CC BY
12
УДК 621.383:543.423
ПРИМЕНЕНИЕ ВИДЕОКОНТРОЛЯ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ТОЧНОСТИ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА МАТЕРИАЛОВ
А. А. Кузнецов, А. С. Брюхова, А. С. Голубков, Д. С. Муравьев
Омский государственный университет путей сообщения, г. Омск, Россия
DOI: 10.25206/2310-9793-2017-5-2-140-144
Аннотация - в статье показаны пути повышения точности спектрального анализа материалов. Предлагается выполнять обработку изображения облака низкотемпературной плазмы во время проведения анализа количественного состава материалов. Описаны эксперимент и дополнение технического оснащения спектрометра системой видеоконтроля. Приведен алгоритм обработки данных, полученных при испытаниях стандартных образцов в различных режимах, в которых проводится определение количественного состава различных материалов. В работе описано дополнение состава современного спектрометра датчиками контроля излучения. Приводятся условия и стандартные образцы, использованные для получения основных результатов в работе.
Ключевые слова: спектральный анализ материалов, контроль параметров плазмы, обработка видеоизображения, повышение точности и стабильности анализа.
I. Актуальность научного исследования
Повышение точности спектрального анализа материалов связано с выполнением ряда требований. На каждом из этапов проведения анализа, начиная от пробоподготовки, энергетического воздействия на исследуемый материал, регистрации спектра, дальнейшей его обработки и интерпретации, разработаны правила, влияющие на точность конечного результата - количественного содержания элементов.
Снижение составляющих погрешностей конечного результата путем анализа изображения межэлектродного промежутка при проведении спектрального анализа металлов и сплавов исследовано в работе [1]. Анализ поверхности образцов перед проведением спектрального анализа выполнен в работах [2-3]. Исследование различных состояний информативного источника - электрической, лазерной и газовой плазмы, при проведении спектрального анализа и микроанализа представлено в работах [4-7].
Достижение требуемой точности возможно осуществить двумя способами - математической обработкой конечных результатов, полученных при различных условиях или контролем за факторами, способными внести погрешности в результаты измерений, испытаний и контроля. В работе проводится анализ изображения источника спектрального излучения, для решения второй задачи - повышения точности и стабильности во времени получаемых результатов. Повышение точности и стабильности проводимых анализов является актуальной задачей.
II. Цели, задачи, методы исследования
В работе обсуждается контроль источника спектрального излучения - низкотемпературной плазмы во время проведения измерений. При изменении условий в приборах спектрального анализа на примере электрического источника спектра меняется объем светящейся плазмы. В работе [8] выполнено исследование факторов, влияющих на результаты измерения интенсивностей при спектральном анализе материалов. Применена теория планирования эксперимента и показано распределение значимости различных факторов, влияющих на изменение интенсивности спектрального излучения.
В работе [9] показана связь с изменения температуры факела плазмы с измеряемыми параметрами спектральных линий. Использована относительная интенсивность линий с различными потенциалами возбуждения для оценки температуры внутри отдельных областей светящейся плазмы. Теоретическое обоснование параметров взаимодействия спектрального излучения с веществом приведено в работе [10].
Качественная оценка работы и аспекты автоматизации атомно-эмиссионного спектрального анализа с использованием видеоконтроля приведены в работе [1]. Основным параметром контроля с возможностью регулирования выбрано расстояние от проивоэлектрода до анализируемого образца.
С целью повышения стабильности работы спектрального оборудования авторами изобретения [11] предложено оснащать технические средства наборами датчиков различных величин, контроль которых во время проведения анализов обеспечивает высокую воспроизводимость результатов при возможном изменении условий проведения эксперимента. На рис. 1 показана структурная схема эмиссионного спектрометра, оснащенного набором датчиков, дополнительно используемых совместно с прибором.
Указанная цель в предлагаемом устройстве достигается тем, что к прибору спектрального анализа подключается семь датчиков, передающих данные в блок обработки данных влияющих факторов. Подключаемые датчики измеряют следующие параметры:
Д1 - датчик, измеряющий давление аргона в оптическом блоке спектрометра; Д2 - датчик, контролирующий расход аргона при проведении анализа; Д3 - датчик, измеряющий температуру воздуха в помещении при проведении анализа; Д4 - датчик, измеряющий атмосферное давление воздуха в помещении при проведении анализа; Д5 - датчик, измеряющий силу тока, его частоту и форму импульсов, поступающих с генератора, передающий данные на цифровой осциллограф; Д6 - датчик, контролирующий положение электрода относительно образца и форму электрической дуги; Д7 - датчик, контролирующий положение образца и наличие дефектов на поверхности в предполагаемом месте анализа.
Датчик давления Д1 располагается внутри герметичного оптического блока 1, в котором также находятся дифракционная решетка 6 и приемники излучения CCD1 - CCD6. Датчик расхода Д2 устанавливается на трубопровод подачи аргона в камеру разряда 2 прибора. Датчики температуры Д3 и влажности Д4 крепятся с наружной стороны спектрометра. Датчик электрических параметров разряда Д5 располагается в цепи протекания тока от электрического генератора ЭГ к вольфрамовому противоэлектроду 3. Датчики Д6 и Д7 представляют из себя короткофокусные эндоскопы, расположенные таким образом, чтобы обеспечить нужный обзор поверхности анализируемого образца, установленного на стол 4 и облака разряда 5.
Рис. 1. Схема расположения датчиков в блоке спектрометра
Устройство работает следующим образом. После установки анализируемого образца на предметный столик 4, на экран ПК передается его изображение, с датчика Д7. При этом, в случае неправильной установки или присутствия дефектов поверхности (пятен предыдущих обжигов и др.), будет выдано соответствующее предупреждение, полученное на основе анализа изображения, получаемого с датчика Д7. При загорании электрического разряда, при помощи датчика Д6 измеряется расстояние между анализируемым образцом и электродом, а так же регистрируется размер облака разряда.
Более подробно в работе представлены данные эксперимента по обработке изображения низкотемпературной плазмы во время проведения анализов и делаются выводы по повышению точности измерений количественного состава определяемых элементов.
III. Результат и его обсуждение В работе выполнено исследование работы спектрометра типа «Аргон-5СФ» в различных режимах. Для регистрации изображения использована высокоскоростная видеокамера типа «Наногейт-2В». В качестве испытуемых использовались корректировочные образцы методики «Стали низколегированные» типа уг1е, уг4е, угбе, уг8е, RE16-34. В качестве различных условий задавались «Нормальный», «Сильный» и «Слабый» режимы, которые имитируют возможное изменение режима работы высоковольтного искрового генератора, или изменения режима, вызванного некачественной подготовкой рабочей поверхности исследуемого материала.
Изображения низкотемпературной плазмы в различных режимах, снятые при помощи ослабляющего оптического светофильтра, приведены на рис. 2 а-в.
1
а б в
Рис. 2. Изображение низкотемпературной плазмы при различных режимах генератора
Для идентификации режима обыскривания на изображении необходимо определить область, соответствующую площади светящейся плазмы. Для выделения светящейся области выполняется анализ цветового состава изображения и выделение характерных базовых цветов. Среди набора базовых цветов определяется цвет, соответствующий цвету светящейся плазмы и оценивается площадь ее изображения.
Выделение базовых цветов изображения выполняется при помощи метода кластеризации. Изображение интерпретируется как набор точек, каждая точка которого характеризуется трехмерным вектором интенсивности цветовых компонентов [Л,, О,, Б,]. Задача кластеризации сводится к разбиению точек на к групп, среднее значение цветовых компонентов в каждой группе соответствует базовому цвету данной группы (центру кластера).
Для кластеризации использовался метод к-средних [12]. На первом шаге алгоритма выбирается к точек изображения, которые служат начальными центрами кластеров. Для достижения оптимального разбиения при выборе центров необходимо стремиться к достижению между ними максимального расстояния. Каждая точка изображения помещается в кластер, расстояние до центра которого является минимальным.
После разделения всех точек на кластеры вычисляются новые координаты центров и процесс повторяется. Алгоритм повторяется до тех пор, пока координаты кластеров не станут постоянными. В результате каждая точка помещается в кластер, центр которого соответствует базовому цвету изображения.
Результат действия алгоритма приводит к тому, что суммарное квадратичное отклонение точек от центра кластера минимизируется:
V = Х X Ъ )2
(1)
где к - число кластеров; Si - полученные кластеры; , = 1, 2, ... , к; ц - центры кластеров точек 6
На рис. 3 а-в представлены гистограммы анализа изображений, соответствующих рис. 2 а-в. По горизонтальной оси представлены базовые цвета анализируемого изображения. Количество базовых цветов определяется экспериментатором. По вертикальной оси представлена количественная оценка кластеров базовых цветов по отношению к общему количеству кластеров исходного изображения.
Изображения, полученные в различных режимах, отличаются, в первую очередь, температурой электропроводящей области и нагретого газа (измерения проводились в среде особочистого аргона 99,998 %). В каждом из трех представленных режимов регистрировался свой базовый цвет, соответствующий излучающей плазме. Для упрощения интерпретации полученных результатов для каждого изображения представлено по четыре базовых цвета, каждый из которых отличается для разных режимов. Так, область излучающей плазмы составляет 10,3 % -для «Сильного», 5,2 % - для «Нормального» и 3,8 % - для «Слабого» режима работы спектрального генератора.
а
0 5 10 15 20 25 30 35 40
в
Рис. 3. Количественная оценка площади светящейся плазмы в «Сильном» (а), «Нормальном» (б) и «Слабом» (в) режимах генератора
IV. Выводы
В работе исследованы технические средства для контроля видеоизображения излучающей плазмы, являющейся информативным источником для определения количественного состава материалов. Получены и проанализированы изображения плазмы промышленного спектрометра, в трех режимах работы спектрального генератора, моделирующие изменение условий проведения эксперимента.
Выполнена количественная оценка площади кластеров изображения, соответствующих различным режимам.
Полученные результаты позволяют ввести инструментальный контроль за условиями проведения эксперимента по основному параметру - интенсивности излучения облака низкотемпературной плазмы. Такая оценка в дальнейшем может быть успешно связана с изменением положения градуировочных зависимостей при определении количественного содержания анализируемых элементов [13].
Список литературы
1. Семенов З. В., Неклюдов О. А., Строков И. И., Гаранин В. Г. Автоматизация атомно-эмиссионного спектрального анализа с использованием видеоконтроля // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2012. Т. 78, № 1-2. С. 78-82.
2. Keita Ogura, Shinji Yamamoto, Toru Iwao. Motoshige Yumoto Spectrum and number for cathode spot with changing current // IEEE 41st International Conference on Plasma Sciences (ICOPS) held with 2014 IEEE International Conference on High-Power Particle Beams (BEAMS) Year, 2014. DOI: 10.1109/PLASMA.2014.7012580.
3. White R. G., Nunney T. S., Strohmeier B. R., Piasecki J. D., Lee R. J. Automated XPS Analysis of Passivated Stainless Steel to the SEMI Standard // Microscopy and Microanalysis. July 2010. № 16(S2). Р. 436-437. DOI: 10.1017/S1431927610057569.
4. Sasamoto R., Matsumoto T., Izawa Y., Nishijima K. Spatial distribution measurement of plasma parameters using spectral image processing // IEEE 41st International Conference on Plasma Sciences (ICOPS) held with 2014 IEEE International Conference on High-Power Particle Beams (BEAMS) Year, 2014. DOI: 10.1109/PLASMA.2014.7012626.
5. Chumak Oleksiy M., Digital Milan Hrabovsky. Image Processing in Investigations of Plasma Flow Structure // IEEE Transactions on Plasma Science. 2011. Vol. 39. Issue 11. P. 2910-2911. DOI: 10.1109/TPS.2011.2161619.
6. Shakthi Prasad D, Subba Reddy B. Study on corona activity using image processing approach // IEEE Transactions on Industry Applications. 2017. Vol. 53, Issue 4. DOI: 10.1109/TIA.2017.2693360.
7. Popov A. M., Akhmetzhanov T. F., Labutin T. A., Zaytsev S. M., Zorov N. B., Chekalin N. V. Experimental Measurements of Stark Widths for Mn I Lines in Long Laser Spark // Spectrochimica Acta Part B: Atomic Spectroscopy. 2016. V. 125. Р. 43-51.
8. Кузнецов А. А., Мешкова О. Б., Слептерев В. А. Исследование факторов влияющих на результаты измерения интенсивностей при спектральном анализе материалов // Омский научный вестник. 2011. № 3 (103). С. 243-246.
9. Купцов А. В., Заякина С. Б., Сапрыкин А. И. Изучение распределения температуры и интенсивностей спектральных линий аналитов по высоте плазменного факела дугового двухструйного плазматрона // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2015. Т. 81, № 1-2. С. 52-55.
10. Jose A. C. Broekaert. Analytical Atomic Spectrometry with Flames and Plasmas // Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. 2002. Р. 347.
11. Пат. 134319 Российская Федерация, МПК G 01 J 3/50. Спектрометр с блоком обработки данных влияющих факторов / Кузнецов А. А., Слептерев В. А., Шахов А. В. № 2013104150/28; заявл. 31.01.13; опубл. 10.11.13, Бюл. № 31.
12. David MacKay. Information Theory, Inference and Learning Algorithms / Cambridge University Press. 2003. Р. 628.
13. Кузнецов А. А., Мешкова О. Б., Зачатейский Д. Е. Способ достижения инвариантности градуировочных графиков при определении количественного состава металлов и сплавов автоматизированными системами АЭСА // Омский научный вестник. 2010. № 2. С. 169-172.
УДК 681.2.084
ПРИБОРЫ АКТИВНОГО КОНТРОЛЯ РАЗМЕРОВ ИЗДЕЛИЙ НА ОСНОВЕ САПФИРОВЫХ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ НАКОНЕЧНИКОВ С ТРЕМЯ СТЕПЕНЯМИ СВОБОДЫ
Е. В. Леун1, В. И. Леун2, В. К. Сысоев1, К. А. Занин1, А. В. Шулепов3, П. А. Вятлев1
1АО «НПО Лавочкина», г. Химки, Россия 2Омский государственный технический университет, г. Омск, Россия 3Московский государственный технологический университет «СТАНКИН», г. Москва, Россия
DOI: 10.25206/2310-9793-2017-5-2-144-150
Аннотация - В статье представлены результаты расчета нагрузочной способности сапфирового наконечника прибора активного контроля (ПАК), показавшего наличие почти 30 -кратного запаса прочности к ударным нагрузкам и экспериментальных исследований при механическом контактировании с пя-тизубой фрезой диаметром 15 мм, вращающейся с частотой 1000 об/мин, подтвердившего расчеты, определена шероховатость поверхности R контактирующей зоны не превысившая 0,15 мкм. Сформированы условия для регистрации без искажений изображения через сапфировый наконечник, контактирующего с обрабатываемым изделием. Предложена конструкция ПАК с новыми функциональными возможностями: с одной, двумя и тремя степенями свободы сапфирового наконечника и позволяет измерять конусность изделия и измерениями по хорде. Показано, что при реализации их крепление наконечника подобно рамке гироскопа с поворотами вокруг оси OY и OZ. Показано, что поворот наконечника вокруг оси OX можно заменить более удобным для реализации угловым смещением передаваемого изображения за счет вращения выходного конца гибкого световода относительно входного. Это позволяет уменьшить «смазывание картинки» в процессе регистрации быстродвижущегося профиля изделия при совпадении наклона строк регистратора с наклоном кромок элементов изображений выбранных движущихся элементов изделия.
Ключевые слова: прибор активного контроля, активный контроль размеров, оптический контроль, измерительный наконечник, сапфировый наконечник.
