Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Анализ существующих методов и средств поверки как части автоматизированного производства щитовых электроизмерительных приборов 18
1.1 Общая характеристика комплексно-автоматизированного производства щитовых электроизмерительных приборов 18
1.2 Определение требований к методам и средствам автоматизации поверки 27
1.3 Анализ существующих средств автоматизации поверки щитовых электроизмерительных приборов 31
1.3.1 Средства задания образцовых значений сигналов 31
1.3.2 Средства считывания показаний 34
1.4 Определение технических требований к устройству оптического считывания показаний 56
1.5. Результаты и выводы 64
Глава 2 Разработка имитационной модели системы автоматизации поверки измерительных приборов 68
2.1 Назначение модели системы автоматизации поверки 68
2.2 Описание системы автоматизации поверки как объекта моделирования 72
2.3 Проверка модели системы автоматизации поверки 97
2.4 Результаты и выводы 108
Глава 3 Автоматизация определения показаний щитовых электро измерительных приборов с плоской шкалой 111
3.1 Задача алгоритмического определения показаний в системе ав томатизации поверки 1 11
3.2 Разработка технологии и алгоритмов предварительной обработ ки изображений 117
3.2.1 Анализ изображений 117
3.2.2 Сегментация изображений 122
3.2.3 Контрастирование изображений 129
3.2.4 Бинаризация изображений 132
3.2.5 Фильтрация изображений 135
3.2.6 Вектор параметров технологии предварительной обра-ботки 140
3.3 Разработка технологии и алгоритмов определения показаний 142
приборов с плоской шкалой
3.3.1 Общая технология определения показаний 142
3.3.2 Поиск и определение координат крайних отметок 148
3.3.3 Вычисление координат центра шкалы 150
3.3.4 Определение траекторий поиска отметок шкалы и стрелки 152
3.3.5 Поиск и определение угловых положений отметок шкалы и стрелки 154
3.3.6 Определение показания и погрешности поверяемого прибора 156
3.3.7 Вектор параметров технологии определения показаний 157
3.4 Анализ погрешностей определения показаний приборов с пло ской шкалой и разработка алгоритмов их коррекции 158
3.4.1 Погрешности, возникающие при получении оцифрованно го изображения с показаниями прибора с плоской шкалой 159
3.4.2. Погрешности, обусловленные алгоритмами определения показаний прибора с плоской шкалой 170
3.5 Результаты и выводы 180
Глава 4 Автоматизация определения показании щитовых электроиз мерительных приборов профильного типа 184
4.1 Особенности приборов профильного типа как объектов автоматизации поверки 184
4.2 Разработка технологии и алгоритмов предварительной обработки изображений с показаниями профильных приборов 190
4.3 Алгоритм определения показаний профильных приборов 197
4.4 Анализ погрешностей определения показаний профильных приборов и разработка алгоритмов их коррекции 200
4.4.1 Погрешности, возникающие при получении оцифрованно- . го изображения с показаниями профильного прибора 200
4.4.2 Погрешности, обусловленные алгоритмами определения показаний профильного прибора 205
4.5 Результаты и выводы 207
Глава 5 Способы автоматизации поверки щитовых электроизмери тельных приборов в динамическом режиме 209
5.1 Динамический режим работы щитовых электроизмерительных приборов 209
5.2 Метод определения динамических характеристик щитового электроизмерительного прибора 217
5.3 Способ автоматизации поверки с расчетным исключением динамической погрешности 228
5.4 Оптическое считывание показаний при поверке в динамическом режиме 235
5.5 Способ автоматизации поверки с использованием интерполяции показаний 242
5.6 Результаты и выводы 254
Глава 6 Разработка и исследование обучающихся систем автоматиза ции поверки 256
6.1 Задачи обучения в системе автоматизации поверки 256
6.2 Метод автоматизации поверки с использованием искусственных нейронных сетей 261
6.3 Проверка работоспособности метода автоматизации поверки с использованием искусственных нейронных сетей 267
6.4 Методика формирования обучающей выборки 282
6.5 Результаты и выводы 285
Глава 7 Автоматизация контроля и поверки щитовых приборов с цифровой индикацией показаний 287
7.1 Определение режимов оптического считывания показаний приборов с цифровой индикацией 287
7.2 Предварительная обработка изображений цифровых индикаторов 293
7.3 Алгоритм определения показаний приборов с цифровой индикацией 298
7.4 Определение показаний приборов с цифровой индикацией с ис- 300
пользованием искусственных нейронных сетей
7.5 Результаты и выводы 306
Глава 8 Реализация и использование систем автоматизации поверки щитовых электроизмерительных приборов 308
8.1 Реализация системы автоматизации поверки 308
8.2 Метрологическая аттестация системы автоматизации поверки 320
8.3 Автоматическая настройка системы автоматизации поверки на тип поверяемого прибора 331
8.4 Результаты и выводы 338
Заключение 340
Список литературы 346
Приложения 368
- Определение требований к методам и средствам автоматизации поверки
- Описание системы автоматизации поверки как объекта моделирования
- Разработка технологии и алгоритмов предварительной обработ ки изображений
- Алгоритм определения показаний профильных приборов
Введение к работе
В настоящее время в России характер производства щитовых электроизмерительных приборов (ЩЭИП) определяется рядом факторов:
? изменением структуры спроса, что приводит к относительному снижению объемов производимых аналоговых средств измерений и увеличению числа типов производимых приборов;
? освоением производства новых средств измерений, предоставляющих потребителю новые функциональные и системные возможности;
? конкуренцией со стороны ведущих зарубежных производителей щитовых аналоговых приборов (Prefag, Германия, Howard Butler Ltd., Великобритания, Lumel, Польша, Metra Blanska, Чехия,.Carrel & Carrel, Новая Зелландия, DER ЕЕ Electrical Instruments Co. Ltd., Тайвань, Iskra Instramenti d.d., Словения и др.);
? освоением производства средств измерений аналогичных (или заменяющих) тем, которые производились ранее на предприятиях Межотраслевого государственного объединения «Электромера» (ПО «Электроизмеритель» г. Житомир, ПО «Электроизмеритель», г. Витебск, ПО «Микроприбор», г. Львов, АООТ «Электроприбор» г. Ереван и др.);
? общей тенденцией снижения сроков разработки и освоения производства новых средств измерений.
Все эти факторы в значительной степени изменяют сложившуюся ранее структуру данной области приборостроения как массового производства и приближают его по ритмичности и изменчивости к серийному или мелкосерийному. Это, в свою очередь, требует совершенствования применяемых производственных технологий, повышения их гибкости, адаптируемости к новым типам осваиваемых приборов, повышения уровня механизации и автоматизации технологических операций, их пригодности к выполнению с использованием современных технических средств автоматизации, повышения контролепригодности и управляемости технологического процесса.
Уровень автоматизации производства ЩЭИП на ведущих предприятиях отрасли (таких как ОАО «Электроприбор» г. Чебоксары, ЗАО «ПО Электроточпри-бор» г. Омск, ОАО «Краснодарский ЗИП» и др.) достаточно высок. Большинство операций сборки, регулировки и контроля аналоговых приборов производится с использованием специальных автоматов или полуавтоматов, на механизированных рабочих местах. Условия производства ЩЭИП предъявляют высокие требования к производительности средств автоматизации, так как экономический эффект достигается только при продолжительности каждой операции технологического процесса сборки, регулировки, контроля и поверки не более десятков секунд при обеспечении синхронности работы всего оборудования в жестком производственном цикле. Важной задачей является обеспечение надежности функционирования технических средств автоматизации, наработка на отказ которых должна быть не менее 10000 часов, в связи с чем одним из основных требований к средствам автоматизации является их простота и унифицированность
Для достижения данных требований выполнение большинства технологических операций производства ЩЭИП основано на том, что приборы рассматриваются как активные объекты автоматизации, способные в динамических режимах подвижной части выдавать информацию о своем состоянии в виде параметров электрических сигналов. С использованием данного подхода разработаны методы автоматизации практически всех регулировочных и контрольных операций, взаимосвязанные с этими методами пути совершенствования конструкций ЩЭИП, также решены вопросы реализации предложенных методов на основе серийных и специальных технических средств автоматизации.
В тоже время точность используемых при этом измерительных преобразований не достаточна для контроля метрологических характеристик приборов основных классов 1.0 - 4.0. Поэтому в настоящее время операции контроля и поверки основных метрологических характеристик ЩЭИП не автоматизированы и осуществляются вручную, что приводит к снижению производительности и экономической эффективности производства, повышает риски производителя и за казчика (ошибки поверки 1 и 2 рода), препятствует сбору и анализу статистической информации о качестве выпускаемых средств и внедрению систем контроля и управления техпроцессом в целом.
Не менее важной задачей является оснащение гибкими, перенастраиваемыми на поверку разных типов приборов системами Центров метрологии и стандартизации, метрологических служб предприятий, так как сегодня в эксплуатации только в России находится более 200 млн. шт. щитовых приборов. Наиболее важной характеристикой в этом случае является надежность метрологического обеспечения системы, что достижимо только при максимальном уровне автоматизации поверки, исключении субъективных факторов.
Таким образом, комплексное решение задач развития методов и средств автоматизации поверки ЩЭИП, обеспечивающих, во-первых, возможность включения их в сложившуюся структуру сборочно-регулировочных автоматических и автоматизированных технологических установок в производстве с обеспечением требуемой синхронности и темпа работы технологических линий и, во-вторых, возможность гибкой перенастройки систем автоматизации поверки (АП) на новые типы поверяемых приборов по возможности без изменения их технического состава, алгоритмического и программного обеспечения, является актуальной научно-технической проблемой и имеет важное экономическое и производственное значение, влияет на дальнейшее развитие и совершенствование всего производства щитовых приборов.
Теоретические основы решения проблемы автоматизации поверочных работ были заложены в работах, проводимых более 30 лет назад во ВННИМСе под руководством А.Я. Безикович, В.И. Прицкера, СП. Эскина, Д.И Зорина.
Существенным прогрессом в области техники считывания показаний поверяемых приборов явилась разработка систем, использующих отсчетные устройства на базе передающих телевизионных камер. На их основе оказалось возможным предложить способы контроля и поверки не только щитовых стрелочных измерительных приборов, но и приборов с комбинированными многострочными шкала ми, а также приборов с цифровой индикацией показаний (Ю.А. Хохлов, И.П. Гринберг, Ю.В. Корольков, В.А Ищенко, В.Н Чинков, П.В. Минченков и др.).
Новым направлением в развитии систем АП явились работы, выполненные конце 80-х годов, в которых оптические считывающие устройства использовались как системы технического зрения. Разработки, проведенные под руководством М.С. Ройтмана, Ю.Г. Свинолупова, В.П. Войтко, Д.Л. Удута, Э.Н. Седова, привели к тому, что системы АП фактически сформировались как разновидность ИИС, т.к. при их функционировании реализуются в совокупности функции и систем автоматического контроля, и систем технической диагностики, и систем распознавания образов, т.е. всех трех разновидностей ИИС.
Несмотря на актуальность проблемы автоматизации поверки ЩЭИП и достаточно большой объем выполненных работ, полученные ранее решения не нашли применения в производстве и в настоящее время промышленно применимых систем АП не существует. Объясняется это как недостаточным уровнем развития технических средств автоматизации (прежде всего средств оптического считывания показаний), так и тем, что автоматическое выполнение традиционных методов поверки не дает значительного выигрыша в производительности и точности. Качественное изменение ситуации возможно только при разработке новых способов и алгоритмов поверки, ориентированных в своей основе на автоматическую реализацию. Это соответствует общей тенденции развития современных ИИС, которая заключается в автоматизации и интеллектуализации существующих средств измерений на основе цифровых (компьютерных) методов обработки измерительной информации. Для разработки средств автоматизации поверки ЩЭИП, которые бы обладали необходимыми точностью, производительностью, системностью и гибкостью использования, необходимо применение новейших технических средств из области считывания изображений и информационных технологий для обработки измерительной информации.
В соответствии с этим целью работы является разработка новых методов и средств автоматизации поверки и контроля метрологических характеристик щи товых электроизмерительных приборов, обладающих повышенными эксплуатационными характеристиками - простотой реализации и настройки, надежностью, точностью, необходимым быстродействием, реализуемостью на базе серийно выпускаемых средств автоматизации.
Для достижения поставленной цели в диссертации решаются следующие задачи:
1. Проводится анализ характера производства ЩЭИП в складывающихся экономических условиях, существующего средств и уровня автоматизации технологий сборки и контроля, определяются технические, технологические, организационные и экономические требования к методам и средствам автоматизации поверки в формирующихся структурах и технологиях серийного и мелкосерийного производства данных средств измерений.
2. Разрабатывается единая обобщенная модель системы автоматизации поверки и контроля метрологических характеристик ЩЭИП как средство анализа и синтеза технических решений в данной области, средство исследования, оценки и сравнения характеристик существующих и разрабатываемых методов, способов и алгоритмов автоматизированной поверки.
3. Разрабатываются, исследуются и оцениваются новые способы автоматизации поверки, определения показаний поверяемых приборов в системах автоматизации поверки с использованием систем технического зрения, основанных на современных технических средствах считывания изображений и технологиях и алгоритмах обработки оцифрованных изображений.
4. Разрабатываются и исследуются новые способы автоматизации поверки и контроля ЩЭИП в динамических режимах, ориентированные на поверку приборов с различными средствами считывания показаний.
Выбирается и обосновывается математический аппарат, пригодный для построения алгоритмического и программного обеспечения систем АП, позволяющий придать им свойство обучаемости для гибкого использования и адапти руемости к новым типам поверяемых приборов при серийном производстве с изменяемой ритмичностью.
5. Разрабатываются методы и средства реализации обучающихся систем АП, методики их настройки и эксплуатации, исследуется и оценивается их работоспособность и эффективность
7. Разрабатывается методика метрологической аттестации систем АП ЩЭ-ИП.
8. Разрабатываются технические, алгоритмические и программные средства реализации систем АП, проводится реализация, исследование и внедрение в производство систем АП и контроля различных типов ЩЭИП.
Методы выполнения исследований. Работа выполнена с использованием методов имитационного моделирования, вычислительной математики, математической статистики, теории погрешностей и обработки результатов измерений, аппарата искусственных нейронных сетей, методов и алгоритмов обработки и распознавания изображений.
Достоверность разработанных научных положений и выводов подтверждена результатами вычислительных экспериментов в специализированных системах моделирования и с разработанной имитационной моделью, результатами экспериментальных исследований и опытных испытаний разработанных методов и средств автоматизации.
Научная новизна работы состоит в следующем:
1. В качестве средства исследования, оценки и сравнения характеристик методов, способов и алгоритмов поверки, для прогнозирования характера функционирования средств автоматизации разработана обобщенная имитационная модель системы автоматизации поверки и контроля метрологических характеристик ЩЭИП. Универсальность модели обеспечена тем, что в ней реализованы все основные виды входных воздействий на поверяемые средства, различные режимы функционирования самих поверяемых средств, аналоговые и аналого-цифровые измерительные преобразования при получении их показаний, различные алгорит мы обработки результатов. Реализация модели на основе структурного и объектно-ориентированного подходов обеспечила открытость модели, возможность разработки, отладки и тестирования на ней алгоритмического и программного обеспечения, которое затем может быть перенесено на реальную систему с минимальными доработками.
2. Разработан и исследован новый метод автоматизации поверки, основанный на использовании для определения показаний щитовых приборов аппарата искусственных нейронных сетей (ИНС). Использование нейросетевых технологий обеспечивает единство математического и алгоритмического аппарата на всех этапах обработки информации в системе АП, позволяет получать алгоритмы определения показаний различных типов приборов через обучение ИНС, решает проблему повышения надежности распознавания показаний по изображениям, содержащим возможные вариации освещённости, шума, искажений объектов и т.п. Метод позволяет реализовать как допусковый контроль величины погрешности у поверяемого прибора, так и определение точного значения погрешности на поверяемых отметках.
3. Разработан новый класс систем АП, обладающих возможностью настройки на новые типы поверяемых приборов через процедуру обучения без изменения технического, алгоритмического и программного обеспечения. Предложена технология обучения системы АП определению показаний приборов нового типа с использованием стандартных технических средств, входящих в состав системы. Свойство обучения у систем АП обеспечивает возможность их гибкого использования в структуре комплексно-автоматизированного производства ЩЭИП в условиях серийного и мелкосерийного производства.
4. Разработаны технические и алгоритмические средства специализированных СТЗ для считывания показаний различных типов ЩЭИП в системах АП. В качестве аппаратного средства считывания в СТЗ предложено использовать оптический планшетный сканер, который обеспечивает по сравнению с видеокамерами такие преимущества, как увеличение разрешающей оптической способности и диапазона воспроизводимых яркостей получаемых изображений, возможность прямого подключения к контроллеру или промышленному персональному компьютеру по стандартному интерфейсу, возможность реализации способов поверки в статическом и динамическом режимах. Алгоритмическое обеспечение СТЗ составляют технологии подготовки исходных изображений и определения показаний ЩЭИП. Разработанные средства обеспечивают необходимые точность, достоверность и производительность поверки приборов основных классов точности.
5. Разработаны новые способы автоматизации поверки ЩЭИП в динамических режимах, обладающие быстродействием, низкой погрешностью, простотой реализации на системах АП с различными принципами считывания показаний.
Практическая ценность полученных в работе результатов заключается в том, что:
? использование разработанной модели системы АП позволяет разрабатывать и отлаживать алгоритмическое и программное обеспечение систем АП; создавать библиотеку алгоритмических и программных модулей, дающих возможность оперативно изменять структуру программного обеспечения систем при эксплуатации; оптимизировать функционирование системы во время проведения исследований; сокращать сроки и средства необходимые на разработку подобных систем;
? определены основные технические требования, которыми должно обладать аппаратное средство считывания в СТЗ определения показаний при автоматизации поверки ЩЭИП для обеспечения требуемой точности и достоверности результатов;
? определены режимы считывания индикаторных частей основных типов поверяемых ЩЭИП (с полоской шкалой, профильных, с цифровой индикацией), обеспечивающие получение оцифрованных изображений с необходимым для дальнейшей обработки качеством;
результаты анализа причин возникновения погрешностей при определении показаний в системах АП с оптическим считыванием, определение их харак обработки позволили предложить пути снижения и компенсации погрешностей для достижения необходимой точности и достоверности автоматизированной поверки;
? разработанные в работе устройства составляют техническую базу для автоматизации поверки и контроля градуировочных характеристик основных типов ЩЭИП;
? в совокупности разработанные методы и средства автоматизации поверки позволили реализовать данную технологическую операцию в соответствии с требованиями современного комплексно-автоматизированного производства ЩЭИП, включить систему АП в состав технологического оборудования для автоматизации сборки, регулировки и контроля ЩЭИП, тем самым повысить технологичность и экономичность производства.
Положения, выносимые на защиту:
1. Математическая имитационная модель системы АП, позволяющая исследовать, оценивать и сравнивать характеристики методов, способов и алгоритмов поверки, анализировать и синтезировать технические решения, разрабатывать, отлаживать и тестировать алгоритмическое и программное обеспечение для сокращения сроков и средств проектирования систем АП.
2. Метод АП, основанный на использовании для обработки информации при поверке аппарата искусственных нейронных сетей, который позволяет получать алгоритмы определения показаний различных типов ЩЭИП через процедуру обучения, а также обеспечивает повышение надежности определения показаний поверяемых приборов по изображениям с вариациями освещенности, помехами, искажениями объектов и т.п. Результаты исследований различных вариантов реализации метода, подтверждающие его реализуемость и эффективность.
Новый класс обучаемых систем АП, настраиваемых на новые типы поверяемых ЩЭИП с различными видами шкал и классами точности без изменения их технического, алгоритмического и программного обеспечения, что обеспечи вает гибкость их применения в технологическом процессе, методика их обучения и использования.
4. Способы, технологии и алгоритмы определения показаний различных типов ЩЭИП с использованием систем технического зрения, основанных на современных технических средствах считывания изображений и методах обработки оцифрованных изображений.
5. Способы и алгоритмы автоматизации поверки ЩЭИП в динамическом режиме, обладающие универсальностью, быстродействием, простотой реализации на базе технических средств считывания показаний, основанных на различных физических принципах.
6. Алгоритмические, программные и технические средства систем АП, обеспечивающие их необходимую надежность, производительность, точность, простоту в эксплуатации, гибкость в использовании, что позволяет включить разработанные с их использованием системы АП в сложившуюся структуру комплексно-автоматизированного производства ЩЭИП
Реализация и внедрение результатов работы. Работа лежит в рамках многолетних исследований и разработки средств автоматизации производства ЩЭИП, проводимых в Ульяновском государственном техническом университете для ведущих предприятий отрасли и обобщает результаты, полученные автором в процессе выполнения следующих работ:
? «Разработка информационного обеспечения автоматизированного контроля технологических процессов производства аналоговых измерительных приборов» Министерство общего и профессионального образования РФ ЕЗН 1997-2000 гг.
? «Логико-математическое моделирование в задачах обработки информации, автоматизации проектирования и производства», Министерство общего и профессионального образования РФ, ЕЗН 2000-2005 гг.
? «Разработка автоматизированного технологического комплекса контроля метрологических характеристик измерительных приборов при их производстве»
Научно-техническая программа «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники» 2001-2002 гг.
? «Разработка способов и алгоритмов автоматизации технологических операций контроля и поверки в производстве измерительных приборов» Научно-техническая программа «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники» 2003-2004 гг.
? ряда хоздоговорных работ с ОАО «Электроприбор» г. Чебоксары: «Развитие автоматизированных технологий в проектировании и производстве электроизмерительных приборов» 2001 г., «Разработка и внедрение новых средств измерений, систем автоматизации их расчета и производства» 2002 г., "Совершенствование технологий изготовления ЩЭИП и разработка новых электроизмерительных приборов" 2003 г., "Разработка перспективных средств измерений и технологий производства СЭП" 2004 - 2005 гг.
Результаты диссертационной работы внедрены в производство на основном отечественном производителе ЩЭИП ОАО «Электроприбор» г. Чебоксары. Материалы диссертационной работы также используются в учебном процессе на кафедре «Измерительно-вычислительные комплексы» Ульяновского государственного технического университета по дисциплинам направления 551500 «Приборостроение» и магистерской программы 551505 «Измерительные информационные технологии».
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на:
? международной конференции «Континуальные алгебраические логики, исчисления и нейроинформатика в науке и технике», Ульяновск, 2004, 2005 гг.;
? международной конференции «Континуальные алгебраические логики, исчисления и нейроинформатика в науке, технике и экономике», Ульяновск, 2001,2002,2003 гг.;
? V всероссийской НТК «Нейроинформатика-2003», Москва, 2003 г.;
? четвертой всероссийской научно-технической конференции «Информационные технологии и электроника», Екатеринбург, 2000 г.;
? международной конференции «Технологии и системы сбора, обработки и представления информации», Рязань, 1993 г.;
? VI всероссийской конференции «Оптические, радиоволновые тепловые методы и средства контроля качества материалов, изделий и окружающей среды», Ульяновск, 1993 г.;
? всесоюзной конференции «Пути развития электронных средств и задачи высшей школы в подготовке специалистов соответствующей квалификации», Ульяновск, 1991 г.;
? всесоюзной конференции "Измерения и контроль при автоматизации производственных процессов», Барнаул, 1991 г.;
представлялись на:
выставке 2-й международной научно-технической конференции «Интерактивные системы: проблемы человеко-компьютерного взаимодействия», Ульяновск, 1997.
Публикации. Результаты диссертации опубликованы в 5д работах, включая 2 монографии, 32, статей и тезиса докладов на международных и российских конференциях, 8 патентов и авторских свидетельств на изобретения.
Структура и объем работы. Работа состоит из введения, 8 глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа содержит 367 страниц текста, рисунка-, 26 таблиц. Список литературы состоит из 214 наименований.
Определение требований к методам и средствам автоматизации поверки
Повышение метрологических характеристик ЩЭИП в большой степени зависит от выполнения двух операций - градуировки и поверки. С точки зрения автоматизации данные операции весьма близки, так как в обоих случаях требуется непосредственное определение показаний прибора по установленной в нем шкале. Потребность автоматизации данных операций определяется тем, что вероятность ошибок при длительном, напряженном и утомительном труде оператора при визуальном считывании показаний со шкалы достигает 50% [54, 55].
Градуировка приборов может осуществляться с помощью стандартных шкал или индивидуально. В первом случае после нахождения градуировочной характеристики подбирают заранее изготовленную шкалу с соответствующим
индексом, в котором отметки максимально приближены к значениям реальной градуировочнои характеристики [153], а во втором - шкалу вычерчивают индивидуально по найденным точкам характеристики данного ЩЭИП [47].
При использовании стандартных шкал применяют способ определения градуировочнои характеристики, заключающийся в том, что устанавливают в измерительный механизм вспомогательную технологическую шкалу, подают на него калиброванные значения входного сигнала и определяют угол поворота стрелки, регистрируя показания по делениям технологической шкалы. При индивидуальной градуировке фиксированные точки градуировочнои характеристики отмечают непосредственно на чистой шкале ЩЭИП по положению указателя.
Основными контролируемыми метрологическими характеристиками в производстве массовых ЩЭИП, кроме градуировочнои характеристики, являются основная погрешность и вариация показаний, невозвращение указателя к отметке механического нуля, переброс указателя, время установления показаний и дополнительные погрешности от наклона прибора (от неуравновешенности подвижной части) и температуры [9].
Учитывая важность автоматизации поверочных операций, интенсивные работы в этом направлении ведутся, начиная с 50-х годов [40]. Отсутствие у подавляющего большинства ЩЭИП электрического выхода индикации результатов измерений требует использования для определения их показаний при автоматизации поверки специальных считывающих устройств. Наиболее известны способы оптического считывания показаний ЩЭИП - телевизионный [17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 59, 173, 175, 189, 199] и оптико-электронный [15, 16, 24, 40]. Считывающие устройства обычно выполняются стационарными, но могут базироваться и относительно поверяемых приборов. Например, известны устройства, основанные на использовании накладываемых на шкалу емкостных или фотоэлектрических датчиков [34]. Наиболее перспективным для решения задачи считывания показаний является использование систем технического зрения (СТЗ) [86, 143, 144].
В связи с общим развитием автоматизации производства в приборостроении в конце 80-х - начале 90-х годов было выполнено большое количество научно-технических работ, посвященных проблеме автоматизации поверки средств измерений [54, 59, 88, 114, 134, 175, 189, 199].
Автоматизация поверочных работ шла по двум основным направлениям [13]:1. АП специализированных (часто прецизионных) измерительных устройств со множеством задаваемых и контролируемых параметров;2. АП поверки щитовых измерительных приборов (часто стрелочных), производство которых носит массовый характер.
Основной проблемой при ручной поверке специализированных измерительных устройств является сложность реализуемых алгоритмов поверки. Однако техническая реализация систем АП таких приборов облегчается прежде всего тем, что они имеют каналы программного дистанционного управления и унифицированные электрические выходы индикации результатов измерений. Примером автоматизации поверки таких приборов может служить система АП специализированного прибора П321М для контроля систем связи, затраты времени на ручную поверку которого по технологии составляют 6 часов [174].
Во втором случае алгоритмы поверки массовых щитовых приборов достаточно просты по сравнению с алгоритмами поверки специализированных приборов, а основная сложность при автоматизации заключается в том, что они являются продукцией серийного производства со сложившимися требованиями к производительности технологических операций и цепью технологического оборудования. Проведение работ по автоматизации осложняется, как уже указывалось, также тем, что большинство щитовых приборов (и прежде всего стрелочные электроизмерительные и приборы манометрической группы) не имеют электрического выхода индикации результатов измерений.
Это привело к тому, что к началу 90-х годов наиболее перспективными для поверки стрелочных приборов стали считаться системы, построенные на базе телевизионных камер для считывания показаний поверяемых приборов имикроЭВМ для обработки результатов. Развитие методов и алгоритмов автоматизации поверки и технических средств построения систем АП, привело к тому, что они сформировались как разновидность ИИС [55]. При своем функционировании система АП реализует в совокупности функции и систем автоматического контроля, и систем технической диагностики, и систем распознавания образов, т.е. всех трех разновидностей ИИС, определяемых ГОСТ 8.437-81. При этом алгоритмическая сложность обработки результатов измерений (фактически обработки оцифрованных изображений индикаторных частей приборов с целью получения метрологически достоверной информации о показаниях прибора) потребовала применения развитых программных средств и привела к тому, что в системах АП в одних из первых в промышленности в качестве устройств обработки информации стали применяться персональные компьютеры.
Таким образом, на современном этапе развития приборостроения в области автоматизации поверки массовых щитовых приборов актуальными можно считать следующие задачи:? разработку новых эффективных технических средств считывания показаний приборов, достаточно простых, обладающих высокой производительностью и надежностью, ориентированных на максимальное использование серийного унифицированного оборудования;? развитие алгоритмического и программного обеспечения СТЗ, предназначенных для считывания показаний измерительных приборов в системах АП;? повышение эффективности использования в системах АП значительных вычислительных мощностей, которые предоставляют современные средства автоматизации на основе PC-совместимых промышленных контроллеров и компьютеров;? повышение производительности систем АП для их использования в автоматизированном сборочном производстве ЩЭИП с обеспечением требуемого уровня синхронности работы оборудования;
Описание системы автоматизации поверки как объекта моделирования
При разработке имитационной модели системы АП будем придерживаться следующей наиболее распространенной последовательности действий: декомпозиция системы, выбор способа формализации, математическое и алгоритмическое описание блоков системы, установление связей между компонентами модели, информационная стыковка компонент модели, описание процесса имитации применительно к разработанной структуре модели [124, 163]. Опишем для разрабатываемой модели данные этапы.
Источником сведений для построения модели обычно служит техническая документация, содержащая описание объекта моделирования и его элементов. Система автоматизации поверки представляет собой сложную техническую систему, состоящую из ряда устройств, каждое из которых, в свою очередь, может рассматриваться как система. Степень детализации системы автоматизации поверки определяется, во-первых, при анализе структурных схем подобных систем [40, 132], во-вторых, при анализе обобщенных алгоритмов методов поверки, подлежащих имитации, рис. 2.1, 2.2. В обоих методах процесс поверки может быть разделен на три основные обобщенные операции:? задание входного образцового сигнала с целью перемещения стрелки к очередной поверяемой отметке;? считывание показаний прибора в контрольных поверяемых точках шкалы;? обработка результатов и управление работой системы.
Данные операции выполняются тремя основными устройствами, являющимися необходимыми частями любой современной системы ЛП:? источником входных образцовых сигналов (ИВС);? считывающим устройством (СУ);? устройством обработки информации (УОИ).
Поверяемый прибор (ПП) в ходе поверки также является частью системы, так как включен в цепь преобразования величин [101]. С точки зрения изучения способов поверки, т.е. алгоритма функционирования системы, большая детализация вряд ли целесообразна, так как остальные блоки, встречающиеся в структурных схемах систем (печатающие устройства, интерфейсы, нормализующие преобразователи, аналого-цифровые преобразователи, регистрирующие устройства и т. п.), являются либо оконечными элементами, служащими для взаимодействия системы с «потребителем», либо элементами «транслирующими» информацию, которой обмениваются основные блоки. При детализации системы функции таких элементов могут быть включены в функции моделируемых частей, а сами эти элементы заменены пассивными связями [164]. Полученная таким образом блочная модель, рис. 2.3, системы АП предназначена именно для оценки результатов взаимодействия блоков через связи, пропускающие наиболее важную информацию о ходе поверки.
Работа системы автоматизации поверки реализует одновременно множество процессов (изменение сигнала на входе поверяемого прибора, перемещение стрелки прибора, перемещение считывающего устройства относительно шкалы, изменение сигнала на выходе считывающего устройства и т.п.) и событий (обнаружение стрелки прибора, считывание текущей поверяемой от-метки, установление показаний прибора, начало и завершение поверки и т.п.). Каждый из элементов системы реализует определенный процесс, течение которого может изменятся в зависимости от совершения некоторого события.
Согласно принятой структуре системы при ее функционировании происходят следующие прцессы:? изменение сигнала на выходе ИВС;? перемещение подвижной части ПП;? отсчет показаний относительно шкалы ПП;? изменение сигнала на выходе СУ;? реализация алгоритмов обработки поверочной информации и управления работой отдельных элементов системы.
Следовательно, в основу имитации должны быть положены некоторые описывающие эти процессы математические описания. Немаловажен выбор степени аппроксимации процессов, так как точность их описания влияет на адекватность модели реальной системе. Поэтому будем моделировать систему, имеющую возможность реализовать все наиболее часто используемые режимы считывания показаний поверяемого прибора и задания исходного образцового сигнала.
В основу математического описания функционирования источника входных образцовых сигналов положим зависимость значения X сигнала на его выходе от времени t На первом этапе можно принять допущение, что погрешность задания сигнала ИВС равна нулю. Основанием для такого допущения служит то, что у используемых в реальных системах источников точность генерации сигнала минимум на порядок выше, чем точность поверяемых приборов (0.01...0.05 % предела измерения поверяемого прибора [132, 82, 83, 84]). При необходимости в дальнейшем можно будет ввести в модель ИВС некоторую погрешность задания сигнала, определяемую точностными характеристиками реальных источников, взятыми из их паспортных данных.
При статическом задании сигнала работа ИВС описывается следующим выражением [40]: где 5к - характеристическая функция к — го интервала времени At = [tk_,,tk], равная где N — число ступеней сигнала, соответствующее числу поверяемых отметок; Ск — высота к-ой ступени: где Хк — номинал к-ой поверяемой отметки; Хк_, — номинал (к-І)-ой поверяемой отметки. Интервал времени Atk определяется как где tn0K - время, необходимое для установления показаний прибора, определяется как сумма времени t установления на ИВС к- ой ступени сигнала и времени успокоения прибора t : a tC4. — время, необходимое для считывания показания после его установления прибором. При реализации динамического режима прибора при поверке наибольшее распространение получил линейно-изменяющийся сигнал: где SK - скорость изменения сигнала, генерируемого ИВС в k-ом цикле поверки. Под циклом поверки будем понимать время тк, за которое стрелка перемещается от (к -1)-ой поверяемой отметки до к -ой. Тогда скорость изменения сигнала в к -ом цикле запишется в виде: Для частного случая линейной шкалы соотношение (2.9) запишется в ви де: где XN — номинал конечной отметки шкалы (k = N); TN — время изменения сигнала от нуля до X N . Соответственно: Таким образом, при имитации функционирования ИВС необходимо учитывать три группы внешних факторов: характеристики шкалы прибора (Xk, N ); ? характеристики подвижной части прибора (tycn.); ? характеристики считывающего устройства (tC4.); и один внутренний: ? характеристику самого ИВС (tyCT). 2. Показания поверяемого прибора отсчитываются относительно его шкалы, т.е. занимающих определенное угловое положение отметок. Отметки шкалы также чаще всего считываются СУ и тем самым в дальнейшем формируют получаемое показание. Для моделирования шкалы ПП опишем ее граду ировочной характеристикой, которая представляет собой зависимость ак значений угловых положений поверяемых отметок в зависимости от соответствующих
Разработка технологии и алгоритмов предварительной обработ ки изображений
Алгоритмы обработки оцифрованных изображений для их унификации разрабатываются и описываются, как правило, в наиболее общем виде применительно к двумерным массивам чисел [1, 178, 179]. Их успешное применение к реальным семантическим (смысловым) изображениям с вполне определенными характеристиками требует как анализа изображений, к которым они будут применены, так анализа и настройки самих применяемых алгоритмов.
Изображение шести приборов, расположенных на планшете сканера в окнах специальной технологической маски, приведено на рис. 3.3. Характеристики данного изображения:? разрешение - 600 dpi;? размер - 4954 х 6996 точек;? объем - 34.7 Мб (ВМР-формат);? цвет - 256 оттенков серого цвета (8 бит на точку).
При проведении поверки и определении вариации показаний при среднем числе отметок на шкале поверяемого прибора в (5 - 7) штук обший объем дискового пространства, занимаемого изображениями с показаниями на каждой отметке, будет (347.6 - 485.4) Мб. При реализации многих операций обработки каждая точка изображения обрабатывается в алгоритме по несколько раз. Таким образом, общий объем вычислительных операций достаточно велик, и при выборе алгоритмов следует обратить внимание на их быстродействие.
Размер непосредственно шкал поверяемых приборов намного меньше общего размера изображения всей планшеты. Полезная информация составляет около 25 процентов от всего изображения. Следовательно, для более точной настройки алгоритмов повышения качества изображений и обеспечения надежности функционирования алгоритмического обеспечения системы АП в целом необходимо разделить изображение планшеты сканера на ряд изображений, каждое из которых будет содержать шкалу одного из приборов. Сегментация приведёт к четырёхкратному уменьшению объёма информации,подлежащей обработке, и существенно сократит время работы программы, реализующей технологию обработки.
На приведенном изображении видно, что из-за нестабильности подсветки планшеты сканера, фокусировки считывающей оптической системы (или других погрешностей оптической системы, указанных в п. 3.1) наблюдаются области с различными контрастом и яркостью (их уменьшение к правому краю изображения).
Анализируемое изображение получено и представлено в оттенках серого цвета, т.е. теоретически уровень яркости точек на изображении лежит в пределах от 0 до 255. Для определения реального диапазона яркостей на изображении построим гистограмму их распределения, рис.3.4.
По гистограмме видно, что, действительный диапазон яркости на изображении, полученном со сканера значительно уже теоретически возможного (минимум - 0, максимум - 180). Это приводит к ослаблению контраста изображения. Слабый контраст - наиболее распространенный дефект, обусловленный ограниченностью диапазона воспроизводимых яркостей, нередко сочетающейся с нелинейностью характеристики передачи уровней. Всё это соз дает дополнительные сложности при обработке изображения. Например, при бинаризации изображения сложнее провести разделение объектов и фона. Во многих случаях контраст можно повысить, изменяя яркость каждого элемента изображения. Учитывая то, что в дальнейшем на изображении будут выделяться отсчитывающие элементы прибора необходимо повысить его контраст.
Анализ известных методов обработки изображений [1, 86, 167, 178, 179] показывает, что наиболее просты и эффективны алгоритмы работы с бинарными (двухцветными) изображениями. Для распознавания показаний поверяемого прибора представление в 256 градациях серого цвета избыточно, т.к. достаточно получить информацию о том, является ли данная точка частью стрелки или отметки шкалы или нет. Следовательно, целесообразно провести бинаризацию изображения, то есть преобразовать серое изображение в массив булевых переменных, определяющих, является ли данная точка частью одного из отсчитывающих элементов или нет.
В процессе считывания и преобразования в цифровой массив изображения повреждаются шумами и помехами различного происхождения, например, шумом CCD-матрицы сканера, ошибками при оцифровке и т.п.. Шумы или ошибки оцифровки обычно проявляются на изображении как разрозненные изменения яркости изолированных элементов, не обладающие пространственной корреляцией. При обработке изображений они могут проявляться как дополнительные (фактически ошибочные) элементы на изображении или искажать контуры реальных объектов. Поэтому при обработке необходимо провести их минимизацию, отфильтровав изображение.
Исходя из сказанного, блок-схема предварительной обработки изображения будет следующей, рис.3.5 [97].
Выделенные операции обработки составят технологию А і (F і) предварительной обработки оцифрованных изображений шкал поверяемых приборов. В области обработки изображений известно большое количество алгоритмов, реализующих каждую из операций предлагаемой технологии. Таким образом, задача сводится к выбору (и возможно доработке) тех из них, которые покажут наибольшую эффективность при решении данной прикладной задачи.
Существует несколько общих методов разбиения изображений на однородные области [1,38]. Так как на данном этапе обработки изображение пред 122 ставлено в градациях серого цвета, то необходимо проанализировать те из них, которые пригодны для работы с небинарными изображениями.
Два наиболее общих подхода к решению задачи сегментации изображений заключаются в выделения областей одинаковой (близкой) яркости путем постепенного их наращивания и в обнаружении границ областей с одинаковыми (близкими) значениями яркости.
Метод выделения областей путем их наращивания предусматривает поиск групп пикселей с близкими значениями яркости. В простейшем варианте этот метод предусматривает выбор пикселя и изучение смежных с ним для проверки близости значений яркости сопоставляемых пикселей. Если значения яркости оказываются близкими, то соответствующие пиксели зачисляются в одну группу, чтобы сформировать область. Для повышения эффективности данного метода производится разбиение изображения на ряд небольших областей. Затем каждая область проверяется на однородность, и если результат проверки оказывается отрицательным, то соответствующая область разбивается на более мелкие участки. Процесс продолжается до тех пор, пока все выделенные области не выдержат проверку на однородность. После этого начинается формирование областей при помощи наращивания небольших областей, а не пикселей. Очевидно, использование такого подхода имеет преимущества, главным из которых является уменьшение чувствительности к шуму по сравнению с другими методами. Основной проблемой при его реализации является выбор условия однородности областей.
Алгоритм определения показаний профильных приборов
Для определения показаний прибора с профильной шкалой может быть успешно применен метод, описанный в [40] и проиллюстрированный на рис. 3.16. Для приборов, поля изображений стрелки и отметок шкалы у которых не перекрываются, траектории поиска объектов на изображении могут быть заданы таким образом, чтобы они пересекали только искомые отсчитывающие элементы, рис. 4.13.
Так как геометрические параметры шкал поверяемых профильных приборов могут отличаться, то в алгоритме необходимо предусмотреть возможность его настройки для определения положений траекторий на конкрегном оцифрованном изображении. Для реализации такой возможности был использован метод настраиваемых шаблонов (настраиваемые шаблоны широко распространены в авто матических системах распочнавапия, например, в системе ABBYY FineReader Банк [3, 153]).Рис. 4.13 Поиск отсчитывающих элементов на изображении шкалы профильного прибора
Для этого на типовом изображении шкалы прибора профильного типа был выделен ряд параметров, изменяя значение которых, можно настроить алгоритмическое обеспечение системы на определение показаний приборов с различными габаритами и видами профильных шкал. Основные настраиваемые параметры, используемые в алгоритмах распознавания при определении координат элементов шкалы, представлены на рис. 4.14 и сведены в таблицу 4.3.
Параметры pi и р2 (ширина и высота области шкалы на изображении) не являются настраиваемыми, а определяются выделенной областью изображения, содержащей шкалу поверяемого прибора. Параметры и их значения, представленные в таблице 4.3, подобраны экспериментальным путем для приборов аналогичных М4243, использованных при опытной проверке алгоритма в системе ЛП. Для поверки приборов, внешний вид шкалы которых существенно отличается от приведенной на рис.4.14, может понадобиться доработка алгоритма.Рис. 4.14 Параметры шкалы, настаиваемые в алгоритмах определения показаний профильных приборовТаблица 4.3 Рекомендуемые значения настраиваемых параметров алгоритмаРекомендуемое значение, пиксель Описание параметрарЗ/р2-100 = 90 приблизительное значение вертикальной координаты середины индикатора в процентном выражении от высоты области шкалыр4/р2-100 = 60 приблизительное значение вертикальной координаты середины граничных отметок шкалы в процентном выражении от высоты области шкалыр5 = 10 длина отрезка для нахождения граничных отметок шкалыр6 = 6 минимальная длина отметки шкалыр7 = 4 минимальное расстояние между отметками шкалыПринципы поиска отсчитывающих элементов на изображении, их средних точек, определения показаний и погрешности поверяемого прибора по координатам (в данном случае линейным) отсчитывающих элементов на изображении в алгоритме аналогичны тем, которые использованы в технологии определения показаний приборов с секторной шкалой.
На точность определения показаний профильных приборов будет влиять ряд специфических погрешностей, определяемых особенностью шкалы данного средства измерений, которые необходимо проанализировать и учесть.3.4 Анализ погрешностей определения показаний профильных приборов и разработка алгоритмов их коррекции
Большинство погрешностей определения показаний профильных приборов при оптическом считывании объясняются теми же причинами, что и погрешности определения показаний приборов с секторной шкалой, и имеют значения близкие по величине. В соответствии с классификацией погрешностей, приведенной в п. 3.4, рассмотрим их.4.4.1 Погрешности, возникающие при получении оцифрованного изображения с показаниями профильного прибора
Случайные погрешности (погрешности дискретизации и нестабильностиканала преобразования) определяются характеристиками устройства оптического считывания и поэтому для приборов профильного типа будут полностью аналогичны погрешностям для приборов с плоской шкалой.
Систематические погрешности определяются реализуемыми условиями считывания шкалы прибора.
Погрешность искажения изображения. Для профильных приборов данная погрешность будет определяться не только характеристиками оптической системы устройства считывания, но и тем, что шкала прибора не параллельна плоскости считывания. В результате этого получаемая на изображении проекция шкалы прибора на плоскость считывания искажена таким образом, что расстояние между отметками тем меньше, чем дальше лежат они от средней точки шкалы, наиболее близкой к плоскости считывания, рис. 4.15.
Искажение шкалы на изображении можно учесть, зная радиус профиля шкалы прибора, рис. 4.15. Пересчитав координаты х \ отсчитывающих элементов шкалы, определяемые по изображению, в длины L соответствующих дуг по формулеРис. 4.16. Изображение шкалы профильного прибора а) до и б) после коррекции
Однако очевидным недостатком такого пересчета является зависимость результатов от отклонений положения прибора на планшете сканера от вертикального, рис. 4.17, что приводит к снижению точности коррекции шкалы.
Искажения на изображении можно рассматривать как нелинейность шкалы, и, соответственно, для снижения возникающей погрешности использовать способы определения показаний по нелинейным шкалам, рассмотренные в п. 3.3, например, воспользоваться формулой (3.36). Очевидно, что с уменьшением расстояния между отметками шкалы расчеты по формуле (3.36) дадут более точные результаты, поэтому при ее использовании желательно определять координаты не только поверяемых отметок, но и координаты промежуточных отметок.
