Quality control agent: self-adaptive laser vibrometry for on line diagnostics

Vibration testing is a well established procedure for assessing the conformity to specifications of a variety of products, which contain moving parts. Typically at the end of an assembly line, a vibration test provides useful information for 100% quality control of products before packaging. In the appliance manufacturing sector vibration testing for online quality control is increasingly important. Laser Doppler Vibrometry (LDV) has been already used to perform such tests on-line and it has become an established measurement technique. In modern manufacturing industry flexibility and adaptability are key factors for the improvement of efficiency of production processes; both process control and product quality control depend on the availability of reliable information, and therefore on the quality of the data measured. For its non-contact nature and for its metrologic performance, laser vibrometry plays a more and more important and crucial role. This technique allows to realize flexible measurement systems that can implement adaptive and modular algorithms, comprising a large number of ready to use tools. In this thesis we will describe how it is possible to improve the performance of such systems by implementing self-adaptation and reconfigurability behaviors of the laser vibrometer aimed to reduce measurement uncertainty. Such behaviors are achieved by adding scanning mirrors and a dedicated camera, thus realizing a scanning LDV, which can displace the measurement beam at different locations. Self-adaptation (local adaptation) consists in the following behaviors: the system aims at the desired target point over the washing machine (WM) by displacing the laser beam so to compensate effects of WM mis-positioning due to production line inaccuracies. After this preliminary phase, the automatic search for sufficiently large Doppler signal starts. The system searches for an optimal optical signal by slightly displacing the laser beam in the surrounding of the desired target point thus optimizing measurement uncertainty. The system can support also reconfigurability (global adaptation), which consists in the possibility to plug-in/plug-out different post-processing algorithms for a deeper analysis of vibrations. For different production scenarios different diagnostic algorithms are chosen. This modular approach allows to consider the scenario of the production line and the quality of the operations carried out on the production line before the end product is made. In order to successfully use the self adaptation behavior to increase measurement accuracy, for this thesis a deep research of the causes correlated to uncertainty in industrial diagnostic has been made. It this work it is shown how the RMS amplitude of the Doppler signal (signal quality - SQ) is strictly correlated to measurement uncertainty, when SQ decreases then uncertainty affects the vibration velocity signal. Experimental data allow to say that SQ value is correlated to the morphology of the target surface and for a short period of time (10-15 s), so during the vibration the SQ value depends only on X-Y position of the laser beam on the target surface. These facts allow to use the SQ function as a cost function and the decrease the measurement uncertainty is a problem correlated to the optimization of the SQ value during the vibration measurements. The optimization strategy for the measurement enhancement achieved by the down-hill algorithm (Nelder-Mead algorithm) and its effect on signal quality (SQ) improvement are discussed. ii With these features, this system is designed as a Quality Control Agent (QCA) and it is part of a Multi Agent System (MAS) that supervises all the production line. This thesis also shows the data exchange between the measurement system and other agents in order to realize a decentralized manufacturing system. In fact, in a distributed system, the estimation of the confidence level of the information provided by other agents plays an important role. The QCA associated to the measurement system has to be able to understand the confidence level of the diagnostic results provided. To understand the confidence level of the diagnostic information extracted from a feature, an uncertainty estimate model applied to a vibration signal acquired from a washing machine has been conceived and implemented. In this way, the QCA can provide the overall diagnosis for the WM and estimate the uncertainty level with which the diagnosis has been performed. These information are used by the independent meta agent (IMA) to perform a trend analysis and elaborate suggestions and warnings to improve the process and product execution.

In questa tesi verrà descritto come sia possibile aumentare la performance di sistemi di misura basati sulla vibrometria laser, realizzando dei comportamenti auto-adattativi con lo scopo di ridurre l’incertezza di misura. I test sulle vibrazioni sono delle procedure ben note e largamente utilizzate per verificare la conformità a specifiche di qualità dei prodotti che contengono parti in movimento. Questi test posti alla fine di una linea di produzione forniscono delle informazioni utili per descrivere la qualità di un prodotto prima del suo stoccaggio e vendita. Nell’industria moderna la flessibilità e l’adattabilità sono dei fattori chiave per migliorare l’efficienza del processo produttivo. Sia il controllo del processo industriale che il controllo qualità dipendono dalla disponibilità di informazioni affidabili ottenute attraverso i test effettuati sui prodotti finiti. Grazie alle elevate prestazioni di misura alle sue caratteristiche, la vibrometria laser Doppler può giocare un ruolo fondamentale permettendo di realizzare sistemi di misura flessibili che posso contenere algoritmi modulari e che possono attuare (i sistemi soggetto) procedure auto-adattative. Questo sistema è stato ottenuto aggiungendo al vibrometro laser a scansione una telecamera. In questo modo il dispositivo è in grado di vedere e spostare il punto di misura in posizioni differenti. In questo sistema sono stati implementati diversi comportamenti auto-adattativi; spostando il fascio laser è possibile effettuare il riposizionamento del punto di misura sulla lavatrice, in modo da compensare gli eventuali posizionamenti errati che si hanno sulla linea di produzione quando la lavatrice in esame viene posizionata sotto il sistema di misura durante i controlli qualità. Dopo la compensazione di eventuali macro spostamenti della lavatrice, viene eseguito una fase di ricerca automatica del massimo segnale doppler. Questa ricerca viene condotta attraverso dei microspostamenti del fascio laser del vibrometro sulla superficie della vasca della lavatrice attorno al punto di misura prestabilito. L’obiettivo di questa fase è quello di minimizzare l’incertezza di misura andando a cercare la regione della superficie che massimizza il segnale Doppler. Un altro comportamento auto-adattativo consiste nella riconfigurabilità del sistema, cioè la possibilità di utilizzare differenti algoritmi diagnostici in base alla necessità di effettuare o meno un’analisi approfondita dell’elettrodomestico. Gli algoritmi scelti si riferiscono ai diversi scenari produttivi che possono presentarsi all’interno dello stabilimento durante il funzionamento della linea di produzione. Questo approccio modulare permette di considerare la realtà della linea produttiva in tutte la sua complessità, permettendo di svolgere un’analisi diagnostica che tiene in considerazione anche la qualità con cui si sono svolte le operazioni di assemblaggio della lavatrice che affronta il controllo qualità. Per poter utilizzare al meglio i comportamenti auto-adattativi, in questa tesi è stata effettuata una ricerca delle cause di incertezza nella diagnostica industriale, viene mostrato infatti come il valore RMS del segnale Doppler (signal quality-SQ) è fortemente correlato all’incertezza di misura. Infatti, maggiore è il decadimento del SQ e tanto più la velocità di vibrazione risulta essere affetta da incertezza. Gli esperimenti effettuati ci permettono di dire che durante la vibrazione il valore del SQ è legato alla morfologia della superficie di misura, e per intervalli di tempo sufficientemente brevi (10-15 secondi), il valore del SQ dipende solo dalla posizione X-Y del raggio laser sulla superficie di misura. Questi fatti permettono di utilizzare il valore del SQ(X.Y) come una funzione costo, e la diminuzione iii dell’incertezza di misura è un problema correlato all’ottimizzazione del valore del SQ durante la misura di vibrazione. Per la strategia di ottimizzazione è stato utilizzato l’algoritmo di down-hill (Nelder-Mead) e nella tesi vengono discussi i risultati ottenuti sul SQ dall’applicazione dell’algoritmo. Con le caratteristiche introdotte, il sistema di misura si trasforma in un Quality Control Agent (QCA) che diventa parte di un sistema multi-agente (MAS) che ha il compito di supervisionare l’operato della linea di produzione. In questa tesi vengono mostrati lo scambio dei dati tra il sistema di misura e gli agenti dando vita ad un sistema produttivo decentralizzato con caratteristiche di flessibilità e di auto-adattamento. In modo da poter fornire delle informazioni affidabili agli altri agenti dell’infrastruttura, il QCA associato al sistema di misura deve avere lapossibilità di capire il grado di confidenza con cui i risultati della diagnosi vengono calcolati. Per questo motivo è stato concepito e implementato un modello che permette di stimare il livello di confidenza delle informazioni diagnostiche estratte dalle caratteristiche del segnale acquisito durante i test. In questo modo, il QCA può fornire sia il valore globale della diagnosi che stimare il livello di confidenza con cui la diagnosi è stata effettuata. Le informazioni provenienti dal QCA vengo elaborate ed utilizzate dall’IMA (indipendent meta agent) per effettuare un controllo di processo in modo da migliorare l’esecuzione della produzione.