DigiTube - Digitaliserad in-line-mätning och analys av ytdefekter på rör

Viktiga resultat som projektet gav

I projektet har som planerat olika tekniker för ett applikationsfall med ytdefekter på stålrör testats och för- och nackdelar med de olika teknikerna studerats och jämförts. Vidare har det utvecklats AI-modeller för identifiering av ytdefekter på stålrör. I detta arbete har vi undersökt hur AI-modeller kan optimeras, men också hur mätsystemet kan utformas och förbättras för att underlätta klassificeringen av ytdefekter.

Långsiktiga effekter som förväntas

Ingående projektpartners har testat sina olika mättekniker i ett applikationsfall från Alleima, där vi tillsammans undersökt vilka möjligheter olika avbildningstekniker har i sk fault detection, där vi försöker avbilda och karakterisera defekter, i detta fall övervalsningar, på stålrör. Vi har under projektets gång gjort en jämförande studie av olika avbildningstekniker på samma rörprov, där resultaten har analyserats och undersökts i kontexten av att kombinera datakällor för att öka noggrannhet i mätning, där vi använder data fusion.

Upplägg och genomförande

Projektkonsortiet och personerna var väl lämpat för att genomföra projektet och ett stort personligt engagemang har genomsyrat arbetet med många aktiva diskussioner och stort lösningsfokus. Upplägget med att genomföra mätningar på samma rörprov visade sig dock gå avsevärt mycket långsammare än planerat och tog lite extra tid hos varje projektpart vilket bidrog till att vi tidplanen inte kunde hållas utan projektet förlängdes med några månader.