ПРОЕКТИРОВАНИЕ И МОДЕЛИРОВАНИЕ

Оценка эффективности роботизации операций контроля качества продукции с использованием промышленных манипуляторов и визуальных сенсорных систем

Авторы

  • Тимофей Михайлович Плеханов Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, 119991, Москва, Ленинские горы, д. 1

Как цитировать

ГОСТ Плеханов Т. М. Оценка эффективности роботизации операций контроля качества продукции с использованием промышленных манипуляторов и визуальных сенсорных систем // СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ. 2026. Т. 70. № 5. С. 82-91.
APA Плеханов, Т. М. (2026). Оценка эффективности роботизации операций контроля качества продукции с использованием промышленных манипуляторов и визуальных сенсорных систем. СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ, 70(5), 82-91.

Аннотация

В настоящей работе раскрывается трансформация процессов обеспечения качества строительной продукции посредством интеграции промышленных манипуляторов с визуальными сенсорными системами, что радикально изменяет парадигму приемочного контроля железобетонных конструкций, металлических изделий и фасадных систем в условиях высокой вариабельности типоразмеров и сложной пространственной геометрии. Рассматриваются адаптивные траектории сканирования с применением шестиосевых роботов KUKA, Fanuc и ABB, оснащенных камерами структурированного света, лазерными профилометрами и стереосистемами, обеспечивающими генерацию облаков точек плотностью до нескольких миллионов измерений на изделие и их последующую регистрацию относительно цифровых эталонов методами итеративного ближайшего соседа с использованием библиотек Open3D и PCL. Количественный анализ демонстрирует сокращение времени контроля стандартной панели с 18-22 минут при ручном измерении до 94 секунд в автоматизированном режиме при одновременном повышении разрешающей способности и снижении погрешности до 0,018-0,067 мм в зависимости от конфигурации, включая гибридные схемы, оптимально балансирующие производительность и точность в условиях абразивной пыли, температурных колебаний и переменной освещенности. Алгоритмы машинного обучения позволяют достигать F1-меры свыше 0,9 при распознавании трещин, сколов, раковин и непроливов, с выявлением значимого влияния параметров среды через корреляционно-регрессионный анализ и рекомендациями по поддержанию рабочих диапазонов. Экономическое моделирование на данных многолетнего мониторинга крупных предприятий подтверждает окупаемость капитальных вложений в 2,7-3,0 года, положительные значения NPV и IRR выше 31%, обусловленные высвобождением персонала, сокращением скрытого брака в 3-4 раза и ростом производительности контрольных постов более чем в четыре раза. Многофакторная регрессионная модель с R² = 0,847 устанавливает определяющую роль объема выпуска и номенклатурной стабильности в интегральной эффективности, указывая на необходимость параметризованных моделей для мелкосерийного производства. Обсуждаются направления нормативного обеспечения, интеграции результатов с BIM-технологиями, создания цифровых паспортов изделий и перспективы самообучающихся систем, что закладывает основу для нового технологического уклада в строительной индустрии, повышая объективность, прослеживаемость и надежность строительных конструкций на всем жизненном цикле. Данные положения позволяют оценить релевантность статьи для специалистов в области робототехники, метрологии и цифровой трансформации производства.

Ключевые слова

роботизация контроля качества промышленные манипуляторы визуальные сенсорные системы облака точек экономическая эффективность

Финансирование

Авторы не заявили о внешнем финансировании исследования.

Библиографические ссылки

Авсиевич А.В., Авсиевич В.В., Арысланов Ф.С., Иващенко А.В., Щербаков М.А. Организация производственного контроля на линии сборки полуприцепов с использованием машинного зрения // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2024. Т. 26. № 6(122). С. 142-147.

Ванцов С.В., Соколов В.А., Хомутская О.В. Анализ проблем точности прецизионных промышленных роботов // Научное приборостроение. 2021. Т. 31. № 4. С. 110-119.

Горянина К.И., Катин О.И., Донской Д.Ю. Сенсорные системы очувствления адаптивного управления роботом-манипулятором общего назначения // Научное обозрение. Педагогические науки. 2019. № 3-3. С. 23-26.

Жуков Д.С. Разработка роботизированного измерительного комплекса для контроля линейных размеров машиностроительных деталей // Вестник Вологодского государственного университета. Серия: Технические науки. 2024. № 1(23). С. 56-61.

Квас Е.С., Кузьменко В.П., Соленый С.В. Исследование адаптивных свойств модели визуального контроля для роботизированных линий разлива // Петербургский экономический журнал. 2024. № 4. С. 71-86.

Копбаев Р.А., Соколов В.А. Бесконтактный метод контроля точности позиционирования манипуляторов промышленных роботов // Сборка в машиностроении, приборостроении. 2015. № 12. С. 8-11.

Коцыняк М.А., Иванов Д.А., Мамай А.В., Карасев И.В. Оценка качества роботизированных систем в условиях деструктивных информационных воздействий // Информационные технологии и системы: управление, экономика, транспорт, право. 2019. № 1(33). С. 192-194.

Мыльник В.В., Химиченко А.А. Критерий оценки эффективности роботизированных технологических комплексов в промышленности // Авиационная промышленность. 2008. № 3. С. 56-58.

Норкина Н.В., Мевис Ф.А. Определение точности позиционирования промышленных манипуляторов при помощи цифровой фото/видео камеры // Открытое образование. 2019. Т. 23. № 3. С. 42-48.

Решетников А.Г. Взаимодействие интеллектуальных робототехнических систем // Системный анализ в науке и образовании. 2015. № 3. С. 21-31.

Сазонникова Н.А., Илюхин В.Н., Сурудин С.В., Уклеин Р.В. Оценка влияния характеристик измерительной системы на точность оценки перемещений промышленного робота в процессе инкрементального формообразования // Вестник РГАТА имени П. А. Соловьева. 2024. № 3(70). С. 49-58.

Третьяков И.В. Контроль качества в рецептурном производстве и автоматизированные системы // Лакокрасочные материалы и их применение. 2017. № 10. С. 41-43.

Челпанов И.Б., Кочетков А.В. Метрологическое обеспечение испытаний манипуляционных и силовых роботов // Измерительная техника. 2013. № 9. С. 22-26.

Швехгеймер М.С. Оптимизация производства в пищевой промышленности: роль и вызовы применения роботов-манипуляторов // Оригинальные исследования. 2024. Т. 14. № 3. С. 9-15.

Шевнина Ю.С. Управление системой контроля поверхностных дефектов изделий микроэлектроники // Вестник Тамбовского государственного технического университета. 2024. Т. 30. № 2. С. 234-245.

Выпуск

Раздел

ПРОЕКТИРОВАНИЕ И МОДЕЛИРОВАНИЕ

Метрики

259 просмотров
0 скачиваний
Хотите опубликоваться?
Подать статью

Похожие статьи

<< < 3 4 5 6 7 8 

Вы также можете начать расширеннвй поиск похожих статей для этой статьи.