Разработка программы распознавания геометрических фигур для подсчета трубной продукции на металлургическом предприятии
|
1 ОБЗОР МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ФИГУР 10
1.1 ЗАДАЧИ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ 10
1.2 ИСТОРИЯ РАЗВИТИЯ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ 16
1.3 ОСНОВНЫЕ ПОДХОДЫ К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ КОМПЬЮТЕРНОГО
ЗРЕНИЯ 21
ВЫВОДЫ ПО ПЕРВОЙ ГЛАВЕ 33
2 АНАЛИЗ СРЕДСТВ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ НА ИЗОБРАЖЕНИИ 34
2.1 РАСПОЗНОВАНИЕ ФИГУР С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ БИБЛИОТЕКИ
РЕАЛИЗОВАННОЙ НА ЯП PYTHON - OPENCV 34
2.2 ОПИСАНИЕ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ 40
2.3 АНАЛИЗ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ АО «СТАЛЕПРОМЫШЛЕННОЙ
КОМПАНИИ» 63
ВЫВОДЫ ПО ВТОРОЙ ГЛАВЕ 68
3 РАЗРАБОТКА ПРОГРАММЫ ДЛЯ ПОДСЧЕТА ТРУБНОЙ ПРОДУКЦИИ 69
3.1 ОПИСАНИЕ БИЗНЕС-ПРОЦЕССА TO-BE 69
3.2 ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПРОГРАММЫ РАСПОЗНОВАНИЯ ТРУБНОЙ
ПРОДУКЦИИ 72
3.3 РАЗРАБОТКА ПРОГРАММЫ РАСПОЗНОВАНИЯ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ
ФИГУР 81
3.4 ОЦЕНКА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ 89
ВЫВОДЫ ПО ТРЕТЬЕЙ ГЛАВЕ 100
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 101
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 104
1.1 ЗАДАЧИ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ 10
1.2 ИСТОРИЯ РАЗВИТИЯ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ 16
1.3 ОСНОВНЫЕ ПОДХОДЫ К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ КОМПЬЮТЕРНОГО
ЗРЕНИЯ 21
ВЫВОДЫ ПО ПЕРВОЙ ГЛАВЕ 33
2 АНАЛИЗ СРЕДСТВ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ НА ИЗОБРАЖЕНИИ 34
2.1 РАСПОЗНОВАНИЕ ФИГУР С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ БИБЛИОТЕКИ
РЕАЛИЗОВАННОЙ НА ЯП PYTHON - OPENCV 34
2.2 ОПИСАНИЕ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ 40
2.3 АНАЛИЗ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ АО «СТАЛЕПРОМЫШЛЕННОЙ
КОМПАНИИ» 63
ВЫВОДЫ ПО ВТОРОЙ ГЛАВЕ 68
3 РАЗРАБОТКА ПРОГРАММЫ ДЛЯ ПОДСЧЕТА ТРУБНОЙ ПРОДУКЦИИ 69
3.1 ОПИСАНИЕ БИЗНЕС-ПРОЦЕССА TO-BE 69
3.2 ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПРОГРАММЫ РАСПОЗНОВАНИЯ ТРУБНОЙ
ПРОДУКЦИИ 72
3.3 РАЗРАБОТКА ПРОГРАММЫ РАСПОЗНОВАНИЯ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ
ФИГУР 81
3.4 ОЦЕНКА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ 89
ВЫВОДЫ ПО ТРЕТЬЕЙ ГЛАВЕ 100
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 101
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 104
РЕФЕРАТ
Тема магистерской диссертации:
«Разработка программы распознавания геометрических фигур для подсчета трубной продукции на металлургическом предприятии»
Магистерская диссертация выполнена на 110 страницах, содержит 15 таблицы, 47 рисунка, 32 использованных источника.
Актуальность темы обусловлена тем, что на металлургическом предприятии вручную ведётся подсчёт и сверка количества трубной продукции, что предполагает большие трудозатраты и допущение ошибок в подсчётах.
Актуальность темы обусловлена потребностью заказчика в разработке программы для подсчёта количества трубной продукции в пачке при отгрузке со склада.
Цель работы: повышение эффективности деятельности отгрузок трубной продукции путём разработки программы для подсчёта количества трубной продукции в пачке.
Для выполнения поставленной цели необходимо решение следующих задач:
- изучить аспекты деятельности АО «Сталепромышленной компании» и предоставляемых ими товаров и услуг;
- изучить различные подходы и методы применения компьютерного зрения;
- изучить существующие примеры применения компьютерного зрения в промышленном производстве;
- произвести сбор данных (фотографии партий труб) на предприятии;
- разработать программу распознавания геометрических фигур;
- применить программу на собранных фотографиях с предприятия.
Объектом исследования выпускной квалификационной работы являются способы применения компьютерного зрения в металлургической промышленности.
Предметом исследования является разработка программы с применением методов компьютерного зрения в задачах распознавания геометрических образов для подсчета трубной продукции на металлургическом предприятии.
Научная новизна состоит в том, что было проанализировано большое количество исследований по теме применения методов компьютерного зрения для автоматизации бизнес-процессов на металлургическом предприятии, а также разработана уникальная программа, распознающая геометрические фигуры на снимке и подсчитывающая их количество.
Практическая значимость работы заключается в том, что разработанная программа будет ежедневно использоваться в процессе отгрузки трубной продукции, упрощая процесс подсчёта количества труб в пачке и снижая время обработки заказа на отгрузку.
Экономическая эффективность проекта заключается в том, что программа полностью окупит себя через 9 месяцев.
Компьютерное зрение - это область искусственного интеллекта, которая обучает компьютеры интерпретировать и понимать визуальный мир. Используя цифровые изображения с камер и видео и модели глубокого обучения, машины могут точно идентифицировать и классифицировать объекты - а затем реагировать на то, что они "видят".
Компьютерное зрение распространилось в самых различных сферах: считывание штрихкодов, системы видеонаблюдения, системы управления автомобилями, медицинские системы анализа изображений, технологии дополненной и виртуальной реальности и во многих других областях. Машинное зрение — это попытка смоделировать механизм получения и обработки визуальной информации в человеческом мозге.
Компьютерное зрение сосредотачивается на применении, в основном промышленном, например, автономные роботы и системы визуальной проверки и измерений. Это значит, что технологии датчиков изображения и теории управления связаны с обработкой видеоданных для управления роботом и обработка полученных данных в реальном времени осуществляется программно или аппаратно. Обработка изображений и анализ изображений в основном сосредоточены на работе с 2Э изображениями.
В современном мире металлургические компании нуждаются в автоматической проверке и контроле качества своих товаров. Внедрение методов компьютерного зрения поможет повысить эффективность бизнеса, увеличит рост отгрузок и выручки, понизит человеческие трудозатраты и процент ошибок, допускаемый сотрудниками.
Актуальность темы обусловлена потребностью заказчика в разработке программы для подсчёта количества трубной продукции в пачке при отгрузке со склада.
Цель работы: повышение эффективности деятельности отгрузок трубной продукции путём разработки программы для подсчёта количества трубной продукции в пачке.
Для выполнения поставленной цели необходимо решение следующих задач:
- изучить аспекты деятельности АО «Сталепромышленной компании» и предоставляемых ими товаров и услуг;
- изучить различные подходы и методы применения компьютерного зрения;
- изучить существующие примеры применения компьютерного зрения в промышленном производстве;
- произвести сбор данных (фотографии партий труб) на предприятии;
- разработать программу распознавания геометрических фигур;
- применить программу на собранных фотографиях с предприятия.
Объектом исследования выпускной квалификационной работы являются способы применения компьютерного зрения в металлургической промышленности.
Предметом исследования является разработка программы с применением методов компьютерного зрения в задачах распознавания геометрических образов для подсчета трубной продукции на металлургическом предприятии.
Практическая значимость работы заключается в том, что разработанная программа будет ежедневно использоваться в процессе отгрузки трубной продукции, упрощая процесс подсчёта количества труб в пачке и снижая время обработки заказа на отгрузку.
В качестве теоретической базы выпускной квалификационной работы были использованы работы отечественных авторов, электронные ресурсы, стандарты, а также результаты собственного исследования деятельности металлургических предприятий России.
Магистерская диссертация включает в себя введение, заключение, список использованных источников и следующие главы:
- Обзор методов распознавания геометрических фигур.
- Анализ средств распознавания образов на изображении.
- Разработка программы для подсчета трубной продукции.
Тема магистерской диссертации:
«Разработка программы распознавания геометрических фигур для подсчета трубной продукции на металлургическом предприятии»
Магистерская диссертация выполнена на 110 страницах, содержит 15 таблицы, 47 рисунка, 32 использованных источника.
Актуальность темы обусловлена тем, что на металлургическом предприятии вручную ведётся подсчёт и сверка количества трубной продукции, что предполагает большие трудозатраты и допущение ошибок в подсчётах.
Актуальность темы обусловлена потребностью заказчика в разработке программы для подсчёта количества трубной продукции в пачке при отгрузке со склада.
Цель работы: повышение эффективности деятельности отгрузок трубной продукции путём разработки программы для подсчёта количества трубной продукции в пачке.
Для выполнения поставленной цели необходимо решение следующих задач:
- изучить аспекты деятельности АО «Сталепромышленной компании» и предоставляемых ими товаров и услуг;
- изучить различные подходы и методы применения компьютерного зрения;
- изучить существующие примеры применения компьютерного зрения в промышленном производстве;
- произвести сбор данных (фотографии партий труб) на предприятии;
- разработать программу распознавания геометрических фигур;
- применить программу на собранных фотографиях с предприятия.
Объектом исследования выпускной квалификационной работы являются способы применения компьютерного зрения в металлургической промышленности.
Предметом исследования является разработка программы с применением методов компьютерного зрения в задачах распознавания геометрических образов для подсчета трубной продукции на металлургическом предприятии.
Научная новизна состоит в том, что было проанализировано большое количество исследований по теме применения методов компьютерного зрения для автоматизации бизнес-процессов на металлургическом предприятии, а также разработана уникальная программа, распознающая геометрические фигуры на снимке и подсчитывающая их количество.
Практическая значимость работы заключается в том, что разработанная программа будет ежедневно использоваться в процессе отгрузки трубной продукции, упрощая процесс подсчёта количества труб в пачке и снижая время обработки заказа на отгрузку.
Экономическая эффективность проекта заключается в том, что программа полностью окупит себя через 9 месяцев.
Компьютерное зрение - это область искусственного интеллекта, которая обучает компьютеры интерпретировать и понимать визуальный мир. Используя цифровые изображения с камер и видео и модели глубокого обучения, машины могут точно идентифицировать и классифицировать объекты - а затем реагировать на то, что они "видят".
Компьютерное зрение распространилось в самых различных сферах: считывание штрихкодов, системы видеонаблюдения, системы управления автомобилями, медицинские системы анализа изображений, технологии дополненной и виртуальной реальности и во многих других областях. Машинное зрение — это попытка смоделировать механизм получения и обработки визуальной информации в человеческом мозге.
Компьютерное зрение сосредотачивается на применении, в основном промышленном, например, автономные роботы и системы визуальной проверки и измерений. Это значит, что технологии датчиков изображения и теории управления связаны с обработкой видеоданных для управления роботом и обработка полученных данных в реальном времени осуществляется программно или аппаратно. Обработка изображений и анализ изображений в основном сосредоточены на работе с 2Э изображениями.
В современном мире металлургические компании нуждаются в автоматической проверке и контроле качества своих товаров. Внедрение методов компьютерного зрения поможет повысить эффективность бизнеса, увеличит рост отгрузок и выручки, понизит человеческие трудозатраты и процент ошибок, допускаемый сотрудниками.
Актуальность темы обусловлена потребностью заказчика в разработке программы для подсчёта количества трубной продукции в пачке при отгрузке со склада.
Цель работы: повышение эффективности деятельности отгрузок трубной продукции путём разработки программы для подсчёта количества трубной продукции в пачке.
Для выполнения поставленной цели необходимо решение следующих задач:
- изучить аспекты деятельности АО «Сталепромышленной компании» и предоставляемых ими товаров и услуг;
- изучить различные подходы и методы применения компьютерного зрения;
- изучить существующие примеры применения компьютерного зрения в промышленном производстве;
- произвести сбор данных (фотографии партий труб) на предприятии;
- разработать программу распознавания геометрических фигур;
- применить программу на собранных фотографиях с предприятия.
Объектом исследования выпускной квалификационной работы являются способы применения компьютерного зрения в металлургической промышленности.
Предметом исследования является разработка программы с применением методов компьютерного зрения в задачах распознавания геометрических образов для подсчета трубной продукции на металлургическом предприятии.
Практическая значимость работы заключается в том, что разработанная программа будет ежедневно использоваться в процессе отгрузки трубной продукции, упрощая процесс подсчёта количества труб в пачке и снижая время обработки заказа на отгрузку.
В качестве теоретической базы выпускной квалификационной работы были использованы работы отечественных авторов, электронные ресурсы, стандарты, а также результаты собственного исследования деятельности металлургических предприятий России.
Магистерская диссертация включает в себя введение, заключение, список использованных источников и следующие главы:
- Обзор методов распознавания геометрических фигур.
- Анализ средств распознавания образов на изображении.
- Разработка программы для подсчета трубной продукции.
Автоматизация бизнес-процессов помогает компаниям ускорить процессы, протекающие в компании, а также где-то сократить ошибки, зависимые от человеческого фактора. Благодаря автоматизации бизнес повышает свой уровень качества в обслуживании клиентов, повышаются его доходы и снижается время, затрачиваемое людьми на выполнение своих обязанностей, высвобождая время на творчество и реализацию своих идей.
Компьютерное зрение - это область компьютерной науки, которая фокусируется на создании цифровых систем, способных обрабатывать, анализировать и понимать визуальные данные (изображения или видео) так же, как это делает человек. Концепция компьютерного зрения основана на обучении компьютеров обрабатывать изображение на уровне пикселей и понимать его. Технически машины пытаются получить визуальную информацию, обработать ее и интерпретировать результаты с помощью специальных программных алгоритмов.
Таким образом была поставлена цель: повысить эффективности деятельности отгрузок трубной продукции путём разработки программы для подсчёта количества трубной продукции в пачке.
Для достижения поставленной цели были поставлены и решены следующие задачи:
- изучены аспекты деятельности АО «Сталепромышленной компании» и предоставляемых ими товаров и услуг;
- изучены различные подходы и методы применения компьютерного зрения;
- изучены существующие примеры применения компьютерного зрения в промышленном производстве;
- произведён сбор данных (фотографии партий труб) на предприятии;
- разработана программа распознавания геометрических фигур;
- применена программа на собранных фотографиях с предприятия.
В диссертации был представлен обзор и сравнительный анализ методов компьютерного зрения, а именно рассмотрены общие понятия компьютерного зрения и его преимущества, а также существующих недостатков.
В результате решения первой задачи был проведён структурный анализ деятельности АО «Сатлепромышленной компании». Изучены аспекты деятельности и предоставляемые товары и услуги предприятия.
В результате второй задачи были изучены различные подходы и методы применения компьютерного зрения в разных областях как в России, так и по всему миру.
В результате третьей задачи были изучены существующие проекты с применением компьютерного зрения на металлургических предприятия.
В результате четвертой задачи были отсняты фотографии пачек с трубной продукции, находящихся на металлобазах АО «Сталепромышленной компании».
В результате пятой задачи была разработана программа распознавания геометрических фигур на изображении, написанная на языке программирования Python.
В результате шестой задачи программа была применена на фотографиях с трубной продукцией, полученных с металлобаз АО «Сталепромышленной компании».
Таким образом все задачи решены, цель работы достигнута.
Перспективы развития темы исследования заключаются в расширении сферы использования программы (работа с разными ассортиментными группами) и её функциональных возможностей.
Компьютерное зрение - это область компьютерной науки, которая фокусируется на создании цифровых систем, способных обрабатывать, анализировать и понимать визуальные данные (изображения или видео) так же, как это делает человек. Концепция компьютерного зрения основана на обучении компьютеров обрабатывать изображение на уровне пикселей и понимать его. Технически машины пытаются получить визуальную информацию, обработать ее и интерпретировать результаты с помощью специальных программных алгоритмов.
Таким образом была поставлена цель: повысить эффективности деятельности отгрузок трубной продукции путём разработки программы для подсчёта количества трубной продукции в пачке.
Для достижения поставленной цели были поставлены и решены следующие задачи:
- изучены аспекты деятельности АО «Сталепромышленной компании» и предоставляемых ими товаров и услуг;
- изучены различные подходы и методы применения компьютерного зрения;
- изучены существующие примеры применения компьютерного зрения в промышленном производстве;
- произведён сбор данных (фотографии партий труб) на предприятии;
- разработана программа распознавания геометрических фигур;
- применена программа на собранных фотографиях с предприятия.
В диссертации был представлен обзор и сравнительный анализ методов компьютерного зрения, а именно рассмотрены общие понятия компьютерного зрения и его преимущества, а также существующих недостатков.
В результате решения первой задачи был проведён структурный анализ деятельности АО «Сатлепромышленной компании». Изучены аспекты деятельности и предоставляемые товары и услуги предприятия.
В результате второй задачи были изучены различные подходы и методы применения компьютерного зрения в разных областях как в России, так и по всему миру.
В результате третьей задачи были изучены существующие проекты с применением компьютерного зрения на металлургических предприятия.
В результате четвертой задачи были отсняты фотографии пачек с трубной продукции, находящихся на металлобазах АО «Сталепромышленной компании».
В результате пятой задачи была разработана программа распознавания геометрических фигур на изображении, написанная на языке программирования Python.
В результате шестой задачи программа была применена на фотографиях с трубной продукцией, полученных с металлобаз АО «Сталепромышленной компании».
Таким образом все задачи решены, цель работы достигнута.
Перспективы развития темы исследования заключаются в расширении сферы использования программы (работа с разными ассортиментными группами) и её функциональных возможностей.
содержание магистерской диссертации - Разработка программы распознавания геометрических фигур для подсчета
трубной продукции на металлургическом предприятии
выдержки из магистерской диссертации - Разработка программы распознавания геометрических фигур для подсчета
трубной продукции на металлургическом предприятии