SEGMENTAÇÃO DE CORDÕES DE SOLDA POR MEIO DO PERFIL EM IMAGENS RADIOGRÁFICAS

SEGMENTAÇÃO DE CORDÕES DE SOLDA POR MEIO DO PERFIL EM IMAGENS RADIOGRÁFICAS

GUILHERME A. SCHNEIDER, MARCELO K. FELISBERTO, LUCIA V. R. ARRUDA, TANIA M. CENTENO

LASCA - Laboratório de Automação e Sistemas de Controle Avançado

CPGEI - Programa de Pós Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial CEFET-PR - CentroFederal de Educação Tecnológica do Paraná

Av. Sete de Setembro, 3165, 80230-901, Curitiba, PR, BRASIL E-mails: alceu@cpgei.cefetpr.br, mkf@cpgei.cefetpr.br,

arruda@cpgei.cefetpr.br, mezzadri@cpgei.cefetpr.br

Abstract This work approaches some techniques for automatic segmentation of welded joints. Specially, a new method to implement this segmentation is proposed . This new method is based on projection analysis of radiographic image. Some results obtained with this method are illustrated and compared with others from the application of tradi-tional techniques.

Keywords welded joints, radiographic images, segmentation.

Resumo Este trabalho apresenta uma técnica de segmentação automática de cordões de solda baseado na análise da projeção de imagens radiográficas. Em especial é proposto um novo método para realizar esta segmentação. Os resulta-dos obtiresulta-dos são compararesulta-dos com aqueles obtiresulta-dos com as técnicas existentes, comprovando as vantagens do uso de tal técnica.

Palavras-chave cordões de solda, imagens radiográficas, segmentação.

1 Introdução

As tubulações são consideradas o mais seguro e mais econômico meio para os transportes de líquidos ou gás através de longas distâncias (Shafeek et-al, 2003a). As inspeções sobre as tubulações de óleo e gás, em especial as inspeções de cordão de solda, são essenciais para garantir a qualidade das soldas, au-mentando a segurança do uso de tais tubulações (Wang & Liao, 2002). No entanto, a maior parte das vezes estas inspeções de cordões de solda são execu-tadas totalmente o u quase totalmente no visual, o que exige a experiência do operador (Wang & Liao, 2002). A inspeção visual das soldas é uma difícil tarefa, principalmente quando um grande número de soldas são inspecionadas (Shaffek et-al, 2003b), isto pode ser observado através de estudos que relatam um aproveitamento de 60-75% na captação de defeitos pela inspeção humana (Chan & Pang, 2000).

Como foi mencionado, a necessidade da inspe-ção do cordão de solda nas tubulações de óleo e gás é relevante e consiste em uma das áreas mais impor-tantes dos métodos de ensaios não-destrutivos (END´s). Neste caminho o uso de filmes radiográficos é o método fundamental há mais de 50 anos, sendo a detecção de defeitos em cordões de solda utilizando imagens radiográficas um dos mais importantes méto-dos de END´s (Shafeek et-al, 2003b). A inspeção ra-diográfica é amplamente utilizada na indústria para o

exame não destrutivo de todos os tipos de cordões de solda. Estas inspeções possibilitam a identificação de defeitos como: trinca, porosidade, falta de fusão e inclusões sólidas (Lawson & Parker, 1994).

O limite que existe na capacidade humana de ins-pecionar defeitos, principalmente em tarefas repetiti-vas, gera erros no processo. E objetivando uma dimi-nuição nos custos do processo de inspeção, e um aumento na confiabilidade da inspeção torna-se ne-cessária uma inspeção automática (Chan & Pang, 2000).

Para a execução desta inspeção automática, a ra-diografia digital ou radioscopia (rara-diografia em tempo real) é uma das formas usada. A imagens de alta reso-lução são adquiridas em tempo real por um computa-dor, eliminado a necessidade da manipulação de fil-mes radiográficos e proporcionando uma melhor qua-lidade (Andreucci, 2002).

Existem várias metodologias para a inspeção au-tomática em END´s. Se o objetivo da inspeção é a deteção de falhas, estas metodologias baseiam-se em técnicas de visão computacional (Shafeek et-al, 2003a; Shafeek et-al, 2003b; Wang & Liao, 2002; Sez-gin e Sankur, 2003), algoritmos fuzzy (Lashkia, 2000), redes neurais (Lawson & Parker, 1994; Rao et-al, 2002) e análise do perfil da tubulação (Zscherpel et-al, 2000).

Neste contexto, este artigo propõe um método de segmentação de cordões de solda através da análise da projeção em imagens radiográficas a ser integrado em um software de inspeção automática.

O artigo está organizado como segue: na seção 2 faz-se uma breve descrição do problema de segmen-tação em imagens radiográficas, na seção 3 apresenta-se o método proposto, na apresenta-seção 4 são apreapresenta-sentados os teste executados e os resultados obtidos e por fim as conclusões e os trabalhos futuros são apresenta-dos na seção 5.

2 Descrição do Problema

O objetivo do método proposto neste trabalho é se-parar o cordão de solda do resto da imagem, ou seja, segmentar o cordão de solda. Segundo (Gonzales & Woods, 1992) em geral a segmentação é uma das tare-fas mais difíceis em processamento de imagem, sendo que uma segmentação efetiva quase sempre garante sucesso no reconhecimento.

De acordo com (Wang & Liao, 2002; Felisberto et-al, 2003) inspeções radiográficas automáticas de-vem passar por três fases: segmentar a região do cor-dão de solda do fundo da imagem, identificar as pro-priedades da solda, classificar a solda ou a imagem.

Em (Lashkia, 2000) é feita a segmentação do de-feito na imagem radiográfica utilizando parâmetros de variância e contraste da imagem, sendo empregada em seguida o raciocínio fuzzy para a detecção de d efeitos nos cordões de solda. Em (Wang e Liao, 2002) é utili-zada uma técnica de processamento digital de imagem para a extração do defeito da solda. Nesta técnica é estimado um modelo de fundo do defeito através da suavização da imagem do cordão de solda, e então é feita a subtração entre esse modelo de fu ndo e a ima-gem original, obtendo um maior realce do defeito e classificando-o de forma eficiente.

Os trabalhos dos autores citados anteriormente segmentam os defeitos do cordão da solda e utilizam apenas a imagem do cordão. Porém a imagem radio-gráfica não apresenta somente o cordão, a figura 1 mostra a imagem de uma junta soldada onde nota-se outros detalhes além do cordão de solda. Tais deta-lhes são irrelevantes para a análise de defeitos na solda, pois as técnicas de identificação de defeitos encontradas em (Wang & Liao, 2002; Lashkia, 2000; Shafeek et-al, 2003a; Shafeek et-al, 2003b) são aplica-das somente no cordão. Portanto torna-se interessan-te uma segmentação que diferencie o cordão de solda do metal de base, diminuindo o esforço comp utacio-nal para identificar o defeito na solda.

Em (Shafeek et-al, 2003a) essa separação entre o cordão de solda e o metal de base é feita de forma manual. O usuário gera uma janela ao redor do cordão de solda para posteriormente serem aplicadas as téc-nicas de processamento de imagem dentro dessa janela. Com o cordão de solda isolado, (Shafeek et-al, 2003b) conseguem realçar os defeitos da solda, pos-sibilitando o levantamento de parâmetros e a identifi-cação. Os autores citados destacam também a impor-tância da localização do defeito em relação à solda

para efeitos de classificação, por isso descrevem co-mo é fundamental a separação da imagem em quatro partes: interior da solda, centro da solda, borda da solda e metal de base.

Desta forma para uma completa automatização do sistema de identificação de defeitos primeiramente torna-se importante uma eficiente separação entre o cordão de solda e o metal de base, o qual é objetivo do método proposto neste trabalho.

3 Método Proposto

Os algoritmos de segmentação baseiam-se em uma das seguintes propriedades: descontinuidade o u simi-laridade (Da Silva, 1999). Para buscar a descontinui-dade, a imagem é particionada na ocorrência de mu-danças bru scas da tonalidade, por outro lado, para executar a busca pela similaridade utilizam-se técnicas de limiarização, crescimento de regiões e divisão e fusão de regiões (Go nzales & Woods, 1992).

Para segmentar o que é cordão de solda do que não é cordão de solda pode tamb ém ser utilizada a propriedade da similaridade, através da busca dos valores de pixels que sejam similares. Os tons de cinza dos pixels que correspondem à região do cordão de solda são similares entre si e diferentes dos pixels que correspondem ao metal de base, como é possível no-tar na figura 1. Sendo que esta propriedade é utilizada neste trabalho.

Primeiramente, é utilizada uma técnica de limiari-zação global simples com o objetivo de separar a ima-gem em duas regiões. A limiarização global simples é baseada no particionamento do histograma em ape-nas um único limiar. Tal técnica resulta em sucesso apenas em ambientes controlados como é o caso, na maioria das vezes, das inspeções industriais (Go nza-les & Woods, 1992).

De acordo com (Sezgin & Sankur, 2001) foram distinguidos seis categorias de algoritmos de limiari-zação baseado no tipo de informação que eles usam. Das seis categorias apresentadas pelos autores a que melhor se adapta ao uso de limiarização global sim-ples é a de agrupamento de informação do nível de cinza. Sendo que os autores citam o método de Otsu como representante desta categoria.

O primeiro passo do método proposto é aplicar o algoritmo de Otsu, (Parker, 1997), para executar a limi-arização na imagem original (figura 1). O resultado desta limiarização é mostrado na figura 2, nota-se uma concentração maior de pixels brancos na região da solda do que nas outras, incluindo as outras regiões claras.

As imagens utilizadas neste trabalho apresentam radiografias digitais de trechos dos cordões de solda, portanto a solda atravessa as imagens de um lado ao outro. Este fato permite a análise da concentração maior de pixels e também permite concluir que a proje-ção horizontal não apresenta característica relevante sobre a posição da solda na imagem, por outro lado, a projeção vertical apresenta informações significativas sobre a posição da solda, como mostra a figura 3.

A projeção vertical (figura 3) apresenta o número de pixels brancos por linha da imagem limiarizada, ele é calculado através da equação 1.

( )

_∑

=

k

i

p

Onde kj são os pixels brancos da linha i da

ima-gem limiarizada, N é o número de colunas da imaima-gem, e i pode assumir valores de 1 até M, sendo M o núme-ro de linhas da imagem.

A figura 4 destaca a projeção vertical que é ilus-trado na figura 3. Observando a figura 4 é possível notar que a região da projeção que apresenta maior valor, ou seja, o seu pico, corresponde a região da solda na imagem. Ainda analisando a figura 4 é pos-sível concluir que as mudanças mais abruptas no v

a-lor da projeção estão à direita e à esquerda do maior valor, e confrontando com a figura 3 observa-se que tais mudanças correspondem às bordas da solda.

As mudanças abruptas do valor da projeção po-dem ser destacadas utilizando o cálculo da derivada, semelhante ao que (Zscherpel et-al, 2000) executaram para localizar espessura de tubulações em imagens radiográficas digitais. O cálculo da derivada da proje-ção vertical da imagens é dado pela equaproje-ção 2.

( ) ( ) (

i

p

i

p

i

K

)

p

=

−

−

Onde pd(i) e p(i) são o valor da derivada d a

pro-jeção e o valor da propro-jeção respectivamente, para o ponto em análise, p(i-K) é o valor da projeção distan-te de K amostras do ponto em análise, e i correspon-de ao ponto em análise. Por exemplo, para K igual valor 1, o valor da derivada seria o valor atual subtra-ído do valor anterior.

A figura 5.a mostra o efeito do cálculo da deriva-da na projeção vertical. É possível notar que para as regiões mais abruptas da projeção original, corres-pondentes às bordas da solda, o valor da derivada apresenta seus valores de máximo e mínimo. Porém testes mo straram que a utilização do valor de máximo como marca para segmentação da solda acarreta em perda de parte do cordão, devido a isto e para não perder os extremos do cordão de solda é utilizado como marca apenas o valor de mínimo da derivada, ou seja, o seu vale.

Desta forma é possível marcar a linha onde se encontra uma das bordas da solda, figura 5a (segunda borda). Para a marcação da linha da primeira borda basta repetir o cálculo da derivada com o sentido de varredura contrário como mostra a figura 5.b.

Ou seja, para o cálculo da derivada representada na figura 5.a utiliza-se a equação 2 com os valores de i variando de 1 até M, sendo M o número de linhas da imagem. Por outro lado para o cálculo da derivada no sentido de varredura inverso utiliza-se a equação 3.

( ) ( )

i

p

i

pl

(

i

K

)

p

=

−

+

Limiariazada, pelo método de Otsu.

Figura 3. Imagem Radiográfica de Cordão de Solda Limiari-zada sendo comparada com a projeção vertical.

Figura 4. Projeção Vertical da Imagem Radiográfica.

(1)

Onde pd(i) e p(i) são o valor da derivada d a

pro-jeção e o valor da propro-jeção respectivamente, para o ponto em análise, p(i+K) é o valor da projeção dis-tante de K amostras do ponto em análise porém no sentido contrário, e i corresponde ao ponto em análi-se e neste caso varia de M até 1. Para as imagens uti-lizadas neste trabalho os testes mostraram que o me-lhor valor de K é 20.

Os valores de i que correspondem aos mínimos das derivadas marcam as linhas onde começa e termi-na o cordão de solda, que são as bordas (figura 5.a e5.b)

A partir da obtenção das duas bordas é feita a segmentação. Na segmentação é considerada parte interna da solda toda região da imagem cuja linha está localizada entre as linhas que correspondem a primei-ra e a segunda borda do cordão de solda. As linhas da imagem que estão localizadas acima ou abaixo das linhas das bordas são consideradas componentes das regiões que fazem parte do metal de base. Este méto-do pode ser aplicaméto-do em cordões de solda que apare-çam inclinados nas imagens. Para isto basta aplicar o método proposto em (Felisberto et-al, 2004) que en-contra o ângulo entre o eixo x e o cordão de solda inclinado da imagem, executa a rotação colocando o cordão na posição horizontal e permite eficácia na aplicação do método proposto neste trabalho.

O método proposto de segmentação pode ser dividido nas seguintes etapas: limiarização da imagem radiográfica utilizando o método de Otsu, cálculo da projeção vertical da imagem limiarizada por agregação de pixels brancos, identificação das linhas na imagem que correspondam às bordas por meio do cálculo da derivada da projeção, separação da região entre bor-das e resto da imagem.

4 Testes e Resultados

As figuras 6 e 7 mostram as imagens originais de duas radiografias digitais com os cordões de solda seg-mentados. É possível observar duas linhas bra ncas próximas as bordas, estas linhas são as janelas que segmentam os cordões de solda do restante da ima-gem. A obtenção destas janelas muitas vezes é feita de forma manual, mas neste caso é obtida a partir do método proposto.

Estas imagens segmentadas, das figuras 6 e 7, são as regiões a serem analisadas para identificação dos defeitos em cordões de solda, aplicando métodos de identificação de defeitos somente na solda, como é feito em (Shafeek et-al, 2003a; Shafeek et-al 2003b; Wang & Liao, 2002).

A figura 8 mostra uma imagem de junta soldada com falta de penetração, trata-se de uma imagem com Figura 5.a. Cálculo da Posição da Segunda Borda.

Figura 5.b. Cálculo da Posição da Primeira Borda.

Figura 6. Imagem de Cordão de Solda segmentada por duas linhas brancas nas bordas.

Figura 7. Imagem de Cordão de Solda segmentada por duas linhas brancas nas bordas.

apenas o cord ão de solda e o metal de base, nestes casos o método proposto apresentou 100% de apro-veitamento na segmentação para os testes realizados.

A figura 9 mo stra apenas o cordão de solda da figura 8 segmentado, que foi obtido com a aplicação do método proposto. Essa imagem da figura 9 deve ser vista como entrada para uma técnica de segmen-tação e identificação de defeitos.

As figura 10 e 11 são exemplos do resultado da aplicação de técnicas de segmentação de defeitos em cordões de solda produzidas por outros autores e que podem ser beneficiadas pelo método proposto neste trabalho. O cordão de solda antes selecionado manu-almente, agora passa a ser selecionado automatica-mente.

A figura 10 ilustra o resultado do processamento proposto por (Shafeek et-al, 2003a) para realçar os defeitos no cordão aplicado na imagem segmentada da figura 9. As técnicas de processamento digital de imagem aplicadas na imagem foram as mesmas pro-postas por (Shafeek et-al, 2003a): expansão de histo-grama, equalização de histohisto-grama, aplicação do filtro da mediana e especificação de histograma.

Da mesma forma a figura 11 ilustra o resultado do processamento proposto por (Wang & Liao, 2002) para realçar os defeitos no cordão aplicado na imagem segmentada da figura 9. Neste caso as técnicas apli-cadas na imagem foram as mesmas propostas por (Wang & Liao, 2002) que consiste na análise de cada “fatia” transversal da imagem de forma gerar um fun-do estimafun-do e executar a subtração entre esse fu nfun-do estimado e a imagem original com a intenção de real-çar os defeitos.

Para o processo de limiarização, que ocorre antes da análise da derivada sobre a projeção, além do mé-todo de Otsu, foi analis ada tamb ém a aplicação do

método proposto por (Sezgin & Sankur, 2003). Trata-se de uma Trata-segmentação com múltiplos limiares e limia-rização em dois níveis de cinza. O método é baseado no cálculo das médias e das variâncias do fundo da imagem e da região de interesse, sobre o histograma. A partir dos valores dos limiares selecionados é esco-lhido o limiar final, que vai depender se a região de interesse é clara ou escura. Segundo uma análise feita por (Sezgin & Sankur, 2003) que leva em consideração medidas de performance da segmentação, este méto-do é o que apresenta menor erro, senméto-do inclusive um erro menor que o método de Otsu, que é a limiarização usada na geração da projeção vertical do método proposto neste trabalho.

Para efeito de comparação visual as figuras 2 e 12 mostram a imagem radiográfica da figura 1 limiarizada respectivamente pelo método de Otsu e pelo método dos múltiplos limiares proposto por (Sezgin & Sankur, 2003). Como pode ser visto na figura 12 este método não consegue ressaltar a projeção do cordão de sol-da, não sendo viável a aplicação essa aplicação no método proposto.

Figura 10. Processamento para realce dos defeitos no cor-dão. (Shafeek et -al, 2003a)

Figura 11. Processamento para realce dos defeitos no

cor-dão. (Wang & Liao, 2002) Figura 9. Imagem Radiográfica do cordão de Solda.

Figura 8. Imagem Radiográfica de Junta Soldada com Falta de Penetração.

FONTE: Manual da AGFA

Figura 12. Imagem Limiarizada pelo método dos múltiplos limiares. (Sezgin & Sankur, 2003)

5 Conclusão

Na literatura muito foi encontrado sobre segmentação e classificação dos defeitos internos ou centrais da solda, sendo que alguns destes métodos executam a segmentação do cordão de solda de forma manual, permitindo o erro humano. Neste sentido o objetivo deste trabalho é mostrar os resultados de um novo método de segmentação de cordões de solda em ima-gens radiográficas de forma automática e que se mo s-trou bastante eficiente apresentando um alto índice de aproveitamento.

O uso do método de Otsu na etapa de limiariza-ção apresentou resultados compatíveis com o espe-rado, pois as imagens são de inspeção industrial, e nesses ambientes limiarizações globais simples devem apresentar bons resultados. Por outro lado, o método com múltiplos limiares proposto por (Sezgin & San-kur, 2003) mostrou ser bastante seletivo em comp ara-ção com o de Otsu, porém de acordo com os testes realizados nas imagens deste trabalho o método de Otsu apresentou mais eficácia (figura 2 e 12).

O método de segmentação da região da solda proposto neste trabalho será associado a métodos de identificação de falhas na região da solda e de classi-ficação dos tipos de defeitos, integrando-os em uma metodologia robusta para ensaios não-destrutivos (END´s).

Agradecimentos

Este trabalho foi realizado com o apoio financeiro da Agência Nacional do Petróleo – ANP – a da Financi-adora de Estudos e Projetos – FINEP- por meio do Programa de Recursos Humanos da ANP para o setor Petróleo e Gás – PRH-ANP/MCT (PRH10 – CEFET-PR).

Também agradecemos a empresa ARCtest – Ser-viços Técnicos de Inspeção e Manutenção Industrial pelo fornecimento de imagens de juntas de soldas para a realização de testes.

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