О контроле технического состояния лифтовых канатов на основе технологий искусственного интеллекта и компьютерного зрения

Автор: Панфилов А.В., Юсупов А.Р., Короткий А.А., Иванов Б.Ф.

Журнал: Вестник Донского государственного технического университета @vestnik-donstu

Рубрика: Машиностроение и машиноведение

Статья в выпуске: 4 т.22, 2022 года.

Бесплатный доступ

Введение. Рассмотрены проблема безопасности и ситуация с аварийностью при эксплуатации лифтовых установок. С точки зрения статистики обозначена роль дефектов лифтовых канатов как фактора опасных инцидентов. Перечислены неисправности механического оборудования лифта, связанные с браковочными показателями канатов. Отмечено различие в документальной фиксации браковочных показателей и норм браковки канатов подъемных сооружений. Материалы и методы. Описываются известные подходы к контролю канатов подъемных сооружений. Подчеркивается обязательность визуально-измерительного контроля (ВИК) для выявления таких норм браковки стальных лифтовых канатов, как: изменение геометрии, коррозия и износ, обрывы проволок, температурное воздействие и пр. Норма браковки представлена в виде математической системы. Техническое состояние при эксплуатации лифтовых канатов интегрально оценивается по совокупности выявленных дефектов на фиксированной длине. Обосновано решение создать программно-аппаратный комплекс (ПАК) для практической реализации визуально-измерительного контроля. Результаты исследования. Разработанный лабораторный образец ПАК ВИК состоит из аппаратной части, модуля обработки видеопотока, средства коммуникации для связи с сервером, специально созданного софта и клиентского мобильного приложения. ПАК ВИК реализует следующие функции: - автоматическое обнаружение и классификация основных значимых дефектов канатов на основе глубокой сверточной искусственной нейронной сети; - демонстрация объемного изображения каната и алгоритма развертки изображения с компенсацией искажений, по которому фиксируются метрические характеристики дефектов; - интегральная оценка технического состояния каната по совокупности обнаруженных дефектов; - цветовая интерпретация фактического технического состояния каната с последующей передачей на мобильное устройство пользователя. Предварительные испытания показали пригодность ПАК ВИК для определения дефектов. Достоверность результатов по выявлению и квалификации дефектов превысила 80 %. Продолжаются работы по глубокому обучению системы. Обсуждение и заключения. ПАК ВИК лифтовых канатов позволяет исключить риски визуального контроля, обусловленные психофизическим состоянием человека, работает дистанционно и бесконтактно. Предложенное авторами решение автоматически оценивает браковочные показатели по пяти критериям: обрывы наружных проволок, поверхностный износ, изменение диаметра каната, волнистость, следы температурного воздействия. Важный результат ВИК стальных канатов с использованием компьютерного зрения и искусственного интеллекта - повышение надежности и безопасности при эксплуатации лифтового оборудования.

Еще

Дефекты, лифтовые канаты, нормы браковки, визуально-измерительный контроль, программно-аппаратный комплекс, искусственные нейронные сети, компьютерное зрение

Короткий адрес: https://sciup.org/142236055

IDR: 142236055   |   DOI: 10.23947/2687-1653-2022-22-4-323-330

Список литературы О контроле технического состояния лифтовых канатов на основе технологий искусственного интеллекта и компьютерного зрения

  • Снижение риска возникновения и тяжести последствий несчастных случаев при авариях лифтов / А. В. Панфилов// Научно-технический вестник Брянского государственного университета. - 2020. - № 3. - С. 451-460.
  • РД РОСЭК 012-97. Канаты стальные. Контроль и нормы браковки / А. А. Короткий. - Новочеркасск: РОСЭК, 1997. - 50 с.
  • Mouradi, H. Steel Wire Ropes Failure Analysis: Experimental Study / H. Mouradi, A. E. Barkany, A. E. Biyaali // Engineering Failure Analysis. - 2018. - Vol. 91. - P. 234-242.
  • Deyst, J. P. Bounds on Least-Squares Four-Parameter Sine-Fit Errors due to Harmonic Distortion and Noise / J. P. Deyst, M. Sounders, O. M. Solomon // IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. - 1995. - Vol. 44. - P. 637-642.
  • Soucup, D. Convolutional Neural Networks for Steel Surface Defect Detection from Photometric Stereo Images. In: Advances in Visual Computing. ISVC 2014. / D. Soukup, R. Huber-Mörk // Lecture Notes in Computer Science. - 2014. - Vol. 8887. - P. 668-677.
  • Vallan, A. A Vision-Based Technique for Lay Length Measurement of Metallic Wire Ropes / A. Vallan, F. Molinar // IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. - 2009. - Vol. 58. - P. 1756-1762.
  • On the Suitability of Different Features for Anomaly Detection in Wire Ropes. In: Computer Vision, Imaging and Computer Graphics: Theory and Applications. Ranchordas, A., et al. (eds.) / E.-S. Platzer, H. Süße, J. Nägele// VISIGRAPP 2009: Communications in Computer and Information Science. - 2009. - Vol. 68. - P. 296-308.
  • One-Class Classification for Anomaly Detection in Wire Ropes with Gaussian Process in a Few Lines of Code / E. Rodner, E.-S. Wacker, M. Kemmler, J. Denzler // In: Proc. 12th IAPR Conference on Machine Vision Applications. - URL: https://www.researchgate.net/publication/232805478_OneClass_Classification_for_Anomaly_Detection_in_Wire_Ropes_with_Gaussian_Processes_in_a_Few_Lines_of_Code (accessed: 29. 09. 2022).
  • Surface Damage Detection for Steel Wire Ropes Using Deep Learning and Computer Vision Techniques / Xinyuan Huang, Zhiliang Liu, Xinyu Zhang// Measurement. - 2020. - Vol. 161. - Art. 107843.
  • Evolution Properties of Tribological Parameters for Steel Wire Rope under Sliding Contact Conditions / Xiangdong Chang, Yuxing Peng, Sheng-Yong Zou, Zhen-Cai Zhu // Metals. - 2018. - Vol. 8. - P. 743.
Еще
Статья научная