Программное обеспечение робототизированного сборочного участка с техническим зрением

Высокие темпы научно-технического прогресса, тенденция к увеличению номенклатуры и постановка сложных задач перед наукой. Путь их решения, является интенсификация автоматизация производства, комплексов, заводов, цехов. В производстве все чаще стали применять адаптивные системы управления. При сильном развитии технической базы главным фактором, стало снижение присутствие человека как главного, в процессе производства благодаря возможности применения новой техники. В наше время промышленные роботы отличаются от традиционных средств автоматизации, они стали более универсальны и мобильны, а так же способны воспроизводить некоторые двигательные и умственные функции человека, при выполнении ими основных и вспомогательных производственных операций без участия рабочего или оператора. Их стало легко перепрограммировать на новые операции.

---

Обращайтесь к нам и заказывайте написание реферата по финансовому менеджменту. Рассчитаем стоимость работы бесплатно. Скидка 1000 рублей на 1 заказ!

---

. [1] Роботы находят применение во всех сферах производственной и сборочной деятельности. В настоящее время роботов наделяют способностями: слухом, зрением, осязанием, самоорганизации, памятью, самообучению, адаптации к внешней среде. Робототехника, развивается, от простого к сложному. Характеризуя три разных по сложности и по своим возможностям поколения роботов: 1. Роботы первого поколения -предназначены для автоматизации несложных операций при неизменном состоянии окружающей среды. Их система управления имеет только исполнительный уровень: поскольку окружающие условия не меняются, сенсорных устройств нет - никакой связи с внешним миром не требуется. К сожалению, функциональные возможности роботов первого поколения существенно ограничены несовершенством их системы управления, служащей для реализации лишь той программы, которая зафиксирована в памяти. При изменении параметров окружающей среды такой робот не может сам адаптироваться к новым условиям, и требуется вмешательство человека-оператора, чтобы корректировать заданную ему программу, приспосабливая ее к другим параметрам. Таким образом, можно сказать, что роботы первого поколения имеют только нижний уровень системы управления - исполнительный. 2. Роботы второго поколения - отличаются, во-первых, существенно большим набором и совершенством как внешних сенсорных датчиков (телевизионные, оптические, тактильные, локационные и т.п.), так и внутренних (датчики положений "руки" или "ноги" относительно "тела" робота, датчики усилий и моментов и т.п.) и, во-вторых, более сложной системой управления, требующей для своей реализации управляющей ЭВМ. Возможности роботов второго поколения, оснащенных значительным числом датчиков внешней среды и развитым программным обеспечением, значительно превосходят возможности роботов первого поколения. Благодаря способности распознавать внешнюю обстановку, анализировать сенсорную информацию и приспосабливаться к изменяющимся условиям эксплуатации. Роботы могут взаимодействовать с неориентированными объектами в неупорядоченной обстановке, а значит, выполнять исследовательские работы, сборочные и монтажные операции, собирать информацию об окружающей обстановке и т.п. 3. Роботы третьего поколения - это так называемые интеллектуальные (ИР), или разумные, роботы, предназначенные не только и не столько для воспроизведения физических и двигательных функций человека, сколько для автоматизации его интеллектуальной деятельности, т.е. для решения интеллектуальных задач. Они принципиально отличаются от роботов второго поколения сложностью функций и совершенством управляющей системы, включающей в себя элементы искусственного интеллекта. Интеллектуальный робот - это робот, создающий в себе модель внешней среды, для чего он производит активные и пассивные исследования, сам планирует свои действия, моделирует планы и реализует их. Целью дипломного проекта, является сравнительный анализ промышленных роботов с техническим зрением для сборочного участка и выбор программного обеспечения.

Основное внимание уделено понятиям и методам технического зрения, применяемым в промышленных приложениях. Следующей задачей системы технического зрения является образование набора дескрипторов, который полностью идентифицирует объекты определенного класса. Обычно стремятся выбирать дескрипторы, наименее зависящие от размеров объекта, его ориентации и расположения. Хотя зрение и является трехмерной задачей, большинство современных промышленных систем работает с данными, которые часто упрощаются с помощью методов специального освещения или строго определенной геометрии наблюдения. Сложности возникают, когда эти ограничения ослабляются. Мощность системы технического зрения определяется ее способностью выделять из сцены значимую информацию при различных условиях наблюдения и использовании минимальных знаний об объектах сцены. По ряду причин (неравномерное освещение, наличие тел, загораживающих объекты, геометрии наблюдения) этот тип обработки представляет трудную задачу. К этим трудностям относятся теневые аффекты, усложняющие процесс определения контуров, и неодно¬родности на гладких поверхностях. Это часто приводит к тому, что они распознаются как отдельные объекты. Проблема загораживания одних объектов другими имеет ме¬сто, когда рассматривается большое число объектов в реальном рабочем пространстве. Даже если бы система была способна идеально выделить группу объектов из фона, то все ранее рассмотренные двумерные про-цедуры описания и распознавания дали бы плохой результат для большинства загороженных объектов. Применение трех¬мерных дескрипторов было бы более успешным, но даже они дали бы неполную информацию. Техническое переоснащение промышленных предприятий связано с комплексной автоматизацией производства на базе использования вычислительной техники и робототехники, созданием роботизированных технологических комплексов (РТК). При этом должна быть обеспечена возможность быстрой переналадки производства на изменение изготовляемой продукции и технологии, т.е. нужны гибкие производственные системы (ГПС). Гибкая производственная система имеет многоуровневую иерархическую структуру, нижний уровень которой составляют средства программного управления отдельными объектами (станок, пресс, робот и т.д.). Одним из важных уровней иерархии гибкой производственной системы является гибкий производственный модуль (ГПМ). В состав ГГТМ входит от одного до трех станков, вспомогательные механизмы и промышленные роботы. Программное обеспечение роботизированного участка сбора с техническим зрением в настоящее время задача актуальная, так как такие факторы, как стоимость, скорость, сложность вычислений, трудность реализации алгоритмов делают неприемлемыми многие уже существующие методы.

1. «Распознавание и цифровая обработка изображений». Анисимов Б.В; 2. «Робототехника». Курганов В.Д. Гонсалиес, Фу, Ли; 3. «Техническое зрение роботов». Катыс Г.П.; 4. «Современный электропривод станков с ЧПУ и промышленных роботов» Михайлов О.П., Орлова Р.Т., Пальцев А.В; 5. «Роботизированные технологические комплексы в ГПС» Н. М. Довбня, А. Н. Кондратьев, Е. И. Юревич; 6. «Робототехнические комплексы» Под редакцией Б.И. Черпакова, «Роботизированные сборочные комплексы» А. А. Иванов, В. В. Сафронов;. 7. «Технология и оборудование производства электрических машин» А.А. Осьмаков; 8. «Роботизированные технологические комплексы»/ Г.И. Костюк, О.О. Баранов, И.Г. Левченко, В.А. Фадеев – Учеб. Пособие. – Харьков. Нац. аэрокосмический университет «ХАИ», 9. «Склады в ГПС» Широков А.Г; 10. «Проблемы машинного видения в робототехнике.» Сб. научн. трудов. Под ред. Д.Е.Охоцимского; 11. «Теория функций и некоторые ее приложения». Рвачев В.Л; 12. «Автоматическое восприятие трехмерных объектов» Роберте Л; 13. «Интегральные работы.» Сб. статей. Пнр. с англ.Вып.1.-М.; 14. «Распознавание и обработка изображенийс помощью вычислительных машин» Розенфельд А; 15. «Идентификацию пространственных объектов при восприятии сцен, роботом» Садов Ю.А., Зуева ЕЛО 16. «Проблемы машинного видения. Сб. научн.трудов». Д.Е.Оховдмского.- М; 17. «Определение пространственных характеристик трехмерных тел по изображению» Садов Ю.А., Яковлева С.Ю.; 18. «Проблемы машинного видения. Сб. научн.трудов.» Д.Е.Охоцимского.-М.: препринт Ин. прикл.матем. им. М.В.Келдыша АН; 19. «Графы, сети и алгоритмы». Свами М., Тхуласираман К; 20. «Алгоритмы сбора и обработки фотометрической информации для получения описания объектов, находящихся в поле зрения фотометрической системы»- Соколов С.М..- М,М.В.Келдыша А.Н 21. «Система обработки изображений с малым разрешением в комплексе сборочного робота» Соколов С.М.; 22. «Микропроцессоры и микро-ЭВМ». Соучек Б.: Пер.с англ.-М.; 23. «Применение ЭВМ для решения задач распознавания образов» Тимохин Б.И; 24. «Управление роботами от ЭВМ» Е.И.Юревич, С.И.Новатченко, В.А.Павлов и др.; под ред. Е.И.Юревича,- Л.: ; 25. «Опознавание изображений», Файн B.C..-М; 26. «Применение микропроцессоров в системах управления». Фритч В.; 27. «Структурные методы в распознавании образов», Фу К.; 28. «Оператор нахождения контуров на кодированных изображениях» ХюккельМ; 29. «Системно-структурное моделирование и автоматизация проектирования технологических процессов» Цветков В.Д; 30. «Основы теории обучающихся систем», Цыпкин Я.З; 31. «Структурный анализ автоматического программного ориентирования». Шабайкович В.А; 32. «Инвариантные системы признаков в распознавании образов.- Автоматика и телемеханика». Шведов A.M., Шмидт А.А., Якубович В.Я; 33. «Анализ и синтез многоярусной сборки в Машиностроение» Шершевский Н.И; 34. «Системный подход и принцип деятельности». Юдин Э.Г.; 35. «Проблема очувствления роботов». Юревич Е.И., Телешов Н.С; 36. 80. Л.Машиностроение, Ленингр. отд-ние, 1979.- с.I1-20.; 37. http://www.kuka-robotics.com/; 38. http://www.fanucrobotics.ru/; 39. http://irobs.ru/; 40. http://www.ru.all.biz/; 41. http://www.intervesp-stanki.ru/; 42. http://www.iki.rssi.ru/; 43. http://tvcs2014.technicalvision.ru/; 44. http://www.ctanku.ru/; 45. http://www.robotforum.ru/; 46. www.belfingroup.com; 47. robotics.com; 48. robots.pulscen.ru; 49. www.robowizard.ru; 50. www.3dnews.ru;