ES2209129T3 - Procedimiento para la inspeccion de superficie de una banda en desplazamiento por segmentacion de imagen en zonas sospechosas. - Google Patents
Procedimiento para la inspeccion de superficie de una banda en desplazamiento por segmentacion de imagen en zonas sospechosas.Info
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Abstract
La invención se refiere a un procedimiento para examinar la superficie de una banda (10) desenfilada, para detectar un defecto superficial, que consiste en las siguientes etapas: formar al menos una imagen digital de la banda (10), compuesta por un conjunto de elementos de imagen, cada uno de ellos con un valor digital asignado; filtrar la imagen digital para detectar defectos superficiales; y procesar la imagen digital filtrada para identificar el tipo de defecto superficial en la banda (10). Antes de la etapa de procesado de la imagen digital se segmenta la imagen digital en zonas sospechosas conteniendo cada una de ellas un defecto superficial, ejecutándose dicha etapa de procesado de imagen en dichas zonas sospechosas.
Description
Procedimiento para la inspección de la superficie
de una banda en desplazamiento por segmentación de imagen en zonas
sospechosas.
La presente invención se refiere a un
procedimiento para la inspección superficial de una banda en
desplazamiento, en particular una chapa laminada que se desplaza a
gran velocidad, así como a una instalación para la inspección
superficial que utiliza dicho procedimiento.
Una primera técnica clásica para la inspección
superficial de una chapa consiste en efectuar un control visual de
la superficie de la banda. Una técnica de este tipo es muy
fastidiosa para el operario y necesita, además, hacer pasar la
banda a través de una línea específica de una cadena de laminación,
a través de la cual se desplaza a velocidad reducida. Esta técnica
tiene el inconveniente de reducir considerablemente el rendimiento
de la cadena de laminación.
Otra técnica conocida para la inspección
superficial consiste en controlar el estado superficial de la banda
de manera automática por medio de una cámara de toma de imágenes y
de una unidad de tratamiento de las señales para el análisis en
tiempo real de las imágenes suministradas por la cámara de toma de
imágenes.
En un procedimiento de este tipo, se forma al
menos una imagen numérica de al menos una de las caras de la banda,
constituida por un conjunto de líneas sucesivas de elementos de
imagen afectados respectivamente con un valor numérico, se filtra
al menos una de dichas imágenes numéricas para la detección de
irregularidades superficiales, por detección de variaciones
relativas de dichos valores numéricos y se trata al menos una de
dichas imágenes numéricas filtradas para la identificación del tipo
de defecto superficial de la banda.
Este tipo de técnica de inspección superficial
permite controlar las bandas que se desplazan a velocidades mucho
mayores que las velocidades utilizadas en las técnicas de
inspección por control visual.
Sin embargo, las imágenes numéricas formadas se
presentan en forma de imágenes sucesivas que son susceptibles de
cortar ciertos defectos.
De este modo, los defectos cortados corren el
riesgo de ser mal identificados y de ser identificados como
defectos separados.
Esto ocurre igualmente cuando los defectos
superficiales se presentan bajo una forma segmentada.
Un objeto de la invención consiste en paliar este
inconveniente.
Otro objeto de la invención consiste en
proporcionar un procedimiento para la inspección superficial y una
instalación para la inspección superficial correspondiente que
permitan inspeccionar superficies que se desplazan a gran
velocidad.
Así pues, la invención tiene por objeto un
procedimiento para la inspección superficial de una banda en
desplazamiento, para la detección de defectos superficiales, que
comprende las etapas que consisten en formar, con ayuda de medios
de toma de imágenes, al menos una imagen numérica de al menos una
de las superficies de la banda, constituida por un conjunto de
líneas sucesivas de elementos de imágenes, afectados
respectivamente por un valor numérico, filtrar al menos una de
dichas imágenes numéricas para la detección de irregularidades
superficiales, por detección de variaciones relativas de dichos
valores numéricos, segmentar al menos una de dichas imágenes
numéricas en sus zonas sospechosas de manera que cada zona
sospechosa contenga una irregularidad superficial, y tratar las
zonas sospechosas para la identificación del tipo de defecto
superficial correspondiente a cada irregularidad detectada,
caracterizado porque la etapa de segmentación de al menos una de
dichas imágenes consiste en calcular un primer perfil de variación
de los valores numéricos de los elementos de imagen en una primera
dirección, trocear dicho perfil calculado con el fin de delimitar
bandas de elementos de imagen que presenten, respectivamente, al
menos una irregularidad superficial, calcular, para cada banda
delimitada, un segundo perfil de variación de los valores numéricos
en una segunda dirección distinta de la primera dirección, y trocear
dicho segundo perfil calculado para delimitar las citadas zonas
sospechosas que contengan, respectivamente, una irregularidad
superficial. Dicha etapa de cálculo del citado primer perfil
comprende el cálculo de la suma de los valores numéricos de cada
columna de elementos de imagen, comprendiendo dicha etapa de
cálculo del segundo perfil el cálculo, para cada banda, de la suma
de los valores numéricos de cada línea de los elementos de
imagen.
De este modo, la segmentación de las imágenes no
se hace ya de manera arbitraria, sino en función de la aparición de
irregularidades superficiales, no siendo ya susceptibles los
defectos de ser cortados por el tratamiento de las imágenes.
El procedimiento según la invención puede
comprender, además, una o varias características siguientes:
- -
- ulteriormente a la etapa de segmentación de las imágenes en zonas sospechosas, se calcula, para cada zona, la superficie individual de porciones de la zona, constituidas respectivamente por elementos de imagen que representan un segmento de irregularidad, y se eliminan los segmentos de irregularidad cuya superficie sea menor que un umbral predefinido;
- -
- la citada etapa para la formación de las imágenes comprende la formación de un conjunto de imágenes de parte sucesivas de la banda en desplazamiento, en forma de líneas y de columnas de elementos de imágenes, y la fusión de dichas imágenes en una imagen, memorizándose las citadas líneas en una memoria con direcciones sucesivas;
- -
- ulteriormente a la etapa de filtración de la imagen memorizada, se delimita en dicha memoria una zona de almacenamiento, en respuesta a una detección de un elemento de imagen de una irregularidad, en la que se almacenan líneas de elementos de imagen sucesivamente suministrados por los medios de toma de imágenes y comprende al menos un elemento de imagen correspondiente al menos a una irregularidad, efectuándose dicha etapa de segmentación sobre cada zona de almacenamiento;
- -
- la zona de almacenamiento, abierta en la memoria como respuesta a una detección de un elemento de imagen de una irregularidad, se cierra desde el momento en que no haya sido detectado ningún elemento de imagen de al menos una irregularidad en un número predeterminado de líneas de elementos de imagen;
- -
- el procedimiento comprende, además, una etapa para la detección de zonas de almacenamiento de gran longitud, por comparación con el número de líneas de elemento de imagen, almacenadas en cada zona de almacenamiento, con un umbral predeterminado de detección de zonas de almacenamiento de gran longitud, cerrándose dicha zona de almacenamiento en caso en que se sobrepase dicho umbral;
- -
- ulteriormente a la etapa de segmentación de imagen en zonas sospechosas, se forma un grupo de zonas sospechosas apareándose zonas sospechosas de zonas de almacenamiento sucesivas, una al menos de las cuales es una zona de almacenamiento de gran longitud, y que corresponde a una misma irregularidad, y cuando el número total de las líneas de elementos de imagen de las zonas sospechosas de dicho grupo sea mayor que un umbral de detección de defecto de gran longitud, se efectúa la etapa de tratamiento de la imagen sobre una de dichas zonas sospechosas de dicho grupo y se afecta el resultado del tratamiento a las otras zonas sospechosas de dicho grupo.
La invención tiene igualmente por objeto una
instalación de inspección superficial para la realización de un
procedimiento tal como se ha definido anteriormente, caracterizada
porque comprende una instalación de inspección superficial de una
banda en desplazamiento para la realización de un procedimiento de
inspección, caracterizada porque comprende medios de toma de
imágenes de al menos una de las superficies de la banda, una memoria
para el almacenamiento de al menos una imagen de la banda en forma
de líneas y de columnas de elementos de imagen asociados
respectivamente con un valor numérico, un circuito para la
filtración de al menos una de dichas imágenes numéricas para la
detección de irregularidades superficiales por detección de
variaciones relativas de dichos valores numéricos y una unidad de
tratamiento de las señales procedentes del dispositivo de
filtración, que comprende un primer nivel de segmentación de al
menos una de dichas imágenes numéricas en zonas sospechosas que
presentan, respectivamente, una irregularidad superficial y un
segundo nivel para el tratamiento de imagen de zonas sospechosas
para la identificación del tipo de defecto superficial
correspondiente a dicha irregularidad, y porque el primer nivel de
segmentación comprende primeros medios de cálculo de un primer
perfil de variación de los valores numéricos de los elementos de
imagen en una primera dirección, y segundos medios de cálculo de un
segundo perfil de variación de los valores numéricos en una segunda
dirección, distinta de la primera dirección. La citada etapa de
segmentación comprende primeros medios de cálculo de la suma de los
valores numéricos de los elementos de imagen de cada columna de
elemento de imagen para la elaboración de un primer perfil de
variación de los valores numéricos y segundos medios de cálculo de
la suma de los valores numéricos de los elementos de imagen de cada
línea para la elaboración de un segundo perfil de variación de
dichos valores numéricos.
Esta instalación puede comprender, además, las
características siguientes, tomadas de manera aislada o en su
combinación:
- -
- la instalación comprende, además, medios para la filtración de dichos perfiles, asociados con dichos primeros y segundos medios de cálculo, y medios para el escalonado conectados con dichos medios de filtración para la delimitación de dichas zonas sospechosas;
- -
- la instalación comprende, dispuestos a la salida del circuito de filtración y conectados con la memoria, medios para la gestión del direccionado de los elementos de imagen en dicha memoria, adaptados para delimitar en la misma zonas de almacenamiento adaptadas para el registro de líneas sucesivas de elementos de imagen que comprenden, respectivamente, al menos un elemento de imagen correspondiente a al menos una irregularidad, teniendo cada una de dichas zonas de almacenamiento una capacidad máxima;
- -
- la unidad de tratamiento comprende, además, medios de cálculo del número de líneas de elementos de imagen de zonas sospechosas almacenadas en zonas de almacenamiento sucesivas y que corresponden a una misma irregularidad y medios para la comparación de dicho número de líneas con un umbral de detección de defecto de gran longitud.
Otras características y ventajas se pondrán de
manifiesto por la descripción que sigue, dada únicamente a título
de ejemplo y hecha con referencia a los dibujos adjuntos, en los
cuales:
- la figura 1 es un esquema general de un modo de
realización de una instalación de inspección superficial según la
invención;
- la figura 2 representa una parte de una imagen
suministrada por los medios de toma de imágenes de la instalación
de la figura 1 y almacenada en la memoria;
- las figuras 3a hasta 3e representan diferentes
imágenes de la superficie de una banda durante una etapa de
división de imágenes;
- la figura 4 es un organigrama que ilustra el
funcionamiento general de la instalación de la figura 1;
- la figura 5 es un organigrama que muestra las
diferentes etapas del tratamiento de las imágenes numéricas
filtradas;
- las figuras 6a y 6b son esquemas que muestran,
en función de la longitud y de la anchura de los defectos
superficiales, las diferentes clases de defectos, respectivamente
para un producto semi-acabado (DKP) y para un
producto galvanizado; y
- la figura 7 es un organigrama que muestra las
etapas de un programa de análisis de defecto superficial
detectado.
La instalación representada en la figura 1 está
destinada a la detección de defecto superficial de una banda 10 en
trance de desplazamiento a gran velocidad, por ejemplo una chapa
laminada que sale de una línea de laminación.
Las superficies de la chapa 10 son inspeccionadas
por medio de un aparato de toma de imágenes 12 que suministra a un
nivel de filtración 14 imágenes numéricas de la superficie de la
banda.
En el ejemplo de realización representado, la
instalación comprende un solo aparato de toma de imágenes 12
dispuesto sobre una de las superficies de la banda, pero
evidentemente, la instalación puede estar equipada con dos aparatos
de imágenes adaptados para formar imágenes de cada superficie de la
banda 10.
El aparato de toma de imágenes 12 puede estar
constituido por cualquier tipo de aparato apropiado para la
utilización considerada, cuya anchura de campo sea sensiblemente
igual a la anchura de la zona de inspección de la banda 10, cuya
zona de inspección puede estar constituida por la totalidad de la
anchura de la banda. De este modo puede estar constituido bien por
una o varias cámaras matriciales que proporcionen imágenes de
longitudes finitas, teniendo en consideración el sentido de
desplazamiento de la banda, o bien por una cámara o por varias
cámaras lineales que proporcionen imágenes de longitud infinita.
En el caso en que no sea suficiente una cámara
matricial o lineal para cubrir toda la anchura de la zona de
inspección de la banda, se utilizan varias cámaras distribuidas
sobre la anchura de la banda.
Haciendo referencia a la figura 2, el aparato de
toma de imágenes 12 forma líneas i de M elementos de imagen
I_{i,j}, o pixeles, direccionables, mediante una señal de los
pixeles según la longitud de la banda 10, por línea nº i y, según
la anchura, por columna nº j de elementos de imagen, estando
asociado cada elemento de imagen con un valor numérico
representativo de un nivel de gris.
Las líneas de elementos de imagen son almacenadas
en una memoria 18 del nivel de filtración bajo la acción de un
circuito 20 de gestión.
Según un primer ejemplo, el aparato de toma de
imágenes está constituido por una cámara lineal que suministra
10.000 líneas de 2.048 pixeles por segundo a la memoria 18, siendo
almacenadas estas líneas en la memoria con direcciones
sucesivas.
Según otro ejemplo, el aparato de toma de
imágenes está constituido por dos cámaras matriciales distribuidas
sobre la anchura de la banda para cubrir la anchura de la banda y
adaptadas para tomar 10 imágenes/segundo. Cada imagen suministrada
por una sola cámara está constituida por 1.024 líneas de 1.024
pixeles, suministradas a la memoria 18.
De este modo, el sistema de toma de imágenes
suministra permanentemente líneas de elementos de imagen, estando
asociado cada elemento de imagen con un valor numérico que
representa un nivel de gris. Se concibe que tiene cadencia por
línea, si se trata de una cámara lineal, y que tiene cadencia por
grupo de líneas si se trata de una cámara matricial.
Haciendo referencia de nuevo a la figura 1, se ve
que el nivel de filtración 14 comprende, además, un circuito de
filtración 21, constituido por un operador de tratamiento de
imágenes que asegura la detección de variaciones relativas de los
valores numéricos de los elementos de imagen o pixeles para la
detección de irregularidades superficiales.
Preferentemente, el circuito de filtración está
constituido por un circuito de detección de contorno, por ejemplo
un detector de tipo "Prewitt", que detecta variaciones de
niveles de gris entre elementos de imagen situados unos en las
proximidades de los otros, lo que permite detectar zonas de la chapa
10 que presentan irregularidades superficiales.
Como muestra la figura 1, la salida del circuito
de filtración 14 está conectada con una unidad de tratamiento de
señales 22, que comprende un primer nivel 24 de segmentación de las
imágenes numéricas en zonas de elementos de imagen que delimitan
respectivamente una irregularidad superficial detectada por el nivel
de filtración 14, y un segundo nivel 26 de tratamiento de señales,
constituido por un circuito de cálculo 28 asociado con una memoria
30 correspondiente, en la que se almacenan algoritmos de
tratamiento para el reconocimiento y la identificación de defecto
superficial, para cada zona que presente una irregularidad
superficial.
La instalación representada en la figura 1, está
dotada, además, con un dispositivo de visualización 32 conectado a
la salida de la unidad de tratamiento 22, una de cuyas entradas
está conectada con una salida del circuito de cálculo 28 y que
permite la visualización de los defectos superficiales detectados,
asociados con informaciones relativas al tipo de defecto y a
parámetros representativos de la gravedad de estos defectos, como se
describirá en detalle más adelante.
La descripción del funcionamiento de la
instalación, que acaba de describirse, se hará ahora con referencia
a las figuras 2 a 7.
En la figura 3a se ha representado una parte de
la chapa 10, que presenta un conjunto de irregularidades
superficiales tal como 34.
El campo del aparato de toma de imágenes 12 cubre
preferentemente toda la anchura de la banda 10. Haciendo referencia
a la figura 4, en el transcurso de una primera etapa 36, el aparato
de toma de imágenes toma líneas sucesivas de elementos de imágenes
de la superficie de la banda 10, siendo almacenados estos elementos
de imagen, en la memoria 18, asociados con un valor de nivel de
gris.
En el curso de esta primera etapa 36 de toma de
imágenes, el circuito de gestión 20 efectúa, en caso dado, una
fusión de las imágenes suministradas por el aparato de toma de
imágenes 12, reagrupando los pixeles sucesivos, por una parte en el
sentido de la anchura de la banda 10 en el caso en que se utilicen
varias cámaras para cubrir toda la anchura de la zona de inspección,
para obtener en la memoria 18 una imagen, cuya anchura corresponda
a la de la zona inspeccionada y, por otra parte, en el sentido de
la longitud de la banda 10, en el caso en que el aparato de toma de
imágenes 12 utilice una o varias cámaras matriciales, fusionando
los grupos de líneas de pixeles sucesivamente suministrados.
La imagen, almacenada en la memoria 18,
denominada a continuación "imagen bruta", está constituida por
un conjunto de elementos de imágenes I_{i,j}, designando i la
dirección de la línea en la memoria, que varía desde 1 hasta N, y j
designa el número de un elemento de imagen de cada línea y que varía
de 1 hasta M, siendo M igual pro ejemplo a 2.048, estando asociado
cada elemento de imagen con un valor numérico de nivel de gris.
Debe señalarse que el valor N depende de la
capacidad de la memoria. Esta capacidad debe estar adaptada para el
memorizado de un número suficiente de líneas, teniéndose en
consideración el tratamiento ulterior que debe ser realizado. Por
ejemplo, para el memorizado de una imagen que corresponda a una
longitud de 15 m de chapa con un número de líneas de elementos de
imagen igual a 1.024/m, N es preferentemente igual a 15.360
líneas.
Cuando la capacidad de la memoria esté asegurada,
serán memorizadas líneas que llegan sucesivamente en el lugar de
líneas de pixeles más antiguas y previamente memorizadas y
normalmente tratadas.
Cuando la memoria 18 esté saturada y cuando las
citadas líneas de pixeles más antiguas no hayan sido tratadas, se
emitirá una alarma de saturación para indicar que una zona de la
banda no será inspeccionada.
En este caso, se marca sobre la banda la zona no
inspeccionada, por identificación y memorizado en un fichero de las
líneas sucesivas no memorizadas, con vistas, por ejemplo, a un
análisis estadístico de porciones de la banda no inspeccionada.
Sin embargo, teniendo en cuenta la velocidad
media de desplazamiento de la banda y la densidad media de las
irregularidades superficiales a ser identificadas para un tipo de
banda dado, se puede determinar una potencia media de cálculo
necesaria que corresponde a una velocidad de tratamiento media por
encima de la cual ya no se corre el riesgo, en la práctica, de
borrar líneas no tratadas.
Preferentemente, se dimensionan, por lo tanto,
los módulos de tratamiento para que la velocidad instantánea de
tratamiento sea mayor que esta velocidad media.
De este modo, además de su papel de fusión de las
imágenes, la memoria 18 asegura un papel de tampón que permite
encajar variaciones y, en particular, aumentos de la carga de
tratamiento debidos a un aumento de la densidad de irregularidades
superficiales.
En el transcurso de la etapa 38 siguiente se
asocia, con cada imagen almacenada en la memoria 18, una imagen
binaria que representa líneas de contorno de irregularidades
superficiales.
Para hacer esto, en el transcurso de esta etapa,
las líneas sucesivas de elementos de imagen bruta son filtradas por
el circuito de filtración 21, constituido, como se ha mencionado
anteriormente, por ejemplo por un filtro bidireccional de Prewitt
de tipo clásico, que tiene como función la de detectar variaciones
de niveles de gris de los elementos de imagen bruta que traducen la
existencia de irregularidades superficiales con vistas a la
determinación de su contorno inscrito en la imagen binaria
asociada.
En el modo de realización descrito, se considera
que el filtro empleado es un filtro de Prewitt, pero evidentemente
puede ser utilizado cualquier otro tipo de filtro adaptado para la
utilización considerada.
El filtro de Prewitt asegura una señalización de
la posición del contorno de la irregularidad superficial
detectando, sobre cada línea de una imagen bruta, elementos de
imagen susceptibles de pertenecer a una línea de contorno de
irregularidad, designándose estos elementos a continuación como
"pixeles sospechosos".
El filtro que se utiliza en este caso afecta un
valor numérico "1" a cada elemento de imagen binario asociado
con cada píxel sospechoso de la imagen bruta suministrada por el
aparato de toma de imágenes 12, manteniéndose en 0 los otros
pixeles de la imagen binaria.
Esta etapa 38 de filtración permite, de este
modo, formar en la memoria 18 una imagen binaria constituida por un
conjunto de elementos binarios de imagen B_{i,j} con cada uno de
los cuales está afectado un valor binario igual a l para un píxel
que pertenece a un contorno de una irregularidad e igual a un valor
nulo para un píxel que no pertenece a un contorno de una
irregularidad superficial.
En el transcurso de la etapa 40 siguiente, la
imagen binaria almacenada en la memoria 18 es tratada con ayuda de
un operador clásico de conectividad que aplica una máscara a esta
imagen para forzar al valor numérico "1" de los pixeles de la
imagen binaria que tengan un valor nulo y situados entre dos
elementos de imagen sospechosos relativamente próximos, con vistas a
obtener y a definir líneas continuas para cada contorno
detectado.
Una vez que han sufrido este tratamiento, las
imágenes brutas y binarias son limpiadas para eliminar las manchas
delimitadas por un contorno cuya superficie sea menor que un umbral
determinado, por ejemplo 3x3 pixeles. Entonces se obtiene una
imagen binaria, superpuesta a la imagen bruta, suministrada por el
aparato de toma de imágenes 12 y que muestra los contornos que
delimitan las irregularidades superficiales detectadas en la imagen
bruta. La imagen binaria y la imagen bruta están listas entonces
para el tratamiento.
En el transcurso de la etapa 42 siguiente, el
circuito de gestión 20 analiza, sucesivamente, cada línea de la
imagen binaria memorizada, para la detección de los elementos
binarios de valor "1", es decir sospechosos. Desde el momento
en que un píxel sospechoso haya sido detectado, el circuito de
gestión 20 señala el número de la línea correspondiente, abre una
zona de almacenamiento de capacidad predeterminada en forma de una
ventana en la memoria 18 (etapa 44) a partir de este número de
línea y mantiene esta ventana abierta en tanto en cuanto el
circuito de gestión detecte pixeles sospechosos en las líneas
siguientes.
Esta ventana, designada a continuación como
"ventana sospechosa", contiene así pixeles sospechosos, es
decir susceptibles de pertenecer a una irregularidad
superficial.
El circuito de gestión 20 cierra de nuevo la
ventana sospechosa desde el momento en que no se detecte ningún
píxel sospechoso en un número predeterminado de líneas sucesivas de
la imagen binaria, registrando el número de la última línea en la
que se ha señalado un píxel sospechoso.
La ventana sospechosa, definida de este modo en
la memoria 18, representa un segmento de imagen bruta, asociada con
un segmento de imagen binaria correspondiente y contiene, al menos,
una irregularidad superficial que se trata de identificar y de
reconocer.
En particular, la ventana, abierta durante la
etapa 44, se mantiene abierta en tanto en cuanto el número de las
últimas líneas sucesivas de elementos de imagen almacenadas en la
citada ventana que no contienen píxel sospechoso, no sobrepase un
número de umbral predeterminado de líneas binarias sucesivas,
siendo este umbral al menos igual a 1.
De este modo, en el transcurso de la etapa 45
siguiente, el número de las líneas sucesivas de elementos de imagen
que no contienen píxel sospechoso, se compara con el número de
umbral y, en caso de igualdad, la ventana sospechosa se cierra
(etapa 46).
Por otra parte, durante la etapa 47, el número de
líneas registradas en la ventana abierta se compara con un umbral
predeterminado denominado de "detección de ventana de gran
longitud" o de "detección de un defecto largo".
Este umbral predeterminado corresponde a la
capacidad máxima, predeterminada, de las zonas de almacenamiento en
la memoria 18.
Si el número de líneas registradas es mayor que
el umbral, la ventana se cierra (etapa 48) y se decide, durante la
etapa 50 siguiente, que la ventana es una ventana denominada
"sospechosa de gran longitud", que contiene una irregularidad
superficial cuyo número de líneas de elementos de imagen es mayor
que el umbral de detección de defecto largo.
Se observará, igualmente, que en el ejemplo de
realización descrito, las ventanas sospechosas son abiertas de
manera sucesiva.
El procedimiento de inspección superficial se
prosigue por fases de división de las ventanas sospechosas
almacenadas en la memoria 18 en zonas denominadas "zonas
sospechosas" cada una de las cuales presenta una irregularidad
superficial, utilizándose bien la componente correspondiente a la
imagen bruta, o bien la componente correspondiente a la imagen
binaria.
Para hacer esto, la etapa 24 realiza, en el
transcurso de las etapas 58 hasta 64 siguientes, un cálculo, con
ayuda de medios apropiados, por ejemplo de medios de programas de
ordenador, del perfil de acumulación de los valores numéricos o de
los valores binarios, respectivamente para cada imagen bruta o cada
imagen binaria, por una parte en el sentido longitudinal y, por otra
parte, en el sentido de la anchura, por proyección de los valores
numéricos o de los valores binarios según dos ejes perpendiculares
y por escalonado de los perfiles con el fin de delimitar zonas
sospechosas, cada una de las cuales incorpora una irregularidad
superficial.
Aun cuando el cálculo de este perfil puede ser
efectuado a partir de los valores numéricos asociados con los
elementos de imagen de la imagen bruta o a partir de los valores
binarios de la imagen almacenada después del tratamiento, se
considerará a continuación, en la descripción, que el tratamiento de
la imagen es efectuado a partir de la imagen binaria.
Esta operación de cálculo comienza con una fase
de segmentación de cada ventana sospechosa en banda sospechosa que
engloba irregularidades, realizándose a continuación el segmentado
de cada banda en una o varias zonas sospechosas.
En primer lugar, en el transcurso de la etapa 58,
la etapa 24 calcula, por medio de un circuito de cálculo
24-a (figura 1), la suma de los valores binarios de
cada línea de la ventana sospechosa para obtener, sobre M columnas,
un primer perfil transversal, en el sentido de la anchura de la
banda. De este modo se obtiene la curva representada en la figura
3b.
En el transcurso de la etapa 60 siguiente, este
perfil es alimentado a la entrada de un circuito de alineación
24-b, para alinearse de manera que no se separen
elementos de imagen de una irregularidad situados unos en las
proximidades de los otros.
El circuito de alineación 24-b
puede estar constituido por cualquier tipo de filtro apropiado, tal
como un filtro RIF de respuesta por impulsos finitos, o RII con
respuesta en forma de impulsos infinitos, pero preferentemente está
constituido por un filtro de tipo con ventana deslizante que permite
suministrar un perfil alineado r(x) cuyos valores se
determinan según la siguiente relación:
(1)r(x) =
\sum\limits^{K}_{i=-k}F(x-i)x
Q(i)
en la que K designa la anchura de la ventana
deslizante,
F(x-i) designa el valor de
la columna (x-i) del perfil a ser alineado,
Q designa el coeficiente del filtro con ventana
deslizante, elegido por ejemplo igual a 1, y
x designa el número de columna del perfil
alineado.
El perfil, alineado de este modo, se escalona a
continuación por medio de un circuito de escalonado
24-c, en el transcurso de la etapa 62 siguiente, por
comparación con un valor de umbral de detección de
irregularidades.
De este modo se obtiene el perfil alineado y
escalonado, representado en la figura 3c, que delimita bandas
sospechosas, representadas por medio de trazos discontinuos en la
figura 3a, cada una de las cuales engloba una o varias
irregularidades superficiales.
Como se ha mencionado precedentemente, las bandas
sospechosas, definidas de este modo, son segmentadas a continuación
en zonas sospechosas, cada una de las cuales presenta una
irregularidad superficial.
Para hacer esto, en el transcurso de la etapa 64
siguiente, las etapas 58, 60 y 62 se efectúan de nuevo y se aplican
independientemente a cada línea de elementos de imagen de cada
banda sospechosa, con el fin de obtener un perfil de acumulación de
los valores binarios en el sentido longitudinal, como se ha
representado en la figura 3d.
Este perfil longitudinal es a continuación
alineado y escalonado, como precedentemente, para obtener la imagen
representada en la figura 3e en la que se han definido zonas
sospechosas, tales como 66, cada una de las cuales delimita una
irregularidad superficial detectada, pudiendo comprender cada
irregularidad, evidentemente, varios objetos o segmentos de
irregularidad.
Cada zona sospechosa, definida de este modo,
contiene por lo tanto un segmento de imagen bruta y el segmento de
imagen binaria correspondiente.
Preferentemente, las zonas sospechosas 66,
delimitadas de este modo, se alimentan además a la entrada de un
segundo circuito de cálculo 24-d, conectado con la
salida del circuito de escalonado 24-c, mediante el
cual son eliminadas las irregularidades de dimensiones
pequeñas.
Para hacer esto, en el transcurso de la etapa 68
siguiente se trata, de manera independiente, cada zona sospechosa
de la imagen binaria por medio de un algoritmo de marcaje clásico
con vistas a delimitar objetos constituyentes de una irregularidad
superficial, definiéndose cada objeto por un conjunto de elementos
de imagen sospechosos en contacto entre sí.
La superficie de cada objeto se calcula a
continuación, así como la superficie media de los objetos que
pertenecen a una misma zona sospechosa.
Los objetos de pequeñas dimensiones son
eliminados del tratamiento. Para hacer esto, se decide eliminar los
objetos cuya superficie individual sea menor que un porcentaje
predeterminado de la superficie media calculada.
De este modo se obtienen, a la salida del
circuito de cálculo 24-d, zonas sospechosas, cada
una de las cuales contiene una irregularidad, en las que los
pequeños objetos han sido eliminados.
Estas zonas sospechosas, limpiadas de este modo,
son almacenadas a continuación en la memoria 30 del circuito de
cálculo 28 con vistas a ser tratadas, como se describirá en detalle
a continuación con referencia a la figura 5.
Debe señalarse que los circuitos de cálculo
24-a, de alineación 24-b, y de
troceado 24-c y de cálculo 24-d son
circuitos de tipo clásico. Por lo tanto no se describirán en
detalle a continuación.
En el caso en que una ventana sospechosa haya
sido calificada como ventana sospechosa de gran longitud en el
transcurso de la etapa 50 precedente, la etapa de tratamiento de
las imágenes va precedida por una fase de eliminación del
tratamiento de ciertas zonas sospechosas, lo que permite disminuir
la carga del circuito de cálculo 28.
A este efecto, desde el momento en que se detecta
(etapas 47, 48 y 50) una ventana sospechosa de gran longitud y que
se la corta en zonas sospechosas como se ha descrito
precedentemente, se señala en el curso de la etapa 70 siguiente, al
menos, una zona sospechosa de esta ventana, cuya línea inferior de
elementos de imagen pertenece a la de la citada ventana. Esta zona
sospechosa, señalada de este modo se califica entonces como "zona
sospechosa cortada por abajo".
La ventana sospechosa siguiente, una ventana
sospechosa de gran longitud, se califica como "ventana sospechosa
de prolongación".
Se concibe que una ventana sospechosa de
prolongación pueda ser, igualmente, de gran longitud.
Tras el corte, como se ha descrito
precedentemente, de una ventana sospechosa de prolongación, en
zonas sospechosas, se señala al menos una zona sospechosa de esta
ventana cuya línea superior de elementos de imagen pertenece a la
de la citada ventana, calificándose entonces a esta zona sospechosa
como "zona sospechosa cortada por arriba" o "zona sospechosa
de prolongación" (etapa 71).
Se aparean las zonas sospechosas "cortadas por
abajo" de la ventana de gran longitud y las "cortadas por
arriba", de la ventana sospechosa de prolongación (etapa
72).
En el transcurso de la etapa 73 siguiente se
determina si la ventana sospechosa de prolongación es, a su vez, de
gran longitud. Si este es el caso, se señala al menos una zona
sospechosa de esta ventana, cuya línea inferior de elementos de
imagen pertenece a la de la citada ventana, calificándose entonces
a esta zona sospechosa como anteriormente a modo de "zona
sospechosa cortada por abajo" y se efectúa el mismo tratamiento
para la recomposición de esta zona sospechosa con las zonas
sospechosas "cortadas por arriba" de la ventana siguiente,
denominada de prolongación (etapa 74).
A medida que se produce el apareamiento o la
asociación de las zonas sospechosas cortadas de una ventana con la
siguiente, se actualiza la longitud de cada defecto. En el
transcurso de la etapa 75 siguiente, la unidad de tratamiento 22
compara la longitud de cada defecto con la longitud de una ventana
de gran longitud, es decir con el umbral de detección de defecto
largo mencionado precedentemente.
Desde el momento en que esta longitud sobrepase a
la de una ventana de gran longitud, se califica el defecto como que
es un defecto largo (etapa 76) y se abre "un grupo defecto
largo" definido por una zona de la memoria del nivel de
tratamiento en el que se colocan todas las zonas sospechosas
sucesivamente cortadas y asociadas, que constituyen, de hecho, un
solo y único defecto denominado "defecto largo".
A continuación se eliminan del tratamiento de la
imagen todas las zonas sospechosas de prolongación, que pertenezcan
a grupos "defecto largo"; de este modo, en cada grupo
"defecto largo", el tratamiento de la imagen se efectúa
únicamente sobre la primera zona sospechosa ("cortada por
abajo") y, para simplificar el tratamiento, se afecta el
resultado de este tratamiento a todas las zonas sospechosas de
prolongación del mismo grupo "defecto largo".
A medida que se produce el apareamiento o la
asociación de las zonas sospechosas, cortadas, de una ventana con
la siguiente, actualizándose la longitud de cada defecto asociado
con zonas sospechosas que se corresponden desde una ventana a la
siguiente, se puede constatar en el transcurso de la etapa 75 que
este defecto no es un defecto largo.
La segmentación de un defecto de este tipo no
puede tener lugar sobre más de dos ventanas sucesivas, en caso
contrario se calificaría como defecto largo.
En este caso, se abre en la memoria 30 una zona
de almacenamiento en forma de una zona sospechosa denominada "de
recomposición" en la que se colocan las dos zonas sospechosas
cortadas del mismo defecto, convenientemente ensambladas y
centradas, adaptándose el tamaño de dicha ventana para alinear dicho
defecto como en el caso de las zonas sospechosas no cortadas (etapa
77).
Las zonas sospechosas de recomposición se tratan
a continuación como todas las otras zonas sospechosas.
Puesto que ahora se ha concluido la fase de
segmentación de las imágenes brutas y binarias en zonas sospechosas
a ser tratadas, se procede entonces al tratamiento de cada zona
sospechosa delimitada durante las etapas 58 a 68, con excepción de
las zonas sospechosas de prolongación del grupo "defecto
largo".
El tratamiento de cada zona sospechosa se
describirá ahora con referencia a las figuras 5 y 7.
Este tratamiento se inicia con una etapa 78 de
cálculo de parámetros de identificación de defecto, generalmente
calificada como etapa de extracción de parámetros.
De una manera en sí conocida, se determina la
naturaleza de los parámetros susceptibles de caracterizar los
defectos o las irregularidades superficiales de la banda a ser
inspeccionada y necesarios para su reconocimiento de
identificación de manera precisa y fiable.
Igualmente se determina el modo de cálculo de
estos parámetros, principalmente en función de los valores de
elementos de imagen de la imagen bruta o binaria de una zona
sospechosa que contiene dicho defecto o dicha irregularidad
superficial.
De una manera clásica, entre estos parámetros se
encuentra, generalmente, la longitud, la anchura y la superficie de
una irregularidad superficial en una zona sospechosa, la intensidad
media de los niveles de gris de los elementos de la imagen bruta en
el interior del defecto, la desviación tipo de los niveles de
gris... .
El número de parámetros necesarios para un
reconocimiento preciso y fiable, designado a continuación como P,
puede ser muy elevado y alcanzar por ejemplo 65.
Una vez que se han definido ahora la naturaleza y
el modo de cálculo de los parámetros de los defectos para un tipo
de banda a ser inspeccionada, se procede al cálculo de los P
parámetros para cada zona sospechosa.
Cada zona sospechosa o irregularidad puede
representarse de este modo por un punto en un espacio
P-dimensional.
Este número elevado P de parámetros es un
impedimento, con relación al tiempo y a los medios de tratamiento
de reconocimiento de las zonas sospechosas. Con el fin de evitar, o
al menos para limitar este impedimento, se efectúa una etapa de
pulido 80, que permite simplificar de manera considerable el
tratamiento de cada zona sospechosa, clasificándose las
irregularidades según un conjunto de clases de pulido. Esta etapa
de pulido, que constituye una clasificación previa de las
irregularidades, según un conjunto de clases predefinidas, permite
dividir el problema general del análisis de las irregularidades en
un conjunto de problemas más simples de tratar.
En particular, en el interior de cada clase de
pulido, se define un conjunto de clases elementales o familias de
defectos, cuyo número es limitado.
Para poder utilizar la etapa de pulido, es
necesario haber previsto una fase previa de definición de las
clases de pulido y, eventualmente, de su señalización simplificada
asociada, generalmente antes de la realización del procedimiento
según la invención.
Esta fase previa es específica para un tipo de
banda a ser inspeccionada.
Como ejemplo de fase previa que desemboca a la
definición de clases de pulido, se procede por aprendizaje de la
manera siguiente.
Se procede a una inspección superficial, como se
ha descrito precedentemente, hasta este estado del procedimiento,
de un número suficiente de muestras del mismo tipo de banda para
llegar a una población suficientemente numerosa y representativa de
zonas sospechosas, cada una de cuyas irregularidades está
representada por un punto en el espacio
P-dimensional precedentemente mencionado.
Según el método conocido por otra parte de
análisis factorial de correspondencia, se señala el modo en que
estos puntos se reagrupan en nubes en este espacio.
Se considera entonces que cada región del
espacio, que delimita una nube, permite definir una tipología de
defectos, y los defectos de una misma nube tienen, por lo tanto,
elementos en común y podrán ser representados, eventualmente, en
una señal simplificada propia a esta nube o a esta tipología.
Para definir los ejes de una señal simplificada
propia de una tipología o de una nube dada, se pueden utilizar los
ejes principales de inercia de esta nube, cuyas posiciones y
direcciones pueden ser calculadas de una manera en sí conocida.
De este modo, pueden ser representados todos los
defectos de una misma clase en la misma señal simplificada en un
espacio, cuya dimensión es menor que P, es decir que todos los
defectos de una misma clase pueden ser caracterizados por un número
reducido de parámetros, menor que P.
Si se utilizan los métodos matemáticos clásicos,
se establecen matrices de cambio de marca que permiten pasar de una
representación de los defectos en un espacio
P-dimensional a una representación del mismo defecto
en una marca simplificada de dimensiones reducidas.
De este modo, en esta fase previa, destinada a
preparar el pulido, se han definido tipologías o "clases de
pulido" de defectos y una marca simplificada de representación
de defecto, propia para cada clase de pulido.
Según un ejemplo específico, estas clases de
pulido pueden definirse a partir de la longitud (L) o de la anchura
(l) de las irregularidades; haciendo referencia a las figuras 6a y
6b, se definen por ejemplo 5 y 6 clases de pulido, respectivamente
para una chapa "DKP" y para una chapa galvanizada, a saber una
clase de defectos pequeños (pt), una clase de defectos finos y
cortos (fc), una clase de defectos finos y largos (fl), una clase
de defectos medios y cortos (mc), una clase de defectos medios y
largos (ml) y una clase de defectos anchos (la); estando asociada
con cada clase una marca simplificada de representación.
Después de la etapa de extracción de los
parámetros, puede llevarse a cabo ahora la etapa 80 de
clasificación previa o de pulido, propiamente dicha.
Para hacer esto, se reparte cada defecto o
irregularidad superficial de zona sospechosa en las diferentes
clases de pulido previamente definidas, en función del valor de los
P parámetros de un defecto y de las características que definen
estas clases.
Esta distribución previa de los defectos en
clases de pulido permite simplificar considerablemente el
reconocimiento de defectos, efectuándose este reconocimiento sobre
cada clase de pulido.
Como variante, se representan todos los defectos
de una misma clase en la marca simplificada asociada con esta
clase, utilizando la matriz de cambio de marca de esta clase,
aplicada a los P parámetros. Se llega entonces a una
caracterización simplificada de todos los defectos, mediante un
número reducido de parámetros, lo que limita la cantidad de
cálculos a ser efectuados durante el reconocimiento.
La etapa 82 ulterior del tratamiento consiste en
reconocer y en identificar los defectos de cada clase de
pulido.
El tratamiento de identificación y de
reconocimiento es específico para cada clase de pulido y
generalmente se define previamente en función de los tipos de
defecto que es susceptible de encontrar en cada clase.
Este tratamiento de identificación y de
reconocimiento puede consistir en una clasificación basándose por
ejemplo en el método denominado de las "esferas de
Coulomb".
Igualmente pueden utilizarse otros métodos
conocidos, como el método de análisis discriminante, el método del
árbol de decisión o el método que pasa por la determinación de la
"K" inmediatamente más próxima.
Según el método de las esferas de Coulomb, las
tipologías de defecto, específicas de una clase de pulido dada,
están representados por esferas, señalizables, en posición y en
tamaño, en el espacio simplificado asociado con esta clase.
Cada esfera corresponde a un tipo de defecto y/o
a un número de identificación de defecto.
De este modo, para reconocer e identificar un
defecto de una clase de pulido dada, se marca, durante la etapa 83,
a cual de las esferas pertenece el defecto y se atribuye el número
de identificación asociado con esta esfera (etapa 84).
Ventajosamente, esta operación de reconocimiento
y de identificación puede efectuarse de una manera muy rápida
puesto que el número de esferas y del número de parámetros son
reducidos debido a la etapa precedente de pulido, pudiendo ser
realizados los cálculos de clasificación sobre un número reducido de
criterios.
En el caso particular en el que se encuentre, en
el interior de una clase de pulido dada, un defecto que no
pertenezca a ninguna esfera, se le atribuye el nombre de
identificación de la esfera más próxima.
De este modo, al final de la etapa 84 de
afectación de un nombre de identificación de defecto a cada
irregularidad, todas las irregularidades están identificadas de
manera correspondiente a un tipo particular de defecto.
la etapa 86 siguiente consiste en efectuar una
segunda clasificación utilizando una segunda etapa de clasificación
del circuito de cálculo 28, a partir de un número de clases
reducido, con el fin de confirmar, por ejemplo, el resultado
proporcionado por la primera etapa de clasificación y eliminar
ciertas incertidumbres que hubiesen podido aparecer en la
identificación de ciertos defectos o, por ejemplo, con el fin de
diferenciar en tipología más estrecha defectos de un mismo tipo que
se habría definido no diferenciar en el primer nivel de
clasificación, a falta de prestaciones suficientes de clasificación
a este nivel.
Para poder utilizar esta segunda etapa 86 de
clasificación, es necesario haber previsto una fase previa de
calificación de cada clase elemental.
En esta fase previa, se efectúan tratamientos
estadísticos de validación o de no-validación de la
clasificación efectuada para la identificación de los defectos,
utilizándose el procedimiento que acaba de ser descrito, con el fin
de marcar las clases elementales que contienen el máximo de errores
de clasificación de defecto.
Estas clases elementales, en número reducido, que
contienen el mayor número de errores de clasificación, se califican
como "clases elementales de identificación incierta", las
otras, que contienen el mínimo de errores de clasificación, son
calificadas como "clases elementales de identificación
cierta".
La segunda clasificación, utilizada en la etapa
86, se efectúa únicamente sobre los defectos o irregularidades
clasificadas en las clases elementales de identificación
incierta.
La segunda etapa de clasificación utiliza, por
ejemplo, uno de los métodos de clasificación mencionados
precedentemente.
Esta etapa está adaptada, por ejemplo, para
validar o no la pertenencia de los defectos a estas clases de
identificación incierta. En caso de no-validación,
el defecto es considerado entonces como que no es un defecto y es
eliminado del tratamiento.
Igualmente puede adaptarse para distribuir los
defectos de ciertas clases elementales de identificación incierta
en clases de identificación precisa, predefinidas según una
tipología más estrecha.
Debe señalarse que esta clasificación
suplementaria se refiere a un número muy reducido de clases de
defectos y por lo tanto puede efectuarse de una manera muy
rápida.
A continuación de estas etapas 80 hasta 86, cada
defecto está identificado y reconocido, es decir afectado a una
clase elemental.
La fase de tratamiento de imágenes se concluye
por una etapa 88 de fusión de los datos en el transcurso de la
cual algunos defectos son reagrupados, utilizándose criterios
previamente definidos, que se refieren principalmente a la
geometría y a la topología de los defectos (por ejemplo: distancias
de los defectos entre sí, posición idéntica por encima y por debajo
de la banda, proximidad del borde de la banda, ...).
Esta fase de fusión permite remediar ciertas
imperfecciones susceptibles de aparecer durante el reconocimiento
de los defectos y resolver algunos problemas particulares de
confusión, sin tener que volver a cuestionar los resultados ya
confirmados.
La decisión de reagrupamiento de defectos se hace
tras la confrontación de informaciones procedentes de la proximidad
inmediata de un objeto a reconocer, del orden de un metro por
ejemplo, de otros aparatos de toma de imágenes (por ejemplo
dirigidos hacia la otra cara de la banda), o de datos relativos al
tratamiento de la banda (naturaleza de la banda, punto de detención,
...).
En particular, se decide reagrupar entre sí
defectos para los cuales subsista una ambigüedad sobre el nombre,
así como defectos de la misma naturaleza.
Por otra parte, se reagrupan los defectos que
presentan relaciones de proximidad particulares, por ejemplo a
saber los defectos situados de una manera próxima, sobre una misma
cara de la banda o sobre una cara opuesta, así como los defectos
situados en la misma alineación longitudinal o transversal.
De este modo, por ejemplo, en el caso de una
chapa galvanizada, un defecto de tipo "rastra granulosa" se
traduce en una multitud de irregularidades superficiales situadas
en las proximidades del borde de la chapa. En este caso, la
identificación del defecto no es completamente fiable. En efecto,
cada una de estas irregularidades puede ser reconocida como que
pertenece a una "rastra granulosa", o puede ser reconocida
individualmente como un defecto de otro tipo, principalmente una
"exfoliación", o una "hinchazón".
En este caso particular, se fusionan las
irregularidades situadas en las proximidades del borde de la chapa
y alineadas entre sí y se les identifica como pertenecientes a un
defecto de tipo "rastra granulosa".
Igualmente, según otro ejemplo, se reagrupan, en
el transcurso de esta etapa de fusión, los defectos situados en la
misma posición, sobre las caras superior e inferior de la chapa y
se les da un nombre idéntico.
En el transcurso de esta etapa de fusión y, como
se ha descrito precedentemente, con referencia a la etapa 76 de la
figura 4, se reagrupan igualmente los defectos largos, cortados
durante la apertura de las ventanas sospechosas, afectando, como se
ha mencionado precedentemente, el nombre del defecto de la zona
sospechosa de gran longitud a los defectos de las zonas sospechosas
de prolongación del mismo grupo.
En el transcurso de esta etapa de fusión, se
analiza igualmente la población de cada clase elemental de defecto
sobre una longitud dada de banda, es decir el número de defectos
por unidad de longitud que presenta la misma identificación.
A continuación se compara esta población con un
umbral predeterminado, determinado umbral de presunción de defecto
periódico. Este umbral es determinado para la misma longitud dada
de banda.
Cuando la población de una clase elemental
sobrepase dicho umbral, se considerará que defectos de esta clase
presentan probablemente un carácter periódico.
Para validar este carácter, se puede utilizar un
método clásico para la detección de defectos periódicos.
De manera ejemplificativa, se traza el histograma
de la distancia entre cada defecto de esta clase y, si este
histograma pone en evidencia una periodicidad (fundamental o
armónica), se abre en la memoria un grupo específico "defecto
periódico" y se reagrupan en este mismo grupo los defectos
periódicos de esta clase.
Según una variante, esta etapa de detección y de
reagrupamiento de los defectos periódicos puede realizarse después
de la extracción de los parámetros pero antes de la identificación
y del reconocimiento, incluso antes del pulido o de la
clasificación previa.
Esta variante supone entonces un tratamiento de
clasificación específico, relativamente sumario puesto que debe
basarse en la caracterización de los defectos según un número
elevado P de parámetros y, para la detección de los defectos
periódicos, se analiza entonces la población de las clases
elementales definidas en esta clasificación específica.
Esta variante presenta la ventaja de mostrar un
resultado que no depende de las prestaciones de los módulos de
reconocimiento (pulido y clasificación aguas abajo).
Una vez que han sido detectados, reconocidos y,
eventualmente, reagrupados los defectos correspondientes a
irregularidades detectadas, la fase ulterior del procedimiento de
inspección consiste en analizar los defectos con vistas a
determinar su gravedad, para permitir la determinación del grado de
defectos de la banda. Esta fase se describirá ahora con referencia
a la figura 7.
Como paso previo, antes de la realización del
procedimiento, para cada clase o cada tipo de defecto, en función
de diferentes nocividades intrínsecas posibles del tipo de defecto,
se define un conjunto de subclases, estando asociada cada subclase
con una nocividad intrínseca posible del tipo de defecto. Cada
subclase puede estar afectada eventualmente con un coeficiente de
gravedad intrínseco.
Se concibe que cada irregularidad superficial sea
identificada en este estadío y por lo tanto caracterizada por
parámetros característicos, en particular por un número reducido de
parámetros.
Durante la primera etapa 90 de esta fase de
análisis de los defectos se asimilan los defectos, reagrupados en
un grupo de fusión en la etapa precedente, con un umbral de defecto
denominado "defecto de fusión". A este efecto, se calculan
para estos defectos reagrupados los parámetros que caracterizan el
defecto de fusión por combinación lineal de los valores de los
parámetros que caracterizan cada defecto o irregularidad del grupo
de fusión.
A partir de los valores de los parámetros que
caracterizan los defectos no reagrupados y los defectos de fusión,
se efectúa, durante la etapa 92 siguiente, una clasificación
suplementaria de estos defectos según el conjunto de subclases
propio para cada tipo de defecto.
Esta clasificación suplementaria puede realizarse
según el mismo tipo de métodos que los que han sido utilizados para
el reconocimiento de los defectos.
Esta clasificación suplementaria conduce a un
resultado independiente de las utilizaciones ulteriores de la
chapa.
Como consecuencia de esta clasificación
suplementaria, se puede definir un "perfil de grado de defecto
intrínseco" de banda por una lista que da la población de cada
subclase "gravedad" de cada tipo o "clase elemental" de
defecto, estando relacionada esta población con una unidad de
longitud de banda; este perfil puede representarse, por ejemplo, en
forma de histogramas de la población de cada subclase, dispuestos
adyacentemente en un orden predeterminado (subclases junto a
subclases, clases junto a clases).
Paralelamente, para una utilización dada de la
banda, se puede definir, según el mismo formalismo (por ejemplo:
histogramas en el mismo orden) un "perfil de grado de defectos
admisible" a saber, para cada subclase "gravedad" de cada
tipo de defecto posible, una formación máxima admisible para esta
utilización dada (siempre referida a la misma unidad de longitud de
banda).
Este "perfil de grado de defecto admisible"
no se define "una vez por todas" para una utilización dada;
este puede incluso variar en función, por ejemplo, de la evolución
del cuaderno de las cargas de esta utilización.
A continuación se comparan, en la etapa 94, el
perfil de grado de defecto intrínseco de la banda inspeccionada y
el perfil del grado de defecto admisible de la utilización deseada
de dicha banda.
De este modo, en el transcurso de la etapa 94, si
se comprueba que el perfil de grado de defecto intrínseco de la
banda inspeccionada entra (o está contenido) en el perfil de grado
de defecto admisible de la utilización considerada de esta banda,
esta banda es considerada como aceptable o validada para esta
utilización (etapa 96).
Si esto no ocurre, esta banda inspeccionada es
considerada como inaceptable "defectuosa" frente a esta
utilización (etapa 98).
Con objeto de evitar el rechazo de esta banda
inspeccionada, se investiga entonces la utilización en el perfil de
grado de defecto admisible en la que entra (o está contenido) el
perfil de grado de defecto intrínseco de esta banda inspeccionada,
y se afecta esta banda con esta otra utilización.
Se sabe, en efecto, que una chapa que presenta un
número predeterminado de defectos de una gravedad dada y de un tipo
particular puede no ser defectuosa para una utilización, pero puede
ser defectuosa para otra utilización.
Por ejemplo, una chapa que presente un arañazo es
defectuosa si no se somete a una laminación durante una etapa de
tratamiento ulterior pero es considerada como no defectuosa si se
somete a una nueva laminación, en la que los arañazos son
aplanados.
La ventaja determinante de este procedimiento de
evaluación del grado de defecto de una banda por medida de un
perfil del grado de defecto intrínseco consiste en que esta medida
es independiente de la utilización ulterior y agua debajo de la
banda, y de la evolución referente a los criterios a ser
satisfechos por esta utilización.
Ventajosamente, los perfiles de grado de defecto
intrínseco de las bandas inspeccionadas pueden servir, a la
inversa, para seguir la evolución y las derivas eventuales de los
procedimientos de fabricación de estas bandas, según, por ejemplo,
las campañas de fabricación; de este modo pueden marcarse, por
ejemplo, eventuales derivas del comportamiento de la cadena de
laminación aguas arriba.
Los perfiles de grado defecto intrínseco de las
bandas inspeccionadas pueden servir, igualmente, para identificar
derivas en el propio sistema de inspección.
Según una variante simplificada del procedimiento
de análisis del grado de defecto, se puede afectar, con cada
subclase "gravedad" de los tipos de defectos, un coeficiente
cuyo valor es función de la gravedad estimada para una utilización
dada, y definir el perfil de grado de defecto de una banda por la
suma de las poblaciones de cada subclase multiplicadas por el
coeficiente correspondiente. Para validar esta utilización, se
verifica entonces, simplemente, que el resultado obtenido, a saber
dicha suma, no sobrepase un valor predeterminado definido para esta
utilización.
Pueden considerarse otras variantes
simplificadas, basadas sobre la utilización de coeficientes.
Claims (12)
1. Procedimiento para la inspección superficial
de una banda en desplazamiento, para la detección de defectos
superficiales, que comprende las etapas que consisten en:
- -
- la formación, con ayuda de medios de toma de imágenes (12), al menos de una imagen numérica de al menos una de las caras de la banda (10), constituida por un conjunto de líneas sucesivas de elementos de imágenes (I_{i,j}, B_{i,j}), afectadas respectivamente con un valor numérico;
- -
- la filtración de al menos una de dichas imágenes numéricas para la detección de irregularidades superficiales (34), por detección de variaciones relativas de los citados valores numéricos,
- -
- la segmentación de al menos una de dichas imágenes numéricas en zonas sospechosas (66) de manera que cada zona sospecha (66) contenga una irregularidad superficial (34); y
- -
- el tratamiento de las zonas sospechosas (66) para la identificación del tipo de defecto superficial que corresponde a cada regularidad (34) detectada;
caracterizado porque la etapa de
segmentación de al menos una de dichas imágenes consiste en
calcular un primer perfil de acumulación de los valores numéricos
de los elementos de imagen (I_{i,j,} B_{i,j}) en una primera
dirección, en escalonar dicho perfil calculado con el fin de
delimitar bandas de elementos de imagen, cada uno de los cuales
presenta al menos una irregularidad superficial (34), a calcular,
para cada banda delimitada, un segundo perfil de acumulación de los
valores numéricos en una segunda dirección, distinta de la primera
dirección, y en escalonar dicho segundo perfil calculado para
delimitar dichas zonas sospechosas (66), cada una de las cuales
contiene una irregularidad superficial, porque dicha e tapa de
cálculo del citado primer perfil comprende el cálculo de la suma de
los valores numéricos de cada columna de elementos de imagen
(I_{i,j}, B_{i,j}), y porque dicha etapa de cálculo de dicho
segundo perfil comprende el cálculo, para cada banda, de la suma de
los valores numéricos de cada línea de elementos de imagen
(I_{i,j}, B_{i,j}).
2. Procedimiento según la reivindicación 1,
caracterizado porque, después de la etapa de segmentación de
las imágenes en zonas sospechosas (66), se calcula, para cada zona
(66), la superficie individual de porciones de la zona,
constituidas respectivamente por elementos de imagen (I_{i,j},
B_{i,j}) que representan un segmento de irregularidad, y se
eliminan los segmentos de irregularidad cuya superficie sea menor
que un umbral predefinido.
3. Procedimiento según una de las
reivindicaciones 1 y 2, caracterizado porque dicha etapa de
formación de imágenes comprende la formación de un conjunto de
imágenes de partes sucesivas de la banda (10) en desplazamiento, en
forma de líneas y de columnas de elementos de imágenes (I_{i,j},
B_{i,j}), y la fusión de dichas imágenes en una imagen,
memorizándose dichas líneas en una memoria (18) con direcciones
sucesivas.
4. Procedimiento según una cualquiera de las
reivindicaciones 1 a 3, caracterizado porque, después de la
etapa de filtración de la imagen memorizada, se delimita en dicha
memoria (18) una zona de almacenamiento, en respuesta a una
detección de un elemento de imagen de una irregularidad, en la que
se han almacenado líneas de elementos de imagen sucesivamente
suministradas por los medios de toma de imágenes (12) y que
comprende al menos un elemento de imagen que corresponde, al menos,
a una irregularidad, efectuándose dicha etapa de segmentación sobre
cada zona de almacenamiento.
5. Procedimiento según la reivindicación 4,
caracterizado porque la zona de almacenamiento, abierta en
la memoria (18) como respuesta a una detección de un elemento de
imagen de, al menos una irregularidad, se cierra desde el momento
en que ya no sea detectado ningún elemento de imagen de una
irregularidad en un número predeterminado de líneas de elementos de
imagen (I_{i,j}, B_{i,j}).
6. Procedimiento según una de las
reivindicaciones 4 y 5, caracterizado porque comprende,
además, una etapa para la detección de zonas de almacenamiento de
gran longitud, por comparación del número de líneas de elementos de
imagen (I_{i,j}, B_{i,j}) almacenadas en cada zona de
almacenamiento, con un umbral predeterminado de detección de zonas
de almacenamiento de gran longitud, cerrándose dicha zona de
almacenamiento en caso en que se sobrepase dicho umbral.
7. Procedimiento según la reivindicación 6,
caracterizado porque, después de la etapa de segmentación de
imagen en zonas sospechosas (66), se forma un grupo de zonas
sospechosas (66) apareándose zonas sospechosas (66) de zonas de
almacenamiento sucesivas, una al menos de las cuales es una zona de
almacenamiento de gran longitud y que corresponde a una misma
irregularidad (34), y cuando el número total de las líneas de los
elementos de imagen de las zonas sospechosas (66) de dicho grupo
sea mayor que un umbral de detección de defecto de gran longitud,
se efectúa la etapa de tratamiento de imagen sobre una de dichas
zonas sospechosas (66) de dicho grupo y se afecta el resultado del
tratamiento a las otras zonas sospechosas (66) de dicho grupo.
8. Procedimiento según una cualquiera de las
reivindicaciones 1 a 7, caracterizado porque dicha etapa de
filtración de las imágenes numéricas consiste en detectar el
contorno de cada irregularidad (34).
9. Instalación para la inspección superficial de
una banda (10) en desplazamiento, para la realización de un
procedimiento de inspección según una cualquiera de las
reivindicaciones 1 a 8, caracterizada porque comprende
medios para la toma de imágenes (12) de, al menos, una de las caras
de la banda (10), una memoria (18) para el almacenamiento de, al
menos, una imagen de la banda en forma de líneas y de columnas de
elementos de imagen (I_{i,j}, B_{i,j}) asociadas
respectivamente con un valor numérico, un circuito de filtración
(21) de al menos una de dichas imágenes numéricas para la detección
de irregularidades superficiales (34) mediante la detección de
variaciones relativas de dichos valores numéricos y una unidad de
tratamiento (22) de las señales procedentes del circuito de
filtración (21), que comprende un primer nivel (24) de segmentación
de al menos una de dichas imágenes numéricas en zonas sospechosas
(66), cada una de las cuales presenta una irregularidad superficial
(34), y un segundo nivel (26) para el tratamiento de imágenes de
zonas sospechosas (66) para la identificación del tipo de defecto
superficial correspondiente a dicha irregularidad, y porque el
primer nivel (24) de segmentación comprende primeros medios
(24-a) de cálculo de un primer perfil de
acumulación de los valores numéricos de los elementos de imagen
(I_{i,j}, B_{i,j}) en una primera dirección, y segundos medios
(24-b) de cálculo de un segundo perfil de
acumulación de los valores numéricos en una segunda dirección,
distinta de la primera dirección, porque los primeros medios de
cálculo comprenden medios de cálculo (24-a) de la
suma de los valores numéricos de los elementos de imagen
(I_{i,j}, B_{i,j}) de cada columna de elemento de imagen para
la elaboración del primer perfil de acumulación de los valores
numéricos y porque los segundos medios de cálculo comprenden medios
de cálculo (24-a) de la suma de los valores
numéricos de los elementos de imagen (I_{i,j}, B_{i,j}) de cada
línea para la elaboración del segundo perfil de acumulación de
dichos valores numéricos.
10. Instalación según la reivindicación 9,
caracterizada porque comprende, además, medios de filtración
(24-b) de dichos perfiles, asociados con los
citados medios de cálculo, primero y segundo, y medios de escalonado
(24-c) relacionados con dichos medios de filtración
(24-b) para la delimitación de dichas zonas
sospechosas.
11. Instalación según una de las reivindicaciones
9 y 10, caracterizada porque comprende, dispuestos a la
salida del circuito de filtración (21) y conectados con la memoria
(18) medios (20) de gestión del direccionado de los elementos de
imagen (I_{i,j}, B_{i,j}) en dicha memoria (18), adaptados para
delimitar en la misma zonas de almacenamiento adaptadas para el
registro de líneas sucesivas de elementos de imagen que comprenden,
respectivamente, al menos un elemento de imagen que corresponde a al
menos una irregularidad (34), teniendo cada una de dichas zonas de
almacenamiento una capacidad máxima.
12. Instalación según la reivindicación 11,
caracterizada porque la unidad de tratamiento (22)
comprende, además, medios de cálculo del número de líneas de
elementos de imagen de zonas sospechosas almacenadas en zonas de
almacenamiento sucesivas y que corresponden a una misma
irregularidad (34) y medios para la comparación de dicho número de
líneas con un umbral de detección de defecto de gran longitud.
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Families Citing this family (25)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4045742B2 (ja) * | 1999-03-31 | 2008-02-13 | 株式会社日立製作所 | 非破壊検査方法およびその装置 |
| US7052483B2 (en) * | 2000-12-19 | 2006-05-30 | Animas Corporation | Transcutaneous inserter for low-profile infusion sets |
| WO2003023478A1 (en) * | 2001-09-11 | 2003-03-20 | Pirelli & C. S.P.A. | Method and apparatus for monitoring cable stranding |
| US7027934B2 (en) * | 2003-09-24 | 2006-04-11 | 3M Innovative Properties Company | Apparatus and method for automated web inspection |
| KR101203325B1 (ko) * | 2003-12-31 | 2012-11-20 | 쓰리엠 이노베이티브 프로퍼티즈 컴파니 | 시트-기반 물품에 대한 재고품 제어 |
| EP2339419A1 (en) | 2003-12-31 | 2011-06-29 | 3M Innovative Properties Co. | Maximisation of yield for web-based articles |
| US7623699B2 (en) | 2004-04-19 | 2009-11-24 | 3M Innovative Properties Company | Apparatus and method for the automated marking of defects on webs of material |
| US20090028417A1 (en) * | 2007-07-26 | 2009-01-29 | 3M Innovative Properties Company | Fiducial marking for multi-unit process spatial synchronization |
| US7542821B2 (en) * | 2007-07-26 | 2009-06-02 | 3M Innovative Properties Company | Multi-unit process spatial synchronization of image inspection systems |
| US8175739B2 (en) * | 2007-07-26 | 2012-05-08 | 3M Innovative Properties Company | Multi-unit process spatial synchronization |
| US8014973B1 (en) * | 2007-09-07 | 2011-09-06 | Kla-Tencor Corporation | Distance histogram for nearest neighbor defect classification |
| EP3459572A1 (en) | 2007-11-14 | 2019-03-27 | Biosensors International Group, Ltd. | Automated coating method |
| WO2010016137A1 (ja) * | 2008-08-07 | 2010-02-11 | 株式会社ケー・デー・イー | 検査システム |
| US7797133B2 (en) * | 2008-09-10 | 2010-09-14 | 3M Innovative Properties Company | Multi-roller registered repeat defect detection of a web process line |
| US8714472B2 (en) | 2010-03-30 | 2014-05-06 | Kimberly-Clark Worldwide, Inc. | Winder registration and inspection system |
| JP5912125B2 (ja) * | 2010-11-12 | 2016-04-27 | スリーエム イノベイティブ プロパティズ カンパニー | ウェブベース材料における不均一性の高速処理と検出 |
| DE102011083405A1 (de) * | 2010-12-21 | 2012-06-21 | Sms Siemag Ag | Verfahren und Vorrichtung zur Oberflächeninspektion von Bandstücken |
| CN103392125B (zh) * | 2011-02-24 | 2015-09-09 | 3M创新有限公司 | 用于检测幅材型材料中的不均匀因素的系统 |
| US8929661B2 (en) * | 2011-06-29 | 2015-01-06 | Infosys Limited | System and method for measuring camber on a surface |
| CN102680481B (zh) * | 2012-05-16 | 2014-05-07 | 陕西长岭纺织机电科技有限公司 | 棉纤维杂质的检测方法 |
| WO2020049338A1 (en) | 2018-09-06 | 2020-03-12 | Arcelormittal | Method and electronic device for monitoring a manufacturing of a metal product, related computer program and installation |
| MX2021007395A (es) | 2018-12-18 | 2021-07-16 | Arcelormittal | Metodo y dispositivo electronico para controlar la fabricacion de un grupo de productos metalicos finales a partir de un grupo de productos metalicos intermedios, programa informatico relacionado, metodo de fabricacion e instalacion. |
| JP7211265B2 (ja) * | 2019-05-22 | 2023-01-24 | 日本製鉄株式会社 | 識別モデル生成装置、識別モデル生成方法及び識別モデル生成プログラム、並びに鋼材疵判定装置、鋼材疵判定方法及び鋼材疵判定プログラム |
| US11493453B2 (en) * | 2019-06-28 | 2022-11-08 | Kyocera Document Solutions Inc. | Belt inspection system, belt inspection method, and recording medium for belt inspection program |
| CN111915607A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-11-10 | 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院 | 一种基于机器视觉的金属膜电阻表面条带缺陷检测方法 |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4519041A (en) * | 1982-05-03 | 1985-05-21 | Honeywell Inc. | Real time automated inspection |
| US5091963A (en) * | 1988-05-02 | 1992-02-25 | The Standard Oil Company | Method and apparatus for inspecting surfaces for contrast variations |
| GB9008632D0 (en) * | 1990-04-17 | 1990-06-13 | Leicester Polytechnic | Inspecting garments |
| AU627658B2 (en) * | 1990-06-13 | 1992-08-27 | Aluminium Company Of America | Video inspection system |
| US5649032A (en) * | 1994-11-14 | 1997-07-15 | David Sarnoff Research Center, Inc. | System for automatically aligning images to form a mosaic image |
| US6148097A (en) * | 1995-06-07 | 2000-11-14 | Asahi Kogaku Kogyo Kabushiki Kaisha | Optical member inspecting apparatus and method of inspection thereof |
| DE19528519A1 (de) * | 1995-08-03 | 1997-02-06 | Tzn Forschung & Entwicklung | Vorrichtung zur Detektion streifenförmiger Oberflächenfehler |
-
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