Розробка методу вимірювання параметрів руху технологічного обладнання на кар’єрі з адаптивними параметрами відеопослідовності
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.248624Ключові слова:
параметри руху, програмно-алгоритмічна обробка вимірювальної відеоінформації, експоненційне згладжування, комплексуванняАнотація
Запропоновано метод та структурну схему інформаційно-вимірювальної системи для визначення параметрів руху об’єктів (технологічного обладнання на кар’єрі з видобування блочного природного каменю). Відмінною особливістю часових відеопослідовностей, що містять зображення об’єктів вимірювань, є їх адаптація та налаштування відповідно до інтенсивності руху та точнісних вимог до результатів вимірювань. Також застосовано структурні та програмно-алгоритмічні методи підвищення точності вимірювань параметрів руху, а саме: комплексування двох вимірювальних каналів та експоненційне згладжування цифрових відліків. Один з вимірювальних каналів побудовано на основі цифрової відеокамери, другий – на основі акселерометра, закріпленого на об’єкті, та двох інтеграторів. Ескпоненційне згладжування дозволяє врахувати попередні відліки параметрів руху з ваговими коефіцієнтами. Це забезпечує врахування наявних закономірностей руху об’єкта та зменшення похибок при вимірюванні параметрів руху у (1,4…1,6) разів.
Отримані рішення реалізовані у вигляді інформаційно-вимірювальної системи. Експериментально досліджено технологічний процес отримання блоків природного каменю на кар’єрі з використанням алмазно-канатної установки. На основі безконтактного вимірювання параметрів руху можна забезпечити контроль за цим процесом та підвищення якості блоків з природного каменю.
На основі експериментального дослідження похибок вимірювань надано рекомендації з вибору адаптивних параметрів відеопослідовності, а саме розміру зображень та величини міжкадрового інтервалу. Також здійснено вибір методів програмно-алгоритмічної обробки вимірювальної інформації, а саме експоненційного згладжування та усереднення координат контуру об’єкта, виміряних у 30 суміжних рядках зображення
Посилання
- Levytskyi, V., Sobolevskyi, R., Korobiichuk, V. (2018). The optimization of technological mining parameters in a quarry for dimension stone blocks quality improvement based on photogrammetric techniques of measurement. Rudarsko Geolosko Naftni Zbornik, 33 (2), 83–89. doi: https://doi.org/10.17794/rgn.2018.2.8
- Korobiichuk, I., Shamray, V., Korobiichuk, V., Kryvoruchko, A., Iskov, S. (2021). Dose Measurement of Flocculants in Water Treatment of Stone Processing Plants. Automation 2021: Recent Achievements in Automation, Robotics and Measurement Techniques, 387–394. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-74893-7_34
- Korobiichuk, I., Davydova, I., Korobiichuk, V., Shlapak, V., Panasiuk, A. (2021). Measurement of Qualitative Characteristics of Different Types of Wood Waste in the Forestries Zhytomyr Polissya. Automation 2021: Recent Achievements in Automation, Robotics and Measurement Techniques, 297–308. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-74893-7_28
- Sobolevskyi, R., Korobiichuk, V., Levytskyi, V., Pidvysotskyi, V., Kamskykh, O., Kovalevych, L. (2020). Optimization of the process of efficiency management of the primary kaolin excavation on the curved face of the conditioned area. Rudarsko Geolosko Naftni Zbornik, 35 (1), 123–137. doi: https://doi.org/10.17794/rgn.2020.1.10
- Korobiichuk, I., Podchashinskiy, Y. (2021). Correlation mathematical model of video images with measuring information about geometrical parameters. 2021 25th International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics (MMAR). doi: https://doi.org/10.1109/mmar49549.2021.9528487
- Korobiichuk, I., Podchashinskiy, Y., Luhovykh, O., Levkivskyi, V., Rzeplińska-Rykała, K. (2020). Theoretical Estimates of the Accuracy of Determination of Geometric Parameters of Objects on Digital Images. Automation 2020: Towards Industry of the Future, 289–299. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-40971-5_27
- Korobiichuk, I., Podchashinskiy, Y., Lugovyh, O., Nowicki, M., Kachniarz, M. (2017). Algorithmic compensation of video image dynamic errors with measurement data about geometric and object motion parameters. Measurement, 105, 66–71. doi: https://doi.org/10.1016/j.measurement.2017.04.009
- Korobiichuk, I., Podchashinskiy, Y., Shapovalova, O., Shadura, V., Nowicki, M., Szewczyk, R. (2015). Precision increase in automated digital image measurement systems of geometric values. Advances in Intelligent Systems and Computing, 335–340. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-23923-1_51
- Kvasnikov, V., Ornatskyi, D., Graf, M., Shelukha, O. (2021). Designing a computerized information processing system to build a movement trajectory of an unmanned aircraft. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (9 (109)), 33–42. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.225501
- Korobiichuk, V. V., Kotenko, V. V., Kalchuk, S. V., Sobolevskyi, R. V., Kisiel, O. O. (2011). Obladnannia dlia vydobuvannia blochnoho pryrodnoho kameniu. Zhytomyr: Vydavnytstvo Zhytomysrkoho derzhavnoho tekhnolohichnoho universytetu, 348
- Jambek, A. B., Juri, A. A. (2014). Low-energy motion estimation architecture using quadrant-based multi-octagon (QBMO) algorithm. Journal of Real-Time Image Processing, 12 (3), 623–632. doi: https://doi.org/10.1007/s11554-014-0426-x
- Sheikh, H. R., Sabir, M. F., Bovik, A. C. (2006). A Statistical Evaluation of Recent Full Reference Image Quality Assessment Algorithms. IEEE Transactions on Image Processing, 15 (11), 3440–3451. doi: https://doi.org/10.1109/tip.2006.881959
- Korobiichuk, I., Lysenko, V., Opryshko, O., Komarchyk, D., Pasichnyk, N., Juś, A. (2018). Crop Monitoring for Nitrogen Nutrition Level by Digital Camera. Automation 2018, 595–603. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-77179-3_56
- Rudyk, A. V. (2017). Analysis of the errors of MEMS accelerometers by the Allan variation method. The Journal of Zhytomyr State Technological University. Series: Engineering, 1 (79), 100–109. doi: https://doi.org/10.26642/tn-2017-1(79)-100-109
- Dudnik, A. (2018). Investigation of laser rangefinders with sensor network interface. Technology Audit and Production Reserves, 4 (2 (42)), 35–40. doi: https://doi.org/10.15587/2312-8372.2018.141190
- Cherepanska, I., Bezvesilna, O., Sazonov, A., Nechai, S., Pidtychenko, O. (2018). Development of artificial neural network for determining the components of errors when measuring angles using a goniometric software-hardware complex. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (9 (95)), 43–51. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.141290
- Kuz'min, S. Z. (1986). Osnovy proektirovaniya sistem tsifrovoy obrabotki radiolokatsionnoy informatsii. Moscow: Radio i svyaz', 432.
- Bahvalov, N. S., Zhidkov, N. P., Kobel'kov, G. M. (2008). Chislennye metody. Moscow: Binom, 636.
- Forsyth, D. A. Ponce, J. (2012). Computer Vision: A Modern Approach. Pearson Education, Inc, 761. Available at: https://eclass.teicrete.gr/modules/document/file.php/TM152/Books/Computer%20Vision%20-%20A%20Modern%20Approach%20-%20D.%20Forsyth,%20J.%20Ponce.pdf
- Lebedev, A. N. (1986). Veroyatnostnye metody v vychislitel'noy tekhnike. Moscow: Vysshaya shkola, 312.
- Samotokin, B. B. (2001). Lektsiyi z teoriyi avtomatychnoho keruvannia. Zhytomyr: Zhytomyrskyi inzhenerno-tekhnolohichnyi instytut, 508.
- Podchashynskyi, Yu. O., Luhovykh, O. O. (2020). Pat. No. 140691 UA. Prystriy dlia vymiriuvannia parametriv rukhu obiektiv. No. u201908229; declareted: 15.07.2019; published: 10.03.2020, Bul. No. 5. Available at: http://eztuir.ztu.edu.ua/jspui/bitstream/123456789/7687/1/140691.pdf
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2021 Yurii Podchashynskyi, Oksana Luhovykh, Vitaliy Tsyporenko, Valentyn Tsyporenko
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.
