Применение QR-кодов в обработке материалов | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 4 мая, печатный экземпляр отправим 8 мая.

Опубликовать статью в журнале

Автор:

Рубрика: Информационные технологии

Опубликовано в Молодой учёный №49 (287) декабрь 2019 г.

Дата публикации: 09.12.2019

Статья просмотрена: 650 раз

Библиографическое описание:

Бессуднов, А. В. Применение QR-кодов в обработке материалов / А. В. Бессуднов. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2019. — № 49 (287). — С. 18-19. — URL: https://moluch.ru/archive/287/65026/ (дата обращения: 25.04.2024).



Рассмотрены примеры применения машинного зрения в производственных процессах. Представлено предложение по использованию технологии QR-кода для увеличения производительности работы оператора. Показаны виды данных, которые можно получать при сканировании кода. Приведены преимущества QR-кода при его применении для организации и оптимизации работы предприятия.

Ключевые слова: производительность предприятия, технология QR-кода, машинное зрение.

Современное предприятие стремится наращивать производительность, являющейся важной характеристикой любого производства. Производительность зависит от многих параметров — тип оборудования, степень автоматизации производства (применение гибких производственных модулей, автоматизированных линий, всевозможных роботов), режимы обработки заготовок, и др. Помимо основных и вспомогательных производственных процессов существуют обслуживающие процессы, необходимые для отладки управляющих программ оборудования, запуска обработки партий заготовок, и др. Время, потраченное на эти процессы, в большей или меньшей степени, оказывает влияние на суммарную производительность изготовления изделия.

С каждым годом все больше предприятий для повышения производительности применяют комплекс аппаратных и программных средств, обобщенно называемых «машинное зрение». Машинное зрение может стать решением задач базирования заготовок на столе станка, корректировки управляющих программ обработки, изменения и корректировки режимов обработки (например, режимов резания при обработке на металлорежущих станках), контроль качества поверхности, и т. д. Также машинное зрение можно использовать для такой задачи, как поиск документации и информации о необходимой детали с помощью QR-кода.

Технологию применения QR-кода можно использовать на любом предприятии. Для реализации технологии не нужны дорогие камеры с высоким разрешением или специальные сканеры, достаточно иметь обычную веб-камеру. Также необходим компьютер, средство отображения информации и специальная программа, которая может быть написана на таких языках программирования, как Python или C++ с применением библиотек OpenCV (библиотека машинного зрения) и QRCode (библиотека для работы с QR-кодами). Каждой детали присваивается своя последовательность символов, которая закодирована в QR-коде [1], размещаемом на свободной поверхности изделия в виде наклейки небольшого размера. Также информация по данной детали заносится в базу данных предприятия. Далее камера, работающая как виртуальный оператор, сканирует код, программа декодирует информацию, выдавая оператору данные об изделии.

Рассмотрим преимущества применения машинного зрения с использованием QR-кодов на предприятии. Большинство крупных и средних предприятий обладают большой номенклатурой выпускаемых изделий, поэтому применение такой технологии позволит быстро и четко получать нужную информацию и документацию об интересующем объекте. Пример документов и данных, которые можно получать с помощью считывания QR-кодов:

− Маршрутные технологические карты;

− Операционные технологические карты;

− Сборочные карты;

− Программы обработки деталей;

− Модель обрабатываемого изделия, и т. д.

Сказанное выше позволяет использовать QR-коды для решения различных задач. Помимо многозадачности QR-коды обладают следующими преимуществами:

Сокращение времени поиска информации об изделии. Оператору оборудования не нужно тратить время на поиск требуемой информации об обрабатываемой детали, так как с помощью сканирования QR-кода он имеет легкий и быстрый доступ к данным.

Возможность отслеживания деталей и материалов. Если на конечном этапе изготовления детали возникают проблемы или выявляются дефекты, то найти неисправное оборудование или оператора не составит труда.

Уменьшение ошибок при вводе данных. При ручном вводе данных могут возникнуть различные ошибки (добавлен лишний или отсутствует символ), поскольку номера деталей могут быть длиной более чем 15 символов. Так даже опытный оператор может совершить ошибку при долгой работе, вследствие утомляемости или других факторов. QR-коды снижают вероятность таких ошибок.

Структурированное хранение данных. Вся информация хранится в специальных базах данных, которую всегда можно найти в нужный момент для решения той или иной задачи.

Применение QR-кодов позволяет повысить производительность выпуска новых деталей, сокращая время поиска информации об изделии, позволяет проводить более качественный контроль состояния детали для исключения брака. Однако такое применение QR-кода является только лишь примером его использования на предприятии — каждая компания может найти различные применения этой технологии согласно своей уникальной ситуации [2].

Таким образом, использование технологии QR-кодов позволяет повысить эффективность и производительность обслуживающих процессов на промышленных или сборочных производствах. Благодаря вышеуказанным преимуществам, технология приобретает все большее распространение в современных условиях работы производства.

Литература:

  1. Осокина П. Штрихи прогресса// Издание о высоких технологиях CNEWS. — М: Пушкинская площадь, 2012. — № 63. — С. 79–83.
  2. Дремалова Е. Неоспоримые преимущества новой техологии/ Е. Дремалова // Полиграфия. — 2011 — № 4. — С.46–47.
Основные термины (генерируются автоматически): машинное зрение, предприятие, процесс.


Ключевые слова

машинное зрение, производительность предприятия, технология QR-кода

Похожие статьи

Упрощение производственного процесса за счет использования...

Техническое, или машинное, зрение реализует сложный процесс выделения, идентификации и преобразования видеоинформации, который

На предприятиях нередко используется система технического зрения, включающая в свой состав микропроцессор и камеру на базе...

Применение систем технического зрения в диагностике...

Огромный рост числа автомобилей заставляет задуматься об их качественном обслуживании, что гарантирует система технического зрения (СТЗ). В данной работе нами были рассмотрены общие требования к разрабатываемой системе...

Исследование и применение eye-tracking технологии на...

В данной статье рассмотрены основные аспекты, связанные с применением устройства eye-tracker на производстве. Так же исследован многомодальный интерфейс, позволяющий управлять компьютером дистанционно.

Разработка программного обеспечения для промышленной видео...

Типовое решение системы компьютерного зрения на данном этапе включает в себя следующие компоненты: устройство для преобразования оптического изображения в цифровой поток графических данных (одна или несколько цифровых или аналоговых видеокамер).

Алгоритмы распознавания объектов | Статья в сборнике...

Ключевые слова: распознавание образов, обработка изображений, компьютерное зрение, машинное обучение.

Поэтому, в процессе математической формализации допускаются упрощения, которые в результате, снижают качество алгоритма и понижают точность.

Автоматизация производства в современном мире

Автоматизация технологического процесса создаётся при помощи АСУТП. Автоматизированная система управления технологическим процессом (АСУТП) — это комплекс программных и технических средств, предназначенный для автоматизации управления технологическим...

Распознавание объектов на основе видеосигнала, полученного...

Введение. Отличительная черта компьютерного зрения — это извлечение полезной и важной для нас информации из изображений или последовательности изображений. Компьютерное зрение сосредотачивается на обработке трех-мерных сцен...

Методы определения объектов на изображении | Статья в журнале...

В работе рассматриваются некоторые методы распознавания объектов на изображении, основанные на детекторах границ и каскадных классификаторах. Ключевые слова: компьютерное зрение, OpenCV, детектор границ, матрица свертки, оператор Собеля, детектор границ Канни...

Алгоритмы обработки информации в системе технического зрения...

Среди различных способов очувствления промышленных роботов своей информативностью выделяются системы визуального очувствления, иначе системы технического зрения (СТЗ). Они могут выполнять различные функции: идентификацию объектов работы...

Методы распознавания образов | Статья в журнале...

Таким образом, мы провели краткий анализ существующих методов машинного распознавания образов. Искусственный интеллект и некоторые смежные области, такие как анализ сцен и машинное зрение, все еще пребывают на начальных стадиях развития.

Похожие статьи

Упрощение производственного процесса за счет использования...

Техническое, или машинное, зрение реализует сложный процесс выделения, идентификации и преобразования видеоинформации, который

На предприятиях нередко используется система технического зрения, включающая в свой состав микропроцессор и камеру на базе...

Применение систем технического зрения в диагностике...

Огромный рост числа автомобилей заставляет задуматься об их качественном обслуживании, что гарантирует система технического зрения (СТЗ). В данной работе нами были рассмотрены общие требования к разрабатываемой системе...

Исследование и применение eye-tracking технологии на...

В данной статье рассмотрены основные аспекты, связанные с применением устройства eye-tracker на производстве. Так же исследован многомодальный интерфейс, позволяющий управлять компьютером дистанционно.

Разработка программного обеспечения для промышленной видео...

Типовое решение системы компьютерного зрения на данном этапе включает в себя следующие компоненты: устройство для преобразования оптического изображения в цифровой поток графических данных (одна или несколько цифровых или аналоговых видеокамер).

Алгоритмы распознавания объектов | Статья в сборнике...

Ключевые слова: распознавание образов, обработка изображений, компьютерное зрение, машинное обучение.

Поэтому, в процессе математической формализации допускаются упрощения, которые в результате, снижают качество алгоритма и понижают точность.

Автоматизация производства в современном мире

Автоматизация технологического процесса создаётся при помощи АСУТП. Автоматизированная система управления технологическим процессом (АСУТП) — это комплекс программных и технических средств, предназначенный для автоматизации управления технологическим...

Распознавание объектов на основе видеосигнала, полученного...

Введение. Отличительная черта компьютерного зрения — это извлечение полезной и важной для нас информации из изображений или последовательности изображений. Компьютерное зрение сосредотачивается на обработке трех-мерных сцен...

Методы определения объектов на изображении | Статья в журнале...

В работе рассматриваются некоторые методы распознавания объектов на изображении, основанные на детекторах границ и каскадных классификаторах. Ключевые слова: компьютерное зрение, OpenCV, детектор границ, матрица свертки, оператор Собеля, детектор границ Канни...

Алгоритмы обработки информации в системе технического зрения...

Среди различных способов очувствления промышленных роботов своей информативностью выделяются системы визуального очувствления, иначе системы технического зрения (СТЗ). Они могут выполнять различные функции: идентификацию объектов работы...

Методы распознавания образов | Статья в журнале...

Таким образом, мы провели краткий анализ существующих методов машинного распознавания образов. Искусственный интеллект и некоторые смежные области, такие как анализ сцен и машинное зрение, все еще пребывают на начальных стадиях развития.

Задать вопрос