Ин таҳқиқот ҳадаф дорад, ки роҳи кафшери роботӣ дар сохторҳои киштӣ бидуни вобастагӣ ба геометрияи номиналии CAD аз геометрияи визуалӣ ва сеченакаи ҷузъи воқеии корӣ ба таври худкор муайян карда шавад. Система роботи шашмеҳварии KUKA KR-16-L6-2, меҳвари ҳаракати хаттӣ, системаи биниши монохромӣ ва сканкунии абри нуқтаҳоро бо алгоритмҳои пайвасткунии тасвир SURF–FLANN, ҷудокунии ҳамворӣ бо RANSAC ва бозсозии контур дар асоси PCA муттаҳид мекунад. Дар маҷмӯъ аз 25 озмоиш бо панҷ навъи гуногуни ҷузъи корӣ, RMSE-и ҷойгиркунии дарзи кафшер барои усули биниши онлайн 0,82 mm ва хатои ҳадди аксари мутлақ 1,50 mm гузориш шудааст. Дар ҳамон муқоиса барномасозии офлайнии ба CAD асосёфта 4,15 mm RMSE ва 5,89 mm хатои ҳадди аксари мутлақ нишон додааст. Бо вуҷуди ин, таҳқиқот ба роҳҳои кафшери ҳамворӣ тамаркуз мекунад; сифати ҳавзи кафшер, нуфузи кафшер ва пайгирии ҳалқаи бастаи дарзҳои каҷи сеченака дар ин таҳқиқот тасдиқ нашудаанд.

Нуқтаи ибтидоии таҳқиқот ин аст, ки ҳангоми истеҳсоли блокҳои киштӣ ҷузъи воқеӣ метавонад аз модели номиналии CAD фарқ кунад. Азбаски буридан, шаклдиҳӣ, васлкунӣ ва амалиёти пешакии кафшер метавонанд геометрияи воқеии ҷузъҳоро тағйир диҳанд, роҳи робот, ки танҳо аз координатаҳои CAD сохта шудааст, метавонад аз дарзи воқеии кафшер чанд миллиметр дур шавад. Муҳаққиқон мекӯшанд ин мушкилро бо он ҳал кунанд, ки робот пеш аз кафшер ҷузъро скан кунад ва роҳро аз рӯи геометрияи воқеан ченшуда аз нав созад.

Дар усули пешниҳодшуда коркарди тасвири дученака ва абри нуқтаҳои сеченака алтернативаи якдигар нестанд, балки қабатҳои гуногуни як занҷири муайянсозӣ мебошанд. Дар ҷузъҳои калони корӣ якчанд тасвир тавассути хусусиятҳои SURF ва мувофиқсозии FLANN пайваст карда мешаванд; дар маълумоти сеченака ҳамвории асосӣ бо RANSAC ҷудо карда мешавад, садо бо филтри оморӣ тоза мегардад, сатҳҳои паҳлуии номатлуб бо нормалҳои сатҳ хориҷ мешаванд ва самт ҳам контури компонентҳои боқимонда тавассути PCA гирифта мешаванд.

Система танҳо хатти кафшерро намеёбад. Дар атрофи контурҳои компонентҳои бозсозишуда барои машъали кафшер ҳаҷмҳои корӣ муайян карда мешаванд ва қисмҳои роҳе, ки бо дигар унсурҳои сохторӣ бархӯрд мекунанд, ба таври худкор хориҷ карда мешаванд. Ҳамин тавр, натиҷа на аз пайгирии кӯронаи ҳамаи канорҳои геометрии ошкоршуда, балки аз сегментҳои роҳе сохта мешавад, ки аз нуқтаи назари машъали кафшер иҷрошаванда арзёбӣ шудаанд.

Аз нуқтаи назари Туркия, таҳқиқот махсусан барои автоматикунонии корхонаҳои киштисозӣ, конструксияҳои калони пӯлодӣ ва ҳуҷайраҳои кафшери роботӣ бо таҳаммулпазирии тағйирёбандаи васлкунӣ як намунаи ҷолиби методӣ мебошад. Бо вуҷуди ин, арзиши RMSE-и 0,82 mm дар таҳқиқот набояд ҳамчун иҷроиши мустақиман интизоршаванда дар камера, робот, сатҳи ҷузъи корӣ, рӯшноӣ, ларзиш ё геометрияи кафшери дигар истифода шавад. Дар хатти нави истеҳсолӣ калибровкаи камера, табдили координатаҳои робот, остонаи абри нуқта ва филтрҳои геометрӣ бояд аз нав тасдиқ карда шаванд.

Мушкилоти асосии таҳқиқот чист?

Сохтани роҳи кафшери роботӣ дар конструксияҳои киштӣ танҳо аз модели CAD метавонад ба хатои ҷойгиршавӣ оварда расонад, зеро ҷузъи воқеии корӣ ҳангоми истеҳсол ва васлкунӣ аз модели номиналӣ геометрӣ фарқ мекунад. Деформатсияҳое, ки аз буридан, шаклдиҳӣ ва пешваслкунӣ ба вуҷуд меоянд, метавонанд роҳи пешакӣ барномарезишудаи дарзро аз хатти воқеии пайвастшавӣ дур кунанд.

Фарқи байни барномасозии анъанавии офлайн ва равиши пешниҳодшудаи биниши онлайн дар ҳамин нуқта муайян мешавад. Дар усули офлайн роҳи робот аз геометрияи номиналии тарҳ ҳосил карда мешавад, дар ҳоле ки дар усули онлайн ҷузъи воқеӣ скан карда шуда, ҷойгиршавии дарз аз рӯи геометрияи ченшуда ҳисоб карда мешавад.

Таҳқиқот кадом холигии илмиро ҳадаф мегирад?

Муҳаққиқон қайд мекунанд, ки қисми муҳими корҳои пешини муайянсозии кафшер дар асоси биниш ба пайвастҳои оддии кафшер ё ҷузъҳои алоҳида тамаркуз кардаанд. Дар конструксияҳои киштӣ бошад, дар як майдони корӣ якчанд пластина, унсурҳои мустаҳкамкунанда, канорҳои моил ё каҷ ва сохторҳое, ки метавонанд ба ҳаракати машъали кафшер монеъ шаванд, ҳамзамон мавҷуд буда метавонанд.

Аз ин рӯ, таҳқиқот се мушкилро дар дохили як система баррасӣ мекунад:

• пайваст кардани тасвирҳои бисёркадраи ҷузъҳои калони корӣ,
• ҷудо кардани компонентҳои кафшершаванда аз абри мураккаби нуқтаҳои 3D ва баровардани контурҳои онҳо,
• интихоби сегментҳои роҳи кафшер бе хатари бархӯрд аз байни канорҳои муайяншуда.

Системаи роботӣ чӣ гуна сохта шудааст?

Дар маркази системаи физикӣ роботи саноатии шашмеҳварии KUKA KR-16-L6-2 қарор дорад. Дар манбаъ такроршавандагии робот ±0,05 mm дода шудааст. Робот бо шкафи идоракунии KR C4 ва KUKA smartPAD идора шуда, ҳамчун манбаи қувваи кафшер EWM Phoenix 551 Puls истифода мешавад.

Аз сабаби андозаҳои калони ҷузъҳои сохтории киштӣ, робот инчунин ба релси ҳаракати хаттӣ бо роҳнамои дақиқ ва гардонандаи серво пайваст шудааст. Ин меҳвари беруна ба робот имкон медиҳад, ки ҷузъҳои аз минтақаи дастрасии муқаррарӣ калонтарро скан кунад.

Дар система модули пайгирии лазерии Servo-Robot POWER-TRAC низ мавҷуд аст. Аммо мавзӯи асосии таҳқиқот пайгирии нозуки вақти воқеии дарз аз ҷониби ин модул ҳангоми кафшер нест, балки ҷойгиркунии пешакӣ/сатҳи болоии дарзи кафшер тавассути системаи биниш мебошад.

Системаи биниш дарзи кафшерро чӣ гуна скан мекунад?

Вақте ки ҷузъи корӣ ба истгоҳи кафшер мерасад, компютери асосӣ бо системаҳои ҳаракат ва биниш тавассути TCP/IP пайваст мешавад. Ҳангоми ҳаракати робот дар роҳи пешакӣ муайяншудаи сканкунӣ, мавқеъ ва ҳолати кинематикии он ба компютери асосӣ интиқол дода мешаванд.

Дар манбаъ суръати сканкунӣ:

0,35 m/s

дода шудааст. Пас аз таъмин шудани суръати устувор, системаи биниш ҷамъоварии маълумотро оғоз мекунад ва профилҳои лазерии хаттӣ ҳамзамон бо позаҳои робот сабт мешаванд.

Суръати ҷамъоварии маълумот:

1 kare/s

интихоб шудааст. Муҳаққиқон мегӯянд, ки ин арзиш ҳамчун тавозуни таҷрибавӣ байни зичии абри нуқтаҳо ва иқтидори коркард интихоб шудааст.

Профилҳои пайдарпайи лазерӣ муттаҳид карда шуда, абри хоми сеченакаи нуқтаҳои сохтор сохта мешавад. Сипас бо истифода аз матритсаи табдили даст–чашм, ки пешакӣ калибр карда шудааст, маълумоти сенсор ба системаи координатаҳои робот/global табдил дода мешавад.

Чаро камераи монохромӣ интихоб шудааст?

Ҷузъҳои сохторҳои киштӣ асосан сатҳҳои металлӣ мебошанд, ки маълумоти ранг дар онҳо хусусияти фарқкунанда надорад. Аз ин рӯ, муҳаққиқон арзёбӣ кардаанд, ки камераи ранга маълумоти иловагии шиносоӣ намедиҳад ва камераи саноатии монохромиро интихоб кардаанд.

Дар матн модели камера Medway MV-GED200M-T, линза бошад MV-LD-8-3M-A нишон дода шудааст. Дар шарҳи расми дахлдор номи бренд ба шакли “Midway Vision” омадааст; ин фарқи навишт дар манбаъ ислоҳ нашудааст.

Дар рӯшноии воқеии корхонаи киштисозӣ, бе нури ёрирасон зиёда аз 40 тасвири намунавӣ ҷамъ карда шудааст. Муҳаққиқон гузориш медиҳанд, ки дар намунаҳо инъикоси барҷастаи спекулярӣ, деформатсияи геометрӣ, пиксели мурда ё садои аз ҳад зиёд мушоҳида нашуда, сифати тасвир барои коркарди баъдӣ кофӣ буд.

Чаро SURF ва FLANN якҷоя истифода шудаанд?

Азбаски тамоми ҷузъҳои калони киштӣ ба як тасвир намеғунҷанд, пайвасткунии чандтасвирӣ истифода шудааст. SURF барои истихроҷи нуқтаҳои хусусияти фарқкунанда дар тасвирҳои ҳампӯш; FLANN бошад барои мувофиқ кардани хусусиятҳои монанд дар кадрҳои гуногун истифода шудааст.

Дар таҳқиқот синфи Stitcher-и OpenCV барои сохтани тасвири панорамӣ аз рӯи ин мувофиқатҳо истифода шудааст. Илова бар ин, ҷузъи корӣ ба се минтақаи ҳампӯш тақсим шуда, пайвасткунии бисёркадрӣ санҷида шудааст ва қобили истифода будани усул барои ҷузъҳои калон ба таври визуалӣ нишон дода шудааст.

Садои тасвир чӣ гуна кам карда шудааст?

Филтрҳои миёна, Гаусс ва медианӣ муқоиса шудаанд. Тибқи арзёбии визуалии муҳаққиқон, филтри миёна ҷузъиёти канорҳоро бештар хира кардааст, филтри Гаусс садои парокандаро ба миқдори маҳдуд пахш кардааст; филтри медианӣ бошад садои ҷудошударо кам карда, канорҳои роҳи кафшерро беҳтар нигоҳ доштааст.

Аз ин рӯ, дар амалиёти минбаъдаи остонагузорӣ ва истихроҷи канор филтри медианӣ интихоб шудааст.

Абри нуқтаҳои 3D чӣ гуна тоза карда шудааст?

Абри хоми нуқтаҳо танҳо компонентҳои кафшершавандаро не, балки пластинаи асосӣ, мизи корӣ ва садои ченкуниро низ дар бар мегирад. Муҳаққиқон онро бо филтри семарҳила тоза кардаанд.

1. Филтркунии дағал бо RANSAC

Random Sample Consensus (RANSAC) барои мувофиқ кардани ҳамворӣ ба калонтарин маҷмӯи нуқтаҳои уфуқӣ истифода шудааст. Ин ҳамворӣ ҳамчун пластинаи асосӣ ё мизи корӣ қабул шуда, минтақаҳои поёнӣ бо филтри гузариши меҳвари Z хориҷ карда мешаванд.

Дар тавсифи усул гуфта мешавад, ки остонаи масофаи inlier-и RANSAC ба таври таҷрибавӣ 1,0 mm интихоб шудааст. Аммо дар псевдокоди пештар овардашуда `distance threshold=2.0` дида мешавад. Манбаъ шарҳ намедиҳад, ки чаро ин ду арзиш фарқ мекунанд.

2. Тозакунии омории нуқтаҳои берунӣ

Нуқтаҳои садо аз рӯи масофаи миёнаи ҳар нуқта то ҳамсояҳояш хориҷ карда мешаванд. Дар манбаъ:

• шумораи ҳамсояҳо: \(k=50\),
• зарбкунандаи каҷравии стандартӣ: 1,0

дода шудааст.

3. Филтри нормали сатҳ

Барои хориҷ кардани нуқтаҳое, ки аз сатҳҳои паҳлуии борики ҷузъи корӣ меоянд, нормалҳои сатҳ ҳисоб шудаанд. Нуқтаҳои сатҳе нигоҳ дошта мешаванд, ки фарқи кунҷашон бо меҳвари Z аз 15° хурд аст, яъне асосан ба боло нигаронида шудаанд. Ин қадам барои дақиқии проексияи минбаъда ба ҳамвории XY муҳим аст.

PCA роҳи кафшерро чӣ гуна месозад?

Абри нуқтаҳои компоненти тозашуда аввал бо равиши region-growing ба кластерҳои алоҳида ҷудо карда мешавад. Ҳар як кластер ҳамчун унсури сохтории мустақил арзёбӣ шуда, проексияи амудии он ба ҳамвории XY гирифта мешавад.

Principal Component Analysis (PCA) барои муайян кардани самти бартаридоштаи маҷмӯи нуқтаҳои дученака истифода шудааст. Меҳвари асосӣ самти дарозии компонентро медиҳад, самти перпендикуляр бошад самти паҳниро.

Бо истифода аз ҳудуди нуқтаҳо дар ин ду самт контури росткунҷа ва чор нуқтаи кунҷӣ сохта мешаванд. Роҳи кафшер баъдан аз канорҳои мувофиқи ин контур ҳосил мешавад.

Робот роҳҳои эҳтимолан бархӯрдкунандаро чӣ гуна хориҷ мекунад?

Ҳангоми region-growing аз сабаби маълумоти нопурра ё пӯшиш як унсури физикӣ метавонад ба якчанд кластер ҷудо шавад. Дар чунин ҳолат, агар ҳар як канори геометрӣ ҳамчун дарзи воқеии кафшер қабул шавад, робот метавонад роҳи нолозим ё дастнорасро пайгирӣ кунад.

Аз ин рӯ, муҳаққиқон дар атрофи ҳар як сегменти номзади кафшер ҳаҷми кориро муайян мекунанд, ки ба мавқеъ ва самти нормалии сегмент вобаста аст. Агар геометрияи дигар компонентҳои бозсозишуда бо ин ҳаҷм бурида шавад, сегменти дахлдори роҳ хориҷ карда мешавад.

Ин натиҷа исбот намекунад, ки машъали кафшер дар истеҳсолоти воқеӣ дар ҳеҷ шароит бархӯрд намекунад; таҳқиқот назорати бархӯрдро тавассути модели геометрӣ анҷом медиҳад.

Бо кадом ҷузъҳои корӣ таҷриба гузаронида шудааст?

Алгоритм дар панҷ конфигуратсияи гуногуни сохторӣ санҷида шудааст:

1. пайвасти кунҷи берунии тақсимкунанда/пардаи навъи канал,
2. гурӯҳи пластинаҳои чуқурчадор,
3. пайвасти нӯг-ба-нӯги пластинаи каҷ,
4. пайвасти нӯг-ба-нӯги пластинаи ҳамвор,
5. пайвасти нӯг-ба-нӯг бо нуқсони чуқурча.

Дар мисолҳои аввал таҳқиқот марҳилаҳои тасвири аслӣ, тасвири филтршудаи медианӣ, тасвири бинарӣ ва роҳи кафшери истихроҷшударо паҳлу ба паҳлу нишон медиҳад. Дар мисоли дорои нуқсони чуқурча истихроҷи канор, ҳамворкунии сабук ва истихроҷи хатти марказии кафшер низ алоҳида нишон дода шудаанд.

Ҷойгиршавии воқеии кафшер бо чӣ муайян карда шудааст?

Барои муқоисаи дақиқии усулҳои онлайн ва офлайн референси сеюм истифода шудааст: ҷойгиршавии воқеии кафшер, ки бо Coordinate Measuring Machine (CMM)-и калибршуда чен шудааст.

Координатаҳои CMM, робот ва системаи биниш тавассути усули бақайдгирии ба ICP асосёфта ба системаи умумии координатаҳои global интиқол дода шудаанд. Ҳамин тавр, ҳадаф муқоисаи ҷойгиршавиҳои аз системаҳои гуногун гирифташуда дар як референси фазоӣ буд.

Усули биниши онлайн чӣ қадар дақиқ баромад?

Натиҷаи умумии 25 гурӯҳи таҷрибавӣ, панҷ такрор дар ҳар яке аз панҷ ҷузъи корӣ, чунин аст:

Дар ин маҷмӯи таҷрибаҳо RMSE-и усули онлайн тақрибан панҷяки равиши офлайнии ба CAD асосёфта аст. Бузургтарин фарқи мутлақ низ аз 5,89 mm то 1,50 mm кам шудааст.

Ин муқоиса барои ҷузъҳо, робот, системаи биниш ва сохтори таҷрибавии худи таҳқиқот эътибор дорад. Набояд хулоса кард, ки дар корхонаи киштисозӣ ё системаи роботии дигар ҳамин арзишҳои хато худкор ба даст меоянд.

Натиҷаҳо дар панҷ ҷузъи гуногуни корӣ пайгиро ҳастанд?

Дар панҷ конфигуратсия RMSE дар ҳудуди 0,78–0,85 mm тағйир ёфтааст. Манбаъ фосилаҳои эътимодии %95-ро низ медиҳад; аммо бо кадом фарзияи тақсимот ё усули ҳисоб ин фосилаҳо сохта шудаанд, муфассал шарҳ дода нашудааст.

Бузургтарин манбаи хато кадом аст?

Муҳаққиқон хатои умумии ҷойгиршавиро ба ҳафт компоненти мустақил фарзшуда ҷудо кардаанд:

\[ E_{total}= \sqrt{ E_{robot}^{2} + E_{cam}^{2} + E_{handeye}^{2} + E_{icp}^{2} + E_{edge}^{2} + E_{alg}^{2} + E_{env}^{2} } \]

Манбаъ мегӯяд, ки коэффисиенти коррелятсияи Pearson байни ин компонентҳои хато таҷрибавӣ \(r<0,1\) ба даст омадааст ва бинобар ин фарзияи мустақилият истифода шудааст.

Дар ин ҷадвал бузургтарин саҳми ягонаи хато 0,40 mm барои муайянсозии канори кафшер аст; баъд аз он хатои бақайдгирии ICP бо 0,35 mm ва хатои ҷойгиркунии динамикии робот бо 0,30 mm меоянд.

Оё буҷети хато RMSE-и умумиро шарҳ медиҳад?

Решаи квадратии суммаи квадратҳои ҳафт компоненти систематикӣ дар манбаъ:

\[ E_{systematic} = \sqrt{ 0.30^2+ 0.07^2+ 0.18^2+ 0.35^2+ 0.40^2+ 0.14^2+ 0.20^2 } \approx 0.685\ \mathrm{mm} \]

дода шудааст.

Манбаъ инчунин компоненти тасодуфии хато тақрибан 0,45 mm-ро ба система илова карда:

\[ E_{total} = \sqrt{ 0.685^2+0.45^2 } \approx 0.819\ \mathrm{mm} \]

натиҷа мегирад ва мегӯяд, ки ин ба RMSE-и ченшудаи 0,82 mm хеле наздик аст.

Аммо дар ин бахш мушкили муҳими дохилии манбаъ вуҷуд дорад. Дар сатри охири Ҷадвали 3 “Total measured RMSE = 0,681 mm” навишта шудааст. Ин арзиш ҳам бо хатои систематикии тақрибан 0,685 mm, ки фавран пеш аз он ҳисоб шудааст, ва ҳам бо RMSE-и умумии 0,82 mm, ки дар тамоми таҳқиқот чен шудааст, дар доираи як мафҳум мувофиқат намекунад. Илова бар ин, дар шакли чопии Муодилаи (8) пас аз ифодаи решаи квадратӣ арзиши шарҳнашавандаи “671” мавҷуд аст. Матни Verianla ин ду ададро хомӯшона ислоҳ намекунад.

Кадом манбаъҳои хатои тасодуфӣ алоҳида зикр шудаанд?

Манбаъ чор саҳми иловагии тасодуфиро муайян мекунад:

• тағйирёбии паҳнои хатти лазерӣ: ±0,12 mm,
• ноҳамвории сатҳи ҷузъи корӣ ва қабати оксид: ±0,09 mm,
• таҳрифи боқимондаи линза: ±0,07 mm,
• садои ченкунии CMM: ±0,05 mm.

Таҳқиқот инчунин ҳамчун маҳдудият қайд мекунад, ки таъсирҳои пурра моделнашуда, ба монанди тағйирёбии рӯшноии муҳит ва градиентҳои ҳарорат, метавонанд ба фарқиятҳои боқимонда саҳм гузоранд.

Таҳқиқоти аблатсионӣ чиро нишон дод?

Муҳаққиқон се модули асосии усулро як-як хориҷ карда, ҳамон тарҳи санҷишии 25 таҷрибаро такрор карданд. Ҳадаф ин буд, ки муайян шавад хатои паст танҳо ба кори тамоми система вобаста аст ё ҳар як модули асосӣ низ саҳми мустақил дорад.

Бузургтарин бадшавӣ ҳангоми хориҷ кардани пайвасткунии тасвири SURF–FLANN ба амал омад: RMSE аз 0,82 mm то 1,25 mm баланд шуд. Муҳаққиқон инро бо он шарҳ медиҳанд, ки ҷузъҳои киштӣ одатан 2–5 m дарозӣ доранд ва як тасвири собит тамоми ҷузъро фаро гирифта наметавонад.

Хориҷ кардани RANSAC RMSE-ро ба 1,18 mm расонд; гуфта шудааст, ки остонаи собити Z ба фарқиятҳои баландии ҷойгиркунии ±5 mm, ки дар истеҳсолоти воқеӣ ба вуҷуд омада метавонанд, мутобиқ шуда натавонист. Вақте ки ба ҷойи PCA росткунҷаи минималии маҳдудкунанда истифода шуд, RMSE 1,03 mm буд.

Муқоиса бо усулҳои дигар то чӣ андоза боэътимод аст?

Таҳқиқот усули пешниҳодшударо бо шаш усули гуногуни солҳои 2023–2025 дар ҷадвали адабиёт муқоиса мекунад ва барои усули худ 0,82 mm RMSE-и ҷойгиршавии 3D гузориш медиҳад.

Аммо ин натиҷаҳо санҷишҳои мустақими сар-ба-сар дар як таҷҳизоти таҷрибавӣ нестанд. Муҳаққиқон ошкоро эътироф мекунанд, ки сенсорҳо, геометрияи ҷузъҳои корӣ, таърифҳои хато ва муҳитҳои таҷрибавии корҳои дигар фарқ мекунанд.

Илова бар ин, вақте ки дар баъзе корҳои муқоисавӣ танҳо MAE ё хатои максималӣ нашр шудааст, таҳқиқот бо фарзияи тақсимоти нормалии хато табдили тахминии \(RMSE \approx 1.253 \times MAE\)-ро истифода кардааст. Аз ин рӯ, рейтинги мутлақи RMSE дар ҷадвали адабиёт набояд ҳамчун рейтинги алгоритмҳо дар як маҷмӯи ягонаи санҷишӣ тафсир шавад.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

• Системаи гибридии пешниҳодшудаи 2D–3D биниш тавонист дар панҷ ҷузъи гуногуни сохтории киштӣ ҷойгиршавии дарзи кафшерро ба таври худкор муайян кунад.
• Дар 25 таҷриба RMSE-и умумии усули онлайн 0,82 mm ва хатои ҳадди аксари мутлақ 1,50 mm чен шудааст.
• Дар ҳамон таҷрибаҳо барномасозии офлайнии ба CAD асосёфта 4,15 mm RMSE ва 5,89 mm хатои ҳадди аксари мутлақ додааст.
• Ҳар яке аз модулҳои SURF–FLANN, RANSAC ва PCA дар таҷрибаи аблатсионӣ саҳми мустақил ба дақиқии умумӣ нишон додаанд.
• Бузургтарин таъсири аблатсионӣ ҳангоми хориҷ кардани пайвасткунии бисёркадраи тасвири SURF–FLANN дида шудааст.
• Назорати бархӯрд дар асоси контури геометрӣ имкон додааст, ки сегментҳои номзади роҳи монеадор ба таври худкор хориҷ шаванд.
• Хатои умумии тақрибан 0,819 mm, ки бо равиши буҷети хато ҳисоб шудааст, ба RMSE-и таҷрибавии 0,82 mm-и таҳқиқот наздик баромад.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ намекунад ё санҷида нашудаанд

• Таҳқиқот дар ҳамаи геометрияҳои кафшери киштӣ хатои 0,82 mm-ро кафолат намедиҳад.
• Усул дар шакли ҳозира дарзҳои каҷи сеченакаи кафшерро фаро намегирад.
• Ҳавзи кафшер ё нуфузи кафшер дар ҳалқаи баста идора карда нашудааст.
• Мустаҳкамии механикӣ ё сифати металлургии дарзи кафшер арзёбӣ нашудааст.
• Назорати бархӯрд маънои кафолати бархӯрд накардан дар ҳамаи динамикаҳои воқеии истеҳсолотро надорад.
• Ҳамин дақиқӣ дар платформаҳои гуногуни роботӣ, ба монанди ABB ё FANUC, ҳанӯз тасдиқ нашудааст.
• Муқоисаҳои RMSE бо усулҳои дигар дар адабиёт таҷрибаҳои мустақими сар-ба-сар дар як таҷҳизот ва маҷмӯи маълумот нестанд.
• Байни системаи шиносоии онлайни таҳқиқот ва сифати вақти воқеии ҳавзи кафшер робитаи мустақими иҷроиш нишон дода нашудааст.

Усул ва натиҷаҳои таҳқиқот

Таҷҳизот ва шароити кор

Муҳити нармафзор

Дар бахши ташаккур инчунин гуфта мешавад, ки барои таҳлили маълумот “Python 6.0” истифода шудааст. Ин ифодаи версия ҳамон тавре ки дар манбаъ омадааст нигоҳ дошта шуда, бо дигар маълумоти муҳити нармафзор хомӯшона мувофиқ карда нашудааст.

Параметрҳои RANSAC ва филтри абри нуқтаҳо

Фарқи 1,0/2,0 дар остонаи RANSAC номуайянии дохилии манбаъ аст; мақолаи Verianla дар бораи он ки кадом арзиш дар коди ниҳоӣ истифода шудааст, интихоби дар манбаъ мавҷуднабуда намекунад.

Тарҳи таҷрибаи дақиқӣ

Ҳар яке аз панҷ конфигуратсияи ҷузъи корӣ панҷ маротиба санҷида шудааст. Ҳамин тавр шумораи умумии намуна:

\[ n=5\times5=25 \]

шудааст.

Референси ҷойгиршавии воқеӣ бо CMM гирифта шуда, координатаҳои робот–биниш–CMM тавассути ICP дар системаи умумии координатаҳои global бақайд гирифта шудаанд.

Муқоисаи умумии хато

Дар сохтори таҷрибавии худи таҳқиқот равиши биниши онлайн дар ҳамаи чор метрикаи хато назар ба барномасозии офлайн хатои камтар дод.

Санҷиши математикии буҷети хато

Компонентҳои хатои систематикӣ бо суммаи квадратҳо муттаҳид карда мешаванд:

\[ \sqrt{ 0.30^2+ 0.07^2+ 0.18^2+ 0.35^2+ 0.40^2+ 0.14^2+ 0.20^2 } \approx0.685\ \mathrm{mm} \]

Сипас манбаъ компоненти тасодуфии 0,45 mm-ро илова мекунад:

\[ \sqrt{0.685^2+0.45^2}\approx0.819\ \mathrm{mm} \]

Ин натиҷа ба RMSE-и умумии таҷрибавии 0,82 mm наздик аст. Бо вуҷуди ин, арзиши 0,681 mm “Total measured RMSE” дар Ҷадвали 3 ва ифодаи чопшудаи “671” дар Муодилаи (8) номувофиқиҳои алоҳидаи рақамӣ/матнӣ мебошанд, ки дар манбаъ мавҷуданд ва шарҳ дода нашудаанд.

Натиҷаи техникии таҷрибаи аблатсионӣ

Аз арзишҳои хоми RMSE-и манбаъ дида мешавад, ки хориҷ кардани ҳар се модул хаторо зиёд кардааст. Бузургтарин афзоиши мутлақи RMSE ҳангоми хориҷ кардани пайвасткунии тасвири SURF–FLANN ба амал омадааст.

Ҷиҳати қавии таҳқиқот аз нуқтаи назари буҷети хато

Таҳқиқот танҳо арзиши ниҳоии 0,82 mm-ро надодааст; инчунин кӯшиш кардааст саҳмҳои алоҳидаи хатои динамикии робот, калибровкаи камера, табдили даст–чашм, бақайдгирии ICP, муайянсозии канори кафшер, коркарди алгоритмӣ ва халалҳои муҳити зистро чен кунад.

Ин сохтор барои фаҳмидани он ки натиҷаи хато аз кадом зерсистемаҳо сар мезанад, муфид аст. Бо вуҷуди ин, тафсилоти додашуда дар бораи мустақилияти компонентҳои хато ва усули ҳисоб кардани фосилаҳои эътимодӣ барои дубора мустақилона ҳосил кардани ҳамаи фарзияҳои оморӣ кофӣ нестанд.

Ҳадафҳои кори оянда

Муҳаққиқон се самти асосии идомаро муайян мекунанд:

1. гузаронидани алгоритм ба платформаҳои роботии ABB ва FANUC барои омӯзиши вобастагӣ аз сахтафзор,
2. бозсозии дарзҳои каҷи сеченакаи кафшер бо истифода аз мувофиқсозии каҷи B-spline ва такмил додани банақшагирии роҳ,
3. илова кардани назорати вақти воқеии сифати ҳавзи кафшер ва ислоҳи ҳалқаи бастаи роҳи кафшер бо истифода аз шиносоии тасвир дар асоси CNN.

Ин се хусусият натиҷаҳои татбиқшудаи таҳқиқоти ҷорӣ нестанд, балки ҳадафҳои кори ояндаи муҳаққиқон мебошанд.

Эзоҳи манбаъ ва усул

Номи пурраи аслии кор: Automatic Recognition Technology of Welding Path for Ship Structures Based on Visual Image Recognition

Муаллифон: Zixuan Chen, Qiaozhong Li.

Тартиби муаллифон: Тартиби аслии манбаъ айнан нигоҳ дошта шудааст.

Муаллифи масъул: Qiaozhong Li.

Саҳми баробар/муаллифи якуми баробар: Дар манбаъ чунин изҳорот мавҷуд нест.

Муассиса: School of Naval Architecture and Ocean Engineering, Jiangsu University of Science and Technology, Zhenjiang 212100, China.

Маҷалла: Machines.

Ношир: MDPI.

Сабти библиографӣ: Machines 2026, 14(6), 663.

DOI: 10.3390/machines14060663.

Пайванди расмии нашр:https://doi.org/10.3390/machines14060663

Санаи нашр: 8 июни 2026.

Навъи манбаъ ва ҳолати тақриз: Мақолаи аслии таҳқиқотии тақризшуда; тасдиқи таҷрибавии ҷойгиркуниро дар системаи физикии роботика/биниш дар бар мегирад.

Литсензия: Creative Commons Attribution (CC BY).

Маблағгузорӣ: Муаллифон гузориш додаанд, ки таҳқиқот маблағгузории беруна нагирифтааст.

Дастрасии маълумот: Гуфта шудааст, ки саҳмҳои аслии таҳқиқот дар мақола ҳастанд ва саволҳои иловагӣ метавонанд ба муаллифи масъул равона карда шаванд.

Бархӯрди манфиатҳо: Муаллифон изҳор доштаанд, ки бархӯрди манфиатҳо вуҷуд надорад.

Саҳми муаллифон: Zixuan Chen дар консептуализатсия, усул, нармафзор, тасдиқ, таҳлили формалӣ, таҳқиқот, танзими маълумот, тарҳи аввал, визуализатсия ва таҷрибаҳо; Qiaozhong Li дар назорат, идоракунии лоиҳа, ҷалби маблағгузорӣ, баррасӣ/таҳрир, таъмини захираҳо, тарҳи таҷриба ва тасдиқи маълумот саҳм гузоштааст. Дар манбаъ гуфта мешавад, ки ҳамаи муаллифон ба тарҳи таҳқиқот саҳм гузошта, версияи нашршударо тасдиқ кардаанд.

Эзоҳи нармафзор дар бахши ташаккур: Манбаъ мегӯяд, ки барои таҳлили маълумот “Python 6.0” истифода шудааст. Ин ифода ҳамон тавре ки дар манбаъ аст, ҷудо аз маълумоти Visual Studio 2010, OpenCV 2.4.9 ва PCL 1.8.0 дар бахши муҳити таҳияи алгоритм оварда шудааст ва хомӯшона бо версияи дигари Python иваз нашудааст.

Системаи робот, занҷири коркарди тасвир ва абри нуқтаҳо, алгоритмҳо, шароити таҷриба, ченкуниҳои референсии CMM, омори хато, буҷети хато, натиҷаҳои аблатсионӣ ва маҳдудиятҳои усул дар ин мақолаи Verianla ба таҳқиқоти манбаи баррасишуда асос ёфтаанд. Аз манбаъҳои беруна таҷрибаи нави илмӣ ё натиҷаи иҷроиш илова нашудааст.

Маҳдудияти асосии методӣ: Система дар панҷ ҷузъи сохтории киштӣ ва платформаи KUKA KR-16-L6-2 тасдиқ шудааст. Таҳқиқоти ҷорӣ бо дарзҳои кафшери ҳамворӣ маҳдуд аст; бозсозии дарзҳои каҷи сеченака, платформаҳои гуногуни роботӣ ва бозхӯрди ҳавзи кафшер дар асоси CNN ҳамчун кори оянда боқӣ мондаанд. Таҳқиқот дақиқии ҷойгиркунии дарзи кафшерро арзёбӣ мекунад; барои хусусиятҳои механикии металли кафшер ё сифати кафшери тайёр тасдиқ пешниҳод намекунад.

Эзоҳи номувофиқии дохилии манбаъ: Остонаи RANSAC дар матни усул 1,0 mm аст, аммо дар псевдокоди Расми 9 ҳамчун 2,0 дида мешавад. Псевдокод дар як бахши матнӣ иштибоҳан ба Расми 11 нисбат дода шудааст. Дар Ҷадвали 3 “Total measured RMSE” 0,681 mm оварда шудааст, дар ҳоле ки ҳисоби хатои систематикӣ тақрибан 0,685 mm ва RMSE-и умумии ченшудаи таҳқиқот 0,82 mm мебошад. Дар Муодилаи (8) ифодаи “671 ≈ 0.819 mm” мавҷуд аст. Бренди камера бо ду имлои “Medway/Midway” меояд. Азбаски ин нуқтаҳо дар манбаъ шарҳ дода нашудаанд, онҳо хомӯшона ба як арзиш ё имлои «дуруст» табдил дода нашудаанд.

Маҳдудияти муқоисаи адабиёт: Усулҳои ҷадвали SOTA-и таҳқиқот дар як системаи таҷрибавӣ ё як маҷмӯи маълумот аз нав татбиқ нашудаанд. Муаллифон баъзе метрикаҳои хатои нашршударо бо фарзияи тақсимоти нормалӣ ба RMSE табдил додаанд. Аз ин рӯ, ҷадвали адабиёт бояд ҳамчун муқоисаи контекстӣ арзёбӣ шавад, на benchmark-и назоратшавандаи сар-ба-сар.