оптический вид неразрушающего контроля

Когда говорят про оптический вид неразрушающего контроля, многие сразу представляют себе высокоточные камеры, записывающие каждую микротрещину. Но на практике, особенно в нашей сфере — производство и обработка металлоконструкций — всё часто упирается в куда более приземлённые вещи. Освещение. Пыль. Доступ к шву. Даже опыт оператора, который должен отличить дефект от блика или масляного пятна. Это не лабораторные условия, это цех, где идёт горячее цинкование, летит окалина, и нужно принять решение — пропускать конструкцию дальше или отправлять на зачистку. Вот об этом редко пишут в учебниках.

Где теория сталкивается с цеховой реальностью

Возьмём, к примеру, контроль качества после горячего цинкования. Теоретически, оптические методы — идеальны для визуальной оценки покрытия на предмет наплывов, непрокрасов, ?слёз?. Но на практике гладкая, блестящая поверхность оцинкованной балки — это сплошные блики. Стандартная камера фиксирует просто белое пятно. Приходится комбинировать: использовать рассеянный свет, поляризационные фильтры, а иногда — что звучит архаично — просто менять угол обзора вручную. Это тот случай, когда опыт глаза оператора пока не заменит ни один софт.

Мы в ООО Хэнань Юнгуан Электротехнические Технологии через это прошли. Закупили якобы ?умную? систему для автоматического оптического контроля сварных швов на крупных конструкциях. А она давала до 40% ложных срабатываний на участках с переходом цвета металла или легкой окалиной. Программа видела ?дефект?, а опытный мастер — нет. Пришлось дорабатывать алгоритмы совместно с нашими же IT-специалистами, которые как раз разрабатывают ПО для управления производством. Теперь система ?обучена? на тысячах реальных изображений именно с нашего производства, и процент ошибок упал до приемлемых 3-5%. Но ключевое слово — ?обучена?. Без нашей конкретной базы дефектов она была бесполезна.

Ещё один нюанс — доступ. Контролировать шов на внутренней стороне трубы или в узле фермы — задача не для стационарной камеры. Здесь выручают эндоскопы и гибкие зонды. Но и у них свои границы: разрешение падает с длиной, освещение может быть неравномерным. Часто решение принимается по совокупности сомнительных данных: ?вроде есть затемнение, но не похоже на трещину, больше на грязь… Проверим ультразвуком на этом участке?. Вот эта связка — оптический вид как первичный, наводящий метод, а потом уже что-то другое — и есть ежедневная практика.

Цинкование: зона особого внимания для визуального контроля

Наше экологичное оборудование для цинкования, соответствующее азиатским стандартам, — это гордость. Но именно после него идёт самый напряжённый визуальный осмотр. Потому что дефект покрытия — это будущая коррозия, причём скрытая. Оптический контроль здесь — это не просто ?посмотреть?. Это выработанный протокол: определённые углы падения света, обязательный осмотр кромок, мест подвеса, сварных швов. Особенно критичны зоны возле монтажных отверстий под болтовые крепёжные элементы — там часто бывают наплывы, которые потом помешают нормальному монтажу.

Был случай на одном из объектов: привезли партию оцинкованных опор. Приёмка на месте выявила мельчайшие раковины в покрытии у основания. Наш цеховой контроль их пропустил? Нет. Просто при стандартном освещении цеха они давали блик, идентичный нормальной поверхности. Дефект проявился только под другим, более ?плоским? светом. После этого инцидента мы ввели дополнительную контрольную точку с изменяемым освещением для критичных узлов. Это добавило времени, но сняло риски.

Антикоррозийная обработка — следующий этап, где оптика рулит. Нанесение лакокрасочного слоя контролируется на равномерность, отсутствие подтёков, пузырей. И здесь мы частично автоматизировали процесс, используя камеры с машинным зрением. Но, опять же, алгоритмы ?заточены? под наши материалы и типовые цвета. Смена поставщика краски — и нужно новое обучение системы. Это постоянный процесс адаптации, а не ?установил и забыл?.

Программная составляющая: когда софт становится ?глазами?

Разработка программного обеспечения для управления у нас в компании — это не абстрактная IT-служба. Наши программисты сидят в одном здании с технологами по контролю. Потому что без глубокого понимания физики процесса нельзя написать адекватный софт для оптического неразрушающего контроля. Например, для анализа изображений с интеллектуальных роботов, которые у нас занимаются монтажом. Робот фиксирует стык, делает серию снимков, и программа должна в реальном времени дать оценку.

Мы пробовали брать готовые библиотеки для анализа изображений. Не подошли. Оказалось, что стандартные алгоритмы плохо работают с текстурами оцинкованной или окрашенной стали. Пришлось писать свои, основанные на анализе градиентов и текстурных карт, а не просто на контрасте. Это была долгая итеративная работа: внедрили — протестировали в цеху — получили обратную связь от мастеров — доработали.

Сейчас мы движемся к созданию единого специализированного программного комплекса, который будет объединять данные оптического контроля с параметрами технологического процесса (температура цинкования, время выдержки, марка стали). Идея в том, чтобы система не просто констатировала дефект, но и предлагала вероятную причину: ?непрокрас в зоне Х — вероятно, связан с недостаточной подготовкой поверхности, проверьте журнал пескоструйной обработки для данной партии?. Это уже следующий уровень, где вид неразрушающего контроля становится частью системы предиктивной аналитики.

Интеграция с роботизированными системами: новые вызовы

Наши интеллектуальные роботы для монтажа конструкций изначально задумывались как ?монтажники?. Но очень быстро стало ясно, что им нужны ?глаза?. Так родилось направление по оснащению их оптическими системами контроля в процессе монтажа. Робот устанавливает балку, и сразу же его камера проверяет качество прилегания, состояние ответных крепёжных элементов. Это уже не контроль на выходе, это контроль в процессе, что в разы ценнее.

Но и проблем добавилось. Вибрация от самого робота, динамически меняющееся освещение на стройплощадке, необходимость обработки изображения в реальном времени с мобильной платформы. Пришлось укреплять камеры на гиростабилизированных платформах и серьёзно оптимизировать код для работы на бортовых компьютерах. Не всё получилось с первого раза. Были недели, когда система ?слепла? при ярком солнце. Решили использованием узкополосных оптических фильтров, отсекающих мешающий спектр.

Самое интересное началось, когда мы попытались научить робота не просто фиксировать дефект, но и принимать первичное решение. Например, обнаружил робот заусенец на отверстии под болт. Может ли он попробовать его удалить тем же инструментом? Пока что нет. Остановка, сигнал оператору. Но в перспективе — создание замкнутого цикла, где оптический контроль является триггером для немедленного corrective action. Это пока что область наших внутренних разработок и экспериментов.

Ошибки и уроки: без этого опыта не бывает

Хочется сказать, что всё идёт по плану, но это будет неправдой. Был у нас этап увлечения сверхвысоким разрешением. Поставили камеры в 50 мегапикселей для контроля мелких болтовых соединений. Картинка — фантастическая, видно всё. А скорость обработки упала катастрофически, конвейер встал. Пришлось сбалансировать: для большинства операций хватает 5-8 Мп с хорошей оптикой, а высокое разрешение оставили для выборочного контроля и анализа спорных случаев. Главный вывод: технология должна быть адекватна задаче, а не быть ?самой продвинутой?.

Другой урок — зависимость от ?человеческого фактора? даже в автоматизированных системах. Оператор, который настраивает систему и интерпретирует сложные случаи, остаётся ключевым звеном. Мы потеряли хорошего специалиста, и новая система, которую он один хорошо знал, на месяц вышла в режим ?повышенной тревожности?, пока новый сотрудник не вник во все нюансы. Теперь мы делаем акцент на дублировании знаний и детальной документации всех настроек и прецедентов.

Так куда же движется оптический вид неразрушающего контроля в нашем деле? В сторону глубокой интеграции. Это уже не отдельный прибор, а сенсор в общей цифровой цепи изделия — от чертежа и резки металла до монтажа на объекте. Данные с оптических систем лягут в цифровой паспорт каждой металлоконструкции, выпущенной на нашем производстве. Это и есть для нас главный смысл: сделать контроль не конечной инспекцией, а частью сквозного технологического процесса, обеспечивающего надёжность. Как это получится на практике — покажет время, но двигаемся мы именно в эту сторону.