BR112012000943A2 - aparelho de inspeção, e, métodos para inspecionar uma corrente de artigos e uma folha contínua de material - Google Patents

Abstract

APARELHO DE INSPEÇÃO, E, MÉTODOS PARA INSPECIONAR UMA CORRENTE DE ARTIGOS E UMA FOLHA CONTÍNUA DE MATERIAL É descrito um aparelho de inspeção que compreende um sistema de alimentação para dispensar uma corrente de artigos a uma zona de formação de imagem. Uma câmera gera dados de imagem a partir de uma corrente na zona de formação de imagem para processar por um computador. O computador compreende um sistema de reconhecimento de padrão para identificar defeitos em áreas a partir dos dados de imagem, e para posicionar defeitos identificados. O sistema de reconhecimento e padrão é programado para operar de acordo com múltiplos critérios de defeitos. O computador é também acoplado em uma interface gráfica de usuário para exibir as áreas identificadas a partir dos dados de imagem como miniaturas na interface arranjadas de acordo com a posição dos defeitos identificados nas áreas, em cada dos pelo menos dois critérios de defeitos. As áreas dos dados de imagem gerados normalmente serão definidas em torno de cada defeito identificado com o defeito central nela. Essas áreas, ou miniaturas, podem se sobrepor.

Description

“APARELHO DE INSPEÇÃO, E, MÉTODOS PARA INSPECIONAR UMA

CORRENTE DE ARTIGOS E UMA FOLHA CONTÍNUA DE MATERIAL” A invenção diz respeito a máquinas de classificação ótica, 5 particularmente para classificar gêneros alimentícios a granel, tais como cereais, arroz, noz, grãos de leguminosas, frutas e vegetais. Exemplos de tal aparelho são descritos na especificação da patente internacional WO09/018574 e especificação de patente europeia 0.838.274, cujas revelações estão por meio deste incorporadas pela referência. Em máquinas deste tipo, uma corrente de partículas a ser classificadas é entregue em vôo livre a uma zona de classificação, onde os artigos a ser removidos são rejeitados por jatos de gás, normalmente ar, pelos ejetores dispostos adjacentes ao caminho de vôo. Em tais máquinas, a saída exigida é normalmente determinada pelas taxas de produção em qualquer lugar em uma usina de processamento. Normalmente, não obstante, a produção exigida é alta e medida em toneladas por hora. A referência é também voltada para nosso pedido de patente internacional depositado hoje intitulado “Defect Viewer for Sorting Machines”, baseado no pedido de patente britânico 9012388.6, cuja revelação está incorporada pela referência. Produtores de alimentos usam máquinas de classificação ótica para remover defeitos da corrente de produto de forma que o produto classificado atenda um grau ou padrão de qualidade acordado, maximizando ainda o rendimento de produção total. O padrão de qualidade normalmente especifica níveis máximos individuais de contaminação para diferentes tipos de defeitos. Por exemplo, na classificação de arroz, os defeitos podem ser grãos picados por insetos, grãos gessados e grãos amarelos, com níveis máximos para esses três contaminantes, digamos: <0,1 para picadas, <1 % gessado e <0,2 % amarelo. Consequentemente, a fim de otimizar o rendimento total, o operador visa configurar o aparelho de classificação de forma que o arroz classificado tenha concentrações desses contaminantes logo abaixo dos níveis máximos permissíveis.

Na forma aqui usada, o termo “defeito” deve ser compreendido de forma a incluir manchas em artigos que 5 estão sendo classificados e todos os artigos que são insatisfatórios por este ou outro motivo, e inclui corpos estranhos ou produtos estranhos.

Máquinas de classificação ótica identificam defeitos no produto que está sendo classificado usando técnicas conhecidas para criar continuamente imagens de produto na corrente em uma zona de formação de imagem; e instruindo os ejetores de acordo com defeitos identificados nas imagens.

Normalmente, cada critério de classificação visa um tipo diferente de defeito.

Entretanto, um critério de classificação específico pode detectar um outro tipo de defeito, tanto por causa de um artigo ter mais de um tipo de defeito quanto em virtude de os critérios de classificação não serem completamente independentes.

Por exemplo, um critério de classificação para arroz, projetado para detectar grãos picados, pode também identificar alguns grãos gessado e alguns amarelos para remoção.

Além disso, mesmo que um critério particular tipicamente identifique a maior parte de um tipo de defeito, ele também classificará incorretamente algum produto bom como defeito.

À medida que a sensibilidade do critério de classificação aumenta, mais defeitos são removidos.

Entretanto, isto provavelmente também aumenta a proporção de produto bom que é removido.

Um outro fator que resulta na remoção não intencional de produto bom da corrente de produto é a densidade do produto na corrente.

A uma produção razoável, um item defeituoso é normalmente envolto por produto bom, e a ação do ejetor não consegue uma separação perfeita.

Em outras palavras, quando se visa um defeito aceitável, artigos são removidos com o artigo defeituoso.

Isto pode ser o caso mesmo se o tamanho do bico do ejetor for menor que o tamanho dos artigos que estão sendo classificados.

A fim de garantir que um artigo defeituoso seja rejeitado, o tamanho do jato de gás, ou a área de sua interseção com a corrente de produto, é estendida para levar em conta incertezas tanto na posição quanto na velocidade do artigo defeituoso.

Esta área pode ser estendida disparando-se múltiplos ejetores 5 simultaneamente e/ou estendendo a duração do jato de gás.

Os ejetores são normalmente dispostos em um arranjo estendendo-se lateralmente através de um lado da corrente de produto, de forma que a área de interseção do gás com a corrente em um arranjo como este seja estendida lateralmente pelo disparo de múltiplos ejetores, e longitudinalmente estendendo-se a duração do jato de gás.

Os problemas apresentados tornam difícil para um operador otimizar a configuração de um aparelho de classificação individual.

Não é sempre claro qual critério ou critérios de classificação devem ser ajustados e, se assim for, quais parâmetros devem ser alterados e até que ponto devem ser alterados, ou se deve ajustar o tamanho da área de interseção do jato de gás com a corrente de produto.

A presente invenção procura facilitar tal operação.

No campo de Visão de Computador, é uma técnica bem conhecida “retroprojetar” a saída de um Sistema de Reconhecimento de Padrão nos dados de imagem originais.

Por exemplo, a especificação da patente europeia 0645727 A2, aqui incorporada pela referência, descreve um aparelho para salientar (retroprojetar) as áreas em uma imagem de raios-X que foram identificadas por um sistema de diagnóstico auxiliado por computador como anormalidades suspeitas.

É também bem conhecido no campo de Visão de Computador, que uma técnica simples, mas ainda efetiva, para realizar ajuste fino de um sistema de reconhecimento de padrão é prover o operador com realimentação visual destes dados retroprojetados, enquanto um ou mais parâmetros do sistema de reconhecimento de padrão são ajustados, por exemplo, “Skin- Tool” descrita no trabalho de M.

Jones e J.

Rehg em IEEE Computer Society

Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 1999, volume 1, páginas 1-280, aqui incorporada pela referência.

Um sistema de reconhecimento de padrão tipicamente inclui um extrator de recursos para extrair informação, e um classificador para 5 processar tal informação de acordo com um dado critério.

Tais sistemas são descritos nas patentes U.S. 3.636.513 e 3.638.188, incorporadas pela referência.

Em muitas tarefas de inspeção e classificação industrial, geralmente existe mais de um tipo de defeito.

Uma técnica bem conhecida para auxiliar o operador no ajuste fino da identificação de defeitos em um caso desses é exibir as imagens dos defeitos detectados arranjados em grupos de acordo com o tipo, por exemplo, US 7.424.146, incorporada pela referência, descreve uma interface gráfica de usuário que permite que o operador mude um ou mais parâmetros e exiba uma mudança subsequente ao membro dos diferentes grupos.

Em muitas aplicações de classificação, a saída exigida é uma dada, e o ponto de equilíbrio é entre qualidade e rendimento.

O pedido de patente U.S. 2005/0273720 A1, incorporado pela referência descreve uma utilidade para classificar dados de imagem de um lote de produção e permitir que o operador veja o que seria o efeito de variar um ou mais parâmetros do sistema de reconhecimento de padrão em termos das características dos defeitos identificados (isto é, controle de qualidade) e o número de itens rejeitados (isto é, rendimento). No campo de maquinário de classificação de alimentos, a especificação da patente inglesa 2.452.164A e patente U.S. 7.298.870, incorporadas pela referência, descrevem uma interface gráfica de usuário para ajustar os patamares de um ou mais critérios de classificação enquanto o operador vê uma exibição de uma imagem classificada, salientando a posição dos defeitos detectados combinados com o contorno do grão defeituoso, e salientando quais ejetores disparam o grão.

A presente invenção está voltada para aparelho de inspeção que pode ser parte de uma máquina de classificação do tipo supradescrito, ou pode ser usado separadamente na análise de uma corrente de produto.

O 5 aparelho compreende um sistema de alimentação para dispensar uma corrente de artigos a uma zona de formação de imagem, e uma câmara para gerar dados de imagem na zona de formação de imagem.

Um computador processa dados de imagem da câmara.

De acordo com a invenção, o computador compreende um sistema de reconhecimento de padrão para identificar defeitos em áreas a partir dos dados de imagem e para classificar defeitos identificados, o sistema sendo programado para operar de acordo com múltiplos critérios de defeitos.

O computador é acoplado a uma interface gráfica de usuário para exibir as áreas a partir dos dados de imagem como subimagens ou miniaturas na interface e arranjados de acordo com a classificação dos defeitos identificados nas áreas em cada um dos pelo menos dois critérios de defeitos.

As áreas a partir dos dados de imagem gerados normalmente serão definidas em torno de cada defeito identificado com o defeito central nela.

Essas áreas, ou miniaturas, podem se sobrepor.

Em uma modalidade da invenção, este sistema de reconhecimento de padrão compreende um extrator de recursos para extrair informação dos dados de imagem, e um classificador para interpretar tal informação.

Um sistema como este pode ser usado quando um dos critérios de defeito for a forma ou tamanho e a miniatura com um defeito de acordo com a forma incluir uma silhueta do respectivo defeito ou artigo.

O computador no aparelho da invenção é normalmente programado com um nível de sensibilidade definindo uma posição de qualificação em cada critério, e exibir as ditas imagens em sequência com as pontuações de qualificação no mesmo nível na exibição.

Normalmente, a miniatura derivada de um artigo que exibe defeitos em mais de um critério é exibida somente na sequência na qual sua classificação é mais baixa que no pelo menos um outro critério em relação à sua posição de qualificação.

Pelo menos um dos níveis de sensibilidade é preferivelmente variável.

O aparelho de acordo com a invenção pode ser operado de 5 uma maneira tal que a exibição na interface gráfica de usuário inclua miniaturas que não apresentam defeitos.

Isto pode ser conseguido ajustando- se os níveis de sensibilidade de maneira tal que cada artigo na corrente constitua ou leve efetivamente um defeito.

O aparelho no qual o computador é programado com níveis de sensibilidade definindo pontuações de qualificação pode também ser operado de uma maneira tal que a exibição na interface mostre somente miniaturas com defeitos pontuados abaixo das pontuações de qualificação.

A presente invenção também inclui modificações do aparelho supradescritas adaptada para inspecionar manchas em folhas contínuas de material ou outros recursos perceptíveis pela câmara.

O sistema de alimentação certamente seria diferente, e o sistema de reconhecimento de padrão adaptado para identificar defeitos na folha contínua para exibição em miniaturas na interface gráfica de usuário.

No aparelho de acordo com a invenção, o computador normalmente gerará e processará dados de imagem da corrente de artigos sem criar uma imagem visível.

Entretanto, o computador pode também ser acoplado na interface gráfica de usuário, ou a uma outra interface gráfica de usuário, para gerar uma imagem visível como esta.

O aparelho de acordo com a invenção pode ser adaptado para trabalhar como uma máquina de classificação, incluindo uma zona de classificação à jusante da zona de formação de imagem, e ejetores na zona de classificação para ejetar seletivamente artigos da corrente, tipicamente descarregando gás (normalmente ar) em pulsos.

Os critérios de defeitos são critérios de classificação, e o computador é adaptado para processar dados de imagem da câmara e instruir os ejetores de acordo com os critérios de classificação.

Preferivelmente, os critérios de classificação compreendem pelo menos dois de classificação de ponto, classificação de cor, classificação de tamanho e classificação de forma. 5 No aparelho de classificação usando a presente invenção, o sistema de reconhecimento de padrão tipicamente compreende um classificador de cor para identificar pixels correspondentes aos defeitos potenciais em uma dita corrente de artigos e um filtro espacial para determinar se os pixels de defeito potenciais identificados garantem ejeção de um respectivo artigo.

Defeitos potenciais e pixels de defeito potencial que garantem ejeção dos respectivos artigos podem ser salientados separadamente na imagem exibida.

Como o aparelho descrito em nosso pedido copendente depositado hoje e suprarreferido, o aparelho da presente invenção também permite que seja feita uma estimativa da proporção dos artigos rejeitados em relação à totalidade de artigos na corrente.

Os dados de imagem são analisados pelo computador para identificar pixels na imagem da corrente que correspondem aos artigos na corrente de produto, quer defeituosos ou não.

O computador é adaptado para calcular o número de tais pixels nos dados de imagem de artigos a ser ejetados, em relação ao número total de tais pixels, como uma estimativa da proporção de artigos na corrente que estão sendo rejeitados.

Embora um cálculo como este forme qualquer imagem de corrente seja certamente específico dessa imagem, uma sucessão de tais cálculos proverá uma diretriz útil para a proporção de produto que está sendo rejeitado na corrente de produto como um todo.

Essas proporções, como porcentagens, podem ser exibidas na interface adjacente a uma coluna de miniaturas classificadas adjacentes a cada ajuste de sensibilidade para um critério, ou uma combinação de critérios.

Os recursos e vantagens apresentados e outros mais da presente invenção ficarão aparentes a partir da descrição seguinte de uma modalidade preferida dada apenas a título de exemplo, em que será feita referência aos desenhos esquemáticos anexos.

Nos desenhos: A figura 1 é uma vista lateral de uma máquina de classificação 5 ótica do tipo revelado em nossa especificação de patente internacional WO2004/024350; A figura 2 ilustra detalhes da operação de processamento de computador; A figura 3 mostra detalhes de um sistema de reconhecimento de padrão particular; A figura 4 mostra uma porção da interface gráfica de usuário ilustrando duas áreas de interseção de um pulso de gás com a corrente de produto; A figura 5 ilustra uma imagem de exibição de uma corrente de produto, mostrada pela interface gráfica de usuário A figura 6 ilustra uma galeria de trechos extraídos da imagem de exibição da figura 5; A figura 7 mostra um rearranjo de miniaturas da imagem da corrente relativa a um único critério de classificação; A figura 8 mostra um rearranjo de miniaturas da mesma imagem da corrente da figura 7, mas estendido de forma a incluir um segundo critério de classificação; A figura 9 lista a classificação de defeitos em uma faixa de miniaturas de uma imagem de corrente de acordo com dois diferentes critérios de classificação; As figuras 10a e 10b ilustram como a alteração da sensibilidade altera a posição geral de um defeito; A figura 11 ilustra como as miniaturas podem ser pontuadas de acordo com a forma de um artigo nelas;

A figura 12 ilustra duas miniaturas sobrepostas; e A figura 13 ilustra uma miniatura com um defeito grave adicional mostrado. Como mostrado na figura 1, o aparelho ótico do tipo ao qual 5 esta invenção diz respeito tem um mecanismo de alimentação compreendendo um conjunto de tremonha de alimentação 2 e calha 4 para dispensar uma corrente de artigos a ser classificados através de uma zona de formação de imagem 6 a uma zona de classificação 8. Câmaras de varredura da linha 10 geram dados de imagem a partir da zona de formação de imagem que passa a um computador 12 acoplado a uma interface gráfica de usuário 14. O computador 12 processa os dados de imagem para identificar artigos na corrente de produto a ser removidos, e assim instrui um arranjo 16 de ejetores a descarregar pulsos de ar na corrente para defletir artigos selecionados da corrente para uma tremonha de rejeitos 18. Produto remanescente na corrente continua para a tremonha de aceitação 20. Esta maneira de rejeitar artigos de baixa qualidade de uma corrente de produto é bem conhecida na indústria de processamento de alimento. As câmaras de varredura da linha podem ser tanto visíveis quanto infravermelhas; ultravioletas, raios-X, monocromáticas ou policromáticas. O critério ou critérios que determinam se um artigo na corrente de produto que leva um defeito particular deve ser removido pode ser uma ou mais de diversas alternativas, quatro das quais são tamanho, forma, ponto e cor. O operador pode controlar o desempenho do aparelho alterando os parâmetros de defeito dos critérios de classificação. O objetivo da presente invenção é prover o operador com diretriz útil de que quais ajustes podem ou devem ser feitos. A figura 2 ilustra alguns detalhes do computador 12 na figura

1. Ele inclui um a memória 22, um processador 24 e um controlador do sistema 26. O processador 24 inclui um sistema de reconhecimento de padrão

29, e é adaptado para aplicar um conjunto de critérios de classificação nos dados de imagem recebidos da câmara 10, com o propósito de detectar a localização de defeitos. O processador também inclui um seletor 28 para gerar os dados do ejetor apropriados e instruir os ejetores 16. O sistema de 5 reconhecimento de padrão 29 e o seletor 28 operam de acordo com os parâmetros de defeito e parâmetros de ejeção, respectivamente. Esses parâmetros são estabelecidos pelo controlador do sistema 26. Dados gerados em cada estágio do processador 24 são passados para o controlador do sistema

26. Por sua vez, o controlador do sistema 26 entra e sai com dados na interface gráfica de usuário 14. O operador do aparelho pode fazer ajustes nos parâmetros de defeito e nos parâmetros de ejeção na interface gráfica de usuário 14. O operador faz esses ajustes em resposta a informação provida na interface gráfica de usuário 14. Um critério de classificação é implementado em dois estágios básicos, a saber, um extrator de recursos e um classificador. O desempenho de cada critério de classificação é governado pelo número de parâmetros defeituosos, um dos quais é normalmente o parâmetro de sensibilidade. Sensibilidade é tipicamente expressa como uma porcentagem, onde 0 % corresponde a pouco ou nenhum defeito e 100 % corresponde a muitos ou todos defeitos detectados. Tanto o extrator de recursos quanto o classificador podem ter parâmetros de defeito e o parâmetro de sensibilidade pode ser associado tanto com o extrator de recurso quanto o classificador. O extrator de recurso computa uma representação baseada em recurso dos dados de imagem. O classificador identifica os defeitos a partir destes dados de recurso. A figura 3 ilustra um sistema de reconhecimento de padrão usando um critério de classificação de cor. Os dados de imagem passam para um classificador de cor 30 que realiza a etapa de extração inicial e identifica se cada peça dos dados de imagem ou pixel pertence a um conjunto especificado de cores de defeito. A saída do classificador de cor, denominada dados classificados, identifica quais pixels correspondem a defeitos potenciais.

Para dados de imagem monocromática, a classificação de cor preferida é realizada aplicando-se um primeiro patamar na intensidade de pixel.

O parâmetro de defeito que estabelece este patamar é a sensibilidade 5 desse critério de classificação.

Para dados de imagem policromática, o classificador de cor preferido é um limite de decisão no espaço de cor multidimensional.

O parâmetro de defeito que controla a posição deste limite de decisão é a sensibilidade para esse critério de classificação.

Os dados classificados passam para o filtro espacial 32. O filtro espacial filtra os dados classificados de acordo com o tamanho, isto é, o número de pixels classificados em uma vizinhança local na imagem.

O tamanho do filtro espacial e o tamanho da vizinhança local são parâmetros de defeito do filtro espacial.

O sinal de saída deste estágio são os dados de defeito de cor que indicam quais pixels correspondem aos defeitos.

Um critério de classificação de ponto é similar a um critério de classificação de cor, exceto que o tamanho do filtro espacial é estabelecido em um pixel.

Na classificação de tamanho de artigos, o recurso extraído é tipicamente a área de um artigo e o classificador é um patamar do tamanho do artigo.

Neste caso, existe somente um parâmetro de defeito, a saber, o ajuste de sensibilidade que determina o patamar de tamanho.

A classificação de tamanho de artigos baseia-se em que a produção da corrente de produto é suficientemente baixa de forma que os artigos individuais possam ser vistos separados uns dos outros.

Na classificação de forma, o extrator de recurso extrai recursos de forma de um artigo ou parte de um artigo para formar um vetor de recurso de forma.

O classificador identifica cada artigo ou parte de um artigo tanto como aceito quanto como defeituoso com base no seu vetor de recurso de forma.

Tanto o extrator de recurso quanto o classificador podem ter muitos parâmetros de defeito.

A sensibilidade do critério de classificação de forma controla a posição do limite de decisão do classificador.

O sistema de reconhecimento de padrão 29 no processador 24 pode operar de acordo com muitos critérios de classificação separados gerando diferentes dados de defeito para o seletor 28. Todos os dados de defeito são combinados para gerar instruções para os ejetores.

O dispositivo 5 preferido de combinação dos dados de defeito é um único dispositivo OR.

Em outras palavras, se qualquer critério de classificação decidir que um pixel corresponde a um defeito, então os ejetores 16 têm que ser instruídos com relação a esse pixel.

Na geração de instruções para os ejetores, os dados de defeito são filtrados e estendidos tanto lateralmente quanto na direção de fluxo da corrente de produto.

O mecanismo preferido para estender a área de interseção de jatos de gás dos ejetores é incluir um primeiro parâmetro de ejeção que provê uma opção para ativar ejetores adjacentes, e um segundo parâmetro de ejeção que especifica a duração de cada jato de gás de cada ejetor.

Esta duração é normalmente definida em múltiplos integrais do tempo que se leva para capturar uma linha de varredura de dados da câmara.

A interface gráfica de usuário 14 exibe uma imagem da corrente de produto na zona de formação de imagem.

Uma seção de uma imagem como esta está mostrada na figura 4, que, para facilidade de ilustração, é de um arranjo no qual os pixels são o dobro dos ejetores.

A resolução de imagem preferida é normalmente muito mais alta que a resolução do ejetor, por exemplo, por um fator de multiplicação de dezesseis.

Os dados de defeito são reduzidos até a resolução dos ejetores.

No caso ilustrado, os dados de ejetor resultantes são um sinal Booleano por ejetor por linha de varredura indicando o estado do ejetor; ligado ou desligado, indicado nas figuras como “1” ou “0”. Esses certamente não aparecerão na imagem exibida.

Durante classificação normal, a instrução para um ejetor é atrasada para permitir que o tempo que se leva para o artigo selecionado em uma corrente de produto escoar da linha de visão da câmara 10 para a linha de fogo dos ejetores 16, e o tempo que se leva para o jato de gás atingir o artigo a partir do ejetor. Para ajuste fino do aparelho, o operador seleciona um modo de 5 diagnóstico de operação. Uma imagem de um instantâneo de uma seção da corrente de produto na zona de formação de imagem é capturada na memória

22. A imagem é analisada da mesma maneira que os dados de imagem em operação normal do aparelho, mas é preferível duplicar o respectivo hardware e software de forma que a classificação normal possa continuar enquanto o operador vê o diagnóstico da máquina e considera o que pode ocorrer em decorrência da alteração dos parâmetros de ejeção e defeito. A interface gráfica de usuário 14 tem quatro facilidades de diagnóstico: um visualizador de defeito, uma “Galeria de Rogues”, uma estimativa de rejeição percentual e um navegador de defeito. Usando a facilidade do visualizador de defeito, a interface exibe a imagem e salienta na imagem exibida as áreas de interseção de pulsos de ar dos ejetores com a corrente de produto, como ilustrado na figura 5. Isto está ilustrado na figura 4 nas duas zonas indicadas. Na zona 34, um ejetor com um espalhamento de dois pixels é disparado em um período compreendendo duas linhas de varredura. Na zona 36, duas zonas, cada qual similar à zona 34, são adjacentes com um ejetor sendo disparado por um período correspondente a duas linhas de varredura, com um ejetor adjacente sendo ativado por um período similar iniciado no meio da duração do ejetor inicialmente disparado. A facilidade do visualizador de defeito na interface pode indicar os pixels correspondentes tanto aos dados classificados quanto aos dados de defeito. Onde são usados inúmeros diferentes critérios de classificação de cor, isto pode ser conseguido salientando os respectivos pixels com uma cor distinta. O esquema de cor preferido é usar uma coloração diferente para cada critério de classificação, com cor saturada para pixels de defeito e cor insaturada (isto é, mais pálida) para os pixels classificados.

A facilidade do visualizador de defeito provê a opção de comutar entre pixels identificados em cada critério de classificação.

A facilidade também permite ajuste dos respectivos parâmetros de defeito em decorrência do que os dados 5 de imagem armazenados na memória são reanalisados, e a imagem exibida correspondentemente alterada.

Desta maneira, o operador pode ver o efeito geral de qualquer mudança de parâmetro em uma única imagem instantâneo.

A facilidade do visualizador de defeito permite que o operador ajuste o tamanho da área de interseção do jato do ejetor com a corrente de produto ajustando os parâmetros de ejeção.

O operador pode ver muito rapidamente quais critérios de seleção dispararam quais jatos do ejetor, e se o limite da área engloba parte da imagem exibida que parece ser produto bom, então o operador sabe qual critério ou critérios precisam de ajuste.

Similarmente, se um pixel classificado salientado que sugere a presença de um defeito não estiver dentro de uma área de interseção, então o operador sabe que aumentando a sensibilidade do respectivo critério de classificação deve fazer com que tais artigos defeituosos sejam rejeitados.

Como discutido a seguir, defeitos podem ser classificados de acordo com a severidade.

A máquina de classificação pode ajustar o tamanho da área de interseção do jato do ejetor de acordo com a severidade de um defeito. isto pode ser desejável para garantir a ejeção de um artigo severamente defeituoso da corrente de produto.

Qualquer tal variação será identificada na imagem exibida.

O tamanho da área de interseção pode ser diretamente relacionada com a severidade do defeito, e ser determinada automaticamente pela máquina.

O relacionamento pode também ser ajustado pelo operador da máquina.

A fim de ver o efeito líquido em uma amostra grande de produto, o operador pode repetir a captura e análise de múltiplas imagens.

A memória pode armazenar todas imagens capturadas e, se desejado, essas imagens podem ser de seções contíguas da corrente de produto, permitindo que o operador role uma seção da corrente na condução desta análise.

A segunda facilidade de diagnóstico na interface gráfica de usuário é a “Galeria de Rogues”. Isto é montado extraindo-se da imagem da 5 corrente na interface as áreas de interseção, e exibindo-as em uma tela separada para inspeção.

Para facilidade de identificação e apresentação, o limite de cada área é resolvido em um trecho quadrado ou retangular, e cada trecho é então exibido.

A maneira na qual um trecho é definido está ilustrada na figura 6, que mostra as respectivas áreas da representação da figura 5 montada com trechos em uma galeria.

A borda de cada região conectada de dados classificados homogêneos é salientada em cada trecho, como mostrado na figura 6. Percebe-se que a fileira da figura 6 pode ser estendida de forma a incluir trechos de imagens diferentes e/ou sequenciais de seções de corrente de produto, e cada trecho pode certamente ser rotulado com os critérios de classificação que resultaram na sua seleção.

A galeria de trechos provê uma indicação fácil da natureza de defeitos que estão sendo identificados e novamente informação útil para o operador no controle do processo de classificação.

Percebe-se que a informação que está sendo montada de que uma estimativa da proporção de artigos rejeitados em uma corrente de produto baseada em uma única ou em uma pluralidade de imagens de corrente do tipo supradescrito pode ser calculada.

Dados na memória 22 podem novamente ser analisados para identificar cada pixel na imagem como correspondente tanto à presença quanto à ausência de um artigo. isto pode ser facilmente conseguido usando técnicas conhecidas tanto de dados de imagem monocromática quanto policromática.

A porcentagem de rejeitos pode então ser estimada como o número de pixels que corresponde aos artigos em áreas de interseção de gás de ejeção com a corrente de produto relativa ao número de pixels que correspondem à totalidade de artigos na imagem da corrente.

Esta estimativa certamente pode ser recalculada cada vez que o operador fizer um ajuste tanto nos parâmetros de defeito quanto de ejeção.

A quarta facilidade de diagnóstico provida pela interface gráfica de usuário é o navegador de defeito.

O navegador de defeito extrai 5 subimagens ou miniaturas de dados de imagem armazenados na memória 22, e classifica cada miniatura de acordo com um respectivo critério de classificação.

A classificação de uma miniatura é a menor sensibilidade desse critério de classificação no qual ele seria primeiramente rejeitado.

Essa sensibilidade pode ser obtida varrendo a faixa de sensibilidades por vez para cada critério de classificação, enquanto todos os outros parâmetros de defeito permanecem nos valores estabelecidos na máquina de classificação.

Entretanto, para alguns critérios, tal varredura pode não ser necessária.

Ela então arranja as miniaturas em ordem de classificação.

O processo é entendido mais simplesmente quando cada miniatura extraída engloba um e somente um artigo da corrente de produto, que só é viável quando a saída de produto é relativamente baixa.

Nessas circunstâncias, artigos individuais podem ser identificados e imagens miniaturas extraídas dos dados de imagem, mesmo que as miniaturas não possam ser necessariamente quadradas.

Na maioria das máquinas de classificação, a saída é tão alta que não é viável identificar objetos com precisão.

Para acomodar isto, na facilidade do navegador de defeito no aparelho descrito, miniaturas todas com o mesmo tamanho e forma são extraídas centralizando uma miniatura em torno de cada região de interesse na imagem exibida.

As regiões de interesse podem ser detectadas aumentando a sensibilidade de cada critério de classificação por vez, e fundindo todos dados de defeito resultantes para formar as regiões de interesse.

Devemos primeiro considerar a situação em que as miniaturas não se sobrepõem.

A figura 7 ilustra a imagem exibida na interface gráfica de usuário usando a facilidade do navegador de defeito com as miniaturas arranjadas de acordo com apenas um critério, neste caso, classificação de ponto.

Isto está apresentado em uma única coluna dividida em fileiras correspondentes a um ajuste de sensibilidade particular para este critério.

Na figura 7, as miniaturas são exibidas em grupos de acordo com a sensibilidade 5 na qual elas seriam primeiro rejeitadas pelo critério de classificação.

Através do centro da exibição fica uma linha horizontal em negrito que marca o ajuste atual de sensibilidade.

Todas as miniaturas abaixo desta linha são imaginariamente rejeitadas, e todas miniaturas acima da linha são imaginariamente aceitas.

A facilidade do navegador de defeito inclui um controle para ajustar este ajuste de sensibilidade.

Tal ajuste desloca as fileiras em relação a esta linha.

A interface não é grande o bastante para apresentar todas as fileiras correspondentes a todos os ajustes de sensibilidade disponíveis, e assim é normalmente feita provisão para rolar uma faixa estendida ou completa de ajustes.

A figura 8 ilustra a consequência de adicionar um segundo critério de classificação, neste caso, classificação de cor.

Cada miniatura é exibida de acordo com sua posição relativa ao ajuste de sensibilidade atual que é novamente indicado como uma linha horizontal em negrito.

A posição relativa para uma miniatura dentro de um critério de classificação é sua posição relativa à sensibilidade atual desse critério.

Uma miniatura é exibida somente em um critério de classificação, a saber, o critério no qual ela tem a menor posição relativa.

Em decorrência disto, muitas das miniaturas mostradas na figura 7 abaixo do critério de classificação de ponto não aparecem.

O motivo para isto é que miniaturas que não estão uma posição relativa abaixo do critério de classificação de ponto estão em uma posição relativa inferior de acordo com o critério de classificação de cor.

Miniaturas que apareceram na coluna sob a classificação de ponto foram transferidas para a coluna que cobre a classificação de cor em virtude de sua posição relativa inferior.

No caso especial de que a posição relativa mais baixa é compartilhada por dois critérios de classificação então uma regra de prioridade é aplicada, isto é, um critério tem precedência sobre o outro.

Em virtude de o aparelho da invenção usar cor de pixel para identificar defeitos na classificação de cor, ele pode ser facilmente adaptado 5 para mostrar o limite ou borda de tais defeitos.

Esta informação pode ser de valor considerável.

Como pode-se ver pelas figuras 7 e 8, o “atual” nível de sensibilidade para classificação de ponto é estabelecido em “43”, ao passo que, para classificação de cor, o nível de sensibilidade é estabelecido em “70”. Como mostrado, uma miniatura com uma posição de 44 de acordo com o critério de classificação de ponto e uma posição de 68 de acordo com o critério de classificação de cor aparecerá somente na coluna de classificação de cor onde sua posição relativa é menor.

No lado direito da exibição, mostrado nas figuras 7 e 8, uma estimativa de rejeição percentual está indicada de acordo com o ajuste ou ajustes de sensibilidade especificados.

Como pode-se ver, ela aumenta de 3 % para 7,7 % em decorrência da adição do critério de classificação de cor.

Ela certamente também alterará, se os ajustes de sensibilidade forem ajustados e isto provê informação útil adicional para o operador na determinação de quais ajustes devem ser feitos.

Uma porcentagem de rejeição pode ser provida contra cada fileira, e assim para uma faixa de diferentes configurações de máquina.

O aparelho pode também incluir uma facilidade que permite que o operador desabilite a análise por um ou mais dos critérios detectados.

Isto permite que o operador foque um critério de defeito, ou diferentes combinações de critérios, e observe o efeito virtual da alteração do nível de sensibilidade nessas situações.

Se o operador alterar tanto um quanto ambos os níveis de sensibilidade, então isto provocará movimento das miniaturas de uma coluna para a outra.

Isto está ilustrado nas figuras 10A e 10B com base em dezoito miniaturas cujas menores sensibilidades são apresentadas na tabela da figura

9. Na figura 10A, os níveis de sensibilidade são aqueles mostrados na figura 9 com as respectivas miniaturas nas colunas de classificação de ponto ou classificação de cor. O que é visto na tela da interface está indicado pelo 5 contorno pontilhado. Na figura 10B, o nível de sensibilidade para a classificação de ponto é aumentado de 43 para 45. A coluna de classificação de ponto é abaixada de forma que as sensibilidades atuais para classificação de ponto e cor permanecem horizontalmente alinhadas, e verá que a miniatura “J” na coluna de classificação de cor da figura 10A está agora na coluna de classificação de ponto da figura 10B. O motivo para isto é que sua posição relativa é menor de acordo com o critério de classificação de ponto quando o nível de sensibilidade para esse critério é aumentado. Miniaturas para classificação usando a facilidade do navegador de defeito podem também ser graduados pelo tamanho e forma. Isto pode ser di importância diferente para diferentes tipos de produto a ser classificados. Tipos típicos de classificação de tamanho são áreas, comprimento e largura. Tipos típicos de classificação de forma são curvatura (tais como ângulos agudos e concavidades), razões de aspecto e circularidade. No caso de classificação de tamanho ou forma, artigos podem ser exibidos pela sua silhueta de forma que as bordas das miniaturas fiquem desnecessárias e não exibidas na interface gráfica de usuário. A figura 11 mostra como dois tais critérios podem ser exibidos na interface gráfica de usuário. Para facilidade de explicação, a descrição apresentada considera que o computador processa os dados de imagem sucessivamente de acordo com cada um dos critérios de defeito. Entretanto, na prática, isto não será o caso. Cada defeito identificado normalmente será processado individualmente com base em cada um dos critérios de defeito e correspondentemente pontuado. A análise apresentada é baseada em uma situação na qual miniaturas não se sobrepõem.

Entretanto, uma miniatura pode conter mais de uma região de interesse e, portanto, se sobrepor a outras miniaturas, como mostrado na figura 12. É possível então continuar com base em que cada miniatura representa um artigo individual, e continua como indicado 5 anteriormente.

Entretanto, isto pode fazer com que algum defeito seja exibido mais de uma vez na interface.

Além disso, o defeito mais severo pode ficar apenas em um canto da miniatura, como ilustrado na figura 13, em decorrência do que exatamente a parte da imagem que está disparando a identificação da miniatura não estar claramente mostrada na interface.

Em uma circunstância destas, a miniatura não é exibida com base em que o defeito severo aparecerá em uma outra miniatura.

O método preferido para manusear miniaturas sobrepostas é associada cada miniatura com uma região de interesse em torno da qual ela é centralizada.

A menor sensibilidade para cada critério de classificação para essa miniatura é baseada na detecção de sua região associada de interesse como um defeito.

Se a primeira miniatura contiver uma outra região de interesse, então a miniatura desta segunda região, a miniatura vizinha, é levada em consideração antes de exibir a primeira miniatura.

Se a miniatura vizinha for associada com uma região de interesse que é um defeito mais severo do que a região de interesse da primeira miniatura, então a primeira miniatura não é exibida na interface.

A interface gráfica de usuário certamente apresenta uma imagem eletrônica que pode ser analisada.

Ela também permite focalização em imagens individuais na exibição usando uma facilidade de “grande aproximação” para ampliar uma imagem individual ou um grupo de imagens adjacentes.

O navegador de defeito permite que um operador veja em um lance quais defeitos são detectados para uma faixa total de ajustes de sensibilidade.

A posição dos grupos de miniaturas facilita ver a classificação subjacente dos defeitos de rejeitos severos a marginais, e de aceitações marginais a produto bom.

Esta posição pode ser vista facilmente, bem como a consequência de qualquer alteração dos níveis de sensibilidade.

A exibição simultânea da estimativa de rejeitos percentual também informa ao operador o 5 rendimento esperado.

O navegador de defeitos também permite que um operador faça um ajuste fino de parâmetros de defeito que não são ajustes de sensibilidade.

Durante ajuste de um parâmetro de defeito para um critério de classificação, o membro dos grupos na respectiva coluna na interface gráfica de usuário muda.

Os parâmetros podem assim sofrer ajuste fino até que o arranjo dos grupos de miniaturas na coluna concorde com a intuição do operador para ordenar as miniaturas pela severidade de defeito.

O navegador de defeito também permite que um operador foque a exibição somente no produto classificado para rejeição, e classificado pela severidade de defeito. isto pode ser conseguido rolando a tela ou meramente bloqueando todas imagens acima dos níveis de sensibilidade.

A vantagem disto é que os operadores provavelmente ficarão mais preocupados com artigos que são rejeitados e por quais critérios de classificação.

O uso das facilidades de diagnóstico providas no aparelho descrito provê diretriz de como uma máquina de classificação pode ser ajustada para controlar a qualidade e/ou rendimento.

Uma vez que ajustes virtuais tenham sido analisados e aprovados, eles podem ser aplicados na máquina operacional.

Qualquer mudança pode certamente ser monitorada subsequentemente usando essas facilidades.

Claims (24)

REIVINDICAÇÕES

1. Aparelho de inspeção, caracterizado pelo fato de que compreende um sistema de alimentação para dispensar uma corrente de artigos a uma zona de formação de imagem, uma câmara para gerar dados de 5 imagem a partir de uma dita corrente na zona de formação de imagem; e um computador para processar dados de imagem da câmara, cujo computador compreende um sistema de reconhecimento de padrão para identificar defeitos em áreas dos dados de imagem e para posicionar defeitos identificados, o sistema sendo programado para operar de acordo com múltiplos critérios de classificação, e em que o computador é acoplado a uma interface gráfica de usuário para exibir as ditas áreas como miniaturas na interface e arranjado de acordo com a posição dos defeitos identificados nas ditas áreas em cada dos pelo menos dois critérios de defeito.

2. Aparelho de inspeção, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o computador é programado para gerar uma imagem visível da dita corrente.

3. Aparelho, de acordo com a reivindicação 1 ou reivindicação 2, caracterizado pelo fato de que o sistema de reconhecimento de padrão compreende um extrator de recursos para extrair informação dos ditos dados de imagem, e um classificador para interpretar tal informação.

4. Aparelho, de acordo com qualquer uma das reivindicações anteriores, caracterizado pelo fato de que um dos critérios de defeito é forma ou tamanho e as miniaturas exibidas incluem silhuetas do respectivo artigo.

5. Aparelho, de acordo com qualquer uma das reivindicações anteriores, caracterizado pelo fato de que o computador é programado com um nível de sensibilidade definindo uma posição de qualificação em cada critério, e exibir as ditas miniaturas em sequência com as pontuações de qualificação no mesmo nível na exibição.

6. Aparelho, de acordo com a reivindicação 5, caracterizado pelo fato de que as pontuações de qualificação são identificadas e visíveis na imagem exibida.

7. Aparelho, de acordo com a reivindicação 5 ou reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que somente miniaturas com defeitos pontuados 5 abaixo das pontuações de qualificação são exibidas.

8. Aparelho, de acordo com qualquer uma das reivindicações 5 a 7, caracterizado pelo fato de que a miniatura com um defeito em mais de um critério é exibida somente na sequência na qual a posição do defeito relativa à sua posição de qualificação é menor que no pelo menos um outro critério.

9. Aparelho, de acordo com qualquer uma das reivindicações 5 a 8, caracterizado pelo fato de que pelo menos um dos níveis de sensibilidade é variável.

10. Aparelho, de acordo com qualquer uma das reivindicações anteriores, caracterizado pelo fato de que a dita área dos dados de imagem é definida em torno de cada defeito identificado com o dito defeito centralizado na mesma.

11. Aparelho, de acordo com a reivindicação 10, caracterizado pelo fato de que as ditas áreas se sobrepõem.

12. Aparelho, de acordo com a reivindicação 10 ou reivindicação 11, caracterizado pelo fato de que, quando um defeito está dentro de uma área além daquele centralmente nela e esse defeito adicional é pontuado em um nível mais baixo do que o defeito central, a miniatura não é incluída na imagem exibida.

13. Aparelho, de acordo com qualquer uma das reivindicações anteriores, caracterizado pelo fato de que o computador é programado para exibir na interface gráfica de usuário imagens de artigos que não apresentam defeitos.

14. Aparelho, de acordo com qualquer uma das reivindicações anteriores, caracterizado pelo fato de que inclui uma zona de classificação à jusante da zona de formação de imagem, ejetores na zona de classificação para ativar seletivamente ejetores para ejetar artigos da dita corrente, em que os critérios são critérios de classificação, e em que o computador é adaptado para processar dados de imagem da câmara e instruir os ejetores de acordo 5 com critérios de classificação.

15. Aparelho, de acordo com a reivindicação 14, caracterizado pelo fato de que os critérios de classificação compreendem pelo menos dois de classificação de ponto, classificação de cor, classificação de tamanho e classificação de forma.

16. Aparelho, de acordo com a reivindicação 14 ou reivindicação 15, caracterizado pelo fato de que o computador é adaptado para segmentar os dados de imagem para identificar pixels que correspondem a todos artigos em uma seção de uma dita corrente, e pixels que correspondem com artigos a ser ejetados de acordo com os critérios de classificação, e comparar os números dos ditos pixels para estimar a proporção de uma dita corrente de artigos que estão sendo ejetados.

17. Aparelho, de acordo com qualquer uma das reivindicações 14 a 16, caracterizado pelo fato de que o computador inclui um sistema de reconhecimento de padrão compreendendo um classificador de cor para identificar pixels correspondentes a defeitos potenciais em uma dita corrente de artigos em um filtro espacial para determinar se os pixels de defeito potenciais identificados garantem ejeção de um respectivo artigo.

18. Aparelho, de acordo com a reivindicação 17, caracterizado pelo fato de que defeitos potenciais identificados pelo classificador de cor são salientados na imagem exibida.

19. Aparelho, de acordo com a reivindicação 17 ou reivindicação 18, caracterizado pelo fato de que os pixels de defeito potenciais que garantem ejeção de respectivos artigos são salientados na imagem exibida.

20. Aparelho, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 12, caracterizado pelo fato de que o sistema de alimentação é para dispensar uma folha contínua de material na zona de formação de imagem, e em que o sistema de reconhecimento de padrão é adaptado para identificar 5 defeitos em uma dita folha contínua para exibir na interface gráfica de usuário.

21. Método para inspecionar uma corrente de artigos, caracterizado pelo fato de que compreende: a) dispensar a corrente de artigos a uma zona de formação de imagem; b) gerar dados de imagem a partir da corrente de artigos na zona de formação de imagem; c) processar os dados de imagem usando um sistema de reconhecimento de padrão para identificar defeitos em áreas a partir dos dados de imagem e posicionar defeitos identificados de acordo com múltiplos critérios de defeito; e d) exibir as ditas áreas como miniaturas e arranjadas de acordo com a posição dos defeitos identificados nas ditas áreas em cada dos pelo menos dois critérios de defeito.

22. Método, de acordo com a reivindicação 21, caracterizado pelo fato de que compreende o uso do aparelho como definido nas reivindicações 1 a 19.

23. Método para inspecionar uma folha contínua de material, caracterizado pelo fato de que compreende: a) dispensar a folha contínua de material a uma zona de formação de imagem; b) gerar dados de imagem a partir da folha contínua de materiais na zona de formação de imagem; c) processar os dados de imagem usando um sistema de reconhecimento de padrão para identificar defeitos em áreas a partir dos dados de imagem e posicionar defeitos identificados de acordo com múltiplos critérios de defeito; e d) exibir as ditas áreas como miniaturas e arranjadas de acordo com a posição dos defeitos identificados nas ditas áreas em cada dos pelo menos dois critérios de defeito.

24. Método, de acordo com a reivindicação 23, caracterizado pelo fato de que usa o aparelho como definido na reivindicação 20.