Application of machine vision in predicting maintenance

Cilj ovog diplomskog rada jest prikazati primjenu računalnog vida u procesu prediktivnog održavanja. Prediktivno održavanje je metoda održavanja koja ima za cilj predvidjeti kvarove prije same pojave kvara. Kako bi se održavanju moglo pristupiti u najpogodnijem trenutku, u kojem se ne ometa normalno funkcioniranje rada stroja, koristi se prediktivna metoda. Računalni vid je jedan od najsloženijih procesa kojim se na temelju ulaznih parametara (slike ili videa) pokušava dobiti što je moguće više informacija o stanju sustava. U radu su navedene metode održavanja i njihov razvoj kroz povijest, način određivanja kvara pomoću dijagnostičkog sustava te uloga, karakteristike i područja primjene računalnog vida. Opisan je alat za obradu fotografija programskog paketa MATLAB te funkcije MATLAB-ovih alata koje su korištene za izradu aplikacije koja omogućava pronalazak promjena na fotografijama nastalih zbog oštećenja trupa zrakoplova. Nakon dobivenih rezultata osoba zadužena za održavanje, temeljem pregleda fotografija s pronađenim razlikama, može donijeti početnu odluku treba li se pristupiti procesu održavanja ili je registrirana pogreška nastala kao rezultat šuma. Ovim alatom ne osigurava se stopostotna sigurnost u otkrivanju pogrešaka, već održavatelji mogu dobiti brzi uvid u područja na trupu zrakoplova na kojima bi mogla nastati promjena u odnosu na prethodni pregled.The aim of this study is to demonstrate the use of machine vision in the process of predictive maintenance. Predictive maintenance is a maintenance method that aims to predict failures before the failure occurs. In order to keep the maintenance at the most convenient moment, in which the normal operation of the machine does not interfere, the predictive method is used. Machine vision is one of the most complex processes that attempts to get as much information as possible about the state of the system based on the input parameters (images or videos). The paper describes maintenance methods and their development through history, how to determine failure using the diagnostic system and the role, characteristics and areas of application of machine vision. The MATLAB Image Processing Toolbox is described, as well as the MATLAB tools used to create an application that allows discovery of changes in photos caused by damage to the aircraft hull. After the obtained results, the person in charge of maintenance, based on the photo review with found differences, can make the initial decision to access the maintenance process or a registered fault appeared as a result of noise. This tool does not provide absolute security in fault detection, but maintainers can get quick insight into areas on the aircraft hull where a change may occur in regard to previous review