CC BY
72
АВТОМАТИЗАЦИЯ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ПОВЕРХНОСТЕЙ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА СТАТИСТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ИХ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
Галина Вячеславна Симонова
Сибирская геодезическая государственная академия, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, кандидат технических наук, доцент кафедры метрологии и технологии оптического приборостроения, тел. 8913-724-67-47, e-mail: simgal@list.ru
Елена Павловна Хлебникова
Сибирская геодезическая государственная академия, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, кандидат технических наук, доцент кафедры физической геодезии и дистанционного зондирования, тел. 8913-901-94-58, e-mail: HleLenka@yandex. ru
Дмитрий Павлович Симонов
Сибирская геодезическая государственная академия, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, аспирант кафедры физической геодезии и дистанционного зондирования, тел. 8923-245-38-99, e-mail: dumkah@gmail. com
Показана возможность использования статистических характеристик спектральных и интегральных распределений коэффициентов яркости для получения количественных значений показателей качества различных поверхностей. На основе полученных результатов рассмотрена возможность автоматизации контроля качества поверхностей разного типа.
Ключевые слова: автоматизация, контроль качества, коэффициенты яркости, статистические характеристики, спектральные и интегральные зависимости.
AUTOMATION OF QUALITY CONTROL SURFACES BASED ON THE ANALYSIS THE STATISTICAL CHARACTERISTICS OF THEIR DIGITAL IMAGES
Galina V. Simonova
Siberian State Academy of Geodesy, 630108, Russia, Novosibirsk, str. Plakhotnogo 10, Ph. D. tech., assistant professor department ofmetrology and optical instrumentation technology, tel. 8913-724-67-47, e-mail: simgal@list.ru
Elena P. Khlebnikova
Siberian State Academy of Geodesy, 630108, Russia, Novosibirsk, str. Plakhotnogo 10, Ph. D. tech., assistant professor department of Physical Geodesy and Remote Sensing, tel. 8913-901-94-58, e-mail: HleLenka@yandex .ru
Dmitry P. Simonov
SiberianStateAcademy of Geodesy, 630108, Russia, Novosibirsk, str. Plahotnogo, 10, graduate student department of Physical Geodesy and Remote Sensing, tel. 8923-245-38-99, e-mail: dumkah@gmail.com
The possibility of using the statistical characteristics of spectral and integral distributions brightness coefficients to obtain quantitative values of quality indicators of different surfaces. Discussed the possibility of automating the quality control for different types of surfaces.
Key words: automation, quality control, brightness coefficients, statistical characteristics, spectral and integral dependence.
Большое разнообразие объектов, различающихся по материалам, способам получения и контролируемым параметрам, требует развития различных методов и аппаратуры контроля. Решение об использовании того или иного метода необходимо принимать с учетом всех факторов, действующих как при изготовлении так и при или исследовании объекта.
В настоящее время широкое применение получили оптические методы контроля, благодаря большому разнообразию способов получения первичной информации. Одним из наиболее простых и широко используемых методов является визуальный контроль, с помощью которого находят видимые дефекты, отклонения от заданных формы, цвета и т.д. Известные методы визуального контроля очень разнообразны, но достаточно трудоёмки и не всегда однозначны. Создание объективного оптических методов изучения состояния поверхностей позволило бы обеспечить оперативность и достоверность контроля их параметров. Более того, измерения проводятся бесконтактным способом, что исключает возможность повреждения детали.
Автоматизация технологических процессов позволяет значительно повысить производительность труда и качество получаемых результатов, но требует однозначно определённых количественных характеристик исследуемого объекта. Поэтому создание методик автоматизированного измерительного контроля является востребованным и перспективным направлением метрологического обеспечения.
Исследования проводилась на образце, полученным методом микродугового оксидирования для упрочнения поверхности алюминия в среде электролитной плазмы [1].
На рис. 1 приведен результат микродугового оксидирования алюминиевой подложки (а) и фрагмент центральной части (б) поскольку каждый тип материала на исследуемом в данной работе образце имеет существенные отличия отражательной способности, то разумно оценить степень дефектности каждой области раздельно.
В процессе микродугового оксидирования поверхность исходного материала меняет свойства. Фрагменты инородного материала частично попадают на соседние области, кроме этого возникают механические повреждения и искажение рельефа поверхности. В данной работе рассматривается возможность оперативного контроля качества поверхности после оксидирования на основе анализа её цифровых изображений. В качестве инструмента анализа использовался программный продукт Erdas Imagine 8.3[2].
На рис. 2 представлен участок образца с фрагментами нарушенного слоя и результат классификации по заданным уровням градации яркости.
Нарушение поверхностного слоя образцов может оцениваться как по изменению его отражательных свойств, так и по размерам области с нарушенными свойствами. На рис. 2а представлена центральная область образца, а на рис. 2б распределение яркости по выбранным уровням дискредитации, с указанием количества пикселей отнесённого к каждому классу. Программный продукт позволяет определить локализацию пикселей
заданного класса на изображении. Число уровней дискредитации выбирается экспериментально исходя из предельно возможного числа и фактически реализуемых значений яркости.
а) б)
Рис. І. Результат микродугового оксидирования алюминиевой подложки: а) в центре - исходная заготовка алюминия с определенной шероховатостью поверхности, среднее кольцо (зеленое) - покрытие из плавленого кварца, периферийное кольцо - покрытие Al2O3; б) центральная область образца
Rüïï CI аза ';jnes Color I -
« 3315t a
1 Она і 6210 0 0566607
2 Cisssí 4194 0 «3313
1 3 Ciàit 3 777Ç tí
1 ’ Class 4 ÍW5 D266W7
5 Class 5 10991 >333333
6 Cías* í 13927 0 Э36073
7 Cíass 7 ігге£ OWÍÍÍíS
8 Class В ть Ï.S33λ
9 С ais S 77ИЗ Û.6
10 Class 10 нив 0 666W7
11 Class 11 ш Ï.7333Î3
12 Cuss 12 0 796078
13 С lus 13 ььм & 3627JÍ
14 СІМ* 14 №33 0 329412
15 СГазз 15 1DU0 0 996078
4 Г1 t
/А
а) б)
Рис. 2. Результат классификации алюминия
На рис. 3 приведен пример визуализации и классификации внешнего кольца образца(А12Оз).
Количество градаций яркости выбиралось на основе выборки из полного
а)
[Зоу/ Н^одгат Со1ог Рес1
0 764770 0
1 9389 0.00392157
2 13119 0.00784314
3 0 0.0117647
4 0 0.0156863
5 0 0.0196078
6 0 0.0235294
7 0 0.0313725
8 13426 0.0352941
9 0 0.0392157
10 0 0.0431373
11 0 0.0470588
12 0 0.0509804
13 0 0.054902
14 0 0.0627451
15 10971 0.0666667
16 0 0.0705882
17 0 0.0745098
18 0 0.0784314
19 0 0.0823529
20 0 0.0901961
21 7938 0.0941176
22 0 0.0980392
23 ")Л 0 ■ ■ 0.101961
б)
Рис. 3. Фрагмент классификации по предельным значениям градации, что составляет 256 уровней в данном случае
В таблице приведены результаты определения числа пикселей, а следовательно, доли площади и размера возникающих дефектов. Показано количество пикселей и доля дефектной площади каждого типа материала.
Таблица
Оценка степени дефектности
№ Наименование Общее кол-во пикселей Дефекты Процентное соотношение
1 А1 120505 25715 21,34
2 8102 362245 33025 9,12
3 АЬОз 543966 71085 13, 07
На рис. 4 показана возможность получения распределения, формы и количества дефектов методом обучаемой классификации по методике предложенной в [3]. Выборка может осуществляться как по заданному уровню яркости, так и по размеру площади занимаемому дефектом.
Предложенный метод позволяет осуществить оперативный контроль качества поверхности различных материалов. Доля и размер критической компоненты дефектов в каждом конкретном случае подбирается экспериментально в соответствии с техническим заданием. Полученный
результат сожжет служить основой для создания автоматизированной системы контроля качества поверхности.
Рис. 4. Выделение дефектов заданного типа
Авторы выражают благодарность И. В. Минину и О. В. Минину за предоставленные образцы.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Способ изготовления литейных форм и стержней / Минин В. Ф., Марков Г. А., Пещевицкий Б. И. и др.: авторское свидетельство СССР № 657908 от 28.12.78.
2. Симонов Д.П. Анализ возможности создания цифровых эталонов признаков для
структурированных поверхностей // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2012. VIII Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Специализированное приборостроение, метрология,
теплофизика, микротехника, нанотехнологии» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 10-20 апреля 2012 г.). - Новосибирск: СГТА, 2012. Т. 2. - С. 209-212.
3. Симонова Г.В., Симонов Д.П. Разработка оптического метода контроля качества поверхности // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2013. IX Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Сиб0птика-2013» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 15-26 апреля 2013 г.). - Новосибирск: СГГА, 2013. Т. 2. - С. 62-66.
© Г. В. Симонова, Е. П. Хлебникова, Д. П. Симонов, 2014
