Детальная информация

Выпускная квалификационная работа посвящена разработке автоматизированной системы тестирования изделий на производстве, в частности, проверке электрической прочности трансформаторов. Основное внимание уделено оптимизации процессов технического контроля за счет автоматизации рутинных операций, таких как измерение параметров изоляции и визуальный осмотр изделий. Цель работы - создание программно-аппаратного комплекса, позволяющего сократить временные и трудовые затраты на тестирование изделий, повысить точность измерений и обеспечить безопасность сотрудников при проведении высоковольтных испытаний. В работе проведен анализ существующих решений в области автоматизации тестирования, выявлены их недостатки и предложены альтернативные подходы. Разработана модульная архитектура системы, включающая: модуль технического зрения для распознавания изделий и дефектов; интеграцию с промышленным манипулятором и пробойной установкой; базу данных для хранения обучающей выборки дефектов; алгоритмы автоматического перемещения изделий и управления испытаниями. Разработана система, позволяющая: сократить затраты на операцию измерения параметров изоляции; снизить затраты на проверку внешнего вида изделий; автоматизировать процессы перемещения изделий и проведения электрических испытаний. Выполнены ключевые задачи: интеграция с пробойной установкой и системой компьютерного зрения; реализация управления промышленным манипулятором; интеграция со столиком; создание базы данных для обучения новым типам трансформаторов. Результаты работы могут быть внедрены на производственных предприятиях, занимающихся выпуском и тестированием электротехнических изделий. Система позволяет повысить эффективность контроля качества, снизить зависимость от человеческого фактора и минимизировать простои оборудования. Разработанная система демонстрирует значительный потенциал для автоматизации процессов тестирования на производстве. Дальнейшее развитие проекта включает оптимизацию алгоритмов машинного обучения для повышения точности распознавания дефектов.

The graduate thesis focuses on the development of an automated testing system for manufacturing products, particularly the dielectric strength testing of transformers. The study emphasizes optimizing technical control processes by automating routine operations such as insulation parameter measurements and visual inspection. Objective is to create a software-hardware complex that reduces time and labor costs for product testing, improves measurement accuracy, and ensures operator safety during high-voltage tests. The work analyzes existing testing automation solutions, identifies their limitations, and proposes alternative approaches. A modular system architecture is designed, including: A computer vision module for product and defect recognition; Integration with an industrial manipulator and dielectric test equipment; A database for storing defect training datasets; Algorithms for automated product handling and test execution. Implementation leverages OpenCV, convolutional neural networks, industrial automation protocols. The developed system achieves: cost reduction in insulation parameter testing; cost reduction in visual inspection; Full automation of product handling and electrical testing. Key milestones include: integration with dielectric test equipment and computer vision; implementation of manipulator control and test table integration; Creation of a transformer-type training database. The system can be deployed in manufacturing facilities producing and testing electrical components. It enhances quality control efficiency, reduces human error, and minimizes equipment downtime. The proposed system demonstrates significant potential for manufacturing test automation. Future work includes expanding manipulator functionality, full integration with test logging systems, and optimizing machine learning algorithms for defect detection accuracy.