Электронный каталог НБ БНТУ

Книга (аналит. описание)

Лужинская, А.И.
Разработка алгоритмов адаптивного планирования измерительного пути на основе машинного обучения = Development of adaptive measurement path planning algorithms based on machine learning / А. И. Лужинская, Н. Н. Кисляков, М. А. Гомма // Приборостроение - 2025 = Instrumentation engineering - 2025: материалы 18-й Международной научно-технической конференции, 13—15 ноября 2025 года, Минск, Республика Беларусь / редакционная коллегия: А. И. Свистун (председатель) [и др.]. – Минск: БНТУ, 2025. – С. 256-257. – Режим доступа : https://rep.bntu.by/handle/data/162598.

В статье рассматривается проблема автоматизации процесса программирования координатно-измерительных машин (КИМ). Традиционный подход, основанный на ручном задании измерительных точек и путей, является трудоемким, субъективным и зачастую неоптимальным. Предложено применение методов машинного обучения, в частности обучения с подкреплением и генетических алгоритмов, для адаптивного планирования измерительного пути. Целью исследования является разработка алгоритма, который на основе CAD-модели детали и геометрических допусков автоматически генерирует оптимальную измерительную стратегию, минимизирующую время контроля и погрешность измерения. В работе формализована задача многокритериальной оптимизации, выявлены ключевые проблемы, такие как вычислительная сложность и моделирование погрешностей, и предложены пути их решения. Ожидаемым результатом является программный модуль, интегрируемый в существующее ПО КИМ, который позволит значительно сократить время программирования и повысить эффективность контроля.
The article addresses the problem of automating the programming process of coordinate measuring machines (CMMs). The traditional approach, based on manual assignment of measurement points and paths, is labor-intensive, subjective, and often suboptimal. The application of machine learning methods, specifically reinforcement learning and genetic algorithms, for adaptive measurement path planning is proposed. The aim of the research is to develop an algorithm that, based on the CAD model of a part and its geometric tolerances, automatically generates an optimal measurement strategy that minimizes inspection time and measurement error. The paper formalizes the problem of multi-criteria optimization, identifies key challenges such as computational complexity and error modeling, and proposes solutions. The expected result is a software module integrable into existing CMM software, which will significantly reduce programming time and improve inspection efficiency.

681.2:004

общий = БД Труды научных работников БНТУ : 2025г.
труды сотрудников БНТУ = Приборостроительный факультет : кафедра "Стандартизация, метрология и информационные системы"
труды сотрудников БНТУ = Приборостроение. Ювелирное дело (труды)
общий = КООРДИНАТНЫЕ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ МАШИНЫ
общий = МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
общий = ПРОГРАММИРОВАНИЕ