АЛГОРИТМЫ РАБОТЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ БЕСКОНТАКТНОГО КОНТРОЛЯ ДЕФЕКТОВ ЛАКОКРАСОЧНОГО ПОКРЫТИЯ АВТОМОБИЛЯ

ALGORITHMS OF WORK AUTOMATED SYSTEM OF RECOGNITION DETAILS MARKING IN PRODUCTION CONDITIONS

Anton Kozlov

Candidate of Science, associate Professor, Togliatti State University, Russia, Togliatti

Egor Tsyplov

мaster's student, Togliatti State University, Russia, Togliatti

Sergey Yarygin

Senior lecturer, Togliatti State University, Russia, Togliatti

Аннотация. Автоматизация контроля дефектов лакокрасочного покрытия автомобиля является актуальной задачей. В настоящее время активно разрабатываются автоматизированные системы выявления дефектов лакокрасочного покрытия на основе обработки цифрового изображения. В статье рассматриваются алгоритмы работы автоматизированной системы бесконтактного контроля дефектов лакокрасочного покрытия автомобиля.

Abstract. The car paintwork defects control automating is an actual task. Automated systems for detecting paintwork defects based on digital image processing are currently being actively developed. The article discusses the algorithms of the car paintwork defects contactless control automated system.

Ключевые слова: контроль дефектов; автоматизированная система; алгоритм; качество изображения; лакокрасочное покрытие.

Keywords: defect control; automated system; algorithm; image quality; paint coating.

С точки зрения потребителя лакокрасочное покрытие автомобиля должно отвечать, прежде всего, эстетическим требованиям, что подразумевает отсутствие видимых дефектов. С точки зрения производителей автомобилей немаловажными являются и защитные функции лакокрасочного покрытия, на выполнение которых также оказывает влияние наличие различного рода дефектов.

В настоящее время активно развиваются технические средства на базе оптико-электронных систем [6]. Данные устройства строятся на основе цифровых камер и методов цифрового анализа изображений. Данный метод контроля достаточно прост в реализации с технической точки зрения, но при этом требует решения сложных научно-технических задач в ходе обработки изображений.

Процесс обработки изображения подразумевает произведение процедур его оценки и улучшения качества, а также распознавание и определение характеристик объектов на изображении [1]. Проведение данных процедур требует разработки соответствующих алгоритмов.

Алгоритм оценки и улучшения качества входного изображения применительно к решаемой задаче приведен на рисунке 1. Полученное от оптико-цифрового модуля исходное цифровое изображение подвергается первичной обработке с целью определения его характеристик необходимых для проведения дальнейшей обработки [2]. На следующем этапе производится поиск дефекта и его фиксация на изображении [4].

Рисунок 1. Алгоритм функционирования подсистемы оценки и улучшения качества изображения

В случае отсутствия дефекта система должна выдать соответствующее сообщение. При обнаружении дефекта выполняется улучшение качества изображения. По результатам данного этапа производится проверка соответствия качества полученного изображения соответствующим критериям и делается заключение о годности или негодности изображения дальнейшей обработке.

Следующим этапом обработки изображения в соответствии с принятой схемой контроля является распознавание и определение характеристик дефектов на изображении [3]. Алгоритм выполнения данного этапа приведен на рисунке 2.

Рисунок 2. Алгоритм распознавание дефектов

Изображение подвергается первичной обработке, аналогичной предыдущему алгоритму, с целью определения его характеристик необходимых для проведения дальнейшей обработки. На следующем этапе работы алгоритма выполняется выделение области дефекта и производится оценка его геометрических характеристик [5]. Затем если характеристики дефекта определены, данные о нем заносятся в карту дефектов и соответствующую базу данных системы контроля качества предприятия. Если дефект не определен, система выдает сообщение об ошибке распознавания.

Рассмотренные алгоритмы позволяют успешно решить задачу автоматизации контроля дефектов лакокрасочного покрытия автомобиля.