Твой проект —
твоя профессиональная
Траектория

Прототипирование системы определения объектов в задачах массового производства

Партнер
Открытая Лаборатория Идей, Методик и Практик, Университет ИТМО
ВУЗ
Актуальность

На сегодняшний день в Российской Федерации ведётся строительство новых современных городов и инновационных городов-спутников. Для существования каждого из них необходимо значительное количество различных товаров и изделий. Основная экономическая проблема подобных поселений - зависимость от поставок из других городов, необходимость получения средств из государственной казны, либо инвестиций частных лиц. Типовое решение подобной проблемы - создание так называемого градообразующего предприятия. Самые распространённые тематики градообразующих предприятий это добыча ископаемых ресурсов, морская торговля и тяжёлая промышленность. Однако, инновационные города-спутники не могут развернуть любую подобную деятельность, поскольку находятся вблизи уже существующих крупных городов. Одним из немногих вариантов создания собственной экономики в подобных городах является быстрое прототипирование, внедрение и производство собственной уникальной продукции. Существующая концепция Индустрии 4.0 является хорошим подспорьем для такой модели, но она находится в развивающемся состоянии. Особенно остро стоит вопрос контроля изделий на этапах его производства: начиная с отбора заготовок и поиска бракованных экземпляров, заканчивая сверкой с трёхмерной электронной моделью финального изделия. Основной сложностью данной задачи является необходимость осуществления контроля “на ходу”. В Индустрии 4.0 все объекты соединены друг с другом общей конвейерной лентой. А значит, осуществлять контроль можно только в момент, когда изделие перемещается на конвейере между двумя соседними станками.

Описание

Программная часть системы должна имплементировать алгоритм считывания образа объекта (эталона) с последующем сохранением в базу данных. В процессе выполнения в реальном времени алгоритм находит распознанные объекты и отмечает их меткой. Объекты, которые не были определены алгоритмом, должны быть обозначены отдельной специальной меткой. Программа также должна вести учет объектов и предоставлять всю необходимую статистическую информацию в виде инфографики. По возможности можно добавить функционал планирования и анализа данных.

Результат

В качестве решения кейса должны быть реализованы:

  1. Аппаратная система контроля, состоящая минимум из микроконтроллера/микрокомпьютера/компьютера и датчика-камеры, способного получать изображения в реальном времени.
  2. Макет конвейерной ленты для испытаний алгоритма в динамическом режиме;
  3. Крепление камеры к макету конвейерной ленты;
  4. База данных для хранения изображений эталонов, распознанных и не распознанных объектов;
  5. Программа распознавания изображений с помощью алгоритмов компьютерного зрения, включающая: a. Функцию сравнения с эталоном; b. Функцию распознавания объекта в статичном положении (для обучения системы и создания эталонов); c. Функцию распознавания объекта в динамике (распознавание объектов на движущемся конвейере);
  6. Программа вывода информации о распознанных объектах на дисплей, подключённый к микрокомпьютеру, либо на дисплей ноутбука/компьютера/отдельного монитора;
  7. Программа сбора и анализа статистической информации (по возможности);
  8. Программа планирования скорости конвейера и передачи детали между двумя соседними станками (время, за которое каждый станок обрабатывает деталь можно выбрать самостоятельно) (по возможности);
  9. Отчёт об изучении максимально возможного быстродействия системы на выбранном аппаратном обеспечении;
  10. Предложение по необходимому аппаратному обеспечению для достижения большей точности распознавания, большего быстродействия, увеличения количества объектов, которые можно одновременно распознавать (по возможности).

    Разработать систему распознавания объектов, способную сравнить реальный объект с его трёхмерной электронной моделью в режиме реального времени. Для этого необходимо одновременно получать информацию с нескольких камер, расположенных под определёнными углами, программно создавать по изображениям, полученным с камеры трёхмерную модель распознанного объекта и сравнивать его с оригинальной моделью.

    Ограничения
    1. Скорость и точность работы системы;
    2. Экономическая эффективность для внедрения подобной системы в производственные процессы;
    3. Максимальное количество одновременно распознаваемых объектов.

    Требования

    1. Система должна работать бесперебойно;
    2. Необходимо наличие подсистем, отрабатывающих ошибки основной системы.