ISRA外观缺陷检测系统在预浸料缺陷检测中的应用.pdf
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1、 技术与创新 2024 年 第 1 期 总第 226 期 造纸装备及材料90ISRA 外观缺陷检测系统在预浸料缺陷检测中的应用孙雅凡,高庆龙,王 引,蔡明坤中航复合材料有限责任公司,北京 101300摘要:预浸料是制造复合材料的中间材料,成型工艺简单,具有良好的力学性能和疲劳性能,目前已成为航空航天的主要结构材料。预浸料在生产过程中,表面会出现毛团、贫胶、富胶等缺陷,缺陷的产生会降低预浸料的产品质量,缩短复合材料使用寿命。因此,有必要在预浸机中应用 ISRA 外观缺陷检测系统,进行外观缺陷检测。文章介绍了该系统的组成和原理以及检测流程,并结合实验分析了缺陷检测效果。结果表明,该系统成本低,检测
2、速度快,缺陷检出率高、误检率低、持续工作能力强,具有较大的实用价值。关键词:复合材料;预浸料;成型工艺;外观检测分类号:TB332预浸料是制造复合材料的中间材料,是由树脂作为基体,纤维或织物作为增强体,在严格控制条件下制成的树脂基体与增强体的组合物。预浸料成型工艺简单,具有良好的力学性能和疲劳性能,用其制造的复合材料成为像航空航天、高铁、汽车等行业结构件的必选材料,且目前已成为航空航天的主要结构材料。预浸料是复合材料的基础,复合材料的性能很大程度上取决于预浸料的性能。据数据统计,20182022 年全球航空航天碳纤维预浸料市场规模将保持在9.0%以上的增速。随着需求量的不断增长,市场对预浸料的
3、质量要求也更加严格。预浸料在生产过程中,表面会出现毛团、分缝、贫胶、富胶等缺陷,缺陷的产生会降低预浸料的产品质量,影响后续复合材料的使用,缩短复合材料使用寿命。因此,预浸料表面质量越来越受到重视。1 研究现状1.1 预浸料检测方法现状针对预浸料表面出现的缺陷,目前主要的检测方法是人工目视检测。人工目视检测不受被检产品的材质、结构、形状、位置和尺寸等因素影响,无须复杂的检测设备器材,检测结果直观、真实、可靠,且成本低,是一种被广泛应用的检测方法。但是人工目视检测同样存在许多不足。一方面,人工缺乏长期且专注的注意力。当工人长时间工作时,身体疲劳易走神,导致产品错检和漏检的概率上升。另一方面,工人技
4、术认知水平有限。对于预浸料在生产过程中可能出现的各种表面形貌,工人难以在短时间内准确判断其是否为缺陷,并进一步界定缺陷类型,造成错检率上升。因此,使用预浸料外观缺陷的自动检测方法已成为工业领域的迫切需要。近年来,机器检测技术不断发展,已广泛应用于工业产品的质量检测过程中,具有良好的检测精度和实时性。但是利用机器缺陷检测系统对预浸料进行外观缺陷检测的应用相对较少,特别是在工业中碳纤维预浸料表面质量方面的研究涉及更少。1.2 预浸料自动检测方法研究现状唐鹏刚1在自动铺丝机上,应用网络模型 YOLOv4,使其嵌入外观缺陷检测系统,通过在自动铺丝缺陷数据库上训练神经网络模型,成功实现对间隙和褶皱两种缺
5、陷的精准识别,提高检测精度和检测速度。王国全2设计了工业面阵相机搭载定焦镜头的检测方案,基于低角度照明结合背光照明的光源配置,获得分辨率较高且对比度强的碳纤维预浸料图像,准确实现缺陷的识别与分类。2 ISRA 外观缺陷检测系统2.1 系统组成与原理ISRA 外观缺陷检测系统是一个针对表面均匀且连续生产的先进的碳纤维预浸料外观缺陷检测系统,主要由相机模组、照明系统和计算机控制系统三部分组成。这套系统能够在 Windows 平台下采用简单的操作作者简介:孙雅凡,女,硕士,工程师,研究方向为复合材料预浸料质量。文章编号:2096-3092(2024)01-0090-03造纸装备及材料 第 53 卷
6、总第 226 期 2024 年 1 月 技术与创新91方式进行表面在线检测,使用者可以自定界面,用来满足生产的不同需求。(1)相机模组。相机模组安装在高温树脂连续预浸机中的牵引辊和覆膜辊之间,预浸料收卷之前。预浸料生产时不断向前运动,面阵相机漏拍率高,且拍摄出的照片比较模糊,无法用于后续使用和分析,因此相机拥有一个分辨率为 8 K 的固态线扫描传感器。编码器能够跟踪正在生产的预浸料,触发相机采集照片。为了生成缺陷照片,SMASH 图片处理器设置生产方向的分辨率与系统横向分辨率相同,生成正方形像素图片,因为正方形像素图片与眼睛看到的物体图片相似。同时,采用编码器触发而不是在每秒内设定相机照片采集
7、数,这是为了消除由于线速度变化而产生的图片扭曲问题。(2)照明系统。光源和光源控制器为图像采集提供充足且稳定的照明环境,采用高频荧光灯,根据预浸料表面进行设置使缺陷亮度不同,并且可以对特定缺陷进行优化。根据生产需要,该系统可以使用反射光源或透射光源。使用透射光源,预浸料放在相机和光源之间,相机能够透过材料进行检测;使用反射光源,相机和光源被安装在预浸料的同一侧。在文章使用的预浸机中,系统采用投射光源。(3)计算机控制系统。线扫描相机可直接连接到计算机中的 SMASH 图片处理器,它将相机拍摄得到的所有信息通过计算机显示屏展示给操作者。图片处理器运行在 Windows 操作系统下,当接受到缺陷信
8、息时,信息被解码转换到机器坐标轴,处理器可以自动找到与正常预浸料外观的对比度不同的白色或黑色缺陷,生成反映缺陷横、纵坐标的报告及缺陷分布图。该图包含缺陷的尺寸大小、位置以及基于亮度和形状特征的分类,系统进行分析后将结果显示在计算机屏幕上3。2.2 ISRA 外观缺陷检测流程2.2.1 启动软件启动后,页面顶端位置能够显示当前正在检测的预浸料信息。页面左侧显示外观缺陷检测的实时结果,根据生产的需求不同,可勾选需检测的不同缺陷,这将导致只有选定的缺陷类别才会被检测并计数。页面右侧为实时检测结果,通过系统分析得出的最终缺陷图片。2.2.2 检测首先根据生产预浸料的牌号不同,选择当前产品的参数设置。页
9、面左侧为卷图表,给出了产品的整体视图,可以宏观地显示预浸料缺陷分布的位置和缺陷类型。横坐标表示预浸料宽度,纵坐标表示长度,根据横纵坐标可以定位缺陷的位置;不同颜色和形状的色块代表不同的缺陷。页面右侧为图片列表,每一格展示当前缺陷的实时照片和基本信息。操作者可以定义何种缺陷类型应显示在页面上以及它们以何种顺序显示,并且可以删除选定的缺陷。同时,系统还提供缺陷分类模块。基础的分类方法是依靠宽度、长度和面积等少数简单特征对缺陷进行分类,而“Quick Teach”缺陷高级分类模块使用与尺寸无关的特征实现分类,将对所有的缺陷特征进行分析以后再决定其缺陷类别4。系统为每个缺陷建立了大约 170 种特征,
10、缺陷特征类别将完全满足用户对缺陷的分类,无论其尺寸差别有多大。Quick Teach 需要操作者对其进行训练从而找出各个缺陷类别间的不同点,每一个缺陷类别都是由操作者建立以后再将相应的缺陷样本提交给 Quick Teach,通过样本的不断积累,它将学习到何种缺陷特征对于区分缺陷类别最为重要。页面右侧的缺陷格中,当缺陷类别为“其他”时,表示当前缺陷系统暂时无法识别,需要进一步学习。此时需要操作者手动选择分类,系统将该缺陷记录到特定分类中,当下次相机提取到类似特征的缺陷时,系统就可以快速识别并精准分类。2.2.3 报警当系统运行后出现一些特定条件时,报警系统将被激活,被激活的条件有很多种。首先,每
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