Компенсация погрешностей оптико-электронной системы автоматизированного контроля геометрических параметров объектов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.13, кандидат наук Абакумов, Игорь Игоревич

• Абакумов, Игорь Игоревич
• кандидат наук
• 2014

Оглавление диссертации кандидат наук Абакумов, Игорь Игоревич

Оглавление

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1 Неразрушающий контроль геометрических параметров объектов

1.1 Общие сведения

1.2 Оптические методы контроля геометрических параметров объектов

1.2.1 Средства оптической (световой) микроскопии

1.2.2 Проекционные средства оптического контроля

1.2.3 Сканирующие средства контроля

1.2.4 Оптические средства измерения 2Т> геометрии объектов

1.3 Получение измерительной информации оптико-электронными методами

1.3.1 Осветительные системы

1.3.2 Объекты контроля

1.3.3 Системы технического зрения

1.4 Методы повышения точности

1.5 Выводы по главе 1

Глава 2 Получение измерительной информации об объектах контроля

2.1 Общие представления

2.2 Получение измерительной информации в ОЭС

2.3 Методы получения измерительной информации

2.3.1 Сопряженные точки

2.3.2 Сопряженные отрезки

2.3.3 Сопряженные плоскости

2.4 Математические методы обработки изображений

2.4.1 Евклидовы преобразования

2.4.2 Аффинные преобразования

2.4.3 Проективные преобразования

2.5 Источники искажения измерительной информации

2.6 Выводы по главе 2

Глава 3 Компенсация погрешностей оптического тракта ОЭС автоматизированного контроля геометрических параметров объектов

3.1 Основные погрешности оптического тракта

3.1.1 Математическое представление погрешностей оптического тракта

3.2 Методы коррекции искажений

3.3 Методика коррекции искажений с использованием Warping Techniques

3.4 Тест-объекты для калибровки систем контроля

3.5 Калибровка ОЭС автоматизированного контроля геометрических параметров объектов

3.6 Выводы по главе 3

Глава 4 Компенсация погрешностей компонентов ОЭС автоматизированного контроля геометрических параметров объектов

4.1 Погрешности компонентов ОЭС автоматизированного контроля геометрических параметров объектов

4.2 Подавление фоновой составляющей

4.3 Подавление шума матрицы камеры технического зрения

4.4 Бинаризация изображения

4.5 Алгоритм комплексной компенсации погрешностей ОЭС автоматизированного контроля геометрических параметров объектов

4.6 Выводы по главе 4

Глава 5 Оценка метрологических характеристик алгоритма комплексной компенсации погрешностей ОЭС автоматизированного контроля геометрических параметров объектов

5.1 Аттестация алгоритма комплексной компенсации погрешностей ОЭС автоматизированного контроля геометрических параметров объектов

5.2 Экспериментальная установка автоматизированного контроля геометрических параметров объектов

5.3 Программная реализация алгоритма комплексной компенсации погрешностей ОЭС автоматизированного контроля геометрических параметров объектов

5.4 Методика оценки метрологических характеристик алгоритма комплексной

компенсации погрешностей ОЭС автоматизированного контроля геометрических параметров объектов

5.5 Метрологическая оценка комбинаций методов программной компенсации погрешностей ОЭС автоматизированного контроля геометрических параметров объектов

5.6 Анализ оценки неопределенности измерений

5.7 Выводы по главе 5

Заключение

Список литературы

Приложение А

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Компенсация погрешностей оптико-электронной системы автоматизированного контроля геометрических параметров объектов»

Введение

Современное промышленное производство характеризуется необходимостью выдерживания большого количества параметров изделий в заданных диапазонах. Одними их основных контролируемых параметров в машиностроительной и других отраслях являются - геометрические, такие как размеры элементов, их форма и взаимное расположение.

В производственных условиях традиционно реализуется методика последовательного определения геометрических параметров, которая осуществляется последовательным замером отдельных параметров с применением, в основном, контактных средств и требует значительных затрат времени. Процедура контроля в большинстве случаев не автоматизирована, что приводит к тому, что контроль становится выборочным и ведется статистическими методами, и не гарантирует отсутствие брака и перебраковки продукции.

Использование параллельных измерений для комплексной оценки качества изделий, дает возможность интенсифицировать процедуру выходного контроля. Существенное сокращение времени контроля позволяет не только осуществлять сплошной выходной контроль вместо выборочного, но и проводить оперативный контроль, управляя качеством продукции.

Среди средств, позволяющих комплексно оценить качество изделий, выделяются оптико-электронные системы (ОЭС) контроля на базе камер технического зрения (КТЗ). Для контроля 2Б геометрии, которая характерна для листовых изделий или осесимметричных деталей (основную информацию о геометрии которых получают в сечении), достаточно использование одноканальных пассивных ОЭС с фиксированным положением объекта контроля.

Сведения о геометрических параметрах изделий ОЭС получают по изображению изделия, степень геометрического подобия которого объекту контроля определяет достоверность процедуры контроля. Основными

источниками искажений изображения являются: погрешности определения положения объекта контроля в пространстве, аберрации оптической системы, шумы матрицы КТЗ, фоновая составляющая. Требуемая степень геометрического подобия в настоящее время достигается за счет применения аппаратных средств, что приводит к существенному удорожанию таких систем.

Разработка алгоритмов для комплексной программной компенсации погрешностей обеспечит наиболее полное использование возможностей аппаратной части ОЭС контроля и повышение точности процедуры контроля. При внедрении ОЭС контроля на базе КТЗ в производство повысится технологическая точность производства деталей, произойдет снижение процента брака.

Таким образом, существующая потребность в повышении точности оптико-электронных автоматизированных систем контроля геометрических параметров изделий по его изображению и возможность решения проблемы составляют в совокупности признаки актуальности темы диссертации.

Степень научной разработанности темы: Теория оптических искажений рассмотрена в работах: Волосова Д.С., Русинова М.М., Сокольского М.Н., Brown D.C., Ebner Н. Теория расчёта оптико-электронных средств контроля изложена в работах: Абдулова А. Н., Васильева JI.A., Гебеля И.Д., Зарезанкова Г.Х., Иванова Б.И., Маркова H.H., Мирошникова М.М. Вопросами теории расчёта и конструирования систем контроля геометрических параметров изделий посвящены труды: Сарвина A.A., Сысоева А.Д., Трутеня В.А., Хофмана Д. Вопросами калибровки камер технического зрения занимались Zhang Z., Gary Bradski и Adrian Kaehler, Hornberg А. и компания National Instruments.

Цель работы: Разработка алгоритмического и программного обеспечения для комплексной компенсации погрешностей оптико-электронной системы автоматизированного контроля геометрических параметров объектов проекционным методом с целью повышения точности контроля неподвижных и квазинеподвижных объектов.

Задачи исследования:

1. Провести анализ процесса получения информации в оптико-электронных системах.

2. Провести анализ погрешностей оптико-электронных систем контроля на базе камер технического зрения и методов их компенсации.

3. Разработка математической модели коррекции искажений оптического тракта ОЭС контроля геометрических параметров объектов.

4. Разработка метода калибровки камер технического зрения, входящих в состав ОЭС контроля геометрических параметров объектов.

5. Разработка алгоритма комплексной компенсации погрешностей ОЭС контроля геометрических параметров объектов с последующей реализацией в программной среде.

6. Провести оценку метрологических характеристик предложенного алгоритма комплексной компенсации погрешностей ОЭС контроля геометрических параметров объектов.

Научная новизна работы:

1. Предложен метод калибровки камер технического зрения для восстановления геометрического подобия изображения объекту.

2. Разработана математическая модель дискретизации пространства изображений для попиксельной коррекции искажений оптического тракта ОЭС контроля геометрических параметров объектов.

3. Разработан алгоритм комплексной компенсации погрешностей ОЭС контроля геометрических параметров объектов, обеспечивающий повышение точности измерений без изменения аппаратной части системы. Практическая ценность работы состоит в разработке алгоритмического и программного обеспечения комплексной компенсации погрешностей оптико-электронной системы автоматизированного контроля 2D геометрии; разработке программного обеспечения для калибровки камеры технического зрения на основе модели дискретизации пространства изображений для попиксельной коррекции искажений оптического тракта.

Методы исследований.

Для решения поставленных задач в диссертационной работе использованы методы анализа теории и практики применения методов контроля геометрических параметров объектов, методы теории измерений, современного компьютерного моделирования, методы специальной цифровой обработки изображений, методы математической статистики.

Для подтверждения эффективности и достоверности предложенных методов проводились экспериментальные исследования в лабораторных условиях с использованием специального оборудования. Экспериментальные данные обрабатывались с помощью методов математической статистики. ЗАЩИЩАЕМЫЕ НАУЧНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ

1. Метод калибровки оптико-электронной системы автоматизированного контроля, позволяющий реализовать программную обработку изображения объекта для корректировки искажений с целью обеспечения геометрического подобия изображения объекту контроля, обеспечивает повышение точности системы без изменения аппаратной части.

2. Повышение точности контроля геометрических параметров изделия по его изображению достигается за счет применения алгоритма комплексной компенсации погрешностей оптико-электронной системы автоматизированного контроля, включающего следующие этапы: вычитания фона, фильтрацию шумов матрицы камеры технического зрения, калибровку системы с использованием тест-объекта, пороговую бинаризацию изображения.

Обоснованность и достоверность выводов и рекомендаций.

Доказаны на основе объективности, воспроизводимости и точности результатов экспериментов, с близкой сходимостью с теоретическими исследованиями при контроле объектов.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 6 печатных работ, в том числе две в изданиях, входящих в список рекомендуемых ВАК Минобрнауки России. Получен патент на полезную модель № 115463 и свидетельство на программу для ЭВМ № 2014611890.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 5 глав и заключения, изложенных на 132 страницах машинописного текста. Содержит 73 рисунка , 22 таблицы. Библиографический список включает в себя 128 источников.

Во введении обоснована актуальность темы исследований, сформулированы общая цель и задачи исследовательской работы, научная новизна и практическая ценность работы, сформулированы положения, выносимые на защиту. Представлена краткая аннотация разделов диссертации.

В главе 1 представлен обзор существующих методов контроля геометрических параметров объектов, проведён их анализ и обозначены преимущества и недостатки существующих подходов к контролю объектов. Приведен обзор существующих оптических и оптико-электронных систем измерения геометрических размеров объектов, представлены основные характеристики компонентов оптико-электронных систем контроля и рассмотрены существующие методы компенсации погрешностей.

В главе 2 проведено теоретическое исследование с целью математического описания процессов передачи и получения информации в оптико-электронных системах; проанализированы математические методы обработки изображений.

В главе 3 описаны основные погрешности оптического тракта; рассмотрены существующие методы калибровки КТЗ; произведен анализ тест-объектов, применяемых для коррекции искажений; предложен метод калибровки системы с применением тест-объектов; произведен сравнительный анализ существующих и предложенного метода калибровки КТЗ.

В главе 4 рассмотрены основные помехи в оптико-электронной системе контроля, методы повышения точности измерений; предложены способы подавления фоновой составляющей и шума матрицы камеры технического зрения и предложен алгоритм комплексной компенсации погрешностей оптико-электронной системы контроля.

В главе 5 представлена схема экспериментальной установки; произведен

сравнительный анализ методов программной обработки изображения для разных аппаратных компонентов системы; выработаны рекомендации по использованию методов фильтрации шумов матрицы камеры технического зрения и подавления фоновой засветки для разных сочетаний аппаратных компонентов ОЭС контроля 2Б геометрии объектов; произведена оценка метрологический характеристик алгоритма комплексной компенсации погрешностей ОЭС контроля геометрических параметров.

В заключении сформулированы основные выводы и результаты диссертационной работы и проведенных исследований.

Глава 1. Неразрушающий контроль геометрических параметров объектов

1.1 Общие сведения

Изготовление изделий машиностроения связано с обработкой материалов по заданным размерам, форме и качеству поверхности. От точности измерений, выполняемых в процессе производства, зависят показатели производства и качество продукции. Важнейшую роль в обеспечении качества и конкурентоспособности продукции играет контроль геометрических параметров изделий, узлов машин и механизмов.

Среди многочисленных задач выделим контроль 2Т> геометрии изделий таких как: измерений линейных размеров (диаметры, длины, ширины и др.), отклонений размеров, угловые размеры, отклонения формы и взаимного расположения поверхностей деталей, резьб и осесимметричных деталей типа «тела вращения».

Качество изделий контролируется различными методами и средствами измерения геометрических величин [1,4,9,20,26,27,31,32,34,51,61-63, 75,93,115]. По принятой классификации контролируемы геометрические параметры можно классифицировать, как это показано на рисунке 1.1 [32, 84].

Линейные размеры

длины

толщины

глубины

г Угловые величины

углы

конусы

радиусы и диаметры

Параметры положения

параллельность

прямолинейность

перпендикулярность

Параметры формы

шероховатости

резьбы

зубчатые колеса

соосность

Рисунок 1.1 - Классификация геометрических параметров

Область измерений геометрических параметров характеризуется огромным числом измерительных задач, методов и объектов измерения. Для оценки качества изделия в целом, требуется произвести контроль совокупности геометрических параметров.

Контроль геометрии изделия в реальных производственных условиях осуществляется последовательным замером отдельных параметров с применением, в основном, контактных средств контроля [13,63,67].

Для комплексной оценки геометрии изделий применяется координатный метод. Координатные измерения - измерения геометрических параметров объектов (деталей) путем измерения координат отдельных точек поверхностей объекта, в принятой системе координат (прямоугольной декартовой, цилиндрической или сферической) и последующей математической обработки измеренных координат для определения размеров (рисунок 1.2) [50].

Расстояния между окружностями

Диаметр делительной окружности

Межосевое расстояние

X

Диаметр отверстия

Рисунок 1.2 — Примеры координатных измерений геометрических параметров

объектов

При координатных измерениях определяют значения координат отдельных точек (точек измерения) реальных поверхностей (или поверхности) измеряемого объекта. Измерения производят от единой базы - системы координат.

Получение числовой модели детали заключается в проведении с помощью компьютера и соответствующего программного обеспечения, расчетов, связанных с:

- определением геометрических параметров заменяющих поверхностей и линий номинальной (идеальной) формы, представляющих реальные поверхности и линии детали;

- определением геометрических параметров элементов, являющихся производными по отношению к исходным заменяющим элементам; их пересечений, проекций на заданную координатную плоскость, элементов симметрии, элементов, объединяющих множество исходных заменяющих элементов;

- определением расстояний и углов между элементами и определением отклонений размеров, формы и расположения поверхностей и линий, а также суммарных отклонений формы и расположения.

Важной тенденцией развития методов и средств измерения геометрических параметров является стремление к автоматизации и надежности процессов измерения, оперативности получения измерительной информации. Такими прогрессивными методами измерения 20 геометрии являются бесконтактные оптические методы измерений.

1.2 Оптические методы измерения геометрических параметров объектов

Оптические метод контроля основаны на использовании явлений отражения, поглощения, поляризации, интерференции и дифракции света проявляющихся в результате его взаимодействия с контролируемым объектом

при получении информации о состоянии объекта и его параметрах [3,40,62,76]. Основные методы оптического контроля представлены на рисунке 1.3 [85].

Рисунок 1.3 - Методы оптического контроля геометрических параметров

При изготовлении изделий в машиностроении применяются различные материалы, которые по разному взаимодействуют с оптическим излучением. Это взаимодействие определяется свойствами материалов, их геометрией, внешними условиями, а также параметрами оптического излучения. Данный метод применяют для измерения геометрических параметров изделий, контроля состояния поверхности и обнаружения поверхностных дефектов. Оптические методы имеют очень широкое применение благодаря большому разнообразию способов получения первичной информации. Возможность их применения для наружного контроля не зависимо от материала объекта, поэтому их применяют на различных стадиях изготовления деталей.

В настоящее время существует большое количество средств и методов измерений геометрических размеров на производствах. Остановимся на рассмотрении распространенных типов из них, наиболее полно решающих задачи контроля неподвижных и квазинеподвижных объектов.

1.2.1 Средства оптической (световой) микроскопии

Микроскопы предназначены для наблюдения близко расположенных предметов. Рабочие микроскопы, используемые в цехах, имеют увеличение порядка 40х, поле зрения около 5 мм. Их применяют при контроле поверхностей с покрытиями, окрашенных и полированных поверхностей. Микроскопы измерительные используются в машиностроении для точных измерений линейных размеров контролируемого объекта [15,31-33,67].

Формированию изображения в световом микроскопе сопутствуют, согласно теории Аббе, два эффекта, снижающих разрешающую способность: сначала дифракция света на микроскопических деталях объекта, затем, после прохождения дифрагированных лучей через линзу, их интерференция. Эти эффекты не позволяют изучать микрообъекты размером менее 10~6 м.

Чтобы изучать более малые микрообъекты применяют метод "тёмного поля" (рисунок 1.4). Его принцип состоит в том, что исследуемый прозрачный объект освещается косыми лучами, которые при отсутствии рассеяния или преломления не попадают в объектив микроскопа. Если же объект исследования содержит включения, также прозрачные, но с другим показателем преломления, то лучи, прошедшие через эти включения и изменившие своё направление, попадают в объектив и визуализируют их.

(а) при прямом и (б) косом освещении объекта: 1 - осветитель; 2 - зеркало; 3 -затемняющая пластина; 4 - объектив; 5 - изображение светлого дефекта на

тёмном поле

Рисунок 1.4 - Образование темнопольного изображения

5

5

До сих пор для контроля линейных размеров широко используются визуальный метод и универсальные микроскопы, не имеющие ни требуемой точности, ни необходимой производительности. При этом, как правило, отсутствует автоматизация процесса и документирование результатов измерений.

Визуальный метод может быть усовершенствован и условия наблюдений и измерений улучшены за счёт применения телевизионной и лазерной техники. При этом облегчается труд оператора, снижается его утомляемость, возможность появления промахов и грубых ошибок в измерениях, повышается производительность труда, что всегда важно при производственном контроле, однако точностные характеристики визуального метода остаются прежними. Телевизионные микроскопы для визуальных измерений и контроля фактически представляют собой простое сопряжение обычного оптического микроскопа с телевизионной установкой, где изображение рассматривается оператором не через окуляр, а на экране монитора [15,18,20].

В ряде случаев в производственном контроле использование таких микроскопов вместо оптических имеет преимущества, например при достаточно высокой общей освещённости производственного помещения. При этом утомляемость оператора при наблюдении и измерениях с использованием монитора значительно ниже, так как не требуется постоянная аккомодация зрения, могут быть подобраны оптимальные яркость и контраст изображения -за счёт специальной обработки видеосигнала (фильтрация постоянной составляющей, коррекция чёткости и т.д.).

С помощью микроскопов и устройств, построенных на из основе, решаются следующие задачи неразрушающего оптического контроля:

- измерение геометрических размеров и соблюдение формы малогабаритных изделий,

- обнаружение дефектов малых размеров (до долей микрометров) с высоким разрешением по их пространственному положению,

- контроль физико-механических свойств и состояния материалов (внутренних напряжений) по их оптическим характеристикам (по показателю преломления и изменению поляризации света),

- контроль внутреннего строения малогабаритных изделий или их частей, расположенных в прозрачном или полупрозрачном материале.

Но данные методы имеют недостатки в частности существенные ограничения размеров контролируемых объектов, что ограничивает область их применения.

1.2.2 Проекционные средства оптического контроля

Все более широкое распространение в оптическом неразрушающем контроле получают проекционные приборы, которые создают увеличенное изображение объекта контроля и эталонного образца. Их используют для контроля резьбовых деталей, зубчатых колес, турбинных лопаток и др [3,11,61,62,]. Существуют два вида проекции: в проходящих и в отраженных лучах (эпи- и диа-проекция). В качестве материалов экранов используются матовые стекла, лавсановые пленки.

Существует несколько оптических схем построения проекторов. На рисунке 1.5 приведена схема проектора подобного увеличения.

5

1 - источник света; 2 - конденсор; 3 - объект контроля; 4 - проекционный

объектив; 5 - экран. Рисунок 1.5 - Оптическая схема проектора подобного увеличения

Проекторы подобного увеличения наиболее распространены в оптическом контроле. Они используются для контроля готовых изделий и

изделий в процессе их изготовления. При этом контролируются геометрические размеры и качество обработки деталей. Контроль осуществляется путем совмещения изображения контролируемого объекта с нарисованным на экране изображением эталонного образца.

На рисунке 1.6 показан второй вариант схемы контроля геометрических параметров детали. Контролируемая деталь устанавливается на измерительной позиции так, чтобы ее ось симметрии совместилась с плоскостью наведения объектива. Световой поток через объектив проецирует теневое изображение детали плоскости. В этой плоскости размещены позиционно-чувствительные фотоприемники.

При подготовке схемы к работе выходные сигналы с фотоприемников приводятся в соответствие со значениями контролируемых размеров и затем по соотношению установленных и фактических сигналов принимаются решения о годности детали.

Рисунок 1.6 - Теневой способ контроля геометрических параметров детали

Измерительная информация по данной схеме передается уровнем освещенности на фотоприемниках. С изменением того или иного размера уменьшается или увеличивается площадь перекрытия соответствующих фотоприемников теневым изображением детали.

Погрешности контроля по данной схеме вызывают посторонние засветки, дифракцию, колебания светового потока, ошибки базирования [3,62].

5

Для обоих вариантов схем контроля детали вероятность пропуска брака или неверной забраковки не превышает 3-5%, как установлено из опыта их эксплуатации. Рассмотренные здесь схемы контроля предназначены для конкретной детали, но по такому же принципу строятся системы для любых других сочетаний линейных размеров, задаваемых в общей плоскости, перпендикулярной к оптической оси объектива.

1.2.3 Сканирующие средства контроля

На современных производствах для контроля размеров деталей типа «тела вращения» применяются стационарные измерительные системы сканирующего типа (рисунок 1.7) [6,42]. Деталь устанавливается в станцию и сканируется оптической системой. Сканирующая головка проектирует плоский, лазерный световой луч на поверхность объекта. Отражение от объекта захватывается камерой, результатом сканирования являются данные в виде «облака точек». «Облако точек» может состоять из нескольких тысяч точек и используется для контроля размеров. После, однотипные детали измеряются по одной программе с выводом протокола измерения.

Рисунок 1.7- Стационарные измерительные системы сканирующего типа

Существует возможность сочетать различные измерительные функции в зависимости от заданной программы измерений. Стационарные измерительные системы (с моторизованным перемещением по всем осям) для измерения шероховатости, волнистости и контура поверхности. Позволяют производить одновременное измерение шероховатости и контура поверхности сложной формы [42].

Подобные системы применяются для измерений линейных размеров, формы и взаимного расположения поверхностей деталей типа валов (например, клапанов, валов компрессоров, насосов, электродвигателей и т.д.), а также формы поверхностей вращения сложного профиля (коленчатые и распределительные валы и т.п.), область применения - цеха и измерительные лаборатории предприятий общего машиностроения, автомобильной, авиационной, энергетической и др. отраслей промышленности.

1.2.4 Оптические средства измерения 2Б геометрии объектов

За прошедшие годы заняли лидирующие позиции оптические методы измерений 2Б геометрии (рисунок 1.8). Подобные системы используются для контроля размеров заготовок произведенных методом штамповки, а также с помощью лазерной, плазменной или гидроабразивной резки [42].

Рисунок 1.8 - Установка контроля 2В геометрии листовых объектов

Оптическая система обработки изображения, на основе цифровой камеры с высокой разрешающей способностью, объединенной с телецентрическими линзами, производит съемку контролируемого объекта серией одиночных снимков. Контролируемое изделие помещается на плоский наклонный стол из стекла, который просвечивается изнутри. Отдельные изображения позволяют производить точное изображение фактических контуров с точностью до ±0,03 мм, в зависимости от размера заготовки. Измеренные контуры сравниваются с желаемыми контурами (изображение CAD), совмещая их методом наилучшего совмещения. Для применения установок контроля 2D геометрии листовых объектов не требуется специальных устройств кондиционирования воздуха и отсутствует необходимость в непрерывной очистке наклонного стола. Но при этом предъявляются специальные требования к фундаменту.

Рассмотренные выше средства контроля геометрических параметров объектов, имеют те или иные неточности и ограничения. Наиболее перспективными являются проекционные средства контроля, кроме того, данные средства контроля могут быть универсальными, если в качестве систем индикации использовать матричные структуры. Такие средства представляют собой оптико-электронные системы контроля пассивного типа. Главным достоинством последних является:

• гибкость т.е. способность перенастраивается на контроль различных изделий и параметров;

• бесконтактный и оперативный контроль детали без вмешательства в технологический процесс.

Относительная доля деталей, которые подвергаются исправлению, на предприятиях различных отраслей может достигать 25%. При внедрении оптико-электронных систем контроля в производство повышается технологическая точность производства основных базовых деталей, исключается брак и соответственно повторный технологический цикл по исправлению брака.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Абакумов, Игорь Игоревич, 2014 год

Список литературы

1. Апенко М.И., Араев И.П., Афанасьев В.А. и др. Оптические приборы в машиностроении. Справочник / под ред. Заказнова Н.П., - М.: Машиностроение, 1974. - 238 с.

2. Бард И. Нелинейное оценивание параметров.- М.: Статистика, 1979 г. -349 с.

3. Бегунов Б.И., Заказнов Н.П., Кирюшин С.И., Кузичев В.И. Теория оптических систем М.: Машиностроение, 1973.- 488 с.

4. Белкин И.М. Средства линейно-угловых измерений.: Справ., - М.: Машиностроение, 1986. - 368 с.

5. Борн М., Вольф Э. Основы оптики, пер. с англ., 2 изд., М., 1973. - 713 с.

6. Бражкин Б.С., Исаев Н.И., Кудинов A.A., Миротворский B.C. Координатно-измерительные машины для контроля тел вращения, М, 2012, - 207 с.

7. Бронштейн H.H., Семендяев К.А. Справочник по математике.- М.: Наука, 1966.- 720 с.

8. Бусленко Н.П., Шрейдер Ю.А. Метод статистических испытаний. - М.: Фшматгиз, 1961.- 226 с.

9. Васильева И.И. Механические и оптико-механические приборы для линейных измерений - JI., СЗПИ, 1978, - 80 с.

Ю.Васильев К.К., Крашенинников В.Р. Методы фильтрации многомерных случайных полей. - Саратов: Сарат. гос. ун-т, 1990. - 124 с.

11.Васильев JI.A. Теневые методы, Изд. «Наука». М., 1968 г. - 400 с.

12.Волосов Д. С. «Фотографическая оптика», М.,Искусство, 1978г. - 543 с.

13.Гапшис В.А. и др. Координатные измерительные машины и их применение. М. Машиностроение, 1988, - 328 с.

14.Горбачёв A.A., Коротаев В.В., Ярышев С.Н. «Твердотельные матричные фотопреобразователи и камеры на их основе» СПб.: НИУ ИТМО 2013г. -98с.

15.Ж.Госсорг. Инфракрасная термография. Основы, техника, применение: Пер. с франц. - М. Мир, 2005. - 416 с.

16.Гурьев A.M., Марков В.А. Контроль ка-чества отливок в машиностроении: Учебное пособие /Алт. Гос. Тех. ун-т им. И.И. Ползунова. - Барнаул: Изд-во АлтГТУ, 2002. -279 с.

17.Гуторов М.М. Основы светотехники и источники света. М. Энергоатомиздат, 1983 -384 с.

18.Давыдов П. С. Техническая диагностика радиоэлектронных устройств и систем. - М.: Радио и связь, 2000. - 256 с.

19.Даджион Д., Мерсеро Р. Цифровая обработка многомерных сигналов. -М.: Мир, 1988.-488 с.

20.Ермолов И.Н., Останин Ю.Я. Методы и средства неразрушающего контроля качества: Учеб. пособие для инженерно-техн. спец. вузов.- М.: Высшая школа, 2002. - 368 с.

21.Н.П.Заказнов, С.И.Кирюшин, В.И.Кузичев Теория оптических систем : Учебник для студентов приборостроительных специальностей вузов: М.: Машиностроение. 3-е изд.: 1992. - 448 с.

22.3емельман М. А., Миф Н. П. Планирование технических измерении и оценка их погрешностей. — М.: Изд-во стандартов, 1979. - 80 с.

23.Ишанин Г.Г. Источники излучения : учеб. пособие / Г.Г. Ишанин, В.В. Козлов. - СПб: СПбГУ ИТМО, 2004. - 395 с.

24.Ишанин Г.Г., Мальцева Н.К.Приемники оптического излучения на внешнем фотоэффекте. Учебно-методическое пособие. - СПб: НИУ ИТМО, 2013.- 103с.

25.Камынин С.С. Работы по машинному видению. - М.: ИПМ им. М.В. Келдыша АН СССР, 1988. - 222 с.

26.Каневский, И.Н. Неразрушающие методы контроля: учеб.пособие / И.Н. Каневский, E.H. Сальникова. - Владивосток: Изд-во ДВГТУ, 2007. — 243 с.

27.Капичин И.И. Оптико-электронные углоизмерительные системы. - Киев: Техника, 1986. - 144 с.

28.Карякин Н. А. Световые приборы прожекторного и проекторного типов, М.: 1966.-412 с.

29.Катыс Г.П. Восприятие и анализ оптической информации оптической системой. - М:, Машиностроение, 1986.- 416 с.

30.Кизель В. А., Отражение света, М.: «Наука», Главная редакция физико-математической литературы, 1973. - 352 с.

31.Машиностроение. Энциклопедия. Т. III-7. Измерение, контроль, испытание и диагностика /Под ред. В.В.Клюева. М.: Машиностроение, 1996.-658 с.

32.Неразрушающий контроль и диагностика: справочник/ Клюев В.В.[и др ]. М.: Машиностроение, 2005. - 657 с.

33.Технические средства диагностирования: Справочник / Под общ. ред. В.В.Клюева. - М.: Машиностроение, 2005. - 672 с.

34.Приборы для неразрушающего контроля материалов и изделий. -Справочник. В 2-х кн./ Под ред. В.В.Клюева - М.: Машиностроение, 2006.

35.Кнорринг Г.М. Осветительные установки: Издательство: JL: Энергоиздат. Ленингр. отд-ние, 1981. - 288 с.

36.Козлов М.Г., Томский К.А. Светотехнические измерения/«Петербургский ин-т печати», 2004. - 320 с.

37.Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров.- М.: Наука, 1988. - 215 с.

38.Корн Г., Корн Т. Справочник по математике.- М.: Наука, 1973. - 832 с.

39.Королев Ф. А. «Теоретическая оптика», М., «Высшая школа», 1996 г. -556 с.

40.Креопалова Г.В., Лазарева Н.Л., Пуряев Д.Т. Оптические измерения: учебник для вузов по специальностям "оптико-электронные приборы" и "технологии оптического приборостроения". М.: Машиностроение, 1987. - 264с.

41.Криксунов JI.3. "Справочник по основам инфракрасной техники", Сов. Радио, 1978.- 396 с.

42.Ральф Кристоф, Ханс Нейман. Мультисенсорные координатные измерения, Die Bibliothek der Technik, 2004. - 312 с.

43.Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. Кн.2. -М.: Сов. радио, 1975. - 391 с.

44.Джост Дж. Маркези «Техника профессионального освещения» VERLAG PHOTOGRAPHIE Третье дополненное издание 1996г. - 210 с.

45.Марр Д. Зрение: информационный подход к изучению представления и обработки зрительных образов. -М.: Радио и связь, 1987 г. - 400 с.

46.Миф Н. П. Модели и оценка погрешности измерений.—М.: Изд-во стандартов, 1976. - 144 с.

47.Мишкинд С.И. Системы технического зрения для автоматизации машиностроительного производства // Технология машиностроительного производствам.: НИИмаш,1982. - 88 с.

48.Мошкин В.И. Техническое зрение роботов. М.: Машиностроение, 1990.272 с.

49.Николаенок М.М. , Кустова Р.И. Электрическое освещение: учебное пособие. - Минск, 2005. - 144 с.

50.Палей М.А. Координатные измерения размерных и геометрических параметров. Основные положения. Терминология. РД2 БВ00-9-1990, М, 1990.-241 с.

51.Оптико-электронные приборы в контрольно-измерительной технике/ под. ред. Панкова Э.Д., Порфирьева Л.Ф., Труды ЛИТМО, -JL ,1979 г. - 95 с.

52.Справочник конструктора оптико-механических приборов/ Панов В.А., Кругер М.Я.; под редакцией В.А Панова. Изд. 3-е, JL, «Машиностроение», 1980. — 742 с.

53.Системы технического зрения (принципиальные основы, аппаратурное и математическое обеспечение)/А.Н. Писаревский, А.Ф. Чернявский, Г.К.

Афанасьев и др.; Под общ. ред. А.Н. Писаревского, А.Ф. Чернявского. -JL: Машиностроение. Ленингр. отделение, 1988. - 424 с.

54.Прэтт У. Цифровая обработка изображений (в 2-х книгах) М.: Мир, 1982. -479 с.

55.Рао С.Р. Линейные статистические методы и их применения.- М.: Наука, 1968.-548 с.

56.Родионов С.А. Автоматизация проектирования оптических систем. -Л.: Машиностроение, 1982. - 270 с.

57.Розенфельд А. Распознавание и обработка изображений. - М.: Мир, 1987. -274 с

58.Э. Розеншер, Б. Винтер «Оптоэлектроника»: Техносфера, 2004 г. - 588с.

59.Румшиский Л.З. Математическая обработка результатов эксперимента. -М.: Наука, 1971.- 192 с.

60.Русинов М. М. Композиция оптических систем. Л.: Машиностроение, 1989 г.-383 с.

61.Сарвин A.A. Системы бесконтактных измерений геометрических параметров. - Л.: Изд. ЛГУ, 1983. - 144 с.

62.0птические методы бесконтактных измерений линейных перемещений: монография/ сост. Сарвин A.A., Кульчицкий A.A., Наумова А.К., - СПб.: Изд-во СЗТУ, 2011 г. - 195 с.

63.Секацкий, В. С., Мерзликина Н.В. Методы и средства измерений и контроля: Учебное пособие/ В. С. Секацкий, Н.В. Мерзликина. Красноярск: ИПЦ СФУ, 2007. - 284 с.

64.Сивухин Д. В. Общий курс физики. Оптика. М.: Наука, 1985. - 280 с.

65.Сойфер В.А. «Компьютерная обработка изображения», изд. 2-е, испр., М.: Физматлит, 2003 г. - 784 с.

66.Система технического зрения. Справочник /В.И.Сыряпкин, В.С.Титов, Ю.Г.Якушенков и др. Под общей ред. В.И.Сырямкин, В.С.Титова. Томск: МГП «Алеко», 1992. - 317 с.

67.Неразрушающий контроль. В 5-и кн. Под редакцией В.В.Сухорукова. М.: Высшая школа, 1991-1995 гг.

68.Трембач В. В. Световые приборы, 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Высш. шк., 1990 г. —463 с.

69.Турыгин И.А. Прикладная оптика. - М.: Машиностроение, ч. 1, 1965 г. -362 е.; ч. II, 1966 г.-431 с.

70.Форсайт Д., Понс Ж. «Компьютерное зрение. Современный подход», Изд. Дом «Вильяме», 2004г. - 928 с

71.Фурман Я. А., Юрьев А. Н. , Яншин В. В. Цифровые методы обработки и распознавания бинарных изображений. - Красноярск: Изд-во Краснояр. ун-та, 1992. - 248 с.

72.Хорн Б.К.П. Зрение роботов. -М.: Мир, 1989. - 487 с.

73.Хуанг Т. Обработка изображений и цифровая фильтрация: под редакцией. М.: Мир 1979.-318 с.

74.Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений /Под ред. Т.С. Хуанга. - М.: Радио и связь, 1984. - 224 с.

75.Технический контроль в машиностроении: Справочник проектировщика / Под общ. ред. В.Н. Чупырина, В.Н. Никифорова,-М.: Машиностроение, 1987.512 с.

76.Чуриловский В. Н. Теория оптических приборов. JL, 1966. - 563 с.

77.Проектирование оптических систем. Пер. с англ./Под ред. Р.Шенона, Дж.Байанта. М.:Мир, 1983.

78.Шкритек П. Способы снижения шумов и помех // Справочное руководство по звуковой схемотехнике = Handbuch der AudioSchaltungstechnik. — М.: Мир, 1991. — 446 с.

79.Шовенгердт Р. А. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений / Пер. с англ. А. В. Кирюшина, А. И. Демьяникова. М.: Техносфера, 2010. - 560 с.

80.Шрёдер, Г. Техническая оптика / Г. Шрёдер, X. Трайбер. - М.: Техносфера, 2006. - 424 с.

81.М.И. Эпштейн. Измерения оптического излучения в электронике. "Энергия", 1975г.-254 с.

82.Яне Б. «Цифровая обработка изображений», Техносфера, 2007 г. - 584 с.

83.Ярославский JI. П. Введение в цифровую обработку изображений.— М.: Сов. радио, 1979. - 312 с.

84.ГОСТ 18353-79 Контроль неразрушающий. Классификация видов и методов Введ. 1980-01-07. М.: Изд-во стандартов, 1980. - 12 с.

85.ГОСТ 23479-79 Контроль неразрушающий. Методы оптического вида. Общие требования. Введ. 1980-01-01. М.: Изд-во стандартов, 1980. -13 с.

86.РМГ 64-2003 Методы и способы повышения точности измерений Дата введения - 2005-01-01 Москва ИПК Издательство стандартов, 2004. - 13 с.

87.МИ 2174-91 ГСИ. Аттестация алгоритмов и программ обработки данных при измерениях. Основные положения. Введ. 01 января 1992. С.Петербург, ВНИИМ, 1993. - 19 с.

88.Комиссаров, Д.В. Методика калибровки цифровых неметрических камер для наземных лазерных сканеров /Д.В. Комиссаров, A.B. Комиссаров, [Электронный ресурс]: 2006. - http://www.geoprofi.ru/default.

89.Абакумов И.И. Методика обнаружения пороков стекла с применением камеры технического зрения [Текст] / И.И. Абакумов, В.В. Булатов,

A.A. Кульчицкий // Научно-технические ведомости СПбГПУ №4. - СПб: СПбГПУ, 2011 - С.163-168.

90.Абакумов И.И. Автоматизированное детектирование пороков листового стекла на основе технологии технического зрения [Текст] / И.И. Абакумов, В.В. Булатов, A.A. Кульчицкий, В.А. Шабанов //Вестник Иркутского государственного технического университета, №2. - Иркутск: ИрГТУ, 2012 - С.21-26.

91.Абакумов И.И. Применение светофильтров при контроле пороков стекла с использованием системы технического зрения [Текст] / И.И. Абакумов,

B.В. Булатов // Труды XI Международной научно-практической

конференции молодых ученых, студентов и аспирантов «Анализ и прогнозирование систем управления» 1ч.- СПб.: СЗТУ, 2010. - С.7-10.

92.Абакумов И.И. Методика и система распознавания пороков листового стекла с применением камеры технического зрения [Текст] / И.И. Абакумов, В.В.Булатов // Материалы V Всероссийского форума студентов, аспирантов и молодых ученых. «Наука и инновации в технических университетах ». - СПб: СПбГПУ, 2011 - С.5-6.

93.Абакумов И.И. Обзор методов контроля микрогеометрии поверхностей трения ответственных деталей судовых машин [Текст] / И.И.Абакумов, А.К. Наумова, В. А. Шабанов // Издательство Государственного университета морского и речного флота имени С.О. Макарова; труды V Международного симпозиума по транспортной триботехнике «Транстрибо-2013», 2014 - С.251-257.

94.Абакумов И.И. Алгоритмический способ компенсации погрешностей автоматизированной оптико-электронной системы контроля геометрических параметров объектов [Текст] / И.И. Абакумов, A.A. Кульчицкий // Сборник трудов II Международной научно-практической конференции «Инновационные системы планирования и управления на транспорте и в машиностроении» Том И, 2014 - С.104-108.

95.Абрамов В.В., Киричук B.C. и др. Реконструкция трехмерных поверхностей по двум проекциям при отслеживании камерой заданной точки сцены.//Автометрия, 1998, №5, с.З.

96.Астратов О. С, Чернышева Н. В. Компенсация фона при выделении подвижных объектов // Телевидение: передача и обработка изображений. Материалы международной конференции. Санкт-Петербург, 21-22 мая 2002 г.

97.Кен Гендри Системы шумоподавления // Звукорежиссёр : журнал. — 2004. —№6,7,8.

98.Грузман И.С. Двухэтапная фильтрация бинарных изображений //Автометрия, 1999, №3.

99.Грузман И.С., Микерин В.И., Спектор A.A. Двухэтапная фильтрация изображений на основе использования ограниченных данных //Радиотехника и электроника, 1995, №5.

100. Грузман И.С., Спектор A.A. Применение свойства условной независимости для симметричного сглаживания марковских процессов //Радиотехника и электроника, 1997, №5.

101. Дарья Калинкина, Дмитрий Ватолин Проблема подавления шума на изображениях и видео и различные подходы к ее решению // Компьютерная графика и мультимедиа : журнал. — 2005. — № 3.

102. Киричук B.C., Перетягин Г.И. Об установлении сходства фрагментов с эталоном//Автометрия. 1986.№4.с.83.

103. Крутик М.И., Майоров В.П. "Люмены, канделы, ватты и фотоны. Различные единицы - различные результаты измерения чувствительности телевизионных камер на основе ЭОП и ПЗС", "Специальная техника" №5, 2002.

104. Курков В.М. Методы учета систематических искажения аэроснимка. Самокалибровка "Известия вузов "Геодезия и аэрофотосъемка".-1980.-1Ч6. с.75-79

105. Алексей Лукин Подавление широкополосного шума: история и новые разработки. // Звукорежиссёр : журнал. — 2008. — № 10.

106. Лукьяница A.A. Цифровая обработка видеоизображений / A.A. Лукьяница, А.Г. Шишкин // Методы вычитания фона. - М., 2009. - С. 25 -36.

107. Неизвестный С.И., Никулин О.Ю. "Приборы с зарядовой связью -основа современной телевизионной техники. Основные характеристики ПЗС", "Специальная техника", № 5, 1999 г.

108. Спектор A.A. Рекуррентная фильтрация гауссовских дискретных полей, наблюдаемых в гауссовских шумах //Радиотехника и электроника, 1994, №7.

109. Михаил Чернецкий Системы шумоподавления // Звукорежиссёр : журнал. — 2001. — № 9.

110. Алгоритм вычитания фона, основанный на поблочных классификаторах. Материалы XXI международной конференции по компьютерной графике и мультимедии. 26-30 сентября 2011 г. / Е. Шальнов, В. Кононов, В. Конушин ; М., 2011. С. 278.

111. Патент РФ 2011141391/28, 12.10.2011 Булатов В.В., Абакумов И.И., Кульчицкий А.А., Шабанов В.А., Наумова А.К. Устройство автоматизированного детектирования пороков стекла// Патент РФ №115463.2011 Бюл. №12.

112. Learning OpenCV Gary Bradski and Adrian Kaehler, Published by O'Reilly Media, Inc., 2008 - 556 p.

113. Davies E. R. Machine Vision : Theory, Algorithms, Practicalities. Academic Press, 2004. - 958 p.

114. Jahne B. Digital Image Processing: Concepts, Algorithms, and Scientific Applications.- Berlin: Springer-Verlag, 1993.

115. Optical measurement: techniques and application/ Franz Mayinger (editor), Springer-Verlag, Berlin, 1994. - 464 p.

116. Milan Sonka, Vaclav Hlavac, Roger Boyle «Image Processing, Analysis, and Machine Vision»THOMSON 2008. - 866 p.

117. Zhang, Z. A Flexible New Technique for Camera Calibration. Technical Report MSRTR- 98-71, Microsoft Research, December 1998. Available together with the software at http://research.microsoft.com/zhang/Calib/

118. Bookstein, F. L. (1989). Principal Warps: Thin-platessplines and decomposition of deformations, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol 11(6), pp. 567-585.

119. Brown D. C. The Bandle adjustment - Progress and Prospects. ISP Symposium Commission 3. Helsinki, 1976 - 33 p.

120. Ebner H. Self calibrating block adjustment. ISP Symposium Commission 3. Helsinki, 1976. - 17 p.

121. Faugeras O. Three Dimensional Computer Vision.- MIT Press, 1993.

122. Hu X., Ahuja N. Motion and Structure Estimation Using Long Sequence motion models.// Image and Vision Computing. -1993. -V.ll. -№9. -P.549 -569.

123. Keys R.G. Cubic convolution interpolation for Digital Image Processing.- IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Processing, 1981, vol.ASSP-29, p.1153-1160.

124. Maybank S., Faugeras O. A. Theory of Self-calibration of a Moving Camera.// International Journal of Computer Vision. -1992. -V.8. -№2. -P.123 -151.

125. Mostafavi H., Smith F.W. Image correlation with geometric distorsion.-IEEE Transactions, 1978, v.AES-14,p.487-500.

126. Parker A.J., Kenyon R., Troxel D.E. Comparison of interpolating methods for Image Resampling.- IEEE Trans. Medical Imaging, 1983, vol.MI-2, No.l, p.31-39.

127. Popov S.A., Kirichuk V.S. Algorithm of Estimation of the Geometric Parameters of the System of Two Projection Cameras by the Method of the Least Squares (MLS). //Pattern Recognition and Image Analysis, -1999, -N2, -p.304.

128. Seitz, S.M., and Dyer, C. R. (1996). View Morphing, Proc. SIGRAPH 96, in Computer Graphics, pp. 21-30.