Логунова О.С., Андреев С.М., Гарбар Е.А., Маркевич А.В., Николаев А.А. Автоматизация научных исследований нарушения сплошности плоской поверхности: конструкционное решение программно-аппаратного комплекса - Журнал «Электротехнические системы и комплексы»

Аннотация

Современные тренды развития науки и техники все чаще используют системы мониторинга за объектами по изображениям, которые захвачены из видеопотока. Для принятия решения о состоянии объекта возникает необходимость получения библиотеки изображений, которые получены с использованием автоматизированных систем научных исследований. Целью предлагаемой работы является обоснование использования автоматизированных систем научных исследований нарушения сплошности плоской движущейся поверхности. Особенностью исследования является появление на поверхности объектов нерегулярной формы и возникновения конфликтов классификатора при идентификации этих объектов. В ходе исследования определена блочно-модульная структура системы и предложены два варианта ее реализации. Предлагаемые решения отличаются количеством приводов, реализующих движение катушек и структурой системы управления. Реализация одного из предложенных решений позволила провести опытную эксплуатацию системы с использованием программного обеспечения «Video Stream», позволяющим выполнять захват изображения из видеопотока. Результаты опытной эксплуатации системы доказали достаточность использования автоматизированной системы научных исследований для построения библиотеки изображений, захваченных из видеопотока, для изучения его структуры и отдельных частей. Реализованная автоматизированная система научных исследований планируется к использованию для выявления причин появления и устранения конфликтов классификаторов при идентификации дефектов металлической полосы, в частности плены.

Ключевые слова

Нарушение сплошности поверхности, плоская поверхность, изображение в потоке, автоматизация исследований, программно-аппаратный комплекс.

Логунова Оксана Сергеевна – д-р техн. наук, профессор, директор, институт строительства, архитектуры и искусства, Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, г. Магнитогорск, Россия. E-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7006-8639.

Андреев Сергей Михайлович – канд. техн. наук, доцент, заведующий кафедрой, кафедра автоматизированных систем управления, Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, г. Магнитогорск, Россия. E-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0735-6723.

Гарбар Евгений Александрович – технический директор, ООО ЦИТ «Факт», г. Магнитогорск, Россия. E-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2449-2789.

Маркевич Артем Валерьевич – канд. техн. наук, ведущий инженер, лаборатория ДиРБ, ЦЛК, ПАО «ММК», г. Магнитогорск, Россия.

Николаев Артем Андреевич – студент, Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, г. Магнитогорск, Россия.

1. Информационные технологии в экономике: учебник / под ред. проф. Г.А. Титоренко. М.: ЮНИТИ, 2001. 399 с.

2. Дудников Е.Г., Левин А.А. Промышленные автоматизированные системы управления. М.: Энергия, 1973. 192 с.

3. Гамов В.Ю. Автоматизированные системы научных исследований. СПб.: ГАУП, 2015. 96 с.

4. Лесных А.Н., Сарычев В.А. Автоматизированная система научных исследований для синтеза систем электропитания космических аппаратов // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева. 2005. № 4. С. 48-52.

5. Штриков Б.Л., Шуваев В.Г., Папшев В.А. Автоматизированная система научных исследований процессов ультразвуковой сборки // Сборка в машиностроении, приборостроении. 2007. № 12. С. 19-22.

6. Автоматизированная система научных измерений для исследования перспективных теплотехнических материалов методами обратных задач теплообмена / Алифанов О.М., Будник С.А., Михайлов В.В. и др. // Современные наукоемкие технологии. 2005. № 5. С. 67-68.

7. Ульянычев Н.В., Колосов В.П., Перельман Ю.М. Автоматизированная система для научных исследований дальневосточного научного центра физиологии и патологии дыхания СО РАМН // Информатика и системы управления. 2008. № 2 (16). С. 103-106.

8. Мозгов С.С. Средства повышения производительности вычислений в автоматизированных системах научного исследования // Известия Орловского государственного технического университета. Серия: Информационные системы и технологии. 2007. № 4-2. С. 277-279.

9. Халкечев Р.К. Теоретические основы мультифрактального моделирования функциональных задач автоматизированной системы научных исследований физических процессов горного производства // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2015. №8. С. 136-142.

10. Соловьев А.М., Адаменко В.С. Разработка автоматизированной системы научных исследований усилительной аппаратуры с использованием микропроцессорной платы ARDUINO // Технические науки – от теории к практике. 2016. № 56. С. 68-74.

11. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: пер. с англ. Кн. 1.М.: Мир, 1982. 312 с.

12. Шапиро Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. 752 с.

13. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005. 1072 с.

14. Automated processing of retinal images / A.A. Chernomorets, A.S. Krylov, A.V. Nasonov [et al.] // The 21st International Conference on Computer Graphics and Vision GraphiCon’2011. Conference Proceedings. М.: МАКС Пресс, 2011. P. 78–81.

15. Application of on-line infrared thermography in steel making industry / M. Viale, O. Martin, F. Muratori [et al.] // Thermosense XXIX. Edited by K.M. Knettel, V.P. Vavilov, J.J. Miles. Proc. of the SPIE. 2007. № 6541. С. 65410H 1–20.

16. Сомина С., Кадушников Р., Разводов А. Цифровая микроскопия уходит в онлайн // Наноиндустрия. 2012. №4. С. 42–45.

17. Разработка методов оценки микроструктурной неоднородности трубных сталей / Казаков А.А., Казакова Е.И., Кисилев Д.В. [и др.] // Черные металлы. 2009. № 12. С. 12–15.

18. Posokhov I.A., Logunova O.S., Mikov A.Yu. Method and algorithms for cascade classifica-tion of sulfur print images of billet transverse templates // Journal of Computational and Engi-neering Mathematics. 2016. Т. 3. № 4. С. 11-40.

19. The results of sulfur print image classification of section images / Logunova O.S., Posokhov I.A., Mikov A.Y. and all. // CEUR Workshop Proceedings 5. Сер. “AIST-SUP 2016”: Supple-mentary Proceedings of the 5th International Conference on Analysis of Images, Social Net-works and Texts, AIST 2016. Yekaterinburg: Centre of Information Technologies, 2016. P. 170-181.

20. Adaptive fuzzy decision tree with dynamic structure for automatic process control system of continuous cast billet production / Matsko I.I., Logunova O.S., Pavlov V.V. [et al.] // IOSR Journal of Engineering (IOSRJEN). 2012. Vol. 2. №8. P. 53–55.

21. Структура программного модуля для захвата изображения из видеопотока / Николаев А.А., Логунова О.С., Гарбар Е.А., Якименко А.Е. // Математическое и программное обеспечение систем в промышленной и социальной сферах. 2019. Т. 7. № 2. С. 19-24

Подробности: Опубликовано: 03 апреля 2020 г.; Обновлено: 03 апреля 2020 г.; Просмотров: 992