Ideazione e relativo studio di fattibilità di un sistema intelligente per il monitoraggio della...

Anno accademico 2012/2013

Tesi di laurea in

Calcolatori Elettronici

Ideazione e relativo studio di fattibilità di un sistema intelligente per il monitoraggio della qualità superficiale di fili metallici

rivestiti da polimeri

Concept and related feasibility study of an intelligent system for polymer coated metal wires surface quality inspection

Relatore:Franscescomaria Marino

Laureando:Camilla Maria Minutilli


L’azienda produce fili metallici rivestiti da

polimeri (es. spirali dei quaderni).

Entrata nel

mercato

oltreoceano

Aumento dei

costi per la

gestione dei

resi

Introduzione di

un sistema

intelligente per

il controllo

qualità


Deve individuare i fili difettati

durante il processo produttivo,

prima che il filo venga avvolto

nella bobina e spedito al

cliente.

Obiettivo dell’algoritmo

TCCAGE

Fotoca

mera

Frame -

grabber

Foto

del filo


• Funziona in configurazione

Camera Link Base e Full.

Doppio attacco (C o F)

• Elevata sensibilità alla luce

(ISO = 2000, 2500 - mono)

• Massimo 506fps (risoluzione

1280x1024).


• Introdotto nell’anno 2000, sulla base della

tecnologia Channel Link della National

Semiconductor.

• Tre configurazioni:

▫ base, data-rate pari a 255 MB/s;

▫ medium, data-rate pari a 510 MB/s;

▫ full, data-rate pari a a 680 MB/s.


VANTAGGI

• Reazione ai comandi in

real-time

• Elevato data rate

• Compatibilità a basso

costo

• Limitate dimensioni

• Facilità di

configurazione

SVANTAGGI

• Limitata lunghezza dei

cavi, a meno di

ricorrere a fibra ottica

• Supporta per lo più

connessioni di tipo

punto-punto


• Ospita la fotocamera.

• Offre un’immagine completa della superficie

laterale degli oggetti, grazie a un sistema di

specchi.NOTA: ogni

oggetto

esaminato avrà

lunghezza massima pari a

86mm.


Gli obiettivi telecentrici

all’interno degli

specchi acquisiscono 4

immagini,

corrispondenti a un

arco di 180°, ciascuno

ruotato di 90 ° rispetto

agli altri.


Il framegrabber fa da tramite tra la fotocamera e il calcolatore. Cattura i singoli frame e li trasferisce in memoria.

• Memoria interna da 512MB.

• Banda da 850 MB/s.

• Supporto PoCl - per alimentare la fotocamera tramite cavo.


CONDIZIONI

• 1024 = risoluzione minima

• 68mm = lunghezza max oggetto nel TCCAGE.

• 400m/min = velocità filo su nastro

Per percorrere 86mm passano 12835.8us, da cui:

1000000us / 12835.8us = 78fps (circa)

CONCLUSIONE

Benché la configurazione CL Base risulterebbe idonea per l’applicazione, la CL Full al data rate richiesto è più affidabile.

Le foto ottenute nella

prima fase sono

elaborate e analizzate

dall’algoritmo sviluppato

nell’IDE HDevelop di

HALCON.

HDevelop permette di

esportare il codice in altri

linguaggi come C, C++,

C#,…


• Colore filo

• Parametri per le funzioni dell’algoritmo

Assegnazione

condizioni

iniziali

• Delimitazione dei contorni

• Determinazione dello spessore medio

del filo

Elaborazione

dell’area del filo

• Difetti interni

• Difetti lungo il contorno

Individuazione

dei difetti


• det_reg_high_sat()

Individuazione dell’area del filo

Riduzione dell’area ai suoi contorni

• get_points_cont()

Espressione dei contorni in coordinate dei punti

• sep_cont()

Separazione in contorno superiore e inferiore

• calc_dist_pp()

Calcolo spessore medio, in base alla distanza media

tra i due contorni


Tutti i segmenti evidenziati come potenziali difetti

vengono distinti in due gruppi (interni ed esterni) in

base alla distanza dai contorni.

Nei fili di colore diverso da bianco o grigio chiaro,

i segmenti del gruppo “interni” passano per la

procedura *, che valuta la variazione dei valori di

grigio, prima di essere considerati dei difetti.

I segmenti del gruppo “esterni” che non

risultano equidistanti dai contorni, sono

considerati difetti, se la procedura* evidenzia

una variazione dei valori di grigio.

*gray_value_edges()

variazioni di grigio nelle aree prossime al segmento implicano un difetto


• 48 foto di 24 fili

• Per ogni filo due foto con diverso tempo di esposizione, rispettivamente di 10us e 7us

• Per l’analisi sono escluse le due estremità pari a 1/16 della lunghezza (≈ 5.4mm), perché sfumate

• Dati tecnici del computer:

Sistema operativo Windows 7 (32 bit)

Processore Intel Pentium 4, 3.4GHz

RAM 1GB

Scheda video Intel 82945G Express Chipset Family


LEGENDA

Riducendo la lunghezza massima di riferimento a 76mm

76mm ÷ 0.0067mm/us = 11343us

1000000us ÷ 11343us = 88 fps

filo

sezione di filo in 2

inquadrature

Inquadratura completa

(86mm)

Inquadratura effettiva

(post-algoritmo)Scatto frame 2

-

152 mm

Scatto frame 3

-

228 mm

Scatto frame 1

-

76 mm


COLORE n. fili per colore

arancione 2

bianco/grigio chiaro 5

blu 3

giallo 1

grigio scuro 6

rosa 2

rosso 3

verde 2


10us 7us

TIPOLOGIA% (rispetto

tot)

% (rispetto

tot)

tot. effetto

ombra 46 44.66 50 45.05

contorno 20 19.42 23 20.72

metà 8 7.77 8 7.21

incerto 25 24.27 26 23.42

non coincidenti 4 3.88 4 3.60

tot 103 111

somma % dei

valori in rosso35.92 65.77

in rosso la versione di foto con più errori relativamente l’indice stesso di distribuzione espresso in percentuale


23%

34%10%

12%

12%

1%4%

4%

arancione

bianco/grigio chiaro

blu

giallo

grigio scuro

rosa

rosso

verde


17%

31%

21%

9%

14%

1% 1%

6%arancione


blu

giallo

grigio scuro

rosa

rosso

verde


0, 10, 20, 30, 40,

arancione


blu

giallo

grigio scuro

rosa

rosso

verde

contorno

incerto

metà

ombra

ombra in

contorno

ombra in

curva


•↑ ombra in contorno Arancione

•↑ ombra

•↓ ombra in curva

Bianco /

grigio

chiaro

•↑ incerto

•↑ ombra in contorno

•↓ ombra

Blu

•↑ contorno

•↑ ombra in contorno


Giallo

•↑ metà

•↑ ombra


Grigio

scuro

•↑ contorno

•↓ ombra in contorno

Rosa

• ↑ contornoRosso

•↑ incertoVerde


31%

30%

15%

11%

9%

2% 2%arancione


giallo

grigio scuro

blu

rosa

verde


18%

34%

2%

8%

36%

0%2%

arancione


giallo

grigio scuro

blu

rosa

verde

Falsi positivi di tipo

ombra10us 7us

in fili blu 3 18


Evidenziano la presenza di un difetto, ma

sono leggermente distanti da esso, da non

poter ritenere di aver correttamente

individuato un difetto

10us 7us

falsi positivi “non

coincidenti”

4 4

media delle distanze

(px)

4.34 3.26


0 2 4 6 8 10 12

arancione


blu

giallo

grigio scuro

rosa

rosso

verde

7us

10us


i falsi negative influiscono negativamente

sull’efficienza dell’algoritmo per le foto da 7us,

che diversamente risulterebbe la migliore.

10us 7us

rapporto positivi su num tot

segmenti individuati [%]60,35 63,65

rapporto positivi su (num segmenti

individuati + falsi negativi) [%]51,11 50,84

-9,24 -12,81


• Le fotografie scattate con un tempo di esposizione di 7us non sono efficacemente elaborabili.

• Ottimizzando l’analisi per colore:

▫ fili di colore arancione e bianco/grigio meglio se a 7us

▫ fili di colore rosso, blu e grigio scuro meglio se a 10us

▫ per i fili di altro colore, la scelta è indifferente

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