СРЕДСТВА ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ КАК ЭЛЕМЕНТ ОБРАТНОЙ СВЯЗИ В СЛЕДЯЩИХ СИСТЕМАХ ДУГОВОЙ СВАРКИ

Краткое описание

НАЦИОНАЛЬНАЯ АКАДЕМИЯ НАУК УКРАИНЫ
Институт электросварки им. Е. О. Патона

На правах рукописи

Ш А П О В А Л О В
Евгений Викторович

УДК 621.791: 681.513.3

СРЕДСТВА ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ КАК ЭЛЕМЕНТ ОБРАТНОЙ СВЯЗИ В СЛЕДЯЩИХ СИСТЕМАХ ДУГОВОЙ СВАРКИ

Специальность – 05.13.07
"Автоматизация технологических процессов"

ДИССЕРТАЦИЯ
на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель
Кисилевский Феликс Николаевич
доктор технических наук,
профессор

Киев –2006

СОДЕРЖАНИЕ
ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ……………………………. 4
ВВЕДЕНИЕ ………………………………………………………………... 7
РАЗДЕЛ 1
Средства технического зрения для автоматического направления горелки на стык………………………………… 14

1.1. Системы автоматического управления дуговой сваркой…………………………………………………………….
14
1.2. Подсистема автоматического направления горелки на стык………….…………………………….………………...……..
19
1.3. Оптические сенсоры, применяемые в качестве датчиков обратной связи АСУ ТП дуговой сварки……………………...
27
1.3.1. Сенсорные системы для анализа трехмерных сцен………. 28
1.3.2. Слежения за сварочной ванной……………………………….. 33
1.4. Обзор оптических сенсорных систем мировых производителей, в основу работы которых положен метод светового сечения………………………………………………..

34
1.5. Методы обработки изображений, применяемых в триангуляционных сенсорных системах со световой плоскостью………………………………………………………...

38
1.5.1. Метод максимума………………………………………….......... 39
1.5.2. Метод центра масс………………………………………………. 39
1.5.3. Метод аппроксимации функции яркости Гаусс–функцией……………………………………………………….....
40
1.5.4. Согласованная фильтрация…………………………………… 41
Цели и задачи исследований………………………………….. 42
РАЗДЕЛ 2
Усовершенствование и разработка аппаратных средств технического зрения для слежения за линией стыкового соединения ………………………………………………………..

45
2.1. Описание метода слежения……………………………………. 45
2.2. Подсистема адаптивного управления яркостью световых излучателей……………………………………………………....
48
2.3. Определение оптимальной длины волны осветителя в системах технического зрения…………………………………
55
2.4. Исследование оптических генераторов световой плоскости для средств технического зрения, применяемых в АСУ ТП дуговой сварки…………….……….

59
2.4.1. ОГСП с механической разверткой лазерного луча………… 60
2.4.2. ОГСП с преломлением лучей на плоской поверхности…… 60
2.4.3. ОГСП с дифракцией лучей на решетке……………………… 62
2.4.4. ОГСП на коническо–призменном концентраторе………….. 63
2.4.5. ОГСП с использованием специализированной линзы (генератора линии Line Generator)…………………………….
64
2.4.6. ОГСП на цилиндрической линзе………………………………. 65
2.4.7. Выбор оптического генератора световой плоскости для средств технического зрения, применяемых в АСУ ТП дуговой сварки……………………………………………………. 67
2.4.8. Источники рассеянного света………………………………….. 70
2.5. ИРС, выполненный в виде матрицы светодиодов…………. 70
2.5.1. ИРС, выполненный на полупроводниковых лазерах……… 73
2.5.2. Выводы по разделу 2……………………………………………. 78
РАЗДЕЛ 3
3.1. Разработка математического и программного обеспечения для предварительной обработки сигналов, получаемых от комбинированного оптического сенсора.…

80
3.2. Структурная схема обработки изображений ……………….. 80
3.3. Выделение светового профиля……………………………….. 82
3.4. Расчет согласованно–избирательного фильтра для выделения линии стыкового соединения……….……………
86
3.5. Фильтрация потока изображений линии стыкового соединения с изменяющимся зазором ……………….…….. 96
3.6. Выбор метода пороговой обработки ………………………… 100
3.7. Выбор методов повышение контраста изображений……… 102
Выводы по разделу 3……………………………………………. 107
РАЗДЕЛ 4
Разработка методов обнаружения и распознавания элементов стыка на цифровых изображениях……………...
108
4.1. Определение общего числа объектов и их представление в символьном виде………….……………………………………
108
4.2. Формирование признаков………………………………………. 112
4.2.1. Геометрические признаки………………………………………. 113
4.2.2. Статистические признаки………………………………………. 118
4.2.3. Яркостные признаки…………………………………………….. 120
4.3. Группировка объектов…………………………………………... 121
4.4. Обучение системы распознавания и оценка информативности признаков………………………….………..
128
4.5. Построение классификатора…………………………………... 134
Выводы по разделу 4………………………………….……….. 140
РАЗДЕЛ 5
Средства технического зрения в составе системы слежения за стыком……………………………………………...
142
5.1. Структурная схема следящей системы……………………… 142
5.2. Модель следящей системы……………………………………. 145
5.3. Исследование Simulink-модели следящей системы………. 152
Выводы по разделу 5…………………………………..……….. 158
ВЫВОДЫ…………………………………………………………………… 159
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ…….…………………… 162
ПРИЛОЖЕНИЕ А
Функции, предназначенные для получения исходного изображения………………………………………………………
171
ПРИЛОЖЕНИЕ Б
Функции, предназначенные для выделения светового профиля……………………………………………………………
174
ПРИЛОЖЕНИЕ В
Функции, предназначенные для выделения светотеневого перехода…………………………………………………………...
176
ПРИЛОЖЕНИЕ Г
Функции, предназначенные для адаптивной пороговой обработки………………………………………..........................
178
ПРИЛОЖЕНИЕ Д
Функции, предназначенные для нахождения максимума в столбце…………………………………………………………….
183
ПРИЛОЖЕНИЕ Е
Акт о внедрении в производство результатов диссертационной работы……………………………………….
184

ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ
АСУ – автоматическая система управления;
ИРС – источник рассеянного света;
ОГСП – оптический генератор световой плоскости;
ПЗС – прибор с зарядовой связью;
РТК – роботизированные технологические комплексы;
СТЗ – средства технического зрения;
СТК – сварочные технологические комплексы;
ТП – технологический процесс;
ФНЧ – фильтра низких частот;
ШИМ – широтно–импульсная модуляция.

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы
Автоматизация процесса сварки решает проблему освобождения человека от выполнения однообразных или сложных технологических операций, одной из которых является направление сварочного инструмента на стык. Необходимость в автоматизации данной операции обусловлена потребностью в повышении качества сварного шва и снижении себестоимости серийно выпускаемой продукции. Классическая система автоматического направления сварочного инструмента на стык состоит из исполнительного механизма, регулятора и средств обратной связи. Средства обратной связи, предназначенные для формирования сигнала ошибки, характеризуют отклонение сварочного инструмента от линии стыкового соединения. В сварочном производстве формирование сигнала ошибки всегда является сложной задачей, а иногда и просто не разрешимой. Это связано с отсутствием технических средств необходимых для реализации конкретной задачи.
В последнее время для слежения за стыком в автоматизированном сварочном производстве получили развитие специализированные средства технического зрения, в которых для определения пространственных координат стыка используется триангуляционный метод. Наибольшее распространение в мире получили средства технического зрения, выпускаемые фирмами: «Servo–Robot» (Канада), «Meta Vision Systems» (Англия), «Mikroeleknronik GmbH» (Германия) и др. Продукция этих фирм обобщила достижения мировой науки, а ее использование решает проблему автоматизации сварки значительной части объектов. Для следящих систем, построенных с применением средств технического зрения, не решенной остается проблема автоматизации процесса сварки стыков без разделки кромок с зазором, близким к нулю. Так, например, автоматизация сварки внутренних стыков крупногабаритных труб, с толщиной стенок до 12 мм на ОАО «Харцызский трубный завод» (Украина), ОАО «Выксунский металлургический завод» (Россия) невозможна именно из–за отсутствия программно–технических средств, которые позволяют определить пространственное положение сварочного инструмента относительно стыка без разделки кромок. Создание и внедрение таких средств в производство является одной из актуальных задач автоматизации технологических процессов дуговой сварки труб, цистерн, оболочек ракетоносителей и т.д.
Связь работы с научными программами, планами, темами
Работа проводилась в Институте электросварки им. Е. О. Патона НАН Украины согласно планов научно–исследовательских работ в рамках тем: 27/3 (шифр темы 1.6.1.27.3) «Разработка системы управления технологическими процессами дуговой сварки, инвариантной к оптическим свойствам поверхностей свариваемых изделий» (2000 – 2002 г. г.), 27/5 (шифр темы 1.6.1.27.5) «Разработка методов и средств адаптивного управления многокоординатными комплексами для дуговой сварки на базе систем технического зрения» (в 2003 – 2006 г. г.) и 27/8 – П «Разработка математических методов обнаружения и распознавания элементов сварного стыка на цифровых изображениях» (в 2005 г.).
Диссертационная работа направлена на разработку и внедрение средств технического зрения в составе АСУ ТП дуговой сварки.
Автору принадлежат: инициация работ, определения цели и задач исследований, планирования стратегии исследований, самые важные технические и технологические решения. Автор был исполнителем и ответственным исполнителем тем.
Цели и задачи исследований
Цель работы – разработка средств технического зрения для систем слежения за стыком без разделки кромок с зазором, близким к нулю.
Для достижения поставленной цели были определены следующие задачи:
– разработать метод определения отклонения сварочного инструмента от линии стыкового соединения без разделки кромок с зазором, близким к нулю;
– разработать способ селекции лазерного излучения, диффузно отраженного от металлических свариваемых поверхностей;
– разработать методы, позволяющие повысить отношение сигнал–шум в триангуляционных оптических сенсорах;
– разработать математические методы обработки цифровых изображений, позволяющие выделить линию стыкового соединения с зазором, близким к нулю;
– практически реализовать и внедрить разработанные методы и средства в составе системы слежения, предназначенной для направления сварочного инструмента на стык.
Объект исследования – процесс дуговой сварки.
Предмет исследования – система автоматического направления сварочного инструмента на линию стыкового соединения.
Методы исследования. Для решения поставленных задач и получения основных результатов были использованы теория отражения света от шероховатой поверхности, спектральный анализ излучения сварочных дуг и методы математической обработки цифровых изображений, базирующиеся на теории согласованной фильтрации, теории распознавания образов, корреляционном анализе.
Научная новизна полученных результатов:
1. Впервые в средствах технического зрения применено два источника монохроматического излучения – источник структурированного света и источник рассеянного света, что позволило при обработке телевизионных изображений определить отклонение сварочного инструмента от линии стыкового соединения без разделки кромок с зазором, близким к нулю.
2. Впервые предложено в оптическом тракте систем технического зрения, основанных на методах структурированного лазерного подсвета, для увеличения соотношения сигнал–шум, использовать поляризационный светофильтр, установленный на объективе видеокамеры, с плоскостью поляризации, параллельной плоскости поляризации лазерного излучения.
3. Определены оптические диапазоны длин волн, в которых аргоновая дуга оказывает наименьшее влияние на средства технического зрения следящих систем. Установлено, что при работе средств технического зрения в диапазонах 625 – 660 нм, 710 – 730 нм, 940 – 960 нм, 990 – 1040 нм отношение сигнал–шум максимальное.
4. Предложено для выделения отрицательного перепада яркости на телевизионных изображениях использовать согласованно–избирательный фильтр с автоматической адаптивной перестройкой импульсной характеристики в процессе слежения.
5. Разработана математическая модель распознавания образа стыкового соединения на видеоизображениях с возможностью самообучения. Показано, что использование в модели пошагового метода принятия решения о принадлежности объектов к различным классам позволяет значительно сократить объем вычислений и применить разработанную модель в системах реального времени.
Практическая ценность полученных результатов
Создана адаптивная система технического зрения для автоматического направления сварочного инструмента на стык, которая отличается от известных целым рядом новых функциональных возможностей, а именно:
– слежения за стыком без разделки кромок с зазором, близким к нулю;
– распознавания стыка в условиях механических помех (царапин, частичек флюса, прихваток и т.п.);
– прогнозирования положения линии стыкового соединения непосредственно под электродом.
Разработанные средства технического зрения отличаются повышенной помехозащищенностью от внешнего оптического излучения, а также инвариантны к оптическим свойствам свариваемых поверхностей.
Разработанные программно–технические средства внедрены в 2005 году в составе системы слежения, которая предназначена для направления горелки на стык при сварке труб большого диаметра, на предприятии ОАО «Харцызский трубный завод» (акт внедрения в производство от 21.10.2005 г.).
Положения, выносимые на защиту
На защиту выносится:
 метод определения отклонения горелки от линии стыкового соединения;
 способы повышения отношения сигнал–шум;
 результаты экспериментальных исследований спектров аргоновых дуг;
 методы предварительной обработки видеоизображений;
 математическая модель распознавания образа линии стыкового соединения на видеоизображениях.
Личный вклад соискателя
В диссертационной работе постановка цели и задач исследования, выбор научных подходов для их решения, разработка математической модели распознавания образа линии стыкового соединения на видеоизображениях, проверка адекватности математической модели выполнены лично автором. При проведении экспериментальных исследованиях спектров аргоновых дуг, при разработке способов построения оптических генераторов световой плоскости, формулировании выводов, подготовке публикаций, вклад автора был определяющим.
Апробация результатов диссертации. Основные положения и результаты работы докладывались на: Международной научно–практической конференции и выставке «Проблемы обеспечения качества в сварочном производстве» Киев, 3–6 апреля 2001г., І–й Всеукраинской научно–технической конференции молодых ученых и специалистов «Сварка и родственные технологии» Ворзель, 22–24 мая 2001 г., Нучно–техническом семинаре «Прогрессивные технологии сварки в промышленности» Киев, 20–22 мая 2003 г., Международной конференции «Lasers for Meaurments and information Transfer», S. Petersburg, 2003, ІІ–й Всеукраїнській науково–технічній конференції молодих вчених та спеціалістів «Зварювання та суміжні технології» Ворзель, 25–27 червня 2003 р., III–й промышленной конференции с международным участием «Эффективность реализации научного, ресурсного и промышленного потенциала в современных условиях» п. Славское, Карпаты. 24–28 февраля 2003 г.
Публикации
По теме диссертационной работы опубликовано 13 научных работ, в том числе 6 статей в журналах, входящих в перечень ВАК Украины изданий для публикации трудов соискателей ученых степеней.

Список литературы

ВЫВОДЫ
1. Анализ современного состояния средств технического зрения показал, что для автоматизации процесса наведения сварочного инструмента на стык при серийном производстве цистерн, труб большого и малого диаметров, необходимы сенсоры с новыми техническими характеристиками, обеспечивающими обнаружение стыков с зазором, близким к нулю.
2. Разработан телевизионный метод для автоматического слежения за стыком без разделки кромок с зазором, близким к нулю, позволяющий расширить возможности средств технического зрения, применяемых в сварочном производстве. Предложенный метод является дальнейшим развитием метода светового сечения и основан на компьютерной обработке видеоизображений линии стыкового соединения, одновременно освещенной источниками структурированного и рассеянного света.
3. Разработан специализированный контроллер для адаптивного управления источником рассеянного света комбинированного сенсора посредством изменением скважности ШИМ преобразователя микропроцессора, что позволяет обеспечить инвариантность сенсора к оптическим свойствам свариваемых поверхностей.
4. Предложен способ селекции лазерного излучения, диффузно отраженного от свариваемых металлических поверхностей, позволяющий нормализовать гистограммы видеоизображений линии стыкового соединения. Показано, что диффузно отраженное лазерное излучение будет деполяризовано значительно сильнее, чем зеркальное, что позволяет с помощью поляризационного светофильтра бланкировать попадание зеркальной составляющей в объектив видеокамеры.
5. Впервые предложено в оптическом тракте систем технического зрения, основанных на методах лазерной локации, для увеличения соотношения сигнал–шум использовать поляризационный светофильтр, установленный на объективе видеокамеры. Показано, что соотношение сигнал-шум повышается, если плоскость поляризации светофильтра совпадает с плоскостью поляризации лазера. Предлагаемый способ позволяет уменьшить мощность излучения лазера более чем на 20 % без ухудшения технических характеристик системы слежения, и тем самым снизить опасность поражения органов зрения персонала лазерным излучением.
6. На основании экспериментальных и теоретических исследований спектров аргоновых дуг предложены оптические диапазоны длин волн видимого и ближнего инфракрасного спектра наиболее приемлемые для работы средств технического зрения АСУ ТП аргонодуговой сварки. Установлено, что в диапазоне 500–1000 нм наличие паров железа и алюминия в аргоновой дуге не оказывает существенного влияния на ее спектр. Показано, что при использовании светофильтров с полосой пропускания 625–660 нм, 710–730 нм, 940–960 нм, 990–1040 нм дуга будет оказывать наименьшее влияние на работу СТЗ.
7. Предложено для выделения на изображении линии стыкового соединения, использовать согласованно–избирательный фильтр с автоматической адаптивной перестройкой импульсной характеристики в процессе слежения, что позволяет повысить точность определения направления сварки.
8. Разработана математическая модель распознавания образа стыкового соединения на видеоизображениях с возможностью самообучения. Показано, что использование в модели пошагового метода принятия решения о принадлежности объектов к классам, позволяет значительно сократить объем вычислений и применить разработанную модель в системах реального времени. Экспериментально доказано, что разработанная математическая модель позволяет прогнозировать координаты линии стыкового соединения непосредственно под сварочным инструментом.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Автоматизация сварочных процессов. /Под ред. В.К. Лебедева, В.П. Черныша. – К.: Вища шк., 1986. – 296 с.
2. Ахметжанов А.А., Кочемасов А.В. Следящие системы и регуляторы: Учебн. пособие для вузов. – М.: Энергоатомиздат, 1986. – 288 с.
3. Бакут П.А., Колмогоров Г.С, Ворновицкий И.Э. Сегментация изображений: методы пороговой обработки // Зарубежная радиоэлектроника. – 1987. – №10. – С. 6–25.
4. Васильев В.И. Распознающие системы: Справочник. – К.: Наукова думка, 1983. – 423 с.
5. Васильев Д.В., Филиппов Г.С. Основы теории и расчета следящих систем. – М: Государственное энергетическое издательство. 1959. – 428 с.
6. Вертопрахов В.В. Влияние формы объекта и ориентация его поверхности на точность лазерных триангуляционных измерений // Автометрия. – 1995. – №6. – С.64–68.
7. Воробьева Г.Н., Данилова А.Н. Практикум по численным методам: Учеб. пособие для техникумов. – М.: Высш. шк., 1979. – 184 с.
8. Горбач В.Д., Головченко В.С. Автоматическая дуговая сварка с ЧПУ судовых конструкций / Под общ. ред. В.Д. Горбача. – СПб.: Судостроение, 2004. – 344 с.
9. Горелик А.Л., Скрипкин В.А. Методы распознавания. – М.: Высш. шк., 1977. – 222 с.
10. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен: Пер. с англ. – М.: Мир. 1976. – 512 с.
11. Дъяконов В., Абраменкова И. Matlab. Обработка сигналов и изображений. Специальный справочник. – СПб.: Питер, 2002. –608 с.
12. Дъяконов В.П. Справочник по алгоритмам и программам на языке бейсик для персональных ЭВМ: Справочник. – М.: Гл. ред. физ.-мат. лит. изд-ва «Наука», 1987. – 240 с.
13. Зветло О. Принципы лазеров. – М.: Мир, 1990. – 560 с.
14. Иванов А.П., Топорец А.С. Исследование диффузного отражения с применением поляризованного света // Журнал технической физики. – 1956. – Т.ХХVІ, вып.3. – С. 631–635.
15. Изерман Р. Цифровые системы управления: Пер. с англ. – М.: Мир, 1984. – 541 с.
16. Катыс Г.П. Обработка визуальной информации. – М.: Машиностроение, 1990. – 320 с.
17. Кисилевский Ф.Н., Шаповалов Е.В. Определение оптимальной длины волны осветителя в системах технического зрения дуговой сварки // Автомат. сварка. – 2003. – №8. – С. 52-53.
18. Кисилевский Ф.Н., Шаповалов Е.В. Оптические генераторы световой плоскости для средств технического зрения систем автоматизации дуговой сварки // Автомат. сварка. – 2004. – №6. – С. 47-49.
19. Кисилевский Ф.Н., Шаповалов Е.В., Коляда В.А. Система лазерного слежения за валиком усиления сварного шва. // Автомат. сварка. – 2006. – №1. – С. 60-62.
20. Кисилевский Ф.Н., Шаповалов Е.В., Мельник Е.С. Система мониторинга для трубосварочного стана // Автомат. сварка. – 2005. – №10. – С. 56-59.
21. Коляда В.А., Шаповалов Е.В. Автоматическое управление режимом сварки при сварке под флюсом стальных конструкций пролётов мостов. // Матер. нуч.-техн. семин. «Прогрессивные технологии сварки в промышленности» (Киев, 20-22 мая 2003 г.). – Киев: 2003. – С. 71-74.
22. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике. Для научных работников и инженеров. Пер. с англ. – М.: Гл. ред. физ.-мат. лит. изд-ва «Наука», 1974. – 832 с.
23. Львов Н.С. Автоматизация направления сварочной головки по стыку. – М.: Машиностроение, 1966. – 156 с.
24. Львов Н.С. Гладков Э.А. Автоматика и автоматизация сварочных процессов. Учебное пособие для вузов по специальности «Оборудование и технология сварочного производства». – М.: Машиностроение, 1982. – 302 с.
25. Мазуренко М.М., Скрелин А.Л., Топорец А.С. Металлическое зеркало как сложная шероховатая поверхность // Оптика и спектроскопия. – 1979. – том 46. – вып.2. – С. 51–52.
26. Майоров В.П., Овчинников Л.Ф. Семин М.С. Рассуждения о телевизионных камерах // Компьютерра. – 1998. – №14 (242) – С. 17–21.
27. Матвеев А.Н. Оптика: Учеб. пособие для физ. спец. вузов. – М.: Высшая шк., 1985. – 351 с.
28. Мэтьюз Д.Г., Финк К.Д. Численные методы. Использование МАТLAB: Пер. с англ. – М.: Издательский дом "Вильямс", 2001. – 720 с.
29. Никифоров Д.Д., Лифшиц М.Л. Телевизионные автоматы в сварке элементов атомной техники. – М.: Энергоатомиздат, 1985. – 128 с.
30. Оптический сенсор для слежения за стыком при размерах зазора, близких к нулю / Ф.Н. Кисилевский, Г.А. Бутаков, В.В. Долиненко, Е.В. Шаповалов // Автоматическая сварка. – 2003. – №2. – С. 51–52.
31. Патон Б.Е. Проблемы комплексной автоматизации сварочного производства // Автоматическая сварка. – 1981. – №1. – С. 3–9.
32. Плотников С.В. Сравнение методов обработки сигналов в триангуляционных измерительных системах // Автометрия. – 1995. – №6. – С. 58–63.
33. Повышение качества слежения за стыком на основе технического зрения / Ф.Н. Кисилевский, Г.А. Бутаков, В.В. Долиненко, Е. В. Шаповалов // Матер. междунар. науч.-практ. конф. и выст. «Проблемы обеспечения качества в сварочном производстве» (Киев, 3-6 апр. 2001г.). – Киев: 2001. – С. 20-21.
34. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. – М.: Мир, 1982. – Кн.1 – 312с.: Кн.2 – 480 с.
35. Рабинович А.Н. Системы управления автоматических машин. – К.: Техніка, 1973. – 440 с.
36. Разработка математических методов обнаружения и распознавания элементов сварочного шва на цифровых изображениях. Отчет о НИР (заключ.) / ИЭС им. Е. О. Патона. – Тема 27/8-П; № ГР 0105U001434. – К.: 2006. – 62 с.
37. Расчет следящего привода /Д.В.Васильев, Б.А.Митрофанов, Г.Л. Рабкин и др. – Л.: Судпромгиз, 1958, – 372 с.
38. Робототехника и гибкие автоматизированные производства. В 9-ти кн. Кн. 4. Вычислительная техника в робототехнических системах и гибких автоматизированных производствах: Учеб. пособие для втузов / В.3. Рахманкулов, Ж.П. Ахромеев, В.В. Герасимов и др.; Под ред. И. М. Макарова. – М.: Высш. шк., 1986. – 144 с.
39. Розенфельд А. Распознавание и обработка изображений с помощью вычислительных машин; под ред. Д.С. Лебедева – М.: Мир, 1972. – 232 с.
40. Симою М.П. Определение коэффициентов передаточных функций линеаризованных звеньев и систем авторегулирования // Автоматика и телемеханика. – 1957. –Т.XVIII, № 6.
41. Система распознавания объектов на фотограмметрических изображениях / Н.Ю. Ильясов, В.И. Костин, В.В. Котляр и др. // Компьютерная оптика. – 2001 – Bып. 21. C. 185–192.
42. Системы технического зрения (принципиальные основы, аппаратное и математическое обеспечение) / А.И. Писаревский, А.Ф. Чернявский, Г.К. Афонасьев и др.; Под общ. ред. А.Н. Писаревского, А.Ф. Чернявского. – Л.: Машиностроение. Ленингр. отд-ние, 1988. – 424 с.
43. Солодовников В.В., Плотников В.Н., Яковлев А.В. Основы теории и элементы систем автоматического регулирования. Учеб. пособие для вузов. – М.: Машиностроение, 1985. – 536 с.
44. Таблицы спектральных линий / A.Н. Зайдель, В.К. Прокофьев, С.М. Райский и др. Справочник. – М.: Гл. ред. физ.-мат. лит. изд-ва «Наука», 1997. – 800 с.
45. Теоретические основы цифровой обработки изображений: Учебное пособие / В.А. Сойфер, В.В. Сергеев, С.Б. Попов, В.В. Мясников; Самарский государственный аэрокосмический университет. – Самара: 2000. – 256 с.
46. Техническое зрение роботов / В.И. Мошкин, А.А. Петров, В.С. Титов, Ю.Г. Якушенков; Под общ. ред. Ю.Г. Якушенкова. – М.: Машиностроение, 1990. – 272 с.
47. Топорец А.С. Зеркальное отражение поляризованного света от шероховатой поверхности // Оптико–мех. пром-сть. – 1968. – №7. – С.1–4.
48. Топорец А.С. Оптика шероховатой поверхности. – Л.: Машиностроение. Ленингр. отд-ние, 1988. – 191 с.
49. Топорец А.С., Мазуренко М.М. О деполяризации света при диффузном отражении // Оптико-мех. пром-сть. – 1968. – №2. – С.11–13.
50. Управление сварочными процессами: Сб. научных трудов (межвузовский), – Тула: ТПИ, 1983. – 163 с.
51. Устинов Н.Г, Карпиленко А.В. Оптический сенсор для автоматической сварки // Автоматическая сварка. – 1992. – №7–8. – С.37–40.
52. Федотов Н.Г. Методы стохастической геометрии в распознавании образов. –М.: Радио и связь, 1990. –144 с.
53. Филлипс Ч., Харбор Р. Системы управления с обратной связью. – М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2001. – 616 с:
54. Форсайт Д.А., Понс Ж. Компьютерное зрение. Современный подход: Пер. с англ. – М.: Издательский дом "Вильямс", 2004. – 928 с.
55. Фу К. Структурные методы в распознавании образов: Пер. с англ. – М.: Мир, 1977. – 319 с.
56. Фурман Я.А., Егошина И.Л. Обработка контуров изображений с протяженными прямолинейными границами // Автометрия. – 1999. – №6. – С. 93–104.
57. Фурман Я.А., Хафизов Р.Г. Согласованно-избирательная фильтрация изображений протяженной формы в реальных ландшафтных сценах // Автометрия. – 1999. – №2. – С. 12–27.
58. Чаки Ф. Современная теория управления. Нелинейные, оптимальные и адаптивные системы: Пер. с англ. – М.: Мир, 1975. – 424с.
59. Чумаков П.Н. О деполяризующих свойствах шероховатых металлических поверхностей // Журнал прикладной спектроскопии. – 1975. – Т.ХХІІ, вып.1. – С.110–113.
60. Чура Н.И. ИК–подсветка при теленаблюдении // Специальная техника. – 2000. – №1. – С. 35–38.
61. Шаповалов Е.В. Изучение спектров аргоновых дуг для создания автоматических систем управления процессами плазменно-дуговой плавки и сварки в аргоне // Современная электрометаллургия. – 2003. – №2. – С. 23-25.
62. Шаповалов Е.В. Исследование оптических свойств поверхностей изделий для синтеза адаптивных алгоритмов обработки сигналов в системах технического зрения (СТЗ), применяемых при управлении дуговой сваркой // І-й Всеукр. науч.-техн. конф. мол. уч. и спец. «Сварка и родственные технологии» (Ворзель, 22-24 мая 2001г.). – Ворзель: 2001. – С. 33.
63. Шаповалов Е.В., Коляда В.А. Разработка алгоритмов выделения изображения сварочной ванны // ІІ Всеукр. наук.-техн. конф. мол. вч. та спец. «Зварювання та суміжні технології» (Ворзель, 25-27 червня 2003р.). – Ворзель: 2003. – С. 90.
64. Шаповалов Е.В., Коляда В.А. Система определения положения и параметров стыка свариваемых конструкций. // Матер. третей пром. конф. с межд. уч.-ем и выст. «Эффективность реализации научного, ресурсного и промышленного потенциала в современных условиях» (Славское, Карпаты, 24-28 февраля 2003г.). – Славское: 2003. – С. 119-120.
65. Agapiou G., Kasiouras C., Serafetinides A.A. A detaled analysis of the MIG spectrum for the development of laser-based seam tracking sensors // Optics & Laser Technology. – 1999, № 31. – P.157 – 161.
66. Application of laser sensor for automatic welding in Japan /R. Tsuboi, S. Asai, K. Taki, M. Ushio // If Int. Inst. Welding (IIW), Lisbon, Portugal, July 19–23 (1999), IIW Doc. XII-1578-99. 1999. – P.5–22.
67. Asai S. Application of optical sensor for Arc welding // Journal of the Japan welding society. – 2000, Vol. 69, № 2. – P.40 – 45.
68. Boillot J.P., Noruk J. The benefits of laser vision in robotic arc welding // Welding Journal. – 2002. – №8. – Р.32–34.
69. Dilthey U., Willms K., Pritschow G., Horber H. Optiche Sensoren Fur mechanisiertes und automatisiertes Schweiвen // Der praktiker. – 2003. – №7. – P.202–207.
70. Freeman H. On the digital-computer classification of geometric line pattern // Proc. Nat. Electron. Conf. – 1962. – № 18. – P.312–324.
71. Image processing and digital control of weld pool in one side robotic welding / L.H. Sharif, S. Yamane, Y. Hino et al. // If Int. Inst. Welding (IIW), Lisbon, Portugal, July 19–23 (1999), IIW Doc. XII-1595-99. 1999. – P.63–68.
72. Irving B. Sensor and controls continue to close the loop in arc welding // Welding Journal. – 1999. – №4. – P. 31–36.
73. JST model optical Seamtracker / Jetline engineering, inc. –California. U.S.A. 2001. – 4 p.
74. Kцlbl W. Affordable optical seam tracking // Industrial Robot. –1995. – Vol.22, – №6. – P.19–21.
75. Laser Probe. Techn. information / Meta Vision Systems Ltd. – Oxfordshire OX8 1TH. United Kingdom. 2001. – 23 p.
76. Lee C.W., Na S.J. A study on the influence of reflected arc light on vision sensors for welding automation // Welding Research. – 1996. №12. – P.379-s–387-s.
77. Lucas B., Smith J. Keeping an electronic eye on automated Arc Welding // Welding & Metal Fabrication. – 2000. №4. – P.6–11.
78. M2D / MEL microelectronic GmbH // Breslauer StraЯe 2 D-85386 Eching. 2003. – P. 1–14.
79. QuickTrack welding sensor / Oxford Sensor Technology Ltd. // Oxfordshire. OX14 1DY. UK. Abingdon. 2001. – C. 1–2.
80. Richardson R.W. Robotic Weld Joint Tracking Systems – Theory and Implementation Methods // Welding Journal. – 1986 (65). – №11. – P.43–51.
81. Schilf M., Horber H. Sensoren zum schweiвen mit offemen lichtbogen // Schweissen & Schneiden. – 2001. – №7. – P.455–458.
82. Shengsun H., Yingian M., Yong L. Development of seam tracking system with ultrasonic sensor using self-tuning fuzzy control // China Welding. – 2001. – Vol. 10, – №.1. – P. 39–42.
83. Technical Vision System for Arc Welding Process Automatic Control Systems in Shipbuilding / V.D. Gorbach, I.V. Souzdalev, E.V. Shapovalov et al. // Lasers for Meaurments and information Transfer, S. Petersburg, 2003, edited by V.E. Privalov. Proc. of SPIE Vol. 5381. – Bellingham (WA), 2004. – P. 110–118.
84. The state of the art of Arc Welding in vessel and pipe / M. Ushio, K. Oshima, S. Asai et al. // If Int. Inst. Welding (IIW), Lisbon, Portugal, July 19–23 (1999), IIW Doc. XII–1585–99. 1999. – P.69–84.
85. Wilson M. Vision systems in the automotive industry // Industrial Robot. –1999. – Vol.26, – №5. – P. 354–357.
86. Yu J.Y., Kim J.I., Na S.J. Influence of reflected arc light on vision sensors for automatic GTAW systems // Welding Research. – 2003. – №2. – P.36-s–42-s.