Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48310
Назва: | Розробка автоматизованого методу контролю якості листового прокату аналізу поверхневих пошкоджень та зламу (комплексна тема) |
Інші назви: | Development of an automated method for quality control of rolled sheet metal for surface damage and fracture analysis (complex topic) |
Автори: | Макар, Андрій Ігорович Макар, Василь Ігорович Makar, Andriy Makar, Vasyl |
Приналежність: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя Факультет прикладних інформаційних технологій та електроінженерії (ФПТ) Кафедра автоматизації технологічних процесів і виробництв |
Бібліографічний опис: | Макар Андрій Ігорович, Макар Василь Ігорович Розробка автоматизованого методу контролю якості листового прокату на основі аналізу поверхневих пошкоджень та зламу (комплексна тема) : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістра : спец. 174 - Автоматизація, комп’ютерно-інтегровані технології та робототехніка / наук. кер. П. О. Марущак. Тернопіль : Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024. 100 с. |
Bibliographic description: | Makar Andriy Igorovych, Makar Vasyl Igorovych Development of an automated method for quality control of rolled sheet metal based on the analysis of surface damage and breakage (complex topic). / advisor Pavlo Maruschak. Ternopil, TNTU, 2024. 100 p. |
Дата публікації: | 26-гру-2024 |
Дата подання: | 20-гру-2024 |
Дата внесення: | 17-бер-2025 |
Видавництво: | Тернопільський національний технічний університет ім. І. Пулюя, Факультет прикладних інформаційних технологій та електроінженерії, Кафедра автоматизації технологічних процесів і виробництв |
Країна (код): | UA |
Місце видання, проведення: | Тернопільський національний технічний університет ім. І. Пулюя, Факультет прикладних інформаційних технологій та електроінженерії, Кафедра автоматизації технологічних процесів і виробництв. |
Установа захисту: | ЕК №24, 2024 р. |
Науковий керівник: | Марущак, Павло Орестович Maruschak, Pavlo |
Члени комітету: | Стухляк, Петро Данилович Stukhlyak, Petro |
УДК: | 681.5 |
Теми: | 174 автоматизація комп’ютерно-інтегровані технології та робототехніка автоматизація автоматизоване обчислення аналіз зображень поверхня зламу контроль аutomation computer-integrated technologies and robotics automation automated calculation image analysis fracture surface control |
Кількість сторінок: | 100 |
Короткий огляд (реферат): | Розроблена модель дефектометричного контролю, яка перевершує інші алгоритми неглибокого машинного навчання з точки зору точності. Запропоновано виявлення дефектів сталевої поверхні на основі згорткової нейронної мережі. З метою виявлення поверхневих дефектів сталевої смуги створено імітацію дефектів холоднокатаної сталевої смуги та камеру для відтворення умов зйомки поверхні смуги під час її транспортування після прокатування. Незважаючи на те, що дефекти металопрокату мають різноманітні та складні характеристики, розроблено алгоритми виявлення поверхневих дефектів сталевої смуги, що мають хорошу ефективність узагальнення. На початковому етапі досліджень аналізували дефектність листової заготовки у статичному стані (без вібрацій). Виявлено, що із збільшення кількості світла, яке потрапляє на досліджувану поверхню, площа ділянок, розпізнаних як пошкодження, зростає. Надлишкове збільшення освітленості поверхні листа металопрокату спричинило зниження площі виявлених дефектів.
Загалом вплив частот вібрації за різних умов освітлення спричиняє «розмиття» зображення. За дослідженого частотного діапазону величина площі дефектів сягає максимуму для проведеного експерименту при f = 30 Гц.
Досліджено мікроморфологію зруйнованих листів металопрокату на основі методу, основним елементом якого є пошук країв ямок відриву. Він містить операції фільтрування набором фільтрів для виявлення країв, адаптивне порогування, скелетизацію, дилацію та виділення зв'язних областей.Розглянуто підхід, який дозволяє створювати проблемно-орієнтовані та спеціалізовані експертні системи, налаштовані на певну аналізовану ділянку контрольованого об’єкту. Запропоновано заходи з охорони праці, безпеки життєдіяльності та охорони довкілля. A defectometric control model has been developed that outperforms other shallow machine learning algorithms in terms of accuracy. A convolutional neural network-based detection of steel surface defects has been proposed. In order to detect surface defects of a steel strip, an imitation of defects of a cold-rolled steel strip and a camera have been created to reproduce the conditions for photographing the strip surface during its transportation after rolling. Despite the fact that defects in rolled metal have diverse and complex characteristics, algorithms for detecting surface defects in steel strip have been developed that have good generalization efficiency. At the initial stage of the research, the defectivity of a sheet blank in a static state (without vibrations) was analyzed. It was found that with an increase in the amount of light falling on the studied surface, the area of areas recognized as damage increases. Excessive increase in the illumination of the surface of the rolled metal sheet caused a decrease in the area of detected defects. In general, the influence of vibration frequencies under different lighting conditions causes image "blurring". In the studied frequency range, the defect area reaches a maximum for the experiment at f = 30 Hz. The micromorphology of damaged rolled metal sheets was studied based on a method whose main element is the search for edges of detachment dimples. It includes filtering operations with a set of filters for edge detection, adaptive thresholding, skeletonization, dilation, and selection of connected areas. An approach is considered that allows creating problem-oriented and specialized expert systems, tuned to a specific analyzed section of the controlled object. Measures for labor protection, life safety, and environmental protection are proposed. |
Опис: | Робота виконана на кафедрі автоматизації технологічних процесів і виробництв факультету прикладних інформаційних технологій та електроінженерії Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя Міністерства освіти і науки України. Захист відбувся «26» грудня 2024р. о 10.00год. на засіданні екзаменаційної комісії No24 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя. |
Зміст: | ВСТУП 6 1. АНАЛІТИЧНА ЧАСТИНА 1.1. Холоднокатаний металопрокат та його технологічні дефекти. 8 1.2. Штучні нейронні мережі 16 1.3. Статистичний застосування методів машинного навчання для аналізу дефектності металопрокату 22 2. ТЕХНОЛОГІЧНА ЧАСТИНА 2.1. Автоматизоване керування випробувальною машиною CTM-100 на базі платформи MTL32 30 2.2. Автоматизація механічних випробувань. Програмний комплекс TestBuilder 33 2.2.1. Генератор сигналів задання 35 2.2.2. Вибір типу і режимів навантажування 38 2.3. Чинники впливу на якість фотозображення 40 3. КОНСТРУКТОРСЬКА ЧАСТИНА 3.1. Вплив освітленості на зображення аналізованих пверхонь 50 3.2. Виявлення ямок відриву на поверхні руйнування металопрокату за допомогою нейромережі 66 4. СПЕЦІАЛЬНА ЧАСТИНА 66 5. НАУКОВО-ДОСЛІДНА ЧАСТИНА 72 6. ОХОРОНА ПРАЦІ 6.1 Загальні положення щодо неруйнівного контролю. Система сертифікації та атестації персоналу та лабораторій 78 6.2. Кваліфікаційні вимоги до персоналу випробувальних лабораторій 79 6.3. Світлодіодне освітлення та його вплив на персонал 80 7. БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 85 ВИСНОВКИ 90 Перелік посилань 91 |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48310 |
Власник авторського права: | © Макар В.І., Макар А.І., 2024 |
Перелік літератури: | 1. Hannard, F.; Pardoen, T.; Maire, E.; Le Bourlot, C.; Mokso, R.; Simar, A. (2016). Characterization and micromechanical modelling of microstructural heterogeneity effects on ductile fracture of 6xxx aluminium alloys. Acta Materialia, 103(), 558–571. doi:10.1016/j.actamat.2015.10.008 2. Noell P.J., Carroll J.D., Boyce B.L. The mechanisms of ductile rupture, Acta Materialia, (2018) 161, pp. 83-98. 3. Akihiro Endo, Yoshiyuki Furuya, Kenji Nagata, Hideki Yoshikawa & Hayaru Shouno (2022) Fracture mode classification by texture analysis of fracture surface scanning electron microscope images, Science and Technology of Advanced Materials: Methods, 2:1, 129-138, DOI: 10.1080/27660400.2021.2065185 4. Liu P., Song Y., Chai M., Han Z., Zhang Y. Swin–UNet++: A Nested Swin Transformer Architecture for Location Identification and Morphology Segmentation of Dimples on 1.25Cr1Mo0.25V Fractured Surface. Materials 2021, 14, 7504. https://doi.org/10.3390/ma14247504 5. Sinha. A.; Suresh, K.S. Deep Learning based Dimple Segmentation for Quantitative Fractography. In Pattern Recognition, Proceedings of the ICPR International Workshops and Challenges, Proceedings of the Lecture Notes in Computer Science, Milan, Italy, 10–15 January 2021; Springer International Publishing: Cham, Switzerland; pp. 463–474. 6. Tatsuya Maemura, Hidenori Terasaki, Kazumasa Tsutsui, Kyohei Uto, Shogo Hiramatsu, Kotaro Hayashi, Koji Moriguchi and Shigekazu Morito Interpretability of Deep Learning Classification for Low-Carbon Steel Microstructures // Materials Transactions, Vol. 61, No. 8 (2020) pp. 1584 – 1591. 7. Feng Z., Li H., Yang J., Huang H., Li G., Huang D. Macro‑meso scale modeling and simulation of surface roughening: Aluminum alloy tube bending, International Journal of Mechanical Sciences, (2018) 144 , pp. 696-702. 8. Xu, Z.T.; Peng, L.F.; Fu, M.W.; Lai, X.M. (2015). Size effect affected formability of sheet metals in micro/meso scale plastic deformation: Experiment and modeling. International Journal of Plasticity, 68(), 34–54. doi:10.1016/j.ijplas.2014.11.002 9. By Chen J.-S., Huang Y.-K., Chen M.-S. Feedrate optimization and tool profile modification for the high-efficiency ball-end milling process, International Journal of Machine Tools and Manufacture, (2005) 45 (9), pp. 1070-1076. 10. Hu, H.; Liu, Y.; Liu, M.; Nie, L. Surface defect classification in large-scale strip steel image collection via hybrid chromosome genetic algorithm. Neurocomputing 2016, 181, 86–95. 11. Zaghdoudi, R.; Bouguettaya, A.; Boudiaf, A. Steel surface defect recognition using classifier combination. Int. J. Adv. Manuf. Technol. 2024, 132, 3489–3505. 12. Wang, S.; Xia, X.; Ye, L.; Yang, B. Automatic Detection and Classification of Steel Surface Defect Using Deep Convolutional Neural Networks. Metals 2021, 11, 388. https://doi.org/10.3390/met11030388 13. Yang, S.; Xie, Y.; Wu, J.; Huang, W.; Yan, H.; Wang, J.; Wang, B.; Yu, X.; Wu, Q.; Xie, F. CFE-YOLOv8s: Improved YOLOv8s for Steel Surface Defect Detection. Electronics 2024, 13, 2771. https://doi.org/10.3390/electronics13142771 14. M. Lei, Q. Weimin, C. Ying, H. Xinyi, P. Hujian and H. Xinru, "Detection Method of Steel Surface Defects Based on Semi-Supervised Frame," 2024 IEEE 4th International Conference on Software Engineering and Artificial Intelligence (SEAI), Xiamen, China, 2024, pp. 128-133, doi: 10.1109/SEAI62072.2024.10674129. 15. Ibrahim, A.A.M.S.; Tapamo, J.-R. A Survey of Vision-Based Methods for Surface Defects’ Detection and Classification in Steel Products. Informatics 2024, 11, 25. https://doi.org/10.3390/informatics11020025 16. Lei Jin, Siyuan Li, Guan Qin and Ke Xu Outer surface defect detection of steel pipes with 3D vision based on multi-line structured lights, Measurement Science and Technology, 2024, Volume 35, Number 6 17. Марущак П. Метод реалізації циклічного навантаження для електромеханічних випробувальних машин // Вісник ТДТУ, 2004. - Том 9. - № 1. - С. 16-21. 18. Малогабаритна установка для фізичного моделювання вібраційних процесів та умов освітлення при контролі дефектів металопрокату / П.О. Марущак, В.Р. Медвідь, О.П. Шовкун // Матеріали І-ї Міжнародної науково-технічної конференції „Прикладна механіка“, присвяченої 80-ти річчю з дня народження професора Ч.В. Пульки, 6-7 червня 2024 р. - Тернопіль: ТНТУ, 2024. - С. 308-310. 19. Кравець Василь Григорович, Романишин Олександр Богданович, Розроблення автоматизованих методів механічних випробувань та електронно-мікроскопічних досліджень стальних зразків: дипломна робота магістра за спеціальністю „151 - Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології“. - Тернопіль: ТНТУ, 2019. - 106 с. 20. Нові методи аналізу електронно-мікроскопічних зображень та мікропрофілю поверхонь біокородованих стальних зразків / П. Марущак, І. Коноваленко, В. Кравець, О. Романишин // Тези доповідей VII науково-технічної конференції «Інформаційні моделі, системи та технології» (11-12 грудня 2019 року), Тернопіль, ТНТУ. 21. Diahovchenko I., Kolcun M., Čonka Z., Savkiv V., Mykhailyshyn R. Progress and challenges in smart grids: Distributed generation, smart metering, energy storage and smart loads. Iranian Journal of Science and Technology, Transactions of Electrical Engineering, 2020. Vol. 44. P. 1319-1333. https://doi.org/10.1007/S40998-020-00322-8. 22. Palamar A., Pettai E., Beldjajev V. Control System for a Diesel Generator and UPS Based Microgrid. Scientific Journal of Riga Technical University. Power and Electrical Engineering. 2010. Vol. 27. P. 47-52. 23. Vasylkivskyi I., Ishchenko V., Pohrebennyk V., Palamar M., Palamar A. System of water objects pollution monitoring. International Multidisciplinary Scientific GeoConference Surveying Geology and Mining Ecology Management (SGEM 2017), Vienna, Austria, November, 27–29, 2017. Vol. 17, No. 33. P. 355-362. 24. Wieclaw L.; Pasichnyk V.; Kunanets N.; Duda O.; Matsiuk O.; Falat P. Cloud computing technologies in “smart city” projects. In Proceedings of the 2017 9th IEEE International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications (IDAACS). Bucharest: Romania, 21–23 September 2017. pp. 339–342. 25. Yaskiv V. Using of High-Frequency Magnetic Amplifier in Switch Mode DC Power Supplies. Proceedings of the 35th Annual IEEE Power Electronic Specialists Conference (PESC’04), Aachen, 2004. P. 1658–1662. 26. Автоматизація виробничих процесів : навч. посіб. / Проць Я. І., Савків В. Б., Шкодзінський О. К., Ляшук О. Л. Тернопіль : ТНТУ ім. І.Пулюя, 2011. 344с. 27. Безпека в надзвичайних ситуаціях. Методичний посібник для здобувачів освітнього ступеня «магістр» всіх спеціальностей денної та заочної (дистанційної) форм навчання / укл.: Стручок В. С. Тернопіль: ФОП Паляниця В. А., 2022. 156 с. 28. Букетов А. В., Стухляк П. Д., Кальба Є. М. Фізико-хімічні процеси при формуванні епоксикомпозитних матеріалів. Тернопіль: Збруч, 2005. 182 с. 29. Драґан Я.П., Яворський Б. І., Яворська Є. Б.Концепції і принципи побудови моделей для означення метрологічних характеристик ритміки кардіосигналів. Вісник нац. унів. “Львівська політехніка”: зб. наук. пр. Львів: Національний університет “Львівська політехніка”, 2002. № 443. С. 200-205. 30. Коваль В. П., Івасечко Р. Р., Козак К. М. Енергетична ефективність систем позиціонування плоских сонячних панелей. Енергозбереження. Енергетика. Енергоаудит. 2015. № 3. С. 2-10. 31. Микитишин А. Г., Митник М. М., Стухляк П. Д. Телекомунікаційні системи та мережі. Тернопіль: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2017. 384 с.32. Микитишин А. Г., Митник М. М., Стухляк П. Д., Пасічник В. В. Комп’ютерні мережі. Книга 1 [навчальний посібник]. Львів : «Магнолія 2006», 2013. 256 с. 32. Микитишин А. Г., Митник М. М., Стухляк П. Д., Пасічник В. В. Комп’ютерні мережі. Книга 1 [навчальний посібник]. Львів : «Магнолія 2006», 2013. 256 с. 33. Микитишин А. Г., Митник М. М., Стухляк П. Д., Пасічник В. В. Комп’ютерні мережі. Книга 2. [навчальний посібник]. Львів : "Магнолія 2006", 2014. 312 с. 34. Паламар М. І., Стрембіцький М. О., Паламар А. М. Проектування комп’ютеризованих вимірювальних систем і комплексів : навч. посіб. Тернопіль : ТНТУ, 2019. 150 с. 35. Development of Digital Platform to Identify and Monitor the Digital Business Transformation Index, Strutynska, I., Dmytrotsa, L., Kozbur, H., Dudkin, P., Dudkina, O., International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies, 2020, 2, pp. 171–175, 9322016 36. Information technology to support the digital transformation of small and medium-sized businesses, Mosiy, L., Kozbur, H., Strutynska, I., Mosiy, O., Yatsyshyn, V. CEUR Workshop Proceedings, 2024, 3742, pp. 150–165 37. Analysis of the SMEs' Digitalization State Using HIT Index and Machine Learning Technique, Strutynska, I., Kozbur, H., Dmytrotsa, L., Kozbur, I., Gashchyn, N., Proceedings - International Conference on Advanced Computer Information Technologies, ACIT, 2023, pp. 332–337 38. Working-Out of Recommendation System to Increase the Digital Maturity Level of Enterprises, Strutynska, I., Dmytrotsa, L., Kozbur, H., Hlado, O., Sorokivska, O., 2020 IEEE International Conference on Problems of Infocommunications Science and Technology, PIC S and T 2020 - Proceedings, 2021, pp. 147–151, 9467978 39. The Unification of Approaches to Measuring the Digital Maturity of Business Structures (International and Domestic Approaches) / Strutynska, I., Dmytrotsa, L., Kozbur, H., Melnyk, L., Sherstiuk, R., CEUR Workshop Proceedings, 2021, 3013, pp. 10–23 40. Стухляк П.Д., Букетов А.В. Епоксикомпозитні матеріали, модифіковані ультрафіолетовим опроміненням. Тернопіль: Збруч, 2009. 237 с. 41. Ткачук Р., Яворський Б. Метод побудови біотехнічної системи для оцінювання електроретинограм з підвищеною вірогідністю та ефективністю. Вісник Тернопільського державного технічного університету. 2009. №3. С. 102-110. 42. Юзьків А. В., Яворський Б. І. Математичне моделювання електроретинографічних сигналів. Вісник ТДТУ. Тернопіль, 1997. № 2. С. 40-45. 43. Яворський Б. І. Математичні основи радіоелектроніки. Частина І. Тернопіль: ТПІ імені Івана Пулюя. 1996. 184 с. 44. Пилипець М. І. Правила заповнення основних форм технологічних документів : навч.-метод. посіб. / Уклад. Пилипець М. І., Ткаченко І. Г., Левкович М. Г., Васильків В. В., Радик Д. Л. Тернопіль : ТДТУ, 2009. 108 с. https://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/42995. 45. Методичні вказівки для написання розділу «Безпека життєдіяльності, основи охорони праці» в кваліфікаційних роботах здобувачів освітнього рівня ,,бакалавр”. Для студентів всіх форм навчання рівень вищої освіти перший (бакалаврський)/ укл.: О. Я. Гурик , І. Б. Окіпний. – Тернопіль: ТНТУ імені Івана Пулюя, 2021. - 20 с. 46. Платформа .NET та мова програмування C# 8.0: навчальний посібник / Коноваленко І.В., Марущак П.О. – Тернопіль: ФОП Паляниця В. А., 2020 – 320 с. 47. Проектування мікропроцесорних систем керування: навчальний посібник / І.Р. Козбур, П.О. Марущак, В.Р. Медвідь, В.Б. Савків, В.П. Пісьціо. – Тернопіль: Вид-во ТНТУ імені Івана Пулюя, 2022. – 324 с. 48. Медвідь В.Р., Проектування мікропроцесорних систем керування: навчальний посібник / І.Р. Козбур, В.Р. Медвідь, В.П. Пісьціо. – Тернопіль: Вид-во ТНТУ імені Івана Пулюя, 2015. – 354 с., ISBN 978-966-305-045-4, http://elartu.tntu.edu.ua/handle/123456789/20504. 49. Савків В.Б., Капаціла Ю.Б., Михайлишин Р.І. Методичні вказівки до виконання кваліфікаційної роботи бакалавра спеціальності 151 «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології». Тернопіль.: Видавництво ТНТУ. 2021. 50 с. https://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/35172 50. Основи наукових досліджень і теорія експерименту : Навчальний посібник для здобувачів освітнього ступеня «Магістр» спеціальності 174 «Автоматизація, комп’ютерно-інтегровані технології та робототехніка» / укл. Ю. Б. Капаціла, П. О. Марущак, В. Б. Савків, О. П. Шовкун. Тернопіль : ФОП Паляниця В.А., 2023. 186 с. 51. Козбур І.Р., Методичні вказівки до виконання лабораторної роботи «Дослідження частотних характеристик неперервних лінійних систем», по курсу «Теорія автоматичного управління», для студентів 3 курсу спеціальності 151 «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології» / Авт.: Козбур І.Р., Козбур Г.В. Марущак П.О., Савків В.Б. – Тернопіль: ТНТУ, ФПТ, каф. АВ, – 2022. – с. 16. https://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/39207 52. Трембач Р.Б., Шовкун О.П. Методичні вказівки до виконання до виконання лабораторних робіт з дисципліни “Інформаційно – вимірювальні системи” Модуль I. «Вимірювальна техніка» – Тернопіль: ТНТУ., 2024. – 67 с. 53. Трембач Р.Б., Медвідь В.Р. Методичні вказівки до виконання до виконання лабораторних робіт з дисципліни “Електроніка і мікроcхемотехніка” Модуль 3. «Імпульсна техніка, вторинні джерела живлення, основи цифрової електроніки» – Тернопіль: ТНТУ, 2024. – 26с. 54. Трембач Р.Б., Медвідь В.Р. Методичні вказівки до виконання до виконання лабораторних робіт з дисципліни “Електроніка і мікросхемотехніка” Модуль 4. «Мікросхемотехніка» – Тернопіль: ТНТУ, 2024. – 44с. 55. Розробка мікропроцесорної системи керування на основі мікропроцесорного комплекту КР580 та на основі ОМЕОМ К1816ВЕ51/ Методичні вказівки для виконання курсового роекту з дисципліни "Електроніка і мікропроцесорна техніка" //Медвідь В.Р, Пісьціо В.П., Микулик П.М. Тернопіль: ТНТУ - 2016. 108 с. 56. Козбур І.Р., Методичні вказівки до виконання лабораторної роботи «Дослідження часових характеристик неперервних лінійних систем», по курсу «Теорія автоматичного управління», для студентів 3 курсу спеціальності 151 «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології» / Авт.: Козбур І.Р., Козбур Г.В. Марущак П.О., Савків В.Б. – Тернопіль: ТНТУ, ФПТ, каф. АВ, – 2022. – 19 с. https://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/39206 57. Лабораторний практикум з проектування та моделювання роботи електропневматичних схем у середовищі програмного пакету «FluidSIM Pneumatics» з курсу «Технічні засоби автоматизації» / укл. : О.К. Шкодзінський. - Тернопіль : ТНТУ імені Івана Пулюя, 2020. - 32 с.https://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/31418 58. Автоматизація виробничих процесів. Навчальний посібник для технічних спеціальностей вищих навчальних закладів. / Я.І. Проць, В.Б. Савків, О.К. Шкодзінський, О.Л. Ляшук. Тернопіль: ТНТУ ім. І. Пулюя, 2011. 344 с. 59. Автоматизація виробничих процесів: Навчальний посібник / Я.Проць, О.Данилюк, В.Савків - ТДТУ. 2005. -264с. 60. Методичні вказівки з виконання курсової роботи з дисципліни «Основи наукових досліджень» для здобувачів освітнього ступеня «Магістр» спеціальності 151 «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології» / укл. : П.О. Марущак , Ю.Б. Капаціла , Р.І. Михайлишин. - Тернопіль : ТНТУ імені Івана Пулюя, 2018. - 75 с. https://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/26145 61. Методичні вказівки по роботі з програмним симулятором "AVR simulator ІDE" з курсу "Мікропроцесорні та програмні засоби автоматизації" / укл. : В.Р. Медвідь , В.П. Пісьціо. - Тернопіль : ТНТУ імені Івана Пулюя, 2020. - 21 с. https://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/32136/. 62. Методичні рекомендації для практичних занять з курсу «Засади провадження наукової діяльності» / укл. : Дмитрів Олена Романівна, Рогатинський Роман Михайлович. – Тернопіль : ТНТУ імені Івана Пулюя, 2024. – 112 с., http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44669. |
Тип вмісту: | Master Thesis |
Розташовується у зібраннях: | 151 — автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології, 174 Автоматизація, комп’ютерно-інтегровані технології та робототехніка |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
Makar_V Makar_A KAm-61.pdf | Кваліфікаційна робота | 1,86 MB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.
Інструменти адміністратора