1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Роботи студентів
  3. Бакалавр
  4. 151 — Автоматизація та компʼютерно-інтегровані технології, 174 Автоматизація, комп’ютерно-інтегровані технології та робототехніка (бакалаври)
Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/53379
Registre complet de metadades
Camp DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.advisorМикитишин, Андрій Григорович-
dc.contributor.advisorMykytyshyn, Andrii-
dc.contributor.authorБора, Роман Іванович-
dc.contributor.authorBora, Roman-
dc.contributor.authorСушинський, Володимир Анатолійович-
dc.contributor.authorSushynskyi, Volodymyr-
dc.date.accessioned2026-07-12T10:25:40Z-
dc.date.available2026-07-12T10:25:40Z-
dc.date.issued2026-06-25-
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/53379-
dc.descriptionРоботу виконано на кафедрі комп’ютерно-інтегрованих технологій Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя Міністерства освіти і науки України. Захист відбудеться 25 червня 2026 р. о 09 .00 годині на засіданні екзаменаційної комісії № 20 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя за адресою: 46001, м. Тернопіль, вул. Руська, 56, навчальний корпус №1, ауд. 505uk_UA
dc.description.abstractКваліфікаційна робота присвячена розробленню системи технічного зору для контролю якості продукції на конвеєрі з автоматичним відбракуванням. У першому розділі проаналізовано особливості конвеєрного контролю якості та вимоги до системи технічного зору. У другому розділі розроблено структуру системи, обґрунтовано вибір компонентів, алгоритм роботи та інтерфейс оператора. У третьому розділі описано метод обробки зображень, критерії відбракування, керування виконавчим механізмом і оцінювання ефективності системи. В четвертому розділі кваліфікаційної роботи: висвітлено питання з Безпеки життєдіяльності та Основ охорони праці. Об’єкт дослідження: процес автоматизованого контролю якості продукції на конвеєрній лінії. Предмет дослідження: методи, алгоритми та технічні засоби побудови системи технічного зору для контролю якості й автоматичного відбракування продукції на конвеєрі.uk_UA
dc.description.abstractThis qualification work is devoted to the development of a machine vision system for product quality control on a conveyor belt with automatic rejection. The first chapter analyses the characteristics of conveyor-based quality control and the requirements for a machine vision system. The second chapter outlines the system architecture, justifies the choice of components, describes the operating algorithm and the operator interface. The third chapter describes the image processing method, rejection criteria, control of the actuator and evaluation of the system’s effectiveness. The fourth chapter of the thesis covers issues relating to Life Safety and the Fundamentals of Occupational Health and Safety. Object of study: the process of automated product quality control on a conveyor line. Subject of study: methods, algorithms and technical means for constructing a machine vision system for quality control and automatic product rejection on a conveyor.uk_UA
dc.description.tableofcontentsВСТУП 8 1 АНАЛІТИЧНА ЧАСТИНА 10 1.1 Аналіз технологічного процесу 10 1.2 Огляд сучасних методів і засобів автоматизованого контролю 12 1.3 Аналіз вимог до системи 15 1.4 Порівняльний аналіз апаратних і програмних засобів 17 1.5 Постановка задачі проєктування системи контролю якості 18 1.6 Висновок до першого розділу 19 2 ПРОЕКТНА ЧАСТИНА 20 2.1 Розробка загальної структури системи 20 2.2 Вибір апаратних компонентів системи 22 2.3 Проєктування алгоритму роботи системи 23 2.4 Розробка функціональної схеми взаємодії програмних і технічних модулів 25 2.5 Проєктування інтерфейсу оператора та системи моніторингу 28 2.6 Висновок до другого розділу 30 3 СПЕЦІАЛЬНА ЧАСТИНА 31 3.1 Розробка методу обробки зображень 31 3.2 Формування критеріїв прийняття рішення 33 3.3 Розробка алгоритму керування виконавчим механізмом 35 3.4 Моделювання та перевірка роботи системи 37 3.5 Оцінювання ефективності та можливостей удосконалення 39 3.6 Висновок до третього розділу 41 4 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 42 4.1 Питання щодо охорони праці 42 4.2 Питання щодо безпеки в надзвичайних ситуаціях 44 ВИСНОВКИ 47 ПЕРЕЛІК ДЖЕРЕЛ 48 ДОДАТКИuk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюяuk_UA
dc.subject174uk_UA
dc.subjectавтоматизація, комп’ютерно-інтегровані технології та робототехнікаuk_UA
dc.subjectконтроль якостіuk_UA
dc.subjectконвеєрна лініяuk_UA
dc.subjectкомп’ютерний зірuk_UA
dc.subjectПЛКuk_UA
dc.subjectвиконавчий механізмuk_UA
dc.subjectкомп’ютеризована система управлінняuk_UA
dc.subjectquality controluk_UA
dc.subjectassembly lineuk_UA
dc.subjectcomputer visionuk_UA
dc.subjectPLCuk_UA
dc.subjectactuatoruk_UA
dc.subjectcomputerised control systemuk_UA
dc.titleПроєктування системи технічного зору для контролю якості продукції на конвеєрі з автоматичним відбракуваннямuk_UA
dc.title.alternativeDesign of a computer vision system for product quality control on a conveyor with automatic rejectionuk_UA
dc.typeBachelor Thesisuk_UA
dc.rights.holder© Бора Р.І., Сушинський В.А., 2026uk_UA
dc.coverage.placenameТернопільuk_UA
dc.format.pages63-
dc.subject.udc004.932.2:681.5:658.562uk_UA
dc.relation.references1 Szeliski, R. (2022). Computer vision: Algorithms and applications (2nd ed.). Springer. doi: 10.1007/978-3-030-34372-9.uk_UA
dc.relation.references2 Gonzalez, R. C., & Woods, R. E. (2018). Digital image processing (4th ed.). Pearson.uk_UA
dc.relation.references3 Steger, C., Ulrich, M., & Wiedemann, C. (2018). Machine vision algorithms and applications (2nd ed.). Wiley-VCH.uk_UA
dc.relation.references4 Groover, M. P. (2022). Automation, production systems, and computer-integrated manufacturing (5th ed.). Pearson.uk_UA
dc.relation.references5 International Organization for Standardization. (2015). ISO 9001:2015: Quality management systems — Requirements. ISO.uk_UA
dc.relation.references6 Gilchrist, A. (2016). Industry 4.0: The industrial Internet of Things.uk_UA
dc.relation.references7 OpenCV. (2026). OpenCV 4.x documentation: Image processing in OpenCV. Retrieved April 26, 2026.uk_UA
dc.relation.references8 Wang, J., Ma, Y., Zhang, L., Gao, R. X., & Wu, D. (2018). Deep learning for smart manufacturing: Methods and applications. Journal of Manufacturing Systems, 48, 144–156. doi: 10.1016/j.jmsy.2018.01.003.uk_UA
dc.relation.references9 Hütten, N., Alves Gomes, M., Hölken, F., Andricevic, K., Meyes, R., & Meisen, T. (2024). Deep learning for automated visual inspection in manufacturing and maintenance: A survey of open-access papers. Applied System Innovation, 7(1)uk_UA
dc.relation.references10 Bolton, W. (2015). Programmable logic controllers (6th ed.). Newnes.uk_UA
dc.relation.references11 PLCopen. (2026). IEC 61131-3: Programming languages. Retrieved April 26, 2026.uk_UA
dc.relation.references12 International Society of Automation. (2026). ISA-95 standard: Enterprise-control system integration. ISA.uk_UA
dc.relation.references13 Bradski, G. (2000). The OpenCV library. Dr. Dobb’s Journal, 25(11), 120–125.uk_UA
dc.relation.references14 Python Software Foundation. (2026). Python 3 documentation. Retrieved April 26, 2026.uk_UA
dc.relation.references15 SQLite Consortium. (2026). SQLite documentation.uk_UA
dc.relation.references16 Basler AG. (2026). Vision system lighting: Finding the right illumination. Retrieved April 26, 2026.uk_UA
dc.relation.references17 Basler AG. (2026). Machine vision lenses.uk_UA
dc.relation.references18 Raspberry Pi Ltd. (2026). Camera documentation.uk_UA
dc.relation.references19 Davies, E. R. (2018). Computer vision: Principles, algorithms, applications, learning (5th ed.). Academic Press.uk_UA
dc.relation.references20 Hornberg, A. (Ed.). (2017). Handbook of machine and computer vision: The guide for developers and users (2nd ed.). Wiley-VCH.uk_UA
dc.relation.references21 Thomas, A. D. H., Rodd, M. G., Holt, J. D., & Neill, C. J. (1995). Real-time industrial visual inspection: A review. Real-Time Imaging, 1(2), 139–158.uk_UA
dc.relation.references22 Silva, R. L., Rudek, M., Szejka, A. L., & Canciglieri Junior, O. (2018). Machine vision systems for industrial quality control inspections. In Product lifecycle management to support Industry 4.0 (IFIP Advances in Information and Communication Technology, Vol. 540, pp. 631–641).uk_UA
dc.relation.references23 Sioma, A. (2023). Vision system in product quality control systems. Applied Sciences, 13(2), 751.uk_UA
dc.relation.references24 Carvalho, P., Durupt, A., & Grandvalet, Y. (2023). A review of benchmarks for visual defect detection in the manufacturing industry. arXiv.uk_UA
dc.relation.references25 Akundi, A., & Reyna, M. (2021). A machine vision based automated quality control system for product dimensional analysis. Procedia Computer Science, 185, 127–134. doi: 10.1016/j.procs.2021.05.014.uk_UA
dc.relation.references26 Didych, I., Tymoshchuk, D., Karpinski, M., Mykytyshyn, A., & Stanko, A. (2025). AI-driven intelligent system for bottle cap design generation.uk_UA
dc.relation.references27 I. Didych, A. Stanko, A. Mykytyshyn, M. Mytnyk, «Application of machine learning methods to the prediction of NO₂ concentration in the air environment». In 4th International Workshop on Information Technologies: Theoretical and Applied Problems (ITTAP-2024), 2024.uk_UA
dc.relation.references28 A. Stanko, O. Duda, A. Mykytyshyn, O. Totosko, R. Koroliuk, «Artificial Intelligence of Things (AIoT): Integration Challenges, and Security Issues». In CEUR Workshop Proceedings (BAIT-2024), 2024, pp. 92–105.uk_UA
dc.contributor.affiliationТернопільський національний технічний університет ім. І. Пулюя, Факультет прикладних інформаційних технологій та електроінженерії. Кафедра комп’ютерно-інтегрованих технологійuk_UA
dc.coverage.countryUAuk_UA
dc.identifier.citation2015Бора Р.І., Сушинський В.А. – Проєктування системи технічного зору для контролю якості продукції на конвеєрі з автоматичним відбракуванням: кваліфікаційна робота бакалавра за спеціальністю „174 — автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології“ / Р.І. Бора, В.А. Сушинський — Тернопіль : ТНТУ, 2026. — 63 с.uk_UA
Apareix a les col·leccions:151 — Автоматизація та компʼютерно-інтегровані технології, 174 Автоматизація, комп’ютерно-інтегровані технології та робототехніка (бакалаври)

Arxius per aquest ítem:
Arxiu Descripció MidaFormat 
dyplom_Bora_R._Sushynskyi_V_2026.pdfДипломна робота2,35 MBAdobe PDFVeure/Obrir
Mostrar el registre simplificat de l'ítem


Els ítems de DSpace es troben protegits per copyright, amb tots els drets reservats, sempre i quan no s’indiqui el contrari.

Eines d'Administrador