УДК 004.891

Гатилова Ю.С., студент

Объект исследования – оцифрованные изображения поверхности листового проката.

Объект диагностики – поверхность листового проката, полученного из непрерывнолитой заготовки.

Качество металлопродукции во многом определяется совершенством и надёжностью методов и средств контроля [1].

Процесс выявление поверхностных дефектов непрерывнолитых заготовок на этапе листового проката трудоёмкая процедура. В условиях непрерывного производства потеря времени и неточности в определении дефекта недопустимы. Автоматизация процесса классификации поверхностных дефектов непрерывнолитых заготовок в реальном времени является практической задачей для завода «Донецксталь-МЗ». В сравнении с методами визуальной оценки, автоматизация процесса распознавания поверхностного дефекта имеет большую производительность и меньшую трудоёмкость при определении ряда физических характеристик поверхностного слоя металла [1].

Этапы диагностики поверхностных дефектов:

1. Выявление очага поверхностного дефекта на его оцифрованном изображении.
2. Определение физических характеристик поверхностного дефекта.
3. Предварительная классификация поверхностного дефекта.
4. Сравнение с базой эталонных оцифрованных изображений поверхностных дефектов.

Отбраковка по дефектам сталеплавильного происхождения на стадии листового проката по причине выявления плены составляет 1,5% [2]. Прокатная плена, связанная с горячей пластической деформацией литого металла, представляет собой отслоение металла языкообразной формы, односторонне соединённые с основным металлом. Плены образуются вследствие раскатки (расковки) рванин, следов насечки от валков и следов грубой зачистки дефектов поверхности на стадии шлифовки [1].

Предварительная обработка информации заключается в проведении этапов сегментации, коррекции, стандартизации шкалы яркости, фильтрации, геометрических преобразований [3].

Целью сегментации является извлечение информации, которая не будет использоваться в дальнейшей работе. Алгоритмы сегментации базируются на двух фундаментальных принципах: разрыва и подобия [4].

Определение границ объектов изображения выполняется по следующей схеме: цветное изображение переводится в черно-белое полутоновое и сглаживается, осуществляется пространственное дифференцирование - вычисляется градиент функции интенсивности в каждой точке изображения и подавляются значения меньше установленного порога.

Необходимо построить контурное изображение, наиболее четко выделяющее контуры исходного изображения. Контурное изображение - это неориентированный граф, являющийся частичным подграфом градиентного изображения [3].

Необходимость коррекции ошибок процесса бинаризации обусловила появление алгоритма удаления ложных объектов. Применяется он после бинаризации для устранения ложных областей, которые не соответствуют реальным объектам на изображении, и для устранения шума, порождаемого бинаризацией [4].

Проблема автоматизированного определения поверхностных дефектов непрерывнолитых заготовок актуальна для большинства металлургических заводов. Наиболее важным этапом диагностики поверхностных дефектов второго передела является определение достаточного уровня физической чувствительности методики.

К ряду исследуемых проблем относится обнаружение зон наложения объектов изображения и необходимость автоматической интерпретации данных зон. Процесс подготовки документа требует определения конфигурации объекта в местах его наложения с другими объектами учитывая особенности метода «обрывания», связанного с потерей целостности объектов, и варианта, в котором зона наложения считается частью каждого из прилегающих к ней объектов.

Перечень ссылок:

1. Рубенчик А.Е., Сорокин М.И. – Сталь, 1982, №2, с.72-75
2. Классификатор поверхностных и внутренних дефектов непрерывнолитых заготовок завода „Азовсталь”.- Д. – 1978. -115 с.
3. Бакут П.А., Ворновицкий И.Э., Колмогоров Г.С., Лабунец В.Г. Методы сегментации изображения. Уральский политехнический институт им. С.М. Кирова. 1986. С.127.
4. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. – Кн. 1,2. – М.: Наука, 2000. – 1024 с.

Библиотека

Источник: Гатилова Ю.С. Специализированная компьютерная система диагностики поверхностных дефектов листового проката //Автоматизация технологических объектов и процессов. Поиск молодых. Сборник научных работ VII Международной научно-технической конференции аспирантов и студентов в г. Донецке, 26-28 апреля 2007 г. - Донецк, ДонНТУ, 2007.- С.251-253. 3 с.