автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизация контроля точечных сварных соединений на основе рентгенографии

На правах рукописи

ОВЕЧКИН Максим Владимирович

АВТОМАТИЗАЦИЯ КОНТРОЛЯ ТОЧЕЧНЫХ СВАРНЫХ СОЕДИНЕНИЙ НА ОСНОВЕ РЕНТГЕНОГРАФИИ

05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

: з 1 т 2013

00553694О

Оренбург-2013

005536946

Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Оренбургский государственный университет».

Научный руководитель - Шерстобитова Вероника Николаевна

кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры систем автоматизации производства ФГБОУ ВПО «Оренбургский государственный университет».

Официальные оппоненты: Каяшев Александр Игнатьевич

доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой автоматизации технологических процессов филиала ФГБОУ ВПО «Уфимский государственный нефтяной технический университет» в г. Стерлитамак

Пищухин Александр Михайлович

доктор технических наук, профессор, декан факультета информационных технологий ФГБОУ ВПО «Оренбургский государственный университет»

Ведущая организация - ФГБОУ ВПО «Московский государственный

технологический университет "Станкин"»

Защита состоится «22» ноября 2013 г. в 11:00 на заседании диссертационного совета Д 212.181.02, созданного на базе ФГБОУ ВПО «Оренбургский государственный университет», по адресу: 460018, г. Оренбург, пр. Победы, 13, ауд. 6205.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Оренбургский государственный университет».

Автореферат разослан «18» октября 2013 г.

Учёный секретарь диссертационного совета

ми,-

В.И. Рассоха

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Радиационные методы дефектоскопии следует применять для обнаружения в объектах контроля таких дефектов, как нарушения сплошности и однородности материала, внутренней конфигурации и взаимного расположения объектов контроля, не доступных для технического осмотра при их изготовлении, сборке, ремонте и эксплуатации (ГОСТ 2042682).

Недостатком метода радиационного контроля является то, что рассеянное излучение в зависимости от энергии первичного излучения изменяет качество снимка, снижает контрастность и четкость изображения, а, следовательно, и чувствительность самого метода. Вследствие этого явления дефекты малого размера тяжело различить.

В настоящее время анализ качества сварных соединений, производимый методом рентгенограмм, осуществляется «вручную», т.е. путем просмотра оператором рентгеновского снимка детали через увеличительное стекло либо с помощью просмотра отсканированной и оцифрованной копии снимка в графическом редакторе. При этом оператор самостоятельно производит поиск и анализ дефектов на снимке, что занимает длительное время и не исключает погрешностей, связанных с такими факторами, как усталость оператора, рассеянность внимания при длительной монотонной работе и прочих проявлениях «человеческого фактора», поскольку работа с оцифрованными снимками затруднительна в связи с большим количеством шумов на снимке, а также со сложностью характера изображения.

В этих условиях разработка теоретических и практических решений для автоматизации процесса контроля качества точечных сварных соединений путем распознавания и анализа рентгенограмм деталей является актуальной научной задачей, имеющей существенное значение для экономики страны, что определило актуальность, выбор объекта, предмета и цели исследования.

Работа выполнена в рамках: ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России 2009-2013 годы», проект № 14.В37.21.0697 «Повышение эффективности производства изделий авиационной техники на ОАО «ПО «Стрела», областного гранта в сфере научной и научно-технической деятельности 2012 г. на тему «Автоматизация контроля качества точечных сварных соединений посредством компьютерного анализа рентгеновских снимков деталей».

Объект исследования - процессы автоматизации контроля точечных сварных соединений по рентгенограммам изделий.

Предмет исследования - методы и алгоритмы определения параметров точечных сварных соединений по оцифрованным рентгенограммам деталей.

Цель - повышение качества контроля точечных сварных соединений на основе разработки автоматизированных средств распознавания и анализа рентгеновских снимков изделий.

Задачи исследования:

1) теоретико-информационный анализ процессов автоматизации контроля рентгенограмм точечных сварных соединений;

2) построение формализованной модели анализа рентгенограммы точечного сварного соединения;

3) разработка математического обеспечения модели анализа рентгенограммы;

4) алгоритмическая реализация процедур выявления параметров точечных сварных соединений по оцифрованным рентгенограммам деталей;

5) разработка архитектуры и программного средства обработки и анализа рентгенограмм точечных сварных соединений;

6) оценка эффективности применения программного средства, основанного на разработанных процедурах автоматизации контроля, по критериям скорости и точности распознавания и оценки качественных параметров точечных сварных соединений по рентгенограммам изделий.

Методы исследования. В качестве основных средств теоретических исследований использовались методы системного анализа, линейной алгебры, теории вероятностей, математической статистики, математической логики, теории цифровой обработки изображений и технологии объектно-ориентированного программирования.

Для подтверждения достоверности разработанных моделей и их программной реализации использованы методы оценки чувствительности модели, формальных процедур верификации, проверки на тестовых примерах, сравнения полученных результатов с результатами работы программы-аналога, натурные испытания.

Экспериментальные исследования выполнены по отраслевой методике проведения экспериментальных работ в лабораторных и производственных условиях ОАО «ПО «Стрела» с применением методов математической обработки данных и оценки результатов.

Научной новизной обладают:

1) формализованная модель анализа рентгенограммы точечного сварного соединения;

2) обобщенный алгоритм автоматизированного контроля точечных сварных соединений по рентгенограммам изделий;

3) алгоритмы автоматизации распознавания дефектов отклонения диаметра и расположения ядра;

4) архитектура программного средства автоматизированной обработки и анализа рентгенограмм точечных сварных соединений.

Практическую значимость имеет совокупность программных модулей, основанных на разработанной модели и алгоритмах и включающих 3 зарегистрированных программных средства:

- «Программа для работы со сканированными рентгеновскими снимками точечных сварных соединений «11_8сап» (свидетельство №2011618837);

- «Программа распознавания и анализа геометрических параметров дета-

ли на основании обменного файла «Орег^ер» (свидетельство №2012613806);

- «Программа для распознавания микротрещин на поверхностях деталей по их рентгенограммам «Я-ОсЮс^оп» (свидетельство №2012661077).

Применение данных программ в системах технической диагностики позволяет обеспечить повышение качества изделий за счет автоматизации процедур контроля качества изделий с применением рентгенографии.

Результаты, выносимые на защиту:

1) графоаналитическая модель анализа рентгенограммы точечного сварного соединения;

2) математическое описание процедур распознавания дефектов;

3) алгоритмы автоматизации распознавания количественных параметров дефектов;

4) программное средство автоматизированной обработки и анализа рентгенограмм точечных сварных соединений.

Достоверность научных положений, результатов и выводов, приведенных в диссертационной работе, достигается за счет непротиворечивости и воспроизводимости результатов, полученных теоретическим путем и соответствия результатов теоретических и экспериментальных исследований.

Реализация результатов работы. Результаты диссертационной работы внедрены в производственный процесс ОАО «ПО «Стрела», ООО «Оренбургская промышленная лаборатория» в виде программного обеспечения и инструкций по эксплуатации; в учебный процесс кафедры систем автоматизации производства ФГБОУ ВПО «Оренбургский государственный университет».

Апробация результатов работы. Основные результаты диссертационной работы обсуждались и получили одобрение на международных научно-практических конференциях «Актуальные проблемы науки» (Тамбов, 2011), «Теоретические и практические вопросы развития научной мысли в современном мире» (Уфа, 2013); на всероссийских конференциях «Автоматизация и информационные технологии» (Москва, 2011, 2012), «Компьютерная интеграция производства и ИПИ-технологии» (Оренбург, 2011), «Машиностроение - традиции и инновации» (Москва, 2011); научно-технической конференции молодых специалистов объединения ОАО «ПО «ПО «Стрела» (Оренбург, 2011); научной школе-семинаре молодых ученых и специалистов в области компьютерной интеграции производства (Оренбург, 2011- 2013); научных семинарах кафедры систем автоматизации производства ФГБОУ ВПО «Оренбургский государственный университет».

Публикации. По материалам диссертации опубликованы 14 работ, в том числе 3 статьи в журналах, рекомендованных ВАК, 3 свидетельства о регистрации программных продуктов.

Структура и объём диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 разделов, выводов, списка использованных источников из 135 наименований и 4 приложений. Работа выполнена на 173 страницах, включая 51 рисунок, 25 таблиц и 31 страницу приложений.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, определены цель работы, объект и предмет исследования; сформулированы научные результаты, выносимые на защиту, определены их научная новизна и практическая значимость, приведены сведения о внедрении результатов работы; дан краткий обзор диссертационной работы.

В первом разделе выполнен анализ печатных и Интернет - источников в области автоматизированного анализа рентгеновских снимков деталей.

Определено место рентгенографических методов в среде автоматизированного контроля качества продукции на машиностроительном предприятии. Представлена функциональная модель IDEF0 для описания процесса контроля качества изделия. Отмечено, что радиационные методы контроля являются надежными и широко распространенными в машиностроении в связи с их простотой и документальным подтверждением полученных результатов.

Классифицированы основные наружные дефекты швов сварных соединений, выполненных точечной сваркой. Приведено среднее распределение классов объектов на детали.

Проведен анализ программных систем для работы с изображениями и их возможностей применительно к рассматриваемой задаче распознавания параметров сварных соединений на снимках. По итогам анализа и сравнения было выявлено, что редактирование и анализ снимков в представленных графических редакторах не позволяют полноценно автоматизировать и ускорить работу оператора: требуется 15-30 минут на обработку одного листа вместо 20-40 (при ручном просмотре рентгеновского снимка через увеличительное стекло), как это делалось ранее.

Изучены работы в области обработки изображений таких ученых, как Ба-сараб М.А, Бутаков Е.А., Визильтер Ю.В., Гуляев Ю.В., Желтков С.Ю., Князь В.А., Никитов С.А., Павлидис Т., Пахомов A.A., Потапов A.A., Прэтт У. Путятин Е.П., Сальников И.И., Ходарев А.Н., Хуанг Т.С., Яне Б., Chen С.Н., Shalkoff R.J. Установлено, что рассматриваемые ими алгоритмы, несмотря на быстроту и частичную применимость к данной задаче, не нашли применение в областях программной обработки изображений на предмет выявления дефектов, обнаруживаемых методом рентгенографии точечных сварных соединений.

Были сделаны следующие выводы:

1) выявление дефектов при радиационных методах производится просмотром оператором проявленной пленки через увеличительное стекло либо просмотром оцифрованных снимков в программах просмотра изображения и последующим нанесением отметок на найденных дефектах для повторной сварки участков соединений по результатам их анализа;

2) основным недостатком метода радиационного контроля является то, что рассеянное излучение в зависимости от энергии первичного излучения изменяет качество снимка, снижает контрастность и четкость изображения, а, следовательно, и чувствительность самого метода; вследствие этого явления

дефекты малого размера тяжело различить (рисунок 1);

3) для существующих процессов автоматизации контроля отсутствуют завершенные методики, позволяющие провести автоматизированное распознавание параметров точечных сварных соединений по рентгенограммам изделий; имеются лишь некоторые специализированные для отдельных областей исследований программные продукты, включающие в свой состав модули, частично применимые в области распознавания рентгенограмм сварных соединений, но не позволяющие произвести полноценную автоматизацию контроля соединения.

ЦНЩ 1:

Рисунок 1 - Пример рентгеновского снимка детали с точечными сварными

соединениями

В результате проведенного анализа поставлена цель исследования, сформулированы задачи исследования.

Во втором разделе построена формализованная модель анализа рентгенограммы точечного сварного соединения, разработан общий подход и методика обработки снимков в соответствии с поставленными задачами. Выполнено математическое описание процедур распознавания дефектов.

Графоаналитическая модель рентгенограммы сварного соединения представляет собой двухуровневую классификацию сварной точки, на первом уровне которой определяется принадлежность объекта к классам нарушения диаметра литого ядра, а на втором - к классам нарушения расположения ядра (рисунок 2).

При этом выявлено, что для уровня распознавания нарушения диаметра литого ядра отнесение к классам может осуществляться путем построения вертикальных и горизонтальных гистограмм для сегмента изображения (рисунок 3). Для объектов, не входящих в классы «прожиг» и «недожиг», необходимо определить принадлежность к классам смещений. При этом сам факт отнесения к группе классов нарушения расположения ядра недостаточно информативен, так как для устранения дефектов смещения ядра необходимо знать направление и величину смещения, определить которые можно путем создания группы соответствующих классов и определения возможной принадлежности объекта к классу данной группы.

Область сборки ......Сборная точка

"i, i

быябление нарушения расположения /итого ядра '

----------1-----------1"

\ I гт I

' \ sI \

i у1

Í У2

класс 3 спещение1х1;у11 класс í смещение/х2,у21

класс п смещениеЬст. ут!

отнесение к классу сатйетстбия нормам

5 класс п*1 соответствие нормам

Рисунок 2 - Формализованная модель анализа рентгенограммы

прожиг ЫчящИ

•

I ¡lili

недажиг ld<d_minl

норме (d_mín<d<max_d/

Рисунок 3 - Схема отнесения к классам по диаметру литого ядра соединения

Важным этапом в процессе подготовки сегмента к классификации по смещениям ядра является выделение краев и контуров объектов на основе подчеркивания перепадов яркости. Были изучены и протестированы следующие методы: Робертса, Лапласа, Уоллеса, Собела, Кирша, статистический метод. Выявлено, что, относительно поставленной задачи, к результату, наиболее полно приближенному к требуемому отклику, приводит метод Лапласа

В главе обосновано применение Р-схемы обработки при реализации двумерных фильтров обработки рентгенограмм, в связи с чем в качестве наиболее подходящего для изображений, полученных методами рентгенографии (дающий наиболее четкий отклик на необходимые границы), был выведен лапласиан следующего вида:

L(f(x,y))=-f(x-1 ,у-1 )-2 ■ f(x,y-1 )-f(x+l,y-1 )-2 ■ f(x-1 ,у)+12 ■ f(x,y)-2 • f(x+l ,у)--f(x-1 ,у+1 )-2 ■■ f(x,y+1 )-f(x+1 ,у+1).

Математически в общем виде задача классификации сформулирована следующим образом: имеется множество М объектов; на этом множестве существует разбиение на конечное число подмножеств (классов) Q, i = {1,т},М = Qi (i =1..т) . Объекты со задаются значениями некоторых признаков xj, j= {1,N} . Необходимо выделить требуемые подмножества на основании необходимых признаков. При цифровой обработке изображения используется его представление в памяти в виде матрицы пикселов f(ml, ml), 0<ml<Ml-l, 0<т2<М2-1. Обработка изображения в общем случае заключается в выполнении какого-либо преобразования указанной матрицы, в результате которого формируется набор ее числовых характеристик или новое, обработанное изображение — g(nl, п2), 0<nl<Nl-l, 0<n2<N2-l.

Поэтапное математическое обеспечение модели анализа рентгенограммы включает в себя семь этапов и представлено в таблице.

На этапе формирования массива шаблонов для классификации по смещениям ядра формируется трехмерная матрица шаблонов Rxy r, где х - координата х центра окружности соединения, х = LJ; у - координата^ центра окружности соединения, у = q..z; г - радиус окружности ядра соединения, г = т..п. Шаблоны формируются с шагом с ,v и b для величин х, у, г соответственно. Параметры i, j, q, z, m, n, c, v, b выбираются на основании необходимой производительности метода. Интервалы i, j, q, z, m, n устанавливаются исходя из положения центра соединения либо на основании экспериментальных исследований возможного расположения сварного ядра в пределах заданной области, или же могут принимать все возможные значения из данной области, если таких исследований не проведено. Значения параметров с, v, b выбираются исходя из необходимого соотношения точности и скорости метода, но не должны превышать минимальной толщины линии контура, полученной после обработки алгоритмом Лапласа (в противном случае возможен пропуск подходящего экземпляра матрицы).

Таблица - Поэтапное математическое обеспечение модели анализа рентгенограммы

Этап Описание Математическое обеспечение Выходнь Описание е данные лингвистическое выражение (Object Pascal)

1 2 3 4 5

1. Получение сегмента изображения с точечным сварным соединением Выборка исходного сегмента (единичное точечное соединение) Выделение подмножества сегмента Р из множества I Р е I Массив адресов пикселей сегмента Desl: array of array of pRGB Triple

2. Обработка сегмента методами поэлементного преобразования изображений Изменение яркости и контрастности изображения для повышения четкости границ соединений. Применение функции линейного контрастирования Р (R, G, В) = Q (R, G, В) 255, R + D > 255 = j £ + D, 0 < Ä + D < 255-0,Д+1?<0 255.G + 2> > 255 G/ = G +D, 0<G + D< 255, 0, G + £> < 0 / 255, В + D > 255 В' — \в + D, 0 < R + D < 255 . ( 0,3 + £> < 0 где R, G, В - яркости соответствующих каналов пиксела; D — приращение яркости Массив адресов пикселей сегмента Desl: array of array of pRGBTriple

Уменьшение глубины цвета изображения путем удаления из матрицы сведений об оттенках цветов (модификация алгоритма пастеризации) Применение функции пастеризации Р (R, G, В) = Q (R", G, В") г R. R > U R" = iR div Q*T, 0 < RdivQ'T <R, ( Q.Ä ¿¿г Q • 7 < 0 / G ,G > U G}1 - j G div Q »T, 0 < G div Q*T < U, V 0.G divQ'T < 0 ( 3, 3> U д// = 3 div Q • T, 0 < R div • T < U , l 0,3 divQ'T < 0 где Q, T, U - коэффициенты пороговой обработки

Медианная фильтрация сегмента Применение нелинейной фильтрации P(R, G, В) = med (P(R, G, В) Задействованная маска: /0 1 04 IV = 1 1 1 \0 1 0/

3. Определение центра и диаметра ядра сварного соединения Определение центра литого ядра для последующего определения отклонения электрода от области под сварное соединение Построение гистограмм п i=i h« = 4-, пДа, (х,уНУ), Pij=min(h(x)), где Aaj= aj- aj.,; i=l..k; Координаты центра литого ядра на рентгенограмме сегмента Xc, Yc: integer

1 2 3 4 5

4. Применение алгоритма Лапласа с маской выделения границ Наложение Лапласиана L(f(x,y))=-f(x-1 ,у-1 )-2-f(x,y-1 )-f(x+1 ,у-1 )-2*fl;x-1 ,у)+12*f(x,y)-2*f(x+1 ,у )-f(x-1 ,у+1 )-2*f(x,y+1 )-f(x+1 ,у+1) Массив адресов пикселей обработанного сегмента NewDest: array of array of pRGBTriple;

Формирование множества

5. Формирование массива шаблонов Подготовительные этапы для последующего определения геометрических параметров сварного соединения R= (£ \ i - ■•■ 1 1.1« rJ^Zl» - i¿¿ZZZL ••• Массив шаблонов (экземпляров класса, включающего в себя изображение объекта и его гео- t Template =record M: Array of Array of Boolean; X,Y,R: Integer; end;

(Г" ... Г„м.4Р,л.м ••• Shablons: array

- ... - - \J V Ч.»Л - - f-д / метрические характеристики) of Ttem plate;

6. Наложение шаблонов на исходный сегмент Поэлементное наложение всех сформированных шаблонов на исходное изобра- Определение N G R по методам КРП м / vw fptrQtX Данные о радиусе и центре области под соединение Xs, Ys.Rs: Integer;

жение

Выводы о геометрических Выводы о tParam =record de-

7. Определение геометрических параметров соединения параметрах объекта и определение корректности соединения согласно установленным нор- Проверка вхождения объекта N с найденными параметрами (х,у,г,х/,у/) в множество правил описания дефектов У=Я N еТ* наличии отклонений от норм. Данные о характере и параметрах отклонений fect type; byte; dx.dy; integer; decart;byte; end; Param: TParam;

мам

Этап наложения шаблонов на исходный сегмент представляет собой поэлементное наложение всех сформированных шаблонов на исходное изображение на основе сравнения по прототипам. Анализируя выявления совпадений по всем характеристикам, устанавливается базовый экземпляр класса. На основе выявленного экземпляра определяется радиус и координаты центра исследуемого соединения.

По полученным данным можно сделать выводы относительно допустимости размеров посадочного места под соединение (выявить «непровар» или «прожог» детали) и взаимного расположения найденного ранее центра литого ядра соединения и центра области сварки, что позволит установить возможный перекос электрода относительно поверхности детали.

В разделе рассмотрены методы распознавания объектов и обоснован выбор метода «коллективов решающих правил» (КРП) в качестве основного. Метод КРП базируется на применении формального анализа, разделения уровней признаков распознаваемых объектов и применения разноуровневых алгоритмов распознавания.

В третьем разделе представлены в виде алгоритмов процедуры выявления параметров точечных сварных соединений по оцифрованным рентгенограммам деталей. Разработаны следующие алгоритмы: нелинейной шумопо-давляющей фильтрации в виде медианного фильтра с использованием методов «быстрой сортировки Хоара», выделения границ объектов на рентгенограммах, распознавания геометрических параметров точечных сварных соединений, основанный на методах коллективов решающих правил, определения центра ядра литого соединения (рисунок 4).

Рисунок 4 - Схема алгоритма определения центра ядра соединения

12

Приведены схемы, фрагменты кода, описание основных переменных и демонстрации программной реализации алгоритмов. Представлен обобщенный алгоритм распознавания.

Пример программной реализации алгоритма распознавания для отдельных сегментов приведен на рисунке 5, на котором представлены (сверху вниз): исходные сегменты; сегменты, обработанные фильтрами контрастирования и пороговой сегментации; обработка фильтром выделения границ; наложение оптимального шаблона; исходный сегмент с отмеченными шаблоном и центром соединения.

Рисунок 5 — Демонстрация программной реализации алгоритма распознавания

Алгоритмы в виде программных модулей зарегистрированы и имеются 3 свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ.

В четвертом разделе описана практическая реализация процедур автоматизации контроля точечных сварных соединений на основе рентгенографии, представленная в виде программного средства. Приведена разработанная архитектура, описано программное обеспечение автоматизированного средства обработки и анализа рентгенограмм точечных сварных соединений, предложена структурная схема интеграции автоматизированной системы в процесс контроля изделия.

Описан интерфейс и последовательность работы с программным средством, представленные в виде руководства оператора. Приведены примеры результатов применения основных алгоритмов и пример файла отчета, сформированного по результатам автоматизированного контроля. Сегменты, литые ядра соединений в которых смещены, автоматически выделяются рамкой, в которой

указывается направления смещения. Дополнительно создаются файлы отчета с подробным описанием местоположения и параметров дефектов (размеры ядер, направления смещений).

Проведена оценка эффективности применения программного средства по критериям скорости и точности распознавания и оценки качественных параметров точечных сварных соединений по рентгенограммам деталей. Были проведены вычислительные эксперименты как на примере единичного соединения (распознавание единичного отпечатка точечного сварного соединения), так и на сериях из 130 и 150 соединений на снимке. Исследовано время выполнения алгоритмов, в ходе которых были установлены временные интервалы выполнения алгоритмов для различных аппаратных платформ с приведением графиков данных зависимостей. Построена диаграмма Ганта (рисунок 6), по горизонтальной оси которой наглядно представлено время исполнения основных алгоритмов (формирование набора шаблонов, основанных на заданных правилах, наложение фильтров контрастирования и пороговой сегментации, нелинейная шумоподав-ляющая фильтрация, определение центра ядра литого соединения, выделение границ объекта, распознавание геометрических параметров точечного сварных соединения) для семи различных платформ (отсортированы по увеличению мощности) в процессе распознавания единичного соединения.

Рисунок 6 - Диаграмма Ганта

Выявлено среднее время для серий снимков, составляющее 5.4 и 5.9 минуты для серии из 130 и 150 объектов соответственно. Исследованы различные разрешения исследуемых объектов на снимке для получения зависимостей между размером объекта, скоростью и качеством распознавания. Показано, что уменьшение исходного объекта, снижая затраты времени, логарифмически уменьшает точность распознавания и наоборот - при увеличении разрешения единичного сегмента обработки, возрастание скорости имеет логарифмический характер (рисунок 7).

Также выявлено, что разработанное программное средство в 4-5 раз эффективнее программ автоматизации работы с графическими данными ив 10 раз эффективнее методов распознавания вручную (по критериям скорости и точности распознавания). Средняя погрешность классификации дефектов составляет 3%. Для разработанного программного средства проведена оценка экономической эффективности, в результате которой установлено, что срок окупаемости разработанного программного продукта составит 14 месяцев.

130"130 65-65 33 "33 16 "16

■ погрешность^ и время, сек

10

15

20

25

30

Рисунок 7 — Исследование зависимостей между размером объекта, скоростью и качеством распознавания

Архитектура разработанного программного продукта представлена в виде четырехуровневой слоистой структуры и UML-диаграммы компонентов.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

К основным результатам и выводам диссертации относятся следующие:

1) Установлено, что существующие процессы автоматизации контроля, применительно к задачам распознавания параметров точечных сварных соединений по рентгенограммам изделий, не позволяют повысить точность контроля выше 90%.

2) Разработанная графоаналитическая модель рентгенограммы точечного сварного соединения, основанная на методе коллективов решающих правил, позволила выявить процедуры, необходимые для автоматизации распознавания дефектов отклонения диаметра и расположения ядра.

3) Разработанное математическое описание процедур распознавания дефектов, основанное на теории распознавания образов, позволяет количественно описать параметры точечного сварного соединения.

4) Поэтапное представление последовательности выполнения процедур распознавания дефектов позволило разработать обобщенный алгоритм, включающий этапы сегментации точек и распознавания их параметров.

5) Программная реализация разработанных алгоритмов, основанных на предложенном подходе и модели, позволила автоматизировать технологическую операцию контроля точечных сварных соединений на основе компьютерной обработки и анализа рентгенограмм.

6) Установлено, что разработанное программное средство автоматизированного контроля позволяет повысить точность распознавания дефектов до 97% и примерно в 10 раз повысить производительность труда контролера.

ПУБЛИКАЦИИ, ОТРАЖАЮЩИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ В изданиях из «Перечня...» ВАК:

1. Овечкин, М.В. Рентгенографические методы в среде автоматизированного контроля качества продукции на машиностроительном предприятии / М.В. Овечкин, В.Н. Шерстоби-това, Д.А. Проскурин // Научно-технический вестник Поволжья - 2012. - № 5. - С. 260 - 264.

2. Овечкин, М.В. Автоматизированная информационная система подготовки производства машиностроительного предприятия / М.В. Овечкин, В.Г. Мокрозуб, А.И. Сердюк, А.Н. Поляков [и др.] // Вестник Тамбовского государственного технического университета. - 2012. - Том 18. - № 3. - С. 598 - 603.

3. Овечкин, М.В. Применимость программных комплексов для работ со снимками к задаче анализа рентгенограмм / М.В. Овечкин, А.И. Сердюк // Программные продукты и системы. - 2013. - № 2. - С. 249 - 253.

Публикации в других изданиях:

4. Овечкин, М.В. Алгоритм анализа геометрических парамегров точечных сварных соединений / М.В. Овечкин // Компьютерная интеграция производства и ИПИ-технологии: материалы V всерос. научн.-практ. конф.- Оренбург : ИП Я.В. Осиночкин, 2011. - С. 241 -245.

5. Овечкин, М.В. Распознавание и анализ рентгеновских снимков точечных сварных соединений / М.В. Овечкин // Актуальные проблемы науки : материалы междунар. научн.-практ. конф. - Тамбов. : ТГУ, 2011. - С. 101 - 102.

6. Овечкин, М.В. Проблемы распознавания рентгеновских снимков сварных точечных соединений / М.В. Овечкин II Автоматизация и информационные технологии (АИТ-2011): материалы всерос молод, конф. - М. : МГТУ «Станкин», 2011.-Том II -С. 181-185.

7. Овечкин, М.В. Распознавание параметров точечных сварных соединений на основе анализа рентгеновских снимков деталей / M B. Овечкин // Машиностроение - традиции и инновации (МТИ-2011): материалы всерос. научн.-образов. конф. - М. : МГТУ «Станкин»,

2011.-С 181 - 185.

8. Овечкин, М.В. Распознавание сварных точечных соединений по рентгеновским снимкам деталей / М.В. Овечкин // CONTROL ENGINEERING Россия. - 2011. - № 4. -С. 22 - 26.

9. Овечкин, М.В. Разработка алгоритма направленного распознавания с учетом перспективной коррекции / М.В. Овечкин, В.Н. Шерстобитова // Автоматизация и информационные технологии (АИТ-2012): материалы всерос. молоц. конф. - М. : МГТУ «Станкин»

2012.-Том II.-С. 107-110.

10. Овечкин, М.В. Шумоподавляющая фильтрация снимков при проектировании автоматизированных методов контроля рентгенограмм / М.В. Овечкин, В.Н. Шерстобитова I/ Научная школа-семинар молодых ученых и специалистов в области компьютерной интеграции производства. - Оренбург : ООО ИПК «Университет», 2012. - С. 117-121.

11. Овечкин, М.В. Выделение контуров объектов при распознавании монохромных изображений / М.В. Овечкин, В.Н. Шерстобитова // Теоретические и практические вопросы развития научной мысли в современном мире: сборник статей II междунар. научн.-практ. конф.; в 4-х ч. - Уфа : РИЦ БашГУ, 2013. - Ч. 4. - С. 136-138.

12. Овечкин, М.В. Программа распознавания и анализа геометрических параметров детали на основании обменного файла «OpenStep» : свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ / М.В. Овечкин, Н.Ю. Глинская ; заявитель и правообладатель Гос. образоват. учреждение Оренб. гос. ун-т. - № 2012611532 ; заявл. 05.03.2012 ; зарегистр 23.04.2012.-1 с.

13. Овечкин, М.В. Программа для работы со сканированными рентгеновскими снимками точечных сварных соединений «R_Scan» : свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2011618837 / М. В. Овечкин ; заявитель и правообладатель Гос. образоват. учреждение Оренб. гос. ун-т. - № 2011617035 ; заявл. 21.09.2011 ; зарегистр 14.10.2011,- 1 с.

14. Овечкин, М.В. Программа для распознавания микротрещин на поверхностях деталей по их рентгенограммам «R-Detection» : свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2012661077 / М.В. Овечкин, A.A. Циркаев, Ю.И Погребицкая ; заявитель и правообладатель Гос. образоват. учреждение Оренб. гос. ун-т. - № 2012618587; заявл 11.10.2012; зарегистр. 6.12.2012. - 1 с.

Подписано в печать 16.10.2013г. Отпечатано в типографии «ОренПечать» О.Г.Р.Н. 312565810300101 Формат 60x84 1/16. Бумага офисная. Усл. печ. л. 1.0 Тираж 100 экз. Заказ 109 г. Оренбург, ул. Советская, 27, офис 214

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования «Оренбургский государственный университет»

СО

со

На правах рукописи

Овечкин Максим Владимирович

АВТОМАТИЗАЦИЯ КОНТРОЛЯ ТОЧЕЧНЫХ СВАРНЫХ СОЕДИНЕНИИ

НА ОСНОВЕ РЕНТГЕНОГРАФИИ

05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и

производствами (промышленность)

СО

N.

__ Диссертация на соискание ученой степени

кандидата технических наук

О СМ

Научный руководитель:

СО кандидат технических наук,

^ доцент В.Н. Шерстобитова

Оренбург 2013

Содержание

Введение................................................................................... 5

1 Теоретико-информационный анализ процессов автоматизации контроля точечных сварных соединений на основе рентгенографии................... 10

1.1 Рентгенографические методы в среде автоматизированного контроля качества продукции на машиностроительном предприятии................... 10

1.2 Виды и параметры дефектов точечных сварных соединений............ 16

1.3 Анализ процессов автоматизации контроля и их практических реализации в виде программных средств обработки изображений на предмет их эффективной работы для рассматриваемой области............ 26

1.3.1 Программные комплексы, предназначенные для работы с изображениями...................................................................... 26

1.3.2 Программа анализа сканированных рентгеновских снимков «SOWA 193»......................................................................... 29

1.3.3 Программный комплекс ImageExpert................................... 31

1.3.4 Экспертная система Ident Smart Studio.............................. 34

1.3.5 Сравнительный анализ применения рассмотренных практических реализаций к области автоматизации контроля рентгенограмм изделий........................................................... 36

1.4 Научные исследования в области автоматизации контроля сварки на основе анализа рентгеновских снимков............................................. 39

1.5 Выводы. Цель и задачи исследования........................................ 42

2 Формализованная модель анализа точечных сварных соединений на основе рентгенографии................................................................. 44

2.1 Общая характеристика задач распознавания объектов..................... 42

2.2 Общее описание методов компьютерной обработки изображений.... 47

2.3 Моделирование процесса анализа рентгенограммы точечного сварного соединения.................................................................... 49

2.4 Обобщенный алгоритм автоматизированного контроля качества точечных сварных соединений на основе рентгенограмм...................... 52

2.4.1 Разработка методов поэлементного преобразования изображений, применительно к рассматриваемой проблемной области.......................................................................................................... 53

2.4.2 Разработка методов фильтрации рентгенограмм..................... 55

2.4.3 Выделение контуров....................................................... 60

2.4.4 Выбор методов автоматизированного распознавания............... 64

2.5 Поэтапное математическое обеспечение модели автоматизированного контроля рентгенограммы............................... 68

2.6 Результаты и выводы по второй главе.......................................... 72

3 Алгоритмическая реализация процедур поиска и определения качественных параметров точечных сварных соединений по оцифрованным рентгенограммам изделий....................................... 74

3.1 Разработка алгоритма нелинейной шумоподавляющей фильтрации... 74

3.2 Разработка алгоритма определения центра ядра литого соединения... 76

3.3 Разработка алгоритма выделения границ.................................... 80

3.4 Разработка алгоритма распознавания геометрических параметров точечных сварных соединений...................................................... 81

3.5 Результаты и выводы по третьей главе........................................ 87

4 Практическая реализация программного средства автоматизированного контроля точечных сварных соединений на основе рентгенографии............................................................................ 88

4.1 Разработка архитектуры программного средства автоматизированного контроля........................................................ 88

4.2 Интеграция программного средства в процесс рентгенографического контроля изделия......................................................................... 93

4.3 Описание разработанного программного средства........................... 95

4.4 Оценка эффективности применения программного средства автоматизации контроля.................................................................................... 105

4.5 Расчет экономической эффективности от внедрения программного

средства......................................................................................................113

4.6 Результаты и выводы по четвертой главе............................................................................129

Заключение................................................................................................................................................................130

Список использованных источников........................................................................................................................................132

Приложение А......................................................................................................................................................142

Приложение Б......................................................................................................................................................143

Приложение В......................................................................................................................................................145

Приложение Г......................................................................................................................................................162

ВВЕДЕНИЕ

Радиационные методы дефектоскопии следует применять для обнаружения в объектах контроля таких дефектов как нарушения сплошности и однородности материала, внутренней конфигурации и взаимного расположения объектов контроля, не доступных для технического осмотра при их изготовлении, сборке, ремонте и эксплуатации (ГОСТ 2042682). Недостатком метода радиационного контроля является то, что рассеянное излучение в зависимости от энергии первичного излучения изменяет качество снимка, снижает контрастность и четкость изображения, а, следовательно, и чувствительность самого метода. Вследствие этого явления дефекты малого размера тяжело различить.

В настоящее время анализ качества сварных соединений, производимый методом рентгенограмм, осуществляется «вручную», т.е. путем просмотра оператором рентгеновского снимка детали через увеличительное стекло, либо с помощью просмотра отсканированной и оцифрованной копии снимка в графическом редакторе. При этом, оператор самостоятельно производит поиск и анализ дефектов на снимке, что занимает длительное время и не исключает погрешностей, связанных с такими факторами как усталость оператора, рассеянность внимания при длительной монотонной работе и прочих «человеческих факторах», поскольку работа с оцифрованными снимками затруднительна в связи с большим количеством шумов на снимке, а так же со сложностью характера изображения.

В этих условиях разработка теоретических и практических решений для автоматизации процесса контроля качества точечных сварных соединений путем распознавания и анализа рентгенограмм деталей является актуальной научной задачей, имеющей существенное значение для экономики страны, что определило актуальность, выбор объекта, предмета и цели исследования.

Работа выполнена в рамках: ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России 2009-2013 годы», проект № 14.В37.21.0697 «Повышение эффективности производства изделий авиационной техники на ОАО «ПО «Стрела», областного гранта в сфере научной и научно-технической деятельности 2012 г. на тему «Автоматизация контроля качества точечных сварных соединений посредством компьютерного анализа рентгеновских снимков деталей».

Объект исследования - процессы автоматизации контроля точечных сварных соединений по рентгенограммам изделий.

Предмет исследования - методы и алгоритмы определения параметров точечных сварных соединений по оцифрованным рентгенограммам деталей.

Цель - повышение качества контроля точечных сварных соединений на основе разработки автоматизированных средств распознавания и анализа рентгеновских снимков изделий.

Задачи исследования:

1) теоретико-информационный анализ процессов автоматизации контроля рентгенограмм точечных сварных соединений;

2) построение формализованной модели анализа рентгенограммы точечного сварного соединения;

3) разработка математического обеспечения модели анализа рентгенограммы;

4) алгоритмическая реализация процедур выявления параметров точечных сварных соединений по оцифрованным рентгенограммам деталей;

5) разработка архитектуры и программного средства обработки и анализа рентгенограмм точечных сварных соединений;

6) оценка эффективности применения программного средства, основанного на разработанных процедурах автоматизации контроля, по критериям скорости и точности распознавания и оценки качественных параметров точечных сварных соединений по рентгенограммам изделий.

Методы исследования. В качестве основных средств теоретических исследований использовались методы системного анализа, линейной алгебры, теории вероятностей, математической статистики, математической логики, теории цифровой обработки изображений и технологии объектно-ориентированного программирования.

Для подтверждения достоверности разработанных моделей и их программной реализации использованы методы оценки чувствительности модели, формальных процедур верификации, проверки на тестовых примерах, сравнения полученных результатов с результатами работы программы-аналога, натурные испытания.

Экспериментальные исследования выполнены по отраслевой методике проведения экспериментальных работ в лабораторных и производственных условиях ОАО «ПО «Стрела» с применением методов математической обработки данных и оценки результатов.

Научной новизной обладают:

1) формализованная модель анализа рентгенограммы точечного сварного соединения;

2) обобщенный алгоритм автоматизированного контроля точечных сварных соединений по рентгенограммам изделий;

3) алгоритмы автоматизации распознавания дефектов отклонения диаметра и расположения ядра;

4) архитектура программного средства автоматизированной обработки и анализа рентгенограмм точечных сварных соединений.

Практическую значимость имеет разработанный комплекс алгоритмов и программ, основанный на совокупности полученных научных результатов и включающий следующие зарегистрированные программные средства:

- «Программа для работы со сканированными рентгеновскими снимками точечных сварных соединений «Я_8сап» (свидетельство №2011618837);

- «Программа распознавания и анализа геометрических параметров детали на основании обменного файла «Ореп81ер» (свидетельство №2012613806);

- «Программа для распознавания микротрещин на поверхностях деталей по их рентгенограммам «К-Ое1есйоп» (свидетельство №2012661077).

Применение данных программ в системах технической диагностики позволяет обеспечить повышение качества изделий за счет автоматизации процедур контроля качества изделий с применением рентгенографии.

Результаты, выносимые на защиту:

1) графоаналитическая модель анализа рентгенограммы точечного сварного соединения;

2) математическое описание процедур распознавания дефектов;

3) алгоритмы автоматизации распознавания количественных параметров дефектов;

4) программное средство автоматизированной обработки и анализа рентгенограмм точечных сварных соединений.

Достоверность научных положений, результатов и выводов, приведенных в диссертационной работе, достигнуты за счет непротиворечивости и воспроизводимости результатов, полученных теоретически путем и соответствия результатов теоретических и экспериментальных исследований.

Реализация результатов работы. Результаты диссертационной работы внедрены в производственный процесс ОАО «ПО «Стрела», ООО «Оренбургская промышленная лаборатория» в виде программного обеспечения и инструкций по эксплуатации; в учебный процесс кафедры систем автоматизации производства ФГБОУ ВПО «Оренбургский государственный университет».

Основные результаты диссертационной работы обсуждались и получили одобрение на международных научно-практических конференциях «Актуальные проблемы науки» (Тамбов, 2011), «Теоретические и практические вопросы развития научной мысли в современном мире» (Уфа, 2013); на всероссийских конференциях «Автоматизация и информационные технологии» (Москва, 2011, 2012), «Компьютерная интеграция производства и ИПИ-технологии» (Оренбург, 2011), «Машиностроение - традиции и инновации» (Москва, 2011); научно-технической конференции молодых специалистов объединения ОАО «ПО «Стрела» (Оренбург, 2011); научной школе-семинаре молодых ученых и специалистов в области компьютерной интеграции производства (Оренбург, 2011- 2013); научных семинарах кафедры систем автоматизации производства ФГБОУ ВПО «Оренбургский государственный университет».

Публикации. По материалам диссертации опубликованы 14 работ, в том числе 3 - свидетельства о регистрации программных продуктов, 2 -статьи в сборниках международных конференций, 3 - статьи в журналах, рекомендованных ВАК.

Структура и объём диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 разделов, выводов, списка использованных источников из 135 наименований и 4 приложений. Работа выполнена на 184 страницах, включая 51 рисунок, 25 таблиц и 46 страниц приложений.

Глава 1. ТЕОРЕТИКО-ИНФОРМАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ КОНТРОЛЯ ТОЧЕЧНЫХ СВАРНЫХ СОЕДИНЕНИЙ НА ОСНОВЕ РЕНТГЕНОГРАФИИ. ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1 Рентгенографические методы в среде автоматизированного контроля качества продукции на машиностроительном предприятии

Для обеспечения высокого качества продукции необходим эффективный контроль качества, позволяющий обнаружить дефект [67]. При этом получение изделий высокого качества возможно только в том случае, если на предприятии осуществляются три вида контроля: предварительный, контроль в процессе обработки и окончательный контроль готового изделия или узла [44]. Таким образом, разнообразные системы диагностики технических объектов и управления технологическими процессами по ее результатам широко распространены в различных областях промышленности. В частности, к ним относятся системы оптического контроля и диагностики сварных соединений, а также неразрушающего контроля и диагностики деталей и конструкций [60].

Функциональную модель для описания процесса контроля качества изделия удобно представить в виде нотации IDEFO (Integrated computer aided manufacturing Definition for Function Modeling).

На рисунке 1.1 представлена IDEFO диаграмма «Контроль качества», включающая в себя три этапа контроля качества изделия:

- предварительный контроль, так же обозначаемый как «входной», на данном этапе которого проверяют качество исходных материалов, состояние оснастки и оборудования;

- операционный контроль (периодический), в ходе которого проверяют соблюдение технологических режимов, стабильность требуемых режимов

оборудования;

- контроль готовой продукции (выходной), который осуществляют в соответствии с техническими условиями, а дефекты, обнаруженные в результате контроля, подлежат исправлению.

По результатам выходного контроля возможно составление рекомендаций по улучшению качества продукции за счет корректировки режимов оборудования или технологического процесса в целом.

AUTHOR Овечкин PROJECT IDEF0

NOTES 123456789 10

DATE 18 09 2012 REV 13 05 2013

WORKING

DRAFT

RECOMMENDED

PUBLICATION

READER

DATE

CONTEXT

AO

Конструкторская документация на заготовку

Конструкторская документация на изделие Информационное обеспечение

Технологические процессы изготовления деталей и сборок

NODE

АО

TITLE

Контроль качества

NUMBER

Рисунок 1.1- IDEFO-диаграмма «Контроль качества»

Существуют два вида контроля качества - разрушающий и неразрушающий (рисунок 1.2). Разрушающий контроль (РК) приводит к

полному разрушению или повреждению объекта контроля. Например, испытания на прочность с помощью разрывной машины, сверление отверстий в корпусе морского судна с целью определения толщины обшивки, подверженной коррозии, стравливание защитного покрытия на деталях с целью определения его толщины. Достоинство РК заключается в том, что он позволяет непосредственно и, как правило, количественно оценить контролируемые параметры объекта, например размеры и местоположение нарушения сплошности. Однако РК не может дать полной уверенности в высоком качестве всей партии изделий, подлежащей контролю, так как осуществляется выборочно, и связь результатов контроля с качеством продукции только статистическая. Кроме того, РК не поддается автоматизации, требует специальной подготовки образцов и, следовательно, малопроизводителен.

AUTHOR Овечким PROJECT IDEF0

NOTES 123456789 10

DATE 18 09 2012^J«ORKING_ REV 18 09 2012

RECOMMENDED

CONTEXT ^ [

AO

Сборочные единицы изделия

Сборочные единицы изделия

Разрушающий контроль

Результаты

контроля

Г Технолог, рабочий

A3

Контроль готовой продукции (выходной)

Рисунок 1.2 - Декомпозиция блока «Контроль готовой продукции»

Неразрушающий контроль (НК) не связан с разрушением или повреждением объектов контроля. НК может быть осуществлен по отношению к полному объему продукции (100% контрол