Архив

Tag Archives: webinar

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