Ushbu tadqiqot kema konstruksiyalarida robotlashtirilgan payvandlash yoʻlini nominal CAD geometriyasiga bogʻlanib qolmasdan, haqiqiy ish detalining vizual va uch oʻlchovli geometriyasidan avtomatik ravishda ajratib olishni maqsad qiladi. Tizim olti oʻqli KUKA KR-16-L6-2 roboti, chiziqli harakat oʻqi, monoxrom koʻrish tizimi va nuqta buluti skanerlashini; SURF–FLANN tasvir birlashtirish, RANSAC tekislik segmentatsiyasi va PCA asosidagi kontur rekonstruksiyasi algoritmlari bilan birlashtiradi. Besh xil ish detali turida jami 25 ta sinov natijasida onlayn koʻrish usulining payvand chokini joylashtirish RMSE qiymati 0,82 mm, maksimal mutlaq xatosi esa 1,50 mm deb xabar qilingan. Xuddi shu taqqoslashda CAD asosidagi oflayn dasturlash 4,15 mm RMSE va 5,89 mm maksimal mutlaq xato bergan. Biroq tadqiqot tekislikdagi payvandlash yoʻllariga qaratilgan; payvand vannasi sifati, payvand penetratsiyasi va egri uch oʻlchovli choklarning yopiq konturli kuzatuvi bu tadqiqotda tasdiqlanmagan.

Tadqiqotning boshlangʻich nuqtasi shundan iboratki, kema bloklarini ishlab chiqarishda haqiqiy detal nominal CAD modelidan chetga chiqishi mumkin. Kesish, shakllantirish, yigʻish va dastlabki payvandlash jarayonlari detallarning haqiqiy geometriyasini oʻzgartirishi mumkinligi sababli faqat CAD koordinatalaridan yaratilgan robot yoʻli haqiqiy payvand chokidan bir necha millimetr uzoqlashishi mumkin. Tadqiqotchilar bu muammoni robot detalni payvandlashdan oldin skanerlashi va yoʻlni haqiqiy oʻlchangan geometriya asosida qayta ishlab chiqishi orqali hal qilishga urinadi.

Taklif etilgan usulda ikki oʻlchovli tasvir va uch oʻlchovli nuqta bulutini qayta ishlash bir-birining muqobili emas, balki bir xil aniqlash zanjirining turli qatlamlaridir. Katta ish detallarida bir nechta tasvir SURF xususiyatlari va FLANN moslashtirish orqali birlashtiriladi; uch oʻlchovli maʼlumotlarda esa tayanch tekislik RANSAC yordamida ajratiladi, shovqin statistik filtr bilan tozalanadi, sirt normalari orqali istalmagan yon sirtlar chiqarib tashlanadi va qolgan komponentlarning yoʻnalishi hamda konturi PCA orqali olinadi.

Tizim faqat payvandlash chizigʻini topish bilan cheklanmaydi. Qayta yaratilgan komponent konturlari atrofida payvandlash gorelkasi uchun ish hajmlari belgilanadi va boshqa konstruktiv elementlar bilan toʻqnashadigan yoʻl qismlari avtomatik ravishda chiqarib tashlanadi. Shu tariqa chiqish barcha aniqlangan geometrik qirralarni koʻr-koʻrona kuzatish oʻrniga payvandlash gorelkasi nuqtayi nazaridan bajarilishi mumkin deb baholangan yoʻl segmentlaridan tuziladi.

Turkiya nuqtayi nazaridan: Tadqiqot ayniqsa kemasozlik zavodlari avtomatlashtirish, yirik poʻlat konstruksiyalar va oʻzgaruvchan yigʻish toleranslari mavjud robotlashtirilgan payvandlash hujayralari uchun eʼtiborga loyiq uslubiy namuna hisoblanadi. Biroq tadqiqotdagi 0,82 mm RMSE qiymatini boshqa kamera, robot, ish detali sirti, yoritish, tebranish yoki payvand geometriyasida toʻgʻridan-toʻgʻri kutiladigan ishlash sifatida qabul qilish kerak emas. Yangi ishlab chiqarish liniyasida kamera kalibrlashi, robot koordinata oʻzgartirishi, nuqta buluti chegarasi va geometrik filtrlashlar qayta tasdiqlanishi lozim.

Tadqiqotning asosiy muammosi nima?

Kema konstruksiyalarida robotlashtirilgan payvandlash yoʻlini faqat CAD modelidan yaratish, haqiqiy ish detali ishlab chiqarish va yigʻish davomida nominal modeldan geometrik jihatdan chetga chiqishi sababli joylashuv xatosiga olib kelishi mumkin. Kesish, shakllantirish va dastlabki yigʻishdan kelib chiqadigan deformatsiyalar robotning oldindan dasturlashtirilgan chok yoʻlini jismoniy birikma chizigʻidan uzoqlashtirishi mumkin.

Tadqiqotda anʼanaviy oflayn dasturlash bilan taklif etilgan onlayn koʻrish yondashuvi oʻrtasidagi farq aynan shu nuqtada belgilanadi. Oflayn usulda robot yoʻli nominal loyiha geometriyasidan hosil qilinadi, onlayn usulda esa haqiqiy ish detali skanerlanadi va chok joylashuvi oʻlchangan geometriya asosida hisoblanadi.

Tadqiqot qaysi ilmiy boʻshliqni nishonga oladi?

Tadqiqotchilar avvalgi koʻrishga asoslangan payvandlashni tanib olish ishlarining muhim qismi oddiy payvand birikmalari yoki alohida detallarga qaratilganini taʼkidlaydi. Kema konstruksiyalarida esa bir ish maydonida bir nechta plastina, mustahkamlash elementlari, qiya yoki egri qirralar hamda payvandlash gorelkasi harakatiga toʻsqinlik qilishi mumkin boʻlgan tuzilmalar birgalikda uchrashi mumkin.

Shu sababli tadqiqot uchta muammoni bir tizim doirasida hal qiladi:

• katta ish detallarining koʻp kadrli tasvirlarini birlashtirish,
• murakkab 3D nuqta bulutidan payvandlanadigan komponentlarni ajratish va ularning konturlarini chiqarish,
• aniqlangan qirralar orasidan toʻqnashuv xavfi boʻlmagan payvandlash yoʻli segmentlarini tanlash.

Robotlashtirilgan tizim qanday qurilgan?

Jismoniy tizim markazida olti oʻqli KUKA KR-16-L6-2 sanoat roboti joylashgan. Manbada robotning takrorlanuvchanligi ±0,05 mm deb berilgan. Robot KR C4 boshqaruv shkafi va KUKA smartPAD orqali boshqariladi, payvandlash quvvat manbai sifatida EWM Phoenix 551 Puls ishlatiladi.

Kema konstruktiv detallarining katta oʻlchamlari sababli robot, shuningdek, aniq yoʻnaltiruvchi va servo yuritmali chiziqli harakat relsiga ulangan. Ushbu tashqi oʻq robotga odatiy yetib borish hududidan kattaroq detallarni skanerlash imkonini beradi.

Tizimda Servo-Robot POWER-TRAC lazer kuzatuv moduli ham mavjud. Biroq tadqiqotning asosiy mavzusi ushbu modulning payvandlash vaqtida bajaradigan nozik real vaqt chok kuzatuvi emas, balki koʻrish tizimi orqali amalga oshiriladigan dastlabki/yuqori darajali payvand chokini joylashtirishdir.

Koʻrish tizimi payvand chokini qanday skanerlaydi?

Ish detali payvandlash stansiyasiga kelganda asosiy kompyuter harakat va koʻrish tizimlari bilan TCP/IP aloqasini oʻrnatadi. Robot oldindan belgilangan skanerlash yoʻli boʻylab harakatlanar ekan, uning holati va kinematik holati asosiy kompyuterga uzatiladi.

Manbada skanerlash tezligi:

0,35 m/s

deb berilgan. Barqaror tezlik taʼminlangach, koʻrish tizimi maʼlumot yigʻishni boshlaydi va chiziqli lazer profillari robot pozalari bilan sinxron tarzda qayd qilinadi.

Maʼlumot yigʻish tezligi:

1 kare/s

sifatida tanlangan. Tadqiqotchilar bu qiymat nuqta buluti zichligi bilan hisoblash imkoniyati oʻrtasida tajribaviy muvozanat sifatida belgilanganini bildiradi.

Uzlukli emas, balki ketma-ket lazer profillari birlashtirilib, konstruksiyaning xom uch oʻlchovli nuqta buluti yaratiladi. Soʻng oldindan kalibrlangan qoʻl–koʻz oʻzgartirish matritsasi yordamida sensor maʼlumotlari robot/global koordinata tizimiga oʻtkaziladi.

Nega monoxrom kamera tanlangan?

Kema konstruksiyalaridagi detallar asosan rang maʼlumoti farqlovchi boʻlmagan metall sirtlardan iborat. Tadqiqotchilar shu sababli rangli kamera qoʻshimcha tanib olish maʼlumoti bermaydi deb baholab, monoxrom sanoat kamerasini tanlagan.

Matnda kamera modeli Medway MV-GED200M-T, obyektiv esa MV-LD-8-3M-A sifatida berilgan. Tegishli rasm izohida brend nomi “Midway Vision” shaklida keltiriladi; manbadagi bu yozilish farqi tuzatilmagan.

Haqiqiy kemasozlik zavodi yoritishida, qoʻshimcha yorugʻliksiz 40 dan ortiq namuna tasviri yigʻilgan. Tadqiqotchilar namunalarda sezilarli spekulyar akslanish, geometrik buzilish, oʻlik piksel yoki ortiqcha shovqin kuzatilmaganini va tasvir sifati keyingi qayta ishlash uchun yetarli ekanini bildiradi.

SURF va FLANN nega birga ishlatilgan?

Katta kema detallarining hammasi bitta tasvirga sigʻmagani uchun koʻp tasvirli birlashtirish qoʻllanilgan. SURF ustma-ust tushgan tasvirlarda farqlovchi xususiyat nuqtalarini ajratish; FLANN esa turli kadrlardagi oʻxshash xususiyatlarni moslashtirish uchun ishlatilgan.

Tadqiqotda OpenCVning Stitcher klassi ushbu mosliklar asosida panoramik tasvir yaratish uchun qoʻllanilgan. Bundan tashqari, ish detali uchta ustma-ust tushuvchi qismga ajratilib, koʻp kadrli birlashtirish sinab koʻrilgan va usulning katta ish detallarida qoʻllanishi mumkinligi vizual ravishda koʻrsatilgan.

Tasvir shovqini qanday kamaytirilgan?

Oʻrtacha, Gauss va median filtrlari taqqoslangan. Tadqiqotchilarning vizual baholashiga koʻra, oʻrtacha filtr qirra tafsilotlarini koʻproq xiralashtirgan, Gauss filtri tarqoq shovqinni cheklangan darajada bostirgan; median filtr esa izolyatsiyalangan shovqinni kamaytirgan holda payvandlash yoʻli qirralarini yaxshiroq saqlagan.

Shu sababli keyingi thresholding va qirra ajratish jarayonlarida median filtr tanlangan.

3D nuqta buluti qanday tozalangan?

Xom nuqta buluti faqat payvandlanadigan komponentlarni emas, balki tayanch plastinani, stanokni va oʻlchash shovqinini ham oʻz ichiga oladi. Tadqiqotchilar buni uch bosqichli filtr yordamida tozalagan.

1. RANSAC bilan qoʻpol filtrlash

Random Sample Consensus (RANSAC) eng katta gorizontal nuqta toʻplamiga tekislik moslashtirish uchun qoʻllanilgan. Ushbu tekislik tayanch plastina yoki ish stoli sifatida qabul qilinib, Z oʻqidagi oʻtkazish filtri bilan pastki hududlar olib tashlanadi.

Usul tavsifida RANSAC ichki nuqta masofa chegarasi tajribaviy ravishda 1,0 mm deb tanlangani aytiladi. Bunga qarshi, avval berilgan psevdokodda `distance threshold=2.0` koʻrinadi. Manba ikki qiymat nega farq qilishini tushuntirmaydi.

2. Statistik chet qiymatlarni tozalash

Har bir nuqtaning qoʻshnilarigacha boʻlgan oʻrtacha masofasiga koʻra shovqin nuqtalari chiqarib tashlanadi. Manbada:

• qoʻshnilar soni: \(k=50\),
• standart ogʻish koeffitsiyenti: 1,0

sifatida berilgan.

3. Sirt normalari filtri

Ish detalining yupqa yon sirtlaridan kelgan nuqtalarni olib tashlash uchun sirt normalari hisoblangan. Z oʻqi bilan burchak farqi 15° dan kichik boʻlgan, yaʼni asosan yuqoriga qaragan sirt nuqtalari saqlanadi. Bu bosqich keyinchalik bajariladigan XY tekisligiga proyeksiyaning aniqligi uchun muhimdir.

PCA payvandlash yoʻlini qanday yaratadi?

Tozalangan komponent nuqta buluti avval region-growing yondashuvi bilan alohida klasterlarga ajratiladi. Har bir klaster mustaqil konstruktiv element sifatida baholanadi va XY tekisligiga ortogonal proyeksiyasi olinadi.

Principal Component Analysis (PCA) ikki oʻlchovli nuqta toʻplamining ustun yoʻnalishini aniqlash uchun qoʻllanilgan. Asosiy oʻq komponentning uzunlik yoʻnalishini, unga perpendikulyar yoʻnalish esa kenglik yoʻnalishini beradi.

Nuqtalarning ushbu ikki yoʻnalishdagi chegaralari asosida toʻgʻri toʻrtburchak kontur va toʻrtta burchak nuqtasi hosil qilinadi. Payvandlash yoʻli keyin ushbu konturdagi mos qirralardan hosil qilinadi.

Robot toʻqnashishi mumkin boʻlgan yoʻllarni qanday chiqarib tashlaydi?

Region-growing paytida yetishmayotgan maʼlumot yoki berkilish sababli bir xil fizik element bir nechta klasterga boʻlinishi mumkin. Bunday holatda har bir geometrik qirra haqiqiy payvand choki deb qabul qilinsa, robot keraksiz yoki yetib boʻlmaydigan yoʻlni kuzatishi mumkin.

Tadqiqotchilar shu sababli har bir nomzod payvandlash segmenti atrofida segment joylashuvi va normal yoʻnalishiga bogʻliq ish hajmini belgilaydi. Qayta yaratilgan boshqa komponent geometriyalari ushbu hajm bilan kesishsa, tegishli yoʻl segmenti chiqarib tashlanadi.

Bu natija tizim payvandlash gorelkasi haqiqiy ishlab chiqarish paytida hech qachon toʻqnashmasligini isbotlamaydi; tadqiqot geometrik model asosida toʻqnashuv nazoratini amalga oshiradi.

Qaysi ish detallari bilan tajriba oʻtkazilgan?

Algoritm besh xil konstruktiv konfiguratsiyada sinovdan oʻtkazilgan:

1. kanal turidagi boʻlma/parda tashqi burchak birikmasi,
2. yivli plastina guruhi,
3. egri plastina uchma-uch birikmasi,
4. tekis plastina uchma-uch birikmasi,
5. yiv nuqsoni mavjud uchma-uch birikma.

Dastlabki misollarda tadqiqot original tasvir, median filtrlangan tasvir, ikkilik tasvir va ajratilgan payvandlash yoʻli bosqichlarini yonma-yon koʻrsatadi. Yiv nuqsonli misolda qirra ajratish, yengil silliqlash va payvand markaziy chizigʻini ajratish ham alohida koʻrsatilgan.

Haqiqiy payvand joylashuvi nima bilan aniqlangan?

Onlayn va oflayn usullar aniqligini taqqoslash uchun uchinchi referens qoʻllanilgan: kalibrlangan Coordinate Measuring Machine (CMM) yordamida oʻlchangan haqiqiy payvand joylashuvlari.

CMM, robot va koʻrish tizimi koordinatalari ICP asosidagi roʻyxatga olish usuli orqali umumiy global koordinata tizimiga oʻtkazilgan. Shu tariqa turli tizimlardan olingan joylashuvlarni bir xil fazoviy referensda taqqoslash maqsad qilingan.

Onlayn koʻrish usuli qanchalik aniq boʻldi?

Besh ish detalida beshtadan takror, jami 25 ta tajriba guruhining umumiy natijasi quyidagicha:

Ushbu tajriba toʻplamida onlayn usulning RMSE qiymati oflayn CAD asosidagi yondashuvning taxminan beshdan biriga teng. Eng katta mutlaq farq ham 5,89 mm dan 1,50 mm gacha kamaygan.

Bu taqqoslash tadqiqotning oʻz detallariga, robotiga, koʻrish tizimiga va tajriba qurilmasiga tegishlidir. Boshqa kemasozlik zavodi yoki robot tizimlarida xuddi shu xato qiymatlari avtomatik ravishda olinadi, degan xulosaga kelib boʻlmaydi.

Besh xil ish detalidagi natijalar izchilmi?

Besh konfiguratsiyada RMSE 0,78–0,85 mm oraligʻida oʻzgargan. Manba %95 ishonch oraliqlarini ham beradi; biroq ishonch oraliqlari qaysi taqsimot farazi yoki hisoblash usuli bilan yaratilgani batafsil tushuntirilmagan.

Xatoning eng katta manbai qaysi?

Tadqiqotchilar umumiy joylashuv xatosini mustaqil deb faraz qilingan yetti komponentga ajratgan:

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

Manba ushbu xato komponentlari orasidagi Pearson korrelyatsiya koeffitsiyenti tajribaviy ravishda \(r<0,1\) ekanini va shu sababli mustaqillik farazi qoʻllanganini bildiradi.

Ushbu jadvalda eng katta yagona xato hissasi 0,40 mm bilan payvand qirrasini aniqlashdir; undan keyin 0,35 mm ICP roʻyxatga olish xatosi va 0,30 mm robotning dinamik joylashuv xatosi keladi.

Xato byudjeti umumiy RMSEni tushuntiradimi?

Yetti tizimli komponent kvadratlar yigʻindisining kvadrat ildizi manbada:

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

sifatida berilgan.

Manba yana taxminan 0,45 mm tasodifiy xato komponentini tizimga qoʻshib:

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

natijasiga keladi va bu oʻlchangan 0,82 mm RMSE bilan juda yaqin ekanini taʼkidlaydi.

Biroq bu boʻlimda muhim manba ichki muammosi mavjud. 3-jadvalning oxirgi qatorida “Total measured RMSE = 0,681 mm” deb yozilgan. Bu qiymat ham undan oldin hisoblangan taxminan 0,685 mm tizimli xato bilan, ham tadqiqot davomida oʻlchangan umumiy 0,82 mm RMSE bilan bir xil tushuncha doirasida mos kelmaydi. Bundan tashqari, 8-tenglamaning bosma shaklida kvadrat ildiz ifodasidan keyin tushuntirib boʻlmaydigan “671” qiymati mavjud. Verianla matni bu ikki sonni yashirincha tuzatmaydi.

Qaysi tasodifiy xato manbalari alohida koʻrsatilgan?

Manba toʻrtta qoʻshimcha tasodifiy hissa belgilaydi:

• lazer chizigʻi kengligi oʻzgarishi: ±0,12 mm,
• ish detali sirt gʻadir-budurligi va oksid qatlami: ±0,09 mm,
• qolgan obyektiv buzilishi: ±0,07 mm,
• CMM oʻlchash shovqini: ±0,05 mm.

Tadqiqot atrof yoritilishi oʻzgarishi va harorat gradientlari kabi toʻliq modellashtirilmagan taʼsirlar qolgan farqlarga hissa qoʻshishi mumkinligini ham cheklov sifatida koʻrsatadi.

Ablatsiya tadqiqoti nimani koʻrsatdi?

Tadqiqotchilar usulning uchta asosiy modulini birma-bir olib tashlab, xuddi shu 25 tajribali sinov tartibini takrorlagan. Maqsad past xato faqat tizimning umumiy ishlashi bilan emas, balki har bir asosiy modul bilan bogʻliq ekanini baholash edi.

Eng katta yomonlashish SURF–FLANN tasvir birlashtirish olib tashlanganda kuzatilgan: RMSE 0,82 mm dan 1,25 mm gacha oshgan. Tadqiqotchilar buni kema detallarining odatda 2–5 m uzunlikda boʻlishi va bitta statsionar tasvir butun detalni qamrab ololmasligi bilan tushuntiradi.

RANSAC olib tashlanganda RMSE 1,18 mm ga oshgan; doimiy Z chegarasi haqiqiy ishlab chiqarishda uchrashi mumkin boʻlgan ±5 mm joylashtirish balandligi farqlariga moslasha olmagani aytilgan. PCA oʻrniga minimal chegaralovchi toʻgʻri toʻrtburchak ishlatilganda esa RMSE 1,03 mm boʻlgan.

Boshqa usullar bilan taqqoslash qanchalik ishonchli?

Tadqiqot taklif etilgan usulni 2023–2025 yillarda eʼlon qilingan oltita turli usul bilan adabiyot jadvalida taqqoslaydi va oʻz usuli uchun 0,82 mm 3D joylashuv RMSE qiymatini xabar qiladi.

Biroq bu natijalar bir xil tajriba qurilmasida olingan toʻgʻridan-toʻgʻri boshma-bosh sinovlar emas. Tadqiqotchilar boshqa ishlarning sensorlari, ish detali geometriyalari, xato taʼriflari va tajriba muhitlari farq qilishini ochiq tan oladi.

Bundan tashqari, ayrim taqqoslanayotgan ishlarda faqat MAE yoki maksimal xato eʼlon qilinganda, tadqiqot normal xato taqsimoti farazi ostida taxminiy \(RMSE \approx 1.253 \times MAE\) oʻzgartirishini qoʻllagan. Shu sababli adabiyot jadvalidagi mutlaq RMSE reytingi bitta umumiy test toʻplamidagi algoritm reytingi sifatida talqin qilinmasligi kerak.

Tadqiqot qoʻllab-quvvatlaydigan xulosalar

• Taklif etilgan gibrid 2D–3D koʻrish tizimi besh xil kema konstruktiv detalida payvand choki joylashuvini avtomatik ravishda ajrata olgan.
• 25 tajribada onlayn usulning umumiy RMSE qiymati 0,82 mm va maksimal mutlaq xatosi 1,50 mm deb oʻlchangan.
• Xuddi shu tajribalarda CAD asosidagi oflayn dasturlash 4,15 mm RMSE va 5,89 mm maksimal mutlaq xato bergan.
• SURF–FLANN, RANSAC va PCA modullarining har biri ablatsiya tajribasida umumiy aniqlikka mustaqil hissa koʻrsatgan.
• Eng katta ablatsiya taʼsiri koʻp kadrli SURF–FLANN tasvir birlashtirish olib tashlanganda kuzatilgan.
• Geometrik kontur asosida bajarilgan toʻqnashuv nazorati toʻsiqli nomzod yoʻl segmentlarini avtomatik ravishda chiqarib tashlash imkonini bergan.
• Xato byudjeti yondashuvi bilan hisoblangan taxminan 0,819 mm umumiy xato tadqiqotning 0,82 mm tajribaviy RMSE qiymatiga yaqin natija bergan.

Tadqiqot qoʻllab-quvvatlamaydigan yoki sinovdan oʻtkazmagan xulosalar

• Tadqiqot barcha kema payvand geometriyalarida 0,82 mm xato kafolatlamaydi.
• Usul hozirgi koʻrinishda uch oʻlchovli egri payvand choklarini qamrab olmaydi.
• Payvand vannasi yoki payvand penetratsiyasi yopiq konturda boshqarilmagan.
• Payvand chokining mexanik mustahkamligi yoki metallurgik sifati baholanmagan.
• Toʻqnashuv nazorati barcha haqiqiy ishlab chiqarish dinamikalari sharoitida jismoniy toʻqnashmaslik kafolatini anglatmaydi.
• ABB yoki FANUC kabi turli robot platformalarida bir xil aniqlik hali tasdiqlanmagan.
• Adabiyotdagi boshqa usullar bilan keltirilgan RMSE taqqoslashlari bir xil uskuna va maʼlumotlar toʻplamida oʻtkazilgan toʻgʻridan-toʻgʻri boshma-bosh tajriba emas.
• Tadqiqotning onlayn tanib olish tizimi bilan real vaqt payvand vannasi sifati oʻrtasida toʻgʻridan-toʻgʻri ishlash bogʻliqligi koʻrsatilmagan.

Tadqiqot usuli va natijalari

Uskuna va ish sharoitlari

Dasturiy muhit

Rahmat boʻlimida qoʻshimcha ravishda maʼlumotlarni tahlil qilish uchun “Python 6.0” ishlatilgani aytiladi. Ushbu versiya ifodasi manbada qanday boʻlsa, shunday saqlangan va boshqa dasturiy muhit maʼlumotlari bilan yashirincha muvofiqlashtirilmagan.

RANSAC va nuqta buluti filtri parametrlari

RANSAC chegarasidagi 1,0/2,0 farqi manba ichki noaniqlikdir; Verianla maqolasi qaysi qiymat yakuniy kodda ishlatilgani boʻyicha manbada mavjud boʻlmagan tanlovni qilmaydi.

Aniqlik tajribasining dizayni

Besh ish detali konfiguratsiyasining har biri besh marta sinovdan oʻtkazilgan. Shunday qilib, umumiy namuna soni:

\[ n=5\times5=25 \]

boʻlgan.

Haqiqiy joylashuv referensi CMM bilan olingan, robot–koʻrish–CMM koordinatalari ICP orqali umumiy global koordinata tizimida roʻyxatga olingan.

Umumiy xato taqqoslanishi

Tadqiqotning oʻz tajriba qurilmasida onlayn koʻrish yondashuvi toʻrtta xato metrikasining barchasida oflayn dasturlashga qaraganda pastroq xato bergan.

Xato byudjetining matematik tekshiruvi

Tizimli xato komponentlari kvadratlar yigʻindisi bilan birlashtiriladi:

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

Manba soʻng 0,45 mm tasodifiy komponentni qoʻshadi:

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

Bu natija 0,82 mm tajribaviy umumiy RMSE qiymatiga yaqin. Shunga qaramay, 3-jadvaldagi 0,681 mm “Total measured RMSE” qiymati va 8-tenglamada bosilgan “671” ifodasi manbada alohida mavjud va tushuntirilmagan sonli/matnli nomuvofiqliklardir.

Ablatsiya tajribasining texnik natijasi

Manbaning xom RMSE qiymatlaridan koʻrinadiki, uchala modulning olib tashlanishi ham xatoni oshirgan. Eng katta mutlaq RMSE oʻsishi SURF–FLANN tasvir birlashtirish olib tashlanganda kuzatilgan.

Tadqiqotning xato byudjeti nuqtayi nazaridan kuchli jihati

Tadqiqot faqat yakuniy 0,82 mm qiymatini berib qolmagan; robot dinamik xatosi, kamera kalibrlashi, qoʻl–koʻz oʻzgartirishi, ICP roʻyxatga olish, payvand qirrasini aniqlash, algoritmik qayta ishlash va atrof-muhit buzilishlarining alohida hissalarini oʻlchashga harakat qilgan.

Bu tuzilma xato natijasi qaysi quyi tizimlardan kelib chiqishini tushunish uchun foydalidir. Biroq xato komponentlarining mustaqilligi va ishonch oraliqlarini hisoblash usuli boʻyicha berilgan tafsilotlar barcha statistik farazlarni mustaqil ravishda qayta ishlab chiqish uchun yetarli emas.

Kelajak tadqiqot maqsadlari

Tadqiqotchilar uchta asosiy davom yoʻnalishini belgilaydi:

1. algoritmni ABB va FANUC robot platformalariga koʻchirib, uskuna bogʻliqligini oʻrganish,
2. B-spline egri chiziq moslashtirish yordamida uch oʻlchovli egri payvand choklarini qayta yaratish va yoʻl rejalashtirishni rivojlantirish,
3. CNN asosidagi tasvir tanib olish bilan payvand vannasi sifatini real vaqt kuzatish va yopiq konturli payvandlash yoʻli tuzatishini qoʻshish.

Ushbu uch xususiyat hozirgi tadqiqotda amalga oshirilgan natijalar emas, tadqiqotchilarning kelajak ish maqsadlaridir.

Manba va usul izohi

Toʻliq original ish nomi: Automatic Recognition Technology of Welding Path for Ship Structures Based on Visual Image Recognition

Mualliflar: Zixuan Chen, Qiaozhong Li.

Mualliflar tartibi: Manbadagi tartib aynan saqlangan.

Masʼul muallif: Qiaozhong Li.

Teng hissa/teng birinchi muallif: Manbada bunday bayonot mavjud emas.

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

Jurnal: Machines.

Nashriyot: MDPI.

Bibliografik yozuv: Machines 2026, 14(6), 663.

DOI: 10.3390/machines14060663.

Rasmiy nashr havolasi:https://doi.org/10.3390/machines14060663

Nashr sanasi: 8 iyun 2026.

Manba turi va taqriz holati: Taqrizdan oʻtgan original tadqiqot maqolasi; jismoniy robotika/koʻrish tizimida tajribaviy joylashtirish tasdigʻini oʻz ichiga oladi.

Litsenziya: Creative Commons Attribution (CC BY).

Moliyalashtirish: Mualliflar tadqiqot tashqi moliyalashtirish olmaganini bildirgan.

Maʼlumotlardan foydalanish: Tadqiqotning original hissalari maqolada mavjudligi, qoʻshimcha savollar masʼul muallifga yoʻnaltirilishi mumkinligi aytilgan.

Manfaatlar toʻqnashuvi: Mualliflar manfaatlar toʻqnashuvi yoʻqligini bildirgan.

Muallif hissalari: Zixuan Chen konseptualizatsiya, usul, dasturiy taʼminot, validatsiya, formal tahlil, tadqiqot, maʼlumotlarni tartibga solish, dastlabki qoralama, vizuallashtirish va tajribalarda; Qiaozhong Li nazorat, loyiha boshqaruvi, moliyalashtirishni jalb qilish, koʻrib chiqish/tahrirlash, resurslar taʼminoti, tajriba dizayni va maʼlumotlar validatsiyasida ishtirok etgan. Manbada barcha mualliflar tadqiqot dizayniga hissa qoʻshgani va nashr etilgan versiyani tasdiqlagani aytiladi.

Rahmat boʻlimidagi dasturiy taʼminot izohi: Manba maʼlumotlar tahlili uchun “Python 6.0” ishlatilganini bildiradi. Bu ibora tadqiqotning algoritm ishlab chiqish muhiti boʻlimidagi Visual Studio 2010, OpenCV 2.4.9 va PCL 1.8.0 maʼlumotlaridan alohida holda, manbada qanday boʻlsa shunday keltirilgan va boshqa Python versiyasi bilan yashirincha almashtirilmagan.

Ushbu Verianla maqolasidagi robot tizimi, tasvir va nuqta bulutini qayta ishlash zanjiri, algoritmlar, tajriba sharoitlari, CMM referens oʻlchovlari, xato statistikasi, xato byudjeti, ablatsiya natijalari va usul cheklovlari koʻrib chiqilgan manba tadqiqotiga asoslanadi. Tashqi manbalardan yangi ilmiy tajriba yoki ishlash natijasi qoʻshilmagan.

Asosiy uslubiy cheklov: Tizim besh kema konstruktiv ish detalida va KUKA KR-16-L6-2 platformasida tasdiqlangan. Hozirgi tadqiqot tekislikdagi payvand choklari bilan cheklangan; uch oʻlchovli egri choklarni qayta yaratish, turli robot platformalari va CNN asosidagi payvand vannasi qayta aloqasi kelajak ish sifatida qoldirilgan. Tadqiqot payvand chokini joylashtirish aniqligini baholaydi; payvand metallining mexanik xususiyatlari yoki tugallangan payvand sifati boʻyicha tasdiq bermaydi.

Manba ichki nomuvofiqlik izohi: RANSAC chegarasi usul matnida 1,0 mm boʻlsa, 9-rasm psevdokodida 2,0 sifatida koʻrinadi. Psevdokod bir matn boʻlimida xato ravishda 11-rasmga nisbat berilgan. 3-jadvalda “Total measured RMSE” 0,681 mm deb berilganiga qaramay, tizimli xato hisoblash taxminan 0,685 mm, tadqiqotning umumiy oʻlchangan RMSE qiymati esa 0,82 mm. 8-tenglamada “671 ≈ 0.819 mm” ifodasi mavjud. Kamera brendi “Medway/Midway” tarzida ikki xil yozuvda uchraydi. Ushbu nuqtalar manbada tushuntirilmagani uchun yashirincha bitta toʻgʻri qiymat yoki yozuvga aylantirilmagan.

Adabiyot taqqoslashining cheklovi: Tadqiqotning SOTA jadvalidagi usullar bir xil tajriba tizimi yoki bir xil maʼlumotlar toʻplamida qayta qoʻllanilmagan. Mualliflar ayrim eʼlon qilingan xato metrikalarini normal taqsimot farazi ostida RMSE ga oʻgirgan. Shu sababli adabiyot jadvali kontekstual taqqoslash sifatida baholanishi kerak; nazorat qilinadigan boshma-bosh benchmark emas.