Актуальные проблемы в машиностроении. Том 13. № 3-4. 2026 Инновационные технологии в машиностроении ____________________________________________________________________ 13 8. ГОСТ 2789–73. Шероховатость поверхности. Параметры и характеристики // Консорциум «Кодекс»: электронный фонд нормативно-технической и нормативно-правовой информации: сайт. – СПб., 2026. – URL: https://docs.cntd.ru/document/1200003160 (дата обращения: 10.04.2026). 9. Станки для формовки концов труб серии TM. Надежность и точность формовки // Нью лайн инжиниринг: сайт. – М., 2026. – URL: https://nleng.ru/equipment/formovanie-konzovtrub/seriya-tm-stanki-dlya-formovki-kontsov-trub/#characteristics (дата обращения: 10.04.2026). 10. Серия STB-CNC. Гибридные трубогибочные станки // Нью лайн инжиниринг: сайт. – М., 2026. – URL: https://nleng.ru/equipment/trubogiby-s-chpu/seriya-stb-cnc/ (дата обращения: 10.04.2026). 11. ГОСТ 30893.1–2002. Основные нормы взаимозаменяемости. Общие допуски. Предельные отклонения линейных и угловых размеров с неуказанными допусками // Концорциум «Кодекс»: электронный фонд нормативно-технической и нормативно-правовой информации: сайт. – СПб., 2026. – URL: https://docs.cntd.ru/document/1200032262 (дата обращения: 10.04.2026). 12. Geometric parameter identification of large bent pipes using a single-view vision system / K. Borkowski, D. Janecki, J. Zwierzchowski, D.S. Pietrala // Sensors. – 2025. – Vol. 25, iss. 17. – Art. 5420 (20 p.). – DOI: 10.3390/s25175420. 13. He X., Welo T., Ma J. In-process, real-time monitoring of forming forces in rotary draw bending process // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2024. – Vol. 134, iss. 9-10. – P. 4651–4666. – DOI: 10.1007/s00170-024-14370-5. 14. A multi-vision-based system for tube inspection / P. Jin, J. Liu, S. Liu, X. Wang // Assembly Automation. – 2018. – Vol. 38, iss. 1. – P. 34–50. – DOI: 10.1108/AA-07-2016-082. 15. Jin P., Liu J., Wang X. A new multi-vision-based reconstruction algorithm for tube inspection // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2017. – Vol. 93, iss. 5-8. – P. 2021–2035. – DOI: 10.1007/s00170-017-0664-8. 16. Operation and productivity monitoring from sound signal of legacy pipe bending machine using lightweight convolutional neural network / E. Kim, J. Choi, M.B.G. Jun, H. Yun // International Journal of Precision Engineering and Manufacturing. – 2024. – Vol. 25, iss. 7. – P. 1437–1456. – DOI: 10.1007/s12541-024-01018-3. 17. Tube measurement based on stereo-vision: a review / S. Liu, J. Liu, P. Jin, X. Wang // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2017. – Vol. 92, iss. 7-8. – P. 2017–2032. – DOI: 10.1007/s00170-017-0254-9.
RkJQdWJsaXNoZXIy MTk0ODM1