Система контролю якості зварювання на базі OpenCV

Abstract

Актуальність теми кваліфікаційної роботи, присвяченої розробці системи контролю якості зварювання на базі OpenCV, обумовлена важливістю забезпечення високої якості зварних швів в сучасному виробництві. Зварювання є критичним процесом у багатьох галузях промисловості, включаючи автомобілебудування, авіаційну промисловість, суднобудування та будівництво. Від якості зварних швів залежить не тільки довговічність і надійність конструкцій, але й безпека людей. Застосування технологій комп'ютерного зору, зокрема бібліотеки OpenCV, для контролю якості зварювання дозволяє автоматизувати процес ідентифікації дефектів зварних швів, таких як тріщини, порожнини та непроплави. Це підвищує точність та об'єктивність оцінки якості зварювання в порівнянні з традиційними методами контролю, які значною мірою залежать від досвіду та кваліфікації інспектора. Інтеграція систем контролю якості зварювання на базі OpenCV в промислові процеси дозволяє не тільки виявляти дефекти на ранніх етапах виробництва, але й аналізувати дані про якість зварювання для подальшого удосконалення технологічних процесів. Це сприяє зниженню виробничих витрат, підвищенню продуктивності та забезпеченню високого рівня безпеки виробів. Таким чином, розробка системи контролю якості зварювання на базі OpenCV є важливим кроком на шляху до автоматизації та підвищення ефективності виробничих процесів у промисловості, що робить тему кваліфікаційної роботи надзвичайно актуальною та важливою для дослідження.. Об’єкт дослідження (розробки): система автоматизованого контролю якості зварних швів з використанням технологій комп'ютерного зору на базі бібліотеки OpenCV. Предмет дослідження (розробки): методи та алгоритми комп'ютерного зору в бібліотеці OpenCV для ідентифікації та класифікації дефектів у зварних швах. Мета: Метою даної роботи є розробка та впровадження інноваційної системи контролю якості зварних швів, яка базується на застосуванні алгоритмів комп'ютерного зору через бібліотеку OpenCV. Система покликана автоматизувати процес виявлення та класифікації потенційних дефектів зварювання, таких як тріщини, пори, непроплави та інші недоліки, що впливають на якість і безпеку зварних конструкцій. Основна увага приділяється підвищенню точності діагностики, скороченню часу на контроль якості та зниженню впливу людського фактора на результати оцінювання. Важливим аспектом роботи є адаптація і оптимізація існуючих алгоритмів обробки зображень та машинного навчання для специфіки задач контролю зварних швів, що включає розробку алгоритмів для ефективної обробки зображень з високою роздільною здатністю, виділення характерних ознак дефектів та їх класифікації. Окрім технічного аспекту, проект передбачає аналіз можливостей інтеграції розробленої системи в існуючі виробничі лінії з метою мінімізації необхідних змін у технологічних процесах та оптимізації витрат на впровадження. Реалізація цієї мети передбачає комплексний підхід, що включає теоретичне обґрунтування вибраних методів і алгоритмів, розробку програмного забезпечення, створення прототипу системи та її практичне тестування на реальних зразках. Завдяки цьому підвищується ефективність виробничих процесів, гарантується висока якість зварних конструкцій та забезпечується безпека експлуатації. The relevance of the thesis topic dedicated to the development of a welding quality control system based on OpenCV is determined by the importance of ensuring high quality of welds in modern production. Welding is a critical process in many industries, including automotive, aviation, shipbuilding, and construction. The quality of welds affects not only the durability and reliability of structures but also the safety of people. The use of computer vision technologies, particularly the OpenCV library, for welding quality control allows automating the process of identifying defects in welds, such as cracks, cavities, and lack of fusion. This increases the accuracy and objectivity of welding quality assessment compared to traditional control methods, which largely depend on the experience and qualifications of the inspector. Integrating welding quality control systems based on OpenCV into industrial processes not only allows for the detection of defects at early stages of production but also enables the analysis of welding quality data for further improvement of technological processes. This contributes to reducing production costs, increasing productivity, and ensuring a high level of product safety. Thus, the development of a welding quality control system based on OpenCV is an important step towards automation and enhancing the efficiency of industrial processes, making the thesis topic extremely relevant and significant for research. Research object (development): An automated welding quality control system using computer vision technologies based on the OpenCV library. Subject of research (development): Methods and algorithms of computer vision in the OpenCV library for the identification and classification of defects in welds. Goal: The goal of this work is to develop and implement an innovative welding quality control system based on the application of computer vision algorithms through the OpenCV library. The system is designed to automate the process of detecting and classifying potential welding defects, such as cracks, pores, lack of fusion, and other imperfections that affect the quality and safety of welded structures. The main focus is on improving diagnostic accuracy, reducing quality control time, and minimizing the impact of human factors on assessment results. An important aspect of the work is the adaptation and optimization of existing image processing and machine learning algorithms for the specifics of welding quality control tasks, which includes developing algorithms for effective processing of high-resolution images, identifying characteristic features of defects, and their classification. Besides the technical aspect, the project involves analyzing the possibilities of integrating the developed system into existing production lines to minimize the necessary changes in technological processes and optimize implementation costs. Achieving this goal involves a comprehensive approach that includes theoretical justification of selected methods and algorithms, software development, prototype system creation, and its practical testing on real samples. This enhances the efficiency of production processes, ensures high-quality welded structures, and guarantees operational safety.