Создание мобильного роботизированного комплекса для автоматической дефектовки днища транспортных средств с использованием технологий компьютерного зрения. Цель проекта: Разработка и создание опытного образца автономного мобильного робота-инспектора для высокоточной дефектовки днища легковых автомобилей, обеспечивающего автоматизацию контроля качества на конвейерных линиях (ОТК) и удаленную экспертизу через AR-интерфейс, с последующей подготовкой к серийному выпуску.

Суть проекта: Проект направлен на решение проблемы дефицита квалифицированных кадров и субъективности ручного контроля днища автотранспорта, а также импортозамещение дорогостоящих стационарных систем (UVeye, Elscope Vision). Разрабатываемый комплекс представляет собой низкопрофильную (120 мм) мобильную платформу на омни-колесах. Ключевая инновация заключается в гибридной системе навигации (SLAM), сочетающей данные инерциального модуля, колесных энкодеров и стереокамеры с активным ИК-лазерным текстурированием (850 нм). Это позволяет роботу уверенно позиционироваться под днищем в условиях отсутствия освещения и визуальных ориентиров, обеспечивая точность фиксации дефекта ≤2 мм.

Программная обработка включает нейросетевую детекцию дефектов (YOLOv8) с верификацией через сравнение с CAD-эталоном, что гарантирует объективность контроля (вероятность обнаружения ≥95%, ложных срабатываний ≤5%). Видеопоток с наложенными AR-маркерами передается удаленному эксперту в реальном времени задержкой менее 150 мс, позволяя одному специалисту обслуживать несколько производственных линий.

Новизна и преимущества:

1. Технологическая новизна: Впервые применен гибридный SLAM с лазерным структурированием для навигации в «слепой зоне» под кузовом автомобиля (заявка в ФИПС подана).

2. Функциональное преимущество: Единственный мобильный комплекс (не требует стройки/реконструкции), сочетающий высокоточное 3D-сканирование и удаленную AR-экспертизу.

3. Экономическая эффективность: Сокращение времени осмотра с 30 минут до 3 минут (в 10 раз), стоимость готового изделия (≈3,5 млн руб.) на 30-50% ниже зарубежных аналогов.

Ожидаемые результаты НИОКР:

2 опытных образца, комплект конструкторской документации, исходный код бортового ПО (ROS 2), нейросетевая модель детекции, свидетельства на 2 программы для ЭВМ, заявка на полезную модель.

На страницу проекта