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機(jī)器視覺(jué)技術(shù)與機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的應(yīng)用案例

UzAO_PLC_DCS ? 來(lái)源:未知 ? 作者:佚名 ? 2018-01-07 09:32 ? 次閱讀
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利用視覺(jué)技術(shù)檢測(cè)熱軋鋼材的表面,即便鋼材的溫度超過(guò)1000℃,也好像它們是冷的一樣。

為了生產(chǎn)無(wú)縫鋼管,需要先將鋼坯輸送到爐中加熱。接著,將坯料穿孔以形成厚壁的中空殼體,之后將芯棒插入殼體中。然后在芯棒式無(wú)縫管軋機(jī)中進(jìn)行伸長(zhǎng)軋制。在伸長(zhǎng)工藝之后,坯料輸送到推進(jìn)臺(tái),在那里它被推動(dòng)穿過(guò)一系列軋輥機(jī)座。最終形成具有連續(xù)更小壁厚的中空長(zhǎng)鋼管。

盡管與熱軋工藝一樣有效,在軋機(jī)臺(tái)架中的軋輥機(jī)座偶爾可以在鋼表面上產(chǎn)生標(biāo)記和缺陷,這些缺陷在熱條件下非常難以檢測(cè)。因此,在質(zhì)量改進(jìn)項(xiàng)目中,許多制造商希望盡可能早地識(shí)別這些缺陷,以避免以相當(dāng)大的代價(jià)生產(chǎn)出大量有缺陷的材料。

視覺(jué)系統(tǒng)

為了解決這些問(wèn)題,西班牙Tecnalia公司的工程師開(kāi)發(fā)出了一套稱(chēng)為Surfin'的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng),其能使鋼鐵制造商在鋼板從推進(jìn)臺(tái)推出時(shí),就檢測(cè)到這類(lèi)缺陷(見(jiàn)圖1)。檢測(cè)這種缺陷為制造商提供了生產(chǎn)過(guò)程中任何問(wèn)題的指示,使制造商能在早期階段對(duì)推進(jìn)臺(tái)進(jìn)行預(yù)防性維護(hù),防止將任何有缺陷的鋼管交付給客戶(hù)。

圖1:西班牙Tecnalia公司的工程師開(kāi)發(fā)出了一套稱(chēng)為Surfin'的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng),其能使超過(guò)1000℃的鋼板從推進(jìn)臺(tái)推出時(shí),就可檢測(cè)到鋼材上的缺陷。

由軋輥機(jī)座產(chǎn)生的這種鋼管表面上的典型缺陷,通常遵循重復(fù)模式持續(xù)出現(xiàn),直到軋機(jī)支架改變。這些缺陷包括表面上的裂縫、軋機(jī)支架阻擋標(biāo)記、裂紋以及分離的鋼材,其隨后會(huì)粘貼到鋼管表面的另一部分上。

開(kāi)發(fā)人員面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。這種生產(chǎn)環(huán)境中的條件可謂極端惡劣:不僅以6~7m/s的相對(duì)高速生產(chǎn)鋼管(Surfin'可以工作在高達(dá)10m/s下),而且鋼材從軋輥機(jī)座推出時(shí)的溫度約為1000℃,再加上環(huán)境臟、存在水和油蒸汽,從而使缺陷檢測(cè)更為棘手。

由于鋼材的熱表面輻射的光與IR、紅光、橙光和黃光波段的熱發(fā)射直接相關(guān),因此捕獲鋼材表面反射的所有光的圖像,將使相機(jī)中的傳感器飽和,因?yàn)橄鄼C(jī)對(duì)鋼管輻射的所有光都敏感。為了解決這一問(wèn)題,Surfin'系統(tǒng)(專(zhuān)利號(hào)ES2378602和EP2341330)使用的光,其波長(zhǎng)遠(yuǎn)離熾熱鋼材所發(fā)射光譜的波長(zhǎng)。

然后,系統(tǒng)中相機(jī)捕獲的圖像,通過(guò)美國(guó)Edmund Optics公司的窄帶光學(xué)帶通濾光片(中心波長(zhǎng)為470nm、帶寬為10nm)和一個(gè)紅外(IR)輻射濾光片。這兩個(gè)濾光片使CCD相機(jī)只接收所需波段中的輻射,而加入IR濾光片來(lái)保護(hù)電子系統(tǒng)免受熱輻射。受控照明技術(shù)允許系統(tǒng)捕獲鋼管整個(gè)表面的圖像,就好像鋼管是冷的一樣。

為了使系統(tǒng)能捕獲鋼管表面的360°圖像,該系統(tǒng)使用了加拿大Teledyne DALSA公司的三套14000 lines/s的Spyder 3線(xiàn)掃描相機(jī),以120°的角度間隔垂直于軋制鋼管軸平面、安裝在保護(hù)性罩殼中,圍繞在推進(jìn)臺(tái)的輸出端。在該系統(tǒng)的前一個(gè)版本中,在每臺(tái)相機(jī)的兩側(cè)使用加拿大Laserglow Technologies公司的兩個(gè)200mW 473nm藍(lán)光激光光源,對(duì)鋼管表面進(jìn)行暗場(chǎng)照明。由于系統(tǒng)的幾何形狀,其可以實(shí)時(shí)地連續(xù)捕獲鋼管的完整圖像(見(jiàn)圖2a和b)。

圖2:a):為了使系統(tǒng)能夠精確地捕獲鋼管表面(3)的360°圖像,系統(tǒng)使用三組激光器(1)和14000 lines/s線(xiàn)掃描相機(jī)(2)。B):激光器和相機(jī)組以120°角度間隔安裝在垂直于滾動(dòng)軸平面的同一平面內(nèi),相機(jī)位于推進(jìn)臺(tái)輸出端周?chē)谋Wo(hù)罩殼中。

由于環(huán)境的溫度很高,保持相機(jī)連續(xù)冷卻至關(guān)重要。為此,將壓縮冷卻空氣注入到保護(hù)罩殼中,保護(hù)相機(jī)和激光設(shè)備免受熱和惡劣環(huán)境的影響??諝獠粌H冷卻系統(tǒng),而且之后過(guò)量的空氣通過(guò)窗口排出,激光器通過(guò)該窗口輸出光束,相機(jī)通過(guò)該窗口捕獲圖像,防止鱗狀物、氧化物、灰塵和液體沉積。

圖像處理

一旦捕獲了鋼材表面的圖像,接下來(lái)便通過(guò)光纖千兆以太網(wǎng)鏈路將圖像傳送100m到達(dá)控制室中基于PC的服務(wù)器上。在這里,首先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,以利用諸如直方圖均衡等定制圖像增強(qiáng)算法,來(lái)增強(qiáng)圖像的對(duì)比度。由于原始圖像中的可用數(shù)據(jù)由近對(duì)比度值表示,所以該技術(shù)增加了圖像的全局對(duì)比度。

圖像增強(qiáng)之后,使用定制軟件處理,在系統(tǒng)的先前版本中,該軟件采用基于支持向量機(jī)(SVM)的輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)。一旦系統(tǒng)被教育通過(guò)紋理、對(duì)比度和尺寸,識(shí)別來(lái)自不同樣品的缺陷,則算法可以自動(dòng)檢測(cè)和分類(lèi)生產(chǎn)環(huán)境中最重要的生產(chǎn)缺陷(見(jiàn)圖3)。

圖3:鋼材中出現(xiàn)的典型缺陷包括(a)材料粘貼(b)材料被去除和(c)輥痕。

基于PC的服務(wù)器用于存儲(chǔ)來(lái)自相機(jī)的圖像、被發(fā)現(xiàn)的缺陷數(shù)據(jù),以及缺陷在鋼管上位置,還將在Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)壓力、溫度、速度信號(hào)、通信和其他鋼管生產(chǎn)數(shù)據(jù)的報(bào)警,用于質(zhì)量控制和可追溯性。還可以通過(guò)在連接到公司局域網(wǎng)(LAN)的計(jì)算機(jī)上安裝客戶(hù)端應(yīng)用,對(duì)服務(wù)器上的數(shù)據(jù)進(jìn)行遠(yuǎn)程檢查。

自從該系統(tǒng)最初開(kāi)發(fā)以來(lái),已經(jīng)經(jīng)歷了幾次增強(qiáng),系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)現(xiàn)在已經(jīng)過(guò)重新設(shè)計(jì),能夠更容易地對(duì)準(zhǔn)和調(diào)整相機(jī)和調(diào)節(jié)照明。

較新版本的系統(tǒng)還采用了液體而非空氣制冷技術(shù),使照明和傳感器能夠更靠近鋼管放置,從而實(shí)現(xiàn)更熱或更大面積的鋼管成像。美國(guó)Metaphase Technologies公司的LED光源也已經(jīng)替代了早期的激光器,使光源的壽命從2000小時(shí)增加到了50000小時(shí),并且消除了諸如散斑之類(lèi)可能破壞相機(jī)捕獲的圖像的因素。

軟件用戶(hù)界面也得到了改進(jìn),現(xiàn)在工廠(chǎng)操作員能在鋼材上出現(xiàn)缺陷時(shí),看到它們的位置和特定屬性(見(jiàn)圖4)?,F(xiàn)在還可以在數(shù)據(jù)庫(kù)上存儲(chǔ)幾個(gè)月的生產(chǎn)數(shù)據(jù),這樣工廠(chǎng)經(jīng)理就能查看可能發(fā)生的任何錯(cuò)誤的周期性,并安排定期預(yù)防性維護(hù)操作。該系統(tǒng)還可以支持多用戶(hù),這些用戶(hù)不僅可以本地訪(fǎng)問(wèn)系統(tǒng),還可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)訪(fǎng)問(wèn)系統(tǒng)。

圖4:定制的軟件用戶(hù)界面,使工廠(chǎng)操作員能夠?qū)崟r(shí)看到鋼材上缺陷的位置和特定屬性。

分類(lèi)變更

Surfin'系統(tǒng)最重要的一項(xiàng)最新發(fā)展,是用內(nèi)部開(kāi)發(fā)的候選窗口探測(cè)平臺(tái)和用于缺陷分類(lèi)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),來(lái)替代之前基于SVM的分類(lèi)器。CNN可以學(xué)習(xí)從訓(xùn)練圖像中提取表征每種類(lèi)型缺陷的相關(guān)特征并執(zhí)行分類(lèi),而SVM僅將其輸入映射到可以揭示缺陷類(lèi)別之間差異的一些高維空間。

通過(guò)假定所有感興趣的對(duì)象(例如缺陷)共享將它們與背景區(qū)分開(kāi)的共同視覺(jué)屬性,候選窗口探測(cè)平臺(tái)輸出可能包含缺陷的一組區(qū)域。隨后,CNN提取學(xué)習(xí)特征,并且對(duì)圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行實(shí)際的缺陷分類(lèi)。

CNN分類(lèi)器通過(guò)具有缺陷的熱鋼管圖像的定制圖像數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行驗(yàn)證,并且發(fā)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的方法,能夠減少檢測(cè)到的假陽(yáng)性和假陰性的數(shù)量,其明顯優(yōu)于之前的SVM分類(lèi)器。

執(zhí)行兩類(lèi)分類(lèi)(如缺陷與無(wú)缺陷)時(shí),最相關(guān)的性能指標(biāo)是AUC,或ROC(接收器工作特征)曲線(xiàn)下的面積,通過(guò)在x軸上繪制假陽(yáng)性率和在y軸上繪制真陽(yáng)性率,然后計(jì)算此函數(shù)下的面積(見(jiàn)圖5)。

圖5:在執(zhí)行兩類(lèi)分類(lèi)(如有缺陷與無(wú)缺陷)時(shí),最相關(guān)的性能指標(biāo)是AUC或ROC(接收器工作特征)曲線(xiàn)下的面積。模型越好,AUC越接近1。采用這種方式,當(dāng)比較幾種模型時(shí),可以通過(guò)選擇最高的AUC來(lái)選出最佳模型。雖然SVM分類(lèi)器的AUC值為0.88,但是對(duì)于兩類(lèi)分類(lèi)情況,CNN-Surfin'分類(lèi)器的AUC值為0.997。

理想情況下,該函數(shù)的值對(duì)于x軸上的每個(gè)值都為1.00,因此模型越好,其AUC越接近1。以這種方式,當(dāng)比較幾種模型時(shí),可以通過(guò)取最高AUC值來(lái)選擇最佳模型。雖然SVM分類(lèi)器的AUC值為0.88,但是對(duì)于兩類(lèi)分類(lèi)情況,CNN-Surfin'分類(lèi)器的AUC值為0.997。

此外,對(duì)于給定的模型,可以選擇閾值以使系統(tǒng)能夠決定樣品是否有缺陷。由于模型的輸出通常是0和1之間的概率值,如果概率值大于閾值,則樣本將被標(biāo)記為NOK,否則標(biāo)記為OK。

通過(guò)將閾值移向1.0,能以“增加假陰性的數(shù)量”為代價(jià)來(lái)減少假陽(yáng)性的數(shù)量,反之亦然。然后可以通過(guò)在x軸上繪制閾值,以及在y軸上繪制特異性或真陰性率(= 1-假陽(yáng)性率)和靈敏度或真陽(yáng)性率(= 1-假陰性率),來(lái)可視化檢查系統(tǒng)工作在何處。

對(duì)應(yīng)于閾值的垂直線(xiàn)切割兩條曲線(xiàn)的點(diǎn),產(chǎn)生假陽(yáng)性率和假陰性率。閾值的常見(jiàn)選擇是產(chǎn)生近似相等的假陽(yáng)性率和假陰性率。對(duì)于CNN-Surfin',得到1.58%的假陽(yáng)性率和1.49%的假陰性率(見(jiàn)圖6)。與之相比,SVM版本的Surfin'的假陽(yáng)性率為17.98%,假陰性率為18.00%,由Surfin'做出的分類(lèi)錯(cuò)誤數(shù)量減少了12倍。

圖6:對(duì)應(yīng)于閾值的垂直線(xiàn)切割兩條曲線(xiàn)的點(diǎn),產(chǎn)生假陽(yáng)性率和假陰性率。閾值的常見(jiàn)選擇是產(chǎn)生近似相等的假陽(yáng)性和假陰性率。對(duì)于CNN-Surfin',假陽(yáng)性率為1.58%,假陰性率為1.49%。

現(xiàn)在,新的分類(lèi)器準(zhǔn)備在生產(chǎn)環(huán)境中運(yùn)行。此外,Tecnalia公司的工程師們正在努力繼續(xù)改進(jìn)系統(tǒng),目的是使鋼鐵生產(chǎn)商能夠生產(chǎn)零缺陷鋼材。例如,已經(jīng)使用CNN-Surfin'評(píng)估了4類(lèi)問(wèn)題(OK以及3種類(lèi)型的缺陷),通過(guò)AUC(平均延伸)進(jìn)行歸類(lèi),得到AUC = 0.9956。但目前正在收集更多的樣本,以使結(jié)果更具統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

Surfin'系統(tǒng)自推出以來(lái),已經(jīng)交付到諸如西班牙Tubos Reunidos和Aceros Inoxidables Olarra等公司,其能夠在熱工藝生產(chǎn)的早期階段檢測(cè)到生產(chǎn)問(wèn)題。Tecnalia公司正與其他鋼鐵生產(chǎn)公司合作部署該系統(tǒng),以檢測(cè)形狀更復(fù)雜的鋼材,例如用于建筑和土木工程的U型或H型截面鋼梁。

Tecnalia公司已經(jīng)與西班牙Sarralle集團(tuán)建立了關(guān)系,在全球范圍內(nèi)分銷(xiāo)Surfin'系統(tǒng)。


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原文標(biāo)題:機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的一個(gè)應(yīng)用案例

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    在快速迭代的工業(yè)世界中,機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)以其精準(zhǔn)、高效的力量,已成為眾多產(chǎn)業(yè)不可或缺的技術(shù)支持。本文將深入探討機(jī)器
    的頭像 發(fā)表于 08-30 11:20 ?895次閱讀

    機(jī)器視覺(jué)在焊接質(zhì)量檢測(cè)中的應(yīng)用

    焊接作為連接不同材料的關(guān)鍵工藝,其質(zhì)量直接影響到結(jié)構(gòu)的強(qiáng)度和可靠性。隨著工業(yè)技術(shù)的發(fā)展,如何高效、精準(zhǔn)地檢測(cè)焊接質(zhì)量,成為了工業(yè)制造領(lǐng)域急需解決的問(wèn)題。機(jī)器視覺(jué)
    的頭像 發(fā)表于 08-13 16:33 ?629次閱讀

    深視智能參編《2024智能檢測(cè)裝備產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究報(bào)告:機(jī)器視覺(jué)篇》

    為全面了解機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)裝備產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況,中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院聯(lián)合業(yè)內(nèi)龍頭企業(yè)、科研院所和產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟等(參編單位名單見(jiàn)附件),共同編制了《智能檢測(cè)
    的頭像 發(fā)表于 08-05 08:38 ?658次閱讀
    深視智能參編《2024智能<b class='flag-5'>檢測(cè)</b>裝備產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究報(bào)告:<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>視覺(jué)</b>篇》

    機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)用途與實(shí)現(xiàn)及市場(chǎng)趨勢(shì)

    ,它還用于驗(yàn)證數(shù)據(jù)矩陣碼、檢查食品包裝和讀取條形碼。機(jī)器視覺(jué)白皮書(shū)將全面介紹機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)及市場(chǎng),本文為第一部分,將重點(diǎn)介紹系統(tǒng)用途、市場(chǎng)趨勢(shì)
    的頭像 發(fā)表于 07-26 09:22 ?1375次閱讀