АВТОМАТИЗАЦИЯ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА СВАРНЫХ ШВОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ УЛЬТРАЗВУКОВОЙ ТЕХНОЛОГИИ
Автоматизация контроля качества сварных швов
75
УДК 620.19
В. Е. МАХОВ, А. Г. ПАЛАЕВ, А. И. ПОТАПОВ
АВТОМАТИЗАЦИЯ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА СВАРНЫХ ШВОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ УЛЬТРАЗВУКОВОЙ ТЕХНОЛОГИИ
Рассматривается задача автоматизации контроля качества сварных швов с использованием компьютерных технологий на основе контрольно-измерительной системы технического зрения с элементами робототехники. Приводится описание комплексного виртуального прибора, предназначенного для управления микроконтроллером и обработки изображения.
Ключевые слова: ультразвуковые технологии, компьютерные технологии, контроль качества сварных швов.
Использование ультразвуковых технологий позволяет получать высокое качество обработки различных полимерных материалов и изделий на их основе. Так, например, по сравнению с традиционными методами сварки ультразвуковая сварка полимеров [1] обладает такими преимуществами, как высокая прочность соединения свариваемых материалов и отсутствие внутренних напряжений сварного шва; кроме того, не требуется предварительная подготовка поверхности изделия и зачистка поверхности шва после сварки.
Технология с применением ультразвука для изготовления различных изделий требует решения ряда проблем, связанных с выбором оптимальных режимов обработки, влияющих на качество получаемого изделия. Так, на качество сварки влияют амплитудно-частотная характеристика ультразвукового инструмента; акустическая мощность, вводимая в зону сварки; усилие прижима ультразвукового инструмента к свариваемому изделию; скорость перемещения ультразвукового инструмента. Объективный контроль качества получаемого изделия (в частности, прочности и дефектности сварного шва) непосредственно связан с выбором оптимальных режимов обработки и является самой трудоемкой операцией в технологическом процессе. Даже после отработки технологических режимов ультразвуковой сварки в большинстве случаев требуется хотя бы выборочный контроль получаемых изделий. Существующие в настоящее время методы контроля качества изделий [2], получаемых по ультразвуковой технологии, довольно трудоемки. В связи с этим задача автоматизации контроля качества таких изделий весьма актуальна.
Одним из эффективных методов неразрушающего контроля является оптический метод. Сварные изделия из полимерных материалов имеют различную толщину и разные оптические свойства, что затрудняет автоматизацию процесса контроля. Этим обусловливается необходимость разработки схемы (и методики) контроля, которая может быть встроена в технологический цикл производства таких изделий. Кроме того, система контроля должна предусматривать возможность использования различного технологического оборудования для ультразвуковой сварки. Типичные примеры сварочного оборудования представлены на рис. 1, где 1 — ультразвуковой генератор УЗГ-200 со сварочным пистолетом; 2 — ультразвуковой станок для прошивки камня; 3 — ультразвуковой диспергатор; 4 — ультразвуковая сварочная машина; 5 — генератор УЗДН-1.
Для экспериментальных исследований контроля качества были выбраны образцы сварных изделий, в частности: две части полотна толщиной 340+340 мкм и крепежный кант, а также две части прозрачного полотна толщиной 180+180 мкм.
Исследования проводились с использованием метода оптической микроскопии „на просвет“ [3]. Основной трудностью при проведении контроля этим методом является распределение дефектов сварки по объему шва материала (к дефектам сварки относятся, например,
ИЗВ. ВУЗОВ. ПРИБОРОСТРОЕНИЕ. 2009. Т. 52, № 5
76 В. Е. Махов, А. Г. Палаев, А. И. Потапов непровар, присутствие воздушных пузырей, расслоение). При использовании микрообъективов невозможно получить резкое изображение внутренней структуры материала по всей толщине с требуемым оптическим увеличением.
4
3
5 1
2
Рис. 1
Существующие в настоящее время автоматизированные системы получения и обработки объемного изображения имеют высокую стоимость. Например, универсальный цифровой видеомикроскоп высокого разрешения HIROX KH-7700 (производства Японии) позволяет производить запись 3D-изображений дефектов и измерение размеров элементов структуры, а также сохранять изображения объектов и результаты измерений с возможностью документирования и передачи по компьютерной сети, однако он не допускает требуемой модернизации алгоритмов контроля при обработке изображения.
Для проведения экспериментов по контролю качества сварных швов были использованы компьютерные технологии фирмы “National Instruments” (NI — США), включающие контрольно-измерительную систему технического зрения на базе оптического микроскопа с элементами робототехники [4]. Эти технологии позволяют обеспечить программно управляемое пошаговое изменение плоскости фокусировки.
Внешний вид макета автоматизированной системы контроля качества сварного шва представлен на рис. 2. Система контроля состоит из универсального оптического микроскопа 1 (OPTITECH XSP-128-102) c тремя ахроматическими объективами: 4×, 10× и 40×. Вместо окуляра использована универсальная электронно-оптическая система регистрации изображения 2 (окулярная цифровая камера “MYscope 130 M”) с функцией улучшения частотноконтрастной характеристики изображения при съемке микрообъектов. Цифровая камера имеет чувствительный элемент — матрицу КМОП размером 1/2". Максимальное разрешение одиночного кадра — 1280×1024.
Пошаговая фокусировка на объект контроля 6 осуществляется с помощью электропривода 3, связанного с механизмом тонкой фокусировки. Управление электроприводом осуществляется микроконтроллером NXT 4, управляемым, в свою очередь, виртуальным прибором (ВП). Для контроля сварного шва необходимо получить серию изображений с пределами плоскости фокусировки микроскопа от нижней поверхности образца до верхней поверхности. Предварительным сканированием плоскости фокусировки определяется верхняя поверхность контролируемого изделия. Во время сканирования определяется также толщина контролируемого изделия; изображение с цифровой камеры передается в компьютер 5. Захват кадров изображения и его обработка осуществляются виртуальным прибором, созданным в прило-
ИЗВ. ВУЗОВ. ПРИБОРОСТРОЕНИЕ. 2009. Т. 52, № 5
Автоматизация контроля качества сварных швов
77
жении NI “Vision Assistant” с драйвером видеокамеры USB (webcam 1.4.1). Прямое механическое управление микроскопом (через микроконтроллер NXT) реализуется с использованием компьютера при помощи ВП управления.
31
2 6 4
5
Рис. 2
Для механического привода столика микроскопа по вертикали в данном макете системы контроля использован электропривод 3 со встроенным редуктором от конструктора “LEGO MINDTORMS”. Электропривод с зубчатым колесом (диаметром D = 41,5 мм и числом зубьев n = 40) закреплен с левой части станины микроскопа. На левой рукоятке микроскопа, осуществляющей вертикальный подъем предметного столика, закреплен венец зубчатого колеса (с вырезанной центральной частью), наружный диаметр зубчатого венца D = 37 мм, n = 36. Один шаг двигателя (1°) обеспечивает перемещение предметного столика на ∆h =β / 360 , где
β = 40 / 36 — коэффициент редукции. Аналогичным образом может быть реализовано авто-
матическое горизонтальное перемещение предметного столика по двум другим координатам. Возможности микроконтроллера позволяют использовать контактные датчики для фиксации перемещения предметного столика в верхнем и нижнем положении, а световой датчик — для контроля освещенности. Управление микроконтроллером может осуществляться как по кабелю (USB), так и по беспроводному каналу связи (Bluetooth).
Для автоматизации контроля был разработан комплексный виртуальный прибор, на лицевой панели которого отображены элементы изображений и элементы управления микроскопом (группы „калибровка“, „толщина“ и „контроль“). ВП первоначально отображает полученные оптические изображения контролируемого изделия, а после обработки — окончательное изображение. На основе выбора критерия дефектности сварного шва (пузыри, расслоения, непровар) задается алгоритм анализа фрагмента изображения. В состав ВП входит ряд виртуальных приборов нижнего уровня, обеспечивающих управление микроконтроллером и обработку изображения [5, 6]:
ВП1 — приведение столика в крайнее нижнее положение; ВП2 — приведение столика в крайнее верхнее положение; ВП3 — определение толщины слоя образца; ВП4 — фокусировка на верхнюю поверхность образца; ВП5 — получение серии фотоснимков с пошаговым изменением плоскости фокусировки; ВП6 — обработка изображений; ВП7 — измерение параметров дефектности слоя материалов.
ИЗВ. ВУЗОВ. ПРИБОРОСТРОЕНИЕ. 2009. Т. 52, № 5
78 В. Е. Махов, А. Г. Палаев, А. И. Потапов
Виртуальные приборы ВП6 (анализ) и ВП7 (измерение) осуществляют контроль иссле-
дуемого
образца
по
полученной
серии
изображений
{Im
k
}M k =1
при
различном
положении
плоскости оптической фокусировки микроскопа: изображение Im1 получено с верхней по-
верхности образца, изображение ImM — с нижней поверхности, а изображение
Imk , 1< k < M , получено при плоскости фокусировки внутри слоя образца. Шаг перемещения
плоскости фокусировки определяется толщиной Н слоя образца и дискретностью шага:
h = H /(M −1) . Таким образом, координата плоскости фокусировки от верхней поверхности
образца равна z = (i−1)h . Для различных образцов использовались различные ВП обработки и
анализа полученных изображений.
Для выявления параметров дефектности сварных швов необходимы различные алго-
ритмы обработки. Поэтому на стадии исследования создавался скрипт (последовательность
действий) алгоритма обработки в программе “Vision Assistant”, версия 8.2.1 [6, 7]. Так, на-
пример, основой алгоритма обработки сварного шва, имеющего некоторое количество пузы-
рей, является обработка нескольких изображений, полученных путем последовательного из-
менения плоскости фокусировки.
Технология построения алгоритма обработки изображения (в программе “Vision Assis-
tant”)и результат ее применения для определения дефектности сварных швов при наличии
пузырей представлены в табл. 1.
№ Иконка п/п функции
Функция
Параметры настройки функции
Таблица 1
Результат (изображение сварного шва)
1
Получение изображения (Get Image 1)
—
2
Запись изображения в буфер (Add Buffer)
Операция: запоминание в буфере
То же
3
Получение следующего изображения (Get Image 2)
—
Промежуточное изображение
4
Арифметические и логические операции с изображениями
Сложение полученного изображения с изображением, за-
писанным в буфере
5
Пороговая обработка — преобразование цветного изображения в бито-
вое (Color Threhold)
Ручная настройка минимальных и максимальных значений компаратора для RGB-канала
Фильтрация с использованием быст-
6
рого преобразования Фурье — отсе- Режим — прохождение низких
чение низких частот
частот
Промежуточное изображение
(FFT Filter ⇒ Truncate)
7
Дополнительные морфологические функции
(Advanced Morphology)
Заполнение замкнутых полостей в изображении
ИЗВ. ВУЗОВ. ПРИБОРОСТРОЕНИЕ. 2009. Т. 52, № 5
Автоматизация контроля качества сварных швов
79
При исследовании другого образца — двух частей прозрачного полотна — для определения дефектности сварного шва с непроваром использовалось изображение, полученное положением плоскости фокусировки в середину слоя шва. Основной проблемой является получение такого изображения в процессе автоматического сканирования плоскости фокусировки. Если свариваемые пленки имеют равную толщину (как в исследуемом образце), то эта плоскость находится посредине между верхней и нижней поверхностью изделия. Критерием фокусировки на поверхность сварного шва служит появление высокочастотных составляющих сигнала в непрерывной серии получаемых изображений. Алгоритм обработки изображения для сварных швов с непроваром реализуется функциями [6,7], представленными в табл. 2.
№ Иконка п/п функции
Функция
Параметры настройки функции
Таблица 2
Результат (изображение сварного шва)
Получение исходного изображения,
1
извлечение цветовой составляющей (RGB, HSV или HSL)
Составляющая “green”
(Color Plane Extraction)
2
Фильтрация — медианное сглаживание
(Filters ⇒ Smoothing — Median)
Настройка зависит от полученного изображения
Промежуточное изображение
Фильтрация —
Размер матрицы ядра — 3×3:
„свертывание с ядром“ в целях дета-
⎛ −1 −1 −1⎞
3
лизации изображения в ярких зонах
(Filters ⇒ Convolution — Highlight Details)
⎜ ⎜⎜⎝
−1 −1
10 −1
−−11⎟⎟⎟⎠
4
Пороговая обработка — преобразование изображения градаций серого
в битовое; ручная настройка (Threshold)
Выбор порогового диапазона зависит от полученного изо-
бражения
Дополнительные морфологические
5
функции — удаление (1) малых фрагментов структуры изображения
(Advanced Morphology ⇒ Remove
Число итераций — 6
Промежуточное изображение
Small Objects 1)
Дополнительные морфологические
6
функции — разделение фрагментов (Advanced Morphology ⇒ Separate
Размер матрицы — 3×3, число итераций — 1
Промежуточное изображение
Objects)
Фильтрация с использованием быст-
7
рого преобразования Фурье — отсечение низких частот
Режим — прохождение низких частот
(FFT Filter ⇒ Truncate)
8
Инверсия бинарного изображения (Binary Image Inversion)
—
ИЗВ. ВУЗОВ. ПРИБОРОСТРОЕНИЕ. 2009. Т. 52, № 5
80 В. Е. Махов, А. Г. Палаев, А. И. Потапов
№ Иконка п/п функции
Функция
Дополнительные морфологические функции — удаление (2) малых
9 фрагментов структуры изображения
(Advanced Morphology ⇒ Remove Small Objects 2)
Параметры настройки функции
Число итераций — 12
Продолжение табл. 2
Результат (изображение сварного шва)
10
Анализ частиц изображения (Particle Analysis)
Определение параметров частиц
Число элементов — 6
11
Нахождение в частицах изображения вписанных окружностей (Circle Detection)
Диапазон радиусов: Rmin= 3 пкс ÷ Rmax= 200 пкс
Число найденных окружностей — 8
Некоторые функции представленного в табл. 2 алгоритма обработки (например, разделение фрагментов) являются избыточными для отдельных типов образцов, т.е. мало влияют на конечный результат обработки изображения. Однако введение таких избыточных функций позволяет сделать алгоритм более универсальным и использовать его для широкого круга изделий. В итоге это позволяет сократить количество типов изделий и критериев контроля и, как следствие, количество виртуальных приборов обработки изображений.
Использование алгоритма, приведенного в табл. 2, для обработки изображения сварного шва с пузырями не дает удовлетворительного результата (выявляются центры крупных пузырей, появляются темные кластеры). И наоборот, применение алгоритма обработки „пузырных“ швов не совсем эффективно для контроля расслоений. Поэтому для каждого типа изделий оценка качества должна производиться по собственному алгоритму.
Алгоритмы, аналогичные рассмотренным, были разработаны и для других типов образцов, что позволило адекватно определять и численно оценивать дефектность сварных швов. Практическим критерием дефектности является прочность шва. В основе всех алгоритмов лежат функции пороговой обработки цветного изображения, а также функции фильтрации и измерения параметров бинарного изображения. Функция пороговой обработки при различном положении плоскости фокусировки дает достаточно хорошее представление о бездефектности сварного шва. При фокусировке в середину слоя сварного шва, после пороговой обработки изображения, можно достаточно точно оценить его качество.
Анализ различных сварных швов показал возможность быстрого и надежного определения дефектности контролируемого шва по целому ряду параметров изображения. Система контроля обучаема и позволяет на основе визуального сравнения дефектов в изображении шва изделия и результатов обработки контролировать работу алгоритма. В дальнейшем планируется создание автоматизированного технологического процесса ультразвуковой обработки изделий со встроенной контрольно-измерительной системой (АСУ) на базе единой технологической платформы фирмы “National Instruments” (c использованием пакета “Control Design Toolkit”).
ИЗВ. ВУЗОВ. ПРИБОРОСТРОЕНИЕ. 2009. Т. 52, № 5
Автоматизация контроля качества сварных швов
81
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Волков С. С., Орлов Я. Н., Черняк Б. Я. Сварка пластмасс ультразвуком. М.: Энергия, 1974.
2. Гурвич А. К., Ермолов И. Н. Ультразвуковой контроль сварных швов. Киев: Техника, 1972.
3. Скворцов Г. Е., Панов В. А., Поляков Н. И., Федин Л. А. Микроскопы. Л.: Мишиностроение, 1969.
4. Махов В. Е., Палаев А. Г., Потапов А. И. Автоматизация контроля сварных швов на базе технологий фирмы “National Instruments”. Образовательные, научные и инженерные приложения в среде LabVIEW и технологии “National Instruments” // Сб. тр. VI Междунар. науч.-практ. конф. М.: РУДН, 2007. С. 384—393.
5. Getting Started with the LabVIEW Toolkit for LEGO® MINDSTORMS® NXT [Электронный ресурс]: .
6. NI Vision Assistant Tutorial USA: National Instruments Corporation, 2005.
7. Визальтер Ю. В., Желтов С. Ю., Князь В. А. и др. Обработка и анализ цифровых изображений с примерами на LabVIEW IMAQ Vision. М.: ДМК Пресс, 2007.
Владимир Евгеньевич Махов Александр Григорьевич Палаев Анатолий Иванович Потапов
Сведения об авторах — канд. техн. наук, доцент; Северо-Западный государственный заочный
технический университет, кафедра приборов контроля и систем экологической безопасности, Санкт-Петербург; E-mail: mahov@nwpi.ru — Северо-Западный государственный заочный технический университет, Санкт-Петербург; директор научно-исследовательского центра; E-mail: alexpalaev@yandex.ru — д-р техн. наук, профессор; Северо-Западный государственный заочный технический университет, кафедра приборов контроля и систем экологической безопасности, Санкт-Петербург; E-mail: potapov@nwpi.ru
Рекомендована кафедрой приборов контроля и систем экологической безопасности
Поступила в редакцию 03.12.07 г.
ИЗВ. ВУЗОВ. ПРИБОРОСТРОЕНИЕ. 2009. Т. 52, № 5
75
УДК 620.19
В. Е. МАХОВ, А. Г. ПАЛАЕВ, А. И. ПОТАПОВ
АВТОМАТИЗАЦИЯ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА СВАРНЫХ ШВОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ УЛЬТРАЗВУКОВОЙ ТЕХНОЛОГИИ
Рассматривается задача автоматизации контроля качества сварных швов с использованием компьютерных технологий на основе контрольно-измерительной системы технического зрения с элементами робототехники. Приводится описание комплексного виртуального прибора, предназначенного для управления микроконтроллером и обработки изображения.
Ключевые слова: ультразвуковые технологии, компьютерные технологии, контроль качества сварных швов.
Использование ультразвуковых технологий позволяет получать высокое качество обработки различных полимерных материалов и изделий на их основе. Так, например, по сравнению с традиционными методами сварки ультразвуковая сварка полимеров [1] обладает такими преимуществами, как высокая прочность соединения свариваемых материалов и отсутствие внутренних напряжений сварного шва; кроме того, не требуется предварительная подготовка поверхности изделия и зачистка поверхности шва после сварки.
Технология с применением ультразвука для изготовления различных изделий требует решения ряда проблем, связанных с выбором оптимальных режимов обработки, влияющих на качество получаемого изделия. Так, на качество сварки влияют амплитудно-частотная характеристика ультразвукового инструмента; акустическая мощность, вводимая в зону сварки; усилие прижима ультразвукового инструмента к свариваемому изделию; скорость перемещения ультразвукового инструмента. Объективный контроль качества получаемого изделия (в частности, прочности и дефектности сварного шва) непосредственно связан с выбором оптимальных режимов обработки и является самой трудоемкой операцией в технологическом процессе. Даже после отработки технологических режимов ультразвуковой сварки в большинстве случаев требуется хотя бы выборочный контроль получаемых изделий. Существующие в настоящее время методы контроля качества изделий [2], получаемых по ультразвуковой технологии, довольно трудоемки. В связи с этим задача автоматизации контроля качества таких изделий весьма актуальна.
Одним из эффективных методов неразрушающего контроля является оптический метод. Сварные изделия из полимерных материалов имеют различную толщину и разные оптические свойства, что затрудняет автоматизацию процесса контроля. Этим обусловливается необходимость разработки схемы (и методики) контроля, которая может быть встроена в технологический цикл производства таких изделий. Кроме того, система контроля должна предусматривать возможность использования различного технологического оборудования для ультразвуковой сварки. Типичные примеры сварочного оборудования представлены на рис. 1, где 1 — ультразвуковой генератор УЗГ-200 со сварочным пистолетом; 2 — ультразвуковой станок для прошивки камня; 3 — ультразвуковой диспергатор; 4 — ультразвуковая сварочная машина; 5 — генератор УЗДН-1.
Для экспериментальных исследований контроля качества были выбраны образцы сварных изделий, в частности: две части полотна толщиной 340+340 мкм и крепежный кант, а также две части прозрачного полотна толщиной 180+180 мкм.
Исследования проводились с использованием метода оптической микроскопии „на просвет“ [3]. Основной трудностью при проведении контроля этим методом является распределение дефектов сварки по объему шва материала (к дефектам сварки относятся, например,
ИЗВ. ВУЗОВ. ПРИБОРОСТРОЕНИЕ. 2009. Т. 52, № 5
76 В. Е. Махов, А. Г. Палаев, А. И. Потапов непровар, присутствие воздушных пузырей, расслоение). При использовании микрообъективов невозможно получить резкое изображение внутренней структуры материала по всей толщине с требуемым оптическим увеличением.
4
3
5 1
2
Рис. 1
Существующие в настоящее время автоматизированные системы получения и обработки объемного изображения имеют высокую стоимость. Например, универсальный цифровой видеомикроскоп высокого разрешения HIROX KH-7700 (производства Японии) позволяет производить запись 3D-изображений дефектов и измерение размеров элементов структуры, а также сохранять изображения объектов и результаты измерений с возможностью документирования и передачи по компьютерной сети, однако он не допускает требуемой модернизации алгоритмов контроля при обработке изображения.
Для проведения экспериментов по контролю качества сварных швов были использованы компьютерные технологии фирмы “National Instruments” (NI — США), включающие контрольно-измерительную систему технического зрения на базе оптического микроскопа с элементами робототехники [4]. Эти технологии позволяют обеспечить программно управляемое пошаговое изменение плоскости фокусировки.
Внешний вид макета автоматизированной системы контроля качества сварного шва представлен на рис. 2. Система контроля состоит из универсального оптического микроскопа 1 (OPTITECH XSP-128-102) c тремя ахроматическими объективами: 4×, 10× и 40×. Вместо окуляра использована универсальная электронно-оптическая система регистрации изображения 2 (окулярная цифровая камера “MYscope 130 M”) с функцией улучшения частотноконтрастной характеристики изображения при съемке микрообъектов. Цифровая камера имеет чувствительный элемент — матрицу КМОП размером 1/2". Максимальное разрешение одиночного кадра — 1280×1024.
Пошаговая фокусировка на объект контроля 6 осуществляется с помощью электропривода 3, связанного с механизмом тонкой фокусировки. Управление электроприводом осуществляется микроконтроллером NXT 4, управляемым, в свою очередь, виртуальным прибором (ВП). Для контроля сварного шва необходимо получить серию изображений с пределами плоскости фокусировки микроскопа от нижней поверхности образца до верхней поверхности. Предварительным сканированием плоскости фокусировки определяется верхняя поверхность контролируемого изделия. Во время сканирования определяется также толщина контролируемого изделия; изображение с цифровой камеры передается в компьютер 5. Захват кадров изображения и его обработка осуществляются виртуальным прибором, созданным в прило-
ИЗВ. ВУЗОВ. ПРИБОРОСТРОЕНИЕ. 2009. Т. 52, № 5
Автоматизация контроля качества сварных швов
77
жении NI “Vision Assistant” с драйвером видеокамеры USB (webcam 1.4.1). Прямое механическое управление микроскопом (через микроконтроллер NXT) реализуется с использованием компьютера при помощи ВП управления.
31
2 6 4
5
Рис. 2
Для механического привода столика микроскопа по вертикали в данном макете системы контроля использован электропривод 3 со встроенным редуктором от конструктора “LEGO MINDTORMS”. Электропривод с зубчатым колесом (диаметром D = 41,5 мм и числом зубьев n = 40) закреплен с левой части станины микроскопа. На левой рукоятке микроскопа, осуществляющей вертикальный подъем предметного столика, закреплен венец зубчатого колеса (с вырезанной центральной частью), наружный диаметр зубчатого венца D = 37 мм, n = 36. Один шаг двигателя (1°) обеспечивает перемещение предметного столика на ∆h =β / 360 , где
β = 40 / 36 — коэффициент редукции. Аналогичным образом может быть реализовано авто-
матическое горизонтальное перемещение предметного столика по двум другим координатам. Возможности микроконтроллера позволяют использовать контактные датчики для фиксации перемещения предметного столика в верхнем и нижнем положении, а световой датчик — для контроля освещенности. Управление микроконтроллером может осуществляться как по кабелю (USB), так и по беспроводному каналу связи (Bluetooth).
Для автоматизации контроля был разработан комплексный виртуальный прибор, на лицевой панели которого отображены элементы изображений и элементы управления микроскопом (группы „калибровка“, „толщина“ и „контроль“). ВП первоначально отображает полученные оптические изображения контролируемого изделия, а после обработки — окончательное изображение. На основе выбора критерия дефектности сварного шва (пузыри, расслоения, непровар) задается алгоритм анализа фрагмента изображения. В состав ВП входит ряд виртуальных приборов нижнего уровня, обеспечивающих управление микроконтроллером и обработку изображения [5, 6]:
ВП1 — приведение столика в крайнее нижнее положение; ВП2 — приведение столика в крайнее верхнее положение; ВП3 — определение толщины слоя образца; ВП4 — фокусировка на верхнюю поверхность образца; ВП5 — получение серии фотоснимков с пошаговым изменением плоскости фокусировки; ВП6 — обработка изображений; ВП7 — измерение параметров дефектности слоя материалов.
ИЗВ. ВУЗОВ. ПРИБОРОСТРОЕНИЕ. 2009. Т. 52, № 5
78 В. Е. Махов, А. Г. Палаев, А. И. Потапов
Виртуальные приборы ВП6 (анализ) и ВП7 (измерение) осуществляют контроль иссле-
дуемого
образца
по
полученной
серии
изображений
{Im
k
}M k =1
при
различном
положении
плоскости оптической фокусировки микроскопа: изображение Im1 получено с верхней по-
верхности образца, изображение ImM — с нижней поверхности, а изображение
Imk , 1< k < M , получено при плоскости фокусировки внутри слоя образца. Шаг перемещения
плоскости фокусировки определяется толщиной Н слоя образца и дискретностью шага:
h = H /(M −1) . Таким образом, координата плоскости фокусировки от верхней поверхности
образца равна z = (i−1)h . Для различных образцов использовались различные ВП обработки и
анализа полученных изображений.
Для выявления параметров дефектности сварных швов необходимы различные алго-
ритмы обработки. Поэтому на стадии исследования создавался скрипт (последовательность
действий) алгоритма обработки в программе “Vision Assistant”, версия 8.2.1 [6, 7]. Так, на-
пример, основой алгоритма обработки сварного шва, имеющего некоторое количество пузы-
рей, является обработка нескольких изображений, полученных путем последовательного из-
менения плоскости фокусировки.
Технология построения алгоритма обработки изображения (в программе “Vision Assis-
tant”)и результат ее применения для определения дефектности сварных швов при наличии
пузырей представлены в табл. 1.
№ Иконка п/п функции
Функция
Параметры настройки функции
Таблица 1
Результат (изображение сварного шва)
1
Получение изображения (Get Image 1)
—
2
Запись изображения в буфер (Add Buffer)
Операция: запоминание в буфере
То же
3
Получение следующего изображения (Get Image 2)
—
Промежуточное изображение
4
Арифметические и логические операции с изображениями
Сложение полученного изображения с изображением, за-
писанным в буфере
5
Пороговая обработка — преобразование цветного изображения в бито-
вое (Color Threhold)
Ручная настройка минимальных и максимальных значений компаратора для RGB-канала
Фильтрация с использованием быст-
6
рого преобразования Фурье — отсе- Режим — прохождение низких
чение низких частот
частот
Промежуточное изображение
(FFT Filter ⇒ Truncate)
7
Дополнительные морфологические функции
(Advanced Morphology)
Заполнение замкнутых полостей в изображении
ИЗВ. ВУЗОВ. ПРИБОРОСТРОЕНИЕ. 2009. Т. 52, № 5
Автоматизация контроля качества сварных швов
79
При исследовании другого образца — двух частей прозрачного полотна — для определения дефектности сварного шва с непроваром использовалось изображение, полученное положением плоскости фокусировки в середину слоя шва. Основной проблемой является получение такого изображения в процессе автоматического сканирования плоскости фокусировки. Если свариваемые пленки имеют равную толщину (как в исследуемом образце), то эта плоскость находится посредине между верхней и нижней поверхностью изделия. Критерием фокусировки на поверхность сварного шва служит появление высокочастотных составляющих сигнала в непрерывной серии получаемых изображений. Алгоритм обработки изображения для сварных швов с непроваром реализуется функциями [6,7], представленными в табл. 2.
№ Иконка п/п функции
Функция
Параметры настройки функции
Таблица 2
Результат (изображение сварного шва)
Получение исходного изображения,
1
извлечение цветовой составляющей (RGB, HSV или HSL)
Составляющая “green”
(Color Plane Extraction)
2
Фильтрация — медианное сглаживание
(Filters ⇒ Smoothing — Median)
Настройка зависит от полученного изображения
Промежуточное изображение
Фильтрация —
Размер матрицы ядра — 3×3:
„свертывание с ядром“ в целях дета-
⎛ −1 −1 −1⎞
3
лизации изображения в ярких зонах
(Filters ⇒ Convolution — Highlight Details)
⎜ ⎜⎜⎝
−1 −1
10 −1
−−11⎟⎟⎟⎠
4
Пороговая обработка — преобразование изображения градаций серого
в битовое; ручная настройка (Threshold)
Выбор порогового диапазона зависит от полученного изо-
бражения
Дополнительные морфологические
5
функции — удаление (1) малых фрагментов структуры изображения
(Advanced Morphology ⇒ Remove
Число итераций — 6
Промежуточное изображение
Small Objects 1)
Дополнительные морфологические
6
функции — разделение фрагментов (Advanced Morphology ⇒ Separate
Размер матрицы — 3×3, число итераций — 1
Промежуточное изображение
Objects)
Фильтрация с использованием быст-
7
рого преобразования Фурье — отсечение низких частот
Режим — прохождение низких частот
(FFT Filter ⇒ Truncate)
8
Инверсия бинарного изображения (Binary Image Inversion)
—
ИЗВ. ВУЗОВ. ПРИБОРОСТРОЕНИЕ. 2009. Т. 52, № 5
80 В. Е. Махов, А. Г. Палаев, А. И. Потапов
№ Иконка п/п функции
Функция
Дополнительные морфологические функции — удаление (2) малых
9 фрагментов структуры изображения
(Advanced Morphology ⇒ Remove Small Objects 2)
Параметры настройки функции
Число итераций — 12
Продолжение табл. 2
Результат (изображение сварного шва)
10
Анализ частиц изображения (Particle Analysis)
Определение параметров частиц
Число элементов — 6
11
Нахождение в частицах изображения вписанных окружностей (Circle Detection)
Диапазон радиусов: Rmin= 3 пкс ÷ Rmax= 200 пкс
Число найденных окружностей — 8
Некоторые функции представленного в табл. 2 алгоритма обработки (например, разделение фрагментов) являются избыточными для отдельных типов образцов, т.е. мало влияют на конечный результат обработки изображения. Однако введение таких избыточных функций позволяет сделать алгоритм более универсальным и использовать его для широкого круга изделий. В итоге это позволяет сократить количество типов изделий и критериев контроля и, как следствие, количество виртуальных приборов обработки изображений.
Использование алгоритма, приведенного в табл. 2, для обработки изображения сварного шва с пузырями не дает удовлетворительного результата (выявляются центры крупных пузырей, появляются темные кластеры). И наоборот, применение алгоритма обработки „пузырных“ швов не совсем эффективно для контроля расслоений. Поэтому для каждого типа изделий оценка качества должна производиться по собственному алгоритму.
Алгоритмы, аналогичные рассмотренным, были разработаны и для других типов образцов, что позволило адекватно определять и численно оценивать дефектность сварных швов. Практическим критерием дефектности является прочность шва. В основе всех алгоритмов лежат функции пороговой обработки цветного изображения, а также функции фильтрации и измерения параметров бинарного изображения. Функция пороговой обработки при различном положении плоскости фокусировки дает достаточно хорошее представление о бездефектности сварного шва. При фокусировке в середину слоя сварного шва, после пороговой обработки изображения, можно достаточно точно оценить его качество.
Анализ различных сварных швов показал возможность быстрого и надежного определения дефектности контролируемого шва по целому ряду параметров изображения. Система контроля обучаема и позволяет на основе визуального сравнения дефектов в изображении шва изделия и результатов обработки контролировать работу алгоритма. В дальнейшем планируется создание автоматизированного технологического процесса ультразвуковой обработки изделий со встроенной контрольно-измерительной системой (АСУ) на базе единой технологической платформы фирмы “National Instruments” (c использованием пакета “Control Design Toolkit”).
ИЗВ. ВУЗОВ. ПРИБОРОСТРОЕНИЕ. 2009. Т. 52, № 5
Автоматизация контроля качества сварных швов
81
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Волков С. С., Орлов Я. Н., Черняк Б. Я. Сварка пластмасс ультразвуком. М.: Энергия, 1974.
2. Гурвич А. К., Ермолов И. Н. Ультразвуковой контроль сварных швов. Киев: Техника, 1972.
3. Скворцов Г. Е., Панов В. А., Поляков Н. И., Федин Л. А. Микроскопы. Л.: Мишиностроение, 1969.
4. Махов В. Е., Палаев А. Г., Потапов А. И. Автоматизация контроля сварных швов на базе технологий фирмы “National Instruments”. Образовательные, научные и инженерные приложения в среде LabVIEW и технологии “National Instruments” // Сб. тр. VI Междунар. науч.-практ. конф. М.: РУДН, 2007. С. 384—393.
5. Getting Started with the LabVIEW Toolkit for LEGO® MINDSTORMS® NXT [Электронный ресурс]: .
6. NI Vision Assistant Tutorial USA: National Instruments Corporation, 2005.
7. Визальтер Ю. В., Желтов С. Ю., Князь В. А. и др. Обработка и анализ цифровых изображений с примерами на LabVIEW IMAQ Vision. М.: ДМК Пресс, 2007.
Владимир Евгеньевич Махов Александр Григорьевич Палаев Анатолий Иванович Потапов
Сведения об авторах — канд. техн. наук, доцент; Северо-Западный государственный заочный
технический университет, кафедра приборов контроля и систем экологической безопасности, Санкт-Петербург; E-mail: mahov@nwpi.ru — Северо-Западный государственный заочный технический университет, Санкт-Петербург; директор научно-исследовательского центра; E-mail: alexpalaev@yandex.ru — д-р техн. наук, профессор; Северо-Западный государственный заочный технический университет, кафедра приборов контроля и систем экологической безопасности, Санкт-Петербург; E-mail: potapov@nwpi.ru
Рекомендована кафедрой приборов контроля и систем экологической безопасности
Поступила в редакцию 03.12.07 г.
ИЗВ. ВУЗОВ. ПРИБОРОСТРОЕНИЕ. 2009. Т. 52, № 5