Автоматизация производственого контроляна базе цифровой платформы «Гарантир качества»
Автор: Авсиевич В.В., Ситников П.В., Иващенко А.В., Авсиевич А.В., Щербаков М.А.
Журнал: Известия Самарского научного центра Российской академии наук @izvestiya-ssc
Рубрика: Машиностроение и машиноведение
Статья в выпуске: 6 т.26, 2024 года.
Бесплатный доступ
В статье описывается аппаратно-программное решение «Гарантир качества», предназначенное для организации мониторинга и контроля параметров продукции средствами машинного зрения. Реализация аппаратной части основано на использовании сканирующего модуля для создания облака точек и построении цифрового двойника изделия. Программная часть решения позволяет кластеризовать отдельные фрагменты изделия и произвести сравнение их параметров с требованиями проектной документации. Предложенное решение рекомендуется к внедрению на современных промышленных предприятиях в рамках комплексной системы менеджмента качества.
Управление качеством, компьютерное зрение, система искусственного интеллекта, цифровые двойники, гарантир качества
Короткий адрес: https://sciup.org/148330401
IDR: 148330401 | УДК: 658.56 | DOI: 10.37313/1990-5378-2024-26-6-136-141
Production control automation based on the «Quality guarantor» digital platform
The paper presents the hardware and software solution «Quality Guarantor», designed to organize monitoring and control of product parameters by means of machine vision. The hardware implementation is based on the use of a scanning module to create a point cloud and build a digital twin of the product. The software part of the solution allows clustering individual fragments of the product and comparing their parameters with the requirements of the design documentation. The proposed solution is recommended for implementation at modern industrial enterprises as part of an integrated quality management system.
Список литературы Автоматизация производственого контроляна базе цифровой платформы «Гарантир качества»
- ГОСТ Р ИСО 9000-2001. Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь.
- Dominguez O. Quality management: the heart of the quality assurance/quality control process // Spectroscopy Europe. Vol. 33. No 1. 2021. pp. 27 – 32
- Sonka M., Hlavac V., Boyle R. Image processing, analysis, and machine vision, 2008. 555 p.
- Wiley V., Lucas T. Computer vision and image processing: a paper review // International Journal of Artifi cial Intelligence Research. Vol. 2. No 1. 2018. P. 28-36
- Боровков, А.И. Цифровой инжиниринг для создания изделий высокой степени технологической сложности на основе цифровых двойников / А.И. Боровков, В.Ю. Кулемин // Известия Российской академии ракетных и артиллерийских наук. – 2024. – № 3 (133). – C. 98 – 104
- Халиулин, Р.А. Цифровые двойники как инструмент мониторинга производственных процессов в Индустрии 4.0 / Р.А. Халиулин // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. – 2023. – Т. 25. – № 2. – С. 45-50
- ГОСТ Р 57700.37–2021 «Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий. Общие положения».
- Чибуничев А.Г. Автоматическое определение взаимной ориентации трехмерных моделей объектов, полученных по результатам лазерного сканирования / А.Г. Чибуничев, А.Б. Велижев // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2007. – № 1. – С. 127 – 134/
- Якимчук, А.В. Разработка системы технического зрения для определения позиции и ориентации объекта на основе 3D – модели / А.В. Якимчук // STUDENT. 2020. – Т. 3. – № 10. – С. 34/
- Сурнин, О.Л. Цифровая платформа «Гарантир качества» / О.Л. Сурнин, П.В. Ситников, В.В. Авсиевич, Ю.Е. Резников, А.В. Иващенко // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. – 2023. – Т. 25. – № 6. – С. 74 – 83.
- Ivaschenko A., Avsievich V., Reznikov Y., Belikov A., Turkova V., Sitnikov P., Surnin O. Intelligent machine vision implementation for production quality control // Proceeding of the 34th conference of FRUCT association, Riga, Latvia, 15-17 November 2023. pp. 49 – 56
