Laminación
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Utilización de Sistemas de Inspección de Superficie
A partir de febrero 15 se tiene en operación estable un sistema de inspección automático de superficie . Se trata de un equipo Parsytec con 12 cámaras ( 6 por cara ) capaz de detectar y clasificar defectos en línea durante la laminación de planchón .
El equipo está instalado al final de la mesa de salida y es operado por una cuadrilla de inspectores ( uno por turno ).
Para que un sistema automático de inspección de superficie produzca resultados confiables , se requiere invertir tiempo en la caracterización de los defectos .
Los sistemas de esta naturaleza normalmente incluyen bibliotecas de defectos que no necesariamente son utilizables – al menos en forma directa – en la planta . Se requiere la recolección sistemática de imágenes de los defectos característicos de cada planta hasta formar una “ masa crítica ” que permita el “ entrenamiento ” en la clasificación de defectos .
La generación de clasificadores se hace mediante una interfase en la que un experto – típicamente una persona con conocimiento amplio de los distintos defectos – alimenta imágenes clasificadas visualmente .
Una vez que se tienen suficientes imágenes para cada tipo de defecto , bastan unos pocos clicks para llevar al sistema a un nuevo estado de “ conocimiento ” de los defectos .
El sistema tiene una funcionalidad en la que la persona elige una imagen con un defecto de interés y el sistema puede entregar las ocurrencias de defectos con una morfología similar a la seleccionada de un conjunto de rollos marcados .
Como una forma de evaluar la calidad de la clasificación , la interfase entrega una “ matriz de confianza ”, en ella establece la proporción de defectos clasificados correctamente . En nuestra instalación este % de clasificación exitosa varía de 70 % a 95 % en los defectos de mayor interés . Los defectos cuya morfología es nueva o no se parecen a ninguna de las ya identificadas son etiquetados como no clasificados .
El flujo de información durante la operación del sistema se da en 4 etapas . Hay una primera etapa de detección muy rápida pero con poca resolución ( OD1 ). Posteriormente viene una segunda etapa ( OD2 ) que hace un escrutinio más detallado de las imágenes seleccionadas por la etapa anterior . A continuación procede la etapa de clasificación en la que a cada “ objeto ” identificado en las imágenes se le asigna una clase y una “ súper-clase ”.
Las “ súper-clases ” normalmente se refieren a las distintas categorías de defectos superficiales . En nuestro caso : Inclusiones , Óxidos , Casterfold , Defectos repetitivos ( marcas ), Escamas ( cuerpos laminados ), Defectos longitudinales .
Adicionalmente existe una súper-clase llamada “ pseudo Defectos ” en la que se agrupan las clases de objetos que no se consideran defectos : Manchas , sombras , texturas , agua , y otra super-clase llamada “ Sistema ” en la que se agrupan fotografías que el sistema recolecta independientemente si hay algún objeto de interés en ellas o no . Estas imágenes tienen el propósito de estudiar la variación de grises a lo largo del rollo o entre diferentes grados de acero y / o espesor .
La cuarta etapa es llamada post-clasificación . En esta etapa el sistema aplica reglas definidas por el experto que permite hacer ajustes en los resultados de clasificación . El propósito de las reglas de post-clasificación es corregir las posibles clasificaciones erróneas en aquellos defectos que tienen posibilidades de confusión . Generalmente se basan en el conocimiento de la distribución típica por cara y ancho de la cinta , por ejemplo Casterfold vs . Rayas mecánicas , en este caso , la identificación de un objeto como raya mecánica en cara superior es improbable ( aunque no imposible ) por lo que su reclasificación a casterfold es más conveniente .
Otro uso es el tratamiento de los objetos no clasificados o clasificados en el grupo de pseudo-defectos . Existe la posibilidad de reclasificar objetos de estas clases basados en criterios de ancho y tonalidad de grises , mientras más obscuro u ancho sea el objeto , la probabilidad de que sea un defecto grave no clasificado es mayor , por lo que su re-clasificación a una super-clase de defectos es más conveniente , ya que permite su visualización en una forma directa y efectiva .
El sistema cuenta con 2 parámetros que regulan la capacidad de detección , Sensibilidad : especifica la variación mínima en la tonalidad de grises que debe existir para indicar la presencia de un objeto y Adaptación : que define potencia de un filtro que permite absorber las variaciones de tonalidad de la superficie .
En nuestro sistema , tales parámetros están puestos en ( 25 %, 90 %) para el centro de la lámina y ( 40 %, 90 %) para 2 zonas de 70 mm contiguas al borde de la cinta . Existe un compromiso entre la capacidad de detección de objetos y la capacidad de una persona para visualizarlos .
El sistema ( hardware , software , inspector ) tiene como objetivo primordial la retroalimentación inmediata a los púlpitos de operación sobre la calidad superficial de la producción en curso ; esto representa 2 beneficios : evita que se produzcan grandes lotes con defecto e impacten a los indicadores de calidad y brinda la oportunidad de buscar el mecanismo de generación del defecto , al momento en el que el defecto está siendo producido .
OCT-DIC 2017 ASOCIACIÓN TECNOLÓGICA DEL HIERRO Y ACERO AISTMEXICO . ORG . MX