液化石油气钢瓶智能识别与缺陷检验系统的设计

文永忠，朱文君，陈 磊

（湖南省特种设备检验检测研究院，湖南常德 415000）

0 引言

液化石油气作为一种化工基本原料和新型液体燃料，在我国的工业建设和人民日常生活中均具有极为广泛的应用。但由于液化石油气具有易燃易爆的特性，极易引发安全事故，其中发生概率较高且危险性较大的安全事故是因液化石油气泄漏而引起的火灾爆炸事故。钢瓶储存液化石油气的作为压力容器，是液化石油气使用流程中重要的高风险特种设备，它的整体质量和可靠性是确保使用安全的关键。液化石油气钢瓶如果在使用过程中出现了鼓包、皱折、裂纹、夹层和凹坑等缺陷问题，后果将不堪设想。目前，对液化石油气钢瓶的检验、充装、销售、使用、管理等的研究较多，但大多数偏重于监管、充装、使用等环节，而忽视了充装前的识别、销售、使用、检验数据应用、数据化管理等环节。传统的人工检测方法有劳动强度较大，效率低下和受人工经验与主观因素影响大的不足，容易产生误判等局限性。随着计算机技术和图像识别技术的发展，采用脱离人工的方式更能满足液化石油气钢瓶充装流程中高效性、准确性和安全性的需求。因此，亟需设计并研制一套采用基于图像识别技术的智能识别与检测系统，在液化石油气钢瓶的充装前环节中钢瓶进行智能身份识别和表面安全检测。

1 设计需求分析

液化石油气在我国应用广泛，需求量极大，合格钢瓶的不间断供给成为了用户的关键需求。液化石油气钢瓶充装技术作为重复利用的重要步骤，已经形成了成熟的工艺体系。图1 是液化石油气钢瓶完整的充装工艺流程，由于钢瓶的质量对于使用安全至关重要，在实际充装操作前需要经过多次的识别与检测工作。然而对于传统的充装技术，绝大部分的工作通过人工方式进行，钢瓶识别检测工作面临着效率低下、可靠性差的问题，不利于钢瓶的安全高效循环使用。同时仅人工识别，也存在着因充装人员疏忽导致液化石油气钢瓶超充装的风险，安全隐患较大。

图1 液化石油气钢瓶充装工艺流程

针对以上问题，本文所设计的液化石油气钢瓶智能识别与缺陷检测系统目标实现从钢瓶检验、充装到储存、销售、运输、配送、使用环节全链条信息化管理。液化石油气钢瓶在充装前经过识别检测装置，对每个钢瓶特有的二维码进行扫描，将该钢瓶的信息录入管理系统，并检测瓶身是否存在缺陷。当系统显示钢瓶的信息符合检验和充装标准，充装枪方能解锁以实现充气，如果不扫码或显示为不合格钢瓶则无法进行充气。钢瓶智能识别与缺陷检测系统对液化石油气钢瓶充装工艺流程的改进作用如图1 所示。

液化石油气钢瓶充装前的智能识别与缺陷检验系统的研发，有助于实现对液化石油气钢瓶自动收售机的研制，可以让用户更为便捷地使用液化石油气钢瓶，减少液化石油气营销、充装单位的营销成本。本文研制的智能识别与缺陷检测系统目标将液化石油气充装、销售等单位现工作模式推向一个“无人值守”的模式，且能更好地实现液化石油气钢瓶的相关信息共享与溯源，实现各相关部门之间的数据传输与合作使用，有利于规范钢瓶的检验、充装、销售、使用等行为，成为钢瓶的安全使用的重要保障，具有广泛的社会经济效益。该系统也可应用于液化石油气钢瓶定期检验，对新投产地钢瓶进行初检，有效减少检验过程的人为差错，防止人为主观干预检验结果，有助于提升检验流程的整体效率与可靠性。

2 钢瓶智能识别检测系统装置设计

2.1 设计依据

我国特种设备安全技术规范TSG 23—2021《气瓶安全技术规程》中明确规定（第1.10 条）：“气瓶制造单位、充装单位、检验与检测机构等，……对气瓶产品的……充装、检验等过程信息进行记录，建立气瓶质量安全追溯体系，并且按照特种设备信息化管理的规定，及时将所要求的信息录入气瓶质量安全追溯信息平台。”要求对充装前后检查情况进行记录，将充装前（后）检查情况信息上传到气瓶充装信息平台（第8.4 条），并给出检查发现哪些情况禁止充装（第8.6.3.2 条）。即将实施的技术标准GB/T 8334—2022《液化石油气钢瓶定期检验与评定》，对液化石油气钢瓶的外观检查与评定进行如下规定：逐只目测检查易于发现的外表面缺陷，包括对护罩、底座和瓶体的对接接头的检验，以及对焊接、修理、挖补、拆解和翻新的钢瓶的检验。检查瓶体外表面是否存在裂纹、鼓包、皱折、夹层、凹坑、磕伤、划伤、凹陷、腐蚀、热损伤等缺陷。而这些规定与要求，很多部分在一定程度上可以通过本文设计的智能识别与缺陷检测系统，利用计算机图像识别和机器学习的原理来实现。

2.2 设计方案

基于以上设计依据与目标需求，本文设计的液化石油气钢瓶的智能识别与缺陷检测装置如图2 所示。

图2 钢瓶智能识别与缺陷检测装置

钢瓶智能识别与缺陷检测装置主要由外部罩体与内部检测配件组成。回站与新入站的钢瓶依次进入该装置，伸缩气缸的运动可实现对活动门的开关，同时也可实现对钢瓶的抱紧，从而将钢瓶支撑起。利用电机的运动带动转盘旋转，从而带动待检测的钢瓶旋转，方便摄像头拍摄下钢瓶的每个位置，进而实现对钢瓶的外观进行图像信息采集，检测合格的钢瓶将置于暂存区并继续后续充装流程，出现检测不合格的钢瓶时，系统将发出报警信号提醒操作人员。同时摄像头旁的扫码器可对钢瓶上的二维码进行扫描识别，并录入钢瓶管理系统。

3 钢瓶智能识别检测系统算法实现

所设计装置可以识别送检钢瓶所附带的二维码，并对钢瓶表面进行图像处理和缺陷检测工作（图3）。

图3 钢瓶表面缺陷检测算法流程

3.1 钢瓶图像预处理

利用CCD 摄像头来对回站与新入站的钢瓶表面进行图像采集，由于钢瓶表面不是平面以及受到光照、背景等环境因素的影响，还有传输介质也会产生一定的误差，故钢瓶表面图像在采集过程中会产生多余的干扰信息，即图像噪声，这是无法避免的，为了消除这种不良影响，要对所采集的图像进行预处理，即进行灰度化、滤波去噪、图像增强等操作，以增强有关信息的可检测性。

3.2 钢瓶表面缺陷分割

图像分割是把图像分解成若干个具有相似特征的区域，这些区域互不重叠，而处于不同区域间的图像特征则有明显差别。本文中钢瓶表面的缺陷分割就是把具有缺陷的部分从整个钢瓶中抽离出来，以便接下来进行缺陷的特征提取和目标识别与判断。

3.3 钢瓶表面缺陷特征提取

特征提取的本质是把原始的图像数据进行降维处理，用得到的特征向量来表达原始图像信息，根据前文所述，液化石油气钢瓶表面的缺陷主要有裂纹、鼓包、皱折、夹层、凹坑、磕伤、划伤、凹陷、腐蚀、热损伤等，根据上述缺陷的不同类型，本文中检测系统重点选用纹理特征、灰度特征和形状特征来表征钢瓶表面的缺陷。

3.4 钢瓶表面缺陷识别算法

由于支持向量机算法可以解决小样本情况下的机器学习问题，简化了通常的分类和回归等问题，所以本文使用支持向量机算法，通过将样本点所在的输入空间映射到高维的特征空间，以达到线性可分或线性近似可分的目的。在线性可分时，在原空间寻找两类样本的最优分类超平面。在线性不可分时，加入松弛变量并通过使用非线性映射将低维度输入空间的样本映射到高维度空间使其变为线性可分，这样就可以在该特征空间中寻找最优分类超平面。

3.5 实现效果

结合钢瓶智能识别与缺陷检测装置，对钢瓶的唯一识别码进行辨识，确认液化石油气钢瓶身份；引入计算机图像识别技术，以及通过计算机对一定数量的液化石油气钢瓶标准图像的学习，掌握合格钢瓶的表面特征要点，模拟液化石油气钢瓶充装检查员的检查过程，对拟回收钢瓶进行外观检验，确认钢瓶的安全状况。

4 结束语

本文设计的钢瓶智能识别与缺陷检测装置，引入了图像识别功能，能够对空钢瓶实现身份识别及安全状况初检，完成对液化石油气钢瓶充装前的检验。本系统装置结合钢瓶收售机一体，可以大大方便乡镇用户及时得到供气服务的便利，为钢瓶监管提供信息便利，同时降低充装站零星充装的管理成本和零散人员出入气站的安全隐患。另外，在液化石油气钢瓶定期检验方面，该装置可以对钢瓶进行初检，代替部分人工外检，减少人工差错，提升检验的工作效率。

该系统的研制和试用，还可以逐步推广使用在其他特种设备气瓶，为特种设备气瓶的安全使用奠定基础。