АВТОМАТИЗАЦІЯ РЕСУРСНИХ ВИПРОБУВАНЬ ПОБУТОВОЇ ТЕХНІКИ НА ОСНОВІ РОБОТИЗОВАНОГО КОМПЛЕКСУ З СИСТЕМОЮ ТЕХНІЧНОГО ЗОРУ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.4.1.29

Ключові слова:

ресурсні випробування, побутова техніка, автоматизація, роботизований комплекс, комп'ютерний зір, машинне навчання, контроль якості, технічний зір, Індустрія 4.0.

Анотація

Стаття присвячена проблематиці автоматизації ресурсних випробувань побутової техніки в умовах сучасних вимог до якості та безпеки продукції. Ресурсні випробування розглядаються як ключовий етап забезпечення надійності, довговічності та відповідності нормативним стандартам. Зростання конкуренції на ринку, підвищення очікувань споживачів та посилення регуляторних вимог актуалізують необхідність удосконалення методів тестування. Традиційні підходи, що ґрунтуються на ручному виконанні процедур, мають суттєві обмеження, зокрема низьку продуктивність, суб’єктивність оцінки та недостатні можливості моніторингу. У контексті концепції Індустрії 4.0 особливого значення набуває впровадження роботизованих комплексів із системами технічного зору, здатних забезпечити автоматизацію процесу випробувань та формування об’єктивної, відтворюваної оцінки стану виробів. Проаналізовано сучасні методи ресурсних випробувань та визначено їх обмеження. Запропоновано структуру автоматизованого комплексу, що включає шестиосьовий маніпулятор Mitsubishi RV-2AJ із високою повторюваністю позиціонування, систему сенсорів для контролю механічних та електричних параметрів, а також підсистему комп'ютерного зору для візуальної діагностики. Роботизована підсистема забезпечує повторюваність механічних дій, контроль прикладених навантажень та синхронізацію з візуальною діагностикою, що суттєво підвищує об'єктивність випробувань. Підсистема комп'ютерного зору базується на промисловій високороздільній камері з апаратною синхронізацією та контрольованим освітленням. Зображення маркується метаданими та передається для аналізу нейромережею, яка виявляє візуальні дефекти та класифікує стан деталей. Така інтеграція забезпечує можливість кореляції функціональної деградації з візуальними ознаками пошкоджень для глибшого аналізу механізмів відмов. Розроблений комплекс реалізовано у форматі прототипу та проведено експериментальні випробування побутових приладів. Результати підтверджують ефективність запропонованого підходу: підвищення об'єктивності контролю, зменшення трудовитрат, прискорення циклів тестування та отримання комплексних звітів, що поєднують функціональні та візуальні індикатори деградації. Запропонований підхід може бути впроваджений у виробничих лабораторіях підприємств побутової техніки, центрах сертифікації та навчальних закладах.

Посилання

ДСТУ 3021-95. Випробування і контроль якості продукції. Терміни та визначення. Київ: Держстандарт України, 1995. 51 с. URL: https://dbn.co.ua/load/normativy/dstu/dstu_3021_95/5-1-0-1619 (дата звернення: 17.11.2025).

Mitsubishi Electric Corporation. RV-1A/2AJ Series Robot Arm Setup & Maintenance : Instruction Manual BFP-A8052-E. 2009. 382 p. URL: https://dl.mitsubishielectric.com/dl/fa/document/manual/robot/bfp-a8052/bfp-a8052e.pdf (дата звернення: 17.11.2025).

Machine Vision Systems: Types, Functions and Applications. IQSDirectory. URL: https://www.iqsdirectory.com/articles/machine-vision-system.html (дата звернення: 17.11.2025).

IEC 60335-1:2020. Household and similar electrical appliances – Safety – Part 1: General requirements. International Electrotechnical Commission, 2020.

Schwab K. The Fourth Industrial Revolution. New York : Crown Business, 2017. 192 p.

Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. Cambridge : MIT Press, 2016. 775 p.

Zhang Z. A flexible new technique for camera calibration. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2000. Vol. 22, No. 11. P. 1330–1334. DOI: 10.1109/34.888718

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-12-31