Информационно-измерительная система технологического контроля прецизионных деталей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.16, кандидат технических наук Галактионов, Юрий Владимирович

• Галактионов, Юрий Владимирович
• кандидат технических наук
• 2003

Оглавление диссертации кандидат технических наук Галактионов, Юрий Владимирович

ВВЕДЕНИЕ.

1. СТРУКТУРА И ОСОБЕННОСТИ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ ЛИНЕЙНЫХ РАЗМЕРОВ ПРЕЦИЗИОННЫХ ДЕТАЛЕЙ.

1.1. Анализ проблемы обработки изображений.

1.2. Предполагаемые возможности системы контроля системы контроля прецизионных деталей.

1.3. Основы функционирования системы контроля.

1.4. Обобщенная функциональная схема системы контроля.

1.5. Оплывание зрительной информации с помощью сканера.

1.6. Программное обеспечение системы.

1.7. Оценка погрешности системы.

2. ПОЛУЧЕНИЕ БИНАРНОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ

ПОЗИЦИИ КОНТРОЛЯ.

2.1. Представление изображения в системе контроля.

2.2. Бинаризация изображения.

3. ТЕХНИКА ОБРАБОТКИ БИНАРНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ.

3.1. Общие положения.

3.2. Основные геометрические признаки объектов в бинарном образе.

3.3. Алгоритм последовательной разметки.

3.4. Алгоритм выделения границ с помощью кодирования цепочками.

3.5. Алгоритм разметки по методу заполнения с затравочного пиксела".

3.6. Алгоритм разметки по методу построчного заполнения с затравочного пиксела".

4. РАСПОЗНАВАНИЕ ОБЪЕКТА КОНТРОЛЯ

НА БИНАРНОМ ОБРАЗЕ.

4.1. Проблема распознавания.

4.2. Выбор модели распознавания.

4.3. Общие положения Г-модели распознавания применительно к задаче распознавания изображений.

4.4. Положения, составляющие основу предлагаемых в системе алгоритмов распознавания.

4.5. Реализуемый в системе метод распознавания.

4 .6. Ограничения на классы решаемых системой задач, в связи с выбранным методом распознавания.

5. РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ РАБОТЫ СИСТЕМЫ

5.1. Оценка производительности алгоритмов системы контроля.

5.2. Лабораторные испытания и результаты промышленного использования системы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Информационно-измерительная система технологического контроля прецизионных деталей»

Стремление к достижению мировых стандартов в приборостроении ставит перед отраслью ряд задач, к числу наиболее важных и актуальных го которых, относят повышение качества выпускаемой продукции.

Надежность правильно сконструированного прибора, функционирование его узлов в рабочем режиме, а значит и рабочий ресурс, зависят, главным образом, от геометрической точности изготовления деталей по сопрягаемым поверхностям. Вполне естественно, в данном случае, что все большее внимание уделяется контрольно-измерительным операциям, которые являются наиболее ответственными и трудоемкими независимо от типа производственного процесса Для выполнения подобных операций необходимы высоконадежные и удобные в эксплуатации технические средства восприятия, преобразования и передачи информации о состоянии и свойствах контролируемых объектов, с отображением ее в удобной дня оператора или системы управления форме. При этом качество управления производственным процессом зависит от своевременности и ценности информации, выдаваемой отдельными техническими средствами на всех ступенях ее преобразования и передачи, т.е. от работы измерительной системы в реальном масштабе времени.

За последние 5-10 лет на рынке компьютерной техники появились высокопроизводительные процессоры и такое мультимедийное средство как оптический сканер, многократно увеличились возможности по восприятию, обработке и анализу зрительной информации. С момента появления и до сегодняшнего времени возможности сканеров существенно возросли, начиная от разнообразия модификаций (ручные, листовые, планшетные и т.п.) и заканчивая разрешающей способностью (физическое разрешение до 1600, а математическое до 9200 точек на дюйм) и программной поддержкой. Однако эволюция сканеров не изменила приоритетов из использования - все те же системы распознавания текстов и разного рода графические пакеты. О промышленном же применении сканеров информация, как таковая, отсутствует. При этом неопровержимым фактом является то, что до 80% информации об объекте неживой природы содержится в его зрительном образе.

На основании этого можно сформулировать главную задачу научной работы -это разработка высоконадежного измерительного устройства, выпоиняющего экспресс контроль линейных размеров деталей близкой к плоской формы с точностью до +5 мкм, объединяющего в себе передовые достижения в развитии компьютерной техники и средств съема и обработки зрительной информации.

Предлагаемая в диссертации информационно-измерительная система предназначена для проведения размзрного контроля высокоточных деталей плоской формы сложного контура. Несмотря на то, что приоритет отдан деталям часовой промышленности, не существует препятствий на переориентацию системы дня контроля любых других деталей, чья форма схожа с выше указанными. Работая со зрительной информацией, система обладает способностью определять тип изделия, поступающего на контрольную позицию, контролировать его характерные размеры и самостоятельно принимать решение о годности изделия. В качестве первичного датчика используется оптический сканер, совместимый с ЭВМ.

Высокая точность измерения достигается за счет выбора разрешения сканера и использования проекторной установки. Высокое быстродействие возможно благодаря тому, что управление процессом измерения осуществляется вычислительной машиной с мопщым процессором В результате, достигается быстрое решение сложных геометрических и тригонометрических задач, а также задач, связанных с манипуляциями данными и промежуточными результатами, возникающих в процессе измерений.

Математический аппарат программного обеспечения системы объединяет в себе современные наработки в области систем технического зрения, активно используемого дня решения робототехнических задач, существующую алгоритмическую базу машинной графики и элементы теории распознавания образов.

Для решения поставленной задачи был проведен всесторонний анализ современного состояния измерительной техники в данной области. Его результат: большинство существующих приборов и измерительных систем высокоточного контроля геометрических размеров работают по жесткому алгоритму и идеально приспособлены к данному типу деталей, но могут стать непригодными при изменениях в конструкции выпускаемых изделий. Все это затрудняет быстрое освоение новых видов продукции. Надо заметить, что в ряд недостатков таких средств позволяют устранить появившиеся в последнее время на рынке измерительной техники координатные измерительные машины. Их рабсгга основана на поочередном измерении координат определенного числа точек поверхности детали с последующим расчетом линейных и угловых размеров, отклонений размера, формы и расположения в соответствующей системе координат. Машины обеспечивают высокую точность измерений при достаточно большом быстродействии. Очевидно, что достоверность результата контроля будет серьезно зависеть от количества фиксируемых датчиком точек поверхности. Другим недостатком таких машин является то, что ей необходимо предопределить с каким типом детали ей предстоит работать для выбора описания набора точек.

В настоящее время имеется достаточно много книг по организации систем зрительного восприятия геометрии объектов, в том числе имеющие русский перевод однако в большинстве из них освещены либо вопросы машинной графики, либо вопросы технического зрения роботов. Среди них книга [3] замечательна по широте охваченного в ней материала. Следует также отметить книги [4, 5], задатопще теоретическую базу построения любой системы контроля, работающей со зрительной информацией.

Многие книги посвящены вопросам, относящимся к обработке изображений, среди них одной из самых заметных является [11]. Несколько глав книги [10] также могут быть рассмотрены, с позиции решения проблемы обработки бинарных изображений. Классическим произведением по обработке изображений до сих пор еще остается энциклопедическая монография Прэтта [9].

Большое внимание при построении системы контроля было уделено распознаванию образов. Общим вопросам в этой области посвящено множество книг [ 14, 18, 19]. Работа Дуды и Харта [20] наряду с этой темой охватывает и тему раннего машинного видения Весьма любопытной выглядит и работа [21].

В период 70 - 80 годов появилось несколько сборников, составленных под редакцией того или иного крупного ученого и содержащих вклад нескольких исследователей в области машинного зрения. Несколько из них переведено на русский язык, например, книга [ 12].

При разработке программного обеспечения большое внимание было уделено организации базы знаний системы и манипулированию данными из нее. Неплохим подспорьем при проведении исследований в этсй области явились книги [б, 7, 13, 15, 16]. Кроме того, ряд глав книг [6 и 7] посвящены вопросам обработки изображений.

Ориентация системы на контроль деталей точного приборостроения, и, в частности, часового производства, стана возможней благодаря книге [17].

В предлагаемой диссертационной работе подробно рассмотрены принципы построения информационно-измерительной системы размерного контроля высокоточных деталей плоской формы сложного контура, как с позиции аппаратной организации, так и с позиции разработки высокоэффективного программного обеспечения обработки и анализа формируемых в системе изображений.

Заключение диссертации по теме «Информационно-измерительные и управляющие системы (по отраслям)», Галактионов, Юрий Владимирович

Основные результаты экспериментов.

Совместный анализ результатов всех проведенных экспериментов позволил сделать следующие выводы:

I. Алгоритмы поиска локальных геометрических признаков на бинарном образе по двум методам* построчного заполнения с затравочного пиксела и кодирования цепочками, равнозначны по про изводи! ель ности и способны в комплекте программного обеспечения системы в целом решать задачу экспресс анализа формируемого изображения.

II. Алгоритмы поиска локальных геометрических признаков на бинарном образе по методу заполнения с затравочного пиксела не позволяют эффективно решать поставленные перед системой контроля задачи, из-за низкой производительности алгоритма и неимоверно завышенных требований к аппаратному построению вычислительного блока системы.

1П. Алгоритмы поиска локальных геометрических признаков по методу последовательной разметки достаточно успешно решают поставленную перед ними задачу для ограниченного набора выделяемых областей, Еще более успешно они могли бы работать при анализе информации параллельно с процессом построчного сканирования проекции детали -все предпосылки для этого существуют.

IV. Несмотря на то, что алгоритм поиска геометрических признаков по методу построчного заполнения с затравочного пиксела более производителен в сравнении с методом кодирования цепочками, в ряде случаев предпочтение необходимо отдать последнему, в связи с тем, что подобное кодирование позволяет существенно сократить объем информации о бинарном образе при необходимости ее долговременного хранения или передаче по электронной сети.

V. Производительность системы может быть увеличена при использовании более "мощного" центрального процессора.

VI. Положение проекции детали в зоне сканирования (следовательно, и положение детали на позиции контроля) не оказывает существенного влияния на скорость обработки полученного изображения, а значит и на производительность системы в целом.

VII.Снижение число фоновых точек на изображении существенно повышает производительность системы, поэтому в случае контроля деталей, чья проекция не подвергается масштабированию, рекомендуется при настройке ограничить зону сканирования, либо проводить контроль одновременно нескольких деталей, размещаемых на позиции контроля без перекрытия.

5.2. Лабораторные испытания и результаты промышленного использования системы

После того, как была завершена разработка первой версии программного обеспечения системы и проведена оценка ее производительности, были осуществлены промышленные испытания созданного при непосредственном участии автора опытного образца системы технологического контроля прецизионных деталей. Причем область распространения системы оказалась несколько шире, чем прогнозировалась автором, и затронула не только точное приборостроения, но и машиностроение.

Испытания затронули детали наручных механических часов 16-го калибра двух типов "платана" и "мост ангренажный". Испытания на текущий момент не закончены. Для достижения требуемой точности был использован проектор 10-ти кратного увеличения. Сканирование проводилось с разрешением 1200 точек на дюйм. Пробное сканирование не проводилось. Зона сканирования была ограничена размером 210x200 мм. Основные предварительные результаты работы системы контроля в лабораторных условиях следующие:

1. На обучение системы для работы с деталями выше указанных типов было затрачено 4,5 часов. Было проведено обучение показом: сканировалась проекция детали без дефектов в виде отсутствующего отверстия (или отверстий), после чего программа предлагала оператору внести размерные коррективы в результаты измерений и указать диапазоны отклонений двух типов: расширенный (для проведения распознаваний) и допусковый (для качественной оценки детали).

2. Система способна проводить контроль часовых деталей (типа "платина") со скоростью 28 - 30 деталей в час, что в пять раз превышает скорость контроля используемого в настоящее время измерительного устройства.

3. Скорость обработки системы несколько снижается при проведении контроля деталей различного типа (чередование часовых деталей типа "платина" и "мост ангренажный").

4. Надежность распознавания при контроле двух типов выше указанных деталей составляет 100%.

5. Используемая в системе стратегия распознавания позволяет проводить контроль деталей не прошедших весь цикл обработки практически без изменения производительности.

В машиностроении система использовалась в качестве средства бесконтактного контроля резиновых мембран. При построении системы не была задействована часть программного обеспечения, реализующая распознавания объекта контроля, т.к. контролируемый объект не содержал достаточного количества признаков. Поэтому, перед проведением контроля было необходимо определить системе, с каким типом объектов ей предстоит работать. Низкие требования по точности контроля позволили проводить контроль объектов без их масштабного увеличения с разрешением 800 точек на дюйм. Производительность системы составила до 37 - 40 деталей в минуту.

Автор принимал непосредственное участие в комплектовании и установке систем на выше указанных предприятиях, а также в их испытании и выполнении контрольных операций.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Результатом проведенных исследований и разработок является создание лабораторной установки ютформационно-измерительной системы технологического контроля прецизионных деталей, представляющей собой высокоточное измерительное устройство линейных геометрических деталей сложного контура близкой к плоской формы. Система способна обеспечить точность проведения контроля до 3 мкм, при ограничении размера детали полем 10x15 мм. Точность системы может быть изменена за счет изменения разрешающей способности оптического сканера и коэффициента увеличения проекционной приставки. Причем снижение разрешающей способности уменьшает точность системы, однако, увеличивает ее производительность из-за уменьшения времени сканирования и размера обрабатываемого буфера полученного изображения. С другой стороны, уменьшение коэффициента масштабирования проекционной приставки практически не изменяет производительность системы, если поле сканирования не изменяется.

Отличительная особенность системы контроля состоит в том, что исходные данные о размерах детали формируются по зрительному образу ее проекции на плоскость оптического сканирования. Жестких требований по ориентации детали на позиции контроля не существует. В качестве датчика съема зрительной информации используется оптический сканер, совместимый с ЭВМ и являющийся законченных стандартным аппаратным модулем системы; не требующим конструктивных изменений для решения поставленных перед системой задач.

Системе не требуется перенастройка на работу с другими типа деталей, если описание их моделей содержится в базе знаний системы. Для пополнения базы знаний предусмотрен режим обучения системы.

Сложность формируемой цепочки алгоритмов функционирования системы зависит от решаемой системой задачи. Система способна решать такие задачи как: контроль наличия отверстий в область контролируемой детали с определением из соответствия заданному моделью числу, промежуточный и конечных размерный контроль, сортировка деталей. Высокая гибкость системы достигается благодаря возможности варьировать алгоритмами обработки изображения и выбранной стратегии распознавания в виде метода выделения локальных геометрических признаков. Независимо от решаемого класса задач система выполняет следующую последовательность действий:

- восприятие оптического сигнала и формирование изображения;

- предварительная обработка изображения в целях ослабления влияния шумов, улучшения контрастности, коррекции искажений, сжатия информации и т.д.;

- сегментация изображения контролируемой сцены на составные части -выделение нужных объектов, их фрагментов или характерных особенностей;

- описание изображений - расчет их г еометрических и иных характеристик, вычисление классифштирующих признаков, определение местоположения и ориентации;

- качественная оценка изображения с распознаванием образов объектов и принятием решения о действии над ним.

Для реализации выше указанных действий были разработаны самые разнообразные методы обработки и анализа изображений. Проведенные эксперименты, направленные на оценку производительности системы, позволили выбрать алгоритмы с минимальными временными затратами.

На основании проведенных лабораторных испытаний системы на деталях часовой промышленности были наложены следующие ограничения на классы контролируемых объектов: для эффективной работы алгоритмов поиска геометрических признаков на объектах, их контур ообразующие элементы должны быть легко распознаны по их силуэтам в бинарном представлении; для успешного распознавания объект должен иметь несколько локальных геометрических признаков (в данной реализации системы - отверстий), с определенным положением в системе координат, связанной с объектом; для исключения состояния неопределенности в процессе распознавания, база декларативных знаний системы должна содержать описание модели контролируемого объекта; для выполнения требования по экспресс анализу, объекты должны распознаваться при использовании сравнительно небольших кластеров близлежащих признаков.

Эффективность работы поиска областей, задающих геометрические признаки объекта, на бинарном изображении увеличивается за счет использования одного из группы эффективных методов улучшения: и бинаризации яркостных изображений.

В последующих исследованиях и разработках предполагается несколько увеличить произв о дите л ь но сть системы на программном уровне за счет параллельного выполнения поиска на изображении геометрических признаков и объекта контроля распознавания. Предполагаемая схема действий такова:

1. На бинарном изображении случайным образом ведется поиск какой-либо из областей с определением ее признаков: площади, периметра и отношения максимального и минимального радиусов. По значениям признаков области ограничивается класс описаний моделей базы знаний системы.

2. Ищется" близлежащий к выделенному признаку объекта типа "область" признак в диапазоне заданном ограниченным классом описаний моделей. Если таковой найден, то это еще более сужает класс моделей.

3. Процесс повторяется до тех пор, пока не будет выделено лишь одно описание модели.

4. Если этого не удалось однозначно подобрать модель объекта под контролируемый, то в качестве выделенного признака используется следующий из труппы обнаруженных и процесс заданный шт. 1 - 3 повторяется.

Кроме того, в перспективе разработка методов с их программной реализацией, которые позволят оценивать габаритные размеры контролируемых деталей по их яркосшому изображению. Определенные наработки в этом направлении уже существуют.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Галактионов, Юрий Владимирович, 2003 год

1.М. Теоретические основы оптико-электронных приборов. Учебное пособие для вузов. Л., "Машиностроение" (Ленинградское отделение), 1977.

2. Меркитин Г.В. Многооконные оптико-электронные датчики линейных размеров. М.: Радио и связь, 1986.

3. Моппоан В.И., Петров A.A., 'Гитов B.C., Нкушенков Ю.Г. Техническое зрение роботов / Под общ. ред. Якушенкова Ю.Г. М.: Машиностроение, 1990.

4. Кауфе Ф. Взаимодействие робота с внешней средой. / Пер. с франц. Блеер М.Б. и

5. Фанченко М.С. М.: Мир, 1985.

6. Хорн Б.К.П. Зрение роботов. / Пер. с англ. М.: Мир, 1989.

7. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: Справочник / Под ред. Попова Э.В. - М.: Радио и связь, 1990.

8. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 2.Модели и методы: Справочник / Под ред. Поспелова Д.А. - М.: Радио и связь, 1990.

9. Алиев Т.М., Тер-Хачатуров A.A. Измерительная техника. Учебное пособие для техн. вузов. М.: Высшая школа, 1991.

10. ПрэттУ.К. Цифровая обработка изображений. В 2-х кн. / Пер. с англ. -М.: Мир, 1981.

11. Роджерс Д. Алгоритмические основы машинной графики. / Пер. с англ, М.: Мир, 1989.

12. Павлндис Т, Алгоритмы машинной графики и обработки изображений. М.: Радио и связь, 1986.

13. Техническое зрение роботов / Под ред. Пью А.; Пер. с англ. Миронова Д.Ф.; Под ред. Катыса Г.П. М.: Машиностроение, 1987.

14. Александров В.В., Алексеев А.И., Горской Н.Д. Анализ данных на ЭВМ (на примере системы СИТО). М.: Финансы и статистика, 1990.

15. Горелик A.JL, I "у рявич HLB., Скринкмн В. А. Современное состояние проблемы распознавания. Некоторые аспекты. М.: Радио и связь, 1985.

16. Айзерман М.А., Браверман Э.М., Розоиоср Л.И. Метод потенциальных функций, в теории обучения машин. М.: Наука, 1970.

17. Таунсевд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем па персональных ЭВМ. / Пер. с англ. М.; Финансы и статистика, 1990,

18. Журцев В.Г., Кубарев А.И., Усап М.В. Статистические методы контроля на часовом производстве. М.: Изд. Стандартов, 1972.

19. Г|>енандер У. Лекции по теории распознавания образов: Пер. с англ. М. Мир, 19791983. В 3-х томах.

20. Вашшк В.Н., Черноненкис А.Я. Теория распознавания образов. -- М.: Наука, 1974.

21. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М: Мир, 1976.

22. Ковалевский В.А. Методы оптимальных решений в распознавании изображений. -М.:1. Наука, 1976.

23. Снедков А. Б,, Лемелев Л.М., Галактионов Ю.В., Фукяи ДЛ. Информационно-измерительная система контроля геометрических характеристик деталей.// Приборостроение. Сборник научных трудов. М.: МГАПИ - 2000. стр. 6-12.

24. Лемелев Л.М, Галактионов Ю,В„ Фукна Д.Н. Применение технического зрения для кон троля геометрических характеристик.// Приборостроение. Сборник научных трудов. -М.: МГАПИ 2000. стр. 12-28.

25. Каниовсквй С.С., Лемелев Л.М., Галактионов Ю.В. Информационно-измерительная система размерного контроля высокоточных деталей сложного профиля. // Журнал Приборы. 2000. № 5 слр. 28 - 30.

26. Канновский С.С., Лемелев Л.М., Галактионов Ю.В. Ценное описание контура, как способ высокоскоростной сегментации бинарных изображений. /У Приборостроение. Сборник научных трудов. М.: МГАПИ - 2003.

27. Галактионов Ю.В. Методы бинаризации цифровых изображений. // Приборостроение. Сборник научных трудов. М.: МГАПИ - 2003.