Diagnostika chyb s využitím strojového vidění

Abstract

Tato práce se zabývá návrhem systému pro diagnostiku a identifikaci chyb ve výrobních systémech s využitím nástrojů strojového vidění. Součástí práce je rešerše vybraných metod strojového vidění vhodných pro analýzu obrazu zkoumaného výrobního procesu. Navržený diagnostický systém používá k vyhodnocení chybových stavů zkoumaného procesu proměnné určené analýzou obrazu a proměnné získané z PLC, které daný proces řídí. Tato data jsou použita v diagnostickém modulu, který je díky většímu množství vstupů schopen přesněji identifikovat příčinu vzniklé chyby. Práce popisuje jednotlivé moduly a funkce navrženého systému nejen z pohledu vnitřní struktury použitých algoritmů, ale poskytuje i návodný přehled možností a ovládání systému pro koncového uživatele se zaměřením na praktickou aplikaci. V závěru práce je systém otestován na jednoduchém laboratorním modelu.

This thesis deals with the design of a fault diagnostic and identification system in~production systems using machine vision tools. The work includes a research of machine vision methods suitable for the analysis of the image of the investigated production process. The proposed system uses variables from image analysis and variables obtained from PLC for the fault state evaluation of the investigated process. This data is processed in the diagnostic module, which is now able to accurately identify the cause of errors due to the~increased amount of inputs. The thesis describes the modules and functions of the~proposed system from the point of view of structures of these algorithms. It also provides the user with instructions on the various options and settings of the system with~a~focus on practical use. At the end of the work, the system is tested on a simple laboratory model.