Архив

ndt

Я просмотрел вебинар Олимпус про программу для автоматического анализа данных, собранных приборами с поддержкой технологии фазированных решеток.

Ниже кратко его содержание:

Проблема технологии фазированных решеток в том, что данные можно собрать быстро, но завязнуть в их анализе, что дорого обходится.

Кроме того уже на позднем этапе может выясниться что данные контроля не вполне качественные (потери контакта или данных, смещение точки входа относительно шва).

Предложенное программное обеспечение позволяет:

  • оценивать потерю акустического контакта и потери данных, размечает дефекты или, во всяком случае, зоны на которые следует обратить внимание.
  • помогает снизить влияние человеческого фактора и дать возможность заказчику применять аудит.
  • Основная функция программы — автоматически определять места с дефектами для данных секторного сканирования, причем с настаиваемыми порогами чувствительности.
  • Предполагается, что достигается существенное увеличение скорости анализа данных.
  • При автоматическом анализе данных индикации присваивается степень достоверности — дефект это или артефакт, то есть не идет речи о принятии решения о дефектности за оператора.
  • Поддерживается обработка сразу для заданного большого количества данных, например — всех швов, проконтролированных за смену. При этом можно указать что на выходе швы сортируются по степени дефектности.
  • Что удобно — выполняется разметка файла для просмотра в программе анализа данных, но также создается и xls файл с полным описанием данных, дефектограммой, наложено на теоретический чертеж шва, анализ качества исходных данных.
  • Пока программа работает только для секторного скана и только для V-образных швов толщиной от 5 до 25 мм. Дальнейшие доработки алгоритма в планах.

 

Замечания:

В вебинаре не приводятся ссылки на отчеты о валидации предложенного автоматического алгоритма. По видимости он построен просто на поиске индикаций с амплитудой, превышающей заданную в определенной области, описываемой заданными параметрами сварного шва.

Определенный недостаток предложенной технологии в том, что она работает только для родных данных Omniscan Olympus.

Кроме того, пока не поддерживается анализ данных TOFD, а в то же время на практике для принятия решения часто необходимо рассматривать и данные секторного скана и TOFD.

Кроме того, определение высоты и протяженности выполняется только по методу минус 6 дБ, что противоречит применяемым нередко на практике подходам к определению высоты по сигналам дифракции и протяженности на контрольном уровне или на уровне шумов.

Отмечу что пока не знаком с успешными результатами применения нейросетей и прочего Machine Learning для анализа данных ультразвукового контроля. Любые сведения о внедрении таких алгоритмов были бы полезны.


Автоматический анализ данных в системах ООО «НПЦ «ЭХО+»

Путь, которым пошла наша компания (ООО НПЦ «ЭХО+») при разработке такого программного обеспечения еще в начале 2000-х годов — добиваться более качественного изображения (разнообразной фильтрацией и сглаживанием, применением когерентной обработки), а затем программа повторяет действия оператора, оперируя терминами контуров на двухмерных изображениях.

Определенные успехи были достигнуты в разработке алгоритмов поиска и определения размеров дефектов в аустенитных сварных соединениях Ду300, получаемых системой с SAFT-обработкой данных АВГУР. Кстати, вывод данных в формате excel с рисованием дефектограммы также был реализован еще в начале 2000-х годов.

Позже при разработке системы ультразвукового контроля рельсов в пути был разработан алгоритм, который не только обнаруживал дефект в различных частях рельса (головка, шейка, подошва, болтовое отверстие), но и определял его код и размеры. Результаты испытаний показали высокую точность работы алгоритма.

В 2015-2016 году в программное обеспечние для анализа данных, полученных системами серии АВГУР внедрены модули автоматического:

  • оценки качества акустического контакта;
  • проверки наличия пропусков в данных;
  • выявление и определения размеров и типа несплошности в сварных швах.

Алгоритм автоматического поиска дефектов был протестирован и испытан на сварных швах толщиной 110-150 мм, обработка данных выполнялась по технологии цифровой фокусировки антенны (ЦФА, TFM).

Поскольку программное обеспечение системы АВГУР позволяет просматривать и обрабатывать данные, собранные с применением дефектоскопов различных изготовителей, возможности программного обеспечения по автоматизации анализа данных могут найти свое применение у различных заказчиков.

Необходимо только — указать требования к качеству собранных данных, алгоритм определения размеров дефектов (выбрать из нескольких стандартных вариантов) и критерии приемки. Для настройки алгоритма желательно иметь несколько сканов на валидационных образцах.

 

Литература по теме:

  • Бадалян В.Г. Оценка результатов контроля по акустическим изображениям. —  Дефектоскопия, 2007, №4, с. 39-58. [pdf]
  • Бадалян В.Г. Погрешность измерения дефектов с использованием систем с когерентной обработкой данных. — Дефектоскопия, 2003, №3, стр.12-23. [pdf]
  • А.Е. Базулин, С.А. Коколев, Д.С. Тихонов. Аттестация системы и методики ультразвукового контроля с полным циклом автоматизации,  10-я МНТК «Обеспечение безопасности АЭС с ВВЭР» ОКБ «ГИДРОПРЕСС», Подольск, Россия 16-19 мая 2017 г. [pdf]

 

 

 

Реклама

Моя первая попытка бизнеса в сети: https://www.protectmydoc.com/

 

Screen Shot 2018-06-26 at 23.40.04.png

Я вдохновился обсужденением на форуме дефектоскопистов, посвященном тому, что заключения по неразрушающему контролю стабильно подделывают, несмотря на ежегодную смену печати и, условно говоря, тисненую бумагу.

Вспомнив курс прикладной математики и существование алгоритмов стойкого шифрования я решил сделать сервис, который может обеспечить защиту заключений, справок и прочих публичных документов путем нанесения на них шифрованной метки.

Ключ хранится на сервере, для шифрования необходимо зарегистрироваться на сервисе. Для проверки достаточно лишь просканировать QR-код любым общедоступным сканером.

Вот пример такого кода ниже:

3b01b0_fec2e315ab7b435a9d35e10736b63fad_mv2

Полагаю, что сервис будет полезен лабораториям неразрушаюшего контроля, экспертным организациям, юристам, медицинским учереждениям и прочим субъектам, которым необходимо обеспечить защиту выпускаемых ими документов, справок, заключений от подделок.

The customer has set a task to provide the AUT of the fusion line of two parts made from austenitic steel. The thickness of the part was about 150 mm. The obligatory conditions were:

• application of the phased array flaw detector already owned by the customer, the device had only 16 active channels for focusing.

• detection of a 1 mm FBH and measurement pf defects dimensions with high accuracy (~ 1 mm)

The task could be solved with the help of straight-beam probe, providing XY-scanning and SAFT-type coherent processing. For example of such approach see the paper.

However, in order to satisfy the customer’s requirements for the use of a phased arrays flaw detector, the following tricks were required:

— create the focal laws, simulating 15 transducers with different angles of incidence of the longitudinal wave;

— the data acquired while scanning with a 0,4 mm step and processed to the coherent SAFT-type method;

— process all the data coherently and obtain an image with high resolution (on the image below — simple PA image for one position and PA+SAFT processed image);

— it was necessary to create a special algorithm for calibrating the parameters of the phased array operating in such an unusual mode, the calibration was performed at the SDH

The required sensitivity and measurement error was achieved.

There was one problem — the image of the FBH looked not round, but oval because of the lack of focusing in the plane perpendicular to the incidence plane. With the use of a straight beam probe with a round plate, this problem would not arise. In this case, the procedure had to include an additional scanning with phased array rotated by 90 °.

Ультразвуковые толщиномеры требуют указания скорости звука в объекте контроля при настройке по СОП.

1
В то же время, если ставится задача измерения скорости в объекте контроля (например для определения напряженно-деформированного состояния), то необходимо знать его толщину.

Что делать когда ни толщина ни скорость звука в объекте точно не известны, а их необходимо определить одновременно?

Решение может состоять в применении для сбора данных антенных решеток, работающих в режиме Full Matrux Capture (FMC) — перебор всех комбинаций излучатель-приемник. На первом этапе выполняется сбор данных. На втором этапе выполняется математическая обработка — с помощью алгоритма оптимизации вычисляются оптимальные значения толщины и скорости звука, которые соответствуют временным задержкам для экспериментально измеренных эхосигналов.

Таким образом в сущности решается задача минимизации методом наименьших квадратов по трем неизвестным (толщина, скорость звука продольной и поперечной волны) с заведомо избыточным количеством исходных данных (число комбинаций соответствует квадрату числа элементов в антенной решетке).

Достигнутая на образцах точность достигает 0,5 %.

Formulae

Let`s ask a question: if NDT report states that no defects were found in weld what is the chance that defect exists really?

The reliability of NDT system can be described by POD (probability of detection against the size of defect) curves or ROC (relative operating characteristics) curve. In any case, historical data obtained during qualification allows having quantitative information about the probability of defects detection.

Let`s assume that TP (True positive) probability of defect detection is 0.95, so FN (False negative) probability is 0.05.

Let`s assume that FP (False positive) probability of defect detection in its absence shown during qualification is 0.05, so TN (True negative) probability is 0.95.

Does it mean that probability to have a defect in the weld if no defects reported can be estimated as 0.05 (FN)?

The Bayesian analysis allows calculating this uncertainty taking into account conditional probabilities.

Let H1 will be the hypothesis that defect exists in the weld and apriori probability of defects from retrospective analysis or known statistics P(H1) is 0.1, so hypothesis H2 that no defects exist in the weld has probability P(H2) = 0.9.

E is the evidence — NDT report without defects.

Conditional probability to get E in case of H1 is true P(E|H1) = P(FN) = 0.05

Conditional probability to get E in case of H2 is true P(E|H2) = P(TN) = 0.95

Full Bayesian formulae gives aposteriori probability:

P(H1|E) = P(E|H1) * P(H1) / (P(E|H1) * P(H1) + P(E|H2) * P(H2)) =

=0.05*0.1 / (0.05*0.1+0.95*0.9) = 0.006

 which is surprisingly ten times less than intuitive estimation.

При решении практических задач ультразвукового контроля нередко перед разработчиками возникают задачи, касалось бы не имеющие решения. Выходящие за пределы возможностей традиционно применяемых оборудования и методик. Желание решить задачу изящно требует научного поиска, который в ряде случаев приводит к неожиданному применению имеющегося дефектоскопа, образца, преобразователя.

 

Я сделаю ряд заметок под названием Дефектоскопические истории с тем чтобы поделиться интересными находками, наблюдениями.

При отладке системы, реализующий метод TOFD, столкнулись со странным явлением: при установке ПЭП на образец из стали 20 уровень шума по отношению к амплитуде головной волны был приемлем, но при установке на образец из стали для изготовления роторов амплитуда шума существенно возрастала. Мало того, помеховые импульсы не уменьшались при усреднении и появлялись до сигнала головной волны.

 

 

Сейчас даже странно об этом говорить, но мы не сразу догадались, что проблема в слишком большой частоте посылки импульса возбуждения, а поскольку затухание в роторной стали оказалось существенно ниже чем в стали 20, то сигналы объемной реверберации, связанные с предыдущей посылкой зондирующего импульса попадали в интересующую область.

 

Конечно, сразу возникла идея, что если требуется усреднение по нескольким реализациям, то следует добавить случайную задержку перед посылкой каждого импульса. Тогда все полезные сигналы будут складываться в фазе, а помеховые сигналы от предыдущих посылок будут то запаздывать, то отставать.

 

Исследования, проведенные на моделях показали что решение эффективно.

TOFD

 

Возникла мысль запатентовать идею, однако умные люди такой подход уже продумали… http://www.freepatent.ru/patents/2517774

 

Так что если стоит задача сохранить высокую частоту посылок зондирующего импульса и применять усреднение сигналов — стоит задуматья о том, чтобы к задержке между импульсами добавлялась случайная величина не менее чем ширина импульса.

In practice, we can face a problem — to understand the causes of the appearance of systematic defects in welded joints.

 

It is assumed that the welding technology (WPS) and welders have already passed certification, but when production starts defects appear suddenly and systematic.

 

What can be understood as «systematic»? Let’s say that this is when the proportion of joints with repairs welded over a short period of time (for example, a week, a shift depending on the number of joints) exceeds 20%.

Note: In industry, it is recommended to use control charts for statistical analysis.  however, it is often enough to simply analyze the proportion of repair joints.

To facilitate the task of finding the root cause of the defects, I prepared a special mind map. Here, at the first level, groups of possible causes are presented, with the most likely to be selected from the font size, from which to start, and the orange color represents the actions that should be taken to confirm or disprove the hypothesis about the cause.

Root-cause diagram for defects in welds

Note: You could submit it in the form of Ishikawa diagram, but I’m more used to using a mind map.

Such a diagram does not take into account, in fact, the types of defects, but only offers an exhaustive list of parameters and conditions that should be checked in order to clarify the root cause in the general case.

Also, the diagram does not describe the steps that should be taken to eliminate the found cause. For each case, this will be its own set of measures, for example, if errors are committed through the fault of the welder, then he will removed from the job and will be sent for re-certification.

I pay special attention to the fact that the cause of the emergence of systematic «defects» can be incorrectly performed non-destructive testing (NDT). So the problem can be in non-compliance with the requirements of the procedure, an error in the calibration, the subjective factor of operator reviewing the data.

In the case of automated ultrasound control, a good verification method may be:

* Sending the results of the inspection to a level III for review

* Repeated inspection of the seam with a defect

* Repeated inspection by rotating the scanning device 180 degrees


 

I hope this scheme can help a respected audience in practice, and I will be grateful for the comments and additions to this scheme.