葛 江
(諾貝麗斯(中國)鋁制品有限公司,江蘇 常州 213000)
鋁材相較于鋼材具有密度小、質量輕、防腐性成型加工性好、可重復回收利用、外表美觀、吸能性好等優點,這使得汽車在經過一百多年發展后,車用鋼板材逐漸向鋁板材轉變。目前由于新能源汽車的日益普及,鋁板在汽車上的應用更加多樣,這對汽車輕量化、提高行駛性和燃油經濟性、減少排放降低污染,提升車體美觀及強化車身被動安全性上都有非常積極的作用。經由沖壓焊接涂裝后的鋁部件,作為構成車體的主要部件已成為客戶審美要求的關注重點,也直接導致板料沖壓商對原料板的質量要求越來越高。鋁板材的外觀及沖壓要求與板面缺陷有著密不可分的關系。
傳統的帶鋼表面缺陷檢測和質量判定采用人工目視抽檢和頻閃光檢測的方法[1]。板面缺陷的質量判定則多數僅能依照抽檢所得的有限信息,根據技術員的工作經驗進行評判,此種方法由于缺陷抽樣存在概率性,不同人員在判斷的主觀性差異,缺乏對產品本身缺陷放行標準的理解一致性,很容易引起整卷缺陷的漏檢及對缺陷放行時的誤判,造成客戶投訴帶來經濟損失甚至是客戶端的停線索賠。諾貝麗斯作為全球領先的鋁加工產品制造商,在中國區工廠最關鍵的熱處理工段上設置了以機器視覺為基礎的Cognex在線表面質量檢測系統,通過對整卷的在線檢測使其具備了實時監測及缺陷圖譜反查的功能,對后續的質量判定極具指導價值。本文通過對Cognex表面檢測設備的基礎介紹,并通過對照系統識別圖與實物缺陷對比,探究系統識別能力及未來在線檢測的遠景展望。
表面檢測系統分設了2部分,分別對線上鋁卷上下表面進行實時監測。上下表面檢測單元各設置了2架封閉式攝像頭梁,單層4相機共計8個相機,區分為上梁相機為暗場,下梁相機為明場。Cognex表面質量在線檢測裝置采用高速CCD行掃描攝像機,對帶鋼表面進行逐行掃描,從而完成對整卷的掃描檢測[2]。攝像頭梁下方安裝有一處LED光源,保證檢測設備在板帶速度較快板帶板型波動的情況下仍舊保持實時監測并輸出高清的缺陷圖譜。同時光源的設置也實現了光源射在板面出現反射及漫反射時,回收的信號光源通過設備的處理技術形成了缺陷圖譜的明暗場視圖。
表面檢測系統在跟蹤到鋁卷頭部定位孔后,自動從自動化L2系統獲取當前鋁卷號,鋁卷尺寸等信息,并開始在線檢測,直到系統跟蹤到下個卷的定位孔,L2傳輸新卷信息后即會輸出以卷號命名的整卷板面圖譜并存檔。Cognex表面檢測系統在檢測程序設計中主要以感光CCD相機采集到的相關信息,經過系統內部程序處理解析,圖像信號經曝光及灰度處理、可疑區域檢測、圖像分割、特征提取和缺陷分類等步驟,最終導入數據庫[3]。系統將相關信息量化成0~255的灰度數據。當人為對缺陷明暗場的閾值進行相關定義,一般以128灰度作為閾值中線,上下設定一定區間即鋁板表面質量表征為正常時的灰度值。在表面質量正常時,CCD鏡頭的輸出信號較為平滑且在正常閾值范圍內不會顯示缺陷點。但在鋁板面存在缺陷時,缺陷致照射在板面的光源返回鏡頭的光線出現變化,系統內部解析的信號也發生改變,較之正常板面的平滑信號會出現上凸下凹的變化,缺陷信號越暗輸出的灰度數越?。蝗毕菪盘栐搅凛敵龅幕叶葦翟酱蟆.斴敵龅幕叶葦党^設定的正常閾值區間后,系統將對該部分圖像判異識別為缺陷,并對缺陷形貌進行提取在人機界面以不同名稱缺陷點顯示。
Cognex對于檢測出的不同類別缺陷有自己的一套分類邏輯。對于缺陷點,系統會解析出包括缺陷的尺寸,縱橫比,面積,圖像密度,周期性,距邊部及中心距離等一系列參數信息。這些參數信息按照Classifier分類器中設定的判定規則,包括預分類規則,圖庫自學習規則,后分類規則以及未分類規則的順序對照每條規則進行分類或過濾。
預分類規則就是在精確分類之前完成的預處理。預分類規則下的小規則一般有兩類:第一,按照行業經驗對缺陷尺寸面積屬性進行參數設置,達到的效果為針對尺寸較小的缺陷完成過濾,不在表面圖譜上顯示,一方面可以控制整卷圖譜上的缺陷點數量,方便人員對缺陷點的檢查及判定;另一方面缺陷點數量過多無疑會增加檢測系統在線運行時的負擔,甚至造成系統卡死。第二,按照產線輥徑設定周期性缺陷的檢驗條件,此意義在于當缺陷滿足周期性出現條件時,系統會直接輸出周期性判定而不會繼續向下精確分類,便于人員按照缺陷周期對照輥徑更為快速的查找問題輥。
圖庫自學習規則即是缺陷的精確分類規則。缺陷圖庫的內容為人工持續建立和完善的缺陷圖樣本,通過系統的自學習功能,總結缺陷各類參數特征,當在線檢測時拍到的缺陷按圖庫內的樣本參數特征進行比對及分數投票,得分最高的類別即為最類似的第一缺陷類,當第一類分數超過預先設定的判定分數后,系統即會按此缺陷類名稱對其命名。
后分類規則是對自學習規則的補充優化。同一類的缺陷在實際生產中往往也會按照尺寸面積等參數區分嚴重度,當某一缺陷尺寸較大時需要進行顯示,而當尺寸較小時按照經驗不會影響客戶使用即可將其過濾,這類情況就可在后分類規則中進行相關再設置。
未分類規則是對上述三類規則的再補充。上述三類規則均未完成缺陷的類別定義后,缺陷參數值即會進入未分類規則開始比對,對于擁有共性的一些缺陷,就會完成歸類及一般類別名的輸出。
值得注意的是上述預分類自學習后分類未分類這四大分類規則并非是并列關系而是存在從左到右的順序規則,且四大類規則下還各自分有小類規則,同樣也有順序關系由上到下進行比照。也就是說系統從檢測到缺陷后解析出的信息從預分類規則開始,從上到下每條逐一比照,只有當符合單條規則內的所有要求后系統才會終止比對,并將該缺陷以此時完全符合類別規則的名稱命名。當預分類比照完且均未滿足預分類條件后,才會進入自學習類別并重復上述規則直至完成缺陷分類。
Cognex表面檢測于生產的關鍵意義在于對缺陷的正確識別及分類。目前在鋁板加工行業,常見的缺陷有劃傷,蚊蟲印,黑線,鉻坑等。
劃傷是鋁加工行業最為常見的一類缺陷,表征為板面尖銳的細長狀線條印痕,常見于板帶軋制方向,劃傷終點有時可見金屬顆粒,可見于上下表面的任意位置,劃傷可能是連續的也可能是間斷的。一般常見的劃傷如圖1所示。
劃傷產生原因比較多樣,如:輥面陷鋁屑;輥子板帶傳動不同步;板帶跳動式接觸輥面等。劃傷缺陷樣本較易采集,目前系統對劃傷的識別能力尚佳。但能否根據缺陷參數判斷出劃傷的深淺,還需再總結,以便于對質量判定更好的指導性。

圖1 劃傷
在鋁加工行業里還存在一種較特殊的劃傷分支——水冷劃傷。產線上的鋁卷在經過熱處理爐后的冷卻段,可分為風冷和水冷。熱處理后的鋁板表面溫度較高,此時經過水冷時,驟降的溫度使得鋁板板型波動較大,尤其在原料鋁卷本身板型較差時波動愈加嚴重。波動較大的鋁板就會發生前行中撞擊設備鋼結構的情況,這就產生了上述的水冷劃傷。如下圖2。水冷劃傷的嚴重度較之普通劃傷一般要嚴重許多,直接影響產品的交付使用。水冷劃傷的減少控制,目前還在初步階段,還需要不斷地總結測試,有待后續的優化及改善。
顧名思義是指蚊蟲粘附在板面上。據生產經驗總結及圖譜對缺陷的自動計數功能,夏季板面蚊蟲印的數量明顯多于其他季節。目前通過高發季里蚊蟲樣本的長期收集,加上蚊蟲印本身特征較明顯,Cognex在蚊蟲印的識別上已較為優秀。如圖3,目前常見蚊蟲印的識別第一類缺陷得分基本可達90以上。通過蚊蟲印數統計,在高發季產線應對蚊蟲進行控制,降低板面蟲印出現幾率,如:可通過規模的布置并啟用滅蚊燈驅蚊器等裝置,此類方法已在各鋼鋁板企業得到了印證應用。

圖3 蚊蟲印
常見的黑線特征表現為鋁板材表面沿軋制方向分布的黑色細線狀缺陷,難以擦拭。如下圖4。

圖4 黑線
黑線多發于原料卷熱軋生產過程中。如圖5SEM元素分析,黑線位置的元素成分對比正常板面有明顯區別,較之正常區域,檢出元素多出了O,Mg,Si,S,此多為軋制時發生的異物壓入。關于鋁板面黑線的形成機理業界中已有深入研究,本文僅做Cognex的應用介紹在此不做贅述。

圖5 黑線SEM元素分析

圖6 鉻坑
鉻坑即鋁板面出現的板面壓痕,通常會按照缺陷來源的輥子周長規律周期性的連續出現,發生鉻坑的另一面可能看到也可能看不到該壓痕,通過油石打磨后會更為明顯。圖6(a)為異物鉻入面,表現為凹坑特征,Cognex按照上述的預分類規則,出現周期性缺陷后直接按周期輸出缺陷名不再精確分類,如圖6(b),此處類別名顯示了鉻坑的產生原因來源于某根直徑為1200mm的輥子。圖6(c)為鉻坑另一面在油石打磨后的特征,由于板面在鉻坑對應處較于正常平面出現了凸起,在油石打磨后表面會更為明顯。Cognex圖譜提供了缺陷在板面的位置信息,出現的周期間距,這都為產線人員對導致缺陷出現的問題輥排查提供了關鍵指導作用。
本文在第3節中已簡列了部分鋁加工業內常見板面缺陷,可以發現以上這些特征明顯,在檢測系統中表現為缺陷灰度值與正常板面灰度值差異較大時,Cognex對缺陷的探測能力較為良好。但在實際生產中還會碰到部分雖然尺寸細小但周期性連續出現,影響客戶使用導致客戶投訴退貨的缺陷,如圖7針孔狀細小凹坑。此凹坑為周期性發生的缺陷,在顯微鏡下測得尺寸Length*Width0.3*0.1mm,按照Cognex像素塊的面積算法,此缺陷面積不大于0.03mm2。在生產中此類極其細小的缺陷通過人眼在線觀察很難發現,同時此類小尺寸在Cognex預分類過濾條件下即會過濾,造成缺陷難以發現導致不良品流出及客戶投訴。

圖7 針孔凹坑
經過后續對檢系統分類器下的規則分析發現,周期性分類條件按順序關系,其優先級在尺寸過濾條件之下,即缺陷進入分析時先按尺寸進行過濾再進行后續分類,這也直接導致此類小尺寸缺陷即使存在周期性也會被先決過濾條件過濾掉。后經過預分類規則優化,按照圖7缺陷尺寸新增過濾條件,保證過濾條件比缺陷尺寸小,后將周期性的判斷規則優先級提升至其后,當再次出現此類周期性針孔坑后,首先不會被先決條件過濾,隨之進行周期性判定,滿足條件即進行輸出顯示。再在周期性規則后緊跟過去設定的其它尺寸過濾條件。這樣即可保證只要沒有上述周期性缺陷,也并不會增加本來應被過濾的其它缺陷數量。后經長時間跟蹤,上述預分類規則效果良好,對以上周期性小缺陷已有能力識別,見下圖8。

圖8 改善后識別出的周期性針孔凹坑
鋁板加工行業在Cognex在線表面檢測的現代設備投入使用后,已經極大改變了傳統鋁加工行業中對鋁板表面的檢驗模式,在線的缺陷識別,長久的報告回查溯源,都對后續質量判定,工藝優化,質量爭議提供了可靠的內容依據。但Cognex在缺陷的分類能力及識別能力上依舊任重道遠。分類能力的關鍵點是系統缺陷圖庫內各缺陷類別的正確樣本和數量完備。這將是個持續長久的過程,堅持不懈的取鋁板缺陷實樣,通過各類檢測儀器確認缺陷實際類,并在系統中對確認的缺陷點或進行更正或補充到系統圖庫中,完善健全Cognex缺陷庫,才能持續提高Cognex對缺陷的識別準確率。另一方面還要求技術人員不斷思考如何對各級分類規則持續優化,保證系統在識別能力及缺陷過濾器上達到最優化的雙向平衡。