Статья посвящена решению задач разработки системы машинного зрения для автоматического контроля процесса маркировки шин после операции балансировки в ЗАО «Воронежский шинный завод». Разработана структура системы визуального контроля на базе контроллера SIMATIC S7-1500, модулей ввода/вывода SM 521, SM 522, панели оператора SIMATIC HMI TP1200 Comfort Panel и камеры машинного зрения AR0234. Выбор камеры AR0234 обусловлен не только её высоким разрешением и высокой частотой кадров, что позволяет фиксировать маркировочную точку на движущейся шине без смазывания изображения, но и спектральными характеристиками её КМОП-сенсора. Алгоритм функционирования системы контроля реализуется следующим образом. После завершения операции балансировки и нанесения маркировочной точки шина поступает в зону визуального контроля. Камера машинного зрения выполняет захват изображения поверхности шины в заданной области. Осуществляется предварительная фильтрация для подавления шумов и повышения контрастности изображения. Далее выполняется сегментация изображения с целью выделения области, которая соответствует маркировочной точке. Цветовое пространство RGB, традиционно используемое для представления изображений, объединяет информацию о цвете и яркости, что делает пороговую обработку чувствительной к перепадам освещенности. В отличие от RGB, пространство HSV разделяет цветовой тон, насыщенность и яркость, что позволяет выполнять сегментацию по цвету независимо от уровня освещения. В системе контроля предлагается преобразование пространства RGB в HSV. После преобразования каждого пикселя изображения в цветовое пространство HSV для выделения маркировочной точки применяется метод пороговой сегментации, основанный на сравнении цветовых характеристик пикселей с эталонными значениями, соответствующими типам маркировки. После выделения области изображения производится вычисление пространственного положения точки относительно принятой системы координат и определение ее цветовых характеристик. Результаты обработки изображения передаются в управляющий контроллер SIMATIC S7-1500, где выполняется их сопоставление с технологической информацией, полученной от балансировочного станка по протоколу PROFINET. Разработанная система машинного зрения позволяет минимизировать ошибки ручной проверки шин и повысить объективность контроля их качества.
This article addresses the development of a machine vision system for automatic monitoring of tire marking after balancing at CJSC «Voronezh Tire Plant». The visual inspection system is based on a SIMATIC S7-1500 controller, SM 521 and SM 522 input/output modules, a SIMATIC HMI TP1200 Comfort Panel operator panel, and an AR0234 machine vision camera. The AR0234 camera was chosen not only for its high resolution and high frame rate, which allow for the recording of a marking dot on a moving tire without image blur, but also for the spectral characteristics of its CMOS sensor. The monitoring system operates as follows. After balancing and the application of a marking dot, the tire enters the visual inspection zone. The machine vision camera captures an image of the tire surface in a specified area. Preliminary filtering is performed to suppress noise and enhance image contrast. Next, the image is segmented to isolate the area corresponding to the marking dot. The RGB color space, traditionally used to represent images, combines color and brightness information, making thresholding sensitive to changes in illumination. Unlike RGB, the HSV color space separates hue, saturation, and brightness, enabling color segmentation regardless of illumination levels. The inspection system offers RGB-to-HSV conversion. After each image pixel is converted to HSV, a threshold segmentation method is used to identify the marking dot. This method compares the pixel color characteristics with reference values corresponding to the marking types. After the image area is identified, the point's spatial position relative to the adopted coordinate system is calculated and its color characteristics are determined. The image processing results are transmitted to the SIMATIC S7-1500 controller, where they are compared with process information received from the balancing machine via the PROFINET protocol. The developed machine vision system minimizes errors in manual tire inspection and improves the objectivity of quality control.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.