Введение к работе
Актуальность темы
Областью данного исследования являются методы обработки изображений для автоматизации визуального контроля внутренней поверхности труб внутренним диаметром от 5 мм. Инспекция поверхности осуществляется на предприятиях изготовителях и потребителях труб, в частности при входном контроле, в организациях производителях парогенераторов. Парогенераторы, входящие в состав современной атомной электростанции включают десятки тысяч отдельных труб, общая длина которых может достигать 124460 м. Требования к контролю указаны в технических условиях на соответствующие трубы и не допускают наличие дефектов, таких как плены, трещины, задиры и др. Оператор, проводящий визуальный осмотр, подвержен физическому и эмоциональному утомлению, его работа зависит от опыта, поэтому автоматизация визуального контроля, как средство исключения субъективности, является актуальной задачей.
В соответствии с технологией производства труб на предприятии изготовителе, операция визуального контроля внутренней поверхности присутствует до 5 раз за технологический цикл. Следовательно, для повышения производительности производства труб необходимо автоматизировать данную операцию, что в том числе откроет возможность для модернизации АСУ ТП, позволив повысить качество и сократить брак.
Развитие атомной промышленности в нашей стране идет высокими темпами. В планах госкорпорации «Росатом» строительство Нижегородской АЭС, Балтийской АЭС, реакторов БН 1200 для Белоярской АЭС, плавучих АТЭС, атомных ледоколов нового поколения, зарубежные проекты и др. Высокая трудоемкость визуального контроля доказывает важность его автоматизации, особенно в условиях увеличивающихся объемов производства.
В то же время, первостепенной задачей при строительстве атомных станций является безопасность, что подтверждают аварии на АЭС Три-Майл-Айленд, Чернобыльской АЭС и АЭС Фукусима. В условиях субъективности визуального контроля, в качестве фактора риска выступает человеческий фактор, исключение которого повысит качество и безопасность АЭС.
Ранее, согласно техническим условиям на трубы, инспекция внутренней поверхности проводилась вручную контролером, с помощью смотрового прибора РВП-469 (перископа) или приборов подобных ему. Качество получаемой картинки было не высоким. Следующим этапом в развитии стало появление цифрового эндоскопа, которое многократно повысило качество получаемой картинки и открыло возможность автоматизации визуального контроля посредством анализа и обработки цифровых изображений.
В настоящее время созданы методы обработки изображений, которые решают задачи в конкретных областях. Таким образом, встает проблема адаптации или разработки новых алгоритмов обеспечивающих обнаружение и классификацию дефектов внутренней поверхности труб.
В теорию распознавания образов и обработки изображений большой вклад внесли советские и российские ученые Журавлев Ю.И., Сойфер В.А., Сергеев В.В., Абламейко СВ., Александров В.В., Горский Н.Д., Васин Ю.Г. и др. Среди
зарубежных ученых можно отметить следующих: Д. Марр, Р. Гонсалес, Д. Форсайт, М. Сонка, У. Прэтт и др. В области контроля качества поверхности следует отметить Малыгина Л.Л.
Производством систем визуального контроля поверхностей занимаются зарубежные фирмы: ISRA VISION PARSYTEC AG, Германия; Cognex Corporation, США; SURFACE INSPECTION, Великобритания, и др. Однако, методы, лежащие в их основе, не публикуются в открытой печати, поскольку носят коммерческий характер.
Разработан целый ряд автоматизированных систем для контроля труб больших размеров (для нефтегазовой промышленности), в то же время особую сложность вызывает инспекция труб небольших диаметров.
Предложены автоматизированные системы контроля металлопроката (НПК "Малленом" г. Череповец). Наиболее совершенные из них основываются на богатой базе изображений эталонных и дефектных участков различного вида. В условиях отсутствия данной базы применение метода представляется затруднительным. Кроме того, принципы контроля, а также характеристики дефектов поверхности проката и внутренней поверхности труб отличаются.
Таким образом, существует необходимость создания автоматизированной системы визуального контроля внутренней поверхности труб малых размеров на основе методов анализа и обработки изображений.
Цели и задачи диссертационной работы
Объектом исследования является визуальный контроль внутренней поверхности труб.
Предметом исследования являются алгоритмы обработки изображений, применяемые для обнаружения дефектов внутренней поверхности труб малых диаметров.
Целью исследования является повышение эффективности методов распознавания изображений при обнаружении дефектов внутренней поверхности труб, предназначенных для автоматизации визуального контроля.
Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих основных задач:
-
Анализ объекта контроля и способов получения изображений.
-
Разработка структурной схемы контроля и методов предварительной обработки изображений.
-
Исследование и разработка методов обнаружения дефектов внутренней поверхности труб.
-
Определение ограничений методов обнаружения дефектов внутренней поверхности труб.
-
Исследование признаков классификации дефектов внутренней поверхности труб.
Методы исследования
Исследования проводились с использованием аппарата математической статистики, двумерного преобразования Фурье, двумерного вейвлет преобразования, метода главных компонент, нейросетевого анализа.
Для практической реализации разработанных алгоритмов использовалась среда Matlab, информационное обеспечение процесса контроля внутренней поверхности труб разработано на базе среды N1 Lab VIEW.
Достоверность
Полученные результаты и выводы согласуются с положениями фундаментальных и прикладных наук, таких как системный анализ, математический анализ, математическая статистка, кибернетика.
Результаты эксперимента анализировались и сопоставлялись с известными экспериментальными данными других исследователей.
Научная новизна
разработан новый метод обнаружения неоднородностей на изображениях внутренней поверхности труб малых диаметров - метод оценки изменения формы спектра, позволяющий определять наличие дефекта, и его местоположение, отличающийся возможностью работы в условиях ограниченного объема исходной информации о дефектах.
обоснована целесообразность применения алгоритма предварительной обработки изображений внутренней поверхности труб малых диаметров, позволяющего приводить заданную область к прямоугольному виду, отличающегося применением линейно-пропорционального преобразования.
разработан алгоритм, позволяющий определять размер базового элемента текстуры на изображении, предназначенный для использования в методах обнаружения дефектов, отличающийся заданной точностью работы. Практическая значимость
-
Разработаны алгоритмы обнаружения дефектов внутренней поверхности труб в ПО Matlab для задач обнаружения заданного перечня дефектов;
-
Алгоритмы, разработанные в диссертации внедрены на предприятии ООО «Питер Софт», занимающемся разработкой систем, на базе оборудования фирмы National Instruments и ПО Lab View.
-
Получен грант Нижегородской области в сфере науки и техники на проект «Модуль обработки изображений системы визуального контроля внутренней поверхности труб», согласно распоряжению правительства Нижегородской области №1623-р от 07.08.2013.
-
Разработан регламент по накоплению электронной базы дефектов внутренней поверхности труб на предприятии ОАО «ОКБМ Африкантов»;
-
Разработан прототип системы визуального контроля внутренней поверхности труб, в целях отработки принципов автоматизации визуального контроля, а также проверки алгоритмов работы системы для предприятий атомной промышленности;
-
Разработан комплекс программ управления процессом контроля в ПО Lab VIEW;
Апробация работы
Основные положения и результаты диссертационной работы доложены и обсуждены на следующих научно-технических конференциях:
1. Цапаев А.П. «Визуальный контроль качества поверхности изделий»
Международная научно-практическая конференция «Технология, автоматизация производственных систем и управление организационно-техническими системами машиностроительного кластера», Н. Новгород, 2008
г;
-
Цапаев А.П. «Метод сегментации изображений и его применение для локализации дефектов труб», 15-я Нижегородская сессия молодых ученых (технические науки), «Красный плес» Нижний Новгород, 2010 г;
-
Цапаев А.П. «Подходы к обработке изображений для обнаружения дефектов внутренней поверхности труб», 4 Всероссийская конференция молодых учёных и специалистов «Будущее машиностроения России», Москва, 2011 г; Публикации и личный вклад автора
Основное содержание исследования отражено в 7 печатных работах, среди которых 4 статьи, в том числе 3 в изданиях рекомендованных ВАК. Статьи [1-2,4] написаны в соавторстве. В работах [1-2,4] автору принадлежит построение алгоритмов обработки изображений и проведение экспериментов, Кретинину О.В. -разработка концепции алгоритмов, Мотовой Е.А. тестирование программ и обсуждение результатов экспериментов.
Основные результаты и положения, выносимые на защиту, получены автором лично. Все алгоритмы, обсуждаемые в данной работе, были разработаны и экспериментально исследованы автором самостоятельно. Научный руководитель принимал участие в постановке цели и задач исследования, их предварительном анализе, определении подходов к решению задач, планировании экспериментов, а также в обсуждении полученных результатов.
Основные положения, выносимые на защиту
- Анализ объекта контроля, структурная схема автоматизированной системы
визуального контроля;
Алгоритм предварительной обработки изображений внутренней поверхности труб;
Алгоритм определения размера базового элемента текстуры;
Алгоритм обнаружения дефектов внутренней поверхности труб;
Анализ ограничений методов обнаружения дефектов;
Алгоритмы вычисления признаков дефектов внутренней поверхности труб и их исследование на модельных изображениях. Оценка работы системы распознавания;
Структура и объем диссертации
Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы, включающего 103 наименования и 4 приложений. Работа изложена на 118 страницах машинописного текста, содержит 56 рисунков и 13 таблиц.
