Журнал Российского общества по неразрушающему контролю и технической диагностике
The journal of the Russian society for non-destructive testing and technical diagnostic
 
| Русский Русский | English English |
 
Главная Архив номеров
25 | 11 | 2024
2018, 03 март (March)

DOI: 10.14489/td.2018.03.pp.028-038

Махов В. Е., Потапов А. И.
ВЫДЕЛЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОЛЕЙ ФОРМЫ И ДЕФЕКТОВ ПОВЕРХНОСТИ МЕТОДОМ РЕГИСТРАЦИИ СВЕТОВОГО ПОЛЯ
(c. 28-38)

Аннотация. Проведено исследование процесса считывания информационных полей с поверхности изделий методом регистрации светового поля, в том числе искусственно нанесенных по технологии лазерного маркирования и по технологии печати на 3D-принтере. На базе регистратора светового поля с микролинзами и параметрическим осветителем предложена оптико-электронная система (ОЭС) считывателя информационной структуры формы и рельефа поверхности. Проведен анализ физической и информационной модели ОЭС светового поля с микролинзами в процессе контроля формы и рельефа поверхности изделия, которая позволяет выбрать оптимальные параметры ОЭС и построить оптимальный алгоритм выделения доминантных информационных составляющих контролируемых параметров изделия. Показана возможность выделения в изображении элементов структурированных информационных полей, однородных материалу изделия, определения геометрических параметров рельефа и локальных дефектов поверхности изделий. Рассмотрена методика построения алгоритмов обработки слоев трехмерных изображений, полученных цифровыми камерами светового поля, для выделения и распознавания параметров формы, дефектов и рельефа поверхности.

Ключевые слова:  лазерный маркер, 3D-принтер, информационное поле, цифровая камера светового поля, массив микролинз, рельеф поверхности, дефект поверхности, штрих-код, оптико-электронная система, ОЭС.

 

Makhov V. E., Potapov A. I.
SELECTION OF INFORMATION FIELDS FORMS AND DEFECTS OF THE SURFACE BY THE METHOD OF REGISTRATION LIGHT FIELD
(pp. 28-38)

Abstract. Background. In industry, the topical issue is the control of the relief and the shape of the surface of the products. A promising direction of product accounting is direct labeling of the product surface with a structured information field (barcode). Difficulties cause readings of homogeneous materials on the product of information fields from the surface. Currently, a new type of digital cameras (Light field) is being developed, based on the principle of registering a set of beams of different directions from the surface, allowing the recording of its three-dimensional image. Digital light field cameras open up new possibilities in the field of high-precision control of the relief and surface structure. The task was to investigate the capabilities of light field recorders for identifying structured information fields and determining the parameters of technological surface defects. Materials and/or methods. For the study we used metal products with a laser marker marked with an information field, products from polymers with an information field obtained using 3D printing technology. To obtain images of the surface of the controlled products, a digital light-field camera with an array of micro lenses and a parametric illuminator were used. To analyze the information components in the selected layer of a three-dimensional image, the technology of virtual instruments (VI) from National Instruments (NI), the NI LabVIEW application development environment with NI IMAQ Vision imaging module, was used. NI Vision Assistant was used to interactively develop the algorithm for image processing and measurement. Results. It is shown that the light field recording method has invariance changing conditions uncontrolled registration of images with the product surface. The light field recorder allows obtain and display the volumetric layered product specifications surface that allows the identification information structure of the surface with a resolution equal to the resolution of image layers. A technique for automated reading of crater and discrete level structured information fields formed by the relief of a homogeneous material has been developed. It is proposed to use methods and means of morphological analysis of layers of three-dimensional images to obtain information characteristics of a surface. Conclusion. The conducted researches have shown that the use of the principle of recording the light field allows to carry out a high-precision control of the topology of the surface of products. The possibility of determining the technological features and defects in the surface treatment of the product material is shown.

Keywords: laser marker, 3D printer, information field, digital light field camera, micro lens array, surface relief, surface defect, bar code, optoelectronic system, OES.

Рус

В. Е. Махов (Военно-космическая академия им. А. Ф. Можайского, Санкт-Петербург, Россия; Санкт-Петербургский горный университет, Санкт-Петербург, Россия) E-mail: Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
А. И. Потапов (Санкт-Петербургский горный университет, Санкт-Петербург, Россия) E-mail: Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.

 

Eng

V. E. Makhov (Mozhaisky Military Space Academy, St. Petersburg, Russia; Saint-Petersburg Mining University, St. Petersburg, Russia) E-mail: Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
A. I. Potapov (Saint-Petersburg Mining University, St. Petersburg, Russia) E-mail: Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.

 

Рус

1. Краснобаев A. A. Алгоритмы распознавания штриховых кодов: Препринт Института прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН. № 84. М., 2004. 29 с.
2. Краснобаев А. А. Обзор алгоритмов детектирования простых элементов изображения и анализ возможности их аппаратной реализации: Препринт ИПМ им. М. В. Келдыша. № 114. М., 2005. 20 с.
3. Визильтер Ю. В., Желтов С. Ю., Князь В. А. и др. Обработка и анализ цифровых изображений с примерами на LabVIEW IMAQ Vision. М.: ДМК Пресс, 2007. 464 с.
4. Махов В. Е., Захаренко Е. А. Исследование оптической системы для идентификации изделий машиностроения // Металлургические процессы и оборудование. 2014. № 4. С. 62 – 68.
5. Махов В. Е., Трофимов М. А., Сосновских А. М. Автоматизация проектирования и контроля изделий приборостроения // Сб. тр. XIV Междунар. науч.-практ. конф. «Инженерные и научные приложения на базе технологий NI NIDays – 2015», Москва, 27 ноября 2015 г. М.: ДМК-Пресс, 2014. С. 385 – 387.
6. Махов В. Е., Палаев А. Г., Потапов А. И. Автоматизация контроля качества сварных швов, получаемых по ультразвуковой технологии // Известия вузов. Приборостроение. 2009. Т. 52. № 5. С. 75 – 81.
7. Wilburn B., Joshi N., Vaish V. et al. High performance imaging using large camera arrays // ACM Transactions on Graphics. V. 24. N 3. 2005. P. 765 – 776.
8. Махов В. Е., Потапов А. И., Шалдаев С. Е. Контроль геометрических параметров изделий методом светового поля // Контроль. Диагностика. 2017. № 7. С. 12 – 25.
9. 3D Vision immersive light field [Электронный ресурс]. URL: https://www.raytrix.de/ (доступ свободный).
10. Dansereau D. G., Pizarro O., Williams S. B. Decoding, Calibration and Rectification for Lenselet-Based Plenoptic Cameras // IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2013. P. 1027 – 1034.
11. Ng R. Digital light field photography: A dissertation submitted to the department of computer science and the committee on graduate studies of Stanford university in partial fulfillment of the requirements for the degree of doctor of philosophy. 2006. 187 p.
12. 3D Light Field Camera Technology / Raytrix GmbH, Germany, 2013. [Электронный ресурс]. URL: http://www.isolutions.com.sg/Raytrix.pdf (доступ свободный).
13. Bok Y., Jeon H.-G., Kweon I. S. Geometric Cali-bration of Micro-Lens-Based Light-Field Cameras using Line Features // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2017. V. 39. Is. 2. P. 287 – 300.
14. Makhov V. E., Maksarov V. V. Method for studying the shape of the cutting tool Light field recorder // AER – Advances in Engincering Research. 2017. V. 1. P. 452 – 457.
15. Махов В. Е., Потапов А. И., Шалдаев С. Е. Исследование границ изображения методом выделения контраста с использованием оптико-электронной системы. Ч. 1. Научно-методические принципы контроля границ изображения методом выделения контраста // Контроль. Диагностика. 2017. № 10. С. 44 – 51.

Eng

1. Krasnobaev A. A. (2004). Barcode recognition algorithms. Preprint of IMP im. M. V. Keldysha RAS No. 84. Moscow. [in Russian language]
2. Krasnobaev A. A. (2005). Algorithms for detecting simple image elements and analyzing the possibility of their hardware implementation: overview. Preprint of IMP im. M. V. Keldysha RAS No. 114. Moscow. [in Russian language]
3. Vizil'ter Iu. V., Zheltov S. Iu., Kniaz' V. A. et al. (2007). Processing and analysis of digital images with examples in LabVIEW IMAQ Vision. Moscow: DMK Press. [in Russian language]
4. Makhov V. E., Zakharenko E. A. (2014). Studying the optical system for the identification of engineering products. Metallurgicheskie protsessy i oborudovanie, (4), pp. 62-68. [in Russian language]
5. Makhov V. E., Trofimov M. A., Sosnovskikh A. M. (2015). Automation of designing and inspection of the prod-ucts of instrument making. Proceedings of the XIV International scientific and practical conference. «Engineering and scientific applications based on technology NI NIDays – 2015», (pp. 385-387). Moscow, 27 November 2015. Moscow: DMK-press. [in Russian language]
6. Makhov V. E., Palaev A. G., Potapov A. I. (2009). Automation of quality testing of welds obtained using ultrasonic technology. Izvestiia vuzov. Priborostroenie, 52(5), pp. 75-81. [in Russian language]
7. Wilburn B., Joshi N., Vaish V. et al. (2005). High performance imaging using large camera arrays. ACM Transactions on Graphics, 24(3), pp. 765-776.
8. Makhov V. E., Potapov A. I., Shaldaev S. E. (2017). Control of the image function optoelectronic system conversion method in image contrast. Kontrol'. Diagnostika, (7), pp. 12-25. doi: 10.14489/td.2017.07.pp.012-024 [in Russian language]
9. 3D Vision immersive light field. Available at: https://www.raytrix.de/
10. Dansereau D. G., Pizarro O., Williams S. B. (2013). Decoding, calibration and rectification for lenselet-based plenoptic cameras. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1027-1034.
11. Ng R. (2006). Digital light field photography. A dissertation submitted to the department of computer science and the committee on graduate studies of Stanford university in partial fulfillment of the requirements for the degree of doctor of philosophy.
12. 3D light field camera technology. (2013). Raytrix GmbH, Germany. Available at: http://www.isolutions. com.sg/ Raytrix.pdf
13. Bok Y., Jeon H.-G., Kweon I. S. (2017). Geometric calibration of micro-lens-based light-field cameras using line features. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 39(2), pp. 287-300.
14. Makhov V. E., Maksarov V. V. Method for studying the shape of the cutting tool Light field recorder // AER – Advances in Engincering Research. 2017. V. 1. P. 452-457.
15. Makhov V. E., Potapov A. I., Shaldaev S. E. (2017). Investigation of the border limits by the method of distribu-tion of contrast with using the optical-electronic system. Part 1. Scientific and methodological principles controlling the image boudaries by contrast allocating. Kontrol'. Diagnostika, (10), pp. 44-51. doi: 10.14489/td.2017. 10.pp.044-051 [in Russian language]

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 350 руб. (в том числе НДС 18%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа скопируйте doi статьи:

10.14489/td.2018.03.pp.028-038

и заполните  форму 

Отправляя форму вы даете согласие на обработку персональных данных.

.

 

Eng

This article  is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 350 rubles. (including VAT 18%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please copy the article doi:

10.14489/td.2018.03.pp.028-038

and fill out the  form  

 

.

 

 
Поиск
На сайте?
Сейчас на сайте находятся:
 118 гостей на сайте
Опросы
Понравился Вам сайт журнала?
 
Rambler's Top100 Яндекс цитирования