ВИХРЕТОКОВАЯ СИСТЕМА ИДЕНТИФИКАЦИИ МЕТАЛЛИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

TECHNICAL SCIENCES

ВИХРЕТОКОВАЯ СИСТЕМА ИДЕНТИФИКАЦИИ МЕТАЛЛИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ

Абрамович А.А.

Национальный технический университет Украины «Киевский политехнический институт имени Игоря Сикорского»,г. Киев, Украина,

соискатель Баженов В.Г.

Национальный технический университет Украины «Киевский политехнический институт имени Игоря Сикорского», г. Киев, Украина

к.т.н., доцент Поддубный В.А.

Национальный технический университет Украины «Киевский политехнический институт имени Игоря Сикорского»,г. Киев, Украина

к.т.н., доцент

EDDY-CURRENT SYSTEM FOR IDENTIFICATION OF METAL OBJECTS

Abramovych A.

National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute " Kyiv, Ukraine, applicant

Bazhenov V.

National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute " Kyiv, Ukraine, assistant professor

Piddubnyi V.

National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute " Kyiv, Ukraine, assistant professor

АННОТАЦИЯ

Рассмотрена вихротоковая система идентификации металлических объектов и предложены методы обработки ее сигналов, спектральный и графически-цифровой. Проведено сравнение этих методов. Показано, что поочередная обработка сигнала обоими методами позволяет повысить вероятность достоверной идентификации металлов. Приводится структурная схема системы, конструкция лабораторного макета и результаты исследований образцов разных металлов спектральным методом и методом графически-цифровых образов, которая позволяет идентифицировать металлы в середине подгрупп черных и цветных металлов.

ABSTRACT

A vortex-current system for identifying metal objects is considered and methods for processing its signals, spectral and graphical-digital, are proposed. These methods are compared. It is shown that the alternate signal processing by both methods makes it possible to increase the probability of reliable identification of metals. The block diagram of the system, the design of the laboratory model and the results of studies of samples of different metals by the spectral method and the method of graphical-digital images, which allows identifying metals in the middle of the subgroups of ferrous and non-ferrous metals are given.

Ключевые слова: Вихретоковая система и устройства, анализ металлов, идентификация металлов.

Keywords: Eddy current system and device, metal analysis, identification of metals.

• Постановка проблемы Анализ химического состава металлических объектов является важной задачей во многих отраслях промышленности, а также на таможне при контроле грузов. Существует несколько методов такого анализа [1]. Больше всего среди них распространен химической метод. Он является наиболее точным лабораторным методом идентификации. Однако для его использования нужно иметь образец металла, соответствующие химические реагенты и лабораторию, оснащенную современным химическим оборудованием. На финальный результат исследований объектов контроля (ОК) влияют точность измерения массы пробы и составления реактивов, погрешности измерительных

устройств (спектрофотометров). Кроме того, процесс идентификации занимает достаточно большой промежуток времени и требует высококачественных химических реагентов, что приводит к его высокой стоимости и больших трудозатрат.

• Анализ последних исследований и публикаций

Сейчас химический метод заменяется другими [2], например рентгено-флуоресцентным, атомно-абсорбционных, атомно-эмиссионным. и другими. Они работают в рентгеновском и оптическом диапазоне и требуют наличия образца металла с очищенной от грязи и других примесей поверхности и не позволяют определить его состав дистанционно (бесконтактно), без повреждения его поверхности и

лабораторных исследований. Повреждение ОК не всегда приемлемо. Поэтому разработка системы и методов дистанционного идентификации металла без повреждения объекта с помощью других методов является актуальной задачей.

• Выделение нерешенных ранее частей общей проблемы

Для идентификации металлических объектов без физического повреждения самого объекта можно использовать радиотехническую систему, построенную на вихретоковому методе обнаружения металлических объектов [3] и предназначенном для обнаружения металлических предметов, которые по своим электрическим или магнитным свойствам отличаются от среды, в которой они находятся.

В основе его работы лежит явление возбуждения на поверхности исследуемого металлического ОК вихревых токов, возникающих при взаимодействии зондирующего электромагнитного поля излучаемого антенной системой с объектом, который исследуется. Вихревые токи, возникающие в металле, создают вторичное электромагнитное поле, которое достигая приемной антенной, обрабатывается электронным блоком и передается на панель индикации, по показаниям которой идентифици-

руют металл. Сигнал, возбужденный электромагнитным полем на выходе приемной антенны, величина комплексная и зависит от проводимости исследуемого объекта и от его магнитных свойств [4].

• Цель статьи

Статья посвящена исследованию методов вих-ретоковой идентификации металлов, разработанных авторами, а также исследованию системы, которая реализует эти методы.

• Изложение основного материала

В качестве основы для разработки вихретоко-вой системы взяты общие принципы построения металлоискателя [5], сигналы на выходе фазового детектора которого в дальнейшем обрабатываются методами предложенным авторами статьи в [6-8], которые позволяют идентифицировать металлы в середине подгрупп (магнитных) черных и цветных (немагнитных) металлов. Они в отличие от известных [9-11] из множества немагнитных (золото, медь, серебро) и магнитных (сталь, никель) металлов позволяют определить металл, из которого изготовлен объект контроля.

Структурная схема вихретокового устройства идентификации металлов показана на рис.1 а ее макет на рис.2.

Рисунок 1 Структурная схема вихретокового устройства идентификации металлических объектов

Устройство состоит из антенной системы, которая состоит передающе-приемной и приемной антенны (блок 1 и 4), генератора низкочастотного сигнала (блок 2), который возбуждает передающую катушку антенной системы синусоидальнм сигналом частотой 6,6 кГц, фазового детектора (блок 5), осуществляющий усиление и фазовое детектирование сигнала, генератора тактовых импульсов (блок 7), который используется для синхронизации работы блоков системы, микроконтроллера (блок 3), осуществляющего оцифровку сигнала, его нормирование по амплитуде и длительности, которое

необходимо для корректного сравнения сигналов от различных ОК, индикаторного устройства (блока 6), осуществляющего обработку в соответствии с разработанными методами и индикацию результата идентификации.

Индикаторное устройство 6 (персональный компьютер) обрабатывает нормированный блоком 3 выходной сигнал фазового детектора по разработанной методике [8,12], которая позволяет осуществлять идентификацию металлов, путем сравнения сигнала снятого с выхода фазового детектора и записаного в блоке памяти 6.

Рисунок 2 Макет вихретокового устройства идентификации металлических объектов

Антенная система излучает электромагнитный сигнал и осуществляет прием отклика от ОК. В макете используется антенная система рамочного

типа (рис.За и 3б), состоящая из двух антенн круглой формы размещенных коаксиально и планарно друг относительно друга. Антены настроены на рабочую частоту 6,6 кГц._

а) схема размещения антенного блока

б) вид антенного блока

Рисунок 3 антенный блок: 1 - передающая антенна; 2 - приемная антенна. ^ - расстояние (50 мм) от приемной антенны до металлического предмета толщиной Т, hЗ - расстояние (56мм) от передающей антенны к металлическому предмету толщиной Т, RЗ - радиус (100мм) передающей антенны, Rд _- радиус приемной антенны (40мм)._

Сигнал Ue , который возникает в приемной антенне благодаря наведеным в ОК вихревым токам, поступает на инвертирующий вход операционного

усилителя, а опорный иупр (сигнал управления) с

передающей антенны - на неинвертирующий вход того же усилителя (рис.4). Выходной сигнал на выходе фазового детектора (ФД) [13] пропорционален

косинусу разности фаз между 11е и иупр.

Рисунок 4 Схема фазового детектора Выходной сигнал ФД определяется зависимостью:

□

и а =

0

Л * /.

упр

СОБф /е=/

у п р

где иа - напряжение на выходе синхронного ФД, ие - напряжение на входе ФД, / - частота сигнала на входе фазового детектора, /уПр - частота опорного сигнала (частота, которая излучается антенной системой РС), ф - фазовый сдвиг между опорным напряжением (сигналом управления) и напряжением в приемной антенне, иупр - опорнае напряжение.

На выходе ФД имеем изменение фазового сдвига между сигналами в передающей и приемной катушками антенной системы, которое вызвано прохождениием ОК над катушками. Форма сигнала на выходе ФД, которая возникает при прохождении ОК одинаковых размеров, изготовленных из различных металлов (меди и железа), показана на .5.

Рисунок 5 Форма сигналов на выходе ФД при одинаковых размерах объекта и скорости сканирования антенны (Слева направо: сталь, медь, сталь, медь).

<

В зависимости от материала, из которого изготовлено ОК и параметров сканирования, меняется амплитуда, форма и продолжительность принимаемого сигнала. Сравнивать такие сигналы из-за различий в параметрах не удобно. Их надо пронормировать.

Нормирование по амплитуде не вызывает никаких трудностей, а для нормирования по длительности сигнала предлагается использовалась растоя-ние между двумя положительными максимумами сигнала. Оно проводится специально разработанной программой. Нормированные сигналы изобра-

Рисунок 6 Форма нормированного сигнала для ОК из стали (По вертикали нормированная амплитуда,

по горизонтали t - дискретное время).

0.75 0.5 0.25

-0.25 -0.5

-0.75

■

3 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 12

I

Рисунок 7 Форма нормированного сигнала для ОК с меди (По вертикали нормированная амплитуда,

по горизонтали t - дискретное время).

Нормированный сигнал обрабатывается поочередно спектральним методом [6] и методом графически-цифровых образов [3].

Спектральный метод позволяет по ширине спектра сигнала отклика, принятого от ОК, опреде-

лить тип металла, из которого он изготовлен. Информативными признаками спектров является ширина спектров (по уровню -40дБ) и площадь под огибающей спектра. Параметры спектров для некоторых металлов приведены в табл. 1.

Таблица 1.

Параметры спектральных характеристик ОК изготовленных из различных металлов

Металл Полоса спектра за уровнем -40дБ (Гц) Площадь под огибающей спектра (дБГц)

Сталь 20 4,2...23,7 445,6

Медь электротехническая 6,5..28,3 579,5

Серебро 868 проба 6,3.26,8 533,2

Золото 900пр 6,4.27,7 546,9

Свинец 6,3.27,7 565,0

Отличия в площади под огибающей и поло- в табл. 2. Разница между площадями исчислялась сами спектров для различных металлов приведены как

51 - 5 2

А 5 =

51

• 10 0%, 51 > 5 2 ,

где 51 , 52 - площадь под огибающими от Различия между полосами А/ находяться за

двух различных металлов, которые сравниваются, выражениями: А 5 - расчетное значение разницы между метал-

лами.

А п ■ А V

/п\ - /п 2

У"1

/у 1 - /у 2

А/ =

100%, /п1 > /п2,

100%, /VI > /У2:

А п + А V 2 ,

где /п1, /п2 , /v1, /v2 - нижняя и верхняя полосы спектра по уроню -40дБ.

Таблица 2.

Отличия в параметрах между медью и другими металлами_

Металлы, которые сравниваются Разница площадей под огибающими, А S Разница в ширине спектра , Af

Медь и серебро 7,8% 4,5%

Медь и золото 5,6% 1, 7%

Медь и титан 15,8% 12,0%

Медь и свинец 2,5% 2,0%

Медь и алюминий 8,9% 7,8%

Метод позволяет сравнением полосы спектра и площади под огибающей идентифицировать металл, из которого изготовлен ОК.

В методе графически-цифровых образов [3] критериям сравнения сигналов выступают критические точки временного сигнала (переходы сигнала через ноль, величина и полярность экстремумов сигнала отклика), которые превращаются в характерные линии, отличающиеся друг от друга координатами, высотой и полярностью. Для их получения временные сигналы аппроксимируются кусочно-полиномиальными функциями. В качестве базовых точек аппроксимации выступают критические точки. Степень полинома и количество интервалов аппроксимации зависит от сложности сигнала и требуемой точности аппроксимации. На каждом интервале аппроксимации задается количе-

ство дискретных точек | , 2 .. . ..X

\,т'

полученных экспериментально, и записывается поленом аппроксимации

1\х)=а}+ а2х+аух2 ч-----1- ап_ххп

Аппроксимированый временной сигнал компьютерной программой превращается в графически-цифровой образ, в котором непрерывное изменение сигнала заменяется характерными линиями (точками размещения экстремумов), которые имеют различные координаты, высоту, полярность, и точками перехода сигнала через ноль. Графические образы сигнала для ОК изготовленных из стали и меди показаны на рис.8 и 8б, соответственно. "Иглой" обозначено математическое ожидание сигнала в заданной точке, а прямоугольником среднее отклонение. Сигналы, полученные от ОК, изготовленных из разных металлов, имеют различное расположение экстремумов и нулевых точек, поэтому по их значениям можно идентифицировать металл объекта контроля.

а)

0.5

А 0

-0.5

h J «

V

10

20

30

40

50

60

70

б;

Рисунок 8 Графически-цифровой образ сигналов для некоторых металлов (а - сталь 20, б - медь электротехническая)

Оценивать отличия между графически-цифровыми образами удобно разницей между двумя

наибольшими положительными максимумами (рис.9). Она рассчитывается следующим образом:

А1 - А_

А1 > Л2'

К =

2

Ал

100%.

Рисунок 9 Расчет коэффициента К%

Разница значений между двумя информативными максимумами (К%) для некоторых металлов приведена в табл.3.

Таблица 3

Параметр К% для ОК изготовленных из различных металлов.

Название образца К% - процентная разница между двумя максимумами Полярность 1-го эктремума

Сталь 20 13,9 ± 0,9 +

Медь електротехническая 44,0 ± 0,3 -

Серебро 9999 пробы 41,8 ± 0,4 -

Серебро 900 пробы 44,6 ± 0,4 -

Титан 51,0 ± 0, 7 +

Золото 900 пробы 43,2 ± 0,3 -

Свинец 47,0 ± 0,4 -

Висмут 46,3 ± 0,3 +

Дюралюминий 10 49,4 ± 0,2 -

Никель 37,9 ± 0,4 +

На основе данных табл.1 и табл.2 создается база данных, которая записывается в память индикаторного устройства и в дальнейшем используется для сравнения с информацией о сигнале отклика полученный от неизвестного ОК. На основе этого

Таблица 4

Сравнение возможности анализа металлов предложенными методами (на примере электротехнической

сравнения делается вывод о материале, из которого изготовлен объект контроля.

Сравнение спектрального метода и метода графически-цифровых образов приведено в табл.4.

Метод анализа Возможности Процентная разница между металлами (Медь - Золото)

Спектральный Можно различать различные металлы в подгруппах черные / цветные По площадях - 5,6%. По ширине спектра - 1,7%

Графическо-циф-рових образов Можно различать различные металлы в подгруппах черные / цветные По коэфициентам К% - 2,2%

Вероятности достоверной идентификации металов приведены в табл.5.

Таблица 5

_Вероятности идентификации для каждого из методов_

Метод обробки Вероятность

Спектральный. 0,87

Графических образов 0,92

Последовательный 0,98

Суть последовательного метода состоит в поочередном использовании как спектрального так и метода графически-цифровых образов. Металл идентифицирован, если результаты измерений двумя методами совпадают. Повысить вероятность достоверной идентификации металла можно путем обработки полученного результата байесовскими методами [14].

В работе проведен анализ влияния шумов на точность идентификации, для этого смоделировано зашумления белым шумом реальных оцифрованных сигналов в среде МаНаЬ. На рис.10 для стали

(рис.10а) и меди (рис.10б) приведены сигналы на выходе фазового детектора при соотношении сигнал/шум, равным 10 дБ. По вертикальной оси отложена нормированная амплитуда а по горизонтальной - отсчеты в секундах.

Искажения сигнала приводит к искажению и спектральная характеристика. Спектры сигналов для того же соотношение сигнал/шум приведены на рис. 11 (для стали на рис. 11а, для меди на рис. 11б). На них по вертикальной оси отложена амплитуда в дБ, а по горизонтальной - частота в Гц.

б)

Рисунок 10 Сигналы на выходе ФД для С/Ш 10дБ (а-сталь, б-медь)

а)

б)

Рисунок 11 Спектры сигналов на виход1 ФД для соотношения С/Ш 10дБ (а-сталь, б-медь)

Для сравнения на рис.12 приводятся спектры сигналов для стали и меди при соотношении сигнал/шум 20 дБ. Сравнивая рис.11 и рис.12 видим.

что увеличение шума приводит к искажению формы сигнала.

а) б)

Рисунок 12 Спектри сигналов на виходе ФД для соотношения С/Ш больше 20дБ (а-сталь, б-медь)

Экспериментально установлено, что предложенные методы достаточно эффективно работают при различных соотношениях сигнал/шум. При соотношении сигнал/шум более 30дБ оба метода (спектральный и метод графических образов) работают с одинаковой эффективностью, при его уменьшении спектральный метод начинает работать хуже, а графически-цифровой сохраняет свою эффективность до значений сигнал/шум в 10дБ.

Следует подчеркнуть, что разработаные методы корректны при геометрических размерах ОК меньше диаметра приемной антенны (для использованной в лабораторном макете антенной системы меньше 80 мм). При размерах ОК большего диаметра антенны, сигнал начинает растягиваться по временной оси, что приводит к некорректной работе методов идентификации.

Дальнейшие работы над вихретоковой системой идентификации металлов состоят в создании широкой базы данных необходимой для идентификации металлов и разработке на базе лабораторного макета опытного образца прибора удобного для пользования.

• Выводы и предложения

Таким образом, разработаны методы обработки сигнала вихретоковой системы идентификации металлов, которые позволят создать компактные недорогие приборы, которые с достаточно высокой вероятностью идентификации смогут проводить экспресс анализ металлических объектов как в подгруппе черных так и цветных металлов без значительных затрат времени, что подтверждается исследованиями проведенными на лабораторном макете устройства идентификации.

Литература

1. Добыча полезных ископаемых // Горная энциклопедия / Гл. редактор Е.А. Козловский. — М.: Советская энциклопедия, 1986. — Т. 2. —575 с.

2. Hans A. van Sprang Fundamental parameter methods in XRF spectroscopy // Advances in X-ray Analysis, Vol.42, 2000.

3. Abramovych A. O. Remote vibration current analysis of metal objects composition / A. O. Abramovych, V. O. Poddubny, I. S. Kashirsky / / International scientific and technical journal "Metallophys-ics and the latest technologies". Kyiv. - 2017. - Volume 39 No. 8 - P. 1035-1049. (Scopus) URL:

http://mfint.imp.kiev.ua/ua/ab-stract/v39/i08/1035.html.

4. Щербаков Г.Н. Увеличение предельной глубины обнаружения локальных ферромагнитных объектов в толще проводящих укрывающих сред методом дистанционного параметрического под-магничивания / Г.Н. Щербаков // Радиотехника. -2005. - № 12. - С. 42-45.

5. Неразрушающий контроль [Текст]: у 5-ти т. / Под ред. В. В. Сухорукова - М.: Высш. шк., Т.3. -1992. - 312с.

6. Abramovych A. O. Dichotomic degradation of metal to black-color by spectral analysis / A. O. Abramovych, O. D. Mrachkovsky, V. Yu. Furmanchuk // Bulletin of the Zhytomyr State Technological University. Ser: Technical Science. - 2017 - No. 1 (79). -P. 48-51.

7. Abramovych A. O. Application of spectral analysis for distinguishing metals by signals from eddy current converters / A. O. Abramovych, V. O. Poddubny // The East European Journal of Advanced Technology, Kharkiv.- 2017. - Vol. 89 (No. 5). - P. 51-57) DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.110177

8. Abramovych A. O. Method of processing of reflected signals eddy-current pulse converters / A. O. Abramovych, V.O. Poddubny, I.S. Kashirsky // Scientific Bulletin of Zaporizhzhya National Technical University, Radioelektronika, Informatics, Management,

Zaporizhzhia. - 2017. - №4. - P. 7-14. (Web of science) DOI: https://doi.org/10.15588/1607-3274-2017-4-1

9. Obiazi A. M. Iplementing a Robust Metal Detector Utilizing the Colpitts Oscillator with Toroidal Coil / A. M. Obiazi, F. I. Anyasi, O. О. Jacdonmi // Journal of Engineering and Applied Sciences. 2010.-5(2).- P.56 - 63. ^

10. SVATOS Jakub Advanced Instrumentation for Polyharmonic Metal Detectors: Ph.D Thesis: Svatos, Jakub. - Prague, 2015. - 121p.

11. Claudio Bruschini A multidisciplinary analysis of frequency domain metal detectors for humanitarian demining: Thesis to obtain degree of Doctor in Applied Sciences: Claudio Bruschini. - Brussels, 2002. -242p.

12. Abramovych A. O. Radar-eddy current radar / A. O. Abramovych // Bulletin of the National Technical University of Ukraine "Kyiv Polytechnic Institute" Series - Radio engineering. Radio equipment construction. - 2014. - No.57. - P. 77-82.

13. У. Титце Полупроводниковая схемотехника: Справочное руководство / Титце У., Шенк К. - М.: Мир, 1982. - 512 с.

14. Павлов С.В. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие. - М.: Риор: Инфра-М, 2010. - 186 с.

ЗБЕРЕЖЕН1СТЬ ЯКОСТ1 ЯГ1Д СУНИЦ1 ЗА ПОПЕРЕДНЬОÏ ОБРОБКИ Х1ТОЗАНОМ

Благополучна А.Г. астрантка Ляховська Н. О.

Викладач Уманський нацюнальний утверситет садiвництва

Украта

PRESERVATION OF STRAWBERRY QUALITY BY PRE-TREATMENT WITH CHITOSAN

Blahopoluchna A.

Postgraduate student Liahovska N.

Lecturer Uman National University of Horticulture

Ukraine

АНОТАЦ1Я

Стаття присвячена дослщженню впливу попередньо! обробки хггозаном на яшсш показники япд су-нищ пщ час дванадцяти дiб збертання у холодильнш камерг ABSTRACT

The article is devoted to the study of the effect of pre-treatment with chitosan on the quality of strawberries during twelve days of storage in the refrigerator.

Ключовi слова: суниця садова, хггозан, попередня обробка, збертання. Keywords: strawberries, chitosan, pre-treatment, storage.

Постановка проблеми. Суниця садова - най-популяршша та економiчно випдна япдна культура, яка поширилась по всьому свггу [1]. Ягоди су-нищ володшть високими смаковими властивос-тями, але при цьому мають короткий термш збертання [2 - 4] .Через сво! тонкi покривнi тка-нини ягоди стають вразливими до мехашчних та мь кробiологiчних пошкоджень, що веде до зниження якосл та зменшення термiну зберiгання [5 - 8].

Суниця садова е сезонною культурою, яка представлена на ринку масово лише дешлька мюя-щв. Важливим е збереження И якосп та тривалостi зберiгання.

Аналiз останнiх досл1джень i публiкацiй. На-

уковцi багатьох кра!н протягом останшх десятилiть активно шукають ефективнi технологи збер^ання ягiд суницi 9, 10. Поширення набула технология попередньо!' обробки продукцii перед зберiганням.