Details

Данная работа посвящена разработке системы для бесконтактного не-разрушающего контроля работы промышленного оборудования на основе алгоритмов видеоанализа и усиления движения. Данное решение предостав-ляет из себя систему, позволяющую специалисту по вибрационной диагно-стике с помощью камеры смартфона выявить точки максимальных колебаний на оборудовании, подверженном механическим колебаниям. В работе проводится детальный анализ предметной области и суще-ствующих аналогов, в результате чего формируется техническое задание для разрабатываемой системы. Затем проводится исследование алгоритмов уси-ления движения, выявление достоинств и недостатков каждого из них. В ре-зультате исследования устанавливается оптимальный алгоритм усиления движения – оптический поток. На различных этапах работы проводилось создание многомодульной архитектуры приложения с соблюдением принципов разделения ответствен-ности, реализация пользовательского интерфейса с интуитивным расположе-нием элементов, разработка основных модулей системы. Были созданы мо-дуль захвата и обработки видео, модуль отрисовки и модуль записи. Также было проведено комплексное тестирование, которое включало в себя функ-циональное, нагрузочное и модульное тестирование. В результате работы была получена система, способная в реальном времени усиливать движение пикселей, невидимое человеческому глазу и вы-являть точки оборудования с наибольшей амплитудой колебаний.

This work is dedicated to the development of a system for non-contact, non-destructive monitoring of industrial equipment based on video analysis and motion amplification algorithms. The proposed solution is a system that allows a vibration diagnostics specialist to detect points of maximum oscillation on equipment subject to mechanical vibrations using a smartphone camera.         The thesis includes a detailed analysis of the subject area and existing ana-logues, which forms the basis for the technical requirements of the developed sys-tem. Then, various motion amplification algorithms are researched, identifying the advantages and disadvantages of each. As a result of the study, the optimal algorithm — optical flow is selected. During different stages of the work, a multi-module application architecture was created following the principles of separation of concerns. The user interface was designed with an intuitive layout, and the main system modules were devel-oped. These include modules for video capture and processing, visualization, and video recording. Comprehensive testing was carried out, including functional, load, and unit testing.         As a result, a system was developed that can amplify pixel-level motion in real time — motion that is imperceptible to the human eye — and identify areas of equipment with the highest amplitude of vibrations.