ES2377147T3 - Control no destructivo de productos siderúrgicos por ultrasonidos - Google Patents

Abstract

Dispositivo en configuración de herramienta de ayuda para la explotación, para el control no destructivo, en curso o a la salida de fabricación, de productos siderurgicos, tales como tubos u otros productos largos, estando destinada esta herramienta a extraer información sobre eventuales imperfecciones del tubo, a partir de senales de retorno que captan (73), consecutivamente a la excitación selectiva (70) de sensores ultrasónicos emisores segun una ley de tiempos elegida, unos sensores ultrasónicos receptores que determinan una disposición de geometria elegida, montado en acoplamiento ultrasónico con el tubo por mediación de un medio liquido, con movimiento relativo de rotación/traslación entre el tubo y la disposición de transductores, caracterizandose dicha herramienta de explotación porque comprende: un convertidor (891, 892) capaz de aislar selectivamente una representación digital de posibles ecos en unas ventanas temporales designadas, en función del movimiento relativo de rotación/traslación, y de extraer de ella una imagen (901, 902) de posibles imperfecciones en el tubo, un filtro (921, 922), capaz de determinar, en las imagenes (901, 902), zonas de presunta imperfección (Zcur), asi como propiedades de cada presunta imperfección, un combinador (960), acomodado para preparar entradas digitales de trabajo, a partir de un extracto (951, 952) de las imagenes correspondientes a una zona de presunta imperfección (Zcur), de propiedades de la presunta imperfección en la misma zona, procedentes del filtro (921, 922), y de datos de contexto (740), al menos una disposición de la clase circuito neuronal (970), que recibe entradas de trabajo procedentes del combinador (960), una etapa digital de decisión y alarma (992) , que opera sobre la base de la salida de la disposición de la clase circuito neuronal (970), y un autómata de selecció y de marcado (994) , acomodado para descartar y marcar tubos que la etapa digital de decisión y alarma (992) ha decidido que son no conformes.

Description

Control no destructivo de productos siderurgicos por ultrasonidos.

La invenci6n concierne al control no destructivo de materiales, en particular para tubos en fabricaci6n.

Ya son conocidas diferentes propuestas, las cuales retomaremos, tendentes a utilizar las redes neuronales en el contexto del control no destructivo de materiales. Pero la naturaleza de las existentes no esta concebida para funcionar en entorno industrial, sobre equipos ya en servicio, en tiempo real y que permitan al propio tiempo una clasificaci6n al vuelo de las imperfecciones segun su naturaleza, de modo que se pueda subsanar rapidamente un problema acaecido en fase de producci6n.

El objeto de la invenci6n es el de mejorar la situaci6n hacia un sistema que pueda:

ser utilizado en entorno industrial y facilmente implantado en equipos ya existentes en este entorno,

ser utilizado en tiempo real, es decir, dar un diagn6stico rapido (a una velocidad suficiente para no ralentizar la velocidad de producci6n global), y

que permita una clasificaci6n de las imperfecciones segun su naturaleza en orden a conocer su gravedad y a permitir la determinaci6n de la causa tecnica originaria de la imperfecci6n y, asi, rapidamente subsanar el problema en fase de producci6n.

De acuerdo con un primer aspecto de la invenci6n, se propone un dispositivo configurado como herramienta de ayuda para la explotaci6n, para el control no destructivo de tubos (u otros productos siderurgicos) en curso y a la salida de fabricaci6n. Una herramienta de este tipo esta destinada a extraer informaci6n sobre eventuales imperfecciones del tubo. Unos sensores ultras6nicos emisores son excitados selectivamente segun una ley de tiempos elegida. Unas senales de retorno son captadas por unos sensores ultras6nicos receptores que determinan una disposici6n de geometria elegida, montada en acoplamiento ultras6nico con el tubo por mediaci6n de un medio liquido. Finalmente, generalmente hay un movimiento relativo de rotaci6n/traslaci6n entre el tubo y la disposici6n de transductores.

La herramienta propuesta de ayuda para la explotaci6n comprende:

un convertidor, capaz de aislar selectivamente una representaci6n digital de posibles ecos en unas ventanas temporales designadas, en funci6n del movimiento relativo de rotaci6n/traslaci6n, y de extraer de ella una imagen de posibles imperfecciones en el tubo,

un filtro, capaz de determinar, en las imagenes, zonas de presunta imperfecci6n, asi como propiedades de cada presunta imperfecci6n,

un combinador, acomodado para preparar entradas digitales de circuito neuronal, a partir de un extracto de las imagenes correspondientes a una zona de presunta imperfecci6n, de propiedades de la presunta imperfecci6n en la misma zona, procedentes del filtro, y de datos de contexto,

al menos un circuito neuronal, que recibe entradas procedentes del combinador,

una etapa digital de decisi6n y alarma, que opera sobre la base de la salida del circuito neuronal, y

un aut6mata de selecci6n y de marcado, acomodado para descartar y marcar tubos que la etapa digital de

decisi6n y alarma ha decidido que son no conformes.

La invenci6n tambien se puede ubicar a nivel de un dispositivo de control no destructivo de tubos (u otros productos siderurgicos) en curso o a la salida de fabricaci6n, que comprende:

una disposici6n de transductores ultras6nicos de geometria elegida, montada en acoplamiento ultras6nico con el tubo por mediaci6n de un medio liquido, con movimiento relativo de rotaci6n/traslaci6n entre el tubo y la disposici6n de transductores,

circuitos para excitar selectivamente estos elementos transductores, segun una ley de tiempos elegida, y para recoger las senales de retorno que captan, y

una herramienta de ayuda para la explotaci6n segun se ha definido anteriormente, y que se detalla mas adelante.

Otro aspecto de la invenci6n se expresa en forma de procedimiento de control no destructivo de tubos (u otros productos siderurgicos) en curso o a la salida de fabricaci6n, que comprende las siguientes etapas:

a. prever una disposici6n de transductores ultras6nicos de geometria elegida, montada en acoplamiento

ultras6nico con el tubo por mediaci6n de un medio liquido, con movimiento relativo de rotaci6n/traslaci6n entre el tubo y la disposici6n de transductores,

b.

excitar selectivamente estos elementos transductores segun una ley de tiempos elegida,

c.

recoger las senales de retorno que captan estos, con el fin de analizar selectivamente estas senales de retorno, para extraer de ellas informaci6n sobre eventuales imperfecciones del tubo.

El procedimiento propuesto comprende ademas las siguientes etapas:

d.

aislar selectivamente una representaci6n digital de posibles ecos en unas ventanas temporales designadas, en funci6n del movimiento relativo de rotaci6n/traslaci6n, y extraer de ella una imagen de posibles imperfecciones en el tubo,

e.

filtrar las imagenes segun unos criterios de filtrado elegidos, con el fin de determinar en ellas unas zonas de presunta imperfecci6n, asi como propiedades de cada presunta imperfecci6n,

f.

formar entradas digitales de circuito neuronal, a partir de un extracto de las imagenes correspondientes a una zona de presunta imperfecci6n, de propiedades de la presunta imperfecci6n en la misma zona, procedentes del filtro, y de datos de contexto,

g.

aplicar las entradas asi formadas a al menos un circuito neuronal,

h.

tratar digitalmente la salida del circuito neuronal segun unos criterios de decisi6n elegidos, para extraer de ella una decisi6n y/o una alarma, y

i.

descartar y marcar tubos que mediante la etapa h. se ha decidido que son no conformes. Otros aspectos de la invenci6n se encontraran en la continuaci6n de la presente solicitud de patente. Otras caracteristicas y ventajas de la invenci6n se iran poniendo de manifiesto conforme se examine la descripci6n

detallada que sigue, asi como los dibujos que se acompanan, en los que:

la figura 1 es una vista esquematica en perspectiva de un tubo, que tiene imperfecciones o defectos llamados patrones; la figura 2 es una vista lateral esquematica que ilustra un ejemplo de instalaci6n del tipo "control con cabezal

giratorio" sobre un tubo a la salida de fabricaci6n;

las figuras 3A a 3C son sendos detalles de diferentes tipos de medida de espesor y de control de imperfecciones longitudinales y transversas; la figura 4 es el esquema de principio de la electr6nicas asociada a un sensor ultras6nico en control no destructivo

en una instalaci6n tradicional;

las figuras 5A y 58 son una vista desde un extremo y una vista lateral de un tipo particular de celda de control no destructivo, denominado comunmente "de cabezal giratorio" y representado esquematicamente; la figura 6 muestra la complejidad de los trayectos ultras6nicos que se dan en un tubo, sobre un ejemplo simple; las figuras 6A y 68 son sendos diagramas temporales esquematicos de senales ultras6nicas, para un sensor bajo

incidencia oblicua y para un sensor bajo incidencia normal (perpendicular), respectivamente; la figura 7 es un grafo que muestra una representaci6n clasica de la selectividad de una instalaci6n de control; la figura 8 es un esquema de principio de la electr6nica asociada a un sensor ultras6nico en control no destructivo en

un ejemplo de instalaci6n susceptible de poner en practica la invenci6n; la figura 8A es el esquema funcional mas detallado de una parte de la figura 8; la figura 9 es una copia de pantalla esquematizada que ilustra dos imagenes ultras6nicas digitalizadas de

potenciales imperfecciones en un tubo; las figuras 10A a 10D son sendas representaciones esquematicas de diferentes tipos de imperfecciones segun la

clasificaci6n API (American Petroleum Institute) y que constituyen los datos de salida de la red neuronal tendente a determinar el tipo de la imperfecci6n; la figura 11 es el esquema funcional mas detallado de otra parte de la figura 8; la figura 12 es un diagrama secuencial que ilustra el tratamiento de potenciales imperfecciones sucesivas en una

imagen;

la figura 13 es el esquema funcional de un sistema de filtros utilizables segun la invenci6n;

la figura 14 es el esquema funcional de un montaje de red neuronal tendente a determinar el tipo de una imperfecci6n en un tubo;

la figura 15 es el esquema funcional de un montaje de red neuronal tendente a determinar el grado de profundidad de una imperfecci6n en un tubo;

la figura 16 es el esquema funcional del modelo de neurona;

la figura 17 es un ejemplo de funci6n de transferencia de una neurona elemental; y

la figura 18 es el esquema general de una instalaci6n que utiliza la invenci6n para la detecci6n de los defectos sobre diferentes tipos de sensores.

Los dibujos contienen elementos de caracter indiscutible. Por lo tanto, podran no s6lo servir para hacer comprender mejor la presente invenci6n, sino tambien contribuir a su definici6n, si es el caso.

En la continuaci6n del presente texto, un sensor ultras6nico podra ser designado indistintamente por los terminos sensor, o palpador, o transductor, bien conocidos por el experto en la materia.

Usos conocidos de las redes neuronales

La utilizaci6n de redes neuronales en el contexto del control no destructivo de materiales ha sido objeto de numerosas publicaciones, la mayor parte del tiempo bastante te6ricas, a las que se nos remitiremos a continuaci6n.

El articulo "Localization and Shape Classification of Defects using the Finite Element Method and the Neural Networks" de ZAOUI, MARCHAND y RAZEK (NDT.NET AGOSTO de 1999, vol. IV n.o resumen 8) formula propuestas en este campo. Sin embargo, estas propuestas estan realizadas en el ambito de manipulaciones en laboratorio y la aplicaci6n descrita no permite una puesta en practica en linea, en entorno industrial. Ademas, s6lo se trata la detecci6n mediante corrientes de Foucault, lo cual en muchas ocasiones es insuficiente.

El articulo "Automatic Detection of Defect in Industrial ultrasound images using a neural Network" de Lawson y Parker (Proc. of Int. Symposium on Lasers, Optics, and Vision for Productivity in Manufacturing I (Vision Systems: Applications), Junio de 1996, Proc. of SPIE vol. 2786, pp. 37 47, 1996), describe la aplicaci6n del tratamiento de imagenes y de las redes neuronales en la interpretaci6n del denominado "scan TOFD". El procedimiento llamado TOFD (Time of Flight Diffraction) consiste en senalar las posiciones del sensor ultras6nico donde se puede observar una difracci6n del haz sobre los bordes de la imperfecci6n, lo cual permite en lo sucesivo dimensionar la imperfecci6n. Este procedimiento es dificilmente adaptable en los equipos de control no destructivo ya existentes, en especial en entorno industrial.

El articulo "Shape Classification of Flaw Indications in 3 Dimensional ultrasonic Images" de Dunlop y McNab (IEE Proceedings Science, Measurement and Technology July 1995 Volume 142, Issue 4, p. 307 312) concierne al diagn6stico en terminos de corrosi6n de oleoducto. El sistema permite un control no destructivo en profundidad y permite un estudio en las tres dimensiones y en tiempo real. Sin embargo, el sistema es muy lento. Esto hace relativamente dificil su utilizaci6n en entorno industrial.

El articulo "Application of neuro fuzzy techniques in oil pipelines ultrasonic nondestructive testing" de Ravanbod (NDT&E International 38 (2005) p 643 653) sugiere que los algoritmos de detecci6n de la imperfecci6n pueden ser mejorados mediante la utilizaci6n de elementos de l6gica borrosa, mezclados con la red de neuronas. Sin embargo, las tecnicas estudiadas conciernen, tambien aqui, a la inspecci6n de imperfecciones de oleoducto y a un diagn6stico sobre imperfecciones de corrosi6n.

El documento DE4201502C2 describe un procedimiento para crear una senal destinada a una red de neuronas, pero pocas o ningunas ensenanzas aporta sobre la interpretaci6n de los resultados, en terminos de diagn6stico. Ademas, una vez mas, s6lo se trata la detecci6n mediante corrientes de Foucault.

La publicaci6n de patente japonesa 11 002626 concierne a la detecci6n de imperfecciones longitudinales unicamente, y solamente mediante corrientes de Foucault.

La publicaci6n de patente No. 08 110323 se limita a un estudio en frecuencia de las senales obtenidas por ultrasonidos.

La publicaci6n de patente No. 2003 279550 describe un programa para diferenciar entre una zona calificada de sana y una zona defectuosa de un producto utilizando una red de neuronas. Este programa no va mas alla y no permite la clasificaci6n ni la localizaci6n de imperfecciones. Por consecuencia, la aplicaci6n de este programa puede conducir frecuentemente al rechazo de piezas que, no obstante, podrian ser consideradas como buenas si los resultados

fueran interpretados por un operario humano.

Control no destructivo de tubos Estado de la tecnica

La descripci6n detallada que sigue se da esencialmente en el contexto del control no destructivo de tubos a la salida de fabricaci6n, a titulo no limitativo.

Como se indica en la figura 1, las imperfecciones en un tubo T se pueden distinguir atendiendo a su posici6n. Asi, las imperfecciones de superficie, interna o externa, comprenden las imperfecciones longitudinales LD, y las imperfecciones circunferenciales (o transversas o transversales) CD y las imperfecciones oblicuas o inclinadas ID; mediante diferentes disposiciones de sensores, se pretende detectarlas en cuanto se extienden por una longitud y una profundidad definidas segun las normas o las especificaciones o pliegos de condiciones tecnicas de los clientes (a titulo de ejemplo, un valor de longitud de imperfecci6n citado en las normas es de 1/2 pulgada, esto es, aproximadamente 12,7 mm con una profundidad de aproximadamente el 5 % del espesor del producto controlado). Tambien se presta interes a las imperfecciones «en la pared», es decir, en la masa MD (no visibles en la figura 1), que a menudo corresponden a inclusiones o pliegues de laminaci6n, los cuales se pretende detectar al mismo tiempo que se toma una medida de espesor. Los haces ultras6nicos vienen representados divergentes en la Figura 1 para hacer comprender la detecci6n de imperfecciones. En la practica, tal y como se vera, estos son mas bien convergentes.

Segun es convencional, en control no destructivo por ultrasonidos, se utiliza uno de los tres siguientes tipos de instalaciones: las instalaciones llamadas "de cabezal giratorio", las instalaciones llamadas "de tubo giratorio" y las instalaciones de sensor circundante de multielemento, todas ellas bien conocidas por el experto en la materia. En el caso de utilizaci6n de sensores que operan en barrido electr6nico, la rotaci6n relativa tubo/sensores es virtual. Tal y como aqui se utiliza, la expresi6n "movimiento relativo de rotaci6n/traslaci6n entre el tubo y la disposici6n de transductores" abarca el caso en el que la rotaci6n relativa es virtual.

En la figura 2, la maquina de control no destructivo de cabezal giratorio comprende un dispositivo de ultrasonidos propiamente dicho, montado sobre un recinto de agua o "caja de agua" 100, que el tubo T atraviesa a la velocidad v = 0,5 metros por segundo, por ejemplo. Los sensores o palpadores de ultrasonidos emiten ondas longitudinales en el agua. Un sensor dado trabaja por ejemplo a 1 o varios MHz. Este es excitado repetidamente mediante pulsos, de forma de onda elegida, a una cadencia (o frecuencia) de recurrencia Fr que es del orden de varios kHz o decenas de kHz, por ejemplo de 10 kHz.

Por otro lado, un transductor de ultrasonidos posee:

una radiaci6n de campo cercano, practicamente paralela, dentro de una zona llamada de Fresnel, foco de numerosas interferencias, cuya longitud en el eje del haz es

N = 0,25 D2 / A

donde D es el diametro de la pastilla activa del transductor, y A, su longitud de onda de trabajo, y

una radiaci6n de campo lejano, dentro de una zona llamada de Fraunhofer, segun un haz divergente de angulo 2 a, con

sin a = 1,22 A / D

Las figuras 3A, 38, 3C representan sendos sensores hechos convergentes por medio de una lente (de ultrasonidos) c6ncava, tal y como son utilizados comunmente en las aplicaciones para los tubos. Preferentemente se utiliza la zona de Fraunhofer, menos perturbada.

Asi, para unos sensores tales como P11 y P12, el haz de ultrasonidos, que en general esta focalizado, se extiende en la proximidad de un plano perpendicular al eje del tubo T. La detecci6n se lleva a cabo, por tanto, en secci6n recta. Sus funciones son las siguientes:

o bien su haz tambien es perpendicular al eje del tubo T en la secci6n recta, y sirven para la medici6n de espesor (por ejemplo P1, figura 3A); se habla entonces de "palpaci6n recta";

o bien su haz incide sobre el eje del tubo T, en secci6n recta, y sirven para detectar las imperfecciones longitudinales (por ejemplo P11, figura 38). En tal caso, el angulo de incidencia en la secci6n recta se elige preferentemente para no originar en el tubo mas que ondas ultras6nicas transversales o de cizallamiento, habida cuenta de las caracteristicas de la interfase agua/metal del tubo (en principio, agua/acero). Se preven generalmente dos sensores P11 y P12, de incidencias opuestas con relaci6n al eje del tubo (figura 2).

La maquina tambien comprende dos sensores tales como P21 y P22 cuyo haz de ultrasonidos, por el contrario, que asimismo por regla general esta focalizado, se extiende en la proximidad de un plano pasante por el eje del tubo, pero incidente con relaci6n al plano perpendicular al eje del tubo T (ver sensor P21, Figura 3C). En tal caso, el

angulo de incidencia con relaci6n al plano perpendicular al eje del tubo se elige preferentemente para no originar en el tubo mas que ondas ultras6nicas transversales o de cizallamiento, habida cuenta de las caracteristicas de la interfase agua/metal del tubo (en principio, agua/acero). Estos sensores sirven para detectar las imperfecciones transversas. Se preven generalmente dos sensores P21 y P22, de incidencias opuestas con relaci6n al plano perpendicular al eje del tubo (figura 2).

El control de las imperfecciones generalmente se lleva a cabo focalizando el haz. El punto de focalizaci6n se mide con relaci6n al "salto", que corresponde al primer trayecto de ida y vuelta de los ultrasonidos por el espesor del tubo. Asi, el sensor de la figura 3A esta focalizado al medio salto, en tanto que los sensores de las figuras 38 y 3C estan focalizados a tres cuartos de salto. Por otro lado, el control de las imperfecciones externas generalmente se lleva a cabo al salto, y el de las imperfecciones internas, al medio salto.

Se senala con Ta el tiempo de presencia requerido para que el palpador pueda recibir correctamente el retorno del haz de ultrasonidos, representativo de una eventual imperfecci6n. Este tiempo Ta depende de la suma de los tiempos siguientes:

por una parte, el tiempo de propagaci6n de ida y vuelta de ondas ultras6nicas longitudinales, sobre la altura de la "columna de agua" presente entre el palpador y el tubo, por el trayecto de los ultrasonidos,

por otra parte, el tiempo de propagaci6n de ondas ultras6nicas transversales, tal y como es preciso en el interior del tubo para llevar a cabo el propio control no destructivo. Este tiempo depende principalmente de una elecci6n del numero deseado de reflexiones de las ondas transversales en el interior de la pared del tubo.

Clasicamente, los palpadores son accionados giratoriamente alrededor del eje del tubo, mediante unos medios no representados, a una velocidad T del orden de varios miles de vueltas por minuto, (6000 rpm por ejemplo). En el caso tambien conocido por el experto en la materia en el que es el tubo el que es accionado giratoriamente mientras que los palpadores no son accionados giratoriamente (instalaci6n llamada "de tubo giratorio"), la velocidad de giro del tubo es del orden de unas decenas o unos miles de vueltas por minuto.

Podemos llamar "celda" a cada conjunto sensor medio de transmisi6n (agua) tubo. Para una celda, se debe considerar ademas la abertura de haz Od de los palpadores de ultrasonidos en detecci6n. Una abertura se puede definir con dos componentes (figura 1), una Od1 en la secci6n recta del tubo, la otra Od2 en el plano pasante por el eje del tubo y el palpador.

El ajuste de la instalaci6n (en funci6n de la velocidad de giro, de la velocidad de progresi6n, de las dimensiones Od1 y Od2 y del numero de palpadores) debe garantizar un barrido por los haces ultras6nicos del conjunto de las superficies y del volumen del tubo que ha de controlarse.

Es de senalar que determinadas normas o pliegos de prescripciones tecnicas o especificaciones de los clientes dictan un solapamiento de las zonas barridas.

El tiempo de analisis Ta queda, pues, definido por un compromiso entre:

la cadencia (o frecuencia) de recurrencia Fr,

en una secci6n recta del tubo, la velocidad de giro w, habida cuenta de la abertura en detecci6n Od1 de los palpadores de ultrasonidos (en otras palabras, habida cuenta del giro de los sensores, la componente Od1 de la abertura de haz debe permitir un tiempo de presencia de la imperfecci6n frente a los sensores que sea al menos igual a Ta),

la longitud del tubo, la velocidad de progresi6n v del mismo, habida cuenta de la abertura en detecci6n Od2 de un palpador de ultrasonidos y del numero NFi de palpadores consagrados a la misma funci6n Fi (que constituyen por tanto un grupo de palpadores), sobre la periferia del tubo (en otras palabras, habida cuenta del avance del tubo, la componente Od2 de la abertura de haz debe permitir un tiempo de presencia de la imperfecci6n frente al sensor (o al grupo de sensores) que sea al menos igual a Ta),

el numero de palpadores dedicados al mismo cometido (es decir, a la misma funci6n), y

los tiempos de propagaci6n de las ondas tales como se han definido anteriormente.

Clasicamente, la maquina comprende tipicamente en total dos sensores tales como P11, P12 para el control de las imperfecciones de tipo LD y, eventualmente ID, dos sensores tales como P21, P22 para el control de las imperfecciones de tipo CD, a los que se suma en principio un sensor tal como P1, para la medici6n del espesor del producto y el control de las imperfecciones de tipo MD. Cada sensor puede ser, de hecho, un grupo de sensores trabajando juntos, tal como se vera.

La maquina posee, de manera integrada o aparte, una electr6nica de excitaci6n y de detecci6n asociada a cada uno de los sensores. Comprende esta (figura 4) un emisor de pulsos 70, por ejemplo a 250 voltios para la excitaci6n del

palpador P0 montado sobre la caja de agua 100. Como parte integrante del sistema de control no destructivo, el palpador de ultrasonidos P0, en el presente caso emisor/receptor, recibe los ecos consecuentes a esta excitaci6n. Las lineas 700 y 710 transmiten respectivamente el pulso de excitaci6n y la senal en bornes del palpador a un amplificador 73.

La salida del amplificador 73 sirve para la visualizaci6n por parte del operario y/o para el mando de un aut6mata de selecci6n, capaz de descartar (aguas abajo) los tubos no conformes.

La visualizaci6n se realiza, por ejemplo, mediante un osciloscopio 750, que recibe como senal la salida del amplificador 73 y, como base de tiempos 752, una senal de una etapa de sincronizaci6n 753 proveniente del emisor

70. Una etapa de umbral 754 evita el deslumbramiento del osciloscopio en el momento del pulso de emisi6n.

Otra salida del amplificador 73 se dirige hacia una etapa de tratamiento de senal 760. Este tratamiento comprende generalmente una rectificaci6n, un alisamiento y un filtrado. Viene seguido de una etapa de detecci6n o selector 762, capaz de aislar los ecos significativos, de una manera conocida. En la detecci6n de la imperfecci6n, es la presencia de un eco, con su amplitud o su duraci6n (por tanto, de su energia), los que son significativos, en algunas franjas temporales, esencialmente el semisalto y el salto. Para la detecci6n en espesor, se comprueba que el equivalente distancia de la diferencia de tiempo entre los respectivos ecos de fondo se corresponde perfectamente con el espesor deseado del tubo. Las anomalias detectadas segun estos criterios pueden servir para emitir una alarma en 764 y/o para pilotar un aut6mata de selecci6n 766 que expulsa los tubos no conformes, marcandolos segun la o las anomalias detectadas.

Materialmente en el caso de una instalaci6n de cabezal giratorio (figuras 5A y 58), la celda comprende aun, sobre un soporte mecanico 80, la caja de agua 100, que aloja un conjunto sensor P0, con una conexi6n 701, que auna las lineas 700 y 710 de la figura 4. Se preven por ejemplo tres rodamientos 81 a 83 para centrar el tubo T.

Segun la tecnica conocida (maquina vendida, por ejemplo, por la compania alemana GE NUTRONIK, antiguamente NUKEM), el conjunto sensor P0 comprende unos sensores que giran a unos miles de vueltas/minuto alrededor del tubo. Se puede utilizar asimismo una pluralidad de sensores distribuidos en anillo alrededor del tubo. El anillo comprende por ejemplo 6 sectores de 128 sensores ultras6nicos, distribuidos alrededor de la periferia. Los sectores de sensores se hallan alternativamente ligeramente desplazados en el sentido del eje del tubo. Ello permite tener un solapamiento entre dos sectores de sensores consecutivos longitudinalmente y reduce asimismo los problemas de interferencias. La interferencia surge cuando un sensor dado recibe ecos debidos a un disparo efectuado en otro sensor.

A esto se suma un banco (no representado) de guiado del tubo aguas arriba y aguas abajo de la estaci6n de control no destructivo, para posicionar debidamente el tubo que progresa en continuo, con relaci6n a los sensores de ultrasonidos.

El control no destructivo debe llevarse a cabo en toda la periferia del tubo. Pero asimismo es esencial que este control siga la velocidad lineal v del tubo a la salida de fabricaci6n. Se llega por tanto a un compromiso entre la velocidad lineal v del tubo, la cadencia (o frecuencia) de recurrencia Fr, el tiempo de analisis Ta, la abertura de trabajo Od del palpador de ultrasonidos en detecci6n, y la velocidad de giro w, el numero de sensores que desempenan la misma funci6n y la velocidad de propagaci6n de las ondas ultras6nicas.

Asimismo es deseable que la misma instalaci6n pueda trabajar con toda una gama de diametros de tubos (y tambien de espesores de tubos), que abarquen la gama de producci6n. Es frecuente entonces prever varios valores de la velocidad de giro w y de la frecuencia de recurrencia Fr, valores que se seleccionan en funci6n del diametro del tubo que ha de tratarse.

Se senalara finalmente que cualquier cambio de fabricaci6n implica un nuevo ajuste de los angulos de ataque de los ultrasonidos de cada sensor sobre la periferia del tubo. Esta delicada operaci6n, efectuada manualmente, lleva corrientemente del orden de media hora, tiempo durante el cual queda detenida la producci6n de tubos. Tales son las condiciones en las que actualmente se efectua el control no destructivo por ultrasonidos de los tubos, o de otros productos perfilados y/o de paredes delgadas, a la salida de fabricaci6n.

En el campo del control no destructivo por ultrasonidos, se utiliza con frecuencia la siguiente terminologia:

«barrido» (o «Scan») designa una sucesi6n de posiciones relativas tubo/sensor,

«incremento» designa el paso de barrido (inversamente proporcional a la frecuencia de recurrencia o frecuencia de disparos ultras6nicos),

«Ascan» designa el grafo de la tensi6n electrica medida en bornes de un sensor ultras6nico, con, en abscisas, el tiempo de vuelo y, en ordenadas, una representaci6n de la tensi6n electrica, asimismo denominada amplitud ultras6nica,

«8scan» designa una imagen relativa a un valor dado del incremento, con, en abscisas, el barrido

correspondiente al disparo ultras6nico, en ordenadas, el tiempo de vuelo y, en cada punto, la amplitud ultras6nica convertida en degradado de grises,

«Ecodinamica» designa un grafo con, en abscisas, la indicaci6n del disparo ultras6nico y, en ordenadas, la amplitud maxima recogida en un selector temporal del Ascan para el disparo correspondiente,

«Cscan» designa una imagen con, en abscisas y en ordenadas, la posici6n equivalente en un espacio plano del punto de disparo de la onda ultras6nica y que representa, convertida a degradado de grises, la amplitud ultras6nica maxima para ese disparo recogida en el selector temporal en cuesti6n del Ascan ("amplitud de la imagen"). En el caso de un tubo, un punto de la abscisa del Cscan corresponde a una posici6n sobre la longitud del tubo y un punto de la ordenada corresponde a una posici6n sobre la circunferencia del tubo. En el caso de un producto plano, un punto de la abscisa del Cscan corresponde a una posici6n sobre la longitud del producto plano y un punto de la ordenada corresponde a una posici6n sobre el ancho del producto plano.

La figura 6 es una vista en secci6n longitudinal esquematica de un sistema conformado por un sensor, por su columna de agua y por el tubo, y con ilustraci6n de diferentes trayectos ultras6nicos determinantes de ecos. Esta permite comprender bien la complejidad de estos trayectos y la dificultad del analisis.

La figure 6A es un diagrama amplitud/tiempo esquematico de la senal ultras6nica a nivel de un sensor que trabaja bajo incidencia oblicua. A partir del instante Texcit de excitaci6n del sensor, encontramos un eco de interfase agua tubo en el instante Tinterf (que se puede senalar asimismo con TphiExter0). A continuaci6n vienen marcados (trazo de puntos vertical) el instante TphiInter, en el que el haz de ultrasonidos llega hasta el revestimiento interno del tubo, donde se refleja y refracta, asi como el instante TphiExter1, en el que el haz de ultrasonidos llega hasta el revestimiento externo del tubo. Como consecuencia de la incidencia oblicua, no se produce un eco reflejado significativo que regresa al sensor en TphiInter en ausencia de imperfecci6n en ese lugar. Esto tambien se cumple en TphiExter1.

La figure 68 es un diagrama amplitud/tiempo esquematico de la senal ultras6nica a nivel de un sensor que trabaja bajo incidencia normal. La cronologia general de las senales es la misma que para la figura 6A (con un margen de diferencia de un factor, relacionado con la incidencia). Por el contrario, bajo incidencia normal, se dan ecos significativos en TphiInter y en TphiExter1, incluso en ausencia de imperfecci6n en los lugares afectados del tubo.

Actualmente, los sistemas de control no destructivo utilizados en producci6n de los tubos funcionan estableciendo la relaci6n K entre:

la amplitud As de una senal proveniente del tubo que ha de inspeccionarse, y

la amplitud A0 de la senal proveniente de un defecto patr6n de referencia, para el tipo de control en cuesti6n. Este «defecto patr6n de referencia» se define en general en un tubo patr6n dotado de un defecto artificial (por ejemplo, una entalladura en U o en V) de caracteristicas dimensionales elegidas, por ejemplo de conformidad con una norma de control no destructivo y/o con el pliego de especificaciones tecnicas de un cliente.

La suposici6n implicita es que esta amplitud de senal es proporcional a la criticidad de la imperfecci6n, es decir, a su profundidad (DD). El grafo de la figura 7 (bien conocido por el experto en la materia, vease Nondestructive Testing Handbook capitulo statistics del volumen 7 publicado por la ASNT American Society for Nondestructive Testing) representa la distribuci6n real K = f(DD). Este muestra que, en realidad, la correlaci6n es muy mala (del orden de 0,3 a 0,4 para el control por ultrasonidos).

Mas precisamente, en el grafo de la figura 7, si se fija la amplitud de referencia A0 (K=1) al valor XL (profundidad de la imperfecci6n maxima aceptable) en el centro de la distribuci6n (centrada a su vez en la oblicua TDis), se ve que aun se pueden encontrar imperfecciones a K = 0,5 de profundidad DD superior a XL. Asi resulta que, por prudencia, se impone fijar A0 para un valor netamente mas bajo que XL. Consecuentemente, en la producci6n se descartan tubos que, no obstante, de hecho serian satisfactorios. Esto es nefasto econ6micamente, tanto mas cuanto que las tecnicas de fabricaci6n de tubos siguen siendo bastante pesadas, tanto en complejidad como en necesidades de energia.

La firma solicitante se ha esforzado por mejorar la situaci6n.

La figura 8 representa un dispositivo semejante al de la figura 4, pero modificado para la puesta en practica de la invenci6n.

La salida del amplificador 73 se aplica a una etapa 761, que digitaliza la amplitud de la senal procedente del amplificador 73 y trabaja con esta senal digitalizada. Este tratamiento sera descrito posteriormente con referencia a la figura 11. Se pueden conservar a continuaci6n unas etapas 764 y 766 funcionalmente semejantes a aquellas de la figura 8. La senal bruta del sensor, tal como queda visible en el osciloscopio 750, es denominada A Scan por los expertos en la materia. Comprende esta unos ecos segun el esquema definidomediante la figura 6.

Es deseable pasar a una formaci6n de imagenes de las imperfecciones del tubo, con ayuda de las senales de

ultrasonidos. Se describira a continuaci6n la obtenci6n de una imagen.

En la practica, una imagen se obtiene atendiendo a varias exploraciones sucesivas del tubo mediante un sensor Px, bajo sucesivos angulos que cubren sensiblemente una secci6n recta del tubo. Es posible hacerlo con disparos sucesivos mediante un s6lo sensor, utilizando la rotaci6n relativa tubo/sensor.

Nos ponemos en este punto, a titulo de ejemplo no limitativo, en el caso de una instalaci6n de la clase llamada de cabezal giratorio.

En la figura 8A, se considera un sensor Px, que puede ser de uno de los tipos P1, P11, P12, P21 y P22 antedichos. En el ejemplo ilustrado, este sensor Px comprende de hecho n sensores elementales Px 1, ..., Px i, ..., Px n, que se hallan alineados segun el eje longitudinal del tubo y que son objeto de un disparo ultras6nico en el mismo momento. En la figura 8A, lo que se halla entre los sensores elementales y las imagenes de salida 769A y 7698 se puede considerar un convertidor.

La senal Ascan del primer sensor elemental Px 1 se aplica a un amplificador 73 1, seguido de dos canales paralelos: el del selector 761 1A, seguido del digitalizador de linea 765 1A, y el del selector 761 18, seguido del digitalizador de linea 765 18.

8asandose en la informaci6n obtenida al paso del tubo patr6n, el operario introduce en el selector 761 1A la informaci6n T 1A correspondiente a una indicaci6n de posici6n y de ancho temporal, que le designa, en funci6n de la geometria conocida del tubo, los instantes en los que va a encontrar un «eco de revestimiento interno», relativo al interior del tubo, por ejemplo el primer eco Int1 de la figura 6. La figura 6A muestra mas netamente la ventana temporal «Int» correspondiente, alrededor de Tphilnter.

Igualmente, basandose en la informaci6n obtenida al paso del tubo patr6n, el operario introduce en el selector 761 18 la informaci6n T 18 correspondiente a una indicaci6n de posici6n y de ancho temporal, que le designa, en funci6n de la geometria conocida del tubo, los instantes en los que va a encontrar un «eco de revestimiento externo», relativo al exterior del tubo, por ejemplo el primer eco Ext1 de la figura 6. La figura 6A muestra mas netamente la ventana temporal «Ext» correspondiente, alrededor de TphiExter.

El esquema se repite para los demas sensores Px 2, ... Px i, ... Px n.

Asi, cada selector temporal 761 trabaja por ventanas temporales, habida cuenta del instante de emisi6n de los ultrasonidos y de los intervalos de tiempo predeterminables en los que cabe esperar ecos referentes a ese selector. La ilustraci6n de las figuras 6 muestra c6mo se pueden definir los intervalos de tiempo interesantes, habida cuenta del angulo de ataque del haz de ultrasonidos sobre el tubo, asi como del diametro (interno o externo) y del espesor del tubo. Un intervalo de tiempo dado corresponde a un eco dado en un punto dado del tubo, para una posici6n relativa dada entre el tubo y el sensor.

Para mayor simplicidad, se admite en el presente caso que los instantes de disparos estan sincronizados en la rotaci6n relativa tubo/sensores, de modo que un sensor elemental siempre trabaja sobre la misma generatriz longitudinal del tubo. La salida de su selector proporciona por tanto una sucesi6n espaciada de muestras anal6gicas de senal, que corresponden cada una de ellas a la amplitud de un eco esperado sobre una pared del tubo. Estas muestras del sensor Px 1 (por ejemplo) son digitalizadas en 765.

El sincronismo con la emisi6n se puede asegurar mediante un enlace (no representado) con el emisor 70, o con su disparador, el circuito de sincronizaci6n 753 o su base de tiempos 752 (figura 8). La presentaci6n 750 se puede mantener, si se desea. El sistema puede funcionar en tubo giratorio a velocidad sensiblemente constante. En este caso, la velocidad angular y el avance del tubo se pueden medir con ayuda de un codificador angular preciso, por ejemplo el modelo RS0550168 suministrado por la compania Hengstler, y de un velocimetro laser, por ejemplo el modelo LSV 065 suministrado por la compania Polytec. El tubo tambien puede no girar, en tanto que el que gira es el sistema de sensores. En tal caso, el velocimetro laser basta para medir el avance del tubo, en tanto que la velocidad de rotaci6n de los sensores es conocida por medio de un codificador angular.

Para un disparo dado, el conjunto de los sensores Px 1 a Px n proporciona una linea de una imagen, que corresponde a una secci6n recta del tubo. En la otra dimensi6n de la imagen, un sensor elemental dado proporciona una linea que corresponde a una generatriz del tubo.

Los digitalizadores 765 1A, 765 2A, ...,765 iA, .... 765 nA permiten rellenar una imagen «interna» 769A, relativa al revestimiento interno del tubo. Los digitalizadores 765 18, 765 28, ...,765 i8, ..., 765 n8 permiten rellenar una imagen «externa» 7698, relativa al revestimiento externo del tubo (a la salida, se utilizan trazos de puntos y rayas para dotar de claridad al esquema).

La imagen memorizada en 769A o 7698, que es un Cscan tal como se ha definido anteriormente, vale para el sensor o grupo de sensores Px en cuesti6n. Cada punto de esta imagen corresponde, trasladado a escala de grises, a un valor extraido de la amplitud del eco debido a la reflexi6n de la senal de ultrasonidos sobre una eventual imperfecci6n de la zona en cuesti6n del tubo. Este valor (senalado en adelante con K) puede representar la relaci6n

entre la amplitud maxima de la senal ultras6nica captada sobre el tubo en curso de prueba y la amplitud maxima de la senal ultras6nica obtenida con un «defecto patr6n de referencia» artificial, segun esta definido mas arriba.

Esta imagen corresponde ahora a una zona del tubo, obtenida mediante la reuni6n de las zonas sensiblemente anulares del tubo que corresponden a cada una de las lineas digitalizadas. De hecho, se trata de zonas anulares si el haz de ultrasonidos es aplicado sensiblemente perpendicularmente al eje del tubo. Es sabido que ocurre de modo diferente para algunos tipos de imperfecciones. Las zonas son entonces mas bien elipticas y, de hecho, alabeadas o "torcidas" en el espacio. En la presente descripci6n, la expresi6n "zonas anulares" abarca estas diferentes posibilidades.

Es de senalar que, para obtener esta reconstituci6n completa de la imagen C Scan, es necesaria la informaci6n suplementaria de posicionamiento del tubo con relaci6n al sensor. Esta se halla disponible como entrada separada

740. Esta informaci6n viene de un codificador XYZ o de un laser XYZ. Como el tubo se puede equiparar a un cilindro sin espesor, la informaci6n de posici6n se puede reducir a dos dimensiones.

Se comprende que la puesta en practica de la invenci6n sobre un banco existente de control por ultrasonidos ("UT bench") implica:

la accesibilidad a los datos brutos de control por ultrasonidos ("UT Raw Data"), que se lleva a cabo, por ejemplo, con ayuda de una tarjeta de adquisici6n, como el modelo NI 6024 serie E o NI 6251 serie M de la compania National Instrument,

la disponibilidad de una informaci6n en linea sobre la velocidad de rotaci6n (del tubo o del cabezal de sensores), y

la disponibilidad de una informaci6n en linea sobre la velocidad de avance del tubo.

El esquema de la figura 8A se puede aplicar:

en paralelo a un sensor de tipo P11 y a un sensor de tipo P12, que observan la misma zona del tubo segun dos direcciones diferentes. Cada sensor va a permitir obtener una imagen interna 769A y una imagen externa 7698. A continuaci6n, se puede elegir una de las imagenes en funci6n de un comando senalado con «Int/Ext»,

en paralelo a un sensor de tipo P21 y a un sensor de tipo P22, los cuales, una vez mas, van a permitir cada uno de ellos obtener una imagen interna 769A y una imagen externa 7698.

El esquema de la figura 8A tambien se puede aplicar en un sensor de tipo P1, en cuyo caso se preven tres vias paralelas detras de cada amplificador (al menos virtualmente). Una de las vias funciona sobre una franja temporal repetitiva posicionada como se indica en «Volum.» en la figura 68. Este canal permite un control de imperfecciones de volumen, es decir, en el espesor del tubo.

Las otras dos vias pueden funcionar respectivamente en las franjas temporales repetitivas posicionadas como se indica en «WphiExter0» y en «Wphilnter1» en la figura 68. Estas otras dos vias permiten una medici6n del espesor del tubo.

La distinci6n entre las 3 vias es meramente funcional (virtual). En efecto, dichas otras dos vias pueden ser fisicamente la misma, en la cual se discriminan los instantes o franjas «WphiExter0» y «Wphilnter1». Tambien se puede utilizar una sola via fisica, en la cual se discriminan los instantes o franjas «WphiExter0», «Volum.» y «Wphilnter1».

H es representativo de describir con mayor detalle el caso de un sensor de tipo P11 con un sensor de tipo P12. Tal es lo que se hara a continuaci6n.

Se recuerda que estos dos grupos de sensores P11 y P12 sirven para la detecci6n de imperfecciones longitudinales en los tubos. El control ultras6nico se realiza con disparos de ultrasonidos (US) en dos direcciones priorizadas ("clock wise" "counter clock wise"):

Un sensor o grupo de sensores P11 proporciona una imagen ultras6nica del tubo en una direcci6n de trabajo ("clock wise"),

Un segundo sensor o grupo de sensores P12 proporciona una imagen ultras6nica del mismo tubo en otra direcci6n de trabajo ("counter clock wise").

Asi, las imperfecciones longitudinales son detectadas ventajosamente con 2 sensores o grupos de sensores de cuyo haz los ejes estan inclinados simetricamente con relaci6n a un plano perpendicular al eje del tubo. La inclinaci6n es, por ejemplo, de aproximadamente +/ 17o. Esto proporciona un ejemplo de aplicaci6n del sistema en dos sensores, o dos grupos de sensores, tal como se ha mencionado mas arriba.

La figura 9 muestra un ejemplo de dos imagenes 901 y 902 de tipo C Scan, una encima de la otra, con la misma

referencia de tiempo. Estas dos imagenes provienen respectivamente de la informaci6n de 2 grupos de sensores en situaciones opuestas, en el presente caso los grupos de sensores de tipo P11 y P12 (como variante, los grupos de sensores de tipo P21 y P22), y ello para uno de los dos casos «Interno» / «Externo».

Las imagenes de los bloques 901 y 902 representan la senal en nivel de gris (de hecho, en paleta de colores). Se presentan a voluntad indicaciones complementarias, entre ellas imagenes complementarias:

921, que es una vista de la amplitud de la senal segun una linea vertical 911 elegida en la imagen 901,

922, que es una vista de la amplitud de la senal segun una linea vertical 912 elegida en la imagen 902,

910, que contiene dos curvas, que representan el maximo encontrado en la vertical correspondiente en las imagenes 901 y 902, respectivamente.

Se hace referencia ahora a la figura 11. Los bloques de imagenes 901 y 902 representan las imagenes memorizadas para los grupos de sensores P11 y P12, por ejemplo tales como quedan visibles en la figura 9. La imagen 901 ha sido preparada de la manera ilustrada en la figura 8A. El bloque convertidor 891 de la figura 11 corresponde al montaje de la figura 8A, aplicado al sensor P11. Igualmente, el bloque convertidor 892 corresponde tambien al montaje de la figura 8A, pero aplicado al sensor P12. Los bloques convertidores 891 y 892 utilizan los datos de contexto tubo/sensores del bloque 740. Estos datos son relativos a las caracteristicas del tubo en curso de revisi6n y de los sensores en curso de utilizaci6n. Estos se transmiten asimismo a los bloques convertidores 891 y 892, a los bloques de imagenes 901 y 902, asi como al bloquecombinador 960.

Despues de los bloques 901 y 902 se ilustran los filtros 921 y 922, que en particular permiten realizar extractos de las imagenes, y de sus datos de preparaci6n, en cuanto datos de entrada reunidos por el bloque combinador 960 para el tratamiento neuronal 970, tal como se vera.

En la forma de realizaci6n descrita, el filtro 921 posee:

una salida de senal Zcur que designa una zona de trabajo en la imagen. Esta salida es utilizada por una funci6n de extracci6n 951 que por consecuencia realiza un extracto de la imagen (Cscan) para la zona Zcur, y un acceso a la preparaci6n de imagen 891 para obtener de ella informaci6n memorizada (llamada Ascan) relativa a la zona Zcur. El conjunto de estos datos es transmitido por la funci6n de extracci6n 951 al combinador 960, como entradas del tratamiento neuronal 970, al tiempo que una salida proporciona informaciones obtenidas mediante filtrado, al menos algunas relativas a la zona Zcur, las cuales este transmite como entrada del tratamiento neuronal (combinador 960),

como opci6n (trazo de rayas) unas salidas de datos complementarios hacia una memoria 990.

Lo mismo ocurre para el filtro 922, con la funci6n de extracci6n 952, para la misma zona actual Zcur.

El tratamiento neuronal 970 alimenta una l6gica de decisi6n y de alarma 992, que pilota un automatismo de selecci6n y de marcado 994. Se puede prever una interfaz de interpretaci6n por parte de un operario 996, la cual puede presentar la totalidad o parte de los datos contenidos en la memoria 990, con relaci6n a la porci6n de tubo en curso de revisi6n.

En el presente caso, la figura 11 trata informaci6n proveniente como minimo de dos grupos de sensores que cubren la misma funci6n o destinados al mismo tipo de control (los 2 grupos P11 y P12 o los 2 grupos P21 y P22). El mismo esquema puede servir para tratar la informaci6n proveniente de un mayor numero de grupos de sensores destinados a controles de diferente tipo. El numero de imagenes tratadas al mismo tiempo queda aumentado en su tanto.

La funci6n primaria de los filtros 921 y 922 es la de determinar zonas de imperfecciones en las imagenes Cscan 901 y 902. Con caracter general, el filtrado va acomodado para senalar las zonas que han de analizarse y distinguir en ellas las imperfecciones de las demas indicaciones. El filtrado trabaja sobre dos porciones hom6logas de las dos imagenes de la figura 9. De hecho, los dos filtros trabajan conjuntamente, como se refleja mediante la vinculaci6n bidireccional que los enlaza en la figura 11.

Mediante barrido de la imagen digital, se localizan primero los lugares de la imagen donde existen potenciales imperfecciones.

A tal efecto, es posible aplicar un unico umbral fijo establecido mediante calibraci6n.

La firma solicitante prefiere actualmente utilizar un umbral que se adapte al nivel de ruido en curso en la imagen. El procedimiento se fundamenta en la teoria de la detecci6n de una senal en un ruido blanco, que puede fundamentarse en dos supuestos:

Supuesto H0: medida = ruido blanco de media m b y de desviaci6n tipo std b

Supuesto H1: medida = senal + ruido blanco Se procede a pruebas estadisticas, que permiten determinar si nos encontramos en el ambito del supuesto H0 o del supuesto H1. Estos calculos estadisticos se efectuan en tiempo real sobre n puntos deslizantes de la imagen correspondientes a disparos consecutivos, pudiendo determinarse el numero n mediante el aprendizaje.

De acuerdo con este procedimiento (caso llamado "aditivo gaussiano"), se puede utilizar por ejemplo el criterio de Neyman Pearson para determinar un umbral de detecci6n segun una probabilidad de falsa alarma (pfa) dada. Ello se expresa mediante la f6rmula [21] que se acompana. Se utiliza la funci6n acumulativa gaussiana, en general denominada Q (o incluso la funci6n de error erf), que hay que invertir para obtener el umbral, segun la f6rmula [22] que se acompana.

En la practica, se corrobora frecuentemente la presencia de ruido de fondo que puede tener varios origenes (por ejemplo: presencia de agua en el interior del tubo, zumbido electrico, fen6menos acusticos debidos a la estructura del material del producto controlado). La utilizaci6n de un umbral variable evita las falsas alarmas que se producen si se aplica un umbral fijo.

Entre otras indicaciones falsas susceptibles de aparecer, los parasitos se manifiestan en picos muy breves en la senal de ultrasonidos. Estos parasitos se pueden descartar mediante algoritmos simples que podemos llamar algoritmos de conteo acumulativo o incluso integradores (ejemplo: "n golpes antes de la alarma" o "doble umbral").

La firma solicitante ha considerado aun la "espira", que es el trayecto seguido por el sensor a lo largo de la superficie cilindrica con la que se equipara el tubo. Se puede efectuar un filtrado a lo largo de cada espira para reducir aun mas el porcentaje de falsas alarmas. A tal efecto se utiliza por ejemplo un filtro de 8utterworth y/o una transformada de Fourier discreta, tal como una transformada rapida de Fourier. Esta tecnica es aplicada en cada linea digital.

La misma clase de algoritmo se puede aplicar en el sentido de la longitud del tubo.

Asi, se localizan potenciales imperfecciones. Cuando se senala una imperfecci6n, su posici6n corresponde a la posici6n analizada en las imagenes de la figura 9 (por ejemplo). Esta imagen 2D corresponde a una desarrollada del tubo, equiparado a un cilindro sin espesor. Las indicaciones de posici6n radial/espesor (o mas simplemente de situaci6n interna, externa o en masa de la imperfecci6n) se pueden representar como atributos de los puntos de la imagen. Tendremos asi:

dos imagenes 2D que representan las eventuales imperfecciones en el revestimiento externo del tubo,

dos imagenes 2D que representan las eventuales imperfecciones en el revestimiento interno del tubo, y

una imagen 2D que representa las eventuales imperfecciones en el espesor del tubo.

Se consideran ahora las imperfecciones «confirmadas», despues de la eliminaci6n, en particular, de los parasitos y de las falsas alarmas.

Para la continuaci6n, la firma solicitante ha optado actualmente por trabajar sobre una zona de imagen de tamano fijo. Hay que encuadrar por tanto esta zona sobre los datos de existencia de imperfecci6n que se acaban de obtener.

En otras palabras, cabe posicionar los puntos senalados como si fueran superiores al umbral para determinar la zona completa alrededor de una imperfecci6n. Esto es una necesidad, por ejemplo, si se desea determinar la oblicuidad de una imperfecci6n.

El algoritmo se articula en torno a diferentes etapas:

detecci6n del contorno (por ejemplo gradiente de Roberts),

dilataci6n (unificaci6n de los contornos cercanos),

erosi6n y posterior cierre, lo cual permite determinar una mascara alrededor de las imperfecciones,

una ultima etapa de contorneo permite localizar completamente la imperfecci6n.

Para cada imperfecci6n, se obtienen asi las coordenadas de la correspondiente zona de imagen, que seran utiles para el analisis mediante red de neuronas que interviene a continuaci6n.

La figura 12 ilustra este tratamiento de las zonas de imagen en forma de un diagrama de flujo.

Al principio de las imagenes (801), se tiene de cero a p zonas de imagen por tratar, en calidad de presentar una imperfecci6n confirmada. La operaci6n 803 supone que existe al menos una primera zona, que sirve de zona actual que se va a tratar Zcur en 805. Para esta zona Zcur:

la operaci6n 807 extrae selectivamente los datos de las imagenes 901 y 902 que corresponden a esta zona (definida por sus coordenadas en la imagen),

la operaci6n 809 extrae selectivamente datos que han intervenido en la preparaci6n de las imagenes 901 y 902, y que corresponden a la zona Zcur. Mas adelante se daran ejemplos de estos datos,

la operaci6n 811 realiza el tratamiento neuronal propiamente dicho, el cual retomaremos.

Los resultados obtenidos para la zona Zcur son memorizados selectivamente en 813, en correspondencia con una designaci6n de la zona Zcur.

La prueba 820 busca si existe otra zona por tratar en la imagen, en cuyo caso se recomienza en 805 con

esta otra zona como se indica en 821; si no, se termina (822) el tratamiento de la o las imagenes en curso. En el caso del tratamiento del sensor P1, no hay mas que una sola imagen, lo cual cambia el numero de parametros de entrada. Aparte de eso, el tratamiento generalmente puede ser el mismo.

Tras la determinaci6n de cada zona de interes Zcur, el filtrado puede incluir otras funciones. Para estas otras funciones, la figura 13 ilustra de forma esquematica la interacci6n entre el filtrado y la sucesi6n de las operaciones ilustradas en la figura 11.

La figura 13 es semejante a la figura 11, pero s6lo para la imagen 901. En ella aparecen:

los elementos de contexto tubo sensores del bloque 740,

el extractor 951 que encuentra los datos para la zona Zcur, en la imagen 901 y su preparaci6n 891,

un bloque interno/externo 7410, que indica si la imperfecci6n en la zona Zcur en cuesti6n se halla situada

en el revestimiento interno o en el revestimiento externo. Lo que el filtrado anade a los datos de base se define, ademas de detalles que han de conocerse, para cada zona

Zcur (bloque 805), como indica el contenido del marco a trazo de rayas:

una busqueda del angulo de oblicuidad en 931,

una indicaci6n de longitud de imperfecci6n 932, a ello puede anadirse aun, en particular:

una indicaci6n de alineaci6n en C Scan, en 935, y

en 936, una indicaci6n sobre la existencia de otras imperfecciones en la misma secci6n recta del tubo. En la forma de realizaci6n descrita, los datos tales como 935 y 936 van hacia la memoria 990. El resto va hacia las redes neuronales 970. Estas, en el presente caso, estan separadas en dos funciones, como se vera a continuaci6n.

Circuitos neuronales Una imperfecci6n en un tubo se puede definir por su posici6n, su tipo y su gravedad, a menudo equiparada con su profundidad. En la forma de realizaci6n descrita, el tipo y el grado de profundidad de una imperfecci6n de tubo se determinan por separado con ayuda de dos procesos neuronales de igual estructura general, que ahora se detallaran en un ejemplo.

El caso del tipo de la imperfecci6n es tratado segun la figura 14, en tanto que el caso de la gravedad es tratado

segun la figura 15. Los tipos se pueden definir, por ejemplo, tal como se ilustra en las figuras 10A a 10D. Estas figuras ilustran cuatro tipos, que constituyen una elecci6n simplificadora con respecto a la lista de las imperfecciones suministradas por la API y que pueden ser producidas por los procedimientos de elaboraci6n del tubo. Los epigrafes en espanol y en ingles son los utilizados por el experto en la materia para designar la naturaleza de las imperfecciones. Se observa que las imperfecciones de los tipos 1 y 3 son rectas, las de las figuras 2 y 4 arqueadas (con "chord").

Una correspondencia entre las imperfecciones reales y los cuatro referidos tipos se puede definir como sigue:

Nombre en frances

Nombre en ingles Afectaci6n

Entalla

Notch TIPO 1

Grieta

Crack TIPO 1

Costura/pliegue perpendicular o recto (laminaci6n)

Seam (perpendicular) TIPO 1

Costura/pliegue (laminaci6n)

Seam (arcuate), "overlap" TIPO 2

Astilla

Sliver TIPO 3

Laminaci6n de cuerpos extranos

Rolled in slug TIPO 4

Arrancadura

Gouge TIPO 4

Inclusi6n

Inclusion TIPO 4

Deficiencia en el relleno ("falta de material")

8ore slug TIPO 4

Traslape/solape/pliegue

Lap TIPO 4

En el presente caso, las figuras 14 y 15 utilizan ambas unos circuitos neuronales con tres neuronas intermedias (o "neuronas ocultas"), senaladas con NC121 a NC123 para la figura 14, y NC141 a NC143 para la figura 15.

Las figuras 14 y 15 tienen en comun un cierto numero de entradas. Para tratar de facilitar la comprensi6n, las entradas se ilustran mediante tipos diferentes de trazos. Los dobles trazos indican que las entradas son multiples, es decir, repetidas para cada punto de la zona Zcur.

En primer lugar, en 7410, proviene una informaci6n, de acuerdo con el estado en cuesti6n de los selectores 761 concernidos, indicativa de si es cuesti6n de tratar con una imperfecci6n situada en el revestimiento interno o en el revestimiento externo de la pared del tubo.

La segunda categoria de magnitudes de entrada comunes comprende las magnitudes de contexto, que vienen del bloque 740 (figura 13):

en 7401, WTIOO, que es la relaci6n del espesor de pared al diametro del tubo,

en 7402, Freq, que es la frecuencia de trabajo de las sondas de ultrasonidos,

en 7403, ProbOiam, que es el diametro util de las sondas de ultrasonidos.

La tercera categoria de magnitudes comunes comprende cantidades procedentes del filtrado que pueden ser consideradas comunes a los dos sensores 921 y 922 (o mas). Se hace por ejemplo el promedio de los resultados en los dos sensores, o bien se toma el resultado mas representativo (maximo/minimo, segun el caso). Estas cantidades son las magnitudes en 9201, la oblicuidad del defecto y, en 9202, su longitud. Estas dos magnitudes son facilmente localizables en las dos imagenes de la figura 9, que tienen una simetria especular.

Se hace referencia ahora a la figura 14 solamente. La siguiente categoria de magnitudes comprende magnitudes de medidas distintas para cada uno de los dos sensores (o grupo de sensores) y para cada una de las zonas Zcur, lo cual queda reflejado en el dibujo mediante el empleo de un doble trazo.

Para un primer sensor, tenemos:

en 9511, K1, que es la relaci6n entre la amplitud maxima de la senal ultras6nica hallada en la zona Zcur y en la imagen 901, respecto a la amplitud maxima del antedicho «defecto patr6n de referencia». De hecho, en el ejemplo, la amplitud en cada pixel de la imagen 901 viene definida por esta relaci6n; K1 es, entonces, simplemente el maximo de amplitud hallado en la zona Zcur de la imagen 901; se senala con Pmax1 el punto de la zona Zcur donde es hallado este maximo.

en 9512, Q8E1, que es una magnitud del C Scan llamada QuantBumpsEchodyn, que representa el numero de maximos locales hallados en la zona Zcur de la imagen 901 en la proximidad del punto Pmax1 de amplitud maxima. Este numero Q8E1 queda limitado a los maximos locales hallados en la proximidad de Pmax1, a uno y otro

lado, pero sin que la amplitud de la senal haya vuelto a descender por debajo de un nivel correspondiente al ruido de fondo. Q8E1 tomara generalmente ya sea el valor 1, o bien el valor 2.

Estas dos magnitudes provienen de la imagen 901, a traves del extractor 951, lo cual en el dibujo refleja la notaci6n 951(901). A ello se anade:

en 9518, RT1, que es una magnitud que representa el tiempo de subida del eco en la senal ultras6nica nativa llamada A Scan, (se trata de la diferencia entre el momento en que la senal es maxima y el ultimo momento anterior en el que la senal se halla en el nivel del ruido de fondo, corrientemente expresado en microsegundos). Esta magnitud RT1 ha sido medida con anterioridad a la salida del amplificador 73 de que se trata (figura 8A); ha sido almacenada, por ejemplo en 891, en correspondencia con el punto del tubo al que concierne. Asi es como puede ser recuperada selectivamente por el extractor 951.

Para el segundo sensor, tenemos:

en 9521, K2, que se define como K1, pero para la imagen 902 en lugar de la imagen 901. En el ejemplo, K2 es simplemente el maximo de amplitud hallado en la zona Zcur de la imagen 902; se senala con Pmax2 el punto de la zona Zcur donde es hallado este maximo.

en 9522, Q8E2 se define como Q8E1, pero en la imagen 902 en lugar de la imagen 901, y en la proximidad de Pmax2. Tambien aqui, Q8E2 tomara generalmente ya sea el valor 1, o bien el valor 2.

Estas dos magnitudes provienen de la imagen 902, a traves del extractor 952. A ello se anade:

en 9528, RT2 que es una magnitud que representa el tiempo de subida del eco en la senal nativa llamada A Scan. Al igual que anteriormente, esta magnitud RT2 ha sido medida con anterioridad a la salida del amplificador 73 de que se trata (figura 8A); ha sido almacenada, por ejemplo en 892, en correspondencia con el punto del tubo al que concierne. Asi es como puede ser recuperada selectivamente por el extractor 952.

La ultima entrada 958 de la red neuronal es un valor constante, senalado con Constantt, que representa una constante determinada en el reglaje del modelo y resultante del aprendizaje.

La salida 998 de la figura 14 es una magnitud indicativa del tipo de la imperfecci6n y su inclinaci6n media (definida en funci6n del tipo).

El caso del grado de profundidad (o gravedad) de la imperfecci6n es tratado segun la figura 15. Las entradas son las mismas que para la figura 14, salvo:

para el primer sensor, el bloque 9512 se sustituye por un bloque 9513, que trata una magnitud EW 1, o EchodynWidth, que es la anchura a media altura (50%) de la forma de onda ecodinamica, para este primer sensor. Esta magnitud EW 1 es extraida del Cscan.

igualmente, para el segundo sensor, el bloque 9522 se sustituye por un bloque 9523, que trata la magnitud EW 2, o EchodynWidth, que es la anchura a media altura (50 %) de la forma de onda ecodinamica, para este segundo sensor.

en 959, la constante, senalada ahora con ConstantB, es diferente.

la salida 999 es una indicaci6n de gravedad de imperfecci6n, senalada con DD.

Se hace constar que, en ambos casos (figuras 14 y 15), un circuito neuronal 970 dado trata un extracto de imagen 951 para uno de los grupos de sensores ultras6nicos, asi como un extracto de imagen 952 correspondiente a la misma zona, pero proveniente de otro grupo de sensores.

La firma solicitante ha observado que era posible obtener unos resultados muy satisfactorios, a condici6n de un ajuste conveniente de los parametros de los circuitos neuronales y, eventualmente, de su numero, para optimizar la predicci6n.

Ademas, la firma solicitante ha corroborado que, mediante combinaci6n de la informaci6n recogida por las diferentes redes de neuronas, era posible afinar aun mas la predicci6n.

Globalmente, los parametros de entrada de la red de neuronas son entonces unas caracteristicas de las dos imagenes (relaci6n de la amplitud max. respecto a la amplitud del patr6n, anchura de eco, orientaci6n del eco representativa de la oblicuidad de la imperfecci6n...) y del control (sensor, dimensi6n del tubo...).

Los parametros de salida son las caracteristicas de la imperfecci6n (profundidad, inclinaci6n/tipo). La decisi6n y/o alarma (992) puede adoptarse automaticamente con ayuda de criterios de decisi6n escogidos, a base de umbrales, aparejados a un margen de seguridad segun las necesidades. Para definir estos umbrales, podemos apoyarnos en los resultados del aprendizaje.

Se hace ahora referencia a la Figura 16, que es un modelo del circuito neuronal elemental de las figuras 14 6 15, para dos sensores.

Este modelo comprende un nivel o capa de entrada IL ("Input Layer"), que agrupa todos los parametros de entrada (a menudo conocidos como "neuronas de entrada"). Para no sobrecargar la figura, s6lo estan representadas tres neuronas E1 a E3, mas una constante, que tambien puede ser considerada una neurona E0. Esta constante se denomina la mayoria de las veces «sesgo». En la practica las neuronas de entrada son mas numerosas, de acuerdo con la figura 14 o con la figura 15, segun el caso.

A continuaci6n esta previsto al menos un nivel o capa HL ("Hidden Layer" o "capa oculta"), que comprende k neuronas (de las cuales s6lo 2 estan representadas para no sobrecargar el dibujo).

Finalmente, viene la neurona de salida S1, que proporciona la decisi6n, en forma de un valor representativo de la importancia de una imperfecci6n del tubo, por ejemplo una imperfecci6n longitudinal. Esta salida corresponde al bloque 998 en la figura 14 y 999 en la figura 15.

Se notara que la "neurona" constante E0 interviene para ponderar no solamente la o las capas ocultas HL, sino tambien la neurona de salida (capa OL o "Output Layer").

El comportamiento general de un circuito neuronal tal y como se utiliza en el presente caso viene dado por la f6rmula

[11] del Anexo 1, donde wij es el peso asignado a la senal Xi presente en la entrada de la neurona j.

En el circuito previsto en el presente caso, una neurona elemental se comporta segun la f6rmula [12], tal y como esta esquematizado en la figura 17.

La salida S1 de la figura 16 proporciona un valor estimado que corresponde a la f6rmula [13] del Anexo 1.

Mediante aprendizaje, la firma solicitante ha ajustado las neuronas ocultas y su peso de modo que la funci6n f sea una funci6n no lineal, continua, derivable y acotada. El ejemplo que actualmente se prefiere es la funci6n arco tangente.

Es sabido que una red neuronal determina sus coeficientes wij comunmente denominados sinapsis mediante aprendizaje. Este aprendizaje debe hacer intervenir tipicamente de 3 a 10 veces mas ejemplos que pesos hay que calcular, todo ello cubriendo correctamente el intervalo de las condiciones de trabajo deseadas.

Partiendo de ejemplos Ep (p = 1 a M), se determina para cada ejemplo la desviaci6n Dp entre el valor Sp dado por el circuito neuronal y el valor real Rp medido o definido experimentalmente. Tal es lo que refleja la f6rmula [14].

La calidad de funcionamiento del circuito neuronal viene definida por una magnitud global de desviaci6n Cg, llamada "coste". Esta puede expresarse por ejemplo segun la f6rmula [15], como una magnitud global de desviaci6n cuadratica ponderada.

El aprendizaje plantea diferentes problemas en un caso como el del control de las imperfecciones en los tubos, en particular debido a que se trata de tecnicas pesadas, como ya se ha indicado.

La firma solicitante efectu6 en primer lugar un primer aprendizaje por simulaci6n. Se puede utilizar a tal efecto el equipo l6gico CIVA, desarrollado y comercializado por el Commissariat a l'Energie Atomique, Francia. Este primer aprendizaje permiti6 senalar los parametros influyentes y construir una primera versi6n de la red de neuronas sobre la base de imperfecciones virtuales. La funci6n de coste fue optimizada.

La firma solicitante efectu6 a continuaci6n un segundo aprendizaje que combinaba los resultados obtenidos por simulaci6n e imperfecciones artificiales, es decir, creadas intencionadamente sobre tubos reales. Este segundo aprendizaje permite construir una segunda versi6n de la red de neuronas, cuya funci6n de coste tambien ha sido optimizado.

La firma solicitante combin6 a continuaci6n los resultados obtenidos sobre imperfecciones artificiales y sobre un conjunto de imperfecciones presentes en tubos reales, conociendose con precisi6n estas imperfecciones mediante medidas llevadas a cabo a posteriori fuera de la cadena de fabricaci6n. Esta tercera fase permiti6 validar la ultima versi6n de la red de neuronas. Esta versi6n ha resultado ser operativa para la supervisi6n en fabricaci6n. No obstante, en su implantaci6n en una instalaci6n nueva o modificada, actualmente conviene hacer que pase por una "reglaje", con ayuda de una decena de muestras artificiales que abarcan el conjunto de la gama de las imperfecciones que han de tratarse. Obviamente viene seguido de una optimizaci6n.

Las figuras 11, 12, 14 y 15 han sido descritas en el contexto de los sensores P11 y P12.

El mismo principio puede aplicarse al grupo de sensores P1. En este caso, no habra una imagen 2 y la red construida tiene menos parametros de entrada, como ya se ha indicado. Los circuitos descritos para dos sensores pueden ser utilizados para uno solo, pero sin parametros de entrada para la parte «Imagen 2».

El mismo principio tambien puede aplicarse a los dos grupos de sensores P21 y P22, encargados de detectar las imperfecciones transversales, teniendo en cuenta que los sensores, para esta detecci6n, se hallan inclinados (por ejemplo +/ 17°) en un plano que pasa por el eje del tubo.

Se comprendera que, en cada caso, interviene un tratamiento digital del tipo definido por la figura 11, exceptuando los elementos 992 a 996. Este tratamiento esta designado globalmente por 761, de acuerdo con la figura 8, donde viene seguido de los bloques 764 y 766.

Se obtiene asi un conjunto tal como se representa mediante la figura 18, con:

para el sensor P1, un tratamiento 761 1, seguido de una fase de decisi6n y alarma 764 1;

para los sensores P11 y P12, un tratamiento 761 10, seguido de una fase de decisi6n y alarma 764 10;

para los sensores P21 y P22, un tratamiento 761 20, seguido de una fase de decisi6n y alarma 764 20;

siendo interpretadas las tres fases 764 1, 764 10 y 764 20 por el aut6mata de selecci6n y de alarma 766.

Una variante de la figura 18, no representada, consiste en no prever mas que una sola fase «Decisi6n & alarma», que utiliza directamente las salidas de los tres tratamientos 761 1, 761 10 y 761 20.

El control no destructivo propiamente dicho se lleva a cabo "al vuelo", es decir, a medida que el tubo desfila por la instalaci6n de control. La decisi6n procedente del tratamiento de la informaci6n descrito mas arriba tambien puede ser tomada ya sea a medida que el tubo desfila por la instalaci6n de control (con decisi6n alarma y marcado "al vuelo"); una variante consiste en tomar esta decisi6n despues de haber sido inspeccionada toda la longitud del tubo,

o incluso mas tarde (despues del control del conjunto de un lote de tubos, por ejemplo), siendo senalado/identificado cada tubo (No de serie, por ejemplo). En este caso, es necesario que la informaci6n obtenida sea registrada (memorizada). Los registros pueden ser objeto de un posterior analisis por parte de un operario habilitado para tomar una decisi6n despues de haber analizado los resultados registrados y tratados por la(s) red(es) de neuronas.

Por supuesto, habida cuenta de las propiedades de los circuitos neuronales, es posible agrupar al menos parcialmente el conjunto de los circuitos neuronales (contenidos en los tratamientos 761 1, 761 10 y 761 20) en un solo circuito neuronal, que tenga todas las entradas deseadas.

La forma de realizaci6n descrita utiliza directamente redes neuronales. La invenci6n no queda limitada a esta clase de realizaci6n. En el presente caso, la expresi6n "disposici6n de la clase circuito neuronal" puede abarcar otras tecnicas de estadisticas no lineales, con o sin circuitos neuronales.

El sistema que aqui se propone ha sido descrito en el caso del control no destructivo en la fabricaci6n de tubos sin soldadura, caso en el que la invenci6n se aplica particularmente bien. Las mismas tecnicas pueden aplicarse en particular a productos siderurgicos largos, no necesariamente tubulares.

En el caso de tubos soldados u otros productos soldados (como por ejemplo chapas o placas), el sistema se revela capaz de determinar ademas los limites del cord6n de soldadura y, consecuentemente, de localizar las eventuales imperfecciones en el cord6n de soldadura, que pueden estar sujetas a supervisi6n. Por su parte, las imperfecciones situadas fuera de los limites del cord6n de soldadura, que pueden corresponder a inclusiones ya presentes en la lamina (o producto) base, han de considerarse de otro modo.

Anexo 1

Secci6n 1

Yt

= F⎜⎜⎛∑ωtj Xt ⎟⎟⎞ ⎝ j ⎠ (11)

S1

= ⎜⎛F∑⎝ t=1 Etωt + ω ⎟0 ⎠ ⎞ (12)

k

5

S = ∑ S ω , + ω , t t 0 (13)

t=1

pD

p = S p− R (14)

Cg

= 2M p=M 2∑ p=1 Dp (15)

Secci6n 2

∫(mbralpia = ∞

2π stdb 1 2− e − bdX = Q⎜⎜ ⎟⎟ ⎝ b ⎠ 2stdm 2 2 ⎛ (mbral − mb ⎞ std b (21)

10

(mbral = stdb Q (pia)+ mb −1 (22)

Claims (17)

1. REIVINDICACIONES

   1. Dispositivo en configuraci6n de herramienta de ayuda para la explotaci6n, para el control no destructivo, en curso o a la salida de fabricaci6n, de productos siderurgicos, tales como tubos u otros productos largos, estando destinada esta herramienta a extraer informaci6n sobre eventuales imperfecciones del tubo, a partir de senales de retorno que captan (73), consecutivamente a la excitaci6n selectiva (70) de sensores ultras6nicos emisores segun una ley de tiempos elegida, unos sensores ultras6nicos receptores que determinan una disposici6n de geometria elegida, montado en acoplamiento ultras6nico con el tubo por mediaci6n de un medio liquido, con movimiento relativo de rotaci6n/traslaci6n entre el tubo y la disposici6n de transductores,

   caracterizandose dicha herramienta de explotaci6n porque comprende:

   un convertidor (891, 892) capaz de aislar selectivamente una representaci6n digital de posibles ecos en unas ventanas temporales designadas, en funci6n del movimiento relativo de rotaci6n/traslaci6n, y de extraer de ella una imagen (901, 902) de posibles imperfecciones en el tubo,

   un filtro (921, 922), capaz de determinar, en las imagenes (901, 902), zonas de presunta imperfecci6n (Zcur), asi como propiedades de cada presunta imperfecci6n,

   un combinador (960), acomodado para preparar entradas digitales de trabajo, a partir de un extracto (951, 952) de las imagenes correspondientes a una zona de presunta imperfecci6n (Zcur), de propiedades de la presunta imperfecci6n en la misma zona, procedentes del filtro (921, 922), y de datos de contexto (740),

   al menos una disposici6n de la clase circuito neuronal (970), que recibe entradas de trabajo procedentes del combinador (960),

   una etapa digital de decisi6n y alarma (992), que opera sobre la base de la salida de la disposici6n de la clase circuito neuronal (970), y

   un aut6mata de selecci6n y de marcado (994), acomodado para descartar y marcar tubos que la etapa digital de decisi6n y alarma (992) ha decidido que son no conformes.

2. 2.

   Dispositivo segun la reivindicaci6n 1, destinado a trabajar con dos disposiciones de transductores ultras6nicos de geometria elegida (P11, P12, P21, P22), montadas en acoplamiento ultras6nico sensiblemente segun una simetria especular de la direcci6n de sus respectivos haces ultras6nicos, caracterizado porque dicha herramienta de explotaci6n comprende dos convertidores (891, 892) respectivamente consagrados a estas dos disposiciones de transductores (P11, P22, P21, P22), y porque el combinador (960) se halla acomodado para operar selectivamente sobre los ecos de revestimiento interno o sobre los ecos de revestimiento externo o sobre los ecos que intervienen en la masa del tubo, pero al mismo tiempo sobre los datos relativos a una y otra de las dos disposiciones de transductores.

3. 3.

   Dispositivo segun una de las reivindicaciones 1 y 2, caracterizado porque el convertidor (891, 892) se halla acomodado para aislar selectivamente una representaci6n digital de posibles maximos de ecos en unas ventanas temporales designadas correspondientes a ecos de revestimiento interno, a ecos de revestimiento externo, asi como ecos provenientes de la masa del tubo, respectivamente, y porque el combinador (960) se halla acomodado para operar selectivamente sobre los ecos de revestimiento interno o sobre los ecos de revestimiento externo o sobre los ecos surgidos en la masa.

4. 4.

   Dispositivo segun una de las reivindicaciones precedentes, caracterizado porque el combinador (960) recibe al menos una entrada (9511, 9521) relativa a un valor limite de amplitud de la imagen en la zona de presunta imperfecci6n.

5. 5.

   Dispositivo segun una de las reivindicaciones precedentes, caracterizado porque el filtro (921, 922) se halla acomodado para producir, como propiedades de cada presunta imperfecci6n, su oblicuidad y su longitud, en tanto que el combinador (960) recibe entradas correspondientes de oblicuidad de imperfecci6n (931) y de longitud de imperfecci6n (932).

6. 6.

   Dispositivo segun una de las reivindicaciones precedentes, caracterizado porque el filtro (921, 922), el combinador (960), el circuito neuronal (970) y la etapa digital de decisi6n y alarma (992) se hallan acomodados para operar iterativamente sobre una sucesi6n de zonas de presunta imperfecci6n (Zcur), determinadas por dicho filtro (921, 922).

7. 7.

   Dispositivo segun la reivindicaci6n 6, caracterizado porque el filtro (921, 922), el combinador (960), el circuito neuronal (970) y la etapa digital de decisi6n y alarma (992) se hallan acomodados para operar alternativamente sobre el revestimiento interno y el revestimiento externo del tubo.

8. 8.

   Dispositivo segun una de las reivindicaciones precedentes, caracterizado porque dicha disposici6n de la clase circuito neuronal comprende:

   un primer circuito neuronal (NC121 NC123) a prop6sito para evaluar la naturaleza de una imperfecci6n de entre una pluralidad de clases predefinidas, y

   un segundo circuito neuronal (NC141 NC143) a prop6sito para evaluar la gravedad de una imperfecci6n.

9. 9.

   Dispositivo segun la reivindicaci6n 8, caracterizado porque los dos circuitos neuronales tienen unas entradas que difieren en:

   una entrada (9512, 9522) de numero de maximos vecinos para el primer circuito neuronal, y una entrada (9513, 9523) de anchura de eco para el segundo circuito neuronal.

10. 10.

    Dispositivo segun una de las reivindicaciones 8 y 9, caracterizado porque las salidas de los dos circuitos neuronales se combinan para afinar la predicci6n.

11. 11.

    Dispositivo segun una de las reivindicaciones precedentes, caracterizado porque la emisi6n y la recepci6n de las senales ultras6nicas las realiza cada vez un mismo transductor, para una parte al menos de la disposici6n de sensores.

12. 12.

    Dispositivo de control no destructivo de tubos en curso o a la salida de fabricaci6n, caracterizado porque comprende:

    una disposici6n de transductores ultras6nicos de geometria elegida, montada en acoplamiento ultras6nico con el tubo por mediaci6n de un medio liquido, con movimiento relativo de rotaci6n/traslaci6n entre el tubo y la disposici6n de transductores,

    circuitos para excitar selectivamente (70) estos elementos transductores, segun una ley de tiempos elegida, y para recoger (73) las senales de retorno que captan, y

    una herramienta de ayuda para la explotaci6n segun una de las reivindicaciones precedentes.
13. 13. Procedimiento de control no destructivo de productos siderurgicos, tales como tubos u otros productos largos, en curso o a la salida de fabricaci6n, que comprende las siguientes etapas:

    a.

    prever una disposici6n de transductores ultras6nicos de geometria elegida, montada en acoplamiento ultras6nico con el tubo por mediaci6n de un medio liquido, con movimiento relativo de rotaci6n/traslaci6n entre el tubo y la disposici6n de transductores,

    b.

    excitar selectivamente (70) estos elementos transductores segun una ley de tiempos elegida,

    c.

    recoger (73) las senales de retorno que captan estos, con el fin de analizar selectivamente estas senales de retorno (760 766), para extraer de ellas informaci6n sobre eventuales imperfecciones del tubo,

    caracterizado porque comprende ademas las siguientes etapas:

    d.

    aislar selectivamente una representaci6n digital de posibles ecos en unas ventanas de tiempo designadas, en funci6n del movimiento relativo de rotaci6n/traslaci6n (891, 892), y extraer de ella una imagen (901, 902) de posibles imperfecciones en el tubo,

    e.

    filtrar (921, 922) las imagenes (901, 902) segun unos criterios de filtrado elegidos, con el fin de determinar en ellas unas zonas de presunta imperfecci6n (Zcur), asi como propiedades de cada presunta imperfecci6n,

    f.

    formar (960) entradas digitales de trabajo, a partir de un extracto (951, 952) de las imagenes correspondientes a una zona de presunta imperfecci6n (Zcur), de propiedades de la presunta imperfecci6n en la misma zona, procedentes del filtro (921, 922), y de datos de contexto (740),

    g.

    aplicar las entradas asi formadas (960) a al menos una disposici6n de la clase circuito neuronal (970),

    h.

    tratar digitalmente la salida de la disposici6n de la clase circuito neuronal (970) segun unos criterios de decisi6n elegidos, para extraer de ella una decisi6n y/o una alarma (992), y

    i.

    descartar y marcar (994) tubos que mediante la etapa h. se ha decidido que son no conformes.

14. 14. Procedimiento segun la reivindicaci6n 13, en el que:

    en la etapa a., se preven dos disposiciones de transductores ultras6nicos de geometria elegida (P11, P12, P21, P22), montadas en acoplamiento ultras6nico sensiblemente segun una simetria especular de la direcci6n de sus respectivos haces ultras6nicos,

    caracterizado porque las etapas d. a i. se ejecutan conjuntamente sobre las senales procedentes de una y otra de esas dos disposiciones de transductores.
15. 15. Procedimiento segun una de las reivindicaciones 13 y 14, caracterizado porque:

    en la etapa d., dichas ventanas temporales designadas comprenden algunas al menos de las ventanas del grupo correspondiente a ecos de revestimiento interno, a ecos de revestimiento externo, asi como ecos provenientes 5 de la masa del tubo.
16. 16. Procedimiento segun una de las reivindicaciones 13 a 15, caracterizado porque:

    en la etapa e., los criterios de filtrado elegidos comprenden al menos un criterio de existencia de imperfecci6n, un criterio de oblicuidad de imperfecci6n y un criterio de longitud de imperfecci6n.
17. 17. Procedimiento segun una de las reivindicaciones 13 a 16, caracterizado porque: 10 las etapas f. y g. se repiten iterativamente para cada imperfecci6n detectada en la etapa e.