Автоматизация технологических процессов контроля качества стеклянных микрошариков

• Автор: Стругайло, Владимир Владимирович
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 184 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение
1. Подходы к автоматизации процесса производства и контроля качества стеклянных микрошариков
1.1. Анализ области применения и технологий производства стеклянных микрошариков
1.2. Анализ подходов к контролю качества производимых стеклянных микро шариков
1.3. Анализ области применения обработки и анализа изображений в автоматизации промышленных задач
1.3.1. Общие представления о применении обработки и анализа изображений в автоматизации промышленных задач
1.3.2 Анализ области применения обработки и анализа микрообъектов на изображениях в автоматизации промышленных задач
1.4. Обзор подходов к построению систем обработки и анализа визуальной информации в промышленности
1.4.1 Обзор общих подходов к построению систем обработки и анализа визуальной информации в промышленности
1.4.2 Обзор подходов к построению систем обработки и анализа микрообъектов по изображениям в промышленности
1.5. Математические методы и алгоритмы, применяемые в задачах промышленной микроскопии
2. Методы обработки и анализа цифровых изображений стеклянных микрошариков
2.1. Представление цифровых изображений в компьютере

2.2. Методы предварительной обработки и фильтрации изображений
2.3. Методы сегментации изображений стеклянных микрошариков
2.4. Инвариантность и размерность представления изображений стеклянных микрошариков
2.4.1. Ориентирование в пространстве контуров стеклянных микрошариков с измененной формой
2.4.2. Масштабирование и нормализация изображений стеклянных микрошариков
2.5. Анализ гранулометрического состава и коэффициент сферичности стеклянных микрошариков
2.6. Оценка изменения яркости стеклянных микрошариков по их гистограммам
2.7. Модель обработки цифровых изображений стеклянных микрошариков в виде связных множеств
3. Система анализа цифровых изображений стеклянных микрошариков на основе комбинированных нейросетевых алгоритмов
3.1. Анализ существующих методов кластеризации и классификации объектов на цифровых изображениях применительно к стеклянным микрошарикам
3.2. Обоснование выбора методологии для системы кластеризации и классификации цифровых изображений стеклянных микрошариков
3.3. Нейросетевой алгоритм группирования цифровых изображений стеклянных микрошариков по форме и размерам
3.4. Нейросетевой алгоритм классификации цифровых изображений стеклянных микрошариков по форме и размерам

4. Разработка модели программного обеспечения контроля качества стеклянных микрошариков по изображениям в промышленном производстве
4.1. Формулировка задач и требований к программному обеспечению автоматизированной системы контроля качества стеклянных микрошариков по их цифровым изображениям
4.2. Структура программного обеспечения автоматизированной системы контроля качества стеклянных микрошариков по их цифровым изображениям
4.3. Методы и средства, применяемые при разработке программного обеспечения автоматизированной системы контроля качества стеклянных микрошариков по их изображениям
4.4. Перспективы приложения моделей предложенных в системе контроля качества стеклянных микрошариков по цифровым изображениям
4.5. Результаты внедрения разработанного программного обеспечения в подсистему контроля качества стеклянных микрошариков

Заключение
Список используемых источников
Приложения
Приложение 1. Список используемых сокращений
Приложение 2. Акты внедрения

управления. На рисунке 1.4 приведена схема автоматизированной системы технического зрения.
Рисунок 1.4 - Схема автоматизированной системы анализа изображений
Для представления производственных объектов в качестве цифровых изображений развиваются технологии направленные на совершенствование специализированных устройств технического зрения, методов и алгоритмов оцифрованной визуальной информации. В подобных системах специализированного технического зрения можно выделить ряд общих необходимых подсистем [61]:
• Устройства восприятия объекта;
• блок оцифровки;
• интерфейс ввода изображения в ЭВМ;
• специализированное ПО.
Устройства, с помощью которых системой технического зрения воспринимаются объекты анализа, представлены в виде специализированных