Розроблення концепції та конструкції робота для піскоструменевого очищення поверхонь

Abstract

Ця дипломна робота присвячена розробленню роботизованої системи для піскоструменевого очищення поверхонь, здатної видаляти забруднення (іржу, фарбу, наліт тощо) з різних типів конструкцій. Основна мета дослідження полягає в підвищенні якості та безпеки очищення завдяки автоматизації процесу, що дозволяє зменшити вплив шкідливих факторів на оператора та забезпечує стабільно високий рівень обробки. У роботі розглянуто основи такого методу очищення, проаналізовано існуючі автоматизовані системи та на їхній основі запропоновано власне рішення. Я розробив конструкцію робота з маніпулятором на власній рухомій платформі, продумав систему керування, змоделював роботу комп’ютерного зору, проаналізував рухи системи та оцінив її ефективність. Особлива увага була приділена проєктуванню комп’ютерного зору, що дозволяє визначати тип, стан поверхні та ступінь очищення в реальному часі. Запропоноване рішення має перспективу впровадження на промислових підприємствах та масштабних будівельних об’єктах для підвищення продуктивності й безпеки технологічних процесів. Загальний обсяг роботи: 84 сторінки, 14 рисунків, 27 посилань.

This bachelor’s thesis is dedicated to the development of a robotic system for abrasive blasting (sandblasting) of surfaces, designed to remove contaminants such as rust, paint, and deposits from various types of structures. The primary objective of this study is to improve the quality and safety of surface cleaning through process automation, which reduces the operator’s exposure to hazardous conditions while ensuring consistently high processing standards. The work explores the fundamentals of abrasive cleaning methods, analyzes existing automated systems, and, based on this analysis, proposes a custom-designed solution. I have developed the structure of a robot equipped with a manipulator mounted on a mobile platform, designed the control system, modeled the computer vision functionality, analyzed system movements, and evaluated overall performance. Particular attention was given to the design of the computer vision subsystem, which enables real-time identification of surface types, conditions, and the degree of cleanliness. The proposed solution shows strong potential for implementation in industrial facilities and large-scale construction projects, aiming to increase both productivity and operational safety. Total length of the thesis: 84 pages, 14 figures, 27 references.