CC BY
20
Оригинальная статья / Original article УДК 62-213
DOI: http://dx.doi.org/10.21285/1814-3520-2019-4-670-677
К вопросу контроля геометрических параметров объектов двойной кривизны больших размеров при помощи системы технического зрения
© Д.А. Бублик, Р.В. Кононенко
Иркутский национальный исследовательский технический университет, г. Иркутск, Россия
Резюме: Цель - обоснование возможного контроля геометрических параметров объектов двойной кривизны большого размера с помощью оптической сетки, накладываемой при помощи проектора и анализа получаемого изображения посредством видеокамеры и прикладного программного обеспечения. Проведено исследование различных геометрических форм оптической сетки, проецируемой на измеряемую поверхность. Разработан алгоритм формирования и накладывания оптической сетки в зависимости от формы контролируемой поверхности. Изучен тип видеокамеры для снятия видеоизображения. Исследовано взаимное положение проектора и видеокамеры, выявлена взаимосвязь между положением видеокамеры и проектора, изучены различные геометрические формы оптической сетки. Дано обоснование применения различных геометрических форм оптической сетки для контроля поверхностей двойной кривизны. Выбраны оптимальные точки установки проектора и видеокамеры для снятия геометрических параметров контролируемой поверхности. На основе проведенных экспериментов было установлено, что для контроля деталей с плавной изменяющейся кривизной поверхности больше всего подходят прямоугольные сетки, а для деталей с резким изменением кривизны поверхности - сетка из многогранников. Также установлено, что точность контроля геометрических параметров поверхности зависит от разрешающей способности применяемой видеокамеры, относительного положения видеокамеры и проектора.
Ключевые слова: техническое зрение, контроль поверхностей двойной кривизны, оптический контроль
Информация о статье: Дата поступления 21 марта 2019 г.; дата принятия к печати 17 июля 2019 г.; дата он-лайн-размещения 31 августа 2019 г.
Для цитирования: Бублик Д.А., Кононенко Р.В. К вопросу контроля геометрических параметров объектов двойной кривизны больших размеров при помощи системы технического зрения. Вестник Иркутского государственного технического университета. 2019. 2019;23(4):670-677. DOI: 10.21285/1814-3520-2019-4-670-677
To control of geometrical parameters of large size double curvature objects using computer vision system
Dmitrii A. Bublik, Roman V. Kononenko
Irkutsk National Research Technical University, Irkutsk, Russia
Abstract: The purpose of the paper is justification of possible control of geometrical parameters of big size double curvature objects using an optical grid imposed by means of the projector and the analysis of the received image by means of a video camera and applied software. Various geometric shapes of the optical grid projected on the measured surface are studied. An algorithm of optical grid formation and superposition depending on the shape of the controlled surface is developed. The type of video camera for taking video images is studied. The mutual position of the project and the camera is investigated, the relationship between the position of the video camera and the projector is revealed and various geometric shapes of the optical grid are studied. The application of various geometrical shapes of the optical grid to control double curvature surfaces is substantiated. Optimal points for the installation of the project and the video camera to read the geometric parameters of the controlled surface are selected. Conducted experiments allowed to find out that rectangular grids are most suitable for the control of parts with a smoothly changing surface curvature, while the polyhedron grid is more suitable for the parts with the sharply changing curvature of the surface. It is also determined that the accuracy of surface geometric parameter control depends on the resolution of the video camera used and the relative position of the camera and the projector.
Keywords: computer vision, control of double curvature surfaces, optical control
Information about the article: Received March 21, 2019; accepted for publication July 17, 2019; available online August 31, 2019.
0
Д.А. Бублик, Р.В. Кононенко. К вопросу контроля геометрических параметров объектов двойной ... D.A. Bublik, R.V. Kononenko. To control of geometrical parameters of large size double curvature objects...
For citation: Bublik D.A., Kononenko R.V. To control of geometrical parameters of large size double curvature objects using computer vision system. Vestnik Irkutskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta = Proceedings of Irkutsk State Technical University. 2019;23(4):670-677. (In Russ.) DOI: 10.21285/1814-3520-2019-4-670-677
1. ВВЕДЕНИЕ
В производстве фюзеляжей современных самолетов широкое применение нашли элементы обшивки, обладающие двойной кривизной поверхности. Процесс изготовления таких деталей является довольно трудоемким и технологически сложным [1-16]. Для изготовления одного элемента обшивки с элементами двойной кривизны требуется задействовать довольно большой объем ресурсов и технологического оборудования. Из-за замысловатой геометрической формы элемента и недостаточной жесткости измерение его геометрических параметров традиционными средствами (штангенциркуль, микрометр, штангенрейсмус и т.д.) является довольно затруднительным и требует разработки оригинальной методики измерения для каждой детали. Другим способом определения геометрических параметров деталей с двойной кривизной поверхности является использование координатно-измери-
тельных машин (КИМ) [2]. На них хорошо поддаются измерению детали малых и средних размеров, т.к. их габариты не выходят за рабочую зону КИМ. При росте объема деталей требуется увеличивать рабочую зону КИМ, что приводит к многократному увеличению цены на измерительное оборудование. С ростом габаритов КИМ снижается точность измерения и после достижения деталью определенных геометрических размеров экономическая целесообразность таких измерений снижается [3]. Фюзеляж необходимо контролировать не только после процесса изготовления, но также с целью анализа и ремонта эксплуатируемых воздушных судов, с помощью различных методов определять его текущее состояние [4], в т.ч. и цифровой корреляцией изображения [14]. Также необходимо контролировать сборку, состоящую из отдельных элементов, что, в свою очередь, требует применения особых расчетов геометрических параметров наруж-
ных поверхностей [6]. Сборка готовой модели должна соответствовать карте допуска [12].
Для контроля геометрических параметров крупногабаритных деталей двойной кривизны в настоящее в авиационной промышленности используется метод шаблонов [5]. Из специального композитного материала на станке с числовым программным управлением изготовляется шаблон. Данный шаблон используется для проверки геометрических параметров сделанной детали. Данный метод контроля имеет ряд недостатков, а именно:
1) при большой номенклатуре производимых деталей требуются складские помещения для хранения шаблонов;
2) производство шаблонов - затратный технологический процесс;
3) измерения производятся при горизонтальном положении шаблона и детали, а поскольку они являются тонкостенными, то сила тяжести влияет на их геометрические параметры в режиме измерения;
4) транспортировка шаблонов от склада до места измерения и обратно тоже требует использования определенных ресурсов.
Также существует способ определения базирования деталей на сборочном стенде (с помощью методов секущих плоскостей), для реализации которого необходимо дорогостоящее измерительное оборудование [13].
Из вышеописанного можно сделать вывод, что существующие на данный момент технологии измерения геометрических параметров крупногабаритных деталей с поверхностями двойной кривизны не в полной мере обеспечивают предъявляемые к ним требования по скорости и точности измерений.
Целью данной работы является описание технологических возможностей измерения геометрических параметров крупногабаритных деталей с двойной кри-
Ш
визнои поверхности при помощи систем технического зрения.
2. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ «МАШИННОГО ЗРЕНИЯ» ДЛЯ КОНТРОЛЯ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ДЕТАЛЕЙ
С начала 2000-х годов в машино- и авиастроении все большее применение находят системы «технического зрения» для контроля различных параметров выпускаемой продукции. Использование «машинного зрения», в отличие от традиционных способов контроля геометрических параметров деталей, позволяет за очень короткий промежуток времени (в течение 1-2 с) оценить интересующий параметр, но в отличие от традиционных методов контроля система при помощи «машинного зрения» является более сложной в настройке и обслуживании.
Для использования системы машинного зрения с целью контроля геометрических параметров деталей с двойной кривизной поверхности (рис. 1) предлагается разработать программно-аппаратный комплекс (ПАК) на основе персонального компьютера, промышленной видеокамеры и системы оптического проецирования.
В основу работы предлагаемого решения заложен представленный ниже принцип работы.
1. На основе имеющейся 3D-модели детали программный продукт, входящий в состав ПАК, генерирует плоскую сетку, состоящую из геометрических примитивов (квадраты, треугольники, окружности, многоугольники).
2. При помощи оптической системы (проектора) сгенерированная сетка проецируется на поверхность, геометрические параметры которой необходимо проконтролировать. Создание оптической сетки возможно с помощью ламповых или лазерных проекторов, а также специальных мик-рооптикоэлектромеханических систем технологий [9].
3. Система машинного зрения при помощи промышленной видеокамеры производит захват изображения [8].
На основе имеющейся информации о геометрических параметрах измеряемой детали и сгенерированной на основе 3D-модели геометрической сетки программа (на основе шаблонного метода) сравнивает эталонное изображение сетки и ее снимок, полученный с видеокамеры. В случае если электронная модель геометрической сетки совпадает с моделью сетки, полученной с видеокамеры, программа делает вывод, что реальная деталь соответствует своей электронной модели. Для достижения приемлемого качества анализа поверхности возможно внедрение высокоразрешающих систем наблюдения крупногабаритных изделий [7].
Рис. 1. Обшивка крыла самолета - деталь с двойной кривизной поверхности: 1 - стрингер; 2 - обшивка; 3 - лонжерон; 4 - нервюра; 5 - боковая стенка Fig. 1. Aircraft wing skin - a part with double surface curvature: _1 - stringer; 2 - skin; 3 - spar; 4 - rib; 5 - side wall_
Д.А. Бублик, Р.В. Кононенко. К вопросу контроля геометрических параметров объектов двойной . D.A. Bublik, R.V. Kononenko. To control of geometrical parameters of large size double curvature objects..
3. ИССЛЕДОВАНИЕ ОПТИЧЕСКИХ СЕТОК РАЗЛИЧНЫХ ФОРМ
В связи с тем, что простые геометрические фигуры при проецировании на поверхность двойной кривизны (в зависимости от кривизны поверхности) могут искажаться по-разному, в рамках проведенных исследований было выявлено несколько оптимальных типов оптических сеток, необходимых для исследования форм объектов. Все приведенные ниже формы сеток представляют собой правильные геометрические фигуры, расположенные с одинаковым шагом друг от друга, такое сочетание позволяет использовать низкопроизводительные микроконтроллеры для анализа изображений, полученных с видеокамеры.
При генерировании геометрической сетки (на основе имеющейся 3Р-модели)
любую сложную криволинейную поверхность можно представить как сумму простых геометрических фигур. Форма генерируемой сетки, в основном, зависит от градиента перепада и углов преломления исследуемой поверхности.
Необходимо принять во внимание тот факт, что различные поверхности с различными допусками изготовления должны рассматриваться индивидуально, а для конкретных случаев могут использоваться исключительные виды оптических сеток.
Рассмотрим следующий алгоритм работы программно-аппаратного комплекса, входные данные о контролируемой детали, чтобы управляющая программа могла сопоставить данные полученного изображения с исходными геометрическими параметрами детали.
Описание применяемых оптических сеток Description of the used optical grids
Таблица 1 Table 1
Внешний вид
Описание
Точечная оптическая сетка характеризуется наиболее высокой скоростью обработки, допустимо использовать с самыми низкопроизводительными лазерными сканирующими проекторами. Может применяться только для контроля отдельных точек объекта. Исследовать и прогнозировать форму объекта невозможно. Позволяет очень быстро настроить проектор по эталонной поверхности
Прямоугольная оптическая сетка (в зависимости от плотности построения) может применяться с лазерными сканирующими проекторами различной производительности. Имеется возможность контролировать форму объекта
Треугольная оптическая сетка при меньшей плотности построения (по сравнению с прямоугольной сеткой) может контролировать форму объекта. В зависимости от плотности может применяться с лазерными сканерами или только с высокоскоростными проекторами
Многоугольная оптическая сетка является избыточной при исследовании поверхностей, но может использоваться в частных случаях при исследовании сложных поверхностей. Отличается низкой производительностью и большим временем переналадки проектора
Ш
4. ИССЛЕДОВАНИЕ И ПОДБОР ОПТИМАЛЬНОЙ ТОЛЩИНЫ ЛИНИИ СЕТКИ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ИССЛЕДУЕМОЙ ПОВЕРХНОСТИ
В ходе проведенных исследований оптических сеток различной толщины были выявлены минимальные и оптимальные значения толщин оптических сеток. Минимальная толщина линий сетки должна четко распознаваться сканирующим устройством, в нашем случае - видеокамерой.
Минимальная толщина сетки обязана соответствовать светочувствительности камеры и составлять как минимум 1 пиксель на камере (с учетом возникновения погрешностей «засветов», шумов и т.п.), а также необходимо для устойчивого распознавания оптической сетки использовать ее ширину -минимум 2 пикселя на устройстве видеозахвата. Получение данной точности возможно только с применением систем стабилизации видеоизображения [10, 15, 16].
Оптимальная толщина линии сетки должна выбираться в соответствии с полем
допуска, разрешенным от эталонной модели отклонением. При распознавании оптической сетки устройством видеозахвата будет проанализировано попадание проекционного луча в необходимую траекторию сетки, при выходе луча за траекторию объект должен быть отбракован, при совпадении необходимо продолжить дальнейшую обработку в соответствии с технологическим процессом. Возможно внедрение систем автоматизированной поддержки технологического проектирования.
На рис. 2 представлен процесс моделирования наложения оптической сетки на исследуемую деталь. На изображении слева, если деталь соответствует 3D-модели, сгенерированная сетка без искажений накладывается на исследуемую поверхность; в случае если исследуемая поверхность отличается от 3D-модели, то эталонная сетка при проецировании на поверхность будет искажаться, данное искажение отслеживается в автоматическом режиме при помощи видеокамеры.
ПГ^ППП
II II —J
пппп
Полное совпадение
илпп
Недопустимое отклонение
Я [
в
L
1 \ 1
Допустимое отклонение
Рис. 2. Графическое представление необходимости использования оптимальной толщины оптической сетки Fig. 2. Graphical representation of the need for using the optimum thickness of the optical grid
Д.А. Бублик, Р.В. Кононенко. К вопросу контроля геометрических параметров объектов двойной . D.A. Bublik, R.V. Kononenko. To control of geometrical parameters of large size double curvature objects..
Рис. 3. Пример расположения системы контроля поверхностей относительно
исследуемой поверхности Fig. 3. Example of surface control system location relative to the surface under investigation
5. ПОЗИЦИОНИРОВАНИЕ КАМЕРЫ И ПРОЕКТОРА ОТНОСИТЕЛЬНО ИССЛЕДУЕМОЙ ДЕТАЛИ
Для исключения проблем с позиционированием камеры относительно видеопроектора целесообразно выполнить их в едином корпусе с совмещением оптических осей.
При выполнении работ по контролю геометрических параметров крупногабаритных деталей более предпочтительным вариантом выполнения работы является доставка измерительного оборудования к месту нахождения детали для проведения операций измерения.
Деталь находится в стационарном состоянии, оператор выбирает точки размещения проектора и видеокамеры (рис. 3). Программа генерирования геометрической сетки выполняет генерацию сетки, выполняется при различных пространственных положениях детали, тем самым формируется библиотека шаблонных изображений различных вариантов положений сетки при
разных ракурсах съемки. При захвате видеокамерой изображения программа сравнивает полученное изображение с библиотекой шаблонов. Таким образом, при расположении камеры и проектора относительно контролируемой поверхности необязательно устанавливать оборудование в жестких точках привязки, положение оборудования относительно контролируемой детали и друг друга является относительно произвольным.
6. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В дальнейшем авторы исследования планируют разработать программный продукт для персонального компьютера, в котором будут реализованы вышеописанные алгоритмы, а именно - построение геометрической сетки на основе 3й-модели, захват видеоизображения и сравнение полученного видеоизображения для анализа геометрических параметров контролируемой поверхности.
Библиографический список
1. Илюшкин М.В., Марковцев В.А., Марковцева В.В. Совершенствование технологий изготовления гнутых профилей и листовых изделий для авиационной промышленности // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2018. Т. 20. № 4-3. С. 427-434.
2. Архангельская М.А., Вермель В.Д., Забалуев В.Ф., Николаев П.М., Чернышев Л.Л. Методика оценки точности изготовления аэродинамических моделей по материалам измерений на координатно-измерительной машине // Учебные записки ЦАГИ. 2014. Т. 45. № 5. С. 78-90.
3. Протасьев В.Б. Некоторые аспекты использования координатно-измерительных машин // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2016. № 11-2. С. 391-395.
4. Марков А.И., Кушников В.А. Задача оперативного диагностирования дефектов фюзеляжа Ми-8 при проведении предварительной оценки его ремонтопригодности // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. 2012. № 3 (23). С. 95-101.
5. Гришин М.В., Ларин С.Н., Соснин П.И. Онтологии проектирования шаблонной оснастки в авиационном производстве // Онтологии проектирования шаблонной оснастки в авиационном производстве. Онтология проектирования. 2016. Т. 6. № 1 (19). С. 7-28.
6. Щуров И.А., Федоров А.В., Федоров В.Б. Расчет геометрических параметров наружных поверхностей отсеков летательных аппаратов на основе координатных измерений // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Машиностроение. 2013. Т. 13. № 2. С. 125-131.
7. Верхогляд А.Г., Габриэлян В.В., Каличкин С.В., Ступак М.Ф. Высокоразрешающая система наблюдения крупногабаритных изделий // Интерэкспо ГеоСибирь. 2010. Т. 5. № 1. С. 12-15.
8. Дятлов Е.И. Машинное зрение (аналитический обзор) // Математические машины и системы. 2013. № 2. С. 32-40.
9. Сысоева С.О. МОЭМС - доступные технологии генерации и сканирования оптической информации // Компоненты и технологии. 2010. № 8. С. 33-40.
10. Думчев С.В., Думчев Е.В. Стабилизация изображения, полученного со статически установленной видеокамеры // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2014. № 9-1. С. 64-70.
11. Кашуба Л.А., Жаргалова А.Д. Разработка автоматизированной системы поддержки технологического проектирования в CAD/CAM // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2008. № 2. С. 92-99.
12. Zhu Yongguo., Xiao Huan, Liu Chunfeng, Zeng Tian. Digital coordination method for aircraft component intersection assembly based on tolerance-map. Isuanji Jicheng Zhizao Xitong, Computer Integrated Manufacturing Systems, CIMS. 1 December 2018. Vol. 24. Issue
12. P. 2975-2985.
13. Xichao Teng, Qifeng Yu, Jing Luo, Xiaohu Zhang, Gang Wang.Pose estimation for straight wing aircraft based on consistent line clustering and planes intersection. Sensors (Switzerland). 2019. Vol. 19(2). P. 358-365.
14. Caminero M.A., Lopez-Pedrosa M., Pinna C., Soutis C. Damage monitoring and analysis of composite laminates with an open hole and adhesively bonded repairs using digital image correlation // Composites Part B: Engineering. 2013. Vol. 53. P. 76-91.
15. Chunyan Wang, Hilton Tnunay, Zongyu Zuo, Barry Lennox, Zhengtao Ding. Fixed-Time Formation Control of Multirobot Systems: Design and Experiments // IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2019. Vol. 66(8). P. 6292-6301.
16. Changjae Oh, Bumsub Ham, Hansung Kim, Adrian Hilton, Kwanghoon Sohn. OCEAN: Object-centric arranging network for self-supervised visual representations learning // Expert Systems with Applications. 2019. Vol. 125. P. 281-292.
References
1. Ilyushkin M.V., Markovcev V.A., Markovceva V.V. Improvement of technologies for the production of roll-formed profiles and sheet products for the aviation industry. Izvestiya samarskogo nauchnogo centra Ros-sijskoj akademii nauk [Izvestia of Samara Scientific Center of the Russian Academy of Sciences], 2018, vol. 20, no. 4-3, pp. 427-434. (In Russ.).
2. Arhangel'skaya M.A., Vermel' V.D., Zabaluev V.F., Nikolaev P.M., Chernyshev L.L. Estimation methods of aerodynamic model manufacturing accuracy based on measurement data on a coordinate measuring machine. Uchebnye zapiski central'nyj aerogidrodinamicheskij institute [Transactions of Central Aerohydrodynamic Institute], 2014, vol. 45, no. 5, pp. 78-90. (In Russ.).
3. Protas'ev V.B. Some aspects of the use of coordi-
nate-measuring machines. Izvestiya tul'skogo gosudar-stvennogo universiteta. Tekhnicheskie nauki [Izvestiya Tula State University" (Izvestiya TulGU)], 2016, no. 112, pp. 391-395. (In Russ.).
4.Markov A.I., Kushnikov V.A. The task of prompt diagnosis of Mi-8 fuselage defects during a preliminary assessment of its maintainability. Izvestiya vysshih uchebnyh zavedenij. Povolzhskij region. Tekhnicheskie nauki [University proceedings. Volga region. Technical sciences], 2012, no. 3 (23), pp. 95-101. (In Russ.).
5.Grishin M.V., Larin S.N., Sosnin P.I. Ontology of designing industrial equipment within the aviation production. Ontologiya proektirovaniya [Ontology of Designing], 2016, vol. 6, no. 1 (19), pp. 7-28. (In Russ.). 6.Shchurov I.A., Fedorov A.V., Fedorov V.B. Calcula-
Д.А. Бублик, Р.В. Кононенко. К вопросу контроля геометрических параметров объектов двойной . D.A. Bublik, R.V. Kononenko. To control of geometrical parameters of large size double curvature objects..
tion of aircraft carcase geometrical parameters on the base coordinate measurement. Vestnik Yuzhno-Ural'skogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Mashinostroenie [Bulletin of the South Ural State University. Series "Mechanical Engineering Industry"], 2013, vol. 13, no. 2, рр. 125-131. (In Russ.).
7.Verhoglyad A.G., Gabrielyan V.V., Kalichkin S.V., Stupak M.F. High-resolution system for large-sized articles observations. Interekspo Geo-Sibir' [Interexpo GEO-Siberia], 2010, vol. 5, no. 1, рр. 12-15. (In Russ.).
8. Dyatlov E.I. Computer vision (Analytical review). Ma-tematicheskie mashiny i sistemy [Mathematical Machines and Systems], 2013, no. 2, рр. 32-40. (In Russ.).
9.Sysoeva S.O. Microoptical electromechanical systems - available technology for optical information generation and scanning. Komponenty i tekhnologii [Components and Technologies], 2010, no. 8, рр. 33-40. (In Russ.).
10. Dumchev S.V., Dumchev E.V. Image stabilization is obtained with a statically set the camcorder. Izvestiya Tul'skogo gosudarstvennogo universiteta. Tekhniches-kie nauki [Izvestiya Tula State University" (Izvestiya TulGU)], 2014, no. 9-1, рр. 64-70. (In Russ.).
11. Kashuba L.A., Zhargalova A.D. Development of an automated system to support technological design in CAD / CAM. Izvestiya Yuzhnogo federal'nogo universiteta. Tekhnicheskie nauki [Izvestiya SFedU. Engineer-
Критерии авторства
Бублик Д.А., Кононенко Р.В. заявляют о равном участии в получении и оформлении научных результатов и в равной мере несут ответственность за плагиат.
Конфликт интересов
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ
Бублик Дмитрий Алексеевич,
инженер-программист ООО «Торег», Иркутский национальный исследовательский технический университет, 664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83, Россия; Н e-mail: [email protected]
Кононенко Роман Владимирович,
кандидат технических наук,
доцент кафедры радиоэлектроники
и телекоммуникационных систем,
Иркутский национальный исследовательский
технический университет,
664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83, Россия;
e-mail: [email protected]
ing Sciences], 2008, no. 2, pp. 92-99. (In Russ.). 12. Zhu Yongguo., Xiao Huan, Liu Chunfeng, Zeng Tian. Digital coordination method for aircraft component intersection assembly based on tolerance-map. Isuanji Jicheng Zhizao Xitong, Computer Integrated Manufacturing Systems, CIMS, 1 December 2018, vol. 24, issue
12. pp. 2975-2985.
13. Xichao Teng, Qifeng Yu, Jing Luo, Xiaohu Zhang, Gang Wang. Pose estimation for straight wing aircraft based on consistent line clustering and planes intersection. Sensors (Switzerland), 2019, vol. 19(2), pp. 358-365.
14. Caminero M.A., Lopez-Pedrosa M., Pinna C., Soutis C. Damage monitoring and analysis of composite laminates with an open hole and adhesively bonded repairs using digital image correlation. Composites Part B: Engineering, 2013, vol. 53, pp. 76-91.
15. Chunyan Wang, Hilton Tnunay, Zongyu Zuo, Barry Lennox, Zhengtao Ding. Fixed-Time Formation Control of Multirobot Systems: Design and Experiments. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2019, vol. 66(8), pp. 6292-6301.
16. Changjae Oh, Bumsub Ham, Hansung Kim, Adrian Hilton, Kwanghoon Sohn. OCEAN: Object-centric arranging network for self-supervised visual representations learning. Expert Systems with Applications, 2019, vol. 125, pp. 281-292.
Authorship criteria
Bublik D.A., Kononenko R.V. declare equal participation in obtaining and formalization of scientific results and bear equal responsibility for plagiarism.
Conflict of interests
The authors declare that there is no conflict of interests regarding the publication of this article.
INFORMATION ABOUT THE AUTHORS
Dmitrii A. Bublik,
Software Engineer at "Toreg" LLC, Irkutsk National Research Technical University,
83 Lermontov St., Irkutsk 664074, Russia; H e-mail: [email protected]
Roman V. Kononenko,
Cand. Sci. (Eng.),
Associate Professor of the Department of Radio Electronics and Telecommunication Systems, Irkutsk National Research Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk 664074, Russia; e-mail: [email protected]
