Дневники Vmx Разработчика 4. Как контролировать качество продукта. Брикеты каучука.
В предыдущих выпусках Дневников Разработчика, № 1 и № 2, мы рассказывали вам о том, как сократить затраты сырья на производстве, предсказывать траектории движения людей и автоматизировать мониторинг вредных выбросов. А ещё чуть раньше, в этой статье, упоминали о завершении тестирования в условиях производственной линии крупного нефтехимического предприятия одного из собственных программных продуктов. Пришло время посвятить вас в подробности этого занимательного проекта и взглянуть на мир неразрушающего контроля глазами нашей системы на базе Vmx Dequs,
Статус “всё сложно”: как строились отношения брикетов каучука и Vmx систем оптико-визуального контроля
Что такое “сложность”? Конечно, достаточно сложно сломать яйцо указательным и большим пальцами или разрешить спор о принципах Копенгагенской интерпретации квантовой механики, но высший уровень сложности мы бы присвоили “каучуковому кризису”.
Брикет каучука — пример чрезвычайно сложного объекта для неразрушающего контроля. После температурной обработки его поверхность приобретает уникальную фактуру и изобилует всевозможными раковинами, трещинами и другими артефактами. Некоторые из таких артефактов могут стать причиной отбраковки. Казалось бы, дело за малым — провести осмотр поверхности брикета и выделить недопустимые дефекты, но взглянув на фото ниже вы поймете, почему эта задача далеко не тривиальная.
На рисунках выше — лишь малая часть всего многообразия поверхностей брикетов одного типа
Пример поверхности брикета без критичных дефектов. Видна фактура, образуемая артефактами, возникающими после температурной обработки
Синие, фиолетовые и голубые области — множественные контуры обнаруженных артефактов на поверхности брикета
Суть проблемы. Первый этап внедрения машинного зрения для контроля качества поверхности брикетов каучука сопровождался большим процентом ложных отбраковок. Потребовалась дополнительная калибровка чувствительности метода и учет уникальности поверхностей брикетов. В данном случае стало практически невозможным обучение нейронной сети из-за чрезмерного множества типов дефектов. Исторически это первый случай, в котором алгоритмы оказались мощнее искусственного интеллекта.
Чтобы решить эту проблему, мы провели дополнительное статистическое исследование. Выделили индивидуальные особенности поверхности брикета и общие признаки недопустимого дефекта. Полученные сведения использовали для доработки системы.
Первой доработкой стало внедрение принципов относительного восприятия: система начала выделять участки поверхности, имеющие как абсолютные, так и относительные признаки, отличающие отдельный участок поверхности от остальной поверхности брикета. Добавили логику: у допустимых артефактов всегда есть дополнительные ответвления. Применили алгоритмы “скелетизации” дефекта, то есть анализ числа узловых точек “скелета”, числа точек, протяжённости его ответвлений и других особенностей, отличающих допустимый артефакт от недопустимого дефекта.
Видны множественные ответвления у артефакта. Недопустимый дефект отличается своей четкой локализацией
Заключающей доработкой стал анализ “тепловой” карты, представляющей собой карту цветового контраста каждой точки дефекта. В данном случае под цветовым контрастом подразумевается цветовое расстояние, рассчитываемое по формуле цветового отличия ΔE*ab (Дельта Е, англ. “Delta E”), где буква “E” означает нем. “Empfindung” — “ощущение”. Анализ основан на соотношении площади эпицентров (красно-оранжевый спектр) к малоконтрастной части (зеленый спектр) у дефектов и артефактов.
Тепловая карта артефакта “Раковина”. Участки красного цвета занимают ничтожную площадь рассматриваемой области
Тепловая карта недопустимого дефекта. Площадь участков красного цвета более обширна
Таким образом, мы повысили чувствительность для обнаружения дефектов и уровень достоверности их обнаружения без увеличения процента ложной отбраковки.
Один из отбракованных брикетов. Система обнаружила дефекты “вкрапление”
А это уже примеры проявления дефекта “малоконтрастное цветное оплавление”. Невооруженным глазом его непросто обнаружить
Джентльмен типа “комар” предпринял попытку незаметно “подточить нос”. Но Vmx Dequs — это неусыпный контролер качества с нечеловеческой концентрацией внимания от момента включения и до выключения Системы.
Человеческий глаз не может похвастаться остротой компьютерного зрения, а человеческое внимание — длительной концентрацией. Все это сказывается на контроле качества продукта в продолжительном периоде и называется “ошибкой человеческого фактора”. Система автоматизации контроля качества Vmx Dequs лишена человеческих недостатков. У нее бывают свои нюансы. Но, как видно из сегодняшнего материала, даже они компенсируются профессиональным подходом опытных специалистов к задаче.
Вот так Videomatrix решил проблему неразрушающего контроля уникальных изделий в условиях реального производства. Не останавливаясь на достигнутом, мы перешли к разработке другого уникального решения, о котором непременно расскажем в следующем выпуске Дневников. А пока у вас есть время подписаться на Facebook, Instagram и заглянуть в новостной раздел официального сайта “ВидеоМатрикс”.
На связи!
* * *
Предыдущие выпуски Дневников Разработчика:
Выпуск 2. Трекинг людей, животных и экомониторинг выбросов
Выпуск 3. Что такое Vmx продукты и с чем их едят. Бургерная аналогия