АВТОМАТИЗОВАНА СИСТЕМА КОНТРОЛЮ ЯКОСТІ ДЕТАЛЕЙ НА ОСНОВІ ТЕХНОЛОГІЇ МАШИННОГО ЗОРУ

Автор(и)

  • Ю.В. Киричук
  • А.П. Стахова
  • Н.М. Назаренко

DOI:

https://doi.org/10.34185/1562-9945-5-166-2026-14

Ключові слова:

машинний зір, автоматизований візуальний контроль, контроль якості, цифрова обробка зображень, PLC, OCR, Data Matrix, виявлення дефектів, система технічного зору

Анотація

У роботі розглянуто питання розроблення автоматизованої системи контролю якості деталей на основі технології машинного зору для використання в умовах сучасного промислового виробництва. Проведено аналіз існуючої організації процесу контролю якості, визначено її основні недоліки, пов'язані зі значним впливом людського фактора, високими витратами часу на виконання контрольних операцій, відсутністю централізованого накопичення результатів перевірки та недостатньою повторюваністю отриманих результатів. Обґрунтовано доцільність впровадження автоматизованої системи візуального контролю як засобу підвищення ефективності виробничого процесу та забезпечення стабільної якості продукції.

Запропоновано структуру автоматизованої системи, що включає транспортний модуль, три інспекційні станції з камерами машинного зору, спеціалізовані системи освітлення, обчислювальний модуль, програмований логічний контролер, механізм автоматичного відбракування та централізовану базу даних. Розроблено загальну логіку функціонування системи, яка забезпечує синхронізовану взаємодію всіх її компонентів, автоматичне захоплення та оброблення зображень, формування результатів контролю й передачу керуючих команд до виконавчих механізмів у режимі реального часу.

У роботі детально описано три інспекційні зони контролю виробу. Верхня зона призначена для перевірки силових і допоміжних терміналів, кріпильних та центрувальних елементів, а також виявлення геометричних відхилень і механічних пошкоджень. У фронтальній зоні реалізовано контроль маркування, логотипів, двовимірного коду Data Matrix, розпізнавання текстової інформації за допомогою алгоритмів OCR та оцінювання окремих геометричних параметрів виробу. Нижня зона забезпечує виявлення поверхневих дефектів заземлювальної пластини із застосуванням спеціалізованого освітлення та методів цифрової обробки зображень для підвищення контрастності пошкоджень.

Запропонована система забезпечує комплексний контроль виробів без зміни їх просторової орієнтації, автоматичне прийняття рішень щодо відповідності встановленим технічним вимогам, централізоване накопичення результатів контролю та простежуваність виробничого процесу. Використання технології машинного зору дозволяє підвищити точність і швидкодію контролю, мінімізувати вплив людського фактора, зменшити кількість пропущених дефектів, скоротити виробничі витрати та підвищити ефективність функціонування автоматизованих виробничих ліній.

Посилання

1. E.R. Davies, Machine Vision: Theory, Algorithms, Practicalities, 4th ed. Oxford, U.K.: Academic Press, 2012, 912 pp. [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/book/monograph/9780123869081/computer–and–machine–vision

2. M. Sonka, V. Hlavac, and R. Boyle, Image Processing, Analysis, and Machine Vision, 4th ed. Stamford, CT, USA: Cengage Learning, 2014, 944 pp. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/31734634_Image_Processing_Analysis_and_Machine_Vision_M_Sonka_V_Hlavac_R_Boyle

3. C. Steger, M. Ulrich, and C. Wiedemann, Machine Vision Algorithms and Applications. Weinheim, Germany: Wiley–VCH, 2018, 514 pp. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/322754740_Machine_Vision_Algorithms_and_Applications

4. R.C. Gonzalez and R. E. Woods, Digital Image Processing, 4th ed. Hoboken, NJ, USA: Pearson, 2018, 1024 pp. [Online]. Available: https://www.cl72.org/090imagePLib/books/Gonzales,Woods–Digital.Image.Processing.4th.Edition.pdf

5. A. Hornberg, Handbook of Machine and Computer Vision: The Guide for Developers and Users, 2nd ed. Weinheim, Germany: Wiley–VCH, 2017, 848 pp. [Online]. Available: https://soclibrary.futa.edu.ng/books/handbook–of–machine–and–computer–vision–the–guide–for–developers–and–users.9783527413393.78111.pdf

6. J. Beyerer, F. Puente León, and C. Frese, Machine Vision: Automated Visual Inspection—Theory, Practice and Applications. Berlin, Germany: Springer Vieweg, 2016, 788 pp. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/283882664_Machine_vision_Automated_visual_inspection_Theory_practice_and_applications

7. E.R. Fossum, “CMOS Image Sensors: Electronic Camera–on–a–Chip,” IEEE Transactions on Electron Devices, vol. 44, no. 10, pp. 1689–1698, Oct. 1997, doi: 10.1109/16.628824.

8. J. R. Janesick, Scientific Charge–Coupled Devices. Bellingham, WA, USA: SPIE Press, 2001, 906 pp. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/259263395_Scientific_Charge–Couple_Devices

9. Advanced Illumination, A Practical Guide to Machine Vision Lighting. Rochester, VT, USA: Advanced Illumination, 2018, 84 pp. [Online]. Available: https://www.advancedillumination.com/

10. CCS Inc., Machine Vision Lighting Handbook. Kyoto, Japan: CCS Inc., 2015, 96 pp. [Online]. Available: https://www.ccs–grp.com/

11. Opto Engineering, Telecentric Lenses and Illumination Systems Technical Guide. Man-tova, Italy: Opto Engineering, 2020, 132 pp. [Online]. Available: https://www.opto–e.com/

Завантаження

Опубліковано

2026-10-30