Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
Mô hình toán học được xây dựng nhằm xác định quảng đường di chuyển ngắn nhất dựa trên đặc điểm của phương pháp kiểm tra siêu âm PA và tính năng của robot mang đầu dò siêu âm PA.
Đề xuất phương án đo kiểm ứng dụng robot trang bị đầu dò siêu âm PA nhằm kiểm tra tình trạng mòn của bồn chứa xăng dầu có dung tích lớn, dựa trên việc xác định quỹ đạo di chuyển ngắn nhất.
Đề xuất một thuật toán ghép ảnh nhằm tạo dựng bản đồ mòn phù hợp với quy trình siêu âm PA, phục vụ cho việc đo kiểm độ mòn của bồn chứa xăng dầu có dung tích lớn, sử dụng robot mang đầu dò siêu âm PA.
Ứng dụng robot trang bị đầu dò siêu âm trong kiểm tra độ mòn bồn chứa sẽ giúp rút ngắn thời gian kiểm tra, giảm bớt sức lao động và nâng cao hiệu quả kinh tế Việc sử dụng robot này không chỉ tăng năng suất mà còn cải thiện chất lượng kiểm tra đối với bồn chứa xăng dầu.
Nghiên cứu này đóng góp vào việc tự động hóa quy trình kiểm tra và đánh giá độ mòn của bồ chứa xăng dầu, mang lại giá trị thực tiễn cao trong ứng dụng.
- Giúp xây dựng bản đồ mòn của bồn chứa xăng dầu, cho phép giám sát và chủ động kế hoạch hoạt động, bảo trì bảo dưỡng bồn chứa.
Kết cấu của luận án
Kết cấu của luận án gồm các phần:
Trong bối cảnh hiện nay, nhu cầu nghiên cứu về đề tài này ngày càng trở nên cấp thiết, phản ánh thực tế xã hội và những vấn đề cần giải quyết Việc lựa chọn đề tài dựa trên cơ sở lý thuyết vững chắc và thực tiễn, nhằm mang lại ý nghĩa khoa học và ứng dụng thực tiễn cao Luận án sẽ được cấu trúc rõ ràng, giúp người đọc dễ dàng theo dõi và hiểu được các luận điểm chính cũng như kết quả nghiên cứu.
Bài viết trình bày các nội dung liên quan đến độ mòn và các phương pháp kiểm tra, đánh giá độ mòn hiện nay Ngoài ra, nghiên cứu về xác định quảng đường ngắn nhất và cách thức xây dựng bản đồ cũng được khảo sát Các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan được phân tích và đánh giá một cách chi tiết.
Nghiên cứu khảo sát thực trạng đo mòn ở Việt Nam nhằm xác định các tồn tại và đề xuất định hướng nghiên cứu phù hợp Nội dung nghiên cứu sẽ tập trung vào các đối tượng và phạm vi nghiên cứu cụ thể, đồng thời áp dụng các phương pháp nghiên cứu hiệu quả để thu thập và phân tích dữ liệu.
Chương 2 trình bày quy trình thực nghiệm đo kiểm tra độ mòn bồn chứa, bao gồm việc đề xuất thông số kỹ thuật cho thiết kế và chế tạo robot trang bị đầu dò siêu âm Bên cạnh đó, chương này cũng kiểm nghiệm độ tin cậy của robot và lập sơ đồ trải bồn chứa, nhằm xác định diện tích quét trên thân bồn chứa.
Nghiên cứu đề xuất quy trình thực nghiệm đo kiểm độ mòn bồn chứa dung tích lớn ứng dụng kỹ thuật siêu âm tổ hợp pha (PAUT).
- Chương 3: Mô hình toán xác định quảng đường di chuyển ngắn nhất
Giới thiệu, xây dựng bài toán tìm quảng đường di chuyên ngắn nhất ứng dụng thuật toán PSO dựa trên đặc điểm của phương pháp kiểm tra siêu âm
Robot có những đặc điểm nổi bật, giúp thực hiện nhiệm vụ đo kiểm và đánh giá độ mòn bồn chứa một cách hiệu quả Để tối ưu hóa quá trình di chuyển của robot, cần áp dụng mô hình toán học đã được tìm ra, nhằm đảm bảo độ chính xác và hiệu suất cao trong việc thu thập dữ liệu.
- Chương 4: Nghiên cứu xây dựng bài toán ghép ảnh mòn.
Bài viết trình bày kết quả phân tích và đánh giá dữ liệu hình ảnh thu được từ thực nghiệm đo mòn Chúng tôi đề xuất một thuật toán ghép ảnh mòn nhằm tạo dựng bản đồ mòn, đồng thời cung cấp thông tin về các thông số mòn ở những vị trí cụ thể trong môi trường Matlab.
- Chương 5: Thực nghiệm đo kiểm độ mòn và xây dựng bản đồ mòn.
Bài viết trình bày kết quả thiết kế và chế tạo mô hình bồn chứa, cùng với việc thực nghiệm kiểm tra mòn bồn chứa bằng robot trang bị đầu dò siêu âm PA Ngoài ra, bài viết cũng đề cập đến hoạt động của phần mềm xây dựng bản đồ mòn, góp phần nâng cao hiệu quả trong việc giám sát và bảo trì bồn chứa.
- Kết luận và kiến nghị
Kết luận chung của luận án và kiến nghị về những nghiên cứu tiếp theo.
- Danh mục tài liệu tham khảo.
- Danh mục các công trình đã công bố của luận án.
Nghiên cứu tổng quan
Các phương pháp đo mòn và bản đồ mòn
1.1.1 Phương pháp siêu âm thông thường
Phương pháp kiểm tra siêu âm dựa trên việc sử dụng sóng siêu âm tần số cao, thường trong khoảng 0.5 đến 20 MHz, để kiểm tra vật liệu Sóng âm được phát ra từ đầu dò và khi tiếp xúc với mặt phân giới giữa hai môi trường, phần lớn sóng sẽ phản xạ trở lại, trong khi một phần nhỏ sẽ bị khúc xạ Mức độ phản xạ này phụ thuộc vào trạng thái vật lý của vật liệu được đo.
Khi chùm siêu âm tiếp xúc với vùng không đồng nhất, nó sẽ tạo ra hiện tượng phản xạ, thẩm thấu và biến đổi sóng Từ sóng âm phản hồi, có thể xác định được các khuyết tật trong vật đo Phương pháp kiểm tra bằng siêu âm có khả năng xuyên sâu vào vật liệu vượt trội hơn so với phương pháp chụp ảnh bức xạ, cho phép phát hiện các vết nứt nằm sâu bên trong Nguyên lý cơ bản của phương pháp này được minh họa trong hình 1.1.
Hình 1.1: Nguyên lý của phương pháp siêu âm kiểm tra khuyết tật vật liệu [5]
+ Có độ nhạy cao nên phát hiện được các khuyết tật nhỏ;
+ Cho phép kiểm tra các chi tiết dày;
+ Vị trí, kích thước, hình dạng khuyết tật khi phát hiện đạt độ chính xác cao;
+ Việc kiểm tra chỉ cần tiếp xúc một bên của vật đo.
+ Cho đáp ứng nhanh nên thời gian kiểm tra ngắn và dễ dàng tự động hoá công việc đo kiểm.
+ Hình dạng của vật thể kiểm tra có thể gây khó khăn cho việc kiểm tra;
+ Khó kiểm tra các vật liệu có cấu tạo bên trong phức tạp;
+ Cần phải sử dụng chất tiếp âm để thúc đẩy sự truyền năng lượng âm vào vật cần kiểm tra;
+ Đầu dò phải tiếp xúc và phù hợp với hình dạng bề mặt vật đo khi kiểm tra;
+ Hướng khuyết tật ảnh hưởng đến khả năng phát hiện chính xác khuyết tật.
1.1.2 Phương pháp siêu âm PA
Kiểm tra siêu âm PA (siêu âm tổ hợp pha) là một kỹ thuật tiên tiến trong phương pháp kiểm tra không phá hủy (NDT) sử dụng sóng siêu âm Đầu dò PA thường có từ 16 đến 256 biến tử riêng biệt, được cách âm và có khả năng tạo ra xung riêng lẻ Các biến tử này có thể được sắp xếp theo nhiều hình dạng khác nhau như thẳng, vòng tròn hoặc phức tạp Chúng được kích thích bằng xung điện có độ trễ lập trình, cho phép sóng âm giao thoa và tạo ra chùm siêu âm với góc phát và điểm hội tụ theo yêu cầu.
Cảm biến PA có thể được thiết kế để sử dụng tiếp xúc trực tiếp hoặc kết hợp với nêm, cho phép tạo ra các đầu dò với góc nghiêng tùy ý, phù hợp cho cả môi trường nước Dải tần số của đầu dò siêu âm PA thường nằm trong khoảng từ 2 đến 10 MHz Nguyên lý hoạt động và dữ liệu thu thập từ cảm biến này đóng vai trò quan trọng trong việc ứng dụng công nghệ siêu âm.
Siêu âm PA là công nghệ quan trọng trong việc kiểm tra và phát hiện vết nứt ở mối hàn, được áp dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp như hàng không, năng lượng, dầu khí, chế tạo ống, và xây dựng Bên cạnh đó, phương pháp này cũng rất hiệu quả trong việc xác định chiều dày vật liệu trong các ứng dụng kiểm tra ăn mòn.
Phương pháp siêu âm PA sử dụng chùm tia có thể điều khiển, thường có hình dạng quét hình quạt, cho phép kiểm tra chi tiết ở nhiều góc độ khác nhau.
+ Việc kiểm tra các chi tiết có hình dạng phức tạp sẽ đơn giản hơn;
Kích thước nhỏ của đầu dò cùng với khả năng quét tia mà không cần di chuyển đầu dò giúp kiểm tra các chi tiết khó tiếp cận và trong không gian hạn chế một cách dễ dàng.
+ Các hệ thống PA đòi hỏi chi phí đầu tư thiết bị cao;
+ Người vận hành phải qua đào tạo chuyên môn.
Nguyên lý hoạt động của 3D Scanner dựa trên việc số hóa bề mặt quét, cho phép đánh giá mức độ ăn mòn bề mặt ngoài một cách đáng tin cậy hơn so với các máy đo chiều dày truyền thống Thiết bị này cung cấp bản đồ số hóa chi tiết và chính xác về độ dày, giúp người dùng dễ dàng đánh giá mức độ ăn mòn của vật thể cần kiểm tra.
Hình 1.3: Nguyên lý hoạt động và dữ liệu thu thập của 3D Scanner [7]
+ Khả năng di chuyển linh động;
+ Hệ thống phần mềm và thiết bị khá thân thiện, dễ sử dụng;
+ Máy và vật đo không cần gá đặt cố định;
+ Cung cấp thông tin khá chính xác về dữ liệu mòn ngoài của bề mặt.
+ Bề mặt đo kiểm cần được làm sạch, ví dụ như phun cát, để mang lại kết quả đo kiểm chính xác hơn;
+ Chi phí đầu tư thiết bị cao, kỹ thuật viên phải có trình độ phù hợp;
+ Chỉ xác định được hình ảnh, độ mòn bên ngoài bồn chứa (so với mặt chuẩn ngoài của bề mặt ngoài);
+ Việc đánh giá độ mòn bên trong bồn không thể thực hiện.
1.1.4 Xây dựng bản đồ mòn sử dụng công nghệ PA
Bản đồ mòn, hay còn gọi là bản đồ ăn mòn, là hình ảnh số hóa bề mặt của vật thể đo, cung cấp thông tin về vị trí (tọa độ) và chiều dày vật liệu thông qua màu sắc Bản đồ mòn có thể được phân loại thành nhiều loại khác nhau.
- Bản đồ mòn cục bộ: là bản đồ mòn của một khu vực xác định (vùng) Đây là nơi nghi ngờ xảy ra hiện tượng ăn mòn.
Bản đồ mòn tổng thể là công cụ cho phép xác định và đánh giá chi tiết độ mòn của toàn bộ vật đo, đảm bảo tính chính xác ở mọi vị trí.
Hình 1.4: Bản đồ mòn điển hình sử dụng kỹ thuật siêu âm PA [7]
Việc xây dựng bản đồ mòn sử dụng dữ liệu siêu âm để tạo ra hình ảnh đồ họa màu thể hiện hình dạng bề ngoài của vật liệu đo Để thực hiện quá trình này, các thiết bị như siêu âm 2D, siêu âm PA và máy quét 3D được sử dụng để quét và thu thập dữ liệu cần thiết cho việc xây dựng bản đồ mòn.
Hình 1.5: Các loại bản đồ mòn của phương pháp UT 2D, PA, 3D Scanner [7]
Siêu âm 2D chỉ xác định được độ dày của vật đo tại một vùng (khu vực) xác định.
Siêu âm PA có thể tạo ra một bản đồ mòn tổng thể cung cấp các thông tin vệ toạ độ, độ dày ở bất kỳ vị trí nào.
Phương pháp 3D Scanner cho kết quả một bản đồ mòn bề mặt bên ngoài của vật đo.
Phương pháp siêu âm 2D không phù hợp để xây dựng bản đồ mòn.
Xây dựng bản đồ mòn sử dụng phương pháp siêu âm PA đòi hỏi thiết bị phức tạp, chi phí đầu tư rất cao.
Phương pháp 3D Scanner hình thành được bản đồ ăn mòn nhưng chỉ cho phép xác định mức độ ăn mòn của bề nặt vật đo.
Bản đồ ăn mòn xây dựng trên kỹ thuật siêu âm PA cho phép biểu đồ hóa độ dày còn lại của vật liệu kim loại thông qua màu sắc và lưu trữ dữ liệu trên máy tính Phương pháp này được áp dụng phổ biến trong ngành dầu khí để đo độ mòn của các thiết bị như bồn chứa, đường ống và vỏ tàu thủy Việc xây dựng bản đồ mòn trực tiếp trên thiết bị siêu âm PA mang lại hiệu quả cao trong việc theo dõi tình trạng vật liệu.
Việc xây dựng bản đồ mòn phụ thuộc vào thiết bị siêu âm PA được sử dụng Một số máy siêu âm hiện đại đi kèm phần mềm có chế độ cộng dồn cho phép ghép các hình ảnh kế tiếp nhau, từ đó tạo thành bản đồ mòn Phương pháp này thường được áp dụng để xây dựng bản đồ mòn cục bộ, nhằm đo kiểm các khu vực nghi ngờ có hiện tượng mòn xảy ra.
Bản đồ mòn được hình thành trên thiết bị
Hình 1.6: Bản đồ mòn được xây dựng trực tiếp trên OmniScan MX2
[3] b) Xây dựng bản đồ mòn gián tiếp với phần mềm TomoView
TomoView là phần mềm tích hợp trong hệ thống siêu âm PA OmniScan MX2, cho phép tạo lập bản đồ mòn gián tiếp trên PC Khi quét vật đo, người dùng có thể lựa chọn phương án quét 1 hoặc 2 trục (Clicker, 2 encoder) để thu thập ảnh mòn dạng C-Scan Dữ liệu hình ảnh C-Scan sẽ được lưu trữ trong thư mục xác định và tự động mã hóa theo thời gian quét Sau khi đồng bộ với PC, TomoView cho phép ghép các hình ảnh liên tiếp để tạo thành bản đồ mòn, hiển thị vùng ăn mòn bằng màu sắc khác nhau, giúp xác định mức độ ăn mòn của vật liệu Người dùng có thể sử dụng con trỏ chuột để xác định vị trí, kích thước và chiều dày vật liệu còn lại tại các vị trí có mòn.
Hình 1.7: Bản đồ mòn được xây dựng trên phần mềm TomoView [9]
Thực trạng đo kiểm mòn bồn chứa ở Việt Nam
Ăn mòn kim loại trên bồn chứa thường xảy ra do các yếu tố vật lý và hóa học, dẫn đến sự hình thành các khuyết tật như ăn mòn đều, ăn mòn không đều, ăn mòn điểm và ăn mòn khí quyển.
Việc kiểm tra chất lượng bồn chứa hiện nay chủ yếu dựa vào kỹ thuật siêu âm thủ công, gây ra nhiều khó khăn do kích thước lớn của bồn Quá trình này yêu cầu xây dựng hệ thống giàn giáo phụ trợ và sử dụng dây cáp treo, dẫn đến tiềm ẩn nguy cơ về an toàn lao động và tiêu tốn nhiều thời gian cho việc lắp đặt giàn giáo.
Nam bồn với thiết bị thủ công
Hình 1.8: Kiểm tra bồn chứa bằng phương pháp thủ công [2]
Hiện nay, kỹ thuật viên siêu âm trong nước đang thiếu hụt và chưa được cập nhật công nghệ mới như siêu âm PA Để đào tạo kỹ thuật viên lành nghề, cần có trình độ chuyên môn cao và khả năng ngoại ngữ tốt, đồng thời đòi hỏi nguồn kinh phí lớn cho đào tạo và đầu tư thiết bị siêu âm PA đắt tiền Môi trường làm việc khắc nghiệt, quy trình kiểm tra nghiêm ngặt và áp lực lớn do thời gian dừng vận hành bồn chứa ảnh hưởng đến kế hoạch kinh doanh khiến công việc này kém hấp dẫn, dẫn đến số lượng kỹ thuật viên thực hiện kiểm tra trực tiếp tại hiện trường rất ít.
Một giải pháp hiệu quả để khắc phục tình trạng thiếu kỹ thuật viên là các công ty thực hiện phân tích hình ảnh siêu âm tại phòng thí nghiệm Điều này cho phép sử dụng công nhân hoặc kỹ thuật viên cấp thấp để thu thập dữ liệu siêu âm trong quá trình kiểm tra mòn Các kỹ thuật viên này sẽ quét dữ liệu mòn trên thân bồn chứa, lưu trữ vào thiết bị nhớ và gửi về phòng thí nghiệm để đánh giá Tuy nhiên, chất lượng của ảnh đầu vào ảnh hưởng lớn đến kết quả đánh giá, vì vậy nếu phát hiện các sai sót như ảnh không đạt độ phân giải hoặc không liên tục, việc tổ chức siêu âm lại sẽ gặp nhiều khó khăn.
Trong quá trình kiểm tra mòn bồn chứa tại Việt Nam, các công ty chưa chú trọng xây dựng phương án đo do phụ thuộc vào giàn giáo và việc đo lường thủ công, dẫn đến khó khăn trong việc di chuyển ở các góc vuông Do đó, tự động hóa quá trình đo là không khả thi Thực tế, các công ty chỉ xác định khu vực mòn bằng phương pháp cảm quan và tiến hành đo ở những khu vực đó Khi phát hiện vùng có nguy cơ ăn mòn, kỹ thuật viên dựng giàn giáo và sử dụng đầu dò siêu âm 2D để đo đạc, nhưng quy trình này tốn thời gian và độ chính xác của dữ liệu hình ảnh thu thập phụ thuộc vào tay nghề của kỹ thuật viên và điều kiện thời tiết.
Tổng quan nghiên cứu trong và ngoài nước
1.3 Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước
1.3.1 Các nghiên cứu nước ngoài
Robot Scorpion B-Scan được thiết kế để di chuyển trên bề mặt bồn chứa xăng dầu, thực hiện việc kiểm tra khuyết tật hàn và xác định mức độ ăn mòn Với kích thước 385 mm chiều dài, 222 mm chiều rộng và 102 mm chiều cao, cùng trọng lượng 4,74 kg, robot sử dụng bốn bánh xe được điều khiển bởi 4 động cơ 12 VDC độc lập Robot có khả năng di chuyển theo phương thẳng đứng và ngang với tốc độ 25 mm/s, đồng thời sử dụng đầu dò siêu âm để thu thập dữ liệu A-Scan và B-Scan Phần mềm B-Scan Scorpion hỗ trợ kỹ thuật viên trong việc xác định vị trí và loại khuyết tật, giúp phân tích nhanh chóng và đánh giá chính xác mức độ ăn mòn Tuy nhiên, robot vẫn cần sự điều khiển trực tiếp từ con người và chưa có giải pháp di chuyển tự động trên bồn chứa.
Hình 1.19: Hệ thống đo kiểm của robot Scorpion [11]
Robot RMS2 (Rinaldi Mechatronic Systems) là thiết bị kiểm tra độ ăn mòn bồn chứa bằng phương pháp siêu âm PA, sử dụng chức năng hiển thị C-Scan để xác định độ dày và đánh giá mức độ ăn mòn của bồn và đường ống lớn Hệ thống điều khiển chuyển động và đầu ra bộ mã hóa X/Y được tích hợp trong phần mềm máy tính, cho phép robot di chuyển theo chiều thẳng đứng và quét ngang với chiều cao lên tới 50 m Thiết bị này có khả năng thu thập dữ liệu dạng A-Scan, B-Scan, C-Scan và lập bản đồ mòn hiệu quả.
Hình 1.10: Kiểm tra đánh giá độ mòn bồn chứa bằng robot RMS2 [12]
Bài báo “Path planning & measurement registration for robotic structural asset monitoring” của S G Pierce, C N Macleod, G Dobie, R Summan (2014)
Bài báo trình bày một phương pháp ứng dụng CAD/CAM để lập kế hoạch đo lường và lưu trữ dữ liệu hình ảnh trên mô hình CAD Robot được trang bị đầu dò siêu âm sẽ di chuyển theo quỹ đạo thẳng hoặc tròn trên bề mặt phẳng, đồng thời có khả năng né tránh các chướng ngại vật để thu thập dữ liệu Phương án đo lường được xây dựng phù hợp với hình dạng vật thể cụ thể, và các khuyết tật, độ mòn được thể hiện dưới dạng bản đồ đơn giản, chỉ ra vị trí mòn và độ dày còn lại Dữ liệu thu thập được ở dạng điểm, không phải hình ảnh liên tục Phương pháp này đã được thử nghiệm trên mô hình nhưng chưa có ứng dụng thực tế.
Hình 1.11: Phương án đo và quỹ đạo di chuyển qua mo hình CAD [13]
Khi xây dựng bản đồ mòn, người dùng thường sử dụng phần mềm đi kèm với thiết bị, như TomoView™, hoạt động trên nền tảng PC Phần mềm này được phát triển bởi công ty Olympus và được tích hợp trong các thiết bị siêu âm của họ, chẳng hạn như hệ thống siêu âm PA OmniScan MX2 TomoView cho phép thu nhận hình ảnh C-Scan, ghép ảnh, hiển thị hình ảnh màu theo thời gian thực và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả.
Hình 1.12: Kết quả xử lý ảnh khi ứng dụng TomoView trong thực tế [14]
Bản đồ mòn cho phép người dùng sử dụng con trỏ chuột để đo kích thước và vị trí khuyết tật, cũng như thực hiện các thao tác phóng to, thu nhỏ Ngoài ra, người dùng có thể lưu trữ dữ liệu và thực hiện báo cáo siêu âm PA một cách hiệu quả.
Luận án tiến sĩ “Robotic Pipe Inspection: System Design, Locomotion and
Trong bài viết "Control" của William Alexander Blyth (2017), phương pháp đo kiểm độ mòn bằng siêu âm PA được giới thiệu với thiết bị Mapman Scanner, sử dụng đầu dò siêu âm PA để kiểm tra ống có đường kính 24 inch và chiều dày 9 mm, có khả năng đặt nghiêng từ 0 – 90º so với phương thẳng đứng Robot di chuyển xung quanh ống và từ trên xuống, với khoảng cách giữa các đường quét là 50 mm, phù hợp với kích thước đầu dò PA Ngoài ra, thiết bị HydroFrom với đầu dò 64 biến tử sử dụng OmniScan (TomoView) của Olympus, cho phép quét xoay quanh trục đứng, tạo ra hình ảnh C-Scan và lập bản đồ mòn thông qua chế độ quét Raster có sẵn.
Phần mềm PA hiện đang được cung cấp độc quyền từ nhà sản xuất, cho phép ghép ảnh để tạo ra bản đồ mòn đi kèm với thiết bị đo siêu âm PA Phương pháp ghép ảnh sử dụng kỹ thuật cộng dồn vật lý các hình ảnh thu thập theo trình tự thời gian mà không chú trọng đến việc nhận diện biên ảnh Do đó, nếu phát hiện sai sót, cần phải quét lại khu vực đó Đặc biệt, thiết bị Mapman Scanner với đầu dò siêu âm hỗ trợ phương án đo quét Raster để kiểm tra độ mòn và khuyết tật cho ống 24 inch.
Hình 1.13: Kiểm tra mòn của Mapman Scanner.
Hình 1.14: Hình ảnh bản đồ mòn thu được của Mapman [15]
Bài báo “Development of an Automated Mobile Robot Vehicle Inspection
System for NDT of Large Steel Plates”(2017) [16], của M Rakocevic, X Wang, S.
Chen, A Khalid, T Sattar và B Bridge đã phát triển một robot di động sử dụng nam châm vĩnh cửu để bám vào bề mặt vật đo, với khả năng kiểm tra khuyết tật bên trong tấm thép phẳng lớn thông qua 16 đầu dò siêu âm 2D Robot có khả năng di chuyển linh hoạt trên các bề mặt như sàn tàu hay sàn bồn chứa xăng dầu Hệ thống đi kèm với phần mềm thu thập dữ liệu, cho phép ghi nhận vị trí của robot khi di chuyển trên bề mặt kim loại và tạo ra bản đồ về các khuyết tật phát hiện được Thử nghiệm trên tấm thép dày 50 mm cho thấy robot có thể xác định vị trí khuyết tật, nhưng phần mềm vẫn chưa cung cấp thông tin về kích thước và chiều sâu của khuyết tật, do đó cần sử dụng phương pháp kiểm tra khác để đánh giá khuyết tật một cách chính xác hơn.
Hình 1.15: Hệ thống đo kiểm của Mobile Robot vehicle [16]
1.3.2 Các nghiên cứu trong nước
Robot leo tường của sinh viên Đại học Bách Khoa Đà Nẵng được trang bị hai động cơ điều khiển bánh xích hai bên, giúp nó di chuyển linh hoạt Với thiết kế nhỏ gọn và cơ cấu hút chân không, robot này dễ dàng bám dính trên bề mặt tường.
Hình 1.16: Robot leo tường của sinh viên đại học Bách Khoa Đà Nẵng
Học viện Kỹ thuật Quân Sự đã thành công trong việc nghiên cứu và chế tạo robot leo bám tường, nhằm phục vụ cho các nhiệm vụ như làm sạch nhà cao tầng, kiểm tra vết nứt ở công trình xây dựng và do thám trong quân sự Tuy nhiên, hiện tại robot này vẫn chỉ dừng lại ở giai đoạn nghiên cứu trong học tập và chưa được ứng dụng thực tế.
Hình 1.17: Robot leo bám tường của học viện Kỹ Thuật Quân Sự
Luận văn thạc sĩ của Trịnh Văn Thuyết trường ĐH SPKT Tp Hồ Chí Minh
Năm 2013, một nghiên cứu đã được thực hiện nhằm xây dựng quy trình kiểm tra mối hàn giáp mối ống bằng phương pháp siêu âm PA tại Việt Nam Kết quả nghiên cứu đã đề xuất và ứng dụng thành công quy trình kiểm tra mối hàn ống giáp mối ống bằng kỹ thuật này.
PA đóng vai trò quan trọng trong các lĩnh vực chế tạo cơ khí, dầu khí, xây dựng và đóng tàu tại Việt Nam Luận văn thạc sĩ của Lê Duy Tuấn từ trường ĐH SPKT Tp Hồ Chí Minh (2013) đã chỉ ra sự cần thiết của PA trong việc nâng cao hiệu quả sản xuất và quản lý trong các ngành này Việc ứng dụng PA không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình làm việc mà còn cải thiện chất lượng sản phẩm và dịch vụ.
[18] đã đề xuất thiết kế, chế tạo một thiết bị phát hiện khuyết tật và ăn mòn đường ống nhỏ (< 1 inch) sử dụng kỹ thuật siêu âm PA.
Luận văn thạc sĩ của Trương Đình Sĩ trường ĐH SPKT Tp Hồ Chí Minh giá chất lượng đường ống ngầm sử dụng kỹ thuật siêu âm.
Luận văn thạc sĩ của Nguyễn Văn Tràng trường ĐH SPKT Tp Hồ Chí Minh
(2013) [20] đã nghiên cứu, thiết kế và chế tạo thử nghiệm thiết bị tự hành kiểm tra đánh giá chất lượng ống nhỏ bằng siêu âm PA.
Theo dõi và đánh giá ăn mòn là cần thiết để lập kế hoạch sửa chữa và bảo trì, từ đó tăng tuổi thọ cho thiết bị và đường ống, giảm rủi ro và nâng cao hiệu quả kinh tế Một nghiên cứu ứng dụng của Nguyễn Thị Lê Hiền và cộng sự (2016) tại Viện Dầu khí Việt Nam đã lập bản đồ ăn mòn cho thiết bị và đường ống, giúp tối ưu hóa quản lý bảo trì Nghiên cứu sử dụng thiết bị siêu âm PA MX2 và đầu dò HydroFROM của Olympus để đánh giá mức độ ăn mòn của đường ống carbon với đường kính 508 mm, dài 12 cm và dày 10,5 mm ở nhiệt độ 26ºC Mặc dù công bố không đề cập đến phương án quét, nhưng đã thực hiện ghép ảnh thủ công trên PC với phần mềm TomoView, tập trung vào khai thác và đánh giá tính năng của thiết bị trong lĩnh vực đường ống dầu khí.
Hướng quét a) Máy siêu âm OmniScan MX2 b) Bộ quét và đầu dò HydroForm
Hình 1.18: Thiết bị siêu âm và bộ quét của hãng Olympus [3]
Hình 1.19: Bản đồ ăn mòn của đường ống dầu khí thử nghiệm [3]
Bài báo “Hoạch định quỹ đạo cho robot di động dùng thuật toán PSO” của tác giả Ngô Văn Thuyên và Lâm Văn Vũ, trường Đại học SPKT TPHCM (2013)
Bài báo này trình bày một phương pháp điều khiển robot di chuyển từ vị trí ban đầu đến mục tiêu, bắt đầu bằng việc xây dựng bản đồ không gian làm việc của robot Thuật toán D* được áp dụng để xác định tọa độ ngắn nhất từ điểm xuất phát đến điểm đích, trong khi thuật toán PSO tìm kiếm vận tốc góc và vận tốc dài tối ưu cho robot Cuối cùng, phương pháp trường thế năng được sử dụng để tránh vật cản trên đường đi Kết quả mô phỏng trên phần mềm Player/Stage cho thấy tính hiệu quả của thuật toán trong việc điều khiển robot tự hành, mặc dù các kết quả hiện tại chỉ được đánh giá về lý thuyết.
Hình 1.20: Đường đi của robot sử dụng thuật toán PSO [21]
Bài báo "Hệ tìm kiếm đa robot trong vùng bị thảm họa sử dụng thuật toán tối ưu bày đàn" của các tác giả Phạm Duy Hưng, Phạm Minh Triển và Trần Quang Vinh trình bày một phương pháp mới trong việc triển khai hệ thống tìm kiếm đa robot để ứng phó với các tình huống khẩn cấp Nghiên cứu tập trung vào việc áp dụng thuật toán tối ưu bày đàn nhằm cải thiện hiệu quả tìm kiếm và cứu hộ trong các khu vực bị thảm họa Các tác giả đã chỉ ra rằng việc sử dụng robot có thể tăng cường khả năng phát hiện và cứu nạn, đồng thời giảm thiểu thời gian phản ứng trong các tình huống khẩn cấp.
(2011) [22] giới thiệu cách giải quyết bài toán tìm mục tiêu tối ưu cho một hệ gồm
Các tồn tại, định hướng và nội dung nghiên cứu
Hiện nay, việc đánh giá độ mòn của bồn chứa phụ thuộc vào nhiều yếu tố như trang thiết bị, trình độ kỹ thuật viên, phương pháp đo kiểm, phần mềm xây dựng bản đồ mòn và các điều kiện đặc biệt khác Những yếu tố này ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác và hiệu quả của quá trình đánh giá.
- Thiết bị: việc kiểm tra đánh giá độ mòn hiện nay chủ yếu sử dụng phương pháp siêu âm thông thường hoặc siêu âm PA;
Robot đã được ứng dụng trong kiểm tra siêu âm, chủ yếu để phát hiện khuyết tật hàn và độ mòn của đường ống Tuy nhiên, việc đo độ mòn bồn chứa vẫn chỉ tập trung vào việc đánh giá ở những khu vực xác định, không chú trọng đến phương pháp đo kiểm và ghép ảnh gián tiếp Hơn nữa, chi phí cho công nghệ này rất cao do yêu cầu bản quyền.
- Kỹ thuật viên: phải được đào tạo từ các chuyên gia nước ngoài;
- Phương án đo kiểm: chưa thấy đề cập đến phương án đo cụ thể cho từng loại robot.
Nhiều nghiên cứu đã đề cập đến việc xác định quảng đường di chuyển ngắn nhất, nhưng chủ yếu dừng lại ở lý thuyết và mô phỏng, với việc ứng dụng thuật toán PSO và GA để tìm phương án di chuyển tối ưu Tuy nhiên, thực nghiệm so sánh trên mô hình thực tế còn hạn chế Đặc biệt, chưa có công bố nào áp dụng phương pháp đo kiểm với quảng đường di chuyển ngắn nhất để đánh giá mức độ ăn mòn bồn chứa tại Việt Nam; hiện tại, việc thu thập hình ảnh mòn chủ yếu vẫn được thực hiện bằng phương pháp thủ công di chuyển đầu dò bằng tay.
Bản đồ mòn được tạo ra bằng cách ghép ảnh trực tiếp trên thiết bị siêu âm hoặc thông qua phần mềm độc quyền trên PC, dẫn đến chi phí đầu tư ban đầu cao Công nghệ này chỉ được chuyển giao qua các gói dịch vụ Hiện tại, chưa có công bố nào về xử lý ảnh và ghép ảnh để xây dựng bản đồ mòn cho đường ống dẫn và bồn chứa.
Quá trình kiểm tra siêu âm tại nước ngoài đã có nhiều bước tiến, đặc biệt là việc ứng dụng robot vào kiểm tra độ mòn bồn chứa xăng dầu Tuy nhiên, mỗi robot hoạt động với mục đích khác nhau, dẫn đến việc chưa tối ưu hóa phương án đo kiểm, ảnh hưởng đến thời gian, độ tin cậy và chất lượng hình ảnh thu được Hơn nữa, do robot chỉ hoạt động trong phạm vi nhỏ nghi ngờ có mòn, việc lập bản đồ ăn mòn tổng thể vẫn chưa được chú trọng.
1.4.2 Định hướng và nội dung nghiên cứu
Phương pháp siêu âm PA đang được áp dụng rộng rãi tại Việt Nam, tuy nhiên, việc sử dụng thiết bị đắt tiền và yêu cầu đào tạo nghiêm ngặt cho nhân viên kiểm tra khiến quy trình đo kiểm gặp nhiều thách thức Đặc biệt, các phương pháp đo thủ công hiện tại có năng suất và độ chính xác thấp, đồng thời tiềm ẩn nguy cơ về an toàn lao động Do sự phát triển mạnh mẽ của nền kinh tế, nhu cầu kiểm tra và bảo trì các bồn chứa xăng dầu lớn ngày càng tăng, từ đó đặt ra yêu cầu cấp thiết về việc chuyển giao công nghệ và áp dụng các phương pháp đo hiện đại, tin cậy và an toàn hơn.
Nghiên cứu bồn chứa xăng dầu lớn và các khuyết tật mòn thường gặp là rất quan trọng Đặc biệt, việc áp dụng các phương pháp đo kiểm độ mòn, trong đó có kiểm tra độ mòn bằng phương pháp siêu âm PA, giúp phát hiện sớm các vấn đề tiềm ẩn và đảm bảo an toàn cho bồn chứa.
Nghiên cứu phương pháp phân mảnh bồn chứa sử dụng thiết bị đo khoảng cách laser và thiết bị cân bằng độ vuông góc nhằm xác định các diện tích quét Việc định vị robot và đầu đo siêu âm PA được thực hiện qua camera quan sát Ngoài ra, bài toán robot cần tránh các vật cản toàn cục, bao gồm các ống chờ và mặt bích, để có thể di chuyển đến các điểm bắt đầu cho các đường quét tiếp theo.
- Nghiên cứu thiết kế robot có thể mang đầu dò siêu âm PA phục vụ kiểm tra mòn bồn chứa;
- Nghiên cứu quy trình đo kiểm tra bằng phương pháp siêu âm PA trên bồn chứa xăng dầu sử dụng robot mang đầu đo PA.
Nghiên cứu mô hình toán sử dụng thuật toán tối ưu bầy đàn PSO nhằm xác định quảng đường di chuyển ngắn nhất Mục tiêu là đề xuất giải pháp đo kiểm để đánh giá độ ăn mòn trên một diện tích quét cụ thể đã được phân mảnh trong bồn chứa xăng dầu.
- Nghiên cứu cách thức thu thập dữ liệu từ phương pháp siêu âm PA để có thể ghép nối các dữ liệu tạo thành bản đồ mòn;
- Nghiên cứu, xây dựng thuật toán ghép ảnh, lập bản đồ mòn từ dữ liệu C- Scan thu thập bằng phương pháp siêu âm PA.
Thực nghiệm ứng dụng robot với đầu dò siêu âm nhằm kiểm tra độ mòn trên mô hình bồn chứa đã được thực hiện dựa trên các kết quả lý thuyết Kỹ thuật này được so sánh với phương pháp kiểm tra truyền thống để đánh giá độ chính xác và độ tin cậy của phép đo được đề xuất.
Các nội dung sau đây sẽ được tập trung nghiên cứu:
Nội dung 1: Nghiên cứu tổng quan về bồn chứa xăng dầu dung tích lớn và kỹ thuật đo độ mòn.
- Kỹ thuật đo độ mòn;
- Các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan
- Thực trạng đo kiểm tra độ mòn tại Việt Nam
- Phương pháp nghiên cứu: thu thập thông tin, lý thuyết, thực nghiệm,…
Nội dung 2: Nghiên cứu quy trình đo kiểm bồn chứa sử dụng robot mang đầu dò siêu âm PA
- Nghiên cứu đề xuất kết cấu và yêu cầu kỹ thuật của robot;
- Đề xuất phương án thiết kế và chế tạo thử nghiệm robot mang đầu dò siêu âm PA;
- Kiểm nghiệm độ tin cậy của robot
- Đề xuất quy trình đo kiểm tra mòn bồn chứa ứng dụng kỹ thuật siêu âm (PAUT) sử dụng robot mang đầu dò siêu âm PA.
Nội dung 3: Nghiên cứu mô hình toán tìm quảng đường di chuyển ngắn nhất
- Nghiên cứu, phân tích các phương án di chuyển phù hợp với điều kiện của robot đã được chế tạo.
- Xây dựng mô hình bài toán tìm thời gian ngắn nhất cho một chu kỳ quét thu thập hình ảnh mòn.
- Ứng dụng thuật toán PSO để xác định quang đường di chuyển cho một chu kỳ quét là ngắn nhất (thời gian ngắn nhất) trong phần mềm Matlab.
- Phân tích, đề xuất phương án đo kiểm phù hợp.
Nội dung 4: Nghiên cứu xây dựng thuật toán ghép ảnh, lập bản đồ mòn
- Nghiên cứu, xây dựng thuật toán ghép ảnh, lập bản đồ mòn từ dữ liệu C- Scan thu thập được bằng phương pháp siêu âm PA
- Nghiên cứu xây dựng thuật toán ghép ảnh, lập bản đồ mòn Phát triển phần mềm xây dựng bản đồ mòn ứng dụng phần mềm Matlab.
Nội dung 5: Thực nghiệm đo mòn và xây dựng bản đồ mòn
- Thiết kế và chế tạo mô hình một phần bồn chứa;
- Thực nghiệm đo kiểm mòn trên mô hình bồn chứa.
- Ghép ảnh tạo lập bản đồ mòn bằng phần mềm Matlab với dữ liệu hình ảnh đã thu thập trên mô hình bồn chứa.
1.5 Mục tiêu, phạm vi và đối tƣợng nghiên cứu
Nghiên cứu, đề xuất giải pháp xây dựng bản đồ mòn bồn chứa xăng dầu dung tích lớn sử dụng robot mang đầu dò siêu âm PA.
- Nghiên cứu đề xuất các thông số kỹ thuật của robot mang đầu dò siêu âm
PA ứng dụng kỹ thuật siêu âm tổ hợp pha (PAUT) cho kiểm tra đánh giá độ mòn bồn chứa xăng dầu.
Nghiên cứu tập trung vào việc xác định các phương án di chuyển tối ưu cho robot, nhằm rút ngắn quãng đường di chuyển và giảm thiểu thời gian thu thập hình ảnh mòn cho một diện tích quét cụ thể.
Nghiên cứu phương án di chuyển tối ưu cho robot trong việc thu thập ảnh mòn nhằm rút ngắn khoảng cách di chuyển và dễ dàng xác định các ảnh mòn kề nhau Điều này giúp quá trình ghép ảnh để tạo bản đồ mòn trở nên thuận lợi hơn Đồng thời, nghiên cứu cũng tập trung vào việc xác định giải thuật và phát triển phần mềm để xây dựng bản đồ mòn, cho phép đánh giá độ mòn của bồn chứa cùng với các thông số cụ thể.
- Bồn chứa xăng dầu trụ đứng có đường kính không quá 30 m, chiều cao không quá 18 m, dung tích lớn từ 10.000 m 3 trở lên, vật liệu chế tạo bồn là thép.
- Robot mang thiết bị siêu âm kiểm tra độ mòn của bồn tự chế tạo.
Phương án đo kiểm và đánh giá độ mòn chí sẽ được áp dụng cho phần thân của bồn, trong khi phần mái và đáy bồn sẽ không nằm trong phạm vi nghiên cứu của luận án.
Chương trình ghép ảnh trên phần mềm Matlab giúp tạo ra bản đồ mòn từ dữ liệu hình ảnh thu được trong quá trình kiểm tra siêu âm bồn chứa Phần mềm này cho phép phân tích và trực quan hóa mức độ mòn, cung cấp thông tin quan trọng cho việc đánh giá tình trạng bồn chứa.
Với các mục tiêu trên, các đối tượng nghiên cứu của đề tài có thể được xác định bao gồm:
- Khuyết tật mòn trên thân bồn chứa xăng dầu dung tích lớn;
- Ảnh mòn, bản đồ mòn;
- Robot mang đầu dò siêu âm PA, thiết bị siêu âm PA.
1.6.1 Phương pháp thu thập thông tin
Thu thập tài liệu từ các bài báo khoa học, tạp chí, sách giáo trình, và tài liệu chuyên ngành, cùng với các nguồn từ internet trong và ngoài nước liên quan đến nội dung nghiên cứu, nhằm mục đích tìm hiểu và phân tích sâu sắc.
Khảo sát, tìm hiểu các trang thiết bị, dụng cụ, cơ sở vật chất sẵn có để thực hiện thí nghiệm kiểm chứng.
1.6.2 Phương pháp nghiên cứu lý thuyết
Nghiên cứu lý thuyết bao gồm:
- Nghiên cứu các loại bồn chứa;
- Nghiên cứu các khuyết tật mòn thường gặp trên bồn chứa;
- Nghiên cứu các dạng robot có thể di chuyển trên bề mặt kim loại;
- Nghiên cứu bài toán tối ưu xác định quảng đường di chuyển của robot;
- Nghiên cứu thuật toán tối ưu hóa bầy đàn PSO để xác định phương án đo kiểm;
Mô hình toán quảng đường di chuyển ngắn nhất
Bài toán tối ưu toàn cục trên bồn chứa
Trên thân bồn chứa được phân mảnh (chia lưới) và xét trên diện tích toàn cục
Trong không gian L x H với các diện tích bằng nhau và 3 vật cản, nhiệm vụ của robot là di chuyển nhanh nhất đến các vị trí cần đo kiểm Để đảm bảo an toàn, robot cần tránh va chạm với các vật cản là các ống chờ liên kết với các mặt bích Do đó, việc tìm kiếm đường di chuyển tối ưu nhất, tức là ngắn nhất và an toàn nhất, là rất cần thiết.
Bài toán tối ưu nhằm tìm đường di chuyển ngắn nhất hoặc thời gian di chuyển tối thiểu cho robot từ điểm bắt đầu (Start) đến điểm kết thúc (Target), đồng thời tránh ba vật cản (các mặt bích trên thành bồn chứa) được đánh dấu bằng màu xanh lá cây trong hình 3.1.
Hình 3.1: Mô tả bài toán tối ưu toàn cục trên bồn chứa
Hàm mục tiêu của bài toán: y = f(x) → min
Khi robot di chuyển từ điểm 0 (P0) đến điểm mục tiêu T (PT) và tránh các vật cản đã biết 1, 2, 3, có ba trường hợp cần xem xét để xác định quảng đường di chuyển: đường đi ngắn nhất (shortest path), đường đi bằng phẳng (smoothness path) và đường đi an toàn (safety path).
- Trường hợp 1: Robot di chuyển từ P0 – P11 – PT
- Trường hợp 2: Robot di chuyển từ P0 – P12 – P2 – PT
- Trường hợp 3: Robot di chuyển từ P0 – P13 – PT y y 11 y 12 y 13
Hình 3.2: Phương án robot di chuyển tránh vật cản
Tọa độ của hai điểm liền kề được ký hiệu là Pi(xi, yi) và Pi+1(xi+1, yi+1) Quảng đường Si giữa hai điểm này được tính theo công thức cụ thể.
Vậy tổng chiều dài của quảng đường cần di chuyển của robot sẽ là:
Vậy, Hàm mục tiêu của bài toán sẽ là: y = f(x) = S → min
Giới thiệu các phương án di chuyển
Để thu thập hình ảnh mòn cho một diện tích quét cụ thể, robot mang đầu quét cần di chuyển để đảm bảo quét hết toàn bộ khu vực Để các ảnh mòn có thể ghép lại thành bản đồ mòn, biên ảnh cần có dạng thẳng, điều này giúp dễ nhận dạng và thực hiện ghép ảnh tự động Do đó, khi quét, robot cần di chuyển theo phương thẳng đứng, phương ngang hoặc theo đường chéo.
B (x,y) a) Robot di chuyển theo b) Robot di chuyển theo c) Robot di chuyển theo phương thẳng đứng phương ngang phương xiên
Hình 3.3: Hướng di chuyển của robot
Sau khi hoàn thành việc quét và thu thập dữ liệu ảnh mòn của đường quét thứ i, robot cần di chuyển về vị trí khởi đầu của đường quét tiếp theo (i+1) Điều này có nghĩa là ngoài quãng đường di chuyển để quét và thu thập ảnh, robot còn phải di chuyển không quét để đưa đầu quét về vị trí bắt đầu Quảng đường di chuyển không thu thập hình ảnh này được gọi là quảng đường di chuyển phụ, và robot có thể thực hiện việc di chuyển theo nhiều phương án khác nhau.
Hình 3.4: Các đường quét thu thập ảnh mòn α1
Hình 3.5: Quảng đường di chuyển phụ
Bài toán tìm thời gian di chuyển
Bài toán đặt ra là tìm đường di chuyển ngắn nhất cho robot trong quá trình quét thu thập ảnh mòn, nhằm tối ưu hóa thời gian hoạt động Quá trình này được gọi là một chu kỳ quét, trong đó robot di chuyển từ điểm đầu đến điểm cuối và quay lại điểm đầu để bắt đầu chu kỳ tiếp theo Do đó, việc quét thu thập ảnh mòn cho một diện tích xác định sẽ bao gồm nhiều chu kỳ quét, và thời gian hoạt động ngắn nhất tương ứng với việc tối ưu hóa các chu kỳ này.
Do vậy, bài toán đường dẫn có thời gian ngắn nhất tổng quát có thể được mô tả: y = f(X) → min
Trong trường hợp tổng quát của robot di chuyển, chu kỳ quét bắt đầu khi robot xuất phát từ điểm nút 0 và đi qua các điểm nút 1, 2, 3, 4, 5 trong chu kỳ thứ nhất Điểm 5 sẽ đánh dấu sự khởi đầu của chu kỳ quét thứ hai Các điểm nút 1, 2, 3, 4 là những điểm chưa biết và có thể thay đổi trong quá trình di chuyển, tùy thuộc vào góc xoay α.
3 α3 t x3 a) Một chu kỳ quét b) Robot quay 1 góc α
Thời gian cho 1 chu kỳ quét
- Quảng đường di chuyển từ điểm 0 đến điểm 1:
- Quảng đường di chuyển từ điểm 1 đến điểm 2:
Chi ều dài quả ng ng s4 (mm)
+ Vận tốc di chuyển v (mm/s)
+ Thời gian di chuyển ts4 = s4 / v4 (s)
- Quảng đường di chuyển từ điểm 4 đến điểm 5:
Tọa độ của hai điểm liền kề được ký hiệu là pi(xi, yi) và pi+1(xi+1, yi+1) Quảng đường giữa hai điểm này, ký hiệu là si, được tính theo công thức: si = √.
Vậy tổng chiều dài của quảng đường cần di chuyển của robot trong 1 chu kỳ quét sẽ là:
Trong quá trình di chuyển, robot sẽ xoay một góc αi tại các điểm nút 1, 2, 3, 4 Góc xoay αi là bội số của góc quay cơ bản αcb, được xác định theo thiết kế của robot, với công thức: αi = a.αcb.
- αcb : góc xoay cơ bản
Ta thấy, quảng đường di chuyển của robot bao gồm hai loại chuyển động:
Trong đó, chuyển động thẳng của một đoạn đường thẳng có thể được phân tích ra làm 3 giai đoạn:
- Giai đoạn tăng tốc, vt (m/s): giai đoạn này robot bắt đầu di chuyển từ điểm đầu
- Giai đoạn ổn tốc, vo (m/s): robot đang trên hành trình di chuyển đến điểm cuối
- Giai đoạn giảm tốc, vg (m/s): robot đang di chuyển về điểm cuối và chuẩn
Nghiên cứu xây dựng bài toán ghép ảnh mòn
Nghiên cứu xây dựng bài toán ghép ảnh
Việc xây dựng bản đồ mòn sử dụng dữ liệu hình ảnh từ phương pháp kiểm tra siêu âm PA để tạo ra các ảnh đồ hoạ màu mô tả hình dạng bên trong vật thể Quá trình này được minh họa trong hình 6.1.
Mô hình bồn chứa bị ăn mòn
Thiết bị siêu âm PA
Hình ảnh thu thập từ siêu âm PA Bản đồ mòn
Hình 4.1: Mô tả hệ thống tạo dựng bản đồ mòn [46]
Bản đồ mòn, hay còn gọi là bản đồ ăn mòn, là hình ảnh số hóa bề mặt của vật thể đo, cung cấp thông tin về vị trí và chiều dày vật liệu thông qua màu sắc Việc xác định và tạo lập bản đồ mòn có thể áp dụng cho một khu vực ăn mòn cụ thể hoặc cho toàn bộ vật đo.
Bản đồ mòn phục vụ việc đánh giá chi tiết và chính xác mức độ mòn tại bất kỳ vị trí nào của vật đo Nó cũng là cơ sở lưu trữ, giúp định vị vị trí mòn và theo dõi định kỳ quá trình mòn, từ đó tiết kiệm chi phí cho các lần kiểm tra sau.
Thông qua việc đánh giá độ mòn và chiều dày vật liệu còn lại của thiết bị, có thể khuyến nghị mức độ ăn mòn cho đơn vị sử dụng dựa trên tiêu chuẩn an toàn và tiêu chuẩn API 653 Việc so sánh đánh giá này sẽ hỗ trợ công tác bảo trì và bảo dưỡng hiệu quả hơn.
4.1.1 Hình ảnh và quá trình xử lý ảnh
4.1.1.1 Ảnh mòn C-Scan Ảnh mòn C-Scan thu thập được từ công nghệ kiểm tra siêu âm tổ hợp pha(PAUT) được ghi lại dưới định dạng Bitmap có thể là kiểu Graphics Interchange
C-Scan images can be classified as indexed images, represented by two matrices: the data matrix (X) and the color map matrix Common image formats include GIF, JPEG (Joint Photographic Experts Group), and PNG (Portable Network Graphics).
Ma trận dữ liệu X thường sử dụng các kiểu dữ liệu như uint8, unit18 hoặc double, trong đó giá trị của mỗi phần tử xác định màu sắc của điểm ảnh tương ứng theo hàng trong ma trận màu.
Ma trận màu, hay còn gọi là bản đồ màu, có kích thước m×3 với các phần tử kiểu double và giá trị nằm trong khoảng [0, 1] Mỗi hàng của ma trận đại diện cho các thành phần màu đỏ, xanh lá và xanh dương cho tổng số m màu được sử dụng trong ảnh.
Trong ảnh nhị phân, mỗi pixel chỉ có thể mang giá trị 0 hoặc 1, tạo thành một mảng logic Mức xám là kết quả của việc mã hóa cường độ sáng của từng điểm ảnh thành giá trị số thông qua quá trình lượng tử hóa Mức mã hóa 256, với 8 bit cho mỗi pixel, là phổ biến nhất Ảnh nhị phân đầu ra là hình ảnh đen trắng được chuyển đổi từ hình ảnh đầu vào bằng các phương pháp như trung bình hoặc trọng số để đạt được độ nét cao hơn.
- Phương pháp trung bình: lấy giá trị trung bình theo đóng góp của các màu
R, G, B Nghĩa là 33% màu đỏ (R), 33% màu xanh lá cây (R), 33% màu xanh da trời (B):
Phương pháp trọng số trong màu sắc điều chỉnh sự đóng góp của các màu theo tỷ lệ cụ thể: màu đỏ (R) chiếm 30%, màu xanh lá cây (G) chiếm 59%, và màu xanh da trời (B) chiếm 11% Cách tiếp cận này giúp tăng cường sự hiện diện của màu xanh lá cây, trong khi giảm thiểu ảnh hưởng của màu đỏ và đặt màu xanh da trời ở giữa.
4.1.1.3 Quá trình xử lý ảnh
Quá trình xử lý ảnh bắt đầu bằng việc thu nhận hình ảnh từ thiết bị quét hoặc camera và gửi đến máy tính Sau đó, tín hiệu tương tự được số hóa thông qua quá trình lấy mẫu và lượng hóa, trước khi chuyển sang giai đoạn xử lý và phân tích hình ảnh.
Quá trình phân tích hình ảnh bao gồm nhiều bước quan trọng như cải thiện và nâng cấp ảnh, phát hiện và tách biên, phân vùng ảnh, và xử lý ảnh nhị phân nhằm phục vụ cho các ứng dụng xử lý ảnh Hình 4.2 minh họa rõ ràng quy trình này.
Hình ảnh thu thập (n ảnh)
Chương trình xử lý ảnh
Phân tích bản đồ mòn Bản đồ mòn RGB
Vị trí Độ sâu Diện tích
Hình 4.2 Mô tả quá trình xử lý ảnh
Trong xử lý ảnh, việc chuyển đổi từ ảnh màu sang ảnh xám là một bước quan trọng nhằm tăng tốc độ xử lý và giảm độ phức tạp của thuật toán Thông thường, các quá trình xử lý ảnh chủ yếu tập trung vào cấu trúc của ảnh mà thường bỏ qua yếu tố màu sắc Công thức chuyển đổi giá trị màu của một pixel thành mức xám tương ứng giúp tối ưu hóa quy trình này.
Các giá trị CR, CG và CB biểu thị mức độ đóng góp của màu đỏ (R), xanh lục (G) và xanh da trời (B) trong pixel màu Hệ số α, β và δ là các giá trị thay đổi theo từng hệ màu.
4.1.2 Phân tích, đánh giá dữ liệu hình ảnh thu thập đƣợc
Dựa vào dữ liệu ảnh mòn thu thập được ta có một số nhận xét sau [47]:
- Dữ liệu ảnh có chất lượng tốt, đạt 640 × 480 pixels;
- Chiều dài ảnh mòn phụ thuộc vào chiều dài quét, chiều rộng phụ thuộc vào độ mở đầu dò;
- Thứ tự ảnh thu thập được sắp xếp theo thứ tự, liền kề nhau;
- Mỗi ảnh được đặt 1 tên có chứa số thứ tự;
- Số lượng ảnh mòn thu thập được tùy thuộc vào số đường quét.
4.1.3 Phương án quét thu thập ảnh mòn
Dựa trên phương án đo kiểm đã được xác định, công việc ghép ảnh phương án quét cho robot mang đầu dò siêu âm thu thập dữ liệu mòn đã được cải tiến nhằm tối ưu hóa hiệu quả và độ chính xác trong quá trình thu thập dữ liệu.
- Các đường quét được thiết kế và điều khiển sao cho ảnh mòn có phần ảnh ở biên trùng nhau.