ПНСТ 867-2023
ПРЕДВАРИТЕЛЬНЫЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ПРИЛОЖЕНИЯ И СЕРВИСЫ ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ПРОИЗВОДСТВА НА ОСНОВЕ МАШИННОГО ЗРЕНИЯ
Требования
Applications and services for smart manufacturing based on machine vision. Requirements
ОКС 35.240
Срок действия с 2024-01-01
до 2027-01-01
1 РАЗРАБОТАН Федеральным государственным бюджетным учреждением "Российский институт стандартизации" (ФГБУ "Институт стандартизации")
2 ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 164 "Искусственный интеллект"
3 УТВЕРЖДЕН И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 3 ноября 2023 г. N 49-пнст
4 Настоящий стандарт разработан с учетом основных нормативных положений международного стандарта ITU F.748.16(2022)* "Требования к приложениям и услугам в интеллектуальном производстве на основе машинного зрения" (ITU F.748.16(2022) "Requirements for applications and services in smart manufacturing based on machine vision", NEQ)
________________
* Доступ к международным и зарубежным документам, упомянутым в тексте, можно получить, обратившись в Службу поддержки пользователей. - Примечание изготовителя базы данных.
Правила применения настоящего стандарта и проведение его мониторинга установлены в ГОСТ Р 1.16-2011 (разделы 5 и 6).
Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии собирает сведения о практическом применении настоящего стандарта. Данные сведения, а также замечания и предложения по содержанию стандарта можно направить не позднее чем за 4 мес до истечения срока его действия разработчику настоящего стандарта по адресу: 117418 Москва, Нахимовский проспект, д.31, к.2 и/или в Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии по адресу: 123112 Москва, Пресненская набережная, д.10, стр.2.
В случае отмены настоящего стандарта соответствующая информация будет опубликована в ежемесячном информационном указателе "Национальные стандарты" и также будет размещена на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет (www.rst.gov.ru)
Настоящий стандарт определяет требования к услугам и приложениям для интеллектуального производства на основе машинного зрения.
Настоящий стандарт предназначен для сбора данных, их предварительной обработке и реконструкции объектов в интеллектуальном производстве на основе машинного зрения.
В настоящем стандарте применены следующие термины с соответствующими определениями:
2.1
алгоритм: Конечное упорядоченное множество точно определенных правил для решения конкретной задачи. [ГОСТ 33707-2016, статья 4.39] |
2.2
машинное зрение: Применение компьютерного зрения к машинам, роботам, процессам или для контроля качества. Примечание - Термин "машинное зрение" применяется в инженерной области, его не следует путать с "компьютерным зрением". [ГОСТ 33707-2016, статья 4.663] |
2.3
эталонная модель: Модель, имеющая рекомендательный характер и которую обычно используют и признают приемлемой для получения конкретных моделей. [ГОСТ Р 59799-2021, пункт 3.1.12] |
3.1 Сбор данных
Требования к сбору данных:
- обеспечение высокого разрешения собранных данных в виде изображений или видео;
- представление собранных изображений или видео в режиме реального времени;
- обеспечение частоты сбора данных.
Примечания
1 Частота сбора данных зависит от fps (frames per second) или числа кадров в секунду. Выбор значения частоты сбора данных может быть увязан с технологической задачей. Для быстрых процессов необходимо выбрать высокое значение fps, для медленных - нет. Например, на стане горячего проката полоса металла разгоняется от 5 км/ч на первой клети до 60 км/ч на последней.
2 Значения характеристик сбора данных должны быть установлены в технической документации на объективы конкретных типов. В технической документации могут быть установлены и другие параметры, связанные с особенностями конструкции, технологических и области применения объективов.
3 Цветовая модель сбора видеоданных Red-Green-Blue (RGB color model) представляет цветовую информацию в виде трехкомпонентного кортежа чисел - красного (R), зеленого (G) и синего (В). Красная (R), зеленая (G) и синяя (В) цветовые компоненты соответствуют длинам электромагнитных волн 700 нм; 546,1 нм и 435,8 нм соответственно.
4 Цветовая модель сбора видеоданных Grayscale (Grayscale color model) содержит только один канал яркости изображения. Приведение изображения к модели Grayscale из модели RGB осуществляется по формуле: Grayscale=0,299R+0,587G+0,114В.
3.2 Предварительная обработка данных
Предварительная обработка данных - это начальный этап преобразования данных в формат, который будет более легко и эффективно обрабатываться. Следовательно, важно иметь эффективную стадию предварительной обработки.
Требования к предварительной обработке данных:
- поддержка свойств улучшения изображения, например, удаление шума или коррекция контраста изображения;
- поддержка объектов (символов) в изображении, например отделение объектов друг от друга;
- обеспечение предварительной морфологической обработки текстов, для подавления тусклого изображения и подчеркивания целевых особенностей в изображении.
3.3 Обработка данных
3.3.1 Распознавание данных
Распознавание относится к набору связанных задач (классификация, обнаружение) для идентификации объектов. Требования к распознаванию данных (изображения объекта):
- поддержка функции выбора существенной информации, устранения избыточной информации, завершения классификации изображений и распознавания объекта;
- поддержка значений основных параметров при изменении местонахождения объекта, масштаба и наличия дефектов изображения объекта;
- обеспечение функции прогнозирования точных значений изображения объекта.
3.3.2 Контроль