鋼管無損檢測 表面缺陷機器視覺檢測技術通則 征求意見稿

1GB/TXXXX—XXXX鋼管無損檢測表面缺陷機器視覺檢測技術通則本文件規(guī)定了鋼管表面缺陷機器視覺檢測的一般要求、對比試樣、檢測系統(tǒng)、系統(tǒng)性能要求、檢測程序、結果判定、檢測記錄和報告。本文件適用于鋼管表面自動視覺檢測。其他鋼產品的表面視覺檢測可參照本文件執(zhí)行。2規(guī)范性引用文件下列文件中的內容通過文中的規(guī)范性引用而構成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，僅該日期對應的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。GB/T9445無損檢測人員資格鑒定與認證GB/T40659智能制造機器視覺在線檢測系統(tǒng)通用要求YB/T145鋼管探傷對比試樣人工缺陷尺寸測量方法YB/T4083鋼管、鋼棒自動渦流探傷系統(tǒng)綜合性能測試方法3術語和定義GB/T40659界定的以及下列術語和定義適用于本文件。3.1視覺檢測visualinspection通過機器視覺產品（即圖像攝取裝置，如CCD）將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，根據像素分布和亮度、顏色等信息轉變成數字化信號，圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，根據判別的結果來判斷被測鋼管表面是否存在缺欠。3.2采集服務器data-acquisitionserver負責與CCD相機對接，實現相機圖像的采集，需要根據鋼管的檢測速度及采樣頻率進行針對性3.3推理服務器computingserver將實時檢測到的鋼管外表面圖像進行缺陷檢出及分類運行，服務器性能要滿足實時性及數據查詢、存儲等各方面的要求。3.4用戶終端userterminal運行質量檢測軟件，為用戶提供缺陷報警、缺陷分布預覽、歷史數據查詢等多種表面質量檢測應用。以及系統(tǒng)維護、缺陷樣本收集等功能。3.5線結構光三維深度檢測Linestructuredlightthree-dimensionaldepthdetection2GB/TXXXX—XXXX線結構光三維深度檢測是基于三角測量的原理進行三維重建。相機在采集圖像過程中，線激光投射下來為一個光平面；對相機進行內外參標定后，將圖像上的像素點坐標轉為世界坐標，通過光平面的約束使得目標物體的深度信息可以求解。4縮略語下列縮略語適用于本文件。CNN：卷積神經網絡(ConvolutionalNeuralNetworks)CCD：攝像機(ChargeCoupledDevices)MES：制造執(zhí)行系統(tǒng)(ManufacturingExecutionSystem)SPC：統(tǒng)計過程控制(StatisticalProcessControl)DMS：數據管理系統(tǒng)(DatabaseManagementSystem)LAN：局域網(LocalAreaNetwork)5通用要求5.1.1當按本標準進行視覺檢測時，供需雙方應在合同或相關文件中指定檢測標定人工缺陷的類型、質量等級等。5.1.2除非在供需雙方協議中特殊約定，視覺檢測應在主要生產工序（軋制、熱處理、冷熱加工和矯直等）完成之后進行。5.1.3執(zhí)行本標準的檢測人員應按GB/T9445或相應的標準進行培訓，并取得資格證書。凡簽發(fā)檢測報告者，應取得目視2級或2級以上資格證書。并由雇主或其他代理對檢測人員進行崗位培訓和操作授權。5.1.4被檢鋼管的表面應平整、光滑，無影響耦合的氧化皮、污物、油漆以及凹坑等缺陷。必要時，應使用適當的方法清除或進行機加工，以滿足檢測要求。5.1.5檢測環(huán)境應避開強光、強電磁場、強振動、腐蝕性氣體、嚴重粉塵等影響檢測系統(tǒng)穩(wěn)定工作和檢測人員可靠觀察的因素。6對比試樣6.1材料對比試樣表面狀態(tài)應與被檢測鋼管相同或相近；材料表面不應存在影響設備校驗的缺陷。6.2制作與測量人工缺陷可采用機械或電火花等加工方法制作，其尺寸和精度應滿足表1要求。人工缺陷在制作階段進行的尺寸測量，測量方法應按照YB/T145或其他標準規(guī)定的方法進行。對比試樣測試合格，應出具合格證書或測試證書。6.3直徑、長度和平直度自動檢測對比試樣的直徑滿足公稱尺寸要求，長度和平直度應滿足視覺檢測設備的要求。6.4人工缺陷在對比試樣中部的不同區(qū)域分別制作規(guī)定大小的條狀或孔狀人工缺陷。根據檢測設備類型和檢測要求，人工缺陷可位于對比試樣中間或端部。當有端部不可檢測區(qū)要求時，對比試樣兩端可制作相應橫孔。6.5尺寸和等級以及漏報率要求3GB/TXXXX—XXXX人工缺陷的尺寸以及漏誤報率要求如表1所示。表1人工缺陷尺寸注2：對比試樣上人工缺陷的尺寸不解釋為可以檢測到7檢測系統(tǒng)7.1系統(tǒng)架構7.1.1鋼管表面缺陷機器視覺檢測系統(tǒng)涉及到設備層、控制層及車間層，如圖1所示，主要包括圖像采集單元、圖像處理單元、數據存儲單元、圖像分類單元、結果顯示單元、外接信號單元及信號傳輸單元。7.1.2設備層主要涉及接收相關控制命令并反饋檢測信息的各類檢測執(zhí)行設備，諸如軋制設備、托輥設備、傳輸設備等。7.1.3控制層主要涉及檢測系統(tǒng)的圖像采集單元、圖像處理單元、數據存儲單元、圖像分類單元、結果顯示單元、外接信號單元、LAN及信號傳輸單元等。7.1.4車間層主要涉及與MES、SPC、DMS等車間管理系統(tǒng)的相互通信及反饋。4GB/TXXXX—XXXX圖1鋼管表面缺陷自動視覺檢測系統(tǒng)整體架構7.2輸入模塊7.2.1檢測系統(tǒng)的輸入模塊主要包括外部信號輸入單元和成像系統(tǒng)兩個部分。7.2.2外部信號輸入單元用于將用于檢測即將過鋼的信號發(fā)送到成像系統(tǒng)，外部信號來源通常有編碼器、光電觸發(fā)器或其他設備控制。7.2.3成像系統(tǒng)用于將鋼管表面轉換為圖像信號，通常由光源、鏡頭、工業(yè)相機、采集控制器、耐高溫耐粉塵防護裝置、表面清潔吹掃裝置等組成；7.2.4環(huán)境要求：包括溫度、濕度、清潔等級、照明等。7.2.5檢測要求：包括工作距離、鋼管過管速度、鋼管直徑、長度、表面狀況、顏色、反射、粗糙度等、鋼管表面缺陷自動視覺檢測系統(tǒng)前工位狀態(tài)等。7.2.6采集要求：包括圖像的質量（分辨率、對比度、透視、畸變等）和數量。7.3處理模塊7.3.1檢測系統(tǒng)的處理模塊宜采用機器學習方法及線結構光三維檢測方法實現圖像檢測處理，主要包括樣本標注、模型訓練、三維深度檢測和檢測判別四個主要步驟。7.3.2對采集的鋼管表面圖像以及存儲模塊中樣本圖像中的常見缺陷進行人工標注，可以借助部分標注工具進行統(tǒng)一標注。7.3.3將完成缺陷標注的樣本圖像和對應判別結果標簽組成訓練樣本集，輸入到CNN等機器學習模型中進行參數訓練，生成檢測數學模型。7.3.4三維深度檢測：線結構光三維深度檢測一般通過結構光光條點云預處理、提取算法、三維深度檢測模型等過程，實現鋼管外表面深度學習的在線檢出。7.3.5將輸入模塊獲取的鋼管表面圖像輸入到訓練好的檢測數學模型中進行判別，輸出鋼管表面缺陷類型的判別結果。7.3.6處理速度應滿足生產系統(tǒng)節(jié)拍要求，并與資源消耗和檢測效果相適應。7.3.7處理過程應滿足硬件負載，并與圖像采集、輸入、輸出的資源占用相適應。7.3.8處理結果應滿足用戶設定的漏報率和誤報率限值的要求。7.4輸出模塊7.4.1檢測系統(tǒng)輸出的判別結果通過LAN傳輸給結果顯示單元，同時還通過外部系統(tǒng)接口傳輸給其他系統(tǒng)進行數據交互和共享，傳輸的方式包括有線傳輸（串行接口、以太網、現場總線等）和無線傳輸（WLAN、工業(yè)WiFi、藍牙、4G、5G等）。7.4.2輸出數據的格式應滿足與車間管理系統(tǒng)和檢測設備相適應的編碼和存儲要求。7.4.3輸出形式應滿足輸出顯示設備和相關生產管理系統(tǒng)接口的要求。7.4.4輸出文件宜包含文件設置相關信息、鋼管物流號相關信息、鋼管生產批次相關信息、生產設備相關信息、檢測相關信息、缺陷結果相關信息（缺陷長度、缺陷寬度、缺陷深度、缺陷位置、缺陷分類等）、報告相關信息等。7.5系統(tǒng)信息流7.5.1輸入模塊首先由外部信號輸入單元發(fā)送即將過鋼的信號給鋼管表面缺陷自動視覺檢測系統(tǒng)的輸入模塊，輸入模塊中的平行光源和相機開始進行按照既定的成像方案啟動采集。7.5.2處理模塊接收到輸入模塊通過成像和系統(tǒng)LAN提供的圖像數據，圖像分類單元通過深度學習方法對圖像數據進行長度和寬度檢測處理，通過三維深度檢測對缺陷深度進行在線檢測，輸出鋼管表面缺陷信息及類別判別結果。5GB/TXXXX—XXXX7.5.3輸出模塊按照特定形式和接口要求將判別結果及檢測相關信息分別傳輸至檢測執(zhí)行設備和存儲模塊中的數據存儲單元、結果顯示單元及系統(tǒng)LAN，以供MES、SPC、DMS等車間管理系統(tǒng)使用數據。7.5.4存儲模塊將鋼管表面缺陷信息及類別判別結果和相關信息數據統(tǒng)一存儲在本地數據庫中，以滿足檢測數據管理、查詢等需求，同時為處理模塊提供樣本數據（包括鋼管表面缺陷樣本圖像和對應判別結果）。7.5.5根據存儲模塊及結果顯示單元判別結果執(zhí)行檢測任務，并反饋執(zhí)行信息給車間管理系統(tǒng)，形成信息流閉環(huán)。7.6光路配置鋼管表面缺陷機器視覺檢測系統(tǒng)設計的關鍵工作之光路的配置形式是成像的一個很重要的環(huán)節(jié)，它是根據光在不同直徑鋼管表面的不同反射形式(即鏡面反射和漫反射)和被檢測物體的表面缺陷情況進行選擇的，目前表面檢測的光路配置形式主要有：明場光路、暗場光路及介于明暗相間的中間場光路配置。7.7功能要求7.7.1檢測系統(tǒng)遠程控制、操作模式、系統(tǒng)配置、系統(tǒng)自診斷、遠程維護和互聯互通等功能應滿足GB/T40659的要求。7.7.2檢測系統(tǒng)的綜合性能，如信噪比、周向靈敏度差、漏報率、誤報率、端部盲區(qū)和穩(wěn)定性等指標可參照YB/T4083要求。8系統(tǒng)性能要求8.1設備性能鋼管表面缺陷機器視覺檢測系統(tǒng)的設備性能要求主要包括。a)能夠輸入信號并輸出鋼管外表面缺陷長度、寬度、深度、數量、類型、位置等處理結果。b)外觀應滿足設備要求，應無瑕疵、無活動、無斷裂、無機械損壞，且相關銘牌標識應清晰。c)應符合設備安全性和信息安全性的要求，避免誘發(fā)危險。d)應具備可靠性：衡量標準可包括平均故障間隔時間、平均修復時間、可用性和使用壽命。e)應具備可維護性：在特定條件下經指定程序和資源執(zhí)行系統(tǒng)修復后，可維持或恢復到指定功能。8.2性能過程鋼管表面缺陷機器視覺檢測系統(tǒng)的過程性能要求一般包括。a)精度：系統(tǒng)檢測到的被檢測對象特征值的鄰近度應滿足用戶要求。b)速度：系統(tǒng)對與輸入對象相關的輸入信號的反應速度應滿足用戶要求。c)穩(wěn)定性：系統(tǒng)可在檢測各階段和工作環(huán)境中對靜態(tài)或動態(tài)的產品進行穩(wěn)定的圖像采集和圖像處理分析，包括成像穩(wěn)定性和軟件穩(wěn)定性。d)靈活性：系統(tǒng)應適應外部需求的變化。e)學習能力：當被檢測對象發(fā)生異常變化時，系統(tǒng)可自行學習并檢測出異常情況。f)缺陷檢出信息全面性：數學模型應能識別出鋼管外表面的常見缺陷，并給出缺陷的位置、長度、寬度、深度、數量、類型等具體信息。g)軟件功能全面性：運行質量檢測軟件，為用戶提供缺陷報警、缺陷分布預覽、歷史數據查詢等多種表面質量檢測應用。以及系統(tǒng)維護、缺陷樣本收集等功能。6GB/TXXXX—XXXX8.3制造管理性能鋼管表面缺陷機器視覺檢測系統(tǒng)的制造管理性能要求主要包括。a)質量保證：硬件與軟件的開發(fā)、制造、集成等活動應嚴格符合質量保證體系的要求和程序b)維護支持：系統(tǒng)生命周期的所有階段都應有維護系統(tǒng)支持，以確保其滿足指定的工作質量。c)兼容性：應滿足內部兼容性和外部兼容性的要求。d)物理特性：應考慮物理特性造成的約束，包括質量、體積、散熱等因素。8.4檢測性能鋼管表面缺陷機器視覺檢測系統(tǒng)的檢測性能要求主要包括。a)準確性：使用規(guī)定方法在指定時間檢測一定數量產品樣本的正確率應滿足企業(yè)生產現場漏報率、誤報率等目標要求。b)一致性：多次重復執(zhí)行相同的檢測任務，判別結果應一致。c)實時性：系統(tǒng)應滿足用戶在循環(huán)時間內完成的檢查任務，通常要求檢測速度應比信號采集間隔速度快，計算及控制系統(tǒng)對缺陷數據的識別周期不大于1秒。d)缺陷類型判別全面性：應準確的檢測出鋼管外表面的劃傷、裂紋、折疊、凹坑等缺陷。e)缺陷數據可保存性：軟件應具備嚴重缺陷報警、缺陷分布預覽、缺陷統(tǒng)計等功能，能保存3年以上的缺陷統(tǒng)計數據，且可轉存到其他存儲介質。9檢測程序鋼管表面缺陷機器視覺檢測系統(tǒng)的檢測程序一般包括儀器通電與標定、設備對中調整、檢測主機調整、檢測靈敏度調整、判別閾值調整等主要環(huán)節(jié)。a)儀器通電、標定：檢測儀器在調試前應預先通電、進行校準，以確保儀器使用過程中性能穩(wěn)定。b)設備對中調整：設備應根據管徑的變化進行檢測中心線對中。c)檢測主機調整：鋼管鋼直徑和檢測要求，調整檢測主機高度和鋼管運行速度，以確保檢測的覆蓋率。d)檢測靈敏度調整：為檢測對比試樣上的人工缺陷，對系統(tǒng)判定閾值等進行的調整。e)判別閾值調整：檢測前，在上述調整的基礎上，用選定的檢測速度連續(xù)運行與檢測鋼管相同規(guī)格對比試樣，保證至少通過3次，每次對比試樣上的所要求的人工缺陷均能可靠報警，作為檢測閾值。10結果判定10.