По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 681.513

Анализ использования систем компьютерного зрения и методов обработки изображений в качестве инструмента контроля качества производственного процесса в различных отраслях промышленности

Петряков А.Н. Московский государственный университет пищевых производств, г. Москва, E-mail: petrjakov@yandex.ru

Проанализированы стандарты и методы определения органолептических показателей качества готового сырья, полуфабрикатов и готового продукта. Выделены факторы, влияющие на ухудшение основных показателей качества. Проведен анализ применения алгоритмов и систем компьютерного зрения в различных производственных отраслях, а также в пищевой промышленности.

Литература:

1. Кононов Н.К. Разработка методов получения и цифровой обработки рентгеновских изображений. – Автореф. дисс. на соиск. уч. ст. канд. физ.мат. наук. – М.: Институт ядерных исследований РАН, 2006. – 27 с.

2. Иванов Я.В. Математическое и алгоритмическое обеспечение автоматизации процесса формования кондитерских масс с использованием цифровой видеосъемки [Текст]: дисс. канд. техн. наук: 05.13.06 / Иванов Яков Викторович. – М., 2008. – 179 с.

3. A Real-Time Mobile Vehicle License Plate Detection and Recognition / Kuo-Ming Hung, Ching-Tang Hsieh // Department of Information Management, Kainan University, Tamkang Journal of Science and Engineering, Vol. 13, No. 4, pp. 433–442 (2010).

4. Automated Number Plate Recognition Using Hough Lines and Template Matching / Saqib Rasheed, Asad Naeem, Omer Ishaq // Proceedings of the World Congress on Engineering and Computer Science 2012 Vol I WCECS 2012, October 24-26, 2012, San Francisco, USA.

5. Денисюк В.С. Алгоритмы выделения особенностей на изображениях с целью классификации заболеваний растений // Конструирование и оптимизация параллельных программ. – Новосибирск, 2008. – №16. –- С. 171–182.

6. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. – М.: Техно-сфера, 2005. –1072 с.

7. Ребриков Д.И. Автоматизация контроля цветовых показателей качества хлебобулочных изделий с применением спектральной квалиметрии. Дисс. канд. техн. наук.

8. Рейер И. А. Методы анализа формы изображений на основе непрерывного гранично-скелетного представления: Дисс. ... канд. техн. наук: 05.13.11/ М., 2004.

Системы компьютерного зрения все чаще используются для автоматизированного контроля качества процессов на различных производствах [1]. На сегодняшний день системы компьютерного зрения и интеллектуальные видеодатчики применяются для решения задач в рентгеновской промышленной дефектоскопии на производственном уровне, а также в медицинских организациях. В работе рассмотрено применение систем компьютерного зрения для решения задачи переноса изображения рентгеновского снимка на цифровой носитель. Одним из преимуществ такого метода получения снимков перед традиционным использованием рентгеновской пленки является то, что при помощи современных персональных компьютеров можно получать рентгеновские изображения в реальном времени, после чего проводить обработку и анализ каждого кадра. Поступившие на персональный компьютер кадры позволяют оператору увеличить изображение для проведения диагностики и принятия окончательного решения о качестве исследуемого объекта. При визуальном анализе рентгеновских пленок на неготоспоках невозможно выполнить ряд задач, которые становятся выполнимы при использовании систем компьютерного зрения и методов обработки изображения. Использование цифровых методов регистрации позволяет выполнять такие задачи, как селективное выделение костной компоненты в теле пациента, в процессе которого производится вычитание мягких тканей. Оператору персонального компьютера предоставляется изображение, которое соответствует доле рентгеновского излучения, за вычетом излучения, которое было поглощено мягкими тканями. Это позволяет определять минеральную плотность костной ткани, для диагностики остеопороза. В работе отмечается, что при использовании рентгеновской пленки невозможно получить подобные результаты в ходе рентгеновского исследования. Суть методов работы данной детектирующей системы состоит в том, что проходящее через исследуемый объект рентгеновское излучение попадает на пластину с люминофором, затем формируемое в люминофоре теневое изображение проходит через объектив видеокамеры и попадает на ПЗС-матрицу, после чего формируется цифровое изображение для дальнейшей обработки и анализа. Было разработано программное обеспечение, использующее цифровые методы обработки изображений, камеры высокой светочувствительности и позволяющее частично автоматизировать процесс получения цифровых рентгеновских снимков, сводя участие оператора в процессе к минимуму.

Для Цитирования:
Петряков А.Н., Анализ использования систем компьютерного зрения и методов обработки изображений в качестве инструмента контроля качества производственного процесса в различных отраслях промышленности. КИП и автоматика: обслуживание и ремонт. 2018;6.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: