По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 004.7

Акцентная визуализация в интеллектуальных системах производственного контроля

Иващенко А.В. д-р техн. наук, профессор, кафедра вычислительной техники, Самарский государственный технический университет
Ситников П.В. канд. техн. наук, директор по управлению проектами, ООО «Открытый код»

Исследование посвящено реализации технологий дополненной реальности в автоматизированных системах интеллектуального контроля выполнения ручных операций на современном производстве. Целью работы является повышение качества распознавания деталей и комплектующих изделия, его фрагментов и частей за счет дополнения искусственных нейронных сетей семантическим анализатором, контролирующим ход производственного процесса и учитывающим индивидуальные особенности восприятия оператора. В основе семантического анализатора лежит представление инженерных данных об изделии в базе знаний – онтологии. Предлагаемое решение реализует метод акцентной визуализации, который заключается в формировании виртуальных объектов, отметок и пояснений для привлечения внимания пользователей с помощью интерфейсов дополненной реальности. Метод основан на выделении сценария, фокуса, контекста и оверлейного контекста, что позволяет конкретизировать ситуацию и сузить перечень возможных решений по распознаванию объектов. В качестве примера успешной реализации такого решения приводятся результаты разработки интеллектуальной системы контроля ручных операций в автомобильном машиностроении. Предложенный в работе метод позволяет отслеживать и управлять вниманием пользователей в системах дополненной реальности. Результаты работы рекомендуются для использования в интеллектуальных системах производственного контроля в рамках реализации концепции Индустрии 4.0 на научно-производственных предприятиях машиностроения.

Литература:

1. Digital Russia. New Reality [Online] // Digital McKinsey. – 2017. – July. – 133 p. – URL: https://www.mckinsey.com/ ru/our-work/mckinsey-digital

2. Industry 4.0 / H. Lasi, H.-G. Kemper, P. Fettke, T. Feld, M. Hoffmann // Business & Information Systems Engineering. – 2014. – N 4 (6). – P. 239–

242.

3. Bessis N. Big Data and Internet of Things: A roadmap for smart environments / N. Bessis, C. Dobre. – N.Y.: Springer International Publishing, 2014. – 450 p.

4. Иващенко А.В. Концепция медиаторной сети связи для сбора и обработки данных в реальном времени / А. В. Иващенко, А. А. Минаев, М. Ю. Сподобаев, А. Р. Диязитдинова // Информационно-измерительные и управляющие системы. – 2016. – № 5. – С. 56–64.

5. Ivaschenko A. Multi-agent solution for business processes management of 5PL transportation provider / A. Ivaschenko // Lecture Notes in Business Information Processing. – N. Y.: Springer International Publishing, 2014. – Vol. 170. – P. 110–120.

6. Holzinger A. Interactive machine learning for health informatics: when do we need the human-in-the-loop? / A. Holzinger // Brain Informatics. – 2016. – Vol. 3, iss. 2. – P. 119–131.

7. Navab N. Developing killer apps for industrial Augmented Reality / N. Navab // IEEE Computer Graphics and Applications. – 2004. – Vol. 24, iss. 3. – P. 16–20.

8. Singh M. Augmented Reality interfaces / M. Singh, M. P. Singh // IEEE Internet Computing. – 2013. – Vol. 17, iss. 6. – P. 66–70.

9. Ivaschenko A. Accented visualization by augmented reality for smart manufacturing applications / A. Ivaschenko, A. Khorina, P. Sitnikov // IEEE Industrial Cyber-Physical Systems (ICPS). – 2018. – P. 519–522.

10. Иващенко А.В. Акцентная визуализация в интерфейсах дополненной реальности / А. В. Иващенко, П. В. Ситников, Г. В. Катиркин, О. Л. Сурнин // Программные продукты и системы. – 2018. – № 4. – C. 740–744.

11. Прохоров С.А. Прикладной анализ случайных процессов / С. А. Прохоров; под ред. С. А. Прохорова. – Самара: Изд-во СНЦ РАН, 2007. – 582 с.

Автоматизированный контроль ручных операций с использованием интеллектуальных технологий анализа изображений (нейронных сетей) является одной из перспективных задач цифровой экономики, решение которой предусмотрено концепцией Индустрии 4.0. Данная концепция предписывает активное внедрение в производство киберфизических систем, обеспечивающих сбор и обработку информации средствами Интернета вещей и визуализацию ее оператору с помощью технологий виртуальной и дополненной реальности. Высокий уровень современных технологий позволяет решать указанные задачи по отдельности, однако в настоящее время отсутствует комплексное решение, позволяющее реализовать интеллектуальный контроль производства на практике.

Сложности прикладного применения искусственных нейронных сетей связаны с необходимостью длительного их обучения с учетом специфики распознаваемых деталей и их фрагментов в различных проекциях. Для решения этой проблемы предлагается дополнить нейросетевой анализатор семантическим, облегчающим предобработку данных до распознавания с учетом текущей ситуации и интерпретацию результатов распознавания в контексте их восприятия пользователем-оператором. Это позволяет решить ряд проблем, связанных со сложностью подборки универсальных обучающих выборок, большим количеством и разнообразием деталей и сборочных единиц, возможностью взаимного перекрытия элементов конструкции, возможностью изменения режимов освещения и видимости, и т.п. В данной статье предлагается реализовать для этого метод акцентной визуализации.

Современные цели развития цифровой экономики выделяют концепцию Индустрии 4.0 [1, 2] как один из ключевых технологических трендов, направленных на повышение качества и конкурентоспособности продукции. Эта концепция основана на разработке киберфизических систем, способных отслеживать реальные физические процессы, дополняя их специально сгенерированными виртуальными объектами и обеспечивая контекстную и децентрализованную поддержку принятия решений.

Средствами Интернета вещей [3] киберфизические системы получают данные об объектах и процессах производства, о диагностике оборудования и качестве продукции в режиме реального времени. Современные протоколы и архитектуры беспроводных сетей позволяют реализовывать различные топологии на техническом уровне [4, 5].

Для Цитирования:
Иващенко А.В., Ситников П.В., Акцентная визуализация в интеллектуальных системах производственного контроля. Главный инженер. Управление промышленным производством. 2019;4.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: