Модифицированные методы идентификации элементов роботизированного производства

• Автор: Лахчев, Любомир Христов
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1984
• Место защиты: Киев
• Количество страниц: 235 c. : ил

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА I. СУЩЕСТВУЮЩИЕ МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ТЕХНИЧЕСКОГО

ЗРЕНИЯ В РОБОТИЗИРОВАННЫХ КОМПЛЕКСАХ СБОРКИ

1.1. Анализ информационного обеспечения роботизированного сборочного комплекса

1.2. Обзор существующих систем технического зрения

1.2Л.Общие требования, предъявляемые к системам технического зрения

1.2.2.Анализ дальнометрических систем технического зрения.

1.2.3.Анализ фотометрических модельных систем технического зрения

1.2.4.Оценка систем технического зрения с

интегральным описанием объекта .

1.3.Классификация промышленных деталей .
1.4.Классификация средств ввода зрительной информации .
1.5.Постановка новых задач исследования
Выводы
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МОДИФИЦИРОВАННЫХ МЕТОДОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ ТЕХНИЧЕСКИХ ДЕТАЛЕЙ
2.1.Постановка задачи распознавания
2.2.Формализованное описание распознающей системы
2.3.Разработка модифицированного логического метода идентификации
2.3.1.Методические рекомендации по расчету признаков распознавания .
2.3.2.Исследование влияния конфигурации объекта на условия и алгоритм распознавания
2.3.3.Определение координат характерных точек
2.3.4.Кодирование различимых положений и
проверка на однозначность описания
2.3.5.Оптимизация кодирования различных
положений
2.3.6.Синтез классификатора распознаваемых деталей и формирование программируемой маски .
2.3.7.Применение метода программируемых масок на примере распознавания плоских деталей .
2.4.Разработка метода распознавания деталей по данным об их контуре
2.4.1.Методические рекомендации при аппроксимации контура и расчете признаков идентификация .
2.4.2.Регистрация присутствия объекта и поиск границы фонобъект
2.4.3.Формулировка правил обхода и аппроксимации контура .
2.4.4.Расчет признаков идентификации .
Выводы III
ГЛАВА 3. АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
МЕТОДОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ ДЕТАЛЕЙ ИЗ
3.1.Программное обеспечение логического метода распознавания
3.1.1. Формирование массива входных данных
3.1.2. Математическое описание изображений
3.1.3. Разработка алгоритма поиска особых
3.1.4. Формирование массива логических уравнений .
3.2. Программное.обеспечение метода идентификации по данным о контуре объекта
3.2.1. Организация внутрипрограммного обмена
3.2.2. Подпрограмма выявления и аппроксимации контура
3.2.3. Формирование перехода к системе координат 0ла
3.2.4. Подпрограмма расчета признаков идентификации
Выводы
ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МОДУЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКИХ ДЕТАЛЕЙ .
4.1. Разработка состава техничесних средств
и конструкции модуля распознавания
4.1.1. Разработка состава технических средств модуля .
4.1.2. Разработка конструкции модуля
4.2. Разработка аппаратной части модуля
4.2.1. Разработка блока ввода изображения .
4.2.2. Разработка блока обработки визуальной
информации
4.3. Исследование модуля распознавания
4.3.1. Исследование факторов, влияющих на точность ввода изображения.
4.3.2. Исследование надежности действия модуля распознавания
4.4. Разработка устройства контроля размеров деталей
4.5. Применение модуля распознавания в сборочном роботизированном комплексе .
ЗАКЛЮЧЕНИЕ .
ЛИТЕРАТУРА


Деление главной функции информационной системы на отдельные подфункции /выражения /1. СТЗ выполняются почти одновременно. Более того, процедура идентификации находится в жесткой зависимости от взаимного положения объекта и устройства ввода изображения, то есть от ракурса съемки. В силу этой зависимости распознавание трехмерного объекта, снятого под произвольным ракурсом, осуществляется путем многократного запроса новых изображений, так как возможно совпадение описаний изображений разных деталей. Изложенный анализ позволяет установить общность целей между устройствами, выполняющими рассмотренные выше подфункции, и операций, которые на первый взгляд достаточно различны. В частности, выражение /1. СТЗ, так и при описании действия механических ориентирующих устройств. Общность целей подтверждается практическим примером. Например, роботизированный комплекс, состоящий из роботов первого поколения, использует информацию об объектах, задаваемую положением кассет, вибропитателей и других подобных устройств в рабочем пространстве РЖ, а адаптивный робот - данные, вырабатываемые СТЗ. Однако, использование средств жесткой организации среды ограничивает мобильность комплекса. Улучшение последней путем внедрения СТЗ порождает иные проблемы, в частности, действие в реальном времени. То обстоятельство, что большие массивы информации об объекте необходимо обрабатывать в ограниченном интервале времени, заставляет разработчиков универсальных СТЗ наращивать мощность вычислительных средств, выполнять поиск путей совершенствования программного и аппаратного обеспечения. Эти мероприятия связаны с большими капитальными затратами и порой эффективность адаптивного робота по сравнению с жестко организованной средой манипуляторов и роботов первого поколения ставится под сомнением. Стремление к снижению стоимости СТЗ вызывает необходимость в применении менее универсальных /в конкретном смысле этого слова/ специализированных СТЗ, но которые обладают достаточными возможностями для распознавания широкого класса разнообразных по форме деталей. В заключении параграфа можно сказать, что краткий функционально-структурный анализ информационной системы РЖ для сборки выявил: необходимость применения СТЗ для решения задач информационного обеспечения; общность целей СТЗ и механических ориентирующих устройств. На основе последнего обстоятельства следует вывод, что применение специализированных модулей распознавания на настоящем этапе развития элементной базы эффективно при рациональном их взаимодействии с ограниченным набором ориентирующих средств, что необходимо учитывать при разработке СТЗ /см. Б общем случае распознающие системы реализуют процедуры распознавания любых объектов, явлений, ситуаций или цроцессов / /. В промышленности СТЗ предназначаются главным образом для распознавания технических деталей в РЖ. Задача автоматического распознавания технических объектов -предметов производства - обладает двумя аспектами, вытекающими из следующих особенностей: объект занимает бесконечное множество положений на рабочей плоскости; в поле наблюдения поступают разно- ' образные по форме детали. В силу первой особенности возникает необходимость в идентификации предмета /иными словами, отождествление объекта самому себе/. Неопределенность идентификации порождается большим числом различных изображений одного объекта, часть которых может с определенным приближением совпадать с изображениями других ему подобных. Это обстоятельство приводит и к неопределенности при выделении класса предметов среди других в общем классификаторе объектов. В соответствии с указанными особенностями автоматическое распознавание технических деталей осуществляется решением двух задач: классификации и идентификации / /. Для решения задачи классификации все многообразие деталей группируется по нескольким классам, отличаощимся по целевым и обобщенным признакам. При этом выделяются такие признаки объектов, которые выражают их общность, например, тела вращения характеризуются наличием оси вращения, плоские детали - малой толщиной и т.