Оптико-электронная система детектирования пороков листового стекла на основе технологии технического зрения тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.13, кандидат наук Булатов, Виталий Владимирович

• Булатов, Виталий Владимирович
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Булатов, Виталий Владимирович

Оглавление

Введение

1 Контроль пороков листового стекла

1.1 Пороки листового стекла. Классификация

1.2 Требования, предъявляемые к качеству стекла

1.3 Методы контроля пороков листового стекла

1А Средства контроля на основе систем технического зрения

Выводы по главе 1

2 Математическое описание пороков листового стекла

2.1 Моделирование получения информации в оптико-электронных системах

2.2 Общие требования к системе освещения. Выбор оптической схемы устройства контроля дефектов стекла

2.3 Моделирование пороков листового стекла

2.4 Признаки пороков листового стекла

2.5 Модель изображения

2.5.1 Понятие модели изображения.

Классификация моделей изображения

2.5.2 Определение связности объектов на модели

изображения с дефектами

2.5.3 Выделение линейных и эллипсовидных объектов на изображении на основе расчета коэффициента корреляции

Выводы по главе 2

3 Экспериментальная установка детектирования пороков листового

стекла

3.1 Описание устройства автоматизированного детектирования пороков листового стекла (АДПС)

3.2 Система освещения рабочей зоны контроля устройства АДПС

3.3 Алгоритм работы системы АДПС

Выводы по главе 3

4 Алгоритмы и программное обеспечение для детектирования

пороков листового стекла

4.1 Синхронная модель детектирования пороков листового стекла

4.2 Фильтрация изображения с целью поиска пороков листового стекла

4.2.1 Математические основы фильтрации изображений

4.2.2 Выбор наборов фильтров для обработки изображения

с дефектами

4.2.3 Сравнение действий фильтров на модели изображения с пороками листового стекла в среде N1 Vision Builder

4.2.4 Особенности фильтрации царапин на стеклопакетах

4.2.5 Фильтрация объектов на монохромном изображении,

не являющихся пороками стекла

4.2.6 Исследования по определению эффективности применения нелинейных фильтров с целью детектирования объектов контроля

4.3 Алгоритм классификации пороков

4.4 Алгоритм определения линейных размеров и подсчёта основных пороков стекла и изделий из стекол (стеклопакетов)

4.5 Реализация алгоритма распознавания пороков стекла на базе программы

N1 Vision Builder для дефектов царапина, пузырь и камень

4.6 Программа детектирования дефектов листового стекла

Выводы по главе 4

5 Оценка метрологических свойств системы АДПС

5.1 Источники погрешностей системы контроля пороков листового

стекла

5.2 Калибровка устройства автоматизированного детектирования пороков стекла

5.3 Определение яркостного перепада основных дефектов листового

стекла

5.4 Оценка эффективности работы системы АДПС

Выводы по главе 5

Заключение

Список литературы

Приложение А - Акт внедрения результатов научно-исследовательских, опытно-конструкторских и технологических работ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оптико-электронная система детектирования пороков листового стекла на основе технологии технического зрения»

Введение

Огромная конкуренция заставляет предприятия, производящие стекло и изделия из стекол (стеклопакеты), обращать самое пристальное внимание на качество изготавливаемой продукции.

В Российской Федерации существует более десятка предприятий-изготовителей стекол (ОАО «Борский стекольный завод», ОАО «Салаватстекло», ОАО «Российская стекольная компания» и др.). Вопросам качества уделяется большое внимание и на предприятиях, использующих стекольную продукцию в своих изделиях (ОАО «ПФ «КМТ»). Здесь осуществляется входной контроль продукции, а также приемно-сдаточные испытания изделий.

С 2000 года общий объем выпуска листового стекла в России увеличен в два с половиной раза: в 2000 г. было произведено 80 млн. м2, а в 2010-2011 гг. около

л

200 млн. м [101]. Основными потребителями стекла в России являются такие отрасли, как строительство, автомобилестроение и машиностроение. В 2011 году объём внутреннего производства пластиковых окон составил 20,2 млн. кв. метров, что на 26% выше уровня 2010 года. За 2010-2012 наметился рост объемов производства в вагоностроении: производство трамвайных вагонов - 8%, производство вагонов метро на 21% [100]. Это говорит о необходимости обеспечения конкурентоспособности выпускаемых изделий и ставит проблему организации контроля в ряд наиболее актуальных.

По мере повышения требований к качеству выпускаемой продукции в отраслях народного хозяйства быстро растут требования к контролю качества стекол и стеклопакетов.

Исследовательские работы в этой области [48,50,54,56] посвящены изучению методов контроля светопропускания стекла и оконных блоков, созданию системы статической оценки внутренних напряжений, а также общим вопросам системы качества безопасного стекла. Однако до сих пор отсутствуют исследования в области автоматизированного контроля пороков стекла и изделий

из стекол. Единственной отечественной работой, посвященной автоматизации визуального контроля стекла, является диссертация [49]. Её автор уделяет большее внимание конструкции установки контроля, но не рассматривает вопрос классификации дефектов, измерения их линейных размеров и создания программных алгоритмов.

На сегодняшний день промышленно выпускаемых отечественных установок контроля дефектов не существует, а зарубежные чрезвычайно дороги: их стоимость приближается к нескольким сотням тысяч долларов США. Это приводит к тому, что на большинстве российских предприятий неавтоматизированный контроль является единственным способом оценки качества изделий. Использование такого метода приводит к браку, порядка 24 % [62] выпускаемой продукции. Более 75% [62] изделий бракуется по порокам стекла.

Визуальный контроль обладает рядом существенных недостатков. Основным недостатком является человеческий фактор. Его следствием часто является субъективность и низкая достоверность. При таком способе контроля оценка является качественной («в работу» или «брак»). К существенным недостаткам данного метода контроля можно отнести длительность процесса. Кроме того, контроль сложных изделий с применением простейших оптических приборов (луп, микроскопов), по словам работников бюро технического контроля (БТК), очень сильно напрягает зрение и приводит к быстрому утомлению, что, безусловно, представляет опасность для здоровья.

Рассмотрим более подробно сущность человеческого фактора применительно к визуальному контролю изделий из стекла.

Значимым является то, что контролируемый объект должен быть размещен в центральной зоне поля зрения или в зоне ясного видения, в пределах которой контролер при неподвижном глазе может опознавать наличие порока контролируемого объекта, но не различать их мелких деталей, т. е. фактически только определять их присутствие на объекте контроля.

Во-вторых, видимость объекта контроля (степень различимости пороков стекла при их наблюдении) зависит от продолжительности просматривания, от контраста, яркости, цвета, угловых размеров объекта, резкости контуров и условий освещённости. Каждое свойство имеет абсолютный порог видимости, ниже которого дефект не может быть виден, сколь бы благоприятными ни были условия наблюдения с точки зрения других факторов. Человеческий глаз при слишком малой яркости или очень малом контрасте не может различить объект контроля, даже при продолжительном рассматривании.

Также следует помнить, что минимальная величина яркостного контраста, при которой контролёр способен различать пороки стекла, для человека составляет 0,01-0,02 (1-2%) при оптимальных условиях осмотра предмета с угловыми размерами не менее 0,5°.

В реальных производственных условиях контроля стекла и изделий из стекол пороговое значение чувствительности выше и составляет около 0,05 (5%), что объясняется малой яркостью дефектов, их небольшими угловыми размерами и другими факторами.

Таким образом, некоторые, даже крупные пороки стекла, не могут быть обнаружены глазом из-за малого контраста на поверхности детали.

В-третьих, существенное влияние на детектирование пороков стекла человеком оказывает разрешающая способность глаза и острота зрения, которые непосредственно зависят от освещённости контролируемого объекта, продолжительности осмотра, спектрального состава света и также определяются структурой сетчатки и дифракцией света в глазных средах, что в общем случае индивидуально для каждого контролера.

Следует отметить, что человеческий глаз, как и любая реагирующая система, обладает инерцией. Время, необходимое для возникновения зрительного ощущения, зависит от длины волны, яркости объекта и составляет 0,025-0,1 с. [14].

Скорость луча зрения, скользящего по объекту контроля, достигает 300-400 мм/с. Некоторые царапины и пузыри на стекле длиной 2-5 мм при такой скорости

осмотра могут быть не обнаружены, т.к. продолжительность их осмотра мала (0,005-0,01 с) и зрительное ощущение контролера не успевает сформироваться [14].

Именно человеческий фактор является основной проблемой оценки качества прозрачных сред. Следует отметить, что осмотр изделий производится путём выборочного контроля, что не служит гарантией качества всей партии.

Автоматизация визуального контроля прозрачных сред позволит исключить глаз человека, как оптический прибор, из процесса контроля, тем самым уменьшив вероятность ошибок, повысить точность определения качественных характеристик стекла, ускорить процесс контроля.

Кроме того, автоматизация визуального контроля даст возможность оценивать параметры каждого изготавливаемого объекта, что повысит качество выпускаемой продукции в целом.

Таким образом, задача автоматизированного процесса контроля качества стекла, несомненно, является значимой для современной российской промышленности.

Цель работы: разработка системы детектирования пороков листового стекла, основанной на использовании технического зрения и позволяющая автоматизировать процесс контроля качества стекла и изделий из стекол (стеклопакетов) и обеспечить их распознавание с высоким коэффициентом выделения дефекта, для проведения мероприятий по приемочному неразрушающему контролю изделий.

Задачи исследования:

1. Разработка математических моделей основных пороков для их идентификации при контроле стекол и изделий из стекла (стеклопакетов) в зависимости от природы происхождения.

2. Разработка алгоритмов обнаружения и распознавания основных пороков стекла и изделий из стекла (стеклопакетов), на основе которых возможно четкое выделение дефекта стекла по определенным признакам.

3. Компьютерное моделирование процессов технической диагностики основных пороков стекла на основе программного обеспечения в программных средах N1 Vision Builder и Labview.

4. Разработка оптико-электронной установки для исследования основных пороков листового стекла и проверка предложенных алгоритмов.

5. Оценка коэффициента выделения дефекта автоматизированной системой контроля пороков листового стекла.

Научная новизна работы:

1. Предложены математические модели пороков (царапина, пузырь и камень), на основе которых разработаны алгоритмы выявления пороков, учитывающие геометрические свойства каждого дефекта.

2. Разработана методика классификации пороков стекла, основанная на комплексном применении набора признаков включающих в себя сравнение с эталоном, фильтрацию изображения и управление освещением.

3. Выявлена зависимость применения нелинейных фильтров для обработки изображения на процесс распознавания и классификацию дефектов листового стекла.

4. Предложен алгоритм контроля дефектов, учитывающий классификацию пороков и определение их размеров с точностью, необходимой по требованиям стандартов, реализованный на экспериментальной оптико-электронной установке автоматизированного детектирования пороков стекла (АДПС).

5. Произведена оценка влияния интенсивности освещения и способа подсветки рабочей зоны на коэффициент выделения дефектов листового стекла.

Практическая значимость работы состоит в разработке автоматизированного способа контроля основных пороков стекла с использованием экспериментальной оптической системы; в получении формализованного способа отбраковки стекла в производстве. Разработанное математическое и алгоритмическое обеспечение исследовано и проверено на экспериментальной оптико-электронной установке АДПС на кафедре

автоматизации технологических процессов и производств (АТПП) Национального минерально-сырьевого университета «Горный».

В частности, практическим результатом диссертации является разработка «Устройства автоматизированного детектирования пороков стекла», что подтверждается патентом на полезную модель №115463 и программы распознавания дефектов листового стекла, что подтверждается свидетельством №2012617219.

Полученные результаты могут быть использованы на предприятиях стекольной промышленности, а также на предприятиях применяющих листовое стекло в своих изделиях.

Результаты исследования рекомендуются к применению в учебном процессе кафедры АТПП Национального минерально-сырьевого университета «Горный» в дисциплинах «Основы систем технического зрения», «Технические измерения и приборы», «Диагностика и надежность автоматизированных систем» и «Методы и алгоритмы обработки сигналов и изображений».

Методы исследования. Для решения поставленных задач в диссертационной работе использованы методы современного компьютерного моделирования, методы цифровой обработки изображений.

Для подтверждения эффективности и достоверности предложенных методов проводились экспериментальные исследования в лабораторных условиях с использованием специального оборудования. Исследование путей улучшения метрологических показателей контрольных образцов проводилось эмпирическим методом и интерпретацией статистических данных.

Положения, выносимые на защиту:

1. Возможность применения синхронной модели позволяет детектировать пороки листового стекла различной формы и природы происхождения с использованием программы классификации по разработанным признакам на базе технологии технического зрения.

2. Выделение яркостных перепадов между дефектом и фоном должно осуществляться путем выбора параметров масок-фильтров и является дополнительным признаком при классификации пороков.

3. С целью получения достоверных результатов для детектирования пороков листового стекла следует использовать рассеянную систему освещения подсветки рабочей зоны и алгоритм поиска дефектов на основе разработанного классификатора.

Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций, содержащихся в диссертации, подтверждается корректным применением в исследованиях теоретических положений фундаментальных наук, непротиворечивостью экспериментальных данных, полученных при физическом исследовании образцов контроля, теоретическим положениям.

Апробация работы. Результаты, полученные в диссертационной работе, внедрены на ОАО «Производственная фирма «КМТ» - Ломоносовский опытный завод». Основные положения диссертационной работы и результаты исследований докладывались автором на XI Международной научно-практической конференции молодых ученых, студентов и аспирантов «Анализ и прогнозирование систем управления» (г. Санкт-Петербург, СЗТУ, 2010), Международной научно-технической конференции, посвященной 80-летию СЗТУ «Системы и процессы управления и обработки информации» (г. Санкт-Петербург, СЗТУ, 2010), V Всероссийском форуме студентов, аспирантов и молодых ученых «Наука и инновации в технических университетах» (г. Санкт-Петербург, СПбГПУ, 2011), VIII Всероссийской межвузовской конференции молодых ученых СПбГУ ИТМО (г. Санкт-Петербург, 2011), VI международной научно-практической конференции «Инновационные технологии автоматизации и диспетчеризации промышленных предприятий» (Национальный Минерально-сырьевой Университет «Горный», 2012).

Работа отмечена дипломом комитета по науке и высшей школы Санкт-Петербурга за лучший инновационный проект в сфере науки и высшего профессионального образования Санкт-Петербурга в 2011 году и дипломом II

степени Северо-Западного Государственного Заочного Технического Университета в конкурсе молодежных бизнес-идей и научно-технических разработок за 2010 - 2011 учебный год в номинации «Лучшая молодежная инновационная научно-техническая разработка».

Публикации. По теме диссертации опубликовано 11 печатных работ, в том числе четыре в изданиях, входящих в список рекомендуемых ВАК Министерства образования и науки РФ. Получен патент на полезную модель № 115463 и свидетельство на программу для ЭВМ № 2012617219.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 5 глав и заключения, изложенных на 149 страницах машинописного текста. Содержит 84 рисунка, 8 таблиц. Библиографический список включает в себя 101 источник.

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

В первой главе проведен анализ характеристик и причин возникновения пороков листового стекла, представлен обзор существующих методов контроля стекол по данным отечественной и зарубежной литературы, проведён их анализ, на основании которого обозначены преимущества и недостатки существующих подходов в диагностике объекта контроля, проведен анализ современных систем распознавания дефектов листового стекла на базе систем технического зрения. Сформулированы задачи исследований.

Во второй главе проведено теоретическое исследование с целью моделирования процессов получения информации в оптико-электронных системах; предложены математические модели пороков: царапина, пузырь и камень; выделены признаки пороков, на основе которых осуществляется классификация объектов на изображении; предложен алгоритм определения связности объектов на изображении; разработан алгоритм выделения линейных и эллипсовидных объектов на изображении на основе расчета коэффициента корреляции.

В третьей главе представлено описание разработанного устройства автоматизированного детектирования пороков стекла (АДПС), представлена разработанная система рассеянного освещения устройства АДПС, разработан алгоритм работы системы автоматизированного контроля.

В четвёртой главе предложена синхронная модель детектирования дефектов листового стекла, разработана методика и алгоритм контроля пороков: царапина, пузырь и камень, учитывающие количество и размеры дефектов, предложено использование масок-фильтров для детектирования дефектов листового стекла, проведены исследования, целью которых являлось определение эффективности применения нелинейных для детектирования объектов контроля, представлена разработанная «Программа детектирования дефектов стекла».

В пятой главе выявлены основные источники погрешностей системы контроля, представлены требования к метрологическому обеспечению измерений дефектов листового стекла, проведена калибровка оптической системы с применением разработанных сеток, рассчитаны погрешности измерения геометрических параметров дефектов, проведено сравнение результатов определения количества пороков и их геометрических параметров, полученных при визуальном осмотре человеком и при использовании системы АДПС.

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

В приложении А представлен «Акт внедрения результатов научно-исследовательских, опытно-конструкторских и технологических работ».

1 Контроль пороков листового стекла 1.1 Пороки листового стекла. Классификация

В соответствии с ГОСТ порок стекла - это различные нарушения его физической и химической однородности [59,60].

По своей природе и причине возникновения пороки делят на включения (пороки стекломассы), пороки формования, пороки, вызванные механическими повреждениями. Классификация основных видов дефектов представлена на рисунке 1.1.

Включения

а

«I

_Е

О. 2

X

Л

и

»

ж

2 1 ¿с

I

Пороли

СШ£М

Пороки формнрвшш

в) §

и

Пороки, яьшакные мегшвкческнии дам

зг

*

О

и Ж

Рисунок 1.1— Классификация пороков стекла в соответствии с российскими стандартами

Как показывает практика, самыми часто встречающимися пороками на производстве являются пузырь, царапина и инородное включение (камни).

Пузыри и мошка (мелкие пузыри) являются довольно распространенным видом неразрушающих пороков стекла. На рисунке 1.2 проиллюстрирован пример такого пузыря.

Рисунок 1.2 - Пузырь в стекле

Пузыри - это полости в стекле различной формы и размеров [3,60]. Они портят внешний вид стеклоизделий, снижают их химическую и механическую стойкость? Возникновение газообразных включений может происходить по разным причинам:

- неполное удаление газообразных продуктов разложение шихты;

- вторичное разложение составных частей стекломассы и взаимодействие ее с печными газами;

- попадание воздуха в стекломассу;

- присутствие в стекломассе металлического железа.

Твердые нестекловидные инородные включения (камни) являются непрозрачными образованиями, заключенными в толще стеклах [3]. Этот вид пороков портит внешний вид листового стекла, ухудшает оптическую однородность, снижает механическую прочность. В зависимости от происхождения камни разделяются: на шихтные камни (непровар); продукты разрушения огнеупоров; продукты кристаллизации (расстеклованные камни или «рух»), окалины.

Причинами возникновения порока «камень» являются:

- разрушение огнеупорных печей в ходе варки;

- низкое качество подготовки шихты;

- кристаллизация стекломассы (зависит от температуры варки и состава стекла);

- избыточность сульфата натрия в шихте;

- загрязненность шихты хромоникелевыми минералами.

Царапина - один из самых распространенных пороков стекла и изделий из стекол — это механическое повреждение поверхности стекла в виде черты [3,60]. В зависимости от ширины по российским стандартам различают царапины грубые и волосные.

К причинам появления порока «царапина» можно отнести:

- транспортировочные работы, производимые в производственных цехах стекольных компаний, а также на производстве предприятий использующих стекольную продукцию в составе своих изделий;

- порок «царапина» может возникнуть во время операции обработки кромок абразивным кругом, во время резки материала в размер и др.

Стекловидные включения пороки, которые отличаются по химическому составу от основной массы стекла. Основными видами являются свили и шлиры. На рисунке 1.3 проиллюстрирован пример порока «свиль». Эти пороки неблагоприятно влияют на оптические свойства стекла, затрудняют процесс отжига, повышают хрупкость и понижают механические свойства листового стекла.

Рисунок 1.3 - Свиль в стекле

Причинами появления стекловидных включений являются: - неоднородность химического, гранулометрического и минералогического составов сырья;

- расслоение стекломассы;

- недостаточная гомогенизация стекломассы;

- разрушение огнеупоров кладки и растворение в стекломассе;

- вымывание из огнеупоров некоторых окислов (кремнезема, глинозема);

- попадание в стекломассу капель со свода печи.

1.2 Требования, предъявляемые к качеству стекла

В настоящее время остается актуальным вопрос качества производимой продукции на предприятия машиностроения. ISO определяет качество, как совокупность характеристик объекта, относящихся к его способности удовлетворить установленные и предполагаемые потребности. Зачастую потребности могут меняться со временем

Традиционно приемку листового стекла на соответствие требованием стандарта [60] производят партиями. Оценка проводится с использованием различных методов определения показателей качества изделия.

Определение наличия пороков в соответствии со стандартом [60] производится визуально.

В зависимости от марки стекла различаются степень и значимость пороков. Так, если стекло марки МО категории СВР, то общее количество допускаемых пороков размером более 0,2 мм на один лист стекла площадью, м2 , при выборке свыше 10 образцов, составляет 3 штуки. В тоже время для стекла марки Мб этот показатель составляет 20 штук.

В соответствии с ГОСТ разрушающие пороки не допускаются [60]. На данный момент трудно полностью проанализировать возможность разрушения изделия из стекла (стеклопакета), используя неразрушающие методы технического диагностирования. Поэтому исходим из того, что контролю подвергаются все пороки, и анализ порока проводится отдельно вне зависимости от основного алгоритма контроля пороков камерой технического зрения.

Количество пороков размером до 0,2 мм не нормируется, если расстояние между ними не менее 500 мм. [60]. Это также должно быть скомпенсировано и учтено в общем алгоритме контроля пороков стекла и изделий из стекол (стеклопакетов).

Следует отметить, что стеклопакеты для наземного транспорта в соответствии со стандартом [59] проходят 100 % сплошной визуальный контроль на показатели внешнего вида, сколы кромок, чистоту стекла, непрерывность герметизирующих слоев. Это является дополнительной причиной для внедрения системы автоматизированного контроля пороков стекла.

ГОСТ на безопасное стекло для наземного транспорта устанавливает, что допустимые в изделиях пороки обязательно должны быть указаны в технических условиях на конкретные изделия. Таким образом, каждое предприятие, использующее в своем производстве безопасные стекла для наземного транспорта, прописывает в ТУ определенное количество пороков стекла на определенное изделие.

Например, на ОАО «ПФ «КМТ», выпускающем продукцию для вагоностроения, существует документ нормализующий количество и геометрические параметры пороков на каждое изделие. На окно форточное широкое, устанавливаемое на ж/д вагонах ОАО «ТВЗ», допустимым считается наличие не более двух пороков [62].

1.3 Методы контроля пороков листового стекла

Основными задачами текущего контроля листового стекла и изделий из стекол (стеклопакетов) является выявление пороков, предупреждение брака путем оценки состояния технологического процесса, сбор информации для выработки предупреждающих управляющих воздействий по коррекции режима варки стекла, организации резки и транспортировки изделия.

В настоящее время возросли требования к стеклу и изделиям из стекол (стеклопакетов). Стало необходимым внедрение средств контроля с высокой

разрешающей способностью выявления локальных и протяженных дефектов, позволяющих исключить субъективизм в процессе оценки качества листового стекла.

Рассмотрим классификацию методов контроля пороков листового стекла в соответствии с рисунком 1.4.

Рисунок 1.4 - Классификация методов контроля пороков листового стекла

На данный момент сущность органолептического метода контроля пороков стекла заключается в визуальном осмотре объекта контроля и измерении линейных размеров обнаруженных пороков. Для оценки вида и параметров дефектов используются следующие средства контроля:

- линейка по ГОСТ 427;

- лупа с ценой деления не более 0,25 мм по ГОСТ 25706;

- угольник класса точности не ниже 2 по ГОСТ 3749;

- рулетка с ценой деления не более 1 мм по ГОСТ 7502;

- человеческий глаз, как оптический прибор.

К контактным методам контроля можно отнести ультразвуковой контроль.

Ультразвуковая дефектоскопия применяется для детектирования порока, повышения точности определения глубины залегания дефекта, определения размеров дефектов.

В соответствии с рисунком 1.5 сущность метода детектирования дефекта заключается в следующем: в контролируемое листовое стекло 4 ультразвуковым преобразователем 2 излучают ультразвуковые импульсы, которые имеют частоту 7 МГц и более; при этом, распространяясь по толщине стекла, они отражаются от структурообразующих стекловидных образований 5 и принимаются этим же ультразвуковым преобразователем.

После этого отраженные ультразвуковые импульсы 3 регистрируют на бумажном или электронном носителях 6 в виде светлых и темных участков, интенсивность которых соответствует плотности структурообразующих стекловидных образований в стекле [76].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Булатов, Виталий Владимирович, 2013 год

Список литературы

1. Анисимов Б. В., Курганов В. Д., Злобин В. К. Распознавание и цифровая обработка изображений: Учеб. пособие для студентов вузов. - М.: Высш. шк., 1983.-295 с.

2. Бакут П. А., Колмогоров Г. С., Ворновицкий И. Э. Сегментация изображений: методы пороговой обработки, Зарубежная радиоэлектроника, №10, 1987

3. Виды брака в производстве стекла. /Х.Бах, Ф.Г.К.Баукке, Р.Брюкнер и др.; Под ред. Г.Иебсена-Марведеля и Р.Брюкнера. Сокращенный перевод с немецкого Л.Г.Байбурт и др.; Под ред.Н.Н.Рохлина./ - М.: Стройиздат, 1986. - 648 с.

4. Бегунов Б.И., Заказнов Н.П., Кирюшин С.И., Кузичев В.И. Теория оптических систем. М., 1981. - 432 с.

5. Борн М. Основы оптики: справочное пособие/ Борн М., Вольф Э., - М.: Наука, 1973.-720 с.

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

7. Визильтер Ю.В. Обработка и анализ цифровых изображений с примерами на Labview и IMAQ Vision/ Ю. В. Визильтер, С. Ю. Желтов, В. А. Князь, А. Н. Ходарев, А. В. Моржин. - М.: ДМК Пресс, 2006 - 464 с.

8. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.:Техносфера, 2006-1072 с.

9. Гридин В.Н., Титов B.C., Труфанов М.И. Адаптивные системы технического зрения. М.: Наука 2009 - 442 с.

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

11. Дуда Р., Харт П.//Распознавание образов и анализ сцен: Пер. с англ./ Под ред. B.JI. Стефанюка, 1976, М., Мир.

12. Ефремов A.A., Сальников Ю.В. Изготовление и контроль оптических деталей М.: Высшая школа, 1983. - 255 с.

13. Журавлев Ю.И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания и классификации // Проблемы кибернетики: Сб. статей - М.: Наука, 1978-Вып. 33, С. 5-68

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

15. Кемпинский М.М. «Точность и надежность измерительных приборов». JL: Машиностроение, 1972.-264с.

16. Ким Н.В. Обработка и анализ изображений в системах технического зрения. Учебное пособие. Москва. МАИ, 2001. - 160 с.

17. Технические средства диагностирования: справочник/ Клюев В.В., Пархоменко П.П., Абрамчук В.Е.и др.; под общ. ред.. Клюева B.B. -М.: Машиностроение, 1989. - 672 с.

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

19. 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.

20. Основы теории распознавания образов: Пер. с англ. / Под ред. Б. Р. Левина. — М.: Сов. радио, 1980. - 408 с, ил. /Пер. изд.: США, 1972.

21. Мишкинд С.И. Системы технического зрения для автоматизации машиностроительного производства//Технология машиностроительного производствам.: НИИмашД982. -88 с.

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

23. Системы технического зрения (принципиальные основы, аппаратное и математическое обеспечение)/А. Н.Писаревкий, А.Ф.Чернявский, Г.К.Афанасьев и др.; Под ред. А.Н.Писаревского, А.Ф.Чернявского. — Л.Машиностроение. Ленингр. отд-ние, 1988. - 423 с.

24. Техническое зрение роботов. Под ред. Пью А.: пер. с англ. М.: Машиностроение, 1987. - 319 с.

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

26. Прэтт У. Цифровая обработка изображений (в 2-х книгах) М.: Мир, 1982. — 311 е., 479 с.

27. Рожков С. А., Бражник Д. А., Серов А. В. Проблемы автоматизированного контроля дефектов стеклоизделий // Проблемы региональной энергетики. 2006. №1. С. 37-48.

28. Русинов М. М. Юстировка оптических приборов. М., 1969. - 326 с.

29. Садыков С.С., Стулов H.H. Методы и алгоритмы выделения признаков в системах технического зрения. М.: Горячая линия Телеком, 2005. - 204 с.

30. Оптические методы бесконтактных измерений линейных перемещений: монография/ сост. Сарвин А.А.,Кульчицкий A.A.,Наумова А.К., - СПб.: Изд-во СЗТУ, 2011.

31. Методы компьютерной обработки изображений/под редакцией Сойфера В.А.. - 2-е издание, испр. - М.-.ФИЗМАТЛИТ. 2003. - 784 с.

32. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. М.: Мир 1978 - 411 с.

33. Прикладные нечеткие системы: Пер. с япон./ К. Асаи, Д. Ватада, С. Иван и др.; под редакцией Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно.-М.: Мир, 1993. - 368 с.

34. Файн В. С. Опознавание изображений. М.: Наука, 1970. - 299 с.

35. Форсайт Д., Понс Ж. Компьютерное зрение. Современный подход. М.: Вильяме 2004. - 928 с.

36. Фрост Л. Светофильтры в фотографии. М.:АСТ, 2005. - 144 с.

37. Фу К. Структурные методы в распознавании образов. М.: Мир, 1977. -317 с.

38. Фукс - Рабинович Л. И., Епифанов М. В. Оптико-электронные приборы. Л., 1974. - 376 с.

39. 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.

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

41. Компьютерное зрение/ Шапиро Л., Сокман Дж.; Пер. с англ. - М.:БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. - 752 с.

42. Шехонин A.A., Домненко В.М., Гаврилина O.A. Методология проектирования оптических приборов: учебное пособие. - СПб: СПбГУ ИТМО, 2006. - 91 с.

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

44. Якушенков Ю. Г. Теория и расчет оптико-электронных приборов. М., 1980. -390 с.

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

46. Адилов P.M. Исследование и разработка методов анализа многоградационных растровых изображений в системах технического зрения: дис. ... канд. тех. наук: 05.13.17/Адилов Руфат Мейралиевич - Пенза., 2005. -176 с.

47. Верденская, Н.В. Алгоритмы сегментации изображений и их применение при создании автоматических систем распознавания объектов: дис. ... канд. физ.-мат. наук: 05.13.18/Верденская Наталья Владимировна - М.,2001. - 144 с.

48. Жилин A.A. Совершенствование контроля автомобильного стекла путем создания автоматизированной системы статистической оценки внутренних напряжений: дис. ... канд. тех. наук: 05.13.06/Жилин Алексей Александрович -М., 2006.- 188 с.

49. Кузьмич И.В. Повышение качества контроля дефектов автомобильных стекол путем автоматизации процесса: дис. ... канд. тех. наук: 05.13.06/Кузьмич Игорь Владимирович - М.,2006. - 122 с.

50. Молодкин A.B. Анализ и управление производством листового стекла: дис. ... канд. тех. наук: 05.13.01 /Молодкин Алексей Васильевич - Бор, 2005. - 133 с.

51. Орлов A.A. Методы, модели и алгоритмы автоматической обработки снимков для определения дефектов в промышленных изделиях: дис. ... д-ра тех. наук: 05.13.01/0рлов Алексей Александрович - Владимир.,2010. - 365 с.

52. Петешов A.B. Методы и алгоритмы обработки изображений для автоматизированного контроля геометрических параметров объектов с неоднородной структурой поверхности: дис. ... канд. тех. наук: 05.11.16/Петешов Андрей Викторович- Тула.,2006. - 136 с.

53. Польте Г.А. Повышение точности систем бесконтактных оптических измерений: дис. ... канд. тех. наук: 05.11.01/Польте Галина Александровна -Спб.,2011.-134 с.

54. Томилина Е.А. Метод контроля и способы повышения светопропускания стекол оконных блоков: дис. ... канд. тех. наук: 05.23.05/Томилина Елена Анатольевна- Новосибирск, 2004. - 159 с.

55. Разин И.В. Автоматизированный комплекс анализа полутоновых изображений на основе принципов инвариантного их описания: дис. ... канд. тех. наук: 05.11.16/Разин Игорь Вениаминович - Спб.,2003. - 192 с.

56. Чуплыгин В.Н. Управление качеством безопасного многослойного стекла для автомобильного транспорта: дис. ... канд. тех. наук: 05.13.01 /Чуплыгин Владимир Николаевич - Бор, 2005. - 187 с.

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

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

59. ГОСТ 5727-88 Стекло безопасное для наземного транспорта. Введ. 2001-0827. М.: Стандартинформ, 2006. - 18 с.

60. ГОСТ Р 54170-2010 Стекло листовое. Технические условия. Введ. 2012-0101. М.: Стандартинформ, 2010. - 35 с.

61. ГОСТ Р 52172-2003 Стеклопакеты для наземного транспорта. Введ. 200312-29. М.: Изд-во стандартов, 2004. - 12 с.

62. Технические требования ФКГП 1000.00.000 Д2, ОАО «ПФ «КМТ», 2001.-3 с.

63. Блинников, A.A. Коррекция искажения перспективой в системе технического зрения [Текст] / A.A. Блинников, В.И. Бойков, В.В. Булатов, A.A. Кульчицкий, A.B. Спорягин //Известия Высших Учебных Заведений. Приборостроение. - СПб: СПбГУ ИТМО, 2013. - С.89-92

64. Булатов, В.В. Обобщенный алгоритм выделения пороков стекла [Текст] / В.В. Булатов // Проблемы машиноведения и машиностроения: Межвуз. сб. Вып. 39. - СПб: СЗТУ, 2009. - С.125-130.

65. Булатов, В.В. Влияние источников света на процесс контроля прозрачных сред техническим зрением [Текст] / В.В. Булатов, A.A. Сарвин // Труды международной научно-технической конференции, посвященной 80-летию ВУЗа «Системы и процессы управления и обработки информации» - СПб.: СЗТУ, Институт системного анализа, автоматики и управления, 2010. - С. 109-113.

66. Булатов, В.В. Математические основы обнаружения инородных включений на стекле по монохромному изображению [Текст] /В.В. Булатов, A.A. Сарвин // Труды международной научно-технической конференции, посвященной 80-летию ВУЗа «Системы и процессы управления и обработки информации» - СПб.: СЗТУ, Институт системного анализа, автоматики и управления, 2010. - С. 114-119.

67. Булатов, В.В. Методика контроля пороков листового стекла с применением системы технического зрения [Текст] / В.В. Булатов //Труды VIII Всероссийской межвузовской конференции молодых ученых. «Сборник тезисов докладов конференции молодых ученых. Выпуск 1».. - СПб: СПбГУ ИТМО, 2011. - С. 198199.

68. Булатов, В.В. Методика обнаружения пороков стекла с применением камеры технического зрения [Текст] / В.В. Булатов, И.И. Абакумов, A.A. Кульчицкий //Научно-технические ведомости СПбГПУ «Наука и Образование» . -СПб: СПбГПУ, 2011. - С.163-168.

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

70. Булатов, В.В. Калибровка системы автоматизированного детектирования пороков стекла [Текст] /В.В. Булатов //Вестник Иркутского Государственного Технического Университета №5 (76). - Иркутск: ИрГТУ, 2013. - С.22-25.

71. Верденская, Н.В. Сегментация изображения - статистические модели и сетоды [Текст] / Верденская Н.В. // Успехи современной радиоэлектроники №12. -Москва: Радиотехника, 2002. - С.33-47.

72. A.c. № 798906 СССР, МКИ G 06 К 9/00. Устройство для распознавания образов / Разин И.В., Воробьев В.И., Кундин А.И., и др. №2517244; Заявл. 17.08.77; Опубл. 23.01.81., Бюл.№3.

73. A.c. № 669362 СССР, МКИ G 06 К 9/00. Устройство для распознавания формы геометрических фигур / Разин И.В., Гранников Ф.К., Нощенко B.C. и др. №2433928; Заявл.24.12.76; Опубл. 25.06.79., Бюл.№23.

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

75. Патент РФ 2009109128/28, 13.03.2009 Жималов А.Б., Сучков С.Г., Сучков Д.С., Селифонов A.B. Способ ультразвукового контроля микродефектов в листовом стекле// Патент РФ №2390770 Бюл. №15

76. Патент РФ 2004108675/28 23.03.2004 Зубков В.А., Кондратьева Н.В. Способ ультразвукового контроля структуры листового стекла// Патент РФ №2266533 Бюл. №35.

77. Патент РФ 94026774/25, 11.03.1994 Кристоф Венай, Дени Мишле, Филипп ле Руа Способ и устройство контроля стекла//3аявка на патент на изобретение 27.06.1996

78. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2012617219.2012.Булатов В.В., Аникин Е.А. Программа распознавания дефектов листового стекла. 2012

79. F. Adamo, F. Attivissimo, A. Di Nisio, M. Savino, An Automated visual inspection system for the glass industry,In: Proc. of 16th IMEKO TC4 Symposium, Florence, Italy, Sept. 22-24, 2008.

80. Azad P., Gockel T., Dillmann R. Computer Vision - Das Praxisbuch. Elektor-Verlag GmbH. 2007. - 317 p.

81. B.G. Batchelor and P. F. Whelan, "Intelligent Vision Systems for Industry," Springer-Verlag, London, 1997, pp. 360.

82. Chen C.H., Wang P.S.P. Handbook of Patten Recognition and Computer Vision, Third Edition. World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd.2007. - 652 p.

83. M.A.Coulthard, "Image Processing for Automatic Surface Defect Detection," Surface Inspection Ltd, UK, pp. 192-196.

84. Grave M., Batchelor B. Machine Vision for the Inspection of Natural Products. Springer. 2003. - 459 p.

85. Grenander U. Pattern Synthesis.Lectures in Pattern Theory. Springer-Verlag New York. 1976.

86. Gutierrez José A., Armstrong B. S. R. Precision Landmark Location for Machine Vision and Photogrammetry. Springer. 2008. - 167 p.

87. Haralick R. M. Statistical and structural approaches to texture. Proceedings of the IEEE 67, pp. 786-804, May 1979.

88. Hobbs C. D. Philip. Building Electro-Optical Systems: Making It all Work. John Wiley & Sons, Inc. 2009. - 728 p.

89. Daniel Malacara, Zacarias Malacara. Handbook of Optical Design. New York: Marcel Dekker, Inc. 2004. - 522 p.

90. Marr D., Hildreth E. Theory of edge detection. Proc. R. Soc. Lond., p. 187-217, 1980.

91. Rosenfeld A. Proc. Indian Acad. Sei. (Engg. Sei.), 1983, v. 6, pt. 2.

92. Makoto Shimizu, Akira Ishii and Toshio Nishimura, "Detection of Foreign Material Included in LCD Panels," IEEE conf 2000, pp.836-841

93. Smith, Warren J. Practical optical system layout / and use of stock lenses / McGraw-Hill 1997. - 202 p.

94. Snyder E Wesley Qi Hairong. Machine vision. Cambridge University Press. 2004 -453p.

95. Szeliski R. Computer Vision: Algorithms and Applications. Springer. New York. 2009.-110 p.

96. Walter T. Welford. Aberrations of optical systems. Bristol: ЮР Publishing. 1989. -284 p.

97. Walter T. Welford. Useful Optics. Chicago: The University of Chicago Press. 1991.-140 p.

98. Young, Ian Theodore, Gerbrands, Jan Jacob, Van Vliet, Lucas Jozef. Fundamentals of Image Processing. The Netherlands. Delft University of Technology. 1998.-113 p.

99. Zhang Yepeng, Tao Yuezhen, Fan Zhiyong," Application of Digital Image Process Technology to the Mouth of Beer Bottle Defect Inspection," 2007, pp. 2-9052-908.

100. Маркетинговое исследование. Рынок пассажирских вагонов. Итоги 2012. [Электронный ресурс]// I-Marketing. Интеллектуальный маркетинг: [сайт].[2013]. URL: htpp ://www.marketing-i.ru/issledov/rynok-passagirskih-vagonov (дата обращения 12.09.12).

101. Производство листового стекла в РФ. Источник, расчеты ABARUS Market Research [Электронный ресурс]// Стройка.ги [сайт]. [2012] URL: htpp ://www. stroyka.ru/Rynok/1533232/proizvodstvo-listovogo-stekla-v-rf/ (дата обращения 12.09.12).

yl 49