钢管生产中的逐支跟踪技术
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摘 要：本文介绍了钢管生产的工艺流程，详细描述了钢管生产过程中物流跟踪的现状，指出了其存在的问题，阐述了钢管逐支跟踪项目开发的意义，分析了其必要性和可行性，给出了项目开发研究的主要内容和任务，技术关键、创新点，最后给出了系统的详细设计方案及典型应用案例。
关键词：钢管生产；物流跟踪；逐支 跟踪系统
中图分类号：TP29 文献标识码：A DoI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2012.04.029
钢管是石油化工、冶金、热力、电力、核电、工业与民用建筑、城市管网等领域大量应用的重要构件之一，其产品质量直接影响到设备安全和结构健康。一直以来，对钢管的生产过程的可追溯性是生产企业追求的目标之一。特别是近年来美国石油学会标准（API）、BP石油标准和壳牌石油标准以及核电及海洋用管标准的推出，对钢管生产的逐支跟踪提出了迫切的需求。
钢管生产过程，因其工艺特征较为复杂，不能完全按照先进先出的流程跟踪，也不是简单的离散产品加工，生产过程中存在油污、水雾、高温、高压、锈蚀等诸多因素的约束，一直以来对钢管的标识（数字和条纹码）技术和识别技术是钢管跟踪的难点。
标识与识别是钢管生产过程中逐支跟踪的基础。传统的生产过程，只能实现炉号和坯号的跟踪，无法实现全流程的逐支跟踪。国内传统的标识点有：
（1）火焰切割后的打印标识，打印的是炉号和坯号。有些厂采用人工喷印标识。
（2）在钢管包装前，在测量点实现噴标、打标和涂色环。
由上述工艺过程可以得出如下结论：
（1）传统的生产过程，只能实现炉号和坯号的跟踪，无法实现全流程的逐支跟踪。
（2）钢管生产过程中，钢管是离散加工的，非连续的，掉队现象、不合格钢管的下线难免，只能人工输入计算机记录处理。
（3）无法实现产品工艺质量的逐支追溯，就某一根钢管而言，不能查出其生产工艺环节的具体工艺和技术参数及生产管理数据，只能知道其是某一批次钢管中的一支，不能实现一一对应。
（4）几乎在所有工艺环节，需要人工确定炉号和坯号，混钢现象也是难免的，对质量管理带来隐患。
等为明场缺陷；裂纹、折印、孔洞、针眼等为暗场缺陷，这些缺陷对编码的识别有一定的影响。为了保证系统可靠性，以及所有的编码最大可能的被识别出，必须配置好相应的照明和接收模式，而且这些照明接收模式并不相互独立，而是相互影响。另外， 暗场缺陷成像的光照度为明场缺陷所需的3～8倍，这对CCD 器件的动态范围提出了较高的要求。
成像子系统是影响钢管编码识别性能的关键模块，该模块包括面阵CCD相机和镜头。
检测系统的横纵分辨率达为0.2mm×0.2mm，面阵CCD相机的技术参数，其中分辨率为2456×2048，帧速大于等于40fps，黑白成像；或者线阵CCD相机的技术参数，其中分辨率为2048×1，线扫描速率大于70kHz。镜头为普通C口镜头。
3.4.1 相机计算机
相机计算机采用紧凑型CPCI技术，每个相机计算机都连接到系统网络上。其中，在第1个千兆网通道上，相机计算机接受图像数据，在第2个千兆网通道上，相机计算机通过千兆网交换机与系统的检测服务器通信。相机计算机主要负责对采集的钢管表面图像进行图像处理、条码识别。其中图像处理包括：图像增强、图像分割、特征提取。
3.4.2 服务计算机
服务器负责接收由并行计算客户机组得到的检测识别结果, 并对这些结果进行合并和集成，从而得到整个时间段或生产区域内的钢管的分布情况，以便对钢管的生产环节进行总体管理；同时，服务器还将钢管的分布情况保存在数据库中。此外，系统还可以配备附加的存储装置，以便保存大量的钢管的分布及生产过程信息。
3.4.3 操作终端计算机
操作终端计算机配有显示器、鼠标、键盘和打印机等设备，在计算机上安装有钢管编码相应的交互式软件操作平台。该平台能实时显示检测钢管的编码的详细信息（位置、生产工艺参数等），还能离线识别钢管的上述信息。另外，安装有配套软件，主要负责钢管标识与识别系统维护、数据维护以及备份等功能。
3.4.4 钢管生产工艺数据查询与统计
服务计算机由钢管生产工艺记录数据库、编码数据库和钢管质量数据库等构成，在该计算机上还安装了相应的查询分析软件。
其中钢管质量管理数据库（SQDS）是服务计算机的核心，该数据库采用ODBC（Open Datebase Connectivity）开发方式，ODBC是一种开放的数据库连接接口，ODBC使用SQL作为访问数据库的标准语言。可根据用户要求，选择合适的数据库。
条码喷印是系统的关键技术之一。钢管表面存在油污、水雾等情况，钢管运行速度较快，喷印工位的速度可达2m/s，要求喷印清晰，附着力高等特点，为此特开发了专用的钢管喷印设备。
开发的钢管标识、识别和逐支跟踪系统于2012年2月在TPCO的管加工现场5#线试验，1700支钢管，100%识别成功，证明系统开发方案是可行的，软硬件是可靠的。该技术的成功开发应用，可广泛推广于国内的冶金企业，为实现钢铁产品的物联网应用作了有益的探索。