ES2213896T3 - Procedimiento para la inspeccion de una superficie de banda desenrollada por clasificacion previa de irregularidades de superficies detectadas. - Google Patents
Procedimiento para la inspeccion de una superficie de banda desenrollada por clasificacion previa de irregularidades de superficies detectadas.Info
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Abstract
La invención se refiere a un procedimiento para examinar una superficie de banda desenfilada, que consiste en las siguientes etapas: formar con un medio de formación de imágenes al menos una imagen digital de al menos una superficie de la banda (10); filtrar dicha al menos una imagen digital para detectar defectos superficiales y procesar dicha al menos una imagen digital filtrada para identificar el tipo de defecto superficial que corresponde a cada defecto detectado. Antes del procesado de la imagen digital se caracterizan los defectos, determinando para cada uno de ellos el valor de par metros predeterminados característicos de los defectos superficiales y se ejecuta dicha preclasificación de defectos, con base en valores predeterminados de dichos par metros, de acuerdo con un conjunto de clases predefinidas, ejecutándose dicha etapa de procesado sobre cada clase.
Description
Procedimiento para la inspección de una
superficie de banda desenrollada por clasificación previa de
irregularidades de superficies detectadas.
La presente invención se refiere a un
procedimiento de inspección de superficie de una cinta en
movimiento, en particular, de una chapa laminada que se mueve a gran
velocidad, para la detección de un defecto superficial.
En los sistemas de inspección de superficie de
tipo clásico, en los cuales las superficies de una cinta en
movimiento son controladas de forma automática, la inspección de
superficie se efectúa formando por lo menos una imagen digital de
una por lo menos de las caras de la cinta, constituidas por un
conjunto de líneas sucesivas de elementos de imagen afectados cada
uno de ellos por un valor digital, se filtra por lo menos una de las
citadas imágenes digitales para la detección de irregularidades de
superficie por medio de la detección de variaciones relativas de
dichos valores digitales, y se tratan sus irregularidades de
superficie para la identificación del tipo de defecto superficial
correspondiente a cada irregularidad detectada.
Según esta técnica de inspección, el tratamiento
de las irregularidades de superficie se efectúa generalmente
identificando el defecto, entre un conjunto de defectos susceptible
de aparecer en la superficie inspeccionada, que corresponde a cada
irregularidad. De este modo, el análisis de las irregularidades se
efectúa de forma idéntica, cualquiera que sea la naturaleza de las
irregularidades detectadas. El documento
US-A-4 519041 es representativo de
este estado de la
técnica.
técnica.
Por consiguiente, este tipo de sistema de
inspección de superficie presenta velocidades de tratamiento
relativamente débiles, en particular dada la naturaleza de la etapa
de tratamiento, que necesita un gran número de cálculos
relativamente largos y complejos. El documento "Designing a defect
classification system, a case study", Pattern recognition vol.
29, no. 8, agosto 1996, pág. 1401-1419, propone
realizar, pero únicamente en la fase de desarrollo de la
instalación, una selección de los parámetros más pertinentes a
considerar, previamente a todo análisis de defectos en tiempo
real.
El objeto de la invención es paliar estos
inconvenientes y proveer un procedimiento de inspección de
superficie que permite efectuar una clasificación previa de las
irregularidades de superficie detectadas, cualquiera que sea la
naturaleza de la superficie inspeccionada.
Por tanto, la invención tiene por objeto un
procedimiento de inspección de superficie de una cinta en movimiento
según la reivindicación 1.
Dado que las irregularidades detectadas son
clasificadas previamente según un conjunto de clases, con cada una
de las cuales se efectúa el tratamiento de imagen, se entiende que
este último es acelerado considerablemente con la ayuda de esta
etapa previa de reducción.
Además, esta clasificación previa permite
disminuir la tasa de errores de reconocimiento mejorando
consecuentemente la calidad de la identificación.
El procedimiento según la invención puede
comprender además una o varias de las características
siguientes:
- -
- se determina un segundo modo de caracterización de las irregularidades para cada clase predefinida cuyo número de parámetros característicos es inferior al número de parámetros característicos de caracterización general y, posteriormente a la etapa de clasificación previa, se determina para cara irregularidad detectada el valor de las principales características del segundo modo de caracterización específica de dicha clase a la que pertenece la irregularidad, a partir de los valores de los parámetros característicos de caracterización general;
- -
- la etapa de tratamiento de las irregularidades comprende una primera etapa de identificación del defecto correspondiente a cada irregularidad, entre un conjunto de tipos de defectos específicos de la clase a la que dicha irregularidad pertenece y una segunda etapa de clasificación de dicho defecto identificado para la confirmación y la precisión de la clasificación resultante de dicha primera etapa de clasificación;
- -
- el procedimiento comprende una etapa de calificación de los tipos de defectos según un primer tipo de defecto identificado de forma cierta y/o precisa y un segundo tipo de defectos identificados de forma incierta y/o imprecisa y dicha segunda etapa de clasificación no es efectuada más que sobre los defectos de tipo calificado como incierto y/o impreciso;
- -
- el procedimiento comprende además una etapa de reagrupamiento de defectos identificados utilizando un conjunto de criterios predefinidos, especialmente criterios geométricos y/o topográficos;
- -
- el procedimiento comprende además las etapas de conteo del número de defectos identificados del mismo tipo por unidad de longitud, y de comparación de dicho número de defectos de cada tipo con un valor de umbral predeterminado representativo del número mínimo de defectos a partir del cual dichos defectos son susceptibles de presentar un carácter periódico, de cara a la detección de defectos periódicos;
- -
- posteriormente a la etapa de determinación del valor de dichos parámetros, y anteriormente a dicha etapa previa de clasificación, se efectúa una clasificación específica de las irregularidades según un conjunto de clases elementales, y se analiza la población de dichas clases elementales de cara a la detección de defectos periódicos;
- -
- después de la etapa de filtrado, en respuesta a una detección de un elemento de imagen de una irregularidad, se delimita en una memoria una zona de almacenaje de líneas de elementos de imagen entregadas sucesivamente por los medios de toma de vistas y que comprende por lo menos un elemento de imagen correspondiente a una irregularidad por lo menos, se segmenta cada zona de almacenaje en zonas sospechosas, cada una de las cuales presenta por lo menos una irregularidad de superficie, se emparejan zonas sospechosas de zonas de almacenaje sucesivas y correspondientes a una misma irregularidad y se compara el número total de líneas de elementos de imagen de las zonas sospechosas emparejadas con un umbral de detección de defecto de gran longitud y, en caso de sobrepasar dicho umbral, se efectúa dicha etapa de tratamiento de dicha imagen digital por lo menos, filtrada únicamente sobre una de dichas zonas sospechosas emparejadas, afectando el resultado del tratamiento las otras zonas sospechosas emparejadas.
Otras características y ventajas se pondrán de
manifiesto con la descripción siguiente, dada únicamente a título de
ejemplo y hecha en referencia a los dibujos anexos, en los
cuales:
- la figura 1 es un esquema general de un modo de
realización de una instalación de inspección de superficie que
funciona utilizando el procedimiento según la invención;
- la figura 2 representa una parte de una imagen
entregada por los medios de toma de vistas de la instalación de la
figura 1 y almacenada en la memoria;
- las figuras 3a a 3e representan diferentes
imágenes de la superficie de una cinta durante una etapa de división
de imágenes;
- la figura 4 es un organigrama que ilustra el
funcionamiento general de la instalación de la figura 1;
- la figura 5 es un organigrama que muestra las
diferentes etapas de tratamiento de las imágenes digitales
filtradas;
- las figuras 6a y 6b son esquemas que muestran,
en función de la longitud y de la anchura de los defectos
superficiales las diferentes clases de defecto, respectivamente para
un producto semiacabado (DKP) y para un producto galvanizado; y
- la figura 7 es un organigrama que muestra las
etapas de un programa de análisis de defecto superficial
detectados.
La instalación representada en la figura 1 está
destinada a la detección de defecto superficial de una cinta 10 en
movimiento a gran velocidad, por ejemplo una chapa laminada
procedente de una línea de laminado.
Las superficies de la chapa 10 son inspeccionadas
por medio de un aparato de toma de vistas 12 que entrega a una etapa
de filtrado 14 imágenes digitales de la superficie de la cinta.
En el ejemplo de realización representado, la
instalación comprende un solo aparato de toma de vistas 12 apuntado
a una de las superficies de la cinta, pero por supuesto, la
instalación puede estar equipada con dos aparatos de vistas
adaptados para formar imágenes de cada superficie de la cinta
10.
El aparato de toma de vistas 12 puede estar
constituido por todo tipo de aparato apropiado para la utilización
deseada, cuya anchura de campo es sensiblemente igual a la anchura
de la zona de inspección de la cinta 10, zona de inspección que
puede estar constituida por la totalidad de la anchura de la cinta.
De este modo puede estar constituida, bien por una o varias cámaras
matriciales que entregan imágenes de longitud finita, considerando
el sentido del movimiento de la cinta, o bien por una cámara o
varias cámaras lineales que entregan imágenes de longitud
infinita.
En el caso en el que una cámara matricial o
lineal no basta para cubrir toda la anchura de la zona de inspección
de la cinta, se utilizan varias cámaras repartidas sobre la anchura
de la cinta.
En referencia a la figura 2, el aparato de toma
de vistas 12 forma líneas i de M elementos de imagen I_{i,j}, o
pixels, direccionables, para una referencia de pixels según la
longitud de la cinta 10, por la línea nº i y, según la anchura, por
la columna nº j de elementos de imagen, estando cada elemento de
imagen asociado a un valor digital representativo de un nivel de
gris.
Las líneas de los elementos de imagen son
almacenadas en una memoria 18 de la etapa de filtrado bajo el
control de un circuito 20 de gestión.
Según un primer ejemplo, el aparato de toma de
vistas está constituido por una cámara lineal que entrega a la
memoria 18 10000 líneas de 2048 pixels por segundo, siendo estas
líneas almacenadas en la memoria en direcciones sucesivas.
Según otro ejemplo, el aparato de toma de vistas
está constituido por dos cámaras matriciales repartidas en la
anchura de la cinta para cubrir la anchura de la cinta y adaptados
para tomar 10 imágenes/s. Cada imagen entregada por una sola cámara
está constituida por 1024 líneas de 1024 pixels, entregados a la
memoria 18.
De este modo, el sistema de toma de vistas
entrega permanentemente líneas de elementos de imagen, estando cada
elemento de imagen asociado a un valor digital que representa un
nivel de gris. Se observa que es acompasado por línea si se trata de
una cámara lineal y acompasado por grupo de líneas si se trata de
una cámara matricial.
En referencia de nuevo a la figura 1, se observa
que la etapa de filtrado 14 comprende además un circuito de filtrado
21 constituido por un operador de tratamiento de imágenes que
asegura la detección de variaciones relativas de los valores
digitales de los elementos de imagen o pixels para la detección de
irregularidades superficiales.
Preferiblemente, el circuito de filtrado está
constituido por un circuito de detección de contorno, por ejemplo un
detector de tipo "Prewitt", que detecta variaciones de niveles
de grises entre elementos de imagen situados en sus proximidades
respectivas, lo que permite detectar zonas de la chapa 10 que
presentan irregularidades superficiales.
Como se muestra en la figura 1, la salida del
circuito de filtrado 14 está unida a una unidad de tratamiento de
señales 22 que comprende una primera etapa 24 de segmentación de las
imágenes digitales en zonas de elementos de imagen, cada una de las
cuales delimita una irregularidad superficial detectada por la etapa
de filtrado 14, y una segunda etapa 26 de tratamiento de señales,
constituida por un circuito de cálculo 28 asociado a una memoria 30
correspondiente, en la cual son almacenados algoritmos de
tratamiento para el reconocimiento y la identificación de defecto
superficial, para cada zona que presenta una irregularidad
superficial.
La instalación representada en la figura 1 está
provista además de un dispositivo de visualización 32 conectado a la
salida de la unidad de tratamiento 22, una de cuyas entradas está
conectada a una salida del circuito de cálculo 28 y permite la
visualización de los defectos superficiales detectados, asociados a
informaciones relativas al tipo de defecto y a parámetros
representativos de la gravedad de estos defectos, como se describirá
en detalle a continuación.
La descripción del funcionamiento de la
instalación que acaba de ser expuesta va a ser hecha en referencia a
las figuras 2 a 7.
En la figura 3a, se ha representado una parte de
la chapa 10 que presenta un conjunto de irregularidades
superficiales como 34.
El campo del aparato de toma de vistas 12 cubre
preferiblemente toda la anchura de la cinta 10. En referencia a la
figura 4, durante una primera etapa 36, el aparato de toma de vistas
toma líneas sucesivas de elementos de imágenes de la superficie de
la cinta 10, siendo estos elementos de imagen almacenados en la
memoria 18, asociados a un valor de niveles de grises.
Durante esta primera etapa 36 de toma de vistas,
el circuito de gestión 20 efectúa, si es el caso, una fusión de las
imágenes entregadas por el aparato de toma de vistas 12, reagrupando
los pixels sucesivos, por una parte en el sentido de la anchura de
la cinta 10 en el caso en que varias cámaras son utilizadas para
cubrir toda la anchura de la zona de inspección, para obtener en la
memoria 18 una imagen cuya anchura corresponde a la de la zona
inspeccionada y, por otra parte, en el sentido de la longitud de la
cinta 10, en el caso en que el aparato de toma de vistas 12 utiliza
una o varias cámaras matriciales, fusionando los grupos de líneas de
pixels sucesivamente entregados.
La imagen, almacenada en la memoria 18,
denominada en lo sucesivo "imagen bruta", está constituida por
un conjunto de elementos de imágenes I_{i,j}, donde i indica la
dirección de la línea en la memoria, variando de 1 a N, y j indica
el número de un elemento de imagen de cada línea, variando de 1 a M,
siendo M igual, por ejemplo, a 2048, estando cada elemento de imagen
asociado a un valor numérico de niveles de grises.
Es de destacar que el valor N depende de la
capacidad de la memoria. Esta capacidad debe adaptarse para la
memorización de un número suficiente de líneas en atención al
tratamiento ulterior a realizar. Por ejemplo, para la memorización
de una imagen correspondiente a una longitud de 15 m de chapa con un
número de líneas de elementos de imagen igual a 1024/m, siendo N
preferiblemente igual a 15360 líneas.
Cuando la capacidad de la memoria es saturada,
las líneas que llegan son memorizadas en el lugar de las líneas de
pixels más antiguas y memorizadas previamente y tratadas
normalmente.
Cuando la memoria 18 se satura y dichas líneas de
pixels más antiguas no han sido tratadas, una alarma de saturación
es emitida para indicar que una zona de la cinta no será
inspeccionada.
En este caso, se referencia en la cinta la zona
no inspeccionada, por medio de la identificación y memorización en
un fichero de líneas sucesivas no memorizadas, a fin, por ejemplo de
un análisis estadístico de porciones de la cinta no
inspeccionadas.
Sin embargo, dada la velocidad media de paso de
la cinta y la densidad media de irregularidades superficiales a
identificar para un tipo de cinta dado, se puede determinar una
potencia media de cálculo necesaria correspondiente a una velocidad
media de tratamiento más allá de la cual deja de existir el riesgo,
en la práctica, de borrar líneas no tratadas.
Preferiblemente, se dimensionan los módulos de
tratamiento para que la velocidad instantánea de tratamiento sea
superior a esta velocidad media.
De este modo, además de su papel de fusión de las
imágenes, la memoria 18 asegura un papel de tampón que permite
absorber variaciones, y concretamente aumentos, de la carga de
tratamiento debida a un aumento de la densidad de irregularidades
superficiales.
Durante la etapa 38 siguiente, se asocia a cada
imagen almacenada en la memoria 18, una imagen binaria que
representa líneas de contorno de irregularidades superficiales.
A este efecto, durante esta etapa, las líneas
sucesivas de elementos de imagen bruta son filtradas por el circuito
de filtrado 21, constituido como se ha mencionado anteriormente, por
ejemplo por un filtro bidireccional de Prewitt de tipo clásico, que
tiene como función detectar variaciones de niveles de grises de los
elementos de imagen bruta que traducen la existencia de
irregularidades superficiales para la determinación de su contorno
inscrito en la imagen binaria asociada.
En el modo de realización descrito, se considera
que el filtro empleado es un filtro de Prewitt, pero está claro que
cualquier otro tipo de filtro adaptado para el uso previsto puede
ser utilizado.
El filtro de Prewitt asegura una determinación de
la posición del contorno de la irregularidad superficial detectando,
en cada línea de una imagen bruta, elementos de imagen susceptibles
de pertenecer a una línea de contorno de irregularidad, elementos de
imagen indicados en lo sucesivo como "pixels sospechosos".
El filtro que se utiliza aquí asigna un valor
digital "1" a cada elemento de imagen binario asociado a cada
pixel sospechoso de la imagen bruta entregada por el aparato de toma
de vistas 12, manteniéndose los otros pixels de la imagen binaria a
0.
De este modo, esta etapa 38 de filtrado permite
formar en la memoria 18 una imagen binaria constituida por un
conjunto de elementos de imagen binarios B_{i,j} a cada uno de los
cuales es asignado un valor binario igual a 1 para un pixel
perteneciente a un contorno de una irregularidad e igual a un valor
nulo para un pixel que no pertenece a un contorno de una
irregularidad superficial.
Durante la etapa 40 siguiente, la imagen binaria
almacenada en la memoria 18 es tratada con la ayuda de un operador
clásico de conectividad que aplica una máscara a esta imagen para
forzar al valor digital "1" de los pixels de la imagen binaria
que tengan un valor nulo y estén situados entre dos elementos de
imagen sospechosos relativamente próximos, a fin de obtener y de
definir líneas continuas para cada contorno detectado.
Después de haber sufrido este tratamiento, las
imágenes brutas y binarias son limpiadas para eliminar las manchas
delimitadas por un contorno cuya superficie es inferior a un umbral
determinado, por ejemplo de 3x3 pixels. Entonces se obtiene una
imagen binaria, superpuesta a la imagen bruta entregada por el
aparato de toma de vistas 12, y que muestra los contornos que
delimitan las irregularidades de superficie detectadas en la imagen
bruta. Entonces la imagen binaria y la imagen bruta están listas
para su tratamiento.
Durante la etapa 42 siguiente, el circuito de
gestión 20 analiza sucesivamente cada línea de la imagen binaria
memorizada, para la detección de los elementos binarios de valor
"1", es decir, sospechosos. Cuando un pixel sospechoso es
detectado, el circuito de gestión 20 referencia el número de la
línea correspondiente, abre una zona de almacenaje de capacidad
predeterminada bajo la forma de una ventana en la memoria 18 (etapa
44) a partir de este número de línea y mantiene esta ventana abierta
mientras que el circuito de gestión detecta pixels sospechosos en
las líneas siguientes.
De este modo, esta ventana, indicada en lo
sucesivo como "ventana sospechosa", contiene pixels
sospechosos, es decir susceptibles de pertenecer a una irregularidad
superficial.
El circuito de gestión 20 vuelve a cerrar la
ventana sospechosa cuando no es detectado ningún pixel sospechoso en
un número predeterminado de líneas sucesivas de la imagen binaria,
registrando el número de la última línea en la cual ha sido referido
un pixel sospechoso.
La ventana sospechosa así definida en la memoria
18 representa un segmento de imagen bruta, asociado a un segmento de
imagen binaria correspondiente, y contiene por lo menos una
irregularidad superficial que se trata de identificar y
reconocer.
En particular, la ventana, abierta durante la
etapa 44, es mantenida abierta mientras que el número de las últimas
líneas sucesivas de elementos de imagen almacenados en dicha ventana
que no contienen pixel sospechoso no sobrepase un número de umbral
predeterminado de líneas binarias sucesivas, siendo este umbral por
lo menos igual a 1.
De este modo, durante la etapa 45 siguiente, el
número de líneas sucesivas de elementos de imagen que no contienen
pixel sospechoso es comparado a este número de umbral y, en caso de
igualdad, la ventana sospechosa es cerrada (etapa 46).
Por otra parte, durante la etapa 47, el número de
líneas registradas en la ventana abierta es comparado a un umbral
predeterminado llamado de "detección de ventana de gran
longitud" o de "detección de un defecto largo".
Este umbral predeterminado corresponde a la
capacidad máxima predeterminada de las zonas de almacenaje en la
memoria 18.
Si el número de líneas registradas es superior a
este umbral, la ventana se cierra (etapa 48) y se decide, durante la
etapa 50 siguiente, que la ventana es una ventana llamada
"sospechosa de gran longitud", que contiene una irregularidad
superficial cuyo número de líneas de elementos de imagen es superior
al umbral de detección de defecto largo.
Obsérvese igualmente que, en el ejemplo de
realización descrito, las ventanas sospechosas son abiertas de forma
sucesiva.
El procedimiento de inspección de superficie es
proseguido por fases de división de las ventanas sospechosas
almacenadas en la memoria 18 en zonas llamadas "zonas
sospechosas", cada una de las cuales presenta una irregularidad
superficial, utilizado bien el componente correspondiente a la
imagen bruta, bien el componente correspondiente a la imagen
binaria.
A este efecto, la etapa 24 realiza, durante las
etapas 58 a 64 siguientes, un cálculo, con la ayuda de medios
adecuados, por ejemplo aplicaciones informáticas, del perfil de
acumulación de los valores numéricos o de los valores binarios,
respectivamente para cada imagen bruta o cada imagen binaria, por
una parte en el sentido longitudinal y por otra parte, en el sentido
de la anchura, por proyección de los valores numéricos o de los
valores binarios según ejes perpendiculares y por determinación de
los perfiles a fin de delimitar zonas sospechosas, cada una de las
cuales incorpora una irregularidad superficial.
Aunque el cálculo de este perfil pueda ser
efectuado a partir de valores numéricos asociados a los elementos de
imagen de la imagen bruta o a partir de valores binarios de la
imagen almacenada después del tratamiento, en lo que resta de la
descripción, se considerará que el tratamiento de la imagen es
efectuado a partir de la imagen binaria.
Esta operación de cálculo comienza en una fase de
segmentación de cada ventana sospechosa en la cinta sospechosa que
engloba irregularidades, y cada cinta es segmentada a continuación
en una o varias zonas sospechosas.
En primer lugar, durante la etapa 58, la etapa 24
calcula, con la ayuda de un circuito de cálculo 24-a
(figura 1), la suma de los valores binarios de cada línea de la
ventana sospechosa para obtener, sobre M columnas, un primer perfil
transversal, en el sentido de la anchura de la cinta. De este modo
se obtiene la curva representada en la figura 3b.
Durante la etapa 60 siguiente, este perfil es
presentado a la entrada de un circuito de recuadre
24-b, para ser cuadrado a fin de no separar
elementos de imagen de una irregularidad situados en la proximidad
los unos de los otros.
El circuito de recuadre 24-b
puede estar constituido por todo tipo de filtro adecuado, como un
filtro RIF de respuesta impulsional finita, o RII de respuesta
impulsional infinita, pero está preferiblemente constituido por un
filtro de tipo de ventana deslizante que permite entregar un perfil
cuadrado r(x) cuyos valores son determinados según la
relación siguiente:
(1)r(x) =
\Sigma^{K}{}_{i=-K} \ F(x-i) \ x \
Q(i)
en la cual K indica la anchura de la ventana
deslizante,
F(x-i) indica el valor de
la columna (x-i) del perfil a recuadrar,
Q indica el coeficiente del filtro de ventana
deslizante, escogido por ejemplo igual a 1, y
x indica el número de columna del perfil
cuadrado.
EL perfil recuadrado de este modo es limitado a
continuación con la ayuda de un circuito limitado
24-c, durante el curso de la etapa 62 siguiente, por
comparación con un valor de umbral de detección de
irregularidades.
De este modo se obtiene el perfil cuadrado y
limitado representado en la figura 3c que delimita cintas
sospechosas, representadas con la ayuda de líneas discontinuas en la
figura 3a, cada una de las cuales engloba una o varias
irregularidades superficiales.
Como se ha mencionado anteriormente, las cintas
sospechosas definidas de este modo son segmentadas a continuación en
zonas sospechosas, cada una de las cuales presenta una irregularidad
superficial.
A este efecto, en el curso de la etapa 64
siguiente, las etapas 58, 60 y 62 son efectuadas de nuevo y
aplicadas independientemente a cada línea de elementos de imagen de
cada cinta sospechosa, a fin de obtener un perfil de acumulación de
valores binarios en el sentido longitudinal, como se representa en
la figura 3d.
A continuación, este perfil longitudinal es
recuadrado y limitado como anteriormente, para obtener la imagen
representada en la figura 3e en la cual se han definido zonas
sospechosas, como 66, cada una de las cuales delimita una
irregularidad superficial detectada, y por supuesto, cada
irregularidad puede comprender varios objetos o segmentos de
irregularidad.
Por lo tanto, cada zona sospechosa así definida
contiene un segmento de imagen bruta y el segmento de imagen binaria
correspondiente.
Preferiblemente, las zonas sospechosas 66
delimitadas de este modo son presentadas además en la entrada de un
segundo circuito de cálculo 24-d, conectada a la
salida del circuito limitador 24-c, por medio del
cual las irregularidades de pequeñas dimensiones son eliminadas.
A este efecto, durante la etapa 68 siguiente se
trata de forma independiente cada zona sospechosa de la imagen
binaria con la ayuda de un algoritmo de etiquetado clásico a fin de
delimitar objetos constitutivos de una irregularidad de superficie,
estando cada objeto definido por un conjunto de elementos de imagen
sospechosos en contacto entre ellos.
A continuación la superficie de cada objeto es
calculada, así como la superficie media de los objetos
pertenecientes a una misma zona sospechosa.
Los objetos de pequeñas dimensiones son
eliminados del tratamiento. A este efecto, se decide eliminar los
objetos cuya superficie individual es inferior a un porcentaje
predeterminado de la superficie media calculada.
De este modo se obtienen, a la salida del
circuito de cálculo 24-d, zonas sospechosas, cada
una de las cuales contiene una irregularidad, cuyos pequeños objetos
han sido eliminados.
Estas zonas sospechosas así limpiadas son
almacenadas a continuación en la memoria 30 del circuito de cálculo
28 a efectos de ser tratadas, como se describirá en detalle más
adelante en referencia a la figura 5.
Es de destacar que los circuitos de cálculo
24-a, de recuadrado 24-b, y de
limitación 24-c y de cálculo 24-d
son circuitos de tipo clásico. Por lo tanto, no serán descritos en
detalle en lo sucesivo.
En el caso en el que una ventana sospechosa ha
sido cualificada como ventana sospechosa de gran longitud durante la
etapa 50 anterior, la etapa de tratamiento de imágenes es precedida
por una fase de eliminación del tratamiento de ciertas zonas
sospechosas, lo que permite disminuir la carga del circuito de
cálculo 28.
A este efecto, cuando se detecta (etapas 47, 48 y
50) una ventana sospechosa de gran longitud y se la recorta en zonas
sospechosas como se ha descrito anteriormente, se refiere al curso
de la etapa 70 siguiente por lo menos una zona sospechosa de esta
ventana cuya línea inferior de elementos de imagen que pertenecen a
la de dicha ventana. Esta zona sospechosa así referida es calificada
de "zona sospechosa cortada abajo".
La ventana sospechosa según una ventana
sospechosa de gran longitud es calificada de "ventana sospechosa
de prolongación".
Se observa que una ventana sospechosa de
prolongación puede ser igualmente de gran longitud.
Después del recorte, como se ha descrito
anteriormente, de una ventana sospechosa de prolongación en zonas
sospechosas, se refiere la, como mínimo una, zona sospechosa de esta
ventana cuya línea superior de elementos de imagen pertenece a la de
dicha ventana, y entonces esta zona sospechosa es calificada como
"zona sospechosa cortada arriba" o "zona sospechosa de
prolongación" (etapa 71).
Se emparejan las zonas sospechosas "cortadas
abajo" de la ventana de gran longitud y las "cortadas
arriba", de la ventana sospechosa de prolongación (etapa 72).
Durante la etapa 73 siguiente se determina si la
ventana sospechosa de prolongación es en sí misma de gran longitud.
Si procede, se referencia por lo menos una zona sospechosa de esta
ventana cuya línea inferior de elementos de imagen pertenece a la de
dicha ventana, siendo entonces esta zona sospechosa calificada como
anteriormente de "zona sospechosa cortada abajo" y se efectúa
el mismo tratamiento de recomposición de esta zona sospechosa con
las zonas sospechosas "cortadas arriba" de la ventana
siguiente, llamada de prolongación (etapa 74).
Durante el emparejamiento o la asociación de las
zonas sospechosas cortadas de una ventana a la siguiente, se
actualiza la longitud de cada defecto. Durante la etapa 75
siguiente, la unidad de tratamiento 22 compara la longitud de cada
defecto con la longitud de una ventana de gran longitud, es decir,
con el umbral de detección de defecto largo mencionado
anteriormente.
Cuando esta longitud sobrepasa la de una ventana
de gran longitud, se califica el defecto como un defecto largo
(etapa 76) y se abre "un grupo de defecto largo" definido por
una zona de la memoria de la etapa de tratamiento en la cual se
sitúan todas las zonas sospechosas sucesivas cortadas y asociadas
que constituyen de hecho un solo y mismo defecto llamado "defecto
largo".
A continuación se eliminan del tratamiento de
imagen todas las zonas sospechosas de prolongación que pertenecen a
grupos "defecto largo"; de este modo, en cada grupo "defecto
largo", el tratamiento de imagen sólo es efectuado en la primera
zona sospechosa ("cortada abajo") y, para simplificar el
tratamiento, se asigna el resultado de este tratamiento a todas las
zonas sospechosas de prolongación del mismo grupo "defecto
largo".
Durante el emparejamiento o la asociación de las
zonas sospechosas cortadas de una ventana a la siguiente,
actualizando la longitud de cada defecto asociado a zonas
sospechosas que se corresponden de una ventana a la siguiente, se
puede constatar durante la etapa 75 que este defecto no es un
defecto largo.
La segmentación de un defecto de este tipo no
puede tener lugar sobre más de dos ventanas sucesivas, si no sería
calificado como defecto largo.
En este caso, se abre en la memoria 30 una zona
de almacenaje bajo la forma de una zona sospechosa llamada "de
recomposición" en la cual se sitúan las dos zonas sospechosas
cortadas del mismo defecto, convenientemente empalmadas y centradas,
y el tamaño de dicha ventana está adaptado para recuadrar dicho
defecto como en el caso de las zonas sospechosas no cortadas (etapa
77).
Las zonas sospechosas de recomposición son
tratadas a continuación como todas las otras zonas sospechosas.
Como ahora la fase de segmentación de las
imágenes brutas y binarias en zonas sospechosas a tratar está
terminada, se procede al tratamiento de cada zona sospechosa
delimitada durante las etapas 58 a 68, con la excepción de las zonas
sospechosas de prolongación de grupo "defecto largo".
A continuación se describe el tratamiento de cada
zona sospechosa en referencia a las figuras 5 y 7.
Este tratamiento comienza por una etapa 78 de
cálculo de parámetros de identificación del defecto, calificada
generalmente como etapa de extracción de parámetros.
De forma conocida, se determina la naturaleza de
los parámetros susceptibles de caracterizar los defectos o las
irregularidades superficiales de la cinta a inspeccionar, y
necesarios para reconocerlos e identificarlos de forma precisa y
fiable.
Igualmente se determina el modo de cálculo de
estos parámetros, especialmente en función de valores de elementos
de imagen de la imagen bruta o binaria de una zona sospechosa que
contiene dicho defecto o dicha irregularidad superficial.
De forma clásica, entre estos parámetros se
encuentra generalmente la longitud, la anchura y la superficie de
una irregularidad superficial en una zona sospechosa, la intensidad
media de los niveles de grises de los elementos de la imagen bruta
en el interior del defecto, la desviación típica de estos niveles de
grises...
El número de parámetros necesarios para un
reconocimiento preciso y fiable, indicado en adelante como P, puede
ser muy elevado y alcanzar por ejemplo 65.
Como la naturaleza y el modo de cálculo de los
parámetros de los defectos están definidos para un tipo de cinta a
inspeccionar, se procede al cálculo de los P parámetros para cada
zona sospechosa.
De este modo, cada zona sospechosa o
irregularidad puede estar representada por un punto en un espacio
P-dimensional.
Este número elevado P de parámetros es un
inconveniente en términos del tiempo y de los medios de tratamiento
de reconocimiento de zonas sospechosas. A fin de evitar, o por lo
menos de limitar este inconveniente, se efectúa una etapa de
reducción 80 que permite simplificar de forma considerable el
tratamiento de cada zona sospechosa clasificando las irregularidades
según un conjunto de clases de reducción. Esta etapa de reducción,
que constituye una clasificación previa de irregularidades, según un
conjunto de clases predefinidas, permite dividir el problema general
del análisis de las irregularidades en un conjunto de problemas más
simples a tratar.
En particular, en el interior de cada clase de
reducción, se define un conjunto de clases elementales o familias de
defectos, cuyo número es limitado.
Para poder poner en práctica la etapa de
reducción, es necesario haber previsto una fase previa de definición
de las clases de reducción y, eventualmente, de su referencia
simplificada asociada, generalmente antes de la puesta en práctica
del procedimiento según la invención.
Esta fase previa es específica de un tipo de
cinta a inspeccionar.
Como ejemplo de fase previa que desemboca en la
definición de clases de reducción, se procede por aprendizaje del
modo siguiente.
Se procede a una inspección de superficie, como
se ha descrito anteriormente hasta este estadio del procedimiento,
de un número suficiente de muestras del mismo tipo de cinta para
llegar a una población suficientemente numerosa y representativa de
zonas sospechosas, cada una de cuyas irregularidades se representa
por medio de un punto en el espacio P-dimensional
mencionado anteriormente.
Según el método conocido por otra parte de
análisis factorial de correspondencia, se ha referido como estos
puntos se reagrupan en nubes en este espacio.
Entonces se considera que cada región del espacio
que delimita una nube permite definir una tipología de defectos, y
los defectos de una misma nube tienen elementos en común y podrán
ser eventualmente representados en una referencia simplificada
adecuada a esta nube o a esta tipología.
Para definir los ejes de una referencia
simplificada adecuada para una tipología o a una nube dada, se
pueden utilizar los ejes principales de inercia de esta nube, cuyas
posiciones y direcciones pueden ser calculadas de un modo común.
De este modo, todos los defectos de una misma
clase pueden ser representados en la misma referencia simplificada
en un espacio cuya dimensión es inferior a P, es decir que todos los
defectos de una misma clase pueden caracterizarse por un número
reducido de parámetros, inferior a P.
Utilizando métodos matemáticos clásicos, se
establecen matrices de cambio de referencia que permiten pasar de
una representación de los defectos en un espacio
P-dimensional a una representación del mismo
defecto en una referencia simplificada de dimensiones reducidas.
De este modo, en esta fase previa destinada a
preparar la reducción, se han definido tipologías o "clases de
reducción" de defectos y una referencia simplificada de
representación de defecto, adecuada para cada clase de
reducción.
Según un ejemplo específico, estas clases de
reducción pueden ser definidas a partir de la longitud (L) o la
anchura (l) de las irregularidades; en referencia a las figuras 6a y
6b, se definen por ejemplo 5 y 6 clases de reducción,
respectivamente para una chapa "DKP" y para una chapa
galvanizada, a saber una clase de defectos pequeños (pt), una clase
de defectos finos y cortos (fc), una clase de defectos finos y
largos (fl), una clase de defectos medios y cortos (mc), una clase
de defectos medios y largos (ml) y una clase de defectos anchos
(la); asociándose a cada clase una referencia simplificada de
representación.
Después de la etapa de extracción de parámetros,
ahora se puede poner en práctica la etapa 80 de clasificación previa
o de reducción, propiamente dicha.
A este efecto, se reparte cada defecto o
irregularidad superficial de zona sospechosa en las diferentes
clases de reducción previamente definidas, en función del valor de
los P parámetros de un defecto y de las características que definen
estas clases.
Este reparto previo de los defectos en clases de
reducción permite simplificar considerablemente el reconocimiento de
defectos, efectuando este reconocimiento sobre cada clase de
reducción.
Como variante, se representan todos los fallos de
una misma clase en la referencia simplificada asociada a esta clase,
utilizando la matriz de cambio de referencia de esta clase, aplicada
a los P parámetros. Entonces se llega a una caracterización
simplificada de todos los defectos, por un número reducido de
parámetros, lo que limita la cantidad de cálculos a efectuar durante
el reconocimiento.
La etapa 82 ulterior del tratamiento consiste en
reconocer e identificar los defectos de cada clase de reducción.
El tratamiento de identificación y de
reconocimiento es específico de cada clase de reducción y se define
generalmente de forma previa en función de los tipos de defecto
susceptibles de encontrar en cada clase.
Este tratamiento de identificación y de
reconocimiento puede consistir en una clasificación basada por
ejemplo en el método llamado de las "esferas de Coulomb".
Igualmente se pueden utilizar otros métodos
conocidos, como el método de análisis discriminante, el método del
árbol de decisión o el método que pasa por la determinación del
"K" más próximo.
Según el método de las esferas de Coulomb, las
tipologías de defecto, específicas de una clase de reducción dada,
son representadas por medio de esferas, referenciables, en posición
y en tamaño, en el espacio simplificado asociado a esta clase.
Cada esfera corresponde a un tipo de defecto y/o
a un nombre de identificación de defecto.
De este modo, para reconocer e identificar un
defecto de una clase de reducción dada, se referencia, durante la
etapa 83, a que esfera pertenece el defecto y se atribuye el nombre
de identificación asociado a esta esfera (etapa 84).
Ventajosamente, esta operación de reconocimiento
y de identificación puede ser efectuada muy rápidamente porque, al
ser el número de esferas y el número de parámetros reducidos como
consecuencia de la etapa anterior de reducción, los cálculos de
clasificación pueden ser realizados con un número reducido de
criterios.
En el caso particular en el que, en el interior
de una clase de reducción dada, se encontrara un fallo no
perteneciente a ninguna esfera, se le atribuye el nombre de
identificación de la esfera más próxima.
De este modo, al final de la etapa 84 de
asignación de un nombre de identificación de defecto en cada
irregularidad, todas las irregularidades son identificadas como
correspondientes a un tipo particular de defecto.
La etapa 86 siguiente consiste en efectuar una
segunda clasificación utilizando una segunda etapa de clasificación
del circuito de cálculo 28, a partir de un número de clases
reducido, a fin, por ejemplo, de confirmar el resultado
proporcionado por la primera etapa de clasificación y tratar ciertas
incertidumbres que hubieran podido aparecer en la identificación de
ciertos defectos, o a fin, por ejemplo, de diferenciar en tipología
más ajustada defectos de un mismo tipo que se habría decidido no
diferenciar al nivel de la primera etapa de clasificación, carente
de prestaciones suficientes de clasificación a este nivel.
Para poder poner en práctica esta segunda etapa
86 de clasificación, es necesario haber previsto una fase previa de
calificación de cada clase elemental.
En esta fase previa, se efectúan tratamientos
estadísticos de validación o de no validación de la clasificación
efectuada para la identificación de los defectos, utilizando el
procedimiento que acaba de ser descrito, a fin de referir las clases
elementales que contienen el mayor número de errores de
clasificación de defecto.
Estas clases elementales, en número reducido, que
contienen el mayor número de errores de clasificación, son
calificadas como "clases elementales de identificación
incierta"; las otras, que contienen el menor número de errores de
clasificación, son calificadas como "clases elementales de
identificación cierta".
La segunda clasificación, implementada en la
etapa 86, sólo es efectuada sobre los defectos o irregularidades
clasificados en las clases elementales de identificación
incierta.
La segunda etapa de clasificación utiliza por
ejemplo uno de los métodos de clasificación mencionados
anteriormente.
Está adaptada por ejemplo para validar o no la
pertenencia de los defectos a estas clases de identificación
incierta. En caso de no validación, el defecto no es considerado
como un defecto y es eliminado del tratamiento.
Igualmente puede ser adaptada para repartir los
defectos de ciertas clases elementales de identificación incierta en
clases de identificación precisa, predefinidas según una tipología
más ajustada.
Es de destacar que esta clasificación
suplementaria se apoya en un número muy reducido de clases de
defectos y por lo tanto puede ser efectuada muy rápidamente.
A la salida de estas etapas 80 a 86, cada defecto
es identificado y reconocido, es decir, asignado a una clase
elemental.
La fase de tratamiento de imágenes finaliza en
una etapa 88 de fusión de datos durante la cual ciertos defectos son
reagrupados, utilizando criterios previamente definidos, apoyándose
especialmente en la geometría y la topología de los defectos (por
ejemplo: distancia de los defectos entre ellos, posición idéntica
por encima y por debajo de la cinta, proximidad al borde de la
cinta, ...)
Esta fase de fusión permite solucionar ciertas
imperfecciones susceptibles de aparecer durante el reconocimiento de
los fallos y de resolver algunos problemas particulares de
confusión, sin necesidad de revisar los resultados ya
confirmados.
La decisión de reagrupación de los defectos se
realiza después de confrontar informaciones procedentes de la
proximidad de un objeto a reconocer, del orden de un metro por
ejemplo, de otros aparatos de toma de vistas (por ejemplo orientado
hacia la otra cara de la cinta), o datos relativos al tratamiento de
la cinta (naturaleza de la cinta, punto de parada, ...).
En particular, se decide reagrupar entre ellos
defectos para los cuales una ambigüedad sobre el nombre subsiste,
así como defectos de la misma naturaleza.
Por otra parte, se reagrupan los defectos que
presentan relaciones de proximidad particulares, por ejemplo a saber
los defectos situados en la proximidad, sobre una misma cara de la
cinta o sobre una cara opuesta, así como los defectos situados en la
misma alineación longitudinal o transversal.
De este modo, por ejemplo, en el caso de una
chapa galvanizada, un defecto de tipo "estela granulosa" se
traduce como una multitud de irregularidades de superficie situadas
en la proximidad del borde de la chapa. En este caso, la
identificación del defecto no es totalmente fiable. En efecto, cada
una de estas irregularidades puede ser reconocida como perteneciente
a una "estela granulosa", o ser reconocida individualmente como
un defecto de otro tipo, especialmente una "exfoliación", o una
"hinchazón".
En este caso en particular, se fusionan las
irregularidades situadas en la proximidad del borde de la chapa y
alineadas unas con respecto a las otras y se las identifica como
pertenecientes a un defecto de tipo
"estela granulosa".
"estela granulosa".
Igualmente, según otro ejemplo, se reagrupan,
durante esta etapa de fusión, los defectos situados en la misma
posición, sobre las caras superior e inferior de la chapa, y se les
da un nombre idéntico.
Durante esta etapa de fusión, y como se ha
descrito anteriormente, en referencia a la etapa 76 de la figura 4,
se reagrupan igualmente los defectos largos, cortados durante la
apertura de las ventanas sospechosas, asignando, como se ha
mencionado anteriormente, el nombre del defecto de la zona
sospechosa de gran longitud a los defectos de las zonas sospechosas
de prolongación del mismo grupo.
Durante esta etapa de fusión, se analiza
igualmente la población de cada clase elemental de defecto sobre una
longitud dada de cinta, es decir, el número de defectos por unidad
de longitud que presentan la misma identificación.
A continuación se compara esta población con un
umbral predeterminado, llamado umbral de presunción de defecto
periódico. Este umbral está determinado para la misma longitud dada
de cinta.
Cuando la población de una clase elemental
sobrepasa este umbral, se considera que defectos de esta clase
presentan verdaderamente un carácter periódico.
Para validar este carácter, se puede utilizar un
método clásico de detección de defectos periódicos.
Por ejemplo, se traza el histograma de la
distancia entre cada defecto de esta clase y, si este histograma
muestra una periodicidad (fundamental o armónica), se abre en la
memoria un grupo específico "defecto periódico" y se reagrupan
en este mismo grupo los defectos periódicos de esta clase.
Según una variante, esta etapa de detección y de
reagrupación de los defectos periódicos puede ser realizada después
de la extracción de los parámetros pero antes de la identificación y
del reconocimiento, es decir antes de la reducción o clasificación
previa.
Esta variante supone entonces un tratamiento de
clasificación específica, relativamente somero porque debe basarse
en la caracterización de los defectos según un número elevado P de
parámetros y, para la detección de los defectos periódicos, se
analiza entonces la población de las clases elementales definidas en
esta clasificación específica.
Esta variante presenta la ventaja de mostrar un
resultado que no depende de las prestaciones de los módulos de
reconocimiento (reducción y clasificación inferior).
Después de haber detectado, reconocido y
eventualmente reagrupado los defectos correspondientes a
irregularidades detectadas, la fase ulterior del procedimiento de
inspección consiste en analizar los defectos a fin de determinar su
gravedad, para permitir la determinación de la defectuosidad de la
cinta. A continuación se describe esta fase en referencia a la
figura 7.
Previamente, antes de la implementación del
procedimiento, para cada clase o cada tipo de defecto, en función de
diferentes nocividades intrínsecas posibles del tipo de defecto, se
define un conjunto de subclases, cada una de ellas asociada a una
nocividad intrínseca posible del tipo de defecto. Eventualmente, a
cada subclase se le puede asignar un coeficiente de gravedad
intrínseco.
Se entiende que cada irregularidad superficial
está, en este estadio, identificada y por lo tanto caracterizada por
parámetros característicos, en concreto por un número reducido de
parámetros.
Durante la primera etapa 90 de esta fase de
análisis de defectos se asimilan los defectos, reagrupados en un
grupo de fusión en la etapa anterior, a un solo defecto llamado
"defecto de fusión". A este efecto, para estos defectos
reagrupados, se calculan los parámetros que caracterizan al defecto
de fusión por medio de la combinación lineal de los valores de los
parámetros que caracterizan cada defecto o irregularidad del grupo
de fusión.
A partir de los valores de los parámetros que
caracterizan los defectos no reagrupados y los defectos de fusión,
se efectúa, durante la etapa 92 siguiente, una clasificación
suplementaria de estos defectos según el conjunto de subclases
adecuado a cada tipo de defecto.
Esta clasificación suplementaria puede ser
realizada según el mismo tipo de métodos que los utilizados durante
el reconocimiento de los defectos.
Esta clasificación suplementaria conduce a un
resultado independiente de las utilizaciones ulteriores de la
chapa.
A la salida de esta clasificación suplementaria,
se puede definir un "perfil de defectuosidad intrínseca" de
cinta por medio de una lista que da la población de cada subclase
"gravedad" de cada tipo o "clase elemental" de defecto,
población que es relacionada con una unidad de longitud de cinta;
este perfil puede ser representado por ejemplo bajo la forma de
histogramas de la población de cada subclase, dispuestos de forma
contigua en un orden predeterminado (subclases después de subclases,
clases después de clases).
Paralelamente, para una utilización dada de la
cinta, se puede definir según el mismo formalismo (por ejemplo:
histogramas en el mismo orden) un "perfil de defectuosidad
admisible", a saber, para cada subclase "gravedad" de cada
tipo de defecto posible, una población máxima admisible para esta
utilización dada (siempre en referencia con la misma unidad de
longitud de cinta).
Este "perfil de defectuosidad admisible" no
es definido "de una ver por todas" para un uso dado; puede
variar incluso en función, por ejemplo, de la evolución del cuaderno
de cargas de esta utilización.
A continuación se compara, durante la etapa 94,
el perfil de defectuosidad intrínseca de la cinta inspeccionada con
el perfil de defectuosidad admisible de la utilización deseada de
dicha cinta.
De este modo, durante la etapa 94, si se constata
que el perfil de defectuosidad intrínseca de la cinta inspeccionada
entra (o está contenido) en el perfil de defectuosidad admisible de
la utilización esperada de esta cinta, esta cinta es considerada
como aceptable o validada para esta utilización (etapa 96).
Si éste no es el caso, esta cinta inspeccionada
es considerada como inaceptable o "defectuosa" en términos de
esta utilización (etapa 98).
Con el objeto de evitar el rechazo de esta cinta
inspeccionada, entonces se busca la utilización en el perfil de
defectuosidad admisible en el cual el perfil de defectuosidad
intrínseca de esta cinta inspeccionada pueda ajustarse (o esté
contenido), y se asigna esta cinta a esta otra utilización.
En efecto, se sabe que una chapa que presenta un
número predeterminado de defectos de una gravedad dada y de un tipo
en particular puede no ser defectuosa para una utilización, pero
puede ser defectuosa para otra utilización.
Por ejemplo, una chapa que presenta una raya es
defectuosa si no ha de ser laminada en una etapa de tratamiento
ulterior, pero es considerada como no defectuosa si ha de ser
relaminada, porque entonces las rayas serán aplastadas.
La ventaja determinante de este procedimiento de
evaluación de la defectuosidad de una cinta por medio de la medida
de un perfil de defectuosidad intrínseca es que esta medida es
independiente de la utilización ulterior de la cinta, y de la
evolución que concierne a los criterios a satisfacer para esta
utilización.
Ventajosamente, los perfiles de defectuosidad
intrínseca de las cintas inspeccionadas puede servir, a la inversa,
para seguir la evolución y las derivas eventuales de los
procedimientos de fabricación de estas cintas, según, por ejemplo,
las campañas de fabricación; así se pueden referir eventuales
derivas del comportamiento de la cadena de laminado previa.
Los perfiles de defectuosidad intrínseca de las
cintas inspeccionadas pueden servir igualmente para identificar
derivas sobre el propio sistema de inspección.
Según una variante simplificada del procedimiento
de análisis de la defectuosidad, se puede asignar, a cada subclase
"gravedad" de los tipos de defectos, un coeficiente cuyo valor
es función de la gravedad estimada para una utilización dada, y
definir el perfil de defectuosidad de una cinta por la suma de las
poblaciones de cada subclase multiplicadas por el coeficiente
correspondiente. Para validar esta utilización, se verifica entonces
simplemente que el resultado obtenido, a saber dicha suma, no
sobrepasa un valor predeterminado definido para esta
utilización.
Otras variantes simplificadas, basadas en la
utilización de coeficientes, pueden ser planteadas.
Claims (8)
1. Procedimiento de inspección de superficie de
una cinta en movimiento, para la detección de defectos
superficiales, que comprende las etapas consistentes en:
- -
- formar, con la ayuda de medios de toma de vistas (12), por lo menos una imagen digital de una por lo menos de las caras de la cinta (10), constituida por un conjunto de líneas sucesivas de elementos de imágenes (I_{i,j}, B_{i,j}), cada uno de ellos con un valor numérico asignado;
- -
- filtrar dicha, como mínimo una, imagen digital para la detección de irregularidades superficiales (34), por medio de la detección de variaciones relativas de dichos valores numéricos; y
- -
- tratar dicha, como mínimo una, imagen digital filtrada para la identificación del tipo de defecto superficial correspondiente a cada irregularidad (34) detectada;
- -
- previamente a la etapa de tratamiento de dicha, por lo menos una, imagen digital, efectuar una caracterización general de las irregularidades determinando para cada una de ellas el valor de parámetros predeterminados característicos de defectos superficiales y efectuar una clasificación previa de dichas irregularidades, a partir de los valores determinados de dichos parámetros, según un conjunto de clases predefinidas, siendo dicha etapa de tratamiento efectuada sobre cada clase, y siendo específica para cada clase, figurando en cada parámetro predeterminado un eje de referencia general en un espacio cuyas dimensiones corresponden a dichos parámetros, delimitar en dicho espacio regiones, cada una de las cuales corresponde a una de dichas clases predefinidas, previamente a dicha clasificación previa, representar cada irregularidad en dicho espacio por medio de un punto cuyas coordenadas son los valores de dichos parámetros, y efectuar dicha clasificación previa por medio de la identificación de la región a la que cada punto pertenece, y por medio de la asignación de la irregularidad correspondiente a la clase correspondiente a dicha región, y determinar una referencia simplificada de representación de las irregularidades para cada región cuyo número de ejes es inferior al número de ejes de referencia general y, posteriormente a la etapa de clasificación previa, efectuar para cada irregularidad representada, una etapa de cambio de referencia de dicha referencia general hacia dicha referencia simplificada específica de la región a la que pertenece la irregularidad.
2. Procedimiento según la reivindicación 1,
caracterizado por el hecho de que se determina un segundo
modo de caracterización de las irregularidades para cada clase
predefinida cuyo número de parámetros característicos es inferior al
número de parámetros característicos de caracterización general y,
posteriormente a la etapa de clasificación previa, para cara
irregularidad detectada el valor de las principales características
del segundo modo de caracterización específica de dicha clase a la
que pertenece la irregularidad, a partir de los valores de los
parámetros característicos de caracterización general.
3. Procedimiento según una de las
reivindicaciones 1 ó 2, caracterizado por el hecho de que la
etapa de tratamiento de las irregularidades comprende una primera
etapa de identificación del defecto correspondiente a cada
irregularidad, entre un conjunto de tipos de defectos específicos de
la clase a la que dicha irregularidad pertenece y una segunda etapa
de clasificación de dicho defecto identificado para la confirmación
y la precisión de la clasificación resultante de dicha primera etapa
de clasificación.
4. Procedimiento según la reivindicación 3,
caracterizado por el hecho de que comprende una etapa de
calificación de los tipos de defectos identificados según un primer
tipo de defectos identificados de forma cierta y/o precisa y un
segundo tipo de defectos de forma incierta y/o imprecisa y por el
hecho de que dicha segunda etapa de clasificación no es efectuada
más que sobre los defectos de tipo calificado como incierto y/o
impreciso.
5. Procedimiento según una cualquiera de las
reivindicaciones 1 a 4, caracterizado por el hecho de que
comprende además una etapa de reagrupamiento de defectos
identificados utilizando un conjunto de criterios predefinidos,
especialmente criterios geométricos y/o topográficos.
6. Procedimiento según una cualquiera de las
reivindicaciones 1 a 5, caracterizado por el hecho de que
comprende además las etapas de conteo del número de defectos
identificados del mismo tipo por unidad de longitud, y de
comparación de dicho número de defectos de cada tipo con un valor de
umbral predeterminado representativo del número mínimo de defectos a
partir del cual dichos defectos son susceptibles de presentar un
carácter periódico, de cara a la detección de defectos
periódicos.
7. Procedimiento según una cualquiera de las
reivindicaciones 1 a 5, caracterizado por el hecho de que,
posteriormente a la etapa de determinación del valor de dichos
parámetros, y anteriormente a dicha etapa previa de clasificación,
se efectúa una clasificación específica de las irregularidades según
un conjunto de clases elementales, y se analiza la población de
dichas clases elementales de cara a la detección de defectos
periódicos.
8. Procedimiento según una cualquiera de las
reivindicaciones 1 a 7, caracterizado por el hecho de que
después de la etapa de filtrado, en respuesta a una detección de un
elemento de imagen de una irregularidad, se delimita en una memoria
(18) una zona de almacenaje de líneas de elementos de imagen
(I_{i,j}, B_{i,j}) entregadas sucesivamente por los medios de
toma de vistas (12) y que comprende por lo menos un elemento de
imagen correspondiente a una irregularidad (34), se segmenta cada
zona de almacenaje en zonas sospechosas (66), cada una de las cuales
presenta por lo menos una irregularidad de superficiel (34), se
emparejan zonas sospechosas (66) de zonas de almacenaje sucesivas y
correspondientes a una misma irregularidad (34) y se compara el
número total de líneas de elementos de imagen de las zonas
sospechosas (66) emparejadas con un umbral de detección de defecto
de gran longitud y, en caso de sobrepasar dicho umbral, se efectúa
dicha etapa de tratamiento de dicha imagen digital por lo menos,
filtrada únicamente sobre una de dichas zonas sospechosas
emparejadas, afectando el resultado del tratamiento las otras zonas
sospechosas (66) emparejadas.
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