Gázcsővezetékek hegesztési hibáinak automatikus ellenőrzése vizuális szakértői rendszerrel

Átírás

1 A TERMELÉSI FOLYAMAT MINÕSÉGKÉRDÉSEI, VIZSGÁLATOK 2.5 Gázcsővezetékek hegesztési hibáinak automatikus ellenőrzése vizuális szakértői rendszerrel Tárgyszavak: csővezeték; hegesztés; minőség-ellenőrzés; roncsolásmentes vizsgálat; vizuális rendszer; szakértői rendszer. A roncsolásmentes hibavizsgálat egyik legfontosabb feladata a hibák megbízható kimutatása röntgenfelvétel alapján. Ezek a módszerek még további fejlesztést igényelnek, mert az értékelésben még mindig túl sok szerep jut az emberi tényezőnek. Gázcsővezetékek hegesztési hibáinak ellenőrzése alapvető fontosságú, mert egyes hegesztési hibák miatt a kötések törésére kerülhet sor. Amikor sok hegesztett kötést kell számba venni és ellenőrizni, a gázcsővezetékek hegesztési hibáinak szakemberek által végzett ellenőrzése igen munkaigényes feladat. Ezen túlmenőleg az emberi vizuális ellenőrzés során a kényesebb hibáknak csupán 60 75%-át lehet kimutatni. Az ellenőrzési folyamat költségeinek csökkentése és minőségének javítása érdekében automatizálni kell ezt a műveletet. A képfeldolgozás, a számítógépes látás, a mesterséges intelligencia és a többi ezzel kapcsolatos terület jelentős mértékben hozzájárult a vizuális ellenőrzési eljárás automatizálásának fejlesztéséhez. Az irodalom szerint a jelenlegi gépi látási technikák mintegy 60 90%-át automatizált vizuális ellenőrzésre alkalmazzák. Ezért a hegesztési hibák röntgenfelvételek alapján végzett kimutatására különböző algoritmusokat használnak. Ezek az algoritmusok a képfeldolgozás, a számítógépes látás, a neuronhálózatok és a fuzzy algoritmusok lehetőségeit használják ki. A megoldandó probléma Az automatikus vizuális ellenőrzés két fázisa a mérés és a minőségellenőrzés. A mérési fázisban a rendszer feladata a kritikus méretek pon-

2 tos meghatározása. A minőség-ellenőrzési fázisban a rendszer a legyártott termék épségét és teljességét értékelő minőségellenőr feladatát teljesíti. A következőkben ismertetett megoldás a korábban kidolgozott AutoWDA szoftver lehetőségeit terjeszti ki a minőség-ellenőrzési fázisra. Ennek érdekében olyan szakértői vizuális rendszert dolgoztak ki, amely képes azonosítani a leggyakoribb hegesztési hibákat, és a nemzetközi hegesztési szabványoknak megfelelően értékelési döntéseket (megfelel, selejt) hoz. A javasolt megoldás A javasolt megoldás hardverből és szoftverből áll. A hardver részei: az IBM-kompatibilis személyi számítógép és Windows operációs rendszere, a 760 x 570 elemi képpont felbontóképességű képmegjelenítő és CCD (charged couple device, töltéscsatolt eszköz) kamera. A kidolgozott szoftver feladata az egyes hibák értékelése a nemzetközi hegesztéstechnológiai szabványoknak megfelelően. Ezt a Visual C nyelven írták és a Windows operációs rendszerrel futtatható. A kidolgozott szoftver az AutoWDI (Automatic Welding Defects Inspection) elnevezést kapta. Bármilyen más szoftvertől függetlenül használható. A legkülönbözőbb (BMP, TIFF, GIF, JPG, PCX és TGA) képfájlformátumok támogatására is alkalmas. Üzemmód 1. A röntgenfilmet a CCD kamera alatti átvilágítóasztalra helyezik. 2. A röntgenfilm képét felveszik és a képmegjelenítő detektáló szoftverje segítségével BMP fájlba mentik ki. 3. A detektált képet az AutoWDI szoftver segítségével feldolgozzák és kiemelik a hegesztési övezetet. 4. Az AutoWDI algoritmus kimutatja, azonosítja és ellenőrzi a hibákat. Képfeldolgozás és a számítógépes látás algoritmusa Az 1. ábra az AutoWDI szoftver által használt, a detektált képen látható hegesztési hibák kimutatására és ellenőrzésére szolgáló algoritmus struktúráját mutatja be.

3 A rendszer a legkülönbözőbb hegesztési hibák (varratkimaradási hely, porozitás, átégés, gyökhiba, salakzárvány, hosszirányú repedés, keresztirányú repedés, alapanyag-repedés stb.) kimutatására alkalmas. felvett kép megnyitása általában színes kép a heganyag környezetének kijelölése és behatárolása felhasználói bemenet a hibák detektálása és hasznos információk fogadása az AutoWDA algoritmussal a hibákra vonatkozó információk: terület, kerület, hosszúság, szélesség és a minimális behatároló négyszög a hibaazonosító algoritmus (DIA) alkalmazása a hibákat a hibaazonosítási fa (2. ábra) alapján osztályozzák folyamatalgoritmus az elfogadható minőségre vonatkozó döntési algoritmus (ADA) alkalmazása a döntés szerint vagy elfogadható vagy selejt a hibára vonatkozó információ pl. a hibaméret, tájolás, alak, helyzet és megnevezés a hibára vonatkozó döntés: vagy elfogadható vagy selejt szoftver kimenet 1. ábra Az AutoWDI szoftver fő algoritmusának tömbvázlata Az AutoWDA algoritmus A már korábban kidolgozott AutoWDA algoritmus a színes képeket szürke képpé alakítja át, kiemeli a szürkeségi szint hisztogramot, kiszámítja a megfelelő küszöbértéket, és a képkiemelő algoritmus segítségével optimális képet állít elő. Ezen kívül szegmentáló, széldetektáló és sajátosságkiemelő algoritmusokkal is el van látva. Ezeknek az algoritmu-

4 soknak a fő feladata a hibák kiemelése a detektált képekből, és az egyes hibákra vonatkozó információk meghatározása. A kiemelt információk a szélességre, magasságra, felületnagyságra, kerületre és az egyes hibákat magukba foglaló minimális körvonalra vonatkoznak. A kiemelt hibák és a hozzájuk tartozó információk alapján a hibaazonosító algoritmus (DIA) osztályozza a hibákat. A hibaazonosító algoritmus A DIA hibaazonosító algoritmus a hegesztési hibák emberi ellenőrzésekor szerzett szakismeretek alapján azonosítja a kiemelt hibákat. Ezeket a szakismereteket felhasználva ún. hibaazonosító fát dolgoztak ki (2. ábra). a kiemelt hiba <= 4 mm hely szabálytalan alakú hibaosztályozó lekerekített átmérő porozitás a heganyagon belül középen > 4 mm salakzárvány átégés hosszúkás >= 4 mm hibák száma < 4 mm szórt porozitás salakzárvány vízszintes tájolás függőleges szélesség > 4 mm belül helyzet középen <= 4 mm egyenes szélen hosszúság helyzet nem igen <6 >6 az alapanyagban belül salakvonulat tökéletlen beolvadás (gyökhiba) külső beégési hiba üreg hosszirányú repedés repedt alapanyag keresztirányú repedés 2. ábra Hibák osztályozása az azonosítási fa alapján

5 Az azonosítási folyamat elsősorban a hiba alakja, tájolása és helyzete alapján történik. Ezen kívül az azonosítási folyamat figyelembe veszi a hibák számát, a hiba szélességét, méretét és az egyenes iránytól való eltérését. A hiba alakjának becslése A DIA a hibák alakját három kategória szerint (kör alakú, négyszögletes, szabálytalan) osztályozza. Az alak meghatározására két további tényezőt is bevezettek. Az első az ún. alaktényező, amely a körkörösségtől való eltérés mértékét jellemzi: F f 2 (kerület) = (1) 4π terület Köralak esetében az F f tényező értéke 1,0. A képfeldolgozó algoritmus által kiemelt területek esetében nehezen érhető el az 1,0 alaktényező, ezért a kör alakú hibák azonosításakor ±10% tűrést alkalmaznak. A tűrés értékét a felhasználó módosíthatja. A hiba alakjának azonosítására felhasznált második tényező a négyszögletességi tényező: A r R f = (2) Amin ahol A r a hiba számítással meghatározott felületnagysága és A min a hibát magába foglaló minimális méretű négyszög. A hiba alakjának azonosításához először az F f alaktényézőt számítják ki. Amennyiben ennek értéke 0,90 és 1,10 között van, akkor a hiba alakját kör alakúnak tételezik fel. Ettől eltérő esetben az R f négyszögtényezőt határozzák meg. Amennyiben R f értéke 0,90 és 1,10 között van, a hiba alakja négyszögletes, ha ettől eltér, akkor szabálytalan. A hiba tájolási jellemzőjének becslése A hiba tájolási jellemzőjének meghatározására csak a hosszúkás hiba esetében van szükség. Ezt a hiba hossza és szélessége alapján lehet számítani. Ha az X irányú hossz nagyobb, mint az Y irányú szélesség, akkor a hiba vízszintes, más esetben függőleges.

6 A hiba helyzetének becslése Mind a szabálytalan, mind a hosszúkás hiba esetében azonosítani kell a hiba helyzetét. A hiba lehet a varrat belsejében, a varrat közepén, a varrat szélén és az alapanyagban. Az egyes hibák helyzete úgy becsülhető, hogy összehasonlítjuk a hibát magába foglaló minimális négyszög koordinátáit az említett négy terület koordinátáival. A megfelelésre vonatkozó döntés algoritmusa A megfelelésre vonatkozó döntés algoritmusa (ADA, acceptance decision algorithm) alapján minősíthető az azonosított hiba abból a szempontból, hogy megfelel-e a követelményeknek. A hiba típusának azonosítása után méreteit összehasonlítják a szabványelőírásokkal, és ez a döntés alapja. Az elfogadottság kritériumát nemzetközi szabványok (API 1104, ASME, DIN, BS, ABS, AWS és JIS) rögzítik. Bármilyen más, új előírás is figyelembe vehető a felhasználóbarát dialógus egység segítségével. Kísérleti vizsgálat A javasolt rendszer ellenőrzése érdekében öt röntgenfelvételt vizsgáltak. A szakértői vélemények megegyeztek a rendszer által hozott eredményekkel, amelyek kiterjedtek a hibák méreteire, az információkra, az azonosításra és a döntésekre. A becslési információk az alaktényezőre (F f ), a négyszögességi tényezőre (R f ), az alakra, az irányítottságra és a helyzetre vonatkoztak. Értékelés Mind a javasolt rendszer, mind a szakértők vizsgálati eredményei igazolták, hogy a hibaazonosítási fa definíciója eredményes volt, és a javasolt algoritmusok (DIA és ADA) alkalmasak mindazoknak a hibáknak a meghatározására és ellenőrzésére, amelyekre a hibafa vonatkozik. Az ilyen szakértői rendszer csökkentheti a minőség-ellenőrzési, ill. hibavizsgálati folyamat költségeit, valamint az ellenőrzés időszükségletét, különösen olyan hibák esetében, amelyek a röntgenfelvételen nem eléggé világosan ismerhetők fel.

7 Következtetések Gázcsővezetékek hegesztési hibáinak automatikus azonosítására alkalmas rendszert dolgoztak ki, amely a röntgenfelvételen szereplő legtöbb gyakori hegesztési hibát képes meghatározni. Az azonosításra és az ellenőrzésre két algoritmus vehető igénybe. A DIA (defect identification algorithm) első algoritmus a hiba típusát azonosítja olyan hegesztési hibafa alapján, amelyet szakértők, szakkönyvek és nemzetközi szabványok adatainak figyelembevételével állítottak össze. Az ADA jelű (acceptance decision algorithm) algoritmus a hegesztés minőségére vonatkozó nemzetközi szabványok szerinti döntést segíti elő. A rendszerbe bármilyen újabb előírás bevezethető. A kísérleti ellenőrzés igazolta, hogy a rendszer megbízhatóan működik. A megoldás a kereskedelemből beszerezhető automatikus ellenőrző rendszerekhez viszonyítva olcsó, és feleslegessé teszi gyakorlott minősítő szakemberek munkáját. További feladatok A fejlesztők jelenleg az építkezések helyszínén használható, röntgenfelvételt értelmező és ellenőrző rendszer kidolgozásával foglalkoznak. Az ellenőrzési eredmények tárolását is megoldják megfelelő adatbankban. Lehetőség lesz a hegesztési eredmények és a hegesztők szakmai adatainak tárolására, vagyis a szakemberek munkájának utólagos értékelésére, az elkövetett hibák gyakoriságának meghatározására. Összeállította: Dr. Barna Györgyné Shafeek, H. I.; Gadelmawla, E. S. stb.: Automatic inspection of gas pipeline welding defects using an expert vision system. = NDT&E International, 37. k. 4. sz jún. p Sadek, H. M.: NDE technologies for the examination of heat exchangers and boiler tubes principles, advantages and limitations. = Insight, 48. k. 3. sz p