Повышение качества контроля зазоров кузова автомобиля путем автоматизации процесса тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Козлов, Антон Александрович

• Козлов, Антон Александрович
• кандидат технических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат технических наук Козлов, Антон Александрович

Перечень символов и сокращений.

Введение.

ГЛАВА 1. Анализ современных методов контроля, диагностики и 8 визуализации геометрических параметров зазоров кузова автомобиля.

1.1. CALS-технологии.

1.2. Известные методы и способы контроля геометрических параметров 9 зазоров кузова автомобиля.

1.3. Визуализация и обработка информации.

1.4. Анализ автоматизированных систем контроля и диагностики, 21 основанных на базе ЭВМ.

ГЛАВА 2. Бинаризация, оценка качества изображения и оценка 40 геометрических параметров при цифровой фотосъемке.

2.1. Бинаризация изображения.

2.2. Оценка качества изображения.

2.3. Оценка геометрических характеристик объектов на изображениях. 74 Выводы по главе 2.

Глава 3. Исследование влияния автоматизированной системы на базе 84 ЭВМ на качество контроля зазоров кузова автомобиля.

3.1. Обоснование применения процесса контроля зазоров кузова 84 автомобиля, как объекта автоматизации.

3.2. Разработка автоматизированной системы для контроля зазоров 88 кузова.

3.3. Методология измерений АС. 93 Выводы по главе 3.

ГЛАВА 4. Техническое оснащение бесконтактного оптического метода контроля зазоров кузова автомобиля. Результаты и их анализ. 107 4.1. Технические требования, предъявляемые к АС для контроля зазоров кузова автомобиля.

4.2. Измерительный стенд для контроля геометрических параметров 108 зазоров кузова автомобиля.

4.3. Геометрическая калибровка камер.

4.4. Результаты оценки точности измерений АС контроля зазоров кузова автомобиля.

4.5.Вопросы теории вероятности для оценки результатов измерений зазоров кузова автомобиля. 115 Выводы по главе 4. 119 Заключение. 120 Список использованных источников. 122 Приложение 1 Акты внедрения. 132 Приложение 2 Описание программы ZAZOR. 135 Приложение 3 Карта контроля внешних зазоров кузова ВАЗ 2110.

Перечень символов и сокращений.

Я'> j) у о, у i а, в w{x) р(х'о)

Ра, Рв и wB(x) ма и mb

Q,, Q2, Q3, Q4 H&j) Dx f x0(i,j) И n{i,j) a(k), y(k) ли y

Computer Acquisition and Life-cycle Support (Непрерывная информационная поддержка жизненного цикла продукции) Системы машинного видения Автоматизированная система Апостериорное распределение вероятностей Распределения Гиббса Потенциал взаимодействия

Показатель оценки, характеризующий степень привлекательности системы контроля для заказчика.

Компоненты показателя оценки, отражающие наличие или отсутствие у системы определенных свойств.

Весовые коэффициенты компонентов показателя.

Исходное изображение

Порог обработки

Уровни выходной яркости

Классы

Гистограмма распределения исходного цифрового изображения Гипотетическое значение порога Дискриминантная функция

Вероятность принадлежности точки классу а или в соответственно

Распределения соответствующие классу а и в соответственно

Математические ожидания Дисперсия для всего кадра Межклассовая дисперсия Крестообразная структура

Лучи крестообразной структуры

Биэкспоненциальная корреляционная функция Дисперсия

Коэффициент корреляции

Случайные поля

Случайное бинарное поле

Матрица одношаговых вероятностей перехода

Векторы, образуемые значениями полей 77,; =n{hj) и У,,, = y{i,j) соответственно в точках луча Qk за исключением текущей точки

Векторы, включающие все значения полей tju =rj{ij) и уи] =>(/,у) в точках "креста" Q. Нормировочная постоянная Сг Нормирующий коэффициент

Множество потенциалов взаимодействия р(х) Распределение Гиббса

X Совокупность всех отсчетов изображения

Множество узлов решетки, на котором задано изображение Константа, которую находят из условия нормировки распределения вероятностей и{х) Потенциальная функция

Совместное РГ двух полей

Условное по отношению к значению управляющего поля X = {х/>7} распределение наблюдаемого изображения y = {>-, t} Результат оптимальной сегментации s\r] Результат работы датчика х\г] Отсчет на г -ом шаге г Отношение вероятностей

X(г) Макрошаг итерационного процесса

Лп1>пг)> fit Среднеквадратичное отклонение

Атх Критерий максимальной ошибки

РМ Плотность распределения аддитивного гауссовского шума у/^щ)

Растровое изображение образца размером mxn пикселей Растровое представление эталонного изображения, повернутого и у на угол А и масштабированного в % и д раз по вертикали и горизонтали соответственно Pij*si,j Элементы растровых изображений Р и S соответственно J Критерий качества совмещения

GKUS Весовое изображение gu Элемент весового изображения

Z Параметр совмещения

М Множество из т фрагментов, максимально удаленных от

1 фрагмента j

Вектор параметров камеры

Ошибка метода наименьших квадратов

Реальное и идеальное изображения

Произвольные функции координат пх,п2.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Повышение качества контроля зазоров кузова автомобиля путем автоматизации процесса»

По мере повышения требований к качеству выпускаемых автомобилей резко возрастают требования к контролю как элементов кузова, так и кузова автомобиля в целом. Рост объемов производства и необходимость обеспечения конкурентоспособности выпускаемых изделий ставит проблему организации контроля в ряд наиболее актуальных для автомобилестроения.

Неавтоматизированный контроль при помощи калибров, который до сих пор используется на многих предприятиях, обладает рядом недостатков, препятствующих его применению в современных условиях. Основной недостаток в этом случае заключается в том, что при таком способе контроля оценка является качественной (годен или не годен контролируемый объект). Также вследствие влияния человеческого фактора при данном методе контроля зачастую присутствует субъективность и низкая достоверность. Кроме того, к существенным недостаткам данного метода контроля можно отнести малую производительность. Контроль сложных изделий с применением простейших оптических приспособлений, по словам операторов, очень сильно утомляет зрение, что, несомненно, представляет опасность для их здоровья.

Проблема автоматизации контроля традиционно решается применением сложных программно-аппаратных комплексов, относящихся к классу систем технического зрения, разработка которых ведется в ряде стран мира. На сегодняшний день промышленно выпускаемых отечественных установок контроля нет, а зарубежные, к примеру, продукция фирм Leica, V-Stars, Axyz чрезвычайно дороги: их стоимость составляет порядка сотен тысяч долларов США. Это приводит к тому, что на большинстве российских предприятий неавтоматизированный контроль является единственным способом отбраковки дефектных изделий.

Из всего сказанного выше следует, что создание автоматизированной системы (АС) контроля зазоров кузова автомобиля, направленной на повышение качества контроля в условиях реального производства является актуальной научной задачей.

Реализация такой системы, содержащей цифровую фотокамеру, ЭВМ интерфейсные устройства и соответствующее математическое и программное обеспечение, помимо удешевления контрольной станции, по сравнению с аналогами, обеспечивает лучшую интеграцию с технологическим процессом за счет гибкости и универсальности применяемой аппаратной базы.

Особую благодарность за помощь в работе над диссертацией автор выражает кандидату технических наук, доценту кафедры «Технология машиностроения» Гуляеву Вадиму Анатольевичу.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка и приложений. Общий объем работы составляет 144 страницы машинописного текста. Диссертация содержит 24 рисунка и 7 таблиц. Библиография включает 103 источника.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Козлов, Антон Александрович

Ю.Результаты работы внедрены в промышленное производство на предприятии ОАО «АвтоВАЗ», ОАО «ЛадаСпецОборудование», АНО «Лада-Эксперт» и подтверждены актами внедрения (см. приложение 1). Также результаты работы используются в учебном процессе в Тольяттинском государственном университете.

11 .Разработано программное обеспечение, обеспечивающее функционирование AC «ZAZOR».

12.Внедрение разработанного метода контроля зазоров кузова автомобилей на установке оснащенной АС позволило решить задачу повышения качества контроля зазоров кузова автомобиля.

13.Разработанная методика построения АС контроля зазоров кузова автомобилей позволяет контролировать значительно более широкий спектр подобных объектов, чем рассмотренный в данной работе.

14.Построен количественный показатель оценки систем автоматизации контроля учитывающий ряд наиболее важных характеристик.

15.Проведено количественное сравнение современных зарубежных систем контроля и системы, созданной в ходе диссертационной работы. Высокий качественный показатель последней свидетельствует об эффективности предложенных подходов, моделей и алгоритмов и перспективности внедрения системы на отечественных предприятиях.

16.Проведенная оценка результатов измерений на основе теории вероятности позволяет предположить о то, что на характер распределения, следовательно, на точность зазоров кузова автомобиля влияют: физико-механические свойства металла, характер соединения, технология изготовления. Т.е. обработав аналитически информацию о замерах, возможно осуществить связь вероятностных распределений с геометрическими параметрами и технологией изготовления, а, следовательно, диагностировать полученные данные. 1 2 3 4 5 6 7 8 9

10 И

12

13

14

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Козлов, Антон Александрович, 2005 год

1. Алиев Т. М., Вигдоров Д. И.,. Кривошеев В. П. Системы отображения информации. Москва, «Высшая школа», 1988 г

2. Бард И. Нелинейное оценивание параметров. М.: Статистика, 1979. Бессекерский В.А., Попов А.П. Теория систем автоматического регулирования. М., «Наука», 1966.

3. Браслевский Д. А., Петров В. В. Точность измерительных устройств, — М.: Машиностроение, 1976.

4. Бронштейн Н.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике. — М.: Наука, 1966.

5. Васильев В .И. Распознающие системы. Киев: Наукова думка, 1969. -291 с.

6. Вапник В.Н., Червоненкис А .Я. Теория распознавания образов. М.: Наука 1974.

7. Васютович В., Самотохин С., Никифоров Г. CALS-технологии и стандарты. // Computerworld Россия. 2001. - Февраль. Введение в оптимизацию. Поляк Б.Т. - М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1983. - 384 с

8. Воронцов М.А., Шмальгаузен В.И. Принципы адаптивной оптики. -М.: Наука, 1985.-336 с.

9. Гиммельфарб Г.Л., Залесный А.В. Модели Марковских случайных полей в задачах генерации и сегментации текстурных изображений / Средства интеллектуализации кибернетических систем. Киев, 1989.

10. Грузман И.С. Выделение однородных областей на изображениях // Статистические методы обработки изображений. Новосибирск: Новосиб. электротехн. ин-т. 1993.

11. Гуляев В.А., Жилин А.А. Автоматизированная линия комплексного контроля качества автомобильных стекол. Материалы всероссийской научно-технической конференции «Перспективы развития автомобильного транспорта». -Тольятти, 2000. с. 195-198.

12. Дещенко Г.Н. Контроль строительных конструкций с использованием СВЧ волн переменной частоты. Тезисы докладов 15 Российской конференции «Неразрушающий контроль и диагностика» 28.06.2.07.99 г. т.2 С.65.

13. Джилландерс Д.Т., Ридл Р.А., Стрейт Р.Д., Финни И. Методы определения трещиностойкости стекла при I и II типах разрушения с использованием термических напряжений. Современное машиностроение. Сер. Б. № 10, 1990.

14. Димиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессии (М.:Финансы и статистика, 1981)

15. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен (Пер с англ. М.: Мир, 1976)

16. Казаков И.Е. Статические методы проектирования систем управления. М. «Машиностроение», 1969 262 с.

17. Катыс Г.П., Катыс П.Г. Системы машинного видения: анализ состояния и перспективы развития // Приборы и системы управления 1999 №9

18. Катыс Г.П. Восприятие и анализ оптической информации автоматической системой. М.: Машиностроение, 1986. 415 с.

19. Катыс Г.П. Обработка визуальной информации. М.: Машиностроение, 1990.314 с.

20. Ковалевский В.А. Методы оптимальных решений в распознавании изображений. -М.: Наука, 1976. -328 с.

21. Козлов А.А., Солдатов А.А., Драчев О.И., Гуляев В.А. Взаимосвязь математической модели и cad модели. Материалы IV международной научно-технической конференции «Фундаментальные и прикладные проблемы технологии машиностроения». Орел, 2003. - с. 352-356.

22. Козлов А.А. Применение бинаризации изображений при контроле точности зазоров кузова автомобиля. . Региональная научно-техническая конференция «Научные чтения студентов и аспирантов».—Тольятти, 2005.-c.38

23. Козлов А.А., Кузьмич И.В. Автоматизация контроля зазоров кузова автомобиля. Региональная научно-техническая конференция «Научные чтения студентов и аспирантов». Тольятти, 2005. — с. 21.

24. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике. М.: Наука, 1973.

25. Кудрявцев В.А., Пичугин А.П., Шанин В.И. Когерентно-оптический метод выявления дефектов на поверхности деталей. Материалы Всесоюзной науч.-техн. Конф. "Современная прикладная оптика и оптические приборы", ч. 2, Л., 1975, с. 6.

26. Кудрявцев В.А., Шанин В.И., Шапов B.C. Анализ метрологических возможностей когерентно-оптического метода контроля формы сложных поверхностей. — Оптико-механическая промышленность, 1978, N11, с. 8-10.

27. Марр Д. Зрение: информационный подход к изучению представления и обработки зрительных образов. — М.: Радио и связь, 1987.

28. Матвеев В. И. Портативное радиоволновое устройство для контроля крупногабаритных диэлектрических изделий. Тезисы докладов 15 Российской конференции «Неразрушающий контроль и диагностика» 28.06.2.07.99 г. т.2 С.47

29. Методы компьютерной обработки изображений / Под ред.Сойфера В: А.-2-е изд., испр.-М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003.-784С.

30. Основы автоматического управления / Под ред. B.C. Пугачева. -М.: Наука, 1974.-720 с.

31. Папулис А. Теория систем и преобразований в оптике. -М.: Мир, 1971. -495 с.

32. Патрик Э. Основы теории распознавания образов. Пер. с англ. -М.: Сов. радио, 1980. -408 с.44.45,46,47