陳小明,賴傳理
(東方電氣集團(tuán)東方鍋爐股份有限公司,自貢 643000)
X 射線實(shí)時(shí)成像檢測(cè)技術(shù)是檢測(cè)鍋爐-壓力容器中小口徑管(外徑等于或小于89 mm)焊接缺陷的十分重要的手段,它能夠直觀地檢測(cè)出焊縫中的氣孔、夾渣、未熔合、未焊透、裂紋等缺陷[1],從而方便焊接質(zhì)量管理和控制。目前工業(yè)電視X 射線檢測(cè)主要依靠人工評(píng)定的方法進(jìn)行,通過探傷人員對(duì)底片圖像上的焊縫缺陷進(jìn)行分析,以確定圖像所反映的產(chǎn)品焊接質(zhì)量,這種檢測(cè)方式的檢測(cè)結(jié)果容易受評(píng)片人員的技術(shù)水平和工作經(jīng)驗(yàn)的影響;每條工業(yè)電視探傷線每天有上千張?zhí)絺麍D像產(chǎn)生,全部需要初檢人員評(píng)定,復(fù)檢人員二次復(fù)查,工作量大;探傷記錄采用人工記錄,不易實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,無完善的統(tǒng)計(jì)報(bào)表生成;缺少對(duì)工業(yè)電視探傷線的監(jiān)控和指導(dǎo),產(chǎn)品質(zhì)量信息反饋不及時(shí);數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理方式不科學(xué);檢測(cè)效率低、檢測(cè)過程不易實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化等特點(diǎn),難以滿足工業(yè)現(xiàn)代化的要求。
為了保證產(chǎn)品質(zhì)量,解決現(xiàn)有工業(yè)電視X 射線探傷存在的不足,需要綜合利用包括計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、模糊推理、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、圖像處理技術(shù)在內(nèi)的多種信息處理技術(shù)的焊縫缺陷自動(dòng)識(shí)別技術(shù)[2-4],建立工業(yè)電視遠(yuǎn)程監(jiān)控缺陷輔助識(shí)別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)小口徑管焊縫的自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng),實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程監(jiān)控、缺陷自動(dòng)識(shí)別并出具相關(guān)無損檢測(cè)記錄及報(bào)告。
X 射線實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)由實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)、專家系統(tǒng)組成,具有實(shí)現(xiàn)檢測(cè)過程實(shí)時(shí)監(jiān)控、報(bào)表數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、缺陷輔助識(shí)別等功能。其中最重要的是專家系統(tǒng),如圖1所示。
圖1 X 射線實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)示意
在中央探傷室,可以實(shí)時(shí)查看本地區(qū)和跨地區(qū)工業(yè)電視探傷線的工作情況,并可從工業(yè)電視探傷軟件獲取檢測(cè)采用的參數(shù)(電流、電壓、曝光時(shí)間、焦距等)。中央探傷室的探傷人員可以及時(shí)判斷初檢人員選取參數(shù)是否滿足相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)要求。
探傷檢測(cè)過程監(jiān)控被持續(xù)記錄并存放于本地計(jì)算機(jī),過程監(jiān)控的內(nèi)容可以是操作視頻,操作截屏或者相關(guān)的檢測(cè)數(shù)據(jù),存儲(chǔ)過程的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)將自動(dòng)定期發(fā)送到中央服務(wù)器進(jìn)行存儲(chǔ)備份。
確保探傷室初檢人員和中央探傷室復(fù)檢人員之間信息及時(shí)傳輸。探傷初檢數(shù)據(jù)采集后將同步到中央服務(wù)器,系統(tǒng)會(huì)立即通知中央探傷室在線的復(fù)檢人員對(duì)檢測(cè)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)檢,復(fù)檢過程中對(duì)初檢的所有圖像,檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行調(diào)用,使得復(fù)檢人員可以迅速給出復(fù)檢結(jié)論,并反饋給初檢方,達(dá)到初檢與復(fù)檢的在線高效配合,提高探傷檢測(cè)工作效率。
基于探傷檢測(cè)成像圖像,探傷人員給出合格或不合格的結(jié)論,其中對(duì)不合格的數(shù)據(jù)由探傷人員填寫缺陷種類和數(shù)量等信息,系統(tǒng)對(duì)這部分不合格數(shù)據(jù)保存在中央數(shù)據(jù)庫。系統(tǒng)提供按日期、產(chǎn)品序號(hào)、缺陷種類等劃分的多方位查看方式,幫助技術(shù)員、管理員及時(shí)了解探傷檢測(cè)中不合格產(chǎn)品的基本信息。
對(duì)于有缺陷需要返修的產(chǎn)品,跟蹤其返修的過程,對(duì)從發(fā)現(xiàn)缺陷到最后返修檢測(cè)合格的所有成像圖片進(jìn)行單獨(dú)提取并展示。當(dāng)檢測(cè)設(shè)備將探傷成像圖片和數(shù)據(jù)輸出至本地計(jì)算機(jī)時(shí),系統(tǒng)自動(dòng)同步到服務(wù)器進(jìn)行存儲(chǔ),并將相關(guān)參數(shù)和結(jié)論信息更新到服務(wù)器的中央數(shù)據(jù)庫。生產(chǎn)部門相關(guān)人員可通過系統(tǒng)對(duì)探傷檢測(cè)任務(wù)進(jìn)度進(jìn)行查詢,系統(tǒng)一方面根據(jù)用戶的反饋獲取項(xiàng)目的整體進(jìn)度,另一方面則根據(jù)探傷室的檢測(cè)進(jìn)度和中央探傷室的復(fù)檢情況直觀反映出相關(guān)任務(wù)的執(zhí)行情況,便于及時(shí)、高效地監(jiān)控任務(wù)進(jìn)度,做出任務(wù)調(diào)整。實(shí)現(xiàn)探傷室初檢人員與中央探傷室復(fù)檢人員無紙化交流,登陸系統(tǒng)后,可對(duì)系統(tǒng)內(nèi)的用戶發(fā)送即時(shí)消息,方便工作業(yè)務(wù)的交流和指導(dǎo)。中央數(shù)據(jù)庫可以管理探傷檢測(cè)過程的所有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。如對(duì)探傷人員的漏檢、誤檢情況的統(tǒng)計(jì),通過系統(tǒng)提供的統(tǒng)計(jì)功能可快速準(zhǔn)確了解探傷人員的工作技能。定期生成報(bào)表,集中反映產(chǎn)品質(zhì)量和探傷工作量。系統(tǒng)根據(jù)實(shí)際需要將報(bào)表模板進(jìn)行自動(dòng)的數(shù)據(jù)填充,并最終輸出為指定格式的報(bào)表。
專家系統(tǒng)是工業(yè)電視實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的核心,承擔(dān)著缺陷識(shí)別的重任。專家系統(tǒng)將采用模糊推理和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合,以射線檢測(cè)知識(shí)為基礎(chǔ),采用智能化計(jì)算機(jī)系統(tǒng),將探傷領(lǐng)域?qū)<业闹R(shí)、經(jīng)驗(yàn)加以總結(jié),形成規(guī)則,存入計(jì)算機(jī)建立的知識(shí)庫;采用合適的控制策略,按輸入的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行推理和演繹,做出判斷和決策。專家系統(tǒng)易于傳播和推廣,可以更有效地發(fā)揮專業(yè)知識(shí),它博采眾長(zhǎng),綜合了多人的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)。
模糊推理是一類在知識(shí)獲取,知識(shí)表述和應(yīng)用過程中,全部或部分地采用模糊推理解決傳統(tǒng)的,存在許多概況性的、籠統(tǒng)的、含混的詞語表示事物狀態(tài)。焊縫缺陷自動(dòng)檢測(cè)屬于圖像處理和模式識(shí)別的研究領(lǐng)域,其核心問題在于如何準(zhǔn)確而高效地進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別,在信噪比較低的情況下,正確有效地提取缺陷信息是圖像處理中較困難的問題。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network,簡(jiǎn)稱ANN)亦稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network,簡(jiǎn)稱NN),是由大量處理單元(神經(jīng)元Neurons)廣范互聯(lián)而成的網(wǎng)絡(luò),是對(duì)人腦的抽象、簡(jiǎn)化和模擬,模擬人腦的基本特征。仿制人腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能,建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),解決傳統(tǒng)數(shù)字計(jì)算機(jī)無法解決的問題。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于圖像識(shí)別系統(tǒng)中,首先要提取圖像的特征,再利用該特征映射到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),進(jìn)行圖像識(shí)別分類。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)由大量簡(jiǎn)單的處理單元(神經(jīng)元)廣泛相互連接而形成復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),它反映人腦功能的許多基本特征,是人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的簡(jiǎn)化、抽象和模擬。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)側(cè)重于模擬和實(shí)現(xiàn)人的認(rèn)知過程中的感知過程、形象思維、分布式記憶和自學(xué)習(xí)自組織過程,與符號(hào)處理是一種互補(bǔ)的關(guān)系。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有大規(guī)模并行、分布式存儲(chǔ)和處理、自組織、自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)的能力,特別適用于處理需要同時(shí)考慮許多因素和條件的、不精確和模糊的信息處理問題。因此,要求圖像識(shí)別系統(tǒng)能自適應(yīng)地從實(shí)際任務(wù)中學(xué)習(xí)并提煉適合各種目的的決策規(guī)則,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則能為圖像識(shí)別系統(tǒng)提供這種能力,提高缺陷識(shí)別的分類效果[5]。
目標(biāo)圖像通常呈現(xiàn)出一個(gè)或者幾個(gè)像素,或呈現(xiàn)一段細(xì)線,信噪比較低,目標(biāo)缺陷湮沒在噪聲中,很難識(shí)別;低信噪比條件下對(duì)于不規(guī)則線狀缺陷識(shí)別難度大,且很難用一種方式同時(shí)檢測(cè)塊狀和線狀缺陷,不便于實(shí)際應(yīng)用;缺陷可以分為裂紋、氣孔、未焊透、未融合、夾渣、異物、咬邊、內(nèi)凹等,各種缺陷類型的特征并不十分明顯,計(jì)算機(jī)很難自動(dòng)判斷缺陷類型。必須通過對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理、焊縫缺陷分割、特征提取、使用模糊推理和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)缺陷進(jìn)行綜合評(píng)定,如圖2所示。
預(yù)處理:根據(jù)圖像特點(diǎn),通過濾波、降嗓、圖像增強(qiáng)等方法進(jìn)行預(yù)處理,達(dá)到提高圖像質(zhì)量,去除干擾的目的。
焊縫缺陷分割:基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)及迭代閾值方法相結(jié)合的分割方法,把焊縫缺陷從整張圖中分離出來方便分析。
圖2 焊縫缺陷識(shí)別總體流程
特征提取:通過提取缺陷的影像特征,得到缺陷的各種參數(shù)。特征提取是缺陷判斷中的一個(gè)關(guān)鍵問題,由于很多實(shí)際問題中不容易找到最重要特征,或受條件限制不能對(duì)缺陷測(cè)量,使得特征提取任務(wù)變得復(fù)雜,成為構(gòu)造模式識(shí)別系統(tǒng)最困難的任務(wù)之一。特征提取的基本任務(wù)是要從缺陷幾何形狀、黑度及分布,缺陷在底片上的位置識(shí)別。
綜合評(píng)定:把提取到的圖像特征和各種類型的缺陷(裂紋、氣孔、未焊透、未融合、夾渣、異物、咬邊等)進(jìn)行比對(duì),得出評(píng)定結(jié)論供檢驗(yàn)人員參考。
通過對(duì)焊縫圖像進(jìn)行預(yù)處理、缺陷分割、特征提取、再利用模糊推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)結(jié)合專家的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)綜合評(píng)定,并通過對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊推理構(gòu)成的專家系統(tǒng)反復(fù)訓(xùn)練,不斷提高缺陷識(shí)別效率和準(zhǔn)確性。實(shí)現(xiàn)軟件運(yùn)行初期缺陷不漏檢,在缺陷不漏檢的條件下,有無缺陷錯(cuò)判率不高于100%;缺陷性質(zhì)定性誤判率不高于50%,逐步實(shí)現(xiàn)工業(yè)電視自動(dòng)檢測(cè)和缺陷評(píng)定。
目前該系統(tǒng)正在研發(fā)中,軟件成功運(yùn)行后可以有效避免焊縫中缺陷的漏檢和誤檢,保證焊縫產(chǎn)品品質(zhì),促進(jìn)鍋爐水冷壁和蛇形管小口徑管焊縫X 射線自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)的工業(yè)應(yīng)用。
[1]強(qiáng)天鵬.射線檢測(cè)[M].北京:中國(guó)勞動(dòng)社會(huì)保障出版社,2007.
[2]周正干,杜圓媛.基于多幅X 射線數(shù)字圖像的缺陷自動(dòng)識(shí)別技術(shù)[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào),2006,42(3):77-80.
[3]張曉光,林家俊.X 射線檢測(cè)焊縫的圖像處理與缺陷識(shí)別[J].華東理工大學(xué)學(xué)報(bào),2004,30(2):199-202.
[4]DAUM W,ROSE P,HEIDT H,et al.Automatic rec-ognition of weld defects in X-ray inspection [J].British Journal of NDT,1987,29(3):79-82.
[5]金忠.X 射線底片焊縫缺陷智能識(shí)別研究[D].長(zhǎng)沙:湖南大學(xué),2006.