Разработка, изготовление и испытание прототипа программно-аппаратного комплекса оптической метрологии для измерения деформации объектов (заключительный)/

При реализации поставленных задач использовались методы линейной алгебры и аналитической геометрии, численные методы решения систем нелинейных алгебраических уравнений, численные методы оптимизации невязок систем уравнений, численные алгоритмы межпиксельной интерполяции, алгоритмы обработки пакетов интерфейсов камер технического зрения. В процессе реализации НИОКР было выполнено следующее: 1. Разработан математический алгоритм определения положения камер в абсолютной системе координат и физический метод реализации определения данного положения. Алгоритм доказал свою принципиальную работоспособность на тестовых данных как в среде Mathcad, так и в среде разработки Python; 2. Исследованы алгоритмы численного решения систем уравнений для расчета положения камер в пространстве, выбран оптимальный метод, обеспечивающий наискорейшую сходимость из любых начальных координат. Выбранный метод Левенберга-Марквардта является комбинированным, что позволяет ему сходиться за минимальное количество шагов при широком диапазоне начальных условий, показывать хорошие результаты при различных шагах спуска и скорости спуска, а также сходиться к глобальному экстреммуму. Данный метод был реализован на языке Python и отлично себя показал на тестовых данных; 3. Разработано программное обеспечение, реализующее подключение аппаратной части для операционной системы Windows с возможностью подключения нескольких камер. ПО было реализовано на языке Python, имеет возможность обработки нескольких Ethernet-портов ПК, а также взаимодействия с концентратором по IP-адресам камер. ПО позволяет работать с метаданными изображения и управлять глобальным затвором камер; 4. Разработан и изготовлен калибровочный тетраэдр с требуемыми допусками геометрических размеров. Изготовленный тетраэдр подходит для калибровки камер, является достаточно контрастным объектом на снимке, позволяющим использовать его при большом диапазоне освещений. Размеры позволяют производить калибровку на расстоянии от 0.7м до 5м от объектива камер, что обеспечивает широкий диапазон положения камер.; 5. Разработано программное обеспечение, реализующее пространственную калибровку камер. Для реализации программы использованы нейросетевые модули языка Python. В данном пункте реализовано ПО для распознавания окружностей и центров окружностей вершин тетраэдра. Согласно п.1 координаты в матричной системе координат вершин тетраэдра являются входными данными для алгоритма расчета положения камер в пространстве. В ходе работы был собран датасет из нескольких тысяч фотографий тетраэдра при различном освещении. Была обучена нейронная сеть, позволяющая с высокой точностью при различных степенях освещенности и расстояниях до камеры распознавать окружности, выделять их центр и определять координаты вершин в матричной системе координат. Результаты работы нейросети обрабатывались подпрограммой из п.1. Отклонение от реального положения камеры не более 30 мм. и является идентичным для всех камер в эксперименте. Результаты калибровки камер являются удовлетворительными. 6. Собрана аппаратная часть испытательного стенда для определения точности перемещения контрольных меток, представляющая собой закрепленные на штативах камеры технического зрения с объективами. Камеры были подключены по протоколу GigE с возможностью питания по кабелю через PoE-концентратор. Длины кабелей-10м, тип кабелей - LAN. 7. Разработано программное обеспечение, реализующее распознавание контрольных меток с определением не менее 20 различных маркеров, расчет их положения и вычисление перемещений с частотой 5 Гц, что соответствует требованиям ТЗ. Были реализованы программные блоки захвата и предобработки изображения, распознавания контрольных меток, вычисления их координат, вычисления перемещений и визуализации результатов. 8. Проведено исследование точности измерения положения контрольных меток. Абсолютная погрешность измерения координат каждой точки составляет не более 0.5мм с расстояния 1000мм. 9. Разработаны алгоритмы улучшения точности распознавания и расчета положения контрольных меток: метод субпиксельного уточнения с использованием градиентных методов оптимизации и метод гистограммного выравнивания для увеличения контрастности изображения. 10. Разработан интерфейс для прототипа программно-аппаратного комплекса оптической метрологии. Подключение камер возможно как по протоколу GigE (Ethernet), так и по USB. Программа позволяет подключать до 3 камер со скоростью передачи данных 100Мит/с, а также выгружать результаты измерений в таблицу. В программе возможен выбор действующих камер, режим калибровки, режим измерения положения меток. 11. Проведены испытания и доработка прототипа в части улучшения автоматической фокусировки и светочувствительности камер. Были проведены эксперименты с автоматической фокусировкой и автоматической регулировкой экспозиции из настроек камеры, что позволило улучшить качество обработки изображений. Практически любое изменение параметров и настроек может существенно повлиять на работу ПАК, что указывает на важность определения и использования точных настроек и параметров для конкретного рабочего пространства.