Электронный научно-практический журнал «Современная техника и технологии» » методы бесконтактного контроля

Применение систем технического зрения при диагностике состояния магистральных газопроводов

Котелева Наталья Ивановна — Fri, 30 May 2014 10:05:46 +0000

Поддержание газотранспортных систем в целостности имеет важнейшее значение, так как выход из строя магистрального трубопровода может повлечь за собой значительные экономические потери и человеческие жертвы. Дефекты в стенке трубы – основная причина выходов газопроводов из строя. Надежность и безопасность при транспортировании газа достигается систематической диагностикой магистральных трубопроводов. Среди существующих методов контроля наиболее востребованы и распространены неразрушающие методы, среди которых наиболее популярным является метод визуального контроля и анализа технического состояния газопровода.
Традиционный метод визуального анализа специально обученными экспертами занимает очень много времени и сил, а качество интерпретации зависит от уровня квалификации аналитика. Поэтому разработка методов автоматической диагностики является приоритетной задачей. Магистральные газопроводы состоят в основном из линейных участков, контроль которых производится с помощью снарядов-дефектоскопов, их перемещение внутри трубопровода осуществляется под действием давления перекачиваемого природного газа с запорной арматурой.
Однако обвязка компрессорных станций намного сложнее в геометрическом плане: технологические коммуникации компрессорных станций включают в себя трубопроводы обвязки газоперекачивающих агрегатов, подземные трубопроводы промплощадки компрессорного цеха, трубопроводы шлейфов входа-выхода и узла подключения компрессорных станций – что значительно усложняет процесс проведения диагностики и дефектоскопии труб, что требует применения более совершенных методов, например, основанных на методе рассеянии магнитного потока.
В настоящее время измерение глубины оптически открытых дефектов производится с использованием лазерного зонда, установленного на камере. Лазерный зонд представляет собой лазерно-голографический проектор, проецирующий на контролируемую поверхность пучок параллельных лазерных линий (Рисунок 1). Проекции этих линий изменяют свою форму в зависимости от рельефа поверхности и позволяют проводить замер дефекта после обработки отснятых изображений с помощью специализированного программного обеспечения на базе систем технического зрения.

Изображение непровара в корне сварного шва	Изображение типичного годного шва (для сравнения)

Снимок телевизионной камерой	Снимок телевизионной камерой

Снимок с лазерно-голографической сеткой	Снимок с лазерно-голографической сеткой

Рисунок 1 – Сравнительные результаты телевизионно-оптического контроля сварного шва с дефектом и бездефектного шва

В процессе контроля телевизионная камера с лазерным зондом перемещается вдоль контролируемой поверхности (сварного шва) с шагом 7…12 град с записью отснятых кадров в цифровом виде в базу данных контроля. При обследовании сварных стыков контролируется как сам стык, так и околошовная зона (зона термического влияния) шириной от 20 до 25 мм по обе стороны от шва в зависимости от толщины стенки свариваемых элементов. Минимальный размер выявляемого дефекта – не менее 0,5 мм.
Выявление отклонений может происходит на стадии анализа результатов контроля путем просмотра накопленного архива снимков, так и в режиме реального времени. Таким образом, возможна работа в двух режимах – ручном (контролер) и автоматическом (программмное обеспечение).
Выявление отклонений контролером при проведении визуального и измерительного контроля – поиск поверхностных отклонений (непроваров, трещин, раковин, задиров, царапин, коррозионных язв и т.д.) осуществляется путем просмотра на мониторе последовательности телевизионных изображений, полученных в результате записи массива элементов разложения в процессе контроля. Если на изображении выявлено отклонение, контролер приостанавливает просмотр и отмечает кадр с выявленным отклонением. Измерив размер выявленного отклонения и произведя идентификацию дефекта, контролер записывает информацию об обнаруженном отклонении в протокол контроля. Далее выбирается следующий раздел архива и повторяются предыдущие операции. При необходимости возможен повторный выход на выявленные отклонения для детального анализа. Результаты обработки результатов заносятся на электронный носитель информации.
В автоматическом режиме системы технического зрения измерение геометрических размеров выявленных отклонений производится с помощью математических и программных алгоритмов. Измерение геометрических размеров в плоскости XY производится по изображениям, записанным телевизионной камерой, измерение глубины – по изображениям, записанным с использованием лазерно-голографического зонда в статическом режиме контроля (Рисунок 2).

Рисунок 2 – Изображения дефектов, полученных в ходе визуально-измерительного контроля, с измеренными геометрическими размерами (слева – линейными, справа – глубиной).

Дефекты в трубах порождают уникальные сигналы, поэтому задача обнаружения полезных сигналов сводится к применению следующих методов применяемых при обработки изображения:
1. Бинаризация – перевод полноцветного или в градациях серого изображения в монохромное, где присутствуют только два типа пикселей – темные и светлые, которые соответствуют фону и объекту;
2. Разметка связных областей;
3. Спектральный анализ контуров;
4. Низкочастотная и пороговая фильтрация;
5. Нормализация спектра.
Как и в любой другой системе технического зрения, большое внимание стоит уделить проблеме шумовых сигналов, к которым можно отнести:
1. Аномалии продольного шва – это шумовой сигнал, возникающий из-за ошибки измерения магнитного поля по причине отхода датчиков от стенки трубы на продольных сварных швах.
2. Аппаратный сбой, связанный с нарушениями в работе бортового оборудования.
3. Изменение толщины стенки трубы.
4. Магнитная аномалия – неоднородная магнитная проницаемость, обусловленная технологией ее производства.
5. Программная ошибка.
В данной статье был рассмотрен ряд методов бесконтактного контроля дефектов трубопроводов. Дана характеристика существующих методов и рекомендации по области применения каждого из них.

Система автоматизированного бесконтактного определения веса материалов

Котелева Наталья Ивановна — Fri, 30 May 2014 10:06:44 +0000

В современном обществе с появлением и повсеместным распространением персональных компьютеров, производить измерения стало гораздо проще, а также практически мгновенно анализировать измеренные величины, на их основе получать неизвестные параметры. Само понятие техническое зрение – это применение компьютерного зрения в промышленности и производстве. Техническое зрение является подразделом инженерии, связанное с вычислительной техникой, оптикой, машиностроением и промышленной автоматизацией [1].

Современные системы наблюдения в основном делятся на два типа: аналоговые и цифровые, каждая из которых имеет свои достоинства и недостатки. Немаловажную роль при выборе системы мониторинга играет цена. Аналоговые системы обычно включают в себя несколько относительно недорогих камер, но для полноценной работы системы необходимы дорогие платы для регистрации и оцифровки полученных данных. Цифровые камеры стоят дороже, что объясняется наличием в самой камере уже встроенной схемы оцифровки, регистрации и прочее. Однако дополнительных опций, такие как возможность сохранения фотографий на флеш-накопитель, автономные датчики движения, возможность подключения нескольких камер и т.д., еще увеличивают общую стоимость оборудования.

Сложность проблемы распознавания изображений может быть объяснена отсутствием единой общепризнанной методики разработки алгоритмов в области технического зрения. В настоящее время известно несколько основных алгоритмических подходов используемых при разработке практических систем анализа изображений. Это гистограммные преобразования, анализ проекций, линейная и нелинейная фильтрация изображений, яркостная и текстурная сегментация, корреляционное обнаружение и согласованная фильтрация, морфологический подход Ю.П. Пытьева, математическая морфология Серра, метод «нормализации фона», преобразование Хаффа, структурно-лингвистический подход и ряд других [2].

Объект системы технического зрения – это тот или иной объект внешнего мира, информация о котором представляет интерес для использования в практической задаче. Такими объектами могут выступать как технические объекты (например, объекты инфраструктуры железной дороги или орбитальная космическая станция), так и объекты пищевой и медицинской промышленности: жидкости, порошки, поверхности тканей. Масштаб и размеры объектов интереса могут быть самыми разными, как может разниться и та информация, которую требуется извлечь с помощью технического зрения.

Проработки вопроса нахождения оптимальных технических средств для автоматизированной системы бесконтактного определения параметров материалов недостаточно. Для достижения обеспечения полного функционала системы необходимо особое внимание уделить разработке алгоритмов обработки информации и программному обеспечению. В данной статье представлены результаты опробования автоматизированной системы бесконтактного определения параметров материалов в среде визуального программирования LabVIEW с библиотекой обработки и анализа изображений IMAQ Vision фирмы National Instruments (США).

В качестве входных данных для анализа в автоматизированной системе бесконтактного определения параметров материалов используются два вида изображений: вид сбоку и вид сверху. Данные изображения получаются путем реализации следующих действий: предварительная обработка изображений с устранением помех и «шумов», а также сложного текстурированного фона и оптических искажений, оцифровка видеоизображений с камер с помощью стандартизированной библиотеки функциональных блоков LabVIEW для работы USB веб-камерами, преобразование оцифрованных изображений в модель типа RGB (тип кодировки U8)

Анализ полученных на входе системы изображений выполняется с помощью методов яркостно-геометрического анализа растровых изображений, результатом которого является предварительное определение границ исследуемой области, позволяющее в векторной форме сформировать описание объекта визуального контроля [3]. Сформированное на данном этапе векторное описание объекта визуального контроля позволяет определить вес материалов, предварительно рассчитав значение объема и насыпную плотность.

Тестирование работоспособности системы показало адекватность предложенного алгоритма (максимальная относительная погрешность при определении веса материалов в процессе экспериментов не превысила 7%) и эффективность применения данных алгоритмов в автоматизированной системе бесконтактного определения параметров материалов.

Описанный алгоритм был реализован в специализированном программном продукте. Для большей наглядности осуществляется построение 3D модели поверхности материала, программная реализация выполняется по средствам графического индикатора 3D-поверхности, предназначенного для отображения двумерных данных в виде поверхности на трехмерном графике. Таким образом, интерфейс программы в конечном виде представлен на рисунке 1.

Рисунок 1 – Внешний вид программы с 3D моделью исследуемого объекта

В результате выполнения данной работы было выполнены следующие действия:

1. Разработана структура автоматизированной системы бесконтактного определения параметров материалов

2. Разработаны алгоритмы определения веса материалов и доказана адекватность и эффективность применения данных алгоритмов в системе в процессе экспериментов.

Таким образом, автоматизированная система бесконтактного определения параметров материалов может быть внедрена в реальных производственных условиях.