Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "detekcja wad" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    Detekcja wad w połączeniach klejonych płyt aluminiowych z wykorzystaniem laserowo generowanych ultradźwięków
    Detection of disbond defects in adhesively bonded aluminum plates using laser-generated ultrasounds
    Autorzy:
    Pyzik, Patrycja
    Ziaja-Sujdak, Aleksandra
    Grabowski, Krzysztof
    Góra, Grzegorz
    Ambroziński, Łukasz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/107730.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    klejone płyty aluminiowe
    detekcja wad
    ultradźwięki generowane laserowo
    Laser Ultrasound
    bonded joints
    shear waves
    disbond detection
    Opis:
    W referacie zostało przedstawione podejście wykorzystujące laserowe wzbudzanie i pomiar ultradźwięków do badania połączeń klejonych blach aluminiowych w trybie echa. Wiązka lasera impulsowego została tak zogniskowana, aby generować falę poprzeczną propagującą pod kątem od normalnej do powierzchni. W celu rejestracji odpowiedzi wykorzystano wysokoczuły interferometr zbalansowany typu Sagnac. Po to, aby dobrać optymalną odległość nadajnika i odbiornika wykorzystano wielofizyczne symulacje numeryczne. Przedstawiono obrazowanie połączeń między 3 blachami o grubościach 1, 1.5 i 3.5 mm. Ukazano obrazowanie wady w pierwszej warstwie kleju, jednak obrazowanie może być też wykonane dla innych warstw.
    The paper presents an approach that utilizes laser for ultrasound excitation and measurement to study adhesively bonded aluminum plates in pulseecho mode. The pulse laser beam generates shear waves propagating at an oblique angle from normal to the surface. The response is measured with a high-sensitivity Sagnac interferometer. To select the optimal distance between the transmitter and receiver, multiphysics numerical simulations were performed. The work presents imaging of bonding layer quality between aluminum 3 sheets of thickness 1, 1.5 and 3.5 mm. The results are shown for the defect in the first adhesive layer, however disbond imaging can also be performed for other layers.
    Źródło:
    Badania Nieniszczące i Diagnostyka; 2019, 4; 21-22
    2451-4462
    2543-7755
    Pojawia się w:
    Badania Nieniszczące i Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Automatyczna detekcja wad uszczelnień łożysk tocznych
    Automated detection of roller bearings defects
    Autorzy:
    Wójcicki, T.
    Czajka, P.
    Giesko, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/256197.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    analiza obrazu
    przetwarzanie
    detekcja wad
    łożysko toczne
    uszczelnienie
    image analysis
    image processing
    defect detecting
    roller bearing
    gasket
    Opis:
    W artykule przedstawiono techniki detekcji wad występujących w uszczelkach łożysk tocznych z wykorzystaniem komputerowych metod przetwarzania oraz analizy obrazów. Opisano najczęściej występujące wady uszczelek, jakie pojawiają się podczas procesu ich wytwarzania oraz montażu na linii produkcyjnej. Omówiono podstawy teoretyczne zastosowanych metod. Zaprezentowano przykłady wykorzystania opisanych metod do detekcji wyspecyfikowanych wad. Opisano budowę źródła światła, jego umiejscowienie względem badanego obiektu oraz jego wpływ na skuteczność analizy. Opracowany system został zweryfikowany z wykorzystaniem prawidłowo wykonanych, jak i wadliwych łożysk tocznych.
    The paper presents techniques for the detection of defects in roller bearings gaskets using computer methods of processing and image analysis. The article describes gaskets defects that often appear during production and assembling processes. The authors discuss the theoretical basics of applied methods. The article presents examples of the use of computer methods for the detection of specified defects. The text describes the construction of the light sources and their position with reference to examined objects as well as influence of lights on effectiveness of analysis.
    Źródło:
    Problemy Eksploatacji; 2009, 2; 85-97
    1232-9312
    Pojawia się w:
    Problemy Eksploatacji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Metoda optycznej inspekcji w procesie montażu łożysk tocznych
    The optical inspection method in the process of assembly of roller bearings
    Autorzy:
    Czajka, P.
    Garbacz, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/256861.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    inspekcja optyczna
    analiza obrazów
    detekcja wad
    łożysko toczne
    optical inspection
    image analysis
    fault detection
    roller bearing
    Opis:
    W artykule zaprezentowano opracowaną metodę optycznej inspekcji poprawności montażu łożysk tocznych. W celu weryfikacji metody zostało wykonane eksperymentalne stanowisko badawcze. Do kontroli wizyjnej został zastosowany modułowy sterownik wizyjny z monochromatyczną kamerą CCD i oświetlaczem pierścieniowym. Opracowano algorytm detekcji wad, który został zaimplementowany w oprogramowaniu systemu. Zaprezentowano działanie algorytmu z podziałem na poszczególne etapy procesu inspekcji. Opisano zastosowane funkcje z zakresu przetwarzania i analizy obrazów. Przeanalizowano zachowanie algorytmu inspekcji w sy-tuacjach nietypowych, które mogą wystąpić w warunkach przemysłowych. Zaprezentowano przykłady inspekcji łożysk z wykorzystaniem opracowanej metody. Przedstawiono wyniki prób systemu kontroli wizyjnej w warunkach eksploatacyjnych na przemysłowej linii montażu łożysk tocznych.
    The article presents the optical inspection method for correct assembly of roller bearings. The experimental research stand was made for verification of the method. The modular vision controller with the monochromatic CCD camera and the ring lighting were used for optical inspection. The algorithm for detecting faults was developed and was implemented in the software of the vision system. The operation of the algorithm was presented for each of the individual stages of inspection process. The applied functions from the field of image processing and analysis were described. The functioning of the inspection algorithm was analysed for untypical situations, which can occur in industry conditions. Examples of bearing inspections, with use of the developed method, were presented. Results of tests of the system for optical inspection were presented in working conditions on the industrial line for assembly of bearings.
    Źródło:
    Problemy Eksploatacji; 2011, 4; 65-78
    1232-9312
    Pojawia się w:
    Problemy Eksploatacji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Głębokie sieci rekurencyjne i konwolucyjne w detekcji wad spawalniczych dla systemów z robotem przemysłowym
    Deep Recurrent and Convolutional Networks in the Detection of Welding Defects for Systems with an Industrial Robot
    Autorzy:
    Adamczak, Arkadiusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2068632.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    głębokie uczenie maszynowe
    szeregi czasowe
    stanowisko zrobotyzowane
    detekcja wad spoin
    deep learning
    time series
    robotic station
    detection of weld defects
    Opis:
    Podczas procesów spawania metodą MIG/MAG w produkcji wielkoseryjnej na stanowiskach zrobotyzowanych, często wymagana jest automatyczna kontrola jakości wykonanego spawu. Określanie defektów spawalniczych jest trudne, a powód ich wystąpienia nie zawsze jest znany. Jednym z warunków poprawnie wykonanej spoiny jest stabilność podczas procesu spawania, co przekłada się na ciągłość i zwiększenie ogólnej wydajności produkcji. W artykule przedstawiono wyniki badań nad systemem detekcji defektów spoiny łączącego analizę i klasyfikację szeregów czasowych parametrów spawania dla metody MIG/MAG wraz z równoczesną analizą i klasyfikacją danych obrazowych spoiny dla systemów zrobotyzowanych. Wykorzystane zostały konstrukcje głębokich sieci neuronowych rekurencyjnych i konwolucyjnych. Przedstawiono również konstrukcję sieci neuronowej zawierającej dwa wejścia systemowe, umożliwiającej w jednym czasie klasyfikację zdjęcia spoiny wraz z szeregiem czasowym dla zastosowania w stanowisku zrobotyzowanym. Przedstawione wyniki prac badawczych otrzymano podczas realizacji projektu „Opracowanie metody bazującej na zastosowaniu głębokich sieci neuronowych do inspekcji wizyjnej połączeń spawanych w toku prac B+R” finansowanego z Wielkopolskiego Regionalnego Programu Operacyjnego na lata 2014–2020 i realizowanego w zakładzie ZAP-Robotyka Sp. z o.o. w Ostrowie Wielkopolskim.
    During MIG/MAG welding processes in large-scale production on robotic stations, automatic quality control of the weld is often required. Determining welding defects is difficult and the reason for their occurrence is not always known. One of the conditions for a correctly made weld is stability during the welding process, which translates into continuity and increase in overall production efficiency. The article presents the results of research on the creation of a weld defect detection system combining the analysis and classification of time series of welding parameters for the MIG/MAG method along with the simultaneous analysis and classification of weld image data for robotic systems. For this purpose, the structures of deep recursive and convolutional neural networks were used. The design of a neural network with two system inputs allowing for the classification of the weld photo together with the time series for use in a robotic station is also presented. The research results presented in this article were obtained during the implementation of the project entitled „Development of a method based on the use of deep neural networks for visual inspection of welded joints in the course of R&D works” implemented at the company ZAP-Robotyka Sp. z o.o. in Ostrów Wielkopolski.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2021, 25, 2; 17--22
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modelowanie procesu inspekcji materiałów w paśmie widzialnym i podczerwieni
    Modelling the optical inspection process in the visible and infrared band
    Autorzy:
    Czajka, P.
    Giesko, T.
    Mizak, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/257507.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    multispektralne maszynowe widzenie
    termowizja pasywna
    termowizja aktywna
    detekcja wad
    multi-spectral machine vision
    passive infrared thermography
    active infrared thermography
    fault detection
    Opis:
    W artykule zaprezentowano hybrydową metodę inspekcji w paśmie widzialnym i podczerwieni. W celu eksperymentalnej weryfikacji opracowanej metody zostało wykonane stanowisko badawcze. Do kontroli wizyjnej w paśmie widzialnym został zastosowany sterownik wizyjny z monochromatyczną kamerą CCD i układem panelowych oświetlaczy LED. Do kontroli w zakresie podczerwieni została zastosowana kamera termowizyjna z układem promienników podczerwieni i płytą grzewczą. Przeprowadzono analizę obszarów modelowania procesu inspekcji, uwzględniając możliwości rekonfiguracji stanowiska, stosowane metody badawcze oraz ustawienia parametrów inspekcji. Zaprezentowano analizę wyników eksperymentów dla wytypowanych obiektów z wykorzystaniem opracowanej metody. Przedstawiono obrazy uzyskane z obu torów wizyjnych, efekt nałożenia obrazów oraz wykresy profilowe wzdłuż charakterystycznych linii na termogramach.
    The article presents a hybrid optical inspection method in the visible and infrared band. The research stand was fabricated for the experimental verification of the developed method. A vision controller with a monochromatic CCD camera and a system of front LED lighting were used for optical inspection in the visible band. The thermovision camera with a system of infrared lamps and heating plate were used for inspection in the infrared band. The modelling areas of the inspection process were analysed, including features for the reconfiguration of the stand, the research methods applied, and the setting of the inspection parameters. The analysis of the results is presented for selected objects with the use of the developed method. The images from both vision channels and the effect of overlay images and profile charts along representative lines on thermal images are also presented.
    Źródło:
    Problemy Eksploatacji; 2012, 2; 21-35
    1232-9312
    Pojawia się w:
    Problemy Eksploatacji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Metoda detekcji wad spawalniczych w stanowisku zrobotyzowanym z wykorzystaniem głębokiej sieci neuronowej
    Detection Method of Welding Defects in a Robotic Station Using the Deep Neural Network
    Autorzy:
    Adamczak, Arkadiusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2068644.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    głębokie uczenie maszynowe
    Przemysł 4.0
    stanowisko zrobotyzowane
    detekcja wad spoin
    deep learning
    Industry 4.0
    robotic station
    detection of weld defects
    Opis:
    Współczesna automatyzacja i robotyzacja procesów produkcyjnych wymaga nowych i szybkich metod kontroli jakości produktu. W przypadku spawania łukowego w systemach zrobotyzowanych, gdzie proces produkcyjny przebiega wielkoseryjnie istotną rzeczą jest szybka kontrola poprawności wykonanego spawu. System w oparciu o dane wizualne powinien być zdolny automatycznie określić czy dana spoina spełnia podstawowe wymagania jakościowe a tym samym mieć możliwość zatrzymania procesu w razie zidentyfikowanych wad. W artykule przedstawiono wyniki badań nad stworzeniem wizyjnej metody oceny poprawności wykonanej spoiny w oparciu o głęboką sieć neuronową klasyfikującą, lokalizującą i segmentującą wady spawalnicze. Zaproponowana metoda detekcji została rozbudowana przez zastosowanie połączenia kamery systemu wizyjnego z sześcioosiowym robotem przemysłowym w celu umożliwienia detekcji większej liczby wad spawalniczych oraz pozycjonowania w sześciowymiarowej przestrzeni pracy. Przedstawione w artykule wyniki prac badawczych otrzymano podczas realizacji projektu „Opracowanie metody bazującej na zastosowaniu głębokich sieci neuronowych do inspekcji wizyjnej połączeń spawanych w toku prac B+R” realizowanego w zakładzie ZAP-Robotyka Sp. z o.o. w Ostrowie Wielkopolskim.
    Modern automation and robotization of production processes requires new and fast methods of product quality control. In the case of arc welding in robotic systems, where the production process takes place in large series, it is important to quickly control the correctness of the weld. Based on visual data, the system should be able to automatically determine whether a given weld meets the basic quality requirements, and thus be able to stop the process in the event of identified defects. The article presents the results of research on the creation of a visual method for assessing the correctness of the weld seam based on the deep neural network classifying, locating and segmenting welding defects. The proposed detection method was extended by using a combination of a vision system camera with a six-axis industrial robot in order to enable detection of a larger number of welding defects and positioning in a six-dimensional workspace. The research results presented in this article were obtained during the implementation of the project entitled „Development of a method based on the use of deep neural networks for visual inspection of welded joints in the course of R&D works” implemented at the company ZAP-Robotyka Sp. z o.o. in Ostrów Wielkopolski.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2021, 25, 1; 67--72
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-6 z 6

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies