Организация производственного контроля на линии сборки полуприцепов с использованием машинного зрения
Автор: Авсиевич А.В., Авсиевич В.В., Арысланов Ф.С., Иващенко 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 работе рассматривается проблема применения машинного зрения для управления качеством в составе организационной системы производственного цеха. Предложено решить проблему ограниченного применения искусственных нейронных сетей на производстве объединением технологий машинного зрения и технологий позиционирования объектов в пространстве. Выбранный подход позволяет избежать необходимости накопления больших объемов обучающей выборки и ограничить применения машинного зрения частными задачами выявления типовых операций и различных нарушений производственного процесса. Апробация предложенного подхода произведена на линии сборки полуприцепов. Реализован общий контроль сотрудников, контроль безопасности, подсчет выпущенной продукции, персонализированный контроль перемещения сотрудников, а также процесс сбора общей аналитики, которая позволяет формировать статистику по каждому посту, участку, блоку цехов и по всему предприятию в целом. Результаты внедрения предложенных решений на участке сборки полуприцепов подтвердили возможности применения систем машинного зрения на современном производственном предприятии в рамках автоматизации мониторинга производства, контроля качества процессов и продукции и поддержки принятия организационных решений. Апробация и внедрение предложенных решений позволяет сделать вывод об их практической полезности для производственного предприятия.
Искусственный интеллект, организация производства, машинное зрение, видеоаналитика
Короткий адрес: https://sciup.org/148330402
IDR: 148330402 | УДК: 658.56 | DOI: 10.37313/1990-5378-2024-26-6-142-147
Semi-trailer assembly line production control using computer vision
The paper explores the problem of using machine vision for quality management as part of the organizational system of a production workshop. It is proposed to solve the problem of the limited use of artificial neural networks in production by combining machine vision technologies and technologies for positioning objects in space. The chosen approach allows us to avoid the need to accumulate large volumes of training samples and limit the use of computer vision to specific tasks of identifying typical operations and various violations of the production process. The proposed approach was tested on a semi-trailer assembly line. Implemented functionality includes general employee control, security control, counting of manufactured products, personalized control of employee movement, as well as the process of collecting general analytics, which allows you to generate statistics for each post, section, block of workshops and for the entire enterprise as a whole. The results of the implementation of the proposed solutions at the semi-trailer assembly site confirmed the possibility of using machine vision systems in a modern manufacturing enterprise as part of the automation of production monitoring, quality control of processes and products and support for organizational decision-making support. Testing and implementation of the proposed solutions confirmed their practical usefulness for a manufacturing enterprise.
Список литературы Организация производственного контроля на линии сборки полуприцепов с использованием машинного зрения
- 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
- 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.
- ГОСТ Р 59277-2020. Национальный стандарт Российской Федерации «Системы искусственного интеллекта. Классификация систем искусственного интеллекта» (утв. и введен в действие Приказом Росстандарта от 23.12.2020 N 1372-ст)
- Ляпанов, А.В. Компьютерное зрение / А.В. Ляпанов, А.А. Ляпанов // Тенденции развития науки и образования. – 2023. – № 103-8. – С. 169-172. – DOI 10.18411/trnio-11-2023-502. – EDN PAJENN.
- Горячкин, Б.С. Компьютерное зрение / Б.С. Горячкин, М.А. Китов // E-Scio. – 2020. – № 9(48). – С. 317-345. – EDN EBYPIO.
- Вяльцев, А.В. Применение компьютерного зрения для снижения производственного травматизма / А.В. Вяльцев // Международный научно-исследовательский журнал. — 2023. — №5 (131). — URL: https://research-journal.org/archive/5-131-2023-may/10.23670/IRJ.2023.131.3 (дата обращения: 23.04.2024). — DOI: 10.23670/IRJ.2023.131.3
- Катаев, М.Ю. Программная система обнаружения дефектов кирпичей на основе методов компьютерного зрения / М.Ю. Катаев, Р.К. Карпов, К.А. Ламинский // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. – 2021. – Т. 24, № 1. – С. 62-67. – DOI 10.21293/1818-0442-2021-24-1-62-67. – EDN VLFHPG.
- Катаев, М.Ю. Методика распознавания растительности на основе цветового и текстурного анализа RGB изображений / М.Ю. Катаев, М.М. Дадонова // Светотехника. – 2019. – № 2. – С. 34-39. – EDN ZDEAGD.
- Ольгейзер, И.А. Компьютерное зрение как способ интеллектуализации систем горочной автоматизации / И.А. Ольгейзер, А.В. Суханов, А.М. Лященко, Д.В. Глазунов // Проблемы машиностроения и автоматизации. – 2022. – № 1. – С. 46-53. – DOI 10.52261/02346206_2022_1_46. – EDN LOQVJH.
- Новости трансмашхолдинга: За качеством сборки на предприятиях ТМХ следит компьютерное зрение // Локомотив. – 2020. – № 6(762). – С. 33. – EDN JNKLQO.
- Бахтеев, Д.В. Компьютерное зрение и распознавание образов в криминалистике / Д.В. Бахтеев // Российское право: образование, практика, наука. – 2019. – № 3(111). – С. 66-74. – DOI 10.34076/2410-2709-2019-3-66-74. – EDN HQCMBX.
