Введение к работе
Актуальность проблемы
В технологических процессах производственных предприятий зачастую есть необходимость в обработке визуальной информации. Работа, связанная с оценкой зрительных образов, особенно при большом их количестве, достаточно трудоемка и утомительна для человека и, в то же время, требует большой ответственности.
Объем промышленно изготавливаемых стеклянных микрошариков (СМШ) требует соответствующего уровня контроля качества продукции, что предполагает внедрение технологий, позволяющих поддерживать данный этап в производстве на должном уровне. Одним из подходов к автоматизации процесса контроля качества может быть анализ изображений СМШ, внедряемый вместо ручных методов с применением микроскопа. Промышленные анализаторы изображений позволяют сократить временные затраты и значительно снизить количество ошибок, совершаемых человеком при выполнении большого числа рутинных и монотонных операций.
Контроль качества СМШ среди параметров включает в себя оценку таких визуальных характеристик как размеры и форма частиц. Существующие ситовые методы, применяемые при классификации СМШ, имеют оценочный характер и не всегда дают необходимую информацию о форме и размерах фильтруемых объектов.
Между тем, визуальный анализ размеров и формы СМШ дает специалистам представление не только о качестве произведенного материала, но и позволяет оценить состояние параметров производства, соблюдение режимов работы оборудования и его исправность, а также качество используемого сырья.
Однако анализ и обработка характеристик СМШ с помощью промышленных анализаторов изображений предполагает решение ряда задач. Необходимо реализовать возможность комфортной для глаз человека визуализации изображений, а при необходимости сохранять в виде файлов изображения отдельных микрошариков. Цифровые изображения СМШ не всегда имеют идеальное качество, что требует создания эффективных алгоритмов для обработки образов. Принимая во внимание важность оценки формы СМШ, следует учесть, что объекты на изображении имеют множество возможных вариантов положений, это увеличивает сложность анализа. Даже при очень строгих параметрах технологического процесса производства, СМШ в отдельно взятой пробе могут значительно отличаться по гранулометрическому составу, что затрудняет их представление с фиксированной размерностью. Цифровое изображение пробы может содержать множество замкнутых контуров отдельных СМШ, но также включать неполные контуры или агломерации объектов. Это требует выделения отдельных объектов и исключение из обработки элементов, о форме которых невозможно сделать однозначных выводов. Методы, используемые для классификации СМШ с помощью изображений, должны позволять получать высокоточные и стабильные результаты. Также важным является реализация удобного представления результатов, получаемых в процессе обработки и анализа изображений.
Поэтому исследование и разработка моделей, методов и алгоритмов, позволяющих осуществлять контроль качества стеклянных микрошариков посредством обработки и анализа цифровых изображений, является важной задачей, и определяет актуальность данной диссертационной работы.
Предметом исследованияявляются модели, методы и алгоритмы обработки и анализа изображений микрообъектов, применительно к контролю качества промышленно производимых СМШ; программное обеспечение (ПО) и компоненты промышленных анализаторов изображений и систем технического зрения; подходы к автоматизации технологического процесса производства СМШ.
Цель и основные задачи исследования
Целью данной работы является повышение эффективности управления производством промышленно изготавливаемых СМШ посредством разработки и внедрения ПО, входящего в состав подсистемы контроля качества, комплексной автоматизированной системы управления технологическим процессом (АСУТП) предприятия.
Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:
Анализируются модели, методы и алгоритмы обработки и анализа информации, заложенной в цифровых изображениях микрообъектов применительно к контролю качества СМШ.
Разрабатываются новые и модифицированные модели, методы и алгоритмы обработки и анализа цифровых изображений СМШ.
Разрабатывается ПО подсистемы контроля качества СМШ и методика его использования.
Производится экспериментальное исследование разработанных методов и оценка результатов внедрения подсистемы контроля качества, в рамках комплексной АСУТП предприятия.
Методы исследования
При разработке методов, моделей и алгоритмов обработки изображений в диссертации использовались элементы теории распознавания образов, методы цифровой обработки изображений и сигналов. Разработка методов группирования и классификации построена на аппарате искусственных нейронных сетей. Разработка модели представления метаданных построена на положениях теории множеств и математической логики. Модели подсистемы контроля качества построены на методах математического программирования. Моделирование разрабатываемых и анализируемых методов и алгоритмов производилось с помощью пакетов математических и технических вычислений.
Научная новизна
Научная новизна заключается в разработке методов, моделей и алгоритмов представления, обработки и анализа цифровых изображений СМШ в подсистеме контроля качества АСУТП при их промышленном производстве.
На защиту выносится:
- модель обработки цифровых изображений СМШ в виде связных множеств;
- модификация алгоритма ориентирования изображений контуров объектов, основанная на моментах инерции;
- алгоритм оценки яркостей изображения по гистограммам;
- модель группирования файлов цифровых изображений СМШ по форме и размерам, основанная на нейронной сети Кохонена;
- модель классификации СМШ по размерам и форме на цифровых изображениях, основанная на комбинированной архитектуре нейронных сетей с обратным распространением ошибки.
Достоверность научных положений, рекомендаций и выводов
Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов определяется предварительным анализом разработанных методов, моделей, алгоритмов, согласованностью результатов предложенных методов, моделей и алгоритмов, а также анализом работы подсистемы контроля качества в целом. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительным внедрением результатов работы на предприятии по производству СМШ.
Практическая ценность и реализация результатов работы
Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Они представляют непосредственный интерес в области автоматизации контроля качества микрообъектов производимых в промышленных условиях.
Методы, модели и алгоритмы, а также программные средства могут быть использованы при решении задач обработки и анализа характеристик микрообъектов на цифровых изображениях в промышленных производствах.
Разработанные методы, модели и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения на предприятии ООО «ПромНаноСистемс».
Апробация работы
Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:
на Российских и межрегиональных научно-технических конференциях, симпозиумах и семинарах (2007-2012г.г.);
на заседании кафедры АСУ МАДИ.
Совокупность научных положений, идей и практических результатов исследований представляет интерес в области автоматизации процессов контроля качества микрообъектов в ходе их промышленного производства.
Похожие диссертации на Автоматизация технологических процессов контроля качества стеклянных микрошариков
