RU2795303C1 - Способ автоматического непрерывного контроля качества поверхности - Google Patents

Способ автоматического непрерывного контроля качества поверхности Download PDF

Info

Publication number
RU2795303C1
RU2795303C1 RU2022121024A RU2022121024A RU2795303C1 RU 2795303 C1 RU2795303 C1 RU 2795303C1 RU 2022121024 A RU2022121024 A RU 2022121024A RU 2022121024 A RU2022121024 A RU 2022121024A RU 2795303 C1 RU2795303 C1 RU 2795303C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
product
marking
defects
image
products
Prior art date
Application number
RU2022121024A
Other languages
English (en)
Inventor
Анастасия Викторовна Тихомирова
Михаил Евгеньевич Гринишин
Александр Николаевич Алабин
Сергей Викторович Вальчук
Original Assignee
Общество с ограниченной ответственностью "Объединенная Компания РУСАЛ Инженерно-технологический центр"
Filing date
Publication date
Application filed by Общество с ограниченной ответственностью "Объединенная Компания РУСАЛ Инженерно-технологический центр" filed Critical Общество с ограниченной ответственностью "Объединенная Компания РУСАЛ Инженерно-технологический центр"
Application granted granted Critical
Publication of RU2795303C1 publication Critical patent/RU2795303C1/ru

Links

Images

Abstract

Изобретение относится к области металлургии и может быть использовано в непрерывном производстве изделий, кристаллизующихся с открытой поверхностью для контроля качества поверхности с выявлением таких дефектов, как трещины, неметаллические включения, раковины, вздутия. Способ включает последовательное выполнение следующих операций: освещение поверхности изделия посредством источника света оптического диапазона, первичная съемка поверхности изделия, анализ полученного изображения поверхности изделия, который выполняют нейросетевыми методами с выделением дефектов на изображении поверхности четырехугольной рамкой, определением максимального габаритного размера и классификацией дефектов на поверхности изделия, при этом в случае превышения нормированного значения размера дефекта на поверхность изделия наносят маркировку, по анализу изображения которой затем разделяют движение изделий с маркировкой и без маркировки на конвейере по разным направлениям. Использование изобретения позволяет расширить технологические возможности способа контроля. 3 з.п. ф-лы, 2 ил.

Description

Область техники, к которой относится изобретение
Изобретение относится к области металлургии и может быть использовано в непрерывном производстве изделий, кристаллизующихся с открытой поверхностью. Способ применим для контроля качества поверхности и выявляет такие виды дефектов, как трещины, неметаллические включения, раковины и вздутия.
Уровень техники
Одним из наиболее распространенных способ контроля качества поверхности при непрерывном способе производства изделий является визуальный способ контроля. Визуальный способ предусматривает осмотр продукции на этапе ее производства или после окончания производства оператором службы контроля качества. Указанный способ имеет ряд недостатков, в частности, не во всех случаях гарантирует распознавание поверхностных дефектов, а также требует использования измерительных средств.
Известны другие способы обнаружения дефектов для изделий, полученных способом непрерывного литья, в частности, согласно патенту RU2424072. В предложенном изобретении дефекты определяют с точным позиционированием, оценивают по местоположению и протяженности и перед последующей обработкой изделия, устраняют или предотвращают за счет оптимизации производственного процесса. Недостатком предложенного способа является то, что способ прогнозирует образование дефекта в изделии, предполагает необходимость выполнения анализа и сопоставления дефектов в части их образования на полуфабрикатах и на практике не может быть реализован в автоматическом режиме.
Использование же контроля в автоматическом режиме позволяет значительно улучшить результат распознавания поверхностных дефектов, существенно снижает трудоемкость в отличие от визуального способа контроля дефектов поверхности. Известно несколько способов обнаружения и классификации дефектов поверхностей различных металлических изделий.
Известен способ контроля качества продукции и устройство для его осуществления согласно RU2630177. Предложенный способ основан на применении системы технического зрения для видеорегистрации выполнения операции технологического процесса при изготовлении продукции и результатов этого процесса путем последующей идентификации контролируемых признаков операции и аналогичных признаков видеорегистрации контрольного образца. Недостатком предложенного способа является то, что контроль качества продукции выполняют на основании таких контролируемых признаков, как режимов работы оборудования, координат пространственного расположения оборудования и исполнителя операции и не обеспечивает контроль дефектов, возникших из-за внешних причин, не связных с работой оборудования.
Известно изобретение RU2546267 на способ и устройство для контроля поверхности отрезков в процессе прокатки полосы. Контроль осуществляют в автоматическом режиме с помощью системы камер и устройства оценки периодических типов дефектов, образующихся при воздействии рабочего валка на поверхности. Указанный способ контроля качества поверхности предназначен для распознавания периодических типов дефектов. Данное изобретение обеспечивает возможность своевременно осуществлять замену рабочего валка с целью исключения дальнейшего производства брака. Непериодические или случайные типы дефектов подвергаются «ручному» визуальному осмотру сотрудниками, что является недостатком указанного изобретения.
Известна публикация А.В. Полякова «О применении сверточных нейронных сетей при решении задачи неразрушающего контроля изделий», Успехи современной науки, 2017, Том 1, №5, с. 204-207, где исследованы алгоритмы распознавания образов с помощью нейронных сетей. Описанный подход позволяет выполнять лишь распознавание изображений.
Известен способ распознавания поверхностных дефектов холодного тонколистового проката цветных металлов, описанный в заявке RU2015123414, в котором для формирования изображения используют линейные цифровые камеры с низкой выдержкой, осуществляют пропуск части кадров с дублирующей информацией в зависимости от текущей скорости проката с последующем анализом полученного изображения. Недостатком предложенного решения является невозможность одновременного анализа и выявления различных видов дефектов с количественной оценкой размеров для выполнения последующей сортировки продукции.
Наиболее близким к предложенному изобретению является способ контроля качества поверхности изделий согласно RU2333474. Способ включает освещение контролируемого объекта излучением оптического диапазона от точечного источника и анализ отраженного на экран светотеневого изображения, где полученное изображение разделяют на равные дискретные элементы размером х×х с порядковыми номерами i и j вдоль двух взаимно перпендикулярных осей Х и Y, соответственно, причем х<L/3, где L - минимальный размер изображений дефектов контролируемой поверхности в одном из направлений Х или Y, выполняют анализ светотеневого изображения путем последовательного измерения его интенсивности вдоль соответствующих направлений Х или У и далее выполняют расчет координат соответствующих им элементов контролируемой поверхности. Недостатком предложенного способа является невозможность одновременного анализа и выявления различных видов дефектов с количественной оценкой размеров для выполнения последующей сортировки продукции.
Раскрытие сущности изобретения
Задачей предлагаемого изобретения является создание автоматического способа непрерывного контроля качества поверхности изделий, в том числе, продукции из алюминия или алюминиевого сплава, позволяющего выявлять дефекты поверхности в автоматическом режиме, отделять изделия с дефектами и оперативно получать информацию о наличии изделий с дефектами для выполнения корректирующих мероприятий.
Под дефектами поверхности понимаются дефекты в виде трещин, неметаллических включений, пузырей (вздутий) и т.д., выявляемых на поверхности изделий, полученных путем кристаллизации в открытую изложницу. Появление дефектов на поверхности может носить как случайный, так и периодический характер вследствие отклонений от технологического процесса или из-за других внешних причин.
Технический результат заключается в создании способа автоматического контроля поверхности, обеспечивающий непрерывный контроль качества поверхности и позволяющий получить количественные параметры контролируемой поверхности.
Решение поставленной задачи и достижение указанного технического результата обеспечивается тем, что в предложенном способе автоматического непрерывного контроля качества поверхности изделий литейного производства в виде чушек из алюминия или из алюминиевого сплава, непрерывно перемещающихся на конвейере, включающем последовательное выполнение следующих операций:
- освещение поверхности упомянутого контролируемого изделия посредством источника света оптического диапазона,
- первичная съемка поверхности упомянутого контролируемого изделия с получением изображения его поверхности при температуре не более 600°C,
- анализ полученного изображения поверхности изделия, который выполняют нейросетевыми методами с выделением выявленных дефектов на изображении поверхности четырехугольной рамкой, определением максимального габаритного размера и классификацией дефектов на поверхности изделия, при этом
в случае превышения нормированного значения размера дефекта на поверхность изделия наносят маркировку,
отличающийся тем, что
габаритный размер выявленных дефектов вычисляют в виде среднего значения диагоналей упомянутой четырехугольной рамки по формуле
d =
Figure 00000001
,
где xi, xj, yi, yj - соответствующие координаты вершин упомянутой четырехугольной рамки, а толщину трещины определяют по значению интенсивности пикселей по шкале «grayscale», измеряемых в диапазоне от 0 до 255, причем за область трещины принимают значения интенсивности пикселей от 6 и менее и с учетом масштаба выполняют перевод количества пикселей в значение толщины трещины, при этом
осуществляют вторичную съемку поверхности упомянутого изделия с освещением области маркировки посредством источника света оптического диапазона и с получением изображения маркировки на поверхности изделия, после чего
осуществляют вторичный анализ изображения поверхности изделия нейросетевыми методами с определением наличия маркировки и
разделяют движение изделий с маркировкой и без маркировки на конвейере по разным направлениям.
В частном случае, анализируемая поверхность упомянутого изделия ограничена габаритами 750*185 мм.
Наносимую на поверхность упомянутого изделия маркировку выполняют в зависимости от размера выявленных дефектов.
Разделение движения изделий по направлениям с маркировкой и без маркировки на конвейере осуществляют с учетом вида дефектов.
Краткое описание чертежей
На фиг. 1 показана схема реализации непрерывного производственного процесса, где (1) - изделие, (2) - камеры, используемые для захвата изображения поверхности с целью выявления дефекта на поверхности, (3) - маркиратор наличия дефекта, (4) - камера, используемая для захвата изображения поверхности с целью выявления маркера на поверхности, (5) - разделитель направлений движения изделия.
На фиг. 2 показан пример поверхности с дефектом.
Осуществление изобретения
Настоящее изобретение может быть осуществлено в непрерывном производственном процессе, предусматривающем кристаллизацию расплава в открытой изложнице, съемку открытой закристаллизованной поверхности. Далее полученное изображение с использованием нейросетевых методов обрабатывается и анализируется, где в качестве критерия присутствия дефекта принято изменение значений интенсивности пикселей для обозначения области присутствия дефекта в виде четырехугольной рамки.
Габаритный размер дефектов (d), например, таких как неметаллические включения, трещины, пузыри (вздутия) вычисляется как среднее значение диагоналей четырехугольной рамки согласно соотношения:
d =
Figure 00000001
,
где xi, xj и yi, yj - соответствующие координаты вершин четырехугольной рамки на поверхности анализируемого изделия.
Толщину трещины определяют по значению интенсивности пикселей по шкале grayscale, измеряемых в диапазоне от 0 до 255. За область трещины принимаются значения интенсивности пикселей - 6 и менее, и далее с учетом масштаба выполняют перевод количества пикселей в значение толщины трещины.
Температура поверхности изделия должна быть ограничена 600°С поскольку при температуре выше 600°С высокое световое излучение от поверхности делает невозможным анализ изображения, полученного от поверхности в оптическом диапазоне, что затрудняет или делает невозможным идентификацию дефекта.
Расположение камер (2), используемых для захвата изображения поверхности, выполняют в зоне естественного или принудительного охлаждения непрерывно перемещающегося изделия, где температура изделия уже не превышает 600°С. Для первичного захвата изображения используют по меньшей мере 2 камеры, позволяющих получить стереоизображение, обеспечивающее проведение точного анализа размеров детектируемых дефектов на поверхности изделия.
Следом за комплексом из камер (2) располагается лазерный маркиратор (3), выполняющий функцию нанесения маркера на поверхность изделия в случае наличия дефекта на поверхности изделия, размер которого превышает нормированное значение.
По мере дальнейшего движения поверхность изделия попадает во вторичную зону освещения анализируемой поверхности и камеры (4), определяющей наличие или отсутствие маркировки, информирующей о присутствии дефекта.
В случае наличия маркера осуществляется разделение направлений движения (5) изделий на конвейере для отделения дефектной продукции.
Для реализации способа автоматического непрерывного контроля качества поверхности используется разработанные программные приложения «Сервис детектирования» для захвата, обработки изображений с камер (2) и (4), установки нормированных значений дефектов поверхности, детектирования на основе нейронных сетей и «Приложение для просмотра результатов детектирования».
Расположение камер (2) и (4) при первичной и вторичной съемке, соответственно, выбирают таким образом, чтобы закристаллизованная поверхность всегда была в пределах видимости камер (2) и (4).
Пример осуществления изобретения.
Предложенный способ реализован в условиях промышленного производства непрерывно перемещающихся изделий на конвейере на примере производства чушки из алюминиевого сплава системы Al-Si.
Параметры процесса производства:
- объем плавки 80 тонн;
- сплав типа AlSi7Mg по DIN1706;
- габаритный размер анализируемой поверхности находился в пределах 750*185 мм;
- Температура анализируемой поверхности составляла в пределах 250-300°C.
Оценку работоспособности предложенного способа контроля осуществляли на неустановившейся и установившейся стадии литья с целью контроля дефектов поверхности носивших как случайный, так и периодический характер.
По ходу перемещения чушки (1) из алюминиевого сплава на литейном конвейере каждая чушка попадала в первичную зону съемки поверхности, выполняемой двумя камерами машинного зрения (2). Камеры были закреплены под углом напротив друг друга с целью получения стереоизображения поверхности чушки. Полученное изображение обрабатывалось нейросетевыми методами с качественным определением - наличие дефекта и определением характеристик размеров дефектов, для неметаллических включений, вздутий - габаритный размер, трещин - габаритный размер и толщину трещин.
Результаты анализа изображений приведены на фиг. 2. Далее при обнаружении дефекта на поверхность чушки наносилась маркировка маркиратором (3), далее по ходу движения алюминиевая чушка попадала во вторичную зону съемки поверхности, выполняемой камерой (4) машинного зрения. При обнаружении маркировки выполнялась отбраковка чушки с дефектами поверхности за счет изменения направления движения чушки с дефектом и без дефектов.

Claims (15)

1. Способ автоматического непрерывного контроля качества поверхности изделий литейного производства в виде чушек из алюминия или из алюминиевого сплава, непрерывно перемещающихся на конвейере, включающий последовательное выполнение следующих операций:
- освещение поверхности упомянутого контролируемого изделия посредством источника света оптического диапазона,
- первичная съемка поверхности упомянутого контролируемого изделия с получением изображения его поверхности при температуре не более 600°С,
- анализ полученного изображения поверхности изделия, который выполняют нейросетевыми методами с выделением выявленных дефектов на изображении поверхности четырехугольной рамкой, определением максимального габаритного размера и классификацией дефектов на поверхности изделия, при этом
в случае превышения нормированного значения размера дефекта на поверхность изделия наносят маркировку,
отличающийся тем, что
габаритный размер выявленных дефектов вычисляют в виде среднего значения диагоналей упомянутой четырехугольной рамки по формуле
d =
Figure 00000002
,
где xi, xj, yi, yj - соответствующие координаты вершин упомянутой четырехугольной рамки, а толщину трещины определяют по значению интенсивности пикселей по шкале «grayscale», измеряемых в диапазоне от 0 до 255, причем за область трещины принимают значения интенсивности пикселей от 6 и менее и с учетом масштаба выполняют перевод количества пикселей в значение толщины трещины, при этом
осуществляют вторичную съемку поверхности упомянутого изделия с освещением области маркировки посредством источника света оптического диапазона и с получением изображения маркировки на поверхности изделия, после чего
осуществляют вторичный анализ изображения поверхности изделия нейросетевыми методами с определением наличия маркировки и
разделяют движение изделий с маркировкой и без маркировки на конвейере по разным направлениям.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что анализируемая поверхность упомянутого изделия ограничена габаритами 750×185 мм.
3. Способ по п. 1 или 2, отличающийся тем, что наносимую на поверхность упомянутого изделия маркировку выполняют в зависимости от размера выявленных дефектов.
4. Способ по любому из пп. 1-3, отличающийся тем, что разделение движения изделий по направлениям с маркировкой и без маркировки на конвейере осуществляют с учетом вида дефектов.
RU2022121024A 2022-08-02 Способ автоматического непрерывного контроля качества поверхности RU2795303C1 (ru)

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2795303C1 true RU2795303C1 (ru) 2023-05-02

Family

ID=

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2008075905A1 (en) * 2006-12-20 2008-06-26 Posco Apparatus for detecting surface defect on slab
RU2424072C1 (ru) * 2007-04-24 2011-07-20 Смс Симаг Акциенгезельшафт Способ обнаружения, классификации и устранения дефектов поверхностей на изделиях, полученных способом непрерывного литья
CN102854194A (zh) * 2012-09-11 2013-01-02 中南大学 基于线阵ccd的物件表面缺陷检测方法及装置
WO2017201059A1 (en) * 2016-05-16 2017-11-23 Golden Aluminum Company System and method for adjusting continuous casting components
CN108982514A (zh) * 2018-07-12 2018-12-11 常州大学 一种铸件表面缺陷仿生视觉检测系统
CN110614282A (zh) * 2018-06-19 2019-12-27 宝山钢铁股份有限公司 一种热轧板坯表面清理质量缺陷的自动检测装置
RU2768517C1 (ru) * 2018-04-13 2022-03-24 Маиллефер С.A. Сканер контроля поверхности, устройство и способ обнаружения поверхностных дефектов кабеля

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2008075905A1 (en) * 2006-12-20 2008-06-26 Posco Apparatus for detecting surface defect on slab
RU2424072C1 (ru) * 2007-04-24 2011-07-20 Смс Симаг Акциенгезельшафт Способ обнаружения, классификации и устранения дефектов поверхностей на изделиях, полученных способом непрерывного литья
CN102854194A (zh) * 2012-09-11 2013-01-02 中南大学 基于线阵ccd的物件表面缺陷检测方法及装置
WO2017201059A1 (en) * 2016-05-16 2017-11-23 Golden Aluminum Company System and method for adjusting continuous casting components
RU2768517C1 (ru) * 2018-04-13 2022-03-24 Маиллефер С.A. Сканер контроля поверхности, устройство и способ обнаружения поверхностных дефектов кабеля
CN110614282A (zh) * 2018-06-19 2019-12-27 宝山钢铁股份有限公司 一种热轧板坯表面清理质量缺陷的自动检测装置
CN108982514A (zh) * 2018-07-12 2018-12-11 常州大学 一种铸件表面缺陷仿生视觉检测系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Chondronasios et al. Feature selection for surface defect classification of extruded aluminum profiles
CN104914111B (zh) 一种带钢表面缺陷在线智能识别检测系统及其检测方法
CN110161035B (zh) 基于图像特征与贝叶斯数据融合的结构表面裂缝检测方法
CN111521129B (zh) 基于机器视觉的板坯翘曲检测装置及方法
CN108931536B (zh) 用于评估涂覆表面质量的方法和装置
JP6973742B2 (ja) 金属加工面の検査方法、金属加工面の検査装置
CN108550160B (zh) 基于光强模板的非均匀光条特征区域提取方法
CN116559183B (zh) 一种提高缺陷判定效率的方法及系统
CN112614105B (zh) 一种基于深度网络的3d点云焊点缺陷检测方法
CN115184359A (zh) 一种自动调参的表面缺陷检测系统与方法
CN113177924A (zh) 一种工业流水线产品瑕疵检测方法
CN115631138A (zh) 一种锆合金板材激光切割质量监检测方法与装置
CN111681231B (zh) 基于目标检测的工业焊接图像缺陷的检测方法
US7636466B2 (en) System and method for inspecting workpieces having microscopic features
CN115775249A (zh) 一种增材制造造件成形质量监测方法、系统及存储介质
RU2795303C1 (ru) Способ автоматического непрерывного контроля качества поверхности
CN108732148B (zh) 一种荧光磁粉探伤在线检测装置及方法
CN116091506B (zh) 一种基于yolov5的机器视觉缺陷质检方法
CN111833350A (zh) 机器视觉检测方法与系统
CN113727022B (zh) 巡检图像的采集方法及装置、电子设备、存储介质
Wang et al. Quality inspection scheme for automotive laser braze joints
Buck et al. Rapid inclusion and defect detection system for large steel volumes
CN112257514B (zh) 一种用于设备故障巡检的红外视觉智检的拍摄方法
CN114049543A (zh) 一种基于深度学习的废钢卸料变化区域自动识别方法
Si et al. Deep learning-based defect detection for hot-rolled strip steel