зрения.

Моделирование позволило реализовать отладку алгоритмов обработки изображения нагретой поковки для контроля её профиля в лабораторных условиях на основе разработанной программы для ЭВМ «Программа компьютерного зрения для контроля геометрических параметров поковок». Предложенные алгоритмы предназначены для использования в установке для контроля профиля нагретых поковок непосредственно на ковочном оборудовании, а также могут быть адаптированы для использования в других технических приложениях.

Реализация и внедрение. Предложенные в диссертации алгоритмы, методы и программные решения реализованы при выполнении НИОКР по договорам №11229 "Разработка универсальной промышленной системы компьютерного зрения" и №14149 "Разработка программных модулей обработки и распознавания изображений для контроля промышленных заготовок и готовой продукции", заключенным с ООО «НАНИТ» (г.Рязань) в рамках программы "УМНИК" при поддержке ФГБУ «Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере» (г.Москва), а также НИОКР №125ГС1/6779 "Разработка опытного образца системы компьютерного зрения для контроля геометрических параметров поковок" по договору с ФГБУ «Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере» (г.Москва) в рамках программы "УМНИК на СТАРТ".

Результаты диссертационной работы реализованы в экспериментальной установке "Система компьютерного зрения для контроля геометрических параметров поковок" в ООО "СИНЭЛТ" (г.Рязань).

Результаты диссертационной работы использованы в учебном процессе для студентов Рязанского государственного радиотехнического университета, специальностей: 15.03.04 - Автоматизация технических процессов и производств, 11.03.04 - Электроника и наноэлектроника по дисциплинам: "Автоматизация технических процессов и производств", "Системы сбора и обработки информации".

Результаты диссертационной работы использованы в деятельности ОАО «Тяжпрессмаш» (г.Рязань) при выработке технических решений для проектирования систем управления гидравлических ковочных прессов. Использование результатов диссертационной работы перечисленными выше предприятиями подтверждается соответствующими актами о внедрении (Приложение А).

Личный вклад автора. Автор диссертации осуществлял постановку экспериментов и их проведение, обработку и интерпретацию экспериментальных результатов, разработку алгоритмов и программного обеспечения, разработку и сборку экспериментальной установки, написание научных статей и подготовку их к публикации, представлял доклады по теме диссертации на конференциях. Все основные результаты диссертационной работы, включая положения, выносимые на защиту, получены автором лично.

Соответствие паспорту специальности. Диссертация соответствует паспорту специальности 01.04.01 - «Приборы и методы экспериментальной физики» в части:

- пункта 5 «Разработка и создание экспериментальных установок для проведения экспериментальных исследований в различных областях физики»;

- пункта 8 «Моделирование физических явлений и процессов».

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и

обсуждались на международных, всероссийских и региональных научно -технических конференциях:

1. XII всероссийская научно-техническая конференция студентов, молодых учёных и специалистов «Новые информационные технологии в научных исследованиях и образовании» (Рязань, 2007);

2. V межвузовская научно-техническая конференция студентов, молодых ученых и специалистов «Новые технологии в учебном процессе и производстве» (Рязань, 2007);

3. XV международная научно-техническая конференция «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций» (Рязань, 2008);

4. Всероссийская научно-практическая конференция молодых ученых и специалистов «Приоритетные направления современной российской науки глазами молодых ученых» (Рязань, 2009);

5. I региональный итоговый конкурс «У.М.Н.И.К. - 2010» (Рязань, 2010);

6. XV всероссийская научно-техническая конференция студентов, молодых учёных и специалистов «Новые информационные технологии в научных исследованиях и образовании» (Рязань, 2010);

7. XVI всероссийская научно-техническая конференция студентов, молодых учёных и специалистов «Новые информационные технологии в научных исследованиях» (Рязань, 2011);

8. XVIII всероссийская научно-техническая конференция студентов, молодых учёных и специалистов «Новые информационные технологии в научных исследованиях» (Рязань, 2013);

9. Международная научно-техническая и научно-методическая конференция «Современные технологии в науке и образовании» (Рязань, 2016);

10. XIII Конгресс «Кузнец-2017» (Рязань, 2017);

11. XXII всероссийская научно-техническая конференция студентов, молодых учёных и специалистов «Новые информационные технологии в научных исследованиях» (Рязань, 2017).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 20 работ: 6 статей (в том числе 4 статьи по списку ВАК), 12 тезисов докладов на международных, всероссийских и региональных конференциях, 1 патент, 1 свидетельство о регистрации программы для ЭВМ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав основного текста, заключения, списка литературы и приложений. Основной текст работы содержит 172 страницы, 98 рисунков и 16 таблиц. Список литературы на 9 страницах включает 90 наименований. В приложениях на 9

страницах приведены: акты о внедрении, примеры функционирования экспериментальной установки, свидетельство о регистрации программы для ЭВМ, сборочный чертеж экспериментальной установки, принципиальная схема экспериментальной установки, патент на полезную модель.

ГЛАВА 1. МЕТОДЫ КОНТРОЛЯ ПРОФИЛЯ НАГРЕТЫХ

ПОКОВОК

1.1. Обзор методов контроля профиля при производстве поковок

1.1.1. Визуальное наблюдение

Визуальное наблюдение осуществляется на всем этапе производства поковки. В процессе ковки отслеживается перемещение поперечины пресса до соприкосновения бойка с поковкой по меткам или датчикам на траверсе пресса. По окончании ковки поковку проверяют дважды. Первый раз у молота или ковочной машины — для обнаружения явного брака, второй раз после очистки окалины, т.е. на окончательном контроле — для отбраковки явного и скрытого брака [4].

Метод визуального наблюдения параметров поковок исторически является основным методом контроля в процессе ковки. Глазом фиксируют исходные материалы, полуфабрикаты, готовую продукцию, обнаруживают отклонения формы и размеров, изъяны поверхности и другие дефекты в процессе производства и эксплуатации: остаточную деформацию, пористость поверхности, крупные трещины, подрезы, риски, надиры, следы наклёпа, раковины и т.д. Основные преимущества этого метода - простота и сравнительно малая трудоёмкость. Однако данный метод имеет ряд существенных недостатков, напрямую связанных физиологией человека [6].

Ограничение контрастной чувствительности. Минимальная величина яркостного контраста, при которой наблюдающий ещё способен её различить, для большинства людей составляет 0,01-0,02 (1-2%) при наблюдении в дневное время при оптимальных условиях осмотра предмета с угловыми размерами не менее 0,5 град. В реальных условиях осмотра пороговое значение чувствительности выше и составляет около 0,05 (5%), что объясняется малой яркостью дефектов, их небольшими угловыми размерами и другими факторами.

Ограниченное поле зрения. Поле зрения составляет приблизительно 125 град. по вертикали и приблизительно 150 град. по горизонтали. Наблюдаемый

объект должен быть размещен в центральной зоне или в зоне ясного видения. Соблюдение данного условия не всегда возможно в условиях свободной машинной ковки.

Ограниченная острота зрения. Для нормального глаза при хорошей освещенности расстояние между раздельно воспринимаемыми точками составляет 0,075 мм. Приближенно эту величину считают равной 0,1 мм. При снижении освещенности разрешающая способность уменьшается. При сумеречном зрении она в 15-20 раз ниже, чем при дневном. Минимальный интервал между раздельно воспринимаемыми точками, находящимися на расстоянии наилучшего зрения, в этом случае составляет 0,9-1,15 мм.

Инерция. Глаз, как и любая реагирующая система, обладает инерцией. Время, необходимое для возникновения зрительного ощущения, зависит от длины волны, яркости объекта и составляет 0,025-0,1с. При осмотре детали, объекты, привлекающие внимание (дефекты), поочерёдно проецируются на центральную ямку сетчатки. Глаз в процессе наблюдения то относительно неподвижен, то резким скачком поворачивается на угол 20-10 град. В среднем происходит 2-5 скачков в секунду. При этом скорость луча зрения, скользящего по детали, достигает 300-400 мм/с. Для достижения более качественных результатов, в связи с инерцией зрения, наблюдающий вынужден осуществлять свою функцию достаточно медленно, чтобы уменьшить вероятность пропуска дефектов. Это некритично при исследовании единичных крупных поковок, но ведет к существенному замедлению процесса при производстве массовых партий поковок.

1.1.2. Инструментальные измерения

Инструментальные измерения осуществляется при помощи универсального и специального контрольно - измерительного инструмента [3].

Универсальный контрольно - измерительный инструмент предназначен для определения размеров и профиля самых разнообразных по форме поковок. К нему относятся метрические линейки, складной метр, рулетка, кронциркули,

штангенциркули, штангенвысотомеры, нутромеры, призмы установочные и поверочные, угольники, угломеры, радиусомеры, щупы и др.

Специальный контрольно - измерительный инструмент предназначен для определения геометрических параметров одинаковых поковок, изготовляемых партиями. К нему относятся шаблоны, скобы и различные контрольные приспособления. Шаблоны и скобы используются при штучном и серийном производстве. В крупносерийном и массовом производстве используются наладочные и приемные приспособления. Наладочные приспособления предназначены для выборочной проверки поковок при установке штампов и периодической проверки их в процессе штамповки. Приемные контрольные приспособления предназначаются для сплошной проверки готовых поковок или сплошной рассортировки дефектных партий [4]. Приспособления этого типа оборудуют неотсчетными измерительными устройствами, которые фиксируют лишь попадание размеров поковки в допуск или выход из допуска при помощи световых сигналов или изменением положения указателей между предельными отметками.

Для измерения геометрических параметров нагретых поковок, в том числе и их профиля, в процессе свободной машинной ковки наибольшее распространение получили универсальные контрольно-измерительные инструменты.

Следует отметить, что измерения параметров нагретых поковок при помощи контрольно-измерительных инструментов имеет ряд существенных недостатков.

Данные измерения проводятся вручную. Неточности ручного способа измерений возникают также вследствие того, что промеры заготовок, нагретых до высокой температуры, физически невозможно выполнить с такой же точностью, как при нормальной температуре. Для молотовых поковок погрешность замеров составляет ± 1 мм, а для прессовых не менее ± 2 мм [21].

При ручном измерении поковок в процессе свободной машинной ковки необходимо периодической останавливать процесс ковки для осуществления

измерений, так как оператор не может контролировать форму профиля поковки в зоне бойков в процессе ковки. Это ведет к снижению производительности за счет остывания поковки и необходимости её перемещения в печь для дополнительного нагрева. При этом происходит также перерасход энергии, затрачиваемой на дополнительный нагрев.

Также, при окончании процесса ковки происходит изменение размеров поковки за счет ее охлаждения. Данные колебания могут достигать до 1% длины поковки.

1.2. Исследование физических факторов процесса ковки

Возможность обработки металлов с последующим сохранением их сплошной поверхности, но изменением формы основана на способности металлов при воздействии определенных внешних сил пластически деформироваться. При пластической деформации изменяется не только форма, но и свойства деформируемого металла - происходит изменение форм зерен (кристаллитов) дробление отдельных зерен, а также ориентация их определенных кристаллографических осей в направлении течения металла. Явление зарождения и роста, новых зерен взамен деформированных, вытянутых, происходящее при определенных температурах, называется рекристаллизацией. В зависимости от температурно-скоростных условий деформирования различают холодную и горячую деформацию.

Обработка металлов при температуре, которая ниже температуры рекристаллизации, это холодная обработка. Холодная деформация характеризуется изменением формы зерен, которые вытягиваются в направлении наиболее интенсивного течения металла. При холодной деформации формоизменение сопровождается изменением механических и физико-химических свойств металла [22]. К холодной механической обработке давлением относятся следующие технологические процессы: холодная прокатка, чеканка, клепка, холодная штамповка, холодная ковка, накатка резьбы, накатывание насечки.

Горячая обработка металлов давлением производится при температурах, значительно превышающих температуру их рекристаллизации. Перед горячей обработкой давлением металлы и стали нагревают до определенной температуры для повышения их пластичности и уменьшения сопротивления деформации. Основными технологическими процессами горячей обработки давлением являются горячая объемная штамповка и свободная ковка.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Нестеров Андрей Викторович, 2019 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Володин, А. М. Первые промышленные четырехбойковые ковочные блоки для ковки сталей и сплавов на гидравлических ковочных прессах / А. М. Володин, В.А. Лазоркин // Черные металлы. - 2008. - февраль. - С.14-19.

2. Володин, А.М. Радиальная ковка слитков в четырехбойковых ковочных устройствах на гидравлических ковочных прессах - основа для создания новых автоматизированных ковочных комплексов / А. М. Володин, В.А. Лазоркин, А.С. Богдановский // Кузнечно-штамповочное производство. - 2005. - №10. - С.36-39.

3. Титов, Ю. А. Контроль качества поковок : учебное пособие / Ю. А. Титов, А. Ю. Титов. - Ульяновск : УлГТУ, 2008. - 70 с.

4. Сторожев, М. В. Ковка и объемная штамповка стали. В 2 т. Т.2. : справочник / ред. М.В. Сторожев. - 2-е изд. - М. : Машиностроение, 1968. - 448 с.

5. Гипп, Б. А. Прогрессивные средства контроля размеров в машиностроении. Контрольные приспособления / Б. А. Гипп [и др.] ; под ред. Б. С. Байбурова, М. И. Коченова, Д. Д. Малого. - М. : МАШГИЗ, 1960. - 341 с.

6. Каневский, И. Н. Неразрушающие методы контроля : учебное пособие / И. Н. Каневский, Е.Н. Сальникова. - Владивосток: Изд-во ДВГТУ, 2007. - 243 с.

7. Алпатов, Б. А. Методы автоматического обнаружения и сопровождения объектов. Обработка изображений и управление / Б. А. Алпатов [и др.]. - М. : Радиотехника, 2008. - 176 с.

8. Сойфер, В. А. Методы компьютерной обработки изображений / под ред. В. А. Сойфера. - 2-е изд. - М. : Физматлит, 2003. - 784 с.

9. Визильтер, Ю.В. Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения: Курс лекций и практических занятий / Ю.В. Визильтер [и др.]. - М. : Физматкнига, 2010. - 672 с.

10. Дуда, Р. Распознавание образов и анализ сцен / Р. Дуда, П. Харт ; под ред. В. Л. Стефанюка; пер. с англ. — М. : Мир, 1976. — 512 с.

11. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс ; пер. с англ. - М. : Техносфера, 2005. - 1072 с.

12. Шапиро, Л. Компьютерное зрение / Л. Шапиро, Дж. Стокман ; пер. с англ. - М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2009. - 752 с.

13. Хуанг, Т.С. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений: преобразования и медианные фильтры / под ред. Т. С. Хуанга ; пер. с англ. под ред. Л.П. Ярославского. - М. : Радио и Связь, 1984. - 224 с.

14. Форсайт, А. Д. Компьютерное зрение. Современный подход / А. Д. Форсайт, Ж. Понс ; пер. с англ. - М. : ИД «Вильямс», 2004. - 928 с.

15. Меледин, В. Г. Оптико - лазерные измерительные технологии для металлургии / В. Г. Меледин // Деловая слава России. Межотраслевой альманах для организаторов производства. - № 4(37). - выпуск 2012. - С.24-27.

16. Меледин, В. Г. Лазерная доплеровская анемометрия горячего проката /

B. Г. Меледин [и др.] // Научное обозрение. Технические науки. - 2014. - № 2. -

C. 54.

17. Пальчик, О. В. Анализ методов статистической обработки и оценивания параметров одиночного видеоимпульса / О. В. Пальчик, Д. С. Доков // Информационные технологии моделирования и управления. - 2005. - № 1 (19). -С. 58-64.

18. Буцких, В. А. Применение слепой обработки сигналов для подавления шумов спеклов в лазерной триангуляции / В. А. Буцких // Инфокоммуникационные технологии. - 2012. - Т.10, №1. - С.16-21.

19. Демкин, В. Н. Лазерные опорные системы / В. Н. Демкин, А. В. Демкин, М. В. Шадрин // Фотоника. - 2012. - №3. - С.38-44.

20. Потёмкин, Ф. В. Измерение пространственных характеристик лазерного пучка [Электронный ресурс] / Ф. В. Потёмкин, П. М. Михеев. Потёмкин, Ф. В. Измерение пространственных характеристик лазерного пучка / Ф. В. Потёмкин, П. М. Михеев // Измерения и автоматизация 2006 : тр. конференции. - М.: МГУ им. М.В.Ломоносова, 2006. - С. 68-73. - Режим доступа: http://www.automationlabs.ru/images/Thesises/laser%20beam.pdf

21. Самойлов, С.И. Технология тяжёлого машиностроения / С. И. Самойлов. - 2-е изд. - М. : Машиностроение, 1967. - 585 с.

22. Дальский, А. М. Технология конструкционных материалов: учебник для машиностроительных специальностей ВУЗов / А. М. Дальский [и др.]; под ред. А. М. Дальского. - М. : Машиностроение, 2005. - 448 с.

23. Кузьминцев, В. Н. Ковка на молотах и прессах / В. Н. Кузьминцев. - М. : Высшая школа, 1985. - 224 с.

24. Бельский, В. И. Промышленные печи и трубы : учебное пособие / В. И. Бельский, Б. В. Сергеев. - 2-е изд. - М. : Стройиздат, 1974. - 301 с.

25. Петров, П. А. Нагрев и нагревательные устройства в кузнечном производстве : учебное пособие / П. А. Петров, Е. В. Крутина, Ю. Г. Калпин. - М. : МГТУ «МАМИ», 2010.- 110 с.

26. Сеньков, А. Г. Трехспектральная пирометрия металлов на основе современных трехцветных многоэлементных фотоприемников / А. Г. Сеньков, В. А. Фираго // Вестник Белорусского государственного университета. Сер. 1, Физика. Математика. Информатика, - 2007. - N 1. - С. 54-56.

27. Свет, Д. Я. Оптические методы измерения истинных температур / Д. Я. Свет. - М. : Наука, 1982. - 296 с.

28. Шейндлин, А. Е. Излучательные свойства твердых материалов : справочник / Под общ. ред. А. Е. Шейндлина. - М., 1974. - 472 с.

29. Певцов, Б. Г. Безопасность жизнедеятельности : учебное пособие / Б. Г. Певцов. - М. : ГОУ ВПО МГТУ «Станкин», 2010. - 153 с.

30. Куроедов, Ю. Б. Разработка технологического процесса свободной ковки : методические указания / Ю. Б. Куроедов, Е. В. Агафонова, Т. В. Возженникова. -Новосибирск. : НГАУ, 2016. - 40 с.

31. Михеев, М. А. Основы теплопередачи / М. А. Михеев, И. М. Михеева. -2-е изд. - М. : Энергия, 1977. - 344 с.

32. Лобасова, К. А. Тепломассообмен : курс лекций / М. С. Лобасова, К. А. Финников, Т. А. Миловидова и др. - Красноярск : ИПК СФУ, 2009. - 295с.

33. Гужов, В.И. Методы измерения 3Э-профиля объектов. Контактные, триангуляционные системы и методы структурированного освещения : учебное пособие / В. И. Гужов. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2015. - 82 с.

34. Иерусалимов И. П. Оптические стереокамеры для металлургиии / И. П. Иерусалимов, В. Н. Цыпин // Датчики и системы. - 2010. - №10 (137). - С. 35-39.

35. Вахитов, А. Т. Обзор алгоритмов стереозрения / А. Т. Вахитов, Л. С. Гуревич, Д. В. Павленко // Стохастическая оптимизация в информатике. - 2008. -№4. - С. 151-169.

36. Нестеров, А. В. Анализ методов цифровой обработки информации в системах компьютерного зрения / А. В. Нестеров // Вестник РГРТУ. - 2008. - №4 (выпуск 26). - С. 91-94.

37. Лысенко, О. Машинное зрение от SICK/IVP / О. Лысенко // Компоненты и технологии. - 2007. - №1. - С. 80-85.

38. Нестеров, А. В. Автоматизация процессов измерения и контроля формы поковок при свободной механической ковке / А. В. Нестеров, А. К. Мусолин, С. М. Хориков // Автоматизация и современные технологии. - 2014. - №5. - С. 3-9.

39. Лазутин, Ю. Д. Технология электронных средств / Ю. Д. Лазутин, В. П. Корячко, В. В. Сускин. - М. : МГТУ им. Баумана, 2013. - 286 с.

40. Третьяков, А. Ф. Материаловедение и технология обработки материалов : учебное пособие для вузов / А. Ф. Третьяков, Л. В. Тарасенко. — М. : Изд-во МГТУ, 2014. — 543 с.

41.Шикин, Е. В. Компьютерная графика. Динамика, реалистические изображения / Е. В. Шикин, А. В. Боресков. - М. : Диалог-МИФИ, 1996. - 288 с.

42. Сойфер, В. А. Компьютерная обработка изображений : Часть 2. Методы и алгоритмы / В. А. Сойфер // Соросовский образовательный журнал. - 1996. -№3. - С. 110-121.

43. Беззубик, В. В. Метод количественной оценки контраста цифрового изображения / В. В. Беззубик, Н. Р., Белашенков В. О., Никифоров // Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики. - 2010. - № 6 (70). - С. 86-88.

44. Майкельсон, А. А. Исследование по оптике / А. А. Майкельсон ; под ред. П. С. Тартаковского ; с примеч. и доп. И. В. Обреимова ; пер. с англ. - 2-е изд. - М. : УРСС, 2004. — 200 с.

45. Нестерук, В. Ф. Контрастный закон восприятия света / В. Ф. Нестерук, Н. Н. Порфирьева // Оптика и спектроскопия. - 1970. - т. 29. - Выпуск 6 - С. 1138-1143.

46. Воробель, Р. А. Повышение контраста изображений с помощью модифицированного метода кусочного растяжения / Р.А. Воробель, И.М. Журавель // Отбор и обработка информации. - 2000. - №14 (90), - С. 116-121.

47. Соловьев, Н. В. Улучшение качества растровых изображений : учебное пособие / Н. В. Соловьев, А. М. Сергеев. - СПб. : СПбГУ ИТМО, 2010. - 158 с.

48. Гатапова, Н. Ц. Основы теории и техники физического моделирования и эксперимента : учебное пособие [Электронный ресурс] / А.Н. Гатапова [и др.]. -Тамбов, 2014. - Режим доступа : www.tstu.ru/book/elib2/pdf/2014/gatapova1.pdf .

49. Титов, Ю. А. Свободная ковка. Основные операции и технологии : учебное пособие / Ю. А. Титов, А. Ю Титов. - Ульяновск : УлГТУ, 2011. - 73 с.

50. Юсипов, З. И. Ручная ковка : учебник / З. И. Юсипов, Н. И. Ляпунов - 2-е изд. - М. : Высш. шк., 1990. - 304 с.

51. Белова, С. В. Безопасность жизнедеятельности / С. В. Белова, А. В. Ильницкая, А. Ф. Козьяков. - М. : Высшая школа, 2007. - 616 с.

52. ГОСТ 12.0.003 - 2015. ССБТ. Опасные и вредные производственные факторы. Классификация - Введ. 2017 - 03 - 01. - М. : Стандартинформ, 2016. -16 с.

53. Санитарные нормы и правила устройства и эксплуатации лазеров : СанПиН 5804 - 91 : утв. Зам. Главного Государственного санитарного врача СССР А. Н. Скляров 31.07.91 : Ввод. в действие с 31.07.91. - М : Минздрав СССР, 1991. - 75 с.

54. ГОСТ 31581 - 2012. Лазерная безопасность. Общие требования безопасности при разработке и эксплуатации лазерных изделий - Введ. 2015 -01 - 01. - М. : Стандартинформ, 2013. - 23 с.

55. Аникин, А. В. Лазерные доплеровские измерители в системе учета горячего проката / А. В. Аникин // Современные технологии автоматизации. -2007. - № 1. - С. 24-28.

56. Айрапетян, В.С. Физика лазеров : учебное пособие / В.С. Айрапетян, О.К. Ушаков. - Новосибирск : СГГА, 2012. - 134 с.

57. Михельсон, А. В. Волновая оптика: учебное пособие / А. В. Михельсон и др. / Под общ. ред. А. А. Повзнера. - Екатеринбург : Изд-во Урал. ун-та, 2013. -119 с.

58. Волков, В. Г. Твердотельные лазеры с накачкой мощными лазерными диодами, используемые в системах обеспечения безопасности / В. Г. Волков. -Системы управления, связи и безопасности. - 2016. - №2. - С. 142-181.

59. Сеулеков, А. В. Аналитический обзор видеокамер на ПЗС и КМОП фотоприемниках, применяемых для исследования параметров динамических процессов / А. В. Сеулеков. - Ползуновский альманах. - 2013. - №1. - С. 106-111.

60. Копацкая, Е. Н. Фотометрические и поляриметрические наблюдения с ПЗС-камерой на телескопах ЬХ200 и АЗТ-8 : учебное пособие / Е. Н. Копацкая, В. М. Ларионов. - СПб. : Изд. СПбГУ, 2007. - 24 с.

61. Донец, В. В. Особенности применения приемников излучения в бортовых гиперспектрометрах / В. В. Донец, Л. И. Муравский // Космическая наука и технология. - 2012. - Т. 18. - № 3. - С. 20-37.

62. Горбачёв, А. А. Твердотельные матричные фотопреобразователи и камеры на их основе / А. А. Горбачёв, В. В. Коротаев, С. Н. Ярышев. - СПб. : НИУ ИТМО, 2013. - 98 с.

63. Манцветов, А. А. Телекамеры на КМОП-фотоприемниках: Вопросы радиоэлектроники / А. А. Манцветов, А. К. Цыцулин // Техника телевидения. -2006. - выпуск 2. - С.70 -89.

64. Головастов, А. Машинное зрение и цифровая обработка изображений / А. Головастов // Современные технологии автоматизации. - 2010. - № 4. - С. 8-18.

65. Медведев А. Промышленные видеокамеры для систем машинного зрения / А. Медведев // Современные технологии автоматизации. - 2013. - № 4. -С. 26-30.

66. Рене фон Финтель GigE Vision, USB3 Vision, FireWire, Camera Link: цифровые интерфейсы для камер машинного зрения / Рене фон Финтель // Системы безопасности. - 2013. -№ 5. - стр. 88-90.

67. Нестеров, А. В. Комплексная обработка изображений в системах машинного зрения в условиях машиностроительного производства / А. В. Нестеров // Вестник РГРТУ. - 2013. - №4 (выпуск 46). - С. 31-34.

68. Егорова, И. Н. Методика повышения качества изображений с использованием методов фильтрации шумов / И. Н. Егорова, Е. К. Коваленко // Восточно-европейский журнал передовых технологий. - 2011. - №4/2 (52). -C.64-66.

69. Сергеев, М. Б. Методы повышения контрастности растровых изображений для систем цифровой обработки видеоинформации / М. Б. Сергеев, Н. В. Соловьев, А. И. Стадник // Информационно-управляющие системы. - 2007. - №1 - С. 2-7.

70. Гузман, И.С. Цифровая обработка изображений в информационных системах / И. С. Гузман [и др.]. - Новосибирск : НГТУ, 2000. - 156 с.

71. Богданов, А. К. Практические применения современных методов анализа изображений в медицине : учебное пособие / А. К. Богданов, В. Д. Проценко. - М. : Изд-во РУДН, 2008. - 119 с.

72. Грошев, И. В. Системы технического зрения и обработки изображений : учебное пособие / И.В. Грошев, В.И. Корольков. - М. : РУДН, 2008. - 212 с.

73. Haralick, R. Image segmentation techniques / R. Haralick, L. Shapiro // Computer Vision, Graphics and Image Processing (CVGIP). - 1985. - vol. 29 (no. 2) -pp. 100-132.

74. Pal, N., Pal S. A survey on image segmentation techniques / N. Pal, S. Pal // Pattern Recognition. - 1993. - 26. - pp. 1277-1294.

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

76. Абламейко, С. В., Лагуновский Д.М. Обработка изображений: технология, методы, применение / С. В. Абламейко, Д. М. Лагуновский. -Минск : ИТК НАН Беларуси, 2000, - 304 с.

77. Тропченко, А. А. Методы вторичной обработки и распознавания изображений : учебное пособие / А. А. Тропченко, А. Ю. Тропченко. - СПб: СПбГУ ИТМО, 2015. - 215 с.

78. Попов, В. С. Бинаризация и сегментация изображений: определение, краткая классификация и осуществление в среде LabVIEW [Электронный ресурс] / В. С. Попов, Х. Дженгиз // Молодежный научно-технический вестник. - 2014.

- №11. - Режим доступа: http://sntbul.bmstu.ru/doc/741983.html

79. Ерош, И. Л. Обработка и распознавание изображений в системах превентивной безопасности : учебное пособие / И. Л. Ерош, М. Б. Сергеев, Н. В. Соловьев. - СПб: СПбГУАП, 2005. - 154 с.

80. Zhang, Y. Advances in Image and Video Segmentation / Y. Zhang. - USA: IRM Press, 2006. - p.457.

81. Otsu, N. A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms / N. Otsu // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. - 1979. - Vol. 9 (No. 1).

- pp. 62-66.

82. Пальчик, О. В. Обработка данных триангуляционного измерителя / О. В. Пальчик, В. Г. Андреев // Цифровая обработка сигналов и ее применения DSPA-2004 : труды VI Международной конференции, Москва, 31 марта - 2 апреля 2004 г. / Институт проблем управления РАН. - М., 2004. - Т. II. - С. 197-200.

83. Рыжевич, А. А. Лазерный профилометр для определения качества поверхности / А. А. Рыжевич [и др.] // Взаимодействие излучений с твердым телом : материалы 9-ой международной конференции, Беларусь, Минск, 20-22 сентября 2011 г. / БГУ. - Минск, 2011. - С.448-450.

84. Bradski, G. Learning OpenCV. Computer Vision with the OpenCV Library / G. Bradski, A. Kaehler. - O'Reilly Media. 2008. - p.580.

85. Bradski, G. Learning OpenCV 3: Computer Vision in C++ with the OpenCV Library / G. Bradski, A. Kaehler. - O'Reilly Media. 2017. - p. 1024.

86. GenlCam (Generic Interface for Cameras): универсальный интерфейс программирования для камер [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.baslerweb.com/ru/vision-campus/interfeisy-i-standarty/standart-genicam/

87. Лаппенкупер, Д. USB 3.0 как альтернатива Camera Link: ключевые факторы при смене интерфейсов [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.baslerweb. com/fp-1486541807/media/ru/downloads/documents/white_pap ers/BAS1612_White-Paper_CameraLink_to_USB3.pdf

88. Программа компьютерного зрения для контроля геометрических параметров поковок : свидетельство о государственной регистрации ПрЭВМ 2016610714 Рос. Федерация / Нестеров А. В. ; заявитель и правообладатель ООО «СИНЭЛТ». - № 2015661325 ; заявл. 23.11.2015 ; опубл. 20.02.2016.

89. Программно - аппаратный комплекс машинного зрения для определения и контроля ширины межвиткового зазора : пат. 26490 Рос. Федерация : МПК G06K 9/46 / Нестеров А. В. (РФ). - № 2012128173/08 ; заявл. 03.07.2012 ; опубл. 27.03.2013, Бюл. № 9. - 1 c. : ил.

90. Нестеров, А. В. Автоматизация процессов измерения и контроля ширины зазора при промышленном производстве фильтрующих элементов / А. В. Нестеров, А. К. Мусолин // Автоматизация и современные технологии. - 2013. -№12. - С.3-7.

Приложение А. Акты о внедрении

"Утверждаю" й работе РГРТУ К.В. Бухенский

Щ|| ЩЩШМ Щхи&л 20

хШ

АКТ

ой использовании и учебном процессе Рязанского государственного радиотехнического университета результатов диссертационной работы 1 1естерова Л.В. на тему «Экспериментальная установка для контроля профиля нагретых поковок методами

компьютерного зрения»

Результаты диссертации ) ¡естерова Л.В.:

- алгоритм предварительной обработки изображения нагретой поковки;

- алгоритм выделения лазерной сканирующей линии на изображении нагретой поковки;

- алгоритм определения положения точек профиля на изображении нагретой поковки,

использованы в учебном процессе для студентов направлений:

) 5.03.04 - Автоматизация технологических процессов и производств;

] 1.03.04 - Электроника и наноэлеюроника,

по дисциплинам: "Автоматизация технологических процессов и производств", "Системы сбора и обработки информации".

Основные положения и выводы диссертации Нестерова A.B. позволили качественно по новому раскрыть в учебном процессе вопросы, связанные с физическими явлениями, сопровождающими процесс ковки и их воздействием на процесс контроля профиля нагретых поковок.

Использование полученных в диссертации результатов позволило;

- разработать экспериментальную установку для контроля профиля нагретых поковок методами компьютерного зрения;

- отразить в лекционном материале современный уровень применения методов компьютерного зрения для контроля объектов при воздействии различных физических явлений, в том числе в кузнечно прессовом производстве;

- расширить тематику курсового проектирования, выпускных квалификационных работ и круг вопросов при проведений практических занятий.

/ Зам. зав. кафедрой «Автоматизация информационных и технологических процессов», к.т.н., доцент

Зав. кафедрой

«Промышленная электроника», к,т.п., доцент

Т.А. руличенко

С.А. Круглое

Рисунок А.1 - Акт об использовании в учебном процессе Рязанского государственного радиотехнического университета

Рисунок А.2 - Акт о внедрении результатов кандидатской диссертационной работы на ОАО «Тяжпрессмаш» (г.Рязань)

Рисунок А.3 - Акт о практическом применении результатов диссертационной

работы в ООО «СИНЭЛТ» (г.Рязань)

Приложение Б. Экспериментальная установка

Рисунок Б.1 - Модель нагретой поковки, подсвеченная лазерными лучами

Рисунок Б.2 - Видеокамера и трехканальный регулятор яркости

Рисунок Б.3

- Моделирование нагрева поковки до ковочных температур

Приложение В. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ

Рисунок В.1 - Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ «Программа компьютерного зрения для контроля геометрических

параметров поковок»

Приложение Г. Сборочный чертеж экспериментальной установки

■Ц

. Щ.

П

Рисунок Г.1 - Сборочный чертеж экспериментальной установки

Приложение Д. Схема экспериментальной установки

'1

ч*

%

В»

ос I Ч

§

ГЧ §

¡¿!

Ъ-

у\

м

н*

/

1|

* +

н м

а а ё а

а а §

Я в

ё а

- ■ - ■

\ я

-

- ■

-

I______...

ТГ<

—«-

Я;

й1

-и

£

в)

а ©

Н'

1ч

»мшг

а

Ы

втор п щои ы 'ени N -ыоед ъшщ п щои щои N 1т

Рисунок Д.1 - Схема экспериментальной установки

Приложение Е. Патент на полезную модель

Рисунок Е.1 - Патент на полезную модель «Программно - аппаратный комплекс машинного зрения для определения и контроля ширины межвиткового зазора»