Введение к работе
Актуальность темы. В настоящее время сохраняется потребность в разработке новых и совершенствовании существующих методов и средств контроля качества готовой продукции при производстве различных материалов сложной структуры, таких как пенополиуретан, пенопласт, ячеистые пластмассы. Это обусловлено необходимостью повышения эффективности контроля, решения задач его автоматизации, с целью увеличения конкурентоспособности производимого продукта в условиях современного рынка.
В большинстве случаев, даже в условиях цикличнонепрерывного производства, автоматизированный непрерывный (потоковый) контроль качества практически отсутствует. Большое значение, придаваемое именно потоковому контролю качества, вызвано сравнительно высокой скоростью изменения входных технологических параметров (сырье, температура, давление и т.д.) на существующих производствах. Как следствие, периодическое измерение параметров качества не дает оперативной картины качества продукта на выходе. Примером такого производственного процесса может послужить производство блочного пенополиуретана (ППУ). Пенополиуретан является легким водонепроницаемым изоляционным материалом. Главной областью применения блочного пенополиуретана является авиационная промышленность. Во избежание утечки топлива при разгерметизации корпуса самолета при столкновении с мелкими твердотельными объектами, между корпусом и внешним кожухом топливных баков помещается прослойка блочного пенополиуретана.
Основными параметрами, определяющими качество пенополиуретана, являются: вес, кажущаяся плотность, изоляционные свойства, статический изгиб, растяжение и именно к ним предъявляются наиболее жесткие требования.
В настоящее время при производстве рассматриваемых материалов используются ручные, основанные на экспертной оценке методики определения параметров качества. Они характеризуются длительным временем поверки образца и связаны с необходимостью отъема части материала для проведения контрольных операций. Такие методы не могут быть применены в качестве средства непрерывного (потокового) контроля качества, вследствие чего не удовлетворяют современным требованиям.
Тему работы следует признать актуальной, так как разработка и внедрение новых, более совершенных методов контроля качества продукта позволит повысить объективность контроля и за счет этого, уменьшить количество производственного брака.
Цели и задачи диссертационной работы. Целью диссертационного
исследования является разработка неразрушающих методов
автоматизированного контроля качества материалов сложной структуры на
базе системы технического зрения, обеспечивающих снижение производственного брака за счет повышения объективности контроля. Разрабатываемые методы могут служить основной для реализации в дальнейшем полномасштабной системы автоматизации, которая позволит воздействовать на входные параметры производственного процесса, с выходом на их оптимальные значения в режиме реального времени.
Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих основных задач:
Проведение анализа структуры и классификация параметров качества исследуемых материалов, с целью выявления интегрального параметра качества;
Проведение анализа свойств изображений материалов сложной структуры, выявление наиболее существенных связей между элементами изображений.
Выполнение анализа существующих и разработка новых методов измерения интегрального параметра качества по изображению объекта контроля;
Разработка алгоритмов и процедур измерения и контроля интегрального параметра качества на основе разработанных методов;
Проведение экспериментального исследования разработанных методов с целью определения наиболее эффективного;
Разработка предложений по промышленному применению для автоматизации контроля качества готовой продукции в ходе производственного процесса.
Методы исследования. Исследования проводились с использованием аппарата математической статистики, двумерного преобразования Фурье, корреляционного и нейросетевого анализа, а также специальных методов исследования параметров качества: аппроксимации значений эксцесса и асимметрии статистических характеристик изображений, анализа корреляционных функций спектров изображений, нейросетевого метода. Для практической реализации разработанных алгоритмов, использовалась среда MatLab, информационное обеспечение процесса контроля качества материалов сложной структуры разработано на базе среды N1 Lab View.
Научная новизна
-
Доказано, что среднее расстояние между локальными максимумами корреляционной функции спектра изображения может быть использовано в качестве информативного признака для оценки среднего размера ячейки материалов ячеистой структуры;
-
Разработан новый метод автоматизированного измерения среднего размера ячейки материалов сложной структуры, заключающийся в применении корреляционного анализа к спектру исходного изображения, повышающий точность и скорость измерений;
3. Разработан алгоритм автоматического определения порога яркости при проведении пороговой сегментации изображения пространственной корреляционной функции спектров, заключающийся в подборе значения, исходя из минимальности рассеяния результатов определения среднего размера ячейки материалов, обеспечивающий адаптивность методов измерений к свойствам изображений материалов ячеистой структуры.
Практическая значимость
-
Разработанный подход к контролю интегрального параметра качества материалов сложной структуры позволяет, в отличие от существующих, производить непрерывный, неразрушающий контроль качества готовой продукции в реальном масштабе времени;
-
Разработанные модификации методов автоматизированного измерения среднего размера ячейки материалов сложной структуры на базе корреляционного, спектрального и нейросетевого методов обработки изображений, позволяют повысить скорость и точность измерений в мелкосерийном, крупносерийном и массовом производствах.
-
Разработаны предложения по созданию автоматизированных систем контроля качества материалов сложной структуры.
Основные результаты диссертационной работы поставлены в план внедрения на ООО «Корунд» в ходе модернизации производства пенополиуретана в течение 2011-2013 г.г. Часть материала использована в учебном процессе кафедры «Автоматизация Машиностроения» ИПТМ НГТУ при чтении лекций и проведения лабораторных работ по дисциплине «Методы и средства технических измерений».
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы доложены и обсуждены на следующих научно-технических конференциях:
-
«VII Международная молодежная научно-техническая конференция Будущее технической науки» (Н.Новгород, 2008г.)
-
XVIII Всероссийская научно-техническая конференция «Неразрушающий контроль и техническая диагностика» (Н.Новгород, 2008г.)
-
Технология, автоматизация производственных систем и управление организационно-техническими системами машиностроительного кластера (Н.Новгород, 2008 г.)
-
XXV Всероссийская научно-техническая конференция «Информационные технологии в науке проектировании и производстве». (Н.Новогород, 2008 г.)
-
Всероссийская научно-техническая конференция «Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах» (Новочеркасск , 2008 г.)
Публикации и личный вклад автора. Основное содержание работы отражено в 13 печатных работах, в том числе 4 статьи, 11 докладов на
конференциях. 6 работ без соавторства в том числе 2 в изданиях рекомендуемых ВАК.
Основные результаты и положения, выносимые на защиту, получены лично автором. Все алгоритмы, обсуждаемые в работе, были разработаны и экспериментально исследованы автором самостоятельно. Научный руководитель принимал участие в постановке цели и задач исследования, их предварительном анализе, планировании экспериментов, а также в обсуждении полученных результатов.
Основные положения, выносимые на защиту
Методы определения зависимостей интегрального параметра качества объекта контроля от структуры его изображения, на основе статистических, частотных и нейросетевых методов обработки изображений.
Алгоритмы и процедуры измерения интегрального параметра качества материалов сложной структуры;
Структура автоматизированного комплекса неразрушающего контроля качества ячеистых материалов, являющегося базой для реализации системы комплексной автоматизации производства подобных материалов.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 119 наименований и 3 приложений. Работа изложена на 129 страницах машинописного текста, содержит 61 рисунок, и 22 таблицы.
