CECHY IMPLEMENTACJI WIDZENIA KOMPUTEROWEGO W PROBLEMACH AUTOMATYCZNEJ KONTROLI JAKOŚCI PRODUKTÓW

Nataliia Stelmakh

n.stelmakh@kpi.ua
National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute", Department of Instrument Production and Engineering (Ukraina)
https://orcid.org/0000-0003-1876-2794

Ihor Mastenko


National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute", Department of Instrument Production and Engineering (Ukraina)
https://orcid.org/0000-0002-2953-4589

Olga Sulima


National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute", Department of Mathematical Physics and Differential Equations (Ukraina)
https://orcid.org/0000-0002-5811-7717

Tetiana Rudyk


National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute", Department of Mathematical Physics and Differential Equations (Ukraina)
https://orcid.org/0000-0003-1121-4963

Abstrakt

W artykule dokonano analizy obszarów zastosowań widzenia maszynowego. Szczególną uwagę zwrócono na zastosowanie widzenia maszynowego w inteligentnych systemach technologicznych kontroli jakości wyrobów. Ważnym aspektem jest szybka i skuteczna analiza jakości produktu bezpośrednio na etapie procesu technologicznego z dużą dokładnością w określaniu wad produktu. Pokazano celowość i perspektywę wykorzystania aparatu matematycznego sztucznych sieci neuronowych do budowy inteligentnego systemu technologicznego do monitorowania stanu geometrycznego wyrobów. Celem badań jest identyfikacja i klasyfikacja parametrów jakościowych rurek trzcinowych. W tym celu zaproponowano nowe metody identyfikacji i klasyfikacji kontroli jakości różnego rodzaju defektów z wykorzystaniem wizji komputerowej i algorytmów uczenia maszynowego.


Słowa kluczowe:

widzenie maszynowe, inteligentne systemy technologiczne, kontrola jakości, sieci neuronowe

Desmond K. et al.: A machine vision algorithm for quality control inspection of gears. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 106(1-2), 2020, 105–120.
DOI: https://doi.org/10.1007/s00170-019-04426-2   Google Scholar

Domel A. et al.: Autonomous pick and place operations in industrial production. 12th Intern. Conf. on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence (URAI 2015), Kintex, Goyang, Korea, 356.
DOI: https://doi.org/10.1109/URAI.2015.7358978   Google Scholar

Dyatlov E. I.: Machine vision (analytical review). Mathematical machines and systems 2, 2013, 32–40.
  Google Scholar

Guo Y. et al.: Rotational projection statistics for 3D local surface description and object recognition. International journal of computer vision 105(1), 2013, 63–86.
DOI: https://doi.org/10.1007/s11263-013-0627-y   Google Scholar

Industrial Machine Vision Market by Component (Hardware (Camera, Frame Grabber, Optics, Processor), and Software (Deep Learning, and Application Specific)), Product (PC-based, and Smart Camerabased), Application, End-User. Global Forecast to 2023 [https://www.researchandmarkets.com/research/k6lrbk/global_industrial?w=5].
  Google Scholar

Johnson A. E.: Spin-images: a representation for 3-D surface matching: Diss. Andrew Edie Johnson – Pittsburgh, Pennsylvania, 1997.
  Google Scholar

Lisovsky A. L.: Application of neural network technologies for management development of systems. Strategic decisions and risk management 11(4), 2020, 378–389.
DOI: https://doi.org/10.17747/2618-947X-923   Google Scholar

Mastenko I. et al.: Vision yak nevidyemna chastyna intelektual’nykh tekhnolohichnykh system. Tekhnichni Nauky Ta Tekhnolohiyi 4(26), 2021, 58–65 [http://doi.org/10.25140/2411-5363-2021-4(26)-58-66].
DOI: https://doi.org/10.25140/2411-5363-2021-4(26)-58-66   Google Scholar

Mastenko І. V., Stelmakh N. V.: Generative design of a frame type construction. KPI Science News 2, 2021, 81–89.
DOI: https://doi.org/10.20535/kpisn.2021.2.236954   Google Scholar

Sahoo S. K. et al.: A Dynamic Bottle Inspection Structure. Computational Intelligence in Data Mining 711, 2019, 873–884.
DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-10-8055-5_77   Google Scholar

Stelmakh N.: Software module for accelerated technological preparation of assembly small-scale production of devices. Visn. NTUU "KPI". Eng. 54, 2009, 12–17.
  Google Scholar

Tymchyshyn R. M. et al.: Modern approaches to solving computer vision problems. Control systems and machines 6, 2018, 46–73.
  Google Scholar

Zhong Y., Fengyu X., Yue W.: Analysis and experiment of workpiece quality detection based on industrial robot. 23rd Intern. Conf. on Mechatronics and Machine Vision in Practice (M2VIP), 2016, 1–6.
DOI: https://doi.org/10.1109/M2VIP.2016.7827291   Google Scholar

Zuxiang W., Lei Z., Junpeng F.: Design of safety capacitors quality inspection robot based on machine vision. 1st Intern. Conf. on Electronics Instrumentation Information Systems (EIIS), 2017, 1–4.
DOI: https://doi.org/10.1109/EIIS.2017.8298545   Google Scholar


Opublikowane
2023-03-31

Cited By / Share

Stelmakh, N., Mastenko, I., Sulima, O., & Rudyk, T. (2023). CECHY IMPLEMENTACJI WIDZENIA KOMPUTEROWEGO W PROBLEMACH AUTOMATYCZNEJ KONTROLI JAKOŚCI PRODUKTÓW. Informatyka, Automatyka, Pomiary W Gospodarce I Ochronie Środowiska, 13(1), 38–41. https://doi.org/10.35784/iapgos.3434

Autorzy

Nataliia Stelmakh 
n.stelmakh@kpi.ua
National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute", Department of Instrument Production and Engineering Ukraina
https://orcid.org/0000-0003-1876-2794

Autorzy

Ihor Mastenko 

National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute", Department of Instrument Production and Engineering Ukraina
https://orcid.org/0000-0002-2953-4589

Autorzy

Olga Sulima 

National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute", Department of Mathematical Physics and Differential Equations Ukraina
https://orcid.org/0000-0002-5811-7717

Autorzy

Tetiana Rudyk 

National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute", Department of Mathematical Physics and Differential Equations Ukraina
https://orcid.org/0000-0003-1121-4963

Statystyki

Abstract views: 213
PDF downloads: 169